Trí tuệ nhân tạo Có Thể Quét Phôi IVF để Hỗ Trợ Việc Sinh Con Nhanh Hơn

Nếu một phụ nữ (hoặc người không xác định giới tính nữ có tử cung và mong muốn bắt đầu gia đình) gặp khó khăn trong việc thụ tinh và quyết định nâng cao khả năng sinh sản của mình tại một phòng khám IVF, họ có thể sẽ tương tác với một bác sĩ, một y tá và một lễ tân. Họ có thể không bao giờ gặp được đội ngũ chuyên gia phôi được đào tạo đang làm việc trong phòng thí nghiệm đóng cửa để thu thập trứng, thụ tinh chúng và phát triển phôi có thể cấy ghép.

Một trong những công việc tốn thời gian của các chuyên gia phôi là đánh giá chất lượng phôi - xem các đặc điểm hình thái của chúng dưới kính hiển vi và gán điểm chất lượng. Số lượng tế bào tròn, đồng đều là tốt. Tế bào bị nứt và mảng vỡ, xấu. Họ sẽ sử dụng thông tin đó để quyết định phôi nào sẽ được cấy ghép trước.

Đây là sự hiểu biết cá nhân hơn là khoa học và không đặc biệt chính xác. Phương pháp mới hơn, như rút một tế bào để trích xuất DNA và kiểm tra các bất thường, gọi là kiểm tra di truyền trước cấy ghép, cung cấp nhiều thông tin hơn. Nhưng điều đó tăng chi phí bổ sung cho một chu trình IVF đã đắt đỏ và đòi hỏi phôi phải được đông lạnh cho đến khi kết quả kiểm tra trở lại. Đánh giá phôi thủ công có thể là một công cụ tinh thô, nhưng nó không xâm lấn và dễ dàng cho hầu hết các phòng khám sinh sản thực hiện. Bây giờ, các nhà khoa học nói rằng một thuật toán đã học được cách làm tất cả những việc quan sát phôi tốn thời gian đó ngay cả tốt hơn cả con người.

Trong nghiên cứu mới được công bố hôm nay trong tạp chí NPJ Digital Medicine, các nhà khoa học tại Đại học Cornell đã huấn luyện một thuật toán học sâu của Google sẵn có để xác định phôi IVF là tốt, trung bình hoặc kém, dựa trên khả năng mỗi phôi sẽ cấy thành công. Loại trí tuệ nhân tạo này - cùng mạng thần kinh nhận diện khuôn mặt, động vật và đối tượng trong các hình ảnh được tải lên các dịch vụ trực tuyến của Google - đã được chứng minh là tài năng trong các bối cảnh y học. Nó đã học cách chẩn đoán mù mắt do tiểu đường và xác định các đột biến gen thúc đẩy sự phát triển của khối u ung thư. Các phòng khám IVF có thể là nơi mà nó đang hướng đến.

“Tất cả đánh giá về phôi như hiện nay đều là chủ quan,” Nikica Zaninovic, giám đốc phòng thí nghiệm phôi tại Trường Y Weill Cornell, nơi nghiên cứu được tiến hành, cho biết. Vào năm 2011, phòng thí nghiệm đã lắp đặt một hệ thống hình ảnh thời gian thực vào bên trong hộp ấp, để các kỹ thuật viên có thể theo dõi (và ghi lại) sự phát triển của phôi theo thời gian thực. Điều này đã mang lại cho họ điều gì đó mà nhiều phòng khám sinh sản ở Hoa Kỳ không có - video của hơn 10,000 phôi được hoàn toàn ẩn danh mà mỗi phôi có thể được đóng băng và đưa vào mạng thần kinh. Khoảng hai năm trước, Zaninovic bắt đầu tìm kiếm chuyên gia trí tuệ nhân tạo để hợp tác. Ông đã tìm thấy một người chỉ cách khuôn viên trường tại Olivier Elemento, giám đốc Viện Y học Chính xác Englander của Trường Y Weill Cornell.

Trong nhiều năm, Elemento đã thu thập mọi loại dữ liệu hình ảnh y học - MRIs, mammograms, những bản màu của mô u ác tính - từ bất kỳ đồng nghiệp nào cung cấp cho ông, để phát triển các hệ thống tự động hóa giúp các bác sĩ chẩn đoán và bác sĩ bệnh lý phục vụ công việc của họ tốt hơn. Ông chưa bao giờ nghĩ đến việc thử nghiệm với IVF nhưng có thể thấy ngay tiềm năng. Có rất nhiều điều diễn ra trong một phôi mà mắt người không nhìn thấy nhưng có thể được máy tính phát hiện. “Đó là cơ hội để tự động hóa một quy trình mất thời gian và dễ gây lỗi,” ông nói. “Điều mà trước đây chưa thực sự được thực hiện với phôi người.”

Để đánh giá xem mạng thần kinh của họ, có biệt danh là STORK, so sánh với đồng nghiệp con người, họ đã tuyển dụng năm chuyên gia phôi từ các phòng khám trên ba lục địa để đánh giá 394 phôi dựa trên hình ảnh được chụp từ các phòng thí nghiệm khác nhau. Năm chuyên gia phôi chỉ đồng ý với nhau về 89 phôi, không đến một tỷ lệ phần tư tổng số. Vì vậy, các nhà nghiên cứu đã thiết lập một quy trình bình chọn theo đa số - cần có ba trên năm chuyên gia phôi đồng ý phân loại một phôi là tốt, trung bình hoặc kém. Khi STORK xem các hình ảnh tương tự, nó dự đoán quyết định bình chọn của các chuyên gia phôi đa số với độ chính xác 95.7%. Người tình nguyện đồng nhất nhất chỉ khớp kết quả 70% thời gian; ít nhất là 25%.

Hiện tại, STORK chỉ là một công cụ mà các chuyên gia phôi có thể tải hình ảnh lên và thử nghiệm trên một trang web an toàn do Trường Y Weill Cornell lưu trữ. Nó sẽ không sẵn sàng cho phòng khám cho đến khi nó có thể vượt qua các bài kiểm tra nghiêm ngặt theo dõi các phôi đã được cấy trong thời gian, để xem thuật toán hoạt động như thế nào trong thực tế. Elemento nói nhóm vẫn đang hoàn thiện thiết kế cho một thử nghiệm sẽ thực hiện điều đó bằng cách đối đầu chuyên gia phôi với trí tuệ nhân tạo trong một nhóm nhỏ, ngẫu nhiên. Quan trọng nhất là hiểu xem STORK thực sự cải thiện kết quả - không chỉ tỷ lệ cấy thành công mà còn mang thai thành công và đầy đủ kỳ sinh trưởng. Trên điểm này, ít nhất là một số chuyên gia phôi cảm thấy hoài nghi.

“Thuật toán này chỉ có thể thay đổi thứ tự các phôi mà chúng ta cấy,” Eric Forman, giám đốc y tế và phòng thí nghiệm tại Trung tâm Sinh sản Đại học Columbia nói. “Nó cần có thêm bằng chứng để nói rằng nó giúp phụ nữ có thai nhanh hơn và an toàn hơn.” Ông lo rằng STORK có thể chỉ đóng góp một phần nhỏ vào việc cải thiện tỷ lệ thành công của IVF, trong khi có thể chèn thêm định kiến của chính nó.

Ngoài việc phân loại phôi, phòng khám Columbia còn sử dụng kiểm tra gen trước cấy để cải thiện cơ hội mang thai cho bệnh nhân. Mặc dù không phổ biến, nhưng dịch vụ này được cung cấp cho mọi người. Forman cho biết khoảng 70% chu kỳ IVF của phòng khám bao gồm thủ tục xâm thực blastocyst, có thể tăng thêm vài nghìn đô la cho chi phí của bệnh nhân. Đó là lý do tại sao ông quan tâm nhất đến những gì nhóm của Elemento đang chuẩn bị. Họ đang huấn luyện một bộ neural networks mới để xem họ có thể phát hiện các tình trạng bất thường về nhiễm sắc thể, như tình trạng gây ra hội chứng Down. Với một phôi phát triển dưới sự chăm sóc của camera, thuật toán của Elemento sẽ theo dõi dữ liệu đầu vào để phát hiện dấu hiệu của vấn đề. “Chúng tôi nghĩ rằng các mẫu quá trình phân chia tế bào mà chúng tôi có thể thu thập từ những bức ảnh có thể mang thông tin về những khiếm khuyết này, những khiếm khuyết ẩn trong các bức ảnh,” Elemento nói. Họ cũng đang xem xét việc sử dụng kỹ thuật này để dự đoán sảy thai.

Còn rất nhiều không gian để cải thiện hiệu suất của IVF, và những nâng cấp thuật toán này có thể đem lại sự thay đổi - trong những hoàn cảnh phù hợp. “Nếu nó có thể cung cấp dự đoán chính xác trong thời gian thực với nguy cơ tổn thương tối thiểu và không tăng chi phí, thì tôi có thể nhìn thấy tiềm năng để triển khai trí tuệ nhân tạo như vậy cho việc lựa chọn phôi,” Forman nói. Nhưng sẽ có rào cản đối với việc áp dụng nó. Hầu hết các phòng khám IVF ở Hoa Kỳ không có một trong những hệ thống quay phim theo thời gian thực tinh xảo như vậy vì chúng rất đắt đỏ. Và còn nhiều cách khác có thể cải thiện tính khả thi của phôi mà có thể hợp lý hơn - như điều chỉnh liệu pháp hormone và kỹ thuật nuôi cấy cho các loại vô sinh khác nhau mà phụ nữ trải qua. Cuối cùng, tuy nhiên, vấn đề hàng đầu mà các phòng khám IVF phải đối mặt đôi khi chỉ đơn giản là không có đủ trứng chất lượng cao, dù bệnh nhân trải qua bao nhiêu chu kỳ cấy. Và không có trí tuệ nhân tạo nào, cho dù thông minh đến đâu, có thể làm gì về điều đó.

Làm thế nào trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu có thể giảm thiểu sự sinh non