Mit einer Genauigkeit von etwa 70 % kann ein KI-Algorithmus dabei helfen, festzustellen, ob die Anzahl der Chromosomen in einem in vitro befruchteten Embryo normal oder abnormal ist.

Forscher haben ein Instrument der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, das in vitro befruchtete Embryonen mit Aneuploidie oder einer abnormalen Anzahl von Chromosomen mit einer Genauigkeit von etwa 70 % auf nicht-invasive Weise identifizieren kann.

Diese neue Technologie, kombiniert mit der Expertise des Crete Fertility Center und der 30-jährigen Erfahrung von Dr. Matthaios Fraidakis auf dem Gebiet der humangestützten Reproduktion, garantiert hohe Erfolgsraten bei der IVF.

Der Einfluss der Aneuploidie auf die IVF

Der Pressemitteilung zufolge ist Aneuploidie ein wichtiger Faktor, der die Einnistung eines durch In-vitro-Fertilisation (IVF) erzeugten Embryos beeinflusst oder zu einer erfolgreichen Schwangerschaft führt. Gentests und eine biopsieähnliche Zellentnahme aus einem Embryo sind die aktuellen Methoden zur Erkennung der Erkrankung; Diese Verfahren sind invasiv und teuer für diejenigen, die sich einer In-vitro-Fertilisation unterziehen.

KI-Algorithmus zur Vorhersage von Aneuploidie

Um diese Probleme anzugehen, wollten die Forscher einen KI-Algorithmus entwickeln, der bei der Vorhersage von Aneuploidie helfen und gleichzeitig die Einschränkungen herkömmlicher Testtechniken vermeiden könnte. Laut einer kürzlich veröffentlichten Studie erreicht ihr Tool STORK-A dies durch die Auswertung von Mikroskopbildern des Embryos, Daten zum Alter der Mutter und der Bewertung des Aussehens des Embryos durch die IVF-Klinik.

Laut dem leitenden Autor der Studie besteht „unser Ziel darin, mithilfe künstlicher Intelligenz und Computer-Vision-Techniken schließlich in der Lage zu sein, Aneuploidie auf völlig nicht-invasive Weise vorherzusagen.“

Der Entwicklungsprozess

Die bisherigen Arbeiten der Forscher auf diesem Gebiet werden durch den neuen Algorithmus erweitert. Das Forschungsteam entwickelte 2019 STORK, eine KI-Methode, mit der die Qualität von Embryonen auf Augenhöhe mit dem Personal in IVF-Kliniken bewertet werden kann.

Wie es funktioniert

Der Präimplantations-Gentest auf Aneuploidie (PGT-A) ist eine Biopsiemethode, mit der Informationen über die Chromosomen eines Embryos gewonnen werden. STORK-A baut darauf auf, indem es Mikroskopbilder von Embryonen, die fünf Tage nach der Befruchtung aufgenommen wurden, die Bewertung der Embryonenqualität, des mütterlichen Alters durch das Klinikpersonal und andere Informationen verwendet, die typischerweise im Rahmen des IVF-Prozesses gesammelt werden, um den Einsatz von PGT-A zu verbessern.

Leistung und Training

Der Pressemitteilung zufolge könnte STORK-A durch die Kombination dieser neuen Daten und KI ein brauchbares Instrument zur Bestimmung werden, welche Embryonen einem PGT-A-Test unterzogen werden sollten oder ob PGT-A vollständig abgeschafft werden soll.

Zum Trainieren des Algorithmus wurde ein Datensatz von 10.378 Blastozysten verwendet, deren Ploidiestatus bereits bekannt war. Anschließend wurde die Präzision bei der Unterscheidung zwischen euploiden und „euploiden“ Embryonen mit normalen Chromosomen beurteilt. STORK-A zeigte bei dieser Aufgabe eine Genauigkeit von 69,3 Prozent.

Darüber hinaus stellten die Forscher fest, dass die Genauigkeit des Tools bei der Vorhersage komplexer Aneuploidie – einer Form der Aneuploidie, an der mehrere Chromosomen beteiligt sind – im Gegensatz zur Euploidie 77,6 % betrug.

Laut Pressemitteilung bietet die Studie einen experimentellen Proof of Concept.

Zukunftsprognosen und ihre Rolle im Gesundheitswesen

Dies ist nur ein weiteres hervorragendes Beispiel dafür, wie KI das Gesundheitswesen verändern könnte. In der Pressemitteilung des Co-Autors der Studie heißt es: „Der Algorithmus wandelt Zehntausende Embryobilder in KI-Modelle um, die letztendlich dazu beitragen können, die Wirksamkeit der IVF zu verbessern und den Zugang durch Kostensenkung weiter zu demokratisieren.“

In Zukunft hoffen die Forscher, diese Arbeit durch die Entwicklung von Algorithmen zu erweitern, die anhand von Filmen über die Entwicklung von Embryonen trainiert wurden. Durch die Nutzung sowohl räumlicher als auch zeitlicher Informationen können diese Algorithmen Aneuploidien möglicherweise noch genauer identifizieren.
„Wir glauben, dass wir mit dieser Technologie letztendlich die Menge an Embryonen, die biopsiert werden müssen, verringern, die Kosten senken und ein sehr gutes Instrument für die Patientenberatung bieten können, wenn sie eine Entscheidung über die Durchführung einer PGT treffen müssen.“ -A oder nicht“, erklärte der außerordentliche Professor für Embryologie in der klinischen Geburtshilfe und Gynäkologie in der Pressemitteilung.

Abschluss

Dies ist der jüngste Versuch, KI zur Verbesserung der IVF einzusetzen. Im Jahr 2020 demonstrierten Forscher ein Deep-Learning-System, das mit einer Genauigkeit von 90 % aus einem Datensatz von Bildern, die 113 Stunden nach der Befruchtung von 742 Embryonen aufgenommen wurden, mit einer Genauigkeit von 90 % die Embryonen mit der besten Qualität für die In-vitro-Fertilisation auswählen konnte.

Die Leistung des Tools wurde auch mit der von fünfzehn Embryologen aus fünf US-amerikanischen Fruchtbarkeitszentren verglichen. Bei der Auswertung wies das Modell eine Genauigkeit von rund 75 % auf, während die Embryologen eine durchschnittliche Genauigkeit von 67 % aufwiesen.