Avec une précision d’environ 70 %, un algorithme d’IA peut aider à déterminer si le nombre de chromosomes dans un embryon fécondé in vitro est normal ou anormal.
Un outil d’intelligence artificielle (IA) a été développé par des chercheurs qui peuvent identifier les embryons fécondés in vitro présentant une aneuploïdie, ou un nombre anormal de chromosomes, avec une précision d’environ 70 % par des moyens non invasifs.

Cette nouvelle technologie, combinée à l’expertise du Crete Fertility Center et aux 30 années d’expérience du Dr Matthaios Fraidakis dans le domaine de la procréation humaine assistée, garantit des taux de réussite élevés en FIV.

L’impact de l’aneuploïdie dans la FIV

Selon le communiqué de presse, l’aneuploïdie est un facteur majeur influençant l’implantation d’un embryon créé par fécondation in vitro (FIV) ou la réussite d’une grossesse. Les tests génétiques et l’extraction de cellules de type biopsie à partir d’un embryon sont les méthodes actuelles de détection de la maladie ; ces procédures sont invasives et coûteuses pour celles qui subissent une fécondation in vitro.

Algorithme d’IA pour prédire l’aneuploïdie

Les chercheurs ont entrepris de créer un algorithme d’IA qui pourrait aider à prédire l’aneuploïdie tout en évitant les limites des techniques de test conventionnelles afin de résoudre ces problèmes. Selon une étude récemment publiée, leur outil, STORK-A, y parvient en évaluant les images microscopiques de l’embryon, les données concernant l’âge de la mère et l’évaluation de l’apparence de l’embryon par la clinique de FIV.

Selon l’auteur principal de l’étude, « notre objectif est de pouvoir à terme prédire l’aneuploïdie de manière totalement non invasive, en utilisant des techniques d’intelligence artificielle et de vision par ordinateur ».

Le processus de développement

Les travaux antérieurs des chercheurs dans ce domaine sont développés par le nouvel algorithme. L’équipe de recherche a créé STORK en 2019, une méthode d’IA capable d’évaluer la qualité des embryons au même niveau que celle du personnel travaillant dans les cliniques de FIV.

Comment ça fonctionne

Le test génétique préimplantatoire pour l’aneuploïdie (PGT-A) est une méthode de biopsie utilisée pour obtenir des informations sur les chromosomes d’un embryon. STORK-A s’appuie sur cela en utilisant des images au microscope d’embryons prises cinq jours après la fécondation, l’évaluation par le personnel clinique de la qualité des embryons, de l’âge maternel et d’autres informations généralement recueillies dans le cadre du processus de FIV pour améliorer l’utilisation du PGT-A.

Performances et formation

Selon le communiqué de presse, STORK-A pourrait devenir un outil viable pour déterminer quels embryons doivent subir un test PGT-A ou s’il convient de supprimer complètement le PGT-A en combinant ces nouvelles données et l’IA.

Un ensemble de données de 10 378 blastocystes dont le statut de ploïdie était déjà connu a été utilisé pour entraîner l’algorithme. Par la suite, sa précision dans la distinction entre les embryons euploïdes et « euploïdes » dotés de chromosomes normaux a été évaluée. STORK-A a démontré une précision de 69,3 pour cent pour cette tâche.

De plus, les chercheurs ont découvert que la précision de l’outil dans la prévision de l’aneuploïdie complexe, une forme d’aneuploïdie impliquant plusieurs chromosomes, contrairement à l’euploïdie, était de 77,6 %.

Selon le communiqué de presse, l’étude propose une preuve de concept d’approche expérimentale.

Prévisions futures et son rôle dans les soins de santé

Ceci n’est qu’une autre excellente illustration de la façon dont l’IA pourrait changer les soins de santé. Selon le communiqué de presse du co-auteur de l’étude, « l’algorithme transforme des dizaines de milliers d’images d’embryons en modèles d’IA qui pourraient à terme être utilisés pour améliorer l’efficacité de la FIV et démocratiser davantage l’accès en réduisant les coûts ».

À l’avenir, les chercheurs espèrent approfondir ces travaux en créant des algorithmes formés sur des films de développement d’embryons. En utilisant à la fois des informations spatiales et temporelles, ces algorithmes pourraient être en mesure d’identifier l’aneuploïdie avec encore plus de précision.
« Nous pensons qu’en fin de compte, avec cette technologie, nous pouvons diminuer la quantité d’embryons qui doivent être biopsiés, réduire les dépenses et offrir un très bon outil de consultation aux patients lorsqu’ils doivent prendre une décision concernant la réalisation d’un DPI. -A ou pas », a déclaré dans le communiqué le professeur agrégé d’embryologie en obstétrique et gynécologie clinique.

Conclusion

Il s’agit de la tentative la plus récente d’utiliser l’IA pour améliorer la FIV. L’année 2020 a vu la démonstration par des chercheurs d’un système d’apprentissage profond capable de sélectionner, avec une précision de 90 %, les embryons de la meilleure qualité pour la fécondation in vitro à partir d’un ensemble de données d’images prises de 742 embryons 113 heures après l’insémination.

Les performances de l’outil ont également été comparées à celles de quinze embryologistes de cinq centres de fertilité américains. Lors de l’évaluation, le modèle a démontré une précision d’environ 75 %, tandis que les embryologistes ont démontré une précision moyenne de 67 %.