CNSH. Nguyễn Duy Khang – IVF Vạn Hạnh
 
Khoảng 9 triệu trẻ được ra đời từ công nghệ hỗ trợ sinh sản (assisted reproductive technology - ART). Tuy nhiên, nhiều bước trong ART tốn công sức và thời gian. Do đó, để tăng hiệu quả và tỷ lệ thành công, cần tối ưu hóa từng bước trong quy trình thực hiện.
 
Trong thời đại số hóa, tự động hóa đóng vai trò đầy hứa hẹn nhằm cải thiện tính hiệu quả, khả năng sinh sản và tính nhất quán trong ART. Tự động hóa được định nghĩa là cơ giới hóa các công việc thường nhật hoặc các công việc con người không thực hiện được thông qua một hệ thống máy tính. Trong y tế, điều này đạt được thông qua hệ thống robot và vi dòng chảy (microfluidics). Mặt khác, trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence - AI) có thể hỗ trợ tự động hóa bằng cách kết hợp trí nhớ thông qua quá trình học và được đào tạo để thực hiện hành động mà không cần sự tương tác của con người.
 
Quản lý dữ liệu
Số hóa hồ sơ y tế thông qua ghi bệnh án điện tử tạo ra các tập dữ liệu thô của bệnh nhân, có thể hoạt động như “dữ liệu lớn” trong ART. Sự kết hợp giữa AI với dữ liệu lớn tạo ra một công cụ mạnh mẽ và đầy hứa hẹn để phân tích dữ liệu, giúp giảm xử lý thủ công. Ngoài ra, việc lưu trữ dữ liệu trên cơ sở dữ liệu đám mây trung tâm giúp cải thiện tính an toàn khi lưu trữ thông tin và chuyển giao giữa các trung tâm. Hệ thống RI-witness™ được sử dụng rộng rãi, hỗ trợ quá trình chuyển đổi từ nhận dạng mã vạch thủ công, yêu cầu ít nhất hai chuyên viên phôi học xác nhận sang nhận diện qua tần số vô tuyến tự động. Điều này giảm đáng kể thời gian, cải thiện độ chính xác và giảm nguy cơ mắc lỗi thủ công, bao gồm nhầm lẫn mẫu giao tử.
 
Phác đồ điều trị cho bệnh nhân
Tích hợp AI trong những bước đầu tiên của ART cho phép tiếp cận y học cá thể hóa, đặc biệt là xác định đặc điểm, ra quyết định cho phác đồ và liều lượng kích thích của từng bệnh nhân. Thuật toán PIVET cá nhân hóa liều lượng hormone FSH tái tổ hợp bằng cách sử dụng dữ liệu đầu vào như BMI, tuổi và số lượng nang thứ cấp của bệnh nhân. Thuật toán định lượng FSH được cá nhân hóa dựa trên AMH và trọng lượng (Rekovelle®) chứng minh giảm nguy cơ quá kích buồng trứng.
 
Chọc hút noãn qua ngã âm đạo
Chọc hút noãn gồm hai bước: hút dịch nang (chứa noãn), sau đó là tìm noãn trong đĩa petri dưới kính hiển vi. Matsubayashi (2019) ứng dụng AI trong việc nhận biết các nang trống và nang chứa noãn, được đào tạo từ hình ảnh siêu âm, giúp tăng độ chính xác và giảm thời gian chọc hút.
 
Lựa chọn noãn
Các thuật toán học sâu như AIR-O, VIOLET có thể dự đoán tỷ lệ thụ tinh và phát triển thành phôi nang. Tích hợp AI để dự đoán tiềm năng phát triển của noãn có thể có lợi trong các trường hợp trữ noãn vì mục đích xã hội và cho các nghiên cứu về phác đồ kích thích khác nhau lên chất lượng noãn.
 
Đánh giá và chuẩn bị tinh trùng
Phân tích tinh dịch đồ tự động với sự hỗ trợ của máy vi tính (CASA) phân tích khả năng di động của tinh trùng đã được sử dụng từ lâu. Một phiên bản tự động là phần mềm CASAnova phân loại chính xác những thay đổi về khả năng di động của tinh trùng.
 
Tự động hóa chuẩn bị tinh trùng chủ yếu sử dụng chip vi dòng chảy, kết hợp các rào cản cơ học, mô phỏng rào cản tự nhiên của đường sinh sản nữ, đảm bảo chỉ những tinh trùng bình thường về hình thái hoặc di động tiến tới mới được phân lập. Thiết bị FERTILE (Zymot) cho phép chỉ tinh trùng di động tiến tới và cải thiện chỉ số phân mảnh DNA. Hệ thống kính hiển vi sử dụng AI và robot, Mojo©-AISA, hứa hẹn thực hiện phân tích nhanh các mẫu tinh dịch theo tiêu chuẩn WHO 2010 trong vòng 10 phút so với 30 phút thông thường của các chuyên viên nam học.
 
Tiêm tinh trùng vào bào tương noãn (ICSI)
            IVF cổ điển tự động đã được nghiên cứu thực hiện trên chip vi dòng chảy. Han (2010) đã thiết kế một thiết bị vi dòng chảy hai lớp với các vi giếng 200 µm cho noãn thụ tinh cũng như nuôi cấy phôi.
 
Một số bước trong quy trình ICSI đã được nghiên cứu để tự động hóa. Hệ thống dựa trên chip vi dòng chảy tự động hóa quá trình tách và chọn lọc noãn dựa trên tốc độ lắng của noãn trước ICSI.
 
Bất động tinh trùng bằng cánh tay robot và thuật toán AI điều khiển robot dựa trên tầm nhìn có thể theo dõi và bất động tinh trùng với tỷ lệ thành công lần lượt là 96% và 94,5%. Một thiết kế khác, FertDish, lựa chọn tinh trùng di động thông qua các vi kênh trong cùng một đĩa ICSI.
 
ICSI bằng robot cho thấy tỷ lệ thành công 90%, thời gian tương đương chuyên viên có kinh nghiệm. Robot tiêm tinh trùng tự động với sự trợ giúp của AI, quang học, vi tiêm tế bào và cơ điện tử có thời gian thực hiện, tỷ lệ sống, phân chia, phát triển phôi có thể so sánh với điều khiển bằng tay. Tuy nhiên, các mô hình này đang ở giai đoạn phát triển sơ khai, cần thêm dữ liệu và đào tạo trước khi triển khai lâm sàng.
 
Lựa chọn và nuôi cấy phôi
Sự phát triển của môi trường nuôi cấy liên tục từ giai đoạn hợp tử đến giai đoạn phôi nang đã mở đường cho việc sử dụng tủ cấy Timelapse như Embryoscope™ và Geri®. Lựa chọn phôi sử dụng hình ảnh Timelapse dựa trên sự kết hợp của thông số hình thái và động học hình thái thường sử dụng các thuật toán bán/tự động hoặc AI như KIDScore® (Vitrolife), hệ thống Eeva® (Merck), hệ thống iDAScore® (Vitrolife). Các công cụ chọn phôi AI đầy hứa hẹn khác như AIR-E và Life Whisperer©, cung cấp nền tảng học sâu sử dụng hình ảnh tĩnh của phôi, không yêu cầu thiết bị đắt tiền.
 
Xét nghiệm di truyền tiền làm tổ và trao đổi chất
PGT tích hợp AI như PGTai^SM(CooperSurgical), một thuật toán dự đoán giúp tăng độ nhạy, hiệu quả và tính khách quan của phân tích dữ liệu trình tự PGT-A. Thuật toán AI ERICA® dự đoán tình trạng đơn bội của phôi nang và lựa chọn phôi tốt với tỷ lệ thành công 92,5%, khi so sánh với các chuyên viên phôi học.
 
Phương pháp chọn phôi không xâm lấn bằng AI được thương mại hóa bởi Overture©Metabolomics (Overture Life, USA) dựa trên 60 dấu ấn sinh học thông qua phân tích môi trường nuôi cấy, cho thấy tỷ lệ chính xác 97,5% trong việc chọn phôi lệch bội.
 
Đánh giá nội mạc tử cung cho chuyển phôi cá thể hóa
Những tiến bộ trong kỹ thuật phân tử gần đây cho phép nghiên cứu chi tiết về khả năng tiếp nhận của nội mạc tử cung, dẫn đến ra đời xét nghiệm khả năng tiếp nhận của tử cung (endometrial receptivity array - ERA) và sau đó là chuyển phôi cá thể hóa. ERA phân tích biểu hiện gen nội mạc tử cung, được tích hợp với AI, nhằm mục đích tăng độ chính xác khi so sánh với phân tích mô học.
 
Đông lạnh và lưu trữ
Thiết bị thủy tinh hóa tự động Gavi® (Genea Biomedx) cho thấy hiệu quả tương đương về khả năng sống sau rã so với thủ công. Hệ thống trữ đông Sarah® (FertileSafe Ltd) và rã đông Helia®(FertileSafe Ltd) dùng cánh tay robot, cho phôi tiếp xúc nhanh với dung dịch cân bằng, dung dịch thủy tinh hóa và nito lỏng. Tỷ lệ sống sau rã của phôi là 100% và noãn là 95%. Tuy nhiên, cả hai hệ thống đều bán tự động, tốn kém và cần người vận hành, hạn chế ứng dụng thường quy.
 
Về lưu trữ mẫu đông lạnh, hệ thống ivFOS® tích hợp công nghệ nhận diện tần số vô tuyến và lưu trữ cơ sở dữ liệu đám mây đảm bảo nhận diện tất cả mẫu của một bệnh nhân duy nhất, có thể truy cập từ bất kỳ đâu. Sử dụng AI và tự động hóa trong việc giám sát các thông số và điều kiện lưu trữ cũng đã đạt được thông qua hệ thống TMRW Overwatch ™, tích hợp với thuật toán riêng để dự đoán sớm lỗi hệ thống.
 
KẾT LUẬN
Khi thế giới đi đầu về khoa học và công nghệ, việc triển khai các công nghệ mới để tự động hóa ART sẽ sớm trở thành hiện thực. Mục tiêu của tự động hóa trong ART không phải để thay thế vai trò của chuyên viên phôi học mà để hỗ trợ cải tiến. Những lợi ích trong tương lai của tự động hóa ART là: tiêu chuẩn hóa và tăng độ chính xác nhằm tăng hiệu quả và khả năng tiếp cận ART. Tuy nhiên, khoảng cách giữa nghiên cứu và triển khai lâm sàng các công nghệ mới trước tiên phải được thu hẹp để chuẩn hóa việc ứng dụng tự động hóa và AI trong việc cải thiện điều trị ART.
 
Nguồn: Abdullah, K. A. L., Atazhanova, T., Chavez-Badiola, A., & Shivhare, S. B. (2022). Automation in ART: Paving the Way for the Future of Infertility Treatment. Reproductive Sciences, 1-11

Từ khóa: Tự động hóa trong ART: mở đường cho tương lai của điều trị vô sinh