Sự phát triển của việc lựa chọn phôi IVF từ đánh giá hình thái chủ quan đến thuật toán từ dữ liệu time-lapse khách quan cải thiện cơ hội có trẻ sinh sống

Tin tức

on Monday 23-12-2019 9:46am

Viết bởi: Administrator

Danh mục: Tin quốc tế

CVPH. Trần Hà Lan Thanh_IVFMD Phú Nhuận

Các thông số phân tích từ các hình ảnh phôi từ hệ thống nuôi cấy phôi time lapse (TLM) mang lại nhiều lợi ích cho thực hành IVF. Như được dùng để xây dựng thuật toán mô hình tiên lượng tiềm năng của phôi như: hình thành phôi nang, khả năng làm tổ, phôi nguyên bội hoặc lệch bội…(Basile và cs. 2015; Motato và cs. 2016; Del Carmen và cs. 2016). Hơn nữa, đã có nghiên cứu hồi cứu với cỡ mẫu lớn cho thấy rằng tỉ lệ trẻ sinh sống được cải thiện hơn 19% khi phôi được nuôi cấy và lựa chọn bằng time-lapse so với nuôi cấy thường lựa chọn phôi bằng hình thái (Fishel và cs. 2017). Năm 2018, Fishel và cộng sự đã bước đầu xây dựng thuật toán tiên lượng trẻ sinh sống chuyển đơn phôi nang tươi. Thuật toán được xây dựng từ dữ liệu 781 trẻ sinh sống sau khi chuyển đơn phôi nang tươi và 2 thông số động học có ý nghĩa để phân loại phôi là thời điểm bắt đầu có khoang phôi (tSB) và khoảng thời gian hoàn tất nở rộng khoang (dB {tB (thời điểm khoang nở đầy)- tSB}). Tuy nhiên hạn chế là nghiên cứu hồi cứu.

Vào tháng 10 năm nay trên tạp chí Reproductive BioMedicine Online đã đăng một nghiên cứu tiến cứu đa trung tâm sử dụng TLM để chọn phôi. So sánh việc lựa chọn phôi IVF bằng các hình ảnh phôi time-lapse khách quan với đánh giá hình thái cổ điển chủ quan đến cải thiện cơ hội có trẻ sinh sống và nhấn mạnh tính ưu việt của thuật toán các hình ảnh phôi time-lapse so với lựa chọn phôi hình thái trong IVF ở người bằng giá trị tiên lượng trẻ sinh sống. Các trung tâm đều sử dụng cùng các quy trình phòng thí nghiệm được kiểm soát chặt chẽ. Mỗi phôi nang được xếp loại từ A đến D theo thuật toán của Fishel và cs. 2018, với phân loại cao nhất được ưu tiên cho chuyển phôi đầu tiên. So sánh hiệu quả tiên lượng trẻ sinh sống bằng phân loại phôi theo TLM với phân loại phôi bằng hình thái (dữ liệu hồi cứu); tất cả các phôi được nuôi cấy trong cùng điều kiện.
Các kết quả thu được là:

Sử dụng mô hình hồi quy logit đa biến, phân loại phôi nang theo TLM cho phép phân biệt đáng kể giữa các chu kỳ có và không trẻ sinh sống nhiều hơn so với phân loại hình thái phôi nang thông thường; ngay cả khi được đã xem xét loại bỏ và điều chỉnh các biến số gây nhiễu liên quan đến tiêu chí điều trị và bệnh nhân.
Trong số 1810 chu kỳ chuyển đơn phôi nang thì 894 (49,4%) dẫn đến trẻ sinh sống.
Kết quả so sánh giá trị tiên lượng: phân loại phôi nang theo TLM cho thấy đường cong ROC trên tất cả các ngưỡng có thể, tỷ lệ âm tính thực và dương thực tốt hơn và có giá trị AUC là 67,43% so với 61,74% phân loại hình thái phôi nang.
Phân tích tương tự nhưng không bao gồm các đồng biến đã chứng minh AUC phân loại phôi nang theo TLM là 62,86% so với phân loại hình thái phôi nang là 54,02%.

Vì vậy, TLM là phương pháp đánh giá chất lượng phôi 1 cách khách quan để lựa chọn phôi, ưu việt hơn hệ thống phân loại bằng hình thái phôi nang thông thường, chủ quan.

Nguồn: Evolution of embryo selection for IVF from subjective morphology assessment to objective time-lapse algorithms improves chance of live birth, RBM Online, 2019, doi: 10.1016/j.rbmo.2019.10.005

Từ khóa: Sự phát triển của việc lựa chọn phôi IVF từ đánh giá hình thái chủ quan đến thuật toán từ dữ liệu time-lapse khách quan cải thiện cơ hội có trẻ sinh sống

Các tin khác cùng chuyên mục: