Trí tuệ nhân tạo (AI- Artificial intelligence) được ứng dụng để hỗ trợ phân tích kết quả xét nghiệm di truyền phôi tiền làm tổ với tên thương mại là PGTai (CooperSurgical). Mô hình PGTai được xây dựng bằng thuật toán học máy (machine learning) dựa trên dữ liệu lớn khoảng 10.000 hình ảnh kết quả xét nghiệm NGS của phôi trong PGT-A để cải thiện độ chính xác của kết quả PGT-A, hạn chế tính chủ quan và sai sót do con người.

Nghiên cứu này so sánh giữa kết quả đọc xét nghiệm NGS của mô hình PGTai với kỹ thuật viên. Dữ liệu PGT của 1.090 phôi từ 352 bệnh nhân được chia cho 2 nhóm đọc: kỹ thuật viên đọc kết quả NGS của 522 phôi còn PGTai đọc 568 phôi. Kết quả đọc NGS gồm phôi nguyên bội, phôi khảm tỷ lệ thấp (20-40%), phôi khảm tỷ lệ cao (40-80%), phôi lệch bội hoặc phôi mang nhiều bất thường NST (chứa hơn 3 lệch bội số lượng NST hoặc khảm nhiều NST). Dữ liệu phôi được chia theo phân nhóm độ tuổi của mẹ.

PGT cùng với công nghệ AI cho kết quả đọc phôi nguyên bội cao hơn đáng kể so với kỹ thuật viên (45,8% so với 33,1%; p < 0,05) cũng như tỷ lệ phôi khảm tỷ lệ thấp ít hơn (5,1% so với 12,6%; p < 0,05). Trong khi đó, tỷ lệ đọc phôi khảm tỷ lệ cao (40-80%), phôi lệch bội hoặc phôi mang nhiều bất thường NST giữa AI và kỹ thuật viên tương tự nhau (lần lượt là 8% so với 6,7% và 42,2% so với 37,1%). Sự khác nhau này, ngoại trừ ở nhóm > 35 tuổi, AI xác định phôi lệch bội hoặc phôi mang nhiều bất thường NST ít hơn kỹ thuật viên (46,6% so với 50%).

Việc ứng dụng công nghệ AI hỗ trợ xác định phôi nguyên bội nhiều hơn và phôi khảm tỷ lệ thấp ít hơn. Điều này dẫn đến xác định đúng nhiều phôi thích hợp để chuyển hơn. Cần nhiều nghiên cứu trong tương lai phân tích kết quả mang thai khi chuyển những phôi này có làm tăng đáng kể trẻ sinh sống hay không.

Nguồn: Reducing the frequency of embryo mosaicism through artificial intelligence, Fertility and Sterility, 2019, doi: 10.1016/j.fertnstert.2019.08.053

Từ khóa: Giảm tỉ lệ phôi khảm nhờ trí tuệ nhân tạo