Hội Nội tiết sinh sản và Vô sinh TPHCM
HOSREM - Ho Chi Minh City Society for Reproductive Medicine

Tin tức
on Friday 20-11-2020 5:46pm
Viết bởi: Administrator
Danh mục: Tin quốc tế
CVPH. Trần Hà Lan Thanh_IVFMD Phú Nhuận

Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence – AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính nhằm mô phỏng khả năng của trí tuệ con người như suy nghĩ, hiểu ngôn ngữ, biết học tập, tích luỹ kinh nghiệm để giải quyết vấn đề. Trong vòng 20 năm qua, công nghệ AI với các thuật toán khác nhau đã được nghiên cứu với nhiều mục đích, nhằm phân loại tự động hình thái phôi hoặc tiên lượng các kết cục như khả năng phôi nguyên bội, phôi làm tổ, đạt trẻ sinh sống.



Nghiên cứu này nhằm xây dựng phát triển một mô hình AI dựa vào mạng lưới thần kinh nhân tạo ANN bằng dữ liệu hệ proteomic của môi trường nuôi cấy và hình thái phôi (từ hình ảnh time-lapse) để tiên lượng trẻ sinh sống. Đây là nghiên cứu hồi cứu từ 212 bệnh nhân chuyển đơn phôi nang. Dữ liệu xây dựng mô hình gồm 186 hình ảnh phôi và dữ liệu protein phân tích từ 81 môi trường nuôi cấy phôi của các bệnh nhân có thực hiện PGT-A. Trong đó, 70% dữ liệu hình ảnh dùng cho giai đoạn đào tạo (131 phôi) và 55 phôi dùng cho giai đoạn kiểm chứng mô hình.

Kết quả xây dựng được 3 mô hình ANN với độ chính xác phân biệt được chu kỳ chuyển đơn phôi nang có trẻ sinh sống (LB+) và không có trẻ sinh sống (LB-) là: 100% ở ANN1 (hình thái phôi và 2 protein); 85,7% ở ANN2 (hình thái phôi và 7 protein); 83,3% ANN3 (hình thái phôi và 25 protein). Mô hình AI từ hình ảnh phôi nang time-lapse và nồng độ của Interleukin 6 (IL-6) và Matrix metalloproteinase 1 (MMP-1) sẽ tiên lượng trẻ sinh sống với AUC khi kiểm chứng khá cao là 1,0.

Như vậy, kết hợp hình thái học và hệ proteomic là một công cụ mạnh để lựa chọn phôi. Nồng độ protein IL-6 và MNP-1 trong môi trường nuôi cấy có giá trị xác định phôi tốt với tiềm năng cao thành công. Mạng lưới thần kinh nhân tạo ANN có thể phát hiện tốt phôi nguyên bội. Do đó, trí tuệ nhân tạo có hiệu quả trong việc tiên lượng trẻ sinh sống khi điều trị TTTON.

Nguồn: An artificial intelligence model based on the proteomic profile of euploid embryos and time-lapse images: a preliminary study, RBM online, 2020, https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2020.09.031

Các tin khác cùng chuyên mục:
TIN CẬP NHẬT
TIN CHUYÊN NGÀNH
LỊCH HỘI NGHỊ MỚI
Năm 2020
GIỚI THIỆU SÁCH MỚI

Y học sinh sản 59 - Bệnh truyền nhiễm và thai kỳ

Y học sinh sản 58 - Thai kỳ và các bệnh lý nội tiết, chuyển ...

Hội viên liên kết Bạch kim 2024
Hội viên liên kết Vàng 2024
Hội viên liên kết Bạc 2024
FACEBOOK