Tin tức
on Friday 20-11-2020 5:46pm
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:
Liệu IUI có phù hợp cho bệnh nhân >43 tuổi? - Ngày đăng: 20-11-2020
Bất thường mô học tinh hoàn ở trẻ chỉ có một tinh hoàn và khả năng vô sinh - Ngày đăng: 20-11-2020
ICSI hay IVF cổ điển sẽ có lợi cho bệnh nhân lớn tuổi vô sinh không do yếu tố nam giới - Ngày đăng: 20-11-2020
Dự đoán khả năng thai lưu sau laser điều trị truyền máu song thai biến chứng thai giới hạn tăng trưởng chọn lọc - Ngày đăng: 20-11-2020
Tuổi mẹ có tương quan với nguy cơ song thai cùng trứng sau chuyển đơn phôi - Ngày đăng: 20-11-2020
Dự đoán kết quả thử thai sau chuyển phôi bằng hình ảnh và hệ thống máy học - Ngày đăng: 20-11-2020
Không có mối tương quan giữa tỉ lệ sinh sống sau chuyển phôi nguyên bội với nguyên nhân vô sinh và nguồn noãn trong chu kỳ chuyển phôi trữ - Ngày đăng: 20-11-2020
Tác hại của cần sa đối với khả năng sinh sản của nam giới - Ngày đăng: 20-11-2020
Sử dụng cần sa khi mang thai và cho con bú - Ngày đăng: 20-11-2020
Tác động của chuyển phôi trữ lên tỉ lệ song thai cùng trứng: nghiên cứu hồi cứu trên 8459 chu kỳ chuyển phôi - Ngày đăng: 20-11-2020
Tác động của đông lạnh tinh trùng thu nhận từ mào tinh và tinh hoàn lên kết quả ICSI của những bệnh nhân vô tinh bế tắc: tổng quan hệ thống và phân tích gộp - Ngày đăng: 20-11-2020
Ảnh hưởng của cần sa lên khả năng sinh sản ở người - Ngày đăng: 20-11-2020
TIN CẬP NHẬT
TIN CHUYÊN NGÀNH
LỊCH HỘI NGHỊ MỚI
Năm 2020
Windsor Plaza Hotel, Chủ Nhật ngày 15 . 12 . 2024
Năm 2020
Windsor Plaza Hotel, Thứ Bảy 14.12 . 2024
Năm 2020
Quinter Central Nha Trang, Chủ Nhật ngày 12 . 01 . 2025
GIỚI THIỆU SÁCH MỚI
Sách ra mắt ngày 10 . 10 . 2024
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 ...
FACEBOOK