CNSH. Đỗ Lê Đình Thiện - IVFMD Phú Nhuận
 
IVF đã cách mạng hóa việc điều trị vô sinh ở người và hơn 3 triệu chu kỳ IVF hiện được thực hiện mỗi năm trên toàn thế giới. Bất chấp sự phổ biến của các phương pháp điều trị IVF, tỷ lệ thành công của chúng vẫn tương đối thấp: chỉ 35% số chu kỳ dẫn đến sinh con sống ở Hoa Kỳ (CDC, 2021), gây ảnh hưởng lớn về tài chính và tinh thần của bệnh nhân.
 
Trong khi việc tăng số lượng phôi chuyển làm tăng khả năng sinh con sống, nó cũng làm tăng nguy cơ đa thai với tỷ lệ mắc bệnh và tử vong ở mẹ và con. Do đó, các tiêu chuẩn lâm sàng đã đặc biệt khuyến nghị chiến lược chuyển đơn phôi ( single embryo transfer – SET), điều này làm tăng đáng kể về nhu cầu đánh giá và lựa chọn phôi một cách chính xác.
 
Nuôi cấy phôi bằng hệ thống time-lapse (TLM) đã được áp dụng ở nhiều trung tâm để nuôi cấy phôi đồng thời thu thập các hình ảnh một cách liên tục về quá trình phát triển phôi tiền làm tổ. Hệ thống TLM cung cấp nhiều thông tin hơn đáng kể so với việc phân loại hình thái thủ công truyền thống. Nhiều trung tâm sử dụng hệ thống TLM dựa vào việc đánh giá các hình ảnh phôi, việc này cực kỳ tốn thời gian và mang tính chủ quan. Trong một thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng (RCT) gần đây, phương pháp sử dụng TLM hiện tại đã không cải thiện được kết quả IVF so với việc chỉ phân loại hình thái thủ công, điều này có thể là do không tận dụng được tất cả các thông tin có được từ TLM. Việc sử dụng một phương thức đánh giá tự động và toàn diện để trích xuất thông tin về lâm sàng và phôi học từ hình ảnh TLM sẽ mang lại lợi ích to lớn cho các chuyên viên phôi học trong việc lựa chọn phôi chuyển và có khả năng cải thiện kết quả IVF.
 
Tại đây, nhóm nghiên cứu đã xây dựng dựa trên các công trình nghiên cứu trước và phát triển BlastAssist, một hệ thống toàn diện để đo lường toàn bộ các đặc điểm có thể giải thích được có liên quan đến lâm sàng và sinh học, bao gồm: (i) trạng thái thụ tinh, (ii) tính đối xứng của tế bào, (iii) mức độ phân mảnh, (iv) thời gian phát triển và (v) kích thước của ICM và TE, và động học của quá trình mở rộng phôi nang. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng BlastAssist để phân tích phim của 32.939 phôi người (67.043.973 hình ảnh), tạo ra một cơ sở dữ liệu chưa từng có và sẽ là nguồn tài nguyên mạnh mẽ để nghiên cứu đánh giá phôi tiền làm tổ ở người. Để mô tả tính chính xác của hệ thống BlastAssist, nhóm nghiên cứu đã tiến hành so sánh chi tiết giữa đầu ra của hệ thống với bốn số liệu khác nhau: (i) chú thích thủ công từ một nhóm chuyên viên trong các tình huống lý tưởng hóa, (ii) các chú thích trước đây được thực hiện bởi các nhà phôi học trong quá trình quá trình điều trị IVF thông thường, (iii) tỷ lệ làm tổ thành công của chu kỳ SET và (iv) khả năng phôi được chuyển dẫn đến kết quả sinh sống.
 
Phương pháp nghiên cứu:
Các chu kỳ điều trị được thu thập từ bộ dữ liệu EmbryoScope của đơn vị IVF thuộc Trung tâm Y tế Sourasky ở Tel Aviv, Israel từ được thực hiện từ năm 2012 đến năm 2017. Bộ dữ liệu bao gồm 32.939 phôi, cùng với dữ liệu hình ảnh, các chú thích lâm sàng tiêu chuẩn cũng được ghi lại cho những phôi này bao gồm: (i) dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), (ii) thông tin điều trị, chẳng hạn như phương pháp thụ tinh, liều lượng hormone và môi trường nuôi cấy, (iii) phân loại phôi và chú thích, chẳng hạn như thời gian phát triển, mức độ phân mảnh vào ngày 2 và 3, số lượng tiền nhân, thời điểm tiền nhân mờ dần và (iv) kết quả điều trị, chẳng hạn như beta-HCG (b-HCG) và trẻ sinh sống.
 
So sánh hệ thống BlastAssist với các chuyên viên:
Đối với đánh giá thụ tinh, hệ thống hoạt động với các thông số rất tốt về độ đặc hiệu và độ nhạy. Kết quả cho thấy hệ thống hoạt động hiệu quả ngang bằng hoặc tốt hơn chuyên viên trong việc xác định phôi có 0PN hoặc 1PN và nó hoạt động kém hơn so với các chuyên viên trong việc xác định xem phôi có 2PN hay ≥3PN.
 
Đối với tính phân chia đồng đều của tế bào. Kết quả đánh giá cho thấy hệ thống có độ chính xác cao so với các chuyên viên và độ chính xác ở với cả phôi phân chia đồng đều và không đồng đều.
 
Về mức độ phân mảnh, độ chính xác tổng thể của năm chuyên viên khi tham gia đánh giá tương đối cao (76,5%, 79,4%, 77,6%, 66,4% và 69,2%), với mức trung bình là 73,8%. Hệ thống hoạt động tương đương với các chuyên viên trong việc xác định phôi có độ phân mảnh 0% và nó hoạt động kém hơn so với các chuyên viên trong việc xác định phôi có độ phân mảnh 0–10%, 10–20% và >20%.
 
Đối với giai đoạn phát triển, nhìn chung hệ thống có độ chính xác 90,0%. Độ chính xác tổng thể của các chuyên viên cao tới 93,2%, 92,9%, 92,4%, 91,8% và 86,8%, với mức trung bình là 91,4%. Hệ thống có xu hướng hoạt động với độ chính xác cao ở các giai đoạn điển hình về mặt sinh lý của phôi như giai đoạn 2, 4, 8 tế bào và độ chính xác tương đối thấp hơn ở các giai đoạn chuyển tiếp giữa 3, 5, 6 và 7 tế bào.
 
So sánh hệ thống BlastAssist với các chỉ số lâm sàng:
Đối với số lượng PN, hệ thống và các chuyên viên phôi học hoàn toàn đồng thuận với nhau, với mối tương quan chặt chẽ giữa hai kết quả đánh giá (độ chính xác (acc) =79,6%, r =0,683). Hầu hết họ đều đồng ý về phôi 1PN và 2PN, với những bất đồng nhỏ về phôi 0PN và ≥3PN. Sự khác biệt nhỏ về số lượng PN hầu hết xuất phát từ các trường hợp sau: (i) bọt khí hoặc các tạp chất khác cản trở tầm nhìn của kính hiển vi, (ii) xác định sai phôi 2PN có không bào là ≥3PN, (iii) xác định sai 2PN là 1PN khi một trong các tiền nhân cực kỳ mờ và/hoặc mờ dần sau một số rất ít hình ảnh. Đối với thời điểm tiền nhân mờ dần, hệ thống và các chuyên viên hầu hết đều đồng ý và các phép đo của họ có sự phân bố gần như giống hệt nhau với mối tương quan chặt chẽ (r =0,787). Về mức độ phân mảnh, hệ thống và các chuyên viên đồng ý 55,4% về thời điểm, có mối tương quan chặt chẽ giữa hai phép đo (r = 0,648).
 
Mối liên hệ giữa kết quả của BlastAssist với kết quả làm tổ lâm sàng:
Đối với mức độ phân mảnh ở phôi ngày 2, phôi có mức độ phân mảnh cao hơn có tỷ lệ làm tổ thành công thấp hơn (p <0,3). Về thời gian phát triển, sự phân chia chậm ở giai đoạn 2 tế bào có tương quan nghịch với tỷ lệ làm tổ thành công, với phôi trải qua lần phân chia đầu tiên ở thời điểm <24 giờ có cơ hội làm tổ cao nhất (p <0,01). Đối với sự đối xứng 2 tế bào, phôi bào có tính đối xứng cao hơn (<0,2) có tỷ lệ làm tổ thành công cao hơn (p <0,03). Khi phân tích phôi nang, kết quả của chúng tôi cho thấy phôi có tốc độ nở rộng phôi nang cao hơn (>1,5 mm/h) có tỷ lệ làm tổ thành công cao hơn (p <0,2).
 
Kích thước ICM của phôi nang cũng cho thấy mối tương quan chặt chẽ với tỷ lệ làm tổ thành công, với phôi nang có kích thước ICM trên 1000 mm2 cho thấy tỷ lệ làm tổ cao hơn (p < 0,5).
 
Trong số các đặc điểm trên, thời gian phát triển và tính đối xứng của phôi bào có mối tương quan đáng kể với tỷ lệ làm tổ thành công (p <0,05)
 
Mối liên hệ giữa kết quả của BlastAssist với kết quả ca sinh sống lâm sàng:
So sánh các kết quả BlastAssist đã chọn với kết quả sinh sống lâm sàng của 3421 phôi được chuyển (1801 chu kỳ).
 
Thời điểm tiền nhân mờ dần có tương quan nghịch mạnh với xác suất chuyển phôi có sinh sống (r =−0,50 ± 0,08, t =−6,25, p <5x10⁻¹⁰). Độ dày ZP trong giai đoạn 1 tế bào cho thấy không có mối tương quan đáng kể với xác suất có phôi sinh sống (r =0,04 ± 0,06, t =0,67, p <0.6). Độ đối xứng 2 phôi bào cao hơn tương ứng với tỷ lệ sinh sống thành công cao hơn (r =−0,29 ± 0,09, t =−3,22, p <5x10⁻³). Đối với thời gian phát triển, khoảng thời gian cần thiết để phôi phát triển đến giai đoạn 2 tế bào có tương quan nghịch với tỷ lệ thành công trên lâm sàng (r =−0,54 ± 0,08, t =−6,75, p <5x10⁻¹¹). Phôi có mức độ phân mảnh cao hơn vào ngày 3 có tỷ lệ thành công thấp hơn (r =−0,31 ± 0,08, t =−3,88, p <5x10⁻⁴). Thời gian cần thiết để phôi phát triển thành phôi nang có tương quan nghịch với tỷ lệ thành công trên lâm sàng (r =−0,27 ± 0,14, t =−1,93, p <0,06).
 
Trong số các đặc điểm, thời điểm 2 tế bào, thời điểm tiền nhân mờ dần, mức độ phân mảnh vào ngày 3 và tính đối xứng của phôi bào có mối tương quan đáng kể với xác suất chuyển phôi sinh sống. Độ dày ZP trong giai đoạn 1 tế bào cho thấy không có mối tương quan đáng kể nào với tỷ lệ thành công trên lâm sàng. Thời điểm tạo khoang phôi cho thấy không có mối tương quan đáng kể, có thể là do cỡ mẫu nhỏ (n = 407).
 
Kết luận:
BlastAssist không chỉ có thể được sử dụng để đánh giá lâm sàng tự động nhằm hỗ trợ các chuyên viên phôi học mà còn có thể được sử dụng để thu được các chỉ số định lượng nhằm hỗ trợ nghiên cứu y sinh. Các nghiên cứu sâu hơn về dữ liệu được tạo ra trong nghiên cứu này có thể giúp phát triển và thử nghiệm các mô hình toán học về sự phát triển phôi tiền làm tổ, điều này có thể cải thiện hơn nữa trong việc lựa chọn phôi chuyển. Cuối cùng, cần có các nghiên cứu RCT để xác định xem liệu việc sử dụng hệ thống đã được phát triển này có thể cải thiện tỷ lệ thành công của thực hành lâm sàng trong IVF hay không.
 
Nguồn: Helen Y Yang, Brian D Leahy, Won-Dong Jang, Donglai Wei, Yael Kalma, Roni Rahav, Ariella Carmon, Rotem Kopel, Foad Azem, Marta Venturas, Colm P Kelleher, Liz Cam, Hanspeter Pfister, Daniel J Needleman, Dalit Ben-Yosef, BlastAssist: a deep learning pipeline to measure interpretable features of human embryos, Human Reproduction, Volume 39, Issue 4, April 2024, Pages 698–708,
 

Từ khóa: IVF, EmbryoScope, học sâu, thị giác máy tính, phân loại phôi, học máy, các đặc điểm có thể giải thích