CN. Phạm Diệp Vũ Khang – IVF Tâm Anh

Giới thiệu
Công nghệ Hỗ trợ Sinh sản (Assisted Reproductive Technology - ART) đã giúp hơn 10 triệu em bé ra đời, nhưng tỷ lệ sinh sống vẫn chỉ đạt 30-40%. Thành công của ART phụ thuộc vào việc nuôi cấy, chọn lọc phôi chất lượng cao và đồng bộ hóa với thời điểm làm tổ tối ưu của tử cung. Sự phát triển của công nghệ nuôi cấy time-lapse kết hợp với trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) hứa hẹn cải thiện việc lựa chọn phôi.
Ở các nước đang phát triển, việc chuyển nhiều phôi để tăng tỷ lệ thai dẫn đến nguy cơ đa thai và biến chứng chu sinh cho cả mẹ và con. Chuyển phôi đơn chọn lọc, đặc biệt là phôi nang, được khuyến nghị để giảm thiểu rủi ro này. Tuy nhiên, chuyển phôi nang trong chu kỳ tươi lại có thể tăng tỷ lệ hủy chu kỳ và giảm tỷ lệ thai do ảnh hưởng của phác đồ kích thích rụng trứng. Chuyển phôi đơn giai đoạn phân chia có thể khắc phục những vấn đề này, nhưng việc đánh giá hình thái phôi truyền thống cho phôi giai đoạn phân chia lại có giá trị dự đoán hạn chế.
Thách thức hiện nay là làm sao để chọn lựa chính xác phôi giai đoạn phân chia có tiềm năng làm tổ cao khi chuyển phôi đơn. Chấm điểm hình thái phôi truyền thống thường chủ quan và thiếu nhất quán. Công nghệ nuôi cấy time-lapse kết hợp AI có thể giải quyết vấn đề này bằng cách xếp hạng phôi dựa trên động lực phát triển, vượt trội so với phương pháp truyền thống và có thể rút ngắn thời gian đạt thai kỳ. Nghiên cứu này là nghiên cứu đầu tiên phân tích kết quả thai kỳ dựa trên các nhóm iDAScore khác nhau dưới cùng một chấm điểm hình thái học phôi giai đoạn phân chia, nhằm đánh giá tính hợp lệ của chấm điểm hình thái phôi truyền thống so với chấm điểm time-lapse kết hợp AI, hỗ trợ ứng dụng rộng rãi hơn trong nuôi cấy time-lapse.
Phương pháp
Phân tích hồi cứu này bao gồm các bệnh nhân trải qua IVF/ICSI tại Trung tâm Sinh sản của Bệnh viện Trực thuộc Đại học Y khoa Quảng Đông từ ngày 1 tháng 8 năm 2023 đến ngày 30 tháng 3 năm 2024.
iDAScore là một mô hình AI tự động và đánh giá hình thái phôi ngày 3 được thực hiện dựa trên báo cáo đồng thuận Istanbul, phục vụ như một phương pháp phân loại hình thái phôi thông thường. Phôi được chia thành ba nhóm theo điểm iDAScore V2.0 của 8 tế bào và >8 tế bào:

• Nhóm A: 8 tế bào (iDA: 1,0-5,7)

• Nhóm B: 8 tế bào (iDA: 5,8-8,0)

• Nhóm C: >8 tế bào (iDA: 5,8-8,0)

Kết quả
Dữ liệu phòng thí nghiệm
Điểm iDAScore cao hơn đáng kể ở Nhóm C (7,3 ± 0,5) so với Nhóm B (6,7 ± 0,5), và cao hơn đáng kể ở Nhóm B so với Nhóm A (4,8 ± 1,0) (p < 0,001). Tuy nhiên, không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm về chương trình thụ tinh, số lượng noãn, tỷ lệ thụ tinh, tỷ lệ phân chia noãn, tỷ lệ 4 tế bào và tỷ lệ 8 tế bào vào ngày 2 và ngày 3.
Số lượng trung bình phôi chất lượng cao cao hơn ở Nhóm B (3,6 ± 1,7) so với Nhóm A (2,1 ± 1,2) (p < 0,001). Số lượng phôi nang được hình thành cao hơn ở Nhóm B (4,1 ± 2,2) so với Nhóm A (2,5 ± 2,4) (p = 0,009). Ngoài ra, tỷ lệ hình thành phôi nang cao hơn ở Nhóm B (56,4 ± 28,4%) so với Nhóm A (37,9 ± 25,0%) (p = 0,008).
Kết quả lâm sàng
Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p = 0,392) về tỷ lệ thai diễn tiến cho chuyển phôi đơn giai đoạn phân chia giữa Nhóm B (54,5%, 30/55) và Nhóm A (38,1%, 8/21), mặc dù có xu hướng tỷ lệ ở Nhóm B cao hơn.
iDAScore dự đoán tiềm năng phát triển của phôi giai đoạn phân chia 8 tế bào
iDAScore chứng minh là chỉ số dự đoán đáng tin cậy về xác suất phát triển phôi thành phôi nang. Ví dụ, phôi có iDAScore trên 5,7 phát triển thành phôi nang chất lượng tốt. Ngược lại, phôi có iDAScore dưới 5,7 không hình thành phôi nang có thể sử dụng được vào ngày 5. Ngoài ra, động học phát triển phôi từ 6,8 giờ đến 117,2 giờ sau thụ tinh, làm nổi bật sự khác biệt trong hình thành phôi nang mặc dù có đánh giá chất lượng phôi ngày 3 tương tự.
Thảo luận
Công nghệ Hỗ trợ Sinh sản (ART) đã đạt nhiều tiến bộ, nhưng tỷ lệ sinh sống vẫn còn hạn chế. Việc lựa chọn phôi chất lượng cao là yếu tố then chốt để tăng tỷ lệ thai. Công nghệ nuôi cấy time-lapse kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) hứa hẹn cải thiện quá trình này, đặc biệt trong các chu kỳ chuyển phôi tươi giai đoạn phân chia.
Hiện tại, việc chuyển nhiều phôi để tăng tỷ lệ thai ở các nước đang phát triển làm tăng nguy cơ đa thai và biến chứng liên quan. Chuyển phôi đơn giai đoạn phân chia có thể giảm thiểu rủi ro này, nhưng việc đánh giá hình thái học truyền thống lại chủ quan và hạn chế.
Nghiên cứu này cho thấy nuôi cấy time-lapse kết hợp AI có thể chấm điểm và xếp hạng phôi dựa trên động học, giúp lựa chọn phôi chính xác hơn. Điều này cho phép chuyển phôi đơn giai đoạn phân chia có điểm số cao, tối ưu hóa tỷ lệ thai và giảm thiểu rủi ro của chuyển phôi nang. Mặc dù chi phí cao, công nghệ này giúp giảm khối lượng công việc cho nhà phôi học và hỗ trợ họ chọn phôi có tiềm năng phát triển cao nhất.
Kết luận
Tóm lại, chiến lược nuôi cấy time-lapse kết hợp AI cho chuyển phôi đơn giai đoạn phân chia chu kỳ tươi là phương pháp không xâm lấn, nhanh chóng giúp giải quyết sự nhầm lẫn về trình tự chuyển cho các nhà phôi học đánh giá bệnh nhân có nhiều phôi. Kết hợp nuôi cấy time-lapse với chấm điểm AI có thể tăng cường tỷ lệ thai đang phát triển trong chu kỳ chuyển tươi giai đoạn phân chia đơn.

Tài liệu tham khảo: Wang, X., Wei, Q., Huang, W., Yin, L., & Ma, T. (2024). Can time-lapse culture combined with artificial intelligence improve ongoing pregnancy rates in fresh transfer cycles of single cleavage stage embryos?. Frontiers in endocrinology, 15, 1449035. https://doi.org/10.3389/fendo.2024.1449035