CNSH. Phạm Duy Tùng - IVFMD

Việc lựa chọn phôi có tiềm năng cao nhất để chuyển đơn phôi nhằm giảm tỷ lệ đa thai nhưng vẫn tối ưu được tỷ lệ có thai hiện là ưu tiên hàng đầu trong hỗ trợ sinh sản những năm gần đây. Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến thành công của một chu kỳ điều trị thụ tinh ống nghiệm (in vitro fertilization – IVF) có thể kể đến như tuổi tác của người mẹ, nguyên nhân vô sinh, các bệnh lý nền, sự tiếp nhận của nội mạc tử cung, chất lượng giao tử và chất lượng phôi. Chất lượng phôi là một trong những yếu tố có thể sử dụng để tiên lượng thành công sau chuyển phôi và thường được đánh giá thông qua các tiêu chuẩn như: hình thái phôi, động học phôi, đánh giá vật liệu di truyền thông qua xét nghiệm tiền làm tổ, hoạt động trao đổi chất của phôi. Những đánh giá này cung cấp các thông tin giá trị giúp chuyên viên phôi học (CVPH) lựa chọn được phôi có tiềm năng cao nhất để chuyển cho bệnh nhân. Tuy nhiên, những đánh giá này không có giá trị tuyệt đối và khi bệnh nhân có nhiều phôi có chất lượng tương tự nhau thì việc lựa chọn phôi chuyển sẽ phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của CVPH vốn mang tính chủ quan và không nhất quán. Những năm gần đây, với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence – AI), đã có nhiều thuật toán được phát triển nhằm thu thập và phân tích dữ liệu chất lượng của phôi từ đó hỗ trợ CVPH trong việc lựa chọn và sắp xếp thứ tự phôi chuyển cho bệnh nhân. Đã có nhiều AI được phát triển, ứng dụng và được báo cáo về hiệu quả khi so sánh với các CVPH nhưng hiện nay việc chuyển hoàn toàn quyết định lựa chọn phôi cho AI chưa thể thực hiện được dựa trên những bằng chứng hiện tại. Nguyên nhân đến từ sự khác biệt giữa các trung tâm trong hệ thống nuôi cấy, đánh giá phôi cũng như kỹ thuật thao tác trên phôi, chưa kể đến các yếu tố về nhóm đối tượng bệnh nhân. Hơn nữa đối với AI, việc các trung tâm sử dụng dữ liệu của chính trung tâm để phát triển công nghệ cũng sẽ gây khó khăn trong việc áp dụng ở những trung tâm khác. Tuy nhiên, vẫn có những bằng chứng cho thấy AI vẫn có thể cung cấp thêm thông tin để hỗ trợ các CVPH đưa ra quyết định của mình. Do đó nghiên cứu này được thực hiện nhằm đánh giá hiệu quả lựa chọn phôi nang nguyên bội của các CVPH giàu kinh nghiệm với sự hỗ trợ của các thuật toán AI so với khi chỉ dựa vào kinh nghiệm bản thân.
 
Nghiên cứu được thực hiện với 200 bộ hình ảnh phôi nang nguyên bội không trùng lặp đã biết trước kết quả làm tổ được chia cho 17 CVPH có kinh nghiệm. Nhiệm vụ của các CVPH là lựa chọn phôi làm tổ trong từng bộ hình. Sau một năm, các CVPH sẽ đánh giá lại bộ hình để so sánh với lần đánh giá đầu tiên. Bảy ngày sau đó, các CVPH sẽ được yêu cầu đánh giá bộ ảnh một lần nữa nhưng lần này thứ tự phôi sẽ bị thay đổi và đồng thời sẽ có thêm đánh giá của AI về phôi được cho là có tiềm năng cao hơn. CVPH cũng sẽ được thông báo rằng AI này không hoàn hảo và có độ chính xác là 75% trong những bài thử nghiệm trước. Với những thông tin này, CVPH sẽ thực hiện lựa chọn phôi để chuyển thêm một lần nữa. Tổng cộng có 14 CVPH tham gia trả lời cả 3 lần khảo sát, các CVPH được chia từ sơ cấp đến cao cấp trong đánh giá phôi (sơ cấp: có khả năng đánh giá và lựa chọn phôi chuyển thành thạo, trung cấp: đã thành thạo trữ lạnh phôi và thực hiện tiêm tinh trùng vào bào tương noãn, cao cấp: thành thạo trong sinh thiết phôi). Một số kết quả nhóm nghiên cứu thu nhận được sau nghiên cứu:

• Tỷ lệ lựa chọn đúng phôi làm tổ trung bình của 14 CVPH trong lần đánh giá đầu tiên là 64,7%. Không có khác biệt đáng kể khi thực hiện đánh giá lại lần 2 sau đó một năm (65,5% (p=0,58)).
• Phân tích giá trị AUC cho thấy không có sự khác biệt về độ chính xác giữa 2 lần đánh giá của các CVPH trong lần thứ nhất và lần thứ hai (p=0,89).
• Thuật toán AI có khả năng lựa chọn phôi làm tổ thành công với tỷ lệ 78,5%.
• Khi sử dụng những thông tin lựa chọn phôi dựa vào AI, tỷ lệ lựa chọn đúng phôi làm tổ của CVPH tăng trung bình từ 65,5% lên 73,6% có ý nghĩa thống kê với p<0,001.
• Sự cải thiện trong lựa chọn phôi được cải thiện ở tất cả các CVPH, với tỷ lệ cải thiện trung bình là 11,1% (trải dài từ 1,4% đến 15,5%).
• Mức độ cải thiện cao nhất ở nhóm CVPH sơ cấp (14,1%) và giảm dần ở nhóm trung cấp (12,6%), cao cấp (8,7%). Tuy nhiên, sự cải thiện này không đạt được ý nghĩa thống kê ở tất cả các nhóm (p=0,22) hay giữa nhóm trung và cao cấp (p=0,27).
• Độ chính xác khi lựa chọn phôi trước và sau khi có sự tham gia của AI được biểu hiện bằng AUC cho thấy tỷ lệ lựa chọn đúng tăng từ 0,69 lên 0,76 (p=0,016).
• Sự đồng thuận giữa các CVPH trong việc lựa chọn phôi chuyển được nhóm đánh giá thông qua 75% số CVPH cùng chọn một phôi trong mỗi bộ hình. Kết quả cho thấy trước khi có sự hỗ trợ của AI, tỷ lệ đồng thuận là 62% và khi có sự hỗ trợ của AI con số này tăng lên 74% (p=0,01).
• Khi so sánh hiệu quả lựa chọn phôi của nhóm CVPH trong 124 phôi có mức độ đồng thuận cao, kết quả cho thấy đồng thuận của nhóm CVPH đúng trong 77% số phôi đánh giá, tỷ lệ này của AI là 78% (p=0,9). Khi có sự hỗ trợ của AI, tỷ lệ làm tổ ở nhóm đồng thuận tăng lên 86% so với 84% ở nhóm chỉ có đánh giá của AI ở 147 phôi (p=0,63).
• Do AI không hoàn toàn chính xác 100% nên nhóm thực hiện lại các phân tích trong đó CVPH đổi ý chọn phôi làm tổ sang phôi không làm tổ theo gợi ý của AI. Trong 14 CVPH, có 89/2800 khả năng CVPH chọn sai phôi chuyển do gợi ý của AI (chiếm 0,03%). Trong cùng giai đoạn, khi không có sự hỗ trợ của AI, tỷ lệ chuyển đổi này vào khoảng 0,04% (127/2800).

 
Tóm lại, nghiên cứu này cho thấy có sự cải thiện đáng kể trong hiệu quả chọn lựa phôi nang nguyên bội chất lượng cao với tiềm năng làm tổ khi có sự hỗ trợ của AI. Mặc dù AI có khả năng đánh giá chính xác và nhất quán hơn so với các CVPH, vẫn còn nhiều hạn chế để AI có thể thay thế hoàn toàn CVPH trong việc lựa chọn phôi để chuyển cho bệnh nhân. Các kết quả của nghiên cứu đã cho thấy AI có thể đồng hành cùng CVPH, cung cấp những gợi ý cho CVPH để lựa chọn phôi chất lượng tốt, tăng sự đồng thuận giữa các CVPH khi nhìn nhận về tiềm năng của phôi cũng như giảm được những tình huống trong đó sự lựa chọn phôi bị thay đổi bởi các yếu tố khách quan khác. Điều này sẽ hỗ trợ rất nhiều cho các CVPH trong việc đưa ra các quyết định về tiên lượng của một phôi nang nguyên bội.
 
Nguồn: Fitz VW, Kanakasabapathy MK, Thirumalaraju P, et al. Should there be an "AI" in TEAM? Embryologists selection of high implantation potential embryos improves with the aid of an artificial intelligence algorithm [published online ahead of print, 2021 Sep 17]. J Assist Reprod Genet. 2021;10.1007/s10815-021-02318-7. doi:10.1007/s10815-021-02318-7

Từ khóa: Sự hiện diện của trí tuệ nhân tạo liệu có cần thiết? Thuật toán trí tuệ nhân tạo giúp chuyên viên phôi học lựa chọn phôi có tiềm năng làm tổ tốt hơn