Phạm Thanh Liêm – Chuyên viên phôi học - IVF Vạn Hạnh

Kể từ khi IVF ra đời, quan sát hình thái học là tiêu chuẩn vàng để lựa chọn phôi. Bất chấp sự tồn tại của các hướng dẫn rõ ràng và chi tiết về phân loại dựa trên hình thái học, đánh giá hình thái phôi vẫn là một kỹ thuật thủ công, thiếu tính khách quan và hạn chế về giá trị dự đoán kết quả khi lựa chọn phôi. Hơn nữa, các hệ thống tính điểm hiện tại cho phôi nang người chỉ tập trung vào ba thông số (mức độ mở rộng, chất lượng của khối tế bào ICM và chất lượng của tế bào TE), trong khi các đặc điểm khác có thể có tác động đến tiềm năng làm tổ thì hầu hết lại bị bỏ qua.

Lĩnh vực y học sinh sản cũng đã mạo hiểm tham gia vào thế giới trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng hiệu quả lâm sàng còn hạn chế. Việc đánh giá các đặc điểm của phôi bằng các hệ thống hình ảnh kỹ thuật số đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu mới và những nỗ lực được thực hiện để cải thiện tính khách quan trong quá trình chọn lọc phôi, bằng cách kết hợp nhiều thông số hình thái và phân tích hình thái học trong các mô hình toán học, nhằm tạo ra các khả năng dự đoán cho tiềm năng phát triển và làm tổ của phôi. Tuy nhiên, các mô hình như vậy thường bị giới hạn trong các giai đoạn phát triển ban đầu của phôi, phụ thuộc vào các phân loại hiện có hoặc yêu cầu hệ thống hiển vi time-lapse phức tạp.


 

Hình: Mô phỏng cách thức phân tích trong nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, tác giả trình bày một hệ thống phân loại phôi có sự hỗ trợ của máy tính được thiết kế để xác định các thông số hình thái mới và khách quan ở giai đoạn phôi nang của quá trình phát triển in-vitro. Bằng cách sử dụng một nhóm phôi đã được chuyển phôi độc lập với các kết quả đã biết, không cho hệ thống đánh giá biết đến kết quả này, tác giả muốn xác nhận khả năng của hệ thống này trong việc dự đoán kết quả và so sánh với kết quả xét nghiệm beta-hCG.

Nhóm nghiên cứu đã thực hiện phân tích hình thái học của 221 phôi nang được chuyển đơn phôi từ năm 2015 đến năm 2019 tại hai trung tâm sinh sản ở Mexico (dbA và dbB). Các cơ sở dữ liệu đã được thử nghiệm độc lập và kết hợp (tập dữ liệu có tên là ALL). Phôi nang được chụp ảnh vào ngày 5-6 sau khi thụ tinh bằng một trong hai kính hiển vi ngược: Olympus IX71 (dbA); hoặc Olympus IX73 (dbB), cả hai đều có độ tương phản Hoffmann. Tập dữ liệu hoàn chỉnh bao gồm các hình ảnh được chụp ở 20x và 40x. Mỗi phôi nang chỉ được chụp ảnh một lần, với tiêu điểm là zona pellucida và TE. Cùng với các dữ liệu không phải từ hình thái để dự đoán mang thai như nguồn noãn, tuổi trung bình của vợ, giai đoạn phát triển phôi, chất lượng tinh dịch và beta-hCG.

Kết quả cho thấy rằng hệ thống có thể dự đoán kết quả thử thai dương tính từ một hình ảnh kỹ thuật số duy nhất, cung cấp một cách tiếp cận mới với những ưu điểm của việc sử dụng cơ sở dữ liệu nhỏ, có khả năng ứng dụng cao với các phòng thí nghiệm khác nhau và dễ dàng ứng dụng vào thực hành lâm sàng.

Nguồn: Alejandro Chavez-Badiola, Adolfo Flores-Saiffe Farias, Gerardo Mendizabal-Ruiz, Rodolfo Garcia-Sanchez, Andrew J. Drakeley & Juan Paulo Garcia-Sandoval (2020). Predicting pregnancy test results after embryo transfer by image feature extraction and analysis using machine learning. Scientific Reports. Volume 10: 4394.