第一个通过体外受精(IVF)怀孕的婴儿在英国出生1978年。40多年后,该技术已成为司空见惯,但其成功率仍然相当低22%至30%。一个女性创立的以色列初创公司胚胎是通过使用来改变这一点吗人工智能筛选胚胎。

体外受精包括用女性伴侣的卵子或捐献者的精子使女性的卵子受精,创建一个胚胎然后将其植入子宫。这不是一个简单的过程,无论从生理上、情感上还是经济上来说。保险很少包括体外受精,而且成本每次循环从12,000美元到25,000美元的任何地方运行(a周期大约需要一个月的时间,包括刺激女性的卵巢产生卵子,提取卵子,在体外受精,然后植入胚胎)。

女性必须每天注射荷尔蒙来刺激卵子的产生,而这可能会导致不舒服的副作用。在经历了这么多的压力和花费之后,一想到成功怀孕的几率最多只有三分之一,就会感到沮丧。

试管受精周期是否有效——也就是说,胚胎是否植入子宫并开始发育成一个健康的胎儿——的关键因素是胚胎的质量。医生通过显微镜检查胚胎以确定它们含有多少细胞以及它们是否看起来健康,然后选择一个看起来最可行的。

但是,即使有显微镜的帮助,人类的眼睛也只能看到这么多;尽管胚胎学家努力选择“最好的”胚胎,成功率仍然相对较低。“很多决定都是基于直觉或个人经验,”胚胎学公司创始人兼首席执行官雅艾尔·戈尔德·扎米尔。“即使你去同一个体外受精中心,两个专家可能会对同一个胚胎给出不同的意见。”188体育365

这就是胚胎学技术的用武之地。他们用8789个发育胚胎的延时视频来训练一个预测胚胎成功植入可能性的算法。数据集中不到一半的胚胎由胚胎学家进行了评分,植入数据在可用时被整合(作为“成功”或“失败”的二元度量)。

该算法使用几何深度学习这一技术采用了传统的卷积神经网络该软件通过过滤输入数据来创建其特征的地图,最常用于图像识别,并将其应用于3D对象和图形等更复杂的数据。在受精后的几天内,胚胎仍处于囊胚期,本质上是一个只有200-300个细胞的显微团块;该算法使用这种深度学习技术来发现和识别胚胎发育的模式,这些模式人类胚胎学家要么根本看不到,要么需要大量的数据整理来验证。

除了胚胎视频,胚胎学团队还将实验室的患者数据和环境数据整合到算法中,得到了令人鼓舞的结果:公司报告使用其算法导致阳性预测值增加了12%(鉴定导致植入和健康妊娠的胚胎),并且与A相比外部胚胎学家。

TechCrunch报道上周,在一个使用胚胎算法的11名女性的飞行员中选择他们的胚胎,6人享有成功的怀孕,而5仍在等待结果。

胚胎学并不是第一个考虑使用人工智能筛选胚胎的群体;一个类似的算法2019年,威尔康奈尔医学院(Weill Cornell Medicine)的研究人员开发了一项技术,能够对一组胚胎图像的质量进行分类,准确率达到97%。但胚胎学将是第一个将这种技术推向市场的公司。该公司正在等待欧洲监管机构的批准,以便能够向欧洲的生育诊所销售这款软件。

它的时机已经成熟:由于生活方式和职业相关的因素,越来越多的女性推迟要孩子,IVF的需求正在增长,而且将会增长可能会加速在未来几年。

该公司最终希望将其产品引入美国,并扩大其工作,包括使用数据来改善激素刺激。

图片来源:Gerd奥特曼Pixabay.