AI算法非侵入性筛查试管婴儿胚胎是怎么回事？3分钟带你了解

根据发表在最新一期《柳叶刀·数字健康》的一项研究，美国康奈尔大学医学院的研究人员开发了一种新的人工智能（AI）算法，可以避免活检的缺点，非侵入性地确定体外受精胚胎的染色体数量是否正常，准确率约为70%。

染色体数量异常，称为非整倍体，是体外受精（IVF）胚胎不能健康着床或怀孕的主要原因。 目前检测非整倍体的方法之一涉及胚胎细胞的类活检取样和基因检测，这种方法增加了试管婴儿的成本，并对胚胎具有侵入性。

目前医生主要使用显微镜来评估胚胎是否存在与生存能力差有关的显著异常。为了获得有关染色体的信息，医生还可以使用一种称为植入前非整倍体基因检测（PGT-A）的活检方法。

在新的研究中，研究团队开发了STORK-A算法作为PGT-A的潜在替代方案，或者作为一种更具选择性的方法，来决定哪些胚胎应该由PGT-A进行测试。

新算法STORK-A将通过使用受精后5天拍摄的胚胎显微镜图像、胚胎质量评分和母亲年龄等信息，会自动“学习”将数据的某些特征与非整倍体的可能性相关联。研究团队在10378个胚泡的数据集上训练了STORK-A，这些胚泡的倍性状态是已知的。他们在独立数据集上测试了该算法，发现了相当准确的结果，证明了Stork-A的普遍性。

根据研究人员的评估，该算法对非整倍体和正常染色体“整倍体”胚胎的预测准确率接近70%。在预测涉及多个染色体的非整倍体（复杂的非整倍体）与整倍体相比，STORK-A的准确率为77.6%。他们希望最终能够利用AI和计算机视觉技术，以完全非侵入性的方式预测非整倍体。

新算法代表了在降低试管婴儿胚胎选择的风险、减少主观性、降低成本和提高准确性方面取得的进步。研究人员表示，这是AI在医学领域潜在改变的一个很好的例子。