科技日報記者 張夢然
據(jù)最新一期《柳葉刀·數(shù)字健康》發(fā)表的一項研究，美國康奈爾大學醫(yī)學院研究人員新開發(fā)出一種人工智能（AI）算法，可避免活檢的缺點，非侵入性地確定體外受精胚胎的染色體數(shù)量是否正常，準確率約為70%。
【資料圖】
染色體數(shù)量異常，稱為非整倍體，是體外受精（IVF）胚胎無法植入或無法健康懷孕的主要原因。目前檢測非整倍體的方法之一涉及對胚胎細胞進行類似活檢的取樣和基因檢測，這種方法增加了IVF過程的成本，并且對胚胎具有侵入性。
通過STORK-A算法評估的胚胎示例。從左到右，預測的胚胎染色體計數(shù)正常或單個染色體異常；預計染色體計數(shù)正常的胚胎；一個胚胎預計有不止一條染色體異常。圖片來源：美國康奈爾大學醫(yī)學院
目前，醫(yī)生主要使用顯微鏡來評估胚胎是否存在與生存能力差相關的顯著異常。為了獲得有關染色體的信息，醫(yī)生還可使用一種稱為植入前非整倍體基因檢測（PGT-A）的活檢方法。
在新研究中，研究團隊開發(fā)了STORK-A算法作為PGT-A的潛在替代方法，或作為一種更具選擇性的方式來決定哪些胚胎應該進行PGT-A測試。
新算法STORK-A使用受精后5天拍攝的胚胎顯微鏡圖像、胚胎質量評分、母親年齡等信息，會自動“學習”將數(shù)據(jù)的某些特征與非整倍體的可能性相關聯(lián)。研究團隊在10378個胚泡的數(shù)據(jù)集上訓練了STORK-A，這些胚泡的倍性狀態(tài)已知。他們在獨立數(shù)據(jù)集上測試了該算法，發(fā)現(xiàn)了相當?shù)臏蚀_性結果，證明了STORK-A的普遍性。
據(jù)研究人員評估，該算法在預測非整倍體與正常染色體“整倍體”胚胎方面的準確性接近70%。在預測涉及多個染色體的非整倍體（復雜的非整倍體）與整倍體相比，STORK-A的準確率為77.6%。他們希望最終能夠使用AI和計算機視覺技術以完全非侵入性的方式預測非整倍體。
新算法代表了在降低IVF胚胎選擇風險、減少主觀性、降低成本和提高準確性方面取得的進展。研究人員稱，這是AI潛在改變醫(yī)學的一個很好的例子。
總編輯圈點
過去幾年，人工智能在生命科學領域悄然掀起新的革命。知名度最高的應用之一是谷歌旗下公司開發(fā)的“阿爾法折疊”，它能夠利用人工智能準確預測蛋白質的靜態(tài)三維結構。前不久，中國科學家更進一步，開發(fā)出可以預測蛋白質動態(tài)結構的人工智能模型。上述研究則獨辟蹊徑，把人工智能應用于預測體外受精胚胎的染色體數(shù)量是否正常。無論在哪一種研究和應用中，人工智能都完美展示了其“過人之處”：提升效率、降低成本、方便快捷。
關鍵詞： 試管嬰兒
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