Die künstliche Intelligenz bietet eine Genauigkeit von 75% bei der Auswahl von chromosomal normalen Embryonen

• 25.000 Embryos und 4.000 Patienten wurden analysiert, was eine universelle, standardisierte und automatisierte Auswahl möglich macht;
• Die jüngsten Errungenschaften wurden in der nordamerikanischen Fachschrift Fertility and Sterility und in der European Reproductive Biology OL veröffentlicht;
• Hierbei handelt es sich um eine revolutionäre, absolut nicht invasive Technik, die alle aktuellen Auswahltechniken verbessert.

In den vergangenen Jahren hat die Entwicklung und Implementierung der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) das Potential gezeigt, die Ineffizienzen verschiedener Schritte der assistierten Reproduktion zu beseitigen, zu denen auch eine Verbesserung einiger Verfahren in den In-vitro-Fertilisationslaboren (IvF) und konkret gesagt: bei der Embryonenauswahl gehört.

In diesem Zusammenhang hat IVI zur Anwendung der KI bei der Embryonenauswahl die umfassendsten Studien durchgeführt, mit der bis dato größten kombinierten Kasuistik in der Geschichte der Wissenschaft. Hierzu wurden 25.000 Embryonen und 4.000 Patienten analysiert. Mit dieser Studie hat IVI das Fachgebiet der Embryologie revolutioniert und verfügt in seinen Kliniken über eine Vielzahl an Techniken, die es ermöglichen, eine universell anwendbare, standardisierte und automatisierte Embryonenauswahl anzubieten. Darüber hinaus wurden die jüngsten Erkenntnisse daraus in der nordamerikanischen Fachschrift Fertility and Sterility und in der European Reproductive Biology OL publiziert.

“In den Embryologie-Laboren haben wir datenbasierte Lösungen angewendet, das embryonale Einnistungspotential zu beurteilen. Dies ermöglicht es uns, die Effizienz eines der wichtigsten Prozesse in der assistierten Reproduktion zu verbessern: die Kultivierung und Auswahl der Embryonen, die eine Genauigkeit von 75% bei der Auswahl chromosomal normaler Embryonen erzielt. Mit dem vorher verwendeten Verfahren der manuellen Evaluierung war es nicht möglich, diese Embryonen zu identifizieren, ungeachtet der Erfahrung des Embryologen“, erklärte Dr. Marcos Meseguer, Embryologe und wissenschaftlicher Leiter der Abteilung für Embryologie bei IVI Valencia. Erst kürzlich wurde Herr Dr. Meseguer von der Universität Stanford als einer der besten Wissenschaftler der Welt gewürdigt, gemeinsam mit den Professoren Herrn José Remohí, Herrn Antonio Pellicer und Herrn Dr. Juan Antonio García Velasco, alle Experten auf dem Gebiet bei IVI.

Die letzte Arbeit zur Anwendung der künstlichen Intelligenz bei der Embryonenauswahl mit dem Titel “Computer vision can distinguish between euploid and aneuploid embryos. A novel artificial intelligence (AI) approach to measure cell division activity associated with chromosomal status” wird heute anlässlich des 37. Veranstaltung der ESHRE vorgestellt und findet aufgrund der gesundheitlichen Situation bereits im 2. Jahr in Folge als Online-Format statt. Die Doktorandin, Frau Lorena Bori von IVI Valencia, war für die Vorstellung der wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Studie verantwortlich und wurde von Herrn Dr. Meseguer und Frau Dr. Daniella Gilboa aus Tel Aviv unterstützt.

Die wichtigsten, auf der ESHRE-Veranstaltung vorgestellten Erkenntnisse

• Die Technik wurde mit dem Ziel entwickelt, chromosomal euploide Embryonen zu analysieren, ohne invasive Techniken anzuwenden, d.h. die Entnahme von Zellen (5-10) aus der Blastozyste, die notwendig war, um sie chromosomal zu analysieren und den Inhalt der Blastozyste zu kennen.
• Zum ersten Mal kann eine auf KI basierende Technik die ersten Entwicklungsstadien eines Embryos präzise analysieren und die Dauer der Zellzyklen quantifizieren sowie den Umfang der Zellen, die die Blastozyste formen, erkennen. Auf diese Weise wurde ein Algorithmus generiert, der mit 75%iger Zuverlässigkeit zwischen einem chromosomal normalen oder anormalen Embryo unterscheiden kann.
• Über 2.500 genetisch analysierte Embryonen bei IVI Valencia, was bedeutet, dass es sich um die auf wissenschaftlichem Niveau weltweit wichtigste Kasuistik handelt, machen es möglich nachzuweisen, dass die Embryonen – je nach ihrer chromosomalen Zusammensetzung – sich in ihrem Entwicklungsmuster unterschiedlich verhalten und dass dies automatisiert anhand einer Bildanalyse analysiert werden kann.
• Somit beginnen chromosomal normale (euploide) Embryonen ihre Entwicklung zu Blastozysten im Vergleich zu aneuploiden Embryonen ein wenig früher. Dieser längere Zeitraum, den aneuploide Embryonen benötigen, um während des Wachstums die Phase der Blastozyste zu erreichen, erklärt sich durch die höhere Zellaktivität.
• Dieser revolutionäre Fortschritt in der Auswahl und Kategorisierung der besten Embryonen auf chromosomalem Niveau schlägt sich in einer Steigerung der Schwangerschaftsquoten nieder und verringert die Wahrscheinlichkeit chromosomaler Anomalien, was bedeutet, dass dank einer schnellen und wirtschaftlichen Technik eine objektive und zuverlässige Prognose möglich wird.
• Dies ist eine Revolution in der assistierten Reproduktion, weil dadurch invasive Techniken unnötig werden, die – zum Teil – die Verwendbarkeit des Embryos beeinträchtigen können. So gleichen die aktuellen Ergebnisse denen der nicht invasiven PGT-A, aber Kosten und eine mögliche Schädigung des Embryos werden vermieden. Außerdem würde dies bedeuten, ein Verfahren automatisieren zu können, das derzeit noch manuell und fachkundig durchgeführt werden muss.

Wie kann die KI die IvF-Behandlungen verbessern?

Die KI ist ein weiter Begriff, unter den automatisiertes Lernen und profundes Lernen fallen. Dieses kann auf jede Art von Programm angewendet werden, das dazu dient, Probleme zu lösen, aus Erfahrungen zu lernen und Aufgaben zu erledigen, die normalerweise durch Menschen erledigt werden.

Dieses System klassifiziert Embryonen auf automatisierte Weise durch gesteuerte Lernmethoden, die auf der Erfahrung von versierten Embryologen basieren. So erkennt und evaluiert es alle Schritte der Entwicklung des untersuchten Embryos und klassifiziert dessen Morphologie. Die automatisierte Embryonenauswahl ist im Vergleich zur manuellen präziser. Daher hängt die Wahrscheinlichkeit einer Schwangerschaft, die sich weiterentwickelt, direkt vom Prozentsatz des Ratings ab, wodurch die Patientin höhere Erfolgsaussichten hat“, erläuterte Dr. Meseguer

Bei den Verbesserungen, die die KI für die Reproduktionsbehandlungen bieten kann, handelt es sich um die folgenden:

• Umfassendere und antizipierte Identifizierung des potentiellen Patienten dank neuer Indikatoren der Infertilität und Korrelationen mit Verhaltensmustern durch Big Data-Analysen;
• Verbesserungen beim Umgang mit den Erwartungshaltungen der Patienten durch Analyse der Erfolgsprognosen der IvF im Hinblick auf lebend geborene Kinder;
• Höhere Erfolgsquoten bei den Behandlungen auf Basis auf Basis eines personalisierten und individualisierten Protokolls;
• Unterstützung bei der klinischen Entscheidungsfindung bei jedem einzelnen Schritt des Laborverfahrens auf Basis von Algorithmen und Computer Vision zur Identifizierung der meisten verwendbaren Keimzellen und Embryonen;
• Definierung des Zustands der Empfängnisfähigkeit des Endometriums dank intelligenter Algorithmen und Biomarkern, die dabei helfen, die Möglichkeiten eines optimalen Transfers und einer Erzielung einer Schwangerschaft zu bestimmen.