Die Künstliche Intelligenz bietet eine Präzision von 75% bei der Auswahl von Embryonen

In letzter Zeit hat die Künstliche Intelligenz – durch stetige Weiterentwicklung und Implementierung – ihr Potential zur Beseitigung von Unzulänglichkeiten in den verschiedenen Phasen der assistierten Reproduktion erwiesen. U.a. hat sie dazu beigetragen, die Prozesse im In-vitro-Fertilisationslabor (IvF) zu verbessern, z.B. bei der Auswahl der Embryonen. Vor diesem Hintergrund haben wir bei IVI die umfassendsten Studien dazu durchgeführt, wie die KI bei der Auswahl von Embryonen helfen kann.

Anwendung der Künstlichen Intelligenz bei der Embryonenauswahl

Diese Studie, dank derer IVI das Fachgebiet der Embryologie revolutioniert hat, bietet die größte kombinierte Kasuistik der Geschichte. Hierzu wurden 25.000 Embryonen und 4.000 Patienten analysiert, was zu einer universell anwendbaren, standardisierten und automatisierten Embryonenauswahl geführt hat. 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, die es uns ermöglichen, des embryonale Einnistungspotential zu beurteilen. Dies dient wiederum dazu, die Effizienz eines der wichtigsten Prozesse in der assistierten Reproduktion zu verbessern: die Kultivierung und Auswahl der Embryonen. So verfügen wir über eine Präzision von 75% bei der Auswahl chromosomal normaler Embryonen. 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 José Remohí, Antonio Pellicer und Dr. Juan Antonio García Velasco, allesamt Spezialisten bei IVI.

Erkenntnisse auf dem 37. ESHRE-Kongress vorgestellt

Die letzte Arbeit zu diesem Thema 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, wurde gestern anlässlich des 37. Veranstaltung des Kongresses der European Society of Human Reproduction and Embryology (ESHRE) vorgestellt. Dieser Termin, einer der wichtigsten dieses Fachgebiets, wurde bereits im 2. Jahr in Folge als Videokonferenz abgehalten. Die Doktorandin, Frau Lorena Bori von IVI Valencia, zeichnete 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 dem ESHRE-Kongress vorgestellten Erkenntnisse

• Die Technik wurde mit dem Ziel entwickelt, chromosomal normale – euploide – Embryonen zu analysieren, ohne invasive Techniken, wie die Entnahme von Zellen aus der Blastozyste, anzuwenden, um sie und ihre Zusammensetzung chromosomal zu erkennen.
• Dies war das erste Mal, dass eine auf künstlicher Intelligenz basierende Technik fähig ist, die ersten Entwicklungsstadien eines Embryos präzise zu analysieren. Außerdem konnte die Dauer der Zellzyklen quantifiziert und der Umfang der Zellen, die die Blastozyste formen, bestimmt werden. Auf diese Weise wurde ein Algorithmus generiert, der mit 75%iger Zuverlässigkeit zwischen einem chromosomal normalen und einem chromosomal 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. Dies hat es möglich gemacht, nachzuweisen, dass die Embryonen – je nach ihrer chromosomalen Zusammensetzung – ein unterschiedliches Verhaltens- und Entwicklungsmuster haben, und dass dies automatisiert anhand einer Bildanalyse analysiert werden kann.
• diesen Erkenntnissen beginnen euploide Embryonen ihre Entwicklung zu Blastozysten im Vergleich zu aneuploiden Embryonen früher. Der Umstand, dass aneuploide Embryonen mehr Zeit benötigen, um 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. Zudem wird dadurch die Wahrscheinlichkeit chromosomaler Anomalien verringert und dies bedeutet, dass dank einer schnellen und wirtschaftlichen Technik eine objektive und zuverlässige Prognose möglich wird.
• Es handelt sich um 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.

Zusammenfassend können wir bestätigen, dass es sich um eine revolutionäre Technik handelt, die in keinster Weise invasiv ist und alle aktuell vorhandenen Methoden zur Embryonenauswahl verbessern würde.

Was die Künstliche Intelligenz für die IVF-Behandlungen leisten kann

Im weitesten Sinne steht künstliche Intelligenz für automatisiertes Lernen und profundes Lernen. Dieses kann auf jede Art von Programm angewendet werden, das dazu dient, Probleme zu lösen, aus Erfahrungen zu lernen und Aufgaben durch Imitation menschlicher Vorgehensweisen zu erledigen.

„Dieses System klassifiziert Embryonen auf automatisierte Weise, durch gesteuerte Lernmethoden, die auf der Erfahrung von Embryologen basieren, die Experten auf ihrem Gebiet sind. 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“, kommentierte Dr. Meseguer.

Verbesserungen bei assistierten Reproduktionsbehandlungen dank AI

• Höhere Kapazität und Antizipierung der 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, dank Analyse der Erfolgsprognosen der IvF im Hinblick auf lebend geborene Kinder.
• Höhere Erfolgsquoten bei den Behandlungen auf Basis personalisierter und individualisierter Behandlungen.
• 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 bei der Bestimmung der Möglichkeiten eines optimalen Transfers und Erzielung einer Schwangerschaft mitwirken.