Nachrichten | Künstliche Intelligenz bei der IVF: Kosten und Risiken senken
Forscher von Weill Cornell Medicine haben einen Algorithmus für künstliche Intelligenz namens STORK-A entwickelt, der nichtinvasiv vorhersagen kann, ob ein IVF-Embryo eine normale Chromosomenzahl aufweist, und zwar mit einer Genauigkeit von etwa 70%. Dieser Fortschritt könnte die Erfolgsraten der IVF verbessern, Kosten senken und invasive Embryonentests begrenzen.
Eine abnorme Chromosomenzahl, Aneuploidie genannt, ist ein wichtiger Grund dafür, dass IVF-Embryonen sich nicht einnisten oder keine gesunde Schwangerschaft entwickeln. Die derzeitige Aneuploidie-Testung erfordert typischerweise eine biopsieähnliche Embryonenprobe und genetische Untersuchungen, was die IVF-Kosten erhöht und für den Embryo invasiv ist. STORK-A analysiert mikroskopische Embryonenbilder zusammen mit Informationen wie dem Alter der Mutter und dem Embryonen-Morphologiescore der IVF-Klinik, um Aneuploidie ohne Biopsie vorherzusagen.
STORK-A wurde anhand von 10,378 Blastozysten mit bekanntem Chromosomenstatus trainiert. Der Algorithmus unterschied aneuploide Embryonen von Embryonen mit normaler Chromosomenzahl, sogenannten euploiden Embryonen, mit einer Genauigkeit von nahezu 70% (69.3%). Bei der Unterscheidung komplexer Aneuploidien mit mehreren Chromosomen von euploiden Embryonen lag die Genauigkeit bei 77.6%. Tests mit unabhängigen Datensätzen, darunter Daten einer IVF-Klinik in Spanien, erzielten eine ähnliche Genauigkeit und zeigten die Übertragbarkeit des Algorithmus.
Obwohl STORK-A noch experimentell ist, stellt seine Entwicklung einen wichtigen Schritt hin zu einer sichereren, objektiveren, kostengünstigeren und genaueren Auswahl von IVF-Embryonen dar. In künftigen Studien sollen Videos der Embryonenentwicklung verwendet werden, um die Vorhersagegenauigkeit von STORK-A zu verbessern.
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Forscher von Weill Cornell Medicine haben einen Algorithmus für künstliche Intelligenz namens STORK-A entwickelt, der nichtinvasiv vorhersagen kann, ob ein IVF-Embryo eine normale Chromosomenzahl aufweist, und zwar mit einer Genauigkeit von etwa 70%. Dieser Fortschritt könnte die Erfolgsraten der IVF verbessern, Kosten senken und invasive Embryonentests begrenzen.
Eine abnorme Chromosomenzahl, Aneuploidie genannt, ist ein wichtiger Grund dafür, dass IVF-Embryonen sich nicht einnisten oder keine gesunde Schwangerschaft entwickeln. Die derzeitige Aneuploidie-Testung erfordert typischerweise eine biopsieähnliche Embryonenprobe und genetische Untersuchungen, was die IVF-Kosten erhöht und für den Embryo invasiv ist. STORK-A analysiert mikroskopische Embryonenbilder zusammen mit Informationen wie dem Alter der Mutter und dem Embryonen-Morphologiescore der IVF-Klinik, um Aneuploidie ohne Biopsie vorherzusagen.
STORK-A wurde anhand von 10,378 Blastozysten mit bekanntem Chromosomenstatus trainiert. Der Algorithmus unterschied aneuploide Embryonen von Embryonen mit normaler Chromosomenzahl, sogenannten euploiden Embryonen, mit einer Genauigkeit von nahezu 70% (69.3%). Bei der Unterscheidung komplexer Aneuploidien mit mehreren Chromosomen von euploiden Embryonen lag die Genauigkeit bei 77.6%. Tests mit unabhängigen Datensätzen, darunter Daten einer IVF-Klinik in Spanien, erzielten eine ähnliche Genauigkeit und zeigten die Übertragbarkeit des Algorithmus.
Obwohl STORK-A noch experimentell ist, stellt seine Entwicklung einen wichtigen Schritt hin zu einer sichereren, objektiveren, kostengünstigeren und genaueren Auswahl von IVF-Embryonen dar. In künftigen Studien sollen Videos der Embryonenentwicklung verwendet werden, um die Vorhersagegenauigkeit von STORK-A zu verbessern.
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