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Actualités | L’intelligence artificielle en FIV : réduire les coûts et les risques
Actualités | L’intelligence artificielle en FIV : réduire les coûts et les risques
Des chercheurs de Weill Cornell Medicine ont développé un algorithme d’intelligence artificielle appelé STORK-A, capable de prédire de façon non invasive, avec une précision d’environ 70%, si un embryon issu d’une fécondation in vitro (FIV) possède un nombre normal de chromosomes. Cette avancée pourrait améliorer les taux de réussite de la FIV, réduire les coûts et limiter les examens invasifs de l’embryon.
Un nombre anormal de chromosomes, appelé aneuploïdie, est l’une des principales raisons pour lesquelles les embryons issus d’une FIV ne s’implantent pas ou ne donnent pas lieu à une grossesse évolutive. Le dépistage actuel de l’aneuploïdie nécessite généralement de prélever sur l’embryon un échantillon comparable à une biopsie, puis de réaliser une analyse génétique, ce qui augmente le coût de la FIV et constitue une procédure invasive pour l’embryon. STORK-A analyse des images microscopiques de l’embryon ainsi que des informations telles que l’âge maternel et le score morphologique attribué à l’embryon par la clinique de FIV, afin de prédire l’aneuploïdie sans biopsie.
STORK-A a été entraîné sur 10,378 blastocystes dont le statut chromosomique était connu. Il a distingué les embryons aneuploïdes des embryons ayant un nombre normal de chromosomes, dits euploïdes, avec une précision proche de 70% (69.3%). Sa précision atteignait 77.6% pour différencier des aneuploïdies complexes touchant plusieurs chromosomes des embryons euploïdes. Des tests sur des jeux de données indépendants, comprenant ceux d’une clinique de FIV en Espagne, ont obtenu une précision similaire et démontré la capacité de généralisation de l’algorithme.
Bien que STORK-A soit encore expérimental, son développement constitue une étape importante vers une sélection des embryons en FIV plus sûre, plus objective, plus abordable et plus précise. De futures recherches utiliseront des vidéos du développement embryonnaire afin d’améliorer la précision prédictive de STORK-A.
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