समाचार | IVF में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: लागत और जोखिमों में कमी
Weill Cornell Medicine के शोधकर्ताओं ने STORK-A नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम विकसित किया है, जो लगभग 70% सटीकता के साथ गैर-आक्रामक तरीके से अनुमान लगा सकता है कि इन विट्रो फर्टिलाइजेशन (IVF) भ्रूण में गुणसूत्रों की संख्या सामान्य है या नहीं। यह प्रगति IVF की सफलता दर बढ़ा सकती है, लागत घटा सकती है और भ्रूण की आक्रामक जाँच को सीमित कर सकती है।
गुणसूत्रों की असामान्य संख्या, जिसे एन्यूप्लॉइडी कहा जाता है, IVF भ्रूण के प्रत्यारोपण में विफल रहने या स्वस्थ गर्भावस्था में विकसित न होने का एक प्रमुख कारण है। एन्यूप्लॉइडी की वर्तमान जाँच में आमतौर पर बायोप्सी जैसे भ्रूण नमूने और आनुवंशिक परीक्षण की आवश्यकता होती है, जिससे IVF की लागत बढ़ती है और भ्रूण पर आक्रामक प्रभाव पड़ता है। STORK-A बायोप्सी के बिना एन्यूप्लॉइडी का अनुमान लगाने के लिए भ्रूण की सूक्ष्म छवियों के साथ मातृ आयु और IVF क्लिनिक के भ्रूण आकृति-विज्ञान स्कोर जैसी जानकारी का विश्लेषण करता है।
STORK-A को ज्ञात गुणसूत्र स्थिति वाले 10,378 ब्लास्टोसिस्ट पर प्रशिक्षित किया गया था। इसने एन्यूप्लॉइड भ्रूणों और सामान्य गुणसूत्र संख्या वाले, जिन्हें यूप्लॉइड भ्रूण कहा जाता है, भ्रूणों में लगभग 70% सटीकता (69.3%) से अंतर किया। कई गुणसूत्रों वाली जटिल एन्यूप्लॉइडी और यूप्लॉइड भ्रूणों में अंतर करने पर इसकी सटीकता 77.6% थी। स्पेन के एक IVF क्लिनिक के डेटा सहित स्वतंत्र डेटासेट पर परीक्षणों से समान सटीकता मिली और एल्गोरिदम की व्यापक प्रयोज्यता प्रदर्शित हुई।
हालाँकि STORK-A अभी प्रायोगिक है, इसका विकास अधिक सुरक्षित, वस्तुनिष्ठ, किफायती और सटीक IVF भ्रूण चयन की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। भविष्य के शोध में STORK-A की पूर्वानुमान सटीकता सुधारने के लिए भ्रूण विकास के वीडियो का उपयोग किया जाएगा।
समाचार स्रोत:
इंटरनेट से संकलित
लेखक LinkedIVF Teamप्रकाशित 2025-03-04
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Weill Cornell Medicine के शोधकर्ताओं ने STORK-A नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम विकसित किया है, जो लगभग 70% सटीकता के साथ गैर-आक्रामक तरीके से अनुमान लगा सकता है कि इन विट्रो फर्टिलाइजेशन (IVF) भ्रूण में गुणसूत्रों की संख्या सामान्य है या नहीं। यह प्रगति IVF की सफलता दर बढ़ा सकती है, लागत घटा सकती है और भ्रूण की आक्रामक जाँच को सीमित कर सकती है।
गुणसूत्रों की असामान्य संख्या, जिसे एन्यूप्लॉइडी कहा जाता है, IVF भ्रूण के प्रत्यारोपण में विफल रहने या स्वस्थ गर्भावस्था में विकसित न होने का एक प्रमुख कारण है। एन्यूप्लॉइडी की वर्तमान जाँच में आमतौर पर बायोप्सी जैसे भ्रूण नमूने और आनुवंशिक परीक्षण की आवश्यकता होती है, जिससे IVF की लागत बढ़ती है और भ्रूण पर आक्रामक प्रभाव पड़ता है। STORK-A बायोप्सी के बिना एन्यूप्लॉइडी का अनुमान लगाने के लिए भ्रूण की सूक्ष्म छवियों के साथ मातृ आयु और IVF क्लिनिक के भ्रूण आकृति-विज्ञान स्कोर जैसी जानकारी का विश्लेषण करता है।
STORK-A को ज्ञात गुणसूत्र स्थिति वाले 10,378 ब्लास्टोसिस्ट पर प्रशिक्षित किया गया था। इसने एन्यूप्लॉइड भ्रूणों और सामान्य गुणसूत्र संख्या वाले, जिन्हें यूप्लॉइड भ्रूण कहा जाता है, भ्रूणों में लगभग 70% सटीकता (69.3%) से अंतर किया। कई गुणसूत्रों वाली जटिल एन्यूप्लॉइडी और यूप्लॉइड भ्रूणों में अंतर करने पर इसकी सटीकता 77.6% थी। स्पेन के एक IVF क्लिनिक के डेटा सहित स्वतंत्र डेटासेट पर परीक्षणों से समान सटीकता मिली और एल्गोरिदम की व्यापक प्रयोज्यता प्रदर्शित हुई।
हालाँकि STORK-A अभी प्रायोगिक है, इसका विकास अधिक सुरक्षित, वस्तुनिष्ठ, किफायती और सटीक IVF भ्रूण चयन की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। भविष्य के शोध में STORK-A की पूर्वानुमान सटीकता सुधारने के लिए भ्रूण विकास के वीडियो का उपयोग किया जाएगा।
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