Berita | Dari Manual ke Cerdas: AI Membuat Seleksi Sperma Lebih Presisi
Kecerdasan buatan (AI) semakin menjadi fokus dalam teknologi reproduksi berbantu. Sebuah tinjauan sistematis yang baru-baru ini diterbitkan dalam Fertility and Sterility mengkaji penggunaan AI dan pembelajaran mesin dalam seleksi sperma, serta menawarkan cara baru untuk meningkatkan hasil teknologi reproduksi berbantu (ART).
Mengapa seleksi sperma penting
Lebih dari 100 juta orang di seluruh dunia mengalami infertilitas, dengan faktor pria terlibat pada sekitar 50% kasus. Analisis semen merupakan langkah penting dalam diagnosis dan penanganan infertilitas pria serta menilai morfologi, motilitas, dan integritas DNA sperma. Namun, memilih sperma berkualitas tertinggi dari jutaan sperma untuk injeksi sperma intrasitoplasmik (ICSI) memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan.
Meski ART telah berkembang, tingkat keberhasilannya masih terbatas, sebagian karena seleksi sperma belum cukup presisi. Saat ini, seleksi terutama bergantung pada penilaian manual terhadap morfologi dan motilitas sperma berdasarkan standar Organisasi Kesehatan Dunia (WHO). Keterbatasan waktu menyulitkan embriolog untuk menilai karakteristik sperma secara menyeluruh dan terperinci, yang dapat memengaruhi hasil pembuahan. Hal ini membuat AI sangat relevan.
AI dan pembelajaran mesin dalam seleksi sperma
AI terbukti dapat mengidentifikasi embrio dengan potensi perkembangan dan implantasi tertinggi secara efisien sekaligus mengurangi waktu dan upaya embriolog untuk penilaian visual dan penilaian manual. Dengan menggabungkan data genetik dan visual, AI dapat mengotomatiskan seleksi sperma serta meningkatkan presisi dan efisiensi.
Algoritme AI dapat menstandarkan dan mempercepat analisis morfologi sperma. Jika dipadukan dengan pembelajaran mendalam, akurasi yang dilaporkan dapat mencapai 98%. Sebagai contoh, AI dapat dilatih menggunakan kumpulan data gambar sperma berkualitas tinggi untuk menilai morfologi, integritas DNA, dan motilitas setiap sperma sambil mengurangi pengaruh subjektif manusia.
Teknik dan temuan utama
Penilaian integritas DNA:
Kerusakan pada kepala sperma dapat menyebabkan kelainan kromosom, fragmentasi DNA, dan pemendekan telomer. Peneliti telah mengembangkan algoritme pembelajaran mesin berdasarkan indeks fragmentasi DNA (DFI), dengan metode seperti elektroforesis gel sel tunggal (SCGE) dan uji struktur kromatin sperma untuk menilai kualitas setiap sperma secara akurat.
Analisis motilitas:
AI menggabungkan analisis sperma berbantuan komputer (CASA), cip mikrofluidik, dan pencitraan holografik untuk meningkatkan analisis pergerakan sperma. Sebagai contoh, model matematika berdasarkan gerakan ekor heliks tiga dimensi (3D) dapat memprediksi kemampuan berenang dengan lebih presisi.
Optimasi multiparameter:
Sistem AI mengintegrasikan morfologi sperma, pola pergerakan, integritas DNA, dan data lain untuk memilih sperma terbaik secara otomatis, sehingga secara signifikan meningkatkan tingkat pembuahan dan kehamilan dalam ART.
Prospek masa depan
Seiring algoritme AI berkembang, laboratorium reproduksi berbantu dapat menggunakan kumpulan data gambar sperma yang lebih besar dan berkualitas lebih tinggi untuk semakin meningkatkan efisiensi seleksi. Teknologi ini tidak hanya mengurangi beban kerja embriolog, tetapi juga memberi harapan lebih besar bagi orang yang menghadapi infertilitas.
Sumber:
Dikumpulkan dari internet
Diterbitkan 2024-12-12
Artikel ini disusun dengan bantuan AI dan ditinjau oleh tim editorial sebelum diterbitkan.
Berita | Dari Manual ke Cerdas: AI Membuat Seleksi Sperma Lebih Presisi
Berita | Dari Manual ke Cerdas: AI Membuat Seleksi Sperma Lebih Presisi
Kecerdasan buatan (AI) semakin menjadi fokus dalam teknologi reproduksi berbantu. Sebuah tinjauan sistematis yang baru-baru ini diterbitkan dalam Fertility and Sterility mengkaji penggunaan AI dan pembelajaran mesin dalam seleksi sperma, serta menawarkan cara baru untuk meningkatkan hasil teknologi reproduksi berbantu (ART).
Mengapa seleksi sperma penting
Lebih dari 100 juta orang di seluruh dunia mengalami infertilitas, dengan faktor pria terlibat pada sekitar 50% kasus. Analisis semen merupakan langkah penting dalam diagnosis dan penanganan infertilitas pria serta menilai morfologi, motilitas, dan integritas DNA sperma. Namun, memilih sperma berkualitas tertinggi dari jutaan sperma untuk injeksi sperma intrasitoplasmik (ICSI) memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan.
Meski ART telah berkembang, tingkat keberhasilannya masih terbatas, sebagian karena seleksi sperma belum cukup presisi. Saat ini, seleksi terutama bergantung pada penilaian manual terhadap morfologi dan motilitas sperma berdasarkan standar Organisasi Kesehatan Dunia (WHO). Keterbatasan waktu menyulitkan embriolog untuk menilai karakteristik sperma secara menyeluruh dan terperinci, yang dapat memengaruhi hasil pembuahan. Hal ini membuat AI sangat relevan.
AI dan pembelajaran mesin dalam seleksi sperma
AI terbukti dapat mengidentifikasi embrio dengan potensi perkembangan dan implantasi tertinggi secara efisien sekaligus mengurangi waktu dan upaya embriolog untuk penilaian visual dan penilaian manual. Dengan menggabungkan data genetik dan visual, AI dapat mengotomatiskan seleksi sperma serta meningkatkan presisi dan efisiensi.
Algoritme AI dapat menstandarkan dan mempercepat analisis morfologi sperma. Jika dipadukan dengan pembelajaran mendalam, akurasi yang dilaporkan dapat mencapai 98%. Sebagai contoh, AI dapat dilatih menggunakan kumpulan data gambar sperma berkualitas tinggi untuk menilai morfologi, integritas DNA, dan motilitas setiap sperma sambil mengurangi pengaruh subjektif manusia.
Teknik dan temuan utama
Penilaian integritas DNA:
Kerusakan pada kepala sperma dapat menyebabkan kelainan kromosom, fragmentasi DNA, dan pemendekan telomer. Peneliti telah mengembangkan algoritme pembelajaran mesin berdasarkan indeks fragmentasi DNA (DFI), dengan metode seperti elektroforesis gel sel tunggal (SCGE) dan uji struktur kromatin sperma untuk menilai kualitas setiap sperma secara akurat.
Analisis motilitas:
AI menggabungkan analisis sperma berbantuan komputer (CASA), cip mikrofluidik, dan pencitraan holografik untuk meningkatkan analisis pergerakan sperma. Sebagai contoh, model matematika berdasarkan gerakan ekor heliks tiga dimensi (3D) dapat memprediksi kemampuan berenang dengan lebih presisi.
Optimasi multiparameter:
Sistem AI mengintegrasikan morfologi sperma, pola pergerakan, integritas DNA, dan data lain untuk memilih sperma terbaik secara otomatis, sehingga secara signifikan meningkatkan tingkat pembuahan dan kehamilan dalam ART.
Prospek masa depan
Seiring algoritme AI berkembang, laboratorium reproduksi berbantu dapat menggunakan kumpulan data gambar sperma yang lebih besar dan berkualitas lebih tinggi untuk semakin meningkatkan efisiensi seleksi. Teknologi ini tidak hanya mengurangi beban kerja embriolog, tetapi juga memberi harapan lebih besar bagi orang yang menghadapi infertilitas.
Sumber:
Dikumpulkan dari internet