新闻 | 从手动到智能：AI让精子筛选更精准

近年来，人工智能（AI）在辅助生殖技术中的应用正逐步成为焦点。最新发表在《Fertility and Sterility》上的系统性综述研究分析了AI和机器学习在精子筛选领域的应用，为提高辅助生殖技术（ART）的成功率提供了全新解决方案。

精子筛选的重要性

全球超过1亿人面临不孕问题，其中男性因素占到约50%。在诊断和治疗男性不孕症时，精液分析是关键步骤，需要评估精子形态、运动能力和DNA完整性。然而，在数百万精子中挑选出最优质的一个用于单精子注射（ICSI），对胚胎学家来说既繁琐又容易出错。

尽管辅助生殖技术有所进步，但其成功率依然较低，主要原因之一是精子筛选不够精准。当前，筛选工作主要依赖人工操作，依据世界卫生组织（WHO）的标准评估精子形态和运动能力。然而，由于时间限制，胚胎学家难以全面、细致地评估精子特性，这可能影响受孕结果。在这一背景下，AI的应用显得尤为重要。

AI与机器学习在精子筛选中的应用

AI已被证明能够高效识别具有最佳发育和着床潜力的胚胎，并减少胚胎学家在视觉评估和手动分级上的时间和精力。通过结合遗传和视觉数据，AI可自动化精子筛选过程，提升精准性和效率。

AI算法可以标准化并加速精子形态分析，结合深度学习技术，其准确率可高达98%。例如，AI可通过高质量的精子图像数据集训练，评估单个精子的形态、DNA完整性及运动能力，同时排除人为主观因素的干扰。

关键技术与成果

DNA完整性评估：

精子头部的损伤可能导致染色体畸变、DNA片段化和端粒缩短。研究人员开发了基于DNA片段化指数（DFI）的机器学习算法，通过单细胞凝胶电泳（SCGE）和精子染色质结构检测等技术，准确评估单个精子质量。

运动能力分析：

AI通过结合计算机辅助精子分析（CASA）、微流控芯片和全息成像技术，提升对精子运动模式的分析精度。例如，基于尾部三维（3D）螺旋运动的数学模型，可更精确地预测精子的游动能力。

多参数优化：

AI系统整合精子形态、运动模式和DNA完整性等多项数据，自动筛选最优精子，显著提高了辅助生殖技术中的受孕率和妊娠成功率。

未来展望

随着AI算法不断优化，辅助生殖实验室可利用更大规模和更高质量的精子图像数据集，进一步提升筛选效率。这项技术的应用不仅减轻了胚胎学家的工作负担，还为不孕不育患者带来了更多希望。

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