Применение волоконно-оптических методов и искусственного интеллекта в диагностике эякулята мужчин с бесплодием в программах вспомогательных репродуктивных технологий
Цель. Установить закономерности в спектре пропускания микроструктурных волноводов, заполненных выделенными сперматозоидами и семенной плазмой мужчин с различными нарушениями сперматогенеза, и построить на данной основе нейронную сеть, анализирующую спектральные характеристики спермы.Сухих Г.Т., Скибина Ю.С., Занишевская А.А., Шувалов А.А., Янчук Н.О., Грязнов А.Ю., Сысоева А.П., Макарова Н.П., Валиахметова Э.З., Калинина Е.А., Лепилин П.А.
Материалы и методы. Были проанализированы спектральные характеристики 345 образцов выделенных сперматозоидов и 209 образцов семенной плазмы с помощью фотонно-кристаллических волноводов в качестве оптических датчиков и построена искусственная нейронная сеть, точность предсказания которой составила 100%. Также было проведено анкетирование пациентов, эякулят которых включали в исследование. Основные параметры в анкете касались факторов, влияющих на сперматогенез.
Результаты. Была создана нейронная сеть на основе многослойного перцептрона, которая оказалась эффективной при анализе спектральных характеристик семенной плазмы и фракции сперматозоидов. Созданная нейронная сеть эякулята позволяет с высочайшей точностью определять «норму» и «патологию». Использование искусственного интеллекта для анализа результатов анкетирования об образе жизни мужчин оказалось менее эффективной. Ставка правильных ответов составила 88% для тестового набора характеристик и 84% для контрольного набора. Тем не менее разработанная нейронная сеть может быть использована для предварительной оценки и прогнозирования профиля спермы по результатам анкетирования пациента.
Заключение. Волоконно-оптические методы в диагностике эякулята являются перспективными и многообещающими. До сих пор остается нерешенным вопрос отсутствия как естественной беременности, так и в результате применения экстракорпорального оплодотворения при нормальных показателях спермы. Внедрение новых методов анализа семенной плазмы и сперматозоидов является актуальной задачей репродуктивной медицины; особенно интересно использование возможностей искусственного интеллекта для оценки фертильности как мужчин, так и женщин.
Ключевые слова
вспомогательные репродуктивные технологии
экстракорпоральное оплодотворение
оценка эякулята
фактор мужского бесплодия
микроструктурный волновод
нейронная сеть
спектроскопия
бесплодие
Список литературы
- GBD 2017 Population and Fertility Collaborators. Population and fertility by age and sex for 195 countries and territories, 1950-2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017. Lancet. 2018; 392(10159): 1995-2051. https://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(18)32278-5.
- Rumbold A.R., Sevoyan A., Oswald T.K., Fernandez R.C., Davies M.J., Moore V.M. Impact of male factor infertility on offspring health and development. Fertil. Steril. 2019; 111(6): 1047-53. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2019.05.006.
- WHO, UNEP. State of the science of endocrine disrupting chemicals 2012: an assessment of the state of the science of endocrine disruptors prepared by a group of experts for the United Nations Environment Program and World Health Organization. Geneva: WHO; 2013.
- Huang C., Li B., Xu K., Liu D., Hu J., Yang Y. et al. Decline in semen quality among 30,636 young Chinese men from 2001 to 2015. Fertil. Steril. 2017; 107(1): 83-8. e2. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2016.09.035.
- Ефремов Е.А., Касатонова Е.В., Мельник Я.И., Никушина А.А. Почему не обновляются рекомендации по исследованию эякулята? Урология. 2019; 4: 148-54.
- Yibre A.M., Koçer B. Semen quality predictive model using Feed Forwarded Neural Networktrained by Learning-Based Artificial Algae Algorithm. Engineering Science and Technology: An International Journal (JESTECH). 2021; 24(2): 310-8. https://dx.doi.org/10.1016/j.jestch.2020.09.001.
- Тучин В.В. Лазеры и волоконная оптика в биомедицинских исследованиях. 2-е изд. М.: ФИЗМАТЛИТ; 2010. 488 с.
- Badura A., Marzec-Wróblewska U., Kamiński P., Łakota P., Ludwikowski G., Szymański M., Buciński A. Prediction of semen quality using artificial neural network. J. Appl. Biomed. 2019; 17(5): 167-74. https://dx.doi.org/10.32725/jab.2019.015.
- Ma J., Zhen A., Guan S.U., Liu C., Huang X. Predicting seminal quality using back-propagation neural networks with optimal feature subsets. In: Advances in Brain Inspired Cognitive Systems: 9th International Conference, BICS 2018. Xi'an, China, July 7-8, 2018, Proceedings. 2018: 25-33. https://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-00563-4_3.
- Малинин А.В., Скибина Ю.С., Тучин В.В., Чайников М.В., Белоглазов В.И., Силохин И.Ю., Занишевская А.А., Дубровский В.А., Долмашкин А.А. Применение фотонно-кристаллических волноводов с полой сердцевиной в качестве биологических сенсоров. Квантовая электроника. 2011; 41(4): 302-7.
- Zanishevskaya A.A., Malinin A.V., Tuchin V.V., Skibina Y.S., Silokhin I.Y. Photonic crystal waveguide biosensor. J. Innov. Opt. Health Sci. 2013; 6(2): 1350008. https://dx.doi.org/10.1142/S1793545813500089.
- Мюллер А., Гвидо С. Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными. СПб.: Альфа-книга; 2017.
- Грибачев В. Настоящее и будущее нейронных сетей. Компоненты и технологии. 2006; 5: 146-50.
- Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G.E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In: Bartlett P.L., Pereira F.C.N., Burges C.J.C., Bottou L., Weinberger K.Q., eds. Advances in Neural Information Processing Systems 25: 26th Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2012. Proceedings of a meeting held, Lake Tahoe, Nevada, United States, 2012, 3-6 December. 2012: 1106-14.
Поступила 12.04.2021
Принята в печать 18.06.2021
Об авторах / Для корреспонденции
Сухих Геннадий Тихонович, д.м.н., профессор, академик РАН, директор ФГБУ «НМИЦ АГП им. акад. В.И. Кулакова» МЗ РФ. Е-mail: g_sukhikh@oparina4.ru.Адрес: 117997, Россия, Москва, ул. Академика Опарина, д. 4.
Скибина Юлия Сергеевна, к.ф.-м.н., директор ООО НПП «Наноструктурная Технология Стекла» и МНОЦ «Структурная нанобиофотоника».
E-mail: director@nano-glass.ru 410033, Россия, Саратов, пр. 50 лет Октября, д. 101, помещение III (а/я 2985).
Занишевская Анастасия Андреевна, с.н.с., ООО НПП «Наноструктурная Технология Стекла», руководитель отдела перспективных исследований
МНОЦ «Структурная нанобиофотоника». E-mail: zanishevskayaaa@nano-glass.ru. 410033, Россия, Саратов, пр. 50 лет Октября, д. 101, помещение III, (а/я 2985).
Шувалов Андрей Александрович, заместитель начальника НИО, ООО НПП «Наноструктурная Технология Стекла», МНОЦ «Структурная нанобиофотоника».
E-mail: zanishevskayaaa@nano-glass.ru. 410033, Россия, Саратов, пр. 50 лет Октября, д. 101, помещение III, (а/я 2985).
Янчук Наталья Олеговна, к.м.н., руководитель отделения сенсорных технологий, ООО НПП «Наноструктурная Технология Стекла», заместитель директора,
МНОЦ «Структурная нанобиофотоника». E-mail: info@nano-glass.ru. 410033, Россия, Саратов, пр. 50 лет Октября, д. 101, помещение III, (а/я 2985).
Грязнов Алексей Юрьевич, в.н.с. ООО НПП «Наноструктурная Технология Стекла», руководитель отделения «системы принятия решений»,
МНОЦ «Структурная нанобиофотоника». E-mail: info@nano-glass.ru 410033, Россия, Саратов, пр. 50 лет Октября, д. 101, помещение III, (а/я 2985).
Сысоева Анастасия Павловна, эмбриолог отделения вспомогательных технологий в лечении бесплодия, ФГБУ «НМИЦ АГП им. акад. В.И. Кулакова» МЗ РФ.
E-mail: sysoeva.a.p@gmail.com 117997, Россия, Москва, ул. Академика Опарина, д. 4.
Макарова Наталья Петровна, д.б.н., в.н.с. отделения вспомогательных технологий в лечении бесплодия, ФГБУ «НМИЦ АГП им. акад. В.И. Кулакова» МЗ РФ.
E-mail: np_makarova@oparina4.ru. 117997, Россия, Москва, ул. Академика Опарина, д. 4.
Валиахметова Эльвира Зилявировна, аспирант отделения вспомогательных технологий в лечении бесплодия им. профессора Б.В. Леонова,
ФГБУ «НМИЦ АГП им. акад. В.И. Кулакова» МЗ РФ. E-mail: ibraeva1988@list.ru. 117997, Россия, Москва, ул. Академика Опарина, д. 4.
Калинина Елена Анатольевна, д.м.н., руководитель отделения вспомогательных технологий в лечении бесплодия, ФГБУ «НМИЦ АГП им. акад. В.И. Кулакова» МЗ РФ. E-mail: e_kalinina@oparina4.ru. 117997, Россия, Москва, ул. Академика Опарина, д. 4.
Лепилин Павел Андреевич, научный исследователь, ООО НПП «Наноструктурная Технология Стекла». E-mail: info@nano-glass.ru.
410033, Россия, Саратов, пр. 50 лет Октября, д. 101, помещение III, (а/я 2985).
Для цитирования: Сухих Г.Т., Скибина Ю.С., Занишевская А.А., Шувалов А.А., Янчук Н.О., Грязнов А.Ю., Сысоева А.П., Макарова Н.П., Валиахметова Э.З., Калинина Е.А., Лепилин П.А. Применение волоконно-оптических методов и искусственного интеллекта в диагностике эякулята мужчин с бесплодием
в программах вспомогательных репродуктивных технологий.
Акушерство и гинекология. 2021; 7: 74-80
https://dx.doi.org/10.18565/aig.2021.7.74-80
Также по теме
