Искусственный интеллект помогает прогнозировать результаты ВРТ

18.03.2025
17:48
Вспомогательные репродуктивные технологии (ВРТ) стали почти рутинным и эффективным способом преодоления бесплодия. Современные протоколы овариальной стимуляции позволяют получать качественные ооциты у пациенток с различными клинико-анамнестическими данными; эмбриологические методики – совершенствовать этапы культивирования эмбрионов, оплодотворения ооцитов, селективный перенос наиболее качественного эмбриона.

Внедрение в клиническую практику преимплантационного генетического тестирования (ПГТ) снизило частоту переноса эмбрионов с хромосомными анеуплоидиями, частоту невынашивания беременности, и общее количество неудачных попыток переноса эмбрионов. Но поиск удобных недорогих и неинвазивных маркеров для селекции наиболее качественного эмбриона активно продолжается.

Специалисты НМИЦ АГП им. академика В.И. Кулакова и Лаборатории прикладного искусственного интеллекта Z-union разработали метод прогнозирования результата ВРТ на основании анализа профиля липидов среды культивирования эмбриона на 5-е сутки после оплодотворения с использованием градиентного бустинга (ГБ) и определили липиды, которые вносят наибольший вклад в прогнозирование. Результаты их исследования опубликованы в № 2 (2025) журнала «Акушерство и гинекология».

Определение липидного профиля среды культивирования эмбриона считается одиним из современных и перспективных неинвазивных способов прогнозирования эффективности программы ВРТ. Культуральная среда эмбриона – уникальный объект исследования, содержащий информацию о молекулярно-биологическом профиле и функциональном состоянии внутриклеточных сигнальных систем бластоцисты. В определении наиболее значимых компонентов этой среды, обработке нелинейных отношений в данных, извлечении наиболее информативных признаков из входных параметров помогает использование методов машинного обучения.

В исследование было включено 60 супружеских пар, запланировавших лечение бесплодия методом ВРТ. В день переноса эмбриона был проведен забор среды культивирования с последующей криоконсервацией ее образцов. Липидный профиль образцов был определен с помощью жидкостной хроматографии с масс-спектрометрическим детектированием (ЖХ-МС). Полученные данные были проанализированы с использованием ГБ.

Разработанная исследователями модель ГБ позволила с точностью 79% (f1 score: 0,81) выявлять липидный профиль среды культивирования с эмбрионами. По полученным данным, наибольшее значение в определении имплантационного потенциала эмбриона вносят триацилглицерины.

Анализ данных ЖХ-МС с помощью метода ГБ позволяет выделить различные классы липидов в среде культивирования эмбриона. Это может быть использовано в качестве неинвазивного подхода для оценки качества и имплантационного потенциала эмбриона и создания прогностической тест-системы эффективности программы ВРТ. Получаемая информация позволяет более детально изучить механизмы повреждения гамет у пациентов с различными экстрагенитальными заболеваниями, а также может быть использована для разработки методов селективного переноса максимально перспективного эмбриона.

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.