Для наступления беременности многие женщины тщательно отслеживают менструальный цикл, измеряют базальную температуру, делают сложные расчеты для определения момента овуляции, следят за уровнем гормонов и вносят изменения в свой образ жизни. Но все чаще женщины и их врачи полагаются на различные приложения и программы, в основе которых лежит технология искусственного интеллекта чтобы они выполнили за них эту порой очень непростую математику. С развитием технологии искусственного интеллекта ожидается, что программы ЭКО станут еще более эффективными.

По материалам статьи «How Artificial Intelligence Could Change the Fertility World» в журнале «Time».

Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, в которой система или машина способна имитировать творческую активность и поведение человека для выполнения определенных задач с возможностью усовершенствования путем обучения на основании обработки и анализа введенных данных, в том числе на основе прошлых результатов. В настоящее время мы уже вовсю пользуемся достижениями ИИ в сфере фертильности. В частности, приложения, такие как «Flo Женский календарь месячных», «Менструальный календарь Clue» и другие, используют технологию ИИ для точной настройки своих прогнозов момента овуляции, начала менструации, состояния фертильности на основе данных, которые вводятся самим пользователем: дата наступления и длительность каждого менструального цикла, физические симптомы, сексуальная активность, либидо и многое другое. Также представлены более прогрессивные приложения. Например, приложение «Mira Fertility & ovulation Tracker» для расчета окна фертильности предполагает не только введение пользователем информации о своем здоровье, но также отслеживание концентрации двух ключевых характерных гормонов фертильности в моче (лютеинизирующего гормона, ЛГ и эстрон-3-глюкуронида, E3G) при проведении анализа в домашних условиях с помощью специального фирменного анализатора и набора-кита. По мере развития технологии ИИ ожидается, что в будущем врачи могут масштабнее использовать его возможности, и применение ИИ в программах экстракорпорального оплодотворения (ЭКО), как наиболее эффективном способе преодоления бесплодия в паре, может быть одним из самых многообещающих.

Согласно данным журнала «Time», каждый цикл ЭКО на данный момент может стоить около 12 000 долларов, не считая стоимости лекарств, которая может увеличить финальную стоимость программы еще на тысячи долларов. Ввиду того, что ЭКО не дает 100-процентной гарантии на успех, например шансы женщины старше 35 лет на рождение одного доношенного ребенка с нормальным весом при рождении с помощью ЭКО составляют менее 20% за цикл, преодоление бесплодия с использованием данного подхода заведомо ассоциированы как с финансовыми, так и эмоциональными затратами, которые могут быть значительными.

К настоящему времени уже предложены несколько способов, которые могут сократить число программ ЭКО и, таким образом, ускорить наступление беременности: генетический анализ эмбрионов, молекулярно-генетическое исследование на рецептивность эндометрия и т. д. Следующий вызов для ученых, врачей-репродуктологов и эмбриологов заключается в разработке подхода, который можно было бы дополнительно использовать для выявления эмбрионов, перенос которых с большей вероятностью приведет к рождению здоровых детей, а значит — потенциально повысить вероятность успеха ЭКО. В 2018 году эмбриолог Dr. Nikica Zaninovic из медицинского центра Weill Cornell Medicine в Нью-Йорке, выступила соавтором перспективного исследования, которое может быть одним из решений этой сложной задачи. В ходе проведенного исследования системе искусственного интеллекта были показаны десятки тысяч изображений эмбрионов и сообщено, какие из них привели к живорождению. При тестировании системы ИИ по изображениям перенесенных эмбрионов, машина смогла правильно угадать их жизнеспособность более чем в 70% случаев. В апреле 2019 года Dr. Nikica Zaninovic и его коллеги опубликовали новое исследование в журнале NPJ Digital Medicine. В этот раз в процессе исследования ученые для обучения и совершенствования алгоритма ИИ загрузили около 50 000 изображений эмбрионов разного качества. После обучения алгоритм смог идентифицировать эмбрионы высокого и низкого качества с точностью около 97%, который превзошел показатели многих опытных эмбриологов. Стоит отметить, что алгоритм сам по себе не может предсказать частоту наступления беременности, однако наличие точной информации о потенциале эмбриона может повысить шансы пары на зачатие.
Dr. Nikica Zaninovic не думает, что ИИ может заменить врачей, но считает, что в будущем он сыграет важную роль в медицине, потому что ИИ может обрабатывать и учиться на миллионах событий, когда как «у людей есть ограничения». Но прежде, чем ИИ можно будет применять в клиниках лечения бесплодия, необходимо провести дополнительные исследования. В частности, Dr. Nikica Zaninovic считает, что следующим шагом будет проведение сравнительного исследования, в котором пациенты будут поделены на две группы, и приоритетный для переноса эмбрион в первой группе будет выбирать опытный эмбриолог, а во второй — система искусственного интеллекта.

Интересно отметить, что исследования Dr. Nikica Zaninovic не уникальны, и другие исследователи работают над аналогичными приложениями. К примеру, австралийский стартап «Life Whisperer» в прошлом году заключил партнерское соглашение с американским поставщиком услуг ЭКО для тестирования технологии «анализа изображений на основе ИИ», которая, по его словам, может мгновенно оценивать жизнеспособность эмбриона. Еще одна система на основе искусственного интеллекта «Ivy» проходит испытания в Австралии.
Директор отделения репродуктивной эндокринологии и бесплодия Dr. Jessica Spencer в Медицинской школе Emory University School of Medicine, видит еще больший потенциал ИИ в области репродуктологии, учитывая количество переменных, связанных при создании семьи. По ее словам, однажды ИИ сможет помочь врачам оценить риск бесплодия у пары еще до того, как они начнут пытаться забеременеть, или предложить индивидуальный протокол для женщины в рамках программы ЭКО, который еще сильнее увеличит ее эффективность, ведь в настоящее время доктор при выборе протокола стимуляции яичников ориентируется на ряд показателей таких как, количество антральных фолликулов, возраст, концентрация некоторых гормонов, определяющий фактор бесплодия и т. д., но универсальных протоколов, которые могут учитывать сотни различных индивидуальных клинических картин пациентов, не разработано. «Вы можете ввести все эти данные, а затем на основе ранее опубликованных исследований и, возможно, даже на основе данных о пациентах, прошедших через вашу клинику или национальную базу данных, ИИ скажет вам, как она может отреагировать на основе этих тестов», — объясняет Dr. Spencer. «Это то, что мы делаем в нашей голове, но, вероятно, это делается не так эффективно и точно, как это мог бы сделать компьютер».

Источники:

• J. Ducharme «TICK TOCK The ages you should start trying for a baby if you want one, two or three kids» / Time / January 29, 2019. Электронный ресурс. https://time.com/5492063/artificial-intelligence-fertility/
• Khosravi, P., Kazemi, E., Zhan, Q. et al. Deep learning enables robust assessment and selection of human blastocysts after in vitro fertilization. npj Digit. Med. 2, 21 (2019). https://doi.org/10.1038/s41746-019-0096-y
• Sarah Tiplady, Chapter 7.3 — Lateral Flow and Consumer Diagnostics, Editor (s): David Wild, The Immunoassay Handbook (Fourth Edition), Elsevier, 2013, Pages 533-536.

#бесплодие #искусственный интеллект #фертильность