Pour de nombreuses personnes qui ont du mal à concevoir, la fécondation in vitro (FIV) peut offrir une solution qui change la vie. Mais le taux de réussite moyen de la FIV n'est que d'environ 30%. Des chercheurs du Brigham and Women's Hospital et du Massachusetts General Hospital développent un système d'intelligence artificielle dans le but d'améliorer le succès de la FIV en aidant les embryologistes à sélectionner objectivement les embryons les plus susceptibles de donner une naissance en bonne santé.
À l'aide de milliers d'exemples d'images d'embryons et d'une intelligence artificielle (IA) d'apprentissage en profondeur, l'équipe a développé un système capable de différencier et d'identifier les embryons avec le potentiel de réussite le plus élevé nettement mieux que 15 embryologistes expérimentés de cinq centres de fertilité différents à travers les États-Unis. . Les résultats de leur étude sont publiés dans eLife.
Nous pensons que ces systèmes bénéficieront aux embryologistes cliniques et aux patients. Un défi majeur sur le terrain est de décider des embryons qui doivent être transférés pendant la FIV. Notre système a un énorme potentiel pour améliorer la prise de décision clinique et l'accès aux soins. «
Hadi Shafiee, PhD, auteur correspondant, Division de l'ingénierie en médecine, Brigham
Actuellement, les outils dont disposent les embryologistes sont limités et coûteux, et la plupart des embryologistes doivent s'appuyer sur leurs compétences d'observation et leur expertise. Shafiee et ses collègues développent un outil d'assistance qui peut évaluer les images capturées à l'aide de microscopes traditionnellement disponibles dans les centres de fertilité.
«Il y a tellement d'enjeux pour nos patients à chaque cycle de FIV. Les embryologistes prennent des dizaines de décisions critiques qui ont un impact sur le succès d'un cycle patient. Avec l'aide de notre système d'IA, les embryologistes pourront sélectionner l'embryon qui se traduira par un une grossesse réussie mieux que jamais », a déclaré le co-auteur principal Charles Bormann, PhD, directeur du laboratoire MGH IVF.
L'équipe a formé le système d'IA à l'aide d'images d'embryons capturés 113 heures après l'insémination. Parmi 742 embryons, le système d'IA était précis à 90% dans le choix des embryons les plus de haute qualité. Les enquêteurs ont en outre évalué la capacité du système d'IA à distinguer les embryons de haute qualité avec le nombre normal de chromosomes humains et ont comparé les performances du système à celles des embryologistes formés. Le système a fonctionné avec une précision d'environ 75 pour cent tandis que les embryologistes ont effectué avec une précision moyenne de 67 pour cent.
Les auteurs notent qu'à son stade actuel, ce système est destiné à servir uniquement d'outil d'assistance aux embryologistes pour porter des jugements lors de la sélection des embryons.
« Notre approche a montré le potentiel des systèmes d'IA à utiliser pour aider les embryologistes à sélectionner l'embryon avec le potentiel d'implantation le plus élevé, en particulier parmi les embryons de haute qualité », a déclaré Manoj Kumar Kanakasabapathy, l'un des co-auteurs principaux.
La source:
Brigham and Women's Hospital
Référence du journal:
Bormann, C.L., et coll. (2020) Performance d'un réseau de neurones basé sur l'apprentissage en profondeur dans la sélection de blastocystes humains pour l'implantation. eLife. doi.org/10.7554/eLife.55301.
