L'étude utilise l'apprentissage automatique explicable pour optimiser le timing hormonal et améliorer les résultats de la FIV
Étude: Intelligence artificielle explicable pour identifier les follicules qui optimisent les résultats cliniques lors de la conception assistée. Crédit d'image : Studio de Corona Borealis/Shutterstock.com
Un récent Communications naturelles L'étude utilise l'intelligence artificielle explicable (XAI) pour identifier les tailles de follicules importantes pour les résultats cliniques pertinents en aval pendant la conception assistée.
Sommaire
Conception assistée et utilisation de XAI
Les estimations actuelles indiquent qu'un couple sur six dans le monde est touché par l'infertilité, qui est considérée comme l'un des handicaps mondiaux les plus graves par l'Organisation mondiale de la santé (OMS). Technologie de procréation assistée (ART), y compris in vitro Le traitement de fécondation (FIV) est apparu comme une option viable pour soutenir les patients souffrant d'infertilité.
En raison de la grande quantité de données produites au cours du traitement de FIV, ainsi que de la complexité et de la spécificité des protocoles de FIV pour chaque patient, il peut être difficile pour les cliniciens de prendre en compte toutes les données pertinentes lors de la conception de traitements. XAI peut surmonter ces défis en traitant de vastes ensembles de données complexes, améliorant ainsi la qualité des traitements TAR personnalisés et empêchant la sous-utilisation de données cruciales.
À propos de l'étude
La stimulation ovarienne (OS) implique l'administration de gonadotrophine chorionique humaine (hCG) ou d'un agoniste de la gonadolibérine (GnRH) qui facilite la maturation des ovocytes qui peuvent ensuite être fécondés par les spermatozoïdes. Il est important de noter que le moment de l’administration de l’hCG ou de l’agoniste de la GnRH doit être soigneusement déterminé afin de garantir que les follicules ovariens ont une taille optimale pour la production d’ovocytes.
L'étude actuelle utilise des techniques XAI pour identifier la taille des follicules le jour de l'administration du déclencheur (DoT) afin d'augmenter la probabilité de récupération d'ovocytes matures. Elle a également étudié l'effet de la taille du follicule sur l'élévation prématurée du taux de progestérone.
À cette fin, des données ont été obtenues auprès d’une cohorte multiethnique de 19 082 participantes entre 2005 et 2023 qui recevaient un traitement dans des cliniques à travers la Pologne et le Royaume-Uni. Tous les patients ont préalablement subi une échographie transvaginale montrant au moins trois follicules d'une taille supérieure à 10 millimètres (mm) le même jour que l'administration du DoT.
Tous les patients étaient âgés de 18 à 49 ans et avaient un indice de masse corporelle (IMC) médian de 24,17. Le nombre de follicules antraux était de 15.
Comme résultat principal, l'évaluation du degré de maturité des ovocytes détaillant les ovocytes en métaphase II a été utilisée. Les résultats en aval tels que le nombre de blastocystes de haute qualité et de deux zygotes pronucléaires (2PN) ont également été examinés.
Résultats de l'étude
Les tailles de follicules sur le DoT qui contribuaient le plus au nombre d'ovocytes matures ont été identifiées à l'aide d'un modèle d'arbre de régression augmentant le gradient. Les follicules mesurant entre 13 et 18 mm ont contribué le plus au nombre d'ovocytes matures récupérés, tandis que ceux mesurant entre 12 et 20 mm ont contribué le plus au nombre total d'ovocytes récupérés.
Les follicules de taille comprise entre 14 et 20 mm et entre 13 et 18 mm étaient respectivement les plus importants pour les blastocystes de haute qualité et les zygotes 2PN. La taille des follicules pour les zygotes 2PN est restée la même dans les analyses de sensibilité ; cependant, pour les blastocystes de haute qualité, les follicules de 15 à 18 mm étaient les plus contributifs.
Parmi les patients âgés de 35 ans ou moins, les follicules mesurant entre 13 et 18 mm étaient les plus importants. Comparativement, les follicules d’une taille comprise entre 15 et 18 mm ont apporté la plus grande contribution chez les patients de 35 ans et plus. Les follicules de taille comprise entre 14 et 20 mm ont contribué le plus chez les patients ayant reçu des cycles de protocole « longs » dans le cadre du traitement de FIV, tandis que les follicules compris entre 12 et 19 mm ont été les plus contributifs dans les cycles de protocole « courts ».
L'évaluation d'un modèle de perceptron multicouche a montré une erreur absolue moyenne (MAE) plus élevée et a identifié les follicules de 14 à 18 mm comme les plus importants. Ce chiffre s'est amélioré et réduit à 2,54 lorsque les données potentiellement aberrantes ont été exclues de l'analyse.
Bien que les follicules de 13 à 18 mm aient eu la contribution relative la plus élevée, d'autres follicules ont également contribué, bien que dans une mesure relativement moindre. Le modèle formé tenant compte de chaque taille de follicule et de la contribution relative d'un follicule de cette taille avait de meilleures performances prédictives.
Il y a eu une légère amélioration du MAE en incluant d’autres variables telles que l’IMC, l’âge et le protocole de FIV. Dans l’ensemble, le facteur le plus important était la connaissance de la taille des follicules sur le DoT.
La proportion de follicules de 13 à 18 mm sur le DoT était positivement associée au taux de naissances vivantes (LBR) une fois ajustée en fonction du nombre total de follicules, de l'âge et du type de déclencheur administré. Une association négative a été observée entre le LBR et la taille moyenne des follicules.
L'élévation de la progestérone sur le DoT était associée à une réduction du LBR, tandis que le rendement en ovocytes matures restait similaire. De plus, à mesure que le nombre de follicules de taille supérieure à 18 mm sur le DoT augmentait, la progestérone sérique sur le DoT augmentait également.
Conclusions
Il a été constaté que les follicules de taille intermédiaire sur le DoT contribuent de manière significative à la récupération des ovocytes matures et au développement de l'embryon. Ces résultats démontrent le potentiel des techniques XAI pour offrir une optimisation du traitement de FIV basée sur les données, ce qui peut conduire à de meilleurs résultats cliniques en aval.
