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L'IA peut classer les embryons de FIV avec la même précision que les experts

L'IA peut classer les embryons de FIV avec la même précision que les experts

Un algorithme d'IA bien formé pourrait améliorer les taux de réussite du traitement IV. La fécondation in vitro ou FIV aide les gens à améliorer leurs chances de reproduction depuis son premier cas réussi en 1977.

Bien que de nombreuses améliorations technologiques aient amélioré le processus, il existe encore des aspects du traitement par FIV qui prennent du temps et sont relativement imprécis. L'un de ceux-ci est un processus connu sous le nom de «classement».

Lent et imprécis

La tâche nécessite qu'un embryologiste examine les embryons au microscope en vérifiant leurs caractéristiques morphologiques et en attribuant un score de qualité. Des nombres ronds et pairs de cellules obtiendront un score élevé tandis que les cellules fracturées et fragmentées obtiendront un score médiocre.

Les embryons les mieux notés seront implantés en premier. Le processus nécessite de l'expérience et peut être inexact car il repose uniquement sur des attributs visuels. La précision à ce stade du processus peut être améliorée si une cellule est retirée de l'embryon et testée pour des anomalies, une procédure connue sous le nom de dépistage génétique préimplantatoire.

Algorithme standard

Cependant, cette étape supplémentaire rend le processus de FIV encore plus coûteux et prend du temps. Donc, jusqu'à présent, le classement visuel des œufs a été la meilleure option.

Tout cela est sur le point de changer grâce à un algorithme qui a appris à mieux classer les embryons que ses homologues humains. Les chercheurs ont formé un algorithme d'apprentissage en profondeur de Google pour identifier les embryons de FIV comme bons, moyens ou mauvais en fonction de la probabilité que chacun d'eux réussisse à s'implanter.

STORK se compare aux experts

La formation aux algorithmes a été un projet à long terme. Cela a commencé en 2011 lorsque le laboratoire d'embryologie de Weill Cornell Medicine, où la recherche a eu lieu, a installé un système d'imagerie time-lapse à l'intérieur de ses incubateurs d'embryons. Cela signifiait que les techniciens pouvaient observer et enregistrer leurs embryons au fur et à mesure de leur développement.

Les 10000 vidéos résultantes d'embryons anonymisés pourraient alors être figées et alimentées dans un réseau neuronal. Le directeur du laboratoire, Nikica Zaninovic, s'est associé à Olivier Elemento, directeur de l'Institut Englander de Cornell pour la médecine de précision, pour faire passer le projet à l'étape suivante.

Les deux chercheurs pensaient pouvoir utiliser l'IA pour automatiser un processus notoirement long et inexact. Pour tester leur réseau formé qu'ils ont surnommé STORK, les deux chercheurs ont recruté cinq embryologistes de cliniques sur trois continents pour classer 394 embryons sur la base d'images prises dans différents laboratoires.

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Étonnamment, les cinq experts n'ont pu parvenir à la même conclusion que sur 89 embryons, soit moins d'un quart du total. Pour contourner ce manque d'accord, on a alors dit aux cinq embryologistes qu'ils devaient utiliser une procédure de vote majoritaire - trois embryologistes sur cinq devaient accepter de classer un embryon comme bon, passable ou mauvais.

STORK a regardé les mêmes images classées par l'homme et a prédit la décision de vote majoritaire avec une précision de 95,7%. Il y a encore quelques recherches à faire avant que STORK ne soit déployé dans les cliniques du monde entier, mais son travail initial semble prometteur et pourrait éventuellement aider à améliorer les taux de réussite de la FIV.


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