Începând cu anul 1978, peste 8 milioane de oameni din întreaga lume s-au născut cu ajutorul fertilizării in vitro (FIV). În cadrul acestei proceduri, un ovul este fertilizat de spermatozoizi în laborator, iar celulele rezultate sunt transferate în uterul pacientului.
Deși tehnicile FIV au avansat semnificativ în ultimele decenii, rata medie de succes este încă destul de scăzută (în jur de 45%), iar procentul scade constant pe măsură ce femeile îmbătrânesc. Conform Pregnancy & IVF Clinics Worldwide, o femeie cu vârsta de 40 de ani are o rată probabilă de succes de aproximativ 12%.
Embryonics, un startup din Haifa, Israel, își propune să crească rata de succes a FIV cu suita sa de algoritmi pe bază de inteligență artificială (IA). Sistemul companiei folosește învățarea automată pentru a ajuta medicii să creeze planuri de tratament personalizate.
„Tehnologia poate ajuta medicii de fertilitate să ia decizii bazate pe date și să răspundă la întrebări complexe într-un mod mai inteligent”, a declarat dr. Yael Gold-Zamir, director general și cofondator al startup-ului. Ea a lansat compania în anul 2018 împreună cu David Silver și Alex Bronstein.
Gold-Zamir are o diplomă în medicină obținută în cadrul Universității Ebraice din Ierusalim, Silver este un inginer în învățare automată, care a lucrat anterior pentru companii precum Apple și Intel, iar Bronstein este profesor de informatică în cadrul Technion.
„Embrionics abordează probleme foarte unice, precum calitatea analizei umane și modul de analiză a bazelor mari de date, astfel încât acestea să fie relevante din punct de vedere clinic”, a declarat Bronstein.
În cadrul FIV, mai multe ovule mature sunt extrase din ovarele pacientului. După aceea, ovulele sunt amestecate cu spermatozoizi într-o clinică. Embrionii în curs de dezvoltare cresc în laborator timp de câteva zile, până când un embriolog alege unul sau doi pentru implantare. (În general, termenul embrion se referă din punct de vedere tehnic la stadiul de dezvoltare, adică atunci când sacul amniotic se formează în interiorul uterului, la aproximativ două săptămâni după fertilizare. Totuși, în cadrul clinicilor de fertilitate, aceste termen se referă, de obicei, la grupurile de celule care sunt evaluate și implantate ca embrioni.)
„De obicei, medicii aleg ce embrioni să implanteze pe baza testelor cromozomiale și a aspectului. Fiecare embrion este clasificat în funcție de numărul și dimensiunea celulelor sale și de rata de dezvoltare. Totuși, există multe probleme legate de această abordare. Una este legată de capacitatea limitată a embriologilor de a colecta date. Cantitatea de date despre embrioni, pacienții din trecut și nașterile de succes disponibile este foarte redusă. Așadar, este greu ca aceștia să determine exact dacă un ovul este viabil”, a declarat Silver.
O altă problemă este legată de faptul că nu toate clinicile au același sistem de clasificare, așa că două unități ar putea evalua același embrion în mod diferit.
Unul dintre algoritmii startup-ului folosește învățarea profundă pentru a clasifica imaginile embrionilor și pentru a prezice care vor avea ca rezultat o sarcină de succes. Acesta compară informațiile medicale ale pacientului, precum vârsta și condițiile de sănătate subiacente, împreună cu imaginile embrionilor cu aceleași date de la pacienții anteriori, care au avut implanturi reușite sau nereușite.
Silver și Bronstein au folosit mii de imagini medicale din întreaga lume pentru a antrena sistemul IA. Totuși, în timpul dezvoltării algoritmului, inginerii au descoperit faptul că unitățile medico-sanitare nu au același echipament și nu folosesc aceleași setări în cazul microscoapelor și altor instrumente. Variația a afectat modul în care platforma a clasificat embrionii.
Pentru a depăși această problemă, Bronstein și Silver au dezvoltat propriul sistem pentru imagini. Acesta nu ia în considerare factorii de mediu, precum iluminarea și elimină părți irelevante ale imaginilor.
„Sistemul extrage doar informații care sunt semnificative din punct de vedere biologic, precum structurile celulare. În prezent, algoritmul este testat în clinici din mai multe țări, inclusiv Lituania, Malaezia și Spania. Deși medicii au ezitat să folosească platforma la început, atunci când au testat-o pe pacienți, aceștia au oferit un feedback pozitiv. Sistemul a crescut rata de succes cu peste 15%”, a declarat Silver.
Cei 3 fondatori au prezentat sistemul de clasificare a embrionilor în fața Administrației pentru Alimente și Medicamente din SUA pentru a obține aprobările necesare. Acesta fost deja aprobat în Europa.
Embryonics dezvoltă un algoritm care să-i ajute pe medici să prescrie cel mai bun tratament de substituție hormonală pentru pacienții care doresc să își crească șansele de succes ale implantării. „În prezent, nu există linii directoare definitive care să-i ajute pe medici să decidă care medicament este cel mai bun pentru pacienți. Am descoperit că uneori același pacient merge la mai multe clinici unde i se prescriu planuri de tratament hormonale complet diferite”, a declarat Silver.
Pentru a îmbunătăți procesul decizional pentru planul de tratament, echipa din cadrul Embryonics dezvoltă un algoritm care utilizează învățarea automată cu scopul de a oferi recomandări personalizate. Algoritmul învață atât din informațiile despre pacienți, precum și dintr-o colecție de planuri de tratament anterioare și din rezultatele acestora.
„Pe baza asemănărilor dintre pacienți, putem face simulări și putem estima ce s-ar fi întâmplat dacă s-ar fi ales un alt protocol de tratament”, a adăugat Silver.
