タイムラップビデオでヒト胚の発達を予測するためのディープラーニング方法

科学分野:

• 胚科
• 人工知能
• 生殖医学

背景:

• 胚の品質の評価は,助産生殖技術 (ART) で,生存可能な胚を選択し,最適な移植タイミングを決定するために重要です.
• 現在のAIツールでは 評価は自動化されていますが 将来の胚の発達については 予測能力が不足しています
• 胚の形態の動態を予測できる AI システムが必要です

研究 の 目的:

• 胚の形態動態を予測できる AI システムを開発する
• 移植用胚の早期評価と選択において胚学者を支援する.
• 現在の観察能力を超えた胚の将来の形態学的変化を予測する.

主な方法:

• AIシステムは,将来の形態学的変化 (最大23時間) を予測するために,過去の胚発達 (2時間) を分析します.
• コンボリューション LSTM 層を利用した新しい予測モデルにより,胚の発達を再帰的に予測できます.
• モルフォロジーを予測するために,以前のビデオシーケンスの変化を分析します.

主要な成果:

• AIシステムは,胚の分裂 (2日目) と芽細胞 (4日目) の発達を正確に予測しました.
• 細胞分裂過程とブラストシスト形成に関する貴重な洞察が提供されました.
• "移転"カテゴリーの胚の予測は"避けた"カテゴリーと比較して,より明確な細胞膜とより少ない歪みを示しました.

結論:

• AIシステムは,胚の質に関する早期の洞察を提供し,移転と回避の両方の評価を支援します.
• 胚の形態学的変化を視覚化して理解するために,胚学者はこの予測を利用できます.
• 画像の質を改善することで,この予測AIのアプローチの臨床的関連性を高めることができます.