嵌入式知识的时空分析用于在染色体重新排列的夫妇中识别euploidy胚胎
Fangying Chen1,2, Xiang Xie3, Du Cai4,5,6
1Reproductive Medicine Center, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong 510080, China.
Chinese medical journal
|August 28, 2023
概括
这项研究引入了一种人工智能模型,AMCFNet,用于评估染色体重组的夫妇的胚胎体状况. 该模型整合了时间缩短的胚胎视频和临床数据,显示了改善植入前遗传测试结果的希望.
科学领域:
- 生殖医学 生殖医学
- 医疗保健中的人工智能
- 遗传学 遗传学 是一个
背景情况:
- 辅助生殖治疗的目的是通过euploid胚胎细胞移植实现健康的新生儿.
- 目前的算法评估了正常染色体的胚胎化,但对染色体重排的AI应用尚未被探索.
研究的目的:
- 开发和评估一种人工智能模型,用于评估染色体重排列的夫妇中的胚胎细胞积状况.
主要方法:
- 收集了在体外培养胚胎进行植入前遗传测试的时间间隔视频和临床数据.
- 开发了AMSNet用于胚胎细胞形成预测和AMCFNet,整合临床数据,用于euploidy评估.
- 测试了AMCFNet在父母染色体重组的夫妇的胚胎上的疗效.
主要成果:
- 到第二天,AMSNet在预测胚胎细胞形成方面达到>70%的准确性,到第四天达到80%的准确性.
- 通过使用7个焦点和4个临床特征,AMCFNet在染色体重组的胚胎中显示了0.729的AUC,用于评估染色体重组的胚胎的euploidy.
结论:
- 该AMCFNet模型有效地评估了染色体重组的夫妇的胚胎囊中的euploidy状态.
- 这种人工智能方法整合了胚胎成像和临床数据,以改进基因测试.
