人工智能评分系统与活产生的结果之间的关联在植入前遗传测试中,用于体积周期
Chun-I Lee1,2,3,4, Chun-Chia Huang1,4, Tsung-Hsien Lee1,2,3
1Division of Infertility, Lee Women's Hospital, Taichung, Taiwan.
Reproductive biology and endocrinology : RB&E
|January 17, 2024
概括
基于人工智能 (AI) 的iDAScore显示,在单个胚胎转移周期中,与前植入前遗传测试 (PGT-A) 形性遗传病 (aneuploidy) 的活产概率有显著的关联. 较低的AI分数表明怀孕流产的风险更高,建议将其用作决策支持工具.
科学领域:
- 生殖医学是一种生殖医学.
- 胚胎学 胚胎学
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 在改善试管婴儿结果方面,对阳积体 (PGT-A) 的植入前遗传检测至关重要.
- 现有的胚胎评估方法,如KIDScore和加德纳标准有局限性.
- 在PGT-A周期中基于AI的iDAScore的预测准确性仍未得到充分研究.
研究的目的:
- 评估基于AI的iDAScore (1.0版本) 与怀孕结果之间的关联.
- 评估iDAScore在经过PGT-A的单个胚胎移植 (SET) 周期中的有效性.
- 确定iDAScore是否可以帮助选择具有更高活产潜力的胚胎.
主要方法:
- 追溯分析了482个使用PGT-A.的SET周期.
- 胚胎形态学和形态动力学评估使用时间延迟成像.
- 使用iDAScore和KIDScore D5.5得分的胚胎细胞.
- 后勤回归分析以确定AI得分与活产 (LB) 概率之间的关联.
- 控制混因素,如脉动性指数和染色体异常类型.
主要成果:
- 人工智能得分显著预测了LB的概率 (aOR=2.037,95%CI:1.632-2.542).
- 低AI分数 (≤7.8) 的胚胎囊具有显著较低的LB率和较高的妊娠损失率.
- iDAScore显示出一个显著的,虽然有限的,预测LB的能力 (AUC=0.64),当与其他因素 (AUC=0.67) 结合时得到改善.
- 在非活生生的出生组中观察到较低的AI分数,无论是euploid还是马赛克胚胎.
结论:
- 在PGT-A之后的SET周期中,AI得分与LB概率显著相关.
- 欧体或马赛克胚胎囊中的低AI得分 (≤7.8) 与LB率降低相关.
- 没有注释的AI系统显示出作为胚胎选择决策支持工具的潜力,以避免糟糕的结果.
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