Forskere ved University of Technology Sydney (UTS) har udviklet et AI-værktøj til at identificere sædceller hos mænd med svær infertilitet hurtigere og mere præcist end læger.
Undersøgelsen blev præsenteret på det 39. årsmøde i European Society of Human Reproduction and Embryology (ESHRE). Forskerteamet demonstrerede en kunstig intelligens, der kan hjælpe mænd med begrænset sædkvalitet med at få biologiske børn.
I øjeblikket skal disse patienter gennemgå en procedure, hvor man fjerner en del af deres testikler, hvorfra embryologer manuelt udvinder sædceller. Denne sæd bruges derefter til at befrugte partnerens æg via ICSI-behandling (Intracytoplasmatisk sædcelleinjektion).
Den nuværende proces er besværlig og tidskrævende, tager ofte op til 6 timer og fører potentielt til træthed, der påvirker nøjagtigheden af sædidentifikationen.
Processen har en høj fejlrate og skal ofte gentages.
Undersøgelsen, som ledes af professor Majid Warkiani fra UTS School of Biomedical Engineering, præsenterer et AI-værktøj kaldet SpermSearch, som fremskynder denne krævende proces.
Hovedforfatter Dale Goss, en ph.d.-kandidat, sagde, at "dette værktøj har evnen til at give patienter, som har en meget lille chance for at blive far til deres egne biologiske børn, en øget chance."
Han tilføjer: "Algoritmen forbedrer forældede tilgange, som ikke er blevet opdateret i årtier. Den vil sikre en hurtig identifikation af sædceller i prøver, hvilket ikke kun vil øge chancen for, at et par bliver gravide med deres egne biologiske børn, men også reducere stress på sædcellerne og øge effektiviteten i laboratoriet."
Sådan fungerer det
Forskerne understregede, at ca. 1% af alle mænd og ca. 5% af de par, der søger fertilitetsbehandling, lider af ikke-obstruktiv azoospermi (NOA) - en alvorlig form for infertilitet, der er kendetegnet ved fravær af sædceller i sæden.
Embryologer identificerer i øjeblikket sædceller til ICSI ved møjsommeligt at rive vævsprøver i stykker og adskille dem med en tang eller fine nåle. Eventuelle sædceller frigives derefter i en specielt forberedt væske, placeres i en petriskål og analyseres under et mikroskop. Processen er udfordrende på grund af kontaminering fra andre celler og partikler, og hvis embryologen overser sædcellerne, falder succesraten.
Det AI-drevne SpermSearch-værktøj er designet til at fremskynde denne proces. Teamet trænede AI-algoritmen ved hjælp af tusindvis af mikroskopbilleder med mærkede sædceller. AI-værktøjet lærte at identificere, hvordan sædcellerne så ud gennem billedanalyse.
Holdet brugte både sunde sædprøver og testikelvævsprøver fra syv patienter, der var diagnosticeret med NOA, til at teste.
Disse patienter i alderen 36 til 55 år havde tidligere gennemgået kirurgisk sædudtagning på klinikken og doneret restvæv, der var forberedt til sædudtagning, men ikke blev brugt.
AI-systemet blev derefter sat op mod en embryolog i en tidstest for identifikation af sædceller og nøjagtighed. AI identificerede sædceller i hvert område af dråben, der blev set, på mindre end en tusindedel af den tid, det tog en embryolog. Den fandt 60 flere sædceller og var 5% mere nøjagtig end embryologen pr. synligt dråbeområde.
Forskerne advarede dog om, at deres undersøgelse er baseret på en proof-of-concept-test, og at et klinisk forsøg er nødvendigt for at sikre teknikkens effektivitet og ydeevne i forbindelse med sæddetektion.
Carlos Calhaz-Jorge, professor og formand for ESHRE, som ikke var involveret i undersøgelsen, sagde: "For mænd, der er diagnosticeret med ikke-obstruktiv azoospermi, er ICSI med sæd fra testiklerne den eneste realistiske chance for at få biologiske børn. Dette er en foreløbig undersøgelse af brugen af AI til at finde sunde sædceller hos mænd, der oplever denne type infertilitet. At finde sunde sædceller under mikroskopet i fragmenter af testikelbiopsier kan være en besværlig proces. Udsigten til at bruge kunstig intelligens til at gøre processen hurtigere og mere præcis er meget interessant. Vi er nødt til at se mere forskning for at bygge videre på disse resultater."
AI's rolle inden for medicin er veletableret, men de sidste to måneder har budt på en lang række meget lovende studier.
For eksempel er AI forbedring af MR-billeder, hjælper tandlæger udvikle tandkroner, Opsporing af nethindesygdom hos spædbørn, Opsporing af hjertesygdomme ud fra EKG'erog Hurtigere opdagelse af lægemidler.
Selv om alle disse applikationer skal igennem omfattende kliniske forsøg, vil AI helt sikkert få en central rolle i fremtidens medicin.
