Процедура ЭКО — дорогостоящая и не всегда приводит к наступлению беременности. Часто приходится дополнительно платить за генетическое тестирование эмбриона. Но похоже, что помочь врачам в решении задачи выбора наиболее подходящего эмбриона может ИИ. Подобные инструменты, если будут одобрены, способны значительно удешевить ЭКО и ускорить наступление беременности.
После двух лет изнурительных попыток зачать ребёнка с помощью экстракорпорального оплодотворения (ЭКО, яйцеклетку и сперматозоид объединяют вне тела, а полученный эмбрион имплантируют в матку), австралийской паре Лоррейн и Джеймсу Кориакула это наконец удалось, и в октябре у них родился сын по имени Эбенезер. Для обеспечения наступления беременности они использовали алгоритм машинного обучения.
В начале 2020-го пара обратилась в одну клинику в Мельбурне, которая использует искусственный интеллект для отбора эмбрионов для ЭКО. Эмбрионы обычно отбираются экспертами-людьми, но сейчас появилось ещё и программное обеспечение от стартапа Life Whisperer (Аделаида, Австралия), которое сканирует изображения эмбрионов и оценивает их состояние. Компания утверждает, что Эбенезер — первый рождённый ребёнок, чей эмбрион был отобран при помощи ИИ.
По мере увеличения среднего возраста беременности всё больше женщин обращаются к вспомогательным репродуктивным технологиям. Показатели рождаемости при ЭКО улучшаются, но беременность всё ещё может не наступить с первой попытки. По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний США (CDC), 42% женщин в возрасте от 35 до 37 лет, использующих собственные яйцеклетки, рожают ребёнка после первого раунда ЭКО, но с возрастом этот показатель значительно снижается. Для будущих родителей затянувшаяся процедура часто оборачивается разочарованием и уймой потраченных денег: один цикл ЭКО может стоить от 12000 до 17000 долларов (в России — порядка 100 000 рублей).
Некоторые специалисты по фертильности считают, что ИИ-алгоритм может помочь пациенткам быстрее забеременеть. Он сканирует изображения эмбрионов и выбирает те, с которыми у женщин наибольшие шансы получить наступление беременности. Компании, занимающиеся вопросами применения ИИ в этой сфере, считают, что так можно помочь парам не только сократить число ЭКО-попыток, но и сэкономить деньги.
Алгоритм компании Life Whisperer обучен, примерно, на 20 000 изображений эмбрионов, ранее использовавшихся в ЭКО, причём с некоторыми из них беременность получилась, а с другими — нет. Работа программы Life Whisperer выглядит так: в неё загружают изображение пятидневного эмбриона, и в течение нескольких минут система выдаёт оценку его качества и вероятности успешной имплантации (первого этапа беременности, во время которого эмбрион прикрепляется к стенке матки). Оценки варьируют от нуля до десяти, причём нулевой балл означает, что у эмбриона самый низкий шанс вызвать беременность, а десять баллов — самый высокий.
Life Whisperer начала развёртывать своё ПО в 2020 году в клиниках репродуктивного здоровья в Австралии, Новой Зеландии, Малайзии, Индии, Хорватии и Чехии. Сейчас ведутся переговоры с CDC, чтобы разрешить его применение в США.
Исследователи, работающие над технологией, рассматривают применение алгоритмов ИИ как способ автоматизации процесса, который во многом зависит от человеческого суждения. Обычно решение, какой эмбрион имплантировать, принимают эксперты-медики, опираясь на знания. Для принятия решения клиники репродуктивного здоровья используют систему оценок, основанную на внешнем виде эмбриона. Эмбриологи исследуют эмбрионы под микроскопом и присваивают им оценку в зависимости от размера, формы и количества клеток. Но при этом точная метрика здесь отсутствует: два эмбриолога могут оценивать один и тот же эмбрион по-разному.
Многие лаборатории ЭКО пытаются улучшить отбор эмбрионов с помощью покадровой визуализации (периодических снимков) оплодотворенных яйцеклеток с момента, пока они ещё не стали эмбрионами. Это позволяет эмбриологам следить за здоровьем и развитием эмбрионов, а не полагаться только на оценку снимка эмбриона на определённой стадии развития. Но в обзоре 2017 года, опубликованном в журнале PLOS One, не было обнаружено существенной разницы по частоте наступления беременности в случаях, когда специалисты выбирали покадровую визуализацию, и в ситуациях, когда эмбриологи ограничивались стандартной процедурой.
Ещё один способ оценки здоровья эмбрионов — это преимплантационное генетическое тестирование, которое включает извлечение нескольких клеток из эмбриона и их исследование на наличие аномалий перед переносом эмбриона в матку. Эмбриологи пытаются понять, правильное ли у того количество хромосом — 23 от каждого биологического родителя. Слишком малое или слишком большое количество хромосом, состояние, известное как анеуплоидия, — частая причина выкидыша. Но генетическое тестирование эмбрионов стоит недёшево: от 1500 до 3500 долларов США (в России — порядка 30 000 рублей), и оно часто не входит в основной пакет ЭКО, поэтому большинство обратившихся выбирают его не делать. Для лабораторий это тоже нелёгкая процедура, и хотя точность её высока, клетки нужно очень хорошо подготовить, иначе в результаты могут закрасться ошибки.
Life Whisperer в ретроспективном анализе 9000 изображений из 11 различных клиник, предоставляющих услугу ЭКО, обнаружили, что их алгоритм почти на 25% лучше выбирает эмбрионы, ведущие к наступлению беременности, чем стандартная процедура с оценкой людьми-экспертами. Результаты разработчики опубликовали в прошлом году в журнале Human Reproduction.
В недавнем исследовании, опубликованном в журнале eLife, для обучения алгоритма глубокого обучения было использовано около 2500 снимков эмбрионов, сделанных на одном и том же этапе их развития. Затем учёные применили обученный алгоритм для оценки 742 изображений эмбрионов и обнаружили, что он в 90% случаев выбирал такие, которые могут быть имплантированы в матку. Из них система в 75% случаев отобрала эмбрионы с нормальным числом хромосом, в то время как эксперты-эмбриологи дали правильную оценку только в 65% случаев. Однако ни одно из исследований не рассматривало вероятность того, что произойдёт мертворождение или выкидыш.
Хотя исследование и многообещающее, по мнению экспертов, новая программа не может гарантировать отсутствие генетических аномалий, потому что 2D-изображения не дают полной картины общего состояния здоровья эмбриона. Некоторые эмбрионы, которые кажутся нормальными, могут иметь ненормальное количество хромосом и приводить к выкидышу. Причём с возрастом у женщин получается меньше эмбрионов с нормальным числом хромосом, поэтому программное обеспечение может не подходить для пациенток старшей возрастной группы.
С другой стороны, у некоторых эмбрионов, которые могут получить сравнительно низкую оценку из-за их внешнего вида, может быть нормальное количество хромосом, и в конечном итоге они приведут к рождению здоровых детей.
Сейчас в этом поле работает не только Life Whisperer, другие компании разрабатывают аналогичные технологии. Компания Harrison.ai из Сиднея представила систему отбора эмбрионов на основе машинного обучения под названием Ivy. Тель-Авивский AiVF занимается коммерциализацией аналогичного продукта. Тем временем исследователи из медицинского кампуса Корнеллского университета (Weill Cornell Medicine) разработали похожий инструмент под названием Stork.
Однако многие эксперты считают, что важно заранее сообщать пациентам об ограничениях как собственно технологии ЭКО, так и применения ИИ-технологий в ЭКО. Репродуктивная медицина печально известна тем, что часто предлагает дополнительные услуги, якобы направленные на повышение шансов на успешную беременность, несмотря на слабую доказательную базу. Джойс Харпер (Joyce Harper), профессорка репродуктивной науки в Университетском колледже Лондона (University College London), опасается, что отбор эмбрионов на основе ИИ может стать ещё одной «опцией», которую клиники будут безосновательно предлагать женщинам, отчаянно пытающимся забеременеть. «Подобные технологии никоим образом не улучшают эмбрион. Они только определяют, какие эмбрионы имплантировать в первую очередь», — говорит Харпер.
Несмотря на рост интереса к отбору эмбрионов на основе ИИ, пока нет опубликованных данных о самом важном результате: приводят ли эти системы к большему количеству рождений. Чтобы определить, действительно ли технология приводит к более быстрому наступлению беременности и более высокой рождаемости, потребуются крупные клинические испытания, в которых пациентов будут распределять случайным образом между группами анализа эмбрионов традиционным способом или с помощью ИИ. В настоящее время в Австралии проходят подобные испытания инструмента Ivy от Harrison.ai.
«Программное обеспечение должно быть способно точно определять, какой эмбрион приведет к высокой вероятности наступления беременности, и со значительно большей скоростью, чем это делает опытный эмбриолог», — комментирует Элайза Кёрноу (Eliza Curnow), старшая научная сотрудница отделения эмбриологии Вашингтонского университета (University of Washington).
А пока будущим родителям стоит рассматривать ИИ не как панацею, а просто как ещё один инструмент, помогающий эмбриологам делать выбор.
