Расшифровка развития эмбриона: влияние клинических факторов на морфокинетику и оценку качества с помощью искусственного интеллекта

Вопрос исследования: Влияют ли морфокинетические события и параметры пациентки на итоговые баллы качества эмбриона, и как это связано с исходами беременности при оценке в инкубаторе с покадровой съёмкой с помощью инструмента поддержки эмбриолога на основе искусственного интеллекта?

Дизайн: Ретроспективное исследование с анализом данных 6024 эмбрионов, полученных в 1636 циклах. В набор данных вошли 3778 эмбрионов из донорских ооцитов и 2246 эмбрионов из собственных ооцитов. Кроме того, 3309 биопсированных эмбрионов были включены в анализ преимплантационного генетического тестирования на анеуплоидии. Данные об исходах были получены для 1355 перенесённых эмбрионов. Все эмбрионы оценивали с помощью системы на основе покадровой съёмки и искусственного интеллекта (CHLOE EQ™), которая присваивает эмбриону балл качества от 0 до 1 на основании установленных морфокинетических критериев. Балл качества эмбриона по ИИ присваивали на 5-е сутки развития. Анализировали возраст пациентки, использование свежих или замороженных ооцитов, а также собственных или донорских ооцитов. Оценивали 23 морфокинетических события. Также исследовали влияние морфокинетики на частоту эуплоидии.

Результаты: Клинические исходы зависят от качества эмбриона и морфокинетических событий, определяемых программой на основе ИИ. Время до стадии расширенной бластоцисты (tEB) оказалось морфокинетическим параметром с наибольшим коэффициентом корреляции с баллом качества эмбриона (-0,816). С увеличением возраста пациентки на 1 единицу балл качества эмбриона значимо снижался, а время достижения стадии расширенной бластоцисты увеличивалось на 0,47 ч. Аналогичная тенденция наблюдалась при использовании замороженных ооцитов: по сравнению со свежими ооцитами tEB увеличивалось на 2,1 ч. При использовании собственных ооцитов tEB было на 6,08 ч дольше, чем при использовании донорских ооцитов. Кроме того, эуплоидные эмбрионы достигали стадии расширенной бластоцисты на 4,72 ч раньше, чем анеуплоидные эмбрионы. При увеличении балла качества эмбриона на одну единицу шансы достижения клинической беременности возрастали на 21,7 %, а шансы наступления продолжающейся беременности или живорождения — на 18,5 %. Источник ооцитов влиял на частоту выкидыша: при использовании замороженных ооцитов она была выше, чем при использовании свежих ооцитов.

Выводы: ИИ позволяет успешно оценивать качество эмбрионов и может помогать эмбриологам в принятии решений. Кроме того, эта модель ИИ позволяет выявлять влияние различных клинических факторов на исходы.