Сравнение эффективности модели морфокинетического и морфологического прогнозирования отбора бластоцист человека с использованием технологии искусственного интеллекта и преимплантационного генетического тестирования

Хромосомная патология эмбрионов имеет большое значение для специалистов в области вспомогательных репродуктивных технологий (ВРТ). Методы оценки эмбрионов, такие как морфологическая оценка и анализ преимплантационного генетического тестирования на анеуплоидии (ПГТ-А) с помощью высокотехнологичного метода NGS, имеют ряд ограничений. Интеграция морфокинетического анализа с генетическими методами исследования может повысить эффективность ВРТ и снизить риск рождения детей с хромосомными аномалиями.

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

Изучить корреляции между результатами отбора эмбрионов на основе морфокинетической модели KIDScore с использованием искусственного интеллекта (ИИ), классической морфологической оценки бластоцист и уровнем анэуплоидии эмбрионов.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Проведен ретроспективный анализ результатов морфологической и морфокинетической оценки параметров развития, а также диагностика на ПГТ-А 258 эмбрионов 5—6-х суток развития, полученных от 107 пар пациентов, прошедших лечение бесплодия методами ВРТ.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Эуплоидными были 135 (52,3%) эмбрионов, а 123 (47,7%) эмбриона классифицированы как анеуплоидные. Вероятность выявления анеуплоидного эмбриона выше у женщин старшего репродуктивного возраста (p<0,01). Медиана оценки по KIDScore в группе эмбрионов с эуплоидией выше, чем в группе с анеуплоидией и составила 6,60 по сравнению с 5,90 (p<0,01). ROC-кривая, характеризующая зависимость вероятности результата ПГТ-А от KIDScore, показала, что данная модель может быть использована для прогнозирования вероятности эуплоидных эмбрионов (p<0,001). Выбор эмбриона со значением KIDScor ниже 7,1 для анализа на ПГТ-А с высокой вероятностью может предсказать его анеуплоидию. Логистическая 3D-модель показала, что возраст и оценка по KIDscore являются значимыми предикторами результата ПГТ-А. Анализ зависимости морфологической оценки бластоцист от результата ПГТ-А выявил, что шансы обнаружить бластоцисты хорошего качества (BB, AC, CA) в группе эмбрионов с эуплоидией были ниже в 1,99 раза (p<0,05). Отмечено, что 51,2% анеуплоидных эмбрионов имели низкую экспансию, равную 3, по сравнению с эуплоидными эмбрионами (34,1%). Эуплоидные эмбрионы чаще достигали степени экспансии 5 и 6, что составляло 17 и 14,1% по сравнению с анеуплоидными эмбрионами — 7,3 и 8,1% (p<0,05). Бластоцисты отличного качества (AA, AB, BA) имели более высокую оценку в баллах по KIDScore во всех возрастных группах по сравнению с бластоцистами хорошего качества (BB, AC, CA), в среднем 6,60 и 5,40 соответственно (p<0,001). Максимальное значение медианы оценки по KIDScore наблюдалось у эмбрионов со степенью экспансии 5 и составляло 8,0540 (p<0,001).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Комплексное использование морфологического, морфокинетического анализа — преимплантационного генетического тестирования на анеуплоидии с использованием технологии искусственного интеллекта сможет привести к увеличению успешных исходов беременности и рождению здоровых детей.