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Künstliche Intelligenz und künstliche Befruchtung

Künstliche Intelligenz und künstliche Befruchtung

Seit 1955 John McCarthy den Begriff Künstliche Intelligenz (KI) prägte und gleichzeitig leistungsfähige Computer mit großer Kapazität für die Analyse und Speicherung von Daten entwickelt wurden, sind in den letzten Jahren eine Vielzahl von Anwendungen und Informationen basierend auf KI entstanden.  Im Unterschied zur natürlichen Intelligenz von Menschen und Tieren sind es in diesem Fall die Computer, die lernfähig sind und Intelligenz zeigen.

Ohne Zweifel hat die Entwicklung der digitalen Technologie einen enormen Boom im medizinischen Bereich bewirkt. Mit der KI können dank der Verwendung von komplexen Algorithmen große Mengen biomedizinischer Daten in Beziehung gesetzt werden. Damit können die Genauigkeit von medizinischen Leitlinien verbessert, das Wissen in bestimmten Bereichen erweitert, Diagnosefehler verringert und Vorhersagen in Echtzeit getroffen werden.

Wie kann Künstliche Intelligenz bei der künstlichen Befruchtung helfen?

Die künstliche Befruchtung ist ein weiterer Bereich, in dem die KI in den letzten Jahren angewendet wird, um bei der Entscheidung über die am besten geeigneten Arbeitsprotokolle (z. B. im Zusammenhang mit der kontrollierten ovariellen Stimulation) zu helfen, um zuverlässigere Diagnosen auf der Grundlage der Analyse einer großen Datenmenge (Big Data) zu stellen oder um die Auswahlkriterien für Embryonen zu verbessern, um die Wahrscheinlichkeit einer Implantation und einer evolutionären Schwangerschaft zu erhöhen.

Kann die KI meine Behandlung der In-vitro-Fertilisation (IVF) verbessern?

Zusätzlich zu den im vorangegangenen Abschnitt erwähnten möglichen Vorteilen kann die KI Vorhersagemodelle erstellen, die auf den Merkmalen der Patienten und allen Informationen aus den zuvor durchgeführten Zyklen basieren. Ziel ist es, die Reproduktionsbehandlung zu individualisieren, um eine maximale Schwangerschaftsgarantie zu bieten. Trotzdem ist Vorsicht geboten und die KI muss über zuverlässige, kontrastierte und korrekt in die Systeme eingegebene Daten verfügen. Sonst könnte sie einen gegenteiligen Effekt haben und sich nachteilig auf die Patienten auswirken. Außerdem sind prospektive und reproduzierbare Studien erforderlich, um die im jeweiligen Fall verwendeten Algorithmen zu überprüfen.

Künstliche Intelligenz (KI) in den Labors des Instituto Bernabeu

Das Instituto Bernabeu entwickelt mehrere KI-Projekte, bei denen bestimmte Algorithmen auf der Grundlage von Informationen tausender Patienten und Embryonen getestet werden. Generell zielen diese Algorithmen darauf ab, dass die Patientinnen in möglichst kurzer Zeit ein gesundes Kind zur Welt bringen können.

Einer davon wurde als mündliche Mitteilung auf dem diesjährigen europäischen Kongress für Fruchtbarkeit (Europäische Gesellschaft für menschliche Reproduktion und Embryologie, kurz ESHRE) angenommen (https://www.institutobernabeu.com/es/actualidad/una-investigacion-del-instituto-bernabeu-aplica-la-inteligencia-artificial-para-predecir-el-mosaicismo-y-las-aneuploidias-en-el-embrion/). Ziel dieser Studie ist es, ein Vorhersagemodell zu entwickeln, mit dem die Wahrscheinlichkeit ermittelt werden kann, dass ein Embryo mit einer chromosomalen Veränderung (Aneuploidie) in einem In‑vitro‑Fertilisationszyklus (IVF) entsteht.  Es geht darum, Paare zu identifizieren, bei denen das Risiko besteht, einen Embryo mit Aneuploidie und/oder embryonalem Mosaizismus zu bekommen. Diese Paare könnten von der genetischen Präimplantationsdiagnostik für Aneuploidie (PGT-A) profitieren, die an der Blastozyste am fünften/sechsten Tag der Embryonalentwicklung durchgeführt wird. Dies würde die Zahl der sich entwickelnden Schwangerschaften erhöhen und zu einer gesunden Lebendgeburt führen.

In Anlehnung an das vorangegangene Projekt wird in diesen Tagen in Toledo im Rahmen des Kongresses des Spanischen Verbands für Studien der Reproduktionsbiologie (ASEBIR) eine weitere Studie durchgeführt, in der wir versuchen, durch KI die Faktoren zu identifizieren, die das Risiko einer biochemischen Fehlgeburt nach der Übertragung chromosomal normaler Embryonen (euploid) in PGT-A-Zyklen erhöhen.

Schließlich entwickeln wir ein prospektives Forschungsprojekt auf der Grundlage von KI, bei dem wir versuchen, einen Algorithmus für die Embryonenselektion zu finden, der in der Lage ist vorherzusagen, welcher Embryo das größte Implantationspotenzial hat und diesen identifizieren kann. In diesem Fall stützt sich die Studie auf die Analyse neuer morphologischer und morphokinetischer Parameter des Embryos, die im Time-Lapse-Verfahren ausgewertet werden, sowie auf Parameter der Patienten selbst, die aus ihrer Krankengeschichte gewonnen werden.

Dr. Jorge Ten, Direktor der Embryologie-Abteilung des Instituto Bernabeu

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