एक एआई मॉडल अब आईवीएफ भ्रूण में क्रोमोजोम असामान्यताओं का पता लगा सकता है


Aneuploidy, या गुणसूत्रों की एक असामान्य संख्या होने, एक प्राथमिक कारण है कि इन विट्रो फर्टिलाइजेशन (IVF) से निर्मित भ्रूण एक स्वस्थ गर्भावस्था में आरोपण या परिणाम में विफल होते हैं। एयूप्लोइडी के निदान के लिए वर्तमान दृष्टिकोणों में से एक में भ्रूण से कोशिकाओं का बायोप्सी जैसा नमूनाकरण और आनुवंशिक परीक्षण शामिल है – एक विधि जो आईवीएफ के खर्च को बढ़ाती है और भ्रूण के लिए आक्रामक है। द लांसेट डिजिटल हेल्थ में 19 दिसंबर, 2022 को प्रकाशित एक पेपर में प्रस्तुत उपन्यास STORK-A एल्गोरिथ्म, बायोप्सी की कमियों के बिना ऐनुप्लोइडी का पता लगाने में मदद कर सकता है। यह भ्रूण की माइक्रोस्कोप छवियों का मूल्यांकन करके और मातृ आयु और आईवीएफ क्लिनिक की भ्रूण की उपस्थिति की ग्रेडिंग के बारे में जानकारी को एकीकृत करके संचालित होता है।

कम्प्यूटेशनल जीनोमिक्स और फिजियोलॉजी और बायोफिज़िक्स के एक सहयोगी प्रोफेसर, वरिष्ठ लेखक डॉ। इमान हजीरासौलिहा ने कहा, “हमें आशा है कि हम अंततः कृत्रिम बुद्धि और कंप्यूटर दृष्टि तकनीकों का उपयोग करके पूरी तरह से गैर-इनवेसिव तरीके से एन्यूप्लोइडी की भविष्यवाणी करने में सक्षम होंगे।” वेइल कॉर्नेल मेडिसिन और इंग्लैंडर इंस्टीट्यूट फॉर प्रिसिजन मेडिसिन के सदस्य हैं।

विज्ञापन


रोग नियंत्रण और रोकथाम केंद्रों के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका में 2020 में 300,000 से अधिक आईवीएफ चक्र किए जाएंगे, जिसके परिणामस्वरूप लगभग 80,000 जीवित जन्म होंगे। आईवीएफ विशेषज्ञ लगातार सफलता दर में सुधार करने और कम भ्रूण स्थानांतरण के साथ अधिक सफल गर्भधारण करने के तरीकों की तलाश कर रहे हैं – जो व्यवहार्य भ्रूणों की पहचान के लिए बेहतर भ्रूणों के उत्पादन की आवश्यकता है। माइक्रोस्कोपी का उपयोग वर्तमान में फर्टिलिटी क्लिनिक के कर्मचारियों द्वारा बड़े पैमाने पर दोषों के लिए भ्रूण की जांच करने के लिए किया जाता है जो खराब व्यवहार्यता के अनुरूप होते हैं। गुणसूत्रों के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए, क्लिनिक के कर्मचारी 37 वर्ष से अधिक उम्र की महिलाओं में एक बायोप्सी दृष्टिकोण का उपयोग कर सकते हैं, जिसे एन्यूप्लोइडी (पीजीटी-ए) के लिए प्रीइम्प्लांटेशन जेनेटिक टेस्टिंग कहा जाता है।

आईवीएफ भ्रूण चयन के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक का उपयोग

सेंटर फॉर रिप्रोडक्टिव मेडिसिन के जांचकर्ताओं ने इंग्लैंडर इंस्टीट्यूट के सहयोगियों के साथ मिलकर भ्रूण के मूल्यांकन के लिए एक कंप्यूटर-आधारित दृष्टिकोण तैयार किया, जो भ्रूणविज्ञान प्रयोगशाला के टाइम-लैप्स फोटोग्राफी के अग्रणी उपयोग पर आधारित है।

2019 के एक अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कार्यक्रम, STORK का निर्माण किया, जो भ्रूण की गुणवत्ता के साथ-साथ आईवीएफ क्लिनिक पेशेवरों का भी अनुमान लगा सकता है। नवीनतम अध्ययन के लिए, उन्होंने STORK-A को PGT-A के संभावित विकल्प के रूप में या यह तय करने के अधिक चयनात्मक साधन के रूप में विकसित किया कि किस भ्रूण में PGT-A परीक्षण होना चाहिए।

नया STORK-A एल्गोरिथम निषेचन के पांच दिनों के बाद लिए गए भ्रूणों की माइक्रोस्कोप छवियों का उपयोग करता है, भ्रूण की गुणवत्ता की क्लिनिक स्टाफ रेटिंग, मां की उम्र, और अन्य जानकारी आईवीएफ प्रक्रिया के दौरान नियमित रूप से एकत्र की जाती है। क्योंकि यह एआई का उपयोग करता है, सिस्टम स्वचालित रूप से डेटा के विशिष्ट पहलुओं को जोड़ने के लिए ‘सीखता’ है, जो अक्सर मानव आंखों के लिए बहुत सूक्ष्म होता है, जिसमें aeuploidy का जोखिम होता है। वैज्ञानिकों ने 10,378 ब्लास्टोसिस्ट के डेटासेट पर STORK-A को प्रशिक्षित किया, जिसकी प्लोइड स्थिति पहले से ही ज्ञात थी। उन्होंने इसके प्रदर्शन के आधार पर लगभग 70% (69.3%) पर aeuploid बनाम सामान्य-गुणसूत्र ‘यूप्लोइड’ भ्रूण की भविष्यवाणी करने में एल्गोरिथ्म की सटीकता का अनुमान लगाया। STORK-A एक से अधिक गुणसूत्रों (जटिल aeuploidy) बनाम euploidy से जुड़े aeuploidy की भविष्यवाणी करने में 77.6 प्रतिशत सटीक था।

कार्य वर्तमान में प्रायोगिक रणनीति के लिए अवधारणा के प्रमाण के रूप में कार्य करता है। क्लीनिकों में STORK-A के उपयोग को मानकीकृत करने के लिए नैदानिक ​​अनुसंधान की आवश्यकता होगी, इसकी तुलना PGT-A के साथ-साथ FDA अनुमोदन से की जाएगी – जिनमें से सभी में वर्षों लगेंगे। हालांकि, नई विधि आईवीएफ भ्रूण चयन को कम खतरनाक, व्यक्तिपरक, कम खर्चीला और अधिक सटीक बनाने में एक कदम आगे का प्रतिनिधित्व करती है।

सह-लेखक डॉ ने कहा, “यह एक और बढ़िया उदाहरण है कि एआई दवा को संभावित रूप से कैसे बदल सकता है। एल्गोरिदम हजारों भ्रूण छवियों को एआई मॉडल में बदल देता है जो अंततः आईवीएफ प्रभावकारिता में सुधार करने और लागत को कम करके पहुंच को और अधिक लोकतांत्रित करने में मदद के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।” ओलिवियर एलिमेंटो, इंग्लैंडर इंस्टीट्यूट फॉर प्रिसिजन मेडिसिन के निदेशक और वेइल कॉर्नेल मेडिसिन में कम्प्यूटेशनल बायोमेडिसिन में फिजियोलॉजी और बायोफिजिक्स और कम्प्यूटेशनल जीनोमिक्स के प्रोफेसर हैं।

“हम मानते हैं कि अंततः इस तकनीक का उपयोग करके हम बायोप्सी किए जाने वाले भ्रूणों की संख्या कम कर सकते हैं, लागत कम कर सकते हैं, और रोगी के साथ परामर्श के लिए एक बहुत अच्छा उपकरण प्रदान कर सकते हैं जब उन्हें यह तय करने की आवश्यकता होती है कि पीजीटी-ए करना है या नहीं।” डॉ. जैनिनोविक ने कहा।

टीम अब भ्रूण विकास के वीडियो पर प्रशिक्षित एल्गोरिदम के साथ इस सफलता को आगे बढ़ाने की योजना बना रही है। बार्न्स ने कहा, “वीडियो वर्गीकरण का उपयोग करके, हम भ्रूण के विकास के बारे में अस्थायी और स्थानिक जानकारी दोनों का लाभ उठा सकते हैं, और उम्मीद है कि विकास में प्रवृत्तियों का पता लगाने की अनुमति मिलेगी जो उच्च सटीकता के साथ व्यंजना से अलग करती है।”

“इस तकनीक को इस उम्मीद के साथ अनुकूलित किया जा रहा है कि किसी बिंदु पर इसकी सटीकता आनुवंशिक परीक्षण के करीब होगी, जो कि सोने का मानक है और 90 प्रतिशत से अधिक सटीक है,” सह-लेखक डॉ. ज़ेव रोसेनवाक्स, निदेशक और चिकित्सक ने कहा न्यूयॉर्क-प्रेस्बिटेरियन / वील कॉर्नेल मेडिकल सेंटर और वील कॉर्नेल मेडिसिन में रोनाल्ड ओ. पेरेलमैन और क्लाउडिया कोहेन सेंटर फॉर रिप्रोडक्टिव मेडिसिन के प्रमुख, और वेइल कॉर्नेल मेडिसिन में प्रसूति और स्त्री रोग में प्रजनन चिकित्सा के रेवलॉन प्रतिष्ठित प्रोफेसर। “लेकिन हम महसूस करते हैं कि यह लक्ष्य आकांक्षी है।”

सन्दर्भ :

  1. मानव ब्लास्टोसिस्ट प्लोइडी की भविष्यवाणी के लिए एक गैर-इनवेसिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दृष्टिकोण: एक पूर्वव्यापी मॉडल विकास और सत्यापन अध्ययन – (https:www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(22)00213-8/)

स्रोत: मेड़इंडिया



Source link

Leave a Comment