香港大学の研究者は、人間の精子の受精の可能性を特定できる世界初の人工知能モデルを開発しました。
このテクノロジーは、速度と信頼性の手動精液分析の従来の方法よりも優れていると彼らは述べた。
大学の産科婦人科局のポスドク研究員であるエリカ・レオンは、このモデルは卵の外側のコートまたはゾナ・ペルシダと結合する能力に基づいて精子の形態を評価すると述べた。
「このモデルは予測パーセンテージを提供できます。この値は、各臨床サンプルの精子の数がZona Pellucidaに結合する能力または能力を表しています。 [in-vitro fertilisation] 治療」とレオンは言った。
このモデルの臨床検証精度は96パーセントであり、精子施肥の可能性を評価するためのより客観的な方法を提供すると研究者は述べた。
彼らは、精子サンプルに関するより包括的な情報を提供するために、従来の精液分析方法と並んで使用できるという技術を付け加えました。
その後、臨床医は、患者の生殖補助治療（ART）オプションに関する情報に基づいた決定を下し、受精の結果を改善し、妊娠の失敗に伴う経済的および感情的な負担を減らすことができます。
たとえば、卵に結合できない精子の患者は、代わりに細胞質内精子注射（ICSI）を考慮することができる、とLeung氏は述べた。
「通常の状況では、ほとんどの患者は、従来のIVF治療を主要な治療オプションとして受けています」と彼女は言いました。
「しかし、事前に欠陥のある能力でこの種の患者を実際に特定できるなら、私たちは提案することができます [they] ICSIである代替治療を受けます。
「本質的に、それはより侵襲的な手順ですが、ある意味では、最初のサイクル中に従来のIVF治療を使用して、彼らが受けなければならないアートサイクルの総数を減らすことができます。」
研究者は、今後数年間で3つの場所でモデルの大規模な臨床検証を実施します。
彼らはまた、精子施肥の可能性を同時に評価し、その後の臨床処置に直接使用する高品質の生きた精子を特定するために、より高度なモデルを開発することを望んでいると述べた。
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