Intelligenza artificiale nelle tecniche di riproduzione assistita per valutare la qualità degli ovociti e la ploidia degli embrioni (SMARTAI)
Scansione del fuso meiotico nelle tecniche di riproduzione assistita per valutare la qualità degli ovociti e la ploidia dell'embrione valutata dall'intelligenza artificiale (studio SMARTAI)
Panoramica dello studio
Stato
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Una delle principali strategie di trattamento dell’infertilità è la fecondazione in vitro (IVF). Il tasso di successo della fecondazione in vitro è influenzato da diversi fattori chiave tra cui l’età delle donne, la qualità degli ovociti e lo stato di maturazione, nonché la qualità dello sperma. È stato suggerito che la presenza, la posizione e il ritardo del fuso meiotico (MS) otticamente birifrangente siano correlati alla competenza di sviluppo dell'ovocita, influenzando la qualità della fecondazione e lo sviluppo dell'embrione. L'intelligenza artificiale (AI) sarà applicata per stabilire la qualità complessa dell'ovocita, la ploidia dell'embrione e la probabilità di successo della gravidanza dalla sequenza di dati, a partire dalla registrazione del fuso meiotico in luce polarizzata, attraverso fattori paterni fino alla registrazione time lapse dei primi sviluppo dell'embrione.
Verranno utilizzati approcci sinergici per aumentare la qualità degli embrioni destinati all'impianto: analisi delle immagini e tecniche di apprendimento automatico verranno applicate alle immagini microscopiche degli ovociti per eseguire l'analisi MS in modo completamente automatico e per determinare se alcuni altri aspetti dell'aspetto dell'ovocita potrebbero essere correlati con tempistica e fecondazione ottimali e successo della gravidanza o difetti genetici. Un metodo automatico di valutazione degli embrioni basato su video time-lapse dopo l'imaging ICSI e MS più altri parametri scalari (le caratteristiche estratte possono essere utilizzate come input per le attività a valle, ad es. verranno utilizzate le caratteristiche estratte dagli ovociti e dagli spermatozoi che possono servire come input aggiuntivi per il classificatore degli embrioni. Questa strategia dovrebbe ridurre il costo del trattamento della fertilità grazie ad una maggiore efficienza nella scelta dei candidati più promettenti e alla riduzione della necessità di costose analisi di laboratorio.
L'analisi sarà eseguita in collaborazione con l'Università Tecnica Ceca e l'Istituto di Fisica dell'Accademia delle Scienze della Repubblica Ceca che creeranno uno strumento software in grado di prevedere la probabilità di gravidanza e lo stato di ploidia embrionale dalle immagini degli ovociti e dal video time-lapse di un feto in via di sviluppo. embrione dopo ICSI. Verrà determinato se alcuni altri aspetti dell'aspetto dell'ovocita sono correlati alla fecondazione e al successo della gravidanza o ai difetti genetici.
Le sequenze time lapse dello sviluppo embrionale e le immagini degli ovociti saranno acquisite dalla VFN e dai centri IVF cooperanti (Gynem, s.r.o., Repromeda, s.r.o.). Le sequenze verranno archiviate e accoppiate con l'esito (stato della ploidia, gravidanza) e anche con immagini di ovociti precedentemente acquisite. BIOCEV (Accademia delle Scienze della Repubblica Ceca) valuterà i parametri dello sperma rispetto al tasso di fecondazione degli ovociti e allo sviluppo embrionale iniziale.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Jaromir Masata, MD
- Numero di telefono: +420603444662
- Email: masata@volny.cz
Luoghi di studio
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Prague, Cechia, 128 08
- Reclutamento
- General University Hospital in Prague
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Contatto:
- Jaromir Masata, MD
- Numero di telefono: +420603444662
- Email: masata@volny.cz
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Prague, Cechia
- Reclutamento
- Czech Technical University in Prague
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Contatto:
- Jan Kybic, Prof
- Numero di telefono: +420 2 2435 5721
- Email: kybic@fel.cvut.cz
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Prague, Cechia
- Reclutamento
- Institute of Physics AS CR
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Contatto:
- Irena Kratochvilova, Prof.
- Numero di telefono: +420266052524
- Email: krat@fzu.cz
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Vestec, Cechia
- Reclutamento
- Biocev As Cr
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Contatto:
- Katerina Komrskova, As.prof.
- Numero di telefono: +420325873799
- Email: katerina.komrskova@ibt.cas.cz
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Iniezione intracitoplasmatica di sperma
- Test genetici preimpianto
- Registrazione degli embrioni in time lapse
- Consenso informato firmato
Criteri di esclusione:
- Malattie ginecologiche
- Malattie genetiche dei genitori
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Il numero relativo di embrioni la cui ploidia è stata correttamente prevista dall'IA
Lasso di tempo: 1 ora
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L’utilizzo di un metodo non invasivo basato sull’intelligenza artificiale per selezionare embrioni di alta qualità e geneticamente sani migliorerà senza dubbio la pratica clinica e diagnostica e ridurrà i costi nel campo del trattamento dell’infertilità.
Sia la formazione sulla segmentazione che sulla classificazione si baseranno su annotazioni di esperti.
L'approccio dovrebbe portare ad un'accuratezza della classificazione pari ad almeno il 70%.
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1 ora
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Collaboratori e investigatori
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- van Loendersloot LL, van Wely M, Limpens J, Bossuyt PM, Repping S, van der Veen F. Predictive factors in in vitro fertilization (IVF): a systematic review and meta-analysis. Hum Reprod Update. 2010 Nov-Dec;16(6):577-89. doi: 10.1093/humupd/dmq015. Epub 2010 Jun 25.
- Wu B, Shi J, Zhao W, Lu S, Silva M, Gelety TJ. Understanding reproducibility of human IVF traits to predict next IVF cycle outcome. J Assist Reprod Genet. 2014 Oct;31(10):1323-30. doi: 10.1007/s10815-014-0288-y. Epub 2014 Aug 15.
- Hanevik HI, Hessen DO. IVF and human evolution. Hum Reprod Update. 2022 Jun 30;28(4):457-479. doi: 10.1093/humupd/dmac014.
- Rienzi L, Ubaldi F, Martinez F, Iacobelli M, Minasi MG, Ferrero S, Tesarik J, Greco E. Relationship between meiotic spindle location with regard to the polar body position and oocyte developmental potential after ICSI. Hum Reprod. 2003 Jun;18(6):1289-93. doi: 10.1093/humrep/deg274.
- Innocenti F, Fiorentino G, Cimadomo D, Soscia D, Garagna S, Rienzi L, Ubaldi FM, Zuccotti M; SIERR. Maternal effect factors that contribute to oocytes developmental competence: an update. J Assist Reprod Genet. 2022 Apr;39(4):861-871. doi: 10.1007/s10815-022-02434-y. Epub 2022 Feb 15.
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- NW24-08-00048
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