KTU mokslininkų komanda pirmieji Lietuvoje pradėjo taikyti dirbtinio intelekto metodus žmogiškųjų embrionų vystymosi inkubatoriuose duomenims vertinti. Įdiegtas algoritmas kas penkias minutes fotografuoja embrionus ir padeda nustatyti, kaip jie vystosi – tai leidžia padidinti tikimybę pasirinkti gyvybingiausią ir sveikiausią ankstyvos stadijos embrioną.
 KTU nuotr. |
|---|
KTU mokslininkų komanda pirmieji Lietuvoje pradėjo taikyti dirbtinio intelekto (DI) metodus žmogiškųjų embrionų vystymosi inkubatoriuose duomenims vertinti. Bendradarbiaujant su kompanija UAB „ESCO medical technologies“ įdiegtas DI algoritmas kas penkias minutes fotografuoja embrionus ir padeda nustatyti, kaip jie vystosi – tai leidžia padidinti tikimybę pasirinkti gyvybingiausią ir sveikiausią ankstyvos stadijos embrioną.
Nevaisingumas – visuomenės sveikatos problema. Nustatyta, kad pasaulyje apie 48,5 milijono porų susiduria su vaisingumo problemomis. Vienas iš mažiausių gimstamumo rodiklių yra Europoje – vidutiniškai vienai moteriai tenka tik 1,55 vaiko.
„Viskas prasideda nuo minties, kai pora nusprendžia susilaukti vaikų. Kai to nepavyksta padaryti natūraliu būdu, tenka naudotis pagalbinio apvaisinimo technologijomis. Viena iš tokių yra kūdikio pradėjimas mėgintuvėlyje, tiksliau – lėkštutėje“, – sako Vidas Raudonis, Kauno technologijos universiteto (KTU) profesorius, vienas iš išradimo autorių.
Peržiūrima daugiau nei 20 tūkst. nuotraukų
Zigota – tai po apvaisinimo susidaręs junginys, dar kitaip vadinamas ankstyvosios stadijos embrionu. Šis embrionas pradžioje būna sudarytas iš vienos ląstelės ir tik ketvirtą parą ląstelių skaičius išauga – daugiausiai iki aštuonių ląstelių. Tačiau iškart apvaisinta kiaušialąstė nėra grąžinama į pacientės gimdą – penktos paros pabaigoje embriologui reikia priimti sudėtingą sprendimą, kuris embrionas yra sveikiausias.
Procedūros metu kiekvienas embrionas yra fotografuojamas kas 5 minutes iš septynių skirtingų pusių. Embriologas vizualiai įvertina kiekvieno embriono nuotrauką ir stengiasi pastebėti jose vystymosi anomalijas – tiesioginis zigotos dalijimasis, grįžtamasis ląstelių susijungimas arba susiliejimas, didelė fragmentacija ir panašiai.
Sprendimui priimti specialistas turi peržvelgti iki 20 tūkstančių nuotraukų.
„Šiame etape embriologas gali pasikliauti KTU įdiegtu DI algoritmu, kuris automatiškai išanalizuos visas nuotraukas ir sužymės visus įvykius bei anomalijas turinčius įtakos sėkmingam tolimesniam embriono vystymuisi. Būtina pabrėžti, kad galutinį sprendimą priima embriologas, o DI algoritmas yra tik įrankis leidžiantis sprendimą objektyviai pagrįsti“, – sako KTU profesorius.
Profesorius pabrėžia, jog dėl embriono vystymosi greičio, atliekant rankinę duomenų analizę, pokyčių, kurie rodo vystymosi anomalijas, galima ir nepastebėti.
„DI metodai mašininio mokymo dėka yra apmokyti pastebėti visus esminius sveiko embriono požymius nuotraukų sekoje. DI metodai yra sukurti taip, kad replikuotų embriologo darbą, o tiksliau – vizualinę embrionų inspekciją“, – pasakoja jis.
Ištirta dešimtys tūkstančių embrionų
V.Raudonis universiteto pranešime spaudai pažymi, kad ankstyvos stadijos embrionas yra auginamas specialiuose inkubatoriuose, kuriuose yra užtikrinama pastovi 37 C temperatūra, maitinamos terpės pH ir pastovus O2/CO2 oro mišinys.
„Viskas būtų paprasčiau jei būtų tik vienas embrionas. Tačiau vieno dirbtinio apvaisinimo ciklo metu į lėkštutę gali sutilpti iki 14 vieno paciento embrionų. Vis dėlto dažniausiai nėra iš kur paimti tiek kiaušialąsčių. Vidutiniškai vienu metu apvaisina iki 4-5 – ir visos šios zigotos yra auginamos inkubatoriuje. Penkių parų bėgyje yra stebimas ankstyvos stadijos embrionų gyvybingumas“, – sako jis.
Ankstyvos stadijos embrionų sveikatos vertinimas nėra paprastas – daugelis embriologų šiuo metu vertina tam tikras embriono stadijų trukmes. KTU mokslininkams ištyrus dešimtis tūkstančių embrionų, buvo pastebėtas ryšys tarp vystymosi greičio ir embriono sveikatos.
„Jei embrionas vystosi per greitai arba per lėtai, tai signalizuoja apie genetinius sutrikimus, kurie pernelyg pagreitina arba sulėtina jo vystymąsi. Vystydamasis toliau, embrionas praeina keletą stadijų nuo zigotos iki blastocistos. Šios stadijos yra žymimos pagal tai, iš kiek ląstelių tuo metu embrionas yra sudarytas – iš vienos, dviejų, trijų, keturių ir daugiau ląstelių“, – sako mokslininkas.
Pasak profesoriaus, sveikas embrionas kiekvienoje stadijoje išbūna tam tikrą laiką – ne daugiau ir ne mažiau – ir vystosi nuosekliai pereidamas nuo vienos stadijos į kitą. Embrionas negali grįžti į ankstesnę stadiją ir jei dalindamasis netrupa kaip duona, reiškia, kad maistines medžiagas įsisavina.
Automatizuota sistema jau taikoma ir praktikoje
„Implantuotas embrionas gali neprigyti, nes iš pat pradžių jis turėjo labai mažai šansų išsivystyti. Kai implantuotas embrionas neprigyja, pacientė turi kartoti hormonų kursą ir kitas procedūras, kurios, žinoma, kainuoja nemažai lėšų ir sveikatos. Naudojant automatizuotą ankstyvos stadijos embriono vertinimą, tikimybė susilaukti sveiko kūdikio ženkliai išauga“, – sako V.Raudonis.
Automatizuotas vertinimas yra nauja sritis ne tik Lietuvoje, bet ir pasaulyje, aktyviai pradėta vystyti prieš šešerius metus, atsiradus techninėms galimybėms kurti sudėtingesnius DI metodus ir algoritmus. Pasaulyje šioje srityje veikia stiprios mokslininkų grupės iš Izraelio, Australijos, Danijos ir kitų šalių.
„Aš ir mano komanda tikriausiai, pirmieji pradėjome Lietuvoje taikyti DI metodus duomenims, kurie yra gaunami registruojant žmogiškųjų embrionų vystymąsi inkubatoriuose. Aišku pirmieji žingsniai bendradarbiavimo link buvo maži ir labai lėti, tačiau kryptingi. Dabar tas kryptingas darbas virsta ne tik moksline produkcija, bet ir realiai taikomais sprendimais“, – teigia KTU Elektros ir elektronikos fakulteto, Automatikos katedros profesorius.
Šiandieną privačios vaisingumo klinikos jau taiko šią technologiją kasdieninėje veikloje ir vis daugiau įmonių pasaulyje pradeda siūlyti įvairius DI grįstus sprendimus. UAB „ESCO medical technologies“ – progresyvi ir auganti įmonė nuolatos ieškanti naujų komandos narių. Ji aktyvai dirba su klientais edukuodami apie šios technologijos pridėtinę vertę.
