In-vitro-Fertilisation hat eine geringe Erfolgschance. Ein Start-up möchte sie mit Künstlicher Intelligenz verbessern.
1978 wurde das erste Baby der Welt durch In-vitro-Fertilisation (IVF) gezeugt und geboren. 40 Jahre später ist die Technik ausgereifter, doch die Erfolgsrate ist mit 20 bis 40 Prozent noch immer gering.
Ein entscheidender Faktor für den Erfolg der IVF ist die Qualität der Embryonen, die in den Uterus transferiert werden. Ärzte untersuchen die Embryonen, um etwa Zahl der Zellen zu messen und einzuschätzen, wie gesund ein Embryo ist. Diese Qualitätskontrolle soll sicherstellen, dass nur vielversprechende Embryonen verpflanzt werden.
In einigen Ländern ist dieses Vorgehen jedoch problematisch. In Deutschland ist etwa die Abtötung von verbliebenen Embryonen durch das Embryonenschutzgesetz verboten. Hier wird die Eizelle im Vorkernstadium untersucht und beurteilt.
In Ländern, in denen die Embryonenauswahl jedoch erlaubt ist, möchte das israelische Start-up Embryonics diesen Prozess mit Künstlicher Intelligenz verbessern und so die Chance auf eine Schwangerschaft erhöhen.
Embryonics trainiert mit Entwicklungs- und Patientendaten
Embryonics möchte Ärzte unterstützen, möglichst vielversprechende Embryonen auszuwählen. Oft werde die Entscheidung für einen bestimmten Embryo aus einem Bauchgefühl heraus oder aus persönlicher Erfahrung getroffen, sagt Gründerin und Geschäftsführerin Yael Gold-Zamir.
Immer wieder kämen zwei Experten selbst im gleichen IVF-Zentrum und zum gleichen Embryo zu unterschiedlichen Einschätzungen der Erfolgschancen.
Das Start-up hat zusammen mit Forschern aus Israel und der Ukraine daher den Algorithmus UBar trainiert, der die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Einnistung des Embryos vorhersagt.
Trainiert wurde UBar mit etwa 8.000 Zeitrafferaufnahmen einer Embryonenentwicklung vor dem Transfer. 4.000 dieser Videos erhielten eine Einschätzung einer Expertengruppe von Embryologen über den zu erwartenden Erfolg oder Misserfolg der Einnistung. Für 300 weitere Aufnahmen lagen tatsächliche Informationen über den Erfolg des Transfers vor.
KI trifft bereits jetzt bessere Vorhersagen als menschliche Experten
Mit diesen Videos lernte UBar während des KI-Trainings, Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen Embryonentransfers zu treffen. Laut Embryonics konnte die KI vielversprechende Embryos in zwölf Prozent der Fälle besser identifizieren als Ärzte. Embryonen, die nicht zu einer erfolgreichen Schwangerschaft führen, konnte UBar in 29 Prozent der Fälle besser erkennen.
Dieses Ergebnis zeige, dass die KI-Analyse funktioniere, so die beteiligten Forscher. Sie wollen UBar nun mit mehr und besseren Daten trainieren, darunter mehr Aufnahmen transferierter Embryonen und Patientendaten wie Alter und BMI, um die Ergebnisse zu verbessern.
Zukünftig soll UBar Informationen über die eigene Vorhersagegenauigkeit über einen potenziell erfolgreichen Embryonentransfer teilen und zusätzlich transparent machen, auf Basis welcher Bildelemente die Qualität eines Embryos bewertet wird. Dieser Selbsterklärungsmechanismus soll den klinischen Einsatz der Technologie ermöglichen.
Eine erste Testrunde läuft bereits: In einem Pilotprojekt mit elf Frauen, bei denen UBar bei der Embryonenauswahl half, sind sechs Frauen schwanger. Fünf weitere warten noch auf Ergebnisse, berichtet Techcrunch.
Via: Openreview
