Tüp bebek (IVF) tedavilerinde çoğul gebeliklerin yenidoğan ve annede oluşturabileceği klinik komplikasyonlardan kaçınmak ve gebeliğe ulaşma süresini kısaltmak için implantasyon (tutunma) potansiyeli en yüksek embriyoların erken dönemde seçilmesi gerekmektedir.
Eylül 2021
Günümüzde mevcut değerlendirme yöntemleri embriyonun şekline veya hızlandırılmış video görüntüleri kullanılarak morfoloji ( şekle) ve morfokinetik (gelişime) görüntülere dayalı parametrelerle yapılmaktadır. Ancak bu değerlendirmeler uygulayan kişilere göre farklılıklar gösterebileceğinden gözlemciler arası değişkenlik yanıltıcı sonuçlara yol açabilmektedir. Tam otomatik ve standartlaştırılmış Artificial Intelligence (AI) olarak bilinen yapay zeka yöntemi ise çok sayıda embriyonun sürekli takip (TLI) sistemindeki ham video görüntülerini kullanarak eş zamanlı değerlendirmeyi amaçlayan üreme tıbbı alanındaki en yeni teknolojilerden biridir.
1- Morfoloji ve Morfokinetik yöntemlerle (Time Lapse Imaging) embriyo seçimi;
Morfolojik Değerlendirme;
Merkezimizde implantasyon (tutunma) ve klinik gebeliğin birincil göstergesi olan blastokist kalitesi (5.gün embriyosu) morfolojik (şekilsel) olarak üç parametreyi içerisinde barındıran; Gardner ve arkadaşları tarafından oluşturan modifiye edilmiş sınıflama kullanılmaktadır. Bu sınıflamada embriyonun ekspansiyon (genişlik) oranı, ICM (iç hücre kitlesi) hücre sayısı ve yapısına göre kategorizasyonu, trofoektoderm (dış hücre kitlesi) hücre sayısı ve yapısına göre kategorizasyonu esasına dayanmaktadır.
A: Embriyonun İç Hücre Kitlesi (ICM)
B: Embriyonun Çapı (Genişliği)
C: Embriyonun Dış Hücre Kitlesi (TE)
Morfokinetik Değerlendirmede,
Gelişim parametreleri olarak öncelikle bölünme zamanlamaları, fragmantasyon oranlari, blastomer boyutlari, doğrudan bölünmenin (direk klivaj) ve ters bölünmenin (reverse klivaj) etkileri incelenir.
2- Kromozomlara göre (Embriyoda Genetik Tanı, PGT) embriyo seçimi;
Trofoektoderm biyopsi işlemi sırasında embriyonun
trofoektoderm hücrelerinden 5-10 adet hücre alınması.
PGT sonrası kromozomları normal bulunan embriyo
3- Artificial Intelligence (Yapay Zeka) ile embriyo seçimi
Son yıllarda medikal pek çok alanda kullanımı yayınlaşmaya başlayan AI yöntemi IVF alanında da kullanılmaya başlanmıştır. Bir embriyoloğun değerlendiremeyeceği kadar çok sayıda veri setini aynı anda değerlendirebilen yapay zeka yöntemi ile tutunma potansiyeli en yüksek olan embriyonun seçimi konusunda IVF uzmanlarına rehberlik edecektir. Bir Deep Learning Machine (derin öğrenme) sistemi olan AI, embriyo gelişiminin değerlendirilmesinde kişilere bağlı değerlendirme farklılıklarını ortadan kaldırarak, tutunma şansı en yüksek olan embriyonun objektif olarak seçimine olanak tanır.
Farklı AI sistemlerinin geliştirilmesi ve bu çok yeni teknolojinin IVF sonuçlarına nasıl yansıdığı ile ilgili pek çok bilimsel yayın yapılmaktadır. Elde edilen sonuçlar bu teknolojinin embriyoları çok kısa sürede değerlendirerek tutunma potansiyeli en yüksek embriyonun seçiminde daha yüksek başarı sağladığını (Kan-Tor ve ark. 2020), gebelik, implantasyon ve canlı doğum oranlarını artırdığını (Tran ve ark. 2018; Friedenthal ve ark. 2021), genetik olarak normal (euploid) embriyonun PGT işlemine gerek kalmaksızın seçimine olanak sağlayabileceğini (Chavez-Badiola ve ark. 2020; Lee ve ark. 2021) göstermekte ve AI teknolojisinin, IVF alanında potansiyel olarak başarı ile kullanılabileceğini ifade etmektedir.
Tek embriyo transferi ile canlı doğum oranlarını arttırmayı hedefleyen merkezimizde çok yakın bir zamanda kullanılmaya başlanan AI teknolojisi ve embriyoda genetik tanı yöntemleri ile birlikte kullanılmasının tek embriyo transferinde en yüksek oranda gebeliklerin elde edilmesi hedeflenmektedir.
