Yapay zekâ, son yıllarda tıbbın birçok alanında olduğu gibi, yardımcı üreme teknolojilerinde (ART) de önemli bir dönüşüm sağlamaktadır. IVF (in vitro fertilizasyon) sürecinin çeşitli aşamalarında yapay zekâ tabanlı algoritmalar hem karar destek aracı olarak hem de otomasyon süreçlerinin bir parçası olarak kullanılmaya başlanmıştır.
Geleneksel embriyo değerlendirme yöntemleri, embriyologların embriyo morfolojisine (şekilsel değerlendirme) dayalı subjektif gözlemlerine dayanır. Yapay zekâ destekli sistemler, embriyoların bölünme patternlerini ve sürelerini time lapse imaging sistemleri ile analiz ederek tutunma potansiyeli en yüksek embriyoları tanımlayabilmektedir. Bu sistemler, insan gözünün algılayamayacağı ince detayları değerlendirerek daha yüksek doğrulukta seçim yapma potansiyeli sunmaktadır.
Günümüzde geliştirilen yapay zekâ destekli görüntü analiz sistemleri (time lapse inkübatörler), oosit yapısını değerlendirerek en başarılı embriyo gelişim yeteneği hakkında bilgi verebilmektedir. Bu sistemler canlı doğuma ulaşabilmek için gerekli olası oosit sayısını tahmin ederek, özellikle oosit dondurma planlaması yapan kadınlara ileriye dönük kaç kez yumurta dondurma işlemi yaptırmaları hakkında bilgi vermektedir.
Yapay zekâ algoritmaları, mikroskop görüntüleri üzerinden en uygun sperm hücrelerini seçmek üzere geliştirilmiştir. Bazı sistemler, DNA fragmantasyonu düşük, yüksek hareketliliğe sahip ve şekilsel olarak normal spermleri tanımlayarak mikroenjeksiyon (ICSI) işlemi için güvenilir sperm seçim imkânı sunmaktadır. Seçilen iyi spermler tedavinin başarı şansını arttırmak için son derece önemlidir.
Hastaların yaşı, Anti Müllerian Hormon düzeyi, mevcut folikül sayısı, hormonal özellikleri ve önceki tedavi yanıtları gibi parametreleri analiz eden makine öğrenimi (machine learning) algoritmaları, kişiselleştirilmiş tedavilerin oluşturulmasında kullanılmaktadır. Bu yapay zeka temelli yaklaşımlar, başlanacak hormon dozunu belirlemenin yanı sıra, olgun ve kullanılabilir oosit elde etme şansını en üst düzeye çıkaracak ideal yumurta tetikleme zamanını da belirleyebilmekte ve böylece klinik başarı oranı artırılabilmektedir.
Dondurulmuş embriyoların saklanmasında kullanılan tanklar artık robotik sistemler ve sensör tabanlı izleme teknolojileriyle entegre edilmiş şekilde çalışmaktadır. Sıcaklık, sıvı veya buhar azot seviyesi ve embriyoların tanktaki yerleri yapay zekâ destekli sistemler aracılığıyla sürekli olarak takip edilmekte böylece olası risklere karşı alarm sistemlerinin devreye girmesi sağlanmaktadır. Sistem, her embriyonun dijital konumunu kaydeder, robotik mekanizma ile embriyo veya dondurulmuş gamet hücrelerine güvenli biçimde erişim sağlar. Bu ileri düzey otomasyon sayesinde embriyo sperm veya oositlerin karışma veya zarar görme riski ortadan kalkmakta ve maksimum güvenlik ve izlenebilirlik sağlanmaktadır.
Günümüzde ICSI işlemleri deneyimli embriyologlar tarafından yapılmaktadır. Ancak son yıllarda geliştirilen robotik sistemler, mikroenjeksiyonun robotik kollar ve yapay zekâ kontrollü sistemler ile yapılmasını mümkün kılmıştır. Böylece yapan kişiye bağlı farklılıklar ortadan kaldırılmakta, işlemler standardize edilmekte ve ciddi bir zaman tasarrufu sağlanmaktadır.
Yapay zekâ, IVF laboratuvarlarında tanı ve tedavide karar verme, görüntü analizleri, veri yorumlama ve süreç yönetiminde devrim niteliğinde gelişmeler sağlamaktadır. Önümüzdeki yıllarda, IVF kliniği ve embriyoloji laboratuvarlarında daha yaygın biçimde kullanılacak entegre yapay zekâ–robotik sistemleri işlem doğruluğunu ve klinik başarıyı önemli ölçüde artırma potansiyeline sahiptir.
Op. Dr. Gönül Özer
https://utcd.org.tr/webinar/yapay-zeka-ivfte-neleri-degistiriyor/
