KI könnte den Erfolg einer IVF-Behandlung verbessern

Während der IVF-Behandlung verwenden Ärzte Ultraschalluntersuchungen, um die Größe der Follikel – kleine Säckchen in den Eierstöcken, die Eizellen enthalten – zu überwachen und zu entscheiden, wann eine Hormonspritze verabreicht werden muss, die als „Auslöser“ bekannt ist, um die Eizellen für die Entnahme vorzubereiten und sicherzustellen, dass sie für die Befruchtung mit Sperma zur Erzeugung von Embryonen bereit sind. Der Zeitpunkt des Auslösers ist eine wichtige Entscheidung, da er weniger effektiv ist, wenn die Follikel zum Zeitpunkt der Verabreichung zu klein oder zu groß sind. Nachdem die Eizellen entnommen und mit Sperma befruchtet wurden, wird ein Embryo ausgewählt und in die Gebärmutter implantiert, um hoffentlich eine Schwangerschaft herbeizuführen.

Follikelgröße und Fruchtbarkeitsbehandlung

Forscher verwendeten „Explainable AI“-Techniken – eine Art KI, die es Menschen ermöglicht, zu verstehen, wie sie funktioniert – um retrospektive Daten von mehr als 19.000 Patientinnen zu analysieren, die eine IVF-Behandlung abgeschlossen hatten. Sie untersuchten, welche Follikelgrößen mit verbesserten Raten bei der Entnahme reifer Eizellen verbunden waren, was zur Geburt von Babys führte. Sie stellten fest, dass die Verabreichung der Hormonspritze, wenn ein größerer Anteil der Follikel eine Größe zwischen 13 und 18 mm aufwies, mit einer höheren Rate an entnommenen reifen Eizellen und einer verbesserten Geburtenrate verbunden war.

Derzeit verwenden Ärzte Ultraschalluntersuchungen, um die Größe der (größten) Follikel zu messen, und geben die Auslöse-Injektion in der Regel, wenn ein Schwellenwert von zwei oder drei Follikeln größer als 17 oder 18 mm erreicht ist. Ihre Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine Maximierung des Anteils mittelgroßer Follikel die Anzahl der entnommenen reifen Eizellen optimieren und die Geburtenrate verbessern könnte.

Das Team ist der Ansicht, dass die Ergebnisse der Studie das Potenzial von KI zur Unterstützung der Personalisierung der IVF-Behandlung aufzeigen, um die klinischen Ergebnisse für Patientinnen zu verbessern und ihre Chancen zu maximieren, ein Baby mit nach Hause zu nehmen. Das Team plant die Entwicklung eines KI-Tools, das die Ergebnisse ihrer Forschung zur Personalisierung der IVF-Behandlung nutzen und die Entscheidungsfindung von Ärzten in jeder Phase des IVF-Prozesses unterstützen soll. Sie werden Fördermittel beantragen, um dieses Tool in klinischen Studien zu testen.

Dr. Ali Abbara, NIHR-Kliniker und Wissenschaftler am Imperial College London und Berater für Reproduktionsendokrinologie am Imperial College Healthcare NHS Trust sowie Co-Senior-Autor der Studie, sagte: „Die In-vitro-Fertilisation bietet vielen Patienten, die nicht schwanger werden können, Hilfe und Hoffnung, aber es handelt sich um eine invasive, teure und zeitaufwändige Behandlung. Wenn sie fehlschlägt, kann das sehr schmerzhaft sein. Deshalb ist es wichtig, sicherzustellen, dass diese Behandlung so effektiv wie möglich ist.„KI kann ein neues Paradigma für die Durchführung von IVF-Behandlungen bieten und zu besseren Ergebnissen für die Patienten führen.

Auslösende Injektion

Bei einer IVF-Behandlung fallen so viele umfangreiche Daten an, dass es für Ärzte schwierig sein kann, sie bei Behandlungsentscheidungen für ihre Patienten vollständig zu nutzen. Die Studie der Forscher hat gezeigt, dass KI-Methoden gut geeignet sind, um komplexe IVF-Daten zu analysieren. In Zukunft könnte KI eingesetzt werden, um genaue Empfehlungen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und zur Unterstützung der Personalisierung der Behandlung zu geben, sodass wir jedem Paar die bestmögliche Chance auf ein Baby geben können. Diese Studie ist die erste, die einen großen Datensatz analysiert, um zu zeigen, dass KI die spezifischen Follikelgrößen, die am ehesten reife Eizellen hervorbringen, genauer identifizieren kann als die derzeitigen Methoden.

Jedes sechste Paar ist von Unfruchtbarkeit betroffen, und die In-vitro-Fertilisation hat sich als wertvolle Maßnahme zur Unterstützung der Empfängnis bei Patienten erwiesen. Eine wichtige Entscheidung bei der IVF-Behandlung ist der Zeitpunkt der „auslösenden“ Injektion von Hormonen wie humanem Choriongonadotropin (hCG), um die Eizellen für die Entnahme reifen zu lassen. Der Zeitpunkt der auslösenden Injektion wirkt sich auf die Anzahl der entnommenen reifen Eizellen und den Erfolg der Behandlung aus. Ärzte verwenden Ultraschalluntersuchungen, um die Größe der (größten) Follikel zu messen. Sie geben in der Regel den Auslöseschuss ab, wenn ein Schwellenwert von zwei oder drei Follikeln mit einem Durchmesser von mehr als 17 oder 18 mm erreicht ist. Diese Methode ist jedoch nicht präzise genug und berücksichtigt nicht die Größe jedes einzelnen Follikels und die Wahrscheinlichkeit, dass jeder Follikel eine reife Eizelle hervorbringt.

Wie KI hilft, die Effizienz der IVF-Behandlung zu verbessern

In der retrospektiven Studie verwendete das Team KI-Techniken auf Daten von 19.082 Patientinnen im Alter zwischen 18 und 49 Jahren, die zwischen 2005 und 2023 in einer von elf Kliniken im Vereinigten Königreich – darunter IVF-Kliniken des Imperial College Healthcare NHS Trust – und zwei in Polen behandelt wurden. Sie untersuchten die Größe der einzelnen Follikel an den Tagen vor und am Tag der Verabreichung des Auslösers. Die Forscher stellten fest, dass Follikel mit einer Größe von 13 bis 18 mm mit einer höheren Wahrscheinlichkeit zur späteren Entnahme reiferer Eizellen führten. Die Daten deuteten darauf hin, dass eine größere Anzahl von Follikeln in diesem Bereich am Tag der Auslösung mit besseren klinischen Ergebnissen verbunden war.

Sie fanden auch heraus, dass eine zu lange Stimulation der Eierstöcke, bei der am Tag der Verabreichung des Auslösers eine größere Anzahl größerer Follikel (über 18 mm) vorhanden war, zu einem vorzeitigen Anstieg des Hormons Progesteron führen kann. Dies kann sich negativ auf die IVF-Ergebnisse auswirken, indem es die ordnungsgemäße Entwicklung des Endometriums beeinträchtigt – jenes Gewebes, das die Gebärmutter auskleidet und wichtig ist, damit eine Einnistung des Embryos zu einer Schwangerschaft führt. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit, dass sich ein Embryo einnistet und anschließend zu einer Lebendgeburt führt. Diese aus der KI gewonnenen Erkenntnisse könnten dem Team dabei helfen, evidenzbasierte IVF-Protokolle zu entwickeln, die sich an Daten orientieren und die Effizienz der Behandlung verbessern sollen.