ERICA（胚胎分级智能分类助手）AI通过一次静态、无创的胚胎图像评估预测低分级胚胎的流产

ERICA（胚胎分级智能分类助手）AI通过一次静态、无创的胚胎图像评估预测低分级胚胎的流产（⬅点击左侧文字观看视频）

研究问题：ERICA基于倍性的预后排名是否能预测生化妊娠试验阳性后的早期流产？

简要回答：ERICA评分越低的胚胎，早期流产的可能性越高，与年龄组无关。

众所周知：绝大多数早期流产是由非整倍体引起的，但植入前非整倍体基因检测（PGTA）具有潜在的侵入性、昂贵、耗时，通常需要冷冻保存。目前基于形态学和形态动力学的胚胎选择方法与倍性相关性较差。ERICA是一种深入学习的非侵入性胚胎排序工具，经过培训可识别倍性，在评估着床潜力方面，先前已被证明与经验丰富的胚胎学家相似或更好。基于人工智能的胚胎分级和评估工具有助于节省实验室时间和成本，避免侵入性技术对胚胎造成的风险。

研究设计、大小、持续时间：回顾性分析了599个在12个月内移植的囊胚，其中ERICA在胚胎选择过程中被用于协助胚胎学家。ERICA基于倍性潜能的预后分为“最佳”、“良好”、“一般”或“较差”组。胚胎移植（ET）达到生化妊娠（β-hCG≥ 本研究考虑了20iu）。早期妊娠丢失（EPL）定义为生化妊娠不能形成妊娠囊和/或不能显示心跳（FHR）。

参与者/材料、设置、方法：在两个IVF诊所导致生化妊娠的ETs被随访至FHR，直至妊娠8周。根据妊娠囊的存在或不存在，EPL被分为两组。ERICA在胚胎选择过程中建议的预后与妊娠结局进行了对比测试。还根据年龄组对妊娠结局及其与ERICA标签的关系进行了进一步分析。两种比例的Z检验用于评估统计显著性。

主要结果和机会的作用：对599个胚胎（平均1.2个胚胎）进行了506次ETs，其中285次妊娠试验呈阳性（56.3%）。31例（10.9%）EPLs发生在妊娠囊（GS）发现之前。首次GS鉴定后有10例妊娠未发生FHR（3.9%），总体EPL为14.4%。该组的平均年龄为35.4岁。当使用ERICA的标签“最佳”、“良好”、“一般”和“差”进行评估时，GS前流产的几率为8.9%（8/89）；14.1% (11/78); 18.5% (5/27); 和18.7%（9/48），其中分母代表标签内的总数（即EPL/n）。当包括所有EPL时，根据相同标签流产的几率为11.2%；17.9%; 22.2%; 当将最佳标签与所有其他标签（Z-1.786，p<0.05）和不良预后标签（Z=-1.653，p<0.05）进行比较时，ERICA预测EPL风险的表现具有统计学意义。根据年龄组对数据集进行分层后，随着ERICA的胚胎预后恶化，流产率持续上升，而不管年龄组。最引人注目的表现是≤35岁年龄组的胚胎排在最佳水平，EPL率为14.3%，而排在最低水平的胚胎EPL率为33.3%。

局限性，谨慎理由：本研究的回顾性及其样本量可能会限制我们得出结论的范围，尤其是对老年患者。我们给出的结果仍需在更大的数据集上进行前瞻性确认。

这一发现的更广泛含义：大多数EPL归因于遗传因素，因此ERICA对胚胎排序的训练是基于倍性的。我们得出结论，ERICA的人工智能能够非侵入性地识别EPL风险较高的胚胎。流产产物的细胞遗传学研究将有助于证实这一假说。

试用注册号：不适用