Embryo aneuploidy is a leading cause of implantation failure and miscarriage during early pregnancy. Preimplantation genetic testing for aneuploidies (PGT-A) enables the assessment of embryo ploidy before transfer; however, it has several limitations. The integration of automated analysis algorithms into embryologists' workflows can significantly enhance embryo selection and mitigate human errors.
Objective: To evaluate the effectiveness of automated analysis algorithms in determining embryo ploidy across different age groups.
Materials and methods: This retrospective study was conducted from January to May 2022 at the Family Medical Center and included embryos from 51 patients who underwent in vitro fertilization (IVF) with PGT-A. The effectiveness of determining euploidy based on blastocyst images was compared with the results obtained through PGT-A. The study utilized the Embryo Ranking Intelligent Classification Algorithm (ERICA 1.0) software.
Results: A total of 117 blastocysts were obtained, of which 101 were subjected to PGT-A and automated analysis: 31 blastocysts from women under 35 years of age (mean age 30.7 years), 39 blastocysts from women aged 35–39 years (mean age 37.4 years), and 31 blastocysts from women over 40 years of age (mean age 42 years). According to the PGT-A results for 101 embryos, the euploidy rate was 51.5%. The accuracy, positive predictive value, negative predictive value, sensitivity, specificity, and area under the ROC curve were 0.74, 0.76, 0.73, 0.73, 0.76, and 0.78, respectively. The most significant results were observed in patients aged < 35 years.
Conclusion: Automated image analysis shows promise as an auxiliary tool for decision-making in embryo selection, particularly in patients over 35 years of age.
Анеуплоидия эмбрионов является одной из главных причин неудач имплантации и выкидыша на ранних сроках беременности. Преимплантационное генетическое тестирование на анеуплоидии (ПГТ-А) позволяет оценить плоидность эмбриона до проведения переноса, но связано с рядом ограничений. Введение алгоритмов автоматизированного анализа в работу эмбриологов может существенно улучшить отбор эмбрионов и уменьшить влияние человеческого фактора.
Цель: Оценить эффективность применения алгоритмов автоматизированного анализа для определения плоидности эмбрионов в различных возрастных группах.
Материалы и методы: Проведено ретроспективное исследование эмбрионов 51 пациентки, проходивших с января по май 2022 г. в медицинском центре «Семья» программу экстракорпорального оплодотворения (ЭКО) с ПГТ-А. Эффективность определения эуплоидии по изображению бластоцисты сравнивали с полученными результатами ПГТ-А. В работе использовали программу ERICA 1.0 (Embryo Ranking Intelligent Classification Algorithm).
Результаты: Было получено суммарно 117 бластоцист, 101 из которых подвергли ПГТ-А, а также автоматизированному анализу: 31 бластоциста от женщин до 35 лет, средний возраст 30,7 лет; от 35 до 39 лет, средний возраст 37,4 лет – 39 бластоцист и старше 40 лет, средний возраст 42 года – 31 бластоциста. По результатам ПГТ-А 101 эмбриона частота эуплоидии составила 51,5%. Точность, прогностическая ценность положительного, отрицательного результата, чувствительность, специфичность и площадь под кривой ROC составили 0,74, 0,76, 0,73, 0,73, 0,76 и 0,78 соответственно. Наиболее значимых результатов удалось добиться в когорте пациенток младше 35 лет.
Заключение: Автоматизированный анализ изображений демонстрирует перспективность в качестве вспомогательного инструмента принятия решений при выборе эмбрионов, в особенности, когда речь идет о пациентках старше 35 лет.