Üreme tıbbında hızla ilerleyen yapay zekâ uygulamaları, kısırlık (infertilite) tedavisinde geleneksel yöntemlerle ulaşılamayan başarı oranlarının kapısını aralıyor. Sperm ve yumurta hücrelerinin mikroskobik düzeyde taranmasından en kaliteli embriyonun seçilmesine kadar pek çok aşamaya entegre edilen derin öğrenme modelleri, daha önce biyolojik çocuk sahibi olma şansı bulunmadığı belirtilen vakalarda dahi sonuç vermeye başladı. ABD'de kayıtlara geçen son klinik vaka, teknolojinin ulaştığı mikroskobik hassasiyeti ve klinik pratiğe yansıyan somut başarısını gözler önüne serdi.
Sperm bulunamayan hastada yapay zekâ sekiz canlı hücre tespit etti
New York Post'un aktardığı bilgilere göre, uzun süredir çocuk sahibi olmaya çalışan Samuel ve Penelope adlı çift, doğal yollarla gebelik oluşmaması üzerine kapsamlı klinik tetkiklerden geçti. İncelemeler sonucunda Samuel'e, erkeklerde fazladan bir X kromozomunun bulunmasıyla tanımlanan genetik bir durum olan "Klinefelter sendromu" teşhisi konuldu. Menide tespit edilebilir sperm hücresi bulunmaması (azospermi) tablosuna yol açan bu sendrom nedeniyle hekimler, cerrahi yöntemle (mikro-TESE) doku örneği alınsa dahi sperm hücresi bulma olasılığının yalnızca yüzde 25 civarında olduğunu bildirdi.
Çiftin süreci, Columbia Üniversitesi Doğurganlık Merkezi bünyesinde geliştirilen STAR (Sperm Tracking and Recovery - Sperm Takip ve Geri Kazanım) sistemiyle kökten değişti. Samuel'in verdiği meni örneği, yüksek büyütmeli mikroskop altında deneyimli embriyologlar tarafından yapılan standart manuel incelemede hiçbir sperm hücresi barındırmıyordu. Ancak aynı numune STAR sistemiyle tarandığında, mikro kanallardan geçen sıvı içerisinde sekiz sağlıklı sperm hücresi saptandı. Elde edilen hücrelerle döllenen embriyonun transferi başarıyla gerçekleştirildi ve çiftin temmuz ayında erkek bebek beklediği duyuruldu.
Saatte 1 milyondan fazla görüntüyü tarayan mikro akışkan teknoloji
STAR sisteminin temel başarısı, insan gözünün fizyolojik sınırlarını ve manuel laboratuvar süreçlerinin getirdiği zaman kısıtını ortadan kaldırmasında yatıyor. Sistem, meni numunesini mikro akışkan kanallardan geçirirken saniyede yaklaşık 300, saatte ise 1,1 milyondan fazla yüksek çözünürlüklü görüntü oluşturuyor. Eğitilmiş yapay zekâ algoritmaları, sıvı içerisindeki en küçük hareket ve morfolojik parametreleri anlık olarak analiz ederek potansiyel sperm hücrelerini ayırt ediyor. Doğrulanan hücreler, mikro akışkan mekanizmalar aracılığıyla hücresel bütünlüğü bozulmadan ayrıştırılarak embriyologların döllenme işleminde kullanabilmesi için toplanıyor.
Columbia Üniversitesi Doğurganlık Merkezi Direktörü Dr. Zev Williams, yürütülen işlemi "bir saat içinde bin samanlık arasında tek bir iğneyi bulmaya" benzetiyor. Dr. Williams, spermin sadece bulunmasının yeterli olmadığını, hücresel yapısının zarar görmeden ve döllenme kabiliyetini kaybetmeden izole edilmesinin hayati önem taşıdığına dikkat çekiyor. Merkez verilerine göre, geçmişte azospermi tanısı konmuş hastaların yaklaşık yüzde 28'inde STAR ile sperm bulunabiliyor. Ayrıca cerrahi doku örneklerinin yeniden değerlendirilmesinde de ilk incelemede gözden kaçan spermlerin yaklaşık yüzde 30'u yapay zekâ ile kurtarılıyor.
Yapay zekâ yalnızca spermi değil gözden kaçan yumurtaları da yakalıyor
Yapay zekânın tüp bebek (IVF) alanındaki rolü yalnızca erkek infertilitesi ile sınırlı kalmıyor. Biyoteknoloji şirketi AutoIVF tarafından geliştirilen OvaReady sistemi, yumurta toplama (OPU) işlemi sırasında alınan folikül sıvısını otomatik biçimde tarayarak standart manuel incelemelerde gözden kaçabilecek yumurta hücrelerini tespit ediyor. Dört farklı merkezden 582 hastanın verileriyle gerçekleştirilen klinik araştırmada, sistemin manuel inceleme sonrası atılacak sıvılarda ek yumurtalar bulduğu ve vakaların yüzde 50'sinden fazlasında işlevsel hücrelerin gözden kaçabildiği saptandı. Söz konusu teknolojiyle kurtarılan yumurtalardan biriyle sağlıklı canlı doğum da kaydedildi.
Embriyo seçiminden döllenmeye insan müdahalesi azalıyor
Yapay zekâ algoritmaları, laboratuvardaki en kritik basamaklardan biri olan embriyo seçiminde de aktif olarak değerlendiriliyor. Zaman atlamalı görüntüleme (time-lapse) inkübatörleri sayesinde embriyoların bölünme hızları ve hücresel simetrileri 24 saat kesintisiz izlenerek yapay zekâ modelleriyle puanlanıyor. Amerikan Üreme Tıbbı Derneği (ASRM), canlı doğum oranlarına net katkısına dair geniş ölçekli randomize klinik verilerin beklenmesi gerektiğine işaret etse de sistemin embriyolog kararlarındaki subjektifliği en aza indirdiği kabul ediliyor.
Konuya ilişkin değerlendirmede bulunan üreme endokrinolojisi uzmanı Dr. Aimee Eyvazzadeh, beş yıl veya daha kısa bir süre içinde hangi yumurtanın hangi spermle birleştirileceğine ve hangi embriyonun transfer edileceğine karar verme sürecinde yapay zekânın çok daha baskın bir rol üstleneceğini, insan müdahalesinin ise asgari seviyeye ineceğini öngörüyor. Uzmanlar, kamuoyundaki "yapay zekâ bebek" algısının genetik modifikasyon anlamına gelmediğini, sürecin tamamen hücresel tespit ve optimizasyon desteğinden ibaret olduğunu vurguluyor.
