李永刚

◎李永刚

目前，辅助生殖技术（ART）是不孕不育治疗的重要手段。ART的核心问题之一在于如何精准评估和筛选出具有较高发育潜能的优质胚胎。随着技术的发展，胚胎的评估从传统形态学评估向精细化和自动化发展。

形态学是胚胎评估的主要方法，包括传统形态学评估和延时成像技术（TLT）。有研究表明，TLT评估体系可提高临床妊娠率、着床率和总累计活产率，并提高优质囊胚的形成率和利用率。将形态学和动力学参数相结合，可以提高预测的准确性。

胚胎染色体异常是导致种植失败的重要原因，PGT可以筛选出遗传物质正常的胚胎。然而，由于其采用的活检技术具有一定的侵入性，可能会影响其后续发育潜能。无创胚胎植入前遗传学检测（ni-PGT）技术可以分析胚胎培养液中的游离DNA，评估胚胎遗传物质的状态。研究表明，ni-PGT与PGT在染色体异常检测方面具有较高一致性，并在一定程度上更全面反映胚胎整体染色体组成，在预测妊娠结局方面也展现出潜在价值。但其临床应用仍需更多研究进一步验证。

胚胎发育过程产生到培养液中的代谢产物、蛋白质等，也可以反映胚胎的生理状态和发育潜能。基于多组学的分析方法可以识别与胚胎质量、着床和免疫调节相关的生物标志物，建立预测模型，更精准地选择最具发育潜能的胚胎进行移植，改善临床结局。

随着AI技术的发展，胚胎评估也逐渐进入智能化和自动化的时代。利用AI结合TLT培养，诸如细胞质运动、囊胚胞质丝、囊胚碎片指数等新指标极大丰富了研究视角，通过整合形态学、动力学特征和临床数据，构建了更为客观、准确和高效的综合胚胎智能评估模型。多项研究表明，AI模型预测临床结局的准确率均高于形态学评估。此外，通过AI结合形态学，开发了Ploidy-AI、micro-MRS、Magenta 等模型，可以预测卵母细胞发育潜能、卵子代谢谱、囊胚形成潜能、囊胚整倍性等。通过AI与成像技术的结合开发的新的OWLO 3D无标记超快速成像技术，在胚胎结构的定量测量、细胞内含物与胚胎发育潜能相关性研究方面展现出巨大的潜能。

随着技术的不断进步，将AI与胚胎的形态学和动力学特征、多组学数据相结合，有助于深入理解胚胎发育与妊娠结局之间的关系，为个性化胚胎筛选和临床决策提供更精准的指导，从而进一步提高ART的成功率。

（作者单位：云南省第一人民医院生殖医学科）