AI分析精子受精能力 提升輔助生殖治療成功率
不孕不育症影響約六分一育齡夫妻，根據不同文獻，當中男性因素佔20%至70%。輔助生殖技術(ART)是幫助他們的最有效方法，港大醫學院研究團隊首創人工智能(AI)識別具受精能力精子技術，比傳統精液分析更準確可靠，有助提升輔助生殖治療成功率。
(左起)李幸奐、趙志昂、楊樹標、梁紫瑩。
港大醫學院臨床醫學學院婦產科學系臨床副教授李幸奐醫生表示，夫婦在有規律且無避孕措施的性生活一年以上未能成功懷孕，就屬不孕不育症，「世衛預計，不孕不育症在廿一世紀將成全球第三大常見疾病。」
ART成功率約三至五成
ART的療程中，妻子須先促排卵，到卵子成熟就會採集卵子，同時採集丈夫的精子。精液先會做檢測，完成後會進行體外受精(IVF)或單精子注射(ICSI)，若成功受精，就培養至胚胎階段再移植到母體中。李幸奐指，「一次ART周期的懷孕成功率約三至五成，多數夫妻都需要嘗試多個ART周期。除了費用昂貴之外，過程也飽受壓力。」
ICSI直接將精子注射入卵子之中，過程入侵性較高。
傳統分析難評估受精能力
港大醫學院臨床醫學學院婦產科學系楊樹標教授指出，傳統精液分析會檢測其分量、濃度、精子總數、活動力、形態等，「每次正常射精約有1至2億個活動精子，當中只有約7%具受精能力，而且不同男士不同時間的精子數量和活力有很大差異。」另一方面，精液參數與受精過程也沒有直接關係。「因為成功受精只需要一條正常精子便可。而精子形態的評估亦受檢測人員主觀影響，無法標準化，也未能偵測微小的異常。」基於以上種種原因，即使精液分析結果正常，仍有5%至25%出現受精率低或完全受精失敗，故需要一個評估精子受精能力的客觀方法。
利用天然機制建構AI模型
卵子透明帶(ZP)是一個自然的篩選機制，會揀選形態好、正常染色體結構和優良受精能力的精子結合，只有高質素精子才能成功過關。港大醫學院研究團隊就利用此機制，將過往常規精液參數正常而結合成功及結合失敗的1,083張精子圖片，建立了自動化AI模型，能夠分析精子形態特徵，識別出具備與ZP結合能力的精子百分比，以評估男士生育能力。港大醫學院臨床醫學學院婦產科學系博士後研究員梁紫瑩博士指，「系統無論靈敏度、特異性及準確度都超過96%，相當精準；而精液樣本中具ZP結合能力精子百分比與其受精率亦有密切相關性，臨界值約4.9%，百分比小於此數值的話，IVF的效果或未如理想。」
預計一兩年後臨床應用
港大醫學院臨床醫學學院婦產科學系副教授趙志昂教授認為，這AI模型有效識別具有受精困難的男患者，可因應情況選擇其他ART方案如ICSI等，有助減少受精失敗風險，減少ART周期以及避免因ART失敗帶來的沮喪和壓力。「未來會在瑪麗醫院、廣華醫院及香港大學深圳醫院作大型樣本臨床試驗，以確定實用性及準確度，如結果理想，有望於一至兩年後臨床應用。」團隊下一步會研究精子篩選系統用於ICSI，希望可提高胚胎質素、植入率和懷孕率。