2024年5月，一项由河北生殖妇产医院院长蔡立义主导，生殖医学科团队联合亿康医学团队共同完成的NICS技术最新研究成果在Reproductive Biology and Endocrinology 期刊发表。题为”Clinical outcomes of single blastocyst transfer with machine learning guided noninvasive chromosome screening grading system in infertile patients”。

本研究首次利用基于人工智能评级模型NICS技术优选胚胎，指导临床胚胎移植顺序。结果显示基于人工智能评级模型的NICS优选之后移植A和B级胚胎可以显著提高患者移植临床妊娠率、持续妊娠率和活产率。

主要研究成果

1、NICS优选之后移植A和B级胚胎，可显著改善患者临床结局

NICS组的临床妊娠率(70.0% vs. 54.0%, p=0.013)、持续妊娠率(58.9% vs. 44.7%, p=0.031)和活产率(56.7% vs. 42.9%, p=0.036)均显著高于对照组。NICS组和对照组患者，在女方年龄、男方年龄、既往早期自然流产数、不孕原因、不孕类型、Gn总剂量、Gn天数上存在显著差异(p<0.05)，将这些有显著差异的变量作为自变量，纳入二元logistic回归分析。结果显示，NICS组的临床妊娠率、持续妊娠率和活产率与对照组仍存在显著差异(adjusted pvalue < 0.05) (具体见下图)。

2、 按照年龄分层分析，女方年龄≥35岁，NICS优选后可以显著改善患者临床结局。

当女方年龄≥35岁时，NICS组的生化妊娠率(82.3% vs 66.1%, p=0.044)、临床妊娠率(67.7% vs 32.1%, p<0.001)、持续妊娠率(56.5% vs 25.0%, p=0.001)和活产率(54.8% vs 25.0%, p=0.001)上均显著高于对照组（下图所示）。

研究设计

本研究纳入2018年10月-2021年12月期间至河北生殖妇产医院就诊的患者。纳入标准：女方年龄22-40岁，行ICSI受精，≥2个囊胚，同意进行全胚囊胚培养，且单囊胚移植。排除标准：有染色体异常、子宫畸形、子宫内膜厚度<7mm。NICS组和对照组以1：2的比例纳入患者。最初NICS组纳入了95例患者，对照组纳入了190例患者。在排除不符合要求的患者后，最终纳入分析的NICS组患者有90例，这些患者按照NICS人工智能评级优选胚胎移植。对照组161例，这些患者按照形态学评级优选胚胎移植。追踪这251例患者首次移植的临床结局。如下图所示。

其他研究成果

1、NICS组胚胎ABC三种评级比例分析

为了探究NICS组患者对胚胎的利用率，对NICS组90例患者的506个囊胚进行分析（如图所示）。结果显示，A+B评级的胚胎占总数的66.0%(334/506)。

2、患者基线结果分析

NICS组的女方年龄高于对照组(35.07±4.18 vs 32.50±4.88, p=0.041)，NICS组自然流产史的患者比例低于对照组(65.6% vs 80.7%, p=0.015)，NICS组和对照组在男方年龄、不孕类型和不孕原因也存在明显差异(p<0.05)，其余的基线特征，两组差异均没有统计学意义。

对于两组取卵周期中的数据，Gn总剂量、Gn天数、HCG-E2在试验组和对照组中存在明显差异(p<0.05)。试验组的D3优质胚胎数和可利用囊胚数，均明显高于对照组(p＜0.001, p<0.001)。其余数据在两组中均没有明显差异（具体结果见下表）。

本研究表明，基于人工智能的NICS评级模型能够提高患者的胚胎利用率，优先移植A级胚胎，其次是B级胚胎。同时，该评级模型也能够提高单囊胚移植患者的活产率，尤其是≥35岁的患者。该模型能够作为一种有效的胚胎优选工具，改善患者首次移植的临床结局，让需要接受辅助生殖患者最短时间实现生育愿望。

【本研究由河北省自然科学基金 (H2022106067)和河北省卫生健康委员会重点科技攻关项目 (20180994，20231708)资助】