פוריות האישה
מנהלי קהילה
מערכת חדשנית מסייעת לנבא את סיכויי ההצלחה בטיפולי שימור פוריות לנשים
חוקרים ישראלים מדווחים כי פיתחו מערכת מבוססת 'למידת מכונה' שמאפשרת לחזות את סיכויי ההצלחה בטיפולי הקפאת ביציות ועוברים לצורך שימור פוריות
בשנים האחרונות חלה התפתחות בטיפולי שימור פוריות לנשים מסיבות סוציאליות, טיפולים המאפשרים כיום לנשים שמעוניינות לשמר את יכולת הפוריות להקפיא ביציות ועוברים ולהשתמש בהם לצורך השגת היריון בגיל מבוגר יותר.
לפני כעשרים שנה פותחה שיטת הזיגוג להקפאת ביציות, המכונה בלעז 'ויטריפיקציה', במסגרתה מוקפאות הביציות במהירות באמצעות "מכת קור", ונשמרות בהמשך בחנקן נוזלי בטמפרטורה של מינוס 196 מעלות צלזיוס. שיטה זו חוללה מהפכה בתחום, כשהצליחה לשפר משמעותית את הסיכויים להיריון עתידי בקרב נשים שמבקשות לעבור טיפולי שימור פוריות. לצדה קיימת גם האפשרות להקפאת עוברים, דהיינו ביציות שהופרו בזרע.
נכון להיום, אחוזי ההצלחה בהשגת היריון לאחר הקפאת ביציות נחשבים לגבוהים יחסית. באחד המחקרים המוכרים בתחום מארה"ב, שפורסם בפברואר 2016 בכתב העת Fertility and Sterility, נמצא כי לנשים שמקפיאות ביציות לפני גיל 35, והצליחו לשאוב מהן מעל ל-20 ביציות – סיכויי ההצלחה המצטברת להשגת היריון ולידה עומדים על 85%, וככל שהקפאת הביציות נעשית בגיל מבוגר יותר, סיכויי ההצלחה להשגת הריון ולידה קטנים. גם שיעורי ההצלחה בהקפאת עוברים נחשבים כיום לגבוהים.
עתה מדווחים חוקרים ישראלים כי הצליחו לפתח מערכת מבוססת שיטות של 'למידת מכונה', אשר מאפשרת לנבא את סיכויי ההצלחה בטיפולי שימור פוריות בהתאם לנתונים שנאספים מכל מטופלת.
בדיקות דם ואולטרסאונד
החוקרים מהאגף לגינקולוגיה ומיילדות במרכז הרפואי מאיר בכפר סבא, אוניברסיטת תל אביב והמרכז הרפואי מעייני הישועה בבני ברק פיתחו כלי באמצעות שיטת 'למידת מכונה', בהתבסס על מחקר רטרוספקטיבי שאסף נתונים של 250 נשים שעברו טיפולים אלקטיביים לשימור פוריות ב'מאיר' בין השנים 2019 עד 2022. החוקרים בחנו כמה ביציות בשלות ניתן היה לשאוב מהנשים במהלך הטיפולים, בהתבסס על מחקר מספרד שפורסם בדצמבר 2015 בכתב העת Fertility and Sterility, אשר קבע כי שאיבת לפחות שמונה ביציות בשלות תורמת לרוב לרמת הצלחה שנחשבת לגבוהה של 40% בהשגת לידת חי בקרב נשים צעירות שעברו את השאיבה לפני גיל 35, ולשיעורי הצלחה של כ-20% בקרב נשים שעברו את שאיבת הביציות לאחר גיל 35. במחקר ספרדי זה כל תוספת של ביציות מעל ל-15 תורמת מעט עלייה בשיעורי ההצלחה בהשגת לידות חי, לאחר הפשרת הביציות או העוברים שהוקפאו.
בהתבסס על המחקר, הנשים בעבודה הנוכחית סווגו לשלוש קבוצות: 136 מטופלות שהצליחו להשיג במסגרת טיפולים הורמונאליים ושאיבת ביציות עד שמונה ביציות בלבד; 80 מטופלות נוספות שהשיגו בין 9 ל-15 ביציות; ו-34 מטופלות שהשיגו 16 ביציות ומעלה. כלל הנשים במדגם היו בגיל 35 בממוצע ועם מדד השמנה BMI של 23 יחידות, המעיד על משקל תקין.
הכלי המחשובי שפותח על ידי החוקרים ביקש לנבא את אחוזי ההצלחה לתוצאות הטיפולים, ונמצא כי הנתונים החשובים במיוחד לניבוי זה היו רמות ההורמונים FSH ו-LH, בהתבסס על בדיקות דם, וכן מדד AFC (קיצור של Antral Follicle Count) שמעריך את כמות ואיכות הזקיקים בשחלות בהתבסס על בדיקת אולטרסאונד לאיברי האגן ומערכת הרבייה ובדיקת דם לרמת ההורמון האסטרוגני אסטרדיול. בדיקות לרמת FSH ומדד AFC הן המשמשות כיום כדי לאבחן מצב רפואי הקרוי 'רזרבה שחלתית נמוכה', שמהווה את אחד המצבים המקובלים כדי להמליץ למטופלות על טיפולי שימור פוריות באמצעות הקפאת ביציות.
החוקרים בחנו מספר מודלים, ומציינים כי המודל המוצלח ביותר שזוהה (מודל המסומן באותיות RFC, קיצור של Random Forest Classifier) הצליח לחזות את תוצאות הטיפולים בשיעורי דיוק גבוהים יחסית של 77%.
במחקר השתתפו איתי בראודה, ד"ר עינת חייקין הרצברגר, מור סמו, קים סויפר, ניצן גורן גפשטיין, פרופ' אמיר ויזר וד"ר נתנאלה מילר, וממצאיו מדווחים בגיליון מאי 2024 של כתב העת Scientific Reports.
טיפולי פוריות בהתאמה אישית
ממצאי המחקר מתווספים לעבודות נוספות לאחרונה שעושות שימוש בכלים מבוססי 'למידת מכונה' (Machine Learning) – טכנולוגיה שמבוססת על מאגר נתונים במטרה לפתח אמצעי ניבוי ברפואה, וזאת כתת ענף במסגרת המחקרים על פיתוחי בינה מלאכותית ברפואה (AI), שמטרתם לסייע בתהליכי קבלת החלטות, פענוח בדיקות ואבחון מחלות, התאמה אישית של טיפולים רפואיים ואפילו פיתוח תרופות. באשר ללמידת מכונה, רק בחודשים האחרונים דווחו חוקרים אמריקאים כי השתמשו בשיטת 'למידת מכונה' לזיהוי 25 שילובים שונים של מזהמי אוויר שחשיפה אליהם קשורה לתסמיני אסתמה בילדות. בשנים האחרונות מדווח גם על פיתוחי 'למידת מכונה' להתאמה אישית של דיאטות.
בתחום הפוריות, במקביל למחקר הנוכחי, צוותים נוספים של חוקרים ומפתחי תוכנה בעולם ובישראל מדווחים בשנים האחרונות על פיתוח כלים בבינה מלאכותית לשיפור טיפולי שימור פוריות. מספר פיתוחים מבוססי בינה מלאכותית מספקים כיום אומדן לנשים בהתבסס על ממצאי בדיקות דם ואולטרסאונד על איכות הביציות, כדי לסייע להן לקבל החלטה לעבור טיפולי שימור פוריות, הכרוכים בהזרקת הורמונים ושאיבת ביציות בהרדמה מלאה, וכמה ביציות בשלות צפויות להתקבל בתהליך מסוג זה.
חוקרים מציינים לאחרונה במאמרים כי שילוב אמצעי בינה מלאכותית המבוססים על נתוני עתק (מאגרי 'ביג דטא') עשויים לשפר את תוצאותיהם של טיפולי פוריות מסוגים שונים, ובהם טיפולי הפריה חוץ גופית (IVF) וטיפולי שימור פוריות, למשל בבחירת המועד הטוב ביותר עבור כל אישה לביצוע שאיבת ביציות שתניב את שיעורי ההצלחה הגבוהים ביותר בהשגת ביציות בשלות. בישראל מפותחות מספר טכנולוגיות מבוססות בינה מלאכותית בשילוב עם יחידות הפריה חוץ גופית בבתי חולים מובילים ליישום מטרות אלה.
חוקרים מבריטניה מפרטים לאחרונה במאמר שפורסם במארס 2024 בכתב העת NPJ Digital Medicine כיצד שילוב בינה מלאכותית עשוי לקדם את תחום 'טיפולי הפוריות בהתאמה אישית', תוך התאמה לכל אישה של סוג הטיפול התרופתי ההורמונאלי והמינון הנדרש, אופן המעקב אחר המחזור החודשי וקביעת עיתוי שאיבת הביציות, במטרה לשפר את היעילות והבטיחות של טיפולים אלה.