Метод бесконтактной визуализации помогает предсказывать репродуктивные результаты

Исследователи из Института передовой науки и технологий Бекмана и Департамента зоотехнии разработали новый метод для определения фертильности образцов спермы. Технику планируют адаптировать для вспомогательных репродуктивных технологий у людей.

Исследование «Reproductive outcomes predicted by phase imaging with computational specificity of spermatozoon ultrastructure» опубликовано в Proceedings of the National Academy of Sciences.

Работа является частью пятилетнего проекта по выведению молочного скота, устойчивого к жаре и болезням в тропических регионах, для передачи в развивающиеся страны с целью увеличения производства продовольствия.

Для селекции этих признаков у крупного рогатого скота необходимо определять, какие образцы спермы лучше всего подходят для экстракорпорального оплодотворения (ЭКО). Даже при видимо нормальной сперме могут быть морфологические или ДНК-дефекты.

Традиционные методы визуализации спермы медленные, трудоемкие и используют токсичные красители. Чтобы решить эту проблему, команды применили методы бесконтактной визуализации, разработанные в Лаборатории количественной световой визуализации (Quantitative Light Imaging Laboratory, QLIL) Института Бекмана.

Используя данные экспериментов по оплодотворению, исследователи с помощью новой техники определили ключевые параметры успеха. Оказалось, что важным параметром фертильности является соотношение размеров головки и хвоста сперматозоида.

Скорость анализа повысили с помощью искусственного интеллекта для автоматизации процесса. В будущем метод планируют ускорить еще больше, чтобы успевать за высокой подвижностью сперматозоидов.

Новый метод — фазовая визуализация с вычислительной специфичностью (phase imaging with computational specificity) — с помощью ИИ возвращает молекулярную специфичность безвредным для живых клеток способом, что открывает широкие возможности для применения, особенно в области вспомогательной репродукции.