最先进的AI,正在解决最古老的不孕不育问题
创始人
2025-07-08 09:22:55

最先进的 AI 正以惊人的速度和力量解决着最古老的不孕不育问题。它如同一位神奇的医者,凭借着深度学习和大数据分析的能力,深入研究人类生殖系统的奥秘。通过对海量病例的梳理和精准算法的运行,AI 能够准确地诊断出导致不孕不育的各种因素,如卵巢功能异常、输卵管堵塞等。并为患者提供个性化的治疗方案,从生活方式调整到药物治疗,甚至辅助生殖技术的选择,都能给出科学合理的建议。AI 正在为无数渴望拥有孩子的家庭带来希望,让不孕不育不再是无法跨越的障碍。


一对人类夫妇的命运和人生,彻底被AI改写!


18年尝试怀孕未果,这对夫妇本以为此生都无望——直到AI帮他们实现了生育宝宝的愿望。


AI仅用1小时就拍摄了超过800万张图像,并从海量图像中精准锁定精子,助力体外受精成功。


这对夫妇的宝宝预计在今年12月出生。



这对匿名夫妇因男方患有罕见的“无精子症”(azoospermia),一直无法让妻子受孕,通过传统显微镜寻找精子往往一无所获。


典型的精液样本包含数亿个精子,而患有无精子症的男性精子数量极低,即便在显微镜下进行数小时细致查找,也找不到任何精子细胞。


就在刚刚,哥伦比亚大学生育中心官宣:全球首例由AI系统STAR“找出隐藏精子”并实现成功怀孕的案例诞生!


真的太神奇了,AI已经开始在真实物理世界影响人类个体的命运了!


我花了两天时间才相信自己真的怀孕了。我早上醒来时仍然不敢相信这是真的。直到看到扫描结果,我才确信自己真的怀孕了。

——匿名夫妇中的妻子


哥伦比亚大学生育中心主任Dr. Zev Williams官宣了这项使用STAR系统找出精子并实现成功怀孕的案例!


STAR系统,全称Sperm Tracking and Recovery(精子追踪与回收),该系统由Dr. Zev Williams医生及其同事耗时5年开发完成。



我们对这项系统感到震惊。

——Dr. Zev Williams


Dr. Zev Williams和生育中心的研究人员利用STAR系统分析这对匿名夫妇中丈夫的精液样本,发现了其中的三个隐藏的精子,将其提取出来并通过体外受精(IVF)使妻子的卵子受精。


她由此成为首个通过STAR方法实现成功怀孕的案例。


STAR系统:火眼金睛


通常一份精液样本中会有约2亿到3亿颗精子,而“无精子症”患者可能只有两到三颗。


注意!不是两百万或三百万颗,而是真的只有两到三颗。 但凭借STAR系统的精准度以及我们胚胎学家的专业技术,即便只有这么几颗精子,也能成功使卵子受精。 

——Dr. Zev Williams


传统的思路是,患者提供样本,技术高超的技师要花费多天时间在该样本中努力寻找精子,但结果往往是没有找到任何精子。


但在AI的加入下,这一切都被改写。


哥伦比亚大学Sperm Tracking and Recovery项目


Dr. Zev Williams说在早期测试中,将精液交给基于AI的STAR系统后,该系统仅用一小时就找到了44个精子。


就在那时,Dr. Zev Williams意识到:


哇,这确实是一个改变游戏规则的技术。它将为患者带来巨大的改变。


当一份精液样本被放置在显微镜下的特制芯片上时,STAR系统通过高速摄像机和高功率成像技术连接到显微镜,扫描该样本,并在不到一小时内拍摄超过800万张图像寻找精子。



如果找到精子,系统会立即将那个精子隔离到一滴微小的培养液中,使胚胎学家能够回收那些仅凭肉眼可能永远无法找到或识别的细胞。


这就像在成千上万个干草堆中寻找一根针,却能在不到一小时内完成。并且操作如此温和,没有任何有害的激光或染色剂,精子仍可用于使卵子受精。

——Dr. Zev Williams


借助AI的力量彻底颠覆传统


据估计,在美国,男性因素约占所有不孕症病例的40%,而多达10%的不孕男性患有无精子症。


大多数患有无精子症的男性都感觉自己完全健康且正常。


他们的性功能没有任何障碍,精液外观也正常。不同之处在于,在显微镜下观察时,看不到数以亿计游动的精子,而只能看到细胞碎片和残骸,却没有精子。


治疗无精子症的传统方法通常包括通过手术直接从患者睾丸中提取精子,这种手术会带来不适。


一部分睾丸组织被移除并切成小块,然后你试图在其中找到精子。这种做法具有侵入性。在可能对睾丸造成永久性疤痕和损伤之前,你只能尝试几次,而且这个过程很痛苦。(想想就……)


其他治疗选择可能包括处方激素药物——但这只有在患者存在激素失衡的情况下才有效。


如果其他治疗方案均不成功,夫妇可能会使用其他供体精子来生育孩子。


现在,人们可以有新的选择,在STAR的帮助下,重拾希望。


Dr. Zev Williams说,使用STAR方法为患者寻找、分离并冷冻精子的总费用略低于3000美元。


不孕不育在某种程度上是独特的,因为它是人类经历中如此古老的一部分。这在《圣经》中都有记载。这是我们整个人类历史上都必须面对的问题。 令人惊叹的是,我们目前拥有的最先进技术竟然被用来解决这个非常古老的问题。 

——Dr. Zev Williams



AI正在帮助人类看到肉眼无法看到的东西


医生们借助AI帮助无精子症患者并非首次。


加拿大另一个研究团队开发了一种AI模型,可以自动并加速在患有“无精子症”患者样本中寻找稀有精子的过程。



加拿大研究的梅奥诊所泌尿科医生Sevann Helo博士认为,AI非常适合这项任务,因为AI实际上依赖于学习:


首先向它展示精子的图像、形状以及应具备的特征。然后利用这种学习算法帮助识别你要寻找的特定图像。


我认为AI至少在医学界开辟了一个全新的领域,真正将彻底改变我们看待许多医学问题的方式。


AI正在帮助人类看到肉眼无法看到的东西。


例如,AI算法(比如Stork-A算法)已被用于分析早期胚胎,并以“出人意料的准确性”预测哪些胚胎可能健康。



论文地址:https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(22)00213-8/fulltext


另一款AI工具CHLOE可以在女性决定冷冻卵子以备将来使用之前评估其卵子质量。


博客地址:https://fairtility.com/chloe-oq-for-egg-freezing/


AI正被用于个性化定制试管婴儿药物治疗方案,它还帮助进行精子筛选,即使在困难的样本中也能识别出最健康的精子。


此外,AI现在甚至能比以往任何时候都更精确地预测试管婴儿的成功率,通过海量数据集为患者提供个性化的指导。


AI并没有创造精子——它帮助我们找到那些已经存在但几乎看不见的罕见、可存活的精子。


这是一项突破,不是因为它取代了人类的专业知识,而是因为它放大了人类的专业能力——这就是生育护理的未来。


Gianpiero D. Palermo是革命性技术卵胞浆内精子显微注射术(ICSI)的开创者,该技术于1991年研发成功。


这是一种体外受精技术,通常能够克服许多男性不育症的问题。



但类似这些方法依然存在缺陷,“也许AI的加入可能有助于更快地找到精子,甚至比胚胎学家多找到一个”。



“在我看来,这种方法是有缺陷的,因为不可避免地会有一些男性没有精子。”Gianpiero D. Palermo谈到STAR方法时说道。


“无论他们的样本是由人工还是机器进行筛选,都是如此。”


实验室培育精子


正如Gianpiero D. Palermo所说,AI无法解决“假如一个精子都没有”这个基本问题。


但是医学家和科学家们依然没有放弃。



在不列颠哥伦比亚大学-温哥华综合医院穆森泌尿科科学研究所(MIUS)Flannigan博士的实验室里,一台3D生物打印机开始在玻璃板上以复杂的动作序列挤出一种凝胶状物质。


只是这台机器正在“打印”的是生命的组成部分:人类细胞。


在世界首例研究中,Flannigan博士与MIUS的研究同事利用人类诱导多能干细胞(一种可分化为任何类型细胞的特殊干细胞),生物打印出了一个人类睾丸组织模型。


在早期不列颠哥伦比亚大学(UBC)突破的基础上,研究团队从干细胞中生成了四种类型的睾丸细胞,并利用与维多利亚大学生物医学工程教授Stephanie Willerth博士合作开发的特殊生物墨水,将这些细胞打印成类似于睾丸中产生精子的微小管道的结构。


在一周内,一些细胞显示出类似青春期开始的迹象——这是人体开始产生精子的时期。


我们尝试利用3D生物打印尽可能准确地重现健康睾丸中的环境。 如果我们能够确定细胞在精子生成各个阶段所需的因素,就可以利用这些知识来解决无精子症患者生产精子的问题。 

——Flannigan博士


这个研究如果成功,将会颠覆医学界,并且将彻底改变许多人类的命运。


AI正在逐步改变医学的边界,从看不见的精子,到看清胚胎潜力,AI正以其精密、高效、温和的方式放大人类的专业判断力。


而未来,如3D打印睾丸组织、实验室中诱导精子生成等新技术的崛起,更可能彻底重构“生育”这一古老而私密的人类命题。


AI并非万能的造物主,但它已成为解决人类根本性问题的重要帮手。


正如Dr. Zev Williams所说:用最先进的技术,解决人类最古老的问题。


这,不仅是医学的进步,更是人类命运的新篇章。问题是人类是否已经准备好迎接这一切。


参考资料:https://edition.cnn.com/2025/07/03/health/ai-male-infertility-sperm-wellness


本文来自微信公众号:新智元,作者:新智元

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