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2024三大诺奖均涉及AI，未来将如何渗透辅助生殖（试管婴儿）领域？
2024年的诺贝尔奖再次见证了人工智能(AI)在科学领域的革命性贡献。昨日，诺贝尔化学奖授予了戴维·贝克、德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀，表彰他们在蛋白质结构设计和预测方面的贡献。他们研发的AlphaFold2模型通过深度学习算法，成功预测了人体中上亿个蛋白质的结构，其精准性达到了冷冻电子显微镜的观测水平。
截至目前，2024年度的诺贝尔奖已揭晓三项。其中，物理学奖表彰了那些利用物理学工具开发出当今机器学习技术基础方法的科学家们，他们的“基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”具有里程碑式的意义。而生理学奖则聚焦于microRNA的研究，尽管这一领域属于传统的经典遗传学范畴，但microRNA背后所揭示的基因调控机制却是一个极为复杂且庞大的系统。
AI多方位渗透，未来将会如何发展?
在医学领域，AI的突出贡献已经得到了广泛的认可。近年来，AI在医学影像分析、疾病预测、药物研发等方面取得了显著的成果。未来，AI在医学领域的发展将呈现出更加多元化的趋势。跨学科融合将成为AI医学应用的重要方向，AI将与生物学、化学、物理学等学科进一步融合，推动多学科交叉研究，共同解决复杂的医学问题。
辅助生殖领域正接受AI带来的革新力量
在辅助生殖领域，AI的应用同样令人瞩目。辅助生殖技术是现代医学的重要组成部分，旨在帮助那些自然生育困难的夫妇实现生育愿望。
近年来，AI在辅助生殖中的应用逐渐增多，为提高生育成功率提供了新的可能。AI支持的工具可以综合考虑多种混杂因素，准确测量卵母细胞的发育能力，帮助医生筛选出具潜力的卵子进行受精。同时，基于AI的无创胚胎非整倍体预测模型可以在不损伤胚胎的情况下，准确预测胚胎是否存在染色体异常，从而提高胚胎移植的成功率。此外，AI还可以帮助医生对胚胎进行精确分类，评估胚胎与囊胚整倍体率的相关性，从而选择具潜力的胚胎进行移植。利用深度学习算法，AI还可以预测冻融囊胚的植入潜力，提高冷冻胚胎移植的成功率。结合AI胚胎评估和准父母特征，医生可以个体化地估算生育者的妊娠几率，提供更加准确的生育建议。
当前辅助生殖领域的热点技术盘点
AI在辅助生殖领域虽然已经崭露头角，但尚未在临床上进行大范围的普及应用。人体的生育条件受年龄的影响，故而不建议有计划做试管婴儿的家庭等待AI的演变。当前的辅助生殖技术对试管妊娠的高水平实现具有实质性的支持作用，可相对广泛的满足生育群体的需求。
1.第三代试管婴儿技术(PGT)——优生优育的科技护航依托
在胚胎植入前，借助第三代试管婴儿技术(PGT)对体外所得胚胎进行质量上的精准核验可帮助选择遗传物质健康、极具发展潜力的胚胎，由此便可高水平实现生育梦想。
PGT技术可对胚胎所继承的23对染色体进行全面的分析，排除可能致畸、致病的胚胎，适合具有家族遗传病史的生育群体、长期从事辐射或化工工作的生育群体、大龄生育群体等等。
2.单精子显微注射技术(ICSI)——实现精子与卵子的双优结合
单精子显微注射技术的应用几乎取代了试管技术诞生初期的体外受精方式，采用注射的方式实现精子与卵子的快速结合。这个过程使得体外受精所用的精子和卵子可以通过外观筛选，有优化生育质量的作用。
3.玻璃化冷冻技术——解锁“弹性”生育的时间密码
玻璃化冷冻技术并非辅助生殖领域的“专属技术”，在冷冻干细胞等方面也有广泛的临床应用场景。IVF周期当中可能会涉及到卵子或胚胎的暂时封存环节，以为其他身体指标的改善提供时间。
凭借玻璃化冷冻技术，女性可以将自己的生育时间节点和生育质量“两手抓”，可在大龄时期获得生育保障。该技术的可靠性已经得到了有力的证实，关于冷冻胚胎成功复苏的吉尼斯世界纪录为30年，足可见其安全性。
