Search magnifier

חיפוש

עכשיו קל ונוח יותר למצוא כל כתבה ברוכים הבאים לאתר אקסטרה המחודש - עדכני ומגוון בשפע כתבות ומאמרים מקצועיים

המהפכה שתעלה את סיכויי ההצלחה ב-IVF

זה ארבעה עשורים שהפריה חוץ-גופית היא התקווה היחידה של זוגות ונשים רבים, אך שיעורי ההצלחה לא גדלו מעבר לכ-30% בכל טיפול. חברת AIVF הישראלית מביאה את הבינה המלאכותית גם לתחום זה – כדי לקבל החלטות מושכלות בהחזרת העוברים המבטיחים ביותר לרחם

חוה טרטנר (צילומים: יח"צ) WOMEN'S Health יולי 2019
תמונות המראות את היכולת של המערכת המהפכנית לזהות בעזרת בינה מלאכותית מאפיינים של איכות העובר

41 שנה חלפו מאז הדהימה את העולם מהפכת ההפריה החוץ-גופית. ב-25 ביולי 1978 נולדה בבית חולים בבריטניה לואיז ג'וי בראון, תינוקת קטנה שבישרה על אפשרויות חדשות לנשים שעד כה לא הצליחו להרות. ישראל הייתה אחת המדינות הראשונות שהצטרפו למהפכה, ועד היום, הפריה חוץ-גופית – או IVF – היא התקווה האחרונה של זוגות שמתקשים להרות.

ואולם, מתברר כי בארבעת העשורים שחלפו, לא חלו שינויים מרחיקי לכת בעקרונות ה-IVF – וסיכויי ההצלחה לטיפול בודד עדיין נמוכים יחסית, כ-30%. "זו הייתה מהפכה מדהימה, שהביאה פתרון לנשים שעד כה לא היה להן סיכוי לילד", מדגיש פרופ' דניאל זיידמן, מייסד שותף ורופא ראשי (CMO) בחברת AIVF הישראלית. "ולמרות ההצלחות, זה טיפול שאנשים רבים בעולם לא מגיעים אליו, כי הוא יקר מאוד; והתוצאות פחות טובות ממה שהיינו רוצים, סביב 30% הצלחה. כך שנוצר הרבה תסכול במערכת".

היכן טמונה הבעיה בתהליך?

דניאלה גלבוע, מייסדת שותפה ומנכ"לית (CEO)

"הרעיון המקורי של טיפולי הפריה חוץ-גופית הוא לעשות אופטימיזציה של הטבע", מסבירה דניאלה גלבוע, מייסדת שותפה ומנכ"לית AIVF.

"הפריה חוץ-גופית היא סוג של אופטימיזציה לתהליך הטבעי. למשל, מייצרים הרבה ביציות ונוצרים הרבה עוברים, זה בסקאלה הרבה יותר גדולה ממה שקורה בטבע, אבל כאן זה נפסק. למעבדה ולרופא יש יכולת מוגבלת לזהות איזה עובר הוא טוב ואיזה לא, איזה מהם להחזיר, איזה להקפיא. זו החלטה שמתקבלת במעין ניחוש מושכל.

"כאמור, אנחנו מוציאים הרבה ביציות ונוצרים הרבה עוברים, ונשאלת השאלה איזה מהם להחזיר לרחם כדי להגדיל את הסיכויים להיריון. הרי אי אפשר להחזיר את כולם. זו שאלה שעדיין אין לה פתרון טוב. אני יכולה לבחור מה שנראה לי לפי הידע והניסיון המקצועי שלי כאמבריולוגית, אבל ייתכן שקולגות שלי יבחרו עובר אחר – כי זה תלוי בניסיון הספציפי של כל אחד. אם עשיתי בחירה לא נכונה, כל הטיפול נכשל, ואז הזוג צריך לחזור שוב לטיפולים. בארץ זה קצת יותר קל, כדי הטיפולים אמנם קשים מאוד, אבל מסובסדים. בחו"ל הכל יוצא מכיסם של בני הזוג והם עושים שיקול אם הם יכולים לעמוד בזה. רבים מוותרים על החלום".

"גם עוברים שנראים נפלא, הרבה מהם לא תקינים כרומוזומלית, ואם ישתרשו, תהיה הפלה", מוסיף זיידמן. "הם שוהים באינקובטור כמה ימים, ואז סופרים תאים, אומרים שהעובר בגודל כך וכך תאים וזה נראה טוב. אבל כמו שאי אפשר לקבוע מה מנת המשכל של ילד רק מלהביט עליו מרחוק – אי אפשר לקבוע את טיב העובר בדרך כזו. זו סלקציה שנעשית בכלים פשוטים בני 40 שנה, ויש הוכחות לכך שעובר יכול להיראות מצוין בפרמטרים המוכרים, ועדיין להיות לא תקין גנטית. אין תסכול גדול יותר מזה של אישה שהרופא אמר שהוא מחזיר לה שני עוברים יפהפיים – אבל לא נוצר היריון תקין".

איך מחליטים איזה עובר להחזיר לרחם, ואיזה להקפיא – או לא להשתמש בו בכלל?

"הבחירה איזה עובר להחזיר ואיזה להקפיא היא לא מושכלת מספיק", אומרת גלבוע. "משתמשים בכלים כמו ספירת תאים, זה לא מדויק, זה מאוד בעיני המתבונן. זו מערכת בזבזנית, כי מנסים שוב ושוב, ומקפיאים מה שנראה טוב, גם אם הוא לא כזה בפועל. בחו"ל פשוט מפסיקים אחרי ניסיון או שניים, ומי שאין לה 100 אלף דולר, לא יהיה לה ילד".

לדברי זיידמן, "כדי לפצות על חוסר היכולת לאתר במדויק את העוברים הטובים ביותר, אנחנו מחזירים יותר מעובר אחד לרחם, וכך נוצרים הריונות מרובי עוברים, תאומים ושלישיות. זו נקודת חולשה של טיפולי פוריות, יש בכך סיכון לפגות ולאובדן עוברים. הרופאים והמטופלים לא עומדים בפיתוי להגדיל את סיכויי ההצלחה על ידי החזרה של יותר עוברים".

לפתוח את הקופסה השחורה של התהליך

בדיוק בנקודה הזו, בה נעצרת מהפכת ה-IVF – נכנסת לפעולה AIVF. "במקום להסתמך רק על העין האנושית לבחינת העוברים, אנחנו רותמים לשם כך את הטכנולוגיה המתקדמת ביותר", מסביר זיידמן. "יש הרבה מאוד דאטה כיום – האינקובטורים מצלמים את העוברים. יש מאות תמונות לכל עובר מדי יום, והם נמצאים באינקובטור 5 ימים. כשמכפילים את זה בכמה עוברים שיש ביום במעבדה מבינים שאמבריולוג, מקצועי ומנוסה ככל שיהיה, לא יכול לעבד על כל המידע, פשוט אין לו זמן. אז רק מרפרפים על התמונות ובוחרים עובר שנראה מתאים להחזרה".

"אנחנו מפתחים מערכת מבוססת מתודולוגיות של בינה מלאכותית, שתיבחן את העוברים, תחפש מאפיינים ותהליכים בהתפתחות העוברית שאנחנו יודעים שהם קשורים להיריון מוצלח, ותאפיין מהו העובר שעתיד להיוולד", מסבירה גלבוע. "המערכת תשווה את מאפייני העוברים למאגר מידע של מיליוני עוברים אחרים, כשהיא יודעת מי מהם התפתח להיריון תקין עם ילד בריא. כשהיא תמצא את המאפיינים המזוהים ככאלה שמביאים לילד בריא, היא תודיע שכדאי להחזיר אותו ולא עובר אחר.

"כך גם יהיה לנו מידע לתת לזוג שעובר את הטיפול, כלומר נסייע בקבלת ההחלטות מדויקות הרבה יותר. נדע, למשל, שהכי טוב להחזיר עובר אחד, להקפיא ארבעה, ואת השאר לא – כי הסיכוי שלהם להצליח נמוך מאוד. המערכת כיום היא קופסה שחורה עבור הזוג – עושים שאיבת ביציות ואחרי חמישה ימים מחזירים עוברים, אבל אין להם מושג מה קורה במעבדה בימים האלה. המערכת שלנו חושפת אותם לעולם הזה ועוזרת לקבל החלטות מושכלות יותר – גם לבני הזוג, גם לאמבריולוגים וגם לרופאים.

"זה יהפוך על פיה את המשוואה הנוכחית – של טיפולים שהם גם מאוד יקרים, וגם שיעורי ההצלחה שלהם נמוכים. ברגע שעושים אופטימיזציה, מעלים את שיעורי ההצלחה ומורידים את העלויות. הקפאה זה תהליך יקר מאוד, אבל ברגע שעושים את זה בצורה מדויקת, כל התהליך יותר מיטבי, וזה מנגיש את הטיפולים להרבה מאוד אנשים".

AIVF

שנת הקמה: 2018

משרדים: רמת החי"ל

עובדים: 10

דניאלה גלבוע – מייסדת שותפה ומנכ"לית (CEO)

פרופ' דניאל זיידמן – מייסד שותף ורופא ראשי (CMO)

רון מאור – טכנולוג ראשי (CTO)

פרופ' אייל שיף – מייסד וחבר דירקטוריון

ליצירת קשר: Daniella.gilboa@aivf.co

הפופולריות של הטיפול גדלה – אבל קיבולת המרפאות מוגבלת

גלבוע מציינת כי אם לפני 40 שנה, טיפול IVF היה אינדיקציה לאי פוריות, ופנו אליו זוגות שלא הצליחו להרות, הרי ש"כיום עושים את התהליך לא רק בגלל בעיות פריון – נשים מקפיאות ביציות, גוגל ופייסבוק אפילו נותנות את זה כהטבה לעובדות, כחלק משימור פוריות – מה שמחייב לעשות בהמשך IVF.

"אז מצד אחד, הפופולריות של הטיפולים גדלה, אבל הקיבולת של המעבדות ויכולת הפעולה שלהן עדיין מוגבלות. אין להן טכנולוגיה להסתמך עליה, רק אמבריולוגים – ויש מעטים כאלה בעולם. בנוסף, לא כל אמבריולוג יכול לשבת לבחור עוברים, כי צריך המון ניסיון. הדרך היחידה לצמצם את הפער שנוצר בין הפופולריות הגואה לבין הקיבולת הנמוכה של המעבדות היא להכניס טכנולוגיות כאלה של בינה מלאכותית".

מה איפשר את פריצת הדרך הזו?

"חלו שינויים גדולים מאוד ביכולת לפענח מידע רפואי", מסביר פרופ' זיידמן. " מיליוני תמונות וסרטי וידאו של עוברים נאגרים במעבדה, והכל דיגיטלי – מה שמאפשר להעביר הכל במחשב ולנתח את המידע. זה שינוי שקורה בכל ענפי הרפואה. באמצעות שיטות של בינה מלאכותית יש לנו היום יכולת לפענח כמויות דאטה אינסופיות. האמבריולוג לא יכול להתמודד לבדו עם המידע הרב. אם לא יהיו חברות שייצרו כלים חדשים לאסוף ולנתח את המידע הזה, הוא יתבזבז. אין מספיק אמבריולוגים שיראו מיליוני תמונות של עוברים".

בינואר 2018 הקימו זיידמן וגלבוע את AIVF, שילוב ראשי התיבות AI – בינה מלאכותית – ו-IVF. החברה, הזוכה לתמיכה משמעותית מהמדען הראשי, מיהרה ליצור שיתוף פעולה עם אסותא, בו מתקיימים מדי שנה אלפי מחזורי טיפול בהפריה חוץ גופית – מספר עצום, המציב אותו במקום החמישי בעולם, והראשון באירופה. "קיבלנו מאסותא סרטונים ותמונות של עוברים, והאם הם התפתחו להריונות תקינים ותינוקות בריאים. כל זה כמובן באנונימיות מלאה, אנחנו לא חשופים לפרטי מטופלים ועובדים לפי תקנות מחמירות מאוד לטיפול בנתונים רפואיים", אומרת גלבוע.

"בהמשך יצרנו שיתופי פעולה עם מעבדות נוספות בעולם, באירופה ובארה"ב, וכיום יש לנו את בסיס הנתונים הגדול בעולם על עוברים – סרטונים, תמונות והמידע מה עלה בגורלו של כל עובר. על גבי בסיס נתונים זה אנחנו מפתחים אלגוריתמיקה שיודעת להסתכל על התמונות, להשוות למאגר הנתונים ולנתח אותן. חלק מהמאפיינים כבר ידענו לזהות לפני כן כקשורים להצלחה – בכל זאת, נצברו 40 שנות ניסיון בתחום; אבל המערכת מגלה מאפיינים חדשים שלא הכרנו, שהעין האנושית לא יכולה לראות, או שלא ידענו למדוד אותם. מערכת הבינה המלאכותית יכולה להסתכל על תמונות של עובר ולהעריך את הסיכוי שהוא יהפוך לתינוק בריא".

באיזה שלב נמצא המוצר?

גלבוע: "יש לנו מעבדת בינה מלאכותית ואנחנו נמצאים בעיצומו של הפיתוח האלגוריתמי. כבר עכשיו אנחנו מזהים תוצאות מדהימות ונראה שאנחנו עומדים בפני פריצת דרך משמעותית ביותר. אנחנו עתידים בקרוב להתחיל ניסויים קליניים במעבדות עצמן, בכפוף לאישור של ה-FDA".

פרופ' זיידמן: "מדובר בפיתוח תוכנה מאוד מתוחכמת שמייצגת שיטות חדשות של למידת מכונה ורשתות עצביות, ויכולה לקרוא מיליוני תמונות בטכנולוגיה שרק לאחרונה הבשילה. המפתח ללמידת מכונה הוא לחשוף את המחשב להמוני נתונים. המחשב לומד לאט אבל יכול ללמוד עוד ועוד ולכן אנחנו יוצרים עוד שיתופי פעולה עם יחידות מובילות בכל העולם.

"יש מי שחושב שאנחנו רוצים להחליף את הרופאים באמצעים של בינה מלאכותית, בכל הקשור לדימות. אבל אנחנו לא רוצים להחליף את האמבריולוגים – אלא להפוך כל אחד מהם לסופר אמבריולוג, בזכות התוכנה – שתאפשר להם לתת למטופלים תוצאות חסרות תקדים".

עד כמה תוכלו לשפר את שיעורי ההצלחה?

"שיעורי ההצלחה ב-IVF הם מאוד תלויי גיל", מדגישה גלבוע. "אנחנו מדברים על אופטימיזציה במובן זה שאם היום צריך בממוצע חמישה טיפולים עד שמצליחים, בשימוש במערכות כמו זו שאנחנו מפתחים נוכל להצליח אחרי טיפול אחד או שניים. המערכת מצמצמת טעויות ומנגישה ליותר אנשים את התהליך. זה בהכרח מעלה את סיכויי ההצלחה. בנוסף מדובר במערכת לא פולשנית, כלומר, אין צורך לדגום תאים מהעובר לשם בדיקה גנטית".

טוב לדעת