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如果在层流罩下发生阳性被动空气采样，且胚胎培养中没有可检测到的污染，则 IVF 周期是安全的
胚胎培养基中的微生物污染可能会影响 IVF 过程中胚胎的早期发育和临床结果。生殖道感染是培养污染的最常见原因，但环境空气质量也可能对接受 IVF 程序的不孕夫妇的生殖结果产生不利影响。胚胎学实验室的微生物污染监测是强制性要求，并且每天在层流垂直罩下进行检测。在本研究中，我们调查了在实验室 5 年活动中，当层流罩下发生阳性被动空气采样且胚胎培养中没有明显污染时进行的 IVF 结果。我们进行了 570 次空气采样，在 13 例（2.28%）的 TSA 沉降板中分离出至少 1 CFU 的微生物。由于显微镜下没有可检测到的微生物或肉眼可见培养基浑浊度/颜色变化（污染率为 0%），因此不怀疑培养基中存在感染。 “受污染”的 P 组和“阴性”的 N 组在生化妊娠率、活产率和流产率方面没有统计学上的显著差异。令人惊讶的是，我们发现 P 组的临床妊娠率比 N 组更高，这一发现可能是由于 P 组的意外年龄较低（p = 0.0133）。数据显示，在胚胎培养基中没有可检测到的污染的情况下，当 A 级环境中出现空气阳性样本时，IVF 周期是安全的。
催化IVF结果预测：探索高级机器学习范例以提高成功率预后
这项研究解决了通过将高级机器学习范式与妇科专业知识相结合来增强体外受精（IVF）成功率预测的研究问题。该方法涉及对2017年至2018年和2010 - 2016年全面数据集的分析。使用了机器学习模型，包括逻辑回归，高斯NB，SVM，MLP，KNN和合奏模型，例如随机森林，Adaboost，Logit Boost，Rus Boost和RSM。关键发现揭示了IVF成功预测中患者人口统计学，不育因子和治疗方案的重要性。值得注意的是，集合学习方法表现出很高的精度，而Logit提升的精度为96.35％。这项研究的含义涵盖了临床决策支持，患者咨询和数据预处理技术，突出了个性化的IVF治疗和持续监测的潜力。该研究强调了妇科医生和数据科学家之间合作的重要性，以优化IVF结果。前瞻性研究和外部验证被认为是未来的方向，有望进一步彻底改变生育治疗，并向面临不育挑战的夫妇提供希望。
增强共同酶Q10 300 mg竞标的增强IVF/ICSI结果：来自UNES-CO F RWE研究的结果
Pratibha Pasari Agarwal博士，Mekhala Dwarakanath博士，Sanat Pimpalkhare博士，Puneet Kochar博士，Meenal Dhabalia博士，Suparna Banerjee博士，Chaitanya Ganapule博士KS Anamika，Anish Desai博士，Aditi Sharda博士，Harsh Patil博士，Manish Garg博士和Vikas Singh doi先生：https：///doi.org/10.33545/gynae.2024.v8.i5b.1519摘要背景：尽管辅助复制技术进步了，但临床却是60％，即使是Artifice tiver thimperies tiver（Art），ART），ART），ART），ART），）。卵巢质量质量的不良反应和年龄相关的下降对接受体外受精（IVF）和胞质内精子注射（ICSI）的妇女构成了重大挑战，从而阻碍了这些程序的成功。这些挑战强调了有效治疗策略的必要性，例如辅酶Q10（COQ10）补充，以改善艺术成果。本研究旨在评估COQ10 300 mg BID（一种抗氧化剂和线粒体能量剂）对改善高质量胚胎的数量，卵巢对刺激，受精和妊娠率的反应，对经历IVF/ICSI的下属女性的卵巢反应。方法：这是一项多中心，前瞻性，观察性的，单臂，现实的证据研究，其中，基于医师评估的IVF/ICSI的不育妇女在开始艺术周期之前，基于医师评估，每天两次服用COQ10 300 mg胶囊，持续2-3个月。主要结局指标是数量高质量的Day-3胚胎。次要结局指标包括检索的卵母细胞数量，受精率和临床妊娠率。不良事件。结果：这项研究总共包括1061名合格患者。与COQ10 300 mg的预处理每天两次，平均持续时间为74天，得出了显着的结果。每个周期的高质量日-3胚胎的数量为5（四分位间范围[IQR] = 3-7），而每个周期检索到的卵母细胞的数量为8（IQR = 6-10）。发现平均施肥率为73％±0.17，在874例患者中达到了临床妊娠，导致临床妊娠率为82.53％。重要的是，没有报道任何导致终止治疗的不良事件，强调了COQ10 300 mg出价预处理的安全性和耐受性。结论：发现的结果表明，COQ10 300毫克的预处理每天两次显着提高IVF/ICSI的不育妇女的胚胎质量，卵母细胞的产量，施肥成功和临床妊娠率。这些结果为COQ10 300 mg竞标的潜在益处提供了重要的见解，以增强对卵巢刺激方案的反应并改善整体IVF/ICSI结果。关键字：辅助酶Q10，治疗前COQ10，卵巢刺激，卵巢较差，卵母细胞质量，艺术成果引言不孕症的流行率正在迅速增加，几乎影响了六个生殖年龄的成年成年人中的每一个。根据印度国家家庭健康调查-5（NFHS-05）（2019-21），在每1000名妇女结婚至少五年经验经验不孕症[1]中，有18.7人。根据印度国家家庭健康调查-5（NFHS-05）（2019-21），在每1000名妇女结婚至少五年经验经验不孕症[1]中，有18.7人。此外，在所有不育病例中，略有一半是女性条件的结果，而男性不育症或未知因素与其他原因相关[2]。辅助生殖技术（ART），包括体外受精（IVF）和胞质内精子注射（ICSI），被广泛用于管理多因素原因的不孕症。尽管有艺术的进步，但只有大约三分之一的女性接受ART的妊娠，大约60％的病例失败了[3]。
与IVF成功预测的遗传算法集成的机器学习方法的比较研究
面对不育的发生率的增加，这十年在全球辅助生殖技术的应用中急剧上升[1，2]。体外受精（IVF）是艺术中最常见和广泛使用的程序，是在体外繁殖胚胎的过程，如果成功，则会导致妊娠。自1978年第一个IVF婴儿诞生以来[3]，已经努力改善IVF的成功。然而，成功率在约30％[4，5]的情况下保持了大约恒定的恒定，这加上严重的副作用[6，7]和经济负担[8，9]，使父母成为不育夫妇的漫长道路。IVF失败也会带来情绪困扰，例如焦虑和压力，这可能会影响生活质量，甚至导致婚姻失败[10，11]。这使得“我的IVF成功有多大的可能性？”成为寻求治疗的推论夫妇最重要的问题。通常，要回答这个问题，IVF临床医生需要考虑与男性和男性相关的所有人口和临床变量。具有各种变量及其复杂关系，提供了对成功机会的准确估计是具有挑战性的。因此，需要准确的模型来准确预测IVF成功[12，13]。机器学习（ML）作为人工智能的一个子集可以通过基于这些促成因素开发预测模型来预测临床结果。强大的预测模型可以使IVF临床医生更准确地估计IVF成功结果。至关重要的是要认识到，任何预测模型的鲁棒性主要取决于两个关键因素：机器学习算法的选择以及选择最有助于和信息的特征[14，15]。特征选择通过识别最重要的特征在增强模型性能中起着关键作用。但是，将正确的特征集与正确的ML算法相结合[16，17]仍然是一种挑战。虽然各种研究应用了机器学习技术来开发IVF预测模型，但许多研究依赖于特征选择的滤波器方法[18-22]，这些方法通常忽略了变量之间的复杂相互作用，并且无法捕获IVF数据中固有的复杂关系[23，24]。在这项研究中，我们介绍了遗传算法，作为一种可探索整个溶液空间的强大包装算法，动态识别有助于IVF成功预测的最佳子集。这种方法比传统的过滤方法更灵活，更有效，因为它解释了功能之间的复杂交互。我们从系统地比较了五个知名机器学习算法的性能 - 兰多森森林（RF），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），递归分区和回归树（RPART）和ADABOOST - 预测IVF的表现。通过应用基于GA的功能选择来增强此比较。通过将GA选择功能选择与上述机器学习技术相结合，我们试图为IVF成功开发一个可靠的预测模型，从而比依赖传统特征选择方法的现有模型提供了潜在的改进。
2025 FEHB 试管婴儿信息
IVF 保险 2025 年计划年度，以下二十五 (25) 项 FEHB 计划将提供总共四十五 (45) 种选择，涵盖体外受精 (IVF) 服务。其中七个计划是 2025 年新推出的。所有 FEHB 承保人都必须承担三轮 IVF 相关药物的费用。
IVF部门：生长和巩固的沃土
资料来源：优先研究，公司申请，Mergermarket，BDA研究注：（1）Foforma 2023收入，包括收购Eugin； （2）针对选定同龄人的35岁及以上患者的IVF平均临床成功率高于平均水平（例如安全的生育能力，国际诺斯国际，真诚的国际和维特斯生育能力）9
人工智能在 IVF 实验室中的力量。
胚胎分级依赖于胚胎学团队的知识和经验。由于胚胎分级高度依赖于进行评估的个人，因此它具有高度的主观性。研究表明，实验室工作人员的经验水平和工作量会导致同一诊所和不同诊所之间的差异 1 。此外，患者很难理解复杂的分级系统，他们想知道现在和将来移植胚胎的质量。
M247 L. crispatus M247对接受IVF的妇女妊娠结局的影响：一种受控，回顾性，观察性和开放标签研究
1科学与研究系，Velleja Research，20125年米兰，意大利2米兰2，Insubria大学医学与外科系，意大利21100，意大利Varese； luigina.guasti@uninsubria.it（l.g。） 3 U.O.S.D. PMA Conegliano医院，意大利特雷维索31100 4 U.O.C. Farmacia Pieve di Soligo, 31100 Treviso, Italy 5 IVIRMA Global Research Alliance, GENERA, Clinica Valle Giulia, 00197 Rome, Italy 6 IVIRMA Global Research Alliance, B-WOMAN, 00197 Rome, Italy 7 Department of Biomedicine and Prevention, University of Rome, Tor Vergata, 00185 Rome, Italy 8 Department of生物分子科学，Urbino Carlo Bo大学，意大利Urbino 61029； Alexander.bertuccioli@uniurb.it 9 Medistat，Mario Negri Institute校友会（MNIAA）临床流行病学和生物统计学单位，20156年意大利米兰 *通信：F.Dipierro@vellejaresearch.com;电话。 ： +39-34955276631科学与研究系，Velleja Research，20125年米兰，意大利2米兰2，Insubria大学医学与外科系，意大利21100，意大利Varese； luigina.guasti@uninsubria.it（l.g。）3 U.O.S.D. PMA Conegliano医院，意大利特雷维索31100 4 U.O.C. Farmacia Pieve di Soligo, 31100 Treviso, Italy 5 IVIRMA Global Research Alliance, GENERA, Clinica Valle Giulia, 00197 Rome, Italy 6 IVIRMA Global Research Alliance, B-WOMAN, 00197 Rome, Italy 7 Department of Biomedicine and Prevention, University of Rome, Tor Vergata, 00185 Rome, Italy 8 Department of生物分子科学，Urbino Carlo Bo大学，意大利Urbino 61029； Alexander.bertuccioli@uniurb.it 9 Medistat，Mario Negri Institute校友会（MNIAA）临床流行病学和生物统计学单位，20156年意大利米兰 *通信：F.Dipierro@vellejaresearch.com;电话。 ： +39-34955276633 U.O.S.D.PMA Conegliano医院，意大利特雷维索31100 4 U.O.C.Farmacia Pieve di Soligo, 31100 Treviso, Italy 5 IVIRMA Global Research Alliance, GENERA, Clinica Valle Giulia, 00197 Rome, Italy 6 IVIRMA Global Research Alliance, B-WOMAN, 00197 Rome, Italy 7 Department of Biomedicine and Prevention, University of Rome, Tor Vergata, 00185 Rome, Italy 8 Department of生物分子科学，Urbino Carlo Bo大学，意大利Urbino 61029； Alexander.bertuccioli@uniurb.it 9 Medistat，Mario Negri Institute校友会（MNIAA）临床流行病学和生物统计学单位，20156年意大利米兰 *通信：F.Dipierro@vellejaresearch.com;电话。： +39-3495527663
分子和细胞机制IVF- ...
该领域研究主题的目的是进一步了解植入前胚胎的发展方式，并考虑用于评估胚胎生存能力的当前技术。如果我们可以加深对植入前胚胎发育期间发生的分子和细胞事件的理解，我们将更接近鉴定胚胎生存能力的新的潜在分子标记，这可能有一天可以用来增加体外受精的成功（IVF）。在小鼠胚胎或其他动物模型中发现了有关细胞和分子水平的人类胚胎发育的许多知识。因此，了解人类胚胎发育与其他动物模型之间的相似性和差异对于阐明人类胚胎发育过程中发生的分子步骤至关重要（Bissiere等人，2023年综述）。研究人员通常依靠培养的细胞系和干细胞来了解这些分子和细胞事件（White and Plachta，2020）。例如，OH等人。报告从猪胚泡中得出谱系特异性胚胎细胞系以评估基因表达。对于接受IVF的患者，传统上转移的胚胎选择过程取决于形态指标，最近，对细胞的遗传分析，例如对促性剂的非整倍性植入基因测试（PGT-A）（Harris等人，2021年）。有趣的是，在整个植入前胚胎的整个培养期内成像和特定的延时成像方面的进步为形态学研究提供了新的途径。例如，已经发表了有关通过IVF孕育的植入前胚胎中细胞质字符串（通过延时成像）的最新报道，这些胚胎试图将这种形态结构与胚泡质量和妊娠结局联系起来（Ma等，2022; Joo等，2023）。可以说，与胚胎延时成像相关的最尖端的研究是将人工智能（AI）应用于胚胎筛选。使用AI作为非侵入性胚胎筛查的手段是一个有希望的研究领域，但是在我们看到AI经常在诊所中使用之前，还需要学习更多（Jiang and Bormann，2023年）。
