喜讯 | 理工学院张焯然教授团队在美国生殖医学年会中获得最佳视频奖二等奖

近日，香港中文大学（深圳）理工学院的张焯然教授团队独立成果“IDENTIFYING VIABILITY OF IMMOTILE SPERM AT ONE GLANCE: SPERM VIABILITY CLASSIFIER POWERED BY DEEP LEARNING”在美国生殖医学年会中获得Video Presentation Award-Second Place。工作基于精子形态这一单一模态信息判断非活动精子的存活性，为无精症患者手术取精的精子存活性评估提供了新的思路。理工学院为该工作第一单位，张焯然教授团队研究助理江傲俊、王佳琦为该成果主要参与作者，张焯然教授作为独立通讯作者，多伦多大学孙钰院士、罗湖区人民医院赵焕主任为合作作者。

美国生殖医学会ASRM为生殖医学领域的权威学术机构，其年会每年以视频投稿的方式，评选年度最具有突破性的技术成果。该奖项原名年度最佳技术成就奖(Award in Technical Achievement)，于2018年更名为最佳视频展示奖。根据ASRM官网公布的近五年获奖信息，此次获奖为张焯然教授团队继2020年单精子优选、2021年胚胎评估以来，连续三年第三次获此奖项，此工作也为近五年内地高校唯一一次获此殊荣。

图1 获奖证书

在临床辅助生殖治疗中，对精子进行评估和优选是一个普遍的需求。其中针对无精症患者（约占男性不育症的15-20%），临床采取手术的方式从睾丸或附睾中采集精子，完成体外受精。手术取精的精子尚未成熟，大部分不活动，无法通过活力特征来判断其存活性，判断其存活与否是临床长久以来的一大挑战。已有的精子存活性测试或涉及活性物质催化与细胞毒性试剂（如伊红-苯胺黑），或需要繁琐的操作步骤（如低渗肿胀实验）且效率低下，或依赖于非临床常用实验设备（如拉曼光谱法或原子力显微镜），难以在临床环境中实现高效准确的精子存活性判断。

图2 非活动精子存活性判断实验

因此高效且无损的判断一个不运动的精子是否存活是一个极大的挑战。对活动精子来说，仅“看一眼”即可确定其存活与否，本工作类比活动精子判断的思想，仅通过视觉信息“看一眼”来确定非活动精子的存活性。本工作假设显微图像中的精子形态可以反映其存活性信息。为测试这一假设，本工作开发一种基于人工智能的技术，无需对样品进行处理，只利用单张的亮场成像图像非侵入性地预测不动精子的存活性。

我们建立了一个基于Vision Transformer结构的人工智能模型来提取精子存活性信息，使得其通过单张亮场成像图像预测不动精子的存活性。为了训练该模型，团队从15个临床精液样本中收集了1471张不运动精子的图像。对于每个精子，其亮场图像被用作模型输入，而其荧光标记（SYBR14代表活体，碘化丙啶代表死体）被用作真值。

训练结束后，团队使用10个新样本对人工智能进行验证。模型的预测结果以荧光标记的真值为基准，并通过准确性、召回率和特异性对模型性能进行量化。为了进一步研究开发的人工智能模型是如何工作的，团队通过分析和可视化其权重，绘制了模型注意力热图，打开了 "黑盒子"，为临床精子存活性判断提供了新的依据。

在模型验证阶段，人工智能模型的准确率为94.9%，召回率为97.0%，特异性为93.3%。通过可视化模型权重模型注意力热图并分析，团队发现人工智能模型在预测时更关注精子的细胞核，这进一步表明活精子和死精子之间的形态变化主要存在于细胞核。作为一个概念验证，该结果表明，显微镜图像中的精子形态可以反映其活力信息。

动图3 人工智能模型对精子活力信息的实时检测，对精子进行人工制动使其尾部停止摆动（非杀死）后，模型依然可以准确将其识别成存活精子，揭示了模型并非通过精子游动状态来判断其存活性

图4 人工智能模型权重的注意力热图揭示死活精子的形态学差异主要体现在细胞核

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