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(來源:麻省理工科技評論)
48 年前的 7 月,路易斯·喬伊·布朗(Louise Joy Brown)成為世界上第一個借助體外受精(IVF)技術出生的人;技術進步讓 IVF 變得更安全、更有效,在這之后,此后又有數百萬 IVF 嬰兒來到這個世界。
但 IVF 仍然遠不完美。整個過程可能漫長、痛苦、昂貴——這還是對那些幸運地能夠接受這項技術的人而言。而且按至少一項指標來看,近年來 IVF 的成功率反而在下降。
人類生殖是一件極其復雜的事,胚胎學家和婦科醫生仍有很多不了解、無法控制的環節,比如他們不知道為什么很多看起來健康的胚胎就是無法在子宮里“扎根”,他們也無法總是解釋為什么患者懷不上,不同個體之間、不同生殖診所之間 IVF 成功率的巨大差異,他們也不總能說清原因。
科學家們正在研究這些問題以及更多的問題。他們在應對復雜的倫理挑戰——新的基因工具將如何被用來分析甚至改造胚胎。與此同時,一批旨在標準化治療、消除人為失誤、提高成功率、讓更多人用得起 IVF 的技術已經開始登場,輔助生殖正在進入一個由 AI 和機器人助力的新時代。
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幫胚胎“扎根”
其中一些技術正在西班牙瓦倫西亞的卡洛斯·西蒙基金會(Carlos Simon Foundation)開發。今年 3 月我去參觀時,研究人員帶我參觀了實驗室,還給我展示了一臺曾首次在體外維持人類子宮存活的設備。
團隊里有人夢想著建造能完整孕育胎兒的人工子宮,但他們目前更想用這類設備來研究“著床”——受精卵接觸子宮內膜、鉆進去、本質上“孵化”出來、觸發妊娠開始的那個時刻。
盡管 IVF 技術進步了幾十年,著床過程至今仍然沒有被充分理解。即使看起來很健康的胚胎,著床成功率也只有 40% 到 60%。
目前的 IVF 技術中,診所可以先培育出早期胚胎,等到子宮被認為處于最佳接受狀態時再植入,但一旦胚胎被送進子宮,就只能靠它自己了。卡洛斯·西蒙基金會的高級臨床科學家哈維爾·圣塔瑪利亞(Xavier Santamaria)和同事正在試驗一種不同的方案:他們開發了一臺設備,按一下按鈕就能把胚胎直接注射進子宮內膜。
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(來源:麻省理工科技評論)
我在現場觀看了一次用原型機做的演示。圣塔瑪利亞拿起窺陰器,轉向他“患者”的陰道口——這次的患者只是一個仿真模型:一個塑料下半身,帶有外陰、陰道、子宮和卵巢,兩截短截代表平時架在腳蹬上的雙腿。
他彎腰向里看去。“胚胎,”他喊了一聲。同事、胚胎學家瑪利亞·帕爾多(Maria Pardo)遞給他一根細針,里面裝著她剛從培養皿中取出的一枚小鼠胚胎。
圣塔瑪利亞的設備可以將裝有胚胎的針頭連接到一根輸送管上。這根管子還配備了攝像頭、照明燈和一個傳感器,能在針頭到達子宮內膜時提醒醫生。管子送入子宮后,婦科醫生可以看到子宮內部的畫面,引導管子到達內膜的目標位置。
“一切就緒后,按一下按鈕就行。”圣塔瑪利亞說。他踩下一個腳踏板激活設備,胚胎被注射了進去。“好了。”
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(來源:麻省理工科技評論)
團隊剛剛開始這臺設備的臨床試驗。到目前為止接受過這一操作的女性不到 10 位,還沒有人懷孕。但基金會總監卡洛斯·西蒙對此抱有信心,他指出 IVF 的發明者在路易斯·布朗出生前也做了超過 160 個周期的嘗試(1969 年到 1978 年間,那個團隊對 250 人進行了 457 個周期的操作,最終只有兩例活產)。“試驗還在進行中。”他說。
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挑“最好的”卵子、精子和胚胎
IVF 的一個長期難題是選擇。假設你從一方那里取到了 10 顆卵子,從另一方那里取到了一份看起來不錯的精液樣本,你怎么決定用哪些?培育出的胚胎在培養皿中生長幾天后,同樣的問題又來了:該把哪一個植入子宮?
傳統做法是靠肉眼。胚胎學家從形態上挑看起來最好的那個,精子則看游動狀態。但科學家一直在尋找替代方法。過去十來年里,很多人轉向了基因檢測,用它來判斷哪些胚胎最有可能發育成健康的寶寶。
目前最常用的檢測叫 PGT-A,全稱是“胚胎植入前非整倍體基因檢測”。非整倍體簡單說就是染色體數目“不對”,攜帶這類特征的胚胎被認為更容易流產,或者可能發育成帶有遺傳疾病的嬰兒。
胚胎在實驗室培育出來后,胚胎學家可以取下幾個細胞去做非整倍體檢測。波士頓 IVF 的生殖內分泌學家阿蘭·彭齊亞斯(Alan Penzias)說,這項檢測對 38 歲以上的女性特別有幫助。“你開始看到改善:更多的寶寶,更少的流產。”他說。檢測還能縮短從開始治療到懷孕的時間。
這種基因檢測之所以能實現,依賴的是多項技術的進步。不僅僅是基因組學,還包括讓胚胎在培養皿中存活五到六天的能力,以及在細胞檢測期間凍存胚胎、等結果出來后再解凍的技術。PGT-A 已經變得非常普及,有些診所會對所有胚胎都做這個檢測。
但 PGT-A 不能給你一份未來寶寶基因的完美讀數,紐約人類生殖中心的生殖內分泌學家索尼婭·加耶特-拉富恩特(Sonia Gayete-Lafuente)說。而且有些異常可能隨時間自行修正。她和同事曾把一些“異常”胚胎植入患者子宮,結果這些胚胎發育成了完全健康的孩子。
還有一類 PGT 檢測爭議更大。PGT-P 檢測旨在預測胚胎發展出由多個基因共同決定的復雜性狀的概率,包括疾病,但也包括身高等體征和 IQ 等認知指標。這類檢測很新,在包括英國在內的一些國家是非法的,但在美國正逐漸鋪開。一家叫 Nucleus Genomics 的公司邀請客戶“生出最好的寶寶”,承諾能預測從眼睛顏色、智力到左利手傾向和阿爾茨海默病風險等各種性狀。
我問過多位 IVF 從業者,如果患者提出想做這類檢測,他們會怎么回應。大多數人回避了這個問題,只是告訴我目前沒有足夠的證據證明這些檢測真的管用。他們還提醒說,選擇某一種性狀可能在無意中引入新的風險。沒有人對將基因檢測用于預防嚴重疾病以外的目的表現出多少熱情。
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用 AI 提速
相比之下,一些從業者對 AI 的潛力更興奮。畢竟 AI 工具總體上擅長識別模式,很多研究者都嘗試過訓練 AI 來挑選健康的精子、卵子和胚胎。
也確實取得了一些成果。紐約哥倫比亞大學醫學中心的一個團隊開發了一臺設備,用 AI 檢查那些健康精子數量極少的精液樣本。胚胎學家在這樣的樣本中可能費半天勁也找不到一顆健康精子,但這套叫做 STAR(精子追蹤與回收系統)的設備一小時內就能分析超過 100 萬張顯微鏡圖像,已經被用來成功培育了健康胚胎。團隊在去年 11 月宣布了第一例由此治療產生的妊娠。
其他團隊在用 AI 工具以更大膽的方式推進 IVF。大約十年前,生殖內分泌學家亞歷杭德羅·查韋斯-巴迪奧拉(Alejandro Chavez-Badiola)開始分別開發用于給胚胎排名、給卵子排名和選擇精子的 AI 工具。他回憶說,當時有一個想法擊中了他:這些工具就是“未來有潛力驅動機器人的大腦”。
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用機器人讓 IVF 標準化
2020 年代初,查韋斯-巴迪奧拉和同事決定把這些技術整合起來,開發一套 IVF 自動化系統。理論上,一個搭載了 AI 工具的機器人系統可以完成 IVF 過程中的大部分步驟:挑選卵子和精子、受精產生胚胎、在培養皿中培育胚胎、選出“最好的”那一個用于植入。這套系統可以“用完全標準化的方式做每一件事”,而且永遠不會累,他說。
查韋斯-巴迪奧拉現在是 Conceivable 公司的創始人兼首席醫學官。他從改裝常規 IVF 設備開始制造原型機,給設備裝上電機并連接到電腦。他和同事先用動物細胞測試,后來逐步過渡到人類細胞。“我們證明了將機器人集成進來、自動化 IVF 的各個步驟是可行的。”他說。
這臺設備目前已經被用來處理精子和卵子、培育胚胎。至少 19 個孩子已經通過這套自動化 IVF 系統誕生。雖然還處于早期階段,查韋斯-巴迪奧拉希望未來的迭代版本每臺每年能處理數千個 IVF 周期,有望讓這項手術變得更便宜、更多人用得起。
業內很多人對 Conceivable 這類自動化設備的前景感到興奮。“這為胚胎學家省下了大量時間。”意大利 IVIRMA 生殖中心網絡的臨床胚胎學家和科學總監勞拉·里恩齊(Laura Rienzi)說。她還希望自動化能幫助 IVF 治療實現標準化。“自動化可以讓全世界每一間實驗室都用同樣的方式對待每一位患者。”
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基因編輯的爭議
不過這些技術都有一個前提:起碼得有一些健康的精子、卵子或胚胎可用。胚胎學家和 IVF 患者只能用手頭有的材料來工作,而有時候這些材料無法產出健康的嬰兒。
這就是為什么一些科學家提出了一個充滿爭議的設想:用 CRISPR 等基因編輯技術在胚胎植入前改造其基因組。生物物理學家賀建奎(He Jiankui)在 2010 年代末用這種方法創造了胚胎,并導致三個孩子出生。他受到了科學界的廣泛譴責,最終在監獄里服刑三年。
賀建奎的前女友 Cathy Tie 如今領導著初創公司 Origin Genomics,正在推進這項技術,目標是預防兒童的嚴重疾病。在黑斯廷斯生物倫理中心(Hastings Center for Bioethics)最近舉辦的一次活動上,鐵為使用胚胎編輯來預防囊性纖維化、亨廷頓舞蹈癥和鐮狀細胞病等疾病做了論證。
無論從技術、法律還是倫理角度來看,這都不是一件簡單的事。已知由單基因突變引起的疾病是很好的首選對象,但正如加耶特-拉富恩特指出的,大多數疾病遠比這復雜得多。“我希望我們能理解每一種疾病的遺傳基礎,從而預防它,”她說,“但目前我們做不到。”況且大多數疾病不僅受基因影響,還受飲食、行為和環境的影響。
就目前而言,沒有人知道編輯人類胚胎以消除一種疾病的風險,會不會增加這個孩子未來患上另一種疾病的風險。一些科學家也擔心這類編輯可能是通往基因增強或優生學的滑坡。
里恩齊希望這項技術能在監管框架下安全發展,而且僅限于一份特定的疾病清單。“它必須在合法的框架內進行,”她說,“但對我來說,這是一個夢想。”
與此同時,隨著那些已經在幫助健康嬰兒誕生的新技術不斷涌現,這個領域的變革還將繼續。
https://www.technologyreview.com/2026/05/07/1136946/whats-next-for-ivf-ai-robot-pgt-gene-editing/
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