Yapay Zekâ Destekli Tüp Bebek Yöntemiyle Dünyaya Gelen İlk Bebekler

Tüp bebek (IVF) tedavisi uzun, belirsiz ve birçok kadın için oldukça sinir bozucu bir süreç olabilir. Yaklaşık iki hafta boyunca, hamile kalmayı uman bir kadın, yumurtalıklarının birden fazla yumurta üretmesi için kendisine hormon enjekte eder. Daha sonra, yumurtaların gelişimini takip etmek için birkaç kez kan örneği alınır ve düzenli ultrason muayeneleri yapılır. Tıbbi olarak hazır olduğuna karar verildikten sonra, sedasyon gerektiren bir işlem olan yumurta toplama işlemine hazırlanır; bu işlemde yumurtalar toplanır, laboratuvara gönderilir ve embriyo oluşturmak için döllenir.

Tüm bunlardan sonra, embriyonun rahme transfer edilme olasılığı sadece %50’dir ve başarılı bir gebelik için genellikle birkaç tüp bebek döngüsü gerekir. Bazı kadınlar için, yüksek maliyetine rağmen tüp bebek tedavisi asla istenen sonuçları vermez.

Yine de, bu işlem yaygın. Amerika Birleşik Devletleri’nde bebeklerin yaklaşık yüzde ikisi tüp bebek yöntemiyle doğuyor ve bu yöntemin uygulanmaya başlanmasından bu yana geçen kırk yılda dünya genelinde 10 milyon bebek tüp bebek yoluyla dünyaya geldi. Peki tüp bebek yöntemi daha kolay ve daha etkili olabilir mi?

Birçok önde gelen doğurganlık bilim insanı ve doktor, yapay zekâdaki gelişmeler sayesinde tüp bebek yönteminde heyecan verici yeni bir dönemin ufukta olduğunu söylüyor. Sperm tespiti, embriyoların derecelendirilmesi ve embriyoların izlenmesi gibi yapay zekâ alanındaki son gelişmeler, süreçleri hastalar için daha erişilebilir ve etkili hale getirmeyi amaçlıyor.

Atlanta’daki Shady Grove Fertility’de doktor ve üreme endokrinoloğu olan Victoria S. Jiang, “Üreme tıbbında yapay zekânın kullanımı, üreme sağlığı uygulamalarımızı devrim niteliğinde değiştirecek inanılmaz bir dönüm noktasında bulunuyor” diyor.

Daha Sağlıklı Sperm Seçimi

Columbia Üniversitesi Doğurganlık Merkezi’ndeki bir ekip, yapay zeka destekli tüp bebek yöntemiyle ABD’de doğacak ilk bebeği yakında görmeyi bekliyor. Hasta, 15 başarısız tüp bebek denemesinden sonra Mart 2025’te hamile kaldı.

Columbia’nın doğurganlık merkezinin direktörü Zev Williams, tüp bebek yönteminde kritik bir başarısızlık noktasında yardımcı olmak için STAR (Sperm İzleme ve Kurtarma) adlı deneysel bir sistem kullanıyor: en sağlıklı spermi belirlemek. Williams’a göre STAR, yapay zekayı kullanarak sağlıklı spermi (yani canlı, hareketli ve yapısal olarak sağlam olan spermi) tanımlıyor; bu spermler aksi takdirde insan gözüyle tespit edilemezdi. Sperm tanımlandıktan sonra, bir robot hücreleri santrifüj veya diğer potansiyel olarak zarar verici işlemlere gerek kalmadan çıkarıyor. İşlem sadece milisaniyeler sürüyor.

Yapay zekâ desteği olmadan, bir embriyologun mikroskop altında bir örneğe bakması gerekirdi ki bu saatler sürebilir ve sonuçta sonuçsuz kalabilirdi. Williams, “Bir vakada, deneyimli teknisyenler iki gün boyunca örneği incelediler ve sperm bulamadılar. Daha sonra örnek STAR sisteminden geçirildi ve STAR bir saat içinde 44 sperm buldu.” diyor.

İnsanlardan farklı olarak, yapay zekâ milyonlarca görüntüyü yorulmadan analiz edebilir ve insan gözünün kaçırabileceği ince desenleri tespit edebilir. Williams, “Şiddetli erkek kısırlığında, sperm o kadar nadir olabilir ki, yetenekli embriyologlar bile bir tane bile göremeyebilir. Bu, insanların yeteneklerinin ötesindedir, ancak geliştirdiğimiz özel mikroakışkan çipler ve STAR sisteminin bir parçası olan özelleştirilmiş süper bilgisayarlar ve yüksek hızlı görüntüleme kullanılarak çok yapılabilir. Buradan itibaren, insanlar devreye giriyor; sonraki tüm IVF adımları standart yöntemler kullanılarak gerçekleştiriliyor.” diyor.

Williams, erken sonuçların “çok cesaret verici” olduğunu söylüyor. Sistem, daha önce “sperm bulunamadı” olarak etiketlenen birçok erkekten alınan örneklerde tekrar tekrar sperm tespit etti ve bu kişiler başarılı bir şekilde embriyo oluşturmayı başardılar.

En Sağlıklı Embriyoların Takibini Yapmak

Sperm yumurtayla buluştuktan sonra, embriyolar beş gün boyunca bir kuluçka makinesinde kalır. Bu noktada embriyo blastosist haline gelir ve iç ve dış hücrelerinin kalitesine göre derecelendirilir. Her iki bileşen de A, B veya C kalite derecesi alır. Daha sonra iki harf bir araya getirilir; bu nedenle bir blastosist, en yüksek kalitede iç ve dış hücrelere sahipse AA, orta kalitede iç ve düşük kalitede dış hücrelere sahipse BC olabilir.

Bir blastosisti derecelendirmek için, embriyolog, mikroskop altında incelemenin yanı sıra embriyoların zaman atlamalı videolarına veya tek görüntülerine de bakar. Bu süreç öznel, zaman alıcıdır ve 1978’deki ilk IVF doğumundan bu yana pek değişmedi. Ancak yapay zeka bunu değiştirebilir: Nature Medicine’de yayınlanan 2024 tarihli bir klinik çalışma, 115.000’den fazla embriyodan elde edilen verilerle eğitilmiş bir yapay zeka sisteminin, embriyoları derecelendirmede neredeyse insanlar kadar iyi olduğunu buldu.

Embriyolar derecelendirildikten sonra, bir embriyonun normal mi yoksa anormal mi olduğunu belirlemek için genellikle genetik testler yapılır. Genellikle, bir embriyolog her embriyoyu elle test ederek doğru sayıda kromozoma sahip olduğundan emin olur. Yapay zeka da burada yardımcı olabilir.

2023 yılında, Weill Cornell Tıp Fakültesi Embriyoloji Doçenti Nikica Zaninovic ve meslektaşları, The Lancet’te yayınladıkları bir çalışmada, bir yapay zeka algoritmasının bir embriyonun normal sayıda kromozoma sahip olup olmadığını yaklaşık %70 doğrulukla belirleyebildiğini, bunun istatistiksel olarak anlamlı olduğunu buldular. Geleneksel biyopsi yöntemleri ideal koşullarda yaklaşık %90 doğruluk oranına sahipken, daha zor vakalarda -örneğin, normal ve anormal hücrelerin karışımını içeren mozaik embriyolarda- bu oran daha düşük olabilir.

Araştırmacılar, yapay zekâ sistemini hem normal hem de anormal embriyoların resimlerini besleyerek eğittiler. Bu görüntülerden yola çıkarak, yapay zekâ, orijinal veri setinde yer almayan embriyoların normal olup olmadığını tahmin etmeyi öğrendi. Yapay zekâ, embriyonun kendisini değil, görüntüleri değerlendirdiği için, geleneksel biyopsi kadar invaziv değildir ve hassas embriyoya zarar verme riskini azaltır.

Zaninovic’e göre, bir sonraki adım, algoritmanın daha erken aşamalarında yardımcı olabilmesi için katmanlar eklemek; örneğin, sağlıksız yumurta hücrelerini belirlemek ve bir kadının başarılı bir gebelik için yeterli sayıda yumurta dondurması gerektiğinden emin olmak için kaç yumurtaya ihtiyacı olduğunu tahmin etmek gibi.

Ayrıca, embriyo transferinden sonra rahim iç tabakasının kalınlığını ve rahim reseptivitesini değerlendirmek gibi derecelendirme ve genetik testten sonraki adımlara da yardımcı olabilir. Zaninovic, “[Preimplantasyon genetik testi] sonrasında bile, yine de %10 ila %15 oranında düşük vakaları yaşanıyor. Ve bu embriyonun kendisiyle ilgili olmayabilir, ancak genel hasta sağlığıyla ilgili olabilir.” diyor.

Yapay zekanın üstesinden gelmeye yardımcı olabileceği zorluklardan bir diğeri de, yanlış etiketlenmiş ve farklı bir hastaya yerleştirilmiş bir embriyo gibi olası karışıklıkların önlenmesiyle ilgilidir. Embriyolar o kadar küçüktür ki karışıklıklar nadir de olsa yaşanmıştır.

Massachusetts Genel Üreme Merkezi’nde embriyoloji direktörü olan Charles Bormann, “Bir embriyo yanlışlıkla bir kap içindeki yanlış yere taşınırsa, geleneksel sistemler bunu tespit edemez. Yapay zeka sistemleri, embriyoları gelişim boyunca takip etmek ve her adımda kimliği doğrulamak üzere tasarlanmıştır; böylece her embriyonun doğru şekilde etiketlenmesi ve doğru hastayla eşleştirilmesi sağlanır.” diyor.

Embriyo oluşturmanın hassas süreci, Meksika merkezli bir tüp bebek şirketi olan Conceivable için çok önemlidir. Kadın doğum uzmanı ve üreme endokrinoloğu Alejandro Chavez-Badiola, sperm, yumurta ve embriyoların takibi ve taşınması da dahil olmak üzere tüp bebek sürecindeki 200’den fazla adımı otomatikleştirmek için yapay zeka tarafından yönlendirilen bir robotik kol kullanıyor. Örneğin, teknoloji “en uygun” spermi belirlemeye yardımcı oluyor, ardından robotik bir sistem devreye girerek spermi bir enjeksiyon iğnesine yüklüyor, yumurtayı konumlandırıyor ve ikisini bir embriyoda birleştiriyor. Bu işlem sırasında yumurtanın bütünlüğünü takip ederek, işlem sırasında zarar görmemesini sağlıyor.

Conceviable, sonuçların kendiliğinden ortada olduğunu söylüyor. 2024 yılında, kendi geliştirdikleri teknoloji kullanılarak ilk bebek dünyaya geldi. Chavez-Badiola’ya göre, o zamandan beri 17 canlı doğum daha gerçekleşti.

Uzmanlar İhtiyatlı Olunması Çağrısında Bulunuyor

Araştırma kurumlarındaki ve girişimlerdeki gelişmelere rağmen, yapay zekanın ve üreme teknolojilerindeki kullanımının sınırları konusunda hâlâ temkinli olmak için nedenler var.

Amerikan tüp bebek laboratuvarlarında olanların çoğu hükümet denetimi altında değil. Geleneksel tüp bebek süreçlerinin yalnızca belirli bileşenleri, bazı tıbbi cihazlar ve genetik test laboratuvarları da dahil olmak üzere, Gıda ve İlaç İdaresi (FDA) tarafından düzenleniyor. Klinikler, başarı oranlarını yayınlayan ve üye kliniklerin etik kurallara uyduğundan emin olan Yardımcı Üreme Teknolojisi Derneği’ne (SART) katılabilir, ancak üyelik isteğe bağlıdır. Son zamanlarda, Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri (CDC) tüp bebek ekibini kaldırdı.

Bu denetim eksikliği, yapay zeka destekli tüp bebek için de geçerli. Mevcut deneylerin çoğu, embriyoları derecelendiren yapay zeka sistemleri dışında, federal hükümet tarafından düzenlenmemekte. FDA bunları tıbbi cihaz olarak kabul eder ve kurumun onayını gerektirir. Ortaya çıkan yardımcı üreme teknolojilerinden bazılarına erişmenin tek yolu, Bormann’ın veya Zaninovic’in laboratuvarı gibi bir laboratuvarda yapılan çalışmalardan birine katılmak gibi bir araştırma ortamında bulunmak.

Uzmanlar ayrıca, veri gizliliği, algoritmik önyargı ve adalet konularında çok sayıda etik sorunun bulunduğunu belirtiyor.

Journal of Gynecology Obstetrics and Human Reproduction’da 2025 yılında yayınlanan bir makaleye göre, birçok yapay zeka algoritması hem doktorlar hem de hastalar tarafından yorumlanması zor olup, şeffaflık eksikliği nedeniyle esasen “kara kutu” gibi işlev görüyor. Imperial College London’da endokrinoloji doçenti olan Ali Abbara, bunun sorunlu olabileceğini, çünkü yapay zekanın embriyologların farkında olmadığı “mantıksız” kararlar verebileceğini söylüyor.

Örneğin, laboratuvarda aynı kuluçka makinesinden tesadüfen birçok normal embriyo çıkmışsa, yapay zeka modeli bir embriyonun belirli bir kuluçka makinesinde olması durumunda normal olma olasılığının daha yüksek olduğunu yanlış bir şekilde varsayabilir. Veya ışık gibi şeyleri hesaba katmaya başlayarak, bir embriyoyu sadece görüntünün biraz daha karanlık olması nedeniyle anormal olarak yanlış bir şekilde derecelendirebilir.

Ayrıca, makalede yapay zeka sistemlerinin büyük, genellikle hassas veri kümeleri üzerinde eğitilmesi nedeniyle veri ihlalleri veya kötüye kullanım potansiyeli olduğu belirtiliyor.

Araştırmacılar “kara kutu” konusunda endişelerini paylaşıyor. Abbara, “İnsanlar bundan biraz endişeli çünkü sağlık hizmetlerinde bunu anlamak ve bir dereceye kadar güvenmek istiyorsunuz,” diyor. Zaninovic, çalışmalarını gösteren şeffaf yapay zeka modellerinin bu sorunu çözmeye yardımcı olabileceğini söylüyor.

Jiang, üreme endokrinolojisi ve kısırlık alanında yeni teknolojinin “hazır olmadan” kullanılmasının sık rastlanan bir durum olduğu konusunda uyarıyor. Örneğin, Down sendromu ve orak hücreli anemi gibi kromozomal ve genetik bozukluklardan diyabete, kalp hastalığı riskine ve zekaya kadar her şeyi değerlendiren genetik testin bir alt türü olan poligenik risk puanlaması için preimplantasyon genetik testini (PGT-P) örnek gösteriyor.

Jiang, “PGT-P, embriyonun plasenta tabakasının birkaç hücresinden oluşan küçük bir örnek kullanarak binlerce gen için genetik analiz yapabiliyor,” diyor ve ekliyor: “Bu yöntem tahmin değil, olasılık veriyor ve doğruluğu garanti edilemiyor. Bunu bir hava tahminine benzetiyorum; %30 yağmur olasılığı, yağmur yağacağı anlamına gelmez ve %5 kalp hastalığı olasılığı, kişinin bu hastalığa yakalanmayacağı anlamına gelmez.” Ancak PGT-P testi, doğruluğunu gösteren çalışmaların eksikliğine rağmen, tüp bebek hastalarına genellikle bebek sağlığı veya belirli genetik özelliklerin garantisi olarak satılıyor.

Bu benzetme yapay zeka için de geçerli ve uzmanlar hastaları garantili sonuçlar konusunda büyük vaatlere karşı dikkatli olmaları konusunda uyarıyor. Yine de araştırmacılar, yapay zekanın tek başına değil, bakımda bir ortak olması gerektiği konusunda uyarıda bulunurken, gelecek konusunda heyecanlılar. Bormann, “Yapay zeka rehberlik ve içgörüler sağlayabilir, ancak tıbbi sorumluluk ve hasta özerkliği asla bir algoritmaya devredilmemelidir,” diyor. Williams da aynı fikirde: “Yapay zeka, hekimin yargısını desteklemeli, onun yerini almamalıdır,” diyor. “Her güçlü yenilikte olduğu gibi, sorumlu kullanım, şeffaflık ve klinik gözetim şarttır.”

Derleyen: Damla Şayan