Embriyoskop ve Yapay Zekâ Üzerine Bir Not: Bugün Ne Biliyoruz, Yarın Ne Bekleyebiliriz?

Bu yazı imzalı bir baş editör köşesidir. Yöntemin ne olduğunu ve kanıtın ayrıntılı özetini EmbryoScope ve yapay zekâ rehberinde bulabilirsiniz.

İçindekiler

1. Muayene odasında en sık duyduğum soru
2. Bugün kanıt ne diyor
3. Kamera embriyoyu değiştirmez
4. Yapay zekâ bugün neyi iyi yapıyor
5. Yarın: neye umutla, neye şüpheyle bakıyorum
6. İkna olmak için ne görmeliyim
7. Dr. Aksoy’a en sık sorulan sorular
8. Kapanış

Muayene odasında en sık duyduğum soru

Embriyoskop ya da yapay zekâ konusu açıldığında muayene odasında hep aynı iki cümleyi duyarım: “Bu sonuçları iyileştiriyor mu? Fazladan ödeme yaparsam şansım artar mı?”

Bu yerinde bir soru ve cevabı bir broşürden değil, kanıttan gelmeli.

Bugün kanıt ne diyor

Kısa cevap: Bu yöntemlere fazladan ödeme yapmanın canlı doğum şansını artırdığı gösterilmedi. Canlı doğum, doğumdan sonra bebeğin yaşam belirtisi göstermesidir; tüp bebekte asıl sonuç budur.

Embriyoskop, zaman atlamalı (time-lapse) görüntüleme yapan bir kuluçka dolabıdır. Embriyoyu dolaptan çıkarmadan birkaç dakikada bir fotoğraflar; böylece embriyolog gelişimi baştan sona izleyebilir.

İngiltere ve Hong Kong’da yapılan TILT çalışması, 1.575 kişiyi kura ile üç gruba ayırdı. Canlı doğum oranları birbirine yakındı; embriyoskopun canlı doğumu artırdığı gösterilemedi. (B - güçlü kanıt) Hollanda’daki SelecTIMO çalışmasında ise 1.731 çift izlendi. Bu çalışmada canlı doğum yerine süren gebelik oranı ölçüldü. Gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı fark gösterilmedi; yani fark şansla açıklanabilecek düzeydeydi.

Yapay zekâ ile seçim de 14 merkezde incelendi. Kişileri kura ile gruplara ayıran bu randomize çalışmanın ana sonucu, ultrasonda kalp atımı görülen gebelikti. Yazılımın klasik yönteme göre gebelik oranını en fazla beş yüzde puanı düşürmesi kabul edilebilir sınır sayıldı. Çalışma, yazılımın bu sınırı aşmadığını gösteremedi. Bu sonuç, tek başına yöntemin daha kötü olduğunu da kanıtlamaz.

Kanıt kutusu: TILT, SelecTIMO, Illingworth ve Cochrane

TILT (The Lancet, 2024): 18-42 yaş arası, ilk üç denemesindeki 1.575 kişi üç gruba ayrıldı: zaman atlamalı görüntüleme ile hem kesintisiz kültür hem seçim, yalnızca kesintisiz kültür ve standart bakım. Canlı doğum sırasıyla %33,7 (175/520), %36,6 (189/516) ve %33,0 (172/522) idi. Gruplar arasındaki fark istatistik olarak anlamlı değildi, yani şansla açıklanabilecek düzeydeydi.

SelecTIMO (The Lancet, 2023): 15 Hollanda merkezinde 1.731 çift üç gruba ayrıldı. 12 ay içinde süren gebelik oranı %50,8 (293/577), %50,9 (295/579) ve %49,4 (284/575) idi. İstatistiksel olarak anlamlı fark gösterilmedi. Yazarlar, daha iyi sonuç vaadiyle yaygın kullanımın sorgulanması gerektiği sonucuna vardı.

Illingworth (Nature Medicine, 2024): Çalışmaya 42 yaş altı, beşinci günde en az iki erken blastosisti bulunan 1.066 kadın alındı. iDAScore adlı derin öğrenme yazılımı ile seçim, klasik morfolojik değerlendirmeyle karşılaştırıldı. Ana sonuç, ilk transferden sonra ultrasonda fetal kalp atımı görülen klinik gebelikti: %46,5 (248/533) ve %48,2 (257/533). Çalışma, yazılımın gebelik oranında beş yüzde puanından fazla kayba yol açmadığını gösteremedi. İkincil sonuç olan canlı doğum da raporlandı: %39,8 (212/533) ve %43,5 (232/533). Canlı doğumda istatistiksel olarak anlamlı fark gösterilmedi. Bu sonuçlar, iki yöntemin eşdeğer olduğunu kanıtlamaz.

Cochrane (Armstrong ve ark., 2019): Dokuz randomize çalışmayı (2.955 çift) birlikte değerlendirdi. Kanıtın kalitesi düşük veya çok düşüktü; canlı doğumda fark olup olmadığı belirsizdi.

Kamera embriyoyu değiştirmez

Kamera embriyonun günlüğünü tutar; günlüğü yazmaz. Embriyoskop da yapay zekâ da embriyoyu iyileştirmez; yalnızca eldeki embriyolardan hangisinin önce transfer edileceğine karar vermeye yardım eder.

Bu basit gerçek, neden büyük bir kazanç görmediğimizi açıklar: bazı hastaların seçilecek tek bir blastosisti olur. Blastosist, embriyonun genellikle beşinci veya altıncı günde ulaştığı gelişim evresidir. Tek embriyonun olduğu yerde sıralama yapılamaz.

İkinci sınır daha derindir. Tekrarlayan tutunma başarısızlığı ve tekrarlayan düşükte en sık neden embriyonun kromozom sayısındaki bozukluktur. Bu bozukluk çoğu zaman görüntüde görünmez. Mikroskop altında çok güzel görünen bir embriyo kromozom yönünden normal olmayabilir. Bu konuyu PGT-A köşe yazısında ayrıntılı tartışmıştım.

Seçim, ancak seçilecek farklı embriyolar varsa bir şey değiştirir. Embriyonun özellikleri önemlidir; ancak sonucu yalnızca bir seçim puanıyla açıklayamayız.

Yapay zekâ bugün neyi iyi yapıyor

Yapay zekânın bugünkü asıl katkısı laboratuvarın düzenindedir. Aynı embriyoya bakan iki embriyolog bazen farklı puan verir; yazılım ise her seferinde aynı ölçütü kullanır ve bu farkı azaltır.

Bu iyi bir şeydir, ama “şansınızı artırır” demek değildir. 2026’da çıkan bir derleme de bugünkü gerçek yararın daha iyi sonuç değil, işin her seferinde aynı biçimde yapılması olduğunu yazıyor.

İnsan ile makinenin birlikte çalışması da ilginç bir sonuç verdi. Embriyologlara yapay zekânın sıralaması gösterilince birçoğu kararını değiştirdi. Ama bu değişiklik seçimi ne belirgin biçimde iyileştirdi ne de kötüleştirdi.

Kanıt kutusu: yazılımın kromozom tahmini ve embriyologla birlikte kullanımı

Palmer ve arkadaşları (Reproductive BioMedicine Online, 2025), 19 embriyologa embriyo görüntülerini gösterip kromozom durumunu tahmin etmelerini istedi. ERICA adlı yazılım, kromozomu normal embriyoyu ilk denemede seçmekte embriyologlardan daha başarılıydı. Embriyologlar yazılımın sıralamasını gördükten sonra birçoğu fikrini değiştirdi; ancak bu, seçimi belirgin biçimde iyileştirmedi ya da kötüleştirmedi.

Selntigia ve arkadaşlarının 2025 derlemesi, yaygın kullanılan iDAScore puanını inceleyen altı geriye dönük çalışmayı (eski kayıtlara bakan çalışma) topladı. Puan yükseldikçe kromozomu normal embriyo olasılığı arttı. Ancak kromozom tahmininin gücü orta düzeydeydi: AUC değeri 0,60 ile 0,68 arasındaydı. AUC, 0,5’in yazı tura, 1’in kusursuz ayırım anlamına geldiği bir ölçüdür.

Yarın: neye umutla, neye şüpheyle bakıyorum

Gelecekte en çok önemsediğim alan ploidi tahminidir; burada embriyonun kromozom sayısından söz ediyorum. PGT-A için embriyonun dış tabakasından birkaç hücre alınır; buna biyopsi denir. Test bu hücrelerdeki kromozomları inceler, bütün embriyo için kesin sonuç vermez. Hücreler farklı kromozomlar taşıyabilir (mozaiklik) ve alınan örnek sınırlıdır. Bu sınırlar ASRM’nin PGT-A görüşünde de açıklanır.

Yapay zekâ ise hücre örneği almadan, embriyo görüntülerinden kromozom durumu için bir olasılık hesaplıyor. Bu yönü önemli buluyorum, çünkü yukarıda anlattığım ikinci sınıra, yani kameranın göremediği kromozom sorununa doğrudan dokunuyor.

Ama bugünkü sonuçları gerçekçi okumak gerekir. Çok sayıda çalışmayı birlikte değerlendiren 2024 tarihli bir meta-analize göre modeller, kromozomu normal embriyoların yaklaşık onda yedisini doğru tanıyor. Anormal embriyoların ise yaklaşık dörtte birini yanlışlıkla normal gibi gösteriyor. Bu oranla PGT-A’nın yerini tutmuyor; olsa olsa PGT-A yapılamayan durumlarda yardımcı bir bilgi olabilir.

Uyarım protokolünü yapay zekâ ile kişiye göre ayarlamaya ise şüpheyle bakıyorum. Uyarım, ilaçla yumurtalıkta birden çok yumurta geliştirmektir. Bu alandaki çalışmalar çoğunlukla toplanan yumurta sayısını ölçüyor; gebelik veya canlı doğum sonucunu neredeyse hiç raporlamıyor.

Daha eski ve daha basit bir deneyim de var. İlaç dozunu yumurtalık rezervi testlerine göre kişiye özel ayarlamanın canlı doğumu artırdığı, Cochrane derlemesinde net olarak gösterilemedi. Aynı derlemede bu yaklaşımın aşırı uyarılma riskini azaltabileceği görüldü; bu da küçük bir kazanç değildir.

Laboratuvarın robotlaşması da yolda. 2026’da otomatik sistemlerle yapılan ilk işlemlerden canlı doğumlar bildirildi. Ancak bu, 11 hastalık ve sistemi geliştiren şirketin desteklediği bir pilot çalışmadır. Döllenme oranı otomatik kolda, elle yapılan kontrolden daha düşüktü.

Alan	Ne vaat ediliyor?	Bugünkü kanıt	Ne görmemiz gerekiyor?
Embriyoskop ve yapay zekâ ile seçim	Daha iyi embriyoyu seçerek gebelik şansını artırmak	TILT’te canlı doğum yararı gösterilmedi; SelecTIMO’da süren gebelikte fark gösterilmedi; Illingworth klinik gebelikte ve ikincil canlı doğum sonucunda yarar göstermedi	Canlı doğumu artırdığını gösteren yeni randomize çalışma
Biyopsisiz ploidi tahmini	Kromozom durumunu görüntüden tahmin etmek	Orta düzey doğruluk; PGT-A’nın yerini tutmuyor	Farklı laboratuvarlarda doğrulama ve canlı doğum sonuçlu çalışma
Uyarımda kişiye özel doz ve tetik zamanı	Daha iyi yumurta yanıtı, daha az ilaç	Çoğunlukla yumurta sayısı ölçülmüş; gebelik sonucu yok denecek kadar az	Canlı doğum ve güvenliği ölçen ileriye dönük çalışma
Laboratuvar otomasyonu	Daha standart ve tekrarlanabilir işlem	11 hastalık şirket destekli pilot; ilk canlı doğumlar	Bağımsız ve karşılaştırmalı çalışmalar

Kanıt kutusu: ploidi tahmini, uyarım ve otomasyon çalışmaları

Ploidi tahmini: Xin ve arkadaşlarının 2024 meta-analizi, embriyo görüntülerinden kromozom durumunu tahmin eden yapay zekâ çalışmalarını topladı. Meta-analize 12 çalışma ve 6.879 embriyo girdi. Kromozomu normal embriyoyu tanıma oranı (duyarlılık) 0,71, anormal embriyoyu doğru ayırma oranı (özgüllük) 0,75 ve AUC 0,80 bulundu. Yazarlar, modellerin biyopsili yöntemlerin yerini tamamen tutamayacağını, PGT-A yapılamayan kişilerde yardımcı olabileceğini yazdı.

Kişiye özel FSH dozu: Cochrane 2024 güncellemesi 26 randomize çalışmayı (8.520 kadın) inceledi. Yumurtalık rezervi testine dayalı dozlamanın canlı doğumu veya süren gebeliği artırıp artırmadığı belirsizdi (düşük kesinlikte kanıt). Bu yaklaşım orta veya ağır aşırı uyarılma sendromunu azaltabilir.

Uyarımda yapay zekâ: Lu ve arkadaşlarının 2026 derlemesi, doz ve tetik zamanlaması için geliştirilen karar destek araçlarını inceleyen beş çalışma buldu (16.441 kişi). Bazı araçlar olgun yumurta sayısını artırdı veya ilaç kullanımını azalttı; hiçbir çalışma gebelik sonucunu raporlamadı. Deligeoroglou ve arkadaşlarının 2026 derlemesi de çalışmaların çoğunun tek merkezli ve geriye dönük olduğunu, dış doğrulamanın sınırlı kaldığını belirtti.

Otomasyon: Chavez-Badiola ve arkadaşları (Human Reproduction, 2026), 11 olguda sperm hazırlama, yumurta temizleme ve ICSI basamaklarını otomatik sistemlerle denedi. Üç siklusta kişinin kendi yumurtaları, sekizinde donör yumurtalar kullanıldı. Aynı olgulardaki kardeş yumurtalar otomatik ve elle yapılan işlemlere ayrıldı; karşılaştırma bağımsız iki hasta grubu arasında değildi. Döllenme otomatik kolda %64,3 (45/70), elle yapılan kolda %81 (47/58) idi. Otomatik koldaki 12 tekli dondurulmuş blastosist transferinden beş canlı doğum oldu. Örneklem istatistiksel karşılaştırma için küçüktü. Bazı basamaklarda insan müdahalesi veya dijital kontrol gerekti; süreç bütünüyle otonom değildi. Çalışmayı sistemi geliştiren şirket destekledi.

İkna olmak için ne görmeliyim

Yeni bir teknolojiye kapıyı kapatmıyorum. Ama hastadan ek ücret istenecekse kanıtın belli bir çıtayı geçmesini beklerim.

İlk ölçütüm, ölçülen sonucun canlı doğum olmasıdır. Yumurta sayısı, puan veya klinik gebelik ara basamaklardır. İkincisi, sonucun kura ile yapılan karşılaştırmalı bir çalışmada görülmesidir. Üçüncüsü, sonucu ürünü geliştiren şirketten bağımsız ekiplerin de tekrarlamasıdır. Dördüncüsü, modelin farklı laboratuvarlarda ve farklı hasta gruplarında da çalıştığının gösterilmesidir.

Bu çıtanın gereksiz yere yüksek olduğunu düşünmüyorum. Avrupa’nın üreme tıbbı derneği ESHRE, 2023’te ek uygulamalar için 42 öneri yayımladı; bunların hiçbiri yüksek kaliteli kanıta dayanmıyordu. Bu tablo, alanın vaatte hızlı, kanıtta yavaş ilerlediğini gösteriyor. Ek uygulamalara genel bakışımı ERA köşe yazısının etik bölümünde de anlatmıştım.

Bir merkezle konuşurken şu soruları sormanız yeterli olur: Bu puan sizin durumunuzda kararı nasıl değiştirecek? Seçilecek birden fazla embriyo var mı? Ek bir ücret söz konusu mu ve bu ücret hangi kanıta dayanıyor? Merkez seçerken bakılacak diğer ölçütleri iyi tüp bebek merkezi rehberinde bulabilirsiniz.

Dr. Aksoy’a en sık sorulan sorular

Yapay zekâ ile yumurta seçimi yapılabilir mi?

Evet, yapay zekâ artık yumurta hücrelerinin görüntülerini analiz etmek için de kullanılıyor. Örneğin yumurtanın görünümünü ve bazı hücresel özelliklerini değerlendirerek hangilerinin döllenme ve embriyo gelişimi açısından daha yüksek potansiyele sahip olabileceğini tahmin etmeye çalışan sistemler var.

Ancak burada önemli bir ayrım yapıyorum. Yapay zekâ, yumurtanın görünümünden hareketle bazı tahminlerde bulunabiliyor ama kromozomal olarak sağlıklı olduğunu kesin biçimde söyleyemiyor. Üstelik bu yöntemlerle seçilen yumurtaların daha fazla sağlıklı bebek doğumuyla sonuçlandığını henüz yeterince göstermiş değiliz.

Ben yapay zekâyı embriyoloğun değerlendirmesine yardımcı olabilecek bir teknoloji olarak görüyorum. Ama bugün için yumurta kalitesini kesin olarak belirleyen veya başarıyı garanti eden bir yöntem değil.

Yapay zekâ ile sperm seçimi işe yarar mı?

Bu konuda da ilginç gelişmeler var. Yapay zekâ, mikroskop görüntülerinden spermlerin hareketlerini ve şekillerini değerlendirerek mikroenjeksiyon için uygun sperm seçimine yardımcı olabiliyor. Hatta çok az sperm bulunan bazı hastalarda, embriyoloğun gözden kaçırabileceği spermleri bulmak için de kullanılmaya başlandı.

Ancak laboratuvarda daha hızlı veya daha tutarlı sperm seçmekle gebelik şansını artırmak aynı şey değil. İlk araştırmalar umut verici olsa da yapay zekâ ile sperm seçiminin standart yöntemlerden daha fazla canlı doğum sağladığını henüz kanıtlayamadık.

Benim için önemli olan, spermi bilgisayarın mı embriyoloğun mu seçtiğinden çok, bunun hastanın gebelik şansına gerçekten katkı sağlayıp sağlamadığı. Şimdilik yapay zekâyı deneyimli embriyoloğun yerini alan değil, ona yardımcı olan bir araç olarak değerlendiriyorum.

“Yapay zekâ destekli tüp bebek” ne demek? Tüp bebeği yapay zekâ mı yapıyor?

Hayır, yapay zekâ tüp bebek tedavisini kendi başına yapmıyor. Aslında bu ifade, tedavinin bazı aşamalarında bilgisayar sistemlerinden yardım aldığımız anlamına geliyor.

Örneğin yapay zekâ yumurtalık uyarımında kullanılan verileri değerlendirmeye, sperm ve yumurta seçiminde embriyoloğa yardımcı olmaya veya embriyoların gelişim görüntülerini analiz etmeye katkı sağlayabiliyor. Özellikle hangi embriyonun transfer için öncelikli olabileceğini tahmin etmeye çalışan sistemler üzerinde yoğun çalışmalar yapılıyor.

Ama tedaviyi planlayan hekim, yumurtaları toplayan ekip ve laboratuvarda çalışan embriyologlar hâlâ sürecin merkezinde. Bazı işlemlerin otomatikleştirildiği deneysel sistemler de var, ancak bunlar henüz rutin uygulama değil.

Ben yapay zekâyı tüp bebekte heyecan verici bir yardımcı olarak görüyorum. Ama bir merkezin yapay zekâ kullanması, o merkezin mutlaka daha yüksek gebelik başarısına sahip olduğu anlamına gelmiyor. Önemli olan teknolojinin adı değil, hastaya sağladığı kanıtlanmış fayda.

Kapanış

Başa dönelim: “Fazladan ödeme yaparsam şansım artar mı?” Bugünkü cevabım: Rutin kullanımın canlı doğum şansını artırdığı gösterilmiş değil. Kamera embriyonun günlüğünü tutmaya devam edecek. Ben günün birinde o günlükte kromozomları da okuyabilmeyi umuyorum; o gün geldiğinde bu yazıyı memnuniyetle güncellerim.

Kişisel görüş notu: Bu yazı Doç. Dr. Senai Aksoy’un imzalı perspektifidir; her hasta kendi durumu için hekimine danışmalıdır.