AI科技如何协助“无精症”男性 解决不孕症

一项新的AI技术正在为那些被诊断为无精子的男性找出精子细胞，为努力多年想生孩子的夫妻带来另一个机会。

2025年11月初，佩内洛普在美国新泽西州下班开车回家的路上接到一通电话。是她的医生打来的，带来了她一直渴望的好消息。在经历两年半痛苦的尝试后，佩内洛普终于怀孕了。

经过多次检查，佩内洛普和她的丈夫塞缪尔得知，他患有克氏症候群（Klinefelter syndrome），这是一种遗传疾病：男性天生多了一条X染色体，通常要到成年后才被诊断出来。

事实上，大多数克氏症候群患者在射精中产生很少或完全没有精子，这种情况称为无精子症（azoospermia）。

约有10%的不孕男性患有无精子症。

怀孕的讯息让佩内洛普充满喜悦与难以置信，她等到塞缪尔（两人的名字均已更改，以保护隐私）当晚回家后才告诉他这个消息。

“他哭了……终于走到这一步，因为这花费了太多努力、时间和研究。而且我们只有一个胚胎，它竟然成功了，我们简直欣喜若狂，”她说。

他们的怀孕之所以可能，全靠一项名为Star系统（Sperm Track and Recovery，精子追踪与回收系统）的新技术。

这项技术由美国哥伦比亚大学开发，用来在无精子症男性中寻找精子。该系统利用人工智慧帮助识别和定位男性可能拥有的少数“隐藏”精子：“我当时很害怕。我以为无法拥有自己的孩子，这对我来说是非常重要的事，”塞缪尔说。

他曾被告知有孩子的机率只有20%。“当时对我来说真是迎头痛击。”

不孕症（Infertility）影响全球数百万人，大约每六名育龄人士中，就有一人在一生中至少一次遇到怀孕困难。

男性不孕是高达50%病例的因素之一，而1%的男性患有无精子症。

这意味着全球可能有数百万男性精子数量极低，个别精子非常难以找到，以至于被认为是无精子症。但人工智慧寻找这些隐藏精子的能力，可能为那些希望成为父母的人带来希望。

去年年底，在经过五年开发后，第一个使用Star系统出生的婴儿，让一对与不孕症奋斗近20年的夫妻终于有了孩子。这是哥伦比亚大学生育中心主任泽夫·威廉斯（Zev Williams）和他的团队难忘的时刻。

他说：“大家都高兴得跳起来，很少有事情能让你付出所有努力后，获得如此美好而特别的回报。现在有了一个女宝宝，希望上帝保佑，未来还会有许许多多。”

自第一个“Star宝宝”诞生以来，这项技术已在该生育中心常规使用，希望怀孕的人数已增加到数百人，患者来自世界各地。

根据最新175名使用该技术的患者资料，威廉斯表示，他们在接近30%的病例中找到了精子。这些男性原本都被告知无法使用自己的精子生育孩子。威廉斯还告诉BBC，在进一步测试中，Star系统比训练有素的人工技术人员手动搜寻多找到了40倍的精子。

通常，一份精液样本每毫升含有数千万个精子。从样本中取一小滴在显微镜下检查，以估计精子数量，同时观察精子是否活动且健康。但在无精子症样本中，整个样本可能只有一个精子——有时则完全没有。一滴一滴地筛检样本并不实际。

威廉斯在2020年产生了开发Star系统的想法，当时他读到人工智慧被用来寻找新恒星的报导。

现代望远镜会产生海量夜空资料，人类天文学家几乎不可能花费时间逐一分析以找出尚未被发现的天体。但使用机器学习演算法可以在几分钟内完成这项工作:“夜空的图像与我们正在寻找的东西，以及那些被告知没有精子的男性的情况非常相似，”威廉斯说。

他开始思考是否能将这类技术应用于识别和分离精子，他和团队已经在使用一种高解析度成像技术来扫描样本。这项工作的挑战在于必须即时分析每秒数百张图像，以检测并提取任何能找到的精子。

因此，威廉斯和同事使用微流体晶片——玻璃或聚合物上刻有细如人发的通道。精液样本流经这些通道，并由成像仪进行扫描。

机器学习演算法会即时检测图像中的任何精子细胞，以便尽可能温和地将它们分离出来，避免损坏。“当样本流动时，我们以每秒300张图像的速度进行成像，我们看到的大多数只是碎片和残渣。它并不是空的液体。你正试图在一片充满其他碎片和细胞残渣的海洋中，找到那极其稀有的精子，”威廉斯说。

威廉斯称，Star方法已达到100%的敏感度，意味着如果样本中存在一个精子，它就有能力找到它。

“这只是找出我们以前看不到的东西，”他说。

一旦被识别出来，机器人系统会在发现后几毫秒内提取精子细胞。“微流体晶片上的机器人会将含有精子的那一小部分液体分离出来，你最后会得到一管充满精液但没有精子的液体，以及一小滴含有精子的液滴。”

以塞缪尔的案例来说，还得面临额外挑战，这也是Star系统的首次尝试。由于克氏症候群，他的射精中没有精子，因此必须从睪丸中寻找精子。为此塞缪尔接受了九个月的荷尔蒙治疗，为在康乃尔医学中心成功进行睪丸取精手术做准备。

康乃尔大学的专家用肉眼无法找到任何精子，因此塞缪尔同意将样本送到威廉斯在哥伦比亚大学的团队进行检测：“手术取得的组织被运送到我们的男科实验室，经过处理后用于运行Star系统，”负责监督手术的康乃尔医学中心医学与实验室主任埃里克·福曼（Eric Forman）向BBC解释。

与此同时，佩内洛普正在进行取卵手术。新鲜精子样本通常需要在同一天提供，因为这能提供最佳的受精机会。他们正在与时间赛跑。

Star系统成功从塞缪尔的样本中分离出八个精子，这些精子随后被注入佩内洛普的卵子。其中一个成功发育成完整的囊胚（blastocyst），这是胚胎更为发育的阶段。

他们的孩子，很可能是全球第一个因Star系统而诞生的男婴，预产期在七月底。这是他们一度认为永远无法达到的目标。

“现在感觉越来越真实了，尤其是我已经能感受到胎动。我们刚做了解剖扫描，一切看起来都非常好，”佩内洛普说。

寻找稀少的精子细胞，并非人工智慧改善生育治疗结果的唯一方式。

例如在卵巢刺激过程中——这是试管婴儿治疗中帮助卵巢产生多个卵子的关键步骤——机器学习已能计算出更个人化的促性腺激素剂量。同时，深度学习工具也正在协助更准确且更具活力的配子与胚胎筛选。

然而，为了评估长期结果，专家一致认为需要进行更多大规模临床试验，同时也必须明确如何处理敏感的医疗资料、保密性，以及围绕责任归属与所有权的争议。

此外，也有人担心人工智慧创新可能带来“幸福结局”的过度承诺。

英国华威大学（University of Warwick）妇产科教授西沃恩·昆比（Siobhan Quenby）向BBC解释说：“经历漫长不孕之路的夫妻，可能会变得极度渴望怀孕，因而容易受到昂贵但尚未证实有效治疗的诱惑。”

“先进的影像技术、工程学与人工智慧结合，共同开发出解决严重男性不孕问题的新方法，这非常令人振奋，一次成功的怀孕是重要的开始。然而，在对这项新治疗的价值做出全面评估之前，我们需要对更多患者进行进一步研究。”她补充道。

对塞缪尔来说，这项人工智慧技术有可能帮助他和妻子在未来再次扩大家庭，这前景令人心动。

“当然，我们现在变得贪心了，希望未来能再要一个孩子，但这意味着我们必须再经历一次相同的过程，因为除了冷冻的卵子之外，我们没有任何储备”。

但他也表示，现在他们终于有了希望——而这在以前是完全不存在的。