AI科技如何協助「無精症」男性 解決不孕症

一項新的AI技術正在為那些被診斷為无精子的男性找出精子細胞，為努力多年想生孩子的夫妻帶來另一個機會。

2025年11月初，佩內洛普在美國新澤西州下班開車回家的路上接到一通電話。是她的醫生打來的，帶來了她一直渴望的好消息。在經歷兩年半痛苦的嘗試後，佩內洛普終於懷孕了。

經過多次檢查，佩內洛普和她的丈夫塞繆爾得知，他患有克氏症候群（Klinefelter syndrome），這是一種遺傳疾病：男性天生多了一條X染色體，通常要到成年後才被診斷出來。

事實上，大多數克氏症候群患者在射精中產生很少或完全沒有精子，這種情況稱為無精子症（azoospermia）。

約有10%的不孕男性患有無精子症。

懷孕的訊息讓佩內洛普充滿喜悅與難以置信，她等到塞繆爾（兩人的名字均已更改，以保護隱私）當晚回家後才告訴他這個消息。

「他哭了……終於走到這一步，因為這花費了太多努力、時間和研究。而且我們只有一個胚胎，它竟然成功了，我們簡直欣喜若狂，」她說。

他們的懷孕之所以可能，全靠一項名為Star系統（Sperm Track and Recovery，精子追蹤與回收系統）的新技術。

這項技術由美國哥倫比亞大學開發，用來在無精子症男性中尋找精子。該系統利用人工智慧幫助識別和定位男性可能擁有的少數「隱藏」精子：「我當時很害怕。我以為無法擁有自己的孩子，這對我來說是非常重要的事，」塞繆爾說。

他曾被告知有孩子的機率只有20%。「當時對我來說真是迎頭痛擊。」

不孕症（Infertility）影響全球數百萬人，大約每六名育齡人士中，就有一人在一生中至少一次遇到懷孕困難。

男性不孕是高達50%病例的因素之一，而1%的男性患有無精子症。

這意味著全球可能有數百萬男性精子數量極低，個別精子非常難以找到，以至於被認為是無精子症。但人工智慧尋找這些隱藏精子的能力，可能為那些希望成為父母的人帶來希望。

去年年底，在經過五年開發後，第一個使用Star系統出生的嬰兒，讓一對與不孕症奮鬥近20年的夫妻終於有了孩子。這是哥倫比亞大學生育中心主任澤夫·威廉斯（Zev Williams）和他的團隊難忘的時刻。

他說：「大家都高興得跳起來，很少有事情能讓你付出所有努力後，獲得如此美好而特別的回報。現在有了一個女寶寶，希望上帝保佑，未來還會有許許多多。」

自第一個「Star寶寶」誕生以來，這項技術已在該生育中心常規使用，希望懷孕的人數已增加到數百人，患者來自世界各地。

根據最新175名使用該技術的患者資料，威廉斯表示，他們在接近30%的病例中找到了精子。這些男性原本都被告知無法使用自己的精子生育孩子。威廉斯還告訴BBC，在進一步測試中，Star系統比訓練有素的人工技術人員手動搜尋多找到了40倍的精子。

通常，一份精液樣本每毫升含有數千萬個精子。從樣本中取一小滴在顯微鏡下檢查，以估計精子數量，同時觀察精子是否活動且健康。但在無精子症樣本中，整個樣本可能只有一個精子——有時則完全沒有。一滴一滴地篩檢樣本並不實際。

威廉斯在2020年產生了開發Star系統的想法，當時他讀到人工智慧被用來尋找新恆星的報導。

現代望遠鏡會產生海量夜空資料，人類天文學家幾乎不可能花費時間逐一分析以找出尚未被發現的天體。但使用機器學習演算法可以在幾分鐘內完成這項工作:「夜空的圖像與我們正在尋找的東西，以及那些被告知沒有精子的男性的情況非常相似，」威廉斯說。

他開始思考是否能將這類技術應用於識別和分離精子，他和團隊已經在使用一種高解析度成像技術來掃描樣本。這項工作的挑戰在於必須即時分析每秒數百張圖像，以檢測並提取任何能找到的精子。

因此，威廉斯和同事使用微流體晶片——玻璃或聚合物上刻有細如人髮的通道。精液樣本流經這些通道，並由成像儀進行掃描。

機器學習演算法會即時檢測圖像中的任何精子細胞，以便盡可能溫和地將它們分離出來，避免損壞。「當樣本流動時，我們以每秒300張圖像的速度進行成像，我們看到的大多數只是碎片和殘渣。它並不是空的液體。你正試圖在一片充滿其他碎片和細胞殘渣的海洋中，找到那極其稀有的精子，」威廉斯說。

威廉斯稱，Star方法已達到100%的敏感度，意味著如果樣本中存在一個精子，它就有能力找到它。

「這只是找出我們以前看不到的東西，」他說。

一旦被識別出來，機器人系統會在發現後幾毫秒內提取精子細胞。「微流體晶片上的機器人會將含有精子的那一小部分液體分離出來，你最後會得到一管充滿精液但沒有精子的液體，以及一小滴含有精子的液滴。」

以塞繆爾的案例來說，還得面臨額外挑戰，這也是Star系統的首次嘗試。由於克氏症候群，他的射精中沒有精子，因此必須從睪丸中尋找精子。為此塞繆爾接受了九個月的荷爾蒙治療，為在康乃爾醫學中心成功進行睪丸取精手術做準備。

康乃爾大學的專家用肉眼無法找到任何精子，因此塞繆爾同意將樣本送到威廉斯在哥倫比亞大學的團隊進行檢測：「手術取得的組織被運送到我們的男科實驗室，經過處理後用於運行Star系統，」負責監督手術的康乃爾醫學中心醫學與實驗室主任埃里克·福曼（Eric Forman）向BBC解釋。

與此同時，佩內洛普正在進行取卵手術。新鮮精子樣本通常需要在同一天提供，因為這能提供最佳的受精機會。他們正在與時間賽跑。

Star系統成功從塞繆爾的樣本中分離出八個精子，這些精子隨後被注入佩內洛普的卵子。其中一個成功發育成完整的囊胚（blastocyst），這是胚胎更為發育的階段。

他們的孩子，很可能是全球第一個因Star系統而誕生的男嬰，預產期在七月底。這是他們一度認為永遠無法達到的目標。

「現在感覺越來越真實了，尤其是我已經能感受到胎動。我們剛做了解剖掃描，一切看起來都非常好，」佩內洛普說。

尋找稀少的精子細胞，並非人工智慧改善生育治療結果的唯一方式。

例如在卵巢刺激過程中——這是試管嬰兒治療中幫助卵巢產生多個卵子的關鍵步驟——機器學習已能計算出更個人化的促性腺激素劑量。同時，深度學習工具也正在協助更準確且更具活力的配子與胚胎篩選。

然而，為了評估長期結果，專家一致認為需要進行更多大規模臨床試驗，同時也必須明確如何處理敏感的醫療資料、保密性，以及圍繞責任歸屬與所有權的爭議。

此外，也有人擔心人工智慧創新可能帶來「幸福結局」的過度承諾。

英國華威大學（University of Warwick）婦產科教授西沃恩·昆比（Siobhan Quenby）向BBC解釋說：「經歷漫長不孕之路的夫妻，可能會變得極度渴望懷孕，因而容易受到昂貴但尚未證實有效治療的誘惑。」

「先進的影像技術、工程學與人工智慧結合，共同開發出解決嚴重男性不孕問題的新方法，這非常令人振奮，一次成功的懷孕是重要的開始。然而，在對這項新治療的價值做出全面評估之前，我們需要對更多患者進行進一步研究。」她補充道。

對塞繆爾來說，這項人工智慧技術有可能幫助他和妻子在未來再次擴大家庭，這前景令人心動。

「當然，我們現在變得貪心了，希望未來能再要一個孩子，但這意味著我們必須再經歷一次相同的過程，因為除了冷凍的卵子之外，我們沒有任何儲備」。

但他也表示，現在他們終於有了希望——而這在以前是完全不存在的。