随着全球辅助生殖技术（ART）需求的持续增长，如何通过技术手段提升实验室操作的标准化与临床效率已成为行业关注的焦点。近期，发表于《Human Reproduction》的一项前瞻性概念验证研究详细探讨了利用自动化系统顺序执行IVF核心流程的可行性。尽管该技术在自动化程度及成功率上仍有优化空间，但其成功实现首例活产报告的成果，标志着 IVF 实验室从“手工时代”向“数字化自动化时代”跨出了关键一步。
Chavez-Badiola A, Mendizabal-Ruiz G, Flores-Saiffe Farías A, et al. Automated oocyte retrieval, denudation, sperm preparation, and ICSI in the IVF laboratory: a proof-of-concept study and report of the first live births. Hum Reprod. Published online December 26, 2025. doi:10.1093/humrep/deaf240
一、 研究背景
传统体外受精（IVF）实验室在受精当天（Day 0）的操作，包括精子准备、卵丘-卵子复合物（COC）的识别与剥离以及胞质内单精子注射（ICSI），高度依赖胚胎学家的手工技能与执业经验。然而，高强度的重复性劳动不仅易引发操作者疲劳，还存在着个体化技术差异，进而影响实验结果的一致性。因此，引入人工智能（AI）与机器人技术来减少人为变异性，被视为推动辅助生殖领域标准化发展的关键路径。
二、 系统架构
该研究部署了三套被称为“Pearls”的独立自动化单元，每套系统针对Day 0的不同环节进行了深度技术定制：
Pearl 1 (Sperm Preparation)：该系统集成了两种自动化路径以应对不同质量的精液样本。Pearl 1 SU（Swim-up）通过机器人精密移液在离心管内实现培养基分层，模拟传统上游法；Pearl 1 HSO（Horizontal Swim-out）则利用定制的水平碟片，使精子通过水平迁移进入收集区。两者的核心优势在于通过精准的流体控制，在无需物理离心的情况下高效分离高活力精子，最大程度减少了离心产生的活性氧（ROS）对精子DNA结构的潜在损伤。
Pearl 2 (Oocyte Retrieval & Denudation)：该单元配备了双笛卡尔坐标机器人手臂和高分辨率计算机视觉系统。AI模型能够实时扫描盛有卵泡液的培养皿，精准定位其中的COC，并引导机器人将其吸取至清洗区。随后，系统执行自动化剥离流程，通过机器人控制的微量移液器进行精确的吹打操作，利用透明质酸酶和机械剪切力移除卵子外围的卵丘细胞。该过程实现了数字化监控，允许操作员通过视频流调整吹打强度，以确保剥离彻底且不伤及卵膜。
Pearl 3 (ICSI)：这是整个流程中最复杂的自动化环节。系统利用名为“SiD”的AI算法在微流控道或专用皿中筛选形态和活力最优的精子。一旦选定，Pearl 3 会利用激光脉冲固定精子，并由高精度机械臂配合压电驱动器（Piezo-actuator）执行注射。相较于传统手动ICSI，该系统通过预设的穿刺路径和亚微米级的运动精度，显著降低了注射过程中的卵子形变和破损率。
三、 设计方法与实验结果
本项研究共纳入11名接受自体或捐赠卵子周期的患者，通过同胞卵子随机分配法将卵子分为自动化实验组与传统人工对照组，以确保评估基准的一致性。实验数据显示，自动化系统在顺序执行Day 0操作中表现出良好的技术可行性：自动化组实现了64.3%（45/70）的受精率以及42.2%的可利用囊胚形成率。虽然在数值上受限于初步调试阶段而略低于人工对照组（受精率81%），但在临床结局方面取得了显著突破——通过对自动化组产生的胚胎进行单囊胚移植，研究团队成功记录了5例健康的活产案例，且在妊娠检测呈阳性的患者中活产率达55.6%，每移植周期的活产率为41.7%。
四、 创新性与局限性
该研究的创新之处在于其首次在临床上证明了通过多系统整合顺序执行Day 0全流程自动化的可能性，并打破了以往自动化仅停留在单一环节的局限，成功将数字引导下的操作转化为健康的活产后代。然而，作为一项概念验证研究，其局限性同样明显：首先，系统尚未实现完全的自主操作，在设备间的样本转移、耗材更换以及关键决策点（如精子最终确认）仍需人工干预；其次，由于样本量较小（n=11），研究尚无法提供足以证明自动化优于人工操作的统计学证据；最后，系统目前存在受精率相较于顶尖人工操作仍有提升空间的优化需求。
五、 结论与未来展望
该研究初步建立了自动化处理Day 0 IVF流程的临床范式，证明了自动化操作生成的胚胎具有完备的发育潜能与产生健康后代的能力。这种模式的意义在于它能够显著降低对操作者物理技能的依赖，为实验室操作的标准化提供了新的技术框架。随着硬件集成度的提升与AI算法的进一步训练，未来的研发重点将集中在提高系统的自主性与可扩展性，以应对日益严峻的全球生育医疗需求。