Hoffnung aus dem Rechner

Ein Start-up aus Kalifornien setzt Maschinenlern-Algorithmen ein, um für kinderlose Paare die Wahrscheinlichkeit für eine erfolgreiche künstliche Befruchtung zu berechnen.

Immer häufiger entschließen sich kinderlose Paare, sich ihren Traum vom eigenen Nachwuchs mittels der so genanten In-Vitro-Fertilisation (IVF) zu erfüllen. Dann wollen die Frauen von ihren Ärzten wissen, ob sie mit einer erfolgreichen künstlichen Befruchtung rechnen können. Die meisten Ärzte stützen sich bei ihrem Urteil auf das Alter der Fragenden. Doch das ist offenbar keine gute Grundlage: Das Alter einer Frau sei nur einer von vielen Faktoren, sagt Mylene Yao, Mitgründerin und CEO von Univfy. Das Start-up aus dem kalifornischen Los Altos hat deshalb einen Test entwickelt, mit dem Frauen aus Dutzenden von Faktoren selbst ermitteln können, wie ihre Chancen stehen.

Vergangene Woche hat Univfy auf der Konferenz der American Society of Reproductive Medicine in San Diego eine Studie vorgestellt, die die Zuverlässigkeit des Tests untersucht hat. Ergebnis: Die Prognosen waren um 36 Prozent genauer als solche, die sich allein auf das Alter einer Frau stützten.

Mit Hilfe des Tests konnte bei 42 Prozent der teilnehmenden Frauen die Befruchtungswahrscheinlichkeit mit 45 Prozent beziffert werden. „Wenn Sie nur das Alter heranziehen, hat keine Frau – also null Prozent – eine so hohe Chance“, sagt Yao. „Das Alter ist irreführend. Genauso gut könnten sie einer Frau auch gar nichts sagen.“

Mit dem Test von Univfy könnten manche Paare sich eine IVF sparen, die üblicherweise zehntausende Dollar kostet und von vielen Versicherungen nicht bezahlt wird. Sogar der Gang zum Arzt werde überflüssig, glauben einige Reproduktionsmediziner. „Für Laien ist der Test eine gute Hilfe“, urteilt Allen Morgan, Mediziner an der University of Medicine and Dentistry of New Jersey.

PreIVF, wie der Test heißt, ist seit Juli für 250 Dollar online erhältlich. Frauen müssen dafür Angaben machen zu ihrem Body-Mass-Index, ihrer Krankheitsgeschichte, früheren Schwangerschaften oder Fruchtbarkeits- behandlungen. Dazu müssen sie Daten von Blutuntersuchungen und Spermauntersuchungen des Mannes eingeben, die jeder Hausarzt machen kann. Und auch ob sie geraucht haben, wird abgefragt.

Univfy wendet auf diese Daten dann Maschinenlern-Algorithmen an. Die basieren auf Erfahrungen mit Tausenden von Paaren in drei IVF-Zentren in den USA, in Kanada und in Spanien.

Das Prognosemodell hat Yao mit ihrem Forschungskollegen Wing Wong an der Stanford University entwickelt. 2009 gründeten die beiden Univfy. Sie begannen mit 5000 IVF-Zyklen, die in den vorangegangenen fünf Jahren an der Stanford University durchgeführt worden waren. Anhand derer formulierten sie zunächst das Modell, das sie dann an Daten von einzelnen IVF-Zentren anpassten. Dazu gehörten auch möglichst korrekte Prognosen, ob eine mittels künstlicher Befruchtung schwangere Frau Mehrlinge zur Welt bringt.

Nun will Univfy das Verfahren als universellen Test vermarkten, den jede Frau zuhause selbst durchführen kann. „Für viele Menschen ist die IVF die effektivste Behandlung, wird aber leider kaum genutzt“, sagt Yao. In den USA etwa würden sieben Millionen Frauen mit Unfruchtbarkeit kämpfen – doch jährlich werden nur 150.000 IVF-Zyklen durchgeführt. (nbo)