一种新型AI技术正在定位那些被告知没有精子的男性体内的精子细胞——为多年来一直尝试怀孕的夫妇提供了再次生育的机会。
2025年11月初，佩内洛普（Penelope，为保护隐私，姓名已更改）在美国新泽西州下班开车回家途中接到一个电话。是她的医生打来的，带来了她一直渴望的消息。经过两年半痛苦的尝试，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（Samuel，为保护隐私，姓名已更改）得知他患有克兰费尔特综合征（Klinefelter syndrome），这是一种影响男性的遗传疾病，患者出生时带有额外的X染色体，通常要到成年后才会被诊断出来。大多数克兰费尔特综合征患者在精液中产生的精子很少或根本没有，这种情况被称为无精症（azoospermia）。约10%的不育男性会经历无精症。
满怀喜悦和难以置信，佩内洛普等到塞缪尔当晚回家后才分享这个消息。
"他的脸上涌动着各种情绪，"她说，"他哭了……终于达到这个目标，因为我们付出了太多努力、时间和研究。而且我们只有一个胚胎，它居然成功了，我们简直欣喜若狂。"
他们的怀孕之所以成为可能，要归功于哥伦比亚大学（Columbia University）开发的一种名为"Star（精子追踪与回收）系统"的新技术，该系统用于追踪无精症男性体内的精子。该系统利用人工智能帮助识别和定位这类男性体内稀少的"隐藏"精子。
"我很害怕。我以为我将无法拥有自己的孩子，这对我来说是生活中非常重要的一部分，"塞缪尔说，他被告知有20%的机会生育自己的孩子。"这真是一个沉重的打击。"
不孕不育影响着全球数百万人，大约每六位育龄人士中就有一人在一生中至少经历过一次怀孕困难。男性不育是高达50%病例的促成因素，而所有男性中有1%是无精症患者。
这意味着全球可能有数百万男性的精子数量极低，以至于他们的单个精子难以找到，被认定为无精症患者。但AI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。
"你正在试图在大量其他碎屑和细胞碎片的海洋中找到那个极其罕见的精子"——泽夫·威廉姆斯（Zev Williams）
去年年底，在经过五年研发后，使用Star系统诞生的第一个婴儿让一对与不孕不育斗争了近二十年的夫妇终于拥有了自己的孩子。哥伦比亚大学生育中心（Columbia University Fertility Center）主任泽夫·威廉姆斯和他的团队对此记忆犹新。
"每个人都欣喜若狂，"他说，"很少有什么事情的回报能像这样美好而特别。现在有了一个小女孩，希望上帝保佑，未来还会有更多。"
自从第一个Star婴儿诞生以来，该技术已在生育中心定期使用，希望怀孕的等待名单已从世界各地增长到数百人。根据威廉姆斯的说法，在最新使用该技术的175名患者中，他们在近30%的病例中找到了精子。这些个体此前被告知无法用自己的精子生育。
据威廉姆斯称，在进一步测试中，Star找到的精子数量是经过培训的人类技术人员手动搜索的40倍。
通常，精液样本每毫升含有数千万个精子。从样本中取出一滴微小的液滴在显微镜下检查，以估计精子数量，同时观察精子是否在移动和健康。但在无精症样本中，整个样本中可能只有一个精子——尽管在某些情况下根本没有精子。一滴一滴地筛选样本是不切实际的。
（图片说明：AI驱动的Star系统可以在精子流过微小通道时在几毫秒内检测并提取单个精子细胞。图片来源：哥伦比亚大学生育中心）
威廉姆斯在2020年阅读了关于AI如何用于寻找新恒星的文章后，萌生了Star系统的构想。
现代望远镜产生大量夜空数据，人类天文学家要分析以前未见过的物体是极其耗时的。但使用机器学习算法可以在几分钟内完成这项工作。
"夜空的图像非常让人联想到我们在寻找的东西，以及我们在被告知没有精子的男性身上看到的情况，"威廉姆斯说。他开始思考是否有可能应用此类技术以相同方式识别和分离精子。
他和他的团队已经在使用一种高功率成像技术来扫描样本。挑战在于实时分析每秒数百张图像，以检测和提取任何能找到的精子。
威廉姆斯和他的同事使用微流控芯片——玻璃或聚合物上刻有一系列细如人发的通道。精子样本随后流过这些通道，并可由成像仪扫描。
机器学习算法实时检测图像中的任何精子细胞，以便尽可能轻柔地分离它们，确保它们不会被破坏。
"当样本流过时，我们以每秒300张图像的速度对其进行成像，"威廉姆斯说，"我们看到的大部分只是碎屑和碎片。这不是一种空的液体。你正在试图在所有这些其他碎屑和细胞碎片的海洋中找到那个极其罕见的精子。"
威廉姆斯表示，Star方法已达到100%的灵敏度评级，这意味着如果样本中存在一个精子，它就有能力找到它。
"这只是在我们以前看不到的地方找到了一些东西，"他说。
一旦识别出来，机器人系统会在发现后的几毫秒内提取精子细胞。"微流控芯片上的机器人技术将含有精子的那一小部分液体分离出来，"威廉姆斯说，"最终你会得到一个装满精液但没有精子的试管，以及一个含有精子的微小液滴。"
在塞缪尔的案例中，还有一个额外的挑战，这也是Star系统的首次应用——对于克兰费尔特综合征患者，精液中没有精子，因此要找到精子，泌尿科医生需要进入睾丸。塞缪尔接受了九个月的激素治疗，为在另一家生育中心成功进行的睾丸提取手术做准备。
样本随后被送往哥伦比亚大学威廉姆斯的团队进行检查。
"手术组织被运送到我们的男科实验室，然后进行处理，以便通过Star系统运行，"监督该程序的哥伦比亚大学生育中心医学和实验室主任埃里克·福尔曼（Eric Forman）说。
与此同时，佩内洛普正在进行取卵手术。通常在同一天提供新鲜的精子样本，因为它提供了最佳的受精机会。他们与时间赛跑。
Star成功从塞缪尔的样本中分离出八个精子，这些精子随后被注射到佩内洛普的卵子中。其中一个发育成完整的胚泡，即胚胎的更高级阶段。
他们的宝宝很可能是Star系统诞生的第一个男孩，预计在七月底出生。这是他们从未确定能达到的里程碑。
"现在开始感觉真的要成为现实了，尤其是因为我能感受到胎动。我们做了解剖扫描，一切看起来都太棒了，"佩内洛普说。
（图片说明：从无精症男性身上检测单个精子细胞是一项挑战，但AI可以快速筛选它们。图片来源：哥伦比亚大学生育中心）
寻找稀少的精子细胞并不是AI用于改善生育治疗结果的唯一方式。
例如，在卵巢刺激中——体外受精（IVF）中的一个关键过程，帮助卵巢产生多个卵子——机器学习使得更个性化的促性腺激素剂量计算成为可能。同时，深度学习工具正在帮助更准确、更有活力的配子和胚胎选择。
但专家们一致认为，要评估长期结果，需要更多大规模临床试验，以及关于如何处理敏感医疗数据、保密性以及责任和所有权争议的明确性。
人们对AI创新可能过度承诺美好结局也表示担忧。
"经历过长期生育旅程的夫妇可能会变得迫切想要怀孕，并容易被出售未经证实价值的昂贵治疗，"英国华威大学（The University of Warwick）妇产科学教授西沃恩·奎尼比（Siobhan Quenby）说。
"将先进的成像、工程和AI结合起来，为严重的男性因素亚生育开发新解决方案，这一点非常令人兴奋，"她补充道，"一次成功的怀孕是一个重要的开始。但在全面评估这种新治疗的价值之前，需要对更多患者进行进一步研究。"
对塞缪尔来说，这种AI技术有望帮助他和妻子在未来再次扩大家庭的前景令人向往。
"当然，现在我们变得贪心了，希望将来能再要一个孩子，但这将是我们必须再次经历的过程，因为我们除了卵子外没有任何储备，"他说。但他表示，现在他们有了以前没有的希望。
- 本文于2026年5月1日更新，此前错误地指出埃里克·福尔曼在康奈尔医学中心工作，现已更正为哥伦比亚大学生育中心。
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