近日，av线上 生殖医学科刘洋主任团队在生殖医学研究领域取得重要突破，其两项关于多囊卵巢综合征（PCOS）诊断模型和人工智能在生殖医学应用的重磅研究，同时被中华医学会第十八次全国生殖医学学术会议收录为壁报展示。这标志着医院在生殖医学与前沿交叉学科研究方面取得了显著进展。

题为《基于加权基因共表达网络分析及机器学习构建多囊卵巢综合征相关铜死亡与m6A基因的疾病诊断模型及验证》的研究针对多囊卵巢综合征（PCOS）分子机制不明的临床难题，创新性地整合多个GEO数据集的基因表达数据，通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）结合机器学习算法，成功构建了基于铜死亡及m6A修饰相关基因的PCOS诊断模型。研究首次基于铜死亡相关基因（CASK、AGMAT、NEDD4、PTGES3）构建的risk_score_Cu模型，以及基于m6A修饰相关基因（CLDN1、ACLY、DDX3X）构建的risk_score_m6A模型，在验证集中均显示出优异的诊断性能。特别值得注意的是，基于两者交集构建的综合风险评分模型，在合并数据集中的AUC值分别达到0.812和0.843，展现出强大的临床转化潜力，为PCOS的早期诊断提供了新的思路和方法。

《人工智能在生殖医学领域生物信息学方向的研究进展》，该研究系统综述了生物信息学联合人工智能技术在生殖医学领域的最新进展。研究表明，AI算法（包括支持向量机、随机森林、人工神经网络等）能够高效分析多组学数据，在生殖疾病诊断和治疗预测方面取得显著成效。在女性生殖领域，基于卵丘细胞甲基化谱构建的机器学习模型可实现IVF妊娠结局的高精度预测（AUC最高达0.97）；在男性生殖领域，循环外泌体中的tRFs可作为预测显微取精成功率的重要生物标志物（AUC>0.92）。特别是在蛋白质组学层面，深度学习模型Fertility-GRU在预测生育相关蛋白功能方面表现出色，精度达到91.1%。这些成果为迈向精准生殖医学奠定了坚实的技术基础。

据了解，这两项研究成果相辅相成，其中人工智能在生殖医学领域的综述已见刊于北大核心期刊。研究团队首次将铜死亡与m6A修饰机制引入PCOS诊断模型构建，展现了人工智能与生物信息学技术在解决生殖疾病诊断难题方面的巨大潜力，为PCOS等生殖内分泌疾病的早期诊断和个性化治疗策略制定提供了重要的理论支持和新思路。

av线上 生殖医学科

av线上 生殖医学科2005年获批开展人类辅助生殖技术，同年诞生首例试管婴儿，2006年完成首例冷冻胚胎+赠卵、供精试管婴儿，2015年实现首例冻卵+冻精试管婴儿妊娠。截至2025年7月，共有近2万名试管婴儿出生。

科室经过近20年的积淀与发展，培养了一批优秀的技术骨干，试管婴儿成功率达到国内先进水平。生殖医学科在科研、教学方面也同步发展，取得了较好的成绩。目前，科室有博士生导师1人，硕士生导师3人，医技团队中硕士及以上学位占比超过80%。已在国内外核心期刊发表学术论文百余篇，培养硕士研究生30余人。生殖医学科还是云南省医师协会生殖医学专业委员会和云南省医学会计划生育分会的主委单位，在云南省具有较高的学术影响力。

目前，科室主要开展业务有：

1.女性生殖内分泌疾病的诊治（包括多囊卵巢综合征、卵巢功能评估等）；

2.男性不育、重度少精、弱精、畸精、无精症诊治；

3.人工授精技术、常规体外受精-胚胎移植技术（俗称试管婴儿）、单精子卵泡浆内注射技术（又称第二代试管婴儿）以及植入前胚胎遗传学诊断技术（第三代试管婴儿）等辅助生殖助孕技术；

4.门诊促排卵和监测排卵、系统全面的孕前检查及遗传咨询；

5.无痛取卵术、输卵管栓堵术和宫腔镜等生育相关手术；

6.为患者提供常规诊疗服务，也为一些特殊的、疑难病例的患者提供专业的诊疗服务，如：难治性多囊卵巢综合征、严重子宫内膜异位症、高龄、卵巢储备功能低下、复发性流产、反复移植失败以及薄型子宫内膜等患者；

7.开设多学科联合门诊及VIP门诊等，为患者提供全方位的助孕和管理服务。

开设的特色医疗服务项目有：

1.宫腔镜下输卵管弹簧圈栓堵术；

2.经腹部联合经阴道超声引导下取卵术；

3.免疫异常、复发性流产、反复种植失败诊治；

4.针对薄型子宫内膜的自体富血小板血浆宫腔灌注。

“以患者为中心”，致力于为更多家庭带来幸福与希望，是生殖医学科始终坚持的服务理念。

文图：生殖医学科