L’intelligenza artificiale nella Pma, nuove frontiere nella fecondazione assistita
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore della fecondazione assistita, offrendo potenziali avanzamenti significativi nella valutazione degli embrioni destinati al trasferimento nell’utero materno. Secondo uno studio italiano presentato al 40° congresso dell’European Society of Human Reproduction and Embryology (ESHRE), l’AI integrata con la tecnologia Time-Lapse è in grado di equiparare l’accuratezza degli embriologi umani nella priorizzazione degli embrioni più idonei per il successo della gravidanza.
Innovazioni tecnologiche e applicazioni pratiche
Danilo Cimadomo, responsabile Ricerca del gruppo Genera, sottolinea l’importanza critica della morfologia e del ritmo di sviluppo degli embrioni nella determinazione della loro competenza cromosomica e riproduttiva. Tuttavia, evidenzia anche le limitazioni della valutazione tradizionale, che spesso risulta soggettiva e poco riproducibile. In risposta a queste sfide, l’introduzione degli incubatori con tecnologia Time-Lapse ha rappresentato un significativo passo avanti nel monitoraggio degli embrioni in vitro. Questa tecnologia consente la registrazione continua del processo di sviluppo embrionale attraverso immagini a intervalli di tempo definiti, fornendo così dati dettagliati e cronologici sullo sviluppo degli embrioni.
Nonostante i miglioramenti apportati dal Time-Lapse nel fornire informazioni più complete e precise, Cimadomo rileva che le disparità nelle valutazioni rimangono presenti, in quanto la valutazione basata sull’occhio umano può ancora variare significativamente tra diversi esperti embriologi. Questo fenomeno può influenzare le decisioni cliniche e, di conseguenza, i risultati dei trattamenti di fecondazione assistita.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale
L’integrazione dell’intelligenza artificiale con il Time-Lapse rappresenta un passo significativo verso l’automazione e la standardizzazione delle valutazioni embrionali nei centri di fecondazione assistita. Uno studio retrospettivo condotto su un vasto campione di 786 cicli di PGT e 2,184 blastocisti ha fornito prove concrete dell’efficacia dell’AI in questo contesto. L’AI è stata confrontata direttamente con i metodi di valutazione standard utilizzati dagli embriologi e con la tecnologia Time-Lapse, comunemente impiegata per monitorare lo sviluppo embrionale in tempo reale.
I risultati dello studio hanno mostrato che l’intelligenza artificiale ha dimostrato di poter priorizzare gli embrioni euploidi con una precisione comparabile alle valutazioni tradizionali. Gli embrioni euploidi, caratterizzati da un corretto numero di cromosomi, sono generalmente associati a migliori probabilità di successo nel trasferimento e nell’insediamento nell’utero materno. Questa capacità dell’AI di identificare in modo preciso gli embrioni più promettenti rappresenta un passo avanti nella pratica clinica della fecondazione assistita, riducendo la dipendenza da valutazioni umane soggettive e potenzialmente migliorando i tassi di successo dei trattamenti.
L’impiego dell’intelligenza artificiale non si limita alla semplice analisi morfologica degli embrioni, ma include anche la capacità di analizzare dati complessi provenienti dal Time-Lapse, fornendo una visione dettagliata dello sviluppo embrionale che può sfuggire all’occhio umano. Questo approccio combinato di tecnologie avanzate promette di ottimizzare le decisioni cliniche, consentendo una personalizzazione più accurata dei trattamenti e potenzialmente migliorando le prospettive di successo per le coppie che affrontano difficoltà nella concezione naturale.
Prospettive future e ulteriori sviluppi
Sebbene attualmente l’AI stia esplorando la possibilità di predire non invasivamente lo stato cromosomico degli embrioni, Cimadomo enfatizza che il test genetico pre-impianto rimane l’indicatore più affidabile per valutare la competenza embrionale. Tuttavia, egli suggerisce che una cooperazione sinergica tra l’AI e i test genetici potrebbe migliorare significativamente le predizioni sull’impianto embrionale, portando a una maggiore precisione e sicurezza nei trattamenti di fertilità.
In parallelo, uno studio preliminare condotto dal gruppo Genera in collaborazione con Ginefiv e Ginemed ha rivoluzionato l’approccio alla valutazione degli ovociti freschi provenienti da donatrici. Utilizzando un test basato sull’intelligenza artificiale, questo studio ha validato la capacità di prevedere la qualità morfologica degli ovociti e il loro potenziale sviluppo fino allo stadio di blastocisti. Questo approccio innovativo potrebbe sostituire o integrare le pratiche attuali, che si concentrano principalmente sul numero di ovociti per massimizzare il successo dei trattamenti di fecondazione assistita.
L’integrazione dell’AI nei processi di valutazione degli embrioni e degli ovociti offre diverse promesse per il futuro della medicina riproduttiva. La capacità dell’AI di analizzare grandi quantità di dati e di apprendere dai risultati clinici potrebbe portare a una maggiore personalizzazione dei trattamenti, ottimizzando le possibilità di successo per ogni paziente. Inoltre, l’automazione delle valutazioni attraverso l’AI potrebbe ridurre il tempo necessario per prendere decisioni critiche durante il processo di fecondazione assistita, migliorando l’efficienza complessiva dei laboratori.
Nonostante i progressi promettenti, sono necessarie ulteriori ricerche per validare l’efficacia e la sicurezza delle tecnologie basate sull’AI nell’ambito clinico. È cruciale sviluppare modelli predittivi robusti e garantire che le applicazioni dell’AI rispettino rigorosi standard etici e normativi. Inoltre, l’integrazione dell’AI nei protocolli clinici richiede un costante monitoraggio e aggiornamento per adattarsi alle evoluzioni scientifiche e tecnologiche nel campo della riproduzione assistita.
