Una recente revisione elaborata da David B. Olawade, Jennifer Teke, Khadijat K. Adeleye, Kusal Weerasinghe, Momudat Maidoki e Aanuoluwapo Clement David-Olawade, ricercatori appartenenti alla University of East London, Medway NHS Foundation Trust, York St John University, Canterbury Christ Church University, University of Massachusetts e University Hospitals of Leicester, ha esplorato a fondo l'uso dell'intelligenza artificiale nella fecondazione in vitro (FIVET).
L'applicazione di queste nuove tecnologie computazionali ha un grande potenziale per ottimizzare le varie fasi del trattamento di riproduzione assistita e migliorare i tassi di gravidanza.
Di seguito trovate un indice con i 7 punti che tratteremo in questo articolo.
Intelligenza Artificiale e stimolazione ovarica su misura
Il primo grande passo della fecondazione in vitro (FIVET) è la stimolazione ovarica, un processo fondamentale per ottenere un buon numero di ovuli da fecondare. Tradizionalmente, prevedere come ogni donna risponderà ai farmaci ormonali della stimolazione ovarica è stata una grande sfida medica.
In questo senso, l'intelligenza artificiale consente una personalizzazione molto più precisa dei trattamenti. Gli algoritmi informatici sono in grado di analizzare grandi quantità di dati clinici, come l'età, il peso corporeo e la riserva ovarica, per calcolare in modo predittivo la dose ideale di farmaci. Questa tecnologia può anche aiutare a stimare la quantità di ovuli che si otterranno nel prelievo ovocitario e prevedere il giorno migliore per somministrare il farmaco finale prima del prelievo.
Uno dei maggiori vantaggi di questi strumenti predittivi di intelligenza artificiale è che facilitano le regolazioni in tempo reale durante la fase di stimolazione ovarica. In questo modo, si cerca di ottenere la massima efficacia del trattamento e di ridurre il rischio di possibili complicazioni mediche.
Selezione di gameti ed embrioni
Scegliere correttamente ovuli e spermatozoi è un fattore determinante per ottenere una fecondazione di successo. L'incorporazione dell'intelligenza artificiale porta grande obiettività in questo campo:
- Valutazione dello sperma: la tecnologia permette di analizzare in dettaglio e con precisione i parametri di motilità e morfologia degli spermatozoi, identificando quelli con la maggiore capacità fecondante.
- Qualità degli ovuli: i sistemi basati sull'intelligenza artificiale valutano immagini ad alta risoluzione per rilevare piccole variazioni strutturali negli ovuli che l'occhio umano potrebbe trascurare e che sarebbero correlate alla qualità ovocitaria.
- Classificazione degli embrioni: grazie alla tecnologia delle incubatrici con videocamere time-lapse, l'intelligenza artificiale studia ogni fase dello sviluppo cellulare dell'embrione per prevederne con maggiore precisione la vitalità.
Riuscendo a identificare l'embrione con il maggior potenziale di impianto nell'utero, gli specialisti possono aumentare i tassi di successo e diminuire il numero di cicli necessari per ottenere una gravidanza evolutiva.
Miglioramenti nel laboratorio FIVET
Il laboratorio di embriologia richiede un ambiente estremamente controllato. In questo senso, l'intelligenza artificiale offre anche strumenti preziosi per garantire un rigoroso controllo di qualità.
Queste piattaforme informatiche monitorano costantemente parametri ambientali, come la temperatura o la qualità dell'aria, allertando immediatamente in caso di qualsiasi alterazione prima che sia dannosa per gli embrioni.
Inoltre, questa tecnologia è molto utile per organizzare i ritmi di lavoro. Attraverso l'analisi dei dati, il sistema prevede gli orari ottimali per eseguire procedure chiave, come i prelievi ovocitari o i trasferimenti di embrioni, assicurando che il flusso di lavoro nel laboratorio non subisca ritardi.
Le sfide etiche e future dell'Intelligenza Artificiale
Nonostante l'innegabile progresso che l'intelligenza artificiale rappresenta, la sua applicazione clinica su larga scala affronta ancora sfide importanti. Gli esperti concordano sulla necessità di condurre più studi e test controllati che dimostrino in modo solido il miglioramento dei tassi di nati vivi.
D'altra parte, la tutela della privacy per le cartelle cliniche è una preoccupazione etica centrale.
Altrettanto importante è garantire che gli algoritmi di intelligenza artificiale siano alimentati da dati provenienti da pazienti diversi, evitando pregiudizi demografici che potrebbero causare disuguaglianze nella precisione dei trattamenti di fertilità.
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Bibliografia
Olawade DB, Teke J, Adeleye KK, Weerasinghe K, Maidoki M, Clement David-Olawade A. Artificial intelligence in in-vitro fertilization (IVF): A new era of precision and personalization in fertility treatments. J Gynecol Obstet Hum Reprod. 2025 Mar;54(3):102903. doi: 10.1016/j.jogoh.2024.102903. Epub 2024 Dec 27. PMID: 39733809. (Vedi)
