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Intelligence artificielle et procréation assistée

Intelligence artificielle et procréation assistée

Depuis 1955, date à laquelle John McCarthy inventa le terme Intelligence Artificielle (IA), et grâce au développement d’ordinateurs puissants dotés d’une grande capacité d’analyse et de stockage de données, une multitude d’applications et d’informations basées sur l’IA ont vu le jour ces dernières années.  Contrairement à l’intelligence naturelle, démontrée par les humains et les animaux, dans ce cas précis, ce sont les ordinateurs qui ont la capacité d’apprendre et d’afficher une intelligence.

Le développement de la technologie numérique a sans aucun doute suscité un énorme boom au niveau médical. L’IA peut établir des relations entre une grande quantité de données biomédicales grâce à l’emploi d’algorithmes complexes. Elle permet d’améliorer la précision des prescriptions médicales, d’accroître les connaissances dans certains domaines, de réduire les erreurs de diagnostic et d’effectuer des prédictions en temps réel.

Comment l’intelligence artificielle peut-elle contribuer à la procréation assistée ?

La procréation assistée est un domaine médical de plus, dans laquelle l’IA s’est implantée ces dernières années pour contribuer à l’adoption des protocoles de travail les plus adaptés (par exemple, ceux faisant référence à la stimulation ovarienne contrôlée), pour proposer des diagnostics plus fiables basés sur l’analyse d’un grand volume de données (Big Data) ou pour améliorer les critères de sélection embryonnaire pour augmenter la probabilité d’implantation et de gestation évolutive.

L’IA peut-elle améliorer mon traitement de Fécondation In Vitro (FIV) ?

En plus des éventuels avantages commentés dans le paragraphe précédent, l’IA peut réaliser des modèles prédictifs basés sur les caractéristiques des patientes et sur toutes les informations des cycles qui leur ont été précédemment effectués. Il s’agit de personnaliser le traitement de procréation dans lequel les garanties maximales de grossesse peuvent être offertes. Il faut toutefois être prudent. L’IA doit s’alimenter de données fiables, vérifiées et correctement saisies dans les systèmes. Dans le cas contraire, l’effet inverse pourrait se produire et occasionner un préjudice aux patientes.  Par ailleurs, des études prospectives et reproductibles sont nécessaires pour contraster les algorithmes utilisés dans chaque cas.

Intelligence artificielle (IA) dans les laboratoires d’Instituto Bernabeu

Instituto Bernabeu mène à bien plusieurs projets basés sur l’IA, dans lesquels certains algorithmes sont testés sur la base des informations générées par des milliers de patientes et d’embryons. Ces algorithmes, en général, visent à ce que les patientes obtiennent le plus rapidement possible la naissance d’un bébé sain.

L’un d’eux a été accepté comme communication orale à la conférence européenne de fertilité (European Society of Human Reproduction and Embryology, ESHRE) cette année ( https://www.institutobernabeu.com/es/actualidad/una-investigacion-del-instituto-bernabeu-aplica-la-artificial-intelligence-to-predecir-el-mosaicismo-y-las-aneuploidias-en-el- embryon/ ). Cette étude tente de trouver un modèle prédictif dans lequel nous pouvons établir la probabilité d’avoir un embryon avec une altération chromosomique (aneuploïdie) dans un cycle de fécondation in vitro (FIV).  L’objectif est d’identifier les couples ayant un risque d’avoir un embryon aneuploïde et/ou un mosaïcisme embryonnaire. Ces couples pourraient bénéficier de la technique de dépistage génétique préimplantatoire des aneuploïdies (PGT-A) réalisée sur le blastocyste au cinquième/sixième jour du développement embryonnaire. De cette façon, le nombre de grossesses évolutives et qui permettraient d’avoir un nouveau-né vivant et sain augmenterait.

En suivant la même lignée que le projet précédent, au cours de ces journées à Tolède, lors du Congrès de l’Association espagnole pour l’étude de la biologie de la reproduction (ASEBIR), une autre étude sera communiquée, dans laquelle nous tentons d’identifier au moyen de l’IA les facteurs qui accroissent le risque de fausse couche biochimique après le transfert d’embryons chromosomiquement normaux (euploïdes) dans les cycles de PGT-A.

Enfin, et de manière prospective, nous menons également à bien un projet de recherche basé sur l’IA dans lequel nous tentons de trouver un algorithme de sélection embryonnaire capable de prédire et d’identifier l’embryon ayant le plus grand potentiel d’implantation. Dans ce cas, l’étude est basée sur l’analyse de nouveaux paramètres morphologiques et morphocinétiques de l’embryon évalués par time-lapse, ainsi que sur des paramètres propres aux patientes, extraits de leur dossier médical.

Dr. Jorge Ten, directeur de l’unité d’embryologie de l’Instituto Bernabeu

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