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Intelligenza Artificiale e Riproduzione Assistita

Intelligenza Artificiale e Riproduzione Assistita

Dal 1955, quando John McCarthy inventò il termine di Intelligenza Artificiale (IA) affiancato dallo sviluppo di computer potenti e con grande capacità di analisi e stoccaggio di dati, sono sorte negli ultimi anni numerose applicazioni e informazioni basate sull’IA.  A differenza dell’intelligenza naturale di umani e animali, in questo caso sono i computer ad avere capacità per apprendere e mostrare intelligenza.

Senza dubbio, lo sviluppo della tecnologia digitale ha provocato un enorme boom a livello medico. L’IA può stabilire rapporti tra un’enorme quantità di dati biomedici grazie all’uso di algoritmo complessi. In questo modo è possibile migliorare la precisione dei consigli medici, incrementare la conoscenza in determinate aree, ridurre gli errori diagnostici ed effettuare previsioni a tempo reale.  

Come può aiutare l’Intelligenza Artificiale alla Riproduzione Assistita?

La riproduzione assistita è un’area medica in cui si sta utilizzando l’IA per contribuire a decidere quali sono i protocolli di lavoro più adeguati (ad esempio, i protocolli di stimolazione ovarica controllata), offrire diagnosi più precise basate sull’analisi di un gran volume di dati (Big Data) o migliorare i criteri di selezione embrionale per aumentare le probabilità di annidamento e gravidanza evolutiva.

L’IA può migliorare il mio trattamento di Fecondazione in Vitro (FIV)?

Oltre ai possibili benefici indicati nel punto precedente, l’IA è in grado di effettuare modelli di previsione basati sulle caratteristiche dei pazienti e sulle informazioni dei cicli effettuati in precedenza.  Si cerca quindi di personalizzare un trattamento riproduttivo in cui si possa offrire la massima garanzia di gravidanza. Ciononostante, bisogna essere cauti ed è necessario che l’IA contenga dati affidabili, confrontati e correttamente inseriti nel sistema. Altrimenti, si potrebbe produrre l’effetto contrario che si ripercuoterebbe sui pazienti.  Inoltre, sono necessari studi prospettivi e riproducibili per confrontare gli algoritmi utilizzati in ciascun caso.

Intelligenza Artificiale (IA) nei laboratori dell’Instituto Bernabeu

L’Instituto Bernabeu sta sviluppando vari progetti basati sull’IA in cui si stanno analizzando vari algoritmi in base all’informazione ottenuta da migliaia di pazienti ed embrioni. In poche parole: questi algoritmi pretendono aiutare i pazienti ad avere un figlio sano nel minor tempo possibile.

Uno di questi studi è stato accettato come comunicazione orale nel congresso europeo di fertilità (European Society of Human Reproduction and Embryology, ESHRE) di quest’anno (https://www.institutobernabeu.com/es/actualidad/una-investigacion-del-instituto-bernabeu-aplica-la-inteligencia-artificial-para-predecir-el-mosaicismo-y-las-aneuploidias-en-el-embrion/). Quest’analisi cerca di trovare un modello in cui poter stabilire quale sia la probabilità di avere un embrione con alterazioni cromosomiche (aneuploidie) in un ciclo di fecondazione in vitro.  Si tratta di individuare le coppie a rischio di avere un embrione con aneuploidie e/o mosaico embrionale. Queste coppie potrebbero ottenere benefici dalla tecnica di diagnosi genetica preimpianto per  aneuploidie (PGT-A) effettuata sul blastocisto al quinto/sesto giorno di sviluppo embrionale. In questo modo, aumenta il numero di gravidanze evolutive con la nascita di un bambino vivo sano.

Seguendo la stessa linea del progetto precedente, in questi giorni verrà comunicato a Toledo, in occasione del Congresso dell’Associazione Spagnola per lo Studio della Biologia della Riproduzione (ASEBIR) un altro studio in cui cerchiamo di individuare mediante IA quei fattori che aumentano il rischio di soffrire un aborto biochimico dopo il trasferimento di embrioni cromosomicamente normali (euploidi) in cicli di PGT-A.

Infine, e in modo prospettivo, stiamo sviluppando un progetto di ricerca basato su IA in cui si pretende di cercare un algoritmo di selezione embrionale in grado di prevedere ed individuare l’embrione con maggior potenziale di annidamento. In questo caso, lo studio si basa sull’analisi di nuovi parametri morfologici e morfocinetici dell’embrione mediante time-lapse e parametri specifici dei pazienti estratti dalla loro cartella clinica ed evoluzione.

Dr. Jorge Ten, direttore dell’Unità di Embriologia dell’Instituto Bernabeu

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