it.freepikL’intelligenza artificiale è già pronta a selezionare agli embrioni prodotti attraverso un ciclo di Procreazione medicalmente assistita (PMA) e destinati al trasferimento nell’utero materno. Benché questo sia un compito riservato oggi agli embriologi, l’I.A. è oggi in grado di eguagliare occhio ed esperienza degli operatori umani. Questo è quanto emerge da uno studio del gruppo Genera presentato al 40° Congresso della Società europea di Medicina della riproduzione ed embriologia (ESHRE).
Incubatori per gli embrioni
Il dottor Danilo Cimadomo, responsabile Ricerca del gruppo Genera, spiega che la morfologia e il ritmo di sviluppo dell’embrione sono associati alla competenza cromosomica e riproduttiva, ma la loro valutazione rimane soggettiva e poco riproducibile. L’introduzione di incubatori che consentono di filmare gli embrioni in vitro (tecnologia Time-Lapse) ha fornito preziose informazioni sul loro sviluppo preimpianto, ma non ha migliorato la riproducibilità del giudizio dell’occhio umano, quello degli esperti embriologi che nei laboratori studiano e classificano gli embrioni a seconda della loro morfologia. Per questo, ad oggi, il test genetico pre-impianto (PGT) è ancora l’indicatore più attendibile e validato per predire la capacità dell’embrione di dare luogo a una gravidanza.
Nuovo modello di apprendimento
I nuovi modelli di intelligenza artificiale integrati con time-lapse fanno però ipotizzare che sia concreta la possibilità di arrivare ad automatizzare e standardizzare le valutazioni. 
Per il nuovo studio è stata eseguita un’analisi retrospettiva in cieco di 786 cicli di PGT e 2.184 blastocisti. Sono stati confrontati un approccio di valutazione standard, un approccio di valutazione con time-lapse e un approccio di valutazione mediante intelligenza artificiale. Ebbene l’intelligenza artificiale e le classificazioni tradizionali hanno dato la priorità agli embrioni euploidi con prestazioni comparabili.
Tecnologie cooperanti
“Attualmente gli strumenti di intelligenza artificiale – prosegue Cimadomo – sono oggetto di studio per valutare se possano prevedere in modo non invasivo l’euploidia (lo stato di salute a livello cromosomico) degli embrioni, ma prima di poterli utilizzare in clinica a tal fine avremo bisogno di ulteriori analisi. Soprattutto, se un centro applica quotidianamente il test genetico pre-impianto, che è il miglior indicatore di competenza embrionale, non credo sia così prossimo il momento in cui esso possa essere sostituito da uno strumento di AI. Vedo più probabile, a breve termine, una cooperazione delle due tecnologie nella predizione dell’impianto embrionale”.
Qualità morfologica
Un ulteriore studio del gruppo Genera in collaborazione con due banche di ovociti (Ginefiv e Ginemed), ha inoltre validato in maniera preliminare un test basato sull’intelligenza artificiale per valutare la qualità morfologica di ovociti freschi ottenuti da donatrici e predirne lo sviluppo a blastocisti, cioè la loro capacità, dopo fecondazione, di dar luogo a un embrione all’ultimo stadio di sviluppo possibile prima del trasferimento in utero. Ad oggi, infatti, per massimizzare il successo nei trattamenti di fecondazione assistita con donazione di ovociti ci si basa esclusivamente sul loro numero. Il tool oggetto di studio da parte del gruppo Genera potrebbe fornire informazioni importanti anche sulla loro qualità.
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