Fondazione Cesare Serono
FONDAZIONE CESARE SERONO

L'informazione è salute

Il Contributo del digitale e delle nuove tecnologie al progresso della PMA

Notizia |time pubblicato il
Il Contributo del digitale e delle nuove tecnologie al progresso della PMA

Negli ultimi decenni, il progresso tecnologico ha supportato, e talvolta orientato, l’espansione e lo sviluppo delle discipline biomediche. Anche la procreazione medicalmente assistita (PMA) è stata interessata da tale evoluzione. In particolare, il laboratorio di “in vitro fertilization” (IVF) è stato oggetto di numerosi cambiamenti: metodologici, tecnologici e concettuali. Da un approccio alla coltura di gameti ed embrioni quasi artigianale e non sempre basato sull’evidenza medica, la prassi dell’embriologia clinica ha successivamente adottato soluzioni progressivamente più sistematiche e innovative.

Potrebbe interessarti anche…

Lo sviluppo in vitro di embrioni è oggi ottenuto con materiali, attrezzature e protocolli decisamente superiori rispetto al passato, per performance e affidabilità. Progressi fondamentali sono stati anche raggiunti nell’ambito della crioconservazione di oociti ed embrioni e nelle tecnologie di tracciabilità dei materiali biologici nel corso del processo eseguito nel laboratorio IVF.

Probabilmente, il futuro riserva novità ancora più interessanti per l’avanzamento della PMA, soprattutto per le modalità di coltura e valutazione della vitalità degli embrioni. Nuove tecniche non invasive di microscopia consentono già oggi, benché ancora sperimentalmente, di osservare caratteristiche e funzioni degli embrioni strettamente associate alla loro capacità di impianto. Per esempio, dall’analisi microscopica (qualitativa e quantitativa) dell’autofluorescenza di molecole naturalmente presenti nelle cellule è possibile distinguere gli embrioni in grado di generare una gravidanza da quelli non vitali. Se applicata alla PMA, questa tecnologia apporterebbe evidenti vantaggi in termini di efficienza e riduzione dei tempi per l’ottenimento di una gravidanza. In tal senso, di particolare interesse è anche l’applicazione della tecnologia dei biosensori. Rilevando i cambiamenti biochimici dell’ambiente di coltura degli embrioni, tale  tecnologia potrebbe presto rivelare quali molecole siano rilasciate, o viceversa assorbite, dagli embrioni stessi, indicando lo stato di vitalità embrionale e suggerendo modifiche delle condizioni di coltura che potrebbero essere di beneficio per lo sviluppo in vitro.

Anche l’automazione è prossima ad esercitare un’influenza sul processo eseguito nel laboratorio IVF. La “intracytoplasmic sperm injection” (ICSI), attraverso cui lo spermatozoo viene inserito meccanicamente nell’oocita per risolvere i casi più severi di infertilità maschile, è una straordinaria realtà terapeutica già da decenni. Tuttavia, nuovi studi suggeriscono che la sua efficacia possa essere significativamente incrementata attraverso dispositivi in cui l’intervento umano è sostituito da apparati automatici.

Inoltre, nuove tecniche di induzione della differenziazione cellulare potrebbero portare in futuro a sviluppi straordinari. Da alcuni anni, è stato decifrato il meccanismo cellulare che rende una cellula indifferenziata, ossia non specializzata, ma altresì capace di svilupparsi in altri tipi cellulari. Tali conoscenze potrebbero essere estremamente utili per la generazione in vitro di gameti, partendo da cellule somatiche o da cellule gametiche ancora immature.

L’applicazione dell’Intelligenza Artificiale all’embriologia clinica


Nonostante le grandi aspettative riposte negli sviluppi tecnologici sopra descritti, l’ambito che sta generando maggiori speranze di progresso nell’embriologia clinica, come in altre discipline biomediche, è l’intelligenza artificiale (AI). L’AI è un termine generico che include in realtà una varietà di approcci di analisi di dati (machine learning, deep learning) attraverso cui è possibile sviluppare dei modelli matematici in grado di prevedere un risultato di interesse. La straordinaria potenza dell’AI è legata al fatto che quanto maggiore è la base di dati soggetti ad analisi, tanto maggiore è la capacità di previsione del modello predittivo. Ovvero, “alimentando” con volumi di dati progressivamente maggiori gli strumenti di analisi e di calcolo, questi ultimi sviluppano sistemi di autoapprendimento incommensurabilmente superiori a qualsiasi strumento predittivo prodotto “a priori” in base ad un principio teorico. Altro immenso vantaggio dell’AI è legato al fatto che essa non si basa su parametri di analisi prefissati; ossia, è in grado di interpretare a fini predittivi caratteristiche degli elementi sottoposti ad analisi totalmente ignoti o trascurati da un operatore umano. Per esempio, nel caso degli embrioni umani, l’AI potrebbe sviluppare un modello predittivo della capacità di impianto basato non sul rapporto tra stadio di sviluppo e relativo tempo, ma su caratteristiche morfologiche (o morfodinamiche) ancora del tutto ignote o non percepite come importanti.

Già alcuni studi pubblicati nell’ultimo anno hanno offerto la “proof-of-principle” (prova del principio) che l’AI possa rivoluzionare le modalità di valutazione del potenziale di sviluppo degli embrioni umani.  La domanda pertinente all’AI non è se, ma quando.

Giovanni Coticchio - Responsabile Scientifico 9.baby Family and Fertility Center

Video: Marco Marcotulli