Strategie per la scelta degli embrioni da trasferire: l’intelligenza artificiale

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Strategie per la scelta degli embrioni da trasferire: l’intelligenza artificiale

Gli articoli della sezione "Il parere degli esperti" riguardano alcuni fra gli argomenti più importanti e dibattuti delle rispettive aree cliniche. Dato il livello di approfondimento raggiunto, i testi possono contenere termini e concetti molto complessi. L’utilizzo del glossario potrà essere di aiuto nella comprensione di questi articoli e altri contenuti del sito, più divulgativi, contribuiranno a chiarire gli argomenti trattati.


Oggigiorno è estremamente importante effettuare trasferimenti di embrioni altamente selezionati, poiché l’obiettivo da perseguire è quello di offrire al maggior numero di pazienti che intraprendono un percorso di procreazione medicalmente assistita (PMA) la possibilità di ottenere una gravidanza a termine con un bimbo sano.

Effettuare un’elevata selezione embrionaria permette agli operatori del settore di eseguire la maggior parte delle volte un transfer di un singolo embrione, così da poter massimizzare il risultato, ma soprattutto di ridurre il rischio di una gravidanza gemellare, che è stato dimostrato essere caratterizzata da complicanze sia per i bambini sia per la madre.

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La scelta degli embrioni da trasferire in utero avviene secondo la valutazione di parametri estremamente importanti, che sono quelli morfologici e quelli cinetici. Quando parliamo di parametri morfologici, si intendono la grandezza e la simmetria delle singole cellule (blastomeri) che compongono l’embrione, la presenza del nucleo, la forma e le dimensioni dell’embrione stesso, ma anche l’aspetto citoplasmatico.

Quando invece si parla di parametri cinetici, bisogna focalizzarsi su diversi fattori, come il numero di cellule che compongono l’embrione, il tempo con cui avvengono le singole divisioni cellulari, se le divisioni avvengono correttamente, lo stadio di sviluppo embrionale (zigote, morula, blastocisti ecc.).

Fino a pochi anni fa la scelta degli embrioni migliori da poter trasferire in utero avveniva attraverso l’osservazione istantanea dell’embrione da parte dell’embriologo, che si basava sui criteri citati precedentemente, ma che aveva una criticità, ovvero quella di poterli osservare per pochi minuti al microscopio, quindi fuori dall’incubatore, con un notevole rischio di recare danno all’embrione. Inoltre in questo caso assume ancora più importanza il livello di esperienza del singolo professionista.

Per ovviare a questi limiti operativi, oggi sono nate diverse tecnologie che consentono agli operatori di poter massimizzare le prestazioni di un singolo ciclo FIVET/ICSI e di ottenere un numero sempre più elevato di gravidanze a termine. Tra queste nuove tecnologie possiamo menzionare gli incubatori Time-Laps, senza però dimenticare l’intelligenza artificiale, ovvero l’impiego di macchine computerizzate rese performanti dall’ausilio di algoritmi che permettono, oltre alla valutazione imprescindibile dell’embriologo, un’analisi qualitativa del singolo embrione.

L’intelligenza artificiale si avvale di microcamere all’interno dell’incubatore che scattano delle foto a ogni singolo embrione ogni 5 minuti, così da riuscire a creare un filmato completo dello sviluppo embrionale durante la coltura. L’algoritmo associato alla macchina, invece, viene studiato per far sì che molteplici parametri qualitativi vengano analizzati (>70), così da riuscire a ottenere una selezione altamente efficace dell’embrione con il maggior potere di sviluppo da impiegare per il trasferimento in utero. Gli algoritmi possono essere scelti e preimpostati a seconda delle modalità di lavoro del laboratorio del Centro che si avvale di tali tecnologie, così da renderlo il più personalizzato possibile.

L’impiego dell’intelligenza artificiale nelle tecniche di riproduzione assistita non consente solamente la scelta dell’embrione con il maggior potenziale di sviluppo, ma consente anche di determinare quale sia la tempistica più idonea al suo trasferimento.

Come riportato da un importante studio presentato all’EHSRE 2018, quasi ogni aspetto della cura del paziente è stato studiato mediante l’impiego dell’intelligenza artificiale, comprese l’identificazione e la morfologia degli spermatozoi, l’identificazione di follicoli vuoti o contenenti ovociti, la previsione degli stadi embrionali, la previsione della formazione di blastocisti a partire dagli ovociti, la valutazione della qualità della blastocisti umana, la previsione di nascita da una singola blastocisti e lo sviluppo di protocolli di stimolazione IVF ottimali.

A oggi ci sono diversi studi preliminari nel campo della riproduzione assistita dove viene impiegata l’intelligenza artificiale, che hanno come obiettivo quello di migliorare l’efficacia di un trattamento di fecondazione in vitro; nonostante ci sia bisogno ancora di tempo e di ulteriori studi prospettici, è stato possibile selezionare gli embrioni qualitativamente migliori con le probabilità più alte di generare una nascita, oltre che ridurre il numero di trasferimenti per paziente.

In conclusione possiamo affermare che l’impiego di nuove tecnologie come l’intelligenza artificiale, gli incubatori Time-Laps, in associazione all’esperienza di ciascun embriologo, massimizzano le prestazioni e la qualità di un laboratorio di PMA, riflettendosi in maniera altamente positiva nei risultati ottenuti.

Bibliografia di riferimento

  • Bori L, Dominguez F, Fernandez EI, et al. An artificial intelligence model based on the proteomic profile of euploid embryos and blastocyst morphology: a preliminary study. Reprod Biomed Online 2021 Feb;42(2):340-50.
  • Curchoe CL, Bormann CL. Artificial intelligence and machine learning for human reproduction and embryology presented at ASRM and ESHRE 2018. J Assist Reprod Genet 2019;36(4):591-600.
  • Herrero J, Tejera A, Albert C, et al. A time to look back: analysis of morphokinetic characteristics of human embryo development. Fertil Steril 2013;100(6):1602-9.e1-4.

 

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