Con una precisione di circa il 70%, un algoritmo di intelligenza artificiale può aiutare a determinare se il numero di cromosomi in un embrione fecondato in vitro è normale o anormale.

I ricercatori hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale (AI) in grado di identificare embrioni fecondati in vitro con aneuploidia, o un numero anormale di cromosomi, con una precisione di circa il 70% attraverso mezzi non invasivi.

Questa nuova tecnologia, combinata con l’esperienza del Crete Fertility Center e i 30 anni di esperienza del Dr. Matthaios Fraidakis nel campo della riproduzione umana assistita, garantiscono elevati tassi di successo nella fecondazione in vitro.

Impatto dell’aneuploidia nella fecondazione in vitro

Secondo il comunicato stampa, un fattore importante che influenza se un embrione creato attraverso la fecondazione in vitro (FIV) si impianta o porta a una gravidanza riuscita è l’aneuploidia. I test genetici e l’estrazione cellulare simile alla biopsia da un embrione sono i metodi attuali per rilevare la condizione; queste procedure sono invasive e costose per chi si sottopone alla fecondazione in vitro.

Algoritmo AI per la previsione dell’aneuploidia

I ricercatori hanno deciso di creare un algoritmo di intelligenza artificiale che potrebbe aiutare a prevedere l’aneuploidia evitando i limiti delle tecniche di test convenzionali per affrontare questi problemi. Secondo uno studio pubblicato di recente, il loro strumento, STORK-A, ottiene questo risultato valutando le immagini al microscopio dell’embrione, i dati riguardanti l’età della madre e il punteggio dell’aspetto dell’embrione effettuato dalla clinica di fecondazione in vitro.
Secondo l’autore senior dello studio, “il nostro obiettivo è quello di riuscire finalmente a prevedere l’aneuploidia in modo completamente non invasivo, utilizzando tecniche di intelligenza artificiale e visione artificiale”.

Il processo di sviluppo

Il lavoro precedente dei ricercatori in questo campo viene ampliato dal nuovo algoritmo. Il gruppo di ricerca ha creato STORK nel 2019, un metodo di intelligenza artificiale in grado di valutare la qualità degli embrioni alla pari del personale che lavora nelle cliniche di fecondazione in vitro.

Come funziona

Il test genetico preimpianto per l’aneuploidia (PGT-A) è un metodo di biopsia utilizzato per ottenere informazioni sui cromosomi di un embrione. STORK-A si basa su questo utilizzando immagini al microscopio di embrioni prelevati cinque giorni dopo la fecondazione, il punteggio del personale clinico sulla qualità dell’embrione, l’età materna e altre informazioni che vengono generalmente raccolte come parte del processo di fecondazione in vitro per migliorare l’uso di PGT-A.

Prestazioni e formazione

Secondo il comunicato stampa, STORK-A potrebbe diventare uno strumento valido per determinare quali embrioni dovrebbero essere sottoposti al test PGT-A o se eliminare completamente il PGT-A combinando questi nuovi dati e l’intelligenza artificiale.

Per addestrare l’algoritmo è stato utilizzato un set di dati di 10.378 blastocisti il cui stato di ploidia era già noto. Successivamente è stata valutata la sua precisione nel distinguere tra embrioni euploidi ed embrioni “euploidi” con cromosomi normali. STORK-A ha dimostrato una precisione del 69,3% per questo compito.

Inoltre, i ricercatori hanno scoperto che l’accuratezza dello strumento nel prevedere l’aneuploidia complessa, una forma di aneuploidia che coinvolge più cromosomi, rispetto all’euploidia era del 77,6%.

Secondo il comunicato stampa, lo studio offre una prova di concetto di approccio sperimentale.

Previsioni future e suo ruolo nell’assistenza sanitaria

Questo è solo un altro eccellente esempio di come l’intelligenza artificiale potrebbe cambiare l’assistenza sanitaria. Secondo il comunicato stampa del coautore dello studio, “L’algoritmo trasforma decine di migliaia di immagini di embrioni in modelli di intelligenza artificiale che possono infine essere utilizzati per contribuire a migliorare l’efficacia della fecondazione in vitro e democratizzare ulteriormente l’accesso riducendo i costi”.

In futuro, i ricercatori sperano di espandere questo lavoro creando algoritmi addestrati su filmati dello sviluppo degli embrioni. Utilizzando informazioni sia spaziali che temporali, questi algoritmi potrebbero essere in grado di identificare l’aneuploidia in modo ancora più accurato.

“Pensiamo che alla fine, con questa tecnologia, possiamo diminuire la quantità di embrioni da sottoporre a biopsia, abbassare le spese e offrire un ottimo strumento per la consultazione dei pazienti quando devono prendere una decisione sull’esecuzione del PGT -A o no”, ha dichiarato nel comunicato stampa il professore associato di embriologia clinica ostetrica e ginecologica.

Conclusione

Questo è il tentativo più recente di utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare la fecondazione in vitro. Il 2020 ha visto la dimostrazione da parte dei ricercatori di un sistema di apprendimento profondo in grado di selezionare, con una precisione del 90%, gli embrioni della migliore qualità per la fecondazione in vitro da un set di dati di immagini scattate a 742 embrioni 113 ore dopo l’inseminazione.

Le prestazioni dello strumento sono state confrontate anche con quelle di quindici embriologi provenienti da cinque centri di fertilità statunitensi. Nella valutazione il modello ha dimostrato una precisione di circa il 75%, mentre gli embriologi hanno dimostrato una precisione media del 67%.