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La Nascita di un Innovativo Metodo di Concepimento
Una società biotecnologica messicana, Conceivable Life Sciences, ha recentemente annunciato la nascita del primo bambino concepito usando un sistema intelligente per l'iniezione di sperma. Secondo gli scienziati, la procedura di fertilizzazione è stata 'quasi completamente' automatizzata, segnando un significativo passo avanti nella tecnologia riproduttiva.
Automatizzazione dell'ICSI
Negli anni '90, la efficacia della fecondazione in vitro (IVF) è aumentata significativamente grazie alla tecnica dell'iniezione intracitoplasmatica di spermatozoi (ICSI). In questa procedura, l'embriologo seleziona lo spermatozoo più 'qualitativo' e lo inietta direttamente nell'ovulo con una microago. La probabilità di concepimento con ICSI è del 60–70%, contro il 30–40% della IVF standard.
Nel 2024, Conceivable Life Sciences ha perfezionato l'ICSI integrando intelligenza artificiale e robotica, sviluppando un dispositivo che esegue autonomamente 23 fasi della fertilizzazione. L'intelligenza artificiale seleziona il miglior spermatozoo e ne determina il posizionamento prima dell'iniezione nell'ovulo. La precisione con cui il robot immobilizza e poi inietta lo spermatozoo non è replicabile manualmente.
Selezione e Analisi degli Embrioni
Ricercatori statunitensi utilizzano intelligenza artificiale per valutare immagini di embrioni, determinandone la vitalità e selezionando quelli più promettenti per l'impianto. L'algoritmo Inception V3 analizza migliaia di immagini, identificando dettagli difficili da rilevare manualmente.
Il sistema assegna la qualità dell'embrione (buona, soddisfacente o scarsa) tramite modelli di deep learning addestrati su migliaia di immagini. Queste modalità considerano fattori come i modelli di divisione cellulare, l'attività metabolica e l'integrità genetica, per individuare l'embrione migliore.
Ottimizzazione nella Selezione dei Gameti
In Italia, è stato sviluppato un metodo per selezionare oociti sani basato su analisi delle immagini di oociti di topo durante il loro sviluppo al microscopio. Il metodo Particle Image Velocimetry calcola il profilo della velocità di movimento del citoplasma per ciascun oocita. Questi profili vengono analizzati tramite una rete neurale per prevedere la probabilità di fecondazione con una precisione superiore al 91%.
In Canada, la software avanzato SiD (Single-Sperm Selection Software) permette l'analisi in tempo reale della motilità dello spermatozoo e ne calcola la velocità, traiettoria e schemi di movimento per individuare il miglior candidato per la fertilizzazione.
Intelligenza Artificiale per la Diagnostica Riproduttiva
Progetti innovativi stanno applicando l'IA in regioni con accesso limitato a cure mediche specializzate. In South Africa, ad esempio, gli agenti conversazionali incarnati diffondono informazioni su salute sessuale e riproduttiva, mentre in Marocco viene sviluppata un'app IA per diagnosticare gravidanze ad alto rischio.
Un progetto in Qatar sta sviluppando un algoritmo per convertire scansioni ad ultrasuoni 2D in immagini 3D più dettagliate, migliorando la capacità diagnostica delle anomalie fetali.
Prospettive e Sfide delle Tecnologie IA
Sebbene promettente, l'applicazione dell'IA nella medicina riproduttiva affronta sfide significative come l'accesso ai dati medici per l'addestramento e la complessità degli algoritmi di machine learning. Tuttavia, l'integrazione di dati sanitari avanzati con l'IA potrebbe trasformare l'assistenza sanitaria, creando sistemi di supporto alle decisioni evidence-based in tempo reale.
