L’Intelligenza Artificiale è attualmente una realtà che sta rivoluzionando numerosi settori, compresa la medicina. In particolare, sta trovando applicazioni interessanti nel campo della riproduzione medicalmente assistita.

Quando ci riferiamo all’IA, stiamo essenzialmente parlando di un insieme di processi diversi finalizzati a sviluppare algoritmi capaci, nella misura del possibile, di emulare il pensiero e la mente umana. Questi algoritmi prendono decisioni e si migliorano in base ai comportamenti appresi. L’obiettivo di questa nuova evoluzione tecnologica è apprendere rapidamente dai dati raccolti e continuare a migliorare le prestazioni e le azioni derivate da tali apprendimenti. L’impiego dell’intelligenza artificiale nella medicina riproduttiva riveste un ruolo cruciale per ottimizzare i risultati nei programmi di fecondazione in vitro. La chiave del successo di questi programmi risiede principalmente nella selezione dell’embrione con la massima probabilità di impianto e nella valutazione del tessuto uterino (endometrio) in modo da garantire un ambiente favorevole al concepimento.
Le moderne tecniche di fecondazione in vitro offrono diverse opzioni, ognuna con una specifica percentuale di successo. La recente ricerca scientifica ha evidenziato che la normalità cromosomica dell’embrione è un fattore determinante per l’impianto nell’utero e, di conseguenza, per la gravidanza. Questa normalità dipende principalmente dalla qualità cromosomica degli ovociti (80%) e degli spermatozoi (20%). Importante notare che ogni donna, anche giovane, ha una quota di ovociti con normalità cromosomica variabile, aumentando con l’età.
Nel contesto della medicina riproduttiva, l’intelligenza artificiale è impiegata in modo innovativo per la selezione degli embrioni da trasferire. Dispositivi come l’EmbryoScope consentono il monitoraggio in tempo reale dello sviluppo embrionale e, grazie all’IA, forniscono un punteggio predittivo della qualità dell’embrione. Questo approccio supporta i professionisti nella scelta dell’opzione con la massima probabilità di successo, offrendo alle coppie un percorso concepito in modo completo e innovativo.
Un’altra applicazione chiave è la diagnosi genetica preimpianto, che coinvolge l’analisi del corredo cromosomico delle cellule embrionali mediante tecniche NGS. L’intelligenza artificiale, attraverso l’elaborazione di ampie quantità di dati genetici, assiste il personale medico nell’identificare gli embrioni euploidi più idonei per il trasferimento. Inoltre, fornisce informazioni preziose sullo stato dell’endometrio e contribuisce alla personalizzazione del protocollo di stimolazione ovarica.

È fondamentale sottolineare che l’integrazione dell’intelligenza artificiale in queste pratiche deve essere guidata dalla prospettiva del progresso scientifico e del benessere dei pazienti.

Il monitoraggio embrionale avanzato è reso possibile da sistemi all’avanguardia che utilizzano telecamere ad altissima risoluzione e frequenza di acquisizione. Questi sistemi analizzano parametri morfocinetici dinamici, registrati e elaborati attraverso reti neurali convoluzionali. I profili predittivi individualizzati così generati sono correlati a banche dati contenenti milioni di sviluppi embrionari monitorati globalmente. Questa approfondita analisi consente di valutare il potenziale progressivo d’azione di ciascun blastocisti, fornendo ai medici un supporto prezioso nella scelta ottimale per il trasferimento.
La diagnosi genetica pre-impianto, un processo non invasivo che coinvolge il prelievo di cellule trofoblastiche mediante micromanipolazione laser, è ulteriormente potenziata dall’analisi genomica massiva con tecniche NGS. Queste tecniche permettono di sequenziare l’intero genoma in poche ore. Modelli di machine learning sono poi impiegati per riconoscere ed estrarre pattern genetici predittivi di normalità (euploidia) o anomalia (aneuploidia). Incrociando tali parametri con enormi quantità di dati raccolti a livello globale, l’intelligenza artificiale incrementa la precisione nell’identificare l’embrione più idoneo per il trasferimento.
Il matching gametico e il testing endometrico avanzato sono migliorati grazie ai sistemi avanzati di intelligenza artificiale, che applicano modelli predittivi multivariati. Questi modelli correlano e pre-processano una vasta gamma di parametri anamnestici, fisici, clinici e di risposta individuale ai protocolli. Tale approccio permette di selezionare non solo il gamete donato più idoneo, ma anche di personalizzare il trattamento stimolatorio in modo più rispondente alla singola paziente.
L’analisi dettagliata di parametri funzionali, molecolari, istochimici, microbici e dell’espressione genica dell’endometrio attraverso tecniche come NGS trova nell’intelligenza artificiale un sostegno significativo per determinare il timing ottimale del trasferimento embrionario. Oltre a migliorare i risultati clinici, l’intelligenza artificiale può svolgere un ruolo importante nella valutazione psicologica e nel counseling di coppia. Integrata al lavoro degli specialisti, fornisce spunti predittivi basati sull’analisi di grandi quantità di dati relativi alle dinamiche psicofisiche delle coppie e ai fattori che influenzano l’esito del percorso assistito.

Queste innovazioni sono pionieristicamente esplorate in centri clinici all’avanguardia, che elevano gli standard di eccellenza attraverso la convergenza armonica tra competenze umane e potenzialità dell’intelligenza artificiale. Un esempio concreto di questo approccio è la struttura romana Villa Mafalda, un punto di riferimento nazionale per l’applicazione etica e scientificamente fondata delle moderne opportunità offerte dall’intelligenza artificiale in medicina della riproduzione.

(Per maggiori informazioni Clinica Villa Mafalda Roma al tel. 06/86094776-797 e via mail scrivendo a segreteriavillamafalda@icsiroma.it.)