“Copiloto” de IA no laboratório da PMA: identifica embriões que se tornarão blastocistos

Três estudos coordenados pela equipe italiana de pesquisa do grupo Genera, apresentados no 41º congresso da Sociedade Europeia de Reprodução Humana e Embriologia ( Eshre ), em andamento em Paris, demonstram como a integração entre inteligência artificial (IA) e tecnologia de lapso de tempo está mudando radicalmente as práticas clínicas em medicina reprodutiva. E a IA se consolida cada vez mais como uma "assistente", "copiloto" do embriologista na avaliação da qualidade dos ovócitos, do desenvolvimento dos embriões e do momento ideal para a biópsia embrionária, prometendo uma gestão mais objetiva, personalizada, reprodutível e eficiente dos tratamentos de fertilização assistida.

Previsão do desenvolvimento embrionário O primeiro estudo, realizado em colaboração com a Universidade de Pavia e graças a uma bolsa da Eshre, envolveu mais de 6.000 oócitos inseminados por ICSI e cultivados em incubadoras de lapso de tempo EmbryoScope, analisando os movimentos citoplasmáticos nos primeiros 3 dias de desenvolvimento. Os pesquisadores treinaram três modelos de IA – ROCKET, LSTM-FCN e ConvTran – usando algoritmos para transformar alguns vídeos em dados temporais analisáveis. Os modelos alcançaram uma precisão preditiva do desenvolvimento do blastocisto e, portanto, da capacidade do embrião de amadurecer corretamente antes da transferência para o útero (dia 5-7 após a inseminação), de 63% já no dia 1 e até 70% no dia 3. "Os modelos foram desenvolvidos sem qualquer intervenção manual, usando exclusivamente dados de lapso de tempo e sem anotações adicionais - comenta Danilo Cimadomo , Gerente de Pesquisa do grupo Genera - é um passo significativo em direção a avaliações embrionárias mais precoces e objetivas. A IA, integrando dinâmica citoplasmática, tempo de desenvolvimento e metadados do paciente, será capaz de fornecer ferramentas de suporte clínico cada vez mais personalizadas e confiáveis ​​no futuro. A vantagem de não ser determinado por intervenções manuais dos operadores é positiva porque economiza tempo para investir em funções cognitivamente mais ativas e importantes, e visa a colaboração entre IA e operadores com base em observações de diferentes características".

IA e qualidade dos ovócitos: o Magenta-score em doações O segundo estudo multicêntrico, conduzido na Espanha, avaliou 1.275 oócitos de doadoras de óvulos usando o algoritmo Magenta-score, desenvolvido pela Future Fertility. Aplicado às cegas antes da inseminação, o sistema previu com boa precisão a probabilidade de desenvolvimento em blastocistos. Os oócitos que se desenvolveram em blastocistos apresentaram pontuações Magenta significativamente maiores do que aqueles que não se desenvolveram, demonstrando a eficácia preditiva da ferramenta. Além disso, em 72% dos casos, o número de blastocistos obtidos ficou exatamente dentro da faixa prevista pelo algoritmo ou foi ainda maior. Entre os ciclos completos, a pontuação Magenta também demonstrou boa associação com a taxa cumulativa de nascidos vivos.

Momento da biópsia: maior segurança e padronização O terceiro estudo abordou um dos procedimentos mais delicados do processo de fertilização in vitro: a biópsia de embriões para diagnóstico genético pré-implantação. Ao analisar 1.943 blastocistos cultivados entre 2013 e 2020 e biopsiados ao longo de vários anos e por sete operadores, os pesquisadores demonstraram como o uso da TLM combinada com a IA (em particular com o sistema CHLOE da Fairtility) permite identificar o momento ideal para a biópsia de forma uniforme e reprodutível. "O momento em que a biópsia é realizada é crucial para a qualidade do resultado genético e para a segurança do embrião", enfatizou Cimadomo . "A IA pode ajudar a monitorar a expansão em tempo real e orientar o embriologista na escolha do momento mais apropriado para o procedimento."

Mas a IA não substituirá os embriologistas “Esses três estudos – comenta Laura Rienzi , embriologista e Diretora Científica dos centros Genera – demonstram como a inteligência artificial e a tecnologia de lapso de tempo podem fornecer soluções integradas para otimizar a seleção de ovócitos, prever a competência embrionária precocemente e padronizar as práticas laboratoriais, reduzindo a variabilidade e a subjetividade. Da análise inicial dos ovócitos à biópsia pré-implantação, a medicina reprodutiva entra em uma nova era, baseada em dados, algoritmos e medicina personalizada.”

Ainda em editorial recente no periódico RBMO (Reproductive BioMedicine Online) com o título provocativo: “ Ainda precisamos de embriologistas? ”, o Prof. Rienzi destacou que “se por um lado os algoritmos de IA podem prever o potencial de implantação de embriões, como demonstrado por diversos estudos comparativos, por outro lado a interpretação de dados , o manejo de casos complexos e a criação de novos indicadores de desempenho continuam sendo habilidades insubstituíveis do embriologista. A literatura citada no editorial sugere que a IA tem um desempenho comparável, mas não superior, à experiência humana , especialmente em atividades de tomada de decisão. Mesmo experiências como a vitrificação robótica ou a ICSI automatizada mostram resultados promissores, mas requerem maior validação clínica em larga escala”.