PMA: nuovo studio sul ruolo dell’IA nella selezione embrionale 

In un’estate in cui i media italiani hanno riacceso i riflettori sul problema dell’infertilità, della crioconservazione e sul ruolo cruciale della Procreazione Medicalmente Assistita per il futuro demografico, la ricerca scientifica continua a compiere passi avanti per migliorare l’efficacia dei percorsi di cura. In questo scenario di continua innovazione, un nuovo studio retrospettivo guidato da IVIRMA Italia e dall’Università di Pavia, pubblicato su Fertility and Sterility fa luce sul reale potenziale dell’Intelligenza Artificiale nella selezione embrionale.

L’analisi, condotta su 1.260 blastocisti, ha dimostrato come l’AI possa affiancare la clinica aumentando la precisione nella scelta degli embrioni. Un modello di AI di seconda generazione è riuscito a collocare al primo posto una blastocisti euploide nel 68% dei cicli, superando la morfologia statica (58%) e mostrando un’ottima sintonia con la valutazione morfodinamica dell’embriologo esperto (64%).  

“Il 68% non rappresenta un tasso di gravidanza né misura la capacità di diagnosticare l’euploidia di un singolo embrione”, spiega Danilo Cimadomo, Professore Associato all’Università di Pavia e collaboratore scientifico di IVIRMA Italia, co-autore dello studio, “Indica quante volte, in coorti selezionate, il metodo avrebbe attribuito la prima posizione a una blastocisti risultata euploide. Il confronto riguarda quindi il ranking relativo tra embrioni della stessa coppia”.

Lo studio evidenzia tuttavia che l’algoritmo fornisce una priorità probabilistica e non una diagnosi: in circa il 32% dei casi l’AI avrebbe comunque dato precedenza a un embrione aneuploide. 

Secondo gli autori, morfologia, dinamica dello sviluppo e informazioni estratte dalle immagini possono essere associate alla competenza embrionale, ma non costituiscono una diagnosi cromosomica. “Il ranking è un’informazione probabilistica”, sottolinea Cimadomo,“Può contribuire a definire la priorità di trasferimento e a rendere la valutazione più standardizzata, ma non può essere interpretato come un’alternativa non invasiva al test genetico. Né dimostra una superiorità generalizzata dell’algoritmo rispetto all’embriologo”.