La maggiore o minore presenza di anomalie cromosomiche influenza la riuscita dell’impianto embrionale nella IVF. L’analisi viene eseguita dagli operatori, il che la espone a un gran numero di varianti. Il professore José Celso Rocha ha quindi suggerito l’introduzione di un criterio di valutazione automatica.

Secondo il professore, si potrebbe partire dall’analisi di immagini di embrioni in via di sviluppo per individuare delle variabili matematiche. Ciò consentirebbe di elaborare un algoritmo che classifichi le immagini automaticamente, così da eliminare le variabili soggettive. Un processo automatizzato migliorerebbe la valutazione dell’embrione e delle sue possibilità di sviluppo. In questo modo si potrebbero offrire strategie mirate per aumentare le possibilità di successo dell’impianto.

Per il momento il processo è stato testato su modelli animali. Il team del professore ha analizzato le immagini dello sviluppo di 482 embrioni bovini. I ricercatori hanno inserito le immagini nel sistema di intelligenza artificiale, così da allenarla e verificarne le performance. L’algoritmo ha individuato 36 variabili nel giudizio, di cui 24 sono state inseriti nell’architettura del sistema.

Durante la prima fase di set-up, il sistema ha mostrato un tasso di accuratezza del 76%. Il team ha dimostrato che la valutazione umana ha un tasso di accuratezza inferiore a quello dell’intelligenza artificiale. Il 76% si riferisce inoltre solo alla prima fase ed è migliorabile man mano che aumentano i dati.

Il prossimo passo sarà passare allo sviluppo di un corrispondente per la valutazione degli embrioni umani. L’algoritmo potrebbe un giorno sostituire parte dell’apporto umano nella IVF, garantendo risultati matematicamente più saldi. Stress, esperienza e fatica sono infatti fattori che incidono in maniera pesante sulle performance degli operatori umani.

Fonte: eshre.eu