Una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) podría aumentar las posibilidades de que los hombres con infertilidad grave tengan hijos.
En la actualidad, quienes desean ser padres dependen de un proceso largo en el que los embriólogos buscan manualmente esperma viable en muestras tomadas del paciente.
Mientras que este proceso lleva horas de minucioso trabajo, la nueva herramienta de IA puede identificar espermatozoides en cuestión de segundos. Los autores del estudio afirman que este algoritmo podría dar esperanzas a los hombres infértiles que desean ser padres de un hijo biológico.
"Esta herramienta tiene la capacidad de aumentar las posibilidades de engendrar un hijo biológico de pacientes con muy pocas posibilidades", asegura Dale Goss, autor principal del estudio y profesor de la Universidad Tecnológica de Sídney, Australia.
"El algoritmo mejora métodos que no se han actualizado en décadas. Garantizará la rápida identificación del esperma en las muestras, lo que no solo aumentará las posibilidades de que una pareja conciba sus propios hijos biológicos, sino que también reducirá el estrés del esperma y aumentará la eficacia en el laboratorio".
De seis horas a segundos
Aproximadamente el 1 % de los hombres padecen la forma más grave de infertilidad, conocida como azoospermia no obstructiva (NOA por sus siglas en inglés), y no tienen espermatozoides en el semen.Esta dolencia afecta a alrededor del 5 % de las parejas que buscan tratamiento de fertilidad. No obstante, pueden tener espermatozoides en cantidades mínimas en los testículos.
En la actualidad, los hombres con infertilidad grave que desean encontrar espermatozoides tienen que someterse a un procedimiento en el que se les extrae una muestra de los testículos.
Esta muestra es estudiada por embriólogos, que la identifican manualmente y extraen espermatozoides para fecundar los óvulos de su pareja mediante un tratamiento de inyección intracitoplasmática de espermatozoides (ICSI).
Encontrar y aislar los espermatozoides en el tejido humano puede llevar hasta seis horas, lo que puede mermar la capacidad del embriólogo para identificar los espermatozoides debido al cansancio mental y físico.
Un método complejo
Tienen que triturar cuidadosamente las muestras de tejido, liberando cualquier espermatozoide en un líquido en una placa de Petri. Luego, con un microscopio, buscan espermatozoides en él.El proceso puede verse ralentizado por la contaminación. Si el médico no encuentra el esperma, el paciente tiene menos posibilidades de ser padre. Cuanto más tarda el proceso, mayor es la probabilidad de que el esperma no sea viable.
El estudio, realizado por expertos australianos, muestra cómo la herramienta de IA llamada SpermSearch puede realizar esta búsqueda en segundos, ahorrando a los clínicos el arduo proceso.
Los médicos pueden decidir entonces si el esperma está realmente presente y si es viable para la ICSI. Los resultados también muestran que el algoritmo es más preciso que los profesionales experimentados a la hora de identificar el esperma.
Los investigadores entrenaron primero a SpermSearch mostrándole miles de fotografías al microscopio de esperma y altos niveles de otras células y restos, pero solo se destacaba a los espermatozoides.
A continuación, la IA pudo aprender, mediante el análisis de imágenes, qué aspecto tenía un espermatozoide.
En una milésima parte del tiempo
Goss y su equipo utilizaron espermatozoides sanos y muestras de tejido testicular de siete pacientes de entre 36 y 55 años a los que se había diagnosticado NOA.El algoritmo se comparó con el de un embriólogo cuya precisión se consideraba del 100 %. Al comparar el tiempo empleado, los investigadores descubrieron que la inteligencia artificial podía identificar espermatozoides en menos de una milésima parte del tiempo empleado por el médico.
La IA también encontró más espermatozoides en total, 611 frente a los 560 del embriólogo.
Los resultados del estudio se presentaron en la reunión anual de la Sociedad Europea de Reproducción Humana (NYSE:HUM) y Embriología, celebrada en Copenhague (Dinamarca) el 27 de junio. Los autores destacaron entonces que el estudio se basa en una prueba de concepto y que es necesario realizar un ensayo clínico.