ÎNTRE ȘTIINȚA ȘI VISUL DE A DEVENI PĂRINTE

Embriolog Senior, membru ESHRE: Iulia Raica 

Fertilizarea in vitro (FIV) rămâne una dintre cele mai eficiente soluții pentru tratarea infertilității, însă ratele de succes sunt încă limitate de variabilitatea biologică și de numeroși factori clinici. 
Selecția embrionilor reprezintă etapa critică a FIV, deoarece doar o proporție redusă dintre embrioni prezintă un potențial real de implantare și dezvoltare până la naștere. Pe scurt, evaluarea în selecția embrionilor își propune să aleagă cei mai buni embrioni dintr-o cohorta mai mare de ovocite fertilizate, majoritatea acestora fiind considerate neviabile fie ca urmare a dezvoltării anormale, fie din cauza dezechilibrelor cromozomiale . Implantarea, prin care un embrion se atașează de peretele uterin, este influențăta de mai mulți factori: calitatea embrionilor, receptivitatea uterină, de factorii hormonali și stilul de viață. 
Unul dintre cei mai importanți factori limitativi ai tuturor procedurilor în FIV este aneuploidia embrionară rezultată din vârsta maternă. Pe langă starea ploidiei, anomaliile din citoplasma ovocitelor ( disfuncția organitelor, lipsa macromoleculelor și expresia genelor alterată) s-au dovedit a afecta în mare măsură rezultatele fertilității . Acești factori ovocitari pot compromite dezvoltarea embrionilor chiar și atunci când starea cromozomială pare normală. Anomaliile cromozomiale structurale, inclusiv translocațiile sau inversiile, sunt o altă cauză posibilă a infertilității pacientelor. Cel mai adesea, translocațiile robertsoniene se prezintă cu un fenotip normal și sunt detectate doar prin cariotipare . Aceste mutații afectează semnificativ spermatogeneza și sunt corelate cu avorturi spontane. În plus, microdelețiile cromozomului Y din spermatozoizi pot reduce ratele de euploidie . Cunoașterea defectelor cromozomiale este o componentă importantă a evaluărilor complete ale infertilității. Acest lucru nu numai că ajută pacientele să își înțeleagă infertilitatea, dar îi ajută și pe medici să dezvolte un plan de tratament cu terapii țintite pentru a maximiza succesul.
 În acest context, integrarea inteligenței artificiale (IA) în medicina reproductivă oferă noi instrumente de analiză și suport decizional, cu potențialul de a optimiza rezultatele clinice și de a standardiza procesele din laboratorul de embriologie.
Algoritmii de învățare profundă, permit analiza automată a imaginilor embrionare și identificarea unor tipare asociate cu viabilitatea embrionului, inaccesibile evaluării umane.
Aplicațiile IA în FIV se extind de la evaluarea ovocitelor și a spermatozoizilor, până la optimizarea procedurii ICSI (injectarea intracitoplasmatica a celulei spermatice) și monitorizarea dezvoltării embrionare prin sisteme time-lapse. Modelele recente au demonstrat o acuratețe ridicată în detectarea fertilizării anormale și în evaluarea blastocistilor, unele platforme raportând performanțe comparabile cu evaluarea genetică noninvazivă. In viitor se apreciaza ca potențialul IA va fi implementat cu succes in estimarea ploidiei embrionare fără biopsie, reducând riscurile și costurile asociate testării genetice preimplantare.

De ce este atât de importantă selecția embrionilor în FIV

Selecția embrionilor reprezintă etapa critică a ciclului FIV, întrucât doar o proporție redusă dintre embrionii generați prezintă potențial real de implantare și dezvoltare până la naștere. Majoritatea embrionilor sunt excluși din cauza dezvoltării anormale sau a aneuploidiilor cromozomiale, frecvent asociate cu vârsta maternă avansată.
Implantarea embrionară este un proces complex, dependent de:

• calitatea embrionului;
• sincronizarea transferului;
• receptivitatea endometrială;
• statusul hormonal și factorii de stil de viață.

Implantarea embrionului depinde de mai mulți factori: calitatea embrionului, momentul transferului, receptivitatea uterină, echilibrul hormonal și stilul de viață al pacientei. Dintre aceștia, calitatea embrionului rămâne determinantul principal al succesului.

Limitele evaluării tradiționale realizate de embriologi

Evaluarea clasică a embrionilor se bazează în mare parte pe observația vizuală și experiența embriologului. Această abordare are însă limite importante:

• subiectivitate și variabilitate între evaluatori;
• dificultatea de a detecta anomalii subtile;
• lipsa unei standardizări complete.

Deși embriologii au acumulat cunoștințe valoroase de-a lungul deceniilor, progresul tehnologic a deschis calea către metode mai obiective și reproductibile.

Ce este inteligența artificială și cum se aplică în FIV

Inteligența artificială se referă la sisteme informatice capabile să simuleze funcții cognitive umane, precum învățarea, analiza și luarea deciziilor. În FIV, IA utilizează în principal:

• învățarea automată (Machine Learning – ML);
• învățarea profundă (Deep Learning – DL);
• rețele neuronale convoluționale (CNN), specializate în analiza imaginilor.

Aceste tehnologii sunt ideale pentru medicina reproductivă, un domeniu extrem de bogat în date: imagini microscopice, date genetice, informații clinice și rezultate de laborator.

Evaluarea ovocitelor cu ajutorul AI

Ovocitele sunt fundamentul în obtinerea sarcini iar uccesul FIV depinde în mare măsură de calitatea ovocitelor recoltate. Ovocitele aflate în metafaza II, pregătite pentru fertilizare, trebuie să îndeplinească anumite criterii morfologice.
IA, prin CNN-uri, poate analiza:

• textura și structura ovocitului;
• calitatea zonei pellucida;
• organizarea organitelor celulare.

Comparativ cu evaluarea manuală, aceste sisteme oferă o analiză mai precisă și mai constantă, crescând șansele de fertilizare reușită.

Inteligența artificială în injecția intracitoplasmatică de spermatozoizi (ICSI)

ICSI este o procedură delicată, în care un singur spermatozoid este injectat direct în ovocit. 
Sistemele IA pot:

• identifica orientarea optimă a ovocitului în timpul injectarii spermatozoidului;
• indica punctul ideal de injectare;
• atinge o precizie de până la 99%, depășind performanța umană.

Astfel, timpul de lucru scade, iar riscul de eroare este redus semnificativ.

Detectarea fertilizării anormale și a embrionilor neviabili

După fertilizare, embrionii normali prezintă doi pronuclei. Embrionii cu 0, 1 sau 3 pronuclei sunt considerați anormali.
CNN-urile pot identifica fertilizarea anormală cu o precizie de peste 93%, permițând eliminarea timpurie a embrionilor fără potențial de dezvoltare. Această capacitate reduce variabilitatea inter-observator și îmbunătățește calitatea selecției.

Predicția ploidiei fără teste invazive

Aneuploidia embrionară, frecvent asociată cu vârsta maternă, este una dintre principalele cauze ale eșecului FIV. Testarea genetică preimplantatorie (PGT-A) este eficientă, dar invazivă și costisitoare.
Inteligența artificială oferă o alternativă promițătoare:

• analizează imagini time-lapse ale embrionilor;
• identifică tipare asociate cu ploidia anormală;
• reduce necesitatea biopsiilor embrionare.

Sisteme precum BELA și STORK demonstrează performanțe comparabile cu metodele tradiționale, fiind considerate instrumente complementare valoroase.

Evaluarea blastocistilor și predicția nașterii vii

După 5–6 zile de dezvoltare, embrionii ajung în stadiul de blastocist. Alegerea blastocistului cu cel mai mare potențial de implantare este esențială.
Platforme IA precum:

• STORK – precizie de aproximativ 96%;
• AIRE și ERICA – precizie de 70–77%,

analizează imagini și date clinice pentru a prezice succesul implantării și probabilitatea unei nașteri vii.

Aplicații extinse ale IA în FIV

Dincolo de selecția embrionilor, inteligența artificială este utilizată pentru:

• selecția spermatozoizilor;
• analiza spermei și motilității;
• personalizarea protocoalelor de stimulare ovariană;
• optimizarea fluxului de lucru în laborator;
• asigurarea calității și controlul mediului de cultură.

Aceste aplicații reduc costurile, timpul și efortul implicat în tratamentele de reproducere asistată.

Adoptarea IA în medicina reproductivă: date recente

Sondajele globale realizate în 2022 și 2025 arată o creștere clară a utilizării IA în FIV:

• de la 24,8% în 2022;
• la peste 53% utilizare regulată sau ocazională în 2025.

Selecția embrionilor rămâne principala aplicație, iar peste 80% dintre specialiști intenționează să investească în IA în următorii 5 ani. Totuși, barierele persistă.

Provocări etice și practice

În ciuda beneficiilor evidente, implementarea IA ridică probleme importante:

• costuri ridicate;
• lipsa instruirii personalului;
• reglementări insuficiente;
• preocupări etice legate de selecția embrionilor, sexului și dependența excesivă de tehnologie.

Este esențial ca IA să rămână un instrument de sprijin, nu un substitut pentru expertiza umană.

Viitorul fertilizării in vitro asistate de inteligența artificială

Cercetarea în acest domeniu este într-o expansiune rapidă, cu un număr tot mai mare de publicații și aplicații clinice. Viitorul FIV asistate de IA presupune:

• algoritmi explicabili și transparenți;
• colaborare interdisciplinară;
• seturi de date mari și diverse;
• integrarea armonioasă între tehnologie și judecata medicală.

In prezent, cu autorul primului laborator complet automatizat din lume (AURA) capabil să realizeze toate etapele creării unui embrion uman, s-au nascut deja primii bebelusi.

Concluzie

Inteligența artificială are un potențial transformator în fertilizarea in vitro, contribuind la creșterea preciziei, obiectivității și eficienței tratamentelor. Deși nu este o soluție miraculoasă, IA reprezintă un pas major spre medicină reproductivă personalizată, mai accesibilă și mai eficientă. Succesul său depinde de echilibrul dintre inovația tehnologică, responsabilitatea etică și expertiza umană.

Referințe bibliografice 

1. Franasiak JM, et al. Aneuploidy across individual chromosomes at the embryonic level. Fertil Steril. 2014.
2. Khosravi P, et al. Deep learning enables robust assessment of human blastocyst quality. NPJ Digit Med. 2019.
3. Manna C, et al. Artificial intelligence in oocyte evaluation. Reprod Biomed Online. 2020.
4. Wu L, et al. AI-guided ICSI improves fertilization precision. Hum Reprod. 2021.
5. Zaninovic N, Rosenwaks Z. Artificial intelligence in human in vitro fertilization. Fertil Steril. 2020.
6. Shoham G, et al. Global trends in AI use in reproductive medicine. J IVF-Worldwide. 2025.
7. Bori L, et al. STORK: Deep learning for embryo selection. Fertil Steril. 2021.
8. VerMilyea M, et al. Non-invasive embryo viability assessment (Life Whisperer). Fertil Steril. 2020.
9. Tran D, et al. AI systems for blastocyst ranking. Hum Reprod Open. 2022.
10. Moysis L, et al. Empowered embryo selection for IVF: A methodological review. Mach Learn Knowl Extr. 2025.
11. Siristatidis C, et al. AI in ovarian stimulation. Reprod Biomed Online. 2021.
12. Bhandari S, et al. Machine learning in ART laboratories. J Assist Reprod Genet. 2022.
13. Shoham G, et al. Surveys of international fertility specialists. J IVF-Worldwide. 2025.
14. Ethics Committee of ESHRE. Ethical issues in AI-assisted ART. Hum Reprod. 2023.