Pma, intelligenza artificiale e utero artificiale: gli studi presentati al Congresso Nazionale SIRU

I dati sono stati presentati al Congresso Nazionale SIRU di Siena, insieme ad un aggiornamento sullo stato della ricerca sull'utero artificiale.

Il progetto, promosso dalla SIRU e coordinato dall'IRCCS Ospedale San Raffaele di Milano in collaborazione con il Policlinico di Milano, l'Ospedale Niguarda, l'Ospedale di Cattolica e il Centro U.M.R–Hera di Catania, ha analizzato circa 6.250 cicli PMA condotti tra il 2019 e il 2024, con l'obiettivo di sviluppare un modello predittivo in grado di stimare la probabilità di gravidanza a partire dai dati clinici reali della coppia.

Lo studio ha esaminato due momenti distinti del percorso clinico. Nella fase iniziale di counseling, basata su parametri anamnestici quali età, storia clinica e riproduttiva della coppia e principali parametri seminali, il modello ha mostrato una buona capacità predittiva di base. Le performance migliorano sensibilmente dopo il completamento del ciclo, grazie all'integrazione dei dati embriologici e di laboratorio. Tra i fattori più rilevanti per l'esito positivo emergono il numero di embrioni crioconservati e di zigoti normalmente fecondati, l'età della donna, i parametri ormonali e quelli seminali.

«La ricerca appare biologicamente coerente, perché riflette bene le diverse fasi del percorso PMA. Prima del ciclo il modello può basarsi solo sui fattori di partenza della coppia, mentre dopo il trattamento incorpora anche dati che descrivono la risposta biologica reale e l'esito del lavoro di laboratorio. È questo che rende la stima più solida», commentano il dottor Enrico Papaleo, responsabile del Centro di Medicina Riproduttiva dell'IRCCS Ospedale San Raffaele di Milano, e il dottor Luca Pagliardini, biologo responsabile del Laboratorio PMA della medesima Unità.

Sul piano clinico, l'applicazione del machine learning consente di distinguere tra una valutazione prognostica iniziale e una stima fondata sui risultati effettivi del ciclo, offrendo una misura più realistica del potenziale riproduttivo e informazioni più strutturate per il counseling della coppia. «L'intelligenza artificiale può rappresentare un supporto concreto per il clinico, migliorando la capacità di integrare informazioni complesse e offrire alle coppie una valutazione più accurata delle probabilità di successo; in particolare, può migliorare il counseling, aiutando a gestire le aspettative e a ridurre il rischio di abbandono precoce dei trattamenti», afferma Antonino Guglielmino, fondatore della SIRU.

Al Congresso è stato presentato anche un aggiornamento sulla ricerca sull'utero artificiale. Dopo decenni di sperimentazione, la tecnologia è oggi una realtà parzialmente attuata in modelli animali di taglia media, nei quali è possibile sostenere la crescita fetale per alcune settimane, dalla condizione di immaturità a quella di maturità, mentre resta ancora lontana la possibilità di una gestazione extracorporea completa.

«Le potenzialità sono rilevanti: la crescita parziale di un feto all'interno dell'utero artificiale potrebbe contribuire alla gestione dei circa 13–15 milioni di bambini nati prematuri ogni anno, tra cui si registrano circa un milione di decessi e tre milioni di casi di disabilità. Lo sviluppo futuro di queste tecnologie potrebbe inoltre offrire nuove soluzioni per condizioni oggi difficilmente trattabili, come le gravi patologie uterine, l'aborto ricorrente o i fallimenti ripetuti di impianto», dichiara Carlo Bulletti, ginecologo e Presidente di Help Me Doctor Italia.