Segnali invisibili

Una delle piste più promettenti arriva dallo studio dei micro-RNA, minuscole molecole che partecipano al dialogo tra l’ovocita e le cellule che lo circondano. All’interno del follicolo, infatti, l’ovocita non cresce da solo: è sostenuto dalle cellule del cumulo, che non svolgono soltanto una funzione di supporto, ma comunicano attivamente con il gamete femminile, influenzandone la maturazione e le primissime fasi dello sviluppo embrionale.

Una ricerca dell’Università di Pavia, condotta in collaborazione con il Centro Genera di Roma e intitolata　Human cumulus cell-derived miRNAs regulate pathways underlying oocyte maturation and developmental competence, ha valutato 24 micro-RNA con un ruolo chiave nei processi che regolano la competenza ovocitaria. Alcuni di questi sono coinvolti in un momento decisivo: quello in cui l’embrione attiva per la prima volta il proprio patrimonio genetico. Se questo passaggio non avviene correttamente, lo sviluppo può arrestarsi.　La prospettiva è quella di arrivare a un’analisi non invasiva, capace di leggere questi segnali molecolari senza intervenire direttamente sull’ovocita, per prevedere in anticipo quali gameti abbiano maggiori probabilità di svilupparsi. In futuro, specifici micro-RNA potrebbero anche essere aggiunti ai terreni di maturazione ovocitaria o di coltura embrionale per aumentare la competenza del gamete femminile.

Ultima chance

La medicina predittiva non significa solo scegliere meglio, ma anche rivalutare ciò che in passato veniva escluso. È il caso degli embrioni cosiddetti 1PN, al centro dello studio　From atypical fertilization to last-chance success: the real clinical value of 1PN-embryos in IVF, effettuato presso le cliniche scandinave Livio, parte della IVIRMA Global Research Alliance, e coordinato da ricercatori del gruppo IVIRMA Italia.　

Nella fecondazione considerata convenzionale si osservano di norma due pronuclei, uno di origine materna e uno paterno. Quando ne compare uno solo, si parla di embrione 1PN: per anni questi embrioni sono stati ritenuti atipici e non utilizzati nella pratica clinica. I nuovi dati mostrano però che, sebbene nel 90% dei casi si arrestino entro il quinto giorno di coltura, quando riescono a raggiungere lo stadio di blastocisti possono offrire possibilità cliniche comparabili a quelle degli embrioni fecondati in modo convenzionale, con decine di bambini nati sani. Il dato è rilevante soprattutto per le coppie che non hanno altri embrioni disponibili. In casi selezionati, l’utilizzo degli embrioni 1PN come "ultima opportunità" può aumentare fino al 23% le probabilità di successo complessive del percorso.

Prime 24 ore

Tra i protagonisti del congresso c’è anche l’intelligenza artificiale, ma con una parola chiave in più: "spiegabile". Non un algoritmo opaco, dunque, ma uno strumento capace di indicare ai biologi quali elementi osserva e su quali dettagli clinici basa le proprie valutazioni. Lo studio　Explainable AI reveals cytoplasmic dynamics and morphodynamic features during early development predictive of blastulation, coordinato dai ricercatori di IVIRMA Italia e del Centro Genera di Roma in collaborazione con l’Università di Pavia, ha analizzato oltre 3 milioni di immagini di embrioni nelle prime ore di sviluppo.

L’algoritmo ha dimostrato di poter stimare già entro le prime 24 ore dalla fecondazione se un embrione abbia buone probabilità di svilupparsi correttamente. Le finestre temporali più importanti sembrano concentrarsi nelle prime 5 ore e intorno alla ventesima ora dall’incontro tra spermatozoo e ovocita: momenti in cui l’IA riesce a cogliere micromovimenti interni all’embrione non visibili all’occhio umano. "Oggi siamo in grado di raccogliere enormi quantità di dati clinici, genetici e di laboratorio e l’Intelligenza Artificiale ci permetterà sempre più di integrarli, identificando connessioni invisibili all’occhio umano e rendendo la PMA più sistematica", afferma Danilo Cimadomo, professore associato dell’Università di Pavia e collaboratore scientifico di IVIRMA Italia.

Medicina sartoriale

La direzione, spiegano gli esperti, è quella di una PMA sempre più su misura: non un percorso standard uguale per tutti, ma una strategia costruita sulle caratteristiche biologiche, cliniche e riproduttive di ogni coppia. L’obiettivo è integrare dati molecolari, informazioni genetiche, osservazioni di laboratorio e strumenti digitali per offrire stime più realistiche e percorsi personalizzati a chi cerca un figlio. "Questo approccio ci aiuterà a fare luce sulla cosiddetta "black box" dell’impianto embrionario, che rappresenta ancora oggi uno dei principali limiti della procreazione assistita", sottolinea Cimadomo. "L’integrazione di queste tecnologie presentate all’ESHRE dimostra che la medicina della riproduzione sta diventando sempre più sartoriale, ma l’algoritmo non sostituirà mai il ruolo clinico e l’empatia umana del medico. L’IA è e resterà un fondamentale supporto alle decisioni, capace di fornire alle pazienti stime reali e percorsi personalizzati, con l’obiettivo di ridurre l’impatto emotivo ed economico del percorso terapeutico", aggiunge.

In questa nuova fase, la tecnologia non promette scorciatoie né certezze assolute. Promette però una medicina della riproduzione più precisa, capace di usare i dati per orientare meglio le decisioni e accompagnare le coppie con aspettative più concrete. È qui che la predittività può diventare davvero utile: non per sostituire la relazione con il medico, ma per renderla più informata, trasparente e personalizzata.