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Actualité | De la sélection manuelle à l'intelligence artificielle : l'IA améliore la précision de la sélection des spermatozoïdes
Actualité | De la sélection manuelle à l'intelligence artificielle : l'IA améliore la précision de la sélection des spermatozoïdes
L'intelligence artificielle (IA) occupe une place croissante dans les techniques de procréation médicalement assistée. Une revue systématique récemment publiée dans Fertility and Sterility a étudié l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique pour sélectionner les spermatozoïdes, ouvrant de nouvelles pistes afin d'améliorer les résultats des techniques de procréation médicalement assistée (ART).
Pourquoi la sélection des spermatozoïdes est importante
Plus de 100 millions de personnes dans le monde sont confrontées à l'infertilité, avec un facteur masculin dans environ 50% des cas. Le spermogramme est une étape essentielle du diagnostic et du traitement de l'infertilité masculine ; il évalue la morphologie et la mobilité des spermatozoïdes ainsi que l'intégrité de leur ADN. Toutefois, sélectionner parmi des millions de spermatozoïdes ceux de la meilleure qualité pour une injection intracytoplasmique de spermatozoïde (ICSI) prend du temps et présente un risque d'erreur.
Malgré les progrès de l'ART, les taux de réussite restent limités, notamment parce que la sélection des spermatozoïdes manque de précision. Elle repose actuellement surtout sur une évaluation manuelle de leur morphologie et de leur mobilité selon les normes de l'Organisation mondiale de la Santé (OMS). Le manque de temps empêche souvent les embryologistes d'évaluer leurs caractéristiques de manière complète et détaillée, ce qui peut influer sur les chances de conception. L'IA présente donc un intérêt particulier.
IA et apprentissage automatique dans la sélection des spermatozoïdes
L'IA a montré qu'elle pouvait identifier efficacement les embryons ayant le meilleur potentiel de développement et d'implantation, tout en réduisant le temps et les efforts consacrés par les embryologistes à l'évaluation visuelle et à la classification manuelle. En associant données génétiques et visuelles, elle peut automatiser la sélection des spermatozoïdes et en améliorer la précision et l'efficacité.
Les algorithmes d'IA peuvent standardiser et accélérer l'analyse morphologique des spermatozoïdes. Associés à l'apprentissage profond, ils atteignent, selon les données publiées, une précision de 98%. Par exemple, l'IA peut être entraînée sur des jeux d'images de spermatozoïdes de haute qualité afin d'évaluer la morphologie, l'intégrité de l'ADN et la mobilité de chaque spermatozoïde, tout en réduisant la subjectivité humaine.
Principales techniques et conclusions
Évaluation de l'intégrité de l'ADN :
Une altération de la tête du spermatozoïde peut entraîner des anomalies chromosomiques, une fragmentation de l'ADN et un raccourcissement des télomères. Les chercheurs ont mis au point des algorithmes d'apprentissage automatique fondés sur l'indice de fragmentation de l'ADN (DFI), à l'aide de méthodes telles que l'électrophorèse sur gel unicellulaire (SCGE) et les tests de structure de la chromatine spermatique, afin d'évaluer avec précision la qualité de chaque spermatozoïde.
Analyse de la mobilité :
L'IA associe l'analyse spermatique assistée par ordinateur (CASA), les puces microfluidiques et l'imagerie holographique pour améliorer l'analyse du mouvement des spermatozoïdes. Par exemple, des modèles mathématiques fondés sur le mouvement hélicoïdal tridimensionnel (3D) du flagelle peuvent prédire plus précisément leur capacité de nage.
Optimisation multiparamétrique :
Les systèmes d'IA intègrent la morphologie des spermatozoïdes, leurs mouvements, l'intégrité de leur ADN et d'autres données pour sélectionner automatiquement les meilleurs spermatozoïdes, améliorant ainsi sensiblement les taux de conception et de grossesse en ART.
Perspectives
À mesure que les algorithmes d'IA progresseront, les laboratoires de procréation médicalement assistée pourront utiliser des jeux d'images de spermatozoïdes plus vastes et de meilleure qualité pour accroître encore l'efficacité de la sélection. Cette technologie réduit non seulement la charge de travail des embryologistes, mais offre aussi de nouvelles perspectives aux personnes confrontées à l'infertilité.
Source :
Informations recueillies en ligne