Nelle tecniche di riproduzione assistita, la componente maschile, ovvero la qualità degli spermatozoi, rappresenta da sempre un fattore critico: purtroppo, anche quando i parametri sembrano nella norma, non è raro che la fecondazione in vitro (FIV) o l’iniezione intracitoplasmatica (ICSI) falliscano.
Tuttavia, grazie all’ingresso dell’Intelligenza Artificiale (IA), anche in questo campo si apre una nuova frontiera. Ad agosto 2025, presso la Facoltà di Medicina dell’Università di Hong Kong (HKUMed) è stato sviluppato, con l’impiego dell’IA, un modello che riesce a identificare gli spermatozoi con maggiore potenzialità di fertilizzazione, sulla base delle loro capacità di legarsi all’ovocita. L’accuratezza clinica di tale modello ha dimostrato di essere superiore al 96%.
Il problema della selezione tradizionale
Tradizionalmente, seguendo le linee guida della World Health Organization (WHO) l’analisi della fertilità maschile fa riferimento ai parametri della concentrazione, della motilità e della morfologia degli spermatozoi. Tutti questi elementi sono considerati essenziali per le attuali tecniche di fecondazione assistita, che prevedono la scelta, da parte dei biologi, degli spermatozoi ritenuti più “efficaci”.
Tuttavia questa selezione “manuale” dipende fortemente dall’operatore, ed è soggetta a notevole variabilità. Anche con selezioni ottimali, si osservano spesso tassi di fertilizzazione bassi o fallimentari: si stima che una parte significativa degli spermatozoi di un campione, circa il 7%, abbia realmente capacità di fertilizzazione. Infine mancano strumenti standardizzati che emulino la “selezione naturale” che avviene nell’utero della donna, dove solo spermatozoi “competenti” riescono a raggiungere e penetrare l’ovocita.
Come funziona il modello IA
Il team di HKUMed di Hong Kong ha sviluppato un sistema che “guarda gli spermatozoi dal punto di vista dell’ovocita”. In particolare valuta la capacità di un singolo spermatozoo di legarsi alla zona pellucida (ZP), ossia lo strato esterno dell’ovocita. Questo legame è cruciale perché seleziona gli spermatozoi con morfologia normale, cromosomi intatti e capacità di fecondazione.
L’IA è stata addestrata con oltre 1.000 immagini di spermatozoi, e successivamente validata con oltre 40.000 immagini tratte da oltre un centinaio di uomini con infertilità manifesta o inspiegabile. In fase clinica si è raggiunta un’accuratezza superiore al 96%.
In pratica: il sistema analizza le caratteristiche morfologiche degli spermatozoi (ad esempio, la testa, la coda, eventuali anomalie invisibili ad occhio umano). Quindi seleziona una percentuale di spermatozoi che prevede abbiano la capacità di legarsi alla ZP: se tale percentuale è inferiore a una soglia (ad esempio 5%), l’uomo viene considerato a rischio di fertilizzazione. Questo consente al biologo di orientare la strategia di selezione in modo più mirato, per migliorare i tassi di successo degli interventi di fecondazione assistita.
Perché il metodo IA rappresenta una svolta?
L’analisi tradizionale è lenta, soggetta a errori e difficile da standardizzare. L’IA automatizza e rende più riproducibile la selezione. Inoltre garantisce una migliore predizione del successo: concentrarsi sulla capacità di “binding“, ossia di agganciarsi alla zona pellucida, rappresenta un approccio più “funzionale” rispetto ai soli parametri di base classicamente valutati. Infine rappresenta un enorme potenziale per migliorare i tassi di fecondazione e quindi ridurre il numero di tentativi, i costi e lo stress per le coppie che si sottopongono alle pratiche di fecondazione assistita.
Limiti, avvertenze ed etica nella fecondazione assistita
Tuttavia, qualche precisazione è d’obbligo: la ricerca è ancora relativamente recente e necessita di una validazione su scala più ampia e in contesti diversi. Il “96% di accuratezza” si riferisce al riconoscimento della capacità di “binding“, non direttamente al tasso di fecondazione finale. Questa precisazione è importante perché “selezione dello spermatozoo competente” non equivale automaticamente a “inizio della gestazione”.
Ci sono anche da mettere nel conto alcune implicazioni etiche. Selezionare spermatozoi più”competenti” o “migliori” può sollevare questioni su cosa significhi “migliore” rispetto alla normalità biologica, e su come evitare derive eugenetiche. Anche con lo spermatozoo “perfetto”, il successo dipende da molti altri fattori: qualità dell’ovocita, ambiente uterino, e condizioni di salute della madre su tutte. Infine non bisogna dimenticare che l’IA non va vista come una soluzione infallibile : è uno strumento utile, non una garanzia di successo.
Quali prospettive per la fecondazione assistita?
Il modello descritto potrebbe aprire la strada a un uso sempre più diffuso dell’IA nella medicina riproduttiva. Un articolo di revisione della letteratura recente mostra che l’IA applicata alla fertilità assistita può raggiungere un’accuratezza fra il 90% e il 96% in vari contesti.
In questo ambito alcune startup, come l’israeliana Baibys, hanno sviluppato sistemi di selezione automatizzata degli spermatozoi. Questi integrano IA ed estrazione robotica per selezionare un singolo spermatozoo “ideale”. Recentemente Baibys ha ottenuto il marchio CE per il mercato europeo, pertanto presto potremmo vedere applicazioni cliniche di questo tipo in Europa e, in futuro, anche in Italia.
In conclusione
La capacità di selezionare spermatozoi con alte potenzialità di fertilizzazione grazie all’IA rappresenta un passo importante nella fecondazione assistita. Non è la bacchetta magica, ma certamente un potente strumento che può aumentare le probabilità di successo e dare speranza a molte coppie. Seppure con cautela, rappresenta un segnale chiaro: la medicina di precisione arriva anche nel campo della riproduzione.
