Un « copilote » de l'IA au laboratoire PMA : il identifie les embryons qui deviendront des blastocystes

Trois études coordonnées par l'équipe de recherche italienne du groupe Genera, présentées lors du 41e congrès de la Société européenne de reproduction humaine et d'embryologie ( ESHRE ), qui se tient actuellement à Paris, démontrent comment l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de la technologie du time-lapse transforme radicalement les pratiques cliniques en médecine de la reproduction. L'IA s'impose de plus en plus comme un « assistant », un « copilote » de l'embryologiste dans l'évaluation de la qualité des ovocytes, du développement des embryons et du moment idéal pour la biopsie embryonnaire, promettant une gestion plus objective, personnalisée, reproductible et efficace des traitements de fécondation assistée.

Prédire le développement de l'embryon La première étude, menée en collaboration avec l'Université de Pavie et grâce à une subvention Eshre, a porté sur plus de 6 000 ovocytes inséminés par ICSI et cultivés dans des incubateurs time-lapse EmbryoScope, analysant les mouvements cytoplasmiques au cours des trois premiers jours de développement. Les chercheurs ont entraîné trois modèles d'IA – ROCKET, LSTM-FCN et ConvTran – à l'aide d'algorithmes pour transformer certaines vidéos en données temporelles analysables. Les modèles ont atteint une précision prédictive du développement du blastocyste , et donc de la capacité de l'embryon à mûrir correctement avant son transfert dans l'utérus (jours 5 à 7 après l'insémination), de 63 % dès le jour 1 et jusqu'à 70 % le jour 3. « Les modèles ont été développés sans aucune intervention manuelle, en utilisant exclusivement des données time-lapse et sans annotations supplémentaires », commente Danilo Cimadomo , directeur de recherche du groupe Genera. « Il s'agit d'une avancée significative vers des évaluations embryonnaires plus précoces et plus objectives. L'IA, intégrant la dynamique cytoplasmique, le calendrier de développement et les métadonnées des patients, sera en mesure de fournir des outils de soutien clinique de plus en plus personnalisés et fiables à l'avenir. L'avantage de ne pas être déterminé par des interventions manuelles des opérateurs est positif car cela permet de gagner du temps pour investir dans des fonctions cognitivement plus actives et importantes, et vise une collaboration IA-opérateurs basée sur l'observation de différentes caractéristiques ».

IA et qualité des ovocytes : le score Magenta dans les dons La deuxième étude multicentrique, menée en Espagne, a évalué 1 275 ovocytes de donneuses d'ovules à l'aide de l'algorithme Magenta-score, développé par Future Fertility. Appliqué en aveugle avant l'insémination, le système a prédit avec une bonne précision la probabilité de développement en blastocystes. Les ovocytes ayant développé des blastocystes présentaient des scores Magenta significativement plus élevés que ceux n'en ayant pas développé, démontrant ainsi l'efficacité prédictive de l'outil. De plus, dans 72 % des cas, le nombre de blastocystes obtenus se situait exactement dans la fourchette prédite par l'algorithme, voire plus. Parmi les cycles terminés, le score Magenta a également montré une bonne corrélation avec le taux cumulé de naissances vivantes.

Moment de la biopsie : plus de sécurité et de standardisation La troisième étude s'est penchée sur l'une des procédures les plus délicates de la FIV : la biopsie embryonnaire pour le diagnostic génétique préimplantatoire. En analysant 1 943 blastocystes cultivés entre 2013 et 2020 et biopsiés sur plusieurs années par sept opérateurs, les chercheurs ont démontré comment l'utilisation de TLM combinée à l'IA (notamment avec le système CHLOE de Fairtility) permet d'identifier le moment optimal pour la biopsie de manière uniforme et reproductible. « Le moment de la biopsie est crucial pour la qualité du résultat génétique et la sécurité de l'embryon », a souligné Cimadomo . « L'IA peut aider à surveiller l'expansion en temps réel et guider l'embryologiste dans le choix du moment le plus approprié pour la procédure. »

Mais l’IA ne remplacera pas les embryologistes « Ces trois études – commente Laura Rienzi , embryologiste et directrice scientifique des centres Genera – démontrent comment l'intelligence artificielle et la technologie du time-lapse peuvent fournir des solutions intégrées pour optimiser la sélection des ovocytes, prédire précocement la compétence embryonnaire et standardiser les pratiques de laboratoire, réduisant ainsi la variabilité et la subjectivité. De l'analyse initiale des ovocytes à la biopsie préimplantatoire, la médecine de la reproduction entre dans une nouvelle ère, fondée sur les données, les algorithmes et la médecine personnalisée. »

Même dans un récent éditorial de la revue RBMO (Reproductive BioMedicine Online) au titre provocateur : « Avons-nous encore besoin d’embryologistes ? », le professeur Rienzi soulignait que « si d’un côté les algorithmes d’IA peuvent prédire le potentiel d’implantation des embryons, comme le démontrent plusieurs études comparatives, de l’autre l’interprétation des données , la gestion des cas complexes et la création de nouveaux indicateurs de performance restent des compétences irremplaçables de l’embryologiste. La littérature citée dans l’éditorial suggère que l’IA a des performances comparables, mais pas supérieures, à l’expérience humaine , en particulier dans les activités décisionnelles. Même des expériences telles que la vitrification robotisée ou l’ICSI automatisée montrent des résultats prometteurs, mais nécessitent une validation clinique à grande échelle. »