Nos tratamentos de fertilização in vitro (FIV) e congelamento de óvulos, um dos maiores desafios da medicina reprodutiva sempre foi prever o real potencial biológico de cada gameta. Historicamente, médicos e pacientes contavam apenas com dados quantitativos sobre o número de óvulos coletados, sem ferramentas objetivas para avaliar sua qualidade e capacidade de desenvolvimento embrionário.
Atualmente, já se sabe que idade e quantidade de óvulos são indicadores importantes, mas esses dados, isoladamente, não fornecem todas as informações sobre o potencial reprodutivo de uma paciente. Por exemplo, duas mulheres da mesma idade e com um número semelhante de óvulos maduros ainda podem apresentar resultados reprodutivos muito diferentes.
Nesse cenário, destacam-se as ferramentas desenvolvidas pela healthtech canadense Future Fertility, que utiliza algoritmos de deep learning treinados com mais de 650 mil imagens de oócitos para identificar padrões morfológicos invisíveis ao olho humano.
A tecnologia, que já demonstrou uma melhoria de 28% na precisão da previsão da formação de blastocistos em comparação com a avaliação visual tradicional realizada por embriologistas, tem ganhado destaque em feiras e congressos de reprodução assistida. A solidez das evidências científicas que respaldam essas ferramentas inclui mais de dez publicações revisadas por pares em periódicos de renome internacional, como Human Reproduction, Reproductive BioMedicine Online, Fertility & Sterility e Scientific Reports (do Grupo Nature), além de mais de 100 resumos apresentados em conferências globais.
“Mesmo entre os óvulos maduros coletados em um mesmo ciclo podem ter diferenças significativas em seu potencial de desenvolvimento embrionário. Tradicionalmente, os embriologistas contavam com recursos limitados para avaliar essas diferenças. Hoje, a inteligência artificial nos permite obter informações mais aprofundadas sobre o potencial de desenvolvimento de cada óvulo, oferecendo dados valiosos para apoiar as decisões clínicas e o aconselhamento das pacientes”, afirma o cientista, biomédico, embriologista e PhD Marcos Kulmann.
A inteligência artificial permite identificar diferenças biológicas que antes passavam despercebidas e transforma informações generalistas em um aconselhamento verdadeiramente individualizado, contribuindo para alinhar expectativas e apoiar decisões clínicas ao longo dos ciclos de fertilidade.
Ecossistemas tecnológicos e validação científica global
O conjunto de soluções de inteligência artificial da Future Fertility engloba três produtos especializados: o VIOLET™, focado em ciclos de congelamento de óvulos e preservação da fertilidade; o MAGENTA™, voltado à previsão da formação de blastocistos em tratamentos de FIV; e o ROSE™, desenvolvido para otimizar o fluxo de trabalho e a formação de lotes de doadoras em bancos de óvulos.
Todas representam um avanço tecnológico sem precedentes em tratamentos de fertilidade. “A inteligência artificial deve provocar na fertilidade uma transformação semelhante à observada em outras áreas da saúde, como radiologia e oncologia: menos decisões baseadas apenas em percepções subjetivas e maior apoio de dados ao longo da jornada clínica”, explica Christy Prada, CEO da Future Fertility.
Avanços clínicos e impacto em pacientes com SOMP
A evolução das ferramentas de IA também pode beneficiar pacientes com Síndrome Ovariana Metabólica Poliendócrina (SOMP), condição que afeta uma em cada oito mulheres no mundo, segundo a Endocrine Society, e que pode comprometer a fertilidade.
Nesse cenário, as novas tecnologias de inteligência artificial podem, em conjunto com a atuação de especialistas em fertilidade, consolidar um volume maior de dados para orientar o planejamento do tratamento de FIV, a interpretação dos resultados reprodutivos e o aconselhamento das pacientes.
“Para pacientes com SOMP, essas informações podem ser ainda mais relevantes. Além de saber quantos óvulos foram obtidos, temos a possibilidade de conhecer melhor as características desses óvulos, o que adiciona novas informações que são extremamente úteis para o planejamento da fertilidade”, explica Marcos Kulmann.
O especialista faz parte de um grupo de pesquisadores da Nilo Frantz Medicina Reprodutiva e conduziu recentemente um estudo que utilizou a ferramenta MAGENTA™ para compreender melhor o potencial reprodutivo de óvulos coletados de pacientes com SOMP. “Ferramentas deste tipo estão abrindo novas possibilidades na pesquisa em reprodução assistida, permitindo uma compreensão mais aprofundada da qualidade dos óvulos”, conclui Marcos.
Quanto mais informações individualizadas a paciente consegue ter ao longo da jornada, maior é a capacidade de tomar decisões alinhadas à realidade de cada uma delas. O desafio é garantir que esse planejamento aconteça com informação de qualidade, acompanhamento especializado e tecnologias capazes de oferecer uma visão mais individualizada.