La Inteligencia Artificial (IA) da un paso más en su avance hacia la medicina del futuro, y ahora pone el foco en un objetivo tan delicado como esperanzador: elegir el mejor espermatozoide para lograr un embrión de la más alta calidad en tratamientos de fertilidad.
Aunque algunas causas de infertilidad masculina tienen un origen genético claro, en la mayoría de los casos no se identifica un motivo específico. Aun así, la fertilidad siempre depende de ambos miembros de la pareja. Por eso, la IA comienza a desempeñar un rol clave para mejorar las probabilidades de éxito en la reproducción asistida.
Según el doctor Nicolás Garrido, director de la Fundación IVI, la IA permite estimar con más precisión las posibilidades de éxito de un tratamiento e incluso predecir si una biopsia testicular será útil, evitando intervenciones quirúrgicas innecesarias.
Pero eso no es todo. En laboratorios de fertilidad, la búsqueda de espermatozoides viables puede tomar horas de observación bajo el microscopio. Aquí, la IA funciona como un “copiloto”: analiza las imágenes, localiza posibles candidatos y alerta al embriólogo, agilizando el proceso.
En casos donde hay millones de espermatozoides disponibles, la tecnología puede ayudar a seleccionar los más prometedores, un paso crucial ya que cada espermatozoide es genéticamente único y su elección puede influir directamente en la calidad del embrión.
Actualmente, los embriólogos basan esa elección en criterios como forma y movilidad. Sin embargo, estas señales externas no revelan nada sobre la composición bioquímica o fisiológica del espermatozoide. Es aquí donde entra en juego una técnica puntera: el análisis de imagen hiperespectral.
Este método no invasivo —en desarrollo desde hace cinco años— permite analizar las propiedades internas de cada espermatozoide sin dañarlo, mediante la captura de su «huella lumínica» a través de una cámara especial. Esta imagen se descompone en miles de datos que, combinados con IA, asignan probabilidades individuales de éxito reproductivo a cada célula, como por ejemplo, “34%” o “82%” de convertirse en un embrión viable.
Aunque aún es ciencia en fase experimental, el objetivo es integrar esta tecnología en el trabajo diario de los laboratorios, sin sobrecargar a los embriólogos y con el potencial de revolucionar el futuro de la reproducción asistida.
