INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO LABORATÓRIO DE RA. O QUE ESPERAR?

O conceito de Inteligência Artificial (IA) de uma forma mais abrangente seria a capacidade de programas e dispositivos de realizarem tarefas utilizando algoritmos que simulam o raciocínio humano com base em padrões aprendidos. Esses padrões contemplam os seguintes conceitos: Machine Learning e Deep Learning, que são considerados subcampos dentro da Inteligência Artificial.

 

A Machine Learning é o que alimenta o algoritmo com dados para que a máquina aprenda a executar uma tarefa automaticamente, enquanto a Deep Learning se concentra em treinar redes neurais profundas para aprender a realizar tarefas específicas.

 

E no campo da Reprodução Assistida? Como esses conceitos se enquadram?

 

Em 2009, a Inteligência Artificial teve sua porta de entrada na Reprodução Assistida pelas incubadoras com o sistema de time-lapse, que permite acompanhar a evolução dos embriões sem retirá-los da incubadora, mantendo estáveis todas as condições de umidade, temperatura e CO2, mimetizando o ambiente uterino.

 

No primeiro momento, a tecnologia de time-lapse foi considerada “apenas” para observação, enquanto realizava a cultura, porém em 2011 houve uma nova perspectiva sobre a funcionalidade dessa tecnologia, demonstrando ser uma excelente ferramenta de seleção e predição de embriões de ótima qualidade.

 

Várias incubadoras com esse sistema foram desenvolvidas nos anos seguintes e, consequentemente o recurso da IA também foi desenvolvido com o intuito de trazer novas ferramentas para o laboratório de embriologia. A rotina dos laboratórios que implementaram a tecnologia de time-lapse juntamente com a IA teve grandes mudanças, tais como, facilidade no monitoramento dos embriões desde o primeiro dia de cultivo até o último, não havendo a necessidade de remoção da placa para avaliação, os embriões são menos expostos a mudanças no ambiente estável, a análise de parâmetros que somente são visualizados em um sistema de time-lapse e um maior auxílio nas decisões sobre a escolha do melhor embrião, com ajuda das informações que a IA pode proporcionar.

 

Os padrões de aprendizagem dentro da IA desenvolvem um conhecimento a partir de repetidas análises de vários dados (foto ou vídeos) como zigotos em fertilização 2PN, 1PN, 3PN ou não fertilizados, embriões em clivagem de 2 células até início de compactação e início de blastulação até o momento de hatching. Após essas repetidas análises a máquina consegue determinar o tipo de fertilização, o momento de cada clivagem, a hora que o blastocisto está mais expandido e as qualidades da massa celular interna e trofoectoderma.

 

Sistemas de IA dentro do recurso de time-lapse foram desenvolvidos e aprimorados durante os anos, sendo esses sistemas de grande auxílio na predição de embriões top quality ou predição de gravidezes. Existe sistema de IA que em poucas horas após a análise da fertilização conseguem predizer se aquele zigoto em alguns dias poderá ser um blastocisto com ótima qualidade ou não.

 

Quando as ferramentas de IA foram introduzidas na rotina dos embriologistas causou um certo estranhamento, alguns profissionais mais antigos até questionaram se aquela tecnologia poderia fazê-los perderem seus empregos. No entanto, com a rotina, os profissionais puderam perceber o qual a tecnologia poderia proporcionar grandes melhorias. Alguns parâmetros no desenvolvimento dos embriões foram revelados, que antes, com a análise estática, não se tinha o conhecimento.

 

A grande sacada da IA dentro da Reprodução Assistida é poder avaliar características morfológicas e padrões de divisão celular, identificando embriões com maior probabilidade de implantação, bem como detectar até possíveis anomalias genéticas. A imensidão de dados que podem ser gerados e como podem dar informações necessárias e, principalmente, informações essenciais para as pacientes que são as protagonistas nessa jornada. Determinados parâmetros deixam de serem analisados devido a algumas limitações na avaliação morfológica estática das incubadoras sem essa tecnologia, como clivagens anormais, colapsos nos blastocistos, multinucleações e os tempos entre as divisões.

 

Algumas dessas tecnologias, por exemplo, podem estipular uma nota para cada embrião a partir da análise dos tempos das divisões celulares, presença ou ausência de fragmentos, qualidade dos blastocistos, sendo essa nota mais um critério na escolha do melhor embrião a ser transferido.

 

Outros recursos que a IA pode proporcionar é o de predizer a partir da análise da morfocinética, morfologia, atividade celular e colapsos dos embriões, quais os que são cromossomicamente normais, tendo como objetivo evitar a necessidade de manipular os embriões e extrair células.

A ação da tecnologia é de tentar processar, analisar e compreender as imagens do mundo real e, como resultado, produzir informações numéricas. Permitindo a verificação de que os embriões se comportam de forma diferente durante o seu desenvolvimento, incluindo os parâmetros cromossômicos, podendo, enfim, otimizar o processo de estudo e seleção do embrião.

Embora os avanços da IA dentro da Reprodução Assistida sejam promissores e com grandes resultados satisfatórios, atualmente a maioria das ferramentas estão em fase experimental ou aguardando validação, com isso, ainda teremos que esperar um pouco mais para descobrir esse futuro promissor.

 

 

 

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS:

GOMES, DS. Inteligência Artificial: Conceitos e Aplicações. Revista Olhar Científico – Faculdades Associadas de Ariquemes – V. 01, n.2, Ago./Dez. 2010.

ESHRE Working group on Time-lapse technology. Good practice recommendations for the use of time-lapse technology. Human Reproduction Open, pp. 1–26, 2020.

ARMSTRONG S, ARROLL N, CREE LM, et al. Time-laps systems for embryo incubation and assessment in assisted reproduction. Cochrane Database Syst Rev 2015 a;Cd011320.

 

Gleicyane Sousa dos Santos Alam

Biomédica

Especialista em Reprodução Humana Assistida

Embriologista da Clínica BIOS, Fortaleza-CE.