Un algoritmo per la procreazione assistita

Predice il metodo migliore e riduce i rischi di inefficacia

L'utilizzo dei Big Data ha consentito a un gruppo di ricercatori di Eugin, leader europeo nella riproduzione assistita, di sviluppare un algoritmo in grado di prevedere il metodo ottimale di stimolazione ovarica per ciascuna delle donne che ricorrono a trattamenti di fecondazione in vitro.
In questo modo, il rischio di ottenere risultati indesiderati, come una bassa risposta ovarica o una iper-stimolazione ovarica, sarà ridotto. La formula creata da Eugin, che verrà applicata definitivamente alle nuove pazienti entro un anno, ha dimostrato un grado di affidabilità dell'81%.
I risultati di questa ricerca sono stati presentati al 34° congresso annuale ESHRE, la Società europea di Riproduzione Umana ed Embriologia, che si tiene a Barcellona dal 1 al 4 luglio.
"È un'indagine innovativa. Fino ad ora, Big Data e Machine Learning non sono stati applicati in relazione ai diversi protocolli di stimolazione ovarica attualmente esistenti", spiega la dott.ssa Rita Vassena, direttore scientifico di Eugin e coautrice del progetto presentato alla conferenza ESHRE.
Al fine di sviluppare l'algoritmo è stato utilizzato come punto di partenza il database Eugin. In particolare, sono stati presi in considerazione 6.952 casi di primi cicli di fecondazione in vitro effettuati nelle cliniche di Eugin. Per ciascuno di questi casi sono stati inseriti nel computer i dati della paziente raccolti prima di effettuare una stimolazione ovarica, tra cui età, indice di massa corporea, livelli di estrogeni e l'età in cui ha avuto la prima mestruazione.
“Il computer è in grado di gestire da 70 a 80 tipologie di dati per ogni paziente, molte di più rispetto alle 8 o 10 che vengono prese in esame nella pratica medica abituale”, spiega la dott.ssa Vassena. “In questo modo è più facile identificare degli algoritmi predittivi. Inoltre, il computer, caricando più dati, ha la possibilità di imparare da essi e questo permette di aggiornare progressivamente l'algoritmo sulla base dei dati introdotti nel database”.
L'algoritmo, dopo le prime elaborazioni, ha dimostrato che è in grado di prevedere, con un'affidabilità dell'81%, quale dei diversi protocolli di stimolazione ovarica esistenti è più adeguato a ciascuna paziente.
A partire da questo momento, il modello matematico verrà testato in maniera prospettica. Ogni nuovo caso sarà sottoposto a una valutazione sia da parte del medico che del computer, in modo da analizzare coincidenze o discrepanze. Allo stesso tempo, altri casi verranno immessi nel database e l'algoritmo verrà regolato mediante un processo di costante convalida nel quale le varianti della "formula" vengono testate e ne viene verificata l'affidabilità.
La dott.ssa Vassena annuncia che in meno di un anno l'algoritmo sarà finalizzato e convalidato per essere utilizzato nella pratica clinica quotidiana come strumento di valore inestimabile per i professionisti della riproduzione assistita.

06/07/2018 09:30:00 Andrea Sperelli


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