Durante o tratamento de fertilização in vitro, os médicos usam ultrassons para monitorar o tamanho dos folículos - pequenos sacos nos ovários contendo óvulos - para decidir quando dar uma injeção hormonal conhecida como "gatilho" para preparar os óvulos para coleta e garantir que eles estejam prontos para serem fertilizados com esperma para criar embriões. O momento do gatilho é uma decisão fundamental, pois funciona menos efetivamente se os folículos forem muito pequenos ou muito grandes no momento da administração. Depois que os óvulos são coletados e fertilizados pelo esperma, um embrião é então selecionado e implantado no útero para, esperançosamente, levar à gravidez.

Pesquisadores usaram técnicas de 'IA Explicável' - um tipo de IA que permite que humanos entendam como ela funciona - para analisar dados retrospectivos de mais de 19.000 pacientes que concluíram o tratamento de fertilização in vitro. Eles exploraram quais tamanhos de folículos estavam associados a taxas melhoradas de recuperação de óvulos maduros para resultar no nascimento de bebês.

Eles descobriram que administrar a injeção hormonal quando uma proporção maior de folículos tinha entre 13 e 18 mm de tamanho estava associado a maiores taxas de coleta de óvulos maduros e a melhores taxas de nascimento de bebês. 

Atualmente, os médicos usam ultrassonografias para medir o tamanho dos folículos-guia (maiores) e geralmente administram a injeção de gatilho quando um limite de dois ou três folículos-guia maiores que 17 ou 18 mm é atingido. 

Suas descobertas sugerem que maximizar a proporção de folículos de tamanho intermediário pode otimizar o número de óvulos maduros recuperados e melhorar as taxas de nascimento de bebês.

A equipe acredita que as descobertas do estudo destacam o potencial da IA para auxiliar na personalização do tratamento de fertilização in vitro para melhorar os resultados clínicos para os pacientes e maximizar suas chances de levar um bebê para casa. A equipe planeja criar uma ferramenta de IA que utilizará as descobertas de sua pesquisa para personalizar o tratamento de fertilização in vitro e dar suporte à tomada de decisão dos médicos em cada etapa do processo de fertilização in vitro. Eles solicitarão financiamento para levar essa ferramenta para ensaios clínicos.

A pesquisa, publicada na Nature Communications , é liderada por pesquisadores do Imperial College London, University of Glasgow , University of St Andrews e clínicos do Imperial College Healthcare NHS Trust . É financiada pela UK Research and Innovation e pelo National Institute for Health and Care Research (NIHR) Imperial Biomedical Research Centre (BRC).

O Dr. Ali Abbara , cientista clínico do NIHR no Imperial College London e consultor em endocrinologia reprodutiva no Imperial College Healthcare NHS Trust, e coautor sênior do estudo, disse:

“A FIV fornece ajuda e esperança para muitas pacientes que não conseguem conceber, mas é um tratamento invasivo, caro e demorado. Pode ser de partir o coração quando falha, então é importante garantir que esse tratamento seja o mais eficaz possível.

“A IA pode oferecer um novo paradigma na forma como oferecemos tratamento de fertilização in vitro e pode levar a melhores resultados para os pacientes."

“A FIV produz tantos dados ricos que pode ser desafiador para os médicos fazer uso total de todos eles ao tomar decisões de tratamento para seus pacientes. Nosso estudo mostrou que os métodos de IA são bem adequados para analisar dados complexos de FIV. No futuro, a IA pode ser usada para fornecer recomendações precisas para melhorar a tomada de decisões e auxiliar na personalização do tratamento, para que possamos dar a cada casal a melhor chance possível de ter um bebê.”

O professor Waljit Dhillo , pesquisador sênior do NIHR do Departamento de Metabolismo, Digestão e Reprodução do Imperial College London, endocrinologista consultor do Imperial College Healthcare NHS Trust e coautor sênior do estudo, acrescentou:

“Nossas descobertas podem abrir caminho para uma nova abordagem para maximizar o sucesso do tratamento de fertilização in vitro, levando a mais gestações e nascimentos."

“Nosso estudo é o primeiro a analisar um grande conjunto de dados para mostrar que a IA pode identificar os tamanhos específicos de folículos que têm maior probabilidade de produzir óvulos maduros com mais precisão do que os métodos atuais."

“Este é um desenvolvimento empolgante, pois as descobertas sugerem que podemos usar informações de um conjunto muito mais amplo de tamanhos de folículos para decidir quando dar injeções de gatilho aos pacientes, em vez de apenas o tamanho dos maiores folículos - que é o que é usado na prática clínica atual.”

O Dr. Thomas Heinis , coautor sênior do Departamento de Computação do Imperial College London, acrescentou:  

“A IA explicável pode ser um recurso valioso na área da saúde. Onde os riscos são tão altos para tomar a melhor decisão possível, essa técnica pode dar suporte à tomada de decisão dos médicos e levar a melhores resultados para os pacientes. Mais importante, esperamos que o poder da computação melhore exponencialmente no futuro próximo, permitindo-nos tomar decisões usando dados precisos de uma forma que não era possível anteriormente.”

Um em cada seis casais sofre de infertilidade e a fertilização in vitro surgiu como uma intervenção valiosa para ajudar os pacientes a engravidar.

Uma decisão-chave no tratamento de fertilização in vitro é quando usar a injeção de "gatilho" de hormônios, como a gonadotrofina coriônica humana (hCG), para amadurecer os óvulos para coleta. O momento da injeção de gatilho impacta no número de óvulos maduros recuperados e no sucesso do tratamento.

Os clínicos usam ultrassonografias para medir o tamanho dos folículos principais (maiores). Eles geralmente dão o disparo quando um limite de dois ou três folículos principais maiores que 17 ou 18 mm de diâmetro é atingido. No entanto, esse método carece de precisão e não leva em consideração os tamanhos de cada folículo individual e sua probabilidade de cada folículo produzir um óvulo maduro.

No estudo retrospectivo, a equipe usou técnicas de IA em dados de 19.082 pacientes com idades entre 18 e 49 anos que fizeram tratamento em uma das 11 clínicas no Reino Unido - incluindo clínicas de fertilização in vitro no Imperial College Healthcare NHS Trust - e duas na Polônia entre 2005 e 2023. Eles examinaram tamanhos de folículos individuais nos dias anteriores e no dia da administração do gatilho.

Os pesquisadores descobriram que folículos de tamanho intermediário de 13-18 mm estavam associados a óvulos mais maduros sendo recuperados posteriormente. Os dados sugeriram que ter um número maior de folículos dentro dessa faixa no dia do gatilho estava associado a melhores resultados clínicos.

Eles também descobriram que estimular os ovários por muito tempo, de modo que houvesse um número maior de folículos maiores (mais de 18 mm) no dia da administração do gatilho, poderia levar a uma elevação prematura do hormônio progesterona. Isso pode ter um impacto negativo nos resultados da FIV ao afetar o desenvolvimento adequado do endométrio – o tecido que reveste o útero e é importante para que a implantação de um embrião resulte em gravidez. Isso reduz as chances de um embrião se implantar e, posteriormente, levar a um nascimento vivo. Esses insights derivados de IA podem ajudar a equipe a desenvolver protocolos de FIV baseados em evidências, guiados por dados que devem melhorar a eficiência do tratamento.