Sélection spermatique et IA : le potentiel de l’imagerie hyperspectrale dans la PMA

La médecine reproductive continue d’intégrer de nouveaux outils afin d’améliorer les résultats des traitements. Bien que la procréation médicalement assistée ait connu d’importants progrès au cours des dernières décennies, certains aspects du processus font encore l’objet de recherches. L’un d’entre eux est la sélection du spermatozoïde qui sera utilisé dans des techniques comme la fécondation in vitro.

L’utilisation conjointe de l’imagerie hyperspectrale et de l’intelligence artificielle permet d’approfondir l’étude du gamète masculin sous un angle jusqu’ici inaccessible. Grâce à ces technologies, les chercheurs peuvent analyser certaines caractéristiques moléculaires du spermatozoïde et étudier leur lien avec le développement embryonnaire.

Cette ligne de recherche a été présentée par IVI RMA Global et la Fondation IVI lors de la 42^e réunion annuelle de la Société européenne de reproduction humaine et d’embryologie (ESHRE).

L’importance de la sélection du gamète masculin

Dans les traitements de PMA, tous les ovocytes disponibles sont utilisés. Or, seuls quelques spermatozoïdes sont sélectionnés parmi des millions. Par conséquent, le choix du gamète masculin n’a pas toujours fait l’objet de la même attention que les autres étapes du processus de reproduction.

Cependant, chaque spermatozoïde présente des caractéristiques propres qui peuvent influencer le résultat final du traitement.

Comme l’explique le Dr Nicolás Garrido, directeur de la Fondation IVI et chercheur principal de l’étude, « lors d’un traitement, nous utilisons tous les ovocytes, mais nous écartons des millions de spermatozoïdes. Or, chacun d’entre eux est génétiquement différent et peut conduire à un résultat différent ».

Jusqu’à présent, les critères utilisés par les embryologistes pour la sélection spermatique reposaient essentiellement sur l’observation de paramètres externes, tels que la mobilité et la morphologie.

Néanmoins, l’intérieur de la cellule contient également des informations pertinentes. Ce que l’on appelle le « contenu moléculaire » du spermatozoïde peut influencer aussi bien la fécondation que le développement embryonnaire ultérieur. Pourtant, son analyse était jusqu’ici impossible sans compromettre la viabilité cellulaire.

L’imagerie hyperspectrale : un nouvel outil d’analyse

L’imagerie hyperspectrale permet d’obtenir des informations sur la composition interne d’une cellule à partir de l’interaction de la lumière avec ses structures.

Contrairement à la microscopie classique, qui fournit des informations sur des aspects visibles tels que le mouvement ou la forme, cette technologie enregistre des signaux à différentes longueurs d’onde, qui sont liés à des composants moléculaires.

 « L’imagerie hyperspectrale change la donne, car elle nous permet d’obtenir des informations biochimiques sur le spermatozoïde sans l’endommager. Le spermatozoïde que nous analysons est le même que celui que nous pouvons utiliser par la suite », souligne le Dr Garrido.

La possibilité d’étudier le spermatozoïde sans altérer sa capacité fonctionnelle constitue l’une des principales avancées de cette technique.

Sélection spermatique : Comment l’intelligence artificielle aide-t-elle ?

L’analyse des images hyperspectrales génère une grande quantité de données qui nécessitent des outils spécifiques pour être interprétées. L’intelligence artificielle permet de traiter ces informations et d’en extraire des schémas pertinents.

« L’IA nous permet de transformer des informations qui étaient auparavant inaccessibles en données analysables. Nous sommes passés de l’observation de la forme et du mouvement à la capacité d’analyser et de comprendre le rôle joué par le contenu moléculaire du spermatozoïde », explique le Dr Garrido.

Les modèles développés à l’aide de l’IA permettent d’établir un lien entre certaines caractéristiques internes du spermatozoïde et les résultats ultérieurs du traitement, comme l’obtention d’embryons viables.

Modèles prédictifs pour évaluer le potentiel spermatique

L’un des principaux objectifs de cette recherche est de développer des systèmes capables d’évaluer le potentiel reproductif individuel de chaque spermatozoïde.

« L’analyse d’images hyperspectrales nous permet de concevoir des modèles statistiques pour prédire la probabilité individuelle de chaque spermatozoïde de se transformer en blastocyste viable », souligne le Dr Garrido.

Ces modèles marquent une rupture par rapport aux méthodes de sélection traditionnelles. Ils intègrent des informations moléculaires et des outils prédictifs basés sur des données.

Bénéfices potentiels pour les patients

L’amélioration des résultats cliniques constitue l’objectif principal de toute innovation en matière de PMA. Une sélection plus précise du spermatozoïde pourrait contribuer à augmenter les chances de grossesse et à réduire la nécessité de répéter les traitements.

« Si nous parvenons à sélectionner le spermatozoïde présentant le plus grand potentiel, nous permettons aux patients d’avoir des enfants plus tôt, avec de meilleures chances de réussite et un moindre recours à des traitements répétés », explique le Dr Garrido.

Parmi les bénéfices potentiels, on peut citer :

• La réduction du nombre de cycles.
• La diminution de l’impact émotionnel lié au traitement.
• Une meilleure efficacité des procédures de procréation assistée.

Vers une médecine reproductive plus personnalisée

Les recherches actuelles s’orientent vers des modèles intégrant différentes sources d’informations afin de mieux comprendre le processus reproductif.

« Nous développons actuellement des modèles qui combinent les images hyperspectrales du spermatozoïde avec celles de l’ovocyte et les caractéristiques cliniques du patient », explique le Dr Garrido.

Cette approche part du principe que le développement embryonnaire dépend de l’interaction entre les deux gamètes et d’autres facteurs cliniques.

« L’embryon ne dépend pas uniquement du spermatozoïde. L’ovocyte joue également un rôle. C’est pourquoi il sera essentiel de comprendre cette interaction pour continuer à améliorer les résultats », ajoute-t-il.

L’intégration de toutes ces données pourrait favoriser la mise en place de traitements plus individualisés et adaptés aux caractéristiques de chaque patiente.

Prochaines étapes en vue de leur mise en œuvre clinique

Bien que la recherche continue de progresser, il reste nécessaire de compléter les phases de validation avant que ces outils puissent être intégrés de manière généralisée dans la pratique clinique.

« Notre objectif est de finaliser ces études d’ici environ un an, puis de travailler à leur intégration dans la pratique clinique », conclut le Dr Garrido.

La combinaison de l’intelligence artificielle et de l’imagerie hyperspectrale ouvre de nouvelles possibilités pour la PMA, en donnant accès à des informations qui jusqu’alors ne pouvaient être étudiées.

L’obtention de données moléculaires du spermatozoïde et leur analyse au moyen de modèles prédictifs pourraient contribuer à une sélection plus précise et, par conséquent, à améliorer les chances de réussite des traitements de procréation médicalement assistée.

Dr. Nicolás Garrido

Directeur de la Fondation IVI et de l’Administration de la Recherche chez à IVI RMA Global. Spécialisé en infertilité masculine et membre du comité scientifique à IVI Valencia.

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