Un innovador método basado en inteligencia artificial y microfluídica permitió identificar y aislar espermatozoides viables en un hombre con azoospermia, consiguiendo un embarazo exitoso sin cirugía invasiva, según un estudio publicado en The Lancet.
Investigadores del Centro de Fertilidad de la Universidad de Columbia, en Estados Unidos, lograron un avance histórico al conseguir el primer embarazo utilizando un sistema guiado por inteligencia artificial (IA) para recuperar espermatozoides en hombres con infertilidad severa, específicamente azoospermia, una condición que impide que el eyaculado contenga espermatozoides viables.
El método, denominado STAR (Seguimiento y Recuperación de Espermatozoides), es una plataforma automatizada que utiliza técnicas de imagen de alta velocidad, microfluídica y modelos de aprendizaje profundo para analizar y aislar espermatozoides microscópicos en muestras catalogadas como azoospérmicas. En menos de una hora, el sistema puede examinar millones de imágenes y seleccionar espermatozoides que luego son extraídos mediante canales microscópicos para su uso en técnicas de fertilización asistida.
Este logro representa una esperanza para parejas afectadas por la infertilidad masculina, que representa cerca del 40% de los casos de infertilidad en parejas, con entre un 10 y 15% de hombres diagnosticados con azoospermia o criptozoospermia. Hasta ahora, las opciones para estos pacientes incluían procedimientos quirúrgicos invasivos de riesgo incierto.
El estudio, dirigido por Zev Williams, director del Centro de Fertilidad y autor principal, fue publicado en una carta de investigación en la revista The Lancet. Este método disruptivo redefine los límites de la medicina reproductiva al descubrir “vida microscópica donde antes solo había un mar vacío”, según explicó Williams.
El embarazo ocurrido marca un hito y confirma que la tecnología aún puede ampliar el éxito de la reproducción asistida, aportando una alternativa segura y eficiente para hombres con infertilidad severa y abriendo nuevas perspectivas clínicas en el campo.
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