Le nuove frontiere della biologia riproduttiva sono state presentate all’ESHRE (European Society of Human Reproduction and Embryology) in corso a Londra. Il focus è sullo studio dei messaggi molecolari che anticipano la qualità ovocitaria e gli algoritmi in grado di valutare il potenziale dell’embrione nelle prime 24 ore
Londra, 7 luglio 2026 – La medicina della riproduzione sta varcando la frontiera della predittività. L’obiettivo della ricerca scientifica non è più intervenire quando l’infertilità emerge, ma imparare a leggere con precisione i segnali biologici precocissimi, che possono orientare specialisti e pazienti verso indagini e terapie che aiutino a determinare il successo di una gravidanza. All’ESHRE 2026 (European Society of Human Reproduction and Embryology), in corso a Londra dal 5 all’8 luglio, la biologia molecolare e la tecnologia digitale si fondono per comprendere meglio le primissime fasi dello sviluppo della vita.
“In uno scenario in cui l’infertilità riguarda una persona su sei nel mondo e in molti Paesi le cure restano inaccessibili per costi elevati, la medicina predittiva, coadiuvata dall’Intelligenza Artificiale, potrà consentire trattamenti sempre più mirati, equi e sostenibili. Per questo è importante l’informazione e la formazione dei professionisti della sanità, per renderli capaci di interpretare l’innovazione tecnologica e di valutare l’impatto reale sulla vita delle persone”. Queste le parole della Prof.ssa Laura Rienzi, Professore Associato del Dipartimento di Scienze Biomolecolari all’Università di Urbino e Direttore Scientifico di IVIRMA Italia. “Il rischio è confondere la complessità dell’algoritmo con il progresso clinico, finendo per applicare l’IA in ambiti dove il margine di miglioramento è biologicamente limitato” aggiunge la professoressa Rienzi. “Quello di cui i clinici hanno bisogno è mettere insieme l’enorme mole di nuove conoscenze e sintetizzarle per definire modelli di intervento più efficienti e disegnare percorsi diagnostico-terapeutici personalizzati per chi desidera intraprendere un progetto di genitorialità”.
I micro-RNA: i segnali che conferiscono competenza all’ovocita
All’interno del follicolo ogni ovocita è circondato da cellule di supporto chiamate cellule del cumulo. Una nuova ricerca dell’Università di Pavia in collaborazione con il centro Genera di Roma intitolata Human cumulus cell-derived miRNAs regulate pathways underlying oocyte maturation and developmental competence (1) ha evidenziato che queste cellule comunicano attivamente con l’ovocita anche attraverso minuscole molecole -i microRNA – che possono influenzare il suo sviluppo e le primissime fasi di vita dell’embrione. Sono stati valutati 24 di questi microRNA che hanno un ruolo chiave: alcuni sono coinvolti nel momento in cui l’embrione “accende” per la prima volta il proprio patrimonio genetico. Se
questo passaggio non avviene correttamente, lo sviluppo embrionale può arrestarsi. La prospettiva concreta è quella di un’analisi non invasiva, cioè senza toccare l’ovocita, capace di leggere questi segnali molecolari e prevedere in anticipo quali ovociti possano avere maggiori possibilità di sviluppo. Nel futuro, specifici miRNA potrebbero invece essere addizionati ai terreni di maturazione ovocitaria o coltura embrionale per incrementare la competenza del gamete femminile.
L’aiuto proveniente dagli embrioni “recuperati”
Uno studio effettuato presso le cliniche scandinave Livio, parte della IVIRMA Global Research Alliance, e coordinato da ricercatori del gruppo IVIRMA Italia intitolato From atypical fertilization to last-chance success: the real clinical value of 1PN-embryos in IVF (2) dimostra che gli embrioni cosiddetti 1PN possono essere una risorsa importante per gli aspiranti genitori. All’interno degli oociti fecondati in modo “convenzionale”, infatti, si osservano due piccole strutture rotonde, i pronuclei, uno di origine materna e uno paterno. Quando ne compare uno solo, si parla di embrione 1PN: in passato questi embrioni venivano considerati atipici e non utilizzati clinicamente. I ricercatori di questo studio li hanno tenuti in coltura lasciandoli crescere in vitro. Si è scoperto che nel 90% dei casi si arrestano entro il quinto giorno di coltura, ma quando riescono a svilupparsi fino allo stadio di blastocisti, offrono possibilità cliniche comparabili a embrioni fecondati convenzionali, con decine di bambini nati sani. Utilizzarli quindi come “ultima opportunità” può aumentare in modo significativo le probabilità complessive di avere un bambino in casi selezionati. Nel caso in cui una coppia non abbia altri embrioni a disposizione, l’uso di questi embrioni aumenta le probabilità di successo fino al 23% in più.
L’Intelligenza Artificiale “spiegabile” legge il futuro nelle prime 24 ore
Grande protagonista di questa edizione del congresso è l’Intelligenza Artificiale, che adesso diventa anche “spiegabile” (titolo dello studio: Explainable AI reveals cytoplasmic dynamics and morphodynamic features during early development predictive of blastulation) (4), in grado cioè di mostrare ai biologi i dettagli clinici su cui si basa l’algoritmo. In uno studio coordinato dai ricercatori di IVIRMA Italia e del Centro Genera di Roma, in collaborazione con i Dipartimenti Biologia e Biotecnologie e di ingegneria industriale e dell’informazione dell’Università di Pavia, la tecnologia è stata addestrata analizzando oltre 3 milioni di immagini di embrioni nelle prime ore di sviluppo ed ha dimostrato di poter stimare già entro le prime 24 ore dalla fecondazione se un embrione ha buone probabilità di svilupparsi correttamente. Secondo l’algoritmo, i momenti decisivi si concentrano in due finestre temporali precise: nelle prime 5 ore e intorno alla ventesima ora, dopo che lo spermatozoo ha incontrato l’ovocita. In quei momenti, l’intelligenza artificiale riesce a cogliere piccolissimi movimenti interni all’embrione invisibili all’occhio umano. Si comporta come un osservatore che non perde un attimo delle ore cruciali e in futuro potrebbe supportare i clinici nella scelta dell’embrione migliore nel momento giusto, rendendo il percorso verso la gravidanza più preciso e più veloce, in modo più oggettivo e non invasivo.
“Oggi siamo in grado di raccogliere enormi quantità di dati clinici, genetici e di laboratorio e l’Intelligenza Artificiale ci permetterà sempre più di integrarli, identificando connessioni invisibili all’occhio umano e rendendo la PMA più sistematica” spiega Danilo Cimadomo
Professore associato delll’Università di Pavia e collaboratore scientifico di IVIRMA Italia. “Questo approccio ci aiuterà a fare luce sulla cosiddetta ‘black box’ dell’impianto embrionario, che rappresenta ancora oggi uno dei principali limiti della procreazione assistita. L’integrazione di queste tecnologie presentate all’ESHRE dimostra che la medicina della riproduzione sta diventando sempre più sartoriale” conclude l’esperto “ma l’algoritmo non sostituirà mai il ruolo clinico e l’empatia umana del medico. L’IA è e resterà un fondamentale supporto alle decisioni, capace di fornire alle pazienti stime reali e percorsi personalizzati, con l’obiettivo di ridurre l’impatto emotivo ed economico del percorso terapeutico”.
Bibliografia
1) Human cumulus cell-derived miRNAs regulate pathways underlying oocyte maturation and developmental competence
Authors:
Giulia Brazzale1, Giulia Fiorentino1, Valeria Merico1, Marilena Taggi2, Federica Innocenti2, Fanì Konstantinidou3,4, Valentina Gatta3,4, Daria Maria Soscia5,6, Felicia De Falco5, Alberto Vaiarelli5, Filippo Maria Ubaldi5,7, Laura Rienzi2,8, Silvia Garagna1, Danilo Cimadomo1,2, Maurizio Zuccotti1.
Affiliations:
1 Department of Biology and Biotechnology “Lazzaro Spallanzani”, University of Pavia, Pavia, Italy.
