Il est possible qu’une fécondation in vitro (FIV) n’aboutisse pas pour différentes raisons. Des chercheurs américains ont récemment développé un algorithme qui permettrait de repérer les embryons présentant une anomalie chromosomique. 

La fécondation in vitro (FIV) est une technique de la Procréation Médicale Assistée (PMA). Cette méthode consiste à reproduire en laboratoire la fécondation et les premières étapes du développement embryonnaire. 

L’aneuploïdie se caractérise par une cellule qui ne possède pas le nombre normal de chromosomes, soit 46 chromosomes. Cette anomalie est l’une des principales causes responsables d’échec de FIV (fausse couche, non implantation des embryons…). Actuellement, le diagnostic d’une aneuploïdie repose sur une biopsie embryonnaire qui consiste à prélever une ou deux cellules de l’embryon en vue d’une analyse génétique. Mais cette approche augmente le coût du processus de la FIV et est invasive pour l’embryon. 

L’intelligence artificielle pour détecter les anomalies chromosomiques 

Des chercheurs de Weill Cornell Medicine à New-York (États-Unis) ont récemment développé un algorithme STORK-A qui permet de détecter l’aneuploïdie sans avoir recours à une biopsie. L’intelligence artificielle permet d’observer si un embryon fécondé a un nombre normal ou anormal de chromosomes avec une précision de 70 %. Les résultats de ces travaux ont été publiés dans la revue scientifique The Lancet Digital Health. 

L’algorithme STORK-A analyse des images microscopiques de l’embryon prises cinq jours après la fécondation tout en intégrant l’âge de la mère et d’autres informations ayant été relevées lors du processus de FIV. Grâce à l’intelligence artificielle, l’algorithme "apprend" automatiquement à corréler certaines caractéristiques des données, souvent trop subtiles pour l'œil humain, avec le risque d’aneuploïdie. 

Algorithme STORK-A : des FIV moins risquées 

Dans le cadre de son développement, l’algorithme STORK-A a examiné 10.378 blastocystes qui correspondent aux embryons cinq-six jours après la fécondation. L’équipe de recherche connaissait les statuts chromosomiques des embryons étudiés pendant cette phase de formation. Les scientifiques ont ensuite évalué l’algorithme sur des données indépendantes provenant de différentes institutions, dont une clinique de fécondation in vitro en Espagne. Ils ont également obtenu d’excellents résultats en termes de précision des analyses de l’algorithme STORK-A. 

"Il s’agit d’un très bon exemple qui montre que l’intelligence artificielle peut potentiellement transformer la médecine. L'algorithme transforme des dizaines de milliers d'images d'embryons en modèles d’intelligence artificielle qui peuvent, à terme, être utilisés pour aider à améliorer l'efficacité de la FIV et démocratiser davantage son accès en réduisant les coûts", a noté le Docteur Olivier Elemento, co-auteur de l’étude et professeur de physiologie et de biophysique et de génomique computationnelle en biomédecine computationnelle à Weill Cornell Medicine.

L’algorithme STORK-A est actuellement au stade expérimental. Des essais cliniques supplémentaires et une approbation de la Food and Drug Administration sont nécessaires avant sa mise sur le marché, mais ce progrès technologique pourrait favoriser la précision des FIV, réduire les coûts de la procédure ainsi que les risques.