Para algunas parejas, lograr un embarazo puede ser complicado, especialmente si el hombre presenta azoospermia, una condición que se caracteriza por la ausencia de espermatozoides en el semen.
En estos casos, no es posible recurrir a los métodos tradicionales de reproducción asistida. Las alternativas son el uso de semen de donante o la obtención de espermatozoides mediante una biopsia testicular.
El Centro de Fertilidad de la Universidad de Columbia ha desarrollado, utilizando inteligencia artificial, un nuevo método que ha dado como resultado un embarazo que hasta ahora evoluciona de manera normal. La pareja llevaba casi 20 años intentando concebir.
El Sistema de Rastreo y Recuperación de Espermatozoides (STAR), permite filtrar el semen y localizar los pocos espermatozoides presentes en muestras de hombres diagnosticados con azoospermia.
El procedimiento emplea un chip microfluídico que procesa la muestra de semen utilizando imágenes de alta potencia, generando más de ocho millones de capturas en menos de una hora.
La inteligencia artificial analiza estas imágenes para identificar los espermatozoides. El chip, grabado con surcos y canales tan finos como un cabello, aísla las porciones de la muestra donde se encuentran estos espermatozoides.
Un robot extrae los espermatozoides individuales en cuestión de milisegundos tras ser detectados y los almacena para su posterior uso. Finalmente, un embriólogo utiliza estos espermatozoides para llevar a cabo la fertilización in vitro y continuar con el proceso de implantación.
Cabe señalar que el recuento habitual de espermatozoides se sitúa entre 15 y 200 millones por mililitro de semen, pero en casos de azoospermia, solo pueden encontrarse dos o tres espermatozoides, o incluso ninguno de manera detectable.
“La azoospermia es un diagnóstico sumamente impactante y muchas veces inesperado”, afirma el Dr. Zev Williams, director del Centro de Fertilidad de la Universidad de Columbia y creador de STAR, a Today.com.
Cómo ha sido el embarazo dado por este método
El embarazo logrado mediante este procedimiento se originó en marzo de 2025. Una mujer recibió la primera transferencia exitosa de embriones fertilizados con células obtenidas a través del sistema STAR y actualmente está embarazada. Ella y su esposo habían pasado 18 años intentando tener un hijo.
Se enteró de este avance tecnológico a través de un grupo de apoyo para la fertilidad, y fue su médico, también integrante de Columbia, quien los puso en contacto con Williams.
“Estamos sumamente emocionados de poder brindar atención a pacientes que antes no tenían alternativas”, señala Williams. “Resulta extraordinario emplear inteligencia artificial para hacer posible la vida”.
STAR no es la primera tecnología de fertilidad que utiliza inteligencia artificial, pero sí representa una innovación única en su tipo.
Otras herramientas basadas en IA en el campo de la fertilidad se enfocan en predecir la viabilidad de los embriones, analizar grandes volúmenes de datos e incluso ofrecer diagnósticos.
En el volumen de marzo de 2025 de la Revista de Ginecología, Obstetricia y Reproducción Humana, indica que la fertilización in vitro (FIV) ha significado un avance relevante en la reproducción asistida, aunque las tasas de éxito continúan siendo limitadas: solo alrededor de un tercio de los ciclos concluyen en embarazo y aún menos en nacimientos.
La misma publicación explora el potencial de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para optimizar diversas etapas del proceso de FIV.
La personalización de los protocolos de estimulación ovárica, la selección de gametos y la evaluación y selección de embriones son áreas esenciales en las que la IA puede aportar mejoras importantes, indica la revista.
Con el uso de IA, es posible analizar extensos conjuntos de datos para identificar los protocolos de estimulación óptimos que incrementen la calidad de los óvulos y la tasa de fertilización.
En la evaluación de espermatozoides y ovocitos, la IA permite realizar análisis más precisos y objetivos, disminuyendo la subjetividad y estandarizando los criterios.
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