Encontrando
'espermatozoides ocultos': a técnica de IA que tem dado esperança a homens
considerados inférteis
Era
início de novembro de 2025 quando Penelope recebeu uma ligação enquanto dirigia
para casa do trabalho em Nova Jersey, nos Estados Unidos. Era seu médico,
ligando com a notícia que ela tanto esperava. Após dois anos e meio de
tentativas angustiantes, Penelope finalmente estava grávida.
Após
muitos exames, ela e o marido, Samuel, descobriram que ele tinha síndrome de
Klinefelter, uma condição genética que afeta homens que nascem com um
cromossomo X extra, muitas vezes diagnosticada apenas na idade adulta.
A
maioria das pessoas com síndrome de Klinefelter produz pouco ou nenhum
espermatozoide no líquido ejaculado, uma condição conhecida como azoospermia.
Cerca de 10% dos homens inférteis apresentam azoospermia.
Transbordando
de alegria e incredulidade, Penelope esperou até que Samuel (ambos os nomes
foram alterados para preservar a privacidade do casal) voltasse para casa
naquela noite para compartilhar a notícia.
"O
rosto dele era uma explosão de emoção", diz ela. "Ele chorou... só de
termos conseguido chegar até aqui, porque exigiu tanto esforço, tempo e
pesquisa. E o fato de termos apenas um embrião, e de ter dado certo, aquilo
deixou a gente extremamente feliz."
A
gravidez só foi possível graças a uma nova técnica conhecida como sistema Star
(sigla em inglês para "Rastreamento e Recuperação de
Espermatozoides"), desenvolvida pela Universidade de Columbia, nos EUA,
para rastrear espermatozoides em homens com azoospermia.
O
sistema usa inteligência artificial para ajudar a identificar e localizar os
poucos espermatozoides "escondidos" que homens com essa condição
podem ter.
"Eu
estava com medo. Pensei que não conseguiria ter meu próprio filho, que é uma
parte muito importante da minha vida", diz Samuel, a quem disseram que
tinha 20% de chance de ter um filho biológico. "E isso foi um grande
choque."
A
infertilidade afeta milhões em todo o mundo. Cerca de uma em cada seis pessoas
em idade reprodutiva enfrenta problemas para engravidar pelo menos uma vez na
vida.
A
infertilidade masculina é um fator que contribui em até 50% dos casos, e 1% de
todos os homens são azoospérmicos.
Isso
significa que potencialmente milhões de homens em todo o mundo têm contagens de
espermatozoides tão baixas, com espermatozoides difíceis de localizar, que são
considerados azoospérmicos.
Mas o
poder da IA para encontrar esses espermatozoides ocultos pode oferecer
esperança àqueles que desejam se tornar pais.
No
final do ano passado, após cinco anos de desenvolvimento, o primeiro bebê a
nascer usando o sistema Star permitiu que um casal que lidava com a
infertilidade há quase duas décadas finalmente tivesse um filho.
É um
momento de que Zev Williams, diretor do Centro de Fertilidade da Universidade
de Columbia, e sua equipe lembram bem.
"Todos
estavam pulando de alegria", diz ele. "Há poucas coisas em que a
recompensa por todo o esforço investido seja algo tão maravilhoso e especial
quanto isso. Agora temos uma bebezinha e, com a graça de Deus, muitas, muitas
outras [virão]."
Desde o
nascimento do primeiro bebê Star, a tecnologia tem sido usada regularmente no
centro de fertilidade. A lista de espera hoje conta com centenas de pessoas de
todo o mundo.
Com
base nos últimos 175 pacientes que a utilizaram, Williams afirma que a equipe
tem encontrado espermatozoides em pouco menos de 30% dos casos.
Trata-se
de indivíduos que haviam sido informados de que não tinham chance de ter um
bebê usando seu próprio esperma.
Em
testes adicionais, a Star conseguiu encontrar 40 vezes mais espermatozoides do
que uma busca manual realizada por um técnico treinado, de acordo com Williams.
Normalmente,
uma amostra de sêmen contém dezenas de milhões de espermatozoides por
mililitro. Uma pequena gota da amostra é examinada ao microscópio para que a
contagem de espermatozoides possa ser estimada, além de verificar se os
espermatozoides estão se movendo e se são saudáveis.
Mas em
amostras azoospérmicas, pode haver apenas um único espermatozoide em toda a
amostra — embora em alguns casos não haja nenhum. Analisar a amostra gota a
gota é impraticável.
Williams
teve a ideia para o sistema Star em 2020, depois de ler sobre como a IA está
sendo usada para encontrar novas estrelas.
Os
telescópios modernos produzem uma quantidade enorme de dados sobre o céu
noturno, cuja análise por astrônomos humanos em busca de objetos nunca vistos
antes seria extremamente demorada. Mas o uso de algoritmos de aprendizado de
máquina pode realizar esse trabalho em minutos.
"A
imagem do céu era muito semelhante ao que estamos procurando e ao que vemos em
homens que são informados de que não têm espermatozoides", diz Williams.
Ele
começou a ponderar se seria possível aplicar essas tecnologias para identificar
e isolar espermatozoides da mesma forma.
Ele e
sua equipe já estavam usando uma tecnologia de imagem de alta resolução que
poderia ser usada para escanear a amostra. O desafio era analisar centenas de
imagens por segundo em tempo real para detectar e extrair qualquer
espermatozoide encontrado.
Williams
e seus colegas usam chips microfluídicos — vidro ou polímero gravado com uma
série de canais tão finos quanto um fio de cabelo humano. A amostra de esperma
flui através desses canais e pode ser escaneada pelo dispositivo de imagem.
Um
algoritmo de aprendizado de máquina detecta quaisquer espermatozoides nas
imagens em tempo real, para que possam ser isolados da maneira mais delicada
possível, garantindo que não sejam destruídos.
"À
medida que a amostra flui, capturamos imagens a 300 vezes por segundo",
explica Williams.
"A
maior parte do que vemos são apenas detritos e fragmentos. Não é como se fosse
um líquido vazio. E você está tentando encontrar aquele espermatozoide
realmente raro em um mar de todos esses outros detritos e fragmentos de
células."
Williams
afirma que o método Star atingiu uma taxa de sensibilidade de 100%, o que
significa que ele tem a capacidade de encontrar um único espermatozoide em uma
amostra, caso haja um presente.
"É
simplesmente encontrar algo onde não conseguíamos ver antes", destaca o
pesquisador.
Uma vez
identificado, um sistema robótico extrai o(s) espermatozoide(s) em
milissegundos após sua detecção.
"A
robótica no chip microfluídico separa aquela pequena parte do fluido que contém
o espermatozoide", diz Williams.
"Você
acaba com um tubo cheio de fluido seminal, mas sem nenhum espermatozoide
dentro, e uma minúscula gota que contém os espermatozoides."
No caso
de Samuel, houve um desafio adicional e uma novidade para o sistema Star: com a
síndrome de Klinefelter, não há espermatozoides no líquido ejaculado. Para
encontrá-los, os urologistas precisam examinar o testículo. Samuel passou por
terapia hormonal durante nove meses em preparação para uma cirurgia de extração
testicular bem-sucedida em outro centro de fertilidade.
A
amostra foi então enviada para a equipe de William na Universidade Columbia
para análise.
"O
tecido da cirurgia foi transportado para o nosso laboratório de andrologia, que
fez o processamento para que o material pudesse ser analisado pelo sistema
Star", diz Eric Forman, diretor médico e de laboratório do Centro de
Fertilidade da Universidade Columbia, que supervisionou o procedimento.
Ao
mesmo tempo, Penelope estava fazendo seu procedimento de coleta de óvulos. Uma
amostra de esperma fresco geralmente é fornecida no mesmo dia, pois oferece a
melhor chance de fertilização. Eles estavam correndo contra o tempo.
O
sistema Star conseguiu isolar oito espermatozoides na amostra de Samuel, que
foram então injetados nos óvulos de Penelope. Um deles se transformou em um
blastocisto completo, um estágio mais desenvolvido do embrião.
O bebê
deles, que provavelmente será o primeiro menino nascido como resultado da Star,
está previsto para o final de julho. É um momento que eles nunca tiveram
certeza se alcançariam.
"Está
começando a parecer realmente real agora, especialmente porque estou sentindo
os movimentos. Fizemos o ultrassom morfológico e tudo está ótimo", diz
Penelope.
A busca
por espermatozoides ocultos não é a única maneira como a IA está sendo usada
para melhorar os resultados em tratamentos de fertilidade.
Na
estimulação ovariana, por exemplo — um processo essencial na fertilização in
vitro (FIV) que ajuda os ovários a produzirem múltiplos óvulos — o aprendizado
de máquina está permitindo o cálculo de uma dosagem mais personalizada do
hormônio gonadotrofina.
Enquanto
isso, ferramentas de aprendizado profundo estão auxiliando na seleção mais
precisa e viável de gametas e embriões.
Mas,
para avaliar os resultados a longo prazo, os especialistas concordam que são
necessários mais ensaios clínicos em larga escala, bem como clareza sobre como
lidar com dados médicos sensíveis, confidencialidade e disputas em torno de
responsabilidade e propriedade.
Há
também preocupações com a promessa exagerada de um final feliz que pode
acompanhar as inovações em IA.
"Casais
que passam por longas jornadas de fertilidade podem ficar desesperados para
conceber e são vulneráveis a tratamentos caros e de valor não comprovado",
diz Siobhan Quenby, professora de obstetrícia da Universidade de Warwick, no
Reino Unido.
"É
muito empolgante que tecnologia avançada, imaginação, engenharia e IA tenham
sido combinadas para desenvolver uma nova solução para a subfertilidade
masculina grave", acrescenta ela.
"Uma
gravidez bem-sucedida é um começo importante. No entanto, mais pesquisas com
mais pacientes são necessárias antes que o valor deste novo tratamento possa
ser totalmente avaliado."
Para
Samuel, no entanto, a perspectiva de que essa técnica baseada em IA possa
ajudá-lo e à sua esposa a aumentar a família novamente no futuro é tentadora.
"Claro,
agora estamos sendo ambiciosos e queremos outro filho, quem sabe no futuro, mas
isso é algo pelo qual teremos que passar novamente, porque não temos nada em
reserva além de óvulos", diz ele.
Mas
eles também têm esperança agora, diz ele, onde antes não havia nenhuma.
Fonte:
BBC Culture

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