La décision de congeler des ovules pour préserver la fertilité est de plus en plus courante, mais l'une des grandes inconnues a toujours été de savoir combien d'ovules sont nécessaires pour tenter d'obtenir une grossesse à l'avenir.
Une étude récente a analysé cette question en combinant l'âge maternel et l'évaluation par intelligence artificielle (IA). La recherche a été menée par les auteurs Daniela P.A.F. Braga, Amanda S. Setti, Maite Del Collado, Jullin Fjeldstad, Parisa Mojiri, Melissa Cavagnoli et Edson Borges Jr., avec la participation du Centro de Estudos em Reprodução Assistida del Instituto Sapientiae, Equinvitro Research and Development in Reproduction, Future Fertility, la Clinique Hope et Fertility/FERTGROUP-Medicina Reprodutiva.
Vous trouverez ci-dessous un index des 6 points que nous allons aborder dans cet article.
Vitrifier des ovules : IA et âge maternel
Jusqu'à présent, l'âge de la femme est un élément clé dans le conseil clinique pour la vitrification des ovules. Cependant, cette nouvelle approche introduit un système d'intelligence artificielle (IA) qui analyse des images d'ovules et leur attribue un score de qualité de 0 à 10.
Pour calculer le nombre optimal, les chercheurs ont croisé cette qualité ovocytaire visuelle obtenue par l'IA avec deux facteurs déterminants :
- La capacité d'atteindre le stade de blastocyste (embryon de 5 jours).
- La probabilité que cet embryon soit génétiquement normal (euploïde), ce qui diminue avec les années.
En intégrant toutes les données, le modèle a pu estimer la quantité minimale d'ovocytes matures qu'une personne aurait besoin de congeler pour obtenir avec une forte probabilité au moins trois embryons sains (euploïdes), car ceci est considéré comme un seuil lié à une bonne probabilité cumulative de grossesse à l'avenir (bien que d'autres facteurs interviennent également).
L'utilisation de ces outils technologiques représente une grande avancée, car elle permet de laisser de côté les recommandations générales pour offrir à chaque personne un plan de préservation de la fertilité complètement personnalisé.
Ovules nécessaires pour réussir
Les résultats de l'étude révèlent que le nombre d'ovules nécessaires augmente à mesure que l'âge avance et que la qualité ovocytaire détectée par l'IA diminue. Les estimations montrent des contrastes marqués selon le profil de chaque cas :
- Femmes de moins de 30 ans avec des ovules de haute qualité : auraient besoin de congeler environ 9 ovules.
- Femmes entre 34 et 36 ans avec une qualité intermédiaire : nécessiteraient la vitrification d'environ 18 ovules.
- Femmes de plus de 40 ans avec une qualité faible : le chiffre grimperait à 121 ovules.
Ces résultats exacts ne doivent pas nécessairement être les mêmes dans tous les centres de fertilité. Cependant, la manière et la force avec lesquelles l'âge et le programme d'intelligence artificielle influencent (c'est-à-dire s'ils augmentent ou réduisent le nombre et dans quelle proportion) seraient plus généralisables.
L'impact de la qualité ovocytaire
L'une des découvertes les plus révélatrices de la recherche est l'énorme fossé qui existe entre le nombre d'ovocytes que les patientes parviennent à congeler lors d'un seul cycle de stimulation ovarienne et ce dont elles auraient besoin selon ce modèle, en particulier à des âges avancés.
Cette grande différence indique qu'un seul cycle de stimulation ovarienne est rarement suffisant pour les femmes qui décident de préserver leur fertilité à un âge maternel avancé, avec ce que cela implique en termes de coûts, de temps et de charge émotionnelle.
Grâce à ces modèles prédictifs, les spécialistes peuvent établir des attentes beaucoup plus réalistes et aider à planifier si plusieurs cycles de prélèvement d'ovocytes seront nécessaires pour atteindre l'objectif souhaité.
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Bibliographie
Braga DPAF, Setti AS, Del Collado M, Fjeldstad J, Mojiri P, Cavagnoli M, Borges E Jr. Are women cryopreserving enough oocytes for fertility preservation? A probabilistic model integrating AI-based oocyte morphology and age-dependent euploidy. Hum Reprod Open. 2026 Oct 14;2026(4):hoag090. doi: 10.1093/hropen/hoag090. PMID: 42924271; PMCID: PMC13690086. (Voir)
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