A fertilização in vitro com inteligência artificial chega ao Brasil com tecnologia própria. Com investimento superior a 20 milhões de reais, o grupo Huntington desenvolveu a MAIA, plataforma de inteligência artificial treinada com dados de pacientes brasileiras para auxiliar na escolha de embriões em tratamentos de FIV. O estudo de validação da ferramenta já conta com publicação no periódico Scientific Reports, do grupo Nature.
A iniciativa coloca a rede, que completa 30 anos de atuação, em posição rara na medicina privada brasileira: a de construir infraestrutura própria de deep tech em embriologia clínica. Em vez de depender de softwares importados, o grupo aposta em ciência, banco de dados proprietários e uma tese de longo prazo. O tratamento de FIV pode custar entre 20 mil e 30 mil reais por ciclo, valor que leva muitas mulheres a adiarem o projeto de maternidade.
No centro da estratégia está o Embryoscope, incubadora de time-lapse que fotografa o desenvolvimento do embrião a cada dez minutos, 24 horas por dia, sem retirá-lo do ambiente estável em que cresce. A Huntington opera oito dessas máquinas, cada uma avaliada em cerca de 2,6 milhões de reais. O conjunto forma o maior parque de incubadoras de time-lapse do país. É nesse fluxo de imagens microscópicas que a MAIA entra em ação. A plataforma analisa o histórico de desenvolvimento de cada embrião e gera um score de probabilidade de gravidez clínica, funcionando como segunda opinião para o embriologista no momento mais delicado do processo: a escolha do embrião a ser transferido para o útero da paciente.
Uma IA brasileira validada na Nature
A MAIA é a primeira ferramenta de inteligência artificial para seleção de embriões treinada e validada no Brasil. O banco de imagens reflete as características demográficas e genéticas da população brasileira, e a tecnologia já integra a rotina de todos os laboratórios do grupo. O estudo publicado no Scientific Reports detalha o treinamento da plataforma com 1.015 imagens de blastocistos de três centros de reprodução assistida em São Paulo. A validação ocorreu em 200 transferências de embrião único. Os resultados apontam acurácia global de 66,5% e desempenho de 70,1% em casos eletivos, quando há mais de um embrião disponível para escolha.
Na prática, em cerca de sete a cada dez situações de escolha entre embriões, a indicação da IA correspondeu ao embrião que resultou em gestação clínica. Nos casos em que a recomendação do algoritmo divergiu da decisão inicial do embriologista, a taxa de gravidez chegou a 75% e a acurácia a 81,8%, números comparáveis aos principais sistemas internacionais. “Nosso objetivo nunca foi substituir o embriologista, mas oferecer um recurso que traga consistência e reduza a subjetividade da decisão clínica”, afirma José Roberto Alegretti, diretor de Embriologia do grupo. Para a Huntington, a publicação na Nature sinaliza que a ciência brasileira produz tecnologia de ponta para uma demanda real: reduzir o número de tentativas, o custo total do tratamento e os riscos clínicos de quem quer engravidar.
Como funciona a fertilização in vitro com IA
O processo começa com a coleta dos gametas masculino e feminino. A fecundação ocorre fora do corpo da mulher, e o embrião formado segue para a incubadora, onde se desenvolve por cerca de sete dias. Após esse período, a equipe médica escolhe o embrião com maior potencial para transferência ao útero. Com o time-lapse, o embriologista acompanha cada etapa do desenvolvimento sem precisar abrir a incubadora. As imagens captadas em diferentes planos ampliam a capacidade de identificar variações sutis que indicam maior ou menor chance de sucesso.
A MAIA analisa esse conjunto quadro a quadro, cruza padrões com o histórico de milhares de ciclos anteriores e sugere qual embrião apresenta mais chance de gerar uma gravidez. Do ponto de vista da paciente, o processo é silencioso. Ela raramente vê o laboratório, mas pode receber um vídeo com o desenvolvimento do embrião, tornando tangível uma etapa que, por anos, ficou restrita à equipe técnica. “Estamos falando de um processo cheio de variáveis: idade, tempo de tentativa, causa da infertilidade, resposta aos hormônios”, afirma Fabio Iwai, CEO da Huntington e COO global do grupo Eugin, rede espanhola com clínicas em nove países. “A incubadora e a IA entram para dar mais estabilidade, segurança e consistência ao processo inteiro.”
Deep tech em reprodução humana
A Huntington também testa outras aplicações de inteligência artificial ao longo da jornada de fertilidade. Ferramentas semelhantes já auxiliam na análise de óvulos e sêmen, avaliando milhares de variáveis em tempo real. Outra aplicação usa biometria facial para aproximar doadoras e receptoras de óvulos com maior semelhança física, por meio da plataforma Fenomatch. A infraestrutura de pesquisa inclui ainda um congresso internacional próprio, organizado a cada dois anos, e a participação em consórcios europeus de reprodução humana. Um deles, o Implantar, é o maior consórcio do tipo na Europa e tem liderança de uma pesquisadora brasileira que atua como gerente de pesquisa e desenvolvimento da rede.
Os próximos passos avançam para áreas ainda mais sensíveis da genética. Um dos estudos em andamento usa a incubadora de time-lapse para tentar prever a ploidia, isto é, a integridade cromossômica do embrião. O objetivo é identificar, apenas com base em imagens, indícios de alterações associadas a doenças cromossômicas como a síndrome de Down, antes mesmo da implantação. Por fim, a estratégia também responde a uma lógica de negócios. O grupo integra o conglomerado global Eugin, com presença em nove países, e avança em expansão via aquisições. A tese central é que algoritmos proprietários, calibrados na realidade local, representam um dos principais diferenciais competitivos de longo prazo, sobretudo quando a paciente é uma mulher que adia a maternidade, paga caro pelo tratamento e espera que a tecnologia trabalhe a seu favor.
