Sistema de inteligencia artificial permite encontrar espermatozoides en hombres diagnosticados con infertilidad

El sistema Star (Sperm Track and Recovery), desarrollado tras cinco años de investigación, representa un avance significativo en el tratamiento de la infertilidad masculina. La tecnología combina algoritmos de aprendizaje automático con sistemas robóticos para detectar y extraer espermatozoides individuales en muestras donde la búsqueda manual resulta prácticamente imposible, según explicó Zev Williams, director del Centro de Fertilidad de la Universidad de Columbia.

A finales de 2025 nació la primera bebé concebida mediante esta tecnología, resultado del tratamiento de una pareja que había luchado contra la infertilidad durante casi dos décadas, según informó Williams. Desde entonces, el centro ha acumulado una lista de espera de cientos de personas de todo el mundo interesadas en el procedimiento.

La azoospermia, condición en la que no se detectan espermatozoides en el eyaculado, afecta aproximadamente al 10% de los hombres infértiles, según datos proporcionados por la Universidad de Columbia. En una muestra de semen normal hay decenas de millones de espermatozoides por mililitro, mientras que en casos de azoospermia puede haber un solo espermatozoide en toda la muestra, o ninguno.

El funcionamiento del sistema Star se basa en chips microfluídicos, dispositivos de vidrio o polímero grabados con canales tan delgados como un cabello humano, por donde fluye la muestra de esperma. Un sistema de imagen de alta potencia escanea el fluido a 300 imágenes por segundo mientras un algoritmo de aprendizaje automático analiza cada imagen en tiempo real para detectar cualquier espermatozoide presente entre los fragmentos celulares y residuos.

Williams desarrolló el concepto en 2020 tras leer sobre el uso de inteligencia artificial para identificar nuevas estrellas en el cielo nocturno. Los telescopes modernos generan cantidades abrumadoras de datos que resultan imposibles de analizar manualmente para los astrónomos humanos, pero los algoritmos de aprendizaje automático pueden realizar este trabajo en minutos. "La imagen del cielo era muy reminiscente de lo que estamos buscando y lo que vemos en hombres a quienes se les dice que no tienen espermatozoides", explicó Williams.

Según Williams, el sistema Star ha alcanzado una sensibilidad del 100%, lo que significa que tiene la capacidad de encontrar un solo espermatozoide en una muestra si está presente. En pruebas comparativas, Star encontró 40 veces más espermatozoides que una búsqueda manual realizada por un técnico humano capacitado, según datos del Centro de Fertilidad de la Universidad de Columbia.

Una vez identificado el espermatozoide, un sistema robótico extrae la célula en milisegundos. "La robótica en el chip microfluídico separa esa pequeña parte del fluido que tiene el espermatozoide", explicó Williams. "Terminas con un tubo lleno del fluido seminal, pero sin ningún espermatozoide, y una pequeña gota que tiene el espermatozoide".

El caso de Samuel y Penelope, nombres ficticios utilizados para proteger su privacidad, ilustra las posibilidades de esta tecnología. Después de dos años y medio intentando concebir, descubrieron que Samuel tenía síndrome de Klinefelter, una condición genética que afecta a hombres nacidos con un cromosoma X adicional. La mayoría de las personas con síndrome de Klinefelter producen poco o ningún espermatozoide en su eyaculado.

"Tenía miedo. Pensé que no iba a poder tener mi propio hijo, lo cual es una parte realmente importante de mi vida", dijo Samuel, a quien le dijeron que tenía un 20% de probabilidades de tener un hijo biológico.

El caso de Samuel presentó un desafío adicional y representó una primicia para el sistema Star. Con el síndrome de Klinefelter no hay espermatozoides en el eyaculado, por lo que los urólogos deben extraerlos directamente del testículo. Samuel se sometió a terapia hormonal durante nueve meses en preparación para una cirugía exitosa de extracción testicular en el Centro Médico Cornell.

Los especialistas en Cornell no pudieron encontrar espermatozoides a simple vista, por lo que Samuel aceptó que la muestra fuera enviada al equipo de Williams en Columbia para su investigación. "El tejido de la cirugía fue transportado a nuestro laboratorio de andrología, que luego lo procesó para poder ejecutarlo a través del sistema Star", explicó Eric Forman, director médico y de laboratorio en el Centro Médico Cornell, quien supervisó el procedimiento.

Simultáneamente, Penelope se sometía a su procedimiento de extracción de óvulos. Normalmente se proporciona una muestra de esperma fresca el mismo día porque ofrece la mejor oportunidad de fertilización. Trabajaban contra el tiempo.

El sistema Star logró aislar ocho espermatozoides en la muestra de Samuel, que fueron inyectados en los óvulos de Penelope. Uno se convirtió en un blastocisto completo, una etapa más desarrollada de un embrión. En noviembre de 2025, Penelope recibió la llamada confirmando su embarazo. "Su cara fue una ola de emoción", recordó Penelope sobre el momento en que compartió la noticia con Samuel. "Lloró... simplemente llegar a ese punto, porque tomó tanto esfuerzo, tiempo e investigación. Y el hecho de que solo teníamos un embrión, y funcionó, estábamos sobre la Luna".

Su bebé, que probablemente será el primer niño nacido como resultado del sistema Star, está previsto para finales de julio de 2026. "Está empezando a sentirse muy real ahora, especialmente porque estoy sintiendo movimiento. Tuvimos nuestra ecografía anatómica y todo se ve tan bien", dijo Penelope.

La búsqueda de células espermáticas escasas no es la única forma en que la inteligencia artificial se está utilizando para mejorar los resultados en el tratamiento de fertilidad, según la fuente. En la estimulación ovárica, un proceso esencial en la fertilización in vitro que ayuda a los ovarios a producir múltiples óvulos, el aprendizaje automático está permitiendo calcular una dosis más personalizada de la hormona gonadotropina. Mientras tanto, las herramientas de aprendizaje profundo están ayudando con una selección más precisa y viable de gametos y embriones.

Sin embargo, para evaluar los resultados a largo plazo, los expertos coinciden en que se necesitan más ensayos clínicos a gran escala, así como claridad sobre cómo manejar datos médicos sensibles, confidencialidad y disputas sobre responsabilidad y propiedad, según información de la fuente.

También existen preocupaciones sobre la sobrepromesa de un final feliz que puede venir con las innovaciones de inteligencia artificial. "Las parejas que tienen largos viajes de fertilidad pueden volverse desesperadas por concebir y son vulnerables a que les vendan tratamientos costosos de valor no probado", dijo Siobhan Quenby, profesora de obstetricia en la Universidad de Warwick en Reino Unido.

"Es muy emocionante que la imagen avanzada, la ingeniería y la inteligencia artificial se hayan combinado para desarrollar una nueva solución para la subfertilidad severa por factor masculino", agregó Quenby. "Un embarazo exitoso es un comienzo importante. Sin embargo, se necesita más investigación en más pacientes antes de que el valor de este nuevo tratamiento pueda evaluarse completamente".

Para Samuel, la perspectiva de que esta técnica impulsada por inteligencia artificial pueda ayudarle a él y a su esposa a expandir su familia nuevamente en el futuro es tentadora. "Por supuesto, ahora estamos siendo codiciosos y queremos otro hijo con suerte en el futuro, pero esto es algo por lo que vamos a tener que pasar de nuevo porque no tenemos nada en reserva además de óvulos", dijo. Pero ahora también tienen esperanza, agregó, donde antes no había ninguna.

Basándose en los últimos 175 pacientes que han utilizado la tecnología, Williams informó que están encontrando espermatozoides en poco menos del 30% de los casos. Estos son individuos a quienes se les había dicho que no tenían ninguna posibilidad de tener un bebé usando su propio esperma. El desarrollo de esta tecnología potencialmente podría beneficiar a millones de hombres en todo el mundo con recuentos de espermatozoides tan bajos que sus espermatozoides individuales son tan difíciles de encontrar que se consideran azoospérmicos.