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Información del artículo
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- Autor, Krupa Padhy
- Título del autor, BBC Future
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A comienzos de noviembre de 2025, Penélope recibió una llamada mientras manejaba de regreso desde su trabajo en Nueva Jersey, Estados Unidos.
Se trataba de su médico, con una noticia largamente aguardada.
Después de dos años y medio intentándolo con desesperación, finalmente había logrado quedarse embarazada.
Tras múltiples exámenes, Penélope y su esposo Samuel descubrieron que él padecía síndrome de Klinefelter, una condición genética presente en hombres que nacen con un cromosoma X extra y que comúnmente se diagnostica en la adultez.
La mayoría de los hombres con síndrome de Klinefelter producen escasos o ningún espermatozoide, condición llamada azoospermia, que afecta a cerca del 10% de los hombres con infertilidad.
Llenas de alegría e incredulidad, Penélope esperó a que Samuel (ambos nombres son ficticios para proteger su privacidad) llegara a casa esa noche para compartir la noticia.
«Su expresión fue una tormenta de emociones», evoca.
«Lloró al alcanzar finalmente ese objetivo, que requirió gran dedicación, tiempo y numerosos estudios. Y el hecho de que solo tuviéramos un embrión y funcionara, nos llenó de felicidad», añade.
El embarazo fue posible gracias a una técnica innovadora llamada sistema Star (Sperm Track and Recovery), creada por la Universidad de Columbia para localizar espermatozoides en hombres con azoospermia.
Este sistema emplea inteligencia artificial (IA) para identificar y ubicar los pocos espermatozoides «escondidos» que algunos hombres con esta condición pueden tener.
«Tenía miedo. Pensaba que no podría tener un hijo propio, algo vital en mi vida», cuenta Samuel, a quien le informaron que tenía apenas un 20% de posibilidades de concebir biológicamente.
«Fue un golpe muy fuerte», reconoce.
Lucha contra la infertilidad
La infertilidad afecta a millones en todo el planeta, y aproximadamente uno de cada seis individuos en edad reproductiva enfrenta dificultades para concebir al menos una vez en su vida.
La infertilidad masculina contribuye en hasta la mitad de los casos, y cerca del 1% de todos los hombres presentan azoospermia.
Esto implica que millones de hombres globalmente posean conteos muy bajos de espermatozoides, tan escasos que son considerados azoospérmicos.
Sin embargo, la capacidad de la IA para detectar estos espermatozoides ocultos puede brindar esperanza a quienes desean formar una familia.
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A fines de 2025, luego de cinco años de desarrollo, el primer bebé nacido con ayuda del sistema Star permitió a una pareja que peleó contra la infertilidad durante casi veinte años gozar de la paternidad.
Zev Williams, director del Centro de Fertilidad de la Universidad de Columbia, y su equipo recuerdan este instante con detalle.
«Todo el mundo estalló de alegría», cuenta.
«Hay pocas experiencias donde el esfuerzo invertido recompensa con un resultado tan maravilloso y especial. Ahora hay una bebé y, con suerte, vendrán muchas más», agrega.
Desde esa primera llegada con Star, la técnica se emplea regularmente en el centro, y cientos de personas en todo el mundo esperan su turno para concebir.
Basado en los últimos 175 pacientes que han usado la tecnología, Williams comenta que localizan espermatozoides en cerca del 30% de los casos.
Son individuos que antes pensaban que no tenían posibilidad de tener hijos con su propio esperma.
Además, en pruebas adicionales, Star halló 40 veces más espermatozoides que la búsqueda manual hecha por técnicos capacitados, afirma Williams.
Cómo detectar la presencia de un único espermatozoide
Generalmente, una muestra de semen posee decenas de millones de espermatozoides por mililitro.
Se examina una pequeña gota bajo un microscopio para estimar la cantidad y evaluar si los espermatozoides están activos y en buen estado.
En hombres azoospérmicos, en cambio, puede haber solo un espermatozoide en toda la muestra o incluso ninguno.
Pasar revista a la muestra gota por gota resulta inviable.
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Williams concibió la idea del sistema Star en 2020, inspirado por el uso de la IA para descubrir nuevas estrellas.
Los telescopios modernos generan un volumen abrumador de datos astronómicos que resulta imposible para un observador humano analizar completamente en busca de objetos inéditos.
Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden llevar a cabo este análisis en pocos minutos.
«La imagen del cielo era muy semejante a lo que buscamos en los hombres diagnosticados sin espermatozoides», explica Williams.
Comenzó a plantearse la posibilidad de aplicar esas tecnologías para detectar y aislar espermatozoides.
Ya utilizaban una tecnología de imágenes de alta resolución, apta para escanear la muestra, pero el mayor reto era evaluar cientos de imágenes por segundo en tiempo real para encontrar y extraer cualquier espermatozoide existente.
Williams y su equipo emplean microchips microfluídicos —fabricados en vidrio o polímero con canales tan finos como un cabello humano— por donde circula la muestra, que es escaneada por el sistema visual.
Un algoritmo de aprendizaje automático identifica en tiempo real cualquier célula espermática para que pueda ser aislada con máxima delicadeza, evitando su destrucción.
«Mientras la muestra circula, capturamos 300 imágenes por segundo», detalla Williams.
«La mayoría de lo que vemos son desechos y fragmentos; no es un líquido puro. Tratamos de localizar ese espermatozoide extremadamente raro en medio de este mar de residuos y células fragmentadas», continúa.
Williams menciona que el método Star tiene una sensibilidad del 100%, lo que indica que puede detectar un único espermatozoide en la muestra, incluso si solo hay uno.
«Estamos logrando ver algo que antes no era posible», asegura.
Aislar ocho espermatozoides
Luego de su identificación, un sistema robótico extrae la célula o células espermáticas en milisegundos tras ser localizadas.
«La robótica integrada al microchip microfluídico remueve esa pequeñísima porción del fluido que contiene el espermatozoide», explica Williams.
«El resultado es un tubo con fluido seminal sin espermatozoides y una mínima gota que contiene el espermatozoide aislado», añade.
En el caso particular de Samuel, hubo un reto adicional y un hecho inédito para el sistema Star: con síndrome de Klinefelter no hay espermatozoides en la eyaculación, por lo que los urólogos deben acceder a los testículos para su obtención.
Samuel recibió terapia hormonal durante nueve meses como preparación para una cirugía de extracción testicular en otro centro de fertilidad.
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La muestra fue enviada después al equipo de Williams en Columbia para su análisis.
«El tejido extraído en la cirugía llegó a nuestro laboratorio de andrología, donde fue procesado para ser pasado por el sistema Star», explica Eric Forman, director médico y de laboratorio del Centro de Fertilidad de la Universidad de Columbia, que supervisó el procedimiento.
Paralelamente, Penélope se sometía a la extracción de óvulos.
Habitualmente se usa una muestra de esperma fresca el mismo día, porque ofrece la mejor tasa de fertilización. Ellos enfrentaban una carrera contra el tiempo.
Star logró aislar ocho espermatozoides en la muestra de Samuel, que luego fueron inyectados en los óvulos de Penélope.
Uno de ellos evolucionó a un blastocisto completo, una etapa avanzada del embrión.
El nacimiento está previsto para finales de julio, un destino que nunca tuvieron seguro alcanzar.
«Ahora se siente más real, especialmente porque comienzo a notar movimientos. Tuvimos nuestra ecografía anatómica y todo está normal», comenta Penélope.
Cautela ante promesas excesivas
Buscar espermatozoides escasos no es la única área donde la IA se está aplicando para mejorar resultados en tratamientos de fertilidad.
Por ejemplo, en la estimulación ovárica —un proceso clave en la fertilización in vitro para estimular la producción de múltiples óvulos— el aprendizaje automático ayuda a determinar una dosis de hormona gonadotropina más personalizada.
Mientras tanto, técnicas de aprendizaje profundo están mejorando la selección precisa y viable de gametos y embriones.
Sin embargo, para evaluar sus resultados a largo plazo, especialistas coinciden en la necesidad de ensayos clínicos a gran escala y transparencia sobre manejo de datos sensibles, confidencialidad y conflictos en responsabilidad y propiedad.
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También existen inquietudes sobre la posibilidad de falsas esperanzas generadas por las innovaciones en IA.
«Las parejas con largos procesos de fertilidad pueden volverse vulnerables y desesperadas por concebir, y esto las expone a tratamientos costosos sin evidencia comprobada», advierte Siobhan Quenby, profesora de obstetricia en la Universidad de Warwick, Reino Unido.
«Es muy alentador que la imagenología avanzada, la ingeniería y la IA se hayan combinado para crear una solución para la subfertilidad masculina severa», añade.
Continúa: «Un embarazo exitoso es un primer paso vital, pero todavía se requiere investigación con mayor número de pacientes para evaluar plenamente el valor de este tratamiento».
Para Samuel, la idea de que esta técnica con IA pueda permitir expandir nuevamente su familia en el futuro resulta atractiva.
«Por supuesto, queremos otro hijo, ojalá en el futuro, aunque tendremos que pasar nuevamente por el proceso ya que no tenemos esperma almacenado, solo óvulos», reflexiona.
En todo caso, ahora poseen esperanza donde antes no la tenían.