Gli investigatori del Brigham and Women's Hospital stanno sviluppando un sistema automatizzato, strumento a basso costo per prevedere l'ovulazione di una donna e aiutare nella pianificazione familiare. Sfruttando i progressi in diverse aree, compresa la microfluidica, l'intelligenza artificiale (AI) e l'ubiquità degli smartphone, il team ha creato uno strumento di test dell'ovulazione in grado di rilevare automaticamente i modelli di felce, un marker dell'ovulazione, in un campione di saliva. Il team ha valutato le prestazioni del dispositivo utilizzando la saliva artificiale in laboratorio e ha convalidato i risultati nei campioni di saliva umana di sei soggetti, osservando una precisione superiore al 99% nel predire efficacemente l'ovulazione. I risultati della squadra sono pubblicati in Laboratorio su un chip .

"Prima di iniziare questo progetto, non sapevamo che esistesse una tale necessità. Quando abbiamo pubblicato l'anno scorso su una tecnologia per l'analisi dello sperma per rilevare l'infertilità maschile, siamo stati avvicinati da coloro che avevano letto del nostro lavoro e si chiedevano se potessimo sviluppare un sistema basato su smartphone per fornire test di ovulazione a casa, " ha detto l'autore corrispondente Hadi Shafiee, dottorato di ricerca, ricercatore principale presso la BWH Division of Engineering in Medicine e Renal Division of Medicine. "Il nostro studio indica che un accurato, test automatizzati e a basso costo sono effettivamente possibili."

I metodi attuali per monitorare la fertilità della donna sono spesso costosi o soggettivi. Questi metodi includono il rilevamento dell'ovulazione attraverso la determinazione del livello di ormone luteinizzante (LH) (un esame del sangue clinico o un test "a bastoncino" per l'urina a casa), analisi della temperatura corporea rettale o basale, caratterizzazione del muco cervicale e analisi delle felci salivari. La felce salivare si riferisce all'aspetto unico della saliva secca di una donna che sta ovulando, quando raccolta su un vetrino, la saliva assume una struttura cristallizzata che ricorda le foglie di felce. Sebbene relativamente poco costoso e semplice, l'analisi delle felci salivari è altamente soggettiva; quando eseguita dal consumatore laico, questo approccio è soggetto a interpretazioni errate.

Per vincere questa sfida, Shafiee e colleghi hanno sviluppato un processo automatizzato per rilevare la felce in un campione di saliva. L'algoritmo AI sviluppato è stato pre-addestrato con 1,4 milioni di immagini ImageNet e riqualificato con oltre 1500 immagini di felci salivari per poter classificare le immagini di saliva in due categorie:campioni ovulanti e non ovulanti.

Il team ha quindi valutato la capacità del sistema di differenziare campioni di saliva umana ovulazione e non ovulazione da sei soggetti. Le donne hanno raccolto e testato i loro campioni di saliva utilizzando il sistema cellulare durante le fasi sia ovulatorie che non ovulatorie del loro ciclo mestruale (i risultati sono stati confermati utilizzando un test delle urine). Per eseguire il test, la saliva è stata raccolta su un dispositivo microfluidico, spalmato, e lasciato asciugare all'aria. Il dispositivo microfluidico con il campione essiccato all'aria è stato quindi inserito in un attacco ottico stampato in 3D fissato a uno smartphone. Il software ha quindi analizzato i modelli di felce, identificare correttamente l'ovulazione nel 99 percento dei campioni e la non ovulazione nel 100 percento dei campioni.

"Uno dei maggiori vantaggi di questo metodo è il costo, mentre il costo dei test delle urine non riutilizzabili può aggiungere fino a $ 210 a $ 240 nel corso di sei mesi, il nostro dispositivo rappresenta la possibilità di un acquisto una tantum, " ha detto il co-autore Manoj Kumar Kanakasabapathy, un assistente di ricerca senior nel laboratorio Shafiee. "Oltre l'ovulazione umana, ci sono applicazioni anche qui per l'allevamento di animali e persino per la malattia dell'occhio secco, che può anche produrre modelli simili a felci in campioni di mucosa oculare".

"Uno dei maggiori problemi con i test basati sulla saliva, ci siamo accorti, era che gli utenti hanno difficoltà a interpretare i modelli di felce, " disse Prudhvi Thirumalaraju, un altro coautore di questo studio e un assistente di ricerca senior nel laboratorio di Shafiee. "Abbiamo pensato che i progressi nell'intelligenza artificiale possano essere messi a frutto qui, per aiutare le persone a ottenere risultati oggettivi sui propri smartphone."

Il nuovo sistema è vincolato da alcune delle stesse limitazioni dei tradizionali test di ovulazione, e non è in grado di rilevare l'ovulazione nelle donne con squilibrio di estrogeni, cisti nelle ovaie, e coloro che assumono farmaci per la fertilità. Anche il fumo o il consumo di alcol possono interferire con un rilevamento accurato. Il dispositivo richiederà ulteriori test su una popolazione più ampia e l'approvazione da parte della Federal Drug Administration prima di poter essere immesso sul mercato.