1. Âge paternel et fertilité
La 41ᵉ session de l’ESHRE s’est tenue à Paris du 29 juin au 2 juillet 2025. Il s’agit du plus important congrès annuel d’experts en fertilité.
Le premier article(1) choisi , publié dans Human Reproduction en juillet 2025 et présenté en communication orale par des équipes italiennes et espagnoles du groupe Eugin, traite de l’impact de l’âge paternel sur le risque de fausses couches et sur les taux de naissances vivantes issus de cycles avec don d’ovocytes. L’âge paternel avancé est de plus en plus fréquent, en lien avec le recul des projets parentaux, l’allongement de la longévité, les remariages ainsi que l’essor des techniques de reproduction assistée. Toutefois, il n’existe pas de définition précise ni de “seuil” établi permettant de caractériser cet âge avancé.
L’étude rétrospective multicentrique a inclus 1712 premiers cycles de don d’ovocytes issus de six cliniques, entre 2019 et 2023. Les patientes ont été réparties en deux groupes : hommes ≤ 45 ans et hommes > 45 ans.
Les résultats montrent que le taux de fausses couches était significativement plus élevé après 45 ans (23,8 % contre 16,3 %) et que les taux de naissances vivantes étaient plus faibles (35,1 % contre 41 %). Les analyses multivariées confirment l’effet de l’âge paternel : un OR de 1,61 pour le risque de fausses couches et un OR de 0,77 pour la réduction des naissances vivantes.
Ces données incitent à intégrer l’âge paternel dans le conseil en fertilité. Le couple doit être informé de l’impact potentiel de l’avancée de l’âge paternel sur les chances de grossesse et le risque de fausse couche, même lorsque le sperme est normal(dans les normes définies par l’OMS). L’article conclut sur l’importance de discuter de la préservation de la fertilité (cryoconservation) avec les jeunes hommes qui envisagent de retarder leur projet parental.
2. Intelligence artificielle et sélection des spermatozoïdes (ICSI-IA)
La 2ème étude choisie est une étude pilote autrichienne(2) sur l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour sélectionner le spermatozoïde le plus apte à féconder l’ovocyte. L’objectif était de comparer l’ICSI classique, reposant sur une sélection manuelle par l’embryologiste, à une sélection assistée par IA afin de déterminer si cette approche pouvait améliorer les résultats.
L’étude a porté sur 29 couples dont l’âge moyen féminin était de 34,7 ans. Les ovocytes de chaque couple ont été répartis aléatoirement entre les deux techniques : 134 ovocytes ont été attribués à l’ICSI classique et 134 à l’ICSI-IA.
Les résultats montrent qu’il n’existe pas de différence significative entre les deux groupes concernant le taux de fécondation, le taux de blastulation ou la qualité embryonnaire évaluée selon la classification ASEBIR. En revanche, une différence significative apparaît pour le taux d’embryons utilisables (transférés ou congelés), nettement plus élevé dans le groupe ICSI-IA (64,6 % contre 45,6 %).
Limites de l’étude
L’étude présente plusieurs limites importantes. Tout d’abord, l’effectif est très réduit puisque seulement 29 couples ont été inclus, ce qui fragilise la portée statistique des résultats. Ensuite, il s’agit d’une étude monocentrique, ce qui limite la généralisation des conclusions à d’autres populations ou à d’autres pratiques cliniques. Enfin, les auteurs soulignent la nécessité de mener des études sur des cohortes plus larges et dans un cadre multicentrique, tout en incluant un suivi clinique plus long portant sur les grossesses et les naissances vivantes.
Conclusion
Malgré ces réserves méthodologiques, l’étude suggère que l’intelligence artificielle pourrait optimiser l’utilisation des embryons, réduire le nombre de cycles nécessaires et augmenter les chances cumulatives de grossesse. L’IA apparaît ainsi comme un outil complémentaire aux méthodes actuelles, capable d’apporter un gain de temps et potentiellement une amélioration des résultats pour les couples engagés dans un parcours de PMA.
Bibliographie
- Advanced paternal age affects miscarriage and live birth outcomes following the first transfer in oocyte donation cycles, M. C. Guglielmo et al., Human Reproduction, juillet 2025.
- 2) The role of artificial intelligence (AI) in selecting sperm for intracytoplasmic sperm injection (ICSI): a pilot study, Cristina Pastor Leary et al., Poster P067, ESHRE 2025.