La evaluación de la morfología espermática es una parte fundamental del estudio de la fertilidad masculina, pero sigue dependiendo en gran medida de la observación experta. La diversidad de formas que presentan los espermatozoides humanos hace que este análisis resulte especialmente complejo y que pueda variar entre profesionales y laboratorios.

El proyecto VIDA investiga el uso de visión por computador y aprendizaje profundo para analizar espermatozoides humanos a partir de imágenes de microscopía de campo claro. La finalidad es estudiar si resulta posible obtener información morfológica y funcional de manera automatizada y no invasiva, evitando tinciones y otros procedimientos que alteran la célula.

Para ello, se combinarán imágenes convencionales con sus correspondientes imágenes de inmunofluorescencia. Esta información permitirá entrenar modelos capaces de identificar las principales estructuras del espermatozoide y explorar si determinadas características funcionales, como el estado del acrosoma, pueden inferirse directamente a partir de imágenes sin marcaje.

El proyecto persigue cuatro objetivos concretos:

• Desarrollar modelos de aprendizaje profundo para identificar y segmentar la cabeza, el acrosoma, el núcleo y el flagelo.

• Diseñar modelos multimodales capaces de estimar el estado funcional del espermatozoide a partir de imágenes de campo claro.

• Crear y ampliar un conjunto propio de imágenes espermáticas humanas, con pares de imágenes convencionales e inmunomarcadas y anotaciones validadas por especialistas.

• Evaluar los métodos desarrollados e integrarlos en un prototipo experimental que pueda servir como base para futuras herramientas de análisis andrológico.

VIDA está coordinado desde la Universidad de Alicante y cuenta con la participación de profesionales de la Universidad Politécnica de Cartagena, el Hospital Universitario y Politécnico La Fe, CENTIC y SpermTech. Además, el grupo BioTER de la Universidad de Alicante colaborará en la adquisición y el inmunomarcaje de las imágenes experimentales. Esta combinación de experiencia en inteligencia artificial, modelado morfológico, ciencia de datos y biología reproductiva permitirá abordar el problema desde una perspectiva técnica y biológica.

Esta investigación ha sido financiada por la Generalitat Valenciana, a través de la Conselleria de Educación, Cultura, Universidades y Empleo, en el marco del programa de subvenciones a grupos de investigación emergentes (GE 2026), referencia CIGE/2026/213.