Zespół Zeva Williamsa z Columbia University Fertility Center przystosował algorytmy, którymi astronomowie wyszukują obiekty na nocnym niebie, do przeszukiwania próbek nasienia. W jednym przypadku technicy szukali plemników przez dwa dni i nie znaleźli żadnego, a system znalazł ich czterdzieści cztery w godzinę.
Kluczowe fakty:
- System STAR (Sperm Tracking and Recovery) opracowany przez zespół z Columbia University Fertility Center wykorzystuje algorytmy stosowane przez astronomów do wyszukiwania obiektów na nocnym niebie, adaptując je do wykrywania plemników w próbkach nasienia.
- W jednym z przypadków technicy przez dwa dni nie byli w stanie znaleźć żadnego plemnika, podczas gdy system STAR wykrył ich czterdzieści cztery w ciągu zaledwie godziny.
- Tradycyjna metoda ręcznego przeszukiwania ejakulatu przez embriologa zajmuje około ośmiu godzin na jedną próbkę, a ludzkie oko jest podatne na przeoczenia – szczególnie gdy liczba plemników jest minimalna.
Historia, którą 11 sierpnia opisał w „The New York Times” Andrew Zaleski, zaczyna się od zdania, które Williams nazywa najtrudniejszym w swojej pracy: „Nie zostanie pan ojcem”. Czynnik męski odpowiada nawet za 40 procent przypadków niepłodności na świecie. Azoospermia, czyli brak plemników w nasieniu albo ich śladowa liczba, dotyczy około 10 procent niepłodnych mężczyzn.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Jak działa system STAR
Nazwa to skrót od Sperm Tracking and Recovery. Próbkę nasienia wprowadza się strzykawką do chipu mikroprzepływowego wielkości gumy do żucia, gdzie płynie kanałem cieńszym niż ludzki włos. Nad kanałem pracuje obiektyw o dużym powiększeniu połączony z szybką kamerą, która robi około 300 zdjęć na sekundę. Obrazy trafiają do komputera, a model uczenia maszynowego ocenia je na bieżąco. Kiedy rozpozna plemnik, otwiera boczny zawór i komórka zostaje przechwycona.
Williams tłumaczy to porównaniem z własnej dziedziny inspiracji:
„Kiedy patrzysz gołym okiem w nocne niebo, widzisz sporo gwiazd. Ale teleskop pokazuje ich znacznie więcej. Dokładnie to tutaj robimy” / „When you look with your naked eye at night, you can find a lot of stars. But using a telescope reveals a ton more. That’s what this is doing.”
Alternatywa wygląda tak, jak wyglądała od dekad. Embriolog siada do mikroskopu i przegląda ejakulat ręcznie. Przeskanowanie jednej próbki zajmuje około ośmiu godzin, a ludzkie oko i tak potrafi przeoczyć pojedyncze komórki, bo próbka jest pełna resztek komórkowych. Przy milionach plemników to nie ma znaczenia. Przy dwóch albo trzech to szukanie igły w stogu siana, przy czym stóg jest zrobiony z siana bardzo podobnego do igły.
Druga droga to micro-TESE, zabieg ambulatoryjny polegający na nacięciu moszny i przeszukaniu kanalików nasiennych w jądrze. Czasem się udaje, czasem nie.
Co pokazują dane
System powstawał około siedmiu lat i oficjalnie wszedł do użycia w klinice Columbii pod koniec 2025 roku. Wtedy też w „The Lancet” ukazał się list badawczy współautorstwa Williamsa, opisujący parę po dziewiętnastu latach nieskutecznego leczenia. Plemniki znaleziono w próbce 39-letniego mężczyzny. Para ma dziś córkę.
Liczby, które warto zapamiętać z tego materiału:
- 175 przypadków przeprowadzonych do tej pory przez STAR, plemniki odnalezione i pobrane w 26 procentach z nich
- 44 plemniki znalezione w godzinę w próbce z micro-TESE, którą wcześniej dwie doby bezskutecznie przeszukiwali technicy
- 2 plemniki wystarczyły do zapoczątkowania ciąży, która według Williamsa trwa obecnie
- 3 zestawy STAR działające dziś na świecie, wszystkie w jednym ośrodku w Nowym Jorku
Po pobraniu komórek dalej idzie już standardowe in vitro. Nic w tej części procedury się nie zmienia.
Zachwyt nad tą technologią rozumiem, ale chcę zwrócić uwagę na jedną liczbę: 26 procent. To znaczy, że trzech na czterech mężczyzn, którzy przejdą przez tę procedurę, usłyszy dokładnie to samo, co słyszeli wcześniej. Nadzieja jest tu towarem, którym handluje się w wyjątkowo wrażliwym momencie życia pacjentów, i im lepiej dana metoda działa, tym większa pokusa, żeby o jej ograniczeniach mówić ciszej.
Podoba mi się natomiast to, że STAR nie udaje niczego więcej niż jest. To nie jest system podejmujący decyzje kliniczne ani oceniający, który zarodek zasługuje na transfer. To narzędzie do patrzenia, wykonujące pracę, której człowiek fizycznie nie jest w stanie wykonać z taką dokładnością. Sądzę, że właśnie w tym miejscu sztuczna inteligencja w medycynie sprawdza się najlepiej. Nie zastępuje osądu, tylko rozszerza percepcję.
Pozostaje pytanie o dostęp. Jedna klinika, trzy urządzenia, zespół specjalistów obsługujący je ręcznie. Dopóki to się nie zmieni, mówimy o rozwiązaniu dla wąskiej grupy pacjentów, którzy trafili we właściwe miejsce.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Czego STAR nie potrafi
Metoda działa tylko wtedy, gdy plemniki w ogóle są. Jeśli organizm ich nie produkuje, algorytm nie ma czego szukać. Ten zarzut podnosił wcześniej publicznie Gianpiero Palermo, pionier metody ICSI, który stwierdził wprost:
„Moim zdaniem to podejście jest wadliwe, bo nieuchronnie część mężczyzn nie będzie miała żadnych plemników” / „In my opinion, this approach is faulty because inevitably some men will have no spermatozoa.”
Tu pojawia się szerszy spór, którego nauka nie rozstrzygnęła. Shanna Swan z Mount Sinai School of Medicine współtworzyła głośną metaanalizę z 2017 roku, według której liczba plemników u mężczyzn z krajów zachodnich spadła o połowę w ciągu czterdziestu lat. Swan twierdzi, że jeśli trend się utrzyma, do połowy stulecia większość par będzie potrzebowała wspomaganego rozrodu. Urolodzy z Cleveland Clinic opublikowali w 2025 roku badanie, w którym nie stwierdzili zmian w koncentracji plemników u płodnych Amerykanów w ciągu ponad pięćdziesięciu lat. W internetowej kulturze wellness zdążyło się w tym czasie przyjąć określenie „spermaxxing”.
Alexander Pastuszak, urolog oraz współzałożyciel i prezes firmy Paterna Biosciences z Utah, ujmuje to ostrożnie:
„Prawda może leżeć gdzieś pośrodku, ale sądzę, że coraz więcej ludzi, ze mną włącznie, jest skłonnych uwierzyć, że mamy problem” / „The truth may still be somewhere in between, but I think more and more people, myself included, are willing to believe that there’s a problem.”
Jego firma poinformowała w tym roku, że wyhodowała ludzkie plemniki w laboratorium. Naukowcy Paterny mieli pobrać komórki macierzyste z tkanki jądra, czyli komórki płciowe przeznaczone do przekształcenia się w plemniki, i doprowadzić je do dojrzałości w szalce Petriego przy użyciu autorskiej mieszaniny związków chemicznych. Nikt niezależny tego jeszcze nie powtórzył, a wyniki nie ukazały się w recenzowanym czasopiśmie. Traktuję to więc jako zapowiedź, nie jako fakt.
Jak to wygląda z perspektywy polskich klinik i pacjentów
W Polsce z niepłodnością mierzy się od miliona do półtora miliona par. Czynnik męski, w tym obniżone parametry nasienia, odpowiada według danych przywoływanych przez PAP za 20 do 30 procent przypadków, a kolejne 25 do 40 procent to problemy występujące u obojga partnerów. Rządowy program refundacji in vitro na lata 2024-2028 dał tej grupie realny dostęp do leczenia. Według Ministerstwa Zdrowia do 30 czerwca 2026 roku urodziło się dzięki niemu 15 781 dzieci, a roczne finansowanie rośnie z 500 do 600 milionów złotych.
Żadna polska klinika nie ma dziś systemu klasy STAR i szybko mieć nie będzie, skoro urządzenia nie wyszły poza macierzysty ośrodek. Ale mężczyzn z rozpoznaniem azoospermii nieobstrukcyjnej mamy w programie tysiące i dla nich standardem pozostaje micro-TESE plus wielogodzinne szukanie pod mikroskopem. To dokładnie ten etap, który STAR omija.
Warto przy tym pamiętać, że polskie zespoły pracują nad sztuczną inteligencją w medycynie rozrodu od dawna, tyle że na innym odcinku łańcucha. MIM Fertility, spółka założona przez zespół z Wydziału Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW, ma certyfikowane w ramach MDR narzędzia EMBRYOAID do oceny potencjału rozwojowego zarodków oraz rozwija projekt ENDOSCAN dotyczący receptywności endometrium, wsparty przez PARP. Katowickie Gyncentrum zbudowało własny algorytm oceniający zarodki na podstawie dwunastu parametrów. Wszystkie te rozwiązania dotyczą jednak tego, co dzieje się już po zapłodnieniu. Nikt w Polsce nie pracuje publicznie nad automatycznym wykrywaniem pojedynczych plemników w próbce.
Jeśli Columbia doprowadzi do końca zapowiadaną automatyzację i zacznie sprzedawać urządzenia innym ośrodkom, polskie kliniki uczestniczące w programie refundacyjnym będą naturalnym rynkiem. Pytanie brzmi, kto sfinansuje sprzęt, skoro program pokrywa procedury, a nie inwestycje w laboratoria.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Jedna komórka i cała reszta
Zaleski kończy swój tekst cytatem, który dobrze pokazuje, o jaką stawkę toczy się gra przy tym konkretnym progu:
„Przy zerze plemników człowiek praktycznie rezygnuje z nadziei na biologiczne dziecko. Przy jednym można już zobaczyć w wyobraźni to dziecko, wnuki, prawnuki. Znalezienie i pobranie takiego plemnika to naprawdę poruszający moment” / „With zero sperm, you effectively are giving up the hope of a biological child. With one sperm, you could envision the child, the grandchildren, the great-grandchildren. It’s just such a profound moment when you find and recover that sperm.”
Sceptycyzm wobec danych z jednego ośrodka jest uzasadniony i sam go podzielam. Ale różnica między zerem a jedynką jest w tej dziedzinie różnicą jakościową, nie ilościową. I to jest chyba najciekawsze w całej tej historii.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz materiału A.I. Is Finding Sperm Where Doctors Couldn’t autorstwa Andrew Zaleskiego, opublikowanego w „The New York Times” 11.08.2026, a także listu badawczego zespołu Hemanta Suryawanshiego i Zeva Williamsa First clinical pregnancy following AI-based microfluidic sperm detection and recovery in non-obstructive azoospermia w „The Lancet”. Wykorzystano również materiały Columbia University Fertility Center i ColumbiaDoctors, przegląd Gemmell, Suryawanshi i Williamsa w „Current Opinion in Urology” (lipiec 2026), doniesienia TIME, CNN i CTV News oraz dane Ministerstwa Zdrowia o programie refundacji in vitro na 30.06.2026, informacje PAP, serwisu pacjent.gov.pl, MIM Fertility i Gyncentrum. Cytaty Zeva Williamsa, Alexandra Pastuszaka i Gianpiera Palerma zostały zweryfikowane z oryginalnymi anglojęzycznymi materiałami źródłowymi. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o systemie STAR i wykorzystaniu sztucznej inteligencji w leczeniu niepłodności męskiej.
