Embriones seleccionados automáticamente, la Inteligencia Artificial llega al laboratorio de FIV

Lo esencial es invisible a los ojos, o eso se suele decir, pero a veces no se trata de que algo escape nuestra apreciación, sino que no disponemos de una capacidad suficiente para su evaluación. 

Que el desarrollo embrionario no ocurra de la misma manera en embriones cromosómicamente normales y en embriones aneuploides es fácil de comprender. La pregunta hasta el momento era si disponíamos de las tecnologías suficientes para detectar estas diferencias en su desarrollo. Un trabajo presentado recientemente en la trigésima octava edición del Congreso de la Sociedad Europea de Reproducción Humana y Embriología (ESHRE) confirma que sí disponemos de ellas. 

El pasado día 4 de julio el grupo liderado por el doctor Marcos Meseguer reveló unos resultados sin precedentes en materia de Inteligencia Artificial. El estudio “Artificial intelligence (AI) based triage for preimplantation genetic testing (PGT); an AI model that detects novel features in the embryo associated with ploidy”, determinó que la combinación de 5 módulos de análisis de imagen del embrión permitía detectar la ploidía. 

“Se trata de un estudio pionero, ya que, por primera vez en el mundo, hemos desarrollado y combinado entre sí 5 módulos independientes que analizan características del embrión por visión computacional, alcanzando una precisión del 90% en la predicción de los embriones cromosómicamente normales” nos detalla el Dr. Meseguer. 

En los últimos años, hemos observado un viraje en el campo de la Medicina Reproductiva hacia métodos más automatizados, estandarizados y menos invasivos. Es en esta línea, en la búsqueda de métodos de selección embrionaria no invasivos, en la que se enmarca el trabajo del equipo supervisado por el Dr. Meseguer y en el que colabora AiVF Israel.

El análisis de 2.500 embriones por visión computacional automatizada ha permitido al equipo de IVI Valencia obtener una técnica revolucionaria para la selección embrionaria. Su importancia científica reside en que ofrece una precisión similar a la obtenida en estudios invasivos tradicionales.

Los 5 módulos estudiados de los que se compone la técnica son:

  • Parámetros morfocinéticos: Se evalúan los tiempos en los que tienen lugar eventos clave del desarrollo embrionario. Si un embrión llega con retraso a un evento importante tiene mayor probabilidad de ser cromosómicamente anormal. 
  • Morfología del embrión: El módulo presenta un poder de predicción del 68%. Los embriones con una morfología adecuada son habitualmente cromosómicamente normales. 
  • Actividad celular: El módulo se basa en el sumatorio de los diámetros de las células que conforman el embrión en un determinado estadio del desarrollo (de 2 a 8 células). Los embriones aneuploides presentan un mayor diámetro celular. 
  • Actividad mitocondrial: El tamaño de un píxel se asocia al tamaño de una mitocondria. A continuación, se procede a la cuantificación de los píxeles de cada embrión, analizándose cambios en su cantidad y distribución, lo que se traduciría en alteraciones en el número y localización de las mitocondrias. Existen diferencias en los píxeles y, por tanto, en la actividad mitocondrial entre embriones euploides y aneuploides. Este módulo reporta una capacidad predictiva del 77%
  • Contracción: Los eventos de contracción o bombeo se observan con mayor frecuencia en embriones cromosómicamente anormales. 

En conclusión, la Inteligencia Artificial sustentada por unos complejos algoritmos se presenta ahora como una poderosa herramienta en Reproducción Asistida. La disciplina de la Inteligencia Artificial facilita la predicción objetiva de aquellos embriones en condiciones óptimas para su transferencia al útero materno, abriendo una puerta a más transferencias de un único embrión y un aumento en la tasa de éxito de los tratamientos de reproducción asistida. 

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