MADRID, 4 Jul. (EUROPA PRESS) -
La inteligencia artificial alcanza una precisión del 90 por ciento en la selección de embriones cromosómicamente normales, según ha puesto de manifiesto un estudio liderado por el embriólogo y supervisor científico de IVI Valencia Marcos Meseguer, y presentado en la 38 edición del Congreso de la Sociedad Europea de Reproducción Humana y Embriología (ESHRE).
"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 así una precisión del 90 por ciento en la predicción de los embriones cromosómicamente normales. Poder evaluar de esta manera el potencial de implantación embrionaria nos permite mejorar la eficiencia de un proceso fundamental en reproducción asistida, como es el del cultivo y la selección embrionaria", ha explicado el experto.
Este es un porcentaje de precisión sin precedentes, que se aproxima al obtenido mediante el estudio convencional del embrión de manera invasiva. Y es que, la inteligencia artificial ofrece así la posibilidad de estudiar el embrión a través de complejos algoritmos que evitarían tener que manipularlo y extraerle células, pudiendo obtener una alta capacidad de acierto en la selección de aquellos viables para transferir al útero materno.
"El germen de este estudio responde a una realidad incuestionable: El desarrollo embrionario no se da de la misma forma en embriones euploides-cromosómicamente normales - y aneuploides - cromosómicamente anormales-. En este punto, ¿podría la Inteligencia Artificial predecir la ploidía? Los 5 módulos que hemos podido analizar y combinar nos muestran que sí, sería posible y fiable", ha recalcado Meseguer.
En concreto, el trabajo ha analizado 2.500 embriones dando como resultado una técnica revolucionaria en el sector de la embriología, no invasiva, universal, estandarizada y automática que mejoraría todos los métodos actuales de selección embrionaria.
Los 5 módulos estudiados son los 'Parámetros morfocinéticos', a través del cual se ha comprobado que, teniendo como referencia un embrión euploide, si otro embrión llega más tarde que este a un evento aumenta considerablemente su probabilidad de ser aneuploide; y 'Morfología del embrión, en la que se ha observado los embriones con buena morfología tienen más probabilidades de ser cromosómicamente normales.
En el módulo 'Actividad celular' se ha visto que los embriones cromosómicamente anormales o aneuploides presentan mayor longitud de diámetro, debido a que tardan más tiempo en dividirse, la división produce muchos movimientos y, por ende, aumenta la medición; y en el apartado 'Actividad mitocondrial' se ha observado que los embriones aneuploides presentan un número de píxeles distinto a los euploides, por lo que este módulo ayuda a predecir la aneuploidía con un 77 por ciento de precisión.
Finalmente, en el módulo 'Bombeo/contracción', se ha comprobado que se da con mayor frecuencia en los embriones aneuploides. "En resumen, la visión computacional automatizada permite emular en las computadoras la capacidad que tienen nuestros ojos. Es decir, trata de adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes del mundo real con el fin de producir información numérica o simbólica para que puedan ser tratadas por un ordenador. Y esto, en última instancia, nos permite comprobar que los embriones se comportan de manera diferente durante su desarrollo según su contenido cromosómico y optimizar así el proceso de estudio del embrión y la selección de aquellos normales y viables para su transferencia", ha zanjado el doctor.
Como consecuencia, la combinación de estos 5 módulos junto a un complejo algoritmo desarrollado por IVI Valencia en colaboración con la empresa israelí AiVF daría como resultado una precisión del 90 por ciento en la selección de embriones cromosómicamente normales, repercutiendo directamente en un aumento en las tasas de gestación, lo cual proporcionaría una predicción objetiva y fiable a través de una técnica rápida y económica.
