MADRID, 20 Dic. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de Weill Cornell Medicine han desarrollado un algoritmo a través de la inteligencia artificial (IA) que ayuda, con una precisión del 70 por ciento, a la selección de embriones para la fecundación in vitro.
En concreto, el algoritmo determina de manera no invasiva si un embrión fertilizado in vitro tiene una cantidad normal o anormal de cromosomas. Y es que, tener un número anormal de cromosomas, una condición llamada aneuploidía, es una de las principales razones por las que los embriones derivados de la fertilización in vitro (FIV) no se implantan o dan como resultado un embarazo saludable.
Uno de los métodos actuales para detectar la aneuploidía implica el muestreo similar a una biopsia y las pruebas genéticas de las células de un embrión, un enfoque que agrega costos al proceso de FIV y es invasivo para el embrión. El nuevo algoritmo, denominado 'STORK-A' y descrito en un artículo publicado en 'Lancet Digital Health', puede ayudar a predecir la aneuploidía sin las desventajas de la biopsia.
Funciona mediante el análisis de imágenes microscópicas del embrión e incorpora información sobre la edad materna y la puntuación de la clínica de FIV sobre la apariencia del embrión. "Nuestra esperanza es que, en última instancia, podamos predecir la aneuploidía de una manera completamente no invasiva, utilizando inteligencia artificial y técnicas de visión por computadora", han explicado los expertos.
El nuevo algoritmo utiliza imágenes microscópicas de embriones tomados cinco días después de la fertilización, la puntuación del personal de la clínica sobre la calidad del embrión, la edad materna y otra información que normalmente se recopila como parte del proceso de FIV.
Gracias a que utiliza IA, el algoritmo "aprende" automáticamente a correlacionar ciertas características de los datos, a menudo demasiado sutiles para el ojo humano, como la posibilidad de aneuploidía. El equipo entrenó a 'STORK-A' en un conjunto de datos de 10.378 blastocistos para los que ya se conocía el estado de ploidía.
A partir de su rendimiento, evaluaron la precisión del algoritmo en la predicción de embriones "euploides" aneuploides frente a cromosomas normales en casi un 70 por ciento (69,3%). Al predecir la aneuploidía que involucra más de un cromosoma (aneuploidía compleja) frente a la euploidía, 'STORK-A' tuvo una precisión del 77,6 por ciento.
Posteriormente, los expertos probaron el algoritmo en conjuntos de datos independientes, incluido uno de una clínica de fecundación 'in vitro' en España, y encontraron resultados de precisión comparables, lo que demuestra la capacidad de generalización de 'STORK-A'.
"Este es otro gran ejemplo de cómo la IA puede potencialmente transformar la medicina. El algoritmo convierte decenas de miles de imágenes de embriones en modelos de IA que, en última instancia, pueden usarse para ayudar a mejorar la eficacia de la FIV y democratizar aún más el acceso al reducir los costos", han zanjado.
