La inteligencia artificial en la predicción de la calidad embrionaria en fecundación in vitro (FIV)
Un innovador proyecto de inteligencia artificial (IA) en reproducción asistida podría contribuir a predecir el desarrollo y la normalidad genética de los embriones.
Especialistas de la Unidad de Reproducción Asistida del Hospital Ruber Internacional participan en un innovador proyecto de inteligencia artificial (IA), dirigido por el doctor Yosu Franco Iriarte
y liderado por el embriólogo Gonzalo Bescos. La iniciativa cuenta con la colaboración de Future Fertility, un prestigioso equipo que ha desarrollado modelos de IA que analizan imágenes de óvulos maduros (ovocitos en metafase II) para predecir su desarrollo a blastocisto y su normalidad genética (euploidía).
El proyecto persigue optimizar los tratamientos de FIV, y ofrecer una alternativa no invasiva a los métodos tradicionales de evaluación genética embrionaria, como el Diagnóstico Genético Preimplantacional (PGT-A).
Dr. Yosu Franco Iriarte durante presentación en COGI 2024.
¿Por qué importa predecir el desarrollo a blastocisto y la ploidía?
En los tratamientos de FIV, cada decisión cuenta. Elegir el embrión adecuado para transferir puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso del tratamiento de reproducción asistida. Sin embargo, esta tarea es compleja, especialmente cuando se considera la calidad del óvulo como un factor determinante en las anomalías cromosómicas.
En la actualidad, la técnica más utilizada para evaluar la normalidad genética de los embriones es el diagnóstico genético preimplantacional para aneuploidías (PGT-A), una técnica que, aunque ha demostrado ser efectiva, es invasiva ya que requiere hacer una biopsia del embrión, lo que puede implicar ciertos riesgos para su desarrollo. Además, es un procedimiento costoso y no exento de limitaciones técnicas.
Contar con un método no invasivo que aproveche las capacidades de la inteligencia artificial podría cambiar las reglas del juego, permitiendo una selección embrionaria más precisa, accesible y segura, además de mejorar las tasas de éxito en los tratamientos de FIV.
Como explica Yosu Franco, Director de Laboratorio y Director Científico de la Unidad de Reproducción Asistida: "Hasta ahora, la calidad del óvulo se evaluaba de manera subjetiva y sin herramientas que pudieran conectar esa información con el potencial genético del embrión."
Este enfoque basado en inteligencia artificial, propone una solución innovadora y menos invasiva que podría transformar el futuro de la reproducción asistida.
Gonzalo Bescos durante su explicación.
Cómo funciona el modelo de inteligencia artificial
El equipo utilizó imágenes de óvulos capturadas con tecnología timelapse, justo después de la inyección del espermatozoide (ICSI). Estas imágenes fueron analizadas por dos modelos de IA:
- Modelo de desarrollo a blastocisto: Calcula la probabilidad de que el óvulo fecundado alcance la etapa de blastocisto, asignándole una puntuación del 0 al 10. Cuanto mayor sea la puntuación, mayores serán las posibilidades de desarrollo.
- Modelo de ploidía: A partir de la puntuación anterior, predice si el embrión tendrá una composición genética normal (euploide) con una probabilidad entre el 0 % y el 100 %.
Como señala Gonzalo Bescos, embriólogo del Laboratorio de Reproducción Asistida del Hospital Ruber Internacional: "La validación de estos modelos no solo habla de su posible utilidad clínica, sino que también subraya el potencial de la IA para aportar información clave en la toma de decisiones médicas."
Resultados del estudio: precisión y sensibilidad
El estudio analizó más de 600 óvulos provenientes de tratamientos de fecundación in vitro. Los resultados confirmaron que el modelo de IA es capaz de identificar aquellos óvulos con mayor potencial de desarrollo embrionario. Los óvulos con mejores características obtuvieron puntuaciones más altas en el modelo, lo que se asoció con una mayor probabilidad de convertirse en blastocistos.
Además, en mujeres mayores de 35 años, donde las alteraciones genéticas son más comunes, el segundo modelo demostró ser especialmente útil al predecir qué óvulos darían lugar a embriones genéticamente normales (euploides). Según explicó Yosu Franco: "Los resultados de este modelo son particularmente alentadores porque ofrecen una herramienta adicional para mejorar la selección embrionaria y las tasas de éxito en pacientes con mayor riesgo de complicaciones genéticas."
Los primeros resultados de este estudio fueron presentados en el 32º Congreso Mundial sobre Controversias en Obstetricia, Ginecología e Infertilidad (COGI), un evento que reunió a líderes internacionales en salud reproductiva. Durante su intervención, Franco destacó: "Estos avances no solo podrían mejorar la precisión en la selección de embriones, sino que también reducirían la necesidad de procedimientos invasivos como las biopsias."
Implicaciones clínicas y futuras aplicaciones
Este estudio marca un hito al validar externamente un modelo de IA para predecir la ploidía a partir de óvulos. Como señala Gonzalo Bescos: "Estamos dando los primeros pasos hacia una medicina más precisa, personalizada y menos invasiva."
Por su parte, Yosu Franco añade: "Aunque todavía queda camino por recorrer, estos resultados sientan las bases para integrar la inteligencia artificial en la práctica clínica diaria, beneficiando tanto a pacientes como a profesionales."
La incorporación de modelos de inteligencia artificial en la reproducción asistida representa un paso significativo hacia técnicas más eficaces y menos invasivas.
Gracias a investigaciones como esta, el futuro de la FIV parece cada vez más prometedor, con herramientas que pueden transformar cómo evaluamos y seleccionamos los mejores embriones, y así aumentar las tasas de éxito y ofrecer más oportunidades para miles de familias.