Es probable que hayas escuchado hablar de inteligencia artificial y que te evoque a la cinematograf\u00eda de Hollywood y al mundo futurista y rob\u00f3tico que nos han presentado en la pantalla grande.<\/p>\n
Sin embargo, la inteligencia artificial resulta tener muchas aplicaciones en diferentes \u00e1reas de la ciencia y una de ellas es la medicina reproductiva. En donde funciona de manera sin igual, para hacer un an\u00e1lisis riguroso, autom\u00e1tico y estandarizado, para la selecci\u00f3n de los mejores embriones y, por consiguiente, aumentar las tasas de embarazo.<\/p>\n
La inteligencia artificial ha impactado de manera positiva los tratamientos de reproducci\u00f3n asistida<\/a>. Y aunque su aplicaci\u00f3n a la medicina reproductiva ha venido ayudando poco a poco y en silencio, se visualiza como el punto de partida de la nueva revoluci\u00f3n en reproducci\u00f3n, al mitigar los riesgos en la selecci\u00f3n de embriones.<\/p>\n <\/p>\n Uno de los mayores desaf\u00edos en los tratamientos de reproducci\u00f3n asistida contin\u00faa siendo la selecci\u00f3n del mejor embri\u00f3n para la transferencia. Hasta ahora, la mayor\u00eda de los embri\u00f3logos se f\u00edan del an\u00e1lisis morfol\u00f3gico para la selecci\u00f3n de embriones.<\/p>\n Cuando se indica, el Test gen\u00e9tico preimplantacional (PGT-A)<\/a> es una poderosa herramienta para identificar embriones con mayores posibilidades de implantar y producir reci\u00e9n nacidos sanos. La introducci\u00f3n de incubadoras con tecnolog\u00eda de time-lapse, como el Embryoscope<\/a> junto con el desarrollo de algoritmos derivados del an\u00e1lisis morfocin\u00e9tico, han ayudado a los embri\u00f3logos a seleccionar embriones con tasas de implantaci\u00f3n m\u00e1s altas.<\/p>\n Desde siempre en IVI, nuestro objetivo ha sido ayudar a cumplir sue\u00f1os, apoyados en uno de nuestros m\u00e1s fuertes pilares que es la investigaci\u00f3n. Hemos estado buscando en la inteligencia artificial, las respuestas a algunos desaf\u00edos de la medicina reproductiva de como aumentar las tasas de embarazo.<\/p>\n Empezamos con nuestra participaci\u00f3n en el desarrollo del Embryoscope, con el fin de desarrollar el avance en la selecci\u00f3n autom\u00e1tica de embriones, no nos detuvimos y ahora les traemos la evoluci\u00f3n y el progreso a partir del Embryoscope, un software con tecnolog\u00eda puntera, capaz de realizar una selecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de los embriones autom\u00e1ticamente llamado KIDScoreD5.<\/p>\n En IVI se ha venido desarrollando, durante estos \u00faltimos tres a\u00f1os, un estudio llamado \u201cA universal algorithm is available in last generation time-lapse incubators: embryo score provided by the KIDScoresD5 is strongly correlated with chromosomal status and clinical outcomes\u201d y que cuenta con el mayor n\u00famero de casos en la historia, en cuanto a literatura cient\u00edfica se refiere, analiz\u00e1ndose m\u00e1s de 20,000 embriones y a m\u00e1s de 3,000 pacientes.<\/p>\n Este estudio, cuenta como investigador principal al Dr. Marcos Meseguer, qui\u00e9n se desempe\u00f1a actualmente como supervisor cient\u00edfico en IVI Valencia y que deja claro que la selecci\u00f3n de embriones automatizada y estandarizada es una realidad en el campo de la embriolog\u00eda hoy en d\u00eda.<\/p>\n Adem\u00e1s, es la primera vez que queda plasmado y demostrado en un estudio, que es en realmente \u00fatil y beneficioso, el an\u00e1lisis embrionario automatizado en los tratamientos de reproducci\u00f3n asistida.<\/p>\n <\/p>\n El KIDScoreD5 es un sistema capaz de clasificar embriones de manera autom\u00e1tica, utilizando la tecnolog\u00eda de Inteligencia Artificial, para detectar y analizar cada paso en el desarrollo del embri\u00f3n y adicional a esto, clasificar su morfolog\u00eda.<\/p>\n Esta herramienta se desarrolla mediante el an\u00e1lisis de la base de datos de desarrollo de embriones m\u00e1s grande del mundo con resultados cl\u00ednicos conocidos. Los modelos se desarrollan analizando c\u00f3mo la morfocin\u00e9tica del embri\u00f3n, los patrones de escisi\u00f3n y la morfolog\u00eda se correlacionan con el resultado de la implantaci\u00f3n despu\u00e9s de la transferencia.<\/p>\n Este algoritmo predictivo para la selecci\u00f3n de embriones agrupa los embriones en cinco categor\u00edas en funci\u00f3n de los eventos cin\u00e9ticos dentro y fuera del rango.\u00a0 De este modo, es capaz de distinguir entre embriones euploides, es decir, con las mayores posibilidades de ser normales cromos\u00f3micamente y los aneuploides, es decir, que cuentan con probabilidades menores.<\/p>\n Esta posibilidad de seleccionar y categorizar cromos\u00f3micamente a los mejores embriones puede ayudar a mejorar los criterios actuales de los m\u00e9todos de selecci\u00f3n de embriones y el \u00e9xito de la fertilizaci\u00f3n in vitro. A medida que se disponga de la mayor cantidad de informaci\u00f3n sobre los embriones, ser\u00e1 mayor la probabilidad de escoger el mejor para transferirlo. La selecci\u00f3n de los embriones de mejor calidad supone un aumento de las tasas tanto de gestaci\u00f3n como de embarazo, y reduce asimismo las probabilidades anomal\u00edas cromos\u00f3micas.<\/p>\n La directora del laboratorio de Fecundaci\u00f3n In Vitro<\/a>\u00a0de IVI Panam\u00e1<\/a>, la Licda. Ana Palma<\/a>, nos explica un poco acerca de este sistema \u201cB\u00e1sicamente consiste en selecci\u00f3n embrionaria a trav\u00e9s de un software que mide, interpreta y analiza al embri\u00f3n, a trav\u00e9s de los par\u00e1metros arrojados por una m\u00e1quina (Embryoscope). La utilizaci\u00f3n de este algoritmo de inteligencia artificial me parece un buen modelo no invasivo, que ayuda a seleccionar el mejor embri\u00f3n.\u00a0 Nuestro laboratorio particip\u00f3 en la primera fase de este estudio, en el 2015\u201d.<\/p>\n <\/p>\n La necesidad de mejorar la tasa de gestaci\u00f3n en los tratamientos de Fecundaci\u00f3n in Vitro (FIV) ha impulsado el trabajo e investigaci\u00f3n exhaustivo en el plano cient\u00edfico como en el tecnol\u00f3gico para ser capaces de distinguir, con la mayor precisi\u00f3n posible, embriones que van a tener \u00e9xito de los que no.<\/p>\n Con la finalidad de determinar la calidad de un embri\u00f3n en el laboratorio de FIV se efect\u00faa un adecuado seguimiento del crecimiento de los embriones hasta el momento de la transferencia de \u00e9stos a la cavidad uterina. Establecer la calidad de un embri\u00f3n nos ayuda a seleccionar aquellos que posean una mayor capacidad de implantarse en el \u00fatero materno. Cuanto mejor es la calidad de un embri\u00f3n, mayor es la posibilidad de que se implante en el \u00fatero y se consiga el embarazo.<\/p>\n En los \u00faltimos a\u00f1os, la selecci\u00f3n de embriones ha revolucionado la reproducci\u00f3n asistida. Con estos avances se puede elegir al embri\u00f3n de mayor calidad para as\u00ed aumentar la probabilidad de \u00e9xito, de manera que se transfiera s\u00f3lo un embri\u00f3n evitando el riesgo de embarazo m\u00faltiple. Adem\u00e1s, el uso de este algoritmo de inteligencia artificial como m\u00e9todo de selecci\u00f3n, lo convierte en una t\u00e9cnica innovadora completamente no invasiva.<\/p>\n La selecci\u00f3n de embriones es solo una de las formas en que se espera que la Inteligencia Artificial mejore el procedimiento y los resultados de la FIV. Enfocar la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y el \u00e9xito del ciclo de FIV, aumentar las tasas de nacimientos vivos y disminuir las tasas de aborto espont\u00e1neo y aplicar protocolos y estad\u00edsticas con base cient\u00edfica para tomar las mejores decisiones para cada caso en particular.<\/p>\nInteligencia artificial al servicio de los embriones<\/h2>\n
KidscoreD5 y la selecci\u00f3n de embriones<\/h2>\n
Selecci\u00f3n embrionaria: Punto de partida para la inteligencia artificial<\/h2>\n