La IA permite la selección del embrión con mayor capacidad para el nacimiento de un bebé sano en reproducción asistida

Un estudio de la Unidad de Embriología del Instituto Bernabeu y presentado en el congreso de la Sociedad Europea de Reproducción y Embriología (ESHRE) aborda por primera vez a nivel mundial la integración y validación del algoritmo de selección embrionaria basado en inteligencia artificial (IA) en el punto más crítico del laboratorio para la selección del embrión con mayor capacidad para dar lugar al nacimiento de un bebé sano.

El estudio, dirigido por el doctor Jorge Ten, certifica de forma retrospectiva la eficacia de este algoritmo en más de 3.000 embriones. Así, los científicos han comprobado que el algoritmo de IA es capaz de realizar predicciones con un alto grado de acierto sobre si el embrión es cromosómicamente normal, su desarrollo hasta la fase de blastocisto, la selección del mejor candidato para la transferencia y el porcentaje de bebés nacidos vivos. Y todo ello supone un incremento de la tasa de embarazo.

BAJA RESPUESTA OVÁRICA

Se estima que el 16 por ciento de pacientes menores de 30 años se pueden beneficiar de la aplicación de la IA. Son mujeres que, a priori, deberían tener óvulos suficientes para su tratamiento pero que, contra pronóstico, tienen una baja respuesta a la estimulación.

En este caso, un algoritmo de IA permite identificar variantes genéticas que predisponen a una respuesta ovárica inadecuada, lo que contribuye a adelantar diagnósticos y personalizar el tratamiento con mejores resultados.

Para casos como estos, el estudio que protagoniza la segunda ponencia, presentada por el equipo del doctor José Antonio Ortiz, biólogo molecular de Instituto Bernabeu, ha logrado predecir el riesgo de una especialmente baja respuesta ovárica.

La investigación ha analizado 1.370 estimulaciones ováricas de jóvenes de entre 18-35 años, y en ellas se aprecia que la combinación de la IA y farmacogenética permite identificar variantes genéticas que podrían predisponer a una respuesta subóptima en procesos de fecundación in vitro (FIV) en los casos de pacientes que, en muchos casos son jóvenes y no se esperaría una respuesta baja, pero se recuperan muy pocos óvulos.

Además, el valor de estos estudios es su aplicación práctica. Uno de sus beneficios es que permite personalizar el tratamiento de aquellas mujeres portadoras de las variantes genéticas a través de dosis más elevadas de gonadotropinas o con la utilización de diferentes fármacos, en función del perfil genético concreto.

En conjunto, los científicos del Instituto Bernabeu presentan en este congreso 12 investigaciones, que incluyen también estudios sobre la administración de plasma rico en plaquetas (PRP) para obtener un mayor número de ovocitos; el microbioma vaginal, la fragmentación del ADN espermático o la relación del microbioma vaginal anormal en las pacientes con fallos de implantación del embrión recurrentes.

Según estos expertos, la IA en la reproducción asistida permitirá diversos beneficios, tales como: una mayor personalización gracias a la información analizada; la no generación de falsas expectativas en los pacientes al tener un análisis más específico; el acortamiento de los tiempos del proceso gracias al aumento de la eficiencia de la selección de embriones; un mejor conocimiento del genoma; saber qué fármacos y dosis hay que dar a la paciente; la mejora del pronóstico de una mujer determinada. Además, la exactitud del algoritmo favorecerá el triunfo del embarazo en todo el proceso.