Investigadores israelíes desarrollan algoritmo de inteligencia artificial (IA) para mejorar la selección de embriones en fecundación in vitro (FIV), optimizando así las probabilidades de embarazo.
Universidad Ben-Gurion del Negev lidera investigación sobre FIV
El estudio, liderado por la Universidad Ben-Gurion del Negev, busca enfrentar el desafío de las bajas tasas de éxito en FIV asociadas con la edad de la paciente.
Cada intento de FIV no solo implica un costo económico, sino también emocional y físico para las mujeres. Esta nueva herramienta de IA promete aliviar en parte este desafío.
El algoritmo de inteligencia artificial fue desarrollado con la colaboración de renombradas instituciones, incluido el Centro Médico Universitario Hadassah de Jerusalén y la Facultad de Medicina de la Universidad de Tel Aviv.
Análisis morfométrico automatizado: una revolución en la selección de embriones
Tradicionalmente, la elección de un blastocisto se basa en técnicas subjetivas, que son laboriosas. Sin embargo, la IA ofrece una metodología objetiva y eficiente.
Este innovador estudio analizó 608 blastocistos, demostrando una asociación positiva entre el tamaño del blastocisto y el potencial de implantación. Se encontró que las posibilidades de éxito aumentan 1,74 veces con blastocistos de tamaño superior a la media.
El equipo concluyó que el algoritmo es una herramienta eficaz, coherente y objetiva para optimizar la selección de blastocistos en el proceso de FIV.
Las tasas de éxito de FIV siguen en aumento
Desde el nacimiento de Louise Brown, el primer bebé concebido por FIV, la tasa de éxito ha ido en constante crecimiento. La mejora en las condiciones de cultivo de los embriones ha sido clave en este avance.
El retraso en la transferencia de embriones hasta la fase de blastocisto parece potenciar la sincronización entre el útero y el embrión, lo que se traduce en tasas más altas de nacimientos exitosos.
No obstante, el estudio también evidenció que la edad de la mujer sigue siendo un factor determinante, teniendo una correlación negativa con las probabilidades de implantación.
Un estudio sin precedentes: automatización en la morfometría del blastocisto
Este es el primer estudio que mide automáticamente los parámetros morfométricos de blastocistos, evitando anotaciones manuales y laboriosas.
La investigación incluyó embriones de tres centros de FIV diferentes en Israel, todos utilizando el mismo sistema y condiciones de cultivo. Esto sugiere que los resultados podrían aplicarse en otros centros con condiciones similares.
La diversidad de edades de las pacientes en el estudio refleja la práctica clínica real, haciendo que el algoritmo desarrollado sea aún más relevante y prometedor para la comunidad médica.
