La inteligencia artificial ha evolucionado con el tiempo, en el campo de la reproducción asistida, con el objetivo de reducir al máximo la incertidumbre de aquellas madres y padres cuyo principal objetivo es obtener un resultado positivo en la prueba de embarazo. En este blog comentaremos los últimos avances en Inteligencia Artificial, qué importancia tiene la buena selección de embriones y gametos, y cómo estos avances.

¿Por qué es importante la selección de embriones? 

Se trata de un paso fundamental con la finalidad de identificar a los embriones cuyas probabilidades de implantarse en el útero sean mayores, reduciendo el riesgo de embarazos múltiples, nacimientos con alteraciones genéticas o reducir el número de embriones a transferir, entre otros aspectos.

Principalmente, la buena selección de gametos y de embriones es fundamental para conseguir el éxito en los tratamientos de reproducción asistida. Tal es así que, gracias al estudio “Predicting time to live Birth with Deep Learning embryo Ranking: a novel multiple imputation approach” , liderado por investigadores de IVI Valencia, muestra cómo la IA puede reducir hasta un 7% el tiempo en el que se consigue tener un bebé con éxito.

Así lo explica el doctor Marcos Meseguer, director global de embriología de IVI RMA y coordinador del estudio: “Se trata de un estudio con una amplia muestra de más de 70.000 embriones transferidos que, gracias a estos resultados, nos permite mejores resultados en el menor tiempo y con las mayores garantías. Definitivamente, en materia de tiempo y estrés emocional, es un gran avance para muchas pacientes”, comenta.

Para las pacientes, todo avance en Inteligencia Artificial es un motivo de alegría, y un refuerzo positivo para seguir con su proceso con optimismo. La IA, en este caso aplicada a la selección embrionaria permite que la tasa de embarazo aumente en un 5%, llegando a un 7% cuando nos referimos a tasa acumulada, según el estudio “Undisturbed culture: a clinical examination of this culture strategy on embryo in vitro development and clinical outcomes”.

Por otra parte, la buena selección de embriones llega más lejos y es que, como apunta el Dr. Meseguer: “Fruto de nuestras investigaciones, hemos podido deducir que en el 80% de los casos en los que el embriólogo selecciona los embriones, la IA ofrece una alternativa de mejor pronóstico. Este tipo de datos es una muestra más de que el impacto de la IA en reproducción asistida no ha hecho nada más que empezar”.

¿Por qué es importante la selección de gametos? 

Seleccionar los óvulos y espermatozoides que presenten un perfil más adecuado es fundamental para aumentar las probabilidades de que el embarazo transcurra con éxito. A su vez, evitará posibles enfermedades genéticas y ayudará al éxito reproductivo de los pacientes.

Desde IVI, se lideran investigaciones que suponen nuevos avances como es el estudio “AI Powered Oocyte Assessment”, donde se analizan más de 3.000 óvulos y 300 muestras de semen por inteligencia artificial para asistir al embriólogo en el laboratorio.

“Aplicada a la predicción de la calidad de los ovocitos, la IA tiene un gran potencial en estrategias de preservación de la fertilidad y programas de donación de ovocitos, al determinar el número óptimo de ovocitos necesarios para procedimientos específicos. La inteligencia artificial puede ayudar a los embriólogos de dos maneras importantes: primero, prediciendo la probabilidad de obtener un blastocisto por cada ovocito individual; y segundo, asignando el número ideal de ovocitos para la criopreservación o la inseminación, según las características del ciclo y de la paciente”, explica la Profesora Laura Rienzi, directora científica de IVI RMA Italia.

Nuevos avances en estimulación ovárica 

La estimulación ovárica es un proceso controlado, que tiene como objetivo la maduración de varios folículos ováricos a la vez. Con esto se obtendrá un mayor número de ovocitos ya sea para fecundarlos posteriormente o para vitrificarlos, según el tratamiento elegido.

El uso de la IA en el campo de la medicina reproductiva tiene un uso prometedor en ámbito de la estimulación ovárica, puesto que la calidad y el número de ovocitos son las dos variables más importantes para conseguir que los tratamientos de reproducción asistida sean efectivos.  

Sin embargo, hasta el momento no se había contado con un método de evaluación estandarizado que abordara con total foco la importancia de los ovocitos, promoviendo así el desarrollo de herramientas que, con la ayuda de la IA permitan su evaluación.

En este punto, otra de las investigaciones titulada “Machine learning tool for predicting mature oocyte yield and trigger day from start of stimulation: towards personalized treatment”, publicada en Reprod Biomed Online, ofrece a la paciente información acerca del número de ovocitos que se espera obtener, la duración de su proceso de estimulación, así como cuándo es probable que se produzca la punción ovárica.

Entre los avances que aporta encontramos la personalización del tratamiento, ya que esta tecnología de IA emplea algoritmos de aprendizaje profundo que analizan datos de ciclos de estimulación ovárica previos para poder predecir el resultado específico en cada paciente. Esto es de utilidad para que los médicos puedan adaptar el protocolo de estimulación ovárica en base a características únicas de cada paciente, lo que supone una mejora de las tasas de éxito.

Además, permite reducir visitas innecesarias a la clínica, ya que predice con precisión qué día se va a desencadenar la ovulación y el número de ovocitos, limitando el número de veces que se necesita acudir a consulta. Esto ahorra tiempo y esfuerzo a las pacientes, pero también el estrés que acompaña a este tipo de procesos.

“Otra de sus mayores contribuciones es la mejora en la toma de decisiones clínicas gracias a la información precisa proporcionada de manera previa sobre el ciclo de estimulación, lo que nos permite decidir de una manera más informada y oportuna. Además, ayuda a una mayor precisión y limitar los sesgos, ya que, a diferencia de los métodos convencionales, que pueden variar según el médico o la clínica, la IA ofrece predicciones consistentes y basadas en datos. Todo ello contribuye indudablemente a una notable mejora en los resultados de los tratamientos”, concluye la profesora Rienzi.