4 julio 2022

La Inteligencia Artificial alcanza una precisión del 90% en la selección de embriones cromosómicamente normales

selección de embriones
Por el Comité Editorial Blog IVI

Son varias las ocasiones en las que hemos hablado de la Inteligencia Artificial y su uso en medicina reproductiva. Y es que desde IVI hemos contribuido, por medio de varios estudios, al desarrollo de esta herramienta en la selección de embriones. Ahora, en el marco del 38º Congreso de la Sociedad Europea de Reproducción Humana y Embriología (ESHRE) hemos presentado un nuevo avance.

Los prometedores resultados de la Inteligencia Artificial

Son muchos los usos, actuales y futuros, de la Inteligencia Artificial. Se trata de una tecnología que ha llegado para quedarse, en diferentes ámbitos: social, político, económico e incluso científico. En todos ellos tiene, la Inteligencia Artificial, un lugar privilegiado, dado el ritmo al que crecen sus múltiples aplicaciones.

En este contexto, queremos hablaros del estudio “Artificial Intelligence (AI) based triage for preimplantation genetic testing (PGT); an AI model that detects novel features in the embryo associated with ploidy”. Este ha sido presentado en la actual edición de la ESHRE, que se está celebrando estos días en Milán, Dicho estudio ha estado liderado por el doctor Marcos Meseguer, embriólogo y supervisor científico de IVI Valencia.

“Se trata de un estudio pionero, ya que por primera vez en el mundo hemos desarrollado y combinado entre sí 5 módulos independientes que analizan características del embrión por visión computacional. Con esto se ha alcanzado una precisión del 90% en la predicción de los embriones cromosómicamente normales. Poder evaluar de esta manera el potencial de implantación embrionaria nos permite mejorar la eficiencia de un proceso fundamental en reproducción asistida, como es el del cultivo y la selección embrionaria”, explica el Dr. Meseguer.

Se trata de un porcentaje de precisión sin precedentes, cercano al que se obtiene mediante el estudio convencional del embrión, que se realiza de forma invasiva. Mediante la aplicación de la Inteligencia Artificial se puede estudiar el embrión, mediante complejos algoritmos, que evitarían tener que manipularlo y extraerle células. Además, se obtiene una alta capacidad de acierto en la selección de aquellos embriones viables para su posterior transferencia.

“El germen de este estudio responde a una realidad incuestionable: el desarrollo embrionario no se da de la misma forma en embriones euploides (cromosómicamente normales) y aneuploides (cromosómicamente anormales). En este punto, ¿podría la Inteligencia Artificial predecir la ploidía (número de conjuntos de cromosomas en una célula)? Los 5 módulos que hemos podido analizar y combinar nos muestran que sí, sería posible y fiable”, comenta el Dr. Meseguer.

Para la realización de este trabajo se han analizado 2.500 embriones, suponiendo la casuística más importante analizada científicamente a nivel mundial. El resultado ha sido una técnica innovadora en el sector de la embriología, no invasiva, universal, estandarizada y automática que mejoraría todos los métodos actuales de selección embrionaria.

Los 5 módulos que se han estudiado

  1. Parámetros morfocinéticos. Este módulo hace referencia a los tiempos en que suceden los eventos más importantes en el desarrollo del embrión. Es decir, cuando el embrión se divide en células hasta alcanzar el estadio de blastocisto.
    “Analizando simplemente estos parámetros en los 2.500 embriones estudiados hemos podido comprobar que, teniendo como referencia un embrión euploide, si otro embrión llega más tarde que este a un evento aumenta considerablemente su probabilidad de ser aneuploide”, apunta el Dr. Meseguer.

  2. Morfología del embrión. Al estudiar de manera automatizada este parámetro se ha observado que los embriones con una buena morfología tienen más probabilidades de ser cromosómicamente normales. En sí, la morfología tiene una capacidad predictiva de aneuploidía de un 68%.

  3. Actividad celular. En este módulo se mide el diámetro de una célula y se suman todos los diámetros de las células del embrión en un momento concreto de su desarrollo (de 2 a 8 células).
    “Con esto, se calculan automáticamente unos valores que se analizan seguidamente durante 160 imágenes, dando como resultado que los embriones cromosómicamente anormales o aneuploides presentan mayor longitud de diámetro. Esto se debe a que tardan más tiempo en dividirse, la división produce muchos movimientos y, por ende, aumenta la medición”, explica el Dr. Meseguer.

  4.  Actividad mitocondrial. Se trata de asociar píxeles, que son el tamaño más pequeño analizable desde el punto de vista de imagen, con el tamaño de una mitocondria. Posteriormente, se cuentan los píxeles del embrión y se analizan los cambios en cuanto a cantidad y distribución, haciendo la comparativa entre embriones euploides y aneuploides. Estos últimos presentan distinto número de píxeles que los euploides. Este módulo ayuda a predecir la aneuploidía con un 77% de precisión.

  5.  Bombeo/contracción. La contracción se da en un 20% de los embriones, aproximadamente. Tras analizar este evento de forma automática se observa que se da con mayor frecuencia en los embriones aneuploides.

    “En resumen, la visión computacional automatizada permite emular en las computadoras la capacidad que tienen nuestros ojos. Es decir, trata de adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes del mundo real con el fin de producir información numérica o simbólica para que puedan ser tratadas por un ordenador. Y esto, en última instancia, nos permite comprobar que los embriones se comportan de manera diferente durante su desarrollo según su contenido cromosómico y optimizar así el proceso de estudio del embrión y la selección de aquellos normales y viables para su transferencia”, concluye el Dr. Meseguer.

Como consecuencia, el resultado de combinar estos 5 módulos junto a un complejo algoritmo desarrollado por IVI Valencia y la empresa israelí AiVF es una precisión del 90% en la selección de embriones cromosómicamente normales. Esto repercute directamente en un aumento en las tasas de gestación, lo cual proporcionaría una predicción objetiva y fiable, a través de una técnica rápida y económica.

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