- El análisis hipermasivo de datos está siendo utilizado para el control de la pandemia viral del COVID-19
- En reproducción asistida se usa para evaluar la calidad embrionaria
Seguro que hemos oído hablar mucho de la Inteligencia Artificial, pero… ¿Es posible aplicarla a la medicina y en concreto a la reproducción asistida? Hemos querido hacerle esta pregunta a Mª José de los Santos, directora del Laboratorio de Fecundación in Vitro de IVI Valencia y esto es lo que nos ha contado:
Las nuevas tecnologías traen aspectos positivos en Biomedicina y éste es, sin duda el caso de la inteligencia artificial en el campo de la reproducción asistida
Inteligencia artificial y pandemias
Muchos de nosotros hemos escuchado el término inteligencia artificial y su utilización como herramienta en la ayuda para controlar los efectos de la pandemia que nos está afectando a nivel mundial. Pues bien, también ésta resulta ser una herramienta muy poderosa y con mucho potencial en reproducción asistida.
Los términos inteligencia artificial u otros términos afines como aprendizaje profundo o aprendizaje automático, aparecen con más frecuencia en los medios de comunicación. Atendemos con admiración y a veces escepticismo, cómo la explotación y el análisis hipermasivo de datos, está siendo utilizado para el control de la pandemia viral del COVID-19, que nos está robando sin piedad la vida de nuestros mayores y de otras personas con diferentes cuadros médicos.
Su aplicación está dando solución a nuevos problemas y acortando el tiempo de respuesta en muchos de los retos que la pandemia ha traído consigo. Desde el control actual de la infección, al desarrollo de vacunas, la secuenciación masiva del genoma viral, hasta el desarrollo modelos predictivos que nos ayuden a prevenir futuras pandemias, la inteligencia artificial se está convirtiendo en una buena aliada en biomedicina.
Inteligencia artificial en los laboratorios IVI
Pues bien, también su uso resulta muy útil en el campo de reproducción asistida. Los laboratorios de Fecundación In Vitro de las clínicas IVI, apostaron hace varios años por el desarrollo de esta tecnología de la mano el dr. Marcos Meseguer. Fuimos de los laboratorios pioneros en llevar a la práctica clínica esta nueva forma de evaluar a los embriones. El time lapse nos aportó una gran cantidad de conocimiento sobre el desarrollo embrionario preimplantatorio y sobre qué eventos morfocinéticos podían tener más relevancia, más peso específico, sobre la capacidad de implantación en el seno materno. Así mismo, la implementación del time lapse en nuestra rutina diaria, representó el origen de lo que hoy en dia significa esta tecnología en la embriología clínica y ayudó a generar además, millones de procedentes del procesado digital de imágenes, así como datos clínicos esenciales para el desarrollo de modelos.
En la actualidad la inteligencia artificial ya se está utilizando en nuestros laboratorios para identificar de forma automática los eventos más relevantes a lo largo del desarrollo embrionario y otorgar, a través de complejos algoritmos matemáticos, un valor numérico que ayuda a los embriólogos clínicos, a la identificación de los embriones con mayor probabilidad de implantación de una forma no invasiva. Son muchas las publicaciones a nivel mundial que así lo apoya, aunque todavía queda mucho por explorar y mejorar.
Entre los campos de aplicación potencial están la implementación de la automatización de algunos procesos susceptibles de serlo como por ejemplo la a criopresevación. También su utilización en el ámbito de telemedicina parece un campo prometedor que podría redundar en una mejora de la práctica médica asistencial y hacerla llegar a sitios más remotos del planeta. También inteligencia artificial ya nos está ayudando en otros aspectos del ámbito del laboratorio menos conocidos, como son, por ejemplo, los controles de calidad, acortando los tiempos de reacción, maximizando con ello la calidad del servicio.
Los modelos predictivos
Pero sin duda alguna, la contribución más significativa en nuestro campo, pasa por la elaboración de modelos predictivos que ayuden a, profesionales y pacientes, a tomar decisiones médicas sobre el mejor tratamiento a seguir, favoreciendo de esta forma la medicina individualizada. La posibilidad de que los modelos predictivos se nutran no únicamente de datos sobre el desarrollo embrionario, sino otra tipo de variables demográficas como la edad de los pacientes, índice de masa corporal, causas de infertilidad, respuesta y reserva ovárica, perfiles hormonales, calidad seminal, etc permitiría ayudar abordar los problemas con una estrategia más holística, teniendo en consideración muchos parámetros en su conjunto y , ayudando con ello a incrementar las tasas de éxito de las técnicas de Reproducción Asistida, optimizando los recursos y acortando el tiempo necesario para conseguir embarazo y bebés sanos.
Dra. Mª José de los Santos
Doctora en Biología
Directora del Laboratorio de Fecundación in Vitro
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