Investigadores de Weill Cornell Medicine han desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial capaz de determinar de manera no invasiva si un embrión fertilizado in vitro tiene una cantidad normal o anormal de cromosomas.

La aneuploidía es una condición en la que se tiene un número anormal de cromosomas. Esta es una de las principales razones por las que los embriones FIV no se implantan o no dan como resultado un embarazo saludable.

Para detectar la aneuploidía, actualmente se recurre a una biopsia y las pruebas genéticas de las células de un embrión. Pero estas pruebas suelen ser costosas e invasivas para el embrión.

Sin embargo, el nuevo algoritmo STORK-A presentado por sus creadores en la revista Lancet Digital Health, puede ayudar a predecir la aneuploidía sin las desventajas de la biopsia.

Vía iStock.

Dicho algoritmo funciona mediante el análisis de imágenes microscópicas del embrión e incorpora información sobre la edad materna y la puntuación de la clínica de FIV sobre la apariencia del embrión. Como resultado, consigue predecir la aneuploidía de una manera completamente no invasiva.

Los expertos en FIV siempre están buscando formas de aumentar las tasas de éxito para lograr embarazos más exitosos con menos transferencias de embriones. Para ello se requiere del desarrollo de mejores métodos para identificar embriones viables.

Inteligencia artificial para detectar cromosomas anormales

Actualmente se usa microscopía para evaluar embriones en busca de anomalías a gran escala que se correlacionan con una viabilidad deficiente. Para obtener información sobre los cromosomas, se puede usar un método de biopsia llamado prueba genética preimplantacional para aneuploidía (PGT-A), predominantemente en mujeres mayores de 37 años.

En cambio, para la reciente prueba los creadores aprovecharon la fotografía de lapso de tiempo del Laboratorio de Embriología. El antecedente de esta prueba fue un algoritmo de inteligencia artificial (IA), STORK, desarrollado en 2019.

Para el nuevo estudio, desarrollaron STORK-A como un reemplazo potencial para PGT-A, o como una forma más selectiva de decidir qué embriones deberían someterse a pruebas de PGT-A.

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El nuevo algoritmo STORK-A utiliza imágenes microscópicas de embriones tomados cinco días después de la fertilización, la puntuación del personal de la clínica sobre la calidad del embrión, la edad materna y otra información que normalmente se recopila como parte del proceso de FIV. Entonces, el algoritmo «aprende» automáticamente a correlacionar ciertas características de los datos, con la posibilidad de aneuploidía.

Durante los ensayos, el STORK-A consiguió predecir la aneuploidía con una precisión del 77,6 %.

Por ahora, la prueba es experimental. Para estandarizar su uso en las clínicas requerirá ensayos clínicos que lo comparen con PGT-A y la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos.

Referencias:

A non-invasive artificial intelligence approach for the prediction of human blastocyst ploidy: a retrospective model development and validation study: https://doi.org/10.1016/S2589-7500(22)00213-8

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