Inteligencia artificial abre nuevas perspectivas en la reproducción asistida
Los avances en inteligencia artificial abren nuevas expectativas en la reproducción asistida, desde identificar al embrión con más posibilidades, hasta mejorar las respuestas a los tratamientos hormonales, e incluso reducir los plazos de acceso.
Casi medio siglo después del nacimiento del primer niño concebido por fecundación in vitro en 1978, "la inteligencia artificial está aquí para ayudarnos a seleccionar mejor los embriones, en todo caso a determinar mejor su potencial de implantación", dice Nathalie Massin, jefa de la unidad de reproducción asistida del Hospital Americano de París.
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Este centro, que asegura que realiza más de 2.300 fecundaciones in vitro al año, está equipado, como otros hospitales, con un embryoscope (o time-lapse) para filmar de manera continuada el desarrollo del embrión sin sacarlo de la incubadora.
"En los centros equipados con estos sistemas de observación continuada, se adquieren datos que no necesariamente se podían observar anteriormente", afirma Anne-Claire Leprêtre, responsable del área de reproducción asistida en la Agencia de Biomedicina, un organismo público francés.
Hasta ahora, los datos de estas grabaciones del embrión (morfología, simetría, ritmo de división celular) se utilizaban de manera limitada.
Con estos módulos de inteligencia artificial, los especialistas podrán identificar el embrión que tiene más posibilidades de implantarse o de ser congelado, lo que reducirá el número de intentos fallidos que pueden terminar en abortos espontáneos.
Decisión "humana"
"Es el ser humano quien seguirá tomando las decisiones, pero con esta herramienta adicional", insiste Frida Entezami, corresponsable del centro de reproducción asistida del Hospital Americano de París.
Este establecimiento utiliza una IA de la empresa emergente israelí AIVF que está en proceso de validación interna, con el objetivo de "reducir a la mitad el número de ciclos necesarios para lograr un embarazo".
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"Lo que AIVF me proporcionará es una probabilidad del 70% de que el embrión que recomienda esté libre de anomalías genéticas", explica Entezami, "un avance" considerando que actualmente es sabido que la mitad de los embriones preimplantatorios son genéticamente anormales.
Estos avances plantean, no obstante, una serie de preguntas, como qué hacer con los embriones bien calificados para una implantación pero que, según el algoritmo, presentan una anomalía cromosómica.
La IA también puede ayudar a ajustar el momento y la dosis de las inyecciones hormonales para optimizar la estimulación antes de la extracción de óvulos o aumentar las posibilidades de encontrar un espermatozoide en una muestra donde son extremadamente escasos.
"Respuestas personalizadas"
Se hacen estas pruebas con los algoritmos "para verificar si los criterios de observación en los que se basan las decisiones hoy en día siguen siendo pertinentes y si otros datos podrían afinar el análisis", destaca Lepêtre.
La idea es "disminuir el número de intentos" y "atender a más pacientes", añade.
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"El análisis de toda esta información y de todos estos ciclos, de todas estas mujeres atendidas con los parámetros de su pareja o del donante (...) podría aportar respuestas personalizadas" y "también evitar ese vaivén emocional" en estos procesos "largos, complejos y a menudo psicológicamente difíciles", prosigue.
Con todo, en la elección del embrión, "siempre será un experto quien tome la decisión", reitera Leprêtre.
"Hay mucha comunicación en torno a la IA. Pero actualmente la IA no es capaz de hacerlo todo", matiza Michaël Grynberg, ginecólogo obstetra francés especialista en fecundación in vitro. "Necesitamos marcadores más pertinentes porque los relativos a la morfología de un óvulo o un espermatozoide no son suficientes".
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