La calidad del embrión se ha considerado durante mucho tiempo el principal determinante de la implantación y el embarazo en la FIV. La morfología, una evaluación visual de la forma y el desarrollo de un embrión, ha sido desde los primeros días de la FIV la clave para medir la calidad de este embrión, ysolo en los últimos años esta clasificación morfológica se ha hecho algo más científica con la introducción de imágenes de lapso de tiempo. Sin embargo, el hecho es que muchos embriones morfológicamente "de buena calidad" en FIV - entre 30 y 60% en varios estudios - no logranimplantarse en el útero y hacer un embarazo. ¿Qué está mal?
Existe un fuerte caso de que las anomalías cromosómicas en el embrión, que no son detectables por evaluación morfológica, conllevan cierta responsabilidad. Los estudios realizados durante varios años han confirmado que la tasa de anomalías cromosómicas aneuploidía en los embriones aumenta con la edad del paciente, lo que puedeexplican una mayor tasa de fracaso de la implantación y aborto involuntario en pacientes mayores de FIV, pero incluso con pruebas de embriones para detectar anomalías cromosómicas, los embriones destinados a la transferencia aún se evalúan morfológicamente.
"El problema es que la clasificación morfológica por humanos conduce a una amplia variación entre operadores e intraoperadores", dijo el investigador profesor José Celso Rocha de la Universidad Estatal de São Paulo, Brasil. Un estudio presentado hoy en la 33ª Reunión Anual de ESHRE en Ginebrasugerirá que estas dificultades de larga data ahora pueden mejorarse mediante el uso de avances en inteligencia artificial. Por lo tanto, las variables matemáticas derivadas de las imágenes de lapso de tiempo del desarrollo del embrión ahora se pueden usar de manera que un algoritmo pueda clasificar automáticamente las imágenes del desarrollo de un embrión.y así eliminar la variable humana de la tarea crucial de la evaluación morfológica. "Clasificar imágenes automáticamente aumentará el valor predictivo de nuestra evaluación embrionaria", dijo el profesor Rocha. "Al aumentar la objetividad y la repetibilidad en la evaluación embrionaria, podemos mejorar la precisión dediagnóstico de la viabilidad embrionaria. Las clínicas pueden utilizar esta información como "inteligencia artificial" para personalizar las estrategias de tratamiento y mejorarremarcar la posibilidad de embarazo de una paciente "
Detrás de las afirmaciones se encuentra un análisis de imágenes tomadas del desarrollo de 482 embriones bovinos de siete días de edad, que se utilizaron para "entrenar" el sistema de inteligencia artificial. Este análisis identificó 36 variables de evaluación, 24 de las cuales formaron la entrada dela arquitectura de la red artificial. Fue notable que durante esta fase de configuración inicial solo ocurrieron "errores graves" en solo el 6% de las evaluaciones. En general, el sistema de inteligencia artificial tuvo una precisión del 76%.
Además, dice el profesor Rocha, la inteligencia artificial demostró una variación mejorada entre operadores puntaje de precisión del embriólogo más bajo que el puntaje de inteligencia artificial y una mayor consistencia y precisión general de los resultados.
El profesor Rocha señala que este trabajo ahora ha pasado a sus primeras etapas de desarrollo en embriones humanos, que se lleva a cabo en la Universidad Estatal de São Paulo Dr. Marcelo Nogueira en colaboración con la Boston Place Clinic en Londres Dr. CristinaHickman.
El profesor Rocha describió las principales fuentes de error en la evaluación morfológica de los embriólogos como su grado de experiencia profesional, estrés emocional, fatiga física y rutina de laboratorio. "Esas características causarán subjetividad en la clasificación del embrión", dijo.
Sin embargo, debido a que el sistema de inteligencia artificial es una técnica que analiza el embrión a través de variables matemáticas, ofrece baja subjetividad y alta repetibilidad, lo que hace que la clasificación del embrión sea más consistente. "Sin embargo", dijo el profesor Rocha, "el sistema de inteligencia artificial debe estar basadosobre el aprendizaje de un ser humano, es decir, los embriólogos experimentados que establecen los estándares de evaluación para entrenar el sistema "
Describió la morfología como un "parámetro clave" para juzgar la salud de un embrión, cuya precisión predictiva puede mejorarse aún más mediante la adición de otras técnicas de evaluación, como la detección genética previa a la implantación. El profesor Rocha dijo que "si las cosas van bien"La evaluación del embrión dirigida por la inteligencia artificial podría estar lista para el uso clínico de rutina" en un año más o menos ", al menos como una versión controlada y de prueba. Hasta qué punto mejorará la clasificación del embrión y, por lo tanto, el resultado en la FIV.dependerá de cuán exhaustivamente esté "entrenado" el sistema y cuán amplio sea el muestreo de imágenes de embriones en ese entrenamiento. Sin embargo, para un beneficio real en las tasas de natalidad de FIV, el Profesor Rocha dijo que la inteligencia artificial sobre el embrión necesitaría el apoyo complementario de artificialinteligencia sobre el paciente.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Sociedad Europea de Reproducción y Embriología Humana . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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