Un nuevo estudio realizado por los investigadores de Weill Cornell Medicine y NewYork-Presbyterian utiliza inteligencia artificial para mejorar las probabilidades de un embarazo exitoso.
En un año, miles de futuros padres recurren a la fertilización in vitro (FIV) para concebir, pero el costo y el esfuerzo que implica tratar de quedar embarazada a menudo disminuye su esperanza.
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Sin embargo, un nuevo enfoque es prometedor para hacer que la selección de embriones sea más precisa. Usando inteligencia artificial (AI), un equipo de investigadores de Weill Cornell Medicine y NewYork-Presbyterian ahora puede identificar con un alto grado de precisión si un embrión humano fertilizado in vitro de 5 días tiene un alto potencial para progresar a un embarazo exitoso.
«Al brindar a los médicos la capacidad de seleccionar el mejor embrión para el implante, la técnica podría reducir la cantidad de ciclos de fertilización in vitro que se necesitan para lograr un embarazo exitoso, mejorar la tasa de éxito y minimizar el riesgo de embarazos múltiples», dijo el doctor ZevRosenwaks, director y jefe médico del Centro de Medicina Reproductiva Ronald O. Perelman y Claudia Cohen en Weill Cornell Medicine y NewYork-Presbyterian y obstetra-ginecólogo en NewYork-Presbyterian / Weill Cornell Medical Center.
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«Al introducir nueva tecnología en el campo de la FIV», agrega el doctor Rosenwaks, «podemos automatizar y estandarizar un proceso que dependía mucho del juicio humano subjetivo».
La infertilidad afecta a aproximadamente al 8 por ciento de las mujeres en edad fértil, y si bien la FIV ha ayudado a millones a dar a luz, la tasa promedio de éxito en los Estados Unidos es de aproximadamente del 45%.
Debido a estos números, muchas mujeres pasan por varias rondas de tratamiento, lo que eleva el costo total de decenas de miles de dólares, sin mencionar el tiempo involucrado y el estrés emocional.
“Estamos tratando de adaptar el proceso para el paciente individual, porque no todos los pacientes son iguales. Queremos aprovechar la inteligencia artificial para personalizar la FIV para obtener los mejores resultados”, destacó el doctor Nikica Zaninovic.
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La elección de embriones a implantar depende de los embriólogos de una clínica de fertilidad, especialistas que utilizan un puñado de métodos, que incluyen microscopía y monitoreo de lapso de tiempo de un embrión en la etapa en que consta de solo 200 a 300 células, para determinar la viabilidad de un embrión.
Determinar qué embrión tiene la mejor probabilidad de convertirse en un embarazo saludable es un proceso subjetivo, e incluso los embriólogos experimentados no están de acuerdo. Ahora, con el uso de la IA, la selección de embriones está lista para ser mucho más precisa.
«Queríamos desarrollar un método objetivo que se pueda utilizar para estandarizar y optimizar el proceso de selección para aumentar las tasas de éxito de la FIV», dice el doctor Nikica Zaninovic, director del Laboratorio de Embriología del Centro de Medicina Reproductiva de Weill Cornell Medicine.
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Zaninovic es coautor del estudio publicado en la edición de abril de 2019 de “NPJ Digital Medicine”, en el que usaron 12,000 fotos de embriones humanos tomadas 110 horas después de la fertilización para entrenar un algoritmo de inteligencia artificial para discriminar entre pobres y buenos. Calidad embrionaria.
Para llegar a las designaciones, a cada embrión se le asignó primero un grado por los embriólogos que consideraron varios aspectos de la apariencia del embrión.
Luego, el equipo, co-dirigido por el doctor Pegah Khorasvi, asociado postdoctoral, y su colega Iman Hajirasouliha, profesor asistente de fisiología y biofísica y miembro del Instituto Englander de Medicina de Precisión, ambos de Weill Cornell Medicine, realizaron un análisis estadístico para determinar la probabilidad de que un embrión se convierta en un embarazo exitoso.
Los embriones se consideraron de buena calidad si las posibilidades eran superiores al 58 por ciento y de baja calidad si las posibilidades eran inferiores al 35 por ciento.
Después del entrenamiento y la validación, el algoritmo, llamado Stork, fue capaz de clasificar la calidad de un nuevo conjunto de imágenes con una precisión del 97 por ciento.
Este tipo de IA también se denomina «aprendizaje profundo», un enfoque que se modela aproximadamente a partir de las redes neuronales del cerebro, que analizan la información en niveles crecientes de complejidad.
A medida que la computadora recibe nueva información, su capacidad para reconocer los patrones deseados, ya sean las características de un embrión sano o las células de un tumor de cáncer de pulmón, mejora automáticamente. El tamaño del conjunto de datos de entrenamiento es de vital importancia para el éxito del algoritmo, ya que más datos conducen a mejores resultados.
Este trabajo pionero nos da una ventana a cómo se verá este campo en el futuro”, destacó ZevRosenwaks
Nuestro algoritmo ayudará a los embriólogos a maximizar las posibilidades de que sus pacientes tengan un solo embarazo saludable «, afirmó el doctor Olivier Elemento, director del Instituto de Medicina de Precisión Caryl e Israel Englander en Weill Cornell Medicine y uno de los autores principales del estudio.
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«El procedimiento de FIV seguirá siendo el mismo, pero podremos mejorar los resultados aprovechando el poder de la inteligencia artificial».
Si bien Stork puede seleccionar embriones de buena calidad con un alto grado de precisión, estudios anteriores muestran que solo el 80 por ciento de la tasa de éxito del embarazo se debe a la calidad embrionaria. Otro factor es la edad materna.
Cuanto más vieja es una mujer, menos posibilidades tiene de implantar con éxito un embrión en el útero. Por eso, los especialistas en fertilidad a menudo implantan embriones múltiples para tratar de maximizar las posibilidades de tener un parto exitoso.
Sin embargo, el proceso es impreciso y puede resultar en embarazos múltiples, lo que conlleva sus propios riesgos, como el bajo peso al nacer, el parto prematuro y las complicaciones maternas.
Para ayudar a abordar esto, el equipo desarrolló otro enfoque computacional que puede tener en cuenta la edad materna y la calidad de los embriones múltiples para determinar la mejor combinación para lograr un solo nacimiento vivo.
«Estamos tratando de adaptar el proceso para el paciente individual, porque no todos los pacientes son iguales», agregó el Zaninovic de Stork. «Queremos aprovechar la inteligencia artificial para personalizar la FIV para obtener los mejores resultados».
Aunque Stork es actualmente una herramienta de investigación, lo que significa que no se utiliza en pacientes, los investigadores continúan mejorando el algoritmo, que pronto podría resultar transformador.
«Este trabajo pionero», dice el doctor Rosenwaks, «nos da una ventana a cómo se verá este campo en el futuro».
Una versión de esta historia apareció por primera vez en la sala de noticias de Weill Cornell Medicine.
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