Salud    MEDTECH

La inteligencia artificial llega a la selección de embriones

Un análisis masivo del IVI muestra el valor clínico de esta técnica que analiza y clasifica embriones de manera automática y precisa, con lo que aumenta la probabilidad de gestación y embarazo

07 JUL. 2020
6 minutos
Investigadores del IVI en uno de sus laboratorios.
Investigadores del IVI en uno de sus laboratorios.

La inteligencia artificial ha entrado de lleno en los tratamientos de reproducción asistida al permitir una selección embrionaria automatizada, que es mucho más precisa que la manual, lo que permite mejorar las tases de embarazo. Con esta técnica, en cuyo desarrollo ha participado el IVI, la probabilidad de embarazo evolutivo está directamente vinculada al porcentaje de puntuación y, por tanto, la paciente tiene más probabilidades de éxito, aseguran los investigadores tras presentar este proyecto en el Congreso de la Sociedad Europea de Reproducción Humana y Embriología (ESHRE).

En concreto, se ha presentado los datos del nuevo sistema KIDScoreD5, un software que cuenta con unos algoritmos entrenados con técnicas de machine learning para realizar la selección y clasificación embrionaria de modo automático. Este entrenamiento ha sido posible con los datos del estudio de IVIRMA Global titulado A universal algorithm is available in last generation time-lapse incubators: embryo score provided by the KIDScoreD5 is strongly correlated with chromosomal status and clinical outcomes, que se ha llevado a cabo a lo largo de los tres últimos años, ha contado con la casuística "más extensa en la historia de la literatura científica hasta el momento" al analizarse más de 20.000 embriones y más de 3.000 pacientes.

Con este estudio, el IVI ha demostrado que la selección embrionaria "universal, estandarizada y automática" es una realidad que ya puede aplicarse en la embriología. En los últimos dos años, explica a INNOVADORES el doctor Marcos Meseguer, supervisor científico de IVI Valencia, perteneciente a IVIRMA Global, "se ha automatizado la plataforma, lo que antes hacíamos manualmente ahora lo hace el nuevo software".

"Le hemos dado a la máquina todos los vídeos y todas las anotaciones de los especialistas para entrenarla con técnicas de machine learning y así ha ido aprendiendo de los embriólogos a detectar estos hechos, como la división del embrión al ver nuestras marcas en el proceso", subraya el doctor Meseguer.

Esta automatización, asevera, es "una superventaja", porque hasta ahora cada embriólogo anota este tipo de eventos del desarrollo embrionario de manera diferente, sobre todo en los estadíos tardíos. Al usar inteligencia artificial, este sistema “siempre utiliza el mismo criterio, la clasificación es igual para todos los embriones” y se basa en la técnica estadística de la ‘moda’ para enseñar al sistema a clasificar los embriones siguiendo el criterio de la mayoría, aunque, reconoce, es cierto que, al aprender del humano, persiste “un toque de subjetividad”, pero mantiene un criterio homogéneo en todas las clasificaciones.

Con el análisis masivo del estudio se ha conseguido dar un valor clínico a esta técnica en la que se está trabajando desde hace más de una década. “Ahora es una herramienta de uso clínico y diagnóstica, totalmente automatizada, que permite clasificar los embriones de nuestras pacientes entre valores de 1 a 10“, combinando la puntación del desarrollo con la valoración morfológica del embrión.  

Sistema visual inteligente

El IVI ya participó  en el desarrollo del EmbryoScope, un incubador (hardware) con tecnología time-lapse, ayudando en su evolución y sentando las bases de la selección embrionaria automática. Este sistema KIDScoreD5 es la última novedad, sobre todo, tras recibir este entrenamiento con más de 20.000 casos.

De este modo, la inteligencia artificial es capaz de distinguir los embriones con más probabilidades de ser cromosómicamente normales, euploides, y los que no lo son, aneuploides. “En función de la puntuación que el sistema otorga a cada embrión sabemos la probabilidad de embarazo del mismo y la posibilidad de tener un bebé sano en casa”.

De hecho, esta posibilidad de “seleccionar y categorizar cromosómicamente los mejores embriones supone un aumento de las tasas tanto de gestación como de embarazo“, además de reducir las probabilidades anomalías cromosómicas.