Fertilización asistida: mejoran las chances de éxito con IA

Una de cada seis personas padece infertilidad y quienes recurren a tratamientos de fertilización in vitro deben a menudo realizar varios intentos hasta lograr un embarazo ya que cerca del 70% de ellos no son exitosos. La causa, en muchas oportunidades, está vinculada a la calidad de los óvulos, un aspecto que no podía ser analizado con ninguna metodología empírica hasta que irrumpió la Inteligencia Artificial.

La calidad del óvulo es la variable más determinante del proceso reproductivo y el factor que más contribuye al éxito del tratamiento. Además de aportar cromosomas, el óvulo regula el desarrollo embrionario temprano mediante componentes clave. Pero a diferencia de los espermatozoides y los embriones, no existe un sistema de clasificación visual estandarizado para ellos, ya que históricamente no se contaba con un método objetivo para medir su calidad.

Hasta ahora la edad de la mujer ha sido el mejor indicador disponible para evaluar su fertilidad. Pero este criterio parte de la suposición errónea de que todas las personas de la misma edad tienen óvulos de calidad similar. La evidencia científica ha demostrado, sin embargo, que la calidad ovocitaria varía significativamente entre pacientes, e incluso entre los óvulos obtenidos en una misma estimulación.

Dada la importancia de conocer más sobre los óvulos y la falta de un estándar para evaluar su calidad, a lo largo de décadas se han realizado múltiples intentos de desarrollar un sistema de clasificación. Sin embargo, los estudios han demostrado que no hay una única combinación de características visuales que permita predecir con precisión los resultados del tratamiento.

En este contexto, la Inteligencia Artificial surgió en los últimos años como la herramienta ideal para enfrentar este desafío: es capaz de analizar detalles dentro de las imágenes de los óvulos que son invisibles al ojo humano, y de procesar enormes volúmenes de datos para aprender cuáles son las características más relevantes para el desarrollo embrionario.

“Nuestro equipo, que utiliza las evaluaciones de calidad ovárica, reconoce lo fundamentales que son los ovocitos para el éxito reproductivo, y que era necesario elevar el estándar de atención en la evaluación de la calidad ovocitaria”

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Sergio Papier Director médico del CEGYR

“El objetivo de la IA en la atención reproductiva es mejorar las evaluaciones existentes o crear nuevos enfoques que cierren brechas en el estándar de atención. Por ejemplo, nuestros informes ayudan a los médicos a entender cómo la calidad de los óvulos afecta los resultados, y permiten adaptar el tratamiento para optimizar las probabilidades de éxito”, explica Alex Krivoi, director Tecnología de Future Fertility, una firma que ofrece esta alternativa en el país.

“A través de nuestro sistema estamos viendo una mejora del 28% en la precisión con respecto a los embriólogos al predecir el potencial de un óvulo para formar un embrión en estadio de blastocisto, una ventaja importante en un campo donde incluso pequeñas mejoras pueden tener un impacto significativo”, agrega Krivoi.

El proceso de análisis, que demora sólo unos minutos, consiste en cargar y comparar en una plataforma digital las imágenes de los óvulos obtenidos de las pacientes con un conjunto de miles de imágenes previamente recolectadas en más de nueve países a fin puntuar su potencial. Su puntuación tiene una fuerte correlación con la probabilidad de que ese óvulo se convierta en un embrión de alta calidad.

“Nuestro equipo, que utiliza las evaluaciones de calidad ovárica, reconoce lo fundamentales que son los ovocitos para el éxito reproductivo, y que era necesario elevar el estándar de atención en la evaluación de la calidad ovocitaria”, reconoce el doctor Sergio Papier, director médico del CEGYR.

Desde la aparición de esta tecnología ya son más de veinte las clínicas de fertilidad en Argentina que la han incorporado como parte de su enfoque para brindar a sus pacientes una atención más personalizada basada en datos.