{"id":50964,"date":"2021-06-30T19:25:23","date_gmt":"2021-06-30T17:25:23","guid":{"rendered":"https:\/\/ivinet.cl\/?p=50964"},"modified":"2022-11-18T11:43:15","modified_gmt":"2022-11-18T09:43:15","slug":"inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ivinet.cl\/blog\/inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"La Inteligencia Artificial ofrece una precisi\u00f3n del 75% en la selecci\u00f3n de embriones cromos\u00f3micamente normales"},"content":{"rendered":"<p>En los \u00faltimos a\u00f1os, el desarrollo e implementaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de Inteligencia Artificial (IA) ha demostrado el potencial para abordar las ineficiencias en varios pasos de la <a href=\"https:\/\/ivinet.cl\/tratamientos-reproduccion-asistida\/\">reproducci\u00f3n asistida,<\/a> que incluyen la mejora en algunos procesos del laboratorio de <a href=\"https:\/\/ivinet.cl\/tratamientos-reproduccion-asistida\/fecundacion-in-vitro\/\">Fecundaci\u00f3n in vitro<\/a> (FIV) y, m\u00e1s concretamente, en la selecci\u00f3n de embriones.<\/p>\n<p>En este sentido, IVI ha llevado a cabo los estudios m\u00e1s amplios acerca de la aplicaci\u00f3n de la Inteligencia Artificial a la selecci\u00f3n embrionaria, con la mayor casu\u00edstica combinada de la historia cient\u00edfica hasta el momento, mediante el an\u00e1lisis de 25.000 embriones y 4.000 pacientes. Gracias a este estudio, IVI ha revolucionado el sector de la embriolog\u00eda, disponiendo en sus cl\u00ednicas de una diversidad de t\u00e9cnicas que permiten ofrecer una selecci\u00f3n embrionaria universal, estandarizada y autom\u00e1tica. Adem\u00e1s, los \u00faltimos hallazgos han sido publicados en la revista norteamericana <em>Fertility and Sterility<\/em> y en la <em>European Reproductive Biology OL.<\/em><\/p>\n<p>\u201cEn los laboratorios de embriolog\u00eda hemos aplicado soluciones basadas en datos para evaluar el potencial de implantaci\u00f3n embrionaria, lo que nos permite mejorar la eficiencia de uno de los procesos m\u00e1s importantes en reproducci\u00f3n asistida: el cultivo y la selecci\u00f3n embrionaria, con una precisi\u00f3n del 75% en la selecci\u00f3n de embriones cromos\u00f3micamente normales, siendo que en el proceso previo mediante evaluaci\u00f3n\u00a0 manual no es posible identificar estos embriones, independientemente de la experiencia del embri\u00f3logo\u201d, comenta el doctor Marcos Meseguer, embri\u00f3logo y supervisor cient\u00edfico de la Unidad de Embriolog\u00eda de IVI Valencia. Adem\u00e1s, el Dr. Meseguer ha sido considerado recientemente por la Universidad de Stanford como uno de los mejores investigadores del mundo, junto a los profesores Jos\u00e9 Remoh\u00ed, Antonio Pellicer y el doctor Juan Antonio Garc\u00eda Velasco, todos ellos profesionales de IVI.<\/p>\n<p>El \u00faltimo trabajo sobre la aplicaci\u00f3n de la Inteligencia Artificial a la selecci\u00f3n embrionaria, bajo el t\u00edtulo \u201cComputer vision can distinguish between euploid and aneuploid embryos. A novel artificial intelligence (Inteligencia Artificial) approach to measure cell division activity associated with chromosomal status\u201d, se presenta hoy en la 37\u00aa edici\u00f3n de la ESHRE, que este a\u00f1o, por segunda ocasi\u00f3n y debido a la situaci\u00f3n sanitaria, tiene lugar en formato online. La doctoranda Lorena Bori, de IVI Valencia, ha sido la encargada de exponer los principales resultados del estudio, codirigido por el Dr. Meseguer y la doctora Daniella Gilboa, de Tel-Aviv.<\/p>\n<h2><strong>Valores principales del estudio presentado en la ESHRE<\/strong><\/h2>\n<ul>\n<li>Nace con el objetivo de llegar a analizar un embri\u00f3n cromos\u00f3micamente euploide sin necesidad de aplicar t\u00e9cnicas invasivas, es decir, extraer del blastocisto un n\u00famero de c\u00e9lulas (entre 5 y 10), necesarias para poder analizarlas cromos\u00f3micamente y conocer el contenido del blastocisto.<\/li>\n<li>Por primera vez, un sistema basado en la Inteligencia Artificial puede analizar con precisi\u00f3n los primeros estadios de desarrollo embrionario y cuantificar la duraci\u00f3n de los ciclos celulares, adem\u00e1s de conocer el di\u00e1metro de las c\u00e9lulas que forman el blastocisto, generando as\u00ed un algoritmo capaz de distinguir entre un embri\u00f3n cromos\u00f3micamente normal o anormal con un 75% de fiabilidad.<\/li>\n<li>M\u00e1s de 2.500 embriones analizados gen\u00e9ticamente en IVI Valencia \u2013 casu\u00edstica m\u00e1s importante analizada cient\u00edficamente a nivel mundial -permiten demostrar que los embriones, en funci\u00f3n de su contenido cromos\u00f3mico, se comportan de manera diferente en su patr\u00f3n de desarrollo y que este se puede analizar de manera automatizada por an\u00e1lisis de imagen.<\/li>\n<li>As\u00ed, los embriones cromos\u00f3micamente normales (euploides) comienzan su desarrollo como blastocistos en un momento ligeramente anterior al de los embriones aneuploides. Este plazo m\u00e1s largo para que los embriones aneuploides alcancen su crecimiento hasta la fase de blastocisto se explica por su mayor nivel de actividad celular.<\/li>\n<li>La posibilidad de seleccionar y categorizar cromos\u00f3micamente los mejores embriones supone un aumento en las tasas de gestaci\u00f3n y embarazo, y reduce las probabilidades de anomal\u00edas cromos\u00f3micas, proporcionando una predicci\u00f3n objetiva y fiable, mediante una t\u00e9cnica r\u00e1pida y econ\u00f3mica.<\/li>\n<li>Esto es una revoluci\u00f3n en RA porque permitir\u00eda evitar las t\u00e9cnicas invasivas que, en cierta manera, pueden afectar a la viabilidad del embri\u00f3n, igualando con el PGT-a no invasivo los resultados actuales sin el coste y el da\u00f1o al embri\u00f3n que estos conllevan. Adem\u00e1s, supondr\u00eda la automatizaci\u00f3n de un proceso que actualmente se realiza manualmente y de manera artesanal.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><strong>\u00bfC\u00f3mo puede mejorar la IA los tratamientos de FIV?<\/strong><\/h2>\n<p>La IA es un t\u00e9rmino amplio que incluye aprendizaje autom\u00e1tico y aprendizaje profundo; se refiere a cualquier programa con la capacidad de resolver problemas, aprender de las experiencias y realizar tareas como lo hacen normalmente los seres humanos.<\/p>\n<p>\u201cEste sistema clasifica embriones autom\u00e1ticamente empleando m\u00e9todos de aprendizaje dirigido basados en la experiencia de embri\u00f3logos expertos, detecta y eval\u00faa todos los pasos del <a href=\"https:\/\/ivinet.cl\/blog\/desarrollo-embrion\/\">desarrollo del embri\u00f3n<\/a> y adem\u00e1s clasifica su morfolog\u00eda. La selecci\u00f3n embrionaria automatizada, en comparaci\u00f3n con la manual, es m\u00e1s precisa, por lo que la probabilidad de embarazo evolutivo est\u00e1 relacionada directamente con el porcentaje de puntuaci\u00f3n y, por tanto, la paciente tiene mayores probabilidades de \u00e9xito\u201d, explica el Dr. Meseguer.<\/p>\n<p>As\u00ed, las mejoras que la IA puede ofrecer en los tratamientos reproductivos ser\u00edan:<\/p>\n<ul>\n<li>Identificaci\u00f3n m\u00e1s amplia y anticipada del paciente potencial con nuevos indicadores de infertilidad y correlaciones de los patrones de comportamiento a trav\u00e9s de an\u00e1lisis de big data.<\/li>\n<li>Mejora en la gesti\u00f3n de las expectativas de los pacientes a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de predicciones del \u00e9xito de la FIV considerando los nacidos vivos.<\/li>\n<li>Mayores tasas de \u00e9xito del tratamiento a trav\u00e9s de un protocolo personalizado e individualizado.<\/li>\n<li>Apoyo en la toma de decisiones cl\u00ednicas en todos los pasos del proceso de laboratorio, basado en algoritmos y visi\u00f3n por computadora para identificar la mayor\u00eda de los gametos y embriones viables.<\/li>\n<li>Definici\u00f3n del estado de recepci\u00f3n del endometrio a trav\u00e9s de algoritmos inteligentes y biomarcadores que ayudan a determinar las posibilidades de una transferencia \u00f3ptima y consecuci\u00f3n del embarazo.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"En los \u00faltimos a\u00f1os, el desarrollo e implementaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de Inteligencia Artificial (IA) ha demostrado el potencial para abordar las ineficiencias en varios pasos de la reproducci\u00f3n asistida, que incluyen la mejora en algunos procesos del laboratorio de Fecundaci\u00f3n in vitro (FIV) y, m\u00e1s concretamente, en la selecci\u00f3n de embriones. 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