Investigadores del Instituto Bernabeu de Alicante han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático para poder predecir de forma fiable la probabilidad de que en una fecundación in vitro el embrión presente un número anormal de cromosomas o bien una mezcla de células cromosómicamente normales y anormales (para uno o varios cromosomas). Los científicos parten de la base de la importancia que posee en el campo de la fertilidad el proceso de selección de los embriones cromosómicamente normales.
A lo largo del estudio los investigadores han registrado hasta 22 variables -materna, paterna, embrionaria y del ciclo de la fecundación in vitro o FIV- de 6.989 embriones obtenidos en 2.476 ciclos durante siete años. Con los datos obtenidos establecieron dos modelos predictivos de aprendizaje automático, uno para el caso de un número anormal de cromosomas o aneuploidías y otro para embriones con una mezcla de células cromosómicamente normales y anormales o mosaicismo.
El biólogomolecular que dirige este trabajo, el doctor José Antonio Ortiz, destaca que esta herramienta basada en Inteligencia Artificial es de gran ayuda para el ginecólogo que «puede utilizar estos modelos como una herramienta para personalizar el tratamiento de la paciente y maximizar las posibilidades de lograr un embrión euploide, un embrión cromosómicamente normal con una alta probabilidad de conducir a un embarazo evolutivo».
Por su valor, esta investigación ha sido una de las seleccionadas para su comunicación oral en el congreso internacional ESHRE 2021.
Desde el centro subrayan que las técnicas de reproducción asistida generan una gran cantidad de datos y esto permite aplicar diferentes algoritmos de Inteligencia Artificial.