La inteligencia artificial está abriendo una nueva etapa en la reproducción asistida al permitir analizar características del espermatozoide que hasta ahora permanecían ocultas y seleccionar aquel con mayor potencial reproductivo antes de la fecundación. Este avance podría mejorar las tasas de éxito de los tratamientos y reducir el número de intentos necesarios para lograr un embarazo.
Investigadores de IVI presentaron estos resultados como parte de un estudio donde se eidenciaba que la combinación de imagen hiperespectral e inteligencia artificial permite estudiar, por primera vez y sin dañar la célula, la composición molecular del espermatozoide, un aspecto que hasta ahora no podía analizarse sin comprometer su viabilidad.
Hasta ahora, la selección espermática se basaba fundamentalmente en características visibles al microscopio, como la forma o la movilidad. Sin embargo, esta nueva tecnología permite acceder a información bioquímica que no puede apreciarse mediante las técnicas convencionales y utilizarla para estimar qué espermatozoides presentan una mayor probabilidad de dar lugar a un embrión viable.
«No existían técnicas capaces de analizar las características moleculares de un espermatozoide sin comprometer su viabilidad. La imagen hiperespectral cambia ese paradigma», explicó el doctor Nicolás Garrido, director de Fundación IVI e investigador principal del estudio.
Según los investigadores, este avance permitirá desarrollar modelos predictivos capaces de identificar el espermatozoide con mayor potencial reproductivo, lo que podría traducirse en una mayor probabilidad de fecundación, un incremento del número de embriones viables y una reducción de los tratamientos necesarios para conseguir un embarazo.
Junto a esta investigación, IVI ha presentado un segundo proyecto basado en inteligencia artificial orientado a mejorar el funcionamiento de los laboratorios de fecundación in vitro.
El sistema analiza en tiempo real la información generada durante el desarrollo embrionario para detectar posibles desviaciones en el rendimiento del laboratorio antes de que afecten a los resultados clínicos. De este modo, permite identificar incidencias técnicas o cambios en los procesos y aplicar medidas correctoras de forma anticipada.
Para el doctor Marcos Meseguer, director global de Investigación en Embriología de IVI RMA Global, esta tecnología supone una nueva herramienta para reforzar la calidad y la seguridad de los laboratorios de reproducción asistida mediante el análisis masivo de datos e inteligencia artificial.
