Inteligencia artificial para seleccionar al mejor embrión
Inteligencia artificial para seleccionar al mejor embrión. Si una mujer (o una persona que no identifica a la mujer con un útero y tiene la visión de formar una familia) tiene dificultades para concebir y decide mejorar sus probabilidades de reproducción en una clínica de FIV, es probable que interactúen con un médico, una enfermera y hasta un recepcionista. Probablemente nunca se reunirán con el ejército de embriólogos capacitados que trabajan detrás de las puertas de laboratorio cerradas para recolectar los óvulos, fertilizarlos y desarrollar los embriones destinados a la implantación.
Uno de los trabajos que más tiempo consumen los embriólogos es la clasificación de embriones: observar sus características morfológicas con un microscopio y asignarles un puntaje de calidad. Usarán esa información para decidir qué embriones se implantarán primero.
Inteligencia artificial en la selección de esperma para reproducción asistida
Los investigadores desarrollan un sistema de IA para ayudar a seleccionar mejor los embriones para la implantación
Es más intuitivo que la ciencia y no es particularmente preciso. Los métodos más nuevos, como arrancar una célula para extraer su ADN y detectar anomalías, llamado detección genética previa a la implantación, brindan más información. Pero eso se relaciona con los costos adicionales de un ciclo de FIV ya caro de por sí y requiere la congelación de los embriones hasta que regresen los resultados de la prueba. La clasificación manual de embriones puede ser una herramienta burda, pero no invasiva y fácil de realizar para la mayoría de las clínicas de fertilidad. Ahora, dicen los científicos, un algoritmo ha aprendido a hacer todo lo que el embrión requiere mucho tiempo, incluso mejor que un humano.
En una nueva investigación publicada hoy en NPJ Digital Medicine, los científicos de la Universidad de Cornell han creado un algoritmo de aprendizaje profundo para identificar a los embriones de la FIV como buenos, regulares o deficientes, según la probabilidad de que cada uno de ellos se implantara con éxito. Este tipo de IA, la misma red neuronal que identifica rostros, animales y objetos en imágenes subidas a los servicios en línea de Google, ha demostrado ser un experto en entornos médicos. Ha aprendido a diagnosticar la ceguera diabética e identificar las mutaciones genéticas que alimentan el crecimiento de tumores cancerosos. Las clínicas de fecundación in vitro podrían estar hacia donde se dirige.
"Toda la evaluación del embrión como se hace hoy es subjetiva", dice Nikica Zaninovic, directora del laboratorio de embriología de Weill Cornell Medicine, donde se realizó la investigación. En 2011, el laboratorio instaló un sistema de imágenes de lapso de tiempo dentro de sus incubadoras, para que sus técnicos pudieran observar (y registrar) los embriones en desarrollo en tiempo real. Esto les dio algo que muchas clínicas de fertilidad en los EE. UU. no tienen: videos de más de 10,000 embriones completamente anónimos que podrían ser congelados y alimentados a una red neuronal. Hace unos dos años, Zaninovic comenzó a buscar en Google para encontrar un experto en inteligencia artificial con quien colaborar. Encontró uno justo al otro lado del campus en Olivier Elemento, director del Instituto Englander de Medicina de Precisión de Weill Cornell.
Por ahora, STORK es solo una herramienta en la que los embriólogos pueden cargar imágenes y testear en un sitio web seguro alojado por Weill Cornell. No estará listo para la clínica hasta que pueda pasar las pruebas rigurosas que siguen a los embriones implantados a lo largo del tiempo, para ver qué tan bien funciona el algoritmo en la vida real. Elemento dice que el grupo aún está finalizando el diseño de un ensayo que haría eso al enfrentar a los embriólogos con la IA en una pequeña cohorte aleatoria. Lo más importante es comprender si STORK realmente mejora los resultados, no solo las tasas de implantación sino los embarazos exitosos a término. En ese sentido, al menos algunos embriólogos son escépticos.
"Todo lo que este algoritmo puede hacer es cambiar el orden de los embriones que transferimos", dice Eric Forman, director médico y de laboratorio del Centro de Fertilidad de la Universidad de Columbia. "Se necesita más evidencia para decir que ayuda a las mujeres a quedar embarazadas más rápido y segura". Por sí solo, le preocupa que STORK pueda hacer solo una pequeña contribución para mejorar la tasa de éxito de la FIV, mientras que posiblemente inserte sus propios prejuicios.
