Un equipo de especialistas en reproducción asistida de la Centro de Medicina Reproductiva del Hospital Tongji, afiliado a la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong en Wuhan, China, ha desarrollado una novedosa técnica que promete transformar la selección de embriones durante los procesos de fertilización in vitro (FIV). El método, conocido como NICS-Timelapse, combina la detección cromosómica no invasiva (NICS por sus siglas en inglés) y un sistema de imagen llamado Embryoscope Plus, mejorando notablemente la exactitud predictiva de la salud embrionaria.

Esta técnica revolucionaria se presenta en un momento crucial para la medicina reproductiva, donde el desafío de seleccionar un embrión viable para la transferencia es más significativo que nunca, especialmente al considerar los posibles riesgos asociados al embarazo múltiple derivados de la transferencia de varios embriones.

Tradicionalmente, la evaluación morfológica mediante microscopía ha sido el estándar para la selección de los embriones más prometedores; sin embargo, este método está sujeto a la subjetividad del operador y no logra capturar la dinámica de crecimiento constante de los embriones. Con el nuevo método NICS-Timelapse, los investigadores han encontrado una manera más precisa de predecir el estado de la blastocistosis, utilizando algoritmos de inteligencia artificial para analizar los datos proporcionados por la imagen timelapse y la NICS.

Uno de los investigadores principales, Dr. Tuan Li, menciona que "los métodos que hemos incorporado permiten una clasificación más certera de la viabilidad embrionaria, mediante el análisis no invasivo de su contenido genético y su desarrollo morfológico y cinético".

Para evaluar la efectividad de este método, los investigadores llevaron a cabo un estudio prospectivo con pacientes sometidas a técnicas de inyección intracitoplasmática de espermatozoides (ICSI), donde se compararon los índices de embarazo y nacimiento vivo predichos por el modelo NICS-Timelapse con otros métodos de selección embrionaria. Los resultados mostraron aumentos significativos en las tasas de embarazo y natalidad al usar el modelo NICS-Timelapse, evidenciando una relación directa entre la alta probabilidad de euploidía y la obtención de mejores resultados clínicos.

Es importante destacar que el personal investigador del Centro de Medicina Reproductiva del Hospital Tongji llevó a cabo sus funciones enfocados en proporcionar a la comunidad científica un método confiable y no invasivo para la selección de embriones. Con el apoyo del Programa Nacional de Investigación y Desarrollo Clave de China y la Fundación de Ciencia Natural de la provincia de Hubei, China, el proyecto se desarrolló atendiendo a un enfoque riguroso y humanístico, considerando siempre la seguridad del paciente y la optimización de los procesos de fertilización asistida.

En términos de método, primero se recolectaron muestras de medios de cultivo gastados (SCM) post-cultivo y se realizaron amplificaciones de genoma completo mediante secuenciación de nueva generación. A continuación, se estableció un modelo de aprendizaje de máquina (Random Forest), el cual fue nutrido con parámetros morfocinéticos y los resultados de los análisis NICS para predecir la probabilidad de euploidía de cada embrión.

El Dr. Li destaca que "este método de evaluación nos ha permitido establecer un modelo con una precisión notable, la cual podría beneficiar enormemente a pacientes en tratamientos de fertilidad, particularmente a quienes han experimentado fracasos de implantación o abortos previos".

La adopción de este modelo por las clínicas de fertilidad no solo tiene el potencial de mejorar los índices de éxito en la implantación y nacimientos vivos, sino que también promete reducir el estrés y la carga emocional que conllevan los tratamientos de FIV. Gracias a la aplicación de la técnica NICS-Timelapse, los especialistas en reproducción asistida cuentan ahora con una herramienta poderosa y sofisticada para mejorar la atención al paciente y los resultados de sus tratamientos.