Nuevos modelos predictivos para la falla recurrente de implantación en tratamientos de reproducción asistida

www.ncbi.nlm.nih.gov

Un equipo de científicos asociados al Centro de Medicina Reproductiva y Diagnóstico Prenatal de la División de Ciencias de la Vida y Medicina, perteneciente al Primer Hospital Afiliado de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China (USTC por sus siglas en inglés), ha desarrollado modelos de predicción de falla de implantación recurrente (RIF - "Recurrent Implantation Failure") para pacientes sometidos a tratamientos de reproducción asistida (ART), basándose en particularidades clínicas y datos habituales de pruebas de laboratorio.

Estos modelos se enfocan en la identificación de posibles factores de riesgo para el RIF y buscan mejorar la eficiencia terapéutica de los tratamientos de ART. Un estudio retrospectivo abarcó a más de 5000 pacientes entre enero del 2018 y junio del 2022, hallando que factores como el tiempo prolongado de infertilidad, anomalías en la cavidad uterina, niveles bajos de hormona antimülleriana (AMH), resistencia a la insulina, y la presencia de anticuerpos antinucleares (ANA) y anti-2-glicoproteína I, aumentaban el riesgo de experimentar RIF.

La presencia de RIF es una de las situaciones más desalentadoras para parejas que desean concebir, presentándose en un estimado del 10-20% de los pacientes que se someten a IVF-ET ("In Vitro Fertilization-Embryo Transfer"). Este fenómeno clínico se caracteriza por la ausencia de embarazo después de múltiples transferencias de embriones de alta calidad, generando no solo un impacto emocional significativo, sino también interrogantes sobre las causas subyacentes que impiden el éxito de la implantación.

Además del desafío en la identificación de causas, la atención se centra en cómo manejar eficientemente estos factores y mejorar las probabilidades de éxito en ciclos de tratamiento subsecuentes. Este esfuerzo conjunto del centro de investigación en Anhui, China y la financiación por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China, busca llenar ese espacio, proporcionando herramientas clínicas que puedan usarse para mejorar la selección de pacientes y la personalización de los tratamientos ART.

Entre los hallazgos clave, el estudio destacó no solamente los factores de riesgo, sino además el papel significativo del traslado de blastocistos y la edad avanzada en la probabilidad de tener un nacimiento vivo en ciclos subsecuentes de tratamiento en pacientes con RIF. La transferencia de blastocistos, en particular, se mostró como una práctica que podría aumentar las tasas de nacimientos vivos, sugiriendo que podría ser una opción preferente para los ciclos de tratamiento posterior al RIF.

Es importante mencionar que, aunque los logros actuales son prometedores, los resultados aún requieren ser replicados y verificados en estudios controlados aleatorios a gran escala para una validación más robusta. A pesar de las limitaciones, tales como el tamaño de la muestra y el alcance de los factores evaluados, los investigadores están optimistas sobre las aplicaciones y mejoras potenciales que estos modelos predictivos pueden ofrecer a la práctica clínica y la administración de tratamientos de fertilidad.

Con el avance continuo de la ciencia y la tecnología en el campo de la medicina reproductiva, es esperanzador que las parejas que enfrentan el desafío del RIF tengan mejores posibilidades de alcanzar el sueño de formar una familia. Los científicos subrayan la importancia de considerar un enfoque holístico que integre los factores clínicos y bioquímicos individuales en la toma de decisiones terapéuticas, un paso adelante en la lucha contra la infertilidad y una ventana hacia el futuro de los tratamientos de ART más efectivos y personalizados.


Fuente: www.ncbi.nlm.nih.gov



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