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Dos publicaciones internacionales muestran los resultados

Un método matemático ayuda a seleccionar embriones humanos

Un equipo de investigadores de la Universidad del País Vasco (UPV-EHU) ha desarrollado un sistema de clasificación matemática que permite seleccionar embriones humanos para su uso en tratamientos de reproducción asistida. Los científicos se han basado en la morfología de los embriones para proponer los mejores candidatos a ser implantados en el útero de la mujer.

Primeras fases del embrión. Imagen: Morales et al.

“Hasta ahora los expertos que trabajan en la fertilización in vitro seleccionan a los mejores embriones de una forma subjetiva, a partir de su formación y su experiencia”, señala a SINC Dinora A. Morales, del Intelligent Systems Group de la UPV-EHU, pero investigadores de este equipo plantean en dos estudios el uso de clasificadores matemáticos para ayudar a los embriólogos en esa tarea.

En el primer trabajo, publicado en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine, los científicos presentan un “sistema inteligente” de apoyo a los tratamientos de infertilidad. Para realizarlo han utilizado la información de 63 casos del programa de fertilidad de la Clínica del Pilar de San Sebastián (Guipúzcoa), y han analizado la evolución de tríos de embriones (la legislación española permite transferir al útero de la mujer hasta tres embriones).

Para elaborar el estudio los investigadores se han centrado en los datos del historial clínico de las parejas infértiles (edad, tipo de infertilidad, calidad del esperma, etc), así como en las características morfológicas del cigoto (célula resultante de la fusión de los dos gametos) y de los embriones.

A partir de las imágenes tomadas con el microscopio los científicos pueden medir y clasificar los cigotos y los embriones, así como los blastómeros (células animales indiferenciadas originadas al segmentarse el cigoto), su grado de fragmentación o el grosor de la ‘zona pelúcida’, una membrana que los rodea.

Toda esta información se procesa con clasificadores matemáticos ‘bayesianos’, denominados así por aplicar las reglas de Bayes, que permiten calcular la probabilidad de que un embrión llegue a implantarse en el útero de la mujer si fuera transferido. “Además, este tipo de clasificadores matemáticos permite aportar evidencia a los expertos sobre cuáles son las características de los embriones que permiten identificar a los más idóneos, a través de técnicas de selección de variables”, explica Morales.

Los resultados de este estudio señalan que el tamaño y grado de fragmentación de los blastómeros, el espesor de la zona pelúcida, y el hecho de que posean varios núcleos son algunos de los aspectos en los que se deberían concentrar los embriólogos.

El grupo de investigación vasco también ha realizado un segundo estudio, publicado en la revista Computers in Biology and Medicine, para comprobar la eficacia de distintos clasificadores Bayesianos como herramienta para elegir al mejor embrión.

Los investigadores han analizado 249 fotografías de embriones de la base de datos del Centro Génesis de Roma (Italia), y han comprobado que el clasificador denominado “wrapper-TAN” consigue una tasa de acierto superior al 90%.

Las próximas líneas de trabajo del equipo se centrarán tanto en perfeccionar estas técnicas de selección del mejor embrión en tratamientos de infertilidad, como en la predicción de los embarazos múltiples, por el riesgo que suponen para las mujeres. En esta tarea los científicos tratarán de colaborar con otros hospitales.

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Más información:

Imagen en alta resolución.

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Referencias bibliográficas:

Dinora Araceli Morales, Endika Bengoetxea, Pedro Larrañaga. “Selection of human embryos for transfer by Bayesian classifiers”. Computers in Biology and Medicine 38 (11-12): 1177-1186, 2008.

Dinora Araceli Morales, Endika Bengoetxea, Pedro Larrañaga, Miguel García, Yosu Franco, Mónica Fresnada, Marisa Merino. “Bayesian classification for the selection of in vitro human embryos using morphological and clinical data”. Computer Methods and Programs in Biomedicine 90 (2): 104-116, 2008.

Fuente: SINC
Derechos: Creative Commons

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