El método 'made in Spain' de reproducción asistida que quiere acelerar el embarazo

Cada vez son más comunes las técnicas de reproducción asistida en España. En concreto, en 2021 se llevaron a cabo un total de 165.453 ciclos de Fecundaciones In Vitro (FIV) y 33.818 Inseminaciones Artificiales (IA). Esto supone para los ciclos de FIV un incremento del 11,7% con respecto a los datos del 2019 y un 29,8% con respecto al año previo (que se habían reducido a 127.420 debido a la pandemia).

Mediante esta técnica, vinieron al mundo 40.638 bebés, lo que representa un incremento del 33,3% de nacimientos. Así lo revelaba el último registro nacional, coordinado por la Sociedad Española de Fertilidad (SEF) junto con el Ministerio de Sanidad, realizado en el año 2021.

Por ese motivo, el equipo de Bioingeniería en Salud Reproductiva del Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC), ha realizado una investigación al respecto que se ha publicado este lunes en la revista PNAS. Este nuevo procedimiento, que promete ser más preciso y fiable que los tradicionales, permite visualizar el metabolismo de los embriones obtenidos mediante fecundación in vitro para determinar cuáles tienen más posibilidades de implantarse correctamente en el útero y llegar a término.

El sistema, llamado METAPHOR, genera imágenes en 3D que muestran los colores presentes en el embrión de forma "no invasiva". Algunos compuestos fluorescentes naturales presentes en el metabolismo del embrión también son claves para procesos como la respiración celular o el consumo de nutrientes, lo que le convierte en un método fiable para controlar la salud del embrión. "Esta tecnología ayudará a aumentar la probabilidad de éxito en los procesos de reproducción asistida, reduciendo el llamado tiempo hasta el embarazo y la carga económica y psicológica de las pacientes", afirma Samuel Ojosnegros, investigador principal del IBEC y líder de la publicación.

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Los investigadores consiguieron duplicar la tasa de éxito en la selección de embriones viables en los ratones que participaron en el estudio, en comparación con la microscopía tradicional. Además, es muy preciso en el análisis del metabolismo de los ovocitos, lo que permite seleccionar los más adecuados para la fecundación in vitro. Para ello, compararon ovocitos de hembras jóvenes y mayores, ya que se sabe que la edad es crucial para la viabilidad de los ovocitos. El sistema discriminó entre ovocitos jóvenes y no jóvenes con un 96% de precisión y fue capaz de predecir cuáles se convertirían en embriones viables con más del 80% de precisión, loo que califican como "una cifra sin precedentes" en este campo.

La base tecnológica de METAPHOR utiliza la inteligencia artificial (IA) para analizar imágenes metabólicas obtenidas mediante microscopía hiperespectral. El poder y la seguridad del nuevo método lo respaldan como una "herramienta revolucionaria" para evaluar ovocitos y embriones en función de su fisiología. Actualmente, los investigadores están perfeccionando la tecnología para evaluar embriones humanos y han creado una empresa derivada para llevar la tecnología a las clínicas de reproducción asistida en los próximos años.

La opinión de los profesionales

Para Rocío Núñez, bióloga especialista en Reproducción humana y directora Científica en el centro UR International, este es un análisis bien desarrollado: "Los colaboradores han usado IA combinada con un tipo de microscopía llamada hiperespectral para conocer la calidad de ovocitos y embriones de ratón desde el punto de vista metabólico, sin causarles daño".

Sin embargo, la experta reconoce, en declaraciones a la agencia SMC España, que serán necesarias más pruebas para comprender la capacidad de correlacionar la clasificación de METAPHOR con la capacidad de implantación: "Actualmente, los investigadores están perfeccionando la tecnología para evaluar embriones humanos y han creado una empresa derivada para llevar la tecnología a las clínicas de reproducción asistida en los próximos años. Los estudios con ovocitos y embriones que permitan su selección y clasificación son prometedores y avanzan cada vez con más rapidez.

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En cuanto a la aplicación en humanos, Núñez comenta que es posible que el trabajo no tarde en trasladarse a la práctica clínica: "Debemos conocer su verdadero empleo en la selección embrionaria y aumento de las tasas de nacido vivo. En conjunto, el campo generalizado y de rápido crecimiento de la IA representa una oportunidad poderosa y emocionante para el campo de la biología reproductiva y la industria de la FIV".

Por su parte, Rita Vassena, cofundadora y CEO de Fecundis, empresa de desarrollo de tratamientos de reproducción asistida, y previamente directora científica del Grupo Eugin, opina que la tecnología puede diferenciar entre embriones con diferentes perfiles metabólicos: "Es el preludio para identificar los que tienen más posibilidades de implantarse y dar lugar a un embarazo viable. Los autores han demostrado de forma convincente que la tecnología puede distinguir qué ovocito tiene posibilidades de convertirse en embrión, una característica que podría ser de gran interés si se trasladara a nuestra especie".

También confiesa que la comunidad científica esperaba la investigación "con cierta expectación": "El campo de la reproducción asistida lleva décadas luchando por encontrar un método no invasivo para clasificar embriones —analizando desde el medio de cultivo gastado hasta vídeos time-lapse de embriones en desarrollo y recurriendo al uso de inteligencia artificial en el proceso—".