A Inteligência Artificial oferece uma precisão de 75% na seleção de embriões cromossomicamente normais

37º Congresso da Sociedade Europeia de Reprodução Humana e Embriologia (ESHRE)

A Inteligência Artificial oferece uma precisão de 75% na seleção de embriões cromossomicamente normais

• Foram analisados 2.500 embriões e 4.000 pacientes, o que permite oferecer uma seleção de universal, standard e automática
• As últimas descobertas foram publicadas na revista norte-americana Fertility and Sterility e na European Reproductive Biology OL

É uma técnica inovadora, absolutamente não invasiva e que melhora todos os métodos de seleção embrionária atuais.

LISBOA, 28 DE JUNHO DE 2021

Nos últimos anos, o desenvolvimento e implementação da tecnologia de Inteligência Artificial (IA) tem demonstrado potencial para abordar ineficiências em várias etapas da reprodução assistida, incluindo a melhoria em alguns processos do laboratório de Fertilização In Vitro (FIV). E, mais especificamente, na seleção de embriões.

Nesse sentido, o IVI realizou os mais extensos estudos sobre a aplicação da IA ​​na seleção de embriões, com a maior casuística combinada da história científica até hoje, analisando 2.500 embriões e 4.000 pacientes. Com este estudo, o IVI revolucionou o setor da embriologia, proporcionando às suas clínicas uma variedade de técnicas que lhe permitem oferecer uma seleção de embriões universal, padronizada e automática. Além disso, as últimas descobertas foram publicadas na revista norte-americana Fertility and Sterility e na European Reproductive Biology OL.

“Nos laboratórios de embriologia aplicamos soluções baseadas em dados para avaliar o potencial de implantação de embriões. O que permite melhorar a eficiência de um dos processos mais importantes na reprodução assistida: cultura e seleção de embriões, com uma precisão de 75% na seleção de embriões cromossomicamente normais. Sendo que no processo de avaliação manual não é possível identificar esses embriões, independentemente da experiência do embriologista”, comenta Dra. Sofia Nunes, diretora do Laboratório de Fecundação in vitro do IVI Lisboa.

O mais recente trabalho sobre a aplicação da IA à seleção embrionária, sob o título “Computer vision can distinguish between euploid and aneuploid embryos. A novel artificial intelligence (AI) approach to measure cell division activity associated with chromosomal status”, foi apresentada hoje na 37ª edição do ESHRE, que este ano, pela segunda vez e devido à pandemia, acontece online. A doutoranda Lorena Bori, do IVI Valencia, ficou a cargo da apresentação dos principais resultados do estudo, co-dirigido pela Dr. Meseguer e Dra. Daniella Gilboa, de Telavive.

Valores principais do estudo apresentado na ESHRE

• Nasceu com o objetivo de analisar um embrião cromossomicamente euploide sem a necessidade de aplicar técnicas invasivas, ou seja, extrair do blastocisto uma série de células (entre 5 e 10) necessárias para poder analisá-las cromossomicamente e saber o perfil cromossómico do blastocisto.
• Pela primeira vez, um sistema baseado em IA pode analisar com precisão os estágios iniciais do desenvolvimento embrionário e quantificar a duração dos ciclos celulares, além de conhecer o diâmetro das células que compõem o blastocisto, gerando um algoritmo capaz de distinguir um embrião cromossomicamente normal ou anormal com 75% de fiabilidade.
• O estudo de mais de 2.500 embriões analisados ​​geneticamente no IVI Valencia – permitiu verificar que os embriões, dependendo de seu conteúdo cromossómico, se comportam de forma diferente no seu padrão de desenvolvimento e que este pode ser analisado de forma automatizada por análise de imagens.
• Assim, embriões cromossomicamente normais (euploides) começam o seu desenvolvimento como blastocistos um pouco antes dos embriões aneuploides. Esse maior período de tempo para que os embriões aneuploides atinjam o seu crescimento até a fase de blastocisto é explicado pelo seu maior nível de atividade celular.
• A possibilidade de selecionar e categorizar cromossomicamente os melhores embriões supõe um aumento nas taxas de gestação e gravidez, e reduz as probabilidades de anomalias cromossómicas, proporcionando uma previsão objetiva fiável, por meio de uma técnica rápida e barata.

Esta é uma revolução na reprodução assistida porque permitiria evitar técnicas invasivas que, de certa forma, podem afetar a viabilidade do embrião, igualando os resultados atuais com a PGT-a não invasiva sem os custos e danos ao embrião que isso acarreta. Além disso, envolveria a automação de um processo que atualmente é realizado manualmente e de forma artesanal

Como é que os tratamentos de FIV podem melhorar com a IA?

IA é um termo amplo que inclui aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda; refere-se a qualquer programa com a capacidade de resolver problemas, aprender com as experiências e realizar tarefas como os humanos normalmente fazem.

“Este sistema classifica embriões automaticamente por meio de métodos de aprendizagem dirigida baseados na experiência de embriologistas especialistas, deteta e avalia todas as etapas do desenvolvimento do embrião e também classifica a sua morfologia. A seleção automática de embriões, comparada à manual, é mais precisa, portanto a probabilidade de gravidez evolutiva está diretamente relacionada ao percentual de pontuação e, portanto, as mulheres e casais tem maior probabilidade de sucesso”, explica Dr.Marcos Meseguer, embriologista e supervisor científico da Unidade de Embriologia do IVI Valencia

Assim, as melhorias que a IA pode oferecer nos tratamentos reprodutivos seriam:

Identificação mais ampla e antecipada do paciente com novos indicadores de infertilidade e correlações de padrões de comportamento por meio da análise de big data.

• Melhoria na gestão das expetativas do paciente por meio da análise de previsões de sucesso de FIV considerando nascidos vivos.
• Maiores taxas de sucesso de tratamento por meio de um protocolo personalizado e individualizado.
• Apoio na tomada de decisão clínica em todas as etapas do processo laboratorial, baseado em algoritmos e visão computacional para identificar a maioria dos gâmetas e embriões viáveis.
• Definição do estado de receção do endométrio por meio de algoritmos inteligentes e biomarcadores que ajudariam a determinar as hipóteses de uma transferência ideal e obtenção de gravidez.