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Las matemáticas mejoran la selección de embriones para tratamientos de fertilidad

Un nuevo modelo permite determinar su idoneidad e incluso calcular su probabilidad de éxito


Investigadores de la Universitat Politécnica de Valéncia y especialistas del Hospital La Fe han desarrollado una herramientoa matemética que permite deducir qué embriones son los más adecuados para su utilización en los tratamientos de fertilidad. El modelo tiene en cuenta el número de células, su simetría y su grado de fragmentación. Además, permite calcular la probabilidad de éxito, teniendo en cuenta también la edad de la madre.


UPV/T21
16/01/2013

Trabajadores del Hospital La Fe utilizan la nueva herramienta matemática. Fuente: UPV.
Trabajadores del Hospital La Fe utilizan la nueva herramienta matemática. Fuente: UPV.
Un equipo integrado por investigadores de la Universitat Politècnica de València y especialistas de la Unidad de Reproducción Humana Asistida del Hospital Universitari i Politècnic La Fe (Valencia) ha desarrollado una nueva herramienta –modelo matemático- de ayuda a la selección de embriones para su transferencia en los tratamientos de fertilidad.

El modelo es especialmente útil para las transferencias de embriones de calidad intermedia en el segundo día después de su fertilización, tiempo que permite conocer la probabilidad estimada de que se implante en el útero. El estudio ha sido publicado recientemente en la revista Mathematical and Computer Modelling.

Según explican los investigadores, para evaluar la calidad de los embriones se analizan sólo dos variables morfológicas: el número de células y el "grado" del embrión, que depende de la simetría y la fragmentación de las células del mismo. Los mejores embriones son los de cuatro células grado uno (células simétricas con una fragmentación inferior al 10%), por ser los que más posibilidades tienen de dar lugar a un embarazo.

“Pero en los procesos de fertilización no siempre se obtienen embriones con estas características; nuestro modelo ayudaría a los embriólogos a seleccionar aquellos embriones que, no reuniendo estos requisitos, pueden derivar también en un embarazo a término”, señalan los investigadores integrantes del equipo en la nota de prensa de la institución.

Los investigadores explican que, aunque ya existen otras herramientas de ayuda a la selección embrionaria previa a la transferencia, “su capacidad predictiva es inferior a la desarrollada en este modelo de implantación embrionaria. Nuestro modelo, gracias a las técnicas estadísticas utilizadas, es mas rápido, eficiente y preciso que las propuestas utilizadas anteriormente, ya que permite seleccionar mejor aquellos embriones con una mayor probabilidad de implantar en el útero de la madre”, apuntan.

Cómo se usaría el modelo

El estudio muestra también que el aumento de la edad de la mujer disminuye significativamente la probabilidad de embarazo pero que su efecto no es lineal como otros estudios presuponen. Este último paso se realiza mediante un modelo que tiene en cuenta la puntuación “Embryo Quality Index (EQI)”calculada como suma de todas las puntuaciones de los embriones transferidos a la mujer y la edad.

Según explican los investigadores, los embriólogos observarían todos los embriones con el microscopio invertido y valorarían las variables número de células y grado del embrión; con estas variables seleccionarían para la transferencia aquellos embriones con una mayor tasa de implantación. Posteriormente obtendrían el EQI de todos los embriones transferidos y con este y la edad de la mujer podrían predecir la probabilidad de embarazo de acuerdo a los modelos obtenidos en este estudio.

En el estudio han participado, por parte de la UPV Ana Debón, del Centro de Gestión de la Calidad y del Cambio, y Suitberto Cabrera, del Grupo de Fenómenos Ondulatorios, y por parte del Hospital La Fe, Inmaculada Molina, profesora asociada también de la Universitat Politècnica de València, y Antonio Pellicer.

Referencia bibliográfica:

A. Debón, et. al. Mathematical methodology to obtain and compare different embryo scores. Mathematical and Computer Modelling (2012). DOI: 10.1016/j.mcm.2012.11.027



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