Le magazine scientifique American Journal of Obstetrics and Gynecology publie une étude d’IB qui établit un modèle d’Intelligence Artificielle pour prédire des altérations chromosomiques dans les embryons FIV
30-11-2022
L’American Journal of Obstetrics and Gynecology (AJOG), magazine spécialisé dans la médecine de la reproduction, a publié dans son numéro de novembre l’étude scientifique d’Instituto Bernabeu intitulée Application of machine learning to predict aneuploidy and mosaicism in embryos from in vitro fertilization cycles dirigée par le biochimiste et biologiste moléculaire d’Instituto Bernabeu, le Dr José Antonio Ortiz.
L’objectif de l’étude est d’établir un modèle d’apprentissage automatique permettant de prédire les altérations chromosomiques dans l’embryon (aneuploïdies) et le mosaïcisme dans des embryons (dans lequel un mélange de cellules chromosiquement normaux et anormaux pour un ou plusieurs chromosomes est observé), avant l’implantation dans l’utérus maternel. Les aneuploïdies embryonnaires sont précisément l’une des principales causes de l’échec dans des cycles FIV, bien qu’il existe dans certains cas un pourcentage d’embryons qui ne parviennent pas à s’implanter, dont la cause peut être un mosaïcisme embryonnaire.
Grâce aux algorithmes d’Intelligence Artificielle (IA), l’étude d’Instituto Bernabeu peut prédire ces altérations dans l’embryon en se basant sur des variables de prédiction des patients, aussi bien maternelles que paternelles, du cycle de Fécondation in Vitro (FIV) des embryons, de la stimulation ovarienne et de la biopsie embryonnaire.
Le progrès est un grand avantage pour identifier des couples ayant un risque d’avoir un embryon avec une aneuploïdie et/ou un mosaïcisme embryonnaire et pouvant bénéficier des tests génétiques préimplantatoires pour les aneuploïdies (PGT-A).
La communauté scientifique a déjà reconnu ce travail qui a été exposé dans les principaux forums scientifiques comme le congrès ESHRE 2021.
L’usage de l’IA est présent dans de nombreuses lignes de recherche d’Instituto Bernabeu. Les scientifiques de la clinique travaillent déjà sur l’utilisation de différents algorithmes pouvant contribuer à l’optimisation et à la personnalisation des traitements.
JA Ortiz, R. Morales, B. Lledó, JA Vicente, J. González, EM García-Hernández ; A. Cascales, J. Ten, A. Bernabeu, R. Bernabeu