Actualmente, la preparación de espermatozoides para fertilización in vitro (FIV) se basa en seleccionar espermatozoides móviles. Y morfológicamente normales donados por el hombre. Pero estas técnicas no garantizan su desarrollo adecuado. Ya que en realidad adquieren una calidad y funciones óptimas cuando atraviesan un proceso bioquímico clave que ocurre de forma natural en el organismo femenino. Y es fundamental para la fecundación del óvulo.

Para resolver esta problemática, que puede interferir con el éxito de una FIV, especialistas del Conicet desarrollaron HyperSperm. Una tecnología que reproduce in vitro lo que sucede al espermatozoide dentro del tracto femenino. Estudios preclínicos y clínicos comprobaron su seguridad y eficacia para mejorar los procedimientos de reproducción asistida. Los resultados del trabajo se publicaron en la revista científica Frontiers in Cell and Developmental Biology.

“Las metodologías convencionales no replican con precisión el entorno dinámico del tracto reproductivo femenino. Donde señales bioquímicas e iónicas activan funciones fundamentales en el espermatozoide. En este contexto, HyperSperm representa un avance significativo al recrear esas condiciones in vitro. Mejorando potencialmente la calidad funcional de los espermatozoides y, por ende, la eficiencia de los tratamientos de fertilización asistida”. Así lo precisó Darío Krapf, investigador del Conicet en el Instituto de Biología Molecular y Celular de Rosario. También es cofundador de Fecundis, una empresa de base tecnológica (EBT) del Conicet. Desarrolla tecnologías para aumentar el éxito de los tratamientos de reproducción asistida diseñados para resolver la infertilidad humana.

“Nuestra tecnología, cuya aplicación fue exitosa en estudios preclínicos y clínicos, apunta principalmente a reducir los tiempos en los que una pareja vuelva a su casa con un bebé”. Por su parte, Mariano Buffone, investigador del Conicet en el Instituto de Biología y Medicina Experimental y cofundador de Fecundis, agrega: “En nuestro estudio más reciente, compartimos datos preclínicos y clínicos muy alentadores sobre HyperSperm. Nuestra innovadora tecnología se diseñó para replicar el proceso natural de capacitación del espermatozoide en el tracto reproductivo femenino».

«Entre estos resultados que nos entusiasman, vemos en estudios preclínicos con ratones, un aumento en la producción de embriones de alta calidad. Y mejores tasas de implantación después del tratamiento con HyperSperm, cumpliendo estándares de seguridad. Pero más importante aún, en nuestro primer ensayo en humanos. Incluyendo un diseño dividido en 10 parejas sometidas a FIV con óvulos de donantes. Notamos un incremento significativo en el número de blastocistos (embriones aptos para transferencia intra-uterina) utilizables en el grupo tratado con HyperSperm. Sin afectar la calidad de los embriones”.

Al momento hubo tres nacimientos con la tecnología HyperSperm. “Todos en perfecto estado de salud y sin ningún tipo de complicaciones”, destacó Krapf. “Los planes a corto y mediano plazo son terminar nuestra segunda prueba piloto ampliando el número de pacientes. Y cumplimentar las etapas regulatorias para estar en el mercado para 2026-2027”.

Los primeros autores del trabajo son Matías Gómez Elías, de Fecundis y Guillermina Luque, del IBYME y de Fecundis. Del avance también participaron Rita Vassena, experta en medicina reproductiva y CEO de Fecundis. Así como Natalia Oscoz Susino, Olinda Briski, Inés Kásparas, también de Fecundis. Además de Analía Novero, Tomás Steeman y Cintia Stival, del IBR. Y  Marisa Geller, directora médica de la clínica de fertilidad In Vitro Buenos Aires, y Mariano Lavolpe, Vanina Julianelli y Martín Attie, también de In Vitro Buenos Aires.

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Esta es una disciplina que evolucionó desde el nacimiento del primer bebé que se concibió mediante fertilización in vitro (FIV) en 1978.

Ahora, la inteligencia artificial podría aumentar las tasas de éxito de los tratamientos de reproducción asistida.

Pero también reducir costos y personalizar terapias para responder a las necesidades individuales de los pacientes.

La tecnología, cuyo término se acuñó en 1955 por John McCarthy, permite analizar grandes volúmenes de datos clínicos y hormonales.

Así se optimizan decisiones en el manejo de la infertilidad.

Coomo indica un estudio que se publicó en npj Digital Medicine, la IA muestra un gran potencial para individualizar tratamientos.

En ese sentido, puede ajustar dosis y monitorear ciclos de fertilidad con una precisión que reduce la dependencia de la experiencia subjetiva de los especialistas.

Entre las aplicaciones actuales de la IA en la reproducción asistida se destaca la estimulación ovárica.

Es una determinación del esquema de estimulación más adecuado según las características de cada paciente.

También está el momento de aplicación de HCG, con indicaciones precisas para la inyección de la hormona, crucial en la maduración final de los óvulos.

Asimismo se utiliza en el monitoreo de la ovulación.

Acá se emplean equipos de ecografía que, en conjunto con algoritmos, que realizan mediciones exactas de los folículos.

Además está la selección de ovocitos y embriones.

La automatización en la clasificación de gametos y embriones, reduce la variabilidad entre operadores y mejora la calidad diagnóstica.

La Biblioteca Nacional de Medicina de los Institutos Nacionales de Salud de EEUU respalda la integración de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la determinación de tratamientos de reproducción asistida.

Además, esta tecnología se utiliza para desarrollar modelos predictivos que ayuden a anticipar los resultados de los tratamientos.

Esto incluye la identificación de marcadores no invasivos para la selección de embriones, un factor clave para el éxito de la FIV.

Sin embargo, Gastón Rey Valzacchi, director médico de Procrearte, subraya que, a pesar de los avances, existen desafíos importantes.

Un informe de la Asociación Nacional de Clínicas de Reproducción Asistida de España (Anacer) señala limitaciones relacionadas con la calidad y cantidad de datos.

Así como la ausencia de ensayos clínicos a gran escala que validen los algoritmos.

La investigadora Kylie Dunning, de la Universidad de Adelaida, enfatizó en una entrevista

“Es crucial asegurarnos de que estos métodos sean realmente mejores que las prácticas actuales y evitar ofrecer falsas esperanzas».

Otro aspecto crítico es la privacidad y seguridad de los datos genéticos y médicos de los pacientes.

Esto obliga a garantizar la confidencialidad mediante el cumplimiento de normativas internacionales como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

La incorporación de la inteligencia artificial en la reproducción asistida promete marcar el inicio de una nueva era en el tratamiento de la infertilidad.

Aunque los desafíos persisten, la combinación de avances tecnológicos y un enfoque ético podría democratizar el acceso a terapias efectivas y mejorar la calidad de vida de quienes sueñan con concebir.

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