La inteligencia artificial mejora la asignación de ovocitos y optimiza los tratamientos de ovodonación, según un estudio presentado en la SEF

Un estudio liderado por IVIRMA Global concluye que la inteligencia artificial puede mejorar la asignación de ovocitos en tratamientos de reproducción asistida por ovodonación, optimizando los recursos disponibles y aumentando la previsibilidad de los resultados, especialmente en mujeres mayores de 40 años.

La investigación, presentada en el 35º Congreso Nacional de la Sociedad Española de Fertilidad (SEF), celebrado en Sevilla, ha analizado más de 14.500 ovocitos procedentes de 1.226 ciclos de donación. El trabajo sostiene que es posible alcanzar elevadas tasas de desarrollo embrionario utilizando menos ovocitos por paciente cuando la asignación se realiza en función de su potencial biológico real y no mediante grupos estandarizados.

Según explicó el director global de Investigación en Embriología de IVIRMA Global, Marcos Meseguer, el uso de inteligencia artificial permite “reducir la aleatoriedad en la asignación de ovocitos y pasar a un sistema basado en datos objetivos”.

“Si los ovocitos tienen alta calidad, se necesitan menos; si su potencial es menor, se puede compensar ajustando el número. Esto se traduce en tratamientos mejor planificados y más eficientes”, afirmó.

El estudio señala que este avance resulta especialmente relevante para mujeres mayores de 40 años, el grupo que más recurre a tratamientos de ovodonación. Según Meseguer, este enfoque incrementa las probabilidades de éxito desde el primer intento, algo que considera importante tanto desde el punto de vista médico como emocional.

La herramienta utilizada en el análisis, denominada ROSE, emplea inteligencia artificial para estudiar imágenes de los ovocitos e identificar patrones invisibles al ojo humano, permitiendo estimar su probabilidad real de desarrollo embrionario.

Los investigadores sostienen que esta tecnología ofrece una evaluación “objetiva, reproducible y mucho más precisa” que facilita la toma de decisiones clínicas basadas en datos.

Además de aumentar las opciones de embarazo en menos intentos, el nuevo sistema permitiría obtener embriones adicionales para futuros tratamientos y evitar la generación excesiva de embriones sin un destino definido.

Para los autores del estudio, este tipo de herramientas anticipa un cambio en los estándares de funcionamiento de los bancos de ovocitos y en los modelos de reproducción asistida, avanzando hacia sistemas más personalizados basados en la calidad real de los ovocitos y en las características de cada paciente.