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Um algoritmo de inteligência artificial pode determinar de forma não invasiva, com cerca de 70% de precisão, se um embrião fertilizado in vitro tem um número normal ou anormal de cromossomos, de acordo com um novo estudo de pesquisadores da Weill Cornell Medicine.
Ter um número anormal de cromossomos, uma condição chamada aneuploidia, é uma das principais razões pelas quais os embriões derivados da fertilização in vitro (FIV) falham na implantação ou resultam em uma gravidez saudável. Um dos métodos atuais para detectar aneuploidia envolve a amostragem semelhante à biópsia e testes genéticos de células de um embrião – uma abordagem que aumenta o custo do processo de fertilização in vitro e é invasiva para o embrião. O novo algoritmo, STORK-A, descrito em um artigo publicado em 19 de dezembro na Lancet Saúde Digital, pode ajudar a prever aneuploidia sem as desvantagens da biópsia. Ele opera analisando imagens microscópicas do embrião e incorpora informações sobre a idade materna e a pontuação da clínica de fertilização in vitro da aparência do embrião.
“Nossa esperança é que seremos capazes de prever a aneuploidia de maneira completamente não invasiva, usando inteligência artificial e técnicas de visão computacional”, disse o autor sênior do estudo, Dr. Iman Hajirasouliha, professor associado de genômica computacional e de fisiologia e biofísica. na Weill Cornell Medicine e membro do Englander Institute for Precision Medicine.
O primeiro autor do estudo é Josue Barnes, estudante de doutorado na Weill Cornell Graduate School of Medical Sciences que estuda no Hajirasouliha Laboratory. A Dra. Nikica Zaninovic, professora associada de embriologia em obstetrícia clínica e ginecologia e diretora do Laboratório de Embriologia do Centro Ronald O. Perelman e Claudia Cohen para Medicina Reprodutiva da Weill Cornell Medicine e NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center liderou o trabalho de embriologia para o estudo.
De acordo com os Centros de Controle e Prevenção de Doenças dos EUA, houve mais de 300.000 ciclos de fertilização in vitro realizados nos Estados Unidos em 2020, resultando em cerca de 80.000 nascidos vivos. Os especialistas em fertilização in vitro estão sempre procurando maneiras de aumentar essa taxa de sucesso, para obter gestações mais bem-sucedidas com menos transferências de embriões – o que significa desenvolver melhores métodos para identificar embriões viáveis.
Atualmente, a equipe da clínica de fertilidade usa microscopia para avaliar embriões quanto a anormalidades em grande escala que se correlacionam com baixa viabilidade. Para obter informações sobre os cromossomos, a equipe clínica também pode usar um método de biópsia chamado teste genético pré-implantação para aneuploidia (PGT-A), predominantemente em mulheres com mais de 37 anos.
Para desenvolver uma abordagem computacional para a avaliação de embriões que capitalizou o uso pioneiro da fotografia de lapso de tempo do Laboratório de Embriologia, os pesquisadores do Centro de Medicina Reprodutiva se uniram a colegas do Instituto Englander.
Em um estudo de 2019, as equipes desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial (IA), STORK, que poderia avaliar a qualidade do embrião tão bem quanto a equipe clínica de fertilização in vitro. Para o novo estudo, eles desenvolveram o STORK-A como um substituto potencial para o PGT-A – ou como uma forma mais seletiva de decidir quais embriões devem ser submetidos ao teste de PGT-A.
O novo algoritmo STORK-A usa imagens de microscópio de embriões tiradas cinco dias após a fertilização, pontuação da equipe clínica de qualidade embrionária, idade materna e outras informações que normalmente são coletadas como parte do processo de fertilização in vitro. Por usar IA, o algoritmo “aprende” automaticamente a correlacionar certas características dos dados, muitas vezes sutis demais para o olho humano, com a chance de aneuploidia. A equipe treinou o STORK-A em um conjunto de dados de 10.378 blastocistos para os quais o status de ploidia já era conhecido.
A partir de seu desempenho, eles avaliaram a precisão do algoritmo em prever embriões “euploides” aneuplóides versus cromossomos normais em quase 70% (69,3%). Ao prever aneuploidia envolvendo mais de um cromossomo – aneuploidia complexa – versus euploidia, o STORK-A teve 77,6% de precisão. Posteriormente, eles testaram o algoritmo em conjuntos de dados independentes, incluindo um de uma clínica de fertilização in vitro na Espanha, e encontraram resultados de precisão comparáveis, demonstrando a capacidade de generalização do STORK-A.
O estudo fornece uma prova de conceito para uma abordagem que atualmente é experimental. Padronizar o uso de STORK-A em clínicas exigiria ensaios clínicos comparando-o com PGT-A e aprovação da Food and Drug Administration – todos os anos no futuro. Mas o novo algoritmo representa um progresso no caminho para tornar a seleção de embriões de fertilização in vitro menos arriscada, menos subjetiva, menos cara e mais precisa.
“Este é outro grande exemplo de como a IA pode potencialmente transformar a medicina. O algoritmo transforma dezenas de milhares de imagens de embriões em modelos de IA que podem ser usados para ajudar a melhorar a eficácia da fertilização in vitro e democratizar ainda mais o acesso reduzindo custos”, disse o coautor Dr. Olivier Elemento, diretor do Instituto Englander de Medicina de Precisão e professor de fisiologia e biofísica e de genômica computacional em biomedicina computacional na Weill Cornell Medicine.
“Acreditamos que, com o uso desta tecnologia, podemos reduzir o número de embriões a serem biopsiados, reduzir os custos e fornecer uma ferramenta muito boa para consultar o paciente quando ele precisar tomar a decisão de fazer PGT-A ou não, ” disse o Dr. Zaninovic.
A equipe agora planeja aproveitar esse sucesso com algoritmos treinados em vídeos de desenvolvimento de embriões.
“Ao usar a classificação de vídeo, podemos aproveitar as informações temporais e espaciais sobre o desenvolvimento do embrião, e esperamos que isso permita a detecção de tendências no desenvolvimento que distinguem a aneuploidia da euploidia com precisão ainda maior”, disse Barnes.
“Esta tecnologia está sendo otimizada com a esperança de que em algum momento sua precisão se aproxime do teste genético, que é o padrão-ouro e tem mais de 90% de precisão”, disse o co-autor Dr. Zev Rosenwaks, diretor e médico em -chefe do Ronald O. Perelman e Claudia Cohen Center for Reproductive Medicine no NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center e Weill Cornell Medicine, e Revlon Distinguished Professor of Reproductive Medicine in Obstetrics and Gynecology at Weill Cornell Medicine. “Mas percebemos que esse objetivo é uma aspiração.”
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