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Las innovadoras pruebas de embriones podrían mejorar las probabilidades de que miles de personas se sometan a una FIV

Las innovadoras pruebas de embriones podrían mejorar las probabilidades de que miles de personas se sometan a una FIV

Una nueva prueba no invasiva para comprobar la calidad de los embriones podría marcar una gran diferencia para las personas que se someten a un tratamiento de fertilidad. Actualmente, una de las grandes barreras para el éxito de la fertilización in vitro (FIV) es que es difícil saber qué embriones son mejores para elegir, pero esta nueva prueba podría hacerlo mucho más fácil.

«Desafortunadamente, el éxito de la FIV todavía implica un gran elemento de probabilidad, pero esto es algo que esperamos que nuestra investigación cambie», dijo el coautor principal H. Erin Su de la Universidad de California, San Diego, en investigación declaración. Este optimismo sería bienvenido Miles Quienes solicitan tratamiento de FIV cada año, solo una pequeña fracción de lo esperado Una de cada seis personas Se ve afectada por la infertilidad en todo el mundo.

Desde el nacimiento El primer niño del mundo que utiliza tecnología de inseminación artificial Louise Brown, 1978 En el Reino Unido, la medicina reproductiva ha logrado grandes avances. Pero pasar por un ciclo de FIV puede ser un proceso largo y arduo para las familias, especialmente si se considera que la tasa general de nacidos vivos para mujeres menores de 40 años en los Estados Unidos es sólo del 20 al 40 por ciento.

Los médicos están bajo presión para seleccionar embriones cultivados en laboratorio que tengan las mejores posibilidades de lograr un embarazo saludable para cada paciente, pero no es una tarea fácil.

«En este momento, la mejor manera que tenemos de predecir los resultados fetales es observar los embriones y medir las características morfológicas o tomar algunas células del embrión para observar la composición genética, lo cual tiene limitaciones», explicó Su.

El equipo quería ver las cosas de otra manera. El nuevo método no examina los embriones en sí, sino que utiliza el medio líquido restante que se utilizó para cultivarlos. No implica ningún paso adicional y no interfiere con el proceso de inseminación artificial, que era muy importante para los investigadores.

A medida que las células crecen, liberan pequeñas moléculas de ARN, llamadas exARN. Fue descubierto hace dos décadas y los científicos aún no están seguros de su función exacta.

«No fue hasta la última década que comenzamos a descubrir los usos de los exARN, y puede haber innumerables otras aplicaciones que aún tenemos que descubrir», dijo el coautor principal Xing Zhong.

El equipo tomó muestras del medio de crecimiento de embriones en cinco etapas diferentes para recopilar información sobre el perfil de los exARN que liberan durante su desarrollo. En cada etapa se identificaron alrededor de 4.000 de estas moléculas. Al introducir estos datos en un modelo de aprendizaje automático, fue posible predecir la trayectoria de crecimiento del feto en función de los exARN que produjo.

Se encontró que las predicciones del modelo eran consistentes con las pruebas utilizadas actualmente para verificar la calidad de los embriones, lo que sugiere que este método no quirúrgico podría usarse para eliminar embriones con mayores posibilidades de éxito.

Los autores advierten que pasará algún tiempo antes de que se pueda utilizar cualquier método nuevo en un entorno clínico. «Tenemos datos que vinculan una morfología saludable con resultados positivos de FIV, y ahora hemos visto que los exARN se pueden usar para predecir una buena morfología, pero aún necesitamos trazar esa línea final antes de que nuestra prueba esté lista para ejecutarse», dijo Su.

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Pero es un comienzo prometedor y una forma innovadora de abordar un viejo problema.

Como dice Su, en lugar de apuntar directamente a los embriones, «lo que hicimos es más bien observar lo que quedó en un sitio arqueológico para ayudarnos a aprender más sobre las personas que vivieron allí y lo que hicieron».

El estudio se publica en Genómica celular.