Nuevo algoritmo de Inteligencia Artificial para la evaluación automática no invasiva de blastocitos

La evaluación embrionaria es uno de los aspectos más críticos en los tratamientos de reproducción asistida, ya que de ella depende en gran medida el éxito del proceso. En la actualidad, técnicas como el Test Genético Preimplantacional permiten analizar el estado cromosómico de los embriones, pero requieren procedimientos invasivos, costosos y no exentos de limitaciones. En este contexto, surge el proyecto NAIAEANIBL con el objetivo de avanzar hacia una nueva generación de herramientas diagnósticas más precisas, accesibles y respetuosas con el embrión.

Este proyecto plantea el desarrollo de un sistema basado en Inteligencia Artificial capaz de evaluar blastocitos de forma completamente no invasiva. Para ello, se integraran múltiples fuentes de información que hasta ahora se han analizado de forma aislada: por un lado, las imágenes y vídeos del desarrollo embrionario obtenidos mediante tecnologías time-lapse, que permiten estudiar tanto la morfología como la evolución temporal del embrión; por otro, datos moleculares extraídos del medio de cultivo, como el ADN libre y el perfil proteómico, que aportan información clave sobre su estado genético y funcional.

A partir de esta combinación de datos, se desarrollarán modelos avanzados de aprendizaje profundo capaces de identificar patrones complejos y establecer relaciones que no son evidentes mediante métodos tradicionales. Este enfoque permitirá no solo determinar la ploidía embrionaria sin necesidad de biopsia, sino también mejorar la predicción del potencial de implantación y del éxito del tratamiento, aportando una herramienta objetiva y de gran valor para los especialistas.

Uno de los aspectos más innovadores del proyecto radica en la fusión de información multimodal dentro de un único modelo de Inteligencia Artificial, algo que no se ha abordado previamente en este ámbito. Esta aproximación abre la puerta a una evaluación más completa y precisa del embrión, reduciendo la incertidumbre asociada a los métodos actuales y permitiendo optimizar la selección embrionaria.

El impacto esperado es doble. Por un lado, desde el punto de vista clínico, se espera aumentar las tasas de éxito en los tratamientos de reproducción asistida, reducir los riesgos asociados a técnicas invasivas y mejorar la experiencia de los pacientes. Por otro, desde una perspectiva tecnológica, el proyecto contribuirá al avance del estado del arte en la aplicación de Inteligencia Artificial en el ámbito biomédico, generando nuevas metodologías y capacidades transferibles a otros contextos.

NAIAEANIBL se desarrolla en colaboración entre IVI Valencia, entidad líder internacional en reproducción asistida que aporta el entorno clínico y el conocimiento médico necesario para validar la solución, y la Universitat Politècnica de València (UPV), a través de nuestro grupo de investigación, que lidera el desarrollo de los modelos de Inteligencia Artificial gracias a nuestra experiencia en visión por computador y análisis avanzado de datos biomédicos.