Los investigadores dicen que han desarrollado un método no invasivo para predecir mejor la calidad de los embriones creados mediante fertilización in vitro, que esperan que facilite el embarazo.
«Desafortunadamente, el éxito de la FIV todavía implica un gran elemento de probabilidad, pero esperamos que nuestra investigación pueda cambiar eso», afirmó el Dr. En una oracion.
La clave del método de la UCSD es detectar pequeñas partículas de material genético llamadas xRNA en el líquido en el que crecen los embriones.
Los resultados del estudio fueron publicados el miércoles en la revista Cell Genomics..
Según un informe de 2022, la FIV representó el 1,6% de los nacidos vivos en EE. UU.
Las parejas suelen recurrir a la FIV cuando otros métodos, como el coito programado o la inseminación artificial, no funcionan.
El procedimiento funciona así: se extraen óvulos de pacientes femeninas y se fertilizan con esperma en el laboratorio. Los embriones resultantes se transfieren al útero con la esperanza de que se implanten y den lugar al nacimiento.
Los científicos de la UCSD indicaron que la tasa de nacidos vivos mediante FIV en los EE. UU. es sólo del 20% al 40% para mujeres menores de 40 años.
Los embriones de alta calidad tienen más posibilidades de implantación, pero la calidad puede ser difícil de medir.
«En este momento, la mejor manera que tenemos de predecir el resultado embrionario es observar los embriones y medir las características morfológicas o tomar algunas células de un embrión para observar la composición genética, las cuales tienen limitaciones», explicó Su.
Entonces, los investigadores de la UCSD dirigieron sus esfuerzos a los xRNA, moléculas que se encuentran en los fluidos corporales.
Evitan perturbar el delicado embrión utilizando el líquido restante que ha crecido.
Los científicos quedaron atónitos al encontrar casi 4.000 fragmentos de xRNA diferentes para cada una de las cinco etapas de desarrollo que estudiaron.
«Nos sorprendió saber cuántos ARNx se produjeron tan temprano en el desarrollo embrionario y cuánta actividad pudimos detectar usando una muestra tan diminuta», dijo el profesor de bioingeniería de la UCSD y coautor principal del estudio, Sheng Zhang.
«Es una forma de analizar una muestra fuera de una célula y obtener una increíble cantidad de información sobre lo que sucede dentro de ella», continuó.
Los investigadores entrenaron un modelo de aprendizaje automático para predecir la morfología del embrión (su estructura a medida que se desarrolló) en función de los xRNA que produjo.
Descubrieron que los exARN eran «predictores prometedores» de la calidad del embrión.
«Ahora tenemos datos que vinculan una morfología saludable con resultados positivos de FIV, y ahora vemos que los xRNA se pueden usar para predecir una buena morfología, pero aún tenemos que trazar la línea final antes de que nuestra prueba esté lista para el horario de máxima audiencia», dijo Su.
Dijo: «Una vez realizado ese trabajo, esperamos que simplifique el proceso general de FIV, lo haga más eficiente y, en última instancia, reduzca la terrible experiencia para las familias que buscan este tratamiento».