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Updated: Sep 9, 2025
10:59
Human Blastocyst Biopsy and Vitrification
Published on: July 26, 2019
22.7K
Previsión de los resultados de los tratamientos de reproducción asistida utilizando redes artificiales (sistema de
Emre Seli1,2, Erkan Kalafat3,4, Andres Reig1
1IVIRMA Global Research Alliance, IVIRMA New Jersey, Basking Ridge, NJ, USA.
Human reproduction (Oxford, England)
|September 1, 2025
Resumen
Un nuevo modelo de predicción clasifica a los pacientes de FIV en cinco grupos de pronóstico basados en el rendimiento esperado de blastocisto euploide. Esto ayuda al asesoramiento personalizado y la planificación del tratamiento para mejores resultados de la FIV.
Área de la Ciencia:
- Medicina Reproductiva y Endocrinología
- Genética y genómica
- La bioestadística y el modelado predictivo
Sus antecedentes:
- El rendimiento del blastocisto euploide es crucial para el éxito de la FIV, influenciado por la edad de la mujer, la reserva ovárica, la edad de la pareja y el IMC.
- Los métodos actuales de clasificación de pacientes son básicos y no logran capturar la compleja interacción de factores que afectan el rendimiento euploide.
- Se necesita un enfoque sistemático para la clasificación granular de los pacientes para mejorar la planificación y el asesoramiento del tratamiento de FIV.
Objetivo del estudio:
- Desarrollar y validar un modelo de predicción que clasifique a los pacientes de FIV en grupos pronósticos distintos basados en el rendimiento esperado de blastocisto euploide.
- Permitir un asesoramiento más objetivo y personalizado de los pacientes con respecto a los resultados del tratamiento de FIV.
Principales métodos:
- Análisis retrospectivo de 10.774 ciclos de FIV (2020-2023) y validación utilizando 2.089 ciclos (2024).
- Modelos aditivos generalizados que incorporan la edad de la mujer, la edad de la pareja, la AMH, el recuento de folículos antros y el IMC.
- El rendimiento del modelo se evaluó mediante gráficos de calibración y métricas de discriminación (AUC); la validación temporal confirmó la precisión predictiva.
Principales resultados:
- Los modelos lograron una alta discriminación para predecir el rendimiento de blastocisto euploide (AUCs 0,834-0,861).
- Se identificaron cinco grupos de pronóstico distintos, con un rendimiento de blastocisto euploide previsto que oscila entre < 1% (muy pobre) y ~ 95% (muy bueno).
- La validación temporal demostró la precisión del modelo en la predicción de las tasas euploides en todos los grupos de pronóstico.
Conclusiones:
- El sistema de clasificación desarrollado proporciona asesoramiento objetivo y personalizado para pacientes de FIV.
- Permite tomar decisiones mejor informadas sobre las opciones de tratamiento y el número de ciclos de estimulación.
- El modelo FORTUNE es accesible en línea y a través de la aplicación iOS para uso clínico y posterior validación.
