Un equipo de investigación de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC), en colaboración con la startup Ovoxite, trabaja en una técnica pionera que promete optimizar los tratamientos de fertilidad. Se basa en el análisis de biomarcadores presentes en el medio de cultivo donde se desarrollan embriones in vitro, combinando espectroscopía infrarroja con inteligencia artificial. El objetivo: ofrecer un sistema más accesible, efectivo y sin riesgos para las células embrionarias.
Una alternativa para un problema global
Según estimaciones de la Organización Mundial de la Salud (OMS), una de cada seis personas adultas enfrenta problemas de infertilidad. A esto se suman las personas solteras y las parejas homoparentales que también desean formar una familia. En este contexto, las técnicas de reproducción humana asistida representan una alternativa creciente, aunque con desafíos relevantes en cuanto a eficacia y accesibilidad.
Uno de los procedimientos clave es la priorización de embriones, es decir, la selección de los óvulos fecundados con mayores probabilidades de implantarse con éxito en el útero. Hoy existen tres métodos principales: el análisis visual con microscopio (20 a 30 % de efectividad), el registro morfocinético con imágenes en timelapse (alcanza el 45 %), y la biopsia embrionaria, un estudio invasivo que llega a entre un 50 % y 60 %, pero puede afectar la viabilidad del embrión.
Frente a estas limitaciones, un grupo de científicos de la Facultad de Ciencias Químicas (FCQ-UNC), junto con Ovoxite, desarrolla una técnica que no requiere intervención directa sobre los embriones. El procedimiento se basa en el análisis del líquido en el que crecieron durante los primeros días, en busca de señales químicas que indiquen su potencial de desarrollo.
“Nuestra idea es lograr un método no invasivo, que mejore el porcentaje de predicción y sea más económico y accesible para más personas, porque los métodos actuales son relativamente costosos”, señaló Marisa Martinelli, directora de la iniciativa, investigadora del Conicet y profesora del Departamento de Química Orgánica de la FCQ-UNC.
Inteligencia artificial aplicada a la vida
Entre 2015 y 2019, el equipo realizó pruebas de concepto, y hoy se encuentra enfocado en desarrollar la metodología completa. Esto incluye el análisis molecular, el procesamiento bioinformático y la creación de un reporte clínico predictivo.
“Trabajamos con varias clínicas. Ellas nos proveen los medios de cultivo y la historia clínica de cada paciente, siempre preservando su identidad. Eso nos permite tener el recorrido de cada embrión: sabemos en qué persona fue implantado y si el procedimiento avanzó satisfactoriamente hacia un embarazo y concluyó en un nacimiento”, explicó Martinelli.
El líquido donde los embriones se desarrollan, una sustancia estéril y rica en nutrientes, es examinado con espectroscopía infrarroja, una técnica que permite identificar tipos de moléculas. Su aplicación es simple, económica y no requiere equipamiento sofisticado ni tratamientos previos. Sin embargo, tiene un límite: no distingue compuestos específicos, lo que exige entrenar algoritmos de inteligencia artificial con grandes volúmenes de datos.
“Sus resultados indican, por ejemplo, la presencia de aminoácidos, pero no concretamente cuáles. Para salvar esa limitación, el entrenamiento de los algoritmos requiere un gran volumen de datos”, detalló Martinelli.
Hasta ahora, el equipo ha procesado más de mil muestras y generado diversos modelos predictivos. En la mayoría de los ensayos, la precisión alcanzada superó a la de las técnicas convencionales. ¿Qué significa esto? Que los algoritmos lograron anticipar con exactitud si un embrión tendría éxito en desarrollarse hasta lograr un embarazo.
“Una vez que concluyamos esta etapa, avanzaremos con un ensayo clínico prospectivo, que servirá para presentar la documentación exigida por la Administración Nacional de Medicamentos, Alimentos y Tecnología (ANMAT) en Argentina, y por la Food and Drug Administration (FDA), en Estados Unidos”, subrayó Martinelli.
Un trabajo de largo plazo con alcance nacional
La startup Ovoxite, conformada por embriólogos clínicos con más de dos décadas de experiencia, colabora con la UNC desde 2015, relación que se formalizó en 2022 mediante un convenio de investigación. En este proyecto, se encarga de establecer vínculos con centros de fertilidad, recolectar las muestras, asegurar la logística y garantizar que todo el procedimiento esté avalado por un comité de bioética.
Esta iniciativa fue una de las cinco seleccionadas en 2024 por el Fondo para la Innovación Tecnológica y Social (FITS), un programa impulsado por la Secretaría de Innovación y Vinculación Tecnológica de la UNC que promueve desarrollos con alto impacto científico y social.
