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El Big Data, gran esperanza para los modelos predictivos de respuesta ovárica

Uno de los caballos de batalla en el terreno de la Fertilidad es la respuesta ovárica y la capacidad de predecirla, un terreno en el que se ha avanzado mucho en los últimos años gracias a la aparición de los marcadores, como se ha puesto de manifiesto durante la jornada ‘Diálogos en Reproducción’, que la compañía de ciencia y tecnología Merck ha celebrado en Barcelona.

Hasta ahora, para predecir la respuesta ovárica se han utilizado diversos marcadores individuales, como la edad, la hormona estimulante del folículo (FSH), el recuento de folículos antrales o el volumen ovárico. Asimismo, se han usado modelos predictivos a partir de algoritmos obtenidos de la combinación de los marcadores individuales. Sin embargo, “ninguna de las dos opciones (marcadores individuales y modelos predictivos) ha demostrado una eficiencia completa”, lamenta el moderador de la jornada, el doctor Pere Parés, médico adjunto del Programa de Reproducción Asistida del Hospital de la Santa Creu i Sant Pau-Fundación Puigvert, de Barcelona.

Por eso se siguen buscando alternativas para mejorar la capacidad predictiva de la respuesta ovárica: “El Big Data, actualmente aplicado en otros campos, podría ser el futuro en este aspecto, si bien hay que ser prudentes, ya que aún debe demostrar totalmente su validez”, pronostica el Dr. Parés. Asimismo, “gracias al Big Data se podrán obtener algoritmos útiles para la mayoría de mujeres, aunque cada paciente es diferente”.

El uso del Big Data en la predicción de la respuesta ovárica partirá de la información albergada en múltiples registros automatizados con información sobre aspectos clínicos de la práctica diaria en el terreno de la Reproducción Asistida, datos genéticos, físicos, ambientales, etc. Permitirá que los datos de millones de pacientes puedan ser analizados de forma conjunta con técnicas de informática clínica, de forma que se obtengan algoritmos con patrones más predictivos para la aplicación de una medicina más personalizada.

Tendencia al freeze-all

Otra de las tendencias que se está registrando en Reproducción Asistida es el ‘freeze-all’. Los ciclos de fecundación in vitro constan de: estimulación del ovario; recuperación de los ovocitos; fecundación de los ovocitos; selección del mejor embrión, y transferencia embrionaria. Sin embargo, “la hiperestimulación ovárica controlada podría desestructurar el endometrio, haciéndolo menos receptivo para el embrión. Esto se intenta evitar con el freeze-all, en cuyo caso se congelan todos los embriones obtenidos y se transfieren en un ciclo posterior al de la obtención de los óvulos”, según el Dr. Parés.

Parece que la tasa de implantación es más alta mediante freeze-all, especialmente cuando existe un riesgo de hiperestimulación ovárica, por ejemplo”, aclara el especialista en Reproducción Asistida. En cualquier caso, por el momento “no hay estudios concluyentes de que sea mejor la transferencia en fresco o el freeze-all”.

En definitiva, “el freeze-all es una técnica que será útil en algunos casos, pero no de una forma genérica”, concluye el Dr. Parés.

Detección de anomalías cromosómicas

Los avances también se están registrando cada día en el estudio de las aneuploidías de los embriones obtenidos por fecundación in vitro (alteraciones cromosómicas que pueden dar lugar a fallos de implantación y abortos), detectando las anomalías cromosómicas mediante el screening genético preimplantacional (PGS, por sus siglas en inglés): “Las técnicas de laboratorio están mejorando rápidamente, aportándonos información que antes no teníamos”, señala el especialista de la Santa Creu i Sant Pau-Fundación Puigvert. “Los métodos de arrays y los de secuenciación masiva nos están ofreciendo una información muy completa del embrión. También nos ha ayudado poder biopsiar en el día 5, con más información y seguridad en cuanto a la capacidad diagnóstica mediante el PGS”.

Estas técnicas son especialmente válidas en los casos de riesgo alto de aneuploidía: mujeres con abortos recurrentes o fallos de implantación repetitivos, y/o edad avanzada, ya que “al aplicar el PGS en los embriones de FIV se logran mejores tasas de implantación, menos casos de abortos y, en definitiva, hay más probabilidades de obtener un bebé sano”.

Preservación de la fertilidad en pacientes oncológicas

La mejora de las técnicas de reproducción asistida también ha ayudado en su relación con otras patologías. Tal es el caso del cáncer: “Antes de que a la paciente oncológica se le administre la quimioterapia, podemos hacer una estimulación ovárica rápida, sin necesidad de retrasar el tratamiento oncológico, obteniendo una cantidad importante de ovocitos que le permita ser madre en el futuro. Congelando los ovocitos se obtiene un remanente de estos, por si resultan dañados con los tratamientos oncológicos. “Esta posibilidad supone una inyección de ánimo para estas pacientes”, subraya el Dr. Parés.

Todo esto se consigue gracias a que “las actuales técnicas de vitrificación de ovocitos en laboratorio permiten congelar y descongelar estas células de manera más eficiente”.

Merck: líder en el tratamiento de la fertilidad

Merck es líder mundial en el tratamiento de la fertilidad y su principal meta es mantener ese liderazgo mediante la investigación e innovación de nuevas opciones terapéuticas. Alcanzar este posicionamiento es el resultado del uso de la tecnología recombinante en la producción de gonadotropinas para el tratamiento de la infertilidad.

A través de la investigación e innovación constante, el área desarrolla y comercializa productos novedosos y fáciles de usar, que ayudan a las parejas infértiles en cada una de las etapas del ciclo reproductivo: desde el desarrollo folicular hasta el logro de un embarazo temprano.

Gracias a las opciones que ofrece Merck a las parejas con problemas de fertilidad, han nacido más de 2 millones de niños en todo el mundo.

Actualmente la compañía ha ampliado su área de negocio con la creación de la división Fertility Technologies, enfocada a la tecnología aplicada al ámbito de la fertilidad.

 

 

 

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