Mathematical methodology to obtain and compare different embryo scores

In Vitro Fertilization (IVF) units need to decrease multiple pregnancies without affecting their overall success rate. In this study we propose a mathematical model to evaluate an embryo’s potential ability to implant in the uterus. Embryos are graded by the embryologist based on the number of blastomeres, evenness of growth and degree of fragmentation. Therefore, the following variables were considered: number of blastomeres produced by division of the egg after fertilisation (blastomeres), symmetry and fragmentation of the embryo (grade). This model evaluates the embryos assigning them a score which represents their quality. The main result derived from this model is the estimation of the significant improvement in the implantation rate due to the increase in blastomere values and the decrease in grade factor values. But the increase from two–three to four produces more improvement in the implantation rate than two–three to five–six blastomeres. First, statistical models were used to study embryo traceability from transfer to implantation and to evaluate the effect of the quality of the embryos (embryo score) and women’s age on implantation potential. This score was obtained by making predictions from the fitted model which was used to rank embryos in terms of implantation potential. Then we totalled the scores of embryos that had been transferred to each woman for obtaining the Embryo Quality Index (EQI). In addition, we studied the effects of EQI and women’s age on pregnancy. Finally, statistical techniques such as Receiver Operating Characteristics (ROC) and bootstrap procedures were used to assess the accuracy of this model. This embryo score is a quick, efficient and accurate tool to optimise embryo selection for transfers on the second day after fertilisation. This tool is especially useful for transfers involving non-top embryos.This work was partially supported by a grant from the Generalitat Valenciana (grant no. GVPRE/2008/103). The research of AD and SC was partially supported by a grant from Ministerio de Asuntos Exteriores (grant no. A/023444/09) too. The authors are indebted to the anonymous referee whose comments and suggestions improved the paper considerably.Debón Aucejo, AM.; Molina Botella, MI.; Cabrera García, S.; Pellicer, A. (2013). Mathematical methodology to obtain and compare different embryo scores. Mathematical and Computer Modelling. 57(5-6):1380-1394. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2012.11.027S13801394575-

A minimally invasive methodology based on morphometric parameters for day 2 embryo quality assessment

[EN] The risk of multiple pregnancy to maternal fetal health can be minimized by reducing the number of embryos transferred. New tools for selecting embryos with the highest implantation potential should be developed. The aim of this study was to evaluate the ability of morphological and morphometric variables to predict implantation by analysing images of embryos. This was a retrospective study of 135 embryo photographs from 112 IVF ICSI cycles carried out between January and March 2011. The embryos were photographed immediately before transfer using Cronus 3 software. Their images were analysed using the public program ImageJ. Significant effects (P < 0.05), and higher discriminant power to predict implantation were observed for the morphometric embryo variables compared with morphological ones. The features for successfully implanted embryos were as follows: four cells on day 2 of development; all blastomeres with circular shape (roundness factor greater than 0.9), an average zona pellucida thickness of 13&#8201;µm and an average of 17695.1&#8201;µm2 for the embryo area. Embryo size, which is described by its area and the average roundness factor for each cell, provides two objective variables to consider when predicting implantation. This approach should be further investigated for its potential ability to improve embryo scoring.Molina Botella, MI.; Lázaro Ibáñez, E.; Pertusa, J.; Debón Aucejo, AM.; Martinez Sanchis, JV.; Pellicer Bofill, AJ. (2014). A minimally invasive methodology based on morphometric parameters for day 2 embryo quality assessment. Reproductive BioMedicine Online. 29(4):470-480. doi:10.1016/j.rbmo.2014.06.005S47048029

Análisis de imagen y diseño de variables morfométricas en embriones humanos

[EN] One of the major problems that the Assisted Human Reproduction Units face are the multiple gestations, since they suppose a significant risk to both the mother and the newborn. Due to this, one of their main objectives is the decrease of these multiple pregnancies by limiting the number of embryos being transferred. Embryo implantation is directly related to the number and quality of the transferred embryos, so it is essential to find markers of embryo quality that allow the selection and transfer of those embryos with a higher implantation potential. Traditionally, embryo selection has been performed by morphological classification rules. However, it has been shown that these morphological rules are subjective and their evaluation involves an exposure of the embryos to culture conditions which may adversely affect their development. For this reason, there was the need to develop more objective methods of selection that would assess the evaluation of the embryo characteristics without affecting its growing conditions. Image analysis and morphometric variables design related to embryo form, size and thickness of its zona pellucida (ZP) can improve embryo selection decreasing observer’s subjectivity. There are some studies about the assessment of embryonic morphometric variables based on implantation, but there are not studies about the assessment of embryonic morphometric variables depending on the number of cells (blastomeres). Therefore, the aim of this study was to evaluate embryonic morphometric parameters related to size by the inner perimeter (IP), to form by the circularity factor (CF) and the ZP thickness (ZPT), depending on the embryo cells number. In order to do this, images were taken of 100 embryos at day 2 of development (48 hours after insemination), that had got between 2 and 6 cells. These parameters were analyzed using the image analysis program ImageJ. Then, the corresponding statistical analysis was performed to quantify the effect of the number of cells factor on the morphometric characteristics studied. The analysis showed, first, that the number of embryo blastomeres significantly affects its IP and ZPT, but it does not affect its circularity. Furthermore, after quantifying this effect, a negative effect was found. That is, as the cells number increased, IP and ZPT decreased. Therefore, it was concluded that the morphological variable number of cells linearly, negatively and significantly affects embryo size and the thickness of its ZP. However, it does not affect the circular form of the embryo in day 2 of development[ES] Uno de los problemas más importantes a los que se enfrentan las Unidades de Reproducción Humana Asistida son las gestaciones múltiples, pues suponen un riesgo importante tanto para la madre como para el recién nacido. Por lo tanto, uno de sus objetivos prioritarios es la disminución de dichas gestaciones múltiples mediante la limitación del número de embriones para transferir. La implantación embrionaria está directamente relacionada con el número y la calidad de los embriones transferidos, por lo que es imprescindible encontrar marcadores de calidad embrionaria que permitan seleccionar y transferir aquellos embriones con un mayor potencial de implantación. Tradicionalmente, la selección embrionaria previa a la transferencia, se ha llevado a cabo mediante criterios de clasificación morfológicos. Sin embargo, se ha demostrado que dichos criterios son subjetivos y su evaluación implica la exposición de los embriones a condiciones de cultivo que pueden afectar negativamente a su desarrollo. Así pues, surgió la necesidad de desarrollar métodos de selección más objetivos que permitiesen evaluar las características de los embriones sin afectar a sus condiciones de cultivo. El análisis de imagen y el diseño de variables morfométricas relacionadas con la forma y el tamaño del embrión y el espesor de su zona pelúcida (ZP) permiten mejorar la selección embrionaria disminuyendo la subjetividad asociada al observador. Existen algunos estudios basados en la evaluación de variables morfométricas embrionarias en función de la implantación, pero no se han encontrado estudios que valoren las variables morfométricas embrionarias en función del número de células (blastómeras). Es por ello, que el objetivo del presente trabajo fue evaluar los parámetros morfométricos embrionarios relativos al tamaño mediante el perímetro interno (PI), a la forma mediante el factor de circularidad (FC) y al espesor de la ZP (EZP) en función del número de células de los embriones. Para ello, se tomaron imágenes de 100 embriones en día 2 de desarrollo (48 horas post-inseminación), que presentaban entre 2 y 6 células, y se analizaron dichos parámetros mediante el programa de análisis de imagen ImageJ. A continuación, se realizó el análisis estadístico correspondiente para cuantificar el efecto del factor número de células sobre las características morfométricas estudiadas. Dicho análisis mostró, en primer lugar, que el número de blastómeras que presente el embrión afecta significativamente a su PI y al EZP, pero no tiene efecto sobre su circularidad. Además, tras cuantificar dicho efecto se observó que era un efecto negativo, es decir, a medida que aumentaba el número de células disminuían el PI y el EZP. Por tanto, se concluyó que la variable morfológica número de células influye de forma lineal, negativa y significativa en el tamaño del embrión y en el espesor de la ZP. Sin embargo, no afecta a la forma circular que presentan los embriones en día 2 de desarrollo.Hervás Salcedo, MR. (2014). Análisis de imagen y diseño de variables morfométricas en embriones humanos. http://hdl.handle.net/10251/46139.Archivo delegad

Desarrollo de modelos predictivos matemáticos de éxito en tratamientos de reproducción asistida para pacientes con azoospermia no obstructiva

Entre las formas más graves de infertilidad de origen masculino se encuentra la azoospermia no obstructiva (ANO), que es la ausencia de espermatozoides en el semen eyaculado después de centrifugación como consecuencia del fallo testicular al inicio o durante la espermatogénesis. Las opciones de tratamiento para pacientes con ANO y deseo de paternidad son la recuperación espermática mediante biopsia testicular (TESE o micro-TESE) y posterior ICSI, la utilización de semen de donante o bien la adopción. Para evitar procedimientos innecesarios y poder ofrecer un consejo adecuado a las parejas afectas, distintos autores han intentado determinar qué pacientes son mejores candidatos a biopsia testicular utilizando factores predictivos de éxito en la recuperación espermática. Pero resulta difícil determinar la probabilidad final de conseguir un embarazo o recién nacido vivo (RNV), teniendo en cuenta la implicación de dos individuos en un mismo proceso, las múltiples causas de infertilidad y la complejidad de las técnicas. De esta necesidad surge la aplicación de modelos matemáticos para calcular el éxito previo al inicio de la terapia de reproducción asistida. A nivel nacional no existe ningún estudio completo respecto al resultado de TESE más ICSI para pacientes con ANO que unifique resultados y ofrezca un score o modelo matemático reproducible en la práctica clínica. Nuestra hipótesis establece que con la implementación de modelos matemáticos podremos mejorar la predicción del resultado final de un tratamiento de reproducción asistida en los pacientes con ANO. El objetivo principal de este estudio es crear modelos matemáticos que permitan predecir el éxito del tratamiento de pacientes con ANO mediante biopsia testicular e ICSI. Para ello, como objetivos secundarios deberemos determinar la probabilidad de recuperación espermática mediante biopsia testicular para pacientes con ANO. Determinar la probabilidad de éxito en forma de embarazo y recién nacido vivo en los tratamientos de ICSI realizados con el material proveniente de la biopsia testicular para pacientes con ANO y sus parejas. Determinar las variables influyentes o factores predictores de éxito. Determinar puntos de corte óptimos para variables continuas. Revisar el ajuste de los datos obtenidos mediante validación interna. Conocer la capacidad predictiva de los modelos obtenidos. Realizamos un estudio de cohortes retrospectivo entre los años 2001 y 2015 en el Hospital Universitari i Politécnic (HUP) La Fe, Valencia. Cumplieron los criterios de inclusión para este estudio un total de 389 pacientes. Se llevaron a cabo un total de 424 biopsias testiculares. Uno de los principales hallazgos del estudio son las tasas de éxito de la biopsia testicular siendo la tasa de recuperación espermática (TRE) total de 52,4%. El éxito en forma de embarazo y RNV en tratamiento de ICSI realizados con el material proveniente de la biopsia testicular para pacientes con ANO y sus parejas es de 10,5% y 8,7% respectivamente. Mediante el análisis no paramétrico obtenemos una TE acumulada de 32,5% y una TRNV acumulada de 26,9%. Por lo tanto, globalmente uno de cada diez pacientes candidatos a biopsia testicular por ANO conseguirán paternidad biológica. Mediante análisis bivariante se han determinado las variables influyentes o factores predictores de éxito para los tres objetivos finales. Para la recuperación espermática resultan significativas las variables edad del varón, tipo de infertilidad, antecedentes de neoplasias, tratamiento con QT y RT, ITUs, alteraciones de la erección, biopsia testicular previa, tamaño testicular, pH seminal, recuento de espermatozoides, recuento y motilidad tras su centrifugado, FSH, LH, diagnóstico clínico, tipo de biopsia, lado, formas amorfas, motilidad, número de muestras, número de CT y resultado de AP. Para el embarazo resultan significativas las variables hernia inguinal, ITUs, tamaño testicular, FSH, LH, motilidad de los espermatozoides en la biopsia, número de CT, resultado de AP, ovocitos fecundados, TF y embriones transferidos. Y para la obtención de un RNV las variables traumatismo testicular, ITUs, FSH, LH, número de muestras, motilidad de los espermatozoides en la biopsia, número de CT, resultado de AP, ovocitos fecundados, TF y embriones transferidos. Se han construido un total de nueve modelos matemáticos mediante Regresión Logística teniendo en cuenta los tres objetivos finales de estudio por separado: recuperación espermática, embarazo y RNV. Recuperación espermática: Según el Modelo 1 varias variables dependientes del varón forman parte del modelo con AUC de ROC de 0,885 indicando una gran capacidad discriminatoria: tamaño testicular, FSH, LH y pH seminal. Considerando los niveles que nos ha proporcionado la técnica de cut-off obtenemos un Índice de Concordancia de 0,969 presentando una muy buena calibración, el más alto de los expuestos, y mejorando las predicciones respecto a la utilización previa de las variables continuas. El Modelo 2 incluye las variables dependientes de la biopsia testicular. El resultado de este modelo es el más pobre, con AUC de ROC de 0,543 y un Índice de Concordancia de 0,684, lo cual indica poca capacidad discriminatoria. Embarazo: Obtenemos dos modelos con las variables dependientes del varón. El Modelo 3 con las variables tamaño testicular y FSH, y el Modelo 4 con las variables FSH y LH, destacando que ninguna de las variables de la mujer entran a formar parte del mismo. El Modelo 3 presenta mejor AUC de ROC siendo de 0,821. Ambos modelos mejoran con la utilización de las variables según cut-off y puntuaciones de riesgo con un Índice de Concordancia de 0,909 en el Modelo 3 y 0,872 en el Modelo 4. Respecto a las variables de la biopsia testicular para lograr embarazo solo obtenemos una candidata para entrar en el modelo Modelo 5, el número de CT. El AUC de ROC se calculó en 0,846 indicando muy buena capacidad discriminatoria. Respecto a las variables dependientes de los ciclos ICSI finalmente llegamos al Modelo 6 con una variable únicamente, la TF. El AUC de ROC se calculó en 0,654 indicando una capacidad discriminatoria bastante aleatoria. Teniendo en cuenta la consecución de embarazo los mejores modelos obtenidos son en primer lugar Modelo 5 y en segundo lugar el Modelo 3. Recién nacido vivo: Respecto las variables dependientes del varón y la mujer obtenemos el Modelo 7 con solo una variable, los niveles de FSH. El AUC de ROC de 0,783 nos indica una moderada capacidad discriminatoria. Al utilizar la variable con los niveles según la técnica de cut-off obtenemos con un Índice de Concordancia de 0,895. En el Modelo 8 con las variables dependientes de la biopsia testicular, obtenemos significatividad con las variables número de muestras y número de CT. El AUC de ROC es 0,890 indicando una buena capacidad discriminatoria, la más alta de las obtenidas con la variable en forma continua. Al utilizar ambas variables con los niveles según la técnica de cut-off el modelo mejora con un Índice de Concordancia de 0,923. Por último, con las variables dependientes de los ciclos ICSI, llegamos al Modelo 9 siendo significativa únicamente la TF. El AUC de ROC se calculó en 0,651 indicando una capacidad discriminatoria baja, sin embargo si tenemos en cuenta los niveles según grupos de riesgo el Índice de Concordancia es de 0,940 presentando muy buena calibración. Respecto a la posibilidad de lograr RNV el mejor Modelo es el 8, siendo también el que presenta mejor capacidad discriminativa de todos los expuestos. Mediante validación interna se ha revisado el ajuste de los datos para cada uno de los modelos utilizando varias técnicas, como calibración y discriminación. De esta forma conocemos la capacidad predictiva de los mismos. El uso de las variables continuas recodificadas según cut-off en cada modelo mejora las predicciones, así los mismos modelos con puntuaciones de riesgo presentan todos ellos mejores índices de concordancia, siendo el mejor el Modelo 1 con un índice de concordancia de 0,969. En conclusión, los pacientes con infertilidad severa, y en concreto aquellos afectos de ANO, pueden llegar a ser padres mediante recuperación espermática y posterior tratamiento con ICSI. El uso de modelos que agrupan de forma matemática dichos factores mejora las predicciones individuales, clasifica a los pacientes en grupos de riesgo y nos ayuda ofrecer una mejor información a las parejas que optan a recuperación espermática e ICSI.Among the most serious forms of male infertility is non-obstructive azoospermia (NOA), which is the absence of sperm in the ejaculated semen after centrifugation as a consequence of testicular failure at the beginning or during spermatogenesis. Treatment options for patients with NOA and desire for paternity are sperm retrieval by testicular biopsy (TESE or micro-TESE) and subsequent ICSI, the use of donor sperm, or adoption. In order to avoid unnecessary procedures and to be able to offer adequate advice to affected couples, different authors have tried to determine which patients are the best candidates for testicular biopsy using predictive factors of success in sperm retrieval. But it is difficult to determine the final probability of achieving a pregnancy or live newborn (LN), taking into account the involvement of two individuals in the same process, the multiple causes of infertility and the complexity of the techniques. From this need arises the application of mathematical models to calculate the success before starting assisted reproductive therapy. At the national level, there is no a complete study regarding the result of TESE and ICSI for patients with NOA that unifies results and offers a score or mathematical model reproducible in clinical practice. Our hypothesis establishes that with the implementation of mathematical models we can improve the prediction of the final result of an assisted reproduction treatment in patients with NOA. The main objective of this study is to create mathematical models that allow predicting the success of the treatment of patients with NOA using testicular biopsy and ICSI. For this, as secondary objectives we must determine the probability of sperm recovery by testicular biopsy for patients with NOA. To determine the probability of success in the form of pregnancy and live newborn in ICSI treatments performed with material from testicular biopsy for patients with NOA and their partners. Determine the influencing variables or predictors of success. Determine optimal cut-off points for continuous variables. Review the fit of the data obtained through internal validation. Know the predictive capacity of the obtained models. We conducted a retrospective cohort study between 2001 and 2015 at the Hospital Universitari i Politécnic (HUP) La Fe, Valencia. A total of 389 patients met the inclusion criteria for this study. A total of 424 testicular biopsies were performed. One of the main findings of the study is the success rates of testicular biopsy, with the total sperm recovery rate (SRR) of 52.4%. Success in the form of pregnancy and LN in ICSI treatment performed with material from testicular biopsy for patients with ANO and their partners is 10.5% and 8.7%, respectively. By non-parametric analysis we obtain a cumulative pregnancy rate of 32.5% and a cumulative LN rate of 26.9%. Therefore, globally, one in ten patients who are candidates for testicular biopsy by NOA will achieve biological paternity. By means of bivariate analysis, the influencing variables or predictors of success for the three final objectives have been determined. For sperm recovery, the significative variables are: age of the male, type of infertility, history of neoplasms, treatment with chemo and radiotherapy, infections, erection alterations, previous testicular biopsy, testicular size, seminal pH, sperm count, count and motility after centrifugation, FSH, LH, clinical diagnosis, type of biopsy, side, amorphous forms, motility, number of samples, number of cryotubes and histology result. For pregnancy, the variables inguinal hernia, infections, testicular size, FSH, LH, sperm motility in the biopsy, number of cryotubes, result of histology, fertilized oocytes, fecundation rate and transferred embryos are significant. And to obtain an LN the variables testicular trauma, infections, FSH, LH, number of samples, motility of the sperm in the biopsy, number of cryotubes, result of histology, fertilized oocytes, fecundation rate and transferred embryos are significant. A total of nine mathematical models have been constructed using Logistic Regression, taking into account the three final objectives of the study separately: sperm retrieval, pregnancy and LN. Sperm recovery: According to Model 1, several male-dependent variables are part of the model with a ROC AUC of 0.885, indicating a great discriminatory capacity: testicular size, FSH, LH, and seminal pH. Considering the levels provided by the cut-off technique, we obtain a Concordance Index of 0.969, presenting a very good calibration, the highest of those exposed, and improving the predictions with respect to the previous use of continuous variables. Model 2 includes the dependent variables of the testicular biopsy. The result of this model is the poorest, with a ROC AUC of 0.543 and a Concordance Index of 0.684, which indicates little discriminatory capacity. Pregnancy: We obtain two models with the dependent variables of the male. Model 3 with the variables testicular size and FSH, and Model 4 with the variables FSH and LH, highlighting that none of the variables of the woman become part of it. Model 3 presents better AUC than ROC being 0.821. Both models improve with the use of variables according to cut-off and risk scores with a Concordance Index of 0.909 in Model 3 and 0.872 in Model 4. Regarding the variables of the testicular biopsy to achieve pregnancy, we only obtained one candidate to enter the Model 5 model, the number of CT. The ROC AUC was calculated at 0.846 indicating very good discriminatory ability. Regarding the dependent variables of ICSI cycles, we finally reached Model 6 with only one variable, fecundation rate. The ROC AUC was calculated at 0.654 indicating a fairly random discriminatory ability. Taking into account the achievement of pregnancy, the best models obtained are, firstly, Model 5 and, secondly, Model 3. Live newborn: Regarding the dependent variables of men and women, we obtain Model 7 with only one variable, FSH levels. The ROC AUC of 0.783 indicates a moderate discriminatory capacity. When using the variable with the levels according to the cut-off technique, we obtain a Concordance Index of 0.895. In Model 8 with the dependent variables of the testicular biopsy, we obtain significance with the variables number of samples and number of cryotubes. The AUC of ROC is 0.890 indicating a good discriminatory capacity, the highest of those obtained with the variable continuously. When using both variables with the levels according to the cut-off technique, the model improves with a Concordance Index of 0.923. Finally, with the dependent variables of the ICSI cycles, we arrive at Model 9, with only fecundation rate being significant. The ROC AUC was calculated at 0.651, indicating a low discriminatory capacity, however if we take into account the levels according to risk groups, the Agreement Index is 0.940, presenting a very good calibration. Regarding the possibility of achieving RNV, the best Model is 8, also being the one with the best discriminative capacity of all those exposed. Through internal validation, the fit of the data for each of the models has been reviewed using various techniques, such as calibration and discrimination. In this way we know their predictive capacity. The use of continuous variables recoded according to cut-off in each model improves predictions, thus the same models with risk scores all present better concordance indices, the best being Model 1 with a concordance index of 0.969. In conclusion, patients with severe infertility, and specifically those with NOA, can become parents through sperm retrieval and subsequent treatment with ICSI. The use of models that mathematically group these factors improves individual predictions, classifies patients into risk groups and helps us offering better information to couples who opt for sperm retrieval and ICSI