Nuevas estrategias para estimar la calidad embrionaria y el éxito de las embrio-transferencias mediante la evaluación no invasiva y selección automática en sistemas de time-lapse

Abstract

La introducción de la tecnología de lapso de tiempo en la práctica clínica de fecundación in vitro permitió la supervisión ininterrumpida de los embriones durante todo el período de cultivo. Inicialmente, el objetivo principal era lograr un mejor desarrollo embrionario. Sin embargo, esta tecnología también introdujo el novedoso concepto de la morfocinética, parámetros relacionados con la dinámica de las células embrionarias. La gran cantidad de datos obtenidos permitió definir los rangos óptimos de la duración del ciclo celular en diferentes etapas del desarrollo del embrión, lo cual añadió información complementaria para asistir en la evaluación del embrión antes de la transferencia. Los marcadores cinéticos se convirtieron en parte de la estrategia de evaluación embrionaria con un gran potencial en aumentar las probabilidades de éxito clínico. Sin embargo, la anotación de estos parámetros aún depende de la subjetividad y experiencia de los profesionales que realizan las anotaciones. El uso de algoritmos de aprendizaje profundo para analizar eventos de desarrollo automáticamente es un paso hacia la implementación de Inteligencia Artificial en la evaluación de embriones, que se está convirtiendo en una tendencia importante en el futuro. El objetivo principal de la presente tesis es la optimización de la selección de embriones a través de protocolos no invasivos, con el objetivo de estandarizar la transferencia de un solo embrión en la práctica clínica. Se presta especial atención a la validación de una herramienta desarrollada mediante técnicas de Inteligencia Artificial para la automatización de la anotación de parámetros morfocinéticos y la evaluación de la metabolómica embrionaria mediante el análisis del estrés oxidativo en los medios de cultivo. Para ello, se establecieron tres objetivos específicos principales: Objetivo específico I. Caracterización de la sensibilidad y precisión de detección de los eventos de desarrollo del embrión humano preimplantacional mediante un software automatizado. Objetivo específico II. Comparación de la predicción de los resultados clínicos al aplicar las anotaciones morfocinéticas manuales y automatizadas de embriones con implantación conocida. Objetivo específico III. Análisis no invasivo del estado oxidativo del medio de cultivo de los embriones en combinación con la morfocinética de sistemas de lapso de tiempo. Gracias a la consecución de objetivos específicos, podemos concluir que el software de evaluación de embriones puede ser una alternativa automatizada y objetiva de anotar los parámetros morfocinéticos. Las anotaciones automatizadas aliviarían la carga de trabajo de los embriólogos, especialmente durante los eventos tempranos, los cuales se anotaron con gran precisión. Por otro lado, los eventos tardíos, pese a ser más variables, mostraron una mayor relevancia clínica en la predicción de resultados cuando se utilizaron algoritmos de selección publicados. Los eventos no anotados siempre pueden añadirse manualmente, lo cual aumenta la precisión de los datos. El ensayo de termoquimioluminiscencia (TCL) se validó con éxito como una herramienta no invasiva para realizar el análisis del estrés oxidativo de los medios de cultivo del embrión. La combinación de los parámetros oxidativos de TCL con los criterios morfocinéticos de lapso de tiempo presentaron un mayor poder discriminatorio que la evaluación morfológica en la identificación de embriones de alta calidad, sentando las bases para un método de selección de embriones más objetivo y no invasivo para reducir las transferencias múltiples de embriones.The introduction of time-lapse imaging to clinical in vitro fertilization practice enabled the undisturbed monitoring of embryos throughout the entire culture period. Initially, the main objective was to achieve a better embryo development. However, this technology also provided an insight into the novel concept of morphokinetics, parameters regarding embryo cell dynamics. The vast amount of data obtained defined the optimal ranges in the cell-cycle lengths at different stages of embryo development, which added valuable information to embryo assessment prior to transfer. Kinetic markers became part of embryo evaluation strategies with the potential to increase the chances of clinical success. However, the annotation of these parameters still depend on the subjectivity and experience of the professionals performing the annotations. The use of deep learning algorithms to analyze developmental events automatically is a step towards implementation of Artificial Intelligence into embryo assessment, which is becoming a significant trend in the future. The present thesis major research target is the optimization of embryo selection though non-invasive protocols, aiming for the standardization of single embryo transfer as gold standard. Special focus being given to the validation of an Artificial Intelligence developed tool for the automatization of the morphokinetic parameter annotation and assessment of embryo metabolomics through the analysis of oxidative stress in the spent culture media. For this, three main specific objectives were stablished: Specific objective I. Characterization of the detection sensitivity & accuracy when performing the annotation of the human preimplantation embryo developmental events with an automated software. Specific objective II. Clinical result prediction comparison when applying the manual and automated morphokinetic annotations of known implantation data embryos. Specific objective III. Non-invasive oxidative status analysis of the spent embryo culture medium in combination with Time-Lapse morphokinetics. Thanks to our specific objective attainment, we can conclude the embryo assessment software can be an automated and objective alternative of annotating the morphokinetic parameters. Automated annotations would ease the embryologists’ workload, especially during early events, which can be annotated with high accuracy. On the other hand, the more variable later events showed more clinical relevance in outcome prediction when using published embryo selection algorithms. Non-annotated events can still be annotated manually, increasing the accuracy of the data. The thermochemiluminescence (TCL) assay was successfully validated as a non-invasive tool to perform the analysis of the oxidative stress of the spent culture media of the embryo. The combination of the TCL oxidative parameters with the time-lapse morphokinetic criteria presented a greater discriminatory power than morphological assessment in the identification of high-quality embryos, providing the foundation for a more objective and non-invasive embryo selection method to reduce multiple embryo transfers