Idean un método de selección de embriones que podría revolucionar la fecundación asistida
Propone un abordaje inédito a nivel mundial que consiste en analizar el medio de cultivo donde los embriones se desarrollaron in vitro. Los resultados luego son analizados mediante algoritmos entrenados con inteligencia artificial, que predicen cuáles tienen mayor probabilidad de lograr un embarazo exitoso. En ensayos preliminares, su efectividad supera a la de todas las técnicas actuales. El proyecto recibió 10 millones de pesos del “Fondo para la Innovación Social y Tecnológica” de la UNC. [05.06.2025]
Una de cada seis personas adultas enfrenta problemas de infertilidad, según estimaciones de la Organización Mundial de la Salud (OMS). A esa cifra se suman las parejas homoparentales y personas solteras que desean ser madres y padres.
Las técnicas de reproducción humana asistida comprenden una variedad de tratamientos. Uno de ellos es la “priorización de embriones”. Se trata de un procedimiento habitual, que procura identificar los óvulos fecundados con mayor chances de crecer exitosamente tras su implantación en el útero.
Actualmente existen tres maneras de realizar esta priorización. La primera es un análisis de la forma y características del embrión, a través del microscopio. Como depende de la habilidad técnica de la persona, es poco objetiva. Su precisión oscila entre el 20% y el 30%.
La segunda es un estudio morfocinético. Cada embrión es fotografiado a intervalos de distintos tiempos durante varios días. Con esos registros se genera un time-lapse, donde los especialistas observan su evolución en el tiempo. Habilita selecciones acertadas en el 45% de los casos.
La tercera alternativa es una biopsia embrionaria. Es una intervención lenta, costosa y tan invasiva que pone en riesgo la viabilidad del óvulo fecundado. Sin embargo, permite detectar anomalías cromosómicas y genéticas. Su efectividad se ubica entre el 50% y el 60%.
Frente a ese escenario, un equipo de innovación de la Facultad de Ciencias Químicas (FCQ-UNC), junto a la startup Ovoxite, trabajan en el diseño de un método de priorización no invasivo, basado en el análisis de biomarcadores presentes en el medio de cultivo donde los embriones se desarrollaron in vitro, entre tres y cinco días.
Se trata de un abordaje sin antecedentes a nivel internacional, cuya eficacia en los ensayos preliminares supera al resto de las técnicas. En la investigación participan ocho clínicas de distintos puntos de Argentina: Córdoba, Salta, Neuquén, Rosario y la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.
“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”, sintetiza Marisa Martinelli, directora de la iniciativa, investigadora de Conicet y profesora del Departamento de Química Orgánica de la FCQ-UNC.
Entre 2015 y 2019, el equipo realizó pruebas de concepto. Actualmente sus integrantes están enfocados en el desarrollo de la metodología, particularmente en el análisis molecular y bioinformático, así como en la generación de 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”, explica Martinelli.
A partir de esa información, el grupo innovador trabaja con el medio de cultivo, un sustrato acuoso y estéril con los nutrientes indispensables (proteínas, lípidos y glúcidos) para que el óvulo fecundado transite su desarrollo.
Ese líquido es analizado con espectroscopía infrarroja –una técnica capaz de detectar tipos de moléculas– para determinar qué biomarcadores están presentes en él.
¿Por qué es importante identificarlos? Porque el metabolismo del embrión consume sustancias y genera otras durante su evolución. Detectar con exactitud cuáles existen en los casos que culminan con un embarazo exitoso es fundamental para entrenar los algoritmos con inteligencia artificial.
La elección de la espectroscopía infrarroja no es fortuita. Es simple de implementar, es relativamente económica y no demanda equipamiento de avanzada, ni tratamientos previos de las muestras.
Su contracara, sin embargo, es la carencia de especificidad. 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.
Al momento, el equipo de innovación ya procesó un millar de muestras y continúa generando información. Además, se desarrollaron diferentes modelos predictivos. En la mayoría de los ensayos preliminares, la tasa de acierto alcanzó un valor superior al logrado en el resto de las técnicas de priorización embrionaria.
¿Qué significa eso? Con sólo con leer los resultados de la espectroscopía infrarroja, los algoritmos pudieron predecir correctamente si un embrión tendría las características adecuadas para avanzar hasta un embarazo.
Las proyecciones del equipo son promisorias. “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”, subraya Martinelli.
Una década de trabajo conjunto
Ovoxite es una startup fundada por embriólogos clínicos con más de 20 años de experiencia. Tiene amplio conocimiento de la problemática, el marco regulatorio y el mercado. Con ella el equipo de la UNC viene colaborando en el plano académico desde 2015. Esa relación se formalizó en 2022, mediante la rúbrica de un convenio de cooperación en investigación.
En esta iniciativa, Ovoxite es la responsable de la firma de contratos comerciales con los centros de reproducción que permiten obtener los medios de cultivo a estudiar. Además, diseña los protocolos de manipulación y traslado de las muestras, gestiona la logística y asegura que su traslado se realice de manera apropiada, con el respaldo de un comité de bioética.
Desarrollo de un método no invasivo para priorización embrionaria, basado en metabolómica e inteligencia artificial
Dirección | Marisa Martinelli – Facultad de Ciencias Químicas UNC
Equipo de trabajo UNC | Elmer Andrés Fernández, María Verónica Baroni, Ana Clara Picinato, Miqueas German Morosin, Francisco Videla, Romina Di Paola Naranjo
Equipo de trabajo Ovoxite | Iván Anduaga Marchetti, Ana Paula Sacur Silvestre, Ana Gorodisch
Fondos asignados | $10 millones, más beca por ocho meses
Área de conocimiento | Área de Ciencias Naturales, Exactas y Tecnológicas
El Fondo para la Innovación Tecnológica y Social de la UNC (FITS) es un esquema de financiamiento de la Secretaría de Innovación y Vinculación Tecnológica de la UNC diseñado para promover la vinculación de actores del sistema científico-académico con la sociedad y el ecosistema emprendedor. La convocatoria 2024 distribuyó 70 millones de pesos entre los cinco proyectos de investigación aplicada que resultaron seleccionados entre las 46 iniciativas postuladas.
