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Título de Acceso Abierto
Desarrollo de una metodología no invasiva basada en espectroscopía infrarroja, para la detección del potencial reproductivo de embriones previo a su transferencia en tratamientos de fertilización asistida
Cecilia Beatriz Fígoli María Alejandra Bosch Alberto Capparelli Cecilia Furnus Rafael Fernández y Martín
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Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
Entre los mayores desafíos de la investigación actual en Fertilización Asistida se encuentran el mejoramiento de la tasa de embarazo y la disminución de los embarazos múltiples. La gran dificultad que existe para estimar el potencial de implantación embrionaria lleva en la práctica a implementar la transferencia de más de un embrión. Desarrollar un nuevo método que incremente la eficacia de la selección embrionaria permitiría aumentar la tasa de embarazo disminuyendo embarazos múltiples. En la última década, han surgido una serie de tecnologías alternativas no invasivas para estimar el potencial de implantación de embriones empleando técnicas “OMICAS” (transcriptómica, genómica, perfiles proteómicos y metabolómicos). Los métodos más frecuentemente empleados en el estudio de las OMICAS de los sistemas biológicos son las cromatográficas, espectroscópicas, espectrométricas de última generación. El análisis de muestras biológicas mediante espectroscopía infrarroja con transformada de Fourier (FTIR) proporciona información de la composición química y estructural de las mismas. Esta información cuando es procesada mediante el uso de sistemas estadísticos multivariantes resulta esencial para el diagnóstico de enfermedades, caracterización y discriminación de células. El objetivo de esta investigación fue aplicar FTIR para desarrollar una nueva estrategia no invasiva que permita determinar, con mayor precisión que los métodos actualmente en uso, el potencial de implantación de embriones obtenidos en procedimientos de fertilización asistida. El estudio se realizó en el marco de un trial clínico sobre una base de 224 parejas de las cuales se obtuvieron de 1 a 10 embriones mediante cultivos in vitro. Los datos clínicos de los pacientes, la información asociada a los embriones, los datos inherentes a la transferencia y la evolución del embarazo fueron registrados en una base de datos OpenClinica (http://OpenClinica/pages/login). Luego de 3 días de incubación el sobrenadante de cultivo de cada embrión fue transferido a una celda de ZnSe (apropiada para la lectura de espectros FTIR). Luego de registrados los espectros en el rango 4000 - 650 cm-1, con 6 cm-1 de resolución, los mismos fueron pre-procesados (test de calidad espectral, técnicas de aumento de resolución, derivadas primera o segunda y normalización vectorial) y evaluados por diferentes técnicas quemométricas supervisadas y no supervisadas. El estudio realizado por un grupo multidisciplinario de médicos, biólogos, bioquímicos, estadísticos e informáticos permitió el desarrolló un modelo basado en redes neuronales artificiales que permite predecir el potencial de implantación de embriones previo a su transferencia en un tratamiento de fertilización (66% de sensibilidad, 85% de especificidad y 81% de exactitud). La nueva metodología de diagnóstico desarrollada resulta no invasiva, rápida, simple, confiable y se independiza de interpretaciones subjetivas del operador. Asimismo, a través de la aplicación de método multivariantes no supervisados como Análisis de Componente Principal y Análisis Factorial hemos demostrado que si bien la metabolómica embrionaria juega un rol fundamental en la implantación, ésta constituye un fenómeno multifactorial, alguno de los factores que podrían estar influenciando los ciclos de fertilización incluyen la edad de la madre, tabaquismo, el índice de masa corporal. Esta investigación constituyó un aporte significativo en el área de fertilización asistida donde la conclusión no exitosa de un ciclo genera graves consecuencias en los pacientes.Palabras clave – provistas por el repositorio digital
Ciencias Exactas; Biología; Espectroscopía Infrarroja Transformadora de Fourier; fertilización asistida; implantación de embriones; redes neuronales artificiales
Disponibilidad
| Institución detectada | Año de publicación | Navegá | Descargá | Solicitá |
|---|---|---|---|---|
| No requiere | 2017 | SEDICI: Repositorio Institucional de la UNLP (SNRD) |
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Información
Tipo de recurso:
tesis
Idiomas de la publicación
- español castellano
País de edición
Argentina
Fecha de publicación
2017-03-31
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