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Morfocinética associada à inteligência artificial para a predição do blastocisto humano

Processo: 18/24252-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2019
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2021
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Medicina
Pesquisador responsável:José Celso Rocha
Beneficiário:Eleonora Inácio Fernandez
Instituição-sede: Faculdade de Ciências e Letras (FCL-ASSIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Assis. Assis , SP, Brasil
Assunto(s):Inteligência artificial   Redes neurais (computação)   Predição   Blastocisto   Fertilização in vitro   Técnicas de reprodução assistida

Resumo

Em vista a crescente procura por métodos de fertilização in vitro, se tem observado a necessidade de uma constante busca por aperfeiçoamento em suas técnicas. Uma das etapas de maior importância na reprodução assistida é a forma como são classificados e selecionados os embriões, pois esta seleção terá impacto direto no sucesso ou fracasso do procedimento. Geralmente, a escolha dos embriões a serem implantados é realizada porem briologistas por meio da microscopia, seguindo normalmente o sistema de classificação de Gardner & Schoolcraft (1999), sendo esta análise realizada quando o embrião se encontra em estágio de blastocisto. O fato de ocorrer o desenvolvimento até o estágio do blastocisto é um importante marco para o desenvolvimento e demonstração de aptidão embrionária. Embriões que não chegam ao estágio de blastocisto são incapazes de manter uma gestação. Por meio da introdução das técnicas matemáticas de redes neurais artificiais e algoritmos genéticos, este estudo visa à apresentação de uma alternativa para o aprimoramento da seleção embrionária, na qual seria realizada a predição do alcance ao estágio de blastocisto, por meio de uma análise in silício dos tempos de clivagem apresentados pelo embrião nas primeiras horas pós-fertilização.

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
BORI, LORENA; DOMINGUEZ, FRANCISCO; FERNANDEZ, ELEONORA INACIO; DEL GALLEGO, RAQUEL; ALEGRE, LUCIA; HICKMAN, CRISTINA; QUINONERO, ALICIA; NOGUEIRA, MARCELO FABIO GOUVEIA; ROCHA, JOSE CELSO; MESEGUER, MARCOS. An artificial intelligence model based on the proteomic profile of euploid embryos and blastocyst morphology: a preliminary study. Reproductive BioMedicine Online, v. 42, n. 2, p. 340-350, FEB 2021. Citações Web of Science: 0.
FERNANDEZ, ELEONORA INACIO; FERREIRA, ANDRE SATOSHI; CECILIO, MATHEUS HENRIQUE MIQUELAO; CHELES, DORIS SPINOSA; DE SOUZA, REBECA COLAUTO MILANEZI; NOGUEIRA, MARCELO FABIO GOUVEIA; ROCHA, JOSE CELSO. Artificial intelligence in the IVF laboratory: overview through the application of different types of algorithms for the classification of reproductive data. JOURNAL OF ASSISTED REPRODUCTION AND GENETICS, v. 37, n. 10 JUL 2020. Citações Web of Science: 0.

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