Uso de inteligência artificial na predição de nascimentos humanos com base na morfocinética embrionária

• Processo: 18/19371-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2020
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina
• Pesquisador responsável: José Celso Rocha
• Beneficiário: Matheus Henrique Miquelão Cecilio
• 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) Algoritmos genéticos Embriogênese Técnicas de reprodução assistida Fertilização in vitro Injeções de esperma intracitoplásmicas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: embriões humanos | Inteligência Artificial | Morfocinética | reprodução assistida | Reprodução Assistida

Resumo

A procura por técnicas de reprodução assistida, principalmente a fertilização in vitro (FIV) e a injeção intracitoplasmática de espermatozoides, do inglês intracytoplasmic sperm injection (ICSI), aumentou nos últimos anos. Apesar das atuais taxas de sucesso das clínicas de reprodução, muitas pessoas que buscam tratamento ainda enfrentam problemas para gerar uma gravidez. As experiências de passar por várias tentativas para engravidar podem levar homens e mulheres a consequências adversas como sentir raiva, tristeza, solidão, podendo chegar ao desenvolvimento de ansiedade e depressão. A credibilidade dada à FIV e ICSI nos últimos anos aumentou devido ao avanço nas técnicas de time-lapse. Esta metodologia não invasiva obtém as características do desenvolvimento embrionário. Na busca por ferramentas que caracterizem e auxiliem na seleção dos melhores embriões para transferência, como fazem as técnicas de time-lapse, o uso de inteligência artificial como as redes neurais artificiais (RNAs) e os algoritmos genéticos (AGs) podem ser uma boa alternativa, possibilitando um aumento das atuais taxas de implantação e gestação. Sendo assim, este projeto de pesquisa pretende, fazendo o uso de RNAs e AGs, proporcionar, através dos conceitos e padrões de morfocinética embrionária humana, uma melhor predição dos embriões mais aptos para transferência, possibilitando, assim, um acréscimo das atuais taxas de implantação e gestação, permitindo um aumento de nascimentos a termo.

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)

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. (18/24252-2, 18/19371-2, 17/19323-5)

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. (18/24252-2, 18/19371-2)