Análise da ploidia de embriões humanos, utilizando as variáveis da morfologia, morfocinética e dados da paciente através de técnicas de Inteligência artificial.

• Processo: 24/03739-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2025
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina
• Pesquisador responsável: José Celso Rocha
• Beneficiário: Vinícius Casado Moraes
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Letras (FCL-ASSIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Assis. Assis , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizagem profunda Inteligência artificial Pacientes Técnicas de reprodução assistida
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deep Learning | embriões humanos | Inteligência Artificial | Morfologia e Morfocinética | pacientes | ploidia | Reprodução Assistida

Resumo

A infertilidade, atualmente é considerado um caso de saúde pública que atinge cerca de 10-15% dos casais em todo o mundo, muito em função a qualidade de vida. A utilização de técnicas de reprodução assistida como a Fertilização in vitro (FIV) e a Injeção Intracitoplasmática de Espermatozoides (ICSI) vem sendo muito requerida por casais que desejam ter filhos a partir do material genético de ambos ou de um dos indivíduos. Isso gerou um aumento significativo na procura por clínicas especializadas em reprodução assistida, criando uma demanda ainda maior aos embriologistas para selecionar o embrião com as melhores perspectivas de concepção de um nascimento saudável. A identificação de aneuploidias embrionárias é um dos critérios avaliados nos casos em que a paciente enfrenta múltiplas falhas na implantação de embriões de qualidade, resultando em perda gestacional. Atualmente, existem diversos métodos que visam a detecção de uma síndrome cromossômica, como é o caso do Diagnóstico Genético Pré-Implantacional (do inglês preimplantation genetic testing - aneuploidy - PGT-A,). Porém, as abordagens convencionais para identificar a presença de aneuploidias nas células, como o PGT-A, frequentemente envolvem riscos ao desenvolvimento do embrião devido à sua natureza invasiva. Desta forma, o propósito deste projeto de pesquisa é desenvolver uma nova abordagem não invasiva de análise, por meio de um software computacional que faz uso da técnica de inteligência artificial, buscando identificar a ploidia de embriões humanos com base em mapas de características, variáveis morfológicas, variáveis morfocinéticas e dados das pacientes.