Catálogo de Diagnóstico Genético
Desarrollo de un nuevo sistema de análisis y evaluación de embriones en cultivo, empleando nuevas técnicas de procesamiento avanzado de imagen y machine learning junto con el análisis genético. La utilización combinada de ambas tecnologías permite valorar de forma objetiva la calidad y la viabilidad del embrión, minimizando la subjetividad del sistema de evaluación actual.
La categorización de los embriones generados en ciclos de reproducción asistida (FIV) constituye una de las fases más críticas del proceso; ya que supone la selección de aquellos embriones con mayor potencial de desarrollar un embarazo. Hasta hace unos años estos criterios han sido principalmente morfológicos, con un alto grado de subjetividad. Recientemente se ha introducido como criterio de selección el análisis genético de los embriones, aportando un mayor grado de objetividad a la hora de categorizar el potencial de viabilidad del embrión.
El proyecto EMVISGEN surge con la idea de mejorar la clasificación de embriones generados en ciclos FIV, introduciendo la utilización de sistemas de Inteligencia Artificial y análisis de imagen para la valoración de la calidad embrionaria.
