El procedimiento ha cambiado muy poco. En la mayoría de los laboratorios, embriólogos altamente entrenados manipulan óvulos y espermatozoides bajo el microscopio, tomando decisiones críticas en tiempo real.
Depender tanto del ojo humano fue lo que llevó al doctor Chávez Badiola a preguntarse si parte de ese proceso podía medirse, estandarizarse y eventualmente automatizarse.
“Fue cuando empecé a voltear a ver fuera de la medicina para explorar otras áreas”, dice el médico mexicano. Hace casi una década comenzó a colaborar con especialistas en ciencias computacionales, visión artificial y física óptica, para desarrollar herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la FIV.
La variabilidad humana
Durante años, Liliana consultó a distintos médicos sin que nadie identificara el origen de su infertilidad. En uno de los estudios que le hicieron antes del proceso de fecundación in vitro detectaron bacterias en las trompas de Falopio. La infección había provocado inflamación en esa zona, lo que había impedido la fecundación. “Realmente nadie, ninguna clínica me hizo esos estudios antes”, recuerda.
Gran parte de lo que ocurre dentro de un laboratorio de FIV depende de algo difícil de medir: la experiencia humana. Los embriólogos toman decisiones críticas en cuestión de segundos. No es que el procedimiento sea improvisado, pero sí que el resultado puede depender de factores como la experiencia, la concentración o incluso el cansancio.
Estandarizar un proceso impredecible
El equipo necesitaba construir máquinas capaces de manipular células con precisión microscópica, desarrollar software que coordinara cada paso del proceso y probarlo en condiciones clínicas reales.
Para hacerlo, Alejandro y sus socios levantaron capital. Primero una ronda semilla cercana a los 20 millones de dólares para desarrollar los primeros prototipos. Más tarde, una nueva ronda elevó la inversión total a unos 50 millones de dólares.
Con esos recursos, el equipo construyó los primeros sistemas y los probó en un estudio clínico piloto. En esa prueba participaron poco más de 40 pacientes y permitió demostrar que varios de los pasos más delicados del laboratorio de fertilización podían realizarse de forma automatizada.
De ese primer ensayo nacieron 19 bebés concebidos con ayuda del sistema. El objetivo, sin embargo, no era solo automatizar movimientos dentro del laboratorio, sino entender mejor lo que ocurre a escala microscópica durante la fecundación.