Nueva técnica por imagen que ayuda a predecir el resultado reproductivo
Esta semana fue publicado en la prestigiosa revista PNAS un estudio realizado por investigadores del Instituto Beckman de Ciencia y Tecnología Avanzadas y el Departamento de Ciencias Animales que han colaborado para desarrollar una nueva técnica que pueda usarse para determinar la fertilidad de las muestras de espermatozoides mediante el uso de análisis de imagen de fase con especificidad computacional (PICS).
Las técnicas tradicionales para obtener imágenes de las muestras de espermatozoides son lentas y requieren mucho trabajo, e implican el uso de tinciones muchas veces tóxicas. Con esta técnica se utiliza el análisis de imagen sin marcaje de las células, volviéndola una técnica inofensiva y que puede ser utilizada en células vivas Además para acelerar la velocidad de análisis, los investigadores utilizaron la inteligencia artificial para automatizar el proceso. Con esto se convierte en una técnica para evaluar los espermatozoides a nivel microscópico de alto rendimiento.
“Vimos que la relación entre el tamaño de la cabeza y la cola del esperma es un parámetro importante para la fertilidad” comentó Mikhail Kandel primer autor de esta publicación
Con este enfoque que combina imágenes sin marcado e inteligencia artificial permite obtener imágenes de fase que revela detalles morfológicos a nanoescala de células espermáticas no marcadas. Por otro lado, proporciona un mapa de especificidad estructural que segmenta con gran precisión la cabeza, la pieza intermedia y la cola del espermatozoide. Con estos estudios los investigadores pudieron medir con precisión el contenido de masa seca de cada componente de la célula.
Como resultados de este estudio descubrieron que las relación de contenido de masa seca entre la cabeza, la pieza media y la cola de las células pueden predecir los porcentajes de éxito para la escisión del cigoto y la formación de blastocistos de embriones.
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Artículo original: Mikhail E. Kandel et al, “Reproductive outcomes predicted by phase imaging with computational specificity of spermatozoon ultrastructure”, Proceedings of the National Academy of Sciences (2020). DOI: 10.1073/pnas.2001754117
