BILBO. Ikertzaileek ikerlan bat argitaratu berri dute 'Statistical Methods in Medical Research' aldizkari ospetsuan; aldizkari horrek du inpaktu faktorerik handiena ugalketa lagunduan enbrioiak hautatzeko prozesuari buruzko Medical Informatics eta Statistics and Probability zientzia arloetan.
Bestalde, ikertzaileek datuak aztertzeko hainbat teknika proposatu dituzte, transferitzeko enbrioiak hautatzerakoan enbrioiek inplantatzeko zenbateko gaitasuna daukaten iragarriko duten modeloak egiteko. Orain artean, modelo horiek ikasteko, transferitutako enbrioi guztiak ondo inplantatu diren ugalketa zikloen inguruko datuak eta transferitutako enbrioietako bat ere amaren uteroan inplantatu ez den zikloetako datuak baino ez dira erabili.
Hala, transferitutako enbrioietako batzuk ondo inplantatu ziren zikloak bazter utzi izan dira modelo igarleak ikasteko (adibidez, transferitutako enbrioietako bakar bat inplantatu den zikloa), ziklo horiekin ezin delako identifikatu zein enbrioi inplantatu den ondo eta zein ez.
Aurretik bazter utzi izan diren zikloetako datuak erabiltzea erronka berria da datu analisian adituak diren zientzialarientzat. Arazo hori, learning from laberl proportions deiturikoa (etiketa proportzioen bidezko ikaskuntza), aurreko lan batean jorratu zuen EHUko ikertaldeak; lan horretan, modelo igarleen ikaskuntzan emaitza ziurgabeak dituzten kasuak (enbrioiak) barne hartzeko metodologia berri bat proposatu zuten.
Orain, BioDonostiak eta EHUk beste ikuspegi batetik heldu nahi diote erronka horri. Espero da aurreko ugalketa zikloetan transferitutako enbrioi guztiekin (arrakastatsua izan zen ala ez ziur jakin ez arren bat ere bazter utzi gabe) ikasitako modeloek emaitza hobeak ekarriko dituztela eta lagungarri izango direla arazo konplexu hori argitzeko.
Gaur egun, kalitate enbrionarioa sailkatzeko erabiltzen den metodoa ASEBIR Ugalketaren Biologia Aztertzeko Elkarteak aldian-aldian eguneratzen dituen arauetan dago oinarrituta. Hala, enbrioien ezaugarri morfologikoak aintzat hartuta, bakoitzari 4 balioren arteko (A, B, C edo D) kategoria bat ematen zaio, kalitate enbrionario handienetik txikienera ordenatuta.
Proposaturiko metodoak probabilitate bat bihurtzen du, hau da, 0 eta 1 arteko balio bat, eta probabilitate handiagoa ematen die kalitate handieneko enbrioiei. ASEBIRen metodoarekin alderatuta, teknika berriaren erantzuna ale xeheagokoa da, eta berdin erabil liteke zer enbrioi hautatu erabakitzeko.
Argitaraturiko azterlanaren emaitzen arabera, ASEBIR kategoria bereko enbrioi guztiek ez lukete izango kalitate enbrionario berbera. Ugalketa ziklo amaituei dagokienez, egiaztatu ahal izan da ASEBIRen metodoa eta proposatutakoa bat zetozela kalitate handiko eta txikiko enbrioien iragarpenean, baina alde nabarmenak zeudela tarteko kalitateko enbrioien kasuan. Oraingoz, garatu den metodoak beste iritzi bat emango du ASEBIR metodoaz gain, eta, hala, Donostia Ospitaleko adituek eguneroko lan klinikoan kontsultatu ahal izango dute azken erabakia hartzeko.
Aipaturiko lana https://smm.sagepub.com/content/early/2016/05/27/0962280216651098 web orrialdean dago argitaratuta, eta Jerónimo Hernándezek berriki defendaturiko "Contributions to learning Bayesian network models from weakly supervised data" doktorego tesiaren parte da. EHUko Informatika Fakultateko Konputazio Zientziak eta Adimen Artifiziala Saileko Iñaki Inza eta José Antonio Lozano izan dira tesiaren zuzendari.
