La prevalencia de la esterilidad entre la población en edad reproductiva continúa aumentando año tras año en las sociedades occidentales, lo que ha llevado a que las técnicas de reproducción asistida, principalmente la fecundación in vitro (FIV), sean un recurso terapéutico cada vez más común. Aunque los avances en la FIV han repercutido de forma incontestable en las probabilidades de conseguir una gestación, la eficiencia de la técnica, en términos globales, continúa siendo baja. Uno de los factores de mayor impacto en los resultados de la fecundación in vitro es la selección de embriones. Por ello, entre los principales retos de futuro que se plantean en el campo de la reproducción humana asistida, se encuentra el de conseguir métodos de selección embrionaria fiables que permitan la transferencia del embrión con mayor competencia para implantar.
Desde el nacimiento de Louise Brown, el primer bebé concebido por FIV, más de 8.000.000 de niños han nacido en todo el mundo gracias a estas técnicas. Actualmente, se estima que alrededor del 5-8% de los niños nacidos anualmente en Europa y el 1,6% en Estados Unidos son concebidos mediante reproducción asistida. Sin embargo, a pesar de las mejoras, la FIV sigue teniendo una eficiencia baja en términos de nacidos vivos por ovocito recuperado o embrión transferido. Históricamente, para aumentar las posibilidades de gestación por ciclo, los programas de FIV han optado por la transferencia sistemática de más de un embrión, lo que ha conllevado una elevada incidencia de embarazo múltiple y sus complicaciones asociadas.
Evolución de los Métodos de Selección Embrionaria
A lo largo de la historia de la FIV, se han implementado diversos métodos de selección embrionaria. Inicialmente, la selección se basaba principalmente en la morfología del embrión.
Selección Basada en la Morfología del Embrión
La selección morfológica convencional se apoya en observaciones puntuales del embrión para valorar aspectos morfológicos específicos relacionados con la implantación. Estas observaciones, sin embargo, implican una disrupción de las condiciones de cultivo, ya que se requiere extraer los embriones de los incubadores. Además, ha mostrado tener un bajo nivel de eficacia debido a la escasa correlación entre la morfología y el potencial de implantación, y presenta una elevada variabilidad entre y dentro de los observadores.
Los aspectos morfológicos evaluados incluyen la división temprana, el número y simetría de las células, el ritmo de división, el grado de fragmentación, la multinucleación y la presencia de vacuolas. En etapas más avanzadas, se valora el grado de compactación y, en el estadio de blastocisto, la expansión del blastocele y la cohesión de la masa celular interna y el trofectodermo. La Sociedad Española para el Estudio de la Reproducción (ASEBIR) clasifica los embriones en categorías de calidad (A a D) basándose en estos criterios.
Diagnóstico Genético Preimplantacional (DGP/PGT-A)
Durante las últimas dos décadas, el diagnóstico genético preimplantacional (DGP) se ha empleado para enfermedades monogénicas hereditarias y translocaciones cromosómicas equilibradas. También se ha usado como método de selección de embriones euploides en parejas sanas, especialmente en casos de edad materna avanzada, bajo la término de Preimplantation Genetic Screening (PGS), ahora conocido como Preimplantation Genetic Testing for Aneuploidy (PGT-A).
Inicialmente, el PGS consistía en la biopsia de una blastómera y el análisis de un set de cromosomas. Sin embargo, su aplicación generalizada ha sido controvertida debido a la publicación de trabajos que sugerían que el PGS en D+3 no solo no aumentaba la probabilidad de embarazo, sino que incluso la disminuía. Las limitaciones incluían el posible efecto deletéreo de la biopsia y el mosaicismo intrínseco del embrión humano.
La estandarización de nuevas técnicas de análisis genético y las mejoras en el cultivo y criopreservación de blastocistos han permitido la implantación de una nueva modalidad, el PGT-A, a menudo asociada a la transferencia de un único embrión (PGS-SET). Aunque se ha reportado que las tasas de gestación en pacientes con edad materna avanzada o fallos de implantación repetidos son superiores con PGT-A, la validez de la técnica como selección universal para todas las pacientes de FIV aún está por determinar según la Sociedad Americana de Medicina Reproductiva, citando estudios sesgados y la necesidad de establecer la técnica más eficaz para el diagnóstico de mosaicismo.
Nuevas Tecnologías: Time-Lapse y Algoritmos de Inteligencia Artificial
Más recientemente, la tecnología
time-lapse
(TL) y la implementación de modelos de selección embrionaria basados en algoritmos de inteligencia artificial (IA) están abriendo nuevas perspectivas. Las tecnologías "ómicas" (genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica) también han mostrado resultados prometedores, aunque no se han estandarizado.
Modelos de Selección Embrionaria Asistida por IA y sus Dilemas Éticos
En el campo de la FIV, las metodologías basadas en inteligencia artificial (IA) están ganando preponderancia en la selección de embriones para transferencia. La IA tiene la capacidad de analizar conjuntos de datos complejos, identificar patrones sutiles pero significativos y mantener un mayor nivel de objetividad que el juicio humano. Esta capacidad avanzada podría mejorar significativamente la precisión y los resultados de los tratamientos de FIV, haciendo el proceso más eficiente y potencialmente más efectivo.
Según Suter (2018), se pueden imaginar al menos dos modelos de selección algorítmica de embriones.
Modelo Algorítmico Personalizado: Las Preferencias Parentales
Este modelo tiene en cuenta las preferencias y valores de los padres. Los algoritmos individualizados utilizarían las respuestas de los padres a cuestionarios para evaluar los perfiles genómicos de los embriones y determinar cuál(es) obtuvo la puntuación general más alta. Los padres podrían identificar los rasgos patológicos o no patológicos que deseaban descartar o favorecer, y la ponderación relativa que asignarían a estas categorías, o simplemente podrían clasificar las características más importantes para ellos y dejar que el algoritmo les asigne la ponderación relativa (Suter, 2018, p. 288).
Problemas Éticos del Modelo Personalizado
El desarrollo de algoritmos personalizados puede ser un gran recurso para los padres, pero al mismo tiempo una gran responsabilidad (Suter, 2018; Tamir, 2023). Para que el algoritmo funcione de forma óptima, los futuros padres tendrían que considerar un gran número de escenarios posibles (p. ej., enfermedades, inteligencia, resistencia a las enfermedades, esperanza de vida, capacidad de tener éxito en la vida) y asignar un valor a cada uno de ellos, tanto en términos absolutos como en las diversas combinaciones imaginables. Esto podría ser un reto imposible para cualquier persona.
Además, el uso de algoritmos personalizados podría generar tensiones entre los profesionales sanitarios y las personas que desean tener un hijo. Estas personas pueden tener preferencias que los profesionales sanitarios consideren cuestionables, moralmente inaceptables o incluso repugnantes. Por ejemplo, quienes creen que la discapacidad no es un impedimento, sino una “mera diferencia”, pueden no solo considerar irrazonable preferir un embrión sano a uno enfermo, sino también desear individuos con características socialmente percibidas como discapacidades (como la sordera u otras afecciones genéticas significativas) (Garland-Thomson, 2011, 2012, 2017).
Si bien es razonable asumir que quienes recurren a técnicas de reproducción asistida desean lo mejor para el feto, esto no resuelve el problema, ya que las personas y los profesionales pueden tener diferentes perspectivas sobre qué constituye el interés superior del feto (Barnes, 2009, 2014, 2016). Algunos argumentan que la autonomía reproductiva de las personas siempre prevalece, mientras que otros, como Daar (2018), sostienen que los profesionales no están obligados a atender todas las solicitudes si consideran que el tratamiento no es idóneo o aceptable.
Esta situación nos enfrenta a un nuevo desafío: la posibilidad de elección que no existía o no estaba permitida en el pasado. Es una confrontación que solo puede darse mediante una reflexión sobre el tipo de responsabilidad -moral, incluso antes que legal- que tenemos hacia quienes traemos al mundo (Savulescu, 2001, 2007; Savulescu y Kahane, 2009; Magni, 2021; Battisti, 2021, 2024; Balistreri, 2022). ¿Qué significa ser responsable hacia quienes nacen? ¿Es siempre bueno venir al mundo, bajo cualquier circunstancia?
Modelo Algorítmico Genérico: Parámetros Predeterminados
El otro modelo algorítmico, sin embargo, se basa en parámetros establecidos por los programadores, que pueden ser profesionales de la salud u otros expertos de una empresa de programación privada. Los algoritmos genéricos, no personalizados, ofrecen ventajas significativas porque son capaces de procesar un amplio espectro de parámetros, compararlos sistemáticamente y generar una escala de calificación objetiva de las diferentes combinaciones, colocándolas en un continuo que va desde las soluciones más deseables a las menos deseables (Rolfes et al., 2023).
Por ejemplo, los proveedores de DGP podrían desarrollar algoritmos que otorguen puntos a genotipos asociados con enfermedades según diversas categorías: la posible gravedad, la edad de inicio, el grado de discapacidad o sufrimiento físico, etc., asignando diferentes ponderaciones y descontando puntuaciones mediante la asociación probabilística entre las variantes y el fenotipo (Suter, 2018, p. 288).
Problemas Éticos del Modelo Genérico
Este proceso permite a los profesionales sanitarios y a los padres identificar con precisión las soluciones óptimas basándose en criterios definidos (Savulescu, 2001). Sin embargo, la debilidad de esta herramienta reside en la dificultad para comprender cómo el sistema llegó a este resultado, y, en consecuencia, la dificultad para evaluar si los cálculos de la máquina son realmente adecuados (Afnan et al., 2021; Tamir, 2023).
Además, los parámetros de estos algoritmos serían programados por profesionales sanitarios o por "expertos" ajenos al ámbito médico. En el primer caso, la principal preocupación es que los ciudadanos pierdan cada vez más el control sobre las decisiones en favor de los médicos. Esto podría ser un retroceso desde el modelo de medicina donde la autonomía del paciente es crucial, ya que los médicos, con la ayuda de la IA, serían quienes decidirían quién merece nacer. Si bien los médicos ya seleccionan embriones basándose en su calidad, el uso de algoritmos podría permitirles imponer sus propias preferencias o creencias sobre qué constituye una vida valiosa (Suter, 2018; Tamir, 2023).
Problemas similares surgirían si los algoritmos son desarrollados por expertos ajenos al ámbito médico, incluyendo la falta de explicabilidad y la cuestión de los criterios elegidos para la programación. En este caso, la programación podría albergar prejuicios o creencias de quienes construyeron los algoritmos, que podrían ser cuestionables científica o médicamente, o entrar en conflicto con las preferencias de los futuros padres. En ambos escenarios, el problema podría resolverse parcialmente permitiendo que las personas que desean tener hijos integren al menos algunas de sus preferencias en el sistema (Suter, 2018).
Dimensiones Antropológicas y Sociales de la Selección Embrionaria por Algoritmos
¿Qué significa nacer por elección de algoritmos? Al intentar responder esta pregunta, surge otro cuestionamiento antropológico crucial: ¿qué significa o podría significar vivir en una sociedad donde la decisión de quién nace no la toman los humanos, sino una máquina? En este caso, se podría hablar de una especie de “deshumanización” de la medicina y, en concreto, del nacimiento, ya que nacer o traer al mundo ya no sería una responsabilidad humana, sino de una máquina.
Es legítimo preguntarse si quienes nacen podrían tener una percepción diferente de sí mismos, al deber su existencia a una máquina inteligente. Es cierto que el resultado de la elección no sería estrictamente artificial, ya que la máquina habría sido programada por humanos. Además, el nacimiento seguiría estando estrechamente ligado a los planes de las personas que recurren a las máquinas porque desean un hijo. Quizás esto sea más que suficiente para abordar las preocupaciones previas.
Cabe destacar que aún depende de los futuros padres decidir si completar su proceso reproductivo, suspenderlo temporalmente o interrumpirlo permanentemente. Por lo tanto, incluso si es la máquina la que identifica o sugiere el “mejor” embrión, la decisión de tener en cuenta esta sugerencia y utilizar los embriones seleccionados recae en los humanos. Se puede argumentar que los humanos (los futuros padres) mantienen un control significativo tanto sobre los algoritmos como sobre los embriones, ya que aún pueden corregir las evaluaciones de las máquinas inteligentes.
Sin embargo, es cierto que las personas que nacen pueden sentirse elegidas no por ser objeto del amor incondicional de sus padres, sino simplemente por poseer ciertas características genéticas. En este sentido, pueden, por un lado, sentirse obligadas a estar a la altura de su dotación genética y cumplir las expectativas de sus padres. Por otro lado, si no lo hacen, pueden sentirse incapaces y no haber logrado los resultados deseados.
Incluso si optan por utilizar algoritmos genéricos, aunque los padres conservan un control significativo, es legítimo preguntarse qué margen de maniobra les queda una vez que el algoritmo ha evaluado los embriones y presentado sus conclusiones. Estas personas recurren a los algoritmos porque desean tener un hijo; por lo tanto, es razonable esperar que se ajusten a la decisión del algoritmo y acepten transferir los embriones sugeridos por la máquina. Si, además, las conclusiones y decisiones de estas máquinas resultan inexplicables, los padres no tendrán más opción que confiar ciegamente en sus capacidades computacionales, ya que no podrán verificar la precisión de sus resultados.
Desde esta perspectiva, las personas que nazcan deberán su existencia no solo a la elección de sus padres, sino también a la de las máquinas, es decir, a la evaluación de los algoritmos. Los padres iniciaron el proyecto reproductivo, pero fueron las máquinas las que evaluaron los embriones y eligieron (identificaron) a los que debían nacer. Es poco realista, entonces, afirmar que, incluso si optan por recurrir a algoritmos, los padres siguen siendo los únicos protagonistas, ya que, una vez enfrentados a la elección de los algoritmos, tenderán a creer que es la opción más razonable y serán incapaces de cuestionarla, o dependerán de ellos sin considerar la pena de cambiarlos.
En este punto corresponde indagar acerca de si es posible que la persona que nace se sienta menos querida y menos deseada por el hecho de haber sido gestionada su concepción por una máquina. ¿Desarrollaría algún tipo de afecto hacia la máquina? ¿Podría la introducción de algoritmos para la selección de embriones cambiar el panorama de la parentalidad, haciendo que las personas que nacen sientan algún tipo de apego y afecto hacia la máquina, deseando mantener algún tipo de relación o vínculo con ella a lo largo del tiempo? ¿Podrían sentir la necesidad de consultar con la máquina para conocer su opinión y recomendaciones en las situaciones más importantes de elección?
Hablemos sobre Reproducción Asistida | Nascere
La Selección Genética y la Opinión Pública: El Caso del "Bebé Medicamento" en España
Los debates éticos sobre la selección embrionaria no son nuevos y a menudo generan una fuerte reacción pública y religiosa. Un claro ejemplo de esto en España fue el nacimiento de Javier, el primer bebé seleccionado genéticamente en el país para curar a su hermano.
El Caso Javier: Un Hito y una Controversia
Javier nació en el Hospital Universitario Virgen del Rocío de Sevilla con el objetivo de salvar la vida de su hermano mayor, Andrés, de 6 años, afectado de beta-talasemia mayor, una forma severa de anemia que le somete a continuas transfusiones de sangre. La técnica utilizada, el Diagnóstico Genético Preimplantatorio (DGP), permitió implantar a la madre embriones compatibles con los de su otro hijo, de modo que las células madre del cordón umbilical del recién nacido pudieran ser trasplantadas a Andrés, con la esperanza de curarlo en 4 o 5 años. Se trataba de la primera vez que un procedimiento de estas características se realizaba íntegramente en España, amparado por la Ley de Reproducción Humana Asistida de 2006.
Este avance científico levantó un gran debate ético en la sociedad, poniendo de manifiesto las diferentes sensibilidades y marcos morales.
Postura de la Conferencia Episcopal Española (CEE)
La Conferencia Episcopal Española (CEE) criticó vehementemente el nacimiento de Javier, emitiendo un comunicado en el que mostraba su rechazo a la técnica utilizada. La Iglesia explicó que, junto a la "feliz noticia" de un niño que nace con la posibilidad de curar a su hermano, existía otra cara: "el hecho dramático de la eliminación de los embriones enfermos y eventualmente de aquellos que, estando sanos, no eran compatibles genéticamente".
Según la CEE, "el nacimiento de una persona humana ha venido acompañada de la destrucción de otras, sus propios hermanos, a los que se les ha privado del derecho fundamental a la vida". Los obispos consideraron que se había privado de nacer a unos niños por no ser útiles, lo que en su opinión viola su dignidad y el respeto que toda persona merece. Además, argumentaron que el recién nacido no gozaba del derecho a ser amado como un fin en sí mismo, sino que se convertía en un instrumento técnico, conculcando su derecho a no ser tratado como medio instrumental de utilidad técnica.
La CEE recordó un documento de su Asamblea Plenaria de 2006 que denunciaba la "injusticia que se comete con los seres humanos producidos en el laboratorio", tratados "como un mero producto conseguido por el dominio instrumental de los técnicos", y señalaba que "la dignidad del ser humano exige que los niños no sean producidos, sino procreados". Los obispos aseveraron: "Es cierto: hay que curar a los enfermos, pero sin eliminar nunca para ello a nadie". Con su pronunciamiento, la CEE pretendía "prestar su voz a aquellos que no la tienen y a los que han sido privados del derecho fundamental a la vida", sin juzgar conciencias, sino recordando los principios éticos objetivos que tutelan la dignidad de todo ser humano.
El Debate Ético y Científico
El Aula El País reunió a Xavier Estivill, genetista y coordinador del programa ‘Genes y enfermedad’ del Centro de Regulación Genómica (CRG), y María Casado, directora del Observatorio de Bioética y Derecho, para dialogar sobre las implicaciones científicas y éticas de la selección de embriones para su uso terapéutico.
Xavier Estivill destacó el “drama” que supone que un hijo padezca una enfermedad y la única opción sea “tener un hermano que salve al otro”. Según su punto de vista, “tener un hijo para curar es lícito”. Resaltó que la técnica médica, al tratarse de células totalmente compatibles (generalmente extraídas del cordón umbilical), evitaba los problemas de rechazo y era útil para tratar enfermedades monogenéticas, provocadas por la mutación de un solo gen.
Estivill también enfatizó la importancia del asesoramiento genético adecuado para las parejas que se embarcan en un tratamiento de este tipo, para que no tomen decisiones equivocadas. Reconoció la complejidad de algunas mutaciones genéticas que pueden ser a la vez un inconveniente y una ventaja, citando el ejemplo de artistas con enfermedades psiquiátricas que produjeron obras inigualables. En casos donde la predisposición genética no es absoluta (como en algunos cánceres de mama hereditarios), la pregunta de “¿quién decide?” se vuelve crucial, requiriendo respuestas matizadas y respeto a los derechos de todos los implicados.
El avance de la investigación científica en este campo abrirá en el futuro un gran abanico de posibilidades, como la secuenciación del genoma humano por costos significativamente menores en menos de 10 años. Este progreso, sin embargo, viene acompañado de muchas incógnitas, especialmente dónde se situarán los límites de estos avances. La investigación es un derecho fundamental que puede limitarse, pero siempre con razones y argumentos sólidos.