Novo teste prevê sucesso da fertilização in vitro

Estudo publicado na “Proceedings of the National Academy of Sciences”

09 agosto 2010
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As mulheres que não conseguem engravidar após serem submetidas a tratamento de fertilização in vitro não sabem quando será a melhor altura para tentarem novo tratamento. Investigadores da Stanford University School of Medicine desenvolveram um novo método mil vezes mais preciso que as guidelines correntemente utilizadas.

 

Cada ano, cerca de 100 mil ciclos de fertilização in vitro são realizados e só cerca de 29% dos tratamentos têm sucesso. Os médicos utilizam tipicamente dados baseados na idade para orientar a mulher sobre a probabilidade de sucesso do tratamento. Mas, tendo em conta os vários factores que estão em jogo, a idade pode não ser um bom factor de prognóstico.

 

No novo estudo publicado no “Proceedings of the National Academy of Sciences”,após terem analisado os registos de 1.676 ciclos de fertilização in vitro realizados no Stanford Hospital & Clinics entre 2003 e 2006, os investigadores identificaram cerca de 52 factores que podem influenciar a probabilidade de a mulher ter um bebé, entre os quais se encontram a idade da mulher, os níveis de certas hormonas, o número e qualidade dos óvulos e as características individuais de cada embrião.

 

Os cientistas, liderados por Mylene Yao, desenvolveram então um modelo computacional que classifica as mulheres em subgrupos definidos por características clínicas semelhantes para prever a probabilidade de nascimento no tratamento de fertilização in vitro subsequente.

 

O estudo mostrou que, quando o modelo foi testado em mais de 600 tratamentos ocorridos entre 2007 e 2008, as previsões do modelo diferiam em cerca de 60% das baseadas apenas na idade.

 

Em comunicado enviado à imprensa, a co-autora do estudo Lynn Westphal explica que, com base neste novo modelo, podem “tranquilizar algumas pacientes e ajudá-las a avançar para outro ciclo de tratamentos, caso apresentem boas probabilidades. Para as pacientes que têm poucas probabilidades, podem ajudá-las a considerar outras opções melhores.”

 

ALERT Life Sciences Computing, S.A.

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