Predição de Euploidia

Descrição do Produto

Predição de Euploidia é um produto tecnológico registrado em 2025 no Currículo Lattes do Prof. George Marsicano Corrêa . O trabalho investiga o uso de técnicas de Machine Learning para a predição da euploidia embrionária em tratamentos de fertilização in vitro, a partir de dados morfocinéticos obtidos por sistemas de Time-Lapse, como alternativa menos invasiva ao Teste Genético Pré-Implantacional para Aneuploidia (PGT-A).

Registro INPI

Em 2026, o software recebeu certificado de registro de programa de computador concedido pelo INPI, referente ao processo BR512026003650-0. O registro formaliza a proteção jurídica do sistema por 50 anos, conforme a Lei nº 9.609/1998, e reforça o reconhecimento institucional da produção tecnológica associada ao projeto Inteligência artificial e análise de dados para a transformação digital . Mais detalhes na notícia sobre o registro .

Função Principal e Resultados

O programa realiza a predição da euploidia embrionária a partir da análise automatizada de dados morfocinéticos e morfológicos obtidos por sistemas de monitoramento contínuo do desenvolvimento embrionário (Time-Lapse System). Utiliza técnicas de Inteligência Artificial e Machine Learning para identificar padrões temporais e morfológicos associados à viabilidade genética dos embriões, fornecendo uma estimativa probabilística de euploidia de forma não invasiva.

O modelo desenvolvido, baseado em uma Rede Neural Artificial do tipo Perceptron Multicamadas (MLP), alcançou acurácia de 88,2% e AUC de 0,944, demonstrando elevada capacidade discriminativa entre embriões euploides e aneuploides. A aplicação do método LIME permitiu tornar as predições interpretáveis, aumentando a transparência e a confiabilidade do modelo no contexto médico. Após análise de correlação, foram identificadas as variáveis morfocinéticas mais relevantes, destacando-se a idade materna e a variável tb-t2b como fatores de maior influência negativa.

Destinação e Diferenciais

O sistema é destinado a clínicas de reprodução assistida, embriologistas, pesquisadores e centros de fertilidade, atuando como ferramenta de apoio à decisão clínica na seleção embrionária. Diferentemente das soluções disponíveis no mercado, que se concentram majoritariamente em scores proprietários ou análises morfológicas subjetivas, o programa emprega modelos de aprendizado de máquina treinados e validados estatisticamente, aliados a métodos de explicabilidade — requisitos essenciais no contexto biomédico.

Perspectivas Futuras

Incorporação de novos modelos preditivos (incluindo regressão para estimativa contínua da porcentagem de euploidia), integração com sistemas clínicos, ampliação da base de dados para maior robustez estatística, interfaces gráficas voltadas ao uso clínico e módulos de auditoria e rastreabilidade — ampliando a aplicabilidade, fortalecendo a validação clínica e potencializando o impacto social ao reduzir custos e riscos e aumentar as taxas de sucesso dos tratamentos.

Vinculação Acadêmica

• Maria Eduarda dos Santos Abritta Ferreira (desenvolvimento do produto)
• Sabrina Caldas Berno (desenvolvimento do produto)
• Prof. George Marsicano Corrêa (orientação e acompanhamento acadêmico)
• Titular: Fundação Universidade de Brasília (UnB)