Characterisation of the Sperm Transcriptome by Next-Generation Sequencing and Artificial Intelligence: Towards the Prediction of Assisted Reproduction Treatment Outcomes

Doctoranda
Ana Navarro Gómez-Lechón

Directores de la tesis
Dr. Nicolás Garrido Puchalt
Dra. Patricia Díaz Gimeno
Prof. Antonio Pellicer Martínez

Grupo de Investigación en Biología Reproductiva y Bioingeniería en Reproducción Humana

Breve resumen de la tesis: Los métodos de diagnóstico tradicionales en fertilidad masculina presentan limitaciones a la hora de identificar completamente las causas subyacentes de la infertilidad, y aproximadamente el 30-40 % de los casos se clasifican como idiopáticos, sin una causa identificable tras una evaluación clínica estándar. Esto destaca la necesidad de enfoques moleculares más avanzados para diagnosticar con precisión la infertilidad masculina y predecir los resultados de los tratamientos de reproducción asistida. En este contexto, las ciencias ómicas junto con la inteligencia artificial ofrecen una estrategia prometedora para la identificación de nuevos biomarcadores de fertilidad masculina y para el desarrollo de nuevas herramientas de diagnóstico y predicción. El objetivo de esta tesis es identificar nuevos biomarcadores de la calidad del esperma mediante el análisis del transcriptoma del esperma de parejas sometidas a inseminación artificial e inyección intracitoplasmática de espermatozoides con donación de ovocitos, utilizando la secuenciación del transcriptoma con el fin de evaluar su potencial como biomarcadores de fertilidad y su predicción del éxito reproductivo utilizando algoritmos de inteligencia artificial.

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