RESUMO
Objectives: To determine if the use of the KIDScore 5 algorithm (known implantation data) can help select between euploid embryos in order to improve pregnancy and implantation rates in patients undergoing assisted reproductive procedures. Methods: Retrospective cohort study in a fertility clinic, from October 2016 to December 2018, of 1 049 embryos from 328 patients. All the embryos were cultured in the Time-Lapse, Embryoscope® incubator (Vitrolife®, Canada) for 5-6 days. Of these, 896 embryos (85.4%) were biopsied and analyzed by NGS, and assessed with the predictive KIDScore 5 algorithm (Vitrolife®, Canada). The 153 remaining embryos (14.6%) were assessed with the predictive KIDScore 5 algorithm only. 256 single euploid embryos were transferred in couples undergoing IVF treatments at the Inmater clinics laboratory of assisted reproduction in Lima - Peru. Results: The implantation rate was significantly higher (p = 0.004) in euploid embryos transferred when selected by the KIDScore 5 algorithm (Group 2) versus those selected using only genetic study by NGS technology (Group 1) (71.2% vs. 48.8%). The rate of implantation of the euploid embryos transferred with KIDScore value = 6 versus those transferred with KIDScore = 1 was statistically different (73.5% vs. 50.8%; p = 0.030). When assessing the relationship between the rate of euploid embryos versus the result of the KIDScore 5 value, we found highly significant differences in the rates of euploid embryos with values 6 and 5 versus those with KIDScore 0 and 1 (60.5% vs. 45.7%; p = 0.0004). Conclusions: The embryo selection with the KIDScore 5 algorithm offers advantage on implantation and pregnancy rates only when euploid embryos are transferred. Its use as an additional criterion to embryo selection should be considered when accompanied by genetic study of the embryos to be transferred. Euploid embryos with a higher value in the KIDScore 5 algorithm scale have better rates of implantation and euploidy than embryos with the minimum value of this algorithm.
Objetivos. Evaluar si el uso del algoritmo KIDScore 5 (known implantation data) puede ayudar a seleccionar entre los embriones euploides, para mejorar las tasas de embarazo e implantación en pacientes sometidas a procedimientos de reproducción asistida. Métodos. Estudio de cohorte retrospectivo en una clínica de fertilidad, desde octubre 2016 a diciembre 2018. Se estudió 1 049 embriones provenientes de 328 pacientes. Todos los embriones fueron cultivados en la incubadora Time-Lapse, Embryoscope® (Vitrolife®, Canadá) durante 5 a 6 días. De estos, 896 embriones (85,4%) fueron biopsiados y analizados mediante NGS y recibieron una valoración otorgada por el algoritmo predictivo KIDScore 5 (Vitrolife®, Canadá). Los 153 embriones restantes (14,6%) únicamente recibieron la valoración mediante el algoritmo predictivo KIDScore 5. Se realizó 256 transferencias únicas de embriones euploides en parejas sometidas a tratamientos de FIV en el laboratorio de reproducción asistida de la Clínica Inmater, Lima - Perú. Resultados. La tasa de implantación de los embriones euploides transferidos con valores de KIDScore = 6 versus los transferidos con valores de KIDScore = 1 tuvo diferencia estadísticamente significativa (73,5% vs. 50,8%; p=0,030). Al evaluar la relación entre la tasa de euploidia embrionaria versus el resultado del valor de KIDScore 5, se obtuvo diferencias altamente significativas en las tasas de euploidia en los embriones con resultados de KIDScore 6 y 5 versus los de KIDScore 0 y 1 (60,5% vs. 45,7%; p=0,0004). Conclusiones. La selección embrionaria con ayuda del algoritmo KIDScore 5 ofrece ventaja en las tasas de implantación y embarazo únicamente cuando se transfieren embriones euploides. Su uso como criterio adicional a la selección embrionaria debiera ser considerado siempre que se acompañe estudio genético a los embriones a transferir. Los embriones euploides con valor más alto en la escala del algoritmo KIDScore 5, tienen mejores tasas de implantación y euploidía que los embriones con el valor mínimo de dicho algoritmo.