El siguiente avance clave en fertilidad podría centrarse en la prevención, no en reproducción asistida
Durante mucho tiempo, la medicina reproductiva ha sido principalmente reactiva. La mayoría de las mujeres acuden a consultas especializadas cuando ya enfrentan problemas para concebir o cuando detectan alteraciones en la función de sus ovarios.
Recientemente, la medicina preventiva comienza a desafiar este enfoque y plantea una cuestión diferente: ¿será posible identificar señales biológicas de riesgo antes de que surja el problema?
- Fertilidad, la excepción en medicina preventiva
- El envejecimiento reproductivo no es igual para todas
- Inteligencia artificial en la salud reproductiva
- Una nueva perspectiva sobre la fertilidad
Fertilidad, la excepción en medicina preventiva
La prevención ha revolucionado campos como la cardiología, la oncología y las enfermedades metabólicas, donde detectar factores de riesgo a tiempo es clave para mejorar la salud y el bienestar de los pacientes. Sin embargo, en el ámbito de la fertilidad, el enfoque sigue siendo mayoritariamente reactivo. La evaluación suele comenzar cuando la dificultad para concebir ya es un problema clínico, lo que limita las oportunidades de anticipación y de planificación reproductiva.
En España, esta realidad se enfrenta a un cambio demográfico importante. Para 2024, la edad media de la maternidad alcanzó los 32,6 años, situándose en 33,2 años entre las mujeres españolas. Paralelamente, el uso de técnicas de reproducción asistida sigue creciendo. Solo en 2023 se llevaron a cabo 168.372 ciclos de fecundación in vitro y 30.464 inseminaciones artificiales, que dieron lugar a un total de 39.555 nacimientos, representando casi el 10 % de los nacimientos totales del país.
El envejecimiento reproductivo no es igual para todas
La edad es uno de los indicadores más utilizados para evaluar la fertilidad femenina, pero la evolución de la biología reproductiva no es igual en todas las mujeres. Factores genéticos, hormonales, metabólicos y ambientales influyen en la función ovárica, generando diferencias notables entre mujeres con la misma edad cronológica.
Conocer estas diferencias y detectarlas a tiempo es uno de los grandes desafíos actuales en medicina reproductiva. La insuficiencia ovárica prematura, que implica la pérdida de la función ovárica antes de los 40 años, afecta aproximadamente al 1 % de las mujeres, aunque estudios recientes elevan esta cifra hasta cerca del 3,5 %. Pero en la mayoría de los casos, la detección ocurre cuando ya existen alteraciones menstruales o dificultades para concebir, lo que reduce las posibilidades de intervención precoz y planificación.
Inteligencia artificial en la salud reproductiva
Ante este panorama, nuevas tecnologías basadas en inteligencia artificial, genómica y transcriptómica están impulsando un cambio hacia una medicina reproductiva más personalizada y preventiva. BASE4 Biosciences, una empresa spin-off vinculada al Institut de Recerca Sant Pau, desarrolla análisis sanguíneos capaces de identificar señales biológicas relacionadas con el envejecimiento de órganos y alteraciones metabólicas que afectan la salud femenina.
Entre sus líneas de trabajo destaca la creación de modelos específicos para evaluar la fertilidad, estimando la edad biológica ovárica y detectando precozmente alteraciones asociadas al fallo ovárico prematuro. Su tecnología se basa en más de una década de investigación, con el análisis de más de 15.000 muestras biológicas y el diseño de modelos adaptados a la biología femenina, un ámbito históricamente poco representado en la investigación biomédica.
Actualmente, BASE4 está implementando sus primeros 500 análisis clínicos en colaboración con centros especializados en salud femenina, como beDona, y trabaja junto a Eurofins para el procesamiento transcriptómico de las muestras. Su objetivo es generar evidencia clínica en escenarios reales y seguir avanzando en herramientas predictivas aplicadas a la fertilidad.
Una nueva perspectiva sobre la fertilidad
La idea no es reemplazar las técnicas actuales de reproducción asistida, sino añadir una capa de información biológica que permita tomar decisiones de manera anticipada y mucho más precisa. La verdadera transformación en fertilidad podría no venir solo desde los tratamientos, sino desde la capacidad de detectar el problema antes incluso de que este se manifieste.