El doctor Bernabeu durante la presentación del congreso, en una imagen facilitada por el Instituto Bernabeu. EFEAlicante acoge esta semana el tercer encuentro internacional de expertos en medicina reproductiva del Instituto Bernabeu, que abordará, el viernes y el sábado, las controversias para tratar el embarazo a una edad tardÃa, el papel de la genética y la inteligencia artificial en reproducción asistida.
Según adelanta el Instituto Bernabeu, 140 expertos de todo el mundo tratarán asuntos de actualidad y controvertidos y se abordarán desafÃos como la mejora de la reserva ovárica en las mujeres que retrasan su maternidad o la utilización de los macrodatos o "big data" en la reproducción humana.
Acudirán a la cita ginecólogos, embriólogos, biólogos moleculares, farmacéuticos, genetistas e ingenieros informáticos procedentes de paÃses como China, Estados Unidos, Australia, Israel, Bélgica, Noruega, Dinamarca, Inglaterra, Italia o Suiza.
La primera sesión del congreso abordará la baja reserva ovárica con la presencia de los doctores Luca Persani, quien defiende que los marcadores genéticos pueden convertirse en una herramienta importante para predecir la edad de la menopausia y conocer la pérdida temprana de la reserva ovárica, y Carlos Alviggi, que abordará la sensibilidad ovárica.
El doctor Santiago Munné, un precursor del diagnóstico genético preimplantacional (DGP), explicará las actuales investigaciones en prevención de enfermedades genéticas e infertilidad, además de revisar las estrategias clásicas y perspectivas como los nuevos enfoques para no dañar al embrión.
El encuentro tratará, desde el punto de vista clÃnico, la receptividad endometrial y la doctora Pilar Coy dará a conocer el impacto epigenético de la reproducción humana, la influencia del comportamiento materno en el feto y su posible repercusión futura.
Además, la inteligencia artificial tendrá su relevancia en el congreso, al abordarse la posibilidad de la selección embrionaria a través de esa tecnologÃa, donde la alicantina Nuria Oliver abordará el "big data" en reproducción humana.
