Resumen de Human kinematic and morphometric sperm subpopulation analysis using CASA technology: A new approach to spermatozoa classification

Almudena García Molina, Nuria Navarro, Anthony Valverde, Daznia Bompart, Carina Caldeira, Alberto Vendrell, Carles Soler

• español

  Introducción El análisis de semen es el método clínico para determinar la fertilidad masculina. El método subjetivo tradicional carece de la fiabilidad, que se puede obtener con el uso de la tecnología del análisis de semen asistido por ordenador (CASA). Desafortunadamente, esta tecnología se ha venido utilizando únicamente teniendo en cuenta de forma independiente las diversas características de los espermatozoides. El objetivo del presente estudio es presentar una aproximación matemática que incluye diversas variables seminales para definir las posibles subpoblaciones espermáticas.

  Métodos Las muestras se obtuvieron por masturbación de 13 voluntarios, que se analizaron de forma subjetiva, así como con 2 sistemas objetivos, para el análisis de la movilidad (CASA-Mot) y la morfología (CASA-Morph).

  Resultados Tanto las variables cinemáticas como las morfométricas rindieron 3 componentes principales y 4 subpoblaciones.

  Conclusión Estos resultados sientan las bases para estudios futuros que incluyan diferencias geográficas, sociales, étnicas o de rango de edad con el ánimo de obtener una definición concluyente sobre las características seminales de la especie humana.

• English

  Introduction Semen analysis is a clinical method aimed at determining the fertility of a male individual. The traditional subjective method lacks the reliability that can be achieved by computer-assisted sperm analysis (CASA) technology. Unfortunately, this technology has only been used when taking into consideration individually different sperm characteristics. The aim of this work is to present an integrative mathematical approach that considers different seminal variables to establish human sperm subpopulations.

  Methods Samples were obtained from thirteen volunteers via masturbation and were analyzed by the routine subjective method and two objective systems, CASA Motility (CASA-Mot) and CASA Morphology (CASA-Morph).

  Results Seminogram variables were reduced to three principal components (PC) showing two subpopulations. Kinematics and morphometric variables each rendered three PCs for four subpopulations.

  Conclusions These results lay the foundations for future studies including different geographical, social, ethnic and age range conditions with the aim of achieving a definitive view of the human semen picture.