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人工知能によって体外受精における受精卵の選択を最適化できる

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人工知能によって体外受精における受精卵の選択を最適化できる

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人工知能の活用
ワイルコーネル大学医学部の研究チームは、「NPJ Digital Medicine」にて、新たな人工知能(AI)により、体外受精における受精卵の選択を最適化でき、5日目の胚(胚盤胞)による体外受精の成功可能性を高い精度で予測できると発表した。

初期段階の胚をタイムラプスイメージングにて分析し、体外受精の成功率を改善し、多胎妊娠のリスクを最小化できるという。

同大学のゼブ・ローゼンワクス(Zev Rosenwaks)博士は、体外受精に人工知能を導入することで、人的判断に依るところが大きいプロセスを自動化・標準化できると説明する。

現在、体外受精における胚の選択は、胚生学者が盤胞期の胚を見て、人的に生存能力、健康な妊娠・出産に至る可能性が最も高い胚を選択している。

人工知能
プロセスの最適化
研究チームは、胚10148個のタイムラプス画像50000枚程度を7年以上に亘って撮影し、6ヶ月間を超えて画像評価を行った。

タイムラプスイメージングは、受精後から110時間、受精卵(胚)の画像を12000枚撮影し、AIにアルゴリズムを学習させ、胚の質を識別した。

胚生学者はタイムラプスイメージングを用いて撮影した胚の画像を見てグレードを見極め、その後、統計分析を行い、胚のグレードと体外受精の成功可能性を関連付けた。なお、質の良い胚は妊娠可能性が58%以上、質の悪い胚は妊娠可能性が35%を下回った。

ディープラーニング(深層学習)を適用し、アルゴリズム学習と入力検証(バリデーション)を実施した後、胚の質を判断したところ、精度は97%になった。

研究チームは、体外受精における胚の選択にAIを適用することにより、質の良い最適な胚を選択できる精度が高まり、妊娠可能性は増加すると結論付けている。

(画像はプレスリリースより)


外部リンク

Weill Cornell Medicine
https://news.weill.cornell.edu/
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