イスラエルの生殖技術会社である AIVF は、体外受精における胚の選択プロセスを簡素化する、AI を活用した胚品質評価ソフトウェアの開発に成功しました。
人工知能 (AI) は、がんを検出し、虫歯を特定し、医学的な質問に答えることが証明されています。
現在、AI は生殖医師が体外受精 (IVF) に最適な胚を選択するのを支援する「効果的なアシスタント」としても機能します。
アメリカ疾病予防管理センター (CDC) の情報によると、成人女性の 5 人に 1 人は、XNUMX 年間自然妊娠を試みても自然妊娠できません。
したがって、多くの人が体外受精に目を向けることを決めます。体外受精は、米国の多くの女性の妊娠を助けてきた方法です。 ただし、この方法の有効性は保証できません。
米国生殖医学会によると、12.000 回の体外受精の費用は非常に高額で、XNUMX サイクルあたり平均約 XNUMX ドルかかります。 実際、ほとんどの体外受精手順には複数の治療サイクルが含まれます。
AI ソフトウェアが胚の選択をサポート
体外受精の運用を改善するため、イスラエルのテルアビブにある生殖技術会社 AIVF は、授精件数の削減を目的として、AI を活用した胚品質評価ソフトウェアの開発に成功しました。
EMAと呼ばれるソフトウェアは、人間の能力を超えた膨大な量のデータを処理するようにプログラムされており、胚の選択プロセスを簡素化します。
発生学者でAIVFの共同創設者兼最高経営責任者（CEO）であるダニエラ・ギルボア氏はFOXニュースデジタルに次のように語った。 しかし、この方法はまだ十分ではありません。 （体外受精の）成功率は、すべての年齢層でわずか 50 ～ 23% です。 これはまた、体外受精を行っても妊娠に成功できるのは 25 人に 1 人だけであることを意味します。」
ギルボア氏によると、今日の最大の課題の XNUMX つは、体外受精クリニックが需要の増加に追いつけないことです。
「出産を遅らせ、キャリア追求に集中するために卵子凍結を選択する女性が増えています」と彼女は言う。 これは、資源が限られている中、体外受精の必要性が高まっていることを意味します。」
たとえば、米国では体外受精の必要性はわずか 20% しか満たされておらず、残りの 80% の女性が母親になる夢を諦めなければならないことになります。
ギルボア氏によると、胚の選択は体外受精プロセスで最も重要なステップの XNUMX つです。 通常、胚の選択は優れた専門知識を持つ医師によって決定されます。
「あなたが発生学者で、忙しい研究室環境で多数の異なる胚を観察し、どの胚が妊娠に最も役立つ可能性が高いかを判断しなければならないと想像してください。 同じ形状の 10 個または 12 個の胚の重さを量る必要があり、場合によっては自分で難しい選択をしなければならないこともあります」とギルボア氏は言います。
しかし、EMA ソフトウェアを使用すると、高度なアルゴリズムを適用して受胎成功の確率が高い胚を選択できるため、胚の品質評価プロセスが大幅に容易になります。
ギルボア氏によると、このAIツールは、人間の目では見ることができないさまざまな結果（性別、着床、遺伝子異常など）を決定する胎児の形質を検出できるように「訓練」されているという。
AI ソフトウェアは、妊娠が成功する可能性を高めるのに役立ちます。
最終的な選抜は各胚の評価スコアに基づいて行われます。
ギルボア教授はまた、AIがなければ医師は胚の外観に基づいて胚の品質を判断しなければならないだろうとも述べた。
「しかし、このアプローチは純粋に人間の主観的な分析に基づいており、実際の妊娠成功率を実際に定量化するものではありません。 一方、AI は医師が起こり得る不確実性を排除し、明確で正確な情報を提供するのを支援する能力を備えています」と彼女は言いました。
この AI ツールは、人間と比べてはるかに短い時間で胚の品質を評価できます。 これは、クリニックがより多くの患者にサービスを提供し、より多くのニーズに応えることができることも意味します。
EMA は、胚発生の微速度撮影ビデオを通じて「トレーニング」されます。 ソフトウェアは、どの胚が良好な結果をもたらし、どの胚が妊娠する可能性が低いかを分析する必要があります。
「膨大な量のデータ（処理）が必要です。 （医学に）適用できるのに十分なモデルを構築するには、多段階の長いプロセスが必要です」とギルボア氏は語った。
一流の専門家から高く評価されている
カリフォルニアの生殖能力研究者で生殖能力分野の研修医であるシャヒン・ガディール博士は、EMA のような人工知能を活用した製品は非常に役立つと述べています。
ガディール氏はフォックスニュースデジタルに対し、「生殖医療の開発は、この分野における人材不足と専門知識の不足により、大きな障害に直面している」と語った。 また、発生学者の数は非常に限られており、訓練するのが難しい場合が多いため、新しい技術は非常に歓迎されます。」
EMA は胚の選択プロセスの最適化と高速化に役立ちますが、このソフトウェアは医師の役割を置き換えることを目的としたものではないとギルボア氏は述べています。
結局のところ、EMA および同様のソフトウェアは、胚の評価プロセスにおいて医師を支援し、患者にアドバイスし、体外受精サービスをより効果的に提供するためのツールにすぎません。
ギルボア氏によれば、これは人間がAIと対峙する戦争（戦争）ではなく、人間が大義のためにAIと「同盟」を結ぶ戦争だという。
ガディール氏自身は医療分野でAIを活用するという考えを支持しているが、最終決定を下す前に「重要な基準を慎重に検討する」必要性も強調している。
胚の分類における誤りなどのリスクが、体外受精手術の最終結果に影響を与える可能性は排除されません。
さらに、胚の選択に AI を使用する場合は、倫理的要因も考慮する必要があります。 これは、本人と患者の家族の決定に影響を与える可能性があります。
EMA ソフトウェアは現在、ヨーロッパ諸国、東南アジア、南米で使用されており、近い将来米国でも利用可能になる予定です。
Gilboa 氏によると、このソフトウェアを購入して体験したほとんどのクリニックから、このソフトウェアの品質について非常に肯定的なフィードバックが得られました。
この技術は、妊娠の成功に必要な時間が大幅に短縮されるため、患者のコストも節約します。
ギルボア氏によると、従来の体外受精では、妊娠に成功するには、患者は平均 3 ～ 5 サイクルの治療を受ける必要がある。 しかし、EMA を使用すると、これはわずか 1,6 期間の平均に短縮されます。
AI技術の応用により、不妊患者の親になる夢が体外受精によって完全に実現できるようになりました。
(ベトナム+調べ)
