ニュース｜IVFにおける人工知能：費用とリスクを軽減
Weill Cornell Medicineの研究者らは、STORK-Aと呼ばれる人工知能アルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは、体外受精（IVF）胚の染色体数が正常かどうかを、約70%の精度で非侵襲的に予測できます。この進歩により、IVFの成功率向上、費用削減、侵襲的な胚検査の抑制が期待されます。
異数性と呼ばれる染色体数の異常は、IVF胚が着床できなかったり、健全な妊娠に至らなかったりする主な理由です。現在の異数性検査では通常、生検に類似した胚の採取と遺伝子検査が必要で、IVFの費用が増加し、胚への侵襲も伴います。STORK-Aは、顕微鏡で撮影した胚の画像に、母体年齢やIVFクリニックによる胚形態スコアなどの情報を組み合わせ、生検を行わずに異数性を予測します。
STORK-Aは、染色体の状態が判明している10,378個の胚盤胞を用いて学習されました。染色体数が異常な胚と、正常な染色体数を持つ正倍数性胚を、約70%の精度で識別しました（69.3%）。複数の染色体に関わる複雑な異数性と正倍数性胚の識別精度は77.6%でした。スペインのIVFクリニックのデータを含む独立したデータセットでの検証でも、同様の精度が得られ、アルゴリズムの汎用性が示されました。
STORK-Aはまだ実験段階ですが、より安全で客観的、低コストかつ正確なIVF胚選択に向けた重要な一歩です。今後の研究では、胚の発育動画を用いてSTORK-Aの予測精度の向上を目指します。
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Weill Cornell Medicineの研究者らは、STORK-Aと呼ばれる人工知能アルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは、体外受精（IVF）胚の染色体数が正常かどうかを、約70%の精度で非侵襲的に予測できます。この進歩により、IVFの成功率向上、費用削減、侵襲的な胚検査の抑制が期待されます。
異数性と呼ばれる染色体数の異常は、IVF胚が着床できなかったり、健全な妊娠に至らなかったりする主な理由です。現在の異数性検査では通常、生検に類似した胚の採取と遺伝子検査が必要で、IVFの費用が増加し、胚への侵襲も伴います。STORK-Aは、顕微鏡で撮影した胚の画像に、母体年齢やIVFクリニックによる胚形態スコアなどの情報を組み合わせ、生検を行わずに異数性を予測します。
STORK-Aは、染色体の状態が判明している10,378個の胚盤胞を用いて学習されました。染色体数が異常な胚と、正常な染色体数を持つ正倍数性胚を、約70%の精度で識別しました（69.3%）。複数の染色体に関わる複雑な異数性と正倍数性胚の識別精度は77.6%でした。スペインのIVFクリニックのデータを含む独立したデータセットでの検証でも、同様の精度が得られ、アルゴリズムの汎用性が示されました。
STORK-Aはまだ実験段階ですが、より安全で客観的、低コストかつ正確なIVF胚選択に向けた重要な一歩です。今後の研究では、胚の発育動画を用いてSTORK-Aの予測精度の向上を目指します。
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