Weill Cornell Medicine 연구진이 STORK-A라는 인공지능 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 약 70%의 정확도로 체외수정(IVF) 배아의 염색체 수가 정상인지 비침습적으로 예측할 수 있습니다. 이 발전은 IVF 성공률을 높이고 비용을 줄이며 침습적인 배아 검사를 제한하는 데 도움이 될 수 있습니다.
염색체 수가 비정상인 상태를 이수성이라고 하며, 이는 IVF 배아가 착상하거나 건강한 임신으로 발달하지 못하는 주요 원인입니다. 현재 이수성 검사는 일반적으로 생검과 유사한 배아 샘플 채취와 유전자 검사가 필요하므로 IVF 비용이 증가하고 배아에 침습적입니다. STORK-A는 현미경으로 촬영한 배아 이미지와 산모의 나이, IVF 클리닉의 배아 형태 점수 등의 정보를 함께 분석해 생검 없이 이수성을 예측합니다.
STORK-A는 염색체 상태가 알려진 10,378개의 배반포를 대상으로 학습되었습니다. 이 알고리즘은 이수성 배아와 정상적인 염색체 수를 가진 배아, 즉 정배수성 배아를 거의 70%의 정확도로 구별했습니다(69.3%). 여러 염색체가 관련된 복합 이수성과 정배수성 배아를 구별했을 때의 정확도는 77.6%였습니다. 스페인 IVF 클리닉 자료를 포함한 독립 데이터세트에서도 비슷한 정확도가 나타나 알고리즘의 일반화 가능성이 입증되었습니다.
STORK-A는 아직 실험 단계이지만, 더 안전하고 객관적이며 경제적이고 정확한 IVF 배아 선별을 향한 중요한 진전입니다. 향후 연구에서는 STORK-A의 예측 정확도를 높이기 위해 배아 발달 영상을 활용할 예정입니다.
뉴스 | IVF의 인공지능: 비용과 위험을 줄이다
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Weill Cornell Medicine 연구진이 STORK-A라는 인공지능 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 약 70%의 정확도로 체외수정(IVF) 배아의 염색체 수가 정상인지 비침습적으로 예측할 수 있습니다. 이 발전은 IVF 성공률을 높이고 비용을 줄이며 침습적인 배아 검사를 제한하는 데 도움이 될 수 있습니다.
염색체 수가 비정상인 상태를 이수성이라고 하며, 이는 IVF 배아가 착상하거나 건강한 임신으로 발달하지 못하는 주요 원인입니다. 현재 이수성 검사는 일반적으로 생검과 유사한 배아 샘플 채취와 유전자 검사가 필요하므로 IVF 비용이 증가하고 배아에 침습적입니다. STORK-A는 현미경으로 촬영한 배아 이미지와 산모의 나이, IVF 클리닉의 배아 형태 점수 등의 정보를 함께 분석해 생검 없이 이수성을 예측합니다.
STORK-A는 염색체 상태가 알려진 10,378개의 배반포를 대상으로 학습되었습니다. 이 알고리즘은 이수성 배아와 정상적인 염색체 수를 가진 배아, 즉 정배수성 배아를 거의 70%의 정확도로 구별했습니다(69.3%). 여러 염색체가 관련된 복합 이수성과 정배수성 배아를 구별했을 때의 정확도는 77.6%였습니다. 스페인 IVF 클리닉 자료를 포함한 독립 데이터세트에서도 비슷한 정확도가 나타나 알고리즘의 일반화 가능성이 입증되었습니다.
STORK-A는 아직 실험 단계이지만, 더 안전하고 객관적이며 경제적이고 정확한 IVF 배아 선별을 향한 중요한 진전입니다. 향후 연구에서는 STORK-A의 예측 정확도를 높이기 위해 배아 발달 영상을 활용할 예정입니다.
기사 출처:
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