요코하마 국립 대학 공학 연구원의 하마 카미 치키 교수 등의 연구 그룹은, 남성 불임 치료에 있어서 배아 배양사가 실시하는 TESE(Testicular Sperm Extraction: 고환내 정자 채취술)를, 인공 지능(AI)을 사용해 지원한다 시스템을 개발했다.

 남성 불임 중에서도 무정자증의 증례수는 2~16%를 차지한다고 한다.그 치료 방법으로는 고환으로부터 정자를 채취하는 기술인 TESE가 알려져 있지만, 이 방법은 한정된 시간에 유망한 정자를 찾아 회수하기 때문에 높은 세포 식별 능력이 요구된다.그 때문에 배아 배양사의 부담은 매우 높고, 성공률을 높이기 위한 정자의 탐색·평가의 지원 기술이 요구되고 있었다.

 이번에 이 그룹은 정자 채취 동영상에서 약 17만개의 세포 샘플을 추출하고 각각에 대해 정자·비정자 학습을 실시했다.그 결과, 전문가가 아니면 판별이 어려운 정자와 다른 세포를 AI가 높은 정밀도로 순간적으로 판별하는 것이 가능하게 되었다.또한 배아 배양사의 판단 기준을 바탕으로 학습한 AI가 정자의 등급을 XNUMX단계로 평가할 수 있게 되었다.

 이 시스템의 실용화에 의해, 남성 불임 치료에 있어서의 수정율의 향상, 환자의 비용 부담의 경감, 배아 배양사의 부담 경감이나, 숙련된 배아 배양사의 기술 전승에 활용할 수 있다.생식 보조의료 분야, 특히 정자 선별·탐색, 남성 불임증 검사의 고도화에 크게 기여할 것으로 기대된다.

참조 :【요코하마 국립 대학】AI에 의한 정자 판별·평가 시스템을 개발(PDF)

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