令和元年６月５日
WIRED より
●人工知能（AI）が
ディープラーニングによって
アルゴリズムに
受精卵の判定方法を学習させることで
着床に結びつく確率が高い受精卵を
見極める研究がされている。
実用化には課題もあるが
妊娠を望む人たちにとって
可能性を秘めている。
●胎生学者の仕事のうち
時間を要するのが
受精卵の格付け作業。
顕微鏡で形状を見ながら
クオリティを点数化していく。
丸みを帯びて均等な細胞分裂が
見られれば高得点
細胞が割れたり欠けたりしている
ものは不合格となる。
このスコアをもとに
優先的に着床させる受精卵を決める。
科学よりも直感に頼った
あまり厳密とは言えないやり方といえる。
●これに対して
細胞を採取し、DNAを抽出して
異常の有無を調べる
着床前遺伝子スクリーニングは
多くの情報が得られる。
しかし、高額な不妊治療に
さらなる費用が追加される。
つまり
人の手による受精卵の格付け作業は
精度は粗いものの
患者の体に負担をかけずに済み
多くの不妊治療クリニックにとって
導入しやすい方法というわけだ。
●STORKと名づけられた
ニューラルネットワークの実力が
人間の手作業に比べて
どのくらい優秀なのかを判断するため
研究チームは世界中のクリニックから
５人の胎生学者を集めた。
さまざまな研究所から取り寄せた
３９４個の受精卵の画像から
格付け作業をしてもらったのだ。
この結果、５人全員が同じ評価を下した
受精卵はわずか８９個で
全体の４分の１にも満たなかった。
●受精卵の観察という
非常に時間のかかる作業を
アルゴリズムに学習させることで
精度は手作業よりはるかに高くなるという。
アルゴリズムが機能するかを判断する
厳しいテストを通過するまで
クリニックで使用することはできない。
今は、テストに合格するための
最終的な対策を練っている段階。
無作為に選ばれた少数の受精卵を対象に選び
胎生学者とAIが格付けを競っている。
何より重要なのは
STORKを使うことで本当にこれまでより
良い結果を得られるかどうかである。
●着床率の向上だけでなく
妊娠を正常な期間
維持できることが重要なのだ。
その点について
懐疑的な胎生学者も存在する。
●「アルゴリズムにできるのは子宮に戻す
受精卵の順番を変えることだけです」
「安全な妊娠が可能になると断言するには
さらに多くのエヴィデンスを要します」 と
コロンビア大学
不妊治療センター部長は話す。
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