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Embryonics라는 여성 기반 이스라엘 신생 기업은 인공지능을 사용하여 배아를 선별함으로써 체외 수정(IVF)을 변화시키기 시작했다. 점점 더 많은 여성들이 라이프 스타일과 직업 관련 요인으로 인해 아이를 갖는 것을 늦추면서 체외 수정(IVF)에 대한 수요가 증가하고 있으며 앞으로 몇 년 안에 가속화될 것이다.

https://singularityhub.com/2021/01/27/how-an-israeli-startup-is-using-ai-to-help-people- make-babies/

JM Kim | 기사입력 2021/01/28 [04:11]

Embryonics라는 여성 기반 이스라엘 신생 기업은 인공지능을 사용하여 배아를 선별함으로써 체외 수정(IVF)을 변화시키기 시작했다. 점점 더 많은 여성들이 라이프 스타일과 직업 관련 요인으로 인해 아이를 갖는 것을 늦추면서 체외 수정(IVF)에 대한 수요가 증가하고 있으며 앞으로 몇 년 안에 가속화될 것이다.

https://singularityhub.com/2021/01/27/how-an-israeli-startup-is-using-ai-to-help-people- make-babies/

JM Kim | 입력 : 2021/01/28 [04:11]

 

체외 수정(IVF)을 사용하여 임신한 최초의 아기는 1978년 영국에서 태어났다. 40년이 지난 후 이 기술은 일반화되었지만 성공률은 여전히 ​​ 22-30%로 상당히 낮다. Embryonics라는 여성 기반 이스라엘 신생 기업은 인공지능을 사용하여 배아를 선별함으로써 이를 변화시키기 시작했다.

 

체외 수정(IVF)는 여성의 난자를 파트너 또는 기증자의 체외 정자로 수정하여 배아를 만들어 자궁에 이식하는 것으로 구성된다. 육체적으로나 감정적으로나 재정적으로 어떤 의미에서 든 쉬운 과정이 아니다. 보험은 IVF를 거의 보장하지 않으며 비용은 주기 당 $12,000~ $25,000이다 (주기는 약 한 달이 걸리며 여성의 난소가 난자를 생성하도록 자극하고, 난자를 추출하고, 체외로 수정하고, 배아를 이식하는 것을 포함한다).

 

여성은 난자 생성을 촉진하기 위해 매일 호르몬 주사를 맞아야 하며, 이는 불편한 부작용을 유발할 수 있다. 너무 많은 스트레스와 비용을 겪은 후 성공적인 임신의 확률이 기껏해야 3분의 1이라고 생각하는 것은 실망스럽다.

 

IVF주기가 작동하는지 여부, 즉 배아가 자궁에 착상하여 건강한 태아로 발달하기 시작하는지 여부에 대한 결정적인 요소는 배아의 품질이다. 의사는 현미경을 통해 배아를 검사하여 배아에 포함된 세포의 수와 건강하게 보이는지 여부를 확인하고 가장 실행 가능한 배아를 선택한다.

 

그러나 인간의 눈은 현미경의 도움으로도 많은 것을 볼 수 있다. “최상의배아를 선택하려는 발생학자들의 노력에도 불구하고 성공률은 여전히 ​​상대적으로 낮다. Embryonics의 설립자이자 CEO Yael Gold-Zamir많은 결정이 직감이나 개인적인 경험을 기반으로 한다. "동일한 IVF 센터에 가더라도 두 명의 전문가가 동일한 배아에 대해 서로 다른 의견을 제시할 수 있다."

 

이것이 Embryonics의 기술이 등장하는 곳이다. 그들은 배아를 성공적으로 이식할 가능성을 예측하는 알고리즘을 훈련하기 위해 배아 발달에 대한 8,789개의 타임랩스 비디오를 사용했다. 데이터 세트의 배아 중 절반 미만이 발생학자에 의해 등급이 매겨졌고 이식 데이터가 사용 가능할 때 통합되었다 (바이너리 "성공"또는 "실패"메트릭).

 

이 알고리즘은 입력 데이터를 필터링하여 해당 기능의 맵을 생성하고 이미지 인식에 가장 일반적으로 사용되는 기존의 컨볼루션 신경망을 사용하여 3D객체 및 그래프와 같은 더 복잡한 데이터에 적용하는 기술인 기하학적 딥러닝을 사용한다. 수정 후 며칠 이내에 배아는 여전히 배반포 단계에 있으며 본질적으로 단 200-300개의 세포로 이루어진 미세한 덩어리이다. 알고리즘은 이 딥러닝 기술을 사용하여 인간 발생학자가 전혀 볼 수 없거나 검증을 위해 대량의 데이터 조합이 필요한 배아 발달 패턴을 파악하고 식별한다.

 

배아 비디오 외에도 Embryonics의 팀은 실험실의 환자 데이터와 환경 데이터를 알고리즘에 통합하여 고무적인 결과를 얻었다. 회사는 알고리즘을 사용하여 긍정적인 예측 값이 12% 증가했다고 보고했다(배아를 유도할 배아 식별. 착상 및 건강한 임신) 및 발생학자의 외부 패널과 비교했을 때 부정적인 예측 값 (성공적인 임신을 초래하지 않는 embyros 식별) 29% 증가했다.

 

TechCrunch는 지난주 Embryonics의 알고리즘을 사용하여 배아를 선택한 11명의 여성 파일럿에서 6명이 성공적인 임신을 즐기고 있으며 5명은 여전히 ​​결과를 기다리고 있다고 보도했다.

 

Embryonics AI를 사용하여 배아를 선별하는 것을 생각한 최초의 그룹이 아니다. Weill Cornell Medicine의 연구원들이 2019년에 개발한 유사한 알고리즘은 97%의 정확도로 배아 이미지 세트의 품질을 분류할 수 있었다. 그러나 Embryonics는 이러한 종류의 기술을 시장에 최초로 도입한 기업 중 하나가 될 것이다. 이 회사는 유럽의 불임 클리닉에 소프트웨어를 판매할 수 있도록 유럽규제기관의 승인을 기다리고 있다.

 

그 시기는 무르익는다. 점점 더 많은 여성들이 라이프 스타일과 직업 관련 요인으로 인해 아이를 갖는 것을 늦추면서 IVF에 대한 수요가 증가하고 있으며 앞으로 몇 년 안에 가속화될 것이다.

 

이 회사는 궁극적으로 제품을 미국에 출시하고 호르몬 자극을 개선하기위한 데이터 사용을 포함하도록 작업을 확장하기를 희망한다.

 

 
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