顕微受精の成績調査による人工知能補助精子Grade予測システムの検証

わが国では現在年間13万件以上の顕微受精が行われている。顕微受精の成績は胚培養士が選別する精子の状態に依存する。精子の選別方法、基準については明確なエビデンスはなく胚培養士の経験と知識に大きく依存する。そのため、顕微受精での施設間・地域間の格差が生じる可能性もある。申請者は横浜国立大学工学部　濱上らの協力を得て胚培養士の知識・経験を人工知能に学習させ、培養士のいう「良好精子」の物理的特徴を分析と各精子に格付け（Grading）を行うシステムを作製した。このシステムと実際の胚培養士の評価の一致度はおよそ90%程度を達成しており、現在さらに精度をあげるべく分析・研究を進めている。しかしこのシステムでは良好と判断された精子が妊娠に寄与するのかを確認できず、実際に妊娠に寄与できるのかは不明のままである。今回我々は本システムを搭載した測定器を作成して、測定器が選んだ精子（胚培養士にはGradeは知らせない）によってできた受精卵が良好な胚になるのかを検証することを目的としている。本システムで選んだ精子による治療成績を担保することで顕微受精時の胚培養士補助システムの開発・胚培養士間の技術格差改善、そして胚培養士教育、男性不妊診療・研究への応用を目指す。現在、測定器（アプリケーション）を開発してくれる企業も見つかり、まずは開発を行っている。アプリケーションの開発後本研究に着手してゆく予定である。またアプリケーション開発の進捗状況をみながら学内倫理審査を申請してゆく予定である。

わが国では現在年間13万件以上の顕微受精が行われている。顕微受精の成績は胚培養士が選別する精子の状態に依存する。精子の選別方法、基準については明確なエビデンスはなく胚培養士の経験と知識に大きく依存する。そのため、顕微受精での施設間・地域間の格差が生じる可能性もある。申請者は横浜国立大学工学部　濱上らの協力を得て胚培養士の知識・経験を人工知能に学習させ、培養士のいう「良好精子」の物理的特徴を分析と各精子に格付け（Grading）を行うシステムを作製した。このシステムと実際の胚培養士の評価の一致度はおよそ90%程度を達成しており、現在さらに精度をあげるべく分析・研究を進めている。しかしこのシステムでは良好と判断された精子が妊娠に寄与するのかを確認できず、実際に妊娠に寄与できるのかは不明のままである。今回我々は本システムを搭載した測定器を作成して、測定器が選んだ精子（胚培養士にはGradeは知らせない）によってできた受精卵が良好な胚になるのかを検証することを目的としている。本システムで選んだ精子による治療成績を担保することで顕微受精時の胚培養士補助システムの開発・胚培養士間の技術格差改善、そして胚培養士教育、男性不妊診療・研究への応用を目指す。現在、測定器（アプリケーション）を開発してくれる企業も見つかり、まずは開発を行っている。アプリケーションの開発後本研究に着手してゆく予定である。またアプリケーション開発の進捗状況をみながら学内倫理審査を申請してゆく予定である。