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事例紹介

AI画像解析技術を活用した不妊治療プラットフォームの構築

晩婚化の進展等により不妊治療を受ける患者が増加しています。我が国では、2015 年に 51,001 人が生殖補助医療(体外受精、顕微授精、凍結胚を用いた治療)により誕生しており、全出生児(1,008,000 人)の 5.1%で、これは、約 20 人に 1 人に相当します[i]。

 米国市場における体外受精(In Vitro Fertilization : IVF)症例数も近年顕著に増加しており、2018年には28万件以上に上ります。この結果、不妊治療クリニックの市場規模は、2020年に24億ドルで、今後も増え続けると予想されています。[ii]

  近年の生殖補助医療(Assisted Reproduction Technology: ART)の進歩は著しく、年々新しい知見が発見され、技術が開発されています。例えば、胚動態を持続的に観察できるタイムラプス画像等を解析する事で、妊娠・出産の可能性が高い移植に適した胚や、染色体異数性がない胚の選別に繋がる可能性があります[iii]。一方で、流産の主因とされる染色体異数性は、着床前診断(遺伝子検査)により明らかとなりますが、これには胚への侵襲的処置が必要となります。そのため、非侵襲的な手法の開発が望まれております。

 そこで弊社では、独自に開発したAIの画像診断技術を用いて、胚画像を非侵襲的に観察する不妊治療プラットフォームの技術開発を進めております。画像認識・画像検知技術を用いることで、非侵襲的手法である胚タイムラプス観察画像をもとに、染色体異数性がなく妊娠・出産可能性の高い胚の選別を支援するシステムを開発し、これにより患者QOLの向上を目指します。

また、本プロジェクトは生殖補助医療に深い学術的知見を持つ岡山大学と、豊富な治療実績、臨床データを有する有力クリニックと連携し、画像アルゴリズムによってより性能の高いAIモデルの開発を実現していく予定です。

参考文献

  • 生殖補助医療による出生児数: 日本産科婦人科学会「ART データブック(2015 年)」 厚生労働省
  • IBISWorld
  • Otsuki et al. 2019

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