胚形態の動的解析と非侵襲的着床前胚異数性検査を併用した新規胚着床前診断手法の確立

• Project/Area Number: 25K12652
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56040:Obstetrics and gynecology-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 北脇 佳美 京都大学, 医学研究科, 客員研究員 (30973953)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 堀江 昭史 公益財団法人田附興風会, 医学研究所北野病院 腫瘍研究部, 研究主幹 (30535836) ; 奥宮 明日香 京都大学, 医学研究科, 助教 (70893791)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: タイムラプス / 人工知能 / 胚培養 / 着床前診断 / 生殖補助医療

Outline of Research at the Start

近年、胚培養液中の無細胞DNAを用いて非侵襲的に染色体異常を診断するniPGT-A(non-invasive PGT-A)が注目されているが、得られるDNAが微量であることに起因する精度の問題があり、臨床応用には至っていない。本研究では、タイムラプス培養法により受精後の胚の形態変化を詳細に観察することが可能となったことを活用し、タイムラプス画像から胚異数性を予測するAIモデルを構築し、無細胞DNAを用いたniPGT-AとAIによる胚異数性予測モデルの併用による非侵襲的かつ高精度な新規胚着床前診断法を構築する。さらに胚異数性診断としての妥当性を評価し、この新たな診断法の臨床応用を目指す。