2023 Fiscal Year Research-status Report
胚培養タイムラプス画像の機械学習解析を用いた良好胚誘導培養システムの開発
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23K08821
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| Research Institution | Japanese Red Cross Wakayama Medical Center |
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Principal Investigator |
寒河江 悠介 日本赤十字社和歌山医療センター(臨床研究センター), 産婦人科部, 副部長 (00907917)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堀江 昭史 京都大学, 医学研究科, 講師 (30535836)
奥宮 明日香 京都大学, 医学研究科, 助教 (70893791)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 胚移植 / タイムラプス / 人工知能 / オミックス解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
より着床率の高い形態良好胚を培養する条件を新たに見出すために、形態良好胚と不良胚のオミックス解析を用いることを計画した。しかし、発育後の胚盤胞で解析を行っても胚培養後の結果を見ているにすぎず、形態不良胚となる場合に発現が不十分な遺伝子やpathwayの同定は困難であると考えた。そこで、受精後からの胚培養タイムラプス画像を、機械学習および人工知能を用いて解析し、形態良好胚か不良胚か予測するモデルを作成することで、発育途上の分割胚を「予定形態良好胚」「予定形態不良胚」に分類して比較解析することとしている。この研究には形態良好胚盤胞および形態不良胚盤胞の予測モデルの高い精度が必要であるため、データセットを7100まで増やして改良を行なった。また年齢などの臨床因子を加え、さらに分割期胚までのVeeK分類による質的評価も画像情報とは別に入力した。この結果、形態良好胚盤胞および形態不良胚盤胞の予測のPR曲線AUCを、改良前のそれぞれ0.60、0.40から、改良後には0.70、0.90まで上昇させることに成功した。このモデルについては論文投稿の準備中である。
また、次年度のオミックス解析の準備として、分割期胚のシングルセル解析の公開データセットを検討した。結果、分割胚の割球による差異が少ないため、シングルセル解析ではなく、bulkで十分検討できることがわかった。一方で、4cellと8cellではステージによる遺伝子発現に差があるため、8cellのみを使用した解析を行う必要がある。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
2023年の計画は、タイムラプス画像を用いた形態良好胚盤胞および形態不良胚盤胞の予測モデルを改良であった。この点について十分な改良が得られた。
また、2024年度以降に予定していたオミックス解析についても、公開データを用いた予備検討が進んでおり、計画以上の進行状況である。
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| Strategy for Future Research Activity |
良好胚および不良胚の正数性率はそれぞれ40－50%、25%程度との報告がある。この事実と上記の予測モデルの精度から、予測良好8細胞期胚12-17個、予測不良8細胞期胚24-28個を解析すれば、外れ値となった胚を除いても５個ずつのデータが得られると考えられる。そのため、上記の個数でbulkのオミックス解析を施行すべく、準備を行う。具体的にはマウスの8細胞期胚でのRNA抽出を行い、条件検討を行ったうえで、ヒト胚でのRNA抽出を行う。両群の比較から良好胚の発生に重要な遺伝子やpathwayを同定を目指す。
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| Causes of Carryover |
想定していたよりも物品費を削減できたため、次年度に計画しているオミックス解析等に使用する予定である。
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