| 研究課題/領域番号 |
19K09734
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分56030:泌尿器科学関連
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| 研究機関 | 横浜市立大学 |
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研究代表者 |
湯村 寧 横浜市立大学, 附属市民総合医療センター, 准教授 (30522023)
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| 研究分担者 |
濱上 知樹 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (30334204)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 顕微授精 / 人工知能 / 精子 / 機械学習 / 選別 / 生殖補助医療 / 顕微受精 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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。申請者は横浜国立大学工学部 濱上らの協力を得て人工知能による精子認識研究を行ってきた。この方法を利用して顕微受精時の精子選別方法に関する胚培養士の知識・経験を人工知能に学習させることで、培養士のいう「良好精子」の物理的特徴を分析し、良好と定義される因子を用いて各精子に格付け（Grading）を行うシステムを作製する。この研究を進め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。
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| 研究実績の概要 |
顕微授精(Intracytoplasmic sperm injection：ICSI)は重度の男性不妊症患者に対し、主に行われる治療である。日本では現在年間約10数万周期のICSIが施行されている。ICSI時には胚培養士が良好な精子を選択し卵へ注入を行うが、妊娠に適した良好な精子の選別基準は胚培養士の技術・経験によるところが大きく定量化されたものはない。我々はこの選別基準を定量化し培養士の負担・技術格差を軽減するために人工知能(Artificial Intelligence： AI)を用い精子へgradeをつけ胚培養士へ提示する精子の評価支援システムを開発している。現在までの進捗状況について報告する。
当センターにおいて夫婦の ICSI 時の精子浮遊液の動画を撮影。これをクラウド上に作成した評価用アプリケーションにアップロードクラウドアプリケーション上で協力施設の21の日本のART施設43名の経験豊富な培養士たちが5段階に精子を分類してラベルづけをおこなったのち、評価データをクラウド経由で収集しAIによる機械学習を行なった。
現段階で約27,000個の映像学習を行った。現時点で人工知能が予測した精子の評価分布と経験ある胚培養士たちが回答した評価分布との誤差は1.43%であり、さらに誤差修正を行なっている。より理解しやすい画像表示方法（ユーザーインターフェース）を現在、横浜国大・企業と協力して検討中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
2023年末より企業でのユーザーインターフェースの開発に大きな進展がみられていません。
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| 今後の研究の推進方策 |
上記の如く企業でのユーザーインターフェースの開発に大きな進展がみられていません。ただ、本研究はここまででここから先は検証に入るため業者ともまた相談を続けつつ開発を進めてゆきます。
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