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

• 研究課題/領域番号: 25K12652
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分56040:産婦人科学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 北脇 佳美 京都大学, 医学研究科, 客員研究員 (30973953)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: タイムラプス / 人工知能 / 胚培養 / 着床前診断 / 生殖補助医療

研究開始時の研究の概要

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。