AIが健康な胎芽を特定し体外受精の成功率を高めると謳うEmbryonics

今回は「AIが健康な胎芽を特定し体外受精の成功率を高めると謳うEmbryonics」についてご紹介します。

関連ワード （Embryonics、妊娠、資金調達等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

年を追うごとに、医療の世界では正確な診断の標準的レベルをAIが押し上げるようになってきている。皮膚ガンや肺ガンの発見においては、それが顕著だ。

そして今、イスラエルのスタートアップEmbryonics（エンブリオニクス）は、同社のAIなら、体外授精で健康な胎芽が着床する確率を高めることができると主張する。彼らが開発したのは、基本的には、胎芽の着床の可能性を予測するアルゴリズムだ。それは、体外受精の際の胎芽の発育をコマ撮りした画像でトレーニングされている。

ハッキリいって、これはやっと始まったばかりの技術だ。現在のところ、20歳から40歳の女性11人を対象にしたテストが行われているが、そのうち6人は妊娠に成功し、残る5人は結果待ちの状態だとEmbryonicsは話している。

それでもEmbryonicsは、経済的不安から出産をためらっているミレニアル世代の女性のように、外的要因のために何十年も進歩がないまま拡大を続けている巨大市場を活気づける可能性があるという点で興味深い。

体外受精市場は2019年のおよそ183億ドル（約1兆9000億円）規模から、今後5年で2倍に拡大すると一部では見られている。しかし、毎年体外受精を試みている多くの女性たちは、1回に1万ドル（約103万円）から1万5000ドル（約155万円）という費用を長期にわたり負担している（少なくとも米国の場合）。しかも、年齢が増すごとに成功率は下がってゆく。

そんな体外受精の実施回数を減らし費用を軽減させることが、まさにEmbryonicsの原動力だ。同社は3年前に、CEOでありヘブライ大学で一般外科を学び、後にある体外受精研究所の研究員となり受胎の科学に変わらぬ興味を抱いた医学博士Yael Gold-Zamir（ヤエル・ゴールド-ザミール）氏によって創設された。

後に彼女は偶然にも、興味と専門知識を相補的に併せ持つ2人の人物を紹介される。1人はDavid Silver（デイビッド・シルバー）氏。テクニオン・イスラエル工科大学で生物情報学を学び、2020年にEmbryonicsに加わる以前は、Apple（アップル）の機械学習エンジニアとして3年、Intel（インテル）のアルゴリズムエンジニアとして3年働いている。

ゴールド-ザミール氏が紹介された2人目は、 Alex Bronstein（アレックス・ブロンスタイン）氏だ。いくつもの企業を立ち上げてきた起業家であり、Intelの主幹エンジニアとして長年勤務してきた。現在はテクニオン・イスラエル工科大学の知的システムセンターの主任を務めている。さらに、Embryonicsや資本市場のアルゴリズムトレーディングに特化したスタートアップSibylla（シビラ）などで、深層学習AIを含む複数の研究に携わっている。

Embryonicsの規模はまだ小さいが、この3人と彼らの元に集まった13人のフルタイムの従業員は、明らかに進歩を遂げている。

Shustermann Family Investment OfficeとIsraeli Innovation Authority（イスラエル・イノベーション局）が主導したシード投資ラウンド400万ドル（約4億1400万円）を助力とするEmbryonicsは、現在、欧州でのソフトウェア販売を可能にする認可を待っているという。それは、人間よりもはるかに高い精度で小さな細胞クラスターのパターンを検出するというもので、ヨーロッパ大陸全域の不妊治療クリニックが利用できると同社は話している。

世界中に点在し、あらゆる人種、地域性、年齢層を含む数百万件の匿名化された患者データベースを利用することで、同社はすでに次のステップにも目を向けているとゴールド-ザミール氏はいう。

中でも注目すべきは、胎芽分析ソフトウェアをひっさげて米国アメリカ進出を果たす他に、ホルモン刺激と呼ばれる治療法の改善を不妊治療クリニックと協力して進めるという計画だ。ブロンスタイン氏が指摘するとおり、体外受精療法や妊孕性温存療法を受けるすべての女性は、卵巣ができるだけ多く成熟した卵子を作り出せるようにする処置を受けることになる。これには8〜14日間にわたるホルモン注射も含まれる。しかし現在、一般的なプロトコルは3種類しかなく、「適切なものを確立するために数多くの試行錯誤」が続けられている状態だと彼は話す。そこで深層学習を利用すれば、その人ごとの適切なホルモンの配合と、適正な投与時期がわかってくるとEmbryonicsは考えている。

すべてが計画どおりに進むと、彼らの仕事はさらに増える。「Embryonicsの目標は、治療のあらゆる側面をカバーする総合的なソリューションをもたらすことです」とゴールドザミール氏はいう。彼女は会社を経営しながら、4人の子どもを育てている。

この生まれたばかりの企業が成功できるか否かを判断するのは、まだ早い。しかし、数日間シャーレに載せておいた胎芽を顕微鏡で観察し、細胞の増殖の様子や形状からその健康状態を判断するという、40年前から変わらない世界中の体外受精クリニックのやり方を一気に変革するテクノロジーを先導しているようには思える。

2019年春、ニューヨーク市のワイルコーネル医科大学院の研究者が、AIは人間の目よりも正確に胎芽の形態を評価できるとの研究結果を発表した。これは、受精後正確に110時間経過した人間の胎芽の写真1万2000点を使ってアルゴリズムをトレーニングし、胎芽の質の良し悪しを選別した結果だ。

この調査を行った研究者たちは、まず胎生学者が、個々の胎芽の外観をさまざまな側面から観察して、等級づけを行ったと説明している。次に統計的分析によって胎芽の等級と、うまく妊娠する確率との関係を導き出した。妊娠の成功率が35％以上なら胎芽は高品質、35％未満なら低品質と見なされる。

トレーニングと検証を終えたアルゴリズムは、新しい画像を使った胎芽の選別を97％の精度で判定することに成功した。

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画像クレジット：Tammy Bar-Shay

【原文】

With every year, AI is beginning to bring more standardized levels of diagnostic accuracy in medicine. This is true of skin cancer detection, for example, and lung cancers.

Now, a startup in Israel called Embryonics says its AI can improve the odds of successfully implanting a healthy embryo during in vitro fertilization. What the company has been developing, in essence, is an algorithm to predict embryo implantation probability, one they have trained through IVF time-lapsed imaging of developing embryos.

It’s just getting started, to be clear. So far, in a pilot involving 11 women ranging in age from 20 to 40, six of those individuals are enjoying successful pregnancies, and the other five are awaiting results, says Embryonics.

Still, Embryonics is interesting for its potential to shake up a big market that’s been stuck for decades and continues to grow only because of external trends, like millennial women who are putting off having children owing to economic concerns.

Consider that the global in vitro fertilization market is expected to grow from roughly $18.3 billion in 2019 to nearly double that number in the next five years by some estimates. Yet the tens of thousands of women who undergo IVF each year have long faced costs of anywhere from $10,000 to $15,000 per cycle (at least in the U.S.), along with long-shot odds that grow worse with age.

Indeed, it’s the prospect of reducing the number of IVF rounds and their attendant expenses that drives Embryonics, which was founded three years ago by CEO Yael Gold-Zamir, an M.D. who studied general surgery at Hebrew University, then became a researcher in an IVF laboratory owing to an abiding interest in the science behind fertility.

As it happens, she would be introduced to two individuals with complementary interests and expertise. One of them was David Silver, who had studied bioinformatics at the prestigious Technion-Israel Institute of Technology and who, before joining Embryonics last year, spent three years as a machine learning engineer at Apple and three years before that as an algorithm engineer at Intel.

The second individual to whom Gold-Zamir was introduced was Alex Bronstein, a serial founder who spent years as a principal engineer with Intel and who is today the head of the Center for Intelligent Systems at Technion, as well as involved with several efforts involving deep learning AI, including at Embryonics and at Sibylla, a nascent outfit focused on algorithmic trading in capital markets.

Embryonics currently remains a small outfit, but the three, along with 13 full-time employees who’ve joined them, appear to be making progress.

Fueled in part by $4 million in seed funding led by the Shustermann Family Investment Office and the Israeli Innovation Authority, Embryonics says it’s about to receive regulatory approval in Europe that will enable it to sell its software — which the team says can better recognize patterns in small cell clusters than a human — to fertility clinics across the continent.

Using a database with millions of anonymized patient records from different centers around the world, says Gold-Zamir, the company is already eyeing next steps, too. Most notably, beyond moving into the U.S. with its embryo analysis software, Embryonics wants to work with fertility clinics on improving what’s called hormonal stimulation.

As Bronstein observes, every woman who goes through IVF or fertility preservation goes through the process — which involves getting injected with hormones from 8 to 14 days — to induce their ovaries to produce as many mature eggs as possible. But right now, there are just three general protocols and a “lot of trial and error in trying to establish the right one,” he says. Through deep learning, Embryonics thinks it can begin to understand both the right mix of hormones each individual should be taking, as well as the different times they should be taken.

And there’s more in the works if all goes as planned. “Embryonics’s goal is to provide a holistic solution, covering all aspects of the process,” says Gold-Zamir, who is raising four children of her own, along with running the company.

It’s too soon to say whether the nascent outfit will succeed. But it certainly seems to be at the forefront of a technology that is fast changing after more than 40 years wherein many IVF clinics worldwide have simply assessed embryo health by looking at days-old embryos on a petri dish under a microscope to assess their cell multiplication and shape.

In the spring of 2019, investigators from Weill Cornell Medicine in New York City published own their conclusion  that AI can evaluate embryo morphology more accurately than the human eye after using 12,000 photos of human embryos taken precisely 110 hours after fertilization to train an algorithm to discriminate between poor and good embryo quality.

The investigators said that each embryo was first assigned a grade by embryologists that considered various aspects of the embryo’s appearance. The investigators then performed a statistical analysis to correlate the embryo grade with the probability of a successful pregnancy outcome. Embryos were considered good quality if the chances were greater than 58% and poor quality if the chances were below 35%.

After training and validation, the algorithm was able to classify the quality of a new set of images with 97% accuracy.

（翻訳：金井哲夫）

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