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Nikkei X-TECH_2021.2.15

AI가 불임치료 서포트
정자의 운동성∙형태, DNA 손상까지 판별

“오랫동안 우리나라의 최대 과제는 ‘저출산’ 문제입니다”. 스가 수상은 21년 1월 18일의 시정방침 연설에서 저출산 대책에 대해 시간을 할애해 설명했다. 대책 중 하나가 22년 4월부터 불임치료에 보험 적용을 시행한다는 것이다.

불임의 원인의 40~50%는 남성 측에 있다고 한다. 또한 남성 불임의 80%는 정자 형성에 관련된 ‘정자생성기능장해’가 원인이다. 이러한 남성 불임에서 효과적인 세포질내정자주입술 등의 불임치료의 성공률을 높이기 위해 각 기업들은 AI(인공지능)로 양호한 정자의 판별을 지원하는 기술 개발에 착수했다. 국제의료복지대학 고도생식의료리서치센터의 가와무라(河村) 센터장은 “실현된다면 큰 영향을 미칠 것이다”라고 말한다. 이처럼 의료현장의 기대도 높다.

AI 기술개발에 착수한 기업 중 하나가 올림푸스다. 세포질내정자주입술에 이용하는 현미경 사업을 전개하는 올림푸스는 도쿄자혜회의과대학과의 공동연구를 통해, 양호한 정자의 판별을 AI로 보조하는 기술을 개발하고 있다. 최종적으로는 이 AI 기술을 탑재한 세포질내정자주입술용 현미경 실현을 목표하고 있다.

하나의 정자를 난자에 주입하는 세포질내정자주입술에서는 양질의 정자를 선택하는 것이 수정률을 높이는 포인트가 된다. 현재의 선정 작업은 전문 의료기술자가 육안으로 확인하며 수작업으로 정자의 운동성이나 형태 등을 기준으로 시행하고 있다. 전문 의료기술자의 지식이나 경험에 의존한 판별 정밀도는 의료기술자에 따라 편차가 크고, 기술자가 느끼는 부담도 과제였었다. AI를 활용해 이러한 과제 해결에 도전한다.

올림푸스와 도쿄자혜회의과대학은 정자의 운동성과 형태 중 운동성을 산출하는 AI를 개발했다고 19년 11월에 발표했었다. 1,066개의 정자 이미지를 학습시키고, AI가 이미지 내의 정자를 식별해 그 운동 성능을 산출하는 데 성공했다. 운동 성능이 뛰어난 정자의 궤적을 실시간으로 표시한다. 또한 20년 11월에는 정자의 형태를 판별하는 AI를 개발했다고 발표했다. 정자의 머리부분 모양을 AI에 학습시키고, 숙련 의료기술자가 채용하는 형태와 채용하지 않는 형태의 정자를 다른 색으로 표시해서 동영상에 나타낸다.

전문 의료기술자가 정자 판별의 판단기준으로 삼는 운동성과 형태를 판별하는 AI 개발을 마친 올림푸스와 도쿄자혜회의과대학은 실용화를 위해 임상 응용 검토를 시작했다. 임상 상의 워크플로우에서 어떠한 효과를 얻을 수 있을지, 어느 부분에서 개량이 필요한지 등을 검증해 나간다. 예를 들면, 화면 상에서 양호한 정자에만 마킹을 할 것인가, 그렇지 않은 정자에도 마킹이 필요한가 등에 대해, 전문 의료기술자가 사용하기 편리한가의 관점에서 검토한다.

또한 앞으로는 도쿄자혜회의과대학 이외의 의료기관에서도 평가를 추진한다. 다른 의료기관에서 정자 판별의 판단기준에 작은 차이가 있다면 “AI의 개량이 필요한지를 포함해 대응을 검토한다”(올림푸스 Life Science Business Strategy의 오바라(尾原) 과장). 이러한 검토에 시간이 걸리기 때문에 AI 탑재 현미경의 실용화 시기는 미정이다.

-- 정자 추출도 자동화 --
AI에 의한 정자의 판별과 함께 정차 추출을 자동화하는 기술을 개발하고 있는 곳이 일본의료기기개발기구(JOMDD)와 국제의료복지대학, 도쿄대학 그룹이다. “양호한 정자를 선택하고 추출하는데 10시간 이상이 걸리는 경우도 있다. AI에 의한 판별 지원과 추출 자동화로 속도는 비약적으로 높아진다. 적어도 10배 이상의 속도 향상을 기대할 수 있다”(국제의료복지대학 가와무라 센터장).

정자의 운동성이나 형태를 AI로 해석해 양호한 정자를 판별하는 소프트웨어 개발은 이미 끝났다. 양호한 정자를 판별하는 감도와 특이도는 모두 90% 이상이라고 한다. 현재는 양호라고 판별한 정자를 추출하는 하드웨어 개발에 주력하고 있다. 양호한 정자를 단독 추출하거나 양호한 정자가 포함된 영역을 전체 추출하는 방법을 검토하고 있다. 21년 중의 판매를 목표하고 있다.

JOMDD 등은 전문 의료기술자가 실시하기 어려운 새로운 정자판별 기술도 개발하고 있다. 그 하나가 DNA에 손상이 있는 정자를 판별하는 것이다. 노화나 다양한 스트레스에 의한 DNA 손상과 더불어 정자를 다루는 불임치료 과정에서 DNA에 상처를 입힐 수 있는 공정도 존재한다.

사람의 눈으로는 보이지 않는 DNA의 손상을 AI로 판별해 선택지에서 제외할 수 있다면 불임치료의 성공률을 높일 수 있다. 특수한 방법으로 DNA의 손상을 구분하는 표식을 정자에 부여하는 방법으로, DNA에 손상이 있는 정자와 그렇지 않은 정자의 차이를 AI에게 학습시킨다. 현재 개발 중이며, 개발이 끝나는 대로 정자판별 소프트웨어에 기능을 추가할 계획이다.

또한 앞으로는 ‘임신 성립’이나 ‘태아 발육’ ‘출산 후의 발육’ 등도 고려해 적절한 정자를 AI로 판별할 수 있도록 하는 연구도 전망하고 있다. 운동성이나 형태 등으로 정자를 판별할 뿐 아니라 임신이나 발육 등도 고려해 최적의 정자를 판별하려는 것이다.

다양한 파라미터와 연결해 AI 학습을 추진할 필요가 있기 때문에 실현에는 시간이 걸릴 것으로 보인다. “실현된다면 뛰어난 정자 판별이 가능해진다. 기술적으로 어디까지 가능한지 연구하고 있다. 실제로 어떻게 사용할지는 별도로 생각할 필요가 있다”(가와무라 센터장). AI는 전문 의료기술자는 실현 불가능한 영역으로 진입하기 시작했다.

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