현미경으로 촬영한 이미지에서 과학자들은 다음을 측정할 수 있었습니다. 접합체와 배아뿐만 아니라 할구(접합체의 분열에 의해 생성되는 미분화 동물 세포), 단편화 정도 및 이들을 둘러싸고 있는 '투명대'의 두께를 분류합니다. (제공:Morales et al / SINC)
바스크 지방 대학(UPV-EHU)의 연구원 팀은 보조 생식 치료에 사용할 인간 배아를 선택할 수 있도록 하는 수학적 분류를 개발했습니다. 과학자들은 배아의 형태를 사용하여 여성의 자궁에 이식하기에 가장 적합한 후보를 선택했습니다.
"지금까지 시험관 수정 분야의 전문가들은 훈련과 경험을 바탕으로 주관적으로 최고의 배아를 선택했습니다." 그래서 SINC는 UPV-EHU의 Intelligent Systems Group의 Dinora A. Morales로부터 정보를 받았습니다. 그러나 이 팀의 연구원이 수행한 두 가지 연구에서 해당 작업을 수행하는 발생학자를 돕기 위해 수학적 분류기를 사용하는 방법을 살펴보았습니다.
Computer Methods and Programs in Biomedicine 저널에 게재된 첫 번째 작업에서 과학자들은 불임 치료를 지원하는 "지능형 시스템"을 제시했습니다. 이를 위해 그들은 San Sebastian(Guipúzcoa)에 있는 Clínica del Pilar의 불임 프로그램에서 얻은 63건의 정보를 사용하고 3쌍의 배아의 진화를 분석했습니다(스페인 법은 최대 3개의 배아를 여성의 자궁으로 이식하는 것을 허용합니다).
연구를 준비하기 위해 연구원들은 불임 부부의 증례 기록(나이, 불임 유형, 정자의 질 등)과 접합체(두 배우자의 융합으로 생성된 세포)의 형태적 특성 및 배아.
과학자들은 현미경으로 촬영한 이미지를 통해 접합체와 배아뿐만 아니라 할구(접합체의 분열에 의해 생성된 미분화 동물 세포), 단편화 정도 및 '대(zona)'의 두께를 측정하고 분류할 수 있었습니다. pellucida', 그들을 둘러싸고 있는 막.
이 모든 정보는 Bayes 규칙의 적용으로 인해 소위 Bayesian 분류기로 처리되었으며, 이를 통해 여성의 자궁으로 이식될 경우 배아를 이식할 확률을 계산할 수 있습니다. "또한 이러한 유형의 수학적 분류기는 변수 선택을 통해 가장 이상적인 배아를 식별할 수 있는 배아 특성에 대한 증거를 전문가에게 제공합니다."라고 Morales는 설명했습니다.
이 연구의 결과는 할구의 크기와 조각화 정도, 투명대의 두께 및 다양한 핵을 가질 수 있다는 사실이 발생학자가 집중해야 하는 측면 중 일부임을 나타냅니다.
Basque 연구 그룹은 또한 최고의 배아를 선택하기 위한 도구로서 다양한 베이지안 분류기의 효과를 확인하기 위해 Computers in Biology and Medicine 저널에 발표된 두 번째 연구를 수행했습니다.
연구진은 이탈리아 로마 제네시스 센터의 데이터베이스에서 249장의 배아 사진을 분석한 결과 "wrapper-TAN" 분류기의 성공률이 90% 이상임을 발견했습니다.
팀의 다음 작업 라인은 불임 치료에서 최상의 배아를 선택하고 여성에게 가하는 위험으로 인해 다태 임신을 예측하기 위해 이러한 기술을 완성하는 데 집중할 것입니다. 과학자들은 이 작업에서 다른 병원과 협력하려고 노력할 것입니다.
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