본 과제는 난임 보조생식술에서 AI로 개인별 임신 성공 가능성을 예측하고, 배아선별을 돕는 임상적 지침을 만들기 위한 연구임.
연구 목표는 이미지 분석 배아상태와 나이, 체질량지수, 과거병력, 호르몬 수치 등 EMR을 통합해 개인별 맞춤형 임신율(출산율) 예측 모형을 개발하고 임신예측 정확도 90% 이상, AUC 90% 이상 달성함. 연구 내용은 Random Forest, Neural Network 기반 알고리듬 설계·검증 후 2차년도에 차병원 이미지+EMR 통합으로 고도화하고, 3차년도에 임상적용 기반과 Embryologist vs 인공지능+Embryologist 비교를 수행함. 기대 효과는 배아선별과 임신 성공률 예측을 통해 개인별 우선순위 설정 및 난임 진료의 decision support system 실용화로 이어짐.
연도별 연구목표 및 세부 연구내용
1차 년도 - 다낭난소증후군 동물실험모델 구축
1) 레트로졸을 분비하는 펠릿을 이용한 다낭난소증후군 마우스모델 생성
2) 발정주기, 체중변화, 인슐린 저항성, 난소 및 지방의 조직학적 검사 비교
3) 꼬리정맥혈 채취하여 항체형성호르몬 박동성분비 빈도 분석
2차 년도 - 구축한 다낭난소증후군 동물모델에서의 시간제한섭식 적용 치료 효과
1) 구축 동물모델에 고지방식 섭취 적용
2) 시간제한섭식 적용 실험군과 대조군을 설정하여 6주의 기간 발정주기, 섭취량, 체중변화, 인슐린 저항성, 혈중 성호르몬 수치, 난소 및 지방의 조직학적 검사 비교
3) 꼬리정맥혈 채취하여 항체형성호르몬 박동성분비 빈도 분석
3차 년도 - 구축한 다낭난소증후군 동물모델에서 시간제한섭식에 따른 KNDy 신경 유전자발현 분석
1) 구축 동물모델에 시간제한섭식 치료군과 자유롭게 먹도록 한 대조군 분류
2) 시상하부 조직에서 면역침강법 이용하여 HA-tagged ribosome을 선별적으로 분리
3) Kiss1, Tac2, pdyn, vglut, GAT4, GAD65/57, KOR, AR, PR, ER 등의 선별적인 마커 발현 분석