제품소개

Utilization of standardized preimplantation genetic testing for aneuploidy (PGT-A) via artificial intelligence (AI) technology is correlated with improved pregnancy outcomes in single thawed euploid embryo transfer (STEET) cycles

Julia Buldo-Licciardi et al. (NYU Langone Fertility Center / CooperSurgical). 2023

 

논문 다운 사이트: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36609941/

논문 게재 사이트: https://link.springer.com/article/10.1007/s10815-022-02695-7

 

<Design and setting>

NYU Langone Fertility Center에서 시행한 후향적 코호트 연구입니다. 2015년 2월부터 2020년 4월까지 IVF를 시행한 환자로부터 채취한 총 24,908개의 배아를 분석하였으며, 세 가지 그룹으로 나누어 비교 분석하였습니다.

대조군: 기존의 주관적 NGS(차세대 염기서열 분석) 방식

AI 1.0군: NGS에 AI·머신러닝을 적용한 PGTai™ Technology Platform

AI 2.0군: AI 1.0에 SNP(단일염기다형성) 분석을 추가한 PGTai 2.0

배아 분류율[Euploidy(정배수체)·Mosaic(모자이크)·Aneuploidy(이수성) 비율]과 함께, 단일 동결 Euploidy 배아 이식(STEET) 후 지속 임신율, 생아 출생률, 생화학적 임신 손실률 등 주요 임상 지표를 비교하였습니다.

 

<Conclusion>

AI 기반 PGT-A(PGTai2.0)는 기존 주관적 NGS 방식에 비해

1. Euploidy 배아 분류율을 유의하게 높여, 이식 가능한 배아 수를 증가시킵니다 (28.9% → 35~36%대).

2. 모자이크 배아 보고 비율을 감소시켜 배아 선별의 정확도 및 신뢰성을 향상시킵니다 (14.0% → 10.1%).

3. 지속 임신율 및 생아 출생률(OP/LBR)을 통계적으로 유의하게 향상시킵니다 (61.7% → 70.3%, 약 +8.6%p).

4. 생화학적 유산율(BPR)을 크게 감소시킵니다 (11.8% → 4.6%, 약 61% 감소).

이 연구는 AI 기반 분석이 기존의 검사자 주관에 의존하던 NGS 방식의 한계를 극복하고, 보다 객관적이고 정확한 배아 선별을 가능하게 함으로써 IVF 임상 성적 개선에 기여할 수 있음을 시사합니다. 특히 CooperSurgical의 PGTai^® 플랫폼은 1,000개 이상의 임상 결과 데이터를 학습하여 개발된 유일한 임상 결과 기반 AI PGT-A 플랫폼으로, 10,000개 이상의 배아 샘플로 검증되었습니다.