난자의 품질을 정확하게 분석해 생존 가능한 배아로 발달할지를 예측해 시험관 시술의 성공률을 높이는 인공지능 기술이 개발돼 주목된다.

이 기술을 활용하면 현재 현미경을 활용하는 배아 선별법에 비해 생존 가능한 배아를 선택할 확률을 두배로 높인다는 점에서 획기적 전기가 될 수 있다는 것이 전문가의 설명이다.

현지시각으로 3일 미국 국립과학원 회보(PNAS)에는 시험관 수정으로 생성한 배아를 시각화하는 방법으로 생존 가능성을 예측하는 기술이 공개될 예정이다.

연구를 주도한 카타로니아 생물공학 연구소(IBEC)가 사전 공개한 자료에 따르면 이 기술은 초분광 이미지를 3D로 재구성하는 방식으로 구동된다.

현재 난임 판정을 받은 경우 정자와 난자를 외부에서 인위적으로 수정시켜 배아를 만든 뒤 다시 자궁벽에 이식하는 시험관 시술이 이뤄지고 있다.

하지만 전 세계적으로 이러한 시험관 시술은 평균적으로 25~30%만이 건강한 수정으로 이뤄지는 것이 사실. 이로 인해 의학계는 이 성공률을 높이기 위한 방안을 모색하기 위한 방법을 모색하고 있다.

가타로니아 생물공학 연구소 사뮤엘 오호스네그로스(Samuel Ojosnegros) 박사가 이끄는 연구진이 초분광 이미지를 통한 3D 재구성 기술과 인공지능 기술을 결합해 새로운 배아 선별법을 개발한 배경도 여기에 있다.

현미경을 통해 배아를 관측하고 가장 좋은 배아를 선별하는 방식은 의료진과 연구진의 능력에 따라 많은 편차가 나는데다가 오류 등이 발생할 확률도 높다는 점에서 이를 명확하게 구분하는 기술이 필요하다는 판단에서다.

이에 따라 연구진은 초분광 이미징 기술을 통해 난자를 3D로 재구성한 뒤 스펙트럼 히스토그램 분석 등 정교한 데이터 분석 도구에 인공지능을 결합하는 방식으로 이를 구현했다.

복잡한 초분광 이미징을 3D로 구성한 뒤 인공지능이 이를 해석해 배아와 난자의 품질을 분석한 뒤 생존 가능성을 예측하는 방식이다.

사뮤엘 박사는 "메타포(METAPHOR)로 명명된 이 기술을 통해 소위 분자적 특장, 즉 미토콘드리아의 분포와 같은 생싱력과 관련한 세포의 특성을 찾는데 성공했다"며 "이 정보를 통해 어떤 난자가 좋은 배아로 발달할지를 예측할 수 있었다"고 설명했다.

이어 그는 "초분광 현미경으로 얻은 이미지를 인공지능이 분석하는 방식으로 이에 대한 데이터를 객관화하는데 성공했다"며 "시험관 시술 영역에 획기적 전환점이 될 것"이라고 덧붙였다.

실제로 연구 결과 메타포 시스템은 96%의 정확도로 젊은 난자와 그렇지 않은 난자를 수초내에 구별해 내는데 성공했다.

또한 이를 통해 80%의 정확도로 어느 난자가 생존 가능한 배아로 발달할 수 있는지를 확률적으로 계산했다.

이를 통해 메타포 시스템은 현미경을 통해 육안으로 배아의 품질을 살피는 전통적인 방식에 비해 생존 가능한 배아를 선택할 확률이 두배나 높이는데 성공했다.

사뮤엘 박사는 "메타포 시스템은 난자와 배아의 상태와 품질을 골라내는데 있어 매우 좋은 정확도를 보여줬다"며 "지금까지 알려진 모든 방법에 비해 월등한 전례없는 정확도로 난임 환자의 경제적, 심리적 부담을 줄이는 효과적 옵션이 될 것"이라고 밝혔다.