東京大学とサイオステクノロジー株式会社の研究グループは、卵巣機能を予測する人工知能（AI）モデルを開発した。
近年、ライフスタイルの変化に伴う晩婚化などを背景に、加齢に関連した不妊症が増加している。加齢による女性の妊孕性の低下は、「卵子の数と質」で表現される卵巣機能の低下が主な要因と考えられている。しかし、不妊治療を開始する前に卵巣機能を簡便かつ正確に評価する手段は限られているのが現状だ。
そこで本研究グループは、日常生活では見えにくい卵巣機能を、簡単に入手できる情報から予測するツール開発に取り組んだ。東京大学医学部附属病院と関連施設から、生殖補助医療の治療患者のデータを収集してAIモデルに学習させることで、卵巣機能を予測するモデルを構築した。さらに、有用な指標を選別し、対象項目の絞り込みを行うことで、モデル精度を高めた。
その結果、「卵子の数」を予測するモデルは、卵子の数の評価に従来用いられてきたミュラー管ホルモン値の測定よりも高い予測精度を示した。また、これまで確立された予測手法が存在しなかった「卵子の質」についても、一定の精度を達成する予測モデルを実現した。
これらのモデルは、年齢や月経周期などの聞き取り内容と、少量の採血からわかる測定項目を入力するだけで、従来の方法よりも高い精度で「卵子の数と質」を予測することができる。
このモデルを活用して卵巣機能を簡便に把握できるようになれば、将来的な妊娠を見据えた早期の健康管理（プレコンセプションケア）や、個々人の身体の状態に応じた最適な不妊治療の選択（個別化医療）につながることが期待される。
