시온여성병원이 AI 배아 분석 시스템인 타임랩스 기계를 새로 도입했다고 14일 밝혔다.

 

시험관 아기 시술의 성공률을 높이기 위해서는 좋은 기능을 갖추고 있으면서 질 관리(quality-controlled)가 잘 되는 lab을 보유하는 것이 매우 중요하다. Lab의 주된 업무는 배아의 환경을 엄마 뱃속과 같은 자연 상태에 가깝게 유지하면서 생식세포 및 배아를 잘 조작하는 것과 이식할 배아를 잘 선별하는 것이다.

 

체외수정과 같은 보조 생식술에서 배아를 다루고 조작하는 과정은 보통 배아를 dish에 옮기고 특정 시간마다 인큐베이터에서 꺼내 관찰하는 일이 대부분이라고 할 수 있다.

 

하지만 배아가 인큐베이터 밖으로 나오는 과정에서 배아 배지(culture media)의 pH, 온도변화 등에 영향을 받을 수 있으며, 이러한 환경 변화는 배아의 대사활동에 스트레스(metabolic stress)로 작용할 수 있다. 스트레스는 배아의 발달과 질에 영향을 끼칠 수 있으므로, 배아를 인큐베이터 밖에서 조작하는 시간을 최소화하는 것이 중요하다.

 

특히, 최근에는 시험관 아기 시술에서 5일 배아, 배반포(blastocyst)까지 배양하고 이식하는 추세가 증가하면서, 배아가 체외에서 많은 시간을 보내는 경우가 많아지고 있다. 따라서 안정적인 배양 환경의 중요성이 더욱 커지고 있다. 한편, 기존 배아 배양 조건에서는 하루에 한 번씩만 배아를 인큐베이터 밖으로 꺼내 현미경으로 관찰한 후 배아의 분열된 세포 상태 및 모양으로만 배아 등급을 평가하여, 배아 등급을 선별하는데 한계가 있었다.

이에 다태 임신율과 유산율을 좀 더 줄이기 위해 PGT-A(착상 전 유전자 검사)와 같은 배아 생검을 통한 침습적인 방법도 같이 사용하여 배아를 평가해 왔다. 그런데 최근에는 배아를 인큐베이터 밖으로 꺼내지 않고도 관찰을 자주할 수 있는 타임랩스 배양 관찰 시스템이 도입되면서, 난임 의사 및 난임 환자들의 주목을 받고 있다.

 

타임랩스 시스템은 배아 배양기관인 인큐베이터 안에 카메라 모니터를 장착하여, 배아를 인큐베이터 밖으로 꺼내지 않고도 더 자주 관찰할 수 있게 개발된 시스템이다. 이는 배아가 외부 환경에 영향을 덜 받게 해줌으로써, 엄마 뱃속과 더 가까운 안정적인 배양 조건을 제공해 줄 수 있다는 장점이 있다.

 

또한, 하루에 한 번씩만 배아를 관찰할 수 있었던 기존 방식과 달리, 5~20분 간격의 이미지로 배아 정보를 얻을 수 있다. 이를 바탕으로 세포 분열 타이밍, 배아 발달의 이벤트별로 분열 속도와 타이밍에 관한 데이터를 만들 수 있다. 이렇게 수집된 타임랩스 데이터들은 착상률, 임신율과 깊은 연관이 있다는 사실들이 밝혀져, 배아 평가 방법도 한층 업그레이드됐다.

 

더욱이 이러한 타임랩스 정보가 deep machine learning 베이스의 소프트웨어 기술을 기반으로 한 AI 기술과 접목되면서, 배아를 선별하고 임신율을 예측하는 프로그램들도 개발되고 있다.

 

이를 통해 배아 선별의 완전 자동화 시도가 이뤄지고, 기존 사람이 배아를 평가하는 방법에서의 객관성 결여라는 단점이 극복되는 등 배아 평가 방법이 한 번 더 업그레이드됐다. 더불어 보다 대규모 데이터에 기반한 인공지능 타임랩스 기술이 배아 선별 기능에도 신뢰성을 더하고 있다는 평가다.

Lie 등의 연구(2021년)에 따르면, 이런 타임랩스 기술을 사용했을 때와 기존 방법으로 수정된 지 3일 된 배아를 평가한 경우를 비교했을 때 착상률, 임신율에서 큰 차이가 없었다고 보고된 바 있다.

그러나 다시 세부 그룹으로 나누어 비교해 보면 기존의 배아 평가 방법으로 상급이 없어 보이는 경우, 기존 선별 방법을 사용하는 것보다 타임랩스 기술을 사용해 배아를 선택하여 이식한 경우 착상률ㆍ임신율이 더 좋았던 것으로 나타났다.

 

즉, 타임랩스 기술을 사용한 배아 선별 방법은 기존의 배아 평가 방법에서 상급의 배아가 없어 보일 때 사용해 보면 유리하리라는 것을 시사한다. 이는 타임랩스의 가능성을 다른 각도로 보여주는 결과다.

아울러 좋은 배아를 선별하기 위한 기존 방법 중에는 전통적인 선별 방법을 보완하기 위해 착상 전 유전자 검사(PGT-A)법이 이용되기도 했다. 그러나 이 검사법은 염색체 이수성(anueploid) 여부를 확인하기 위해 수정된 지 5일된 배반포 배아에서 조직을 일부 떼어내어 검사하는 침습적인 방법을 사용하여, 미미한 수준이긴 하지만 배아 손상이 우려된다는 단점이 있었다.

반면, 타임랩스 데이터를 이용한 AI 분석 시스템은 비칩습적인 방법으로 배아 손상 없이 배아 등급을 선별할 수 있다는 장점이 있다. 다만, 타임랩스 관찰로 염색체 이상의 배아를 선별해 낼 수 있는지에 대한 과학적 근거는 아직 부족하다. 이에 추가적인 연구가 더 필요하며, 현재 많은 연구가 진행되고 있다.

 

이런 가운데 이번에 시온여성병원이 새로 도입한 타임랩스 기계는 최신의 기술인 deep machine learning 기반의 AI와 결합되어 iDA score로 배아를 평가할 수 있는 시스템이다.

기존 AI 타임랩스 기술이 5일 배아 배반포에서만 주로 배아를 평가할 수 있었다면, 시온여성병원이 도입한 기술로는 2일, 3일 배아부터 배반포까지 배아 평가 및 분석이 가능하다.

 

시온여성병원 아이소망센터 이승은 과장은 “보조 생식술인 시험관 아기 기술은 지금까지 눈부신 발전을 이룩했지만, 여전히 100%의 임신 성공, 유산율 0%의 길은 멀고 험하다. 시험관 아기 시술의 궁극적인 목표는 건강한 한 명의 아이를 건강한 여성이 출산하게 하는 것이라고 할 수 있다. 이를 위해서는 건강한 배아를 선별하여 다태 임신율이 아닌, 단태 임신율을 높이면서, 염색체 기형으로 인한 유산율을 줄이는 것이 중요하다”고 설명했다.

 

이어 “이번에 새롭게 도입한 타임랩스 AI 시스템이라는 최신 기술을 사용하여 기존의 착상 전 유전자 검사(PGT-A)의 단점을 서로 보완해 가며, 시험관 아기 시술의 궁극적인 목표까지 가는 길이 많이 단축됐으면 하는 바람”이라고 덧붙였다.

 

<도움말:시온여성병원 아이소망센터 이승은 과장>