AI가 초기 배아에서 성별 관련 발달 패턴을 포착할 수 있을까?

배아 발달 과정에는 사람이 눈으로 쉽게 구분하기 어려운 미세한 차이가 있을 수 있습니다.

최근 Open Biology에 발표된 “Using deep learning to predict the sex of human embryos”는 이 가능성을 human embryo time-lapse 영상으로 살펴본 연구입니다.

연구진은 515개의 time-lapse 영상을 활용해, 착상 전 배아 발달 과정에 성별과 관련된 패턴이 나타나는지 분석했습니다.

사람이 직접 평가했을 때는 남녀 배아를 구분할 만큼 뚜렷한 형태학적 차이가 확인되지 않았지만, 딥러닝 모델은 약 61%의 정확도로 성별 관련 패턴을 예측했습니다.

물론 이 수치만으로 임상적 활용 가능성을 말하기는 어렵겠습니다.

또한, 해당 연구를 성별 선택이나 실제 의사결정의 도구로 받아들일 필요도 없겠습니다만, 그럼에도 사람이 육안으로 보기 어려운 발달 양상을 AI가 일정 부분 포착했다는 점은 충분히 흥미롭습니다.

연구진은 특히 8세포기 이후의 발달 양상이 예측에 중요한 시점일 수 있다고 설명했습니다.

이는 초기 배아 발달을 해석할 때, 기존의 형태학적 관찰만으로는 충분히 드러나지 않는 정보가 있을 수 있음을 시사합니다.

종합해보면, 이 연구의 핵심은 특정한 예측 대상 자체보다, AI가 초기 배아 발달 과정에서 사람의 눈으로 파악하기 어려운 생물학적 신호를 감지할 수 있는지에 있습니다.

배아 이미지와 time-lapse 데이터가 쌓일수록, AI가 배아 발달을 이해하는 방식도 더 넓어질 수 있음을 보여주는 연구라고 정리할 수 있겠습니다.