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[IT뉴스]카이헬스-마리아의료재단, 배아 넘어 난자로 AI 연구 확대
온카뱅크관리자
조회:
3
2026-10-01 18:17:28
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">난자 2061개 분석…“특성 따라 배양 반응 달라”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="z6uKvqDgcE"> <p contents-hash="628ff42966b8ed65e9e5e6b046299977ea4a47c2cc6409a2700a8a195d8b3ea3" dmcf-pid="qo8RFQTsjk" dmcf-ptype="general">난자의 특성에 따라 같은 배양 환경에서도 배아 발달 결과가 달라질 수 있다는 연구 결과가 나왔다.</p> <p contents-hash="656adc9fe4b93d196c1cb8c6bf3ac29fe179747cea66bec3a128d6a852e8ab64" dmcf-pid="Bg6e3xyOgc" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)으로 난자의 이미지 특성을 분석해 유형을 나눈 결과, 같은 배양 조건에서도 배아 발달 결과가 달라지는 것으로 나타났다. 난자의 특성에 맞춰 배양 환경을 달리하는 ‘맞춤형 배양’ 가능성을 제시한 것이다.</p> <p contents-hash="84e3bf64bcbb3f81e20eaffdf55a2c7927df6477ea09464d37d4223962603341" dmcf-pid="baPd0MWIjA" dmcf-ptype="general">난임 AI 기업 카이헬스는 마리아 난임연구소 및 마리아의료재단과 공동으로 진행한 난자 연구 결과가 국제학술지 ‘생식과 가임력(Reproduction and Fertility)’에 게재됐다고 1일 밝혔다.</p> <p contents-hash="1ba3ad06538340a165daeb289e551d89bf75350af0b8183d8c1238e2d52e0444" dmcf-pid="KNQJpRYCNj" dmcf-ptype="general">카이헬스는 기존 배아 평가를 넘어 난자의 특성과 배양 환경을 분석하는 연구로 난임 AI 연구 범위를 확대하고 있다.</p> <p contents-hash="d96b3beebb02270ac98fc7c1f707ae1dd0f14aa3e367219e7145654344836179" dmcf-pid="9jxiUeGhoN" dmcf-ptype="general">이번 연구는 마리아가 난임치료와 배양 연구를 통해 축적해 온 연구 경험과 카이헬스의 AI 이미지 분석 기술을 접목해, 난자가 가진 이미지상의 특성에 따라 같은 배양 환경에서도 이후 배아 발달 반응이 달라질 수 있는지 확인하는 데 초점을 맞췄다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2bab56025ac8663eab4ae776dae2ebbe2152e5ba392d5f615f4e57f8b7bef96c" dmcf-pid="2AMnudHlja" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="카이헬스에서 개발한 배아 분석 AI 솔루션 이브. 배아의 현미경 사진을 올리면, 1초 만에 배아 상태와 등급이 판별된다. /카이헬스 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/01/chosunbiz/20261001181514806mbgb.jpg" data-org-width="1772" dmcf-mid="7fnjKgFYND" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/01/chosunbiz/20261001181514806mbgb.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 카이헬스에서 개발한 배아 분석 AI 솔루션 이브. 배아의 현미경 사진을 올리면, 1초 만에 배아 상태와 등급이 판별된다. /카이헬스 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="156211d1585c04979beaeab9674539b16a84a6bd43a8af27abcb4f884e75e402" dmcf-pid="VcRL7JXSNg" dmcf-ptype="general">연구팀은 총 2061개의 마우스(쥐) 난자 이미지를 분석해 크기, 형태, 밝기, 세포질 질감 등의 특징을 수치화하고, 난자를 세 가지 유형으로 구분했다.</p> <p contents-hash="548334fcce4d9bd23bdc8aca80489d6f63b694e6a2d9a124a4ce51f394149bcd" dmcf-pid="fkeoziZvko" dmcf-ptype="general">그 결과 각 유형은 기본적인 배반포 형성률뿐 아니라 레스베라트롤과 비타민 B12를 첨가한 서로 다른 배양 조건에 대한 반응에서도 차이를 보였다. 특히 같은 배양 조건이 모든 난자에 동일하게 작용하는 것은 아니라는 점을 확인했다.</p> <p contents-hash="2c4207ddb4f6f394e38a8f17cb1b043d2af147788203f598bc6b382bc9dcccf8" dmcf-pid="4Edgqn5TgL" dmcf-ptype="general">연구팀은 “이번 연구가 현재 많은 체외수정(IVF) 연구와 배양 과정에서 활용되는 일률적인 접근을 넘어, 향후 난자의 개별 특성에 따라 보다 적합한 배양 환경을 선택하는 ‘맞춤형 배양’ 전략으로 발전할 가능성을 보여준다”고 했다. 또 “난자와 배아의 특성을 객관적인 데이터로 분석하고 이를 배양 환경과 연결했다는 점에서도 의미가 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="eba246bb78ee680ea2d5da33a2c5b3dca26ff7b3d8ae320feca5e2b9a7f3d6d9" dmcf-pid="8DJaBL1ygn" dmcf-ptype="general">다만 이번 연구는 동물을 대상으로 한 실험 연구라 실제 임상 적용을 위해서는 사람 난자를 대상으로 한 추가 검증과 전향적 연구가 필요하다고 설명했다.</p> <p contents-hash="0aacde8196248ea73167d8239aa9175cd07ab07591227acb193670e0b7a63d9d" dmcf-pid="6wiNbotWAi" dmcf-ptype="general">카이헬스는 식품의약품안전처 허가와 신의료기술평가 유예를 거쳐 비급여로 활용되고 있는 배아 분석 AI ‘Vita Embryo’를 상용화한 데 이어, 해당 기술을 기반으로 난자와 배아 전반에 대한 연구를 확대하고 있다. 배아의 상태를 평가하는 것을 넘어, 난자와 배아의 특성에 맞춰 난임치료 과정 자체를 보다 데이터 기반으로 개인화하는 방향으로 연구 영역을 넓혀간다는 계획이다.</p> <p contents-hash="f18de2ab268e865c4e7a83dedb2ec7909ff35f33ef434de57b0262d44580be4c" dmcf-pid="PrnjKgFYaJ" dmcf-ptype="general">윤정 마리아의료재단 연구지원본부 부장은 “이번 연구는 난임·배양 연구 경험에 AI 기술을 접목해 난자의 특성에 따른 배양 반응의 차이를 확인했다는 데 의미가 있다”며 “앞으로도 개별 특성에 적합한 맞춤형 배양 환경을 찾기 위한 연구를 이어가겠다”고 전했다.</p> <p contents-hash="8db0a85d88093e94da6314629a130d385d3e9176a2db02f18a2310c4a0d4530f" dmcf-pid="QmLA9a3GAd" dmcf-ptype="general">이혜준 카이헬스 대표는 “난임치료에는 환자와 난자, 배아마다 서로 다른 특성이 존재한다”며 “카이헬스는 이러한 차이를 데이터로 이해하고, 향후 보다 일관되고 개인화된 난임치료로 연결할 수 있는 연구를 지속해 나갈 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="e8c203b6e66bcc56573ec7c58a61df40e989880fe84caf807c259da83b170fe2" dmcf-pid="x6uKvqDgoe" dmcf-ptype="general">참고 자료</p> <p contents-hash="6f63e56e5293ac864cc1d94ba0752709ff0ef474a74b9384c4f86ddd67768ddf" dmcf-pid="yScmPDqFNR" dmcf-ptype="general">Reproduction and Fertility(2026), DOI: <a href="https://doi.org/10.1530/RAF-26-0036" rel="" target="_blank" title="https://doi.org/10.1530/RAF-26-0036">https://doi.org/10.1530/RAF-26-0036</a></p> <p contents-hash="0f672d48e820183361313dc5968029d7e968e0609ca10c39f2d1e70c652b8557" dmcf-pid="WvksQwB3cM" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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