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[IT뉴스]카이헬스-마리아의료재단, 배아 넘어 난자로 AI 연구 확대

온카뱅크관리자

2026-10-01 18:17:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 난자 2061개 분석…“특성 따라 배양 반응 달라” 
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 난자의 특성에 따라 같은 배양 환경에서도 배아 발달 결과가 달라질 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
 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.
 난임 AI 기업 카이헬스는 마리아 난임연구소 및 마리아의료재단과 공동으로 진행한 난자 연구 결과가 국제학술지 ‘생식과 가임력(Reproduction and Fertility)’에 게재됐다고 1일 밝혔다.
 카이헬스는 기존 배아 평가를 넘어 난자의 특성과 배양 환경을 분석하는 연구로 난임 AI 연구 범위를 확대하고 있다.
 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.
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 <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">
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 카이헬스에서 개발한 배아 분석 AI 솔루션 이브. 배아의 현미경 사진을 올리면, 1초 만에 배아 상태와 등급이 판별된다. /카이헬스 제공
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 연구팀은 총 2061개의 마우스(쥐) 난자 이미지를 분석해 크기, 형태, 밝기, 세포질 질감 등의 특징을 수치화하고, 난자를 세 가지 유형으로 구분했다.
 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.
 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.
 다만 이번 연구는 동물을 대상으로 한 실험 연구라 실제 임상 적용을 위해서는 사람 난자를 대상으로 한 추가 검증과 전향적 연구가 필요하다고 설명했다.
 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.
 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.
 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.
 참고 자료
 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>
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