より正確な解析結果をもたらす
PGTai℠解析プラットフォーム
PGTaiは、人工知能(AI)の力を活用した、当社の革新的な着床前染色体異数性検査(PGT-A)解析プラットフォームです。
より多くの正倍数体の特定、より一層の信頼、より多くの移植を目指して
PGTai解析プラットフォームは、人工知能、ビッグデータ及び機械学習を用いることで、
PGT-Aの解析精度を高め、患者様にとっても医師にとっても良好な成果をより多くもたらすことを目指します。
当社検査施設でできること
PGTai 2.0:PGT-Aの検査結果の精度向上、従来方法で判別できなかった異常の同定
PGTaiは、より多くのデータ、より詳細な解析の実現を目指します
一塩基多型(SNP)解析とペアードエンドシーケンシングを導入したPGTai2.0は、より正確なPGT-Aの結果判定をもたらします。親の配偶子ゲノムに由来するDNA多型(SNP はその一種)の解析を加えたことで更に解析精度を向上させ、医師や患者様がより一層自信を持って胚移植の優先順位を決定できるよう支援していきます。また、従来の方法では正倍数体(正常な胚)と区別できなかった特定の遺伝子異常も区別できるようになり、より正確な移植胚の選択ができるようになっています。現在、NGS法を用いたSNP解析のできる組織は世界でもCooperGenomicsだけです。
PGTai導入前後のデータを比較したところ、検査結果の改善が確認されました*。
正倍数体(正常な胚)の特定の増加
PGTai解析プラットフォームの使用開始から最初の7ヵ月間で、従来より多くの正倍数体が確認されており、移植機会が増加しています。
従来の手法(主観的解釈)とPGTai解析プラットフォームによる検査結果の比較例
従来の(主観的)手法
正倍数体(正常な胚)の割合
モザイク(正常と異常の混合胚)の割合
異数体(異常な胚)
PGTai解析プラットフォーム
正倍数体の割合
モザイクの割合
異数体
棒グラフとともに患者数を示した[n=従来の(主観的)手法/PGTai解析プラットフォーム]
正倍数体(正常な胚)が1個以上確認される患者の増加
PGTai解析プラットフォームの発売以降、正倍数体が1個以上確認される患者の割合が増加しており、
全年齢層の患者で正倍数体を移植する機会が増加しています。
正倍数体が1個以上確認された患者割合の比較:PGTai解析プラットフォーム 対 従来の手法
従来の(主観的)手法
PGTai
棒グラフと患者数を示した[n=従来の(主観的)手法:PGTai解析プラットフォーム]
従来であれば特定できなかった1,300以上の正倍数体(正常な胚)を報告
PGTai解析プラットフォームの使用により、従来の方法では特定できなかった正倍数体1,300個以上が報告されています。従来、これらは異数体(異常な胚)又はモザイク(正常と異常の混合胚)と報告されていたと考えられます。
従来の手法(主観的解釈)とPGTai解析プラットフォームを比較した倍数性の分類別の変化
*CooperSurgical社内データ:従来の(主観的な)手法(2018年1月1日~11月1日)とPGTai解析プラットフォーム(2018年11月2日~2019年5月31日)の比較
PGTai解析プラットフォーム
着床前染色体異数性検査(PGT-A)解析における革新
市場において革新的かつ信頼性の高い検査で、生児出生と妊娠継続の転帰に基づいて構築された市場で唯一のアルゴリズムを持つ、
PGTai解析プラットフォーム* (*2019年12月時点において確認)
長年にわたり、ゲノム解析や遺伝子研究の技術進歩がPGTの発展を支える中核を担ってきました。こうした技術革新が、
PGT-A検査結果の精度、感度及び特異度を向上させてきました。こうした中、PGT-A技術が新たに飛躍的な進歩を遂げようとしています。
PGTai解析プラットフォームは、ビッグデータの力を活用した画期的なアルゴリズムを持ち、
大量のリファレンスデータを用いて、PGT-Aの結果判定、解釈及び報告をより迅速化します。
PGTai解析プラットフォームの主な特徴
CooperGenomicsの約30年にわたるPGT-A実績を通じて蓄積されたデータを活用した解析プラットフォーム
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- 生児出生と妊娠継続を転帰とした配列データセットから構築された当該分野での唯一のアルゴリズム*
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- 人間の主観性によるエラーを最小限に留め、数学的及び統計学的予測に基づいて、医師による胚移植の決定をサポート
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- 機械学習に基づき、持続的かつ制御された改善が可能
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- シグナルの明確さを改善することにより、精度を高め、最適な感度と特異度を確保
*2019年12月時点において確認
従来の手法
PGTaiがPGT-Aにもたらす変革
CooperGenomics PGTai | その他* | |
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アルゴリズムの構築/検証に用いた検体数 | >1,000/>10,000 | ~100/? |
生児出生及び妊娠継続の転帰に基づくモデル化 | X | |
モザイク現象の検出 | , 20-80% |
一部可 |
人間の主観を排除 | X | |
人的(解釈及び転記)エラーの最小化 | X | |
プラットフォーム | カスタム | 画一的 |
顕微授精を行わずに実施できる | 一部可 |