異議の決定｜2021-700124 - 特許審決データベース

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審決分類	審判全部申し立て 1項3号刊行物記載 C12M 審判全部申し立て 2項進歩性 C12M
管理番号	1382372
総通号数	3
発行国	JP
公報種別	特許決定公報
発行日	2022-03-25
種別	異議の決定
異議申立日	2021-02-04
確定日	2021-10-18
異議申立件数	1
訂正明細書	true
事件の表示	特許第６７３２７２２号発明「胚選抜システム」の特許異議申立事件について、次のとおり決定する。
結論	特許第６７３２７２２号の明細書及び特許請求の範囲を、訂正請求書に添付された訂正明細書及び特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項〔１－５〕、６について訂正することを認める。特許第６７３２７２２号の請求項２～５に係る特許を維持する。特許第６７３２７２２号の請求項１、６に係る特許についての特許異議の申立てを却下する。
理由	第１手続の経緯特許第６７３２７２２号の請求項１～６に係る特許（以下、「本件特許」ということがある。）についての出願は、平成２９年１２月１１日に出願したものであって、令和２年７月１０日にその特許権の設定登録がなされ、同年８月５日に特許掲載公報が発行され、その後、その特許について、令和３年２月４日に特許異議申立人亀崎泰子（以下、「申立人」という。）により特許異議の申立てがなされたものである。そして、当審において、同年４月２１日付けで取消理由を通知したところ、その指定期間内である同年６月２５日に特許権者により意見書の提出及び訂正の請求がなされ、同年７月１日付けで申立人に訂正請求があった旨を通知したところ、同年７月３０日付けで申立人から意見書の提出がなされた。第２訂正の可否についての判断１．訂正の内容令和３年６月２５日付けの訂正請求書による訂正（以下「本件訂正」という。）は、特許第６７３２７２２号の明細書、特許請求の範囲を、本件訂正請求書に添付した訂正明細書、訂正特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項１～６について訂正をすることを求めるものであり、その訂正事項は以下のとおりである。なお、下線を付した箇所は訂正箇所である。（１）訂正事項１特許請求の範囲の請求項１を削除する。（２）訂正事項２特許請求の範囲の請求項２について、「請求項１に記載の胚選抜システムであって、前記判定部は、教師あり学習によって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する、胚選抜システム。」と記載されているのを、請求項１を引用する請求項２について、独立請求項の形式に改めると共に、「胚選抜システムであって、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、教師あり学習によって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、を備え、前記判定部は、培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する、胚選抜システム。」に訂正する。請求項２の記載を引用する請求項４および請求項５も同様に訂正する。（３）訂正事項３特許請求の範囲の請求項３について、「請求項１に記載の胚選抜システムであって、前記判定部は、多層のニューラルネットワークを用いたディープラーニングによって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する、胚選抜システム。」と記載されているのを、請求項１を引用する請求項３について、独立請求項の形式に改めると共に、「胚選抜システムであって、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、多層のニューラルネットワークを用いたディープラーニングによって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、を備え、前記判定部は、培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する、胚選抜システム。」に訂正する。請求項３の記載を引用する請求項４および請求項５も同様に訂正する。（４）訂正事項４特許請求の範囲の請求項４に「請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の胚選抜システムであって、」と記載されているのを、請求項１を訂正事項１により削除したことに伴って、「請求項２または請求項３に記載の胚選抜システムであって、」に訂正する。（５）訂正事項５特許請求の範囲の請求項６を削除する。（６）訂正事項６願書に添付した明細書の段落【０００５】について、「本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態として実現することが可能である。」と記載されているのを、「本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様として実現することが可能である。本発明の第１の態様は、胚選抜システムとしての態様である。この杯選抜システムは、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、教師あり学習によって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、を備え、前記判定部は、培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する。また、本発明の第２の態様は、胚選抜システムとしての態様である。この杯選抜システムは、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、多層のニューラルネットワークを用いたディープラーニングによって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、を備え、前記判定部は、培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する。また、本発明は以下の形態として実施することも可能である。」に訂正する。２．本件訂正の適否ア訂正事項１について訂正事項１は、訂正前の請求項１を削除するというものであるから、特許法第120条の5第2項ただし書き第１号に規定する「特許請求の範囲の減縮」を目的とするものである。そして、新規事項の追加に該当せず、特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものでもないから、特許法第120条の5第9項で準用する第126条第5項及び第６項に適合する。イ訂正事項２について訂正事項２は、訂正前の請求項２が訂正前の請求項１の記載を引用する記載であったところ、独立形式の請求項へ改めるための訂正（以下、「訂正事項２ａ」という。）、及び、訂正前の請求項２が引用する訂正前の請求項１の「前記画像における前記胚の割球数の経時的な変化を解析」という記載を、「培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析」という記載に変更する訂正（以下、「訂正事項２ｂ」という。）を行うものである。訂正事項２ａは、特許法第120条の5第2項ただし書き第４号に規定する「他の請求項の記載を引用する請求項の記載を当該他の請求項の記載を引用しないものとすること」を目的とするものである。そして、新規事項の追加に該当せず、特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものでもないから、特許法第120条の5第9項で準用する第126条第5項及び第６項に適合する。訂正事項２ｂについては、画像を用いた胚の割球数の経時的な変化の解析について、「培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて」行うことを限定するものであるから、特許法第120条の5第2項ただし書き第１号に規定する「特許請求の範囲の減縮」を目的とするものである。そして、願書に添付した明細書に、胚の培養が開始されてから７２時間を経過したとき、良好胚判定処理を実行すること（【００４１】）、画像を、画像格納部から抽出すること（【００４２】）、及び、判定部は、異なる時間に取得された複数の画像のうち、卵割中の胚の割球数を認定できる画像を用いて判定を行うこと（【００２７】）が記載されており、【００２７】の「複数の画像」という記載が「少なくとも２枚の画像」を意味することは明らかであることから、訂正事項２ｂは、新規事項の追加に該当せず、特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものでもないので、特許法第120条の5第9項で準用する第126条第5項及び第６項に適合する。ウ訂正事項３について訂正事項３は、訂正前の請求項３が訂正前の請求項１の記載を引用する記載であったところ、独立形式の請求項へ改めるための訂正（以下、「訂正事項３ａ」という。）、及び、訂正前の請求項３が引用する訂正前の請求項１の「前記画像における前記胚の割球数の経時的な変化を解析」という記載を、「培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析」という記載に変更する訂正（以下、「訂正事項３ｂ」という。）を行うものである。訂正事項３ａは、特許法第120条の5第2項ただし書き第４号に規定する「他の請求項の記載を引用する請求項の記載を当該他の請求項の記載を引用しないものとすること」を目的とするものである。そして、新規事項の追加に該当せず、特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものでもないから、特許法第120条の5第9項で準用する第126条第5項及び第６項に適合する。訂正事項３ｂについては、画像を用いた胚の割球数の経時的な変化の解析について、「培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて」行うことを限定するものであるから、特許法第120条の5第2項ただし書き第１号に規定する「特許請求の範囲の減縮」を目的とするものである。そして、願書に添付した明細書に、胚の培養が開始されてから７２時間を経過したとき、良好胚判定処理を実行すること（【００４１】）、画像を、画像格納部から抽出すること（【００４２】）、及び、判定部は、異なる時間に取得された複数の画像のうち、卵割中の胚の割球数を認定できる画像を用いて判定を行うこと（【００２７】）が記載されており、【００２７】の「複数の画像」という記載が「少なくとも２枚の画像」を意味することは明らかであることから、訂正事項３ｂは、新規事項の追加に該当せず、特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものでもないので、特許法第120条の5第9項で準用する第126条第5項及び第６項に適合する。エ訂正事項４について訂正事項４は、訂正前の請求項４が訂正前の請求項１～３の記載を引用する記載であるところ、訂正事項１により請求項１を削除したことに伴って、請求項１との引用関係を解消し、訂正された請求項２または３を引用するように訂正するものであるから、特許法第120条の5第2項ただし書き第１号に規定する「特許請求の範囲の減縮」を目的とするものである。そして、新規事項の追加に該当せず、特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものでもないから、特許法第120条の5第9項で準用する第126条第5項及び第６項に適合する。オ訂正事項５について訂正事項５は、訂正前の請求項６を削除するというものであるから、特許法第120条の5第2項ただし書き第１号に規定する「特許請求の範囲の減縮」を目的とするものである。そして、新規事項の追加に該当せず、特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものでもないから、特許法第120条の5第9項で準用する第126条第5項及び第６項に適合する。カ訂正事項６について訂正事項６は、訂正事項１による訂正前の請求項１を削除する訂正、訂正事項２による訂正前の請求項２を訂正後に新たな請求項２とする訂正、及び、訂正事項３による訂正前の請求項３を訂正後に新たな請求項３とする訂正に伴い、特許請求の範囲の記載と明細書の記載との整合を図るために行う訂正であるから、特許法第120条の5第2項ただし書き第３号に規定する明瞭でない記載の釈明を目的とするものである。そして、新規事項の追加に該当せず、特許請求の範囲を拡張し、又は変更するものでもないから、特許法第120条の5第9項で準用する第126条第5項及び第６項に適合する。３．小括以上のとおり、訂正事項１～６は訂正要件に適合するものであるから、訂正事項１～６を認める。第３訂正後の請求項１～６に係る発明本件訂正後の請求項１～６に係る発明（以下、「本件訂正発明１～６」という。また、まとめて「本件訂正発明」ということもある。）は、令和３年６月２５日付け訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲の請求項１～６に記載された次の事項により特定されるとおりのものである。「【請求項１】（削除）【請求項２】胚選抜システムであって、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、教師あり学習によって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、を備え、前記判定部は、培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する、胚選抜システム。【請求項３】胚選抜システムであって、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、多層のニューラルネットワークを用いたディープラーニングによって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、を備え、前記判定部は、培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する、胚選抜システム。【請求項４】請求項２または請求項３に記載の胚選抜システムであって、さらに、前記画像のうち判定に用いられた判定画像を報知する報知部を備える、胚選抜システム。【請求項５】請求項４に記載の胚選抜システムであって、前記報知部は、前記判定画像を報知するとともに前記判定画像において前記判定部が判定の根拠とした情報を報知する、胚選抜システム。【請求項６】（削除）」第４取消理由通知書に記載した取消理由について１．取消理由通知書に記載した取消理由の概要当審が令和３年４月２１日付けで特許権者に通知した取消理由通知書に記載した、訂正前の本件特許に対する取消理由の概要は、次のとおりである（以下、「訂正前の請求項●に係る発明」を、「本件発明●」という。）。（１）本件発明６は、甲第８号証（以下、「甲８」という。同様に、以下、「甲●号証」を「甲●」という。）（参考文献として、引用文献１）に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明であるから、特許法第29条第1項第3号に該当し、また、甲８（参考文献として、引用文献１）に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基づいて、その出願前に当業者が容易に発明をすることができたものであるから、同法同条第２項の規定により、特許を受けることができない（以下、「取消理由１」という。）。（２）本件発明１、２は、甲８及び甲２に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基づいて、また、本件発明３～５は、甲８、甲２及び引用文献２（参考文献として、引用文献３）に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基づいて、その出願前に当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第29条第2項の規定により、特許を受けることができない（以下、「取消理由２」という。）。よって、本件発明１～６に係る特許は、同法第113条第2号に該当し、取り消すべきものである。甲２：特表２００９－５１２０３７号公報甲８：ZHAN, Q. et al., Direct Unequal Cleavages: Embryo Developmental Competence, Genetic Constitution and Clinical Outcome, 2016.12.1, PLOS ONE, 11(12):e0166398, p.1/19-19/19 引用文献１：LIU, Y. et al., Prevalence, consequence, and significance of reverse cleavage by human embryos viewed with the use of the Embryoscope time-lapse video system, [on line] 2014.11, Fertility and Sterility, Vol.102, No. 5, p.1295-1300, [令和３年４月１５日検索], インターネット＜URL: https://www.fertstert.org/article/S0015-0282(14)01862-7/pdf＞（参考文献として引用する文献）引用文献２：特開２０１５－０３２３０８号公報引用文献３：特開２０１６－１１０２３２号公報（参考文献として引用する文献）２．取消理由１についての当審の判断本件訂正により、請求項６が削除され、上記取消理由１の対象となる請求項が存在しなくなったから、上記取消理由１は解消した。３．取消理由２についての当審の判断（１）甲８、甲２、引用文献２及び引用文献３の記載事項ア甲８の記載事項「直接不均等分割：胚の発達能力、遺伝的構成及び臨床結果」と題する学術文献である甲８には、以下の記載がある。英語で記載されているため、当審による翻訳文で示す。下線は当審による。甲８ア「我々は、この現象を直接不均等分割（ＤＵＣ）と名付けた。タイムラプスモニタリングシステムを用いて、１つの割球が３つの娘割球に突然分割されること、または５時間未満の細胞周期の間隔で分割されることをＤＵＣと定義した。」（第２頁第２２～２５行目）甲８イ「胚はエンブリオスコープ（登録商標）（・・・）において、３７℃、５．８％ＣＯ２、５％Ｏ２で、培養された。」（第３頁第２３～２４行目）甲８ウ「画像は、赤色ＬＥＤライト（６３５ｎｍ）で照らされた７つの焦点面で１０分毎に自動的に記録された。」（第３頁第３４～３５行目）甲８エ「ＤＵＣは、単一の割球が直接３つ以上の娘割球に分割した場合、または母細胞と娘細胞の分裂の間隔が５時間以下である場合に、アノテーションされた。サイズに関係なく、目に見える核を含む細胞のみを割球とみなし、そうではない場合はフラグメントとしてアノテーションした。全てのＤＵＣのアノテーションは、最も経験豊富な胚学者１名によって確定された。ＤＵＣ胚は、ＤＵＣが発生した際の分裂の段階に応じて、さらにＤＵＣ－１、ＤＵＣ－２、ＤＵＣ－３のように分類された：。ＤＵＣ－１：異常分裂は交配後（１細胞）に発生し、３～４個の割球を生じる。ＤＵＣ－２：異常分裂は２細胞期に発生し、５～６個の割球を生じる。ＤＵＣ－３：異常分裂は４細胞期に発生し、９個以上の割球を生じる（Ｓ１－Ｓ３ビデオ）。もしＤＵＣが１回より多く発生したなら、胚は、最初の発現時点で、ＤＵＣ－Ｐｌｕｓと分類された。」（第４頁第２～１２行目）甲８オ「３日目の「良好」胚は、８個以上の細胞と２０％未満のフラグメンテーションとして分類された。」（第４頁第１７～１８行目）甲８カ「Ｄ３移植では、ＤＵＣ胚は、既知着床率（ＫＩＤ－ＦＨ）が有意に低下した：非ＤＵＣ胚（ｎ＝３１７２）では、１２．４％であったのに対し、ＤＵＣ－３では６．３％（ｎ＝１２７）、ＤＵＣ－２では２．７％（ｎ＝２６０）、ＤＵＣ－１（ｎ＝２２５）とＤＵＣ－Ｐｌｕｓ（ｎ＝１００）ではゼロへ低下した。」（第８頁第２３～２６行目）甲８キ「我々の研究では、初期のＤＵＣは、胚盤胞形成障害、着床障害、臨床結果と強い相関があることが確認された。一方、後期のＤＵＣの影響は穏やかであった。Ｓ２表によると、１細胞期のＤＵＣ－１、ＤＵＣ－Ｐｌｕｓ、ＭＮＢは胚盤胞形成に最も有害であった。」（第１２頁第２４～２７行目）甲８ク「ＤＵＣ胚における染色体異数性異常の発生率が高いことから、移植のためにはそれらが（特にＤＵＣ－１が）除かれるべきであることが示された。」（第１３頁第１～２行目）甲８ケ「胚の発生、染色体の構成及び臨床転帰に対するＤＵＣの有病率及び有害な影響は、ＩＶＦ胚の中断の無いライムラプスモニタリングの重要性を浮き彫りにする。全体的なＤＵＣ有病率が高い（２６．１％）ため、ＤＵＣ胚を移植する可能性は、ＴＬＭなしではＤ３移植において約４分の１だった。Ｄ３着床率は、ＤＵＣ胚の選択を解除するだけで改善できる。我々の結果に基づくとＤＵＣ胚、特にＤＵＣ－１とＤＵＣ－２は移植すべきではない。」（第１４頁第４～９行目）イ甲２の記載事項甲２には以下の事項が記載されている。下線は当審による。甲２ア「少なくとも１つの細胞を含む細胞集団の品質を決定するためのシステムであって、前記システムは、ａ．細胞集団の少なくとも２つの画像を連続的に取得するための手段と、ｂ．少なくとも１つの差画像を得るために少なくとも２つの画像の少なくとも一部を比較するための手段と、ｃ．少なくとも１つの差画像から変数を計算するためのコンピュータと、ｄ．前記計算された変数に基づき、変化が生じたかどうかを決定するための手段と、を有するシステム。」（請求項１０２）甲２イ「本発明は、細胞集団における変化の決定のための方法およびシステムに関し、更に、前記方法を用いるための方法と、胚の品質測定値を推定し、体外受精のための胚を選択するためのシステムに関する。」（【０００１】）甲２ウ「好ましい実施形態において、前記差画像は、一連の連続画像において２つの次の画像から得られ、前記差画像から計算された変数の集合は、時系列を形成する。・・・好ましい実施形態において、前記時系列は、ＰＣＡ解析、ＳＶＤ、ＧＰＣＡ、サポートベクターマシン、ｎ個組分類モデル、ニューラルネットワーク、フィードフォワード型ニューラルネットワークなどの機械学習ツールによって導出されるモデルを用いて解析される。」（【００５７】、【００５８】）ウ引用文献２の記載事項引用文献２には以下の事項が記載されている。下線は当審による。引２ア「少なくとも１つの特徴図の層の少なくとも１つの特徴図が複数の領域に区分された複数の特徴図の層と、前記複数の領域にそれぞれ対応し、対応する領域におけるニューロンの応答値を取得する複数の畳み込みテンプレートと、を含む、畳み込みニューラルネットワークの分類器。」（請求項１）引２イ「前記畳み込みニューラルネットワークの分類器は、画像を分類するために用いられ、前記画像は、固定的な方式により複数の画像領域に区分され、前記複数の画像領域は前記複数の領域にそれぞれ対応する、請求項１に記載の畳み込みニューラルネットワークの分類器。」（請求項２）引２ウ「対象となる画像は手書きの文字に限定されず、任意の画像、例えば細胞分裂画像、地図画像であってもよい。」（【００６３】）エ引用文献３の記載事項引用文献３には以下の事項が記載されている。下線は当審による。引３ア「近年、ニューラルネットワークを多層化したディープラーニング技術を利用して高い精度で対象を認識することが行われている。このディープラーニング技術は、一般的にはニューラルネットワークの入力層と出力層との間の中間層において複数段階に亘って層を重ねるごとにより高い精度で対象を認識する。このディープラーニング技術において、特に、畳み込みニューラルネットワーク（Convoltional Neural Network; CNN）が、従来の画像特徴量に基づいて対象を認識するよりも高い性能を有することで注目されている。」（【０００２】）（２）甲８発明の認定甲８には、培養されている胚を１０分毎に自動的に画像として記録するタイムラプスモニタリングシステムが記載されている（上記甲８ア～ウ）。したがって、甲８には、以下の発明が記載されていると認める。「タイムラプスモニタリングシステムであって、培養されている胚を１０分毎に自動的に画像として記録する、タイムラプスモニタリングシステム。」（以下、「甲８発明」という。）（３）本件発明１について本件訂正により、請求項１が削除され、上記取消理由２の対象となる請求項１～５のうちの請求項１は存在しなくなったから、本件発明１に対する上記取消理由２は解消した。（４）本件訂正発明２～５と甲８発明の対比・判断ア本件訂正発明２について本件訂正発明２と甲８発明を対比する。甲８発明の「タイムラプスモニタリングシステム」は、「培養されている胚を１０分毎に自動的に画像として記録」するものであるから、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部を備えるものである。したがって、本件訂正発明２と甲８発明の一致点、及び、相違点は、以下のようになる。＜一致点＞「システムであって、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部を備える、システム。」＜相違点＞本件訂正発明２は、「教師あり学習によって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する判定部」であって、「培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する」「判定部」を備える「胚選抜システム」であるのに対し、甲８発明は、そのような「判定部」を備えておらず、また、「胚選抜」を行わない、システムである点（以下、「相違点１」という。）。上記相違点１について、検討する。甲８には、タイムラプスシステムを用いて、Ｄ３着床率、すなわち、３日目に移植する際の着床率を改善するために、ＤＵＣ胚を移植すべきではなく、移植するための胚の選択から解除することが記載されている（上記甲８エ、オ、ケ）。また、たしかに、甲２には、教師あり学習によって、良好胚を選択するシステムが記載されていると認める（上記甲２ア～ウ）。しかしながら、甲８に記載されている事項は、３日目の良好胚が８個以上の細胞で、その３日間に、ＤＵＣ－１（交配後（１細胞）に発生し、３～４個の割球を生じる異常分裂）、ＤＵＣ－２（２細胞期に発生し、５～６個の割球を生じる異常分裂）、ＤＵＣ－３（４細胞期に発生し、９個の割球を生じる異常分裂）と複数の不良胚が存在し、それらのＤＵＣ胚は移植すべきではないことにとどまるから（上記甲８エ～ケ）、甲８発明において、７２時間経過したときに、画像格納部に格納された画像のうちから適切な複数の画像を抽出して、特に最初の卵割において割球数が２個の状態に直接移行した場合、良好胚であると判定し、最初の卵割において割球数が２個の状態を経ることなく割球数が３個以上の状態に直接移行した場合、良好胚ではないと判定する判定部を設けた胚選抜システムとすることは、当業者が容易に想到し得たとはいえない。ここで、申立人は、令和３年７月３０日付け意見書において、新たに甲９～１１を提出し、甲９には、ＩＣＳＩから７２時間後に胚の形態を評価し、形態的に問題のない胚が、タイムラプス画像解析用に開発されたソフトウェアを用いて、外部コンピュータで各胚のタイムラプス画像が解析されること、解析される形態的特徴に、接合体から３胚葉の胚への直接切断（ＤＣ）が含まれることが記載されており（第２７８頁左欄下から第７行目～右欄第２６行目）、甲１０には、最初の卵割はＩＣＳＩから約２４時間後に起こることが記載されており（図２）、甲１１には、胚の評価が３日目の時点で行われることが一般的であることが記載されているから（第３７７頁左欄第４～６行目）、培養開始から７２時間後に胚の評価を行うように設定することは、当業者にとって特段に困難な事項ではないと主張している。しかしながら、本件訂正発明２の「培養開始から７２時間経過したときに」解析し、「受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する」点は、甲９～１１のいずれにも記載されていないから、申立人の上記主張を採用することはできない。したがって、本件訂正発明２は、甲８及び甲２に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものということはできない。イ本件訂正発明３について本件訂正発明３と甲８発明を対比すると、本件訂正発明３と甲８発明の一致点、及び、相違点は、以下のようになる。＜一致点＞「システムであって、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部を備える、システム。」＜相違点＞本件訂正発明３は、「多層のニューラルネットワークを用いたディープラーニングによって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する判定部」であって、「培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する」「判定部」を備える「胚選抜システム」であるのに対し、甲８発明は、そのような「判定部」を備えておらず、また、「胚選抜」を行わない、システムである点（以下、「相違点２」という。）。上記相違点２について、検討する。上記相違点１についての検討で述べたとおり、甲８及び甲２の記載から、甲８発明において、７２時間経過したときに、画像格納部に格納された画像のうちから適切な複数の画像を抽出して、特に最初の卵割において割球数が２個の状態に直接移行した場合、良好胚であると判定し、最初の卵割において割球数が２個の状態を経ることなく割球数が３個以上の状態に直接移行した場合、良好胚ではないと判定する判定部を設けた胚選抜システムとすることは、当業者が容易に想到し得たとはいえない。そして、引用文献２、及び、引用文献２についての参考文献として挙げた引用文献３にも、このような判定部を設けた胚選抜システムとすることは記載されていないから、引用文献２、３の記載も考慮したとしても、甲８発明において、このような判定部を設けた胚選抜システムとすることは、当業者が容易に想到し得たとはいえない。また、令和３年７月３０日付け意見書における申立人の主張に関しては、上記相違点１についての検討で述べた理由と同様の理由により、採用することができない。したがって、本件訂正発明３は、甲８、甲２及び引用文献２に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものということはできない。ウ本件訂正発明４、５について本件訂正発明４、５は、いずれも本件訂正発明２または３を直接的または間接的に引用している。そうすると、本件訂正発明４、５と甲８発明の相違点は、上記相違点１、２を包含する。したがって、本件訂正発明４、５は、甲８、甲２及び引用文献２に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものということはできない。４．小括よって、本件訂正により、請求項６が削除され、上記取消理由１の対象となる請求項が存在しなくなったから、上記取消理由１は解消した。また、本件訂正により、請求項１が削除されたため、本件発明１に対する上記取消理由２は解消した。そして、本件訂正発明２～５は、上記取消理由２によって取り消すべきものではない。第５取消理由通知書において採用しなかった特許異議申立理由について１．特許異議申立理由の概要申立人は、甲１～８を提出し、本件特許は、以下の申立理由１、２により、取り消されるべきものである旨主張している。（１）申立理由１（甲１に基づく新規性、進歩性欠如）本件発明１、４～６は、甲１に記載された発明であり特許法第29条第1項第3号に該当し、また、甲１の発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであり同法同条第２項の規定により、特許を受けることができないから、同法第113条第2号に該当し、取り消すべきものである。（２）申立理由２（甲１、甲２及び周知技術に基づく進歩性欠如）本件発明１～６は、甲１、甲２の発明及び周知技術に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであり特許法第29条第2項の規定により、特許を受けることができないから、同法第113条第2号に該当し、取り消すべきものである。２．甲８、甲２以外の特許異議申立書に記載されている証拠及びその記載事項（１）甲８、甲２以外の特許異議申立書に記載されている証拠甲１：特開２０１６－１６８０５９号公報甲３：特開２０１０－１８１４０２号公報甲４：特開２０１１－０１７６２０号公報甲５：特開２０１４－０８９１９３号公報甲６：Fertility and Sterility, Vol.106, No.2, 2016.8, pp.349-353.e2 甲７：Fertility and Sterility, Vol.101, No.6, 2014.6, pp.1637-1648.e5 （２）甲１、３～７の記載事項甲１、３～７には、以下の事項が記載されている。下線は当審による。甲６、７は英語で記載されているため、当審による翻訳で示す。ア甲１の記載事項甲１ア「受精卵から体外培養された哺乳動物の候補胚を選別するための胚選別装置であって、判別部と、解析部とを含み、前記判別部が、候補胚の、受精から第一卵割が完了するまでの時間に関する第1指標情報が、受精から第一卵割が完了するまでの時間に関する第1指標選別基準条件を満足するか否かを判別する第1指標判別部、候補胚の、第一卵割後かつ第二卵割前の段階での形態に関する第2指標情報が、第一卵割後かつ第二卵割前の段階での形態に関する第2指標選別基準条件を満足するか否かを判別する第2指標判別部、候補胚の、第三卵割後かつ第四卵割前の段階での形態に関する第3指標情報が、第三卵割後かつ第四卵割前の段階での形態に関する第3指標選別基準条件を満足するか否かを判別する第3指標判別部、及び候補胚の、初期胚盤胞期、胚盤胞期又は拡張胚盤胞期での酸素消費量に関する第4指標情報が、初期胚盤胞期、胚盤胞期又は拡張胚盤胞期での酸素消費量に関する第4指標選別基準条件を満足するか否かを判別する第4指標判別部のうちM個（Mは2、3、又は4の数である）を含み、前記解析部が、前記判別部において判別された条件のうちN個（Nは2以上M以下の数である）以上を満足する候補胚を、選別すべき胚であると解析することを特徴とする前記胚選別装置。」（請求項８）甲１イ「画像抽出部を更に備える請求項8の胚選別装置であって、前記判別部が前記第1指標判別部を含む場合には、前記画像抽出部は、候補胚の画像から、第1指標選別基準条件における、受精から第一卵割が完了するまでの時間の閾値の時点における画像、又は、第一卵割の完了時点を確認可能な画像を抽出する、第1画像抽出部を含み、前記第1指標判別部は、前記第1画像抽出部により抽出された画像に基づいて生成された情報を前記第1指標情報として判別を行い、前記判別部が前記第2指標判別部を含む場合には、前記画像抽出部は、候補胚の画像から、第一卵割後かつ第二卵割前の段階の画像を抽出する、第2画像抽出部を含み、前記第2指標判別部は、前記第2画像抽出部により抽出された画像に基づいて生成された情報を前記第2指標情報として判別を行い、前記判別部が前記第3指標判別部を含む場合には、前記画像抽出部は、候補胚の画像から、第三卵割後かつ第四卵割前の段階での画像を抽出する、第3画像抽出部を含み、前記第3指標判別部は、前記第3画像抽出部により抽出された画像に基づいて生成された情報を前記第3指標情報として判別を行う前記胚選別装置。」甲１ウ「＜Time-lapse cinematography TLCを用いた胚の形態の評価＞卵割状態および胚の形態をSomfai Tらの文献（Somfai T, Inaba Y, Aikawa Y, Ohtake M, Kobayashi S, Konishi K, Imai K (2009) Relationship Between the Length of Cell Cycles, Cleavage Pattern and Developmental Competence in Bovine Embryos Generated by In Vitro Fertilization or Parthenogenesis. J Reprod Dev 56: 200-207）の記載に沿って評価した。胚を、飽和湿度の5% CO2 / 5% O2/90% N2の下、38.5℃にて培養した。発生を、リアルタイムCulture Cell Monitoring System (CCM-M1.4Z; 株式会社アステック)を用いてモニタリングした。168時間の培養期間中に、胚の写真を、倍率4倍のplain objectiveを用いて15分間隔で673枚撮影した。蓄積された画像をCCM-M1.4 software (株式会社アステック)を用いて解析した。＜性周期の同期と胚の移植＞レシピエントとなる黒毛和種／ホルスタイン交配種の性周期を3mlプロスタグランジンF2αにより同期化した。後述する指標に基づき選別された受精後7日目の胚を1つ、同期化されたレシピエントの黄体側子宮角に発情後7～8日目に移植した。レシピエントはいずれも同様に給餌し管理して、少なくとも1日に2回、朝と夜に発情行動を観察した。＜受胎診断＞胚移植後30日目及び60日目に超音波検査法(HS101V; 本多電子株式会社) を用いて受胎診断を行った。受胎していることは、子宮内の胎仔を観察することと、胎仔の心臓の拍動を認めることで確認した。＜指標＞以下の指標を用いた。なお、下記指標1及び2は従来から胚の選別に用いられている。指標1: 受精168時間後の形態的品質がCode 1であること。指標2: 受精168時間後に拡張胚盤胞に達していること。指標3: 受精31時間後（初期卵割終了時）において2細胞であり、且つ、フラグメンテーションが観察されないこと。指標4: 受精55時間後（第三卵割終了時）において5細胞、6細胞、7細胞、8細胞のいずれかであり、且つ、フラグメンテーションが観察されないこと。指標5: 受精168時間後（初期胚盤胞期、胚盤胞期又は拡張胚盤胞期）の、単一胚あたりの酸素消費量が0.91×10-14 mol s-1以上であること。指標1において形態的品質の「Code 1」とは、Robertson I, Nelson RE (1998) Certification and identification of the embryo. In: D.A. Stringfellow and S.M. Seidel, Editors, Manual of the international embryo transfer society, IETS, Savoy, Illinois 103-116.での定義に従う。具体的には、受精168時間後の時点において、発育が正常で、形態異常（例えば卵細胞の不均整、変性）がない胚を形態的品質がCode 1であると評価する。＜結果＞上記各指標を満足する移植胚の数と、受胎率の関係を次表に示す。なお、受胎の有無は胚移植後60日目の観察結果である。【表1】指標1及び2は移植胚の選別指標として定着しているが、それらを単独または組み合わせて満足する移植胚を用いても受胎率は50％以下であった。受精168時間後の胚の形態のみに基づく従来の判断指標は、受胎率の高い移植胚を選別するうえでは必ずしも十分ではないことがわかる。指標3、4、5の1つを満足する移植胚の受胎率は高くても63.6％であった。指標1及び2の一方又は両方と、指標3、4、5の1つとを組み合わせて満足する移植胚であっても、受胎率はいずれも70％未満であった。ところが驚くべきことに、指標3、4、5のうち少なくとも2つを組み合わせて満足する移植胚の受胎率は70％または80％であることが確認された。以上の結果から指標3、4、5のうち少なくとも2つを組み合わせて移植胚の選別指標として用いることにより、特異的に高い受胎率を実現することができると結論付けられた。」（【０１２４】～【０１３５】）イ甲３の記載事項甲３ア「受精卵を撮像する撮像部を有する受精卵観察装置と、前記受精卵観察装置とデータの送受信を行うコンピュータとから構成され、受精卵の品質評価を支援する受精卵品質評価支援システムであって、前記コンピュータは、前記受精卵観察装置によって撮像される時系列画像を記憶する時系列画像記憶手段と、時系列画像から受精卵画像を抽出する受精卵画像抽出手段と、第１時系列画像に係る受精卵画像と、第１時系列画像の撮像時刻から所定時間前または所定時間後の第２時系列画像に係る受精卵画像とを比較し、対応する画素の画素値の差が所定の閾値より大きい画素の集合を活性部位として抽出する活性部位抽出手段と、を備えることを特徴とする受精卵品質評価支援システム。」（請求項１）甲３イ「前記コンピュータは、受精卵の特徴量として、前記受精卵画像抽出手段によって抽出された受精卵画像から受精卵の大きさを算出し、前記活性部位抽出手段によって抽出された活性部位の面積を算出する特徴量算出手段、を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の受精卵品質評価支援システム。」（請求項４）甲３ウ「前記コンピュータは、前記特徴量算出手段によって算出された活性部位の面積の変化量に基づいて各発育ステージまでの到達時間を特定し、前記特徴量算出手段によって算出された受精卵の大きさの変化量に基づいてラプチャーの発生時刻、回数、または回復時間のうち少なくとも一つを特定する特徴量解析手段、を更に備えることを特徴とする請求項４に記載の受精卵品質評価支援システム。」（請求項５）甲３エ「前記特徴量解析手段は、前記特徴量算出手段によって算出された前記受精卵の特徴量に基づいて受精卵の品質を判定することを特徴とする請求項５に記載の受精卵品質評価支援システム。」（請求項９）甲３オ「受精卵が拡張収縮するラプチャー」（【０００４】）甲３カ「本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、受精卵を保持することなく撮像された画像のみを用いて、受精卵内の細胞を識別することなく受精卵の品質評価に有益な情報を提示する受精卵品質評価支援システム等を提供することである。特に、有益な情報とは、発育ステージへの到達時間やラプチャーの発生回数や回復時間といった発育途中の情報である。」（【００１２】）甲３キ「時系列画像記憶手段３１は、受精卵観察装置２によって撮像される画像を記憶する。受精卵観察装置２は、一定間隔（例えば、１５分間隔）に受精卵４を含む画像を撮像する。これらの画像は、撮影時刻とともに時系列画像記憶手段３１に時系列画像（タイムラプス画像）として記憶される。」（【００３９】）ウ甲４の記載事項甲４ア「生体試料を保持する試料台と、前記生体試料を一方側から撮像する第１撮像装置及び前記一方側に対向する他方側から撮像する第２撮像装置と、前記試料台を前記生体試料の像を第１撮像装置の撮像面に結像させる第１観察光学系に対して相対移動させるとともに、前記第２撮像装置の撮像面に結像させる第２観察光学系に対して相対移動させる移動制御部と、前記相対移動部により前記試料台を前記第１及び第２観察光学系に対して相対移動させながら前記第１及び第２撮像装置により撮像して得られた、前記生体試料の複数の第１画像及び第２画像に対して画像処理を行う画像処理装置とを備え、前記画像処置装置が、前記複数の第１画像及び第２画像に基づいて合焦測度を画素単位で算出し、前記生体試料の前記一方側の領域については前記第１画像より得られた合焦測度情報を優先適用し、前記生体試料の前記他方側の領域については前記第２画像より得られた合焦測度情報を優先適用して各画素の合焦点を求め、前記合焦点位置に基づいて前記生体試料の三次元形状を構築する画像解析部を備えていることを特徴とする観察装置。」（請求項７）甲４イ「本発明は、例えば受精卵等の生体試料の三次元形状を構築することが可能な構成の形状測定方法、画像処理プログラム、及び観察装置に関する。」（【０００１】）エ甲５の記載事項甲５ア「生きた試料を発光タンパクに基づく発光により長期にモニタリングする方法において、生物学的活性を損なわない処理条件で、モニタリングすべき項目に応じた発光タンパクを導入した前記試料を、基質成分によって化学的に誘起し、所望のモニタリング期間中、前記発光の誘起及び撮像を継続的に実行し、前記処理条件に応じて設定された撮像条件の下で複数の異なる時間に対応する光学イメージを得、前記複数の光学イメージを前記撮像条件に応じた出力条件によりモニター表示する、ことを特徴とする発光タンパクによる長期モニタリング方法。」（請求項１）甲５イ「請求項１に記載の方法において、発光タンパクを導入した細胞を含む試料により単一細胞レベルのモニタリングを行なう際に適用され、細胞内で微弱な発光を発生させるための基質成分及び前記発光タンパクの発光に影響をもたらす可能性のある薬剤成分との反応性を損なわない充分な厚みであって、且つ発光に基づく光学イメージが個々の細胞を識別し得る程度に肉薄の厚みであるような撮像ボリュームに対応する光学イメージを取得することを特徴とするモニタリング方法。」（請求項５）甲５ウ「請求項５に記載の方法において、被検試料が肉厚の生体組織（例えば、視交差上核等の脳、胚、ゼブラフィッシュ等の微小な魚類、マウスやカエル（特にアフリカツメガエル）等の小動物ないし植物（例えばシロイヌナズナ）の一部の器官（例えば、手、足、毛根、葉、花茎、根毛）であることを特徴とするモニタリング方法。」（請求項１１）甲５エ「本発明は、細胞や組織等の試料中における生物学的活性をその活性を極力損なわないようにして長期間ないし連続的に検出するモニタリング方法および解析方法に関する。本発明は、その方法を実行する装置や、該装置による方法を機能させるソフトウェアも包含する。」（【０００１】）オ甲６の記載事項甲６ア「胚盤胞に発達した胚および内部細胞塊グレードと栄養外胚葉グレードの両方がＢ以上のスコアである胚盤胞（良質の胚盤胞）の割合は、断片化の有無に関係なく、最初の分裂中に２つの細胞を形成し、２番目の分裂中に４つの細胞を形成したグループで高かった。」（要約第９～１１行目）甲６イ「早期の分裂は、発達能力のマーカーとして確立されている（７，８）。タイムラプスインキュベーター観察の出現により、分裂時間に注目することが可能になった（９，１０）。これらの要因を知ることで、胚発生の詳細な分析や発生可能性の予測が可能なエンブリオスコープを用いて、質の良い胚を選択することができる。胚盤胞期への培養を行わない新鮮胚移植は、通常、２から４細胞期の培養２又は３日目に行われる。したがって、少なくとも培養２日目までに胚の発生能力を予知する指標が必要である。本研究では、移植前の着床可能性の高いヒト胚の非侵襲的選択システムを確立するために、胚の第１パターンおよび第２分割パターンとその後の発生可能性との関係をｉｎｖｉｔｒｏ及びｉｎｖｉｖｏで評価した。」（第３４９頁左欄第１５～３０行目）甲６ウ「本研究では、７９１個の胚を受精、確認、記録した。胚を、第一分裂と第二分裂の間に含まれる細胞の数と断片化の程度によって９つのグループに分けた（図１）。まず、第一分裂時に２個の細胞を含む胚を１０％未満の断片化を持つ胚（Ａ群）と１０～５０％の断片化を持つ胚（Ｂ群）に分け、残りの２個より多く又は２個未満の細胞を持つ胚を非２細胞胚（Ｃ群）と分類した。」（第３４９頁右欄第２０～３０行目）甲６エ「図１分割の分類」（図１）甲６オ「Ａ群（８４．６％）、Ｂ群（８０．５％）の胚盤胞形成率は、Ｃ群（２７．９％）に比べて有意（Ｐ＜．０１）に高かった。また、Ａ群（４９．５％）とＢ群（４６．９％）の良性胚盤胞形成率は、Ｃ群（３．８％）に比べて有意（Ｐ＜．０１）に高かった。」（第３５０頁右欄第３～８行目）甲６カ「最初の分裂の結果として２つ以上の細胞が形成された胚、または２番目の分裂中に２つ以上の細胞に分裂した娘細胞の胚盤胞形成率は、正常な切断胚よりも有意に低かった（１４、１５）。さらに、細胞の空間配置（１６、１７）または細胞間接触点の数（１８、１９）の評価は、高い発生能力を持つ４細胞胚の選択に役立つようである。この研究の結果はまた、断片化の有無にかかわらず、最初の分裂後の２つの細胞を持つ胚の胚盤胞および良質の胚盤胞形成率が高いことを示した。また、その中でも、２回目の分裂で４個の細胞を形成した胚は、断片化の有無にかかわらず、胚盤胞や高品質の胚盤胞へのｉｎｖｉｔｒｏでの発育能力が高かった。これらの結果は、分裂中の断片化の発生は有用な指標ではないが、最初の分裂中の２つの細胞と２番目の分裂中の４つの細胞の形成が高い発達能力を持つ胚を選択するための指標になることを示している。」（第３５１頁右欄第２０行目～第３５２頁左欄第１行目）カ甲７の記載事項甲７ア「主な測定結果：非定型胚表現型の4つのグループの識別：異常な共生（AS）、異常な最初の細胞質分裂（A1cyt）、異常な卵割（AC）、および無秩序な卵割（CC）。有病率、及び、胚の形態と発生の可能性との関連を評価した。結果：非定型表現型の高い有病率が胚の間で観察された：AS 25.1％（163/649）、A1cyt 31.0％（195/639）、AC 18％（115/639）およびCC 15％（96/639）。非定型表現型の胚の高い割合は、３日目に良好な品質（全体的なグレードは良好または中程度）を示した：AS 78.6％（70/89）; A1cyt 79.7％（94/119）、AC 86.4％（70/81）、およびCC 35.2％（19/54）、しかし、これらの胚の胚盤胞形成率は、それぞれの対照群と比較して有意に低かった。AS 21.5％対44.9％、A1cyt 21.7％対44.6％、AC 11.7％対43.1％、およびCC 14.0％対42.3％。結論：非定型の表現型を示す胚は、ヒト胚で非常に一般的であり、対照胚よりも有意に低い発生能を示す。」（要約第７～１６行目）甲７イ「非定型胚表現型の同定と特性化合計６５１個のＥｅｖａ胚のビデオを、発達行動、タイミング、およびパターンについて遡及的に分析した。この包括的な分析により、異常な胚の行動または非定型表現型の４つのグループが特定された。この研究の目的のために、我々はこれらのグループを異常なシンガミー（AS）、異常な最初の細胞質分裂（A1cyt）、異常な卵割（AC）、および無秩序な卵割（CC）として定義した。」（第１６３９頁左欄第１～９行目）甲７ウ「ＡＣ表現型は２個を超える数の細胞が単一の細胞分裂事象に由来する場合と定義された（新たに作成されたブラストメアは、分裂の終わりにコンフェルトな細胞膜によって完全に分離されている）。非定型分裂の２つの独立した型を定義し、評価した。ＡＣ１表現型は、最初の卵割の結果として２つを超える数のブラストメアが形成されることを特徴とし（図１、２、補足ビデオ６）、ＡＣ２表現型は、二回目の卵割における当該娘細胞の２つを超える数のブラストメアへの分裂を特徴としている（図１、２、補足ビデオ７）。」（第１６３９頁右欄第７～１７行目）甲７エ「重要なことは、対照群と比較して、ＡＣ胚は、良好または中程度の品質のブラストサイトの割合には違いが見られなかったが（62.5% vs. 55%; P=.7）、胚盤胞形成率が低く（11.7% vs. 43.1%; P<.0001）、着床率が低い傾向を示した（3.7% vs. 18.0%; P=.05）。」（第１６４４頁左欄第２２～２８行目）甲７オ「この研究は、６００を超える胚のタイムラプスビデオの独自の調査であり、そこから、発生の可能性が低い胚に関連する４つの非定型表現型を包括的に特徴付けた。」（第１６４７頁左欄第１０～１３行目）甲７カ「現在の研究は、着床がわかっている胚のサンプルサイズが小さいことによって制限されていたが（この研究集団では複数の胚の移植率が高いため）、主な目的は、発生の可能性が低いことに関連する非定型胚の表現型を包括的に特徴付けて説明することだった。進行中の研究は、より大きなデータセットでこれらの非定型表現型の着床の可能性と出生の結果を評価し続け、培養で非定型表現型を示す胚を特定することの臨床的関連性を強化するだろう。その間、特に３日目の移植プログラムは、非定型表現型を示す胚を特定することで恩恵を受ける可能性がある。なぜなら、これらの胚の多くは３日目に有望に見えるが、さらなる発達には限界を示すためである。将来の計画には、すべての表現型の組み合わせた予測値を定量化および重み付けするモデルの開発、および独立したデータを使用した前向き研究でのモデルの検証も含まれる。最後に、他の検証済みタイムラプスマーカーで以前に実証されたように（11、13）、非定型表現型の検出に適用される自動画像分析の進歩により、これらのマーカーを実用化してＩＶＦクリニックでの胚評価を改善できる可能性がある。」（第１６４７頁右欄第２０～４１行目）３．申立理由１についての当審の判断申立理由１は、本件発明１、４～６が、甲１に基づき新規性、進歩性を有さないというものである。ここで、本件発明１及び６は、本件訂正により削除された。また、本件発明４、５は、本件訂正により、本件発明１を引用しないものとなった。したがって、申立理由１は、本件訂正によってその対象となる請求項が存在しないものとなった。４．申立理由２についての当審の判断申立理由２は、本件発明１～６が、甲１、甲２及び周知技術に基づき、進歩性を有さないというものである。ここで、本件発明１及び６は、本件訂正により削除された。そこで、本件訂正発明２～５に対する申立理由２の存否について検討する。（１）甲１発明の認定甲１には、受精卵から体外培養された哺乳動物の候補胚を選別するための胚選別装置であって、画像抽出部と判別部と解析部とを含み、前記画像抽出部と判別部と解析部が、候補胚の画像から所定の画像を抽出し、抽出した画像に基づいて第１～４指標情報のうち２個以上を生成し、当該生成された第１～４指標情報が第１～４指標選別基準条件を満足するか否かを判別し、判別された条件のうち２個以上を満足する候補胚を、選別すべき胚であると解析する胚選別装置が記載されている（上記甲１ア、イ）。また、甲１には、培養期間中に、胚の写真を１５分間隔で撮影し、蓄積された画像を用いて解析したことが記載されている（上記甲１ウ）。したがって、甲１には、以下の発明が記載されていると認める。「胚選別装置であって、培養されている胚の状態を、１５分間隔で撮影した画像を蓄積し、前記胚が選別すべき胚であるか判別し解析する画像抽出部と判別部及び解析部と、を備え、前記画像抽出部と判別部及び解析部は、候補胚の画像から所定の画像を抽出し、抽出した画像に基づいて第１～４指標情報のうち２個以上を生成し、当該生成された第１～４指標情報が第１～４指標選別基準条件を満足するか否かを判別し、判別された条件のうち２個以上を満足する候補胚を、選別すべき胚であると解析する胚選別装置。」（以下、「甲１発明」という。）（２）本件訂正発明２と甲１発明の対比、判断本件訂正発明２と甲１発明を対比する。甲１発明の「胚選別装置」、「画像抽出部と判別部及び解析部」、「選別すべき胚」は、それぞれ、本件訂正発明２の「胚選抜システム」、「判定部」、「良好胚」に相当する。また、甲１発明は、「培養されている胚の状態を、１５分間隔で撮影した画像を蓄積」するものなので、「培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部」を備えている。そして、甲１発明は、「抽出した画像に基づいて第１～４指標情報のうち２個以上を生成し、当該生成された第１～４指標情報が第１～４指標選別基準条件を満足するか否かを判別」するので、「前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、」「解析」すると認める。よって、本件訂正発明２と甲１発明の一致点、相違点は、以下のとおりである。＜一致点＞「胚選抜システムであって、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、を備え、前記判定部は、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、解析する、胚選抜システム。」＜相違点＞判定部について、本件訂正発明２は、「教師あり学習によって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて」前記胚が良好胚であるか判定するのに対し、甲１発明は、教師あり学習について特定されていない点（以下、「相違点３－１」という。）。判定部について、本件訂正発明２は、「培養開始から７２時間経過したときに」「前記胚の割球数の経時的な変化を解析し」、「受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する」と特定されているのに対し、甲１発明は、「抽出した画像に基づいて第１～４指標情報のうち２個以上を生成し、当該生成された第１～４指標情報が第１～４指標選別基準条件を満足するか否かを判別し、判別された条件のうち２個以上を満足する候補胚を、選別すべき胚であると解析する」点（以下、「相違点３－２」という。）。先に、上記相違点３－２について検討する。甲１には、指標情報の一つとして、受精３１時間後（初期卵割終了時）において２細胞であり、且つ、フラグメンテーションが観察されないという指標情報が記載されているが（上記甲１ウ）、当該指標情報は、３１時間後の時点で観察するものであって、「最初の卵割における胚の割球数の経時的な変化」を観察するものではない。また、甲１には、上記甲１ウ以外の記載箇所にも、「最初の卵割における胚の割球数の経時的な変化」を解析することは記載されていない。この一方、甲１には、第１～４指標情報のうち２個以上が第１～４指標選別基準条件を満足するか否かを判別し、判別された条件のうち２個以上を満足する候補胚を、選別すべき胚であると解析することが記載されており（上記甲１ア、ウ）、指標情報選別条件を満足する指標情報が一つだけの場合は、選別すべき胚であると解析してはならないことが記載されていると認める（上記甲１ウ）。以上をふまえると、甲１には、７２時間経過したときに、画像格納部に格納された画像のうちから適切な複数の画像を抽出して、胚の割球数の経時的な変化を解析し、特に最初の卵割において割球数が２個の状態に直接移行した場合、良好胚であると判定し、最初の卵割において割球数が２個の状態を経ることなく割球数が３個以上の状態に直接移行した場合、良好胚ではないと判定する点は、記載されていないと認める。また、他の各甲号証にも、この点は記載されておらず、そして、この点が当業者にとって周知技術であるともいえない。したがって、上記相違点３－１について検討するまでもなく、本件訂正発明２は、甲１、甲２及び周知技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものということはできない。（３）本件訂正発明３と甲１発明の対比、判断本件訂正発明３と甲１発明を対比すると、本件訂正発明３と甲１発明の一致点、相違点は、以下のとおりである。＜一致点＞「胚選抜システムであって、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、を備え、前記判定部は、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、解析する、胚選抜システム。」＜相違点＞判定部について、本件訂正発明３は、「多層のニューラルネットワークを用いたディープラーニングによって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて」前記胚が良好胚であるか判定するのに対し、甲１発明は、ディープラーニングについて特定されていない点（以下、「相違点４－１」という。）。判定部について、本件訂正発明３は、「培養開始から７２時間経過したときに」「前記胚の割球数の経時的な変化を解析し」、「受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する」と特定されているのに対し、甲１発明は、「抽出した画像に基づいて第１～４指標情報のうち２個以上を生成し、当該生成された第１～４指標情報が第１～４指標選別基準条件を満足するか否かを判別し、判別された条件のうち２個以上を満足する候補胚を、選別すべき胚であると解析する」点（以下、「相違点４－２」という。）。先に、上記相違点４－２について検討する。上記相違点４－２は上記相違点３－２と同一である。そうすると、上記相違点３－２についての検討で述べたとおり、甲１、及び、他の各甲号証には、７２時間経過したときに、画像格納部に格納された画像のうちから適切な複数の画像を抽出して、胚の割球数の経時的な変化を解析し、特に最初の卵割において割球数が２個の状態に直接移行した場合、良好胚であると判定し、最初の卵割において割球数が２個の状態を経ることなく割球数が３個以上の状態に直接移行した場合、良好胚ではないと判定する点が記載されておらず、また、この点が当業者にとって周知技術であるともいえない。したがって、上記相違点４－１について検討するまでもなく、本件訂正発明３も、甲１、甲２及び周知技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものということはできない。（４）本件訂正発明４、５についての対比・判断本件訂正発明４、５は、いずれも本件訂正発明２または３を直接的または間接的に引用するものである。そうすると、本件訂正発明４、５と甲１発明の相違点は、上記相違点３－２、４－２を包含する。したがって、本件訂正発明４、５も、甲１、甲２及び周知技術に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものということはできない。５．小括よって、申立人の主張する、上記申立理由１、及び、本件発明１、６に対する上記申立理由２は、本件訂正によってその対象となる請求項が存在しないものとなった。また、申立人の主張する、本件訂正発明２～５に対する上記申立理由２は、理由がない。第６むすび以上のとおり、取消理由通知に記載した取消理由、及び、特許異議申立書に記載された特許異議申立理由によっては、本件特許の請求項２～５に係る特許を取り消すことはできない。また、他に本件特許の請求項２～５に係る特許を取り消すべき理由を発見できない。さらに、本件特許の請求項１、６に係る特許に対する特許異議の申立てについては、本件特許の請求項１、６が本件訂正により削除されたことにより、申立ての対象が存在しないものとなったため、不適法な特許異議の申立てであって、その補正をすることができないものであるから、特許法第120条の8第1項で準用する同法第135条の規定により却下すべきものである。よって、結論のとおり決定する。
発明の名称	（５４）【発明の名称】胚選抜システム【技術分野】【０００１】本発明は、胚選抜システムに関する。【背景技術】【０００２】不妊治療分野において、受胎率の向上および患者のＱＯＬの観点から、培養中の胚を評価することによって、移植に適した良好胚を選別することが行われている。胚を非侵襲的に評価する方法として、顕微鏡による形態観察から胚の発育状況を評価する方法がある。【先行技術文献】【特許文献】【０００３】【特許文献１】特開２０１２－２９６８６号公報【発明の概要】【発明が解決しようとする課題】【０００４】特許文献１の胚選別システムでは、特定の卵割の段階に対応する胚の割球数を１つの指標として、胚を選別している。しかし、特許文献１の胚選別システムでは、予め記憶されている卵割の段階に対応する時間帯情報を用いて胚の選別に用いられる画像を抽出しているため、その時間帯情報から外れたタイミングで卵割が進行した胚は、良好胚として選別されない虞がある。また、記憶された時間帯情報に基づいて特定の卵割の段階を示す画像であるとして抽出された画像から、特定の卵割の段階における胚の割球数が選別基準を満たしているように見えたとしても、その卵割の段階より前の段階において胚の割球のうち少なくとも一部が融合（リバース）したことによって選別基準を満たすようになった胚が良好胚として選別される虞がある。このような課題を解決するために、良好胚を選抜するシステムの選抜精度をより高めることができる技術が望まれていた。【課題を解決するための手段】【０００５】本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様として実現することが可能である。本発明の第１の態様は、胚選抜システムとしての態様である。この杯選抜システムは、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、教師あり学習によって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、を備え、前記判定部は、培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する。また、本発明の第２の態様は、胚選抜システムとしての態様である。この杯選抜システムは、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、多層のニューラルネットワークを用いたディープラーニングによって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、を備え、前記判定部は、培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する。また、本発明は以下の形態として実施することも可能である。【０００６】（１）本発明の一形態によれば、胚選抜システムが提供される。この胚選抜システムは、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、前記画像における前記胚の割球数の経時的な変化を解析することによって前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、を備える。このような態様とすれば、胚の状態が撮影された画像を用いて、胚の割球数の経時的な変化を解析することによって、胚が良好胚であるか判定部が判定できる。このため、良好胚を選抜できるシステムについて、良好胚の選抜精度をより高めることができる。【０００７】（２）上記形態における胚選抜システムにおいて、前記判定部は、教師あり学習によって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定してもよい。このような態様とすれば、判定部が教師あり学習によって学習した基準に基づいて、胚が良好胚であるか判定できる。【０００８】（３）上記形態における胚選抜システムにおいて、前記判定部は、多層のニューラルネットワークを用いたディープラーニングによって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定してもよい。このような態様とすれば、判定部がディープラーニングによって学習した基準に基づいて、胚が良好胚であるか判定できる。【０００９】（４）上記形態における胚選抜システムにおいて、さらに、前記画像のうち判定に用いられた判定画像を報知する報知部を備えてもよい。このような態様とすれば、胚選抜システムを使用するユーザーが、判定部がどの画像を用いて良好胚の判定を行ったかを知ることができる。【００１０】（５）上記形態における胚選抜システムにおいて、前記報知部は、前記判定画像を報知するとともに前記判定画像において前記判定部が判定の根拠とした情報を報知してもよい。このような態様とすれば、胚選抜システムを使用するユーザーが、判定部がどの画像を用いて良好胚の判定を行ったかを知ることができるとともに、判定部が判定の根拠とした情報を知ることができる。【００１１】（６）本発明の一形態によれば、良好胚でない胚を選抜する方法が提供される。この良好胚でない胚を選抜する方法は、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納工程と、前記画像における前記胚の割球数の経時的な変化を解析することによって前記良好胚でない胚を選抜する選抜工程と、を備える。このような態様とすれば、胚の状態が撮影された画像を用いて、胚の割球数の経時的な変化を解析することによって、良好胚でない胚を選抜できる。【００１２】本発明は、胚選抜システム以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、本発明は、胚選抜装置の形態で実現することができる。また、本発明は、前述の形態に何ら限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において様々な形態で実施し得ることは勿論である。【図面の簡単な説明】【００１３】【図１】第１実施形態における胚選抜システムの構成を示す説明図である。【図２】判定部が教師あり学習において使用される画像の例である。【図３】判定部が教師あり学習において使用される画像の例である。【図４】判定部が教師あり学習において使用される画像の例である。【図５】判定部が教師あり学習において使用される画像の例である。【図６】制御部が実行する画像取得処理を示すフローである。【図７】制御部が実行する良好胚判定処理を示すフローである。【図８】ディープラーニングによる画像の学習について説明した説明図である。【発明を実施するための形態】【００１４】Ａ．第１実施形態：図１は、第１実施形態における胚選抜システム１０の構成を示す説明図である。胚選抜システム１０は、培養されている胚の中から移植に適した良好胚を選抜するシステムである。ここでいう胚とは、精子と卵子とを共培養したコンベンショナル法もしくは顕微授精法等の受精のための処理がなされた卵のことである。胚選抜システム１０は、培養部１１０と、画像取得部１３０と、制御部１４０と、ユーザインタフェース１５０と、報知部１６０とを備える。【００１５】培養部１１０は、胚を培養するいわゆるインキュベータである。培養部１１０内における温度、湿度、酸素濃度、二酸化炭素濃度および培養時間等の培養条件は、予めユーザインタフェース１５０を介してユーザーより入力された内容に基づいて、制御部１４０によって制御されている。培養部１１０は、胚を培養するための容器である培養容器２００が培養部１１０内に固定された状態で、胚を培養する。【００１６】培養容器２００は、３行４列の１２個のウェルを備えたウェルプレートである。培養容器２００の各ウェルの底にはウェル番号である１から１２の番号が付されている。培養容器２００は、各ウェルに１つの胚を入れて培養するための容器である。【００１７】培養部１１０は、容器搬送部１１５を有する。容器搬送部１１５は、水平方向に伸びた形状を有するとともに、培養部１１０における底面部分を構成している。容器搬送部１１５は、重力方向上側を向いた面上に、培養容器２００を固定するための固定部（図示しない）を有する。培養部１１０は、培養容器２００が固定部に固定された状態で、胚を培養する。【００１８】容器搬送部１１５は、固定部に固定された培養容器２００を、培養部１１０の内側に一部が突出した画像取得部１３０の重力方向下側の位置に、固定部を移動させることによって搬送する。容器搬送部１１５は、画像取得部１３０による画像の取得が終了すると、培養容器２００を初期位置に搬送する。図１において、培養容器２００が図示されている位置が初期位置である。【００１９】容器搬送部１１５が培養容器２００を搬送する頻度（時間間隔）は、予めユーザインタフェース１５０を介してユーザーより設定された内容に基づいて、制御部１４０によって制御されている。ここでいう時間間隔とは、経験的に求められる胚の割球数の経時的な変化を捉えることのできる時間間隔のことである。本実施形態では、容器搬送部１１５は、画像取得部１３０の重力方向下側の位置へ培養容器２００を１５分毎に搬送するよう制御されている。搬送の頻度は、１５分毎ではない別の時間間隔に設定されてもよい。容器搬送部１１５は、画像取得部１３０の重力方向下側の位置へ培養容器２００が搬送されてから、画像取得部１３０から見て培養容器２００の位置を縦横の２次元的に調整することによって、画像取得部１３０が画像を取得できる位置に各ウェルを配置できる。容器搬送部１１５は、画像取得部１３０による画像の取得が終了すると、培養容器２００を初期位置に搬送する。画像取得部１３０が培養容器２００における各ウェルの画像を取得する工程については、後述する。【００２０】画像取得部１３０は、培養部１１０によって培養されている胚の状態を設定された時間間隔て撮影して画像を取得する。本実施形態では、画像取得部１３０は、容器搬送部１１５が培養容器２００を搬送してくる度に胚の状態を撮影することによって、培養容器２００における各ウェル毎の複数の画像を時系列的に取得する。他の実施形態では、画像取得部１３０は、制御部１４０から直接指示された時間間隔で撮影して画像を取得してもよい。培養容器２００が有する１２個のウェルのうち画像取得部１３０が画像を取得するウェルの位置は、予めユーザインタフェース１５０を介してユーザーより指定される。以下の説明では、ユーザーより指定されたウェルの位置を「指定位置」と呼ぶ。本実施形態では、画像取得部１３０は、ＣＣＤカメラである。【００２１】本実施形態では、画像取得部１３０は、搬送されてくる培養容器２００を重力方向下側から照明した状態で、重力方向上側から撮影を行う。他の実施形態では、画像取得部１３０は、搬送されてくる培養容器２００から見て重力方向下側に配置され、重力方向上側から照明した状態で撮影を行ってもよい。【００２２】制御部１４０は、中央処理装置と主記憶装置とを備えるマイクロコンピュータによって構成されている。制御部１４０は、胚選抜システム１０の各部を制御する。また、制御部１４０は、予めユーザインタフェース１５０を介してユーザーより入力された内容に基づいて、培養部１１０、容器搬送部１１５、画像取得部１３０を制御する。【００２３】制御部１４０は、画像格納部１４２と、判定部１４４とを備える。【００２４】画像格納部１４２は、画像取得部１３０によって取得された画像を格納する。換言すれば、画像格納部１４２は、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する。画像格納部１４２は、取得された各ウェルの画像を判定部１４４に送る。【００２５】判定部１４４は、画像格納部１４２より送られてきた画像に写った胚の状態を解析することによって胚が良好胚であるか判定する。本実施形態では、判定部１４４は、培養部１１０が胚の培養を開始してから７２時間の間に１５分の時間間隔で画像取得部１３０によって取得された各ウェルの画像を用いて、胚が良好胚であるか判定する。【００２６】判定部１４４は、胚の割球数の経時的な変化を解析することによって、胚が良好胚であるか判定する。判定部１４４は、受精処理されてから開始される卵割が、２細胞期を経て進行していくか解析することによって、胚が良好胚であるか判定する。【００２７】判定部１４４は、異なる時間に取得された複数の画像のうち、卵割中の胚の割球数を認識できる画像を用いて判定を行う。判定部１４４は、受精処理されてから開始される最初の卵割において、胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、その胚は良好胚であると判定する。換言すれば、判定部１４４は、胚（受精処理された卵）を１細胞としたとき、最初の卵割において、２細胞の状態に直接移行した場合、その胚は良好胚であると判定する。ここでいう「２個の状態に直接移行」もしくは「２細胞の状態に直接移行」とは、胚の割球数もしくは細胞数が２個より大きい状態を経ることなく１個から２個の状態に移行することをいう。【００２８】判定部１４４は、最初の卵割において、胚の割球数が２個の状態を経ることなく胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、その胚は良好胚ではないと判定する。換言すれば、判定部１４４は、最初の卵割において、胚（受精処理された卵）が１細胞から２細胞の状態を経ることなく３つ以上の細胞の状態へと直接移行した場合には、その胚は良好胚ではないと判定する。また、判定部１４４は、最初の卵割において、胚（受精処理された卵）が１細胞から無秩序（ｃｈａｏｔｉｃ）な状態に移行した場合には、その胚は良好胚ではないと判定する。【００２９】細胞が分裂する際、通常、１つの母細胞から２つの娘細胞が分裂して生じる。このとき、１つの母細胞から３つ以上の娘細胞が分裂して生じる場合には、これらの娘細胞には染色体数に異常がある蓋然性が高い。このため、判定部１４４は、上述したように、胚（受精処理された卵）を１細胞としたとき、最初の卵割において、２細胞の状態に移行した場合に、その胚は良好胚であると判定する。【００３０】判定部１４４は、教師あり学習によって画像に写った胚の特徴について学習し、その学習に基づいて胚が良好胚であるか判定する。本実施形態では、判定部１４４は、画像に写った胚における割球の数の判定について学習し、その学習に基づいて胚が良好胚であるか判定する。このため、判定部１４４は、教師あり学習によって学習した割球の数の判定基準に基づいて、胚が良好胚であるか判定できる。【００３１】図２、図３、図４および図５は、判定部１４４が教師あり学習において使用される画像の例を示した説明図である。図２は、受精処理されてから卵割が開始されていない状態の胚であるとラベルされた画像の例である。図３は、受精処理されてから最初の卵割において、割球数が２個の状態に直接移行した胚であるとラベルされた画像の例である。図４は、受精処理されてから最初の卵割において、割球数が２個の状態を経ることなく割球数が３個の状態に直接移行した胚であるとラベルされた画像の例である。図５は、受精処理されてから最初の卵割において、無秩序（ｃｈａｏｔｉｃ）な状態に移行した胚であるとラベルされた画像の例である。【００３２】ユーザインタフェース１５０は、胚選抜システム１０のユーザーとの間で情報をやり取りする。本実施形態では、ユーザインタフェース１５０は、画像を表示するとともに、その画像上で利用者から指示の入力を受け付けるタッチパネルである。他の実施形態では、ユーザインタフェース１５０は、利用者から指示の入力を受け付ける押しボタンを備えてもよい。【００３３】報知部１６０は、画像のうち判定に用いられた判定画像を報知する。報知部１６０は、ユーザインタフェース１５０であるタッチパネルの画面上において、ユーザーが判定部１４４による判定結果を閲覧している際に、判定画像を報知する。ここで判定画像として報知される画像は、卵割中の胚の割球数を認識できる画像であるとして、判定部１４４が判定に用いた画像である。画像の例としては、受精処理されてから最初の卵割において、割球数が２個の状態に直接移行した胚の画像が挙げられる。報知の形式のー例としては、判定画像とされた画像に対するタグ付けが挙げられる。このため、胚選抜システム１０を使用するユーザーが、判定部１４４がどの画像を用いて良好胚を判定したか知ることができる。本実施形態では、取得された各画像について取得された時間が画像に付されていることから、ユーザーは判定画像に付された時間を確認することによって、受精処理されてからの経過時間と割球数との対応関係を知ることができる。【００３４】また、報知部１６０は、判定画像において判定部１４４が判定の根拠とした情報を報知する。報知部１６０は、ユーザインタフェース１５０であるタッチパネルの画面上において、報知された判定画像をユーザーが閲覧している際に、判定部１４４が判定の根拠とした情報を報知する。本実施形態では、報知部１６０は、判定画像において判定部１４４が割球数のカウントに用いた画像内の領域部分についての位置情報を報知する。換言すれば、報知部１６０は、画像のうちどの部分を１個の割球としてカウントしたかの情報を報知する。【００３５】図６は、制御部１４０が実行する画像取得処理を示すフローである。制御部１４０は、画像取得部１３０の重力方向下側の位置に培養容器２００が搬送された際に、画像取得処理を実行する。【００３６】画像取得処理が開始されると、制御部１４０は、ユーザーより指定されたウェルの数を表す変数Ａを算出する（ステップＳ１００）。指定されたウェルの数を表す変数Ａを算出したのち（ステップＳ１００）、制御部１４０は、指定されたウェルであって撮影を終えていないウェルのうち、最も番号が小さいウェルの画像を、画像取得部１３０に撮影させる（ステップＳ１１０）。番号とは、各ウェルの底に付された１から１２のウェル番号のことである。このとき撮影された画像は、画像格納部１４２に格納される。画像格納部１４２には、同じ番号のウェルを異なる時間に撮影した画像が時系列的に格納される。【００３７】ステップＳ１１０において、画像取得部１３０は、以下の（１）（２）の工程で、ウェルの画像を取得する。（１）制御部１４０は、容器搬送部１１５に培養容器２００の位置を２次元的に調整させて、ウェルの位置を画像取得部１３０が撮影を行うことができる位置に移動させる。（２）制御部１４０は、画像取得部１３０が撮影を行うことができる位置にウェルを移動させてから、画像取得部１３０に撮影を行わせる。【００３８】指定されたウェルであって撮影を終えていないウェルのうち、最も番号が小さいウェルの画像が撮影されたのち（ステップＳ１１０）、制御部１４０は、撮影を終えたウェルの番号を記憶する（ステップＳ１２０）。撮影を終えたウェルの番号を記憶したのち（ステップＳ１２０）、制御部１４０は、変数Ａをデクリメントする。（ステップＳ１３０）。【００３９】変数Ａがデクリメントされたあと（ステップＳ１３０）、制御部１４０は、変数Ａが０になったか判定する（ステップＳ１４０）。変数Ａが０になった場合（ステップＳ１４０：ＹＥＳ）、制御部１４０は、図６の画像取得処理を終了する。【００４０】変数Ａが０でない場合（ステップＳ１４０：ＮＯ）、制御部１４０は、ステップＳ１１０に戻って、ステップＳ１１０～ステップＳ１４０の処理を変数Ａが０になるまで繰り返す。変数Ａが０になった場合（ステップＳ１４０：ＹＥＳ）、制御部１４０は、図６の画像取得処理を終了する。【００４１】図７は、制御部１４０が実行する良好胚判定処理を示すフローである。制御部１４０は、胚の培養が開始されてから７２時間を経過したとき、良好胚判定処理を実行する。【００４２】良好胚判定処理が開始されると、制御部１４０は、ユーザーより指定されたウェルの数を表す変数Ａを算出する（ステップＳ２００）。指定されたウェルの数を表す変数Ａを算出したのち（ステップＳ２００）、制御部１４０は、指定されたウェルであって判定を終えていないウェルのうち、最も番号が小さいウェルの画像を抽出する（ステップＳ２１０）。本実施形態では、例えば、胚の培養が開始されてから７２時間を経過したときに実行される良好胚判定処理では、指定されたウェルの画像は、培養部１１０が胚の培養を開始してから７２時間の間に、１５分の時間間隔で画像取得部１３０によって取得されていることから、指定されたウェルごとに２８８枚ある。すなわち、胚の培養が開始されてから７２時間を経過したときに実行される良好胚判定処理においては、ステップＳ２１Ｏにおいて、制御部１４０は、指定されたウェルのうちの１つのウェルについて、２８８枚の画像を抽出する。換言すれば、制御部１４０は、画像格納部１４２に時系列的に格納された、同じ番号のウェルを異なる時間に撮影した画像を、画像格納部１４２から抽出する。【００４３】指定されたウェルであって判定を終えていないウェルのうち、最も番号が小さいウェルの画像を抽出したのち（ステップＳ２１０）、制御部１４０は、抽出された画像の中で、卵割中の胚の割球数を認識できる画像を選択する（ステップＳ２２０）。【００４４】受精処理された卵割中の胚の割球数を認識できる画像を選択したのち（ステップＳ２２０）、制御部１４０における判定部１４４は、胚の割球数の経時的な変化を解析することによって、胚が受精処理されてから最初の卵割において、割球数が２個である状態に直接移行したか否かに基づいて、胚が良好胚であるか否か判定する。（ステップＳ２３０）。【００４５】胚が良好胚であるか判定したのち（ステップＳ２３０）、制御部１４０は、判定を終えたウェルの番号を記憶する（ステップＳ２４０）。判定を終えたウェルを記憶したのち（ステップＳ２４０）、制御部１４０は、変数Ａをデクリメントする。（ステップＳ２５０）。【００４６】変数Ａがデクリメントされたあと（ステップＳ２５０）、制御部１４０は、変数Ａが０になったか判定する（ステップＳ２６０）。変数Ａが０になった場合（ステップＳ２６０：ＹＥＳ）、制御部１４０は、図７の良好胚判定処理を終了する。【００４７】変数Ａが０でない場合（ステップＳ２６０：ＮＯ）、制御部１４０は、ステップＳ２１０に戻って、ステップＳ２１０～ステップＳ２６０の処理を変数Ａが０になるまで繰り返す。変数Ａが０になった場合（ステップＳ２６０：ＹＥＳ）、制御部１４０は、図７の良好胚判定処理を終了する。【００４８】以上説明した実施形態によれば、胚の状態が撮影された画像を用いて、胚の割球数の経時的な変化を解析することによって、胚が良好胚であるか判定部１４４が判定できる。このため、良好胚を選抜できるシステムについて、良好胚の選抜精度をより高めることができる。【００４９】Ｂ．第２実施形態：第２実施形態における胚選抜システムの構成は、第１実施形態における判定部１４４とは異なる学習を行う判定部を備える点を除き、第１実施形態における胚選抜システム１０の構成と同様である。【００５０】第２実施形態における判定部は、多層のニューラルネットワークであるディープニューラルネットワーク４００を用いたディープラーニングによって画像に写った胚の特徴（割球の数）について学習し、その学習に基づいて胚が良好胚であるか判定する。このため、判定部がディープラーニングによって学習した基準に基づいて、胚が良好胚であるか判定できる。ディープラーニングにより抽出された胚の割球数の特徴量が、人間が認識できていない特徴量であった場合には、胚が良好胚であるか否かの判定を、人間が行うよりも高い精度で行うことができる。【００５１】図８は、ディープラーニングによる画像の学習について説明した説明図である。ディープニューラルネットワーク４００は、人間の脳神経系における学習機構をモデルにしたネットワークである。ディープニューラルネットワーク４００は、入力層４１０と、複数の中間層４２０と、出力層４３０とを備える。第２実施形態におけるディープニューラルネットワーク４００は、４つの中間層４２０を備える。【００５２】入力層４１０は、情報を入力される層である。中間層４２０は、入力層４１０から伝達される情報に基づいて特徴量の算出を行う層である。出力層４３０は、中間層４２０から伝達される情報に基づいて結果を出力する層である。【００５３】図８における画像３００は、胚が写った画像である。画像３００の中には、受精処理されてから卵割が開始されていない状態の胚であるとラベルされた画像、受精処理されてから最初の卵割において割球数が２個である状態に直接移行した胚であるとラベルされた画像、胚が受精処理されてから最初の卵割において割球数が２個である状態を経ることなく割球数がＮ個（Ｎは３以上の整数）である状態に直接移行した胚であるとラベルされた画像、胚が受精処理されてから最初の卵割において無秩序（ｃｈａｏｔｉｃ）な状態に移行した胚であるとラベルされた画像等が含まれる。【００５４】ディープニューラルネットワーク４００による学習法について、説明する。入力層４１０は、胚の状態についてラベルされた画像３００が入力されると、その情報を中間層４２０に伝達する。中間層４２０は、入力層４１０から伝達された情報に基づいて、胚の割球数の特徴量の算出を行う。出力層４３０は、中間層から伝達される情報に基づいて算出された胚の割球数の特徴量を出力する。第２実施形態における判定部は、出力された特徴量を基準として、胚が良好胚であるか判定する。【００５５】Ｃ．第３実施形態：第３実施形態では、良好胚でない胚を選抜する方法について説明する。この良好胚でない胚を選抜する方法は、培養工程と、画像取得工程と、選抜工程とを備える。【００５６】培養工程は、受精処理された胚を培養する工程である。画像取得工程は、培養工程において培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影して複数の画像を取得する工程である。選抜工程は、異なる時間に取得された画像における胚の割球数の経時的な変化を解析することによって良好胚でない胚を選抜する工程である。【００５７】以上説明した第３実施形態によれば、胚の状態が撮影された画像を用いて、胚の割球数の経時的な変化を解析することによって、良好胚でない胚を選抜できる。【００５８】Ｄ．他の実施形態：第１実施形態では、胚選抜システム１０は、容器搬送部１１５を備えていたが、本発明はこれに限られない。例えば、他の実施形態における胚選抜システムは、容器搬送部１１５を備えていない形態であってもよい。この場合、画像取得部１３０は、固定部に固定された培養容器２００の重力方向上側に備えられていてもよいし、画像取得部１３０が培養容器２００の重力方向上側に移動可能に構成されていればよい。【００５９】第１実施形態では、画像取得部１３０によって取得された画像は、画像格納部１４２に格納されていたが、本発明はこれに限られない。例えば、画像取得部１３０によって取得された画像は、いわゆるクラウド上に格納されていてもよい。この場合、判定部１４４は、クラウドより画像を取得して判定を行う。【００６０】第１実施形態では、判定部１４４は、最初の卵割において、割球数が２個である状態を経ることなく割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、胚が良好胚ではない判定していたが、本発明はこれに限られない。例えば、判定部１４４は、胚が卵割を開始してから予め設定された時間を経過するまでに、ある１個の割球が２個である状態を経ることなく３個以上に分裂したことを確認した場合、その胚は良好胚ではないと判定してもよい。この場合に分裂して生じた細胞についても、染色体数に異常がある蓋然性が高いと考えられるからである。また、判定部１４４は、胚が卵割を開始してから予め設定された時間を経過するまでに、胚の割球のうち少なくとも一部が融合（リバース）したことを確認した場合、その胚は良好胚ではないと判定してもよい。【００６１】第３実施形態では、入力される画像３００は、胚の状態についてラベルされた画像であったが、本発明はこれに限られない。例えば、入力される画像は、移植後に着床が確認された胚の卵割中の状態を示した画像および移植後に着床が確認されなかった胚の卵割中の状態を示した画像であってもよい。【００６２】第１実施形態では、胚選抜システム１０は、胚の培養が開始されてから７２時間を経過したとき、良好胚判定処理を実行していたが、本発明はこれに限られない。例えば、胚選抜システムは、胚の培養が開始されてから７２時間より短い時間もしくは長い時間を経過したとき、良好胚判定処理を実行してもよい。また、胚選抜システムは、胚の培養が開始されてから予め設定された時間間隔、例えば１時間毎に、良好胚判定処理を繰り返し実行してもよい。このとき判定に用いられる画像は、それまでの間に画像取得部１３０により取得された画像である。このような形態の胚選抜システムにおいて、胚が良好胚であると判定された場合、それ以降の良好胚判定処理の実行を繰り返さないようにしてもよい。【００６３】第１実施形態では、胚選抜システム１０は、培養部１１０および画像取得部１３０を備えていたが、本発明はこれに限られない。例えば、他の実施形態では、胚選抜システムは、第１実施形態の胚選抜システム１０と比べて、培養部１１０を備えていない形態であってもよい。このような形態の胚選抜システムでは、胚選抜システムの外部の培養装置内において培養されている胚が入った培養容器を、設定された時間間隔毎に、この胚選抜システムに持ち込んで画像取得部１３０に画像を取得させることにより、判定部１４４が良好胚の判定を行うことができる。また、他の実施形態では、胚選抜システムは、第１実施形態の胚選抜システム１０と比べて、培養部１１０および画像取得部１３０を備えていない形態であってもよい。このような形態の胚選抜システムでは、培養されている胚の状態を設定された時間間隔で撮影した画像を、胚選抜システムの外部から記録媒体やインターネットを介してこの胚選抜システムに持ち込むことにより、判定部１４４が良好胚の判定を行うことができる。【００６４】第１実施形態では、判定部１４４は、教師あり学習によって画像に写った胚の特徴について学習し、第２実施形態では、判定部は、ディープニューラルネットワーク４００を用いたディープラーニングによって画像に写った胚の特徴について学習し、その学習に基づいて胚が良好胚であるか判定していたが、本発明はこれに限られない。例えば、判定部は、移植後に着床が確認された胚の卵割中の状態を示した画像を用いたパターンマッチングによって胚が良好胚であるか判定してもよい。【００６５】第１実施形態では、培養容器２００は、３行４列の１２個のウェルを備えたウェルプレートであったが、本発明はこれに限られない。例えば、培養容器２００は、５行５列の２５個のウェルを備えたウェルプレートであってもよいし、任意の行と列で構成されたウェルプレートであってもよい。【００６６】第１実施形態では、画像取得部１３０は、搬送されてくる培養容器２００を重力方向下側から照明した状態で、重力方向上側から撮影を行っていたが、本発明はこれに限られない。例えば、画像取得部１３０は、重力方向に限らず、任意の方向から照明した状態で、任意の方向から撮影を行ってもよい。【００６７】本発明は、上述の実施形態や実施例、変形例に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態、実施例、変形例中の技術的特徴は、上述の課題の一部または全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部または全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。【符号の説明】【００６８】１０…胚選抜システム１１０…培養部１１５…容器搬送部１３０…画像取得部１４０…制御部１４２…画像格納部１４４…判定部１５０…ユーザインタフェース１６０…報知部２００…培養容器３００…画像４００…ディープニューラルネットワーク４１０…入力層４２０…中間層４３０…出力層（５７）【特許請求の範囲】【請求項１】（削除）【請求項２】胚選抜システムであって、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、教師あり学習によって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、を備え、前記判定部は、培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する、胚選抜システム。【請求項３】胚選抜システムであって、培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、多層のニューラルネットワークを用いたディープラーニングによって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、を備え、前記判定部は、培養開始から７２時間経過したときに、前記画像格納部に格納された前記画像から少なくとも２枚の画像を抽出し、前記抽出した画像を用いて、前記胚の割球数の経時的な変化を解析し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態に直接移行したことを確認した場合、前記胚を良好胚であると判定し、受精処理されてから開始される最初の卵割において、前記胚の割球数が２個の状態を経ることなく前記胚の割球数が３個以上の状態に直接移行したこと芬確認した場合、前記胚を良好胚ではないと判定する、胚選抜システム。【請求項４】請求項２または請求項３に記載の胚選抜システムであって、さらに、前記画像のうち判定に用いられた判定画像を報知する報知部を備える、胚選抜システム。【請求項５】請求項４に記載の胚選抜システムであって、前記報知部は、前記判定画像を報知するとともに前記判定画像において前記判定部が判定の根拠とした情報を報知する、胚選抜システム。【請求項６】（削除）
訂正の要旨	審決（決定）の【理由】欄参照
異議決定日	2021-10-07
出願番号	P2017-236640
審決分類	P 1 651・ 113- YAA (C12M) P 1 651・ 121- YAA (C12M)
最終処分	07 維持
特許庁審判長	森井隆信
特許庁審判官	一宮里枝田村聖子
登録日	2020-07-10
登録番号	6732722
権利者	福永憲隆
発明の名称	胚選抜システム
代理人	特許業務法人明成国際特許事務所
代理人	特許業務法人明成国際特許事務所

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