X線被ばく後の細胞接着面積の変化と細胞周期依存性—深層学習に基づく画像解析の放射線生物学への応用—

抄録

近年，深層学習を用いた画像解析が注目されている。放射線生物学分野への応用可能性の検討を目的として，本研究では深層学習に基づく細胞セグメンテーションアルゴリズムCellpose 2.0を用いて，細胞周期を同調させたヒト子宮頸がん由来HeLa細胞において放射線被ばく後の細胞接着面積の変化を詳細に解析した。その結果，G₁期細胞ではX線被ばく後に細胞接着面積が増加するのに対し，G₂期細胞では減少することを新たに見出した。今後，このような人工知能利用による放射線生物学研究のさらなる進展が期待される。