Feasibility study on automated cytokinesis-block micronucleus assay analysis in cytogenetic dosimetry using artificial intelligence

Research Project

Project/Area Number	25K21381
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 63020:Radiation influence-related
Research Institution	Hirosaki University
Principal Investigator	藤嶋洋平弘前大学, 被ばく医療総合研究所, 助教 (80846684)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000) Fiscal Year 2027: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000) Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	細胞遺伝学的線量評価 / 細胞質分裂阻害小核法 / 放射線 / 画像解析 / 人工知能（AI）
Outline of Research at the Start	被ばく医療では、放射線被ばくにより発症する病態の予測やその治療計画を立案するため、線量の推定が重要となる。特に、大規模な死傷者が発生するような放射線事故においては、迅速かつ確実にトリアージを行う必要があるが、トリアージに用いることができる細胞遺伝学的線量評価法は、解析に要する時間や煩雑さがボトルネックとなっている。本研究では、人工知能による深層学習を活用し、微小核の解析を自動化する手法を確立する。