AIによる深層学習は細胞遺伝学的線量評価における微小核の解析を担えるか？

• 研究課題/領域番号: 25K21381
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分63020:放射線影響関連
• 研究機関: 弘前大学
• 研究代表者: 藤嶋 洋平 弘前大学, 被ばく医療総合研究所, 助教 (80846684)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2027年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 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）

研究開始時の研究の概要

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。