機械学習を用いたラドン吸入後のマウス臓器におけるメタボロミクスデータの解析

Metabolomics data analysis in mouse organs following radon inhalation using machine learning

神崎 訓枝   ; 迫田 晃弘   ; 片岡 隆浩*; 山岡 聖典*

Kanzaki, Norie; Sakoda, Akihiro; Kataoka, Takahiro*; Yamaoka, Kiyonori*

本研究では、低線量放射線の生物学的影響の総合的な解釈を可能とする機械学習の一種である自己組織化マップ(SOM)を用いたメタボローム解析を行った。全代謝物を総合的に評価し、可視化効果に優れたSOMの出力マップは全代謝物の情報を表した。検出された全代謝物の包括的な評価は、脳でのみ被ばく量に依存した生物学的効果を示していた。本研究では、ラドン吸入後の脳と肝臓の代謝物の変化の違いについて考察する。

The present study analyzed the data on metabolomics using machine learning, i.e. self-organizing maps (SOM), which allows one to make a comprehensive interpretation of data on biological effects of low-dose radiation. We tried to comprehensively evaluate a set of metabolites. The visible output map of SOM showed the information of all metabolites. This inclusive consideration for all metabolites detected might present that the biological effect depended on the exposure amount in only brain. We will discuss the differences between the changes of metabolites in brain and that in liver following radon inhalation.