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浦野 建太; 伊藤 敦*; 高野 勇貴*; 大内 章央*; 平山 亮一*; 古澤 佳也*; 舟山 知夫*; 横田 裕一郎*
no journal, ,
DNA酸化産物8-ヒドロキシ-2'-デオキシグアノシン(8-OHdG)は、デオキシグアノシンの・OHとの反応産物であることはよく知られている。我々はこれまでに、重イオン線のトラック構造における低LET
線領域(penumbra)を可視化する目的で、シート状に加工したDNA(以後DNAシート)を材料に8-OHdGの蛍光抗体法による画像の解析を行ってきた。令和元年度の本学会で粒子のLETと原子番号の増加に伴い蛍光領域が増加(penumbra領域が増大)することを示唆した。しかしながら、その結果は、Chatterjee and Schaeferの計算結果と逆の傾向を示していた。この原因を探るため、本研究では、蛍光抗体法による画像に顕著に観察されるバックグラウンド蛍光に着目し、それを低減する過程を加えることによって、粒子種, LET毎に8-OHdG蛍光領域の再解析を行った。また、前回より粒子種、LETの種類を増やすことによって、より信頼性の高い結果を得ることを目指した。
神崎 訓枝; 迫田 晃弘; 片岡 隆浩*; 田中 裕史; 山岡 聖典*
no journal, ,
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マウス脳から27種類の代謝物が検出され、ラドン吸入により、メチオニンの群平均は有意に増加する等の変化があった。しかしながら、どの代謝物も被ばく量(ラドン濃度と吸入期間)に相関は見られなかった。そこで、全代謝物を総合的に評価し、被ばくに対するバイオマーカーとしての可能性を検討した。全代謝物の情報を反映させた視覚効果に優れた出力マップはSOMによって代謝物27次元のデータを2次元へ変換して得られた。検出された全代謝物の包括的な評価は、被ばく量に依存した生物学的効果を示していた。ラドンの適応応答について議論するための重要な知見となりうる非線形な現象を示すことができたと考えられる。
島田 幹男*; 神崎 訓枝; 柳原 啓見*; 三宅 智子*; 松本 義久*
no journal, ,
突然変異頻度は組織の種類と分化レベルに依存するが不明な点が多い。本研究では、組織別の放射線影響を解析するため、ヒトiPS細胞から、神経,皮膚,心筋,血液の4つの異なる組織細胞を作製した。人工知能技術と機械学習法を使用して、組織ごとの突然変異頻度の違いを比較検討した結果を報告する。
迫田 晃弘; 石森 有; 神崎 訓枝; 田中 裕史; 山岡 聖典*; 片岡 隆浩*; 光延 文裕*
no journal, ,
いわゆるラドンばく露とは、ラドンガス自身ではなく、その短寿命子孫核種の吸入を意味するが、ある特別な状況下では別の経路(ラドンガスの皮膚透過など)も考慮すべきと考えられている。本研究では、皮膚表面へのラドン子孫核種の沈着に着目して、(1)沈着挙動の数値モデルの開発、(2)ヒト研究のデータに基づき関連パラメータ(沈着速度)の定量、(3)特定の被ばくシナリオにおける標的細胞への線量の計算を行った。本研究で用いたヒト研究のデータは、空気中(Eatough et al., 1999)と水中(Tempfer et al., 2010)におけるばく露であった。各ケースで沈着速度と線量計算を行うと、同ばく露条件下ではともに空気中の場合の方が高値を示したが、前者の実験条件には不明なパラメータ値が多くあり、後者に比べて不確実性が大きい結果となった。