RADIOISOTOPES

Online ISSN: 1884-4111 Print ISSN: 0033-8303
RADIOISOTOPESは日本アイソトープ協会が発行する学術論文誌です
Radioisotopes 73(1): 61-67 (2024)
doi:10.3769/radioisotopes.73.61

原著Article

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—Radiation-induced Impacts on Cell Adhesion and Its Cell Cycle Dependence

清野 良輔1，福永 久典2Ryosuke Seino1, Hisanori Fukunaga2

1 北海道大学大学院保健科学院Graduate School of Health Sciences, Hokkaido University

2 北海道大学大学院保健科学研究院医用生体理工学分野  Department of Biomedical Science and Engineering, Faculty of Health Sciences, Hokkaido University

受付日：2023年10月5日Received: October 5, 2023
受理日：2023年12月28日Accepted: December 28, 2023
発行日：2024年3月15日Published: March 15, 2024
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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。

In recent years, the use of artificial intelligence in imaging analysis has become increasingly popular. In particular, algorithms based on deep learning, a type of machine learning, are considered promising tools. In this study, we used Cellpose 2.0, a cell segmentation algorithm based on deep learning, to analyze changes in cell adhesion following exposure to X-rays in synchronous HeLa cells. We found that the cell adhesion area of G1-phase cells increased after irradiation, while that of G2-phase cells decreased.

Key words: cell adhesion; cell cycle; Cellpose; deep learning; time lapse imaging

© Japan Radioisotope Association 2024. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) License (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)© Japan Radioisotope Association 2024. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) License (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

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