自然放射線被ばくの環境変化に対する生体恒常性維持機能の解明

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本研究では、天然に存在する放射性希ガスのラドンを吸入した後のマウス臓器中の抗酸化能に注目したメタボローム解析を行い、機械学習によりその変化特性を明らかにする。今年度は、まず、初年度に実施したたラドン吸入後（濃度：バックグラウンド（約20）、200、2000、20000 Bq/m3、曝露期間：1、3、10日間）のマウス肺のメタボローム解析の結果を用いて、機械学習による総合的評価を行った。その結果、検出された52種類の代謝物の変化はラドン曝露条件や各代謝物で一貫しておらず非常に複雑な変化であることが分かった。しかし、ラドン濃度別に解析すると、どの濃度においても1、3、10日間のそれぞれの吸入期間で特徴的な変化が見られた。また、ラドン吸入期間別に解析すると、ラドン濃度が通常の10倍100倍で変化を始め、1000倍では明確に通常とは異なることがわかった。関連文献から本実験条件での肺の吸収線量を見積もると、数nGy（200 Bq/m3、1日間）～数μGy（20000 Bq/m3、10日間）でかなり低く、本結果は、評価の難しい低線量放射線の生体影響を評価した意義のあるものだと言える。次に、比較対象として、マウスにX線全身照射（非照射、0.1、0.5、1、3、10 Gy）を行い、肺と血清のメタボローム解析を行った。その結果、例えば、肺では抗酸化能に大きく寄与している可能性のある活性イオウ分子種など46種類の代謝物が検出され、そのうち14種類の物質で低線量域または高線量域で有意に変化している等の結果が見られた。次年度も引き続きデータ解析の精度を高め、低線量放射線被ばくによる生体影響の一端を明らかにしていく。