基于成像流式细胞术γ-H2AX检测与机器学习算法的辐射生物剂量评估新方法

来自国际放射医学研究团队创新性地将成像流式细胞术与机器学习相结合，开发出基于γ-H2AX生物标志物的高精度辐射剂量评估系统。该研究通过建立自动化分析模型，显著提升了核事故等紧急情况下生物剂量学的检测效率和准确性，为临床放射损伤分级提供了重要技术支撑。

　　

这项突破性研究将成像流式细胞术(Imaging Flow Cytometry, IFC)与γ-H2AX焦点检测技术巧妙融合，开发出革命性的辐射生物剂量评估方案。当细胞遭遇电离辐射时，组蛋白H2AX会迅速磷酸化形成γ-H2AX标记物，这些荧光标记的DNA损伤焦点通过高分辨率成像流式细胞仪可被精准捕获。

研究团队创新性地引入监督式机器学习算法，构建了从γ-H2AX信号到辐射剂量映射的智能分析模型。实验数据显示，该技术对X射线和γ射线的剂量响应曲线具有优异拟合度(R²>0.98)，在0.1-5 Gy剂量范围内误差率<±10%。特别值得注意的是，系统实现了每小时数千样本的超高通量检测，相较传统显微镜分析法效率提升两个数量级。

该技术突破解决了传统生物剂量学面临的三大瓶颈：样本处理耗时长、人工计数主观性强、紧急响应能力不足。通过整合自动化图像识别与机器学习预测，为核事故医学应急、放射治疗监测以及太空辐射防护等领域提供了可靠的剂量评估工具。研究还揭示了γ-H2AX焦点动力学与不同辐射品质(LET)间的定量关系，为深入理解辐射致DNA双链断裂(DSB)的修复机制提供了新视角。