随着核能的发展及电离辐射的广泛应用，长期接触低剂量电离辐射(low-dose ionizing radiation，LDIR)的职业人群日益增多，LDIR对人群远期健康影响及其防护策略，正成为全球范围内公共卫生领域研究的热点和焦点^[1]。染色体畸变是评价放射工作人员辐射损伤的重要指标之一，也是放射工作人员上岗前、离岗时职业健康检查的必检项目。染色体核型是一个体细胞中的全部染色体按其大小、形态特征顺序排列所构成的图像，核型分析是检测染色体畸变的重要细胞遗传学分析技术，已广泛应用于人类和动植物细胞遗传学研究与应用，以及辐射损伤程度判断和生物剂量估算等领域^[2-6]。放射工作人员职业健康检查染色体畸变的分析，目前除了人工在显微镜下分析外，大多是借助核型分析软件(如Ikaros软件)进行染色体畸变分析，其不足之处是需要人工对染色体图片进行分割处理，分析效率低。本研究采用放射工作人员染色体畸变辅助分析软件V1.0(简称“新辅助软件”)，对采集的高倍染色体图片根据染色体长度、着丝粒位置等形态特征，自动计数46条染色体并将其分别纳入A~G各组，人工只需要识别出是否有畸变和畸变类型，可明显提高染色体畸变的检测效率。为了验证该软件用于放射工作人员染色体畸变分析的可行性，本研究将该辅助软件检测的染色体畸变结果与Ikaros分析软件进行对比，探讨该软件应用于放射工作人员职业健康检查染色体畸变分析的可行性。

1. 研究对象：采用整群抽样方法，选择2022和2023年在河南省第三人民医院进行职业健康体检的2 469名放射工作人员为观察对象。按照染色体畸变分析软件的不同，将放射工作人员分为Ikaros分析软件组(简称Ikaros组)和放射工作人员染色体畸变辅助分析软件组(简称新辅助软件组)。采集年龄、性别、工种和放射工龄等放射工作人员基本信息。

在2 469例观察对象中，男性1 178名，女性1 291名，平均年龄(32.78±9.47)岁(18~80岁)。其中2 173名(88.01%)为岗前体检，296名(11.99%)为在岗期间或离岗体检。Ikaros组共786人，年龄(32.26±9.47)岁，男女性别比为1∶1.05；新辅助软件组共1 683人，年龄(33.02±9.45)岁，男女性别比为1∶1.12。两组间年龄、性别匹配(P>0.05)，具体见表 1。

表 1(Table 1)

表 1 不同岗位状态放射工作人员基本情况 Table 1 Basic information about radiation workers of different job status 人员状态 观察对象 Ikaros组 新辅助软件组 χ2/t值 P值 岗前 人数 714 1 459 年龄(岁) 31.61±8.67 32.09±8.63 -1.22 0.222 性别比(男∶女) 1.09∶1 1∶1.12 0.13 0.72 在岗及离岗 人数 72 224 年龄(岁) 38.76±13.76 39.12±12.02 0.21 0.833 性别比(男∶女) 1∶0.76 1∶1.07 1.66 0.197 工种 20.01 0.001 诊断放射学 36 94 牙科放射学 3 10 核医学 2 9 放射治疗学 5 27 介入放射学 6 58 其他 20 26

表 1 不同岗位状态放射工作人员基本情况 Table 1 Basic information about radiation workers of different job status

2. 仪器与试剂：生物培养箱(美国Thermo公司)；TDL-5-A型低速大容量离心机(上海安亭科学仪器厂)；自动细胞收获仪、自动制片机(上海乐辰生物科技有限公司)；高通量染色体自动扫描系统(ZEISS Axio Imager Z2 with Metafer，德国Carl ZEISS公司)；人外周血细胞培养基(青岛莱佛生物工程研究所)。

3. Ikaros分析软件与新辅助软件：采用Ikaros V5.8.11分析软件(德国Carl ZEISS公司)和放射工作人员染色体畸变辅助分析软件V1.0[河南省第三人民医院(河南省职业病医院)，上海石亭科技有限公司]，两款软件的主要技术参数见表 2。与Ikaros分析软件相比，新辅助软件可以自动去除细胞浆背景，自动分离染色体并计数染色体条数，自动识别并将其纳入A~G组等，即软件可对染色体图像进行自动核型分析，人工只需确认是否有染色体畸变和畸变类型，可提高畸变分析效率。

表 2(Table 2)

表 2 Ikaros分析软件和染色体畸变辅助分析软件相关技术参数的比较 Table 2 Comparison of technical parameters between the Ikaros software and the new auxiliary analysis software 功能 Ikaros分析软件 新辅助软件 图像处理功能 图像处理滤镜用来增强显带 图像处理滤镜自动去除细胞浆背景，增强常染色体的显示 染色体分离 用染色体笔刷人工分离染色体群，人工或自动分离染色体 自动分离染色体，能识别重叠、交叉的染色体并自动切割，自动分离染色体准确度达到95%以上 染色体核型分析 自动和人工配对染色体。需要人工圈定一个完整的分裂相，去除背景，自动或人工分离染色体、分组排序，人工分析是否结构异常等步骤 A.自动计数染色体条数 B.自动判断XX或XY C.自动识别46条染色体，并根据染色体长度及着丝粒位置，自动将每条染色体纳入A~G各组，准确率达到90%以上，若无法识别，则自动排列在下面空白处。人工分析是否结构异常 D.核型分析窗口和分裂相窗口可同时显示及同时操作，切换自如 数据共享 转换为jpg格式后 可以数据共享和远程传输

表 2 Ikaros分析软件和染色体畸变辅助分析软件相关技术参数的比较 Table 2 Comparison of technical parameters between the Ikaros software and the new auxiliary analysis software

4. 外周血微量全血培养和淋巴细胞染色体畸变分析：在知情同意的情况下，采集上述观察对象外周血样品5 ml，按照GBZ/T 248-2014^[7]标准推荐的方法进行微量全血培养、制片和分析计数各型染色体畸变^[7]。按照自动细胞收获仪和自动制片机的操作说明收获细胞悬液和制备染色体标本。使用高通量染色体自动扫描系统进行全玻片中期相寻找及高倍图像(每标本200个)采集。Ikaros组：染色体畸变分析采用Ikaros分析软件对每个高倍图像进行人工核型分析及人工畸变类型分析；新辅助软件组：染色体畸变分析采用新辅助软件对每个高倍图像进行自动核型分析及人工畸变类型分析。每名观察对象计数分析(46±1)条染色体的100个中期核型，记录双着丝粒体(dicentrics，dic)、着丝粒环(ring，r)、无着丝粒体(acentrics，ace)等非稳定性畸变，以及涉及大片段染色体交换的相互易位(translocation，t)和大片段缺失(deletion，del)等稳定性畸变，观察到的畸变由两名经验丰富的阅片者审核后给出，结果以每百细胞畸变率(%)表示^[7]。

5. 统计学处理：采用SPSS 22.0软件进行统计分析，计量资料符合正态分布者采用x±s形式表示，不符合正态分布者采用中位数和四分位间距[M(Q₁, Q₃)]进行统计描述，组间比较采用两独立样本t检验或非参数检验。各组的总畸变率及各个畸变类型畸变率比较采用χ²检验。P＜0.05为差异有统计学意义。

1. 检测染色体畸变用时比较：采用Ikaros分析软件对每例染色体标本分析畸变平均用时(77.6±11.6)min，采用新辅助软件分析平均用时(38.0±5.1)min，差异有统计学意义(t=9.88，P＜0.001)，说明新辅助软件可将检测效率提高1倍以上。

2. 检出的染色体畸变异常率比较：按照GBZ/T 248-2014^[7]染色体畸变检测结果评价原则，判定Ikaros组和新辅助软件组的染色体畸变是否异常。结果显示，两组检出的单次击中畸变ace和del异常率均为0，检出的异常率主要来自重接型畸变dic+r和t，这两项指标的异常率和染色体畸变的总异常率差异均无统计学意义(P > 0.05)，见表 3。

表 3(Table 3)

表 3 两款软件分析放射工作人员染色体异常率比较(%) Table 3 Comparison of chromosome abnormality rates in radiation workers detected using the two software tools (%) 软件 例数 dic+r t ace del 总异常率 Ikaros组 786 4.45 10.43 0 0 14.25 新辅助软件组 1 683 5.17 9.51 0 0 13.78 χ2值 0.58 0.53 0.10 P值 0.448 0.465 0.747 注：dic+r. 双着丝粒体+着丝粒环；t. 易位；ace. 无着丝粒断片；del. 缺失

表 3 两款软件分析放射工作人员染色体异常率比较(%) Table 3 Comparison of chromosome abnormality rates in radiation workers detected using the two software tools (%)

3. 检测染色体畸变结果比较：两种分析软件检测的放射工作人员染色体畸变结果列于表 4。结果显示，新辅助软件检出的染色体畸变率低于Ikaros组(χ²=9.24，P＜0.05)。各畸变类型中，新辅助软件组的ace率低于Ikaros组(χ²=17.76，P＜0.001)，但重接型畸变，如dic+r和t率两组间比较差异无统计学意义(P>0.05)。

表 4(Table 4)

表 4 两款软件分析放射工作人员染色体畸变结果比较(%, x±s) Table 4 Comparison of chromosomal aberrations in radiation workers detected using the two software tools (%, x±s)   软件 例数 dic+r t ace del 总畸变率 Ikaros组 786 0.047±0.008 0.113±0.010 0.209±0.020 0.023±0.005 0.391±0.022 新辅助软件组 1 683 0.057±0.006 0.100±0.008 0.136±0.009 0.023±0.004 0.314±0.014 χ2值 0.99 0.93 17.76 0.002 9.24 P值 0.320 0.336 ＜0.001 0.961 0.002 注：dic+r. 双着丝粒体+着丝粒环；t. 易位；ace. 无着丝粒断片；del. 缺失

表 4 两款软件分析放射工作人员染色体畸变结果比较(%, x±s) Table 4 Comparison of chromosomal aberrations in radiation workers detected using the two software tools (%, x±s)

4. 不同岗位状态放射工作人员染色体畸变结果

(1) 岗前放射工作人员染色体畸变结果比较：研究对象中岗前体检者分别占Ikaros组和新辅助软件组检测人数的90.84%和86.69%，故单独分析了岗前放射工作人员的染色体畸变结果，见表 5。结果显示，新辅助软件组检出的染色体畸变率低于Ikaros组(χ²=10.25，P＜0.05)。各畸变类型中，新辅助软件组的ace率低于Ikaros组(χ²=19.89，P＜0.05)，但两组间dic+r、t和del率比较差异没有统计学意义(P> 0.05)。

表 5(Table 5)

表 5 两款软件分析岗前放射工作人员染色体畸变结果比较(%, x±s) Table 5 Comparison of chromosomal aberrations in pre-service radiation workers detected using the two software tools(%, x±s)   组别 例数 dic+r t ace del 染色体总畸变率 Ikaros组 714 0.045±0.008 0.113±0.013 0.207±0.017 0.020±0.005 0.383±0.023 新辅助软件组 1 459 0.057±0.006 0.095±0.008 0.128±0.009 0.022±0.004 0.300±0.014 χ2值 1.46 1.69 19.89 0.12 10.25 P值 0.227 0.193 ＜0.001 0.726 0.001 注：dic+r. 双着丝粒体+着丝粒环；t. 易位；ace. 无着丝粒断片；del. 缺失

表 5 两款软件分析岗前放射工作人员染色体畸变结果比较(%, x±s) Table 5 Comparison of chromosomal aberrations in pre-service radiation workers detected using the two software tools(%, x±s)

(2) 在岗及离岗放射工作人员染色体畸变结果比较：由于在岗期间及离岗时人数较少，故将在岗期间及离岗人员的染色体畸变结果合并后分析。结果显示，两款软件检出的在岗及离岗放射工作人员的各型染色体畸变率间差异均没有统计学意义(P > 0.05，表 6)。

表 6(Table 6)

表 6 两款软件分析在岗及离岗放射工作人员染色体畸变结果比较(%, x±s) Table 6 Comparison of chromosomal aberrations among in-service and post-service radiation workers detected using the two software tools(%, x±s) 组别 例数 dic+r t ace del 染色体总畸变率 Ikaros组 72 0.069±0.031 0.111±0.039 0.222±0.056 0.056±0.028 0.458±0.080 新辅助软件组 224 0.054±0.015 0.134±0.024 0.192±0.029 0.027±0.011 0.406±0.043 χ2值 0.04 0.22 0.25 1.34 0.35 P值 0.837 0.638 0.617 0.248 0.552 注：dic+r. 双着丝粒体+着丝粒环；t. 易位；ace. 无着丝粒断片；del. 缺失

表 6 两款软件分析在岗及离岗放射工作人员染色体畸变结果比较(%, x±s) Table 6 Comparison of chromosomal aberrations among in-service and post-service radiation workers detected using the two software tools(%, x±s)

5. 不同工种放射工作人员染色体畸变结果：按照工种不同，将296名在岗及离岗放射工作人员分为诊断放射学、牙科放射学、核医学、放射治疗学、介入放射学和其他共6种，结果显示，两款软件检出的不同工种放射工作人员染色体畸变率差异均无统计学意义(P > 0.05，表 7)。

表 7(Table 7)

表 7 两款软件检出的不同工种在岗及离岗放射工作人员染色体畸变结果比较(%，x±s) Table 7 Comparison of chromosomal aberrations among in-service and post-service radiation workers of various occupations detected using the two software tools(%, x±s) 组别 诊断放射学 牙科放射学 核医学 放射治疗学 介入放射学 其他 Ikaros组 0.61±0.13 0.33±0.33 0.50±0.50 0.40±0.28 0.50±0.29 0.20±0.10 新辅助软件组 0.40±0.07 0.20±0.14 0.78±0.29 0.48±0.13 0.40±0.08 0.31±0.11 χ2值 2.43 0.16 0.18 0.06 0.14 0.50 P值 0.119 0.686 0.676 0.806 0.705 0.481 注：两款软件分析各工种人数依次为36、3、2、5、6、20人和94、10、9、27、58、26人

表 7 两款软件检出的不同工种在岗及离岗放射工作人员染色体畸变结果比较(%，x±s) Table 7 Comparison of chromosomal aberrations among in-service and post-service radiation workers of various occupations detected using the two software tools(%, x±s)

6. 影响放射工作人员染色体畸变率的因素分析：以2 469名放射工作人员染色体总畸变率为因变量，以年龄、性别、工种、在岗状态、分析方法分组为自变量，进行Poisson回归分析(χ²=28.40，P＜0.05，表 8)。结果显示，年龄、分析方法分组及在岗状态对染色体总畸变率有影响(z= 2.98、-3.22、2.27，P＜0.05)。计算剔除ace后的染色体畸变率，以其为因变量，以年龄、性别、分析方法、在岗状态、工种为自变量，进行Poisson回归分析(χ²=12.01，P＜0.05，表 9)。结果显示，年龄对该类染色体畸变率有影响(z=2.73，P＜0.05)，而分析方法、性别、在岗状态和工种对染色体畸变率没有影响。

表 8(Table 8)

表 8 染色体总畸变率相关因素的Poisson回归分析 Table 8 Poisson regression analysis of factors related to total chromosomal aberration rate 变量 参照 IRR SE 95%CI z值 P值 年龄≥30 ＜30 1.265 0.100 1.084~1.476 2.98 0.003 女 男 1.092 0.077 0.952~1.254 1.25 0.210 新辅助软件 Ikaros软件 0.793 0.057 0.688~0.913 -3.22 0.001 在岗及离岗 上岗前 1.252 0.124 1.031~1.520 2.27 0.023 介入放射学等a 诊断放射学 1.041 0.083 0.890~1.217 0.50 0.616 注：a包括牙科放射学、核医学、放射治疗学、介入放射学及其他。IRR.  发生率比率；SE.  标准误差

表 8 染色体总畸变率相关因素的Poisson回归分析 Table 8 Poisson regression analysis of factors related to total chromosomal aberration rate

表 9(Table 9)

表 9 剔除ace后染色体畸变率相关因素的Poisson回归分析 Table 9 Poisson regression analysis of factors related to total chromosomal aberration rate after the elimination of ace 变量 参照 IRR SE 95%CI z值 P值 年龄≥30 年龄＜30 1.348 0.147 1.088~1.669 2.73 0.006 女 男 1.021 0.098 0.846~1.233 0.22 0.825 新辅助软件 Ikaros软件 0.962 0.098 0.788~1.174 -0.38 0.704 在岗及离岗 上岗前 1.190 0.163 0.911~1.556 1.28 0.202 介入放射学等a 诊断放射学 1.003 0.110 0.809~1.244 0.03 0.979 注：a包括牙科放射学、核医学、放射治疗学、介入放射学及其他。IRR.  发生率比率；SE.  标准误差

表 9 剔除ace后染色体畸变率相关因素的Poisson回归分析 Table 9 Poisson regression analysis of factors related to total chromosomal aberration rate after the elimination of ace

在放射工作人员职业健康体检中，外周血淋巴细胞染色体畸变分析是一项重要的检测项目。在染色体畸变检测的阅片流程中，主要依靠人工分析，仅有少数借助软件辅助。鉴于染色体畸变检测技术要求高和人工分析效率低，构建一种快速、高通量和自动检测染色体畸变的解决方案十分迫切。目前的自动化解决方案，已经实现了外周血染色标本的自动制片和高倍图像的自动扫描^[8]。然而，对于染色体畸变的识别，国内外开发的软件多聚焦于双着丝粒体，能够实现中期图像双着丝粒体自动识别和剂量估算^[9]。但针对其他畸变类型，如t、ace、del等，目前仍需要专业的细胞遗传学技术人员通过人工方式来判别^[5-6]。

在国内染色体畸变辅助分析工作中，Ikaros分析软件是较为常用的工具^[6-10]，其不足之处是需要人工对染色体图片进行分割处理，分析效率低。而本研究采用的新辅助软件，在关键且耗时的分析步骤中，能够对染色体自动分组排序，取代了人工切割分组的方式。在这种模式下，技术人员的工作简化为仅需识别染色体是否存在畸变以及具体的畸变类型。检测用时明显缩短，检测效率提高了1倍以上。此外，该辅助软件还有效降低了染色体畸变分析技术的学习门槛，使得专业技术人员的培训周期明显缩短，有利于提高工作效率及染色体畸变分析技术的推广与应用。

在放射工作人员职业健康检查染色体畸变检测实践中，电离辐射诱发的不同染色体型畸变指标生物学意义不同，其对放射工作人员适任性评价的价值不同。对于重接型的dic和t等染色体畸变指标，由于本底值低，是评价职业性慢性放射损伤的重要指标^[11]。本研究检出的dic+r、t率在两组间的差异无统计学意义，且根据GBZ/T 248-2014^[7]推荐的判定标准dic+r率和t率≥1%为异常，两组间检出的染色体畸变异常率亦无统计学意义。ace指标本底值较高，对电离辐射不具备特异性的响应特征。年龄因素、各类物理、化学及生物因素等都会对ace的发生率产生不同程度的影响，一般不建议将ace作为放射工作人员职业健康检查评价的指标^[11]。本研究的检测结果显示，新辅助软件组的ace率低于Ikaros组，这可能与新辅助软件只能自动分组排序，不能识别各型染色体畸变，自动核型分析时可能会漏掉ace有关。岗前、岗中放射工作人员的ace异常率均为0，即没有检出超过GBZ/T 248-2014^[7]推荐的ace>3%为异常的受检者。进一步验证了ace指标在放射工作人员适任性评价中价值有限。结合dic、t、ace畸变率及异常率的检测结果，提示两款软件的检测结果不影响放射工作人员的适任性评价。

放射工作人员的染色体畸变率受多种因素的影响，工种是重要的影响因素之一。染色体结果显示，两款软件对在岗及离岗人员检出的不同工种染色体畸变结果也无差异。国内外研究发现不同工种间染色体畸变率存在差异，其中以从事介入治疗的放射工作人员染色体畸变率最高。陆雪等^[12]发现介入放射学工作人员的染色体畸变率高于对照组，主要以非稳定性染色体畸变dic、ace和稳定性畸变t为主。吕玉民等^[13]调查了医疗行业不同工种放射工作人员外周血淋巴细胞染色体畸变率有明显差异，特别是电离辐射标志性染色体畸变，如t率，介入放射学与核医学放射工作人员明显高于放射诊断学和放射治疗学。本次研究对象均为医学应用放射工作人员，不同工种间染色体畸变率也存在一定差异，但无统计学意义。

多因素研究结果显示，以染色体总畸变率为因变量，年龄、分析方法及在岗状态对染色体总畸变率有影响；但以剔除ace后的染色体畸变率为因变量，仅“年龄”一个因素对该染色体畸变率有影响。张瑜鸿等^[14]分析放射工作人员的染色体畸变率发现，年龄等为外周血淋巴细胞染色体畸变独立危险因素。本研究结果亦显示了采用新辅助软件或Ikaros软件，放射工作人员的染色体畸变率均与年龄有关。同时，“分析方法”对染色体畸变率没有影响，表明两款软件均可应用于放射工作人员的职业健康体检中染色体畸变分析，新辅助软件用于放射工作人员染色体畸变检测具有一定的可行性。

综上所述，新辅助软件与Ikaros分析软件检出的电离辐射标志性染色体畸变结果具有较好的一致性，且前者明显提高了检测效率。因此，新辅助软件用于放射工作人员职业健康检查染色体畸变检测具有可行性。该软件虽然能自动分组排序提高阅片效率，但仍需人工识别各型畸变，未来将进一步利用人工智能技术，研发出能准确识别放射工作人员体检各型染色体畸变的自动化分析软件，特别是在明显提升放射工作人员染色体畸变检测的准确性和效率方面，以及克服目前检出稳定性染色体畸变率偏低的技术瓶颈方面将深入探索。

利益冲突  无

作者贡献声明  王平负责数据整理与分析、论文撰写；韩林、吕玉民负责项目整体设计、论文撰写指导及修改；李杰、杜沙沙、李小昊、方思齐、高宇负责染色体畸变阅片工作；张云飞、牛显飞负责染色体标本制备