超高分解能固体NMRと自動解析による非結晶性生体高分子と先端材料構造解析の新機軸

• Project/Area Number: 22K18328
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 32:Physical chemistry, functional solid state chemistry, and related fields
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 石井 佳誉 東京工業大学, 生命理工学院, 教授 (40799045)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小林 直宏 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, 上級研究員 (80272160)
• Project Period (FY): 2022-06-30 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥25,870,000 (Direct Cost: ¥19,900,000、Indirect Cost: ¥5,970,000); Fiscal Year 2024: ¥8,060,000 (Direct Cost: ¥6,200,000、Indirect Cost: ¥1,860,000); Fiscal Year 2023: ¥8,710,000 (Direct Cost: ¥6,700,000、Indirect Cost: ¥2,010,000); Fiscal Year 2022: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
• Keywords: 固体ＮＭＲ / 超高分解能 / 自動解析

Outline of Research at the Start

構造化学・構造生物学のボトルネックともいえる不溶性の非結晶試料に対して、強力な原子レベルの構造解析を提供する分光法が固体NMRである。本研究では、近年の急速なAIの進歩と申請者が牽引する固体NMRの「感度革命」を利用して、低感度と解析の困難さのため実現不可能であった5~6次元の超高次元固体NMRを実現する。4~6次元の高次元NMRの実用化と固体NMRの高分解能化を通し、生体高分子と材料の構造解析の新展開を目指す。大量データの解析にはAI解析を導入し、自動信号帰属・構造解析を行う。実験・解析法を刷新し、アミロイドやグラフェン誘導体等の材料への先端応用研究を推進する。