Development of food-allergy prediction system using large language model

Research Project

Project/Area Number	24K01707
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 38050:Food sciences-related
Research Institution	Showa Women's University
Principal Investigator	近藤一成昭和女子大学, 食健康科学部, 教授 (40270623)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	為広紀正国立医薬品食品衛生研究所, 生化学部, 室長 (80597881)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥13,910,000 (Direct Cost: ¥10,700,000、Indirect Cost: ¥3,210,000) Fiscal Year 2026: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000) Fiscal Year 2025: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2024: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
Keywords	アレルゲン予測 / 機械学習 / 自然言語処理
Outline of Research at the Start	自然言語処理の手法を応用してタンパクのアレルゲン性をこれまでにない高い精度で予測できる「アレルゲン性予測手法」を確立するための基盤研究である.アレルゲンおよび非アレルゲンの両方のアミノ酸配列とAI技術を活用することでアレルゲン性を予測できることを示したこれまでの研究代表者らの研究を基礎にして,そこに,IgEエピトープ情報や分子進化情報等も加えて、アミノ酸解析用自然言語処理protein BERTを予測モデルに使用することで高精度な予測を可能にする.さらに,予測結果について判断基準を可視化することで,これまで知られていないアレルゲンタンパク特有の新たな特徴や規則性を明らかにする.