ポリマーシークエンサーを基軸とした配列工学の確立

Research Project

Project/Area Number	24K08520
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 35010:Polymer chemistry-related
Research Institution	National Institute for Materials Science
Principal Investigator	日比裕理国立研究開発法人物質・材料研究機構, 高分子・バイオ材料研究センター, 研究員 (70990810)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Keywords	熱分解質量スペクトル / 標品フリー定量質量スペクトル / 非負値行列分解 / 配列解析 / 配列制御
Outline of Research at the Start	高分子主鎖に沿った異種モノマーの配列は機能決定因子と目され、配列制御重合法の確立は高分子科学におけるブレークスルーになる。しかし、重合反応の連鎖性により共重合体の配列は本質的にランダムであり、その分布制御は依然困難である。配列分布の定量的評価手法が存在しないこともこの問題を一層困難にしている。本研究では、熱分解質量スペクトル（MS）に機械学習を適用し、重合生長中の高分子鎖配列をリアルタイムで読み取る「ポリマーシクエンサー」を基盤技術とする。目的と現状の配列分布間の差異を知覚し、強化学習によりその差を縮める方向に重合条件を自動最適化することで、狙いの配列分布を生成する重合系の自律設計を目指す。