Research Project
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
タンパク質医薬品は特異性の高さから副作用が少ない等の利点がある一方、体内の免疫システムにより異物とみなされ排除されることにより十分な効き目を得ることができない場合がある。体内の免疫システムによる排除を回避する方法として、非ヒトタンパク質の配列の一部をヒト由来の相同配列に置換する「ヒト化」の技術が開発されているが、ヒト由来の相同配列が存在しないタンパク質にはこの技術を適用できない。本研究では、ヒト由来のタンパク質配列のみで機械学習を行った言語モデルである「ヒトタンパク質言語モデル」を開発する。この言語モデルを用いて非ヒトタンパク質のヒト化を行い、免疫原性を低下させた配列設計の可能性を実証する。
