Development of the Enzyme Selection & Optimization (ENSO) system for the biosynthesis of non-natural compounds

• Project/Area Number: 25K01588
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 27040:Biofunction and bioprocess engineering-related
• Research Institution: Tokyo University of Agriculture and Technology
• Principal Investigator: ヴァヴリッカ クリストファー 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20809199)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 高橋 俊介 東京電機大学, 理工学部, 准教授 (50778967)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000); Fiscal Year 2027: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2026: ¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000); Fiscal Year 2025: ¥10,010,000 (Direct Cost: ¥7,700,000、Indirect Cost: ¥2,310,000)
• Keywords: Enzyme Engineering / Artificial Intelligence / Directed Evolution

Outline of Research at the Start

多様な有用物質の生合成経路の創出には、酵素工学と計算科学との融合が重要であり、特に酵素の改良や新規酵素の創出は、既存の生合成経路に人工代謝経路を加えることで、工業的に生産が困難な有用物質の生産を可能にする。本研究では、酵素工学の設計-評価-学習のサイクルを反復型統合機械学習システムで自動化したENzyme Selection & Optimization（ENSO）システムを開発する。このシステムは、酵素の機能改変が困難とされるEnzyme Commission (EC) 1~4番号の酵素を対象とし、酵素活性の反応機構を改変・高機能化する。