Development of a data-driven molecular design method for T cell receptors

Research Project

Project/Area Number	25K09585
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 43040:Biophysics-related
Research Institution	University of Hyogo
Principal Investigator	神谷成敏兵庫県立大学, 情報科学研究科, 特任教授 (80420462)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	Bekker Gerardu 大阪大学, 蛋白質研究所, 特任講師(常勤) (80813758)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2025: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Keywords	親和性予測 / 機械学習 / 分子動力学計算 / 免疫関連タンパク質
Outline of Research at the Start	ヒトMajor Histocompatibility Complex (MHC)はペプチドと結合しpMHCを形成する。pMHCはT細胞受容体(TCR) に監視され、pMHC-TCRを形成する。癌免疫療法として、TCRを人工的に組み込んだT細胞の作製が試みられているが、TCRのpMHCに対する低い親和性が課題である。そこで、pMHC-TCR間のデータ駆動型の親和性予測法を開発する。第一に、pMHCとTCRの親和性を予測する機械学習モデルを構築する。第二に、遺伝的アルゴリズムを用いて親和性の高いTCRをデザインする。第三に、分子動力学計算を実施し、立体構造や親和性からデザインの妥当性を検証する。