Development of alkali-resistant target-binding proteins using generative artificial intelligence

• Project/Area Number: 25K17891
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 27040:Biofunction and bioprocess engineering-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 伊藤 智之 東北大学, 工学研究科, 助教 (40987880)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2026: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 進化分子工学 / de novo design / タンパク質 / 分子認識機能

Outline of Research at the Start

タンパク質は20種類のアミノ酸の配列によって機能と構造が決定するが、その配列の組み合わせは膨大で、目的の機能をもつタンパク質を創出できる確率は未だ低い。本研究では、天然タンパク質を足場とせず、生成AIによるタンパク質設計からの機能創出へ機械学習による機能進化の技術を組み合わせることによって、天然タンパク質からは予測できないアミノ酸配列パターンをもつ機能タンパク質を創出する技術を開発する。