2023 Fiscal Year Annual Research Report
Optimization of cell-free molecular systems with computational science approaches
| Project Area | Bottom-up creation of cell-free molecular systems: surpassing nature |
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| Project/Area Number |
21H05230
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
油谷 幸代 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 研究部門長 (10361627)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
白井 智量 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, 上級研究員 (00639586)
本田 孝祐 大阪大学, 生物工学国際交流センター, 教授 (90403162)
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| Project Period (FY) |
2021-09-10 – 2026-03-31
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| Keywords | ノネナール / ATP生産システム / 最適化モデル / 酵素反応 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１．加齢臭の原因となるノネナール検出システムの開発
アルコール還元酵素を鋳型として、trans-2-ノネナールの基質結合に重要と推定されるアミノ酸残基に変異を導入したライブラリを100個程度作製した。これらの活性・耐熱性を評価したところ、活性や耐熱性が野生型よりも向上している変異酵素が数種類得られた。さらに、これらを訓練データとして用いて高活性型・高耐熱性型の変異酵素を予測するための機械学習モデルの構築に取り組んだ。複数のモデルに実装し、またハイパーパラメータなどの最適化を行い、精度向上に取り組んだ。
２．解糖系を超えるATP合成能を有する分子システムの構築
前年度までに作成した非酸化的解糖経路（NOG）カスケードの機能を拡張すべく、当該カスケードに適当な耐熱性酵素をアドオンすることで、(i) アデニンを基質としたATPの生産カスケード、(ii) アデニンとニコチンアミドを基質としたNAD生産カスケードを構築した。前者については、使用する酵素の最適化により、2 mMのアデニンを化学両論的にATPへと変換することができた。また、種々のグリコシル反応の糖供与体である(iii) UDP-グルコースの再生カスケードを構築し、これを用いたグルコースからのトレハロース生産を実証した。
３．Pure systemの開発への貢献
公開されているセルフリータンパク質合成システムのデータを元に、大規模アクティブラーニングの再現を実施するとともにオリジナルの構造推定技術を適用し、推定された構造をもとに4^11の組合せをシミュレーションした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
課題１、２ともに実施計画に記載した通りに進捗している。
具体的にいは、１．加齢臭の原因となるノネナール検出システムの開発については、白井がtrans-2-ノネナールの基質結合に重要と推定されるアミノ酸残基に変異を導入したライブラリを100個程度作製し、これらの活性・耐熱性を評価している。これまでに油谷が開発した最適化モデルやグラフ理論による酵素反応推定技術をこれから適用していく。
また、２．解糖系を超えるATP合成能を有する分子システムの構築については、本田が非酸化的解糖経路（NOG）カスケードの機能を拡張すべく、当該カスケードに適当な耐熱性酵素をアドオンすることで、(i) アデニンを基質としたATPの生産カスケード、(ii) アデニンとニコチンアミドを基質としたNAD生産カスケードを構築している。今後は最適化技術を本システムに適用していく予定である。
また他計画班との共同研究についても基盤となる最適化技術を開発し、後半にむけて共同研究をすすめていく予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまで個々の課題解決に必要となる技術基盤の開発を実施してきた。今年度からはそれぞれの技術の融合を実現していく。
具体的には、１．のノネナール検出については、白井が開発してきた技術やこれまでに評価してきた酵素反応に対し、油谷の開発した化学物質構造特徴量抽出技術を組み合わせたツール開発を開始する。これらのツールを作成することで、、必要な酵素反応の触媒機能強化につながることが期待される。
次に２．の分子システム構築については、本田が獲得してきたデータを元に最適化技術を適用した解析を実施する。これらのデータ解析が期待するATP合成量を達成するかどうかを確認し、必要に応じて技術のチューニングを実施する。
他の計画班との共同研究については、各データが供与され次第、計算を実施し解析結果をフィードバックすることで各技術の向上に貢献する。
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