機械学習が道先案内する進化分子工学：がん治療抗体のスマート成熟プロセス提案

2020 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 20H00315
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 27:Chemical engineering and related fields
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: Umetsu Mitsuo 東北大学, 工学研究科, 教授 (70333846)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 亀田 倫史 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 上級主任研究員 (40415774) ; 齋藤 裕 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60721496) ; 津田 宏治 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90357517) ; 伊藤 智之 東北大学, 工学研究科, 助教 (40987880)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31

Outline of Opinions Expressed in the Review Results

本研究提案は、人工知能を取り入れ、目的機能をもったタンパク質改変のためのアミノ酸配列の最適化を行い、高い選択性で標的分子に結合する抗体医薬を開発することを目指している。この機械学習を通じて研究代表者らが開発したがん治療抗体を迅速にスクリーニングし、省力化、低コスト化、機能性の担保、安全性、安定性を確実かつ迅速に向上させるスマートプロセスの構築を目的としている。
ライブラリの規模を拡大し機械学習で解析する研究と一線を画し、小規模のライブラリの機械学習により高確率で適切なスクリーニングを可能にするという先進的な研究である。人工知能を効果的に活用し、膨大なアミノ酸配列の中から最適化できれば、本研究完成時の社会的インパクトは極めて大きい。