Development of Molecular Memory / Molecular Learning Circuits for Minimal Artificial Brain
| Project Area | Molecular Cybernetics -Development of Minimal Artificial Brain by the Power of Chemistry |
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| Project/Area Number |
20H05971
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (IV)
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
中茎 隆 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (30435664)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
嶋田 直彦 東京工業大学, 生命理工学院, 助教 (10423972)
小宮 健 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 超先鋭研究開発部門(超先鋭研究開発プログラム), 研究員 (20396790)
川又 生吹 東北大学, 工学研究科, 助教 (30733977)
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| Project Period (FY) |
2020-11-19 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥153,660,000 (Direct Cost: ¥118,200,000、Indirect Cost: ¥35,460,000)
Fiscal Year 2022: ¥27,690,000 (Direct Cost: ¥21,300,000、Indirect Cost: ¥6,390,000)
Fiscal Year 2021: ¥27,820,000 (Direct Cost: ¥21,400,000、Indirect Cost: ¥6,420,000)
Fiscal Year 2020: ¥43,810,000 (Direct Cost: ¥33,700,000、Indirect Cost: ¥10,110,000)
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| Keywords | 分子コンピューティング / 記憶と学習 / 可塑性 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，ミニマル人工脳の条件反射獲得のための情報処理機構を開発する。記憶・学習能力を持つ可塑的な分子システムの実現に向けて，人工的に合成された核酸分子を用いた分子反応系を合目的的に設計するための理論と技術の研究を推進する。3つの要素技術として，分子回路に繰り返し印加される極めて微小な入力刺激を高利得で増幅する機構，増幅された入力刺激の印加履歴に応じて，内部状態を動的に更新し，適応的に条件反射を獲得する機構，実時間で学習を実行するために，DNAの分子反応を飛躍的に加速する機構を開発する。これらの機構を人工細胞リポソーム内で統合し，反復訓練のタイミングを制御する光クロックに同期した学習を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
ミニマル人工脳の条件反射獲得のための情報処理機構を実現すべく，必要となる3つの要素技術の開発を進めた。2020年11月～2021年3月までの間に，計画班内での研究打ち合わせを2回，領域内でのセミナー・ロードマップ会議等を10回行い，研究計画を練り上げた。
(1)増幅機構：極めて微小な入力刺激を高利得で増幅する機構について，人工細胞リポソーム内で他の機構と統合する最終目標に向けて，微小液滴内での動作を検証した。1分子の入力刺激に対して十分量のシグナルの増幅を達成するとともに，バルク溶液では長時間抑制された酵素の性質に起因する非特異増幅の問題が，短時間で顕在化することも明らかになった。
(2)記憶・学習機構：DNA鎖置換反応をベースとした記憶学習機構の基礎検討を行なった。記憶学習機構を達成するためには複雑な反応系設計が必要となるため，リーク反応などの副反応にロバストな回路設計法を考案し，シミュレーションレベルで原理検証を達成した。また，パブロフの犬のような学習特性を備えたDNA分子反応系の理論モデルを構築し，数値シミュレーションにより，その性能の評価を行った。予備的なシミュレーション結果では，事前の学習回数が多ければ多いほど最終的な出力が大きくなったため，期待通りの特性を見出すことに成功したと言える。さらに，シミュレーションと並行して，入力の回数をカウントする記憶回路の化学実験を開始し，2回のカウントが可能であることを実証できた。
(3)分子反応の加速機構：DNA回路計算を加速させる分子ブースターの開発では，分子設計を行い高分子合成を開始した。また，光スイッチングできる分子ブースターを作成するために，光制御分子の化学合成を行った。さらにアゾベンゼンを導入した温度応答性高分子を使うことでDNA回路およびタンパク質の濃縮・希釈を光制御することに成功し，論文発表を行った。
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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
(1) 増幅機構：微小な入力刺激を増幅する機構についての動作検証のほか，光リセットを実現するための手法を実験的に検討した。リセットには光照射による反応のオン・オフと，生成されたシグナルの消去という二つの手法開発が必要となる。シグナル増幅機構に用いる酵素，および生成されるシグナルをDNA，RNAのいずれにすると動作の信頼性が高まるかを検証した予備実験において，DNAをシグナルとすることで十分な増幅性能が得られた。
(2) 記憶・学習機構：リーク反応などの副反応にロバストなDNA鎖置換反応をベースとした記憶学習機構の基礎検討に関しては，シミュレーションレベルでの原理検証を終え，学術論文を執筆中である。また，DNA回路の効果的な解析手法を考案し，査読付き国際会議論文に投稿済みである。さらに，DNAのポリメラーゼ反応を駆動原理としたDNA反応系を，システム生物学ツールを利用してモデル化し，モデルから構築された常微分方程式を数値積分することによりシミュレーションを行った。また，化学的な実証実験を行うのに必要な，リアルタイムPCR装置，キャピラリー電気泳動装置，自動分注装置を購入し，セットアップを行った。
(3) 分子反応の加速機構：DNA計算を加速する光制御可能な分子ブースターの構築が最終的な目標である。現在まで計画班で設計されたDNA回路に合う分子ブースターの設計が完了し，光スイッチング可能な分子も合成し始めており，計画どおり順調に進行している。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1) 増幅機構：光でリセットできるシグナル増幅回路を実現するため，UV光照射による反応のオン・オフ動作による酵素の損傷にも着目して実験を行い，酵素および反応系構成要素のDNA, RNA組成の最適な組み合わせと反応条件を特定する。微小液滴内で問題となる酵素の性質に起因する非特異増幅に対し，酵素の特性と反応条件の両面から検討を行って抑制する手法を開発する。また，記憶と学習能力を持つ分子反応系の実装手法の拡充に取り組む。
(2) 記憶・学習機構：リーク反応などの副反応にロバストなDNA鎖置換反応をベースとした記憶学習機構の実験検証を行う。また，光応答性分子アゾベンゼンを利用したUVリセット機構と可塑性獲得に関する基礎検討と実証実験を行い，中間デモに向けた検討を進める。さらに，シミュレーションモデルの改良およびさらなる解析を進める。具体的には，反応を高速にするための速度定数パラメータのチューニング，期待通りの応答が可能な入力DNAの濃度条件の検討，現実の化学実験と対応した速度定数の推定などである。また，実験装置を自動的に利用するシステムを開発し，ハイスループットで実証実験を行う環境を整え，本研究の妥当性を可能な範囲で高速かつ正確に評価する。
(3) 分子反応の加速機構：様々な分子ブースターを合成した後，DNA計算の加速効果に与える分子骨格の影響を調査する。結果のフィードバックを得た後，さらなる分子の最適化を行う。また，DNA計算の加速効果を光照射によってスイッチングが可能かの検証を行う。
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Report
(1 results)
Research Products
(20 results)
