人工遺伝子回路を使って代謝ネットワークを制御するための基盤計算技術の開発
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22K12247
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
前田 和勲 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (50631230)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
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| Keywords | 合成生物学 / 遺伝子回路 / 大腸菌 / 実験自動化 / システム生物学 / シミュレーション / 最適化問題 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、代謝ネットワークを時間的・定量的に制御する遺伝子回路をin silico設計することである。アミノ酸、バイオ燃料、バイオ医薬品などの有用物質は遺伝子組換え細胞で 生産されている。しかし、現状では単純な化合物しか生産できないという問題がある。細胞の化学工場としての能力を引き出すには、遺伝子発現の強さやタイミングの細かい制御が必要である。これは人工遺伝子回路で実現できる。本研究では、大腸菌の代謝ネットワークを制御するための遺伝子回路in silico設計技術を開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、人工遺伝子回路を活用して代謝ネットワークを時間的・定量的に制御することを目指している。人工遺伝子回路の効果を検証するため、医薬品の重要な前駆体であるシキミ酸生産に取り組む。シキミ酸生産は従来の代謝工学的手法でかなり効率化されている。人工遺伝子回路を使う新しい方法で、それを越える生産効率が達成できれば面白いと考えている。
遺伝子回路の設計には、計算機を利用した迅速な作成・検証・改良サイクルが不可欠である。これまでの遺伝子回路の検証プロセスは多くの時間を要していたが、我々は遺伝子回路自動設計システムを改良し、遺伝子回路のシミュレーションモデルだけでなく、それを実現するための塩基配列、及びその塩基配列を持つDNAを作成するための実験手順を自動的に生成することに成功した。特に、実験プロトコルの自動作成では、目的とする遺伝子回路を作成する上で必要最小限の鋳型DNAの提案などを行うことができる。これにより、遺伝子回路の動作検証において、遺伝子回路ごとに構築方法を設計する手間が大幅に低減できた。これは生物学の自動化において大きな進歩であると考えている。この他、大規模言語モデルを使ってSDSを解析することで安全な実験を支援するシステムなども開発した。
以上のアプローチにより、人工遺伝子回路を利用した代謝ネットワーク制御技術が、医薬品生産だけでなく、広範な生物工学分野での応用可能性を拓くことが期待される。
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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
2023年度は、遺伝子回路と代謝シミュレーションとの接続には至らなかったが、実験自動化・研究自動化の方面では大きな進捗があった。
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| Strategy for Future Research Activity |
実験自動化の研究を進めるとともに、遺伝子回路と代謝シミュレーションを接続するための方法論を開発する。
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Report
(2 results)
Research Products
(10 results)
