研究課題
基盤研究(A)
20種類のアミノ酸が重合したタンパク質は、アミノ酸の配列に従って構造と機能が決まる。しかし、アミノ酸配列が取り得る「場合の数」(配列空間)は膨大で、その配列空間から目的機能をもつアミノ酸配列を見つけだすことは確率の低い作業である。その中で研究代表者らは近年、自然界の進化を試験管内で模倣する進化分子工学において、人工知能である機械学習が小規模な配列集団の情報から進化の方向性を示し、目的機能をもつアミノ酸配列を予測できることを実証した。本研究では、本手法をさらに高度化させることで、抗体医薬の開発を加速するプロセスを開発する。