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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

研究課題

研究課題/領域番号 22K12247
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
研究機関九州工業大学

研究代表者

前田 和勲  九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (50631230)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2027-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
キーワード合成生物学 / 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
研究開始時の研究の概要

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。

研究実績の概要

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。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

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。

今後の研究の推進方策

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。

報告書

(2件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 研究成果

    (10件)

すべて 2024 2023 2022 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (3件) (うち国際共著 1件、 査読あり 3件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (5件) (うち招待講演 4件) 備考 (1件)

  • [国際共同研究] アムステルダム自由大学(オランダ)

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [雑誌論文] Automatic Generation of SBML Kinetic Models from Natural Language Texts Using GPT2023

    • 著者名/発表者名
      Maeda Kazuhiro、Kurata Hiroyuki
    • 雑誌名

      International Journal of Molecular Sciences

      巻: 24 号: 8 ページ: 7296-7296

    • DOI

      10.3390/ijms24087296

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Elucidating Key Characteristics of PFAS Binding to Human Peroxisome Proliferator-Activated Receptor Alpha: An Explainable Machine Learning Approach2023

    • 著者名/発表者名
      Maeda Kazuhiro、Hirano Masashi、Hayashi Taka、Iida Midori、Kurata Hiroyuki、Ishibashi Hiroshi
    • 雑誌名

      Environmental Science & Technology

      巻: 58 号: 1 ページ: 488-497

    • DOI

      10.1021/acs.est.3c06561

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] MLAGO: machine learning-aided global optimization for Michaelis constant estimation of kinetic modeling2022

    • 著者名/発表者名
      Maeda Kazuhiro、Hatae Aoi、Sakai Yukie、Boogerd Fred C.、Kurata Hiroyuki
    • 雑誌名

      BMC Bioinformatics

      巻: 23 号: 1 ページ: 1-1

    • DOI

      10.1186/s12859-022-05009-x

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] 人工知能とシミュレーションを使って生物を理解・設計する2024

    • 著者名/発表者名
      前田和勲
    • 学会等名
      第54回LaMer特別講演会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 肝臓のzonationを考慮した薬物代謝動態の数理モデル2023

    • 著者名/発表者名
      前田和勲
    • 学会等名
      第31回日本医学会総会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 遺伝子回路設計と塩基配列設計の自動化2023

    • 著者名/発表者名
      前田和勲
    • 学会等名
      「細胞を創る」研究会 16.0
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 動力学シミュレーションを使って生物システムを理解・設計する2023

    • 著者名/発表者名
      前田和勲
    • 学会等名
      第13回 日本細胞性粘菌学会例会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] A hybrid approach for kinetic parameter estimation based on machine learning and global optimization2022

    • 著者名/発表者名
      Kazuhiro Maeda
    • 学会等名
      IIBMP2022
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [備考] 論文リスト

    • URL

      https://sites.google.com/view/kazuhiro-maeda/publications

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書

URL: 

公開日: 2022-04-19   更新日: 2024-12-25  

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