代謝ブラックボックスの可視化から紐解く遺伝子導入パターン最適化手法の確立

• 研究課題/領域番号: 23K23153
• 補助金の研究課題番号: 22H01885 (2022-2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2022-2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分27040:バイオ機能応用およびバイオプロセス工学関連
• 研究機関: 神戸大学 (2023-2024); 国立研究開発法人理化学研究所 (2022)
• 研究代表者: 野田 修平 神戸大学, 科学技術イノベーション研究科, 特命准教授 (30710131)
• 研究分担者: 白井 智量 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, 上級研究員 (00639586) ; 荒木 通啓 国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所, 医薬基盤研究所 AI健康・医薬研究センター, 副センター長 (40396867)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円); 2024年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円); 2023年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円); 2022年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
• キーワード: 大腸菌 / 遺伝子発現パターン / プラスミド構成要素

研究開始時の研究の概要

本研究では、望みの化合物を高生産する微生物菌体触媒を迅速に開発するプラットホーム構築する。また、プラスミドの構成要素と目的化合物 の最終生産量の間に広がるブラックボックス 化されたネットワークを解明する。ハイスループットに取得可能な酵素発現量の指標として、緑 色蛍光タンパク質融合酵素発現株のコロニー画像解析を用いる。それを酵素のアミノ酸配列や目的化合物の生産量、中間体の蓄積量などの基本 的な教師データと融合し機械学習を行う。最終的に、3,500通り以上の学習データを基に、目的化合物の最高生産量を叩き出す遺伝子発現パタ ーンを即座に提案可能なテーラーメイド型の遺伝子発現手法最適化システムの開発を目指す。