機械学習を活用したユニバーサルな基盤構造創出による蛍光免疫センサーの迅速開発

• 研究課題/領域番号: 24K01264
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 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: 東京工業大学
• 研究代表者: 北口 哲也 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (60432374)
• 研究分担者: 朱 博 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (70886605) ; 坪井 貴司 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (80415231) ; 鈴木 団 大阪大学, 蛋白質研究所, 准教授 (40350475)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円); 2026年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円); 2025年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円); 2024年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
• キーワード: バイオセンサー / 機械学習 / タンパク質工学 / 抗体

研究開始時の研究の概要

遺伝子コード型蛍光タンパク質センサーFlashbodyに着目し、分子認識部位の抗体を組換えるだけで、新規の標的に対しても、自在かつ迅速にバイオセンサーを創出できる開発プラットフォームを構築する。そのために、次世代シーケンサーによる大規模並列DNAシーケンスと機械学習を融合することで蛍光タンパク質センサーの設計原理を獲得する。なお、提案するバイオセンサーは遺伝子コード型であることから、化学修飾を必要とせず、スクリーニングのハイスループット化が容易である。また、アプリケーションにおいて細胞内抗体intrabodyを用いれば細胞生物学的課題への速やかな応用が可能である。