ポリマーシークエンサーを基軸とした配列工学の確立

• 研究課題/領域番号: 24K08520
• 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35010:高分子化学関連
• 研究機関: 国立研究開発法人物質・材料研究機構
• 研究代表者: 日比 裕理 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 高分子・バイオ材料研究センター, 研究員 (70990810)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
• キーワード: 熱分解質量スペクトル / 標品フリー定量質量スペクトル / 非負値行列分解 / 配列解析 / 配列制御

研究開始時の研究の概要

高分子主鎖に沿った異種モノマーの配列は機能決定因子と目され、配列制御重合法の確立は高分子科学におけるブレークスルーになる。しかし、重合反応の連鎖性により共重合体の配列は本質的にランダムであり、その分布制御は依然困難である。配列分布の定量的評価手法が存在しないこともこの問題を一層困難にしている。本研究では、熱分解質量スペクトル（MS）に機械学習を適用し、重合生長中の高分子鎖配列をリアルタイムで読み取る「ポリマーシクエンサー」を基盤技術とする。目的と現状の配列分布間の差異を知覚し、強化学習によりその差を縮める方向に重合条件を自動最適化することで、狙いの配列分布を生成する重合系の自律設計を目指す。