大規模言語モデルと合成生物学による超高性能酵素の設計

• 研究課題/領域番号: 25K01596
• 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: 九州大学
• 研究代表者: 花井 泰三 九州大学, 農学研究院, 教授 (60283397)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2027年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円); 2026年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円); 2025年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円)
• キーワード: 合成生物学 / 大規模言語モデル / 酵素 / AI / バイオプロダクション

研究開始時の研究の概要

本研究では、まず、合成生物学的な手法により、バイオセンサーを利用して、大腸菌内で酵素活性を蛍光タンパク質であるGFPなどで測定できる非破壊酵素活性測定システムを作成する。次に、このシステムとセルソーター、次世代シークエンサーを組み合わせることで特定の酵素に対する変異アミノ酸配列ライブラリーとその酵素活性の大規模なデータセットを取得する。さらに、このデータを大規模言語モデル（LLM）に学習させることで、アミノ酸配列から酵素活性を推定するモデルと目的の酵素活性を持つ新規なタンパク質（新規アミノ酸配列）を設計するモデルを構築する。最後に、これらのモデルを用いて超高活性酵素の取得を行う。