Machine Learningを用いた細胞内時空間パターン形成タンパク質群の創出と解析

• 研究課題/領域番号: 25K18430
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分43040:生物物理学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 光山 隼史 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 助教 (31008600)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2029年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2028年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
• キーワード: タンパク質高次機能 / 機能スクリーニング / タンパク質デザイン / in vitro再構成 / 人工細胞モデル

研究開始時の研究の概要

本研究では、Machine-Learning技術による新規タンパク質ペアの設計と、タンパク質の機能スクリーニングを通じて、タンパク質群による細胞内時空間構造の自発的な形成原理を明らかにすることを目的とする。具体的には、代表的なパターン形成モデルであるタンパク質の反応拡散波を題材に、これを自発的に形成する新規タンパク質ペアのデザインを行い、人工細胞モデルを用いたスクリーニングによって機能的なペアを選別する。さらに、設計したタンパク質の生化学的・生物物理学的機能解析を通じて、細胞内時空間パターン形成に必要な機能や環境条件を定量的に明らかにすることを目指す。