ペプチド修飾酵素の基質配列の深層学習による人工グリコシル化ペプチドの創製

• 研究領域: 生体反応の集積・予知・創出を基盤としたシステム生物合成科学
• 研究課題/領域番号: 23H04546
• 研究種目: 学術変革領域研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 学術変革領域研究区分(Ⅱ)
• 研究機関: 京都大学 (2024); 東京大学 (2023)
• 研究代表者: 後藤 佑樹 京都大学, 理学研究科, 教授 (70570604)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 10,790千円 (直接経費: 8,300千円、間接経費: 2,490千円); 2024年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円); 2023年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
• キーワード: グリコシル化 / 人工ペプチド / ペプチド修飾酵素 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

天然物ペプチドの生合成酵素には、本来の基質だけでなく様々な人工基質に適用することで、多彩な薬剤候補として期待される人工ペプチドの生産に活用できるものが多い。しかしながら、効率良く人工ペプチドを生産・利用していくためには、どういった配列のペプチドであれば生合成酵素の人工基質になるかを正確に理解する あるいは 予測する必要がある。そこで本研究では、ランダム人工基質ペプチドライブラリーの酵素反応結果の深層学習を行う。これにより、S-グリコシル化骨格を有する人工環状ペプチド（グリコシル化擬天然物ペプチド）の自在生産を実現することが最終目標である。