| 研究課題/領域番号 |
20H00315
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分27:化学工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
梅津 光央 東北大学, 工学研究科, 教授 (70333846)
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| 研究分担者 |
亀田 倫史 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 上級主任研究員 (40415774)
齋藤 裕 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60721496)
津田 宏治 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90357517)
伊藤 智之 東北大学, 工学研究科, 助教 (40987880)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 進化分子工学 / 機械学習 / タンパク質 / 抗体 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、機械学習を利用して小規模な配列集団の情報から進化の方向性を示すことができる進化分子工学を高度化し、複数の機能・物性が最適化したアミノ酸配列を予測できる技術を開発した。ラクダ科の重鎖抗体可変領域断片を対象に、発現量・標的結合性・構造安定性・ヒト性などを特性として、100程度の変異体のそれらの特性を教師データとして機械学習で予測器を作成することによって、対象特性を同時に最適化できる抗体医薬の開発を加速するプロセスを開発した。
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| 自由記述の分野 |
タンパク質工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
バイオ医薬品などを中心に50兆円の市場規模をもつ機能タンパク質の機能と物性は反相関することが多い。特に抗体へのアミノ酸配列の改変では、標的結合性と構造安定性の反相関性は社会実装において課題なることが多い。本研究の成果は、タンパク質の複数の機能・物性を同時に最適化できる機械学習の潜在性を示すと共に、機能タンパク質の開発課題である開発時間・労力・コストの問題解決への可能性も示すことができた。
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