• 研究

2022/4/27

未知酵素発見が可能な機械学習予測モデルを開発

神戸大学大学院科学技術イノベーション研究科のChristopher.J.Vavricka准教授、東京電機大学理工学部の高橋俊介助教、医薬基盤・健康・栄養研究所AI健康・医薬研究センターの荒木通啓副センター長、神戸大学先端バイオ工学研究センターの蓮沼誠久教授らの研究グループは、未知酵素発見が可能な機械学習予測モデルを開発し、代謝工学と結びつけることにより、植物由来医薬品原料の微生物生産に成功した。
多くの医薬品は、鎮痛剤に使用されるベンジルイソキノリンアルカロイド（BIA）などのように植物由来医薬品原料から作られているが、植物内の存在量が少ないことから、これを得るためには大規模な栽培や工業処理を必要とし、環境的・経済的な負荷をもたらしてきた。近年では合成生物学の進展により、植物由来医薬品原料の微生物発酵生産が期待されているが、BIAを生産対象とする場合、代謝経路を構成する酵素の一部が未知であることが課題であった。研究グループは、酵素発見の問題解決に向けて機械学習予測モデルを開発し、設計（Design）・構築（Build）・評価（Test）・学習（Learn）のDBTLワークフローに結び付けて、未知酵素を発見。また大腸菌によるBIA生産に成功した。本研究で開発したAI×バイオの手法は、様々な医薬品原料、機能性素材、汎用化学品の製造に応用可能で、環境調和型のバイオプロダクションを通してSDGsへの貢献が期待されている。