Design of Ultra-High-Performance Enzymes Using Large Language Models and Synthetic Biology

KAKEN

About This Project

Japan Grant Number
JP25K01596 (JGN)
Funding Program
Grants-in-Aid for Scientific Research
Funding Organization
Japan Society for the Promotion of Science

Kakenhi Information

Project/Area Number
25K01596
Research Category
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type
  • Multi-year Fund
Review Section / Research Field
  • Basic Section 27040:Biofunction and bioprocess engineering-related
Research Institution
  • Kyushu University
Project Period (FY)
2025-04-01 〜 2028-03-31
Project Status
Granted
Budget Amount*help
18,720,000 Yen (Direct Cost: 14,400,000 Yen Indirect Cost: 4,320,000 Yen)

Research Abstract

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。

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