NISTEP注目科学技術 - 2020_E755
概要
「人工知能によるデザインを利用した現存する抗体・タンパク質・酵素を超える性能を持つスーパー抗体・スーパータンパク質・スーパー酵素の開発」
現在、人工知能が様々な分野で利用されて始めている。抗体、タンパク質、酵素などの生体分子の設計においても、その利用が始まっている。その中でも、現存する抗体、タンパク質や酵素の性能を遙かに超えるスーパー抗体、スーパータンパク質、スーパー酵素の開発は、例えば、抗体については抗原に多少の変異に関わらない作用、広く使われているタンパク質の代表例である蛍光タンパク質については高精度・高分解能の測定、酵素についてはより少ない資源量での反応等の可能性を持ち、SDGsを実現するために役に立つことが期待される。
現在、人工知能が様々な分野で利用されて始めている。抗体、タンパク質、酵素などの生体分子の設計においても、その利用が始まっている。その中でも、現存する抗体、タンパク質や酵素の性能を遙かに超えるスーパー抗体、スーパータンパク質、スーパー酵素の開発は、例えば、抗体については抗原に多少の変異に関わらない作用、広く使われているタンパク質の代表例である蛍光タンパク質については高精度・高分解能の測定、酵素についてはより少ない資源量での反応等の可能性を持ち、SDGsを実現するために役に立つことが期待される。
キーワード
2020年調査にはこの項目はありません。
ID | 2020_E755 |
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調査回 | 2020 |
注目/兆し |
2020 ※2020年調査にはこの項目はありません。区別のため、便宜上 「2020」 としています。 |
所属機関 | 大学 |
専門分野 | ナノテクノロジー・材料 |
専門度 | - 2020年調査にはこの項目はありません。 |
実現時期 | 10年未満 |
分析データ 推定科研費審査区分(中区分) | 43 (分子レベルから細胞レベルの生物学) |
分析データ クラスタ | 5 (分子生物学/薬理学) |
研究段階
2020年調査にはこの項目はありません。
インパクト
2020年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
人工知能の学習には、機械学習、深層学習(ディープラーニング)が用いられるが、学習データを越える性能を持つスーパー抗体、スーパータンパク質、スーパー酵素を設計するために必要な学習をどのように行うかという課題がある。また、学習データに用いる抗体、タンパク質、酵素などの情報を人工知能が使いやすい形で整備する必要がある。さらに、より多くの学習データを収集するために日本及びその近海に生息する生物資源を積極的に解析することが必要である。