生物情報アーカイブを活用した深層生成モデルによるmRNA最適設計技術

研究課題

体系的番号	JPMJCR23N1
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJCR23N1
研究代表者	浅井潔東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授
研究期間 (年度)	2023 – 2028
概要	公開されている膨大な生物情報アーカイブと深層学習を活用し、実験量を大幅に削減したDBTLサイクルによって、タンパク質アミノ酸配列から望ましい性能をもつmRNAを自在に設計する技術を開発する。ウイルスワクチン、がんワクチン、遺伝子編集、タンパク質補充療法など医療応用に資する課題の中から設計すべきタンパク質を選び、mRNAを設計してその性能を測定し、技術の有効性を実証する。
研究領域	データ駆動・AI駆動を中心としたデジタルトランスフォーメーションによる生命科学研究の革新