奈良先端科学技術大学院大学は、細胞内の代謝物センサー分子により数理モデルとの誤差を補正する、バイオプロセスの制御システムを開発した。遺伝子回路を組み込んだ大腸菌を使い、システムの有効性を実証した。
奈良先端科学技術大学院大学は2024年11月19日、細胞内の代謝物センサー分子により数理モデルとの誤差を補正する、バイオプロセスの制御システムを開発したと発表した。藤田医科大学、セントルイスワシントン大学との共同研究による成果だ。
今回開発した制御システムは、細胞内の代謝物を感知するセンサー分子を組み込み、数理モデルに基づく最適化と人工遺伝子回路によるフィードバック制御を併用したものだ。
研究グループは、脂肪酸合成の中間体であるマロニルCoAに反応するセンサーと、触媒する酵素(アセチルCoAカルボキシラーゼ:ACC)を制御するスイッチの2つの遺伝子回路を組み込んだ大腸菌を使い、同システムの有効性を検証した。
生産物(脂肪酸)の収量を最大化するため、コンピュータが数理モデルを使って最適な誘導剤入力を計画。大腸菌は、モデル誤差による入力の狂いを細胞内の代謝物センサー分子を使ったフィードバック制御により補正する。
その結果、細胞内のセンサー分子によりACCの発現をリアルタイムで適切に調節できることが確認された。また、意図的にモデル誤差を加えたシミュレーションでも脂肪酸生産量の減少を抑えられた。
同システムはACCに限らず、他の酵素の発現制御にも応用可能だ。人工のセンサーや生化学分析が不要で、継続的な細胞内のモニタリングが困難なケースにも活用できる。
細菌や酵母などの生きた細胞を利用して、医薬品、食品、化学材料などの有用な物質を生産するバイオプロセス技術では、目的生産物の生成を触媒する酵素の発現増強が必要となる。酵素の触媒作用と細胞への負担の最適化を図るため、誘導剤の濃度などは微生物の数理モデルを用いて設計している。しかし、モデルの予測と実際の微生物のふるまいに誤差が生じた場合、生産物の収量が減少することが課題だった。
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