ペプチド修飾酵素の基質配列の深層学習による人工グリコシル化ペプチドの創製

研究者紹介

研究代表者
後藤佑樹
東京大学大学院
理学系研究科

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研究概要

天然物ペプチドの一種であるRiPP類(Ribosomally synthesized and post-translationally modified peptides) には多彩な非タンパク質性の骨格が存在する。これら特徴的な天然物骨格の導入に関わる修飾酵素は人工基質を許容するものが多いが、効率良い生合成拡張には、各酵素の基質許容性の範囲/限界の正確な理解が鍵となる。そこで本研究では、ランダム人工基質ペプチドライブラリーの酵素反応結果に関する大規模な実験データを基に深層学習を行い、「任意の人工配列がペプチド修飾酵素の基質となるかどうか」を予知するモデルの確立を目指す。また、試験管内で改変した人工翻訳系とペプチド骨格修飾酵素を組み合わせることで、グリコシル化人工環状ペプチドのワンポット生合成技術の確立にも取り組む。これにより、RiPP類の一種であるグリコシンの生合成酵素の利用範囲を、グリコシル化擬天然物ペプチドの自在生産へと拡張することを目指す。究極的には、天然物由来のグリコシル化骨格を活かした新規軸のペプチド薬剤開発に結び付けることを目標とする。