分離化学とAI解析の融合による分子認識科学としてのDNAアプタオミクス

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本研究の目的は「１．高度な分離科学および機械学習によって，アプタマー配列選抜を可能にし，様々な標的物質（タンパク質，エクソソーム，細胞，ウィルス）に対する高機能（高親和性・高選択性・立体構造変化など）なアプタマーを創製すること」また，これを「２．新しい分子認識科学分野“DNA Aptaomics”として確立すること」である。具体的には，1ラウンド-キャピラリー電気泳動（SR-CE）によるDNAアプタマーの選抜技術によって得られる大規模配列データのAI解析によってアプタマー配列データベースを構築する。AI解析としてクラスタリングによる結合能を予測と，ディープラーニングによる選択性を予測する手法を確立する。これにより，本研究の学術的問いである，「分離科学とAI解析の融合によって高機能性アプタマー（分子認識可能な一本鎖DNA）を自在に獲得できるか」に挑戦する。今年度は，HelaおよびHL-60細胞由来のエクソソーム（Exo）に対する1ラウンドキャピラリー電気泳動（SR-CE）選抜法を確立した。具体的にはExoを濃縮-分離するための泳動手法を確立し，二点間検出精密分取法を用いて，ランダムDNAライブラリーとの混合物から選抜操作を行った。その結果，Exoに結合するDNA選抜プールの獲得に成功した。引き続き，次世代シーケンサーによる配列決定，クラスタリングによるアプタマー配列候補の選別およびディープラーニングによるプールの特徴の判別を行った。また，人工分子導入型ライブラリーについては，ナフタレン，シクロデキストリン，フルオロベンゼン，プロピルアミン修飾プライマーの合成に成功し，これらについては整備が完了した。さらに，VEGFタンパク質に対してのSR-CE選抜も完了した。以上のようにDNAアプタマー候補配列の獲得に成功し，次年度に繋がる研究成果を得ることができた。