進化情報を構造シミュレーションに組み入れた合理的酵素設計とそのプロセス化

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本研究では、設計した酵素の代謝工学応用を目指し、ドライ実験(設計)とウェット実験(検証)を双方向的に実施することで汎用的かつ堅牢な酵素設計プロセスを目指すことを目標としている。なかでも、酵素の基質・補酵素特異性を司るアミノ酸残基の同定から変換までのプロセス開発と、酵素の耐熱化を指向したアミノ酸残基の選択からin silicoスクリーニングまでの耐熱化酵素のプロセス開発の2つに取り組んでいる。プロジェクト1年目はリンゴ酸酵素をモデル酵素として補酵素特異性に関わるアミノ酸残基の同定と特異性変換に取り組んだ。補酵素特異性決定残基の同定は、データベースから取得したアミノ酸配列を入力とした機械学習により実施した。その結果、作成した機械学習モデルは99.3%の精度でNADP依存型とNAD依存型のリンゴ酸酵素を分類することができ、さらにそのモデルの偏回帰係数を解析することでどの位置のアミノ酸残基が補酵素特異性に寄与しているかを推定することができた。次にこの結果を元に、未だ立体構造が明らかではない大腸菌由来NADP+依存型リンゴ酵素の補酵素特異性改変に取り組んだ。その結果、実用的なスクリーニング工程なしに、補酵素特異性をNAD+依存性に完全に転換することが示された。基質特異性を司るアミノ酸残基は基質ポケットの内部だけでなく、周囲の残基も補酵素特異性に大きく寄与することを示した。これらの残基は、結晶構造観察から同定することが困難であり、構造的に相同で機能的に異なる酵素のアミノ酸配列を入力データとして、高精度で推論可能な機械学習モデルを作ることができた。