起業家支援プログラム（エクスプロールコース）
- 研究代表者
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東京大学
坪山幸太郎
Kotarou Tsuboyama
- 採択テーマ
AI/データ駆動型の人工タンパク質創薬・ワクチンプラットフォーム創出
- 課題名
- AI/データ駆動型の人工タンパク質創薬・ワクチンプラットフォーム創出
- プロジェクトの概要
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AI技術と大規模解析技術を活用し、創薬に必要なタンパク質の性質・機能を高精度に予測できるプラットフォーム技術を開発する。深層学習と大規模データ取得技術を駆使し、「設計-測定-解析-再設計」のサイクルにより種々の機能・特徴に対する予測モデルの構築を行う。特に感染症を対象としたワクチンや中和分子の安定性や生産性、免疫原性を合理的に最適化し、従来の創薬プロセスで課題であったトライアンドエラーを削減することで、迅速な創薬を実現するスタートアップの設立を目指す。これにより、医薬品開発のコストと期間を大幅に圧縮し、パンデミック時の迅速な対応や新興感染症への対策を可能にする。
- ビジネスモデル（申請時）
人工タンパク質創薬・ワクチン開発に関わる費用・期間を大幅に圧縮するプラットフォームを確立し、既存の製薬企業のプラットフォームを提供する。加えて、自身での創薬・ワクチン開発も目指す。
- 活動計画（申請時）
以下の3つのGapを克服すべく活動を行う。
Gap1：治療標的に強力に結合可能なバインダータンパク質の合理設計法開発:
標的への結合はタンパク質の基本的な機能の一つであり、その結合様式を高精度に予測するモデルを構築し、人工タンパク質の合理設計に結びつける
Gap2、大量発現可能なタンパク質の合理設計法開発:
タンパク質の発現量は最重要な特徴の一つであるにも関わらずその予測は依然として困難である。そこで、発現量を高精度に予測するモデルを構築する
Gap3、望ましい免疫原性を示すタンパク質の合理設計法開発:
バインダータンパク質であれば低い免疫原性が、ワクチンに使われる抗原タンパク質であれば高い免疫原性が強く望まれるため、その免疫原性を予測するモデルを構築する。