技術紹介

Technology Introduction

代謝経路設計技術

白井 智量
国立研究開発法人理化学研究所
環境資源科学研究センター 細胞生産研究チーム 副チームリーダー

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この技術でできること

人工的な代謝反応経路を設計し、目的の化合物を高生産する細胞代謝の設計を行うことができます。また、その設計図にもとづき、遺伝子改変の候補(欠損および強化)を抽出・提案することができます。

使用された技術活用事例有用芳香族化合物ω-3系多価不飽和脂肪酸含有油脂

技術紹介

バイオテクノロジー産業において、従来から微生物の「発酵」を利用した有用化合物の生産は多々行われてきた。近年、微生物の「発酵」を利用した有用化合物の生産技術が非化石原料の活用技術の1つとして利用されている。植物や光合成微生物などにより炭酸固定されてできた糖などを炭素源として利用し、遺伝子改変された微生物に目的の有用化合物を生産させるというものである。この「合成生物学」を利用した微生物生産技術については欧米が先行しており、多くの汎用化学品については既に発酵生産による製造技術のカタログ化が進んでいる。カタログ化されている汎用化学品の具体的な例として、自動車用燃料を代替するバイオエタノール、ポリ乳酸の原料である乳酸をはじめ、1,3-プロパンジオール、γ-アミノ酪酸、4-アミノ桂皮酸などの汎用ポリマー原料が挙げられる。さらに製造産業へ適用された例として、米国のバイオベンチャーであるGenomatica社とBASF社(独)が共同で、基幹汎用化合物である1,4-ブタンジオール(BDO)を年間5万トン以上生産することに成功している。

有用化合物を微生物に生産させるとき、細胞内の炭素の流れだけでなく、エネルギーの生産・消費や酸化還元のバランスをも含めた『代謝』を最適に設計する技術は必須である。なぜなら細胞内の表現型を理解し、その情報を目的の細胞の代謝設計およびその後の育種に応用できるからである。しかし、1つの細胞内で1,000以上存在する代謝反応を人間の頭だけで考えるのには限界があり、コンピュータによる計算力が必須となる。特に近年においては、ゲノムシーケンス技術と情報処理技術の革新によるアノテーションの迅速化により、ゲノムスケールレベルで全代謝反応をコンピュータ上に記述できるようになった。つまり、ある環境での微生物細胞の代謝の振る舞いを予測する技術が確立された(ゲノムスケールモデル:GSM)。現在はGSMを用いた細胞の代謝設計から、実際の実験による検証までをシステマティックに行い、ハイスループットに目的化合物の生産性を向上させる研究が盛んである。しかし、既存のGSMでは非天然化合物の生合成経路を予測・設計することはできない。また、宿主細胞以外が持つ代謝反応を利用した設計も困難である。我々は、これらの問題を解決する技術となる2つの代謝設計ツールを開発している。

(1)BioProV: 人工代謝経路の設計ツール

このツールの概要は以下の通りである (図1)。

1.KEGG (http://www.genome.jp/kegg/) やBRENADA (http://www.brenda-enzymes.org/) といった代謝反応・酵素反応が格納されているデータベースから、個々の酵素という概念を外し、化学反応パターンだけを記述した。そして、同様の化学反応パターンをひとつの化学反応として再分類化し、コンピュータに学習させた(図1 (a))。

2.学習の方法としては、各反応において、前駆体と生成物をSMILESという表記方法で記述し、その反応メカニズムをSMIRKSという方法で全て記述した(図1 (b))。

3.実際のシミュレーションにおいては、目的化合物をSMILESで記述し、インプットデータとする。そして、それをもとにランダムにかつ網羅的に前駆体を逆合成していく。その逆合成された前駆体の中に、生体内での存在が既知の化合物が出てくるとシミュレーションが成功となる。つまり、その既知の生体化合物を出発物質として、設計された人工代謝反応を実現することができれば、目的の化合物が生合成できる(図1 (c))。

図1.人工代謝反応を設計するBioProVの概要

なお、京都大学・荒木通啓先生の開発によるM-Path1)もアルゴリズムは異なるがコンセプトは同じで、人工代謝経路を設計するツールとして知られている。

(2)HyMeP:ハイブリッド代謝設計ツール

既存のGSMでは、宿主細胞が持つ代謝反応の範囲内でしか代謝設計はできない。そこで、宿主細胞以外の生物が持つ代謝反応を網羅的に付加し、目的の化合物を効率良く生産するためのハイブリッドな代謝設計ができるツールを開発した2)。このツールの概要は以下の通りである。

1.KEGGデータベース(http://www.genome.jp/kegg/)にある全生物種の代謝反応から、利用する宿主細胞が持つ代謝反応を除いたものをデータベースとして格納した。

2.作成したデータベースから宿主細胞のGSMに接続する反応経路を選び出し、ハイブリッドな代謝経路(HyMeP)を構築した (図2)。

3.構築したHyMePを使って目的化合物を最大生産することのできる効率の良い代謝経路を設計した。

HyMePによる理想的な代謝設計図を描くことにより、迅速で合理的な代謝設計が可能になる。

図2.2つの外来反応を宿主の代謝モデルに付加しHyMePを構築するスキーム

微生物細胞を用いて有用化合物を効率的に生産させるには、コンピュータ計算による細胞内の最適な代謝経路の設計は必要不可欠である。我々は、新規な代謝経路を提案するツール:BioProVと、ハイブリッドな代謝設計により有用化合物の効率的な生産を可能にするツール:HyMePを開発してきたが、この2つを組み合わせることにより、例えば石油由来の非天然の有用化合物を微生物細胞に生産させるための最適な代謝経路の設計が可能になる。今後は、設計された代謝経路を実現する代謝反応を高活性化することが重要となろう。

最終更新日:2021年1月 6日 08:44