機械学習で酵素の働きと耐熱性を改善、理研が研究成果を発表

200種類の測定データを設計に活用

理化学研究所は2026年11月6日、機械学習を使い、酵素の反応活性と熱安定性を改善した研究成果を発表しました。対象は酵母のアルコール脱水素酵素YADHで、アミノ酸を置き換えた200種類の変異体を測定し、学習用のデータに使いました。

酵素は特定の反応を進めるたんぱく質です。反応を速くする改変が、壊れにくさの低下につながる場合もあるため、今回は二つの性質を併せて扱うことが課題でした。

狙った物質への反応と、熱への強さが向上

研究では、元の酵素が得意としないtrans-2-ノネナールへの反応を対象にしています。提案された改変体の一つでは、反応活性が元の酵素の約2.2倍となり、熱安定性も向上しました。

ここでいう約2.2倍は、論文の測定条件における酵素反応の比較です。人の体臭を同じ倍率で減らせるという意味ではありません。研究チームは、長く安定して使えるセンサーなどへの応用を見込んでいますが、市販製品の実用効果を確かめた試験ではありません。

論文は11月1日に学術誌Biotechnology for Biofuels and Bioproductsで公開されています。