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酵素工学:著者名 デノボ申請 設計

Creative Enzymesは、計算機タンパク質設計、分子モデリング、ならびに生物物理学的解析を統合し、全く新規の構造および触媒機能を有する酵素を構築する包括的なde novo酵素設計サービスを提供しています。既存酵素を改変する従来のエンジニアリング手法とは異なり、de novo設計は第一原理に基づき、所望のアーキテクチャへとフォールディングし、特定の触媒役割を果たす配列を創出します。当社プラットフォームは、構造予測、フォールディングシミュレーション、エネルギー最適化アルゴリズムを統合し、産業用途、医薬品用途、研究用途に向けた安定かつ機能的なバイオ触媒の設計を可能にします。

背景:De Novo酵素設計の仕組み

De novo酵素設計は、現代のタンパク質工学における最先端領域の一つです。本アプローチは、化学反応性、熱力学、ならびにタンパク質フォールディング原理の理解に基づき、触媒タンパク質をゼロから創製することを目的とします。

天然のスキャフォールドを改変する合理的設計指向性進化とは異なり、de novo設計では、自然界に存在しないカスタムタンパク質バックボーンおよび新規活性部位を構築します。配列―構造相関、統計的力場、量子力学シミュレーションから得られる知見を活用することで、アミノ酸配列がどのようにフォールディングし、相互作用して所望の反応を触媒するかを予測できるようになっています。

主なステップは以下のとおりです:

  • Theozyme(理想化触媒部位)作成:反応の遷移状態を安定化するようにアミノ酸残基を配置し、最小限かつ理想化された活性部位(「theozyme」)を計算機上でモデル化します。
  • スキャフォールドマッチング:設計したtheozymeを構造的に収容・支持できる「スキャフォールド」を見出すため、タンパク質フォールドのデータベースを検索します。
  • 計算機最適化:Rosetta等の高性能ソフトウェアを用い、スキャフォールド周辺の残りの配列を設計し、安定性の最適化および触媒残基の精密配置を行います。
  • 実験的検証:計算上の上位設計について遺伝子を合成し、タンパク質を発現させ、所望の触媒活性を評価します。初期設計の多くは機能しないため、反復的な改良が必要となります。

de novo酵素設計プロセスでは、実現可能な構造フレームワークを探索するバックボーンサンプリング、安定性および適合性を評価するスコアリング、アミノ酸組成を洗練する配列最適化、ならびに触媒能や特異性を調整する機能部位設計が主要要素となり、これらを統合することで所望特性を備えた新規酵素の創製が可能になります。

Key steps in de novo protein design, including backbone sampling, scoring, sequence optimization, and functional site design図1.de novoタンパク質設計の主要要素。(Pan and Kortemme, 2021)

Creative Enzymesは、これら最先端の計算・実験戦略を活用し、非天然反応を触媒する酵素、極限条件下で機能する酵素、あるいは天然酵素を上回る効率を達成する酵素の設計を行います。この画期的な能力により、グリーンケミストリー、治療薬開発、先端材料合成に向けた新たな可能性が開かれます。

提供内容:De Novo酵素設計

Creative Enzymesは、計算予測と実験的バリデーションを組み合わせたワンストップのde novo酵素設計サービスを提供します。構造生物学者および計算化学者からなる当社チームが、新規酵素スキャフォールド最適化された活性部位、または新規触媒機構を要するプロジェクトに対し、カスタムソリューションを提供します。

De Novo設計サービスのワークフロー

Workflow diagram for de novo protein design services

# 保証パッケージでは必須ですが、カスタムサービスでは任意です。

De Novo酵素設計の手法

Creative Enzymesのde novo酵素設計サービスは、最先端の計算科学、生化学、ならびに分子ディスプレイ技術を統合し、全く新しい触媒機能を有する酵素を創製します。プロジェクト要件および目標に応じて、最適な構造・機能性能を確保するため、以下のアプローチのいずれか、または複数を組み合わせて適用します。

手法 詳細 価格
計算機設計 計算機設計はde novo酵素工学の基盤を成します。高度な分子モデリング、量子力学/分子力学(QM/MM)計算、ならびに機械学習支援の予測ツールを用い、第一原理に基づいて酵素のフォールディング、基質結合、触媒機構をシミュレーションします。本アプローチにより、新規活性部位の創出と構造アーキテクチャの精密制御が可能となり、予測可能な安定性と設計意図に沿った反応性を備える酵素を実現します。 見積依頼
触媒抗体(アブザイム) 触媒抗体(アブザイム)は、生体模倣的な酵素創製アプローチです。安定な遷移状態アナログに対する抗体を誘導することで、酵素活性を模倣するタンパク質触媒を創出します。さらに、触媒効率、基質特異性、または環境耐性の向上を目的として追加のエンジニアリングが可能です。本手法は、既存酵素では自然に触媒されない反応に対して特に有用です。
mRNAディスプレイ mRNAディスプレイは、最大1013のユニーク配列を含むライブラリーから機能性酵素バリアントを同定するための強力なin vitro選択プラットフォームです。選択と増幅を反復することで、所望の触媒特性または結合特性を有するタンパク質が濃縮・最適化されます。本手法は、事前の構造情報を必要とせずに全く新規の酵素スキャフォールドを迅速に進化させることができ、計算予測と実験的検証を橋渡しします。

表1.de novo酵素創製手法の比較。(Golynskiy and Seelig, 2010)

Comparison of de novo enzyme-generation methods: computational design, catalytic antibodies, and mRNA display

サービスの特長

  • 最先端の分子動力学およびAI支援モデリングを用いた酵素構造予測とフォールディングシミュレーション
  • コンフォメーション安定性および反応実現性を評価するエネルギー学的・熱力学的解析
  • 自然由来の統計的力場および量子力学/分子力学(QM/MM)モデルに基づくde novo配列生成
  • 設計酵素が意図した触媒アウトカムを達成することを担保する実験的バリデーションおよび特性解析

この統合プラットフォームにより、Creative Enzymesは、最も要求の厳しい用途ニーズにも対応する革新的で安定性が高く、高性能な酵素を提供します。

お問い合わせ

Creative Enzymesと提携する理由

無制限の設計柔軟性

天然酵素の能力を超えた、全く新しい触媒機能および構造フレームワークの創出を可能にします。

テンプレート非依存のイノベーション

既存のタンパク質スキャフォールドに依存せず、活性部位ジオメトリおよび反応機構を完全にカスタマイズできます。

予測可能なフォールディングと機能

AI支援およびエネルギーベースのモデリングにより、高精度な構造予測と機能評価を実現します。

安定性と効率の向上

設計酵素は、耐熱性、耐溶媒性、または産業用途での堅牢性に最適化できます。

実験的バリデーションとの統合

計算機設計から発現、フォールディング、生化学的特性解析までをシームレスに実施します。

専門的な科学サポート

当社の学際的チームは、タンパク質生物物理学、計算化学、酵素学の専門性を結集し、信頼性の高い成果を提供します。

事例:De Novo酵素設計

事例1:非リボソームペプチド合成酵素(NRPS)のDe Novo設計およびエンジニアリング

非リボソームペプチド合成酵素(NRPS)は多くの薬理学的に重要な化合物を産生しますが、新規ペプチド創製のための改変は、活性低下や低収率のため困難でした。新たな戦略では、モジュール全体ではなく、縮合ドメインとアデニル化ドメインを連結する小型の機能セグメントである定義済み交換ユニット(XU)を導入し、下流の特異性を保持しつつ精密なドメインスワップを可能にします。本アプローチにより、生産効率を向上させながら、カスタムペプチドを予測可能に生成できます。さらに、内部縮合ドメインの利用は、ペプチドの放出および環化の代替機構を提供し、所望の生物学的特性を有する複雑な環状ペプチド構造のエンジニアリング可能性を拡張します。

De novo design and engineering of non-ribosomal peptide synthetases (NRPSs)図2.内部Cドメインを終結ドメインとして適用した新規ペプチドの生産。a:異なるペプチド放出ドメインを有する3種のテーラーメイドNRPSの模式図およびリポペプチド構造。I:TEドメイン、II:Tドメイン、III:GxpSのXU4由来内部C/Eドメイン。b:Bacillus由来XUから設計したテーラーメイドNRPSの模式図および、SrfA-BC由来XU6を用いたチアゾリン含有ペプチド22の構造。ビルディングブロックとして用いたNRPSのカラ―コードを下部に示す。(Bozhüyük et al., 2018)

事例2:細胞質内オレフィンメタセシスに向けた人工メタターゼのDe Novo設計と進化

人工金属酵素(ArM)は生体内での非生物的触媒反応を可能にしますが、スキャフォールド選定および補因子導入に課題があります。新たに開発された人工メタターゼは、ルテニウム(Ru1)補因子とde novo設計のタンデムリピートタンパク質(dnTRP)を組み合わせ、生細胞内で効率的な環化オレフィンメタセシスを実現しました。計算機設計と指向性進化により、強固な補因子結合(KD ≤ 0.2 μM)および卓越した触媒性能(TON ≥ 1,000)を示すバリアントが創出されました。進化型酵素Ru1·R5は、遊離補因子に比べ40倍超の活性向上を示し、E. coli細胞質内で有効に機能しました。本成果は、de novo設計と進化を組み合わせることで、生体適合性を有する「自然界に存在しない」新規触媒システムを創製できることを示しています。

De novo design and evolution of an artificial metathase for cytoplasmic olefin metathesis図3.補因子設計とタンパク質設計の相乗効果。Hoveyda–Grubbs第2世代オレフィンメタセシス触媒(Ru1)に極性スルファミド係留基を導入し、結合パートナーとしてde novo設計タンパク質を用いた。(Zou et al., 2025)

De Novo酵素設計に関するよくある質問

  • Q:de novo酵素設計と合理的設計の主な違いは何ですか?

    A:合理的設計は構造情報に基づいて既存の天然酵素を改変するのに対し、de novo設計は第一原理から全く新しいタンパク質を創製します。これにより、新規触媒機能および構造アーキテクチャの定義において、より高い自由度が得られます。
  • Q:de novo酵素設計では、どのような反応をターゲットにできますか?

    A:de novo設計は、天然反応(加水分解、酸化、還元)に加え、非天然反応(炭素―炭素結合形成、重合、または合成化学変換)に対する酵素も創製可能です。
  • Q:設計した酵素が想定どおりに機能することを、どのように担保しますか?

    A:計算機によるエネルギー計算、AIベースの構造予測、ならびに発現・活性アッセイによるin vitro検証を組み合わせます。これにより、各設計酵素が予測された触媒活性および安定性を達成することを確認します。
  • Q:クライアントはどのようなデータ/入力を提供すべきですか?

    A:反応の詳細、標的基質または生成物、希望条件、ならびに具体的な触媒目標をご共有ください。当社サイエンティストはこれらの情報に基づき、適切な酵素スキャフォールドおよび触媒部位を設計します。
  • Q:一般的なプロジェクト期間はどの程度ですか?

    A:反応の複雑性、モデリング深度、ならびに必要な実験的検証の範囲に依存しますが、de novo設計と検証を含む一連のプロジェクトは通常10~16週間です。
  • Q:de novo設計は指向性進化や合理的設計と統合できますか?

    A:はい。Creative Enzymesでは、初期設計の検証後に、活性、選択性、または安定性をさらに最適化するため、de novoモデリングに指向性進化合理的改良を組み合わせることが多くあります。

参考文献:

  1. Bozhüyük KAJ, Fleischhacker F, Linck A, et al. De novo design and engineering of non-ribosomal peptide synthetases. Nature Chem. 2018;10(3):275-281. doi:10.1038/nchem.2890
  2. Golynskiy MV, Seelig B. De novo enzymes: from computational design to mRNA display. Trends in Biotechnology. 2010;28(7):340-345. doi:10.1016/j.tibtech.2010.04.003
  3. Kiss G, Röthlisberger D, Baker D, Houk KN. Evaluation and ranking of enzyme designs. Protein Science. 2010;19(9):1760-1773. doi:10.1002/pro.462
  4. Kries H, Blomberg R, Hilvert D. De novo enzymes by computational design. Current Opinion in Chemical Biology. 2013;17(2):221-228. doi:10.1016/j.cbpa.2013.02.012
  5. Pan X, Kortemme T. Recent advances in de novo protein design: Principles, methods, and applications. Journal of Biological Chemistry. 2021;296:100558. doi:10.1016/j.jbc.2021.100558
  6. Zhu W, Liu Y, Cao H, Liu L, Tan T. Short-loop engineering strategy for enhancing enzyme thermal stability. iScience. 2025;28(4):112202. doi:10.1016/j.isci.2025.112202
  7. Zou Z, Kalvet I, Lozhkin B, et al. De novo design and evolution of an artificial metathase for cytoplasmic olefin metathesis. Nat Catal. Published online November 3, 2025:1-12. doi:10.1038/s41929-025-01436-0

研究および産業用途にのみご使用ください。個人医療用途には適していません。一部の食品グレード製品は、食品および関連用途における処方開発に適しています。

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