UMAMI Bioworks、魚類の細胞代謝をAIで再現魚類細胞をシミュレーションするALKEMYST™で藻類オイルと栄養設計を革新

UMAMI Bioworks（本社：シンガポール、以下「UMAMI」）は、独自開発のAIプラットフォーム「ALKEMYST™」を大幅にアップグレードし、魚類細胞が栄養素・脂質・藻類オイルをどのように代謝するかを、実験前に予測できる新機能を発表しました。本アップグレードにより、養殖飼料開発は従来の試行錯誤型アプローチから、生物学に基づく予測型の意思決定へと大きく進化します。

養殖用飼料は、生産コスト構造を左右する最大の要因であり、同時に供給不安定性や価格変動リスクも年々深刻化しています。特に近年、魚油の供給制約や成分ばらつきへの懸念が高まる中、藻類オイルは重要なオメガ3脂肪酸源として注目されています。一方で、魚種や成長段階ごとの効果や最適配合は予測が難しく、現在も多くの飼料設計が長期・高コスト・動物使用を伴う試験に依存しています。脂質代謝、栄養吸収、免疫活性、ストレス応答といった中核的な生物プロセスは事前に可視化することが難しく、なぜその配合が有効だったのか、あるいは失敗したのかを説明できないケースも少なくありません。

UMAMIが開発した「バーチャル・マリンセル（仮想海洋細胞）」は、この構造的課題を解決します。ALKEMYST™を基盤に、魚類の細胞レベルの生物学をモデル化し、魚種別・環境条件別に、タンパク質・脂質・藻類オイルの代謝挙動をシミュレーションします。これにより、物理試験に入る前の段階で飼料性能を計算的に評価することが可能となり、経験や試行錯誤に依存しない「予測型・生物学主導」の飼料開発を実現します。

今回のアップグレードにより、ALKEMYST™は藻類由来脂質の細胞内代謝を詳細に可視化・再現し、最適配合率、代謝上の制約条件、生物学的なトレードオフを明らかにします。これまでブラックボックスだった領域に踏み込み、過剰配合によるコスト増、効果の出ない配合、成長・健康・フィレ品質のばらつきといった業界の持続的な課題に対して、構造的な解決策を提示します。

さらに、数十種類の配合案を数時間以内にデジタル上で評価できるため、実際の給餌試験は最も有望な候補に絞り込むことが可能になります。これにより、試験期間の短縮、コスト削減、動物使用の最小化を同時に実現します。

UMAMI Bioworks プロダクト・戦略マネージャーの本田二仲は、次のように述べています。
 「細胞レベルで飼料生物学を計算することで、実験に入る前段階で魚の反応を予測できるようになります。これは、養殖における意思決定のプロセスそのものを変えるものです。」

サーモン、マグロ、ブリなどの主要魚種では、飼料が生産コストの最大70％を占めるケースもあります。栄養設計の成果を事前に予測できることは、単なる効率化にとどまらず、養殖ビジネスの経済構造そのものを改善するインパクトを持ちます。UMAMIはすでに、グローバルな養殖事業者および飼料メーカーと連携し、本技術の展開を進めています。

UMAMI Bioworksについて

UMAMI Bioworksは、AIと魚類細胞生物学を融合し、海洋の生物学的可能性を再定義するディープテック企業です。独自開発のAIプラットフォーム「ALKEMYST™」を通じて、海洋生物の細胞レベルの生物学をモデル化し、次世代養殖飼料および栄養設計に向けた計算基盤を構築しています。AI、計算生物学、海洋科学を統合することで、予測型の飼料最適化や生産パフォーマンスの向上、より強靭な養殖システムの実現を支援しています。さらに、食品・サプリメント・化粧品向けに、持続可能かつアニマルフリーな海洋由来成分の開発にも取り組んでいます。希少な生物学的価値を、産業スケールで活用可能な機能性ソリューションへと転換することを目指しています。

公式サイト：https://www.umamibioworks.com