バイオプロセス×AIのdigzyme、酵素機能改良サービス「digzyme Spotlight」の有償PoCを開始
AIによるデータ駆動型のサービスで酵素の研究開発をサポート
バイオインフォマティクスを基盤技術とする東工大発ベンチャー「株式会社digzyme(ディグザイム、東京都港区、代表取締役CEO渡来直生、以下digzyme)」は、酵素機能改良サービス「digzyme Spotlight」の有償PoCを開始しました。
本サービスは、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の助成事業において得られた成果を活用しています。
本サービスは、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の助成事業において得られた成果を活用しています。
■酵素機能改良サービス「digzyme Spotlight」について
「digzyme Spotlight」は、対象酵素のアミノ酸配列をインプットとして、機械学習モデルを用いて変異体の各種プロパティ(活性、耐熱性、可溶性、安定性)を予測する酵素機能改良サービスです。予測された変異体候補の中から実験評価し、最終的に狙いの機能が改良した酵素が得られるという流れになります。
<digzyme Spotlightの強み>
●独自のデータマイニングとアルゴリズム
・公開データベースから酵素変異体のデータを取得し、自社アルゴリズムや公開ツールを組み合わせて独自の特徴量セットを導出。これによって変異体のプロパティを予測する機械学習モデルを構築した。
・一回の解析で全ての単変異体のプロパティを網羅的に予測可能なため、従来のランダムミュータジェネシス等と比較して実験数が大幅に減らせ、開発効率を上げられる。
・独自の開発手法によって多種多様な酵素のデータを学習させたモデルのため、汎用性が高く、特殊な酵素にも対応可能。
●複数のプロパティを予測可能
・活性と耐熱性を同時に向上させたい等、複数のプロパティを考慮して機能改良したい場合にも有効であり、トレードオフの解析も可能。
●AI技術特有の価値
・予測した高活性変異体の変異点は、必ずしも活性中心ではないことが多いため、人知の及ばない変異体の提案が可能。そのため、例えば他社特許の回避や牽制にも有効。
■有償PoCについて
上記のサービスについて、有償PoCによるトライアルを現在実施中です。ご提供いただくアミノ酸配列情報をもとに、変異体のプロパティをdigzyme Spotlightで予測し、その候補の中から実験評価を行っていただくプロセスになります。既に複数社でトライアルを進めており、今回実施するPoCの結果をもとに本サービスのローンチに向けて改良を進めていきます。
■digzymeのミッション
digzymeは、バイオインフォマティクスを基盤技術として物質生産プロセスに変革を起こし、環境と経済を両立することをミッションとして掲げている東工大発ベンチャーです。近年、石油依存の化合物生産法はエネルギーコストが高く、低炭素化社会の実現に向け、SDGやESG投資の観点からも転換が求められています。その解決策としてバイオプロセスが注目されています。従来のバイオプロセス開発は、研究者が、勘と経験など属人的な判断に頼っており、さらなる効率化が求められています。そこでdigzymeは、この課題を解決するために、研究開発の初期から効率化を見据えた最適なバイオプロセスを提案可能なin silicoデザイン(コンピュータを用いてデザインすること)の実用化を行っています。
会社概要
社名:株式会社digzyme
代表者:代表取締役CEO 渡来直生
所在地:東京都港区新橋1丁目16−6新橋柳屋ビル5F
創業:2019年8月
事業内容:バイオインフォマティクスによる酵素開発
化合物生産及び分解のバイオプロセス開発
ウェブサイト:https://www.digzyme.com/
本件に対するお問い合わせ(担当:和泉):izumi@digzyme.com
「digzyme Spotlight」は、対象酵素のアミノ酸配列をインプットとして、機械学習モデルを用いて変異体の各種プロパティ(活性、耐熱性、可溶性、安定性)を予測する酵素機能改良サービスです。予測された変異体候補の中から実験評価し、最終的に狙いの機能が改良した酵素が得られるという流れになります。
図1 digzyme Spotlightサービスの流れ
<digzyme Spotlightの強み>
●独自のデータマイニングとアルゴリズム
・公開データベースから酵素変異体のデータを取得し、自社アルゴリズムや公開ツールを組み合わせて独自の特徴量セットを導出。これによって変異体のプロパティを予測する機械学習モデルを構築した。
・一回の解析で全ての単変異体のプロパティを網羅的に予測可能なため、従来のランダムミュータジェネシス等と比較して実験数が大幅に減らせ、開発効率を上げられる。
・独自の開発手法によって多種多様な酵素のデータを学習させたモデルのため、汎用性が高く、特殊な酵素にも対応可能。
●複数のプロパティを予測可能
・活性と耐熱性を同時に向上させたい等、複数のプロパティを考慮して機能改良したい場合にも有効であり、トレードオフの解析も可能。
●AI技術特有の価値
・予測した高活性変異体の変異点は、必ずしも活性中心ではないことが多いため、人知の及ばない変異体の提案が可能。そのため、例えば他社特許の回避や牽制にも有効。
■有償PoCについて
上記のサービスについて、有償PoCによるトライアルを現在実施中です。ご提供いただくアミノ酸配列情報をもとに、変異体のプロパティをdigzyme Spotlightで予測し、その候補の中から実験評価を行っていただくプロセスになります。既に複数社でトライアルを進めており、今回実施するPoCの結果をもとに本サービスのローンチに向けて改良を進めていきます。
図2 PoCの流れ
■digzymeのミッション
digzymeは、バイオインフォマティクスを基盤技術として物質生産プロセスに変革を起こし、環境と経済を両立することをミッションとして掲げている東工大発ベンチャーです。近年、石油依存の化合物生産法はエネルギーコストが高く、低炭素化社会の実現に向け、SDGやESG投資の観点からも転換が求められています。その解決策としてバイオプロセスが注目されています。従来のバイオプロセス開発は、研究者が、勘と経験など属人的な判断に頼っており、さらなる効率化が求められています。そこでdigzymeは、この課題を解決するために、研究開発の初期から効率化を見据えた最適なバイオプロセスを提案可能なin silicoデザイン(コンピュータを用いてデザインすること)の実用化を行っています。
会社概要
社名:株式会社digzyme
代表者:代表取締役CEO 渡来直生
所在地:東京都港区新橋1丁目16−6新橋柳屋ビル5F
創業:2019年8月
事業内容:バイオインフォマティクスによる酵素開発
化合物生産及び分解のバイオプロセス開発
ウェブサイト:https://www.digzyme.com/
本件に対するお問い合わせ(担当:和泉):izumi@digzyme.com
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