【AIRDS 第7回研究会】AIと自動化による合成生物学とバイオものづくり研究の加速

第7回AIロボット駆動科学研究会 発表資料
発表者：蓮沼 誠久 氏（神戸大学 教授）

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1. 25分トーク AIと自動化による 合成生物学とバイオものづくり研究の加速 1 May 11th, 2026 神戸大学 先端バイオ工学研究センター センター長 神戸大学 バイオものづくり共創研究拠点 拠点長 蓮沼 誠久 第7回 AIロボット駆動科学研究会＠Shimadzu Tokyo Innovation Plaza Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University
2. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 2 ◼ BIOECONOMY: バイオエコノミーに 貢献する先端融合領域を基盤とし、学 術分野の開拓とイノベーションの創出 を目指す国内初の研究センター ◼ BIOREFINERY: バイオマスやCO 2 から のものづくりで世界的に先駆的な技術 開発 ◼ BIOFOUNDRY: バイオものづくりの 核となるスマートセルを合成生物学で 開発するための、AIやロボティクスを 融合した研究プラットフォームの開発 を先導 Strive for BIOECONOMY -economic growth with global problem solving- 先端バイオ工学研究センター バイオ燃料、 バイオベース化学品 機能性食品素材 バイオ医薬品
3. 3 世界のバイオ市場は、健康・医療、工業、農業等、幅広い分野において 約160兆円の規模に成長すると予測されている。 約1.1兆ドル （出所）OECD (2009) The bioeconomy to 2030. バイオエコノミー Copyright 2023© Kazuhiko Yamamoto & Mizuho Bank, Ltd. All Rights Reserved. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University
4. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 4 バイオファウンドリ 最先端の自動化技術、計測技術、情報処理技術が集積された 「微生物株創出工場」 ➢ 微生物株（生産株）や酵素の開発が高速化している 例）バイオ生産に必要な遺伝子が機械学習により設計され、多様な微生物株 がロボットにより短時間で構築されている 本学先端バイオ工学研究センター にてGBAの第１回公式会議を開催 （2019.5） 世界的な研究開発の潮流 Global Biofoundry Alliance (GBA)
5. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 5 Our laboratory’s global collaboration network ◼ Imperial College London, UK ◼ Cambridge Consultants, UK ◼ University of Bristol, UK ◼ INSA Toulouse, France ◼ KTH Royal Institute of Technology, Sweden ◼ VTT, Finland ◼ National University of Singapore ◼ University of Texas at Austin ◼ University of Illinois Urbana-Champaign ◼ Rensselaer Polytechnic Institute ◼ Shanghai Jiao Tong University, China ◼ University of Minho, Portugal ◼ Stellenbosch University, Republic of South Africa
6. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 6 バイオ芳香族高生産株の開発 Kumokita et al. ACS Synth. Biol. 2022, 11:2098; 機能性食品素材 汎用化学品 ファインケミカル Komagataella phaffii CBS7435 A non-conventional yeast strain Betaxanthin Yellow pigment
7. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 7 チロシンシャーシ株からの生産株開発 Control strain (CBS7435) Control w/ target pathway Tyr chassis strain w/ target pathway Tyrosine Glycerol ARO4K299L ARO7G141S Introduction of downstream pathways Kumokita et al. ACS Synth. Biol. 2022, 11:2098; K. phafii Tyrosine chassis strain (CD-Aro47m) ➢ Cataloging the chassis strains would become important.
8. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 8 バイオとデジタルが融合した神戸バイオファウンドリ
9. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 9 メタボローム解析の重要性 • 生産性に寄与する代謝物質（バイオマーカー）を特定できる • バイオマーカーに基づいて優良株の選抜、培養条件の最適化ができる • 生合成経路のボトルネックとなる代謝反応（律速反応）を特定できる メタボローム解析は細胞の代謝状態を特徴づける メタボローム解析の現状 前処理が煩雑でスループットが低く、 手作業のため再現性が低い 代謝経路設計に必要なデータを取得するには、 スループット性、精度に課題がある 細胞内の代謝経路 Automation of Pretreatment Kono et al. 2017. Nat. Commun. Hasunuma et al. 2018. Metab. Eng. Vavricka et al. 2019. Nat. Commun. Vavricka et al. 2022. Nat. Commun. Kato et al. 2021. Commun. Biol. Tanaka et al. 2023. Plant Physiol. Hidese et al. 2023. Commun. Biol.
10. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 10 細胞培養 懸濁液サン プリング 代謝クエン チング 細胞回収 代謝物抽出 抽出液回収 サンプリングユニット 抽出ユニット LC-MS/MS analysis 従来（24サンプル/day）の10倍以上の （288サンプル/day）スループットと、 熟練者の手技を超えた効率・精度を実現 バーコードによる ID管理システムを 実装 12連リアクターから15sec間隔で 自動サンプリング・クエンチング 可能な機構 Controlling Temp., DO and pH Dispensing station with image processing Automatic voltex ロボティック・メタボロミクス
11. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 11 人間約20人分に匹敵する処理速度を実現 熟練者による、ほぼ 限界のスループット 抽出ユニット 人手 1サイクルに要する時間 3 時間 1-2 時間 1日の可能サイクル数 2 サイクル 12-24 サイクル 同時処理可能なサンプル数 8 サンプル 12 サンプル 1日に処理可能なサンプル数 16 サンプル 144-288 サンプル 検体数の増加 n数の増加 経時変化の測定点の増加 サンプリングユニット 人間の勤務時間に縛られず、 連続でサンプリングが可能。 あり得なかったハイスループットの実現
12. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 12 人間が実現できない高い精度 0 10 抽出ユニット+ LC-MS/MS ばらつき (CV, %) 0 10 20 30 0 10 ひとつのサンプルを繰り返し LC-MS/MS測定(n8) 0 10 手技 (熟練者) + LC-MS/MS 代謝物数 50 100 5 手技 (初心者) + LC-MS/MS 0 ⚫ LC-MS/MS繰り返し測定と同等以上の 精度を実現。 ロボットは熟練者よりも優れた精度を実現。 ⚫ 誰でも熟練者を超える精度での 処理が可能。 1. 抽出ユニットと手技で、大腸菌から代謝物を抽出（8検体）。 2. LC-MS/MSで64代謝物を定量し、各代謝物量のばらつき（CV）を求めた。 ばらつき (CV, %) 0 10 20 30 ばらつき (CV, %) 0 10 20 30 初心者：実験操作には習熟しているが、抽出操作は 始めたばかりの実験者。 熟練者：抽出操作に10年以上従事した実験者。 抽出操作には熟練が必要。
13. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 13 Enzyme Design Enzyme Expression Enzyme Evaluation Feature Extraction Implementation to Host Bio-production D B T L Ala286 Substrate Automation Automation 酵素工学のプラットフォーム開発
14. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 14 超ハイスループットな酵素機能評価システム x2 倍速 寒天プレートから96ウェル液体培養への 高速植菌 *コロニーのタグづけデータ管理 x10 倍速 多様な用途に対応できる拡張性の高い 自動分注・混合 x2 倍速 様々なアッセイ系に対応できる、拡張性の高い 活性評価 *k cat /K m データの取得可能 微生物培養から活性測定までの各要素工程を自動化し、膨大量の酵素速度論データの迅速取得可能 データ駆動型の新規酵素リソース探索技術の開発 ➢ 酵素DBの構築 ➢ 高活性酵素の取得、 新規反応系の構築 微生物株の選抜、自動植え替え 酵素の自動抽出、自動精製 反応液の自動調製、 酵素活性の自動評価、 速度論パラメーターの取得
15. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 15 Case study of ADH screening Alcohol dehydrogenase (ADH) Aldehyde Alcohol H O R R OH MUSASHI Method for clustering enzymes by function (MUltiple-Sequence Alignment-based protein Selection via clustering using HIgh-dimensional analysis) ➢ appears frequently in metabolic pathway design ➢ has promiscuity useful for designing artificial metabolic pathways. 6727-sequence alignment projected to PCA by MUSASHI Method The differences in promiscuity among individual ADHs are not understood. 2 representative sequences from each group
16. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 16 ADH screening Heatmap of enzyme activity Enzyme assay of ～20 enzymes with lab automation Substrate structures (～40 types of substrates) ✓ Enzymes in Group 1 and Group 3 shared high activity and broad substrate specificity. Shannon-Weiner index Hidese et al. ACS Catal. 2025, 15, 11931 Gr1 Gr3 Enzyme Substrate
17. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 17 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 0 4 8 12 16 20 24 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 4 8 12 16 20 24 Time (h) Isobutanol (mg/L) Time (h) 2-Phenylethanol (mg/L) ADH-mediated bioconversion Isobutanol 2-Phenylethanol Tpt (Tatumella ptyseos) ADH (yet-unknown ADH) E. coli Ahr (well-known ADH) Control ✓ The use of yet-unknown natural enzymes offers potential to further improve productivity or expand to additional target compounds through metabolic pathway construction. Tpt (Tatumella ptyseos) ADH E. coli Ahr Belongs to Group 1 Hidese et al. ACS Catal. 2025, 15, 11931
18. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 18 https://www.shimadzu.co.jp/news/press/7b4ut3plj5emypl8.html Development of a cloud-based laboratory fusing AI and robotics automatically conduct experiments and considers the next protocol Mass Spec Fushimi et al. Sci. Rep., 2025, 15:6648 自律型実験システム(Autonomous Lab)
19. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 19 地域中核・特色ある研究大学強化促進事業 ① 強みを持つ特定の学術領域（バイオものづくり） の卓越性のさらなる発展 ② 地球規模課題の解決と、社会変革に繋がるイノ ベーションを創出 ③ 地域産業の生産性向上や、雇用創出の牽引 研究力を生かして地域課題解決をリードする機能を 有する地域中核・特色ある研究大学が、国際展開 や大学間での効果的な連携を図ることで、大学群と して発展していくための事業 バイオものづくり共創研究拠点
20. アカデミア共創フロア オープンイノベーションフロア インキュベーションフロア プロジェクトラボ 7室 共創サロン オープンイノベーションラボ コワーキングスペース マネジメントオフィス 会議室 5室 アカデミア共創ラボ 先端バイオ共用機器 共創サロン ➢ シード・アーリーステージスタートアップの育成（ ㈱神戸大 学キャピタルやJST START等ギャップファンドによる支援） ➢ 大型プロジェクトの推進 ➢ 産官学のセクターを越えた知の共創 ➢ 「オオカミ特許」創出に向けたプロフェッショナル人材による マネジメント 神戸市の協力の下、神戸医療産業都市でバイオものづくり企業と強力に連携 ➢ 日本・世界トップ研究者の知の共創 ➢ 日本発のバイオファウンドリをはじめとする最先端のバイオ 共用機器群 3F 2F 1F バイオ技術・バイオ燃料・バイオ材料 機能性食品・バイオ医薬品等 ミドルステージスタートアップ創出 トップレベルの学術知創出 シード・アーリー ステージスタートアップ ／大型プロジェクト創出 バイオものづくり トップ人材が集結 （近隣の神戸市のレンタルラボへ） バイオモノづくり共創拠点（施設）の概要 20 Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University
21. Copyright © 2026 Engineering Biology Research Center, Kobe University 21 Acknowledgements 共同研究等、ぜひご連絡ください hasunuma@port.kobe-u.ac.jp Prof. Akihiko Kondo Prof. Michihiro Araki Prof. Tomokazu Shirai Assoc. Prof. Christopher J. Vavricka Jr. Assoc. Prof. Ryota Hidese Assist. Prof. Takahiro Bamba Assist. Prof. Kenya Tanaka Assist .Prof. Ryo Nasuno Dr. Hisashi Kudo Ms. Yoshimi Hori Ms. Mami Matsuda Mr. Takanobu Yoshida