株式会社レボルカ（RevolKa）

市場課題｜タンパク質設計にかかる時間とコスト

タンパク質設計は組合せが膨大

従来のタンパク質設計は、目的の機能を持つ配列を、膨大な組み合わせの中から探し出す手法です。医薬品や工業用のタンパク質の多くは、変異の導入と選抜を繰り返す進化分子工学的な手法で機能を高めてきました。確立された手法である一方、実験回数の多さが開発期間とコストを押し上げています。

厳格な審査で新薬上市が困難

有効性と安全性を高い水準で両立させるバイオ医薬品の開発には、実験負担の大きさから承認取得を断念するケースが少なくありません。従来の設計手法では、複数の機能を同時に満たす配列を短期間で見つけることが難しいためです。開発期間の長期化は薬価上昇を招きやすく、治療法のない疾患には薬が届きにくくなります。

他にも、限られた実験データだけで機能の向上を予測する難しさ、複数の機能を同時に改善する難しさ、量産段階における品質の均一化、といった課題があるといわれています。

FrontJournalの解説

• 進化分子工学生物の進化の過程を実験室で人工的に再現し、変異と選抜を繰り返すことで目的の機能を持つタンパク質を選び出す技術。従来のタンパク質設計における基盤的な手法である。

レボルカの強み｜AIが変えるタンパク質設計

AIで配列探索を高速化

従来の進化分子工学は、変異の導入と選抜を何度も繰り返す必要があり、目的の機能を持つ配列にたどり着くまで長い年月がかかっていました。

「aiProtein」は、膨大なタンパク質配列から法則を学んだ「タンパク質言語モデル」（配列パターンを学習し機能を予測するAIモデル）を進化分子工学に組み込み、配列空間を効率的に探索する独自技術です。少ないデータで機能を予測する「Low-N学習」（少ないデータから学ぶ機械学習の手法）も組み合わせた設計です。緑色蛍光タンパク質を高輝度の黄色蛍光タンパク質に変える研究では、従来30年を要していた探索をわずか7日に短縮しました。同じ研究で、複数の機能を同時に高められる点も実証されています。

複合機能の抗体・酵素を実現

従来の抗体やタンパク質の機能改良は、標的ごとに個別の実験系を作り込む必要があり、複数の機能を同時に高めるほど検証の手間が増えていました。

同社の「aiProtein」は、複数の機能を同時に満たす抗体やタンパク質の配列を、一度の設計サイクルで導き出せる点が特徴です。標的ごとに実験系を作り直す従来法と異なり、共通の予測モデルで複数案件に対応できます。設計には「生成AI」（新しい配列パターンを作るAIの手法）と「Bioinformatics」（生物データを情報科学で解析する分野）を組み合わせ、機能ごとに変異候補を絞り込む仕組みです。開発初期に必要な試行回数を大きく減らせます。抗体・酵素・ワクチンなど幅広い分子での機能改変が実績です。

FrontJournalの解説

• Low-N学習少ない実験データからでも機能が向上する配列を予測する機械学習の手法。通常は数千〜数万件のデータを要するが、数十〜数百件程度の少量データで予測モデルを構築できる点が特徴である。

AIタンパク質設計の未来｜創薬への応用

抗体・酵素の機能改変に実装

「aiProtein」は、すでに抗体・酵素・ワクチンなど、さまざまなタンパク質の機能改変に適用されています。ダイセルや積水化学工業などの化学メーカーのほか、米国の研究機関とも協業で実証してきました。たとえば、複数の機能を同時に高めた抗体の設計をはじめ、酵素の反応性向上、ワクチン候補分子の最適化などです。いずれも、医薬品開発の初期段階を大幅に短縮する成果として位置づけられます。

希少疾患の治療薬開発へ展開

同社の強みは、すでに複数の企業・研究機関とタンパク質設計の協業実績を持つ技術基盤にある点です。ねらう対象の一つが、酵素などの働きを外から補う「タンパク質補充療法」（体内で不足する酵素を薬として投与する治療法）が抱える課題の克服です。2025年度には、AMED（日本医療研究開発機構）が採択した機能獲得型の酵素mRNA治療薬の開発事業に、共同研究機関として参加しています。あわせて、NEDO採択の量子コンピュータとAIによるバイオ分子設計の研究も進めています。

治療の選択肢拡大を目指す

治療法が確立していない疾患は、世界に数千種類存在するといわれる希少疾患。その多くは、原因となるタンパク質の機能異常が分かっていても、開発が採算に合わず後回しにされてきました。AIを活用したタンパク質設計は、開発期間とコストを圧縮する手段として、研究・事業化が加速しています。東北大学発の同社は、自社創薬事業として希少疾患向け治療薬の研究開発を進めることを目指しています。

会社概要｜レボルカの事業内容・設立背景

2021年に仙台で設立

2021年4月、宮城県仙台市で設立されたのが同社です。創業の中心となったのは、東北大学の梅津 光央 教授と中澤 光 准教授です。長年進めてきたタンパク質工学の研究成果を産業に応用することを目的としています。共同創業者には、事業開発の経験を持つ片岡 之郎 氏も名を連ね、現在は浜松 典郎 氏が代表取締役CEOを務めています。

NEDOの先導研究に採択

国の研究開発事業への採択が、同社では相次いでいます。2023年度にはNEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）の「先導研究プログラム」に、東北大学・産業技術総合研究所と共同で、AI×ロボティクスによるバイオ分子設計技術の研究開発が採択されました。事業連携では、化学メーカーのダイセルや積水化学工業との共同研究を進めてきたほか、東京医科歯科大学とは機能改変タンパク質の構造機能解析に関する研究を2022年から続けています。抗体の高機能化に関する受託サービスは、富士フイルム和光純薬を通じて提供されています。

累計9.3億円を調達

同社は、2025年5月時点で累計約9.3億円の資金調達を完了しています。2022年5月のシリーズAで3.5億円を調達した後、シリーズAエクステンションラウンドとして複数回の追加調達を重ねてきました。調達した資金は、AIを用いた希少疾患治療薬の研究開発と、パートナー企業への「aiProtein」プラットフォーム提供の事業拡大に充てられます。

編集後記｜FrontJournal編集部より

「タンパク質を設計する」という営みは、これまで研究者の経験と忍耐に支えられてきました。レボルカが示したのは、その営みにAIを組み込むことで、探索にかかる時間そのものを桁違いに縮められるという可能性です。30年かかっていた探索を7日に縮めた実績は、その可能性を象徴しています。

注目したいのは、これが単なる計算の高速化ではなく、少ないデータからでも設計の精度を高められるという点です。実験データが限られやすい創薬の現場において、この特性は着実な武器になり得ます。実際に、抗体や酵素など複数の分子ですでに機能改変が実証されています。

東北大学から生まれたこの技術が、これまで光が当たりにくかった希少疾患の領域にどこまで届くか、今後の展開が期待されます。

フロントジャーナル編集部

本記事は、FrontJournalが公開情報をもとに独自に分析した第三者コンテンツであり、対象企業・研究機関の公式見解ではありません。