北海道大学総合イノベーション創発機構化学反応創成研究拠点（WPI-ICReDD）の范 海竜（ファン・ハイロン）特任准教授（現・深圳大学 准教授）、龔 剣萍（グン・チェンピン）教授（先端生命科学研究院）、及び瀧川一学特任教授らの研究グループは、タンパク質のデータマイニング、実験、機械学習を統合した画期的なデータ駆動型アプローチを提案しました。これにより、超接着性ハイドロゲルのデノボ設計に成功しました。
この新しいアプローチにより、約2万5千種類のタンパク質データベースから得た知見を基に高分子鎖の配列パターンを設計し、機械学習を活用してハイドロゲルの最適な組成を導き出すことに成功。これにより、従来のハイドロゲルを大幅に上回る最大1 MPaを超える接着強度を海水環境で達成し、強力な接着力を初めて実現しました。
開発された超接着性ハイドロゲルは、長期的な水中接着性、高い耐久性、そして生体適合性を示すことが実証され、多様な実用応用例での大きな可能性を秘めています。これは、これまで困難とされてきたソフトマテリアルのデータ駆動型開発における極めて大きな一歩であり、生体材料、医療、ロボティクス、深海探査といった過酷な水中環境技術など、多岐にわたる分野での応用が期待されます。
本研究成果は、日本時間2025年8月7日（木） 公開のNature誌に掲載されました。
【ポイント】
- データ駆動型アプローチで、超強力な接着性ハイドロゲルのデノボ設計に成功。
- タンパク質データベースと機械学習を活用し、高分子鎖の配列パターンを設計と最適化。
- 長期的な水中・海水接着性、生体適合性を実証、多様な実用応用が可能。
プレスリリース：超強力接着性ハイドロゲルのデノボ設計に成功！～データ駆動型アプローチで材料開発の新境地を開拓～（総合イノベーション創発機構化学反応創成研究拠点 教授 龔 剣萍、特任教授 瀧川一学）
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