「プラスチックを素早く分解する酵素」が機械学習モデルを利用して開発される

プラスチックは一般的に石油を原料として作られた合成樹脂であり、水に強く腐食しにくいといった性質から工業製品や包装などさまざまな分野で利用されていますが、分解されにくいため環境への影響が問題となっています。そんなプラスチック廃棄物の問題を解決するため、テキサス大学オースティン校の研究チームは機械学習を使って、「本来なら分解に数世紀かかるプラスチックを数時間～数日で分解する酵素」を作り出しました。

Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization | Nature
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04599-z

Plastic-eating Enzyme Could Eliminate Billions of Tons of Landfill Waste - UT News
https://news.utexas.edu/2022/04/27/plastic-eating-enzyme-could-eliminate-billions-of-tons-of-landfill-waste/

YouTubeには、研究チームが開発した「プラスチックを素早く分解する酵素」について解説する動画が投稿されています。

Plastic-eating Enzyme Could Eliminate Billions of Tons of Landfill Waste - YouTube

プラスチックは世界の廃棄物の約12％を占めており、埋め立て地や自然環境に廃棄された数十億トンものプラスチック廃棄物による土壌や海洋汚染は大きな問題です。

プラスチックは分解に数百年もの時間がかかるため、素早くプラスチックを分解する技術の開発は環境汚染を食い止める上で重要な課題となっています。

そこで、テキサス大学オースティン校の化学工学教授であるHal Alper氏らの研究チームは、プラスチックを素早く分解する酵素を人工的に作り出しました。

研究チームが開発した酵素は、プラスチックを構成するポリマー(重合体)をモノマー(単量体)に素早く分解し、リサイクルしやすい状態にするとのこと。

この酵素を使用すると、以下のようなプラスチックが……

わずか48時間でみるみるうちに分解されると研究チームは主張しています。

研究チームは新たな酵素を開発するにあたり、ポリエチレンテレフタラート(PET)を分解することで知られるPETaseという天然酵素の突然変異を機械学習モデルで生成し、どの変異がプラスチックを低温で素早く分解できるかを予測したとのこと。

機械学習モデルの予測に基づいて設計された新しい酵素は「FAST-PETase(functional, active, stable and tolerant PETase／機能的・活動的・安定的で耐性のあるPETase)」と名付けられ、研究チームは51種類のプラスチック容器や5種類の繊維、ペットボトルなどでFAST-PETaseの効果を実験しました。

その結果、FAST-PETaseはわずか数日でプラスチックを分解できることが実証されました。また、FAST-PETaseはプラスチックをリサイクルするさまざまな工業的プロセスと異なり、摂氏50度未満というかなり低温かつ少ないエネルギーで機能するとのことです。

研究チームは今後、さまざまな用途に向けて酵素生産のスケールアップに取り組む予定であり、技術の特許を出願しているとのこと。埋め立て地におけるプラスチック分解だけでなく、自然環境の中に捨てられたプラスチックの分解にも焦点を当て、研究チームはいくつかの方法を検討中としています。

機械学習モデルの開発を担当した分子生物学教授のAndrew Ellington氏は、「この研究は合成生物学・化学工学・人工知能など、異なる分野が融合することの力をはっきり示しています」とコメント。Alper教授は、「この最先端のリサイクルプロセスを活用できる可能性は、業界を問わず無限に存在します。廃棄物処理業界だけでなく、あらゆる分野の企業が自社製品のリサイクルを率先して行う機会を提供します。これらのより持続可能な酵素アプローチを通じて、真の循環型プラスチック経済を構想し始めることができるのです」と述べました。