2018年にノーベル化学賞となった進化分子工学の発展により、設計せずとも、目的機能をもつタンパク質を創りだすことが可能になってきています。しかし、アミノ酸配列が取りえる組み合わせ数（配列空間）の中から目的タンパク質を見つけだす確率は満足のいくものではありません。我々は、機械学習を進化分子工学に利用することで、進化分子工学がもつ最も深刻な「配列空間問題」を解決し、確実に目的の機能へたどり着く技術を開発しました。

酵素や抗体などのタンパク質の機能・特性を改善したいタンパク質をもっている製薬・診断・食品企業などの企業。特に、複数の特性を同時に向上させたいタンパク質を持っている企業。

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