Biophys Bioeng Lab (Tohoku)
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Biophys. Bioeng. Group (Toyabe/Nakamura Group), Tohoku Univ. https://t.co/9ptQYeVBlk 東北大学工学研究科応用物理学専攻生物物理工学分野（鳥谷部・中村研）
Joined July 2020
How biological motors achieve maximum efficiency https://t.co/JME6UZl747 via @physorg_com
phys.org
Inside nearly every cell of your body, the tiny F1 motor works non-stop to create adenosine triphosphate (ATP), the universal energy source that powers almost every action you take—from breathing to...
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Our new PRL paper was featured in Physics Magazine by APS. It was a joyful and stimulating collaboration with @DavidASivak group. https://t.co/9X39uHKsgX How a Molecular Motor Minimizes Energy Waste https://t.co/zOX3TAsljc
physics.aps.org
Turning a biologically important molecular motor at a constant rate saves energy, according to experiments.
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Published: Acceleration of enzymatic reaction-diffusion kinetics by intermediate state
journals.aps.org
Biological molecular motors are high-performance nanomachines that convert chemical energy into mechanical motion via chemomechanical coupling. Their reaction cycles typically comprise a series of...
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Published. Nakayama and Toyabe, Asymmetric enzyme kinetics of F1-ATPase induced by rotation-assisted substrate binding Phys. Rev. Res. 7, 023223 (2025). https://t.co/9gq7InnxmQ
journals.aps.org
We demonstrate asymmetric enzyme kinetics of a biomolecular motor ${\mathrm{F}}_{1}\text{\ensuremath{-}}\mathrm{ATPase}$ between synthesis and hydrolysis of adenosine triphosphate (ATP). Our experi...
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New paper! Aoyanagi, Magi, Toyabe, Experimental demonstration of kinetic proofreading inherited in ligation-based information replication https://t.co/cTtqpz6x4x
arxiv.org
We experimentally demonstrate that information replication by templated ligation of DNA strands inherits a kinetic proofreading mechanism and achieves significant error suppression through cascade...
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この論文では，さらに進めて，分子モーターのように自律的に動く系の効率的な制御について，実験をしました．カナダSimon Fraser大学のDavid Sivak研との共同研究です．比較的長くかかりましたが，形になりほっとしています．
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最近，最適制御や最適輸送といった文脈で，有限速度での制御が議論されています．伝統的な熱力学では準静的な制御でないと立ち入った議論ができませんが，有限速度で動かしたときの限界はどこにあり，どのように動かすのかが最も効率的かといったことが議論されています．
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これは，トラップがサスペンションとして働いて無駄な速度変化を抑えているためだということが示唆されました．FoF1-ATP合成酵素が進化の過程で効率性を高めてきたと期待すると，Foが実際にF1をどのように回しているのかについて，有用な示唆が得られたと考えています．
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この論文では，一定トルクで駆動してF1を回した場合と，回転軸をある角度にトラップし（角度クランプ），そのトラップ角を一定速度で回すことでF1を回した場合を比較しました．その結果，同じスピードでの回転を比較すると，角度クランプの方が回転に必要な仕事が少ないことが分かりました．
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生物分子モーターF1はATPを分解しながら1方向にくるくる回りますが，生体内では，別のモーターFoによって逆方向に回されてATPを合成しています．ただ，実際にどのようなトルクによって回されているのか，正確には分かっていません．しかし，どのように回せば効率的かは物理の問題として理解できます．
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Submitted: Efficiently driving F1 molecular motor in experiment by suppressing nonequilibrium variation by T. Mishima, D. Gupta, Y. Nakayama, W. C. Wareham, T. Ohyama, D. A. Sivak*, S. Toyabe* https://t.co/Az65OhRKxQ * co-corresponding authors
arxiv.org
F$_1$-ATPase (F$_1$) is central to cellular energy transduction. Forcibly rotated by another motor F$_\mathrm{o}$, F$_1$ catalyzes ATP synthesis by converting mechanical work into chemical free...
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また，使用したレーザーは，鳥谷部が学生の時に使っていたレーザーでして，指導教員であった佐野雅己さんに退職時に譲っていただきました．制御ソフトは古いWindows用しかなく，どうやってレーザーを動かすのかからスタートしたのですが，何とか論文公開までこぎつけました．
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この3月で修士修了の及川君，助教の中山さん，東大の伊藤さん@ito_sosuke，沙川さんとの共著です．著者5人がそれぞれの立場ですべきことをして力を尽くした力作となっていまして，思い入れの強い論文です．
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コンピュータは，効率の向上を目指して技術開発が進んでいますが，最適輸送理論は，効率の原理限界や，その限界を達成する動作の指針を与えてくれます．本実験は，１ビットの情報を消去するという基本的で重要な情報処理を例に，これを実践したことになります．
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特に，「情報消去」に応用しました．(対称なメモリでは) 1ビットの情報を消去するのにkTln2の仕事が必要だという「ランダウア限界」が知られていますが，これは無限の時間をかけて初めて達成できます．我々は，有限の時間で情報消去を行った時の到達可能な最小仕事に，実際に到達することができました.
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この論文では，有限時間で仕事を最小にする最適輸送を実験で初めて実現しました．使ったのは，光ピンセット＋微小粒子という，この界隈では標準的な実験系ですが，スキャン型の光ピンセットを新たに開発し，粒子に対するポテンシャルの高精度の制御が可能となり，最適輸送が実現できました．
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最近，与えられた時間制限に対して，必要な仕事の最小値を具体的に計算できる理論が発展してきました．この理論は，18世紀に端を発する「最適輸送理論」と呼ばれる数学を基にしているのですが，仕事の原理限界だけでなく，その限界を達成するための動かし方（最適輸送）を教えてくれます．
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熱力学第二法則は，あるプロセスを行うのに必要な最小の仕事を教えてくれます．ただ，この仕事の下限は無限の時間をかけないと達成できません．「１秒以内に終わらせたる！」などの時間制限を設けると，必要な最小の仕事は，第二法則の下限よりどうしても大きくなってしまいます．
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「熱力学系での最適輸送」に関する実験の論文を公開しました． https://t.co/RMtnPNyVnm 共著者の伊藤さん@ito_sosukeが専門的な解説をしてくださったので，少しラフな感じで説明します．
arxiv.org
Optimal transport theory, originally developed in the 18th century for civil engineering, has since become a powerful optimization framework across disciplines, from generative AI to cell biology....
鳥谷部研(及川さん、中山さん、鳥谷部さん)による光トラップされた微粒子での最適輸送実験の結果がarXivに投稿されました。有限時間の情報消去において幾何学的に決まる最小散逸を達成してます。沙川ERATOのテーマとして計画・予算獲得段階から僕と沙川さんも関わりました。 https://t.co/aZugYy8LXD
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