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미생물 이용한 천연 붉은 색소 생산 기술 최초개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 `식용으로 널리 쓰이는 붉은색 천연색소인 카르민산을 생산하는 미생물 균주 개발'에 성공했다고 9일 밝혔다. 이번 연구결과는 국제 학술지인 `미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)'에 4월 2일 字 온라인 게재됐다. ※ 논문명 : Production of carminic acid by metabolically engineered Escherichia coli ※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 양동수(한국과학기술원, 제1저자), 장우대(한국과학기술원, 제2저자), 포함 총 3명 카르민산은 붉은색 천연색소로 딸기우유, 사탕 등의 식품과 매니큐어, 립스틱 등 화장품 분야에서 널리 활용되고 있다. 카르민산은 연지벌레 추출을 통해 얻어지는데, 연지벌레는 한정된 지역(페루, 카나리아 제도 등지)에서만 재배할 수 있으며, 연지벌레로부터 카르민산을 추출하기 위해서는 복잡하고 비효율적인 다단계 반응을 거쳐야 한다. 또한, 카르민산은 대부분 연지벌레에서 기인한 단백질 오염물질을 포함하고 있는데 이는 알레르기 반응을 유발할 수도 있으며, 많은 사람이 벌레 기반 물질을 섭취하는 것을 꺼리고 있다. 이러한 이유로 몇몇 프랜차이즈 업체는 카르민산 사용을 중단하고 대체 식용색소를 활용하고 있다. 이에 따라 연지벌레를 사용하지 않는 카르민산 생산 방법 개발의 필요성이 제기됐으나, 카르민산 생합성 경로의 일부가 아직 밝혀지지 않았으며 곰팡이를 제외한 다른 미생물에서 카르민산 생산이 보고된 바가 없었다. 이에 이상엽 특훈교수 연구팀은 포도당으로부터 카르민산을 생산할 수 있는 대장균 균주 개발 연구를 수행했다. 연구팀은 우선 타입 II 폴리케타이드 생합성 효소를 최적화해 카르민산의 전구체(전 단계의 물질)를 생산하는 대장균 균주를 구축했다. 하지만 남은 두 단계의 반응을 수행하기 위한 효소가 아직 발굴되지 않았거나 대장균 내에서 작동하지 않는 문제가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 생화학 반응 분석을 통해 카르민산 생산을 위한 효소 후보군을 선정했다. 그 후 세포 배양 실험을 통해 성공적으로 작동하는 효소들을 선정했다. 이렇게 선정된 효소 두 종에 대해 컴퓨터 기반 상동 모형 및 도킹 시뮬레이션을 수행 후 활성이 증대된 돌연변이 효소를 예측했다. 그 후 이에 기반을 둔 효소 개량을 수행함으로써 증대된 활성을 지니는 효소를 개발하는 데 성공했다. 이번 연구를 통해 폐목재, 잡초 등 지구상에서 가장 풍부한 바이오매스의 주원료인 포도당을 단일 탄소원으로 사용해 카르민산을 생산하는 대장균 균주를 최초로 개발했다고 연구팀 관계자는 설명했다. 연구팀이 개발한 대사공학 및 가상 시뮬레이션 기반 효소 개량 전략은 생산경로가 규명되지 않은 다른 천연물의 생산에도 유용하게 쓰일 것으로 기대된다. 연구팀은 이번 연구에서 개발한 C-글리코실 전이효소를 적용해 카르민산 뿐만 아니라 알로에로부터 생산 가능했던 미백제인 알로에신 생산에도 세계 최초로 성공함으로써 이를 증명했다. 이상엽 특훈교수는 “연지벌레를 사용하지 않는 카르민산 생산 프로세스를 세계 최초로 개발했으며, 이번 연구는 특히 천연물 생산의 고질적인 문제인 효소 발굴과 개량에 대한 효과적인 해결책을 제시했다는 점에 의의가 있다”며 “이번 기술을 활용해 의학적 또는 영양학적으로 중요한 다양한 천연물을 고효율로 생산할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 '바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제'의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.09
조회수 71800
개인 맞춤형 암 치료에 한 발짝 다가서
우리 연구진이 급성골수성백혈병(Acute myeloid leukemia)과 골수이형성증후군(Myelodysplastic syndromes) 치료에 사용되는 항암 화학 치료제 중 하나인 데시타빈(decitabine)의 인체 내 작용 메커니즘을 규명해 항암제 효과가 있는 환자와 없는 환자를 구별해 낼 수 있는 유전자 발굴에 성공했다. 이번 연구를 통해 환자별로 적합한 치료를 받을 수 있게 되면 환자들이 치료에 드는 경제적 지출과 시간적 소비 또한 확연하게 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학 생명화학공학과 김유식 교수와 서울대병원 혈액암센터 홍준식 교수 공동 연구팀이 항암 화학치료에서 작용하는 주요 인자를 찾아냈다고 7일 밝혔다. 생명화학공학과 박사과정에 재학 중인 구용석 학생, 서울대병원 박주환 연구원 그리고 우리 대학 조령은 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `미국국립과학원회보(PNAS)' 3월 30일 字에 게재됐다. (논문명: Noncanonical immune response to the inhibition of DNA methylation via stabilization of endogenous retrovirus dsRNAs) 데시타빈과 같은 DNA 탈메틸화제(DNA demethylating agent)는 DNA 복제과정에 참여하고 DNA상에 존재하는 메틸기(-CH₃)를 제거해 유전자 발현을 조절한다. 특히 암세포에는 일반 세포보다 많은 양의 DNA가 메틸화돼 있으며, 이는 DNA에서 RNA를 생성하는 전사 과정을 억제하는 역할을 한다. 세포에 탈메틸화제 처리를 하면 DNA상에 메틸기가 제거돼 세포 내에 수많은 종류의 RNA들이 생성된다. 이렇게 데시타빈에 의해 조절되는 RNA 중에는 이중나선 RNA (double-stranded RNA, 이하 dsRNA)가 있다. 원래 dsRNA는 바이러스에 감염된 세포에서 많이 생산되며, 인간 세포는 바이러스에서 유래된 dsRNA를 외부 물질로 인지해 면역반응을 일으킨다. 특이하게도 dsRNA를 인지하는 인간의 선천성 면역반응 시스템은 핵산 서열 정보를 무시한 채 dsRNA의 길이나 말단 형태와 같은 구조적 특징을 이용해 dsRNA와 반응한다. 이와 같은 특징 때문에 꼭 바이러스에서 유래된 dsRNA가 아니라 체내에서 생성된 dsRNA 또한 외부 물질로 오인돼 비정상적인 면역반응을 일으킬 수 있다. 암 치료에서는 DNA 탈메틸화제 처리로 dsRNA의 발현량을 증가시키고 이는 dsRNA에 의한 면역 활성으로 이어져 암세포만의 세포사멸이 일어나게 된다. 연구팀은 이러한 데시타빈에 의한 dsRNA 발현증가 그리고 dsRNA에 의한 세포사멸을 조절하는 유전자를 연구했다. 특히, DNA 탈메틸화제를 투여받은 환자 중 많은 수의 환자가 약물의 효과를 보지 못한다는 점에 착안해 dsRNA와 상호작용하는 다양한 dsRNA 결합 단백질을 분석했다. 그 결과로 dsRNA와 직접 결합해 dsRNA의 안정성을 조절하는 단백질인 `스타우펜1(이하 Staufen1)'이 데시타빈에 의한 세포 반응에 중요한 기능을 한다는 것을 최초로 규명했다. Staufen1의 발현이 억제된 세포에서는 dsRNA가 빠르게 제거돼 하위 면역반응이 일어나지 않았으며 암세포의 사멸도 관찰되지 않았다. 연구팀은 데시타빈 뿐만 아니라 아자시티딘(azacitidine)과 같은 DNA 탈메틸화제를 투여받은 급성골수성백혈병과 골수이형성증후군 환자 46명의 골수추출액에서 Staufen1 유전자의 발현양상을 분석했고, 그 결과 약물의 효과를 보지 못한 환자에게서는 Staufen1의 발현이 유의미하게 감소해 있다는 것을 확인했다. 또한, Staufen1의 발현이 낮은 환자는 생존율(overall survival)과 무진행 생존율(progression-free survival)이 모두 낮아 환자의 예후가 좋지 않다는 것을 확인했다. 생명화학공학과 김유식 교수는 "이번 연구에서는 단순 데시타빈 항암제의 작용기전 규명을 넘어서 실제 데시타빈을 투여받은 환자의 검체에서도 그 효과를 검증했다ˮ면서 "추후 이번에 찾은 유전자의 바이오마커화를 통해 데시타빈과 아자시티딘과 같은 DNA 탈메틸화제의 효과를 예측할 수 있어 효과적인 맞춤형 암 치료전략을 마련하는데 유용할 것ˮ 이라고 말했다. 한편 이번 연구는 한국연구재단 신진연구자지원사업과 KAIST 미래형 시스템 헬스케어 연구개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.07
조회수 76598
원심력을 이용한 미세 섬유 대량생산 공정 개발
우리 대학 생명화학공학과 김도현 교수 연구팀이 원심력을 이용한 새로운 마이크로 및 나노 섬유 대량생산 공정을 개발했다고 23일 밝혔다. 김도현 교수 연구팀은 기존의 원심방사 공정을 발전시켜 방사 디스크를 여러 층으로 세분화한 멀티 원심방사 시스템을 고안해 다양한 고분자 마이크로 및 나노 섬유의 생산에 성공했다. 이 기술은 섬유의 대량생산뿐만 아니라, 다양한 종류의 섬유가 하나의 필터에 함유된 복합 필터 제조도 가능하게 해 폭넓은 분야에 응용될 것으로 기대된다. 생명화학공학과 곽병은 석박사통합과정, 유효정 박사과정, 이응준 석박사통합과정이 각 제1, 제2, 제3 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `에이씨에스 매크로 레터스(ACS Macro Letters)' 2021년 3월 10권 3호에 표지논문으로 선정됐다. (논문명 : Large-Scale Centrifugal Multispinning Production of Polymer Micro- and Nanofibers for Mask Filter Application with a Potential of Cospinning Mixed Multicomponent Fibers) 고분자 마이크로 및 나노 섬유는 두께가 마이크로미터(μm) 혹은 나노미터(nm) 수준인 섬유로, 머리카락 두께와 비슷하거나 이의 1/1000에서 1/10 수준의 두께를 가진 섬유를 말한다. 최근 코로나바이러스 및 미세먼지 이슈로 마스크의 수요가 점차 증가하면서 동시에 그 필터 재료로 사용되는 고분자 섬유의 수요도 점차 늘어나는 추세다. 특히 매우 가는 두께를 가진 고분자 나노 섬유 기반의 마스크 필터는 정전기가 부여되지 않은 상태에서도 기계적 여과를 통해 미세먼지와 코로나 바이러스를 90% 이상 차단할 수 있기에 마스크 필터 분야에서 중요한 소재로 떠오르고 있다. 정전기 기반의 마스크 필터는 날숨에 포함된 습기로 인해 사용 시간이 지날수록 미세먼지의 포집 효율이 감소한다. 반면 나노 필터 마스크는 시간에 따른 효율 저하가 거의 관찰되지 않는다. 이미 유럽 등 국가에서는 정전 기력에 의한 포집 효율을 배제한 마스크 성능을 평가하고 있다. 따라서 기계적 여과로 높은 포집 효율을 달성할 수 있는 나노 섬유 기반 필터의 제조는 매우 중요한 과제다. 기존의 나노 섬유 제조는 고전압을 인가해 두께가 가는 섬유를 제조하는 전기방사(electrospinning) 공정을 사용했다. 그러나 전기방사 공정은 수십 킬로볼트(kV)의 고전압을 사용하기 때문에 공정의 안전성이 낮고 설비의 규모 증가가 어려운 단점이 있다. 또 공정 자체가 대량생산에 불리하게 설계돼 있어 실험실 단위의 제조에서는 섬유의 생산 속도가 시간당 0.01~1그램(g) 정도에 불과하다. 이렇게 느린 섬유 생산 속도의 한계를 극복하기 위해 고안된 다중 노즐 전기방사(multi-nozzle electrospinning) 및 노즐리스 전기방사(nozzleless electrospinning) 공정 또한 노즐 간 전기장 간섭으로 인한 생산 효율 저하 및 50 킬로볼트(kV) 이상의 고전압이 필요하다는 문제가 상존한다. 연구팀은 이러한 전기방사 공정의 한계를 극복하기 위해 원심방사에 주목했다. 원심방사는 방사 디스크의 회전을 통해서 섬유를 제조하는 공정으로 솜사탕 기계 등에서 많이 이용되고 있다. 그러나 기존의 원심방사 장치도 하나의 방사 디스크를 이용했기 때문에 크기를 증가시켜도 섬유 생산 속도가 기존 전기방사 공정보다 그리 빠르지는 않았다. 이에 따라 연구팀은 하나의 방사 디스크가 여러 개의 층을 가진 멀티 원심방사 디스크를 고안했고 이를 통해 섬유의 대량생산 가능성을 보였다. 연구팀은 3개의 층을 가진 멀티 원심방사 디스크를 제작했고, 디스크의 층수가 증가할수록 섬유의 생산 속도가 비례하며 증가하는 것을 확인했다. 이는 멀티 원심방사 시스템에서는 노즐 간 간섭으로 인한 생산 효율 저하가 일어나지 않음을 의미한다. 연구팀은 새롭게 고안된 이 공정을 통해 실험실 규모 기준, 머리카락 1/100의 평균 두께를 가지는 섬유의 생산 속도가 시간당 8~25그램(g)으로 증가하는 것을 보였다. 이는 기존 전기방사 공정보다 약 300배 더 빠른 속도이다. 또한, 나노 섬유 25그램(g)은 KF94 마스크 필터 20~30개에 해당하는 양이며, 적은 양처럼 보이지만 실험실 규모에서는 같은 시간 대비 아주 많은 생산량이다. 또한 연구팀은 대량생산된 나노 섬유를 이용해 마스크 필터를 제조했고, 이렇게 제조된 마스크 필터는 사용된 섬유의 양에 따라 상용 마스크(KF80 및 KF94)에 준하는 포집 효율과 차압을 가지는 것을 확인했다. 뿐만 아니라 제조된 마스크 필터는 비말 차단에도 매우 우수한 성능을 보였다. 제1 저자 곽병은 석박사통합과정은 "원심방사는 전기방사보다 비용 측면이나 대량생산에 있어 뚜렷한 장점이 있음에도 많이 연구되고 있지 않은 공정이다ˮ며, "이번 연구에서 고안된 멀티 원심방사 시스템을 산업적 규모로 증대시키면 나노 필터의 단가를 획기적으로 낮출 수 있을 것으로 기대된다ˮ 라고 말했다. 한편 이번 연구는 KAIST에서 지원하는 2020년도 글로벌 특이점 연구사업으로 수행됐다.
2021.03.24
조회수 93929
미생물 기반 다양한 일차 아민 생산 기술 최초 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 `비식용 바이오매스를 여러 가지 짧은 길이의 일차 아민들로 전환하는 미생물 균주 개발'에 성공했다고 11일 밝혔다. 이번 연구결과는 국제적인 학술지인 `네이쳐 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 게재됐다. ※ 논문명 : Microbial production of multiple short-chain primary amines via retrobiosynthesis ※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 김동인(한국과학기술원, 공동 제1저자), 채동언(한국과학기술원, 공동 제1저자), 김현욱(한국과학기술원, 공동 제1저자), 장우대(한국과학기술원, 제4저자), 포함 총 5명 석유화학산업은 화석원료를 이용해 우리 생활 전반에 광범위하게 이용되는 범용화학물질들을 생산해왔다. 그러나 원유 매장량 고갈에 대한 우려와 원유 산업으로부터 발생하는 지구 온난화 등의 환경문제가 전 세계적으로 매우 심각한 상황이다. 특히 우리나라의 경우 석유를 전량 수입에 의존하기 때문에, 국제 유가 변동에 매우 취약한 실정이다. 이에 환경문제를 해결하면서 원유를 대체할 수 있는 지속 가능한 바이오리파이너리의 구축이 시급히 요구되고 있다. 바이오 리파이너리란 화석원료가 아닌 비식용 바이오매스를 원료로 사용해 미생물로 산업적으로 유용한 화학물질들을 생산하는 기술이다. 여기서 미생물은 원료인 바이오매스를 우리가 원하는 화학물질로 전환하는 세포 공장과 같은 역할을 한다. 이러한 미생물의 복잡한 대사회로를 효과적으로 조작할 수 있게 하는 시스템 대사공학은 바이오 리파이너리에서 핵심기술 중 하나다. 지금껏 석유화학 공정을 통해서 합성되던 화학물질 중에는 미생물 시스템 대사공학을 통해서 바이오 기반으로 생산되는 사례가 점차 늘고 있지만, 아직 의약품 및 농약품들의 전구체로 널리 사용되는 짧은 탄소 길이를 가진 일차 아민들의 생산은 보고된 바가 없었다. 이에 KAIST 이상엽 특훈교수 연구팀은 여러 가지 짧은 탄소 길이를 갖는 일차 아민들을 생산할 수 있는 대장균 균주 개발 연구를 수행했다. 지금까지 이러한 일차 아민들을 생산하는 균주들이 개발되지 못한 가장 큰 이유는 생합성 대사회로의 부재였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 역 생합성 시뮬레이션을 통해 모든 가능한 대사경로들을 예측했다. 그 후 전구체 선택과정을 통해 가장 유망한 대사회로들을 선정했다. 이렇게 디자인된 신규 대사회로들을 실제 실험을 통해 검증했으며 이를 통해 10가지 종류의 다른 짧은 길이의 일차 아민들을 생산하는 대장균 균주들을 최초로 개발하는 데 성공했다. 또한 대표적인 일차 아민들을 선정해 폐목재, 잡초 등 지구상에서 가장 풍부한 바이오매스의 주원료인 포도당을 단일 탄소원으로 사용한 생산과 시스템 대사공학을 통한 생산량 증대를 보임으로써 바이오 기반 생산의 가능성을 보여줬다. 이번 연구에서 활용된 역 생합성과 전구체 선택과정을 같이 사용한 전략은 짧은 탄소 길이를 가진 일차 아민들 뿐만 아니라 다른 그룹의 여러 가지 화학물질들을 동시에 생산하는 대사회로들을 구축하는 데도 유용하게 쓰일 것으로 예상된다. 이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 지금까지 석유화학 산업 기반으로만 생산할 수 있었던 짧은 탄소 길이를 가진 일차 아민들을 재생 가능한 바이오 기반 화학산업을 통해 생산할 가능성을 세계 최초로 제시한 점에 의의가 있다”며 “앞으로 더 많은 연구를 통해 생산량과 생산성을 증대시킬 계획이다”라고 밝혔다. 한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 '바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제'의 지원을 받아 수행됐다.
2021.01.11
조회수 60499
생명화학공학과 김범준 교수, 이달의 과학기술인상 수상
과학기술정보통신부와 한국연구재단은 '이달의 과학기술인상' 1월 수상자로 우리 대학 생명화학공학과 김범준 교수를 선정했다고 6일 밝혔다. ‘이달의 과학기술인상’은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구 개발자를 매월 1명씩 선정해 과기부 장관상과 상금 1000만원을 수여하는 시상이다. 김범준 교수는 간단한 공정으로 높은 내구성을 지닌 블록 공중합체 탄화입자와 고성능 연료전지를 개발했다. 연료전지는 지난 1839년 독일 화학자 프리드리히 쇤바인(Friedfich Schonbein)이 관련 논문을 처음 발표한 이후 국방·항공우주·자율주행 등 다양한 분야에서 활용이 증가하고 있다. 블록 공중합체는 두 개의 서로 다른 고분자를 연결한 사슬구조이다. 사슬 간 반발력과 인력이 작용해 다양한 나노구조를 효과적으로 만들 수 있다. 김 교수는 고기능 분리막을 이용한 멤브레인 에멀전 방법으로 높은 내구성의 탄화입자를 대량 생산하는 플랫폼을 개발하고, 이를 이용해 연료전지 등의 고성능 에너지 소자를 만들었다. 연구팀이 설계한 탄화입자는 세계 최고수준의 연료전지 내구성을 지녔고, 비싼 백금재료를 기존 상용제품 대비 20분의 1만을 사용해도 우수한 성능을 나타냈다. 연구 결과는 지난해 5월과 7월 각각 국제학술지 ‘미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)’와 ‘에너지 인바이런먼털 사이언스(Energy Environ. Sci.)’에 게재됐다. 김범준 교수는 “성능과 내구성, 가격 요건을 갖춘 고성능 연료전지를 개발했다”며 “관련 기술은 연료전지 뿐 아니라 태양전지, 이차전지 등 여러 에너지 소자 개발에 활용될 수 있을 것”이라고 소감을 전했다.
2021.01.07
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인공지능 기술을 이용한 유전자 전사인자 예측 시스템 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 미국 캘리포니아대학교 샌디에이고캠퍼스(UCSD) 생명공학과 버나드 팔슨(Bernhard Palsson) 교수 공동연구팀이 인공지능을 이용해 단백질 서열로부터 *전사인자를 예측하는 시스템인 '딥티팩터(DeepTFactor)'를 개발했다고 29일 밝혔다. 이번 연구는 국제학술지인 '미국국립과학원회보(PNAS)'에 12월 28일 字 게재됐다. (논문명: DeepTFactor: A deep learning-based tool for the prediction of transcription factors) ※ 전사인자 (transcription factor) : 유전자의 전사(유전 정보를 복사하는 과정)를 조절하는 단백질. 특정 DNA 서열에 특이적으로 결합해 유전자의 전사를 조절한다. ※ 저자 정보 : 김기배(한국과학기술원, 제1 저자), 예 가오(Ye Gao) (UCSD, 제2 저자), 버나드 팔슨(Bernhard Palsson) (UCSD, 제3 저자), 이상엽(교신저자) 포함 총 4명 전사인자는 특정한 DNA 서열에 특이적으로 결합해 유전자의 전사(유전 정보를 복사하는 과정)를 조절하는 단백질이다. 전사인자로 인한 유전자 전사를 분석함으로써 유기체가 유전적 또는 환경적 변화에 어떻게 반응해 유전자의 발현을 제어하는지 이해할 수 있다. 이러한 점에서 유기체의 전사인자를 찾는 것은 유기체의 전사 조절 시스템 분석을 위한 첫 단계라고 할 수 있다. 지금까지 새로운 전사인자를 찾기 위해서는 이미 알려진 전사인자와의 상동성(유사한 성질)을 분석하거나, 기계학습(머신러닝)과 같은 데이터 기반의 접근 방식을 이용했다. 기존의 기계학습 모델을 이용하기 위해서는 분자의 물리 화학적 특성을 계산하거나, 생물학적 서열의 상동성을 분석하는 등, 해결하고자 하는 문제에 대한 전문 지식에 의존해 모델의 입력값으로 사용할 특징을 찾아내는 과정이 필요하다. 한편, 심층 학습(딥러닝)은 문제 해결을 위한 잠재적인 특징을 내재적으로 학습할 수 있기에 최근 다양한 생물학 분야에서 활용되고 있다. 하지만, 심층 학습을 이용한 예측 시스템의 경우 시스템 내부의 복잡한 연산 때문에 추론 과정을 직접 확인할 수 없는 `블랙박스(black box)'라는 특징을 가지고 있다. 공동연구팀은 심층 학습 기법을 이용해 주어진 단백질 서열이 전사인자인지 예측할 수 있는 시스템인 딥티팩터(DeepTFactor)를 개발했다. 딥티팩터는 단백질 서열로부터 전사인자를 예측하기 위해 세 개의 병렬적인 합성곱 신경망(convolutional neural network)을 이용한다. 공동연구팀은 딥티팩터를 이용해 대장균(Escherichia coli K-12 MG1655)의 전사인자 332개를 예측했으며, 그중 3개의 전사인자의 게놈 전체 결합 위치(genome-wide binding site)를 실험으로 확인함으로써 딥티팩터의 성능을 검증했다. 공동연구팀은 나아가 딥티팩터의 추론 과정을 이해하기 위해 특징 지도 (saliency map) 기반의 심층 학습 모델 해석 방법론을 사용했다. 이를 통해 딥티팩터의 학습 과정에서 전사인자의 DNA의 결합 영역에 대한 정보가 명시적으로 주어지지 않았지만, 내재적으로 이를 학습해 예측에 활용한다는 사실을 확인했다. 연구팀 관계자에 따르면, 특정 생물군의 단백질 서열만을 위해 개발됐던 이전 예측 방법론들과 달리, 딥티팩터는 모든 생물군의 단백질 서열에서 우수한 성능을 보여 다양한 유기체의 전사 시스템 분석에 활용 가능할 것으로 기대된다. 이상엽 특훈교수는 “이번 연구에서 개발한 딥티팩터를 이용해서 새롭게 발견되는 단백질 서열과 아직 특성화되지 않은 수많은 단백질 서열을 높은 처리 능력으로 분석할 수 있게 됐다”며 “이는 유기체의 전자 조절 네트워크 분석을 위한 기초 기술로써 활용 가능할 것”이라고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 기후변화대응기술개발사업의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 원천기술개발 과제 지원을 받아 수행됐다.
2020.12.30
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딥러닝으로 소재 합성 가능성 예측 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 딥러닝을 활용해 소재의 합성 가능성을 높은 정확도로 예측하는 기술을 개발했다고 22일 밝혔다. 신소재 설계의 궁극적인 목표는 소재를 설계하고 그것을 실험적으로 합성하는 것이지만 현실적으로는 새롭게 설계된 대부분의 소재가 실제 합성 단계에서 성공하지 못하고 버려지는 경우가 많다. 이는 불필요한 시간과 자원의 낭비를 초래한다. 소재의 합성 여부는 반응 조건, 열역학, 반응 속도, 소재 구조 등 다양한 요인에 의해서 결정되기 때문에, 소재의 합성 가능성을 예측하는 것은 매우 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 이런 문제 해결을 위한 방안으로 간단한 열역학적 안정성만을 고려해 고체 소재의 합성 가능성을 추정하지만 정확도는 매우 떨어지는 편이다. 일례로 에너지적으로 안정된 물질이라 하더라도 합성이 안 되는 경우가 아주 빈번하고, 또 반대로 *준안정 상태의 물질들도 합성되는 경우가 많기 때문이다. 따라서, 합성 가능성에 대한 예측 정확도를 획기적으로 높일 수 있는 방법론의 개발이 시급한 과제로 여겨져 왔다. ☞ 준안정(metastable) 상태 : 어떤 물질이 열역학적으로 안정된 ‘바닥 상태’가 아닌 상태 정유성 교수 연구팀이 개발한 소재 합성 가능성 예측기술은, 기존 합성이 보고된 고체 소재들의 구조적 유사성을 그래프 합성 곱 신경망(GCN, Graph Convolutional Neural Network)으로 학습해 새로운 소재의 합성 가능성을 예측할 수 있다. 특히, 현재까지 합성이 안 된 물질이라 하더라도 합성이 성공할 가능성은 여전히 존재하기 때문에 참값(레이블)을 이미 알고 학습을 진행하는 일반적인 지도학습과는 달리 양의 레이블(+)을 가진 데이터와 레이블이 없는 데이터(Positive-Unlabeled, P-U)를 이용한 분류 모델 기반의 준 지도학습을 사용했다. 정 교수팀은 5만여 종에 달하는 이미 합성이 보고된 물질과 8만여 종의 *가상 물질로 이뤄진 `머터리얼스 프로젝트(Materials Project, MP)'라는 소재 관련 데이터베이스를 이용해 모델을 구축했다. 연구팀 관계자는 이 신기술을 활용한 결과, 소재들의 합성 가능성을 약 87% 정확하게 예측할 수 있다고 설명했다. 정 교수팀은 또 이미 합성된 소재들의 열역학적 특성을 분석한 결과, 열역학적 안정성만으로는 실제 소재의 합성 가능성을 예측할 수 없다는 사실도 알아냈다. ☞ 가상 물질(hypothetical materials) : 기존에 합성되어 보고된 물질들을 원소 치환해서 얻어지는 가상의 물질들로 아직 실험적으로 합성 보고가 이루어지지 않은 물질 이와 함께 머터리얼스 프로젝트(MP) 데이터베이스 내에 합성 가능성 점수가 가장 높은 100개의 가상 물질에 대해 문헌조사를 실시한 결과, 이들 중 머터리얼스 프로젝트(MP) 데이터베이스에는 합성 여부가 아직 알려지지 않았지만 실제로 합성돼 논문에 보고된 소재만도 71개에 달하는 것을 확인했고 이를 통해 모델의 높은 정확도를 추가로 입증했다. 정유성 교수는 "빠른 신소재 발견을 위해 다양한 소재 설계 프레임워크가 존재하지만 정작 설계된 소재의 합성 가능성에 관한 판단은 전문가 직관의 영역으로 남아 있다ˮ면서 "이번에 개발한 합성 가능성 예측 모델은 새로운 소재를 설계할 때 실제로 합성 가능성을 실험 전에 미리 판단할 수 있어 새로운 소재의 개발시간을 단축하는 데 큰 도움이 될 것ˮ이라고 말했다. 생명화학공학과 장지돈 박사과정과 구근호 박사후연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 미국화학회가 발행하는 국제학술지 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society) 온라인 10월 26일 자에 실렸다. (논문명: Structure-Based Synthesizability Prediction of Crystals Using Partially Supervised Learing) 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 산하 한국연구재단의 기초연구사업(중견연구)과 미래소재 디스커버리 사업 지원을 받아 수행됐고, 연구에 KISTI의 슈퍼컴퓨터를 활용했다.
2020.12.22
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생물학적 무기 나노재료의 종류와 응용 전략 총정리
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 생물학적으로 합성된 무기 나노재료의 종류와 응용을 총망라해 최신의 연구내용과 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 전략을 정리한 `미생물과 박테리오파지를 이용한 생물학적 무기 나노재료의 합성 및 응용' 논문을 발표했다고 4일 밝혔다. 금속 물질 등이 주된 무기 나노재료(inorganic nanomaterial)는 물리·화학적 합성법들에 따라 얻어지며, 고온·고압의 조건에서 반응이 이뤄지고, 유독한 유기용매 및 고액의 촉매가 필요해 환경오염의 문제를 일으키는 단점이 있다. 생물학적 무기 나노재료 합성법은 친환경 및 단순한 공정으로 경제적인 효과는 물론 생물학적 무기 나노재료의 높은 생체 적합성을 장점으로 촉매, 에너지 수확 및 저장, 전자기기, 항균물질, 바이오 의료 분야 등 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 연구팀은 미생물과 박테리오파지를 이용해 55개 주기율표 원소 기반 단일 또는 두 가지 원소 조합으로 146개의 무기 나노재료가 생물학적으로 합성 가능함을 보였다. 생물학적 무기 나노재료 합성에는 박테리아, 곰팡이, 조류, 박테리오파지가 주로 이용됨을 정리했다. 이들의 합성 메커니즘에는 효소·비효소 단백질, 펩타이드, 전자 수송경로의 구성 요소 등이 주요 역할을 담당하고 있다. 특히 연구팀은 유전적으로 조작된 미생물과 박테리오파지들을 이용하면 생물학적 무기 나노재료의 합성 수율을 높일 수 있다고 밝혔다. 유전적으로 조작된 미생물들은 무기 이온에 대한 결합력을 높이고 무기 이온의 생물학적 환원을 증가시키는 한편 무기 이온의 생물체에 대한 독성을 줄이기 위한 전략으로도 도입된다. 이번 연구에는 미생물과 박테리오파지를 이용한 무기 나노재료의 생산 가능성과 크기, 모양, 결정성을 조절하기 위한 전략들이 포함됐다. 연구팀은 결정질 무기 나노재료를 생물학적으로 합성하기 위해 물질의 열역학적 안정성을 나타내주는 푸베이 다이어그램 분석을 활용한 전략도 제시했다. 또한 연구팀은 생물학적 나노재료의 합성 시 고려해야 하는 사항을 정리한 10단계의 흐름도를 제시했다. 현재 생물학적으로 합성된 무기 나노재료들은 촉매, 에너지 수확 및 저장, 전자기기, 항균물질, 의생명 분야의 응용에 적용됐다. 이상엽 특훈교수는 "생물학적 나노재료들이 추후 바이오 의료 분야의 재료, 바이오 전자기기, 친환경 화학물질 생산 등에 새롭게 적용될 수 있을 것ˮ이라고 기대감을 내비쳤다. 이번 연구 성과는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 기후변화대응사업의 바이오리파이너리를 위한 시스템대사공학 연구과제 지원으로 수행됐으며, KAIST 생명화학공학과 최유진 박사가 제1 저자로 참여한 논문은 우수성을 인정받아 국제학술지 `네이처 리뷰 케미스트리(Nature Reviews Chemistry)'에 12월호 표지논문으로 게재됐다.
2020.12.04
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초투과성 분리막을 이용한 이산화탄소 전환 시스템 개발에 성공
우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 에너지 집약 산업체의 이산화탄소 배출량을 줄이는 동시에 산업 부산물을 유용한 자원으로 전환하는 신개념 고체 탄산화 시스템을 개발했다고 23일 밝혔다. 연구팀이 개발한 이 시스템은 *중공사막 형태의 `초투과성 분리막'을 이용해 연속적으로 이산화탄소 포집과 전환이 가능하기 때문에 탄소 배출량을 대량으로 줄일 수 있다. ☞ 중공사막: 가운데가 비어있는 형태의 막. 인공 신장 투석기나 정수기 따위의 여과재로 사용된다. 생명화학공학과 황영은 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `ACS 서스테이너블 케미스트리 앤드 엔지니어링(ACS Sustainable Chemistry & Engineering)' 10월호에 실렸는데 연구의 파급력을 인정받아 표지논문으로 선정됐다. (논문명 : Solid Carbonation via Ultrapermeable PIM-1 Hollow Fiber Membranes for Scalable CO2 Utilization). 최근 탄소배출권 가격이 오르면서 산업계의 이산화탄소 배출 비용에 대한 절감도 절실히 요구되고 있다. 또한 에너지 집약 산업체의 부산물(석탄회 및 철강 슬래그 등)에 대한 처리비용도 날로 증가하고 있어 이산화탄소를 산업 부산물과 반응시켜 부가가치가 있는 물질로 전환하는 데 관심이 쏠리고 있다. 특히, 이산화탄소를 탄산칼슘 등의 고체 탄산염으로 전환해 건설 소재로 이용하는 기술은 전 세계 시장에서 2030년까지 연간 약 1조 달러의 수익을 창출할 것으로 예상되며, 배출되는 이산화탄소를 연간 약 30~60억 톤 감축할 수 있는 기술로 주목받고 있다. 고동연 교수팀이 개발한 고체 탄산화 기술은 이산화탄소와 알칼리 금속(칼슘, 마그네슘)의 자발적 결정화 반응을 이용하는 일종의 자연모방 기술이다. 이 기술은 이산화탄소를 열역학적으로 가장 안정된 탄소 저장체인 고체 탄산염(CaCO3, MgCO3)으로 전환하는 기술이다. 고체 탄산염은 고품위 물성 제어를 통해 건설·토목 소재, 제지산업, 고분자, 의약, 식품, 정밀화학 분야에 활용할 수 있다. 결과적으로 고 교수팀이 개발한 기술을 활용하면 이산화탄소 배출량을 대폭 줄여 탄소배출권의 절약은 물론 고부가가치 생산물을 통해 추가적인 경제성을 확보할 수 있다는 게 큰 장점이다. 고 교수팀은 우선 미세다공성 고분자로 이뤄진 초투과성 분리막 기술을 통해 기존 공정 유닛보다 5~20배가량 작은 부피로 기존 공정 대비 50% 이상 뛰어난 물질전달 효율을 갖는 고체 탄산화 시스템을 구현하는 데 성공했다. 미세다공성 고분자는 회전할 수 없는 단단한 부분과 고분자 사슬이 뒤틀리는 지점이 반복적으로 나타나는 독특한 구조를 가지는데 기체 분자를 빠른 속도로 투과시킬 수 있어 가스 분리 분야에서 유망한 소재로 주목받고 있다. 연구팀은 이와 함께 미세다공성 고분자를 속이 빈 실과 같은 중공사막 형태로 가공해 모듈화할 수 있는 기술을 확보했다. 이렇게 제조된 초투과성 중공사막 모듈에 이산화탄소/질소 혼합 기체를 흘려보내면 이산화탄소만 선택적으로 빠르게 분리막을 가로질러 중공사막 외부의 알칼리 이온과 반응해 순간적으로 탄산염을 생성하는 원리를 연속식 모듈로 구현했다. 고 교수팀이 개발한 기술은 부피 대비 표면적이 기존 시스템보다 수 배 이상 높아 매우 높은 공간 효율성을 갖는 분리막 모듈의 특성을 이용해 장시간의 연속 공정이 가능한 게 특징이자 장점이다. 이 때문에 이산화탄소 전환 공정의 에너지 및 비용 대비 효율성을 높일 수 있어 고체 탄산염을 활용하는데 높은 경제성뿐만 아니라 이산화탄소 포집 및 전환(CCU) 기술 활성화에도 기여할 것으로 기대가 크다. 이번 연구를 주도한 고동연 교수는 "신기술을 적용해 이번에 새로 개발한 고체 탄산화 시스템은 온실가스 배출량이 많은 발전소나 제철소, 시멘트 제조업체 등 관련 산업계의 탄소배출권 구매량을 줄일 수 있고 동시에 자원 재순환을 통해 경쟁력을 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 설명했다. 한편 이번 연구는 산업통상자원부 에너지국제공동연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.11.23
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이상엽 특훈교수팀, 세계 최고 농도의 글루타르산 생산이 가능한 미생물 균주 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 세계 최고 농도의 *글루타르산 생산이 가능한 미생물 균주를 개발했다고 19일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지인 `미국 국립과학원 회보(PNAS)' 11월 16일 자에 게재됐다. (논문명: Glutaric acid production by systems metabolic engineering of an L-lysine-overproducing Corynebacterium glutamicum) ※ 글루타르산(glutaric acid) : 두 개의 카복실산기를 가진 유기 화합물. 무색의 고체로 사탕무나 양모의 추출물 속에 들어있다. 폴리에스터, 나일론 등의 제조에 쓰인다. ※ 저자 정보 : 한태희(KAIST 박사과정 학생, 제1 저자), 김기배(KAIST 박사과정 학생, 제2 저자), 이상엽 교수(교신저자) 등 총 3명 최근 들어 기후 변화에 대한 우려가 증대되고 화석 자원에 대한 의존도가 높아지면서 재생 가능한 자원에서 화학 연료와 재료를 바이오 기반으로 생산하기 위한 관심이 증가하고 있다. 글루타르산은 폴리아미드, 폴리우레탄, 글루타르산 무수물, 1,5-펜탄디올의 생산을 포함한 다양한 응용 분야에 널리 사용되는 중요한 유기 화합물이다. 지금까지 글루타르산은 석유화학에 기반한 다양한 화학적 방법으로 생산돼왔는데, 이들은 대개 재생 불가능하고 독성이 강한 시작 물질에 의존해 친환경적이지 않다는 단점이 있다. 따라서 포도당과 같은 재생 가능한 자원에서 글루타르산을 생물학적으로 생산하기 위한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 다만 기존에 발표된 미생물을 이용한 글루타르산 생산 연구는 높은 글루타르산 생산 농도를 달성하는 데 한계가 존재했다. 또 균주 전체의 대사 밸런스를 고려하지 않고 알려진 표적 유전자들만을 개량했기 때문에 균주 개발에 어려움도 많았다. 이 교수 연구팀도 앞서 토양 세균의 일종인 `수도모나스 푸티다(Pseudomonas putida)' 균주의 유전자를 대장균에 도입해 최초로 글루타르산을 생산하는 미생물 개발에 관한 연구 결과를 발표한 바 있는데 문제는 생산된 글루타르산의 농도가 매우 낮다는 점이다. 연구팀은 이러한 취약점 개선을 위해 그간 아미노산 생산에 주로 사용되는 세균의 일종인 `코리네박테리움 글루타미쿰 (Corynebacterium glutamicum)'을 이용한 글루타르산 생산공정에 관한 연구에 주목했다. 해당 균주가 글루타르산의 전구체(전 단계의 물질)인 `라이신'을 130 g/L 이상 생산 가능하다는 점을 고려하면 높은 농도의 글루타르산 생산도 가능할 것으로 연구팀은 판단했다. 이상엽 특훈교수 연구팀은 우선 라이신을 과량 생산하는 코리네박테리움 글루타미쿰 균주에 수도모나스 푸티다균에서 유래한 외래 유전자와 코리네박테리움 글루타미쿰의 유전자로 이뤄진 생합성 경로 구축을 통해 포도당으로부터 글루타르산을 효율적으로 생산하는 데 성공했다. 연구팀은 특히 이번 연구 과정에서 라이신을 과량 생산하는 균주에 대한 게놈(genome), 전사체(transcriptome), 흐름체(fluxome)을 아우르는 다중 오믹스 분석을 진행해 균주의 대사 흐름에 대한 이해도를 높였다. 또 이를 통해 예측한 11개의 표적 유전자들을 프로모터 교환, 유전자 결실 및 추가 유전자 도입 등의 방법으로 조작했다. 또한 연구팀은 효율적인 글루타르산 생산을 위해 새로운 글루타르산 수송체 유전자를 발견했고, 해당 유전자의 발현 수준 조작과 발효 조건 최적화를 통해 포도당으로부터 세계 최고 농도(105.3 g/L, 기존 연구 대비 1.17배)를 지닌 글루타르산을 생산하는 데 성공했다. 연구팀 관계자는 이번 연구에 적용한 시스템 대사공학 전략과 발효 공정 최적화 기술을 활용하면 글루타르산 외에도 다양한 고부가 가치 화학물질을 생산하는 미생물 세포 공정 개발도 가능하다고 내다봤다. 이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 시스템 대사공학을 활용해 재생 가능한 탄소원으로부터 폴리에스터와 나일론 등의 원료인 글루타르산을 친환경적으로 세계 최고 농도로 생산하는 균주를 제작했다는 점에 의미가 있다”면서 “향후 화학·환경·의료 분야 등 다양한 산업적 응용이 가능할 것”이라고 강조했다. 한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 한국연구재단 바이오·의료기술개발사업의 `에스테르계 차세대 바이오 플라스틱 합성 원천기술개발’ 과제 지원을 받아 수행됐다.
2020.11.20
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차세대 발광 물질 카본닷의 발광 특성 변화 메커니즘을 규명
우리 대학 생명화학공학과 김도현 교수 연구팀이 차세대 발광 물질인 이중 발광 *카본닷의 농도 의존성 발광 특성 변화 메커니즘을 규명했다고 5일 밝혔다. ☞ 카본닷(carbon-dot): 탄소 기반의 발광 물질로 풍부한 원료와 낮은 독성 및 환경친화적인 장점 때문에 기존에 상용화돼 있는 유기 발광체, 양자점(퀀텀닷)을 대체할 수 있는 차세대 발광 물질로 부상하고 있음. 김도현 교수 연구팀은 청색 및 적색을 이중 발광하는 카본닷을 합성한 후 농도에 따른 발광 특성 변화를 관찰해 카본닷 발광 소스 간 상호작용에 따른 현상을 분석했다. 김도현 교수팀의 연구 결과는 카본닷의 발광 특성 제어는 물론 이론적 이해를 가능케 함으로써 이중 발광 카본닷의 복잡한 발광 특성 해석에 새로운 근거를 제시한 것으로 평가받고 있다. 우리 대학 유효정 박사과정, 곽병은 석박사통합과정이 각각 제1, 제2 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `피지컬 케미스트리 케미컬 피직스(Physical Chemistry Chemical Physics, PCCP)' 9월 22권 36호 표지논문으로 선정됐다. (논문명 : Interparticle distance as a key factor for controlling the dual-emission properties of carbon dots) 카본닷은 다양한 발광 준위 에너지를 동시에 갖기 때문에 다색발광이 가능하며 농도 변화에 따른 발광 특성 변화를 보인다. 이 같은 특성은 기존 발광 물질인 유기 발광체, 양자점과는 구별되는 카본닷만이 지닌 독자적이고 유용한 특성이다. 최근 들어 다양한 분야에 카본닷의 발광 특성을 이용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 백색광 및 광학 센서 분야에서 다색발광은 하나의 형광체만으로도 장치 구현이 가능하고 레퍼런스 신호를 제공해 센서의 정확도를 높일 수 있다는 장점 때문에 카본닷 다색발광의 구현과 제어가 중요한 연구과제로 떠오르고 있다. 카본닷은 다색발광과 농도 변화에 따라 다양한 발광 특성을 보이지만 매우 드물게 만들어진다는 게 약점이다. 또 복수 발광 소스 사이의 복잡한 상호작용으로 인해 카본닷의 다색발광과 농도 변화에 따른 다양한 발광 메커니즘을 규명한 연구가 거의 이뤄지지 않고 있다. 연구팀은 이런 문제해결을 위해 청색·적색 이중 발광 카본닷을 합성해 카본닷의 입자 간 거리가 카본닷 발광 특성 변화에 중요한 역할을 한다는 점을 밝히는 연구를 진행했다. 기존의 농도 변화에 따른 카본닷의 발광 특성 변화를 용매 의존 발색 현상에 빗대 수소 결합 영향에 의한 현상으로 해석한 사례가 있지만, 김 교수 연구팀은 카본닷 발광 현상의 농도 의존성이 수소 결합과는 상관없이 입자 간 거리에 의해 제어되는 현상일 수 있다는 가능성에 주목했다. 연구팀이 농도 변화에 따른 카본닷의 이중 발광 특성의 변화를 관찰한 결과, 임계 농도에서 적색 발광에 가장 적합한 입자 간 거리를 형성하고, 이 농도를 전후로 청색 발광이 강해지면서 카본닷의 농도별 이중 발광 특성이 변화하는 현상을 확인했다. 연구팀은 이를 기반으로 분광 분석을 통해 이중 발광의 청색 및 적색의 두 발광 소스를 각각 표면 작용기와 코어의 결합구조로 구분해 농도 변화에 따라 각 발광 소스의 이중 발광에 대한 기여도가 변화한다는 구체적인 설명을 제시했다. 연구팀은 특히 고농도 영역에서 두 발광 소스의 상호작용에 대한 메커니즘 제시를 통해 입자 간 거리 변화 때문에 이중 발광 특성이 제어된다는 결과를 얻었다. 연구팀이 합성한 이중 발광 카본닷은 단일 형광체로서 청색과 적색 발광을 동시 구현할 수 있고 특성 제어가 가능함에 따라 혼합색 구현은 물론 색 변화에 의한 센싱에 사용할 수 있다. 연구팀은 또 이중 발광 카본닷의 농도 조절을 통해 순수한 백색에 근접한 백색 LED 구현에도 성공하는 한편 색 변화에 의한 pH 센싱에 활용해 pH에 따른 청색·적색의 상대적 발광 세기 변화를 통해 pH 추정이 가능함을 보였다. 기존에 제시됐던 카본닷이 고도화된 기능성을 가진 발광체로써 사용될 수 있다는 가능성을 이번 연구를 통해 다시 한 번 입증한 것이다. 제1 저자인 유효정 박사과정 학생은 "카본닷 입자 간 거리에 따라 발광 소스의 상호작용이 일어나 농도에 따른 발광 특성에 변화가 일어난다는 해석은 기존 연구에서 간과됐던 부분ˮ이라면서 "이중 발광 현상에 대한 분석과 함께 이 연구 결과가 카본닷 발광 현상 규명에 있어 새로운 관점을 제시한 것ˮ이라고 의미를 부여했다. 이번 연구는 한국연구재단 이공분야기초연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.11.05
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인공지능을 이용해 숨겨진 소재를 탐색하는 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술을 이용해 숨겨진 소재 공간을 탐색, 숨겨진 새로운 물질을 예측하는 기술을 개발하는 데 성공했다고 27일 밝혔다. 소재 연구의 궁극적인 목표는 원하는 *물성을 갖는 소재를 발견하는 것이다. 그러나 무기화합물의 가능한 모든 조성과 결정구조를 고려할 때 무한대에 가까운 경우의 수를 샅샅이 탐색하기는 쉽지 않다. 이러한 문제 해결을 위한 방안으로 컴퓨터 스크리닝 소재 탐색 방법이 널리 사용되고 있지만 찾고자 하는 소재가 스크리닝 후보군에 존재하지 않을 때는 유망한 물질 후보들을 놓치는 경우가 종종 발생한다. ☞ 물성(physical properties): 물질의 전기적, 자기적, 광학적, 역학적 성질 따위를 통틀어 이르는 말 정유성 교수 연구팀이 개발한 *소재 역설계 방법은 데이터 학습을 통해 주어진 조성을 갖는 결정구조를 새롭게 생성하게 함으로써 기존 데이터베이스에는 존재하지 않던 신물질을 발견할 수 있도록 한다. 특히, 기존의 역설계 방법에서는 원하는 조성을 제어할 수 없지만, 정 교수팀이 개발한 역설계 방법은 원하는 조성을 제어함으로써 숨어있는 화학 공간을 효율적으로 탐색해 물질을 설계할 수 있다. ☞ 소재 역설계(Materials Inverse Design): 주어진 구조에 대한 물성을 측정하는 방식의 반대 개념으로, 특정한 물성을 갖도록 소재의 구조를 역으로 찾아가는 방법 이번 정 교수팀의 연구성과인 결정구조 예측기술은 인공지능 생성모델인 적대적 생성 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 기반으로 개발됐다. 또 기존의 복잡한 3차원 이미지 기반 물질 표현자의 단점을 해소하기 위해 비교적 간단한 원자들의 3차원 좌표를 기반으로 한 물질 표현자를 사용했다. 정 교수팀은 이번 연구를 통해 개발한 소재 역설계 방법을 활용, 빛을 이용한 수소생산 촉매로 활용될 수 있는 마그네슘-망간-산화물 기반의 광촉매 물질의 결정구조를 예측하는 데도 성공했다. 기존 데이터베이스에 존재하지 않는 조성들을 생성조건으로 다양한 마그네슘-망간-산화물 구조를 생성한 결과, 기존에 알려지지 않았으면서 광촉매로서 전도유망한 특성을 갖는 신물질을 다수 발견했다. 정유성 교수는 "광촉매 물질의 설계에 적용한 이번 소재 설계 프레임워크는 화합물의 화학적 조성뿐 아니라 사용자가 원하는 특정 물성을 갖는 소재를 역설계하는데 적용이 가능하다ˮ면서 "여러 소재 응용 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 말했다. 우리 대학 생명화학공학과 김성원 박사과정과 노주환 박사과정이 공동 제1 저자로, 토론토 대학의 아스푸루-구지크(Aspuru-Guzik) 교수가 공동연구로 참여한 이 연구성과는 미국화학회(ACS)가 발행하는 국제학술지 ACS 센트럴 사이언스(ACS Central Science) 지난 8월호에 실렸다.(논문명: Generative Adversarial Networks for Crystal Structure Prediction) 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 산하 한국연구재단의 기초연구사업(중견연구) 지원을 받아 수행됐다.
2020.10.28
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