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바이오 화학산업에 치명적인 파지 오염 해결방안 개발
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 중국 우한대학교 시 첸(Shi Chen), 리안롱 왕(Lianrong Wang) 교수 연구팀과 공동연구를 통해 `파지 저항성을 갖는 대장균 균주 개발'에 성공했다고 15일 밝혔다. 파지(phage)란 미생물에 대해 특이적 감염성을 갖는 바이러스를 의미한다. 파지에 감염된 미생물은 생리학적 특성이 크게 달라지거나 심한 경우 죽기 때문에 파지 오염은 미생물이 화학공장과 같은 역할을 하는 바이오 화학산업에서 치명적이다. 해당 연구 결과는 국제 학술지인 `네이쳐 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 지난 8월 2일 게재됐다. 또한 해당 연구의 중요성을 인정받아 네이쳐 커뮤니케이션스 에디터의 하이라이트로도 선정됐다. ※ 논문명 : Systematic strategies for developing phage resistant Escherichia coli strains ※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 공동 교신저자), Shi Chen(우한대학교, 공동 교신저자), Lianrong Wang(우한대학교, 공동 교신저자), Xuan Zou(우한대학교, 제1저자), Xiaohong Xiao(우한대학교, 제2저자), Ziran Mo(우한대학교, 제3저자), Yashi Ge(우한대학교, 제4저자), Xing Jiang(우한대학교, 제5저자), Ruolin Huang(우한대학교, 제6저자), Mengxue Li(우한대학교, 제7저자), Zixin Deng(우한대학교, 제8저자), 포함 총 11명 시스템 대사공학은 미생물 대사회로의 조작을 통해 여러 가지 화학물질들을 지속가능하고 친환경적인 방식으로 생산할 수 있게 하는 학문으로 전 세계적으로 심각한 화석연료 고갈 및 기후변화를 해결하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 대장균은 시스템 대사공학적 엔지니어링에 사용되는 여러 가지 미생물 균주 중에서 가장 널리 사용되고 있는 대표적인 균주다. 시스템 대사공학의 도구 및 전략들의 발전과 이로 인해 만들어진 최적화된 미생물 균주들은 저렴하고 쉽게 구할 수 있는 원자재를 경제적 및 산업적 가치가 큰 제품으로 전환하는 데 있어 중요한 역할을 할 것이다. 이러한 재생 가능한 바이오화학산업을 구축하는데 꼭 해결돼야 하는 문제 중 하나는 발효 중 파지 오염이다. 발효 중 파지 오염은 숙주 세포에 치명적인 영향을 미치기 때문에 전체 바이오 공정의 생산성에 큰 영향을 미치며 그 결과 막대한 경제적 손실이 일어난다. 산업적 발효에서 파지 오염은 유전 공학을 통한 파지 방어 시스템 도입을 통해 효과적으로 막을 수 있다. 하지만 지금까지 알려진 대부분의 파지 방어 메커니즘은 한정된 종류의 파지만 방어할 수 있어 제한된 효과를 볼 수 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공동연구팀은 대장균 3234/A 균주에서 존재하는 외가닥 DNA(single-stranded DNA) (인산황화)phosphorothioation (이하 Ssp)라 명명한 신규 파지 방어 메커니즘을 발견 및 규명했으며 해당 Ssp 파지 방어 시스템이 산업적으로 유용한 여러 가지 대장균 균주에 적용될 수 있고, 그 결과 여러 종류의 파지를 방어할 수 있음을 확인했다. 또한 게놈 상에 Ssp 방어 모듈을 도입하고 파지 생애주기에 필수적인 유전자의 변형과 같은 체계적인 엔지니어링 전략을 개발했다. 이러한 전략들을 통해 파지 공격에 취약한 대장균 균주를 여러 가지 파지들에 내성을 부여할 수 있었으며, 이렇게 엔지니어링된 대장균들은 파지들이 있을 때도 일반적인 대장균과 똑같은 성장 속도와 생리학적 특성을 갖는 것을 확인했다. 또한 높은 농도의 파지가 존재하는 환경에서도 화학물질 및 재조합 단백질을 생산하는 능력을 유지했다는 것을 연구팀은 확인했다. 우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수는 “이번 연구는 발효 산업에서 큰 문제점이었던 파지 오염을 해결하기 위해 여러 가지 파지에 대한 저항성을 부여하는 체계적인 해법을 제시했다는 점에 의의가 있다”며 “이번 기술을 활용해 미생물 기반의 유용한 화학제품을 만드는 데 한 단계 앞으로 나아갈 수 있을 것”이라고 밝혔다. 이번 연구는 이상엽 특훈교수 연구팀에 의해 과학기술정보통신부가 지원하는 기후환경연구개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제’의 지원을 받아 수행됐다.
2022.09.15
조회수 4120
안철수 의원 초청 특별강연 개최
우리 대학은 2일 오후 대전 본원 의과학대학원 ‘하자 유욱준홀’에서 안철수 의원 특별강연을 개최했다. 의과학대학원과 의과학연구센터가 주관한 이날 행사는 바이오 의료산업의 미래와 의사과학자의 역할에 관해 우리나라 1세대 의사과학자인 안 의원의 전망과 경험을 공유하기 위해 마련됐다. “제가 의사과학자 출신으로 어떤 생각을 가지고 살아왔는지를 이야기해드리는 것이 진로를 고민하는 학생들에게 조금이라도 도움이 될 수 있을 것 같아 이 자리에 왔다”라고 말문을 연 안 의원은 “진로를 고민하던 당시 의사는 나 말고도 3만 명이나 있지만, 컴퓨터 백신을 만들 사람은 나 하나뿐이라는 생각으로 성공 확률에 대한 고민 없이 사회가 필요로 하는 일을 찾아갔다”라고 경험담을 공유했다. 또한, 의사과학자의 역할에 관해서는 “코로나19 환자를 위한 mRNA 백신 개발은 과학과 의학의 융합을 통해 가능했던 일인데 미국 정부는 이것을 미리 내다보고 제도를 바꾸고 규제를 없애서 백신 개발을 가속하는 방법을 찾아냈다”라고 예시를 들었다. 이어, “이곳에 있는 여러분 중에서도 바이오산업을 발전시킬 사람, 벤처를 만들어 사업에 성공하는 사람, 행정가가 되어 우리나라 경쟁력을 향상시킬 수 있는 사람이 나올 것이다”라며, “법만 아는 것이 아니라 과학과 의학을 함께 아는 사람은 법규를 미리 만들고 규제를 없애는 일에서 대체 불가능한 존재가 되어 우리나라 발전에 꼭 필요한 역할을 하게 될 것”이라고 특강에 참석한 의과학대학원 재학생들을 격려했다. 의사과학자는 의료 현장에서의 임상 경험에 과학기술 지식을 접목해 질병 치료, 의약품 및 의료기기 개발 등 다학제적 분야에서 융합연구 역량을 발휘할 수 있는 의사이자 전문 연구자를 의미한다. 2004년 설립된 우리 대학 의과학대학원은 245명의 졸업생(박사 220명, 석사 25명)을 배출했으며, 이 중 168명이 의사과학자(박사)다. 의과학대학원의 확대 발전을 위해 현재 25명인 교원 수를 26년까지 50명으로 확대하는 것이 우리 대학의 목표다. 이뿐만 아니라, 의사과학자만을 전문적으로 양성하는 과학기술의학전문대학원 설립을 제안하고 있다. 이와 함께 문지캠퍼스를 바이오 메디컬 캠퍼스로 특화하는 방안을 구상하고 있다. 첨단 동물실험동, 혁신디지털의과학원이 구축된 문지캠퍼스로 의과학대학원이 이동해 의사과학자/의사공학자를 양성하고 첨단 의료산업 진출할 수 있는 교두보를 마련하기 위한 계획이다. 이에 대해, 안 의원은 “예전에는 실험화학만 가능했지만, 요새는 수학·화학·컴퓨터 과학이 합쳐진 이론화학이 등장했다”라며, “사람이 인위적으로 만든 분야의 접점과 경계에서 성과가 나오는 시대이며 그것이 융합이다”라고 설명했다. 이어, “지금 KAIST가 가려고 하는 길이자 KAIST만 가능한 길은 새로운 융합 분야에서 다양한 시도를 하고 그것을 다른 대학들이 따라 할 수 있도록 선도하는 길이라고 믿는다”라고 의견을 밝혔다. 한편, 이날 특강에는 우리 대학 이광형 총장을 비롯해 의과학대학원 교수, 의사과학자 과정 재학생 및 졸업생 50여 명이 참석했다.
2022.09.02
조회수 5033
대규모 한국인 자폐증 가족 유전체 연구를 통한 새로운 자폐 유전변이 최초 발견
우리 대학 의과학대학원 이정호 교수와 바이오및뇌공학과 최정균 교수, 생명과학과 김은준 교수(IBS 시냅스뇌질환연구단장), 분당서울대병원 유희정 교수, KISTI 공동 연구팀이 아시아 최초로 대규모 한국인 자폐증 가족 코호트를 모집하고 전장 유전체 분석을 실시해 자폐증 유발 유전변이가 단백질을 암호화하지 않는 유전체 영역인 비-부호화 영역에서 발생할 수 있다는 사실을 규명했고, 이를 통해 자폐증 원인의 새로운 이해와 치료 전기를 마련했다고 19일 밝혔다. 이번 연구내용은 세계적 정신의학 학술지 ‘분자 정신의학(Molecular Psychiatry)’에 7월 15일 자에 게재됐다. 자폐증은 사회적 의사소통 결핍이나 이상, 반복적이거나 틀에 박힌 행동 문제가 유아 시절 시작돼 거의 평생 지속되는 뇌 신경 발달장애로, 질환 발생의 근본적인 원인에 대한 이해가 매우 부족하며, 공식적으로 인정된 치료 약제가 전무하다. 자폐증 원인에 대한 이해의 필요성은 대중들의 높은 관심을 통해서도 가늠해볼 수 있는데, 예를 들어 최근 세간의 이목이 집중된 드라마 ‘이상한 변호사 우영우’의 주인공이 자폐증을 앓고 있다. 연구진은 자폐증 유발 유전변이가 비-부호화 유전체 영역에서 발생한다는 사실을 발견했으며, 이를 세계 최초로 한국인 자폐증 샘플로 제작한 인간 줄기세포를 이용해 증명했다. 자폐증의 근본 원인을 규명한 획기적인 연구 결과로서, 기존 연구의 한계를 뛰어넘어 그간 유전체 분야의 난공불락으로 여겨졌던 비-부호화 영역에 초점을 맞춘 혁신적인 발상으로 자폐증 치료의 새로운 전기가 마련될 것으로 예상된다. 연구진은 IBS와 한국연구재단, 국가바이오빅데이터 사업단의 지원을 통해 2011년부터 현재 3,708명에 달하는 자폐 환자와 그 가족들로 구성된 대규모 한국인 코호트를 구축하고 유전체 분석을 진행하고 있으며, 이번 연구 결과는 813명의 전장 유전체 염기서열 분석을 바탕으로 이뤄졌다. (그림 1) 유전체 데이터의 98% 이상을 차지하고 있으나 그간 자폐증 유전체 연구에서 조명받지 못했던 비-부호화 영역을 집중적으로 규명하고자, 연구진은 3차원 공간상의 염색질 상호작용(three-dimensional chromatin interaction)이라는 새로운 분석 방식을 사용했으며 (그림 2), 비-부호화 영역에서 발생한 유전변이가 멀리 떨어져 있는 자폐 유전자의 기능에 심각한 이상을 초래할 수 있음을 증명했다. (그림 3) 특히, 본 코호트의 한국인 자폐증 가족으로부터 직접 인간 줄기세포를 제작해 태아기 신경세포를 재현했으며, 이러한 생애 초기 신경 발달단계에서 비-부호화 영역의 유전변이에 의해 최대 500,000 base-pair(유전체 거리 단위) 이상 떨어져 있는 유전자의 발현이 비정상적으로 낮아지거나 높아질 수 있음을 세계 최초로 증명했다 (그림 4) 이번 연구 성과는 자폐증 유발 유전변이가 단백질을 부호화하지 않는 비-부호화 영역에서 발생해, 멀리 떨어져 있는 유전자의 기능에 영향을 미침으로써 신경 발달단계 초기부터 질병 발병에 기여한다는 획기적인 자폐증 원인에 대한 발견이다. 연구팀은 그간 단백질을 부호화하는 영역에만 쏠려 있던 정신질환 연구 풍토 속에서, 비-부호화 영역을 규명하는 방향으로 전환해야 자폐증 치료의 비밀을 풀 수 있다는 새로운 접근법을 제시했다. IBS 시냅스뇌질환연구단(김은준 교수팀 프로젝트 제안 및 개시), 서울의대 및 분당서울대병원(유희정교수팀 코호트 구축 및 임상 평가), KISTI(대용량 컴퓨팅 리소스 및 유전체 데이터 분석 파이프라인 제공), KAIST (이정호 교수팀, 최정균 교수팀 비-부호화 영역 유전변이 분석) 공동 연구팀이 통합된 유전체-임상 데이터에 대해 3차원 공간상의 염색질 상호작용 분석을 통해 비-부호화 영역에서 발생한 유전변이가 자폐증 발병에 기여함을 규명했다. 이는 순수 국내의 임상가와 기초과학자, 생물정보학 전문가의 융합연구로 이루어낸 성과이며, 아시아 최초의 대규모 전장-유전체 데이터 기반 코호트 구축과 유전체 분석 모델의 기틀을 마련함으로써 대한민국 유전체 연구의 선도적인 역할을 한 것이다. 자폐 유전체 연구는 지난 10년간 북미와 유럽을 위주로 대규모로 진행됐으나, 한국을 비롯한 아시아에서는 상대적으로 연구가 덜 진행됐다. 논문의 공동 제1 저자인 KAIST 의과학대학원 졸업생 김일빈 박사는 “신경발달장애 중 자폐증은 특히 치료가 어려운 것으로 알려져 있는데, 발병 원인 중 하나로 지목되는 유전체 영역의 이상을 한국인 고유의 데이터를 사용해 순수 국내 연구진들의 힘으로 발견해냈다는 데 큰 의미가 있으며, 이 연구 성과가 언젠가는 이루어질 자폐증 치료제 개발을 위한 작은 발판이 되길 바란다”라고 말했다. 분당서울대병원의 유희정 교수도 “우리나라 연구진의 힘을 모아 자폐증의 비밀을 풀기 위한 첫걸음을 내딛었다. 연구에 참여해 준 당사자와 가족들의 헌신으로 이룬 일이라고 생각한다. 하지만 우리가 자폐증의 발병 기전을 완전히 이해하고 나아가 치료제를 개발하기 위해서는 아직 연구해야 할 것이 많다. 유전체 연구에 대한 국가 차원의 지원이 절실하며, 자폐증을 가진 분들과 가족들의 관심도 꼭 필요하다”는 점을 강조했다. 한편 이번 연구는 서경배과학재단, 한국연구재단, 보건산업진흥원사업을 통해 수행됐다.
2022.07.19
조회수 5854
대량의 고농도 일산화탄소를 고부가가치 바이오케미칼로 전환하는 기술 개발
우리 대학 생명과학과 조병관 교수 연구팀이 산업 부생가스 등으로 대량 발생하는 고농도의 일산화탄소를 고부가가치 바이오케미칼로 전환할 수 있는 생체촉매 기반 C1 바이오 리파이너리 기술*을 개발했다고 14일 밝혔다. * 제철 공정과 같은 산업공정에서 발생하는 부생가스, 합성가스는 다량의 일산화탄소, 이산화탄소 등의 탄소 1개로 이루어진 C1 가스로 구성되어 있음. 이러한 C1 가스를 미생물과 같은 생체촉매를 활용하여 다양한 화학물질로 전환하는 공정을 C1 가스 바이오 리파이너리(bio-refinery) 기술이라고 함. 최근 탄소 포집 및 전환과 같은 기술들에 대한 산업계의 요구가 커지는 가운데, 미생물을 활용한 친환경 생체촉매 기술이 크게 성장하고 있다. 조병관 교수 연구팀은 아세토젠 미생물을 생체촉매로 활용한 C1 가스 바이오 리파이너리 기술을 개발했다. 이 미생물들은 혐기성 미생물들로 우드-융달 대사회로라는 매우 독특한 대사회로를 이용하여 C1 가스로부터 아세트산을 만드는 미생물로 알려져 있다. 이러한 아세토젠 미생물을 생체촉매로 활용해 산업 부생가스를 활용하는 기술에는 한 가지 문제가 있는데, 바로 독성가스인 일산화탄소의 농도다. 이 미생물은 60% 이상의 고농도 일산화탄소 조건에서는 생명 활동이 크게 저해를 받기 때문에, 생체촉매로써 사용할 수 없게 된다. 다양한 산업에서 발생하는 C1 가스는 공정 과정에 따라 10~70% 정도의 일산화탄소가 포함돼있는데, 특히 철강산업 공정에서 발생하는 고로가스(BFG)에는 약 60%가 넘는 일산화탄소가 포함돼 있다. 따라서, 미생물 기반 고효율 생체촉매 개발을 위해서는 일산화탄소에 대한 저항성을 높이는 것이 필수적으로 선행돼야 한다. 연구팀은 아세토젠 미생물 중 하나인 유박테리움 리모좀(Eubacterium limosum) 균주를 고농도 일산화탄소 조건에 지속적으로 노출해 일산화탄소에 대한 내성이 뛰어난 돌연변이체(ECO2)를 발굴했는데, 해당 돌연변이체는 일산화탄소가 약 60% 이상 포함된 합성가스 조건에서 야생형 미생물보다 약 6배 정도 빠른 성장 속도를 보였다. 이러한 성장 속도는 현재까지 보고된 아세토젠 미생물 중 고농도 일산화탄소 조건(CO 함량 60% 이상)에서 전 세계에서 가장 빠른 속도다. 연구팀은 위의 돌연변이 미생물의 유전체 서열분석을 통해 아세틸 조효소 A 합성 단백질(acetyl-CoA synthase)을 암호화하는 유전자(acsB) 내 돌연변이가 발생한 것을 규명하고, 인공지능 기반의 구조예측을 통해 이러한 변이가 일산화탄소 내성 및 고정률 향상을 유도했음을 밝혔다. 연구팀은 일산화탄소에 대한 내성이 향상된 ECO2 돌연변이 미생물에 2,3-부탄다이올(2,3-butanediol, 2,3-BDO)* 생합성 경로를 도입해 C1 가스를 C4 화학물질로 전환할 수 있는 미생물 기반 생체촉매 시스템을 개발했다. ECO2 기반의 생체촉매가 가스 발효과정을 통해 야생형 미생물 대비 약 6.5배 정도의 높은 2,3-BDO 생산성을 보여줌으로써, C1 가스를 효율적으로 C4 화학연료로 전환하는데 성공했다. *2,3-부탄다이올(2,3-butanediol, 2,3-BDO): 농업용 자재, 식품첨가제, 의약품 첨가제, 고분자 첨가제 등 활용 범위가 광범위한 바이오케미칼 연구를 주도한 조병관 교수는 “산업공정 과정에서 발생하는 C1 가스는 일산화탄소, 이산화탄소 등의 혼합가스로, 이를 직접적으로 미생물이 이용하기 위해서는 일산화탄소에 대한 내성 및 전환율 향상이 필수적이다”라고 설명했으며, “다양한 합성생물학 기술들 활용하면 아세토젠 미생물 생체촉매의 활용도를 더욱 개선할 수 있으며, 이러한 고효율 C1 가스 전환 생체촉매 연구는 C1 가스 바이오 리파이너리의 핵심 원천기술로 다양한 산업현장에 적용할 수 있을 것”라고 밝혔다. 생명과학과 진상락(석박사통합과정), 강슬기(박사과정) 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘화학 공학 저널(Chemical Engineering Journal, 영향력지수 14.66)’에 6월 22일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Development of CO gas conversion system using high CO tolerance biocatalyst) 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 C1 가스 리파이너리 사업단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.15
조회수 5340
KAIST-생명연, 합성생물학 연구 및 바이오파운드리 구축 위해 협력
우리 대학과 한국생명공학연구원(원장 김장성, 이하 생명연)이 합성생물학과 바이오파운드리 분야의 발전을 위한 본격적인 협력에 나선다. 합성생물학(synthetic biology)은 공학 기술을 활용해 생명체가 가진 특성을 변화시키거나, 자연적으로 존재하지 않는 특성을 새롭게 설계하고 제작하는 연구 분야다. 자연에서 유래한 생명체는 저마다 고유하고 복잡한 시스템으로 이루어져 있어서 인간이 구조 그대로를 재현해내기 어렵다. 또한, 생물학 연구는 방법이 매우 복잡해 연구개발 속도가 느리다는 것이 기존 바이오 분야가 봉착한 기술적 한계였다. 합성생물학은 인공지능과 자동화된 설비, 표준화된 부품과 모듈을 사용해 연구개발의 속도와 효율을 동시에 개선할 수 있어 미래 바이오산업을 이끌어갈 핵심기술로 주목받고 있다. 미국, 영국, 일본, 중국 등의 국가들은 정부의 투자를 발판삼아 합성생물학에 인공지능, 로봇 기술 등을 적용해 제조공정을 자동화하는 바이오파운드리를 일찌감치 구축하고 기술 주도권 확보를 위한 경쟁을 가속화하고 있다. 두 기관은 주요 과학기술 강국들을 추격해 기술격차를 좁히고 관련 핵심기술을 선제적으로 확보해야 한다는 공감대를 바탕으로 이번 협력을 도모했다. 또한, 국내 열악한 바이오파운드리 환경을 개선하기 위해서는 지속적이면서도 안정적인 서비스 제공할 수 있으며, 기술 수요자들이 쉽게 접근할 수 있도록 공공인프라를 구축해야 한다는 공동의 목표를 추진하고 있다. 이를 위해 두 기관은 지난 6일 '합성생물학 연구 및 바이오파운드리 공동 구축을 위한 업무 협약' 체결을 완료했다. KAIST는 20여 년 전부터 합성생물학과 학문적 배경이 유사한 시스템생명공학과 시스템대사공학 분야를 개척해왔다. 세계 최초이자 최고효율을 내는 다양한 세포공장 개발하는 등 세계적 수준의 연구역량을 보유하고 있으며, 합성생물학 분야 인력양성을 위한 프로그램 확충 등을 추진하고 있다.생명연은 10여 년 전부터 합성생물학 전문 연구조직인 '합성생물학전문연구단'을 운영해 관련 원천기술을 확보해왔으며, 최근 ‘합성생물학연구소’로 조직을 확대 개편했다. 파일럿 규모의 연구용 바이오파운드리를 구축하는 등 미생물 세포공장, 산업용 효소, 생분해성 플라스틱 소재 등을 개발하는 연구를 진행하고 있다. 두 기관은 글로벌파운드리연맹(global biofoundries alliance, GBA)에도 함께 참여하는 등 우리나라 바이오파운드리 분야의 구심점 역할을 수행하고 있다. 이번 협력은 정부가 추진 중인 바이오파운드리 사업을 유치하기 위한 계획 수립은 물론 공동 연구 인프라 조성과 향후 원활한 사업 운영 및 활용까지 두 기관이 전방위로 긴밀한 유대를 맺는 교두보가 될 전망이다. 이광형 KAIST 총장은 "합성생물학의 속도와 규모, 경제성을 극대화하는 바이오파운드리 구축은 바이오산업 시대에 우리나라가 국제적인 리더십을 확보하는 가장 확실한 전략"이라고 강조했다. 이어, "국내 바이오 분야의 첨단 연구개발을 이끄는 두 기관이 손을 잡고 국가의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 인프라를 구축하는 일에 우수한 역량을 보탤 수 있길 기대한다"라고 밝혔다. 김장성 생명연 원장 또한 "바이오가 직면한 기술적 한계 극복과 미래 바이오로의 패러다임 전환에 핵심기술로 여겨지는 합성생물학 기술의 성패는 세계적인 경쟁력을 가진 바이오파운드리의 구축에 달려있다"라며, "관련 분야의 우리나라 대표 연구 주체인 KAIST와 생명연의 협력으로 바이오경제 실현에 한 걸음 내딛을 수 있기를 바란다"라고 전했다. 한편, 지난해 우리 정부는 다양한 기관과 기업이 연구에 활용할 수 있도록 바이오파운드리를 국가 핵심 인프라로 구축하겠다는 계획을 밝혔다. 또한, 바이오 제조 혁신을 위한 합성생물학 생태계 조성 및 지원 계획도 수립된 상태다. 현재, 바이오파운드리 구축 및 활용기술 개발 사업은 예비타당성조사가 진행 중이다.
2022.07.14
조회수 4469
2022년 창의도전연구실 16개 선정 및 현판식 개최
우리 대학 연구처가 ‘2022년 창의도전연구실’ 16개를 선정하고 5월 30일(월) 오후 현판식을 개최했다. ‘창의도전연구사업 C2(Creative & Challenging) 프로젝트’란 학술적·사회적 의미가 크고 미래 사회 이슈로 대두될 가능성이 높은 문제를 선 발굴, 선 해결하는 연구를 지원하는 사업이다. 이는 우리 대학 이광형 총장이 미래 50년을 위해 제시한 ‘QAIST 신문화 전략’ 중 하나로, 연구자들이 실패를 두려워하지 않고 창의적인 아이디어로 과감하게 문제에 도전하는 연구 문화를 조성하고자 기획됐다. 연구처는 지난 3월 공고를 시행하고 창의성과 도전성을 기준으로 총 16개 과제를 선정했다. 5월 30일(월) 5시에 열린 `창의도전연구실(Creative&Challenging)' 현판식은 제안 주제 중 최고점을 받은 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구실에서 대표로 진행했다. 현판식에는 이광형 총장, 이상엽 연구부총장, 조광현 연구처장, 이동만 공과대학장, 정기훈 바이오및뇌공학과장, 성단근 명예교수와 박성준 교수(연구책임자)가 참석했다. 박성준 교수는 “창의도전연구실에 선정 되어 매우 기쁘다. 앞으로 ‘리버스 뇌 오가노이드-기계 인터페이스 개발’ 연구에 책임을 다하겠다. 본 연구 지원 사업을 통해 새로운 문제에 다양한 아이디어로 도전하며 개념검증을 시행할 것”이라고 소감을 전했다. 한편, 2022년 말까지 진행하는 본 사업에 선정된 16개 과제에는 각 5천만 원 이내의 연구비를 지원한다. 연구처는 향후 평가를 통해 선정된 과제에 대해 창의적 기초융합연구 관련하여 보다 중장기적으로 지원하는 ‘도약연구(UP) 사업’으로 연계하여 지속 지원할 예정이다. 또한, 연말 수행평가에서 문제해결과 검증을 탁월하게 제시한 우수 교원에게는 2023년 리서치데이에 ‘QAIST 창의도전 연구상’을 수여할 계획이다.
2022.06.09
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바이오혁신경영전문대학원, 전주시-전북대와 2022 세계 바이오 혁신 포럼 (WBIF) 개최
우리 대학 바이오혁신경영전문대학원이 6월 8일부터 10일까지 전주시, 전북대학교 지역혁신센터와 공동 주최하는‘2022 세계 바이오 혁신 포럼(World Bio Innovation Forum, 이하 WBIF)를 개최한다. 이번 포럼은 디지털 치료제, 반려동물 혁신 의약품, 비대면 진료 등 최근 주목받는 바이오 신시장의 국내·외 최신 동향과 정보를 교류하고자 추진됐다. 6월 8일부터 3일간 대표 주제별 2개의 세션을 운영하고 각 분야 전문가의 발표와 패널 토론을 진행한다. 포럼 1일차에는 디지털 치료제 대표 기업인 Limbix와 DTA, Welt, Life Semantics, Naver, 식약처가 운영사례와 치료 효과 등을 이야기한다. 디지털 치료제란 게임, 가상현실(VR), 증강현실(AR), 인공지능(AI) 등의 첨단 기술을 활용해 치매와 불면증, 우울증, ADHD 등의 질병을 예방, 치료, 관리하는 기술이다. 포럼 2일차에는 이광형 총장의 환영사를 시작으로 LABOKLIN과 Torigen, Vaxcell Bio, 대웅제약 등이 참여해 반려동물 헬스케어를 주제로 최신 개발 또는 개발 예정인 의약품 사례를 공유한다. 최근 반려동물 치료에 대한 수요가 증가함에도 치료법이 부족한 점에 중점을 두고 반려동물의 암, 관절염, 피부병 등에 대해 연구원, 전문가, 기업이 다양한 의견을 모을 예정이다. 포럼 3일차에는 Atrium Health와 VSee, 이지케어텍 등이 참여해 코로나19 이후 더욱 각광 받는 비대면 진료에 대해 논의한다. 특히 비대면 진료를 통해 사회적 취약계층의 의료 서비스를 개선하는 방법에 주안점을 두고 현장감 있는 토론을 진행할 계획이다. 이번 포럼을 주관한 채수찬 WBIF 대표 겸 우리 대학 기술경영학부 교수는 “2022 WBIF를 준비하며 전 세계의 바이오 네트워크를 활용해 최고의 전문가들을 섭외하고자 노력했다. 최신 정보와 전문적인 현장 경험을 전하며 그간 개최된 바이오 헬스 포럼들과의 차별화를 둘 것”이라고 밝혔다. 이광형 총장은 “WBIF가 세계를 선도하는 바이오 포럼이 되길 진심으로 기원한다. 각 분야의 전문가들이 자유롭게 논의하는 장이 되어 국내·외 바이오, 헬스 산업의 발전과 국민 건강 향상으로 이어지길 바란다”라고 전했다. 2022 WBIF는 코로나19 상황에 따라 비대면(Zoom)으로 진행되며 WBIIF유튜브를 통해 생중계될 예정이다. 관련 문의는 홈페이지(www.wbif.or.kr)와 이메일(wbif2021@gmail.com)을 통해 가능하다.
2022.06.03
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암, 뇌졸중, 치매 등 각종 난치병 진단하는 멀티 바이오마커를 동시에 탐지하는 고성능 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 장재범 교수, 전기및전자공학부 윤영규 교수 연구팀이 기존 기술 대비 5배 이상 더 많은 단백질 바이오마커를 동시에 탐지할 수 있는 멀티 마커 동시 탐지 기술 개발을 했다고 23일 밝혔다. 바이오마커란, 단백질이나 DNA, RNA, 대사 물질 등의 생체 분자로써 이를 통해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있어 암을 비롯해 뇌졸중, 치매 등 각종 난치병을 정밀하게 진단하는 표지자로 각광받고 있다. 최근 환자별로 암 조직 내부에 발현되는 단백질 마커가 서로 다르다는 사실이 밝혀지고 있으며, 이러한 차이에 따라서 암의 예후 및 항암제 반응성 등이 결정된다는 연구 결과가 발표되고 있다. 이에 따라서 암 조직에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하는 기술이 반드시 요구된다. 이에 장 교수 연구팀은 기존 기술 대비 5배 이상 더 많은 수의 단백질 마커를 동시에 관찰할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술은 특수한 시약이나 고가의 장비가 필요하지 않아 암의 정확한 진단 및 항암제 개발, 새로운 단백질 마커 발굴 등에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학 신소재공학과 서준영, 심연보, 김지원 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature communications)' 5월 13권에 출판됐다. (논문명 : PICASSO allows ultra-multiplexed fluorescence imaging of spatially overlapping proteins without reference spectra measurements). 그동안 정밀 암 연구는 암 환자 조직 내부의 유전자를 분석하는 유전체 연구를 중심으로 진행돼왔다. 하지만 유전자 분석으로는 실제로 이 유전자로부터 단백질 마커가 얼마나 많이 발현되는지 혹은 어떤 공간적 분포로 발현되는지는 알 수 없다는 한계가 있다. 이에 따라서 최근 연구는 유전체 및 단백체를 동시에 분석하는 방향으로 나아가고 있다. 실제로 기존의 유전체 분석으로 유방암으로 진단받은 수백 명의 유방암 환자의 암 조직 내부 단백질 마커를 분석한 결과, 환자들을 생존율 및 약물 반응성이 서로 다른 여러 서브 타입으로 나눌 수 있다는 연구 결과가 발표된 바 있다. 또한, 최근 암을 정복할 신약으로 주목받고 있는 3세대 항암제인 면역항암제의 경우, 암 조직 내부의 면역세포를 활성화해 암을 치료한다. 이때, 암 조직 내부에 어떤 면역 단백질 마커가 발현되어 있는지에 따라서 그 약물 반응성에 큰 차이가 나타난다고 보고된 바 있다. 이처럼 암 조직 내부에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하는 기술은 새로운 암 서브 타입의 발굴, 각 서브 타입을 표적으로 하는 신약 개발, 적합한 항암제 추천 등을 위해 필수적으로 요구된다. 그동안 암 조직 내부에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하기 위해서 질량 분석 이미지 처리법 혹은 형광염색법이 사용돼왔다. 질량 분석 이미지 처리법은 하나의 조직에서 다수의 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있다는 장점이 있으나, 고가의 특수 장비가 필요하고, 분석 과정에서 조직이 파괴되며, 전체 과정이 오래 걸린다는 단점이 있다. 형광염색법은 이와 같은 단점은 없으나, 한 번에 3개의 단백질 마커만 관찰할 수 있다는 단점이 있다. 장 교수 연구팀은 이러한 형광염색법의 한계를 해결하기 위해 한 번에 15개 이상, 최대 20개까지의 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있는 기술인 `피카소(PICASSO)' 기술을 개발했다. `PICASSO는 “Process of ultra-multiplexed Imaging of biomoleCules viA the unmixing of the Signals of Spectrally Overlapping fluorophores'의 약자로, 기술을 통해 다양한 생체분자들의 이미지를 형형색색으로 얻어낼 수 있기에 일반인들에게 가장 친숙한 화가 피카소의 이름을 기술명으로 정했다. 연구팀은 이를 위해 발광 스펙트럼이 유사한 형광 분자들을 동시에 사용하고, 이러한 형광 분자들의 신호를 정확하게 분리할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀은 이 기술을 이용해 하나의 조직에서 15개의 단백질 마커를 탐지하는 과정을 세 번 반복해 총 45개의 단백질 마커를 탐지하는 데 성공했다. 장 교수 연구팀이 개발한 `피카소(PICASSO)' 기술은 기존 멀티 마커 동시 탐지 기술 중 가장 낮은 비용으로, 가장 많은 수의 단백질 마커를, 가장 빠르게 탐지할 수 있는 기술로, 향후 암 진단 및 제약 등에 활용될 가능성이 매우 크다. 연구팀은 이 기술 개발 과정에서 4건의 국내 특허, 3건의 미국 특허, 2건의 EPO(유럽 특허) 및 PCT(국제 특허)를 출원해 이번 기술의 지적 재산권을 확보했다고 밝혔다. 제1 저자인 서준영 연구원은 "`피카소(PICASSO)' 기술을 통해 그동안 관찰하기 어려웠던 조직 내 수많은 단백질 마커의 발현 정도 및 분포 관찰에 성공했다ˮ며, "특수한 시약이나 고가의 장비 없이 연구자들에게 친숙한 형광현미경만을 사용해 기술 구현이 가능하므로 접근성이 매우 높은 유용한 기술이 될 것이고, 새로운 생명현상 규명, 암 바이오마커 발굴, 정밀진단 및 치료제 개발 등에 활발히 사용될 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다. 한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.05.23
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합성생물학 기반 차세대 미생물 대사 조절 밸브 개발
국제 공동연구진이 대장균의 모든 전사종결부위*를 해독하고, 이를 바탕으로 미생물의 대사 경로를 수도꼭지처럼 자유자재로 조절하는 합성생물학** 기반 차세대 대사 조절 밸브 기술을 개발했다. *전사종결부위: DNA가 암호화하는 정보를 RNA로 전사할 때, RNA 합성이 종결되도록 조절하는 DNA 서열 **합성생물학: 생명현상의 복잡성, 다양성으로 인해 발생하는 낮은 재현성, 예측효율 저하 등의 기존 바이오기술의 문제를 해결하기 위해 생명체의 구성요소를 설계, 제작, 조립하는 공학적 접근방식의 바이오 기술 우리 대학 생명과학과 조병관 교수, 한국생명공학연구원 이승구 박사, 바이오융합연구소 조수형 교수, 미국 캘리포니아대학교 샌디에이고(UCSD) 생명공학과(Bioengineering)의 최동희 박사, 버나드 팔슨(Bernhard Palsson) 교수 국제 공동연구팀이 대장균에 존재하는 1,600여 개의 전사종결부위를 대량으로 해독 및 발굴하고, 이를 기반으로 고부가가치 바이오화합물 생산을 위한 미생물 대사 회로 설계를 가능케 하는 합성생물학 기반 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 전사종결부위는 DNA가 암호화하는 유전 정보가 RNA로 전사될 때, 원하는 유전자만이 정확히 전사되도록 조절하는 역할을 한다. 그 중요성에도 불구하고 기존에는 전사 종결에 관한 데이터의 부족으로, 구체적인 조절 기작에 대한 이해가 부족했다. 연구진은 전사종결부위가 다양한 세기를 가져 인접한 유전자들의 발현을 정교하게 조절한다는 사실을 발견하고, 이를 대사회로 조절에 이용했다. 한편 미생물은 다양한 유용 바이오화합물 생산에 이용되고 있는데, 효율적인 생산을 위해서는 대사 회로의 조절이 필수적이다. 그 이유는 단순히 원하는 물질 생산을 위한 유전자만을 과도하게 발현할 경우, 미생물 생장에 필요한 양분과 에너지까지 소모해 생산에 실패하기 때문이다. 공동연구진은 개발한 전사종결부위를 통해 서로 다른 대사 회로의 세기를 수도꼭지처럼 조절해 대사물질 생산을 최적화할 수 있는 '대사 밸브 기술'을 개발했다. 기존에는 전사의 시작이 되는 프로모터, 번역의 시작이 되는 리보솜 결합 부위를 통해 유전자 발현을 조절했는데, 이에는 수많은 인자가 관여하고 있어 실험 간 편차가 크고, 고가의 화학물질을 요구하는 등 한계를 지니고 있었다. 하지만 연구진이 개발한 대사 밸브는 실험 간 편차를 기존 시스템 대비 최대 75% 억제할 수 있는 것으로 나타났고, 대사 밸브를 이용한 생산 최적화를 통해 유용 대사물질인 비타민 B8의 생산을 최대 11배 증대하는 데 성공했다. 또한 개발된 기술은 미생물의 생장 조건(영양분 및 배양 환경)에 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타나 실험실 조건에서 출발해 산업 규모로 확장할 시 부수적인 최적화 과정을 최소화할 수 있고, 목적 화합물에 따라 첨가하는 원료와 배양 조건이 변화해도 조절 기작이 유지되는 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 기존에 알려지지 않았던 전사종결부위의 특성을 규명하고, 이를 대사 조절에 이용한 획기적인 시도로 차세대 대사 조절 합성생물학 기반 기술로 기대받고 있다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 C1 가스 리파이너리 프로그램 및 한국 바이오 그랜드챌린지 프로그램의 지원을 받은 KAIST 조병관 교수 연구진과 한국생명공학연구원이 추진하는 KRIBB 연구 혁신 프로그램(Research Initiative Program)의 지원을 받은 이승구 박사(한국생명공학연구원), 기초과학 연구 프로그램(Basic Science Research Program)의 지원을 받은 KAIST 조수형 교수, 노보 노르디스크 재단(Novo Nordisk Foundation)의 연구지원을 받은 버나드 팔슨(Bernhard Palsson) 교수 연구진의 협업을 통해 수행됐으며, 국제적인 학술지인 `핵산 연구(Nucleic Acids Research, 영향력지수 16.971)' 에 3월 31일 게재됐다. (논문명 : Synthetic 3'-UTR valves for optimal metabolic flux control in Escherichia coli)
2022.04.17
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최초 머신러닝 기반 유전체 정렬 소프트웨어 개발
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 머신러닝(기계학습)에 기반한 *유전체 정렬 소프트웨어를 개발했다고 12일 밝혔다. ☞ 유전체(genome): 생명체가 가지고 있는 염기서열 정보의 총합이며, 유전자는 생물학적 특징을 발현하는 염기서열들을 지칭한다. 유전체를 한 권의 책이라고 비유하면 유전자는 공백을 제외한 모든 글자라고 비유할 수 있다. 차세대 염기서열 분석은 유전체 정보를 해독하는 방법으로 유전체를 무수히 많은 조각으로 잘라낸 후 각 조각을 참조 유전체(reference genome)에 기반해 조립하는 과정을 거친다. 조립된 유전체 정보는 암을 포함한 여러 질병의 예측과 맞춤형 치료, 백신 개발 등 다양한 분야에서 사용된다. 유전체 정렬 소프트웨어는 차세대 염기서열 분석 방법으로 생성한 유전체 조각 데이터를 온전한 유전체 정보로 조립하기 위해 사용되는 소프트웨어다. 유전체 정렬 작업에는 많은 연산이 들어가며, 속도를 높이고 비용을 낮추는 방법에 관한 관심이 계속해서 증가하고 있다. 머신러닝(기계학습) 기반의 인덱싱(색인) 기법(Learned-index)을 유전체 정렬 소프트웨어에 적용한 사례는 이번이 최초다. 전기및전자공학부 정영목 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `옥스포드 바이오인포메틱스(Oxford Bioinformatics)' 2022년 3월에 공개됐다. (논문명 : BWA-MEME: BWA-MEM emulated with a machine learning approach) 유전체 정렬 작업은 정렬해야 하는 유전체 조각의 양이 많고 참조 유전체의 길이도 길어 많은 연산량이 요구되는 작업이다. 또한, 유전체 정렬 소프트웨어에서 정렬 결과의 정확도에 따라 추후의 유전체 분석의 정확도가 영향을 받는다. 이러한 특성 때문에 유전체 정렬 소프트웨어는 높은 정확성을 유지하며 빠르게 연산하는 것이 중요하다. 일반적으로 유전체 분석에는 하버드 브로드 연구소(Broad Institute)에서 개발한 유전체 분석 도구 키트(Genome Analysis Tool Kit, 이하 GATK)를 이용한 데이터 처리 방법을 표준으로 사용한다. 이들 키트 중 BWA-MEM은 GATK에서 표준으로 채택한 유전체 정렬 소프트웨어이며, 2019년에 하버드 대학과 인텔(Intel)의 공동 연구로 BWA-MEM2가 개발됐다. 연구팀이 개발한 머신러닝 기반의 유전체 정렬 소프트웨어는 연산량을 대폭 줄이면서도 표준 유전체 정렬 소프트웨어 BWA-MEM2과 동일한 결과를 만들어 정확도를 유지했다. 사용한 머신러닝 기반의 인덱싱 기법은 주어진 데이터의 분포를 머신러닝 모델이 학습해, 데이터 분포에 최적화된 인덱싱을 찾는 방법론이다. 데이터에 적합하다고 생각되는 인덱싱 방법을 사람이 정하던 기존의 방법과 대비된다. BWA-MEM과 BWA-MEM2에서 사용하는 인덱싱 기법(FM-index)은 유전자 조각의 위치를 찾기 위해 유전자 조각 길이만큼의 연산이 필요하지만, 연구팀이 제안한 알고리즘은 머신러닝 기반의 인덱싱 기법(Learned-index)을 활용해, 유전자 조각 길이와 상관없이 적은 연산량으로도 유전자 조각의 위치를 찾을 수 있다. 연구팀이 제안한 인덱싱 기법은 기존 인덱싱 기법과 비교해 3.4배 정도 가속화됐고, 이로 인해 유전체 정렬 소프트웨어는 1.4 배 가속화됐다. 연구팀이 이번 연구에서 개발한 유전체 정렬 소프트웨어는 오픈소스 (https://github.com/kaist-ina/BWA-MEME)로 공개돼 많은 분야에 사용될 것으로 기대되며, 유전체 분석에서 사용되는 다양한 소프트웨어를 머신러닝 기술로 가속화하는 연구들의 초석이 될 것으로 기대된다. 한동수 교수는 "이번 연구를 통해 기계학습 기술을 접목해 전장 유전체 빅데이터 분석을 기존 방식보다 빠르고 적은 비용으로 할 수 있다는 것을 보여줬으며, 앞으로 인공지능 기술을 활용해 전장 유전체 빅데이터 분석을 효율화, 고도화할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다. 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 데이터 스테이션 구축·운영 사업으로서 수행됐다.
2022.04.17
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대전시 바이오헬스 산업전환을 위한 글로컬 공동연구 보고서 출간
우리 대학 한국4차산업혁명정책센터는 대전시 바이오헬스 산업전환을 위한 공동연구 보고서 『대전시 바이오헬스 산업 전환 분석 연구 보고서: AI/빅데이터를 중심으로』를 발간했다고 8일 밝혔다. 본 보고서는 대전과학산업진흥원과 유럽연합집행위원회 합동연구센터(European Commission Joint Research Centre, 이하 EC JRC)가 참여해 공동으로 연구한 산출물이다. KAIST 한국4차산업혁명정책센터(이하 KPC4IR, 센터장 김소영)와 대전과학산업진흥원(이하 DISTEP, 원장 고영주)은 지난 2021년 5월 17일 실질적 공동연구 수행을 위해 업무협약을 체결한 바 있다. 해당 연구는 업무협약 체결 이후 양 기관이 주축이 되어 대전시 바이오헬스 산업의 현황 데이터 및 선행연구를 분석하고, 산·학·연·병 주요 이해관계자의 인터뷰를 기반으로 현장의 목소리를 반영했다. 또한 지역혁신 연구에 그치는 것이 아니라 EC JRC에서 개발한 산업전환(POINT Review) 방법론 적용과 그에 따른 자문 및 검토를 통해 글로컬(glocal) 연구를 진행했다. ☞ 산업전환(POINT Review) 방법론: EC JRC이 개발한 분석방법론으로 POINT(Projecting Opportunities for INdustrial Transitions) Review라 불린다. 개별국가 및 지역이 산업 전환을 위한 과제 및 기회를 도출할 때 활용하며, 크게 총 4단계(혁신·전환이 필요한 산업 세부 분야 선정 → 산업 현황 분석 → 혁신·전환의 목표 설정 → 목표달성을 위한 도전과제 도출 및 정책 제언)로 구성되어 있다. 해당 방법론을 활용해 그리스(재생에너지, 배터리, 농업 분야의 전환), 불가리아(ICT 및 메카트로닉스의 디지털화 전환) 등 유럽국가의 산업혁신을 연구한 보고서가 출간된 바 있다. 이번 연구는 KAIST에서 대전시 출연기관인 지역 자치 기관과의 신규 연구 협력뿐만 아니라 글로벌 연구기관인 유럽의 EC JRC와 함께 연계하여 이룩한 최초의 `글로컬(glocal)' 정책 연구로서 큰 의의가 있다. KAIST는 이광형 총장 취임 이후 국가 차원의 연구뿐만 아니라 지역의 발전과 개발을 위한 연구에도 총력을 기울이고 있으며, 이번 연구 또한 해당 취지를 담은 연구로 지역 사회에 이바지하며 대전시 바이오헬스 산업 고유의 특징과 현황, 현장의 필요를 구체적으로 담아냈다. 지난 2월 8일 양측 기관은 KAIST 바이오및뇌공학과 예종철 교수, 한국생명공학연구원 중소벤처기업지원센터 정흥채 박사, 바이오헬스케어협회 맹필재 회장, 대전시 미래산업과 권경민 과장, EC JRC의 드미트리오스 폰티카키스(Dimitrios Pontikakis), 마리나 랑가(Marina Ranga), 마크 보든(Mark Boden) 박사를 연사 및 토론자로 초청해 <대전 바이오산업 육성을 위한 바이오헬스 포럼>을 유튜브로 중계했다. 해당 행사에서는 공동연구의 성과를 발표하고 지역의 바이오산업 전환을 위한 전략 방안을 함께 논의한 바 있다. 보고서는 우리 대학 한국4차산업혁명센터 홈페이지(https://kpc4ir.kaist.ac.kr/) 및 대전과학산업진흥원 홈페이지(https://www.distep.re.kr/)에 게시되어 있으며, 영문 보고서 또한 4월 중 발간할 예정이다. 김소영 한국4차산업혁명정책센터장은 보고서의 발간을 축하하며 "본 보고서는 국내 과학산업혁신 정책 연구 중 글로벌과 로컬을 잇는 최초의 글로컬 정책 연구로 의의가 있으며 무엇보다 대전시 바이오헬스산업의 디지털 전환을 위한 청사진 구축에 기여하는 핵심적 정책 제안이 담겨있다ˮ라고 강조했다. 고영주 DISTEP 원장은 "대전시에서 지역의 바이오산업을 육성해 글로벌 허브로 도약하기 위한 정책과 지원을 다양하게 진행하고 있으며, 최근 대전 바이오창업원 설립도 추진하고 있는데 이번 보고서의 주요 정책내용이 많이 도움이 될 것으로 생각한다ˮ고 말했다. 한편, KPC4IR은 세계경제포럼(World Economic Forum, 이하 WEF)과 과학기술정보통신부의 양해각서(MOU) 및 KAIST와의 실행 협약에 근거한 파트너십을 바탕으로, WEF를 비롯한 유럽 및 아시아 지역 기관과 공동으로 블록체인, 인공지능, 정밀 의료 등 4차 산업혁명 핵심 기술 모니터링과 관련 정책을 분석·개발하고 있다. DISTEP은 지역혁신과 과학기술 기반 신산업 육성을 위해 설립된 기획 전문 대전시 출연기관이다. 과학산업 육성 및 지역혁신 기획, 융합혁신생태계 조성, 지역 R&D 투자 효과성 제고 등 3대 임무를 바탕으로 지역혁신의 새로운 모델 제시를 추진하고 있다. EC JRC는 유럽연합(EU)의 법안 및 결정사항 이행, 각종 조약 업무를 관리하는 유럽연합집행위원회(European Commission)의 과학·지식 서비스 연구 조직이다. EU 27개국을 대표해 독립적인 과학적 조언과 EU 과학기술정책에 대한 전문적인 조언을 제공하며, 전 세계 200여개 연구기관, 대학, 국제기구 등과 관련 연구 및 정책 개발 협약이 체결되어 있다.
2022.04.08
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딥러닝을 응용한 신속한 박테리아 검출 방법 개발
우리 대학 전산학부 조성호 교수, 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 딥러닝(deep learning) 기법과 표면 증강 라만 분광법(surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS)의 결합을 통해 효율적인 박테리아 검출 플랫폼 확립에 성공했다고 10일 밝혔다. 공동 연구팀은 질량분석법, 면역분석법(ELISA), 중합효소 연쇄 반응(PCR) 등과 같은 일반적인 박테리아 검출 방법보다 획기적으로 빠르게 신호 습득이 가능한 SERS 스펙트럼을 연구팀 고유의 딥러닝 기술로 분석해 다양한 용액 속 박테리아 신호 구분에 성공했다. 전산학부 노어진 석박사통합과정 학생과 신소재공학과 김민준 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지‘바이오센서 및 바이오일렉트로닉스 (Biosensors and Bioelectronics)’1월 18일 字 온라인 판에 게재됐다. (논문명: Separation-free bacterial identification in arbitrary media via deep neural network-based SERS analysis) 박테리아 감염으로 인한 질병 예방과 원인 분석을 위해 소변 또는 음식물에서 신속한 박테리아 검출법이 요구되며, 다양한 바이오마커 분석물의 스펙트럼 신호를 높은 민감도로 수초~수십초 이내에 측정하는 SERS가 검출 방법으로 주목받고 있다. 박테리아 대상의 기존 SERS 신호 분석은 그 복잡성과 수많은 신호 겹침 현상 때문에 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 같은 통계적인 방법으로도 정확도에 한계가 있었다. 특히, 박테리아의 고유 신호와 간섭현상을 일으키는 환경 매질의 신호를 제거하기 위해 번거로운 박테리아 분리 과정을 거쳐 시간 소모가 큰 것이 문제로 지적돼 왔다. 따라서 SERS를 이용한 박테리아 검출의 활용도를 높이기 위해서는 분리 단계를 최소화하고 신속하게 높은 정확도로 분석하는 기술 개발이 요구된다. 연구팀은 분리 단계를 완전히 생략해 박테리아가 담긴 서식 용액을 SERS 측정 기판에 올려 신호를 측정하고 딥러닝을 이용해 분석하는 방법을 시도했으며, 이를 위해 서로 다른 커널 크기(kernel size)를 가지는 이중 분기 네트워크로 구성된 `듀얼 WK넷' (DualWKNet, Dual-Branch Wide Kernel Network)라는 효율적인 딥러닝 모델을 개발했다. 특정 매질 속 박테리아의 신호는 매질의 신호와 유사해 사람의 눈으로는 구별하기가 사실상 불가능하지만, 연구팀은 DualWKNet을 이용해 스펙트럼 신호의 특징을 추출하고 물, 소변, 소고기 용액, 우유, 배양 배지 등 다양한 환경 내 대장균(Escherichia coli)과 표피 포도상구균(Staphylococcus epidermidis)의 신호를 학습해 최대 98%의 정확도로 검출 및 구분했다. 조성호 교수는 "이번 연구는 딥러닝 기술을 활용해 실제 환경에서 사용 가능한 라만 신호 분석 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ며 "의료 분야와 식품 안전 분야로 확장하여 사용돼 발전에 이바지할 것ˮ이라고 예상했다. 한편 이번 연구는 한국연구재단의 나노 및 소재기술개발사업의 지원을 받아 수행됐으며, 향후 추가 연구와 기술이전을 통해 KAIST 교원/학생 공동 창업 기업인 ㈜피코파운드리에서 상용화를 추진할 계획이다.
2022.02.10
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