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로봇 등 온디바이스 인공지능 실현 가능
자율주행차, 로봇 등 온디바이스 자율 시스템 환경에서 클라우드의 원격 컴퓨팅 자원 없이 기기 자체에 내장된 인공지능 칩을 활용한 온디바이스 자원만으로 적응형 AI를 실현하는 기술이 개발됐다.
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 6월 29일부터 7월 3일까지 아르헨티나 부에노스아이레스에서 열린 ‘2024 국제 컴퓨터구조 심포지엄(International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2024)’에서 최우수 연구 기록물상(Distinguished Artifact Award)을 수상했다고 1일 밝혔다.
* 논문명: 자율 시스템의 비디오 분석을 위한 연속학습 가속화 기법(DaCapo: Accelerating Continuous Learning in Autonomous Systems for Video Analytics)
국제 컴퓨터 구조 심포지움(ISCA)은 컴퓨터 아키텍처 분야에서 최고 권위를 자랑하는 국제 학회로 올해는 423편의 논문이 제출됐으며 그중 83편 만이 채택됐다. (채택률 19.6%). 최우수 연구 기록물 상은 학회에서 주어지는 특별한 상 중 하나로, 제출 논문 중 연구 기록물의 혁신성, 활용 가능성, 영향력을 고려해 선정된다.
이번 수상 연구는 적응형 AI의 기반 기술인 ‘연속 학습’ 가속을 위한 NPU(신경망처리장치) 구조 및 온디바이스 소프트웨어 시스템을 최초 개발한 점, 향후 온디바이스 AI 시스템 연구의 지속적인 발전을 위해 오픈소스로 공개한 코드, 데이터 등의 완성도 측면에서 높은 평가를 받았다.
연구 결과는 소프트웨어 중심 자동차(SDV; Software-Defined Vehicles), 소프트웨어 중심 로봇(SDR; Software-Defined Robots)으로 대표되는 미래 모빌리티 환경에서 온디바이스 AI 시스템을 구축하는 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
상을 받은 전산학부 박종세 교수는 “이번 연구를 통해 온디바이스 자원만으로 적응형 AI를 실현할 수 있다는 것을 입증하게 되어 매우 기쁘고 이 성과는 학생들의 헌신적인 노력과 구글 및 메타 연구자들과의 긴밀한 협력 덕분이다”라며, “앞으로도 온디바이스 AI를 위한 하드웨어와 소프트웨어 연구를 지속해 나갈 것이다”라고 소감을 전했다.
이번 연구는 우리 대학 전산학부 김윤성, 오창훈, 황진우, 김원웅, 오성룡, 이유빈 학생들과 메타(Meta)의 하딕 샤르마(Hardik Sharma) 박사, 구글 딥마인드(Google Deepmind)의 아미르 야즈단바크시(Amir Yazdanbakhsh) 박사, 전산학부 박종세 교수가 참여했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 대학ICT연구센터(ITRC), 인공지능대학원지원사업, 인공지능반도체대학원지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.01
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미래를 위한 대체 불가 바이오 제조 전략 제시
2021년 서울국제포럼과 KAIST가 공동 개최한 “글로벌 복합위기와 4차 산업혁명의 대전환기, 탄력성장의 도전과 기회” 포럼에서 KAIST 이상엽 특훈교수는 우리나라가 미래 국가경쟁력을 확보하기 위해서는 대체 불가 기술 (non-fungible technology; NFT)을 확보해야 한다고 처음으로 제시한 바 있다. 기후 변화의 심각성에 연간 약 1.1억 톤의 식품 폐기물을 포함한 다양한 유기 폐기물들, 그리고 이산화탄소도 바이오 제조를 위한 원료로 사용하도록 대체 불가능한 바이오기술(Bio-NFT)로 활용하는 것이 이제 선택이 아닌 필수가 됐다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 기술 혁신, 원료 공급 최적화 및 적절한 인프라를 통해 바이오 제조의 확장을 포함한 경쟁력 확보 전략 수립에 대한 논문을 네이처 화학공학지(Nature Chemical Engineering)에 월드뷰(Worldview)에 7월 22일 자로 제시했다고 24일 밝혔다.
※ 논문명 : Fungible and non-fungible technologies in biomanufacturing scale-up
※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 제1 저자, 교신저자) 1명
최근 신진 대사 공학과 합성 생물학의 급성장은 전통적인 화석 자원에 의존하는 제조 공정을 바이오 기반 대안으로 전환할 수 있는 잠재력을 보여주고 있다. 미생물 세포 공장을 통해 화학물질과 재료를 생산하는 바이오 기반 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 이는 각각 5.7조 달러, 9.2조 달러, 22.5조 달러의 시장규모를 가진 화학, 식품 및 소비재 등 다양한 산업 부문에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 이는 2조 달러 규모의 제약시장 보다도 훨씬 크다.
그러나 이러한 바이오 제조로의 전환은 기술적, 경제적, 사회적 장벽으로 인해 어려움을 겪고 있다. 점점 더 많은 사람들이 지구 온난화의 현실과 그 악화되는 영향을 인식하면서 환경에 덜 해로운 제품에 대한 선호도가 높아지고 있지만, 실제 구매 결정에 있어서는 가격이 중요한 역할을 한다. 따라서, 각국 정부들은 규제 지원뿐만 아니라 대중과의 소통을 통해 지속 가능한 생산과 소비에 대한 이해와 헌신을 촉진해야 한다.
이 교수는 중요하게 떠오른 바이오 제조 확장, 특히 범용화학물질 생산 등 대체 불가능하지 않은 바이오기술 (not non-fungible)을 위해 풀어야 할 세 가지 주요 과제를 제시했다.
첫째, 미생물 세포 공장의 TRY(titer, rate, yield; 농도, 속도 및 수율)를 최대화하는 것으로 기존 대사공학에 데이터 과학, 인공지능 및 로봇 공학의 통합을 통해 이러한 역량을 강화해야 한다.
둘째, 원료 공급 및 물류의 최적화가 필요하다. 약 6억 톤의 바이오매스가 연간 바이오 기반 재료 생산을 위해 사용될 수 있지만, 최적의 분배 및 공급망이 완전히 구축되지 않았다. 다양한 원료의 사용을 가능하게 하는 기술 개발이 필요하다.
셋째, 인프라 및 시설 건설에 필요한 대규모 자본 투자 문제이다. 최근 들어 건설비용이 급격히 증가하여 최첨단 제조 시설을 구축하는 데 드는 높은 비용은 운영 확장의 재정적 실행 가능성을 어렵게 한다. 바이오 제조시설 구축을 위한 정책자금 투입 등 국가적인 인프라 개념에서의 투자가 요구되며, 단기적인 해결책으로는 완전히 유연한 중형 바이오 정제소를 건설하여 시장에 가장 적합한 제품을 생산할 수 있다고 제시했다.
이 교수는 “기술 혁신, 원료 공급 및 인프라 개발에의 집중적인 노력이 필요하다”고 강조하면서 “이를 통해 산업은 보다 지속 가능하고 경제적으로 실행 가능한 바이오 제조 공정으로 전환할 수 있으며, 이는 글로벌 시장에 큰 영향을 미칠 것이다. 지속 가능한 미래에 기여하고 산업에 상당한 경제적 기회를 제공할 것으로 기대된다.”고 밝혔다.
한편 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.25
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미생물로 계란을 만든다고?
우리 연구진이 미생물로 계란의 대체제를 개발하는 논문을 발표해서 화제다. 비동물성 원료를 활용한 계란 대체제 개발을 통해 온실가스 배출 및 폐기물 문제 등을 가져오는 공장식 축산의 문제를 해결하고 손쉽게 단백질 섭취가 가능한 지속가능한 식량 체계 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
우리 대학 생물공정연구센터 최경록 연구교수와 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 ‘미생물 유래 친환경 액상 계란 대체물 개발’논문을 발표했다고 4일 밝혔다.
연구진은 미생물 용해물의 가열을 통해 형성된 젤이 삶은 계란과 유사한 미시적 구조와 물리적인 특성을 가지는 것을 확인하였고, 미생물 유래의 식용 효소나 식물성 재료를 첨가하여 다양한 식감을 구현할 수 있음을 밝혔다. 더 나아가, 액체 상태인 용해물을 이용하여 머랭 쿠키를 굽는 등, 미생물 용해물이 난액을 기능적으로 대체할 수 있음을 규명하였다.
현재까지 비동물성 단백질을 기반으로 한 계란 대체제 개발이 진행돼왔으나, 계란의 온전한 영양을 제공하는 동시에 젤화, 거품 형성 등 난액(卵液)이 요리 재료로서 지니는 중요한 핵심 기능적 특성을 함께 구현하는 대체제는 개발되지 못했다. 이러한 배경에서, 연구진은 단위 건조 질량당 단백질 함량이 육류에 비견될 정도로 많은 미생물 바이오매스를 난액 대체제로 개발하고자 했다.
특히, 인류의 오랜 섭취 경험을 통해 효모, 고초균, 유산균 및 기타 프로바이오틱스 균주 등 다양한 미생물들의 안정성이 검증됐고, 미생물 바이오매스는 생산 시 발생하는 이산화탄소뿐만 아니라 물, 토지 등 요구되는 자원이 적으면서도 고품질의 영양성분을 가지고 있기에, 연구진은 미생물 바이오매스를 대체 난액으로 활용하는 기술을 개발할 수 있다면 지속 가능한 미래 식량자원의 확보에 기여할 수 있을 것으로 기대했다.
하지만 미생물 배양을 통해 회수한 반고체 상태의 미생물 바이오매스를 가열하면 난액과 달리 액상으로 변하는 것이 관찰됐다. 이에 연구진은 계란찜을 만들기 위해선 먼저 계란의 껍데기[난각(卵殼)]를 깨트리고 난액을 모아야 한다는 사실에 착안해 미생물의 세포 구조 중 난각에 상응하는 세포벽과 세포막을 파쇄해 미생물 용해물을 제조했고, 이를 가열할 경우 난액처럼 단백질이 응고돼 젤 형태로 변하는 것을 확인했다.
이상엽 특훈교수는 “영양 측면에서도 우수한 성분들을 갖추고 있어 평소 식량에도 사용될 수 있지만, 특히 미래 장거리 우주여행 식량, 전시 상황 등 긴급 상황 시의 대비를 위한 비상식량 등으로도 활용할 수 있으며, 무엇보다 지속 가능한 식량 체계 확보에 도움이 된다”고 말했다.
이번 논문은 네이처(Nature) 誌가 발행하는 'npj 식품 과학(npj Science of Food)'에 6월 19일자 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : Microbial lysates repurposed as liquid egg substitutes
※ 저자 정보 : 최경록(한국과학기술원, 제1 저자), 안다희(한국과학기술원, 제2 저자), 정석영(한국과학기술원, 제3 저자), 이유현(한국과학기술원, 제4 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 5명
이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수)와 농촌진흥청이 지원하는 농업미생물사업단(단장 장판식 교수)의 ‘미생물 대사시스템 제어를 통한 무기물로부터의 단백질 생산 기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 최경록 연구교수) 및 의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.04
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맞춤형 종양 모델 구축 스페로이드 플랫폼 개발
세포들이 뭉쳐 생성된 구형 집합체인 스페로이드(spheroid)의 제작 기술은 현재 단일 조건의 스페로이드를 대규모로 생성하는 것까지는 가능하나, 체내 조직의 기능을 모사할 수 있는 최적의 크기 및 세포 조성 범위의 탐색이 어렵고, 다중 약물 스크리닝에 적합하지 않다는 문제가 있었다. 우리 연구진이 단 3번의 세포 주입으로 10가지 세포 조성을 갖는 100개의 스페로이드를 제작하고, 25가지 약물 조합을 동시에 처리할 수 있는 플랫폼을 구축하는 데 성공했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박제균 교수 연구팀이 다양한 스페로이드 어레이(배열)를 맞춤형으로 손쉽게 제작하고 이를 구획화해 다중 시약 처리를 수행할 수 있는 조립형 마이크로어레이 플랫폼을 개발했다고 27일 밝혔다.
기존 단일 조건의 스페로이드를 대규모로 제작하는 방법은 다중 약물 스크리닝이 어렵고, 다중 약물 스크리닝이 가능한 방법은 대규모 제작이 어려워, 두 가지 장점을 동시에 만족하는 플랫폼이 개발되지 않은 실정이었다.
* 다중 약물 스크리닝: 암 치료의 식별 및 약물 안전성 평가를 위해 약물의 종류, 농도 등 다양한 실험 조건 변화에 따른 세포 및 조직의 반응을 평가하는 방법
연구팀은 조립식 플랫폼의 핵심기술인 행잉드롭 마이크로어레이*, 그래디언트(gradient) 블록**, 오목 기둥 마이크로어레이***를 개발하고, 이들의 조립 방식에 따라 달라지는 여러 가지 스페로이드 어레이 기반 종양 모델의 제작 방법과 분석 방법을 발표했다.
* 행잉드롭 마이크로어레이: 고드름과 같이 표면에 매달린 형태의 물방울을 의미하는 행잉드롭 내에 세포가 존재하면 중력에 의해 세포들이 응집되어 스페로이드가 만들어짐. 행잉드롭 마이크로어레이는 바닥 면에 구멍이 2차원으로 배열되어, 단 한 번의 세포 혼합용액 주입으로 행잉드롭을 어레이 형태로 형성할 수 있어, 균일한 스페로이드 어레이를 제작할 수 있음
** 그래디언트 블록: 경사면을 가지는 블록으로, 행잉드롭 마이크로어레이와 조립하게 되면 각각의 어레이 구멍에 가라앉는 세포의 수가 선형으로 변화하게 되어 이를 통해 크기가 규칙적으로 변화하는 스페로이드 어레이를 제작할 수 있음
***오목 기둥 마이크로어레이: 행잉드롭과 접촉하여 스페로이드를 기둥 상부에 안착시켜 회수할 수 있는 구조를 갖고 있어, 스페로이드 어레이를 개별적으로 분리하고 이동시킬 수 있음
연구팀은 10가지의 다른 세포 조성을 가지며, 조성 별로 10개의 스페로이드가 존재하는, 총 100개의 삼중 배양 스페로이드로 구성된 어레이를 단 세 번의 세포 혼합용액 주입으로 생성시키는데 성공했다.
또한 연구팀은 행잉드롭 마이크로어레이와 오목 기둥 마이크로어레이의 조립을 통해 대규모로 생성된 스페로이드를 작은물방울 형태로 각각 분리하고, 구획화된 행잉드롭 마이크로어레이로 옮겨 스페로이드 어레이를 구획화시키는 방법을 새롭게 선보였다. 이를 통해 스페로이드 어레이의 순차적 다중 시약 처리 및 일괄적 형광 염색이 가능하게 되어 스페로이드 분석 및 실험 과정이 획기적으로 개선됐다.
연구를 주도한 박제균 교수는 “이번 연구는 다양한 크기와 조성을 갖는 스페로이드 어레이를 대규모로 제작하고, 원하는 대로 이동시켜 일괄 또는 다중 시약 처리가 가능한 고효율 스크리닝 플랫폼의 개발 성과”임을 강조하며, “간단하면서도 우수한 편의성을 갖춘 플랫폼이기에, 향후 다른 연구자들도 스페로이드 및 오가노이드의 크기와 조성에 따른 변화 연구와 다양한 세포 조성으로 이루어진 복잡한 스페로이드, 오가노이드 어레이를 이용한 고효율 약물 스크리닝 등에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 김휘수 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 헬스케어 머티리얼즈(Advanced Healthcare Materials)’에 2024년 5월 30일 자로 온라인판에 게재됐다.(https://doi.org/10.1002/adhm.202400501. 논문명: Reconfigurable Hanging Drop Microarray Platform for On-demand Preparation and Analysis of Spheroid Array) 또한 상기 논문은 와일리-VCH(Wiley-VCH) 출판사의 “핫 토픽: 종양과 암(Hot Topic: Tumors and Cancer)” 세션에도 선정됐다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업(중견연구)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.27
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챗MOF로 96.9% 금속 유기 골격체 물성 예측하다
우리 대학 연구진이 챗GPT를 활용해 큰 다공성, 높은 표면적, 그리고 뛰어난 조절 가능성으로 많은 화학 응용 분야에서 사용되는 금속 유기 골격체의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(이하 챗MOF)을 개발했다. 챗MOF는 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 높은 성공률을 보여 화제다.
생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 인공지능(AI)의 급격한 발전에 주목하며, 대규모 언어 모델(이하 LLMs) 활용을 통해 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOFs)의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(ChatMOF)을 개발했다고 26일 발표했다.
최근 인공지능(AI)의 발전에는 큰 도약이 있었지만 재료 과학에서의 LLM의 잠재력을 완전히 실현하기에는 여전히 물질의 복잡성과 재료별 특화된 훈련 데이터의 부족이라는 한계점이 존재했다.
김지한 교수 연구팀이 개발한 챗MOF는 재료 분야에서 전통적인 머신러닝 모델과 LLM을 결합한 혁신적인 접근 방식으로 계산 및 머신러닝 도구에 대한 초보자들과의 격차를 상당히 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
또한 이 독특한 시스템은 인공지능의 변혁적인 능력과 재료 과학의 복잡한 측면들을 연결하며, 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여준다. 챗MOF는 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 높은 성공률을 보고한다. 한편, 더 복잡한 구조 생성 작업은 그 복잡함에도 불구하고 주목할 만한 87.5%의 정확도를 달성한다. 이러한 유망한 결과는 챗MOF가 가장 요구가 많은 작업을 관리하는 데도 효과적임을 강조한다.
김지한 교수는 “연구팀이 개발한 기술은 재료 과학 분야에서 인공지능의 더 높은 자율성을 달성하기 위한 중요한 진전을 나타낸다. 기술이 발전함에 따라, 모델 용량과 온라인 플랫폼에서의 데이터 공유에 대한 체계적인 개선을 통해 챗MOF의 성능을 더욱 최적화할 수 있으며, 이는 금속 유기 골격체 연구 분야에서 놀라운 진전을 촉진할 수 있다.”라고 말했다.
생명화학공학과 강영훈 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)'에 지난 6월 3일 게재됐다. (논문명: ChatMOF: An Artificial Intelligence System for Predicting and Generating Metal-Organic Frameworks Using Large Language Models)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 국가 소재 연구 데이터 사업단, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견 연구자 지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.26
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실내 조명 활용해 최고 수준 이산화질소 감지 가능
우리 연구진이 기존까지 전무했던 녹색빛을 가스 센서에 조사하여 상온에서 최고 수준의 이산화질소 감지 성능을 보이는 것을 확인했다. 이를 통해 녹색광이 50% 이상 포함된 실내조명을 통해서도 작동이 가능한 초고감도 상온 가스 센서를 개발했다.
우리 대학 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 가시광을 활용해 상온에서도 초고감도로 이산화질소(NO2)를 감지할 수 있는 가스 센서를 개발했다고 10일 밝혔다.
금속산화물 반도체 기반 저항 변화식 가스 센서는 가스 반응을 위해 300 oC 이상 가열이 필요해 상온 측정에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위한 대안으로 최근 금속산화물 기반 광활성 방식 가스 센서가 크게 주목받고 있으나, 기존 연구는 인체에 유해한 자외선 내지는 근자외선 영역의 빛을 활용하는 데에 그쳤다.
김일두 교수 연구팀은 이를 녹색 빛을 포함한 가시광 영역으로 확대해 범용성을 크게 높였으며, 녹색광을 조사했을 때 이산화질소 감지 반응성이 기존 대비 52배로 증가하였다. 특히 실내조명에 사용되는 백색광을 조사해 최고 수준의 이산화질소 가스 감지 반응성(0.8 ppm NO2, 감도 = 75.7)을 달성하는 데에 성공했다.
연구진은 가시광선의 흡수가 어려운 인듐 산화물(In2O3) 나노섬유*에 비스무스(Bi) 원소**를 첨가하여 청색광을 흡수할 수 있도록 중간 밴드 갭***을 형성시켰고, 금(Au) 나노입자를 추가적으로 결착하여 국소 표면 플라즈몬 공명** 현상을 통해 가시광 중 가장 풍부한 녹색광 영역에서의 활성도를 극대화했다. 비스무스와 금 나노입자 첨가 효과와 나노섬유가 갖는 넓은 비표면적 특성을 통해 상온에서 이산화질소 반응성을 기존 센서 대비 52배(0.4 ppm NO2 감도 기준) 증가시켰다.
*인듐 산화물 나노섬유: 인듐 산화물은 전기 전도 특성을 지닌 금속 산화물로, 이를 전기방사 공정을 통해 나노섬유 형상으로 제작함
**비스무스(Bi) 원소: 원자번호 83번의 원소로, 주기율표에서는 질소(N), 인(P), 비소(As), 안티모니(Sb)와 함께 15족(질소 족)에 속하는 원소
***밴드 갭(Band gap): 전자(electron)가 속박 상태에서 자유롭게 벗어나는 데 필요한 에너지 차를 의미하며 물질의 전기적, 광학적 성질을 결정하는 중요 요인 중 하나
***국소 표면 플라즈몬 공명(LSPR): 빛에 의해 나노입자 표면의 전하 수송체를 들뜬 상태로 만들고 금속산화물로 이동시켜 가스와의 산화-환원 반응을 촉진하는 원리
이번 연구의 연구책임자인 신소재공학과 김일두 교수는 “자동차 배기가스 및 공장 매연 등에서 배출되는 대표적인 대기 환경 유해가스인 이산화질소 가스를 우리 주변에서 일반적으로 접근할 수 있는 녹·청색광(430~570 nm) 영역의 가시광을 활용해 상온에서 초고감도로 감지가 가능한 신소재를 개발했다”라며 “가스 센서의 소비전력 및 집적화 문제를 해결할 수 있어, 향후 실내조명 및 기기와의 결합을 통한 가스 센서의 상용화에 큰 역할을 할 것으로 기대한다”라고 밝혔다.
신소재공학과 졸업생 박세연 박사(現 펜실베니아 대학교 박사 후 연구원), 신소재공학과 김민현 박사과정이 공동 제1 저자로 주도한 이번 연구는 재료 분야 국제권위 학술지인 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’에 3월 4일 온라인 공개됐으며 6월 13일 24호 전면 속표지(Inside Front Cover) 논문으로 발표 예정이다. (논문명 : Dual-Photosensitizer Synergy Empowers Ambient Light Photoactivation of Indium Oxide for High-Performance NO2 Sensing)
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원 사업, 중소벤처기업부와 중소기업기술정보진흥원(TIPA)의 소재부품장비 전략협력기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.10
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화학과 학부생, 항암치료 앞당길 천연물 합성 연구 1저자
국내 자생 약용식물인 ‘광대싸리’에서 추출된 세큐린진 G는 항암제, 퇴행성 신경질환 치료제 및 마약중독 치료제로 개발 가능한 중요한 세큐리네가 천연물군에 속해 있다. 우리 대학 화학과 학부생이 추진한 연구를 통해 세계 최초로 세큐린진 G의 천연물 전합성*에 성공해 화제다.
*천연물 전합성(Total Synthesis): 쉽게 구할 수 있는 시작 물질로부터 여러 단계의 화학반응을 통해 자연에 존재하는 천연물을 실험실에서 합성하는 연구 분야로 각 단계의 화학반응이 모두 성공적으로 이루어져야 목표 분자를 최종적으로 합성할 수 있어 연구 호흡이 길고 난이도가 높다.
우리 대학은 화학과에 재학 중인 윤태식 학부생이 제1 저자로 참여하고(연구 지도교수: 한순규 교수) 대학원생 멘토인 김태완 대학원생이 공동 저자로 참여한 세큐린진(Securingine) G 전합성 논문이 국제 학술지에 게재됐다고 7일 밝혔다.
한순규 교수 연구팀의 윤태식 학사과정 학생이 주저자로 참여한 논문은 영국 왕립화학회(Royal Society of Chemistry)에서 발간하는 국제 화학학술지‘케미칼 커뮤니케이션즈(Chemical Communications)’에 5월 23일에 실렸다. (논문명: Total Synthesis of (–)-Securingine G)
간단한 화합물에서는 잘 진행되는 반응도 복잡한 구조의 천연물에 도달하는 과정의 전구체에서는 잘 진행되지 않는 경우가 많아 천연물 합성 연구는 고도의 창의력과 화학적 문제해결 능력이 필요하다. 그렇기에 학부생이 주도적으로 천연물 전합성 연구를 진행하는 것은 쉽지 않다.
이번에 세계 최초로 전합성에 성공한 천연물 세큐린진 G는 세큐리네가 천연물군 중 유일하게 피리딘 헤테로고리를 포함하는 물질이다. 피리딘 헤테로고리는 신약 개발에 있어 아주 중요한 역할을 한다. 실제로 지난 2023년 세계적으로 가장 많이 팔린 저분자 약 200종을 조사한 결과 그 중 20%인 40개가 피리딘 헤테로고리를 포함할 정도로 피리딘 골격은 의약적으로 중요하다.
세큐린진 G 합성에 있어 핵심은 어떻게 메니스다우릴라이드*와 피리딘 헤테로고리 사이의 탄소-탄소 결합을 입체 선택적으로 연결하는지였다. 기존에 염기성이 높아 원하는 결합은 이루어지지 않은 점을 착안하여 연구진은 새로운 희토류** 기반 교환 시약을 개발해 염기성 조건에서 문제가 된 부반응을 억제하고 핵심이 되는 탄소-탄소 결합을 성공적으로 형성했다.
*메니스다우릴라이드: 광대싸리나무에서 세큐리네가 천연물을 생합성하는데 쓰이는 핵심 전구체
**희토류(rare earth element): 란타넘족(lanthanide) 원소와 스칸듐(scandium), 이트리움(yttrium)을 포함한 17개의 원소군으로 이차전지, 석유화학 촉매, 반도체용 연마제, 레이저등에 필수적으로 들어가는 대체불가한 화학물질
우리 대학은 학부생들에게 실질적인 실험 및 연구 경험을 쌓을 수 있는 기회를 제공하기 위해 학부생 연구프로그램(URP, Undergraduate Research Program)을 운영하고 있다. URP 프로그램은 연구계획서 작성부터 성과 발표/평가에 이르기까지 전 과정을 통하여 연구수행 역량을 개발할 수 있도록 하는 프로그램이다. 학교는 소정의 연구비 지원 및 학점 연계를 통해 학부생을 지원한다.
화학과 한순규 교수는 “연구 중심 대학을 지향하는 KAIST에서 URP 프로그램은 학부생이 지도교수와 조교의 지도하에 실질적인 연구를 체계적으로 수행해 볼 수 있는 중요한 기회를 제공한다”라며 “이를 통해 첨단 연구와 학부 교육이라는 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있었다”고 밝혔다.
한편 이번 연구는 KAIST URP 프로그램과 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.07
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암세포 약물반응 예측 ‘그레이박스’ 개발
지난 수십 년간 많은 의생명과학자의 집중적인 연구에도 불구하고 여전히 국내 사망원인 1위는 암이다. 이처럼 암 치료가 난해한 이유는 환자마다 암 발생의 원인이 되는 유전자 돌연변이와 그로 인한 유전자 네트워크 변형이 서로 달라서 전통적인 실험생물학 접근만으로 표적치료를 적용하는 데에는 본질적인 한계가 있기 때문이다. 한편 딥러닝과 같은 소위 블랙박스(black-box) 방식의 인공지능 기술을 활용해 실험을 대체하고 데이터 학습을 통해 약물 반응을 예측할 수 있으나 이에 대한 생물학적 근거를 설명할 수 없어 결과를 신뢰하기 어려웠다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 인공지능과 시스템생물학을 융합해 암세포의 약물 반응 예측 및 메커니즘 분석을 동시에 이룰 수 있는 새로운 개념의 ‘그레이박스’ 기술을 개발했다고 3일 밝혔다.
조광현 교수 연구팀은 높은 예측 성능을 보이지만 그 근거를 알 수 없어 블랙박스로 불리는 딥러닝과 복잡한 대규모 모델의 경우 예측 성능의 한계를 지니지만 예측 결과에 대한 상세한 근거를 제시할 수 있어서 화이트박스로 불리는 시스템생물학 기술을 융합함으로써 두 기술의 한계를 동시에 극복할 수 있는 소위 ‘그레이박스’ 기술을 착안했다.
연구팀은 다양한 암종의 돌연변이 및 표적항암제 타겟 유전자 정보를 집대성해 분자 조절 네트워크 모델을 구축함으로써 여러 암종과 항암제의 약물 반응 예측에 활용될 수 있는 범용적 골격 모델을 우선 정립했다. 특히 다양한 암종에서 돌연변이가 빈번하게 발생하는 유전자들을 중심으로 전암(pan-cancer) 유전자 네트워크를 제작했고 표적항암제별 약물 반응과 관련된 돌연변이 및 연관 유전자들로 구성된 부분네트워크(sub-network)를 추출함으로써 약물 반응 예측을 위한 시스템생물학 모델을 제작했다.
연구팀은 이렇게 제작된 모델의 매개변수를 딥러닝 블랙박스 최적화기를 통해 결정하는 방식으로 트라메티닙, 아파티닙, 팔보시클립 세 개의 표적항암제 및 대장암, 유방암, 위암 세 개의 암종에 대한 그레이박스 모델을 구축했다. 완성된 모델의 약물 반응 컴퓨터시뮬레이션 결과는 각 암종별 약물반응의 민감도 차이를 보이는 세포주(cancer cell lines) 실험을 통해 비교 검증됐다.
특히 개발된 모델은 미국 국립암연구소(National Cancer Institute)의 돌연변이 정보 기반 약물 반응 예측으로는 동일한 반응을 보일 것으로 예상된 암세포주들이 실제로는 서로 다른 약물 반응을 보일 수 있다는 것을 정확히 예측했으며, 약물 반응의 차이가 발생하는 원인 또한 세포 주별 분자 네트워크 동역학의 차이로 상세히 설명할 수 있었다.
이번 연구 성과는 학습에 의한 시뮬레이션 모델 최적화를 통해 블랙박스 모델인 인공지능 기술의 높은 예측력과 화이트박스 모델인 시스템생물학 기술의 해석력을 동시에 달성한 새로운 약물 반응 예측 기술 개발이어서 그 의미가 크다. 특히, 발생 원인이 이질적이고 복잡한 네트워크 질환인 암에 대해 범용적으로 활용가능한 약물 반응 예측 원천기술이므로 향후 기술 고도화를 통해 다양한 종류의 암종 및 환자 맞춤형 치료 전략 제시에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
조광현 교수는 "인공지능 기술의 높은 예측력과 시스템생물학 기술의 우수한 해석력을 동시에 갖춘 새로운 융합원천기술로서 향후 고도화를 통해 신약 개발 산업의 활용이 기대된다ˮ고 말했다.
바이오및뇌공학과 김윤성 박사, 한영현 박사 등이 참여한 이번 연구 결과는 셀 프레스(Cell Press)에서 출간하는 국제저널 `셀 리포트 메소드(Cell Reports Methods)' 5월 20일 字 표지논문으로 출판됐다. (논문명: A grey box framework that optimizes a white box logical model using a black box optimizer for simulating cellular responses to perturbations)
논문링크: https://www.cell.com/cell-reports-methods/fulltext/S2667-2375(24)00117-6
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업 및 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구사업 등의 지원으로 수행됐다.
2024.06.03
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개인 맞춤형 정밀 의학 정확도 높일 ‘렌즈’ 개발
평균이 아닌 개인차를 고려하는 정밀 의학 시대가 열렸다. 사람마다 다른 유전적 특징을 알아내는 기술이 비약적으로 발전한 덕분이다. 더 빠르고, 정확하게 전사체를 해독할 수 있는 새로운 도구가 개발됐다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수(IBS 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI) 연구팀은 전사체 분석 빅데이터에서 유용한 생물학적 정보만 골라내는 새로운 도구인 ‘scLENS(single-cell Low-dimension Embedding using Effective Noise Subtraction)’를 개발했다.
단일세포 전사체 분석은 최근 생물학, 신약 개발, 임상 연구 등 여러 분야에서 주목받는 도구다. 개별 세포 단위에서 유전적 변화를 확인할 수 있기 때문이다. 가령, 단일세포 전사체 분석을 이용하면 암 조직 내 수십 가지 종류의 세포를 구분하고, 유전적 변이가 발생한 세포만 표적하는 정밀 치료가 가능해진다.
단일세포 전사체 분석 기술이 임상에 광범위하게 이용되려면, 도출되는 빅데이터에서 유용한 생물학적 신호를 찾아내는 효율적인 분석 도구 개발이 선행돼야 한다. 단일세포 전사체 분석은 수백~수천 개에 이르는 개별 세포의 수만 개에 이르는 다양한 유전자 발현량을 측정하기 때문에 데이터 용량이 수~수십 GB에 달한다. 이 방대한 데이터 중 생물학적으로 유용한 신호는 3% 내외에 불과하다.
이 방대하고 노이즈(잡신호)가 많은 데이터에서 유용한 생물학적 신호를 골라내기 위해 지금까지 여러 데이터 처리 도구가 개발됐다. 하지만 기존 도구는 사용자가 생물학적 신호와 노이즈의 ‘경계선’을 직접 설정해야 해서 주관이 개입됐다. 즉, 분석가에 따라 결과가 크게 달라지고, 정확도가 떨어진다는 한계가 있었다.
우선, 연구진은 기존 분석 도구들이 부정확한 근본적인 원인을 규명하고 해결책을 제시했다. 사용자가 노이즈의 임계값을 결정하는 데이터 전처리 방식 자체가 생물학적 신호를 왜곡시킨다는 것을 규명하고, 왜곡 없는 새로운 전처리 방식을 개발했다. 나아가 연구진은 수학적 방법론인 ‘랜덤 행렬 이론’을 이용해 사용자의 주관적 선택 없이 자동으로 단일세포 전사체 분석 데이터에서 신호와 노이즈를 구별하는 프로그램인 ‘scLENS’를 개발했다.
제1 저자인 김현 연구원은 “scLENS는 사용자의 선택 없이 데이터에 내재된 구조만을 이용해 자동으로 신호와 노이즈를 구별하기 때문에 사용자 편향성 문제를 원천 차단할 수 있다”며 “연구자들의 노동집약적인 신호 선택 과정을 없애면서도 분석 정확성은 높였다”고 설명했다.
이어 연구진은 기존 개발된 11가지 데이터 분석 프로그램과 scLENS의 상대적 성능을 비교했다. 이를 통해 scLENS가 다른 모든 프로그램보다 우수한 성능을 보인다는 점을 확인할 수 있었다. 널리 쓰이는 프로그램인 ‘Seurat’과 비교했을 때 scLENS는 세포 그룹화 성능이 약 10% 이상 우수하며, 데이터에 내재된 국소 구조를 43% 더 효과적으로 포착하는 것으로 나타났다.
특히, scLENS는 기존 프로그램보다 많은 계산을 하지만 메모리 사용 최적화를 통해 10만 개의 세포와 2만 개의 유전자로 이뤄진 대규모 데이터를 3시간 만에 분석하는 경쟁력 있는 분석 속도를 보였다.
연구를 이끈 김재경 CI는 “지난 십여 년간 단일세포 전사체를 분석할 수 있는 실험 기술의 비약적인 발전했지만, 데이터 분석 방법의 한계로 인해 큰 비용과 시간을 투자해 얻은 데이터를 최대한 활용하지 못하는 경우가 많았다”며 “기초 수학 이론이 생명과학 연구의 혁신을 견인하고, 감춰졌던 생명의 비밀을 빠르고 정확하게 밝히는 데 쓰일 수 있음을 보여주는 연구”라고 말했다.
연구결과는 4월 27일(한국시간) 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, IF 16.6)’ 온라인판에 실렸다.
2024.05.09
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장기 별 직접 약물 전달이 가능해지다
장기 선택적 약물 전달 기술은 치료 효과를 극대화하고 부작용을 최소화할 수 있어 큰 기대를 받고 있다. 그러나 현존하는 기술로는 간, 비장, 폐와 같은 대식세포가 활발히 활동하는 장기에만 약물을 전달하는 것이 가능하나 콩팥, 심장, 뇌와 같은 장기로의 약물 전달은 도전적인 과제로 알려져 있다.
우리 대학 생명과학과 전상용 교수와 화학과 이희승 교수 공동연구팀이 체내에서 여러 생물학적 상호작용에 관여하는 당질 층을 모방한 인공 탄수화물 나노입자(Glycocalyx-mimicking nanoparticle, GlyNP) 수십 종을 합성하여 이를 다양한 장기로의 특이적 약물 전달과 치료를 가능하게 하는 새로운 나노의약 개발에 성공했다고 3일 밝혔다.
연구팀은 다섯 가지의 단당류 단위체를 기반으로 한 조합적인 패턴을 구현해 ‘인공 탄수화물 나노입자(GlyNP)’ 라이브러리 수십 종을 합성했고, 이를 직접 동물 체내에서 선택성을 평가해 간, 신장, 비장, 폐, 심장, 뇌에 대해 차별화된 선택성을 가지는 인공 탄수화물 나노입자 후보군을 선별했다. 특히, 간, 신장, 비장에 선택성을 가지는 인공 탄수화물 나노입자 후보군은 해당 장기 내에서 각각 간세포, 신장 상피세포, 대식 세포를 표적하는 것을 확인했다.
궁극적으로 각 장기 선택적인 인공 탄수화물 나노입자 후보군을 사용하면 해당 장기에 생긴 질병을 더욱 효과적으로 치료할 수 있음을 보여주며 장기별 맞춤형 치료의 가능성을 보였다.
전상용 교수는 "이번 연구를 통해 개발한 장기 및 세포 선택적인 약물전달시스템을 이용하면 독성을 낮추고 효능을 크게 올릴 수 있어 기존에 가능하지 않았던 장기별 질병 치료에 한 걸음 더 나아갈 수 있을 것이고, 또한, 뇌나 심장과 같이 표적 약물 전달이 어려운 장기들로 기술을 확장해 나갈 것이다”라고 말했다.
생명과학과 김도현 박사과정 및 황창희 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 재료공학 분야 최정상급 학술지인 `어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, ISSN: 0935-9648 print, 1521-4095 online, Impact Factor: 32)' 3월 15일 字 온라인판에 게재됐고 속 표지논문(Inside back cover) 및 화제의 논문(Hot Paper)으로 선정됐다.
(https://doi.org/10.1002/adma.202311283. 논문명: Glycocalyx-Mimicking Nanoparticles with Differential Organ Selectivity for Drug Delivery and Therapy, This article also appears in Hot Topic: Drug Delivery)
또한, 해당 주제는 제30회 삼성휴먼테크논문대상 생명공학 & 생명과학(Bio engineering & Life Science) 분야에서 은상을 수상하며 장기별 맞춤형 치료의 새로운 전략을 제시한 성과로 인정받았다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 리더연구사업(종양/염증 미세환경 표적 및 감응형 정밀 바이오-나노메디신 연구단) 및 선도연구센터사업(멀티스케일 카이랄 구조체 연구센터, CMCA)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.03
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제약 혼합물 최고 분리막 기술 선보이다
분자의 크기와 모양에 따라 분자를 구별할 수 있는 분리막 공정*은 기존의 열 분리 공정(예: 증류법)보다 훨씬 적은 에너지를 소비하며 화학 산업의 탄소 배출량을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
*분리막 공정: 분리막은 물질의 크기나 흡수력에 따라서 특정 물질을 선택적으로 통과시키거나 배제하는 역할을 하는 선택적 장애물로 분리막을 이용한 분리 공정은 기존의 공정과 달리 많은 에너지를 사용하지 않고도 화합물들을 효율적으로 분리할 수 있음
우리 대학 생명화학공학과 고동연, 임성갑 교수 공동연구팀이 기존에 분리하기 어려웠던 크기의 활성 제약 분자들을 매우 높은 선택도로 분리할 수 있는 초박막 분리 기술을 세계 최초로 개발했다고 29일 밝혔다.
분리막은 산업계 전반에 사용되는 유기용매들을 분리하는데 저에너지, 저탄소 해결법을 제공할 수 있어 비교적 짧은 상업화 역사에도 불구하고 석유화학, 반도체, 재생합성연료(E-Fuel), 바이오 제약 분야 등 폭넓은 분야에 응용되고 있다.
해수 담수화와 같은 전통적인 응용 분야를 뛰어넘어 분리막이 고부가가치의 화합물을 선택적으로 분리하기 위해서는 기존 소재의 한계를 뛰어넘을 수 있는 혁신적인 고분자 소재의 개발이 필요하다.
연구팀은 반도체 제조 공정에 쓰이는 고분자 박막 증착 기술로 기존 소재의 한계를 뛰어넘는 성능의 분리막을 제조하고, 이를 이용해 고부가가치의 제약 혼합물을 선택적으로 정제할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 iCVD(개시제를 이용한 화학 기상 증착법, initiated Chemical Vapor Deposition) 기술을 이용해 기존에 박막으로 만들기 어렵다고 알려진 유기 실록산 고분자를 초박막으로 합성하고 이를 이용해 활성 제약 분자를 선택적으로 정제할 수 있는 분리막 공정을 개발했다. 연구팀은 이와 같은 새로운 접근 방식을 이용해 극도로 얇으면서도 다중으로 연결돼있는 고분자 분리막을 만드는 데 성공했다.
연구팀은 29나노미터(nm) 두께의 분리막을 이용해 다양한 활성 제약 성분, 석유 화합물, 연료 분자 등이 속하는 크기인 분자량 150~350g/mol 범위에 존재하는 분자들을 정제할 수 있다. 다양한 유기 물질이 섞여 있는 매우 복잡한 용매 환경에서 작동할 수 있도록 고안된 이 기술은 기존 분리막의 수명과 분자 선택도를 뛰어넘는 분리막 성능을 입증해 산업계에 분리막이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다.
연구팀은 나아가 헤르페스 바이러스 치료에 사용되는 주요 활성 제약 성분(API, Active Pharmaceutical Ingredient)인 아시클로버 (Acyclovir), 발라시클로버(Valacyclovir)와 같이 비슷한 모양 및 비슷한 크기(분자량)를 가진 분자들이 섞여있을 때 매우 높은 순도로 아시클로버만 분리해낼 수 있음을 시연했다. 따라서 이번 연구는 분리막 기술을 이용해 기존 제약 제조 공정보다 더 값싸고 에너지 비용이 적은 방법으로 제약 물질을 정제할 수 있음을 밝혀낸 데 의미가 있다.
이번 연구를 이끈 고동연 교수는 "iCVD 방식을 사용한 초박막의 성공적인 제작은 불필요한 반응 없이 결함이 없고 고품질의 밀도 높은 고분자 분리막을 합성할 수 있는 강력한 방법ˮ 이라며 "이전에 접근할 수 없었던 고분자 소재를 제공해 고성능 분리막의 정교한 설계를 촉진할 것ˮ 이라고 말했다.
우리 대학 생명화학공학과 최지훈, 최건우 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 3월 15호에 지난 3월 30일 자 출판됐다. (논문명: Ultrathin organosiloxane membrane for precision organic solvent nanofiltration).
한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진과제, 중견연구과제 및 한국화학연구원 기본사업 협력과제를 통해 지원됐다.
2024.04.29
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미래 식량인 미생물 식품 생산 전략 밝혀
가파른 인구 증가와 기후 변화로 인한 식량 생산성 저하로 인해 전 세계 식량 위기가 고조되고 있다. 더욱이 오늘날의 식량 생산 및 공급 시스템은 인류가 배출하는 총량의 30%에 달할 정도로 막대한 양의 이산화탄소를 배출하며 기후 변화를 가중시키고 있다. 이러한 난국을 타개할 열쇠로서 지속 가능하면서도 영양이 풍부한 미생물 식품이 주목받고 있다.
우리 대학 생물공정연구센터 최경록 연구교수와 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 ‘지속 가능한 원료로부터의 미생물 식품 생산’연구의 방향을 제시하는 논문을 게재했다고 12일 밝혔다.
미생물 식품은 미생물을 이용해 생산되는 각종 식품과 식품 원료를 가리킨다. 미생물의 바이오매스에는 단위 건조 질량당 단백질 함량이 육류에 비견될 정도로 많은 양의 단백질을 함유하고 있으며, 각종 가축이나 어패류, 농작물과 비교해 단위 질량을 생산하는 데 가장 적은 양의 이산화탄소를 배출하고, 필요로 하는 물의 양과 토지 면적 또한 적기 때문에 친환경적이고 지속 가능한 고영양 식량자원이 될 수 있다.
우리 주변에서 가장 쉽게 접할 수 있는 미생물 식품으로는 발효식품을 꼽을 수 있다. 비록 발효식품 내 미생물 바이오매스가 차지하는 비중은 적지만 발효 과정 중 탄수화물과 같이 비교적 영양학적 가치가 낮은 화합물을 소비하며 미생물이 증식함에 따라 단백질이나 비타민 등과 같이 보다 높은 영양학적 가치를 지니는 영양소의 함량이 증진된다.
미생물 배양을 통해 얻은 바이오매스나 배양액으로부터 분리·정제한 각종 식품 화합물 또한 미생물 식품의 한 갈래다. 주변에서 찾아볼 수 있는 예로는 글루탐산나트륨을 비롯한 각종 아미노산과 식품용 단백질·효소, 풍미 화합물, 색소, 생리활성 물질 등이 있다.
마지막으로, 가장 궁극적이며 근본적인 형태의 미생물 식품은 미생물 배양을 통해 생산된 미생물 바이오매스나 추출물 및 이를 이용해 조리한 식품이라고 할 수 있다. 미생물의 바이오매스나 이로부터 추출한 미생물 단백질을 총칭하는 단세포단백질이 대표적인 예라 할 수 있다.
연구진은 이번 논문을 통해 미생물 식품을 보다 지속 가능한 방식으로 생산하는 데 사용할 수 있는 각종 비식용 원료와 이들의 활용 전략을 총망라했다. 더 나아가 해당 원료를 활용해 산업에서 실제로 생산되고 있는 각종 미생물 식품 및 이들의 특징과 함께 지속 가능한 미생물 식품의 생산 및 대중화에 대한 전망 등을 다뤘다.
이번 논문의 제1 저자인 최경록 연구교수는 “여러 지속 가능한 원료로부터 생산된 미생물 식품은 머지않아 우리 식탁에서 흔하게 접하게 될 것”이라고 말했다. 제2 저자인 정석영 박사과정생 역시 “미래의 미생물 식품은 환경에 대한 의무감으로만 소비되는 제한적인 식품이 아닌, 영양과 맛까지 갖춰 소비자들의 선택을 받는 완전식품이 될 것”이라고 말했다. 또한 이상엽 특훈교수는 “우리 자신은 물론 후손들을 위한 지속 가능한 사회를 만들어 나가기 위해 보다 다양한 미생물 식품이 개발되고 대중화될 수 있도록 산·학은 물론 민·관이 더욱 긴밀하게 협력해야 할 때”라고 밝혔다.
이번 논문은 네이처(Nature) 誌가 발행하는 ‘네이처 미생물학(Nature Microbiology)’에 4월 9일 자 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : From sustainable feedstocks to microbial foods
※ 저자 정보 : 최경록(한국과학기술원, 제1 저자), 정석영(한국과학기술원, 제2 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수) 및 농촌진흥청이 지원하는 농업미생물사업단(단장 장판식 교수)의 ‘미생물 대사시스템 제어를 통한 무기물로부터의 단백질 생산 기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 최경록 연구교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.12
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