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복잡한 약물도 쉽게 재설계하는 분자 편집 기술 개발
약품 등에 가장 흔히 쓰이는 피리딘 화합물을 아주 손쉽게 바꿔 쓸 수 있는 합성법이 개발됐다. 복잡한 구조에도 쉽게 적용할 수 있어 다양한 신약 후보 물질 탐색의 효율성과 성공 가능성을 크게 높일 것으로 기대된다. 우리 대학 화학과 홍승우 교수(기초과학연구원 IBS 분자활성 촉매반응 연구단 홍승우 단장직무대행) 연구팀이 피리딘 구조 내 질소의 위치 변경(원하는 위치에 새 질소를 넣고 기존 질소는 제거) 방식으로, 주변 치환기*의 상대적 위치를 조절하는 ‘질소 원자 전위(N-atom transposition)’ 합성법을 개발했다.
* 치환기(Substituent) : 분자의 기본 골격에 붙어 분자의 화학적·물리적 성질 등에 영향을 주는 원자 또는 원자단
이번 연구는 과기정통부의 IBS 기초과학연구단 지원 사업을 통해 수행됐으며, 세계적 학술지 『네이처(Nature)』에 8월 18일(화) 게재됐다.
피리딘(Pyridine)은 탄소(C) 원자 5개와 질소(N) 원자 1개로 구성된 육각형 고리 구조를 띠며 의약품 등 다양한 화학물질의 기본 골격으로 널리 활용된다. 아울러 피리딘은 같은 구성의 치환기가 붙어 있더라도 질소와 치환기의 상대적인 위치에 따라 분자의 물리화학적 성질(용해, 흡수, 투과, 결합 등)과 생물학적 활성(약효)이 크게 달라지는 특성을 가진다. 이에 따라 신약 개발에서는 질소의 위치 관계만 조금씩 다른 이성질체*를 만들어 기능을 비교하는 과정이 필수적이다.
* 위치 이성질체(Positional isomer) : 구성 원자와 치환기는 같지만 특정 원자나 치환기의 위치가 서로 다른 화합물
그러나 기존에는 피리딘 고리에 붙은 치환기가 위치를 바꾸기 어려운 고정된 요소로 여겨졌다. 이 때문에 원하는 배치의 이성질체를 얻으려면 각각에 맞는 출발 물질과 합성 경로를 설계해 처음부터 따로 만들어야 했다. 완성된 분자에서 치환기만 다른 자리로 옮기는 방법도 시도됐지만, 치환기의 종류에 따라 반응 조건이 달라져 여러 치환기가 결합된 복잡한 분자에 적용하기는 사실상 불가능에 가까웠다. 연구진은 치환기를 하나씩 옮기는 대신 기준점인 질소의 자리를 바꾸는 역발상으로 이 문제를 해결했다. 치환기는 그대로 둔 채 질소의 위치를 바꿔, 질소를 기준으로 여러 치환기의 위치 관계를 한꺼번에 변화시킨 것이다.
이를 위해 연구진은 외부의 질소 공급원으로부터 새로운 질소를 고리에 삽입한 뒤, 기존 질소를 제거하는 방법을 고안했다. 이 과정에서 기존 6원자 고리가 일시적으로 7원자 고리로 확장됐다가 다시 재배열되며 질소의 위치가 달라진 새로운 피리딘이 형성됐다. 동위원소 추적 실험 결과, 새로 투입된 질소는 고리에 남고, 기존 질소는 질소 기체(N2)로 배출됨이 입증됐다. 새 합성법은 다양한 구조의 피리딘에 폭넓게 적용됐다. 연구진은 치환기가 하나인 단순 구조부터 두 개 이상의 복잡한 구조, 화학적 성질이 각기 다른 여러 치환기를 가진 구조까지 질소의 위치를 자유롭게 변경하는 데 성공했다.
반응 조건을 최적화했을 때 이성질체 합성 수율은 88%에 달했으며, 반응물의 양을 10밀리몰(mmol)로 크게 증량한 실험에서도 74%의 높은 수율을 유지해 대량 생산 및 실용화 가능성도 입증했다.
특히 실제 시판 중인 항암제(비스모데깁, 아비라테론 아세테이트)와 소염진통제(에토리콕시브)에 이 기술을 적용해 기존 약물의 복잡한 골격은 그대로 유지한 채 질소 위치만 다른 새로운 약물 후보 분자들을 합성해 냈다.
또한 연구진은 같은 출발 물질이라도 사용하는 용매에 따라 형성되는 위치 이성질체의 비율이 달라진다는 점을 발견했다. 계산화학 분석 결과, 이는 용매에 따라 화학반응에 필요한 최소 에너지인 ‘에너지 장벽’의 높이가 달라지기 때문으로 나타났다. 용매 조건을 조절하는 것만으로도 원하는 특정 위치 이성질체를 선택적으로 합성할 수 있음을 입증한 결과다.
홍승우 IBS 단장은 “기존 방식에서 벗어나 핵심 골격 안의 원자 위치 자체를 바꿔보자는 발상의 전환에서 출발한 연구”라며, “완성된 분자의 핵심 골격을 원자 수준에서 직접 편집해 물성과 약효 변화를 다각도로 탐색하고, 신약 후보 물질의 발굴 범위를 획기적으로 넓히는 데 기여할 것”이라고 말했다.
<원문 출처: 과학기술정보통신부>
2026.08.31
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화학 시약 대신 ‘온도’만으로 DNA 합성 가능하다
“DNA를 만들려면 복잡한 화학 공정이 필수다.”
바이오 분야에서 수십 년간 당연하게 여겨졌던 상식을 국내 연구진이 뒤집었다. 한국 연구진이 세계 최초로 온도만으로 원하는 DNA를 합성하는 원천기술을 개발했다. 연구팀은 이 기술을 활용해 배송 과정의 온도 변화를 전력 없이 기록하는 ‘DNA 온도 블랙박스’도 구현했다.
우리 대학은 공학생물학대학원 최영재 교수 연구팀이 ㈜에이티지라이프텍(대표 류태훈), 이화여자대학교(총장 이향숙) 생명과학과 최한솔 교수 연구팀과 공동으로 온도만 조절해 원하는 DNA 서열을 합성하는 원천 플랫폼 기술을 개발했다고 7일 밝혔다.
DNA는 사람을 비롯한 모든 생명체의 유전정보를 담고 있는 ‘설계도’다. 과학자들은 원하는 DNA를 만들어 질병을 진단하고 신약을 개발하거나, 새로운 기능을 가진 미생물을 만드는 등 다양한 바이오 기술에 활용한다. 하지만 지금까지는 DNA를 구성하는 네 가지 염기(A·T·G·C)를 하나씩 연결할 때마다 화학 시약을 넣고 씻어내는 과정을 반복해야 했다. 이 때문에 수억 원대의 자동 DNA 합성 장비와 전문 연구시설이 반드시 필요했다.
연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 ‘특정 온도에서만 반응하는 헤어핀 DNA’를 개발했다. 위 헤어핀 DNA는 머리핀처럼 접혀 있다가 일정한 온도에서만 펼쳐지는 특수한 DNA 구조다. 연구팀은 서로 다른 온도에서 작동하는 여러 종류의 헤어핀 DNA를 하나의 시험관에 넣고, 온도만 순서대로 바꾸는 방식으로 원하는 DNA를 차례대로 합성하는 데 성공했다.
기존에는 DNA를 만들기 위해 화학 시약을 계속 교체해야 했다면, 이번에는 처음부터 필요한 재료를 하나의 시험관에 넣어두고 온도만 바꾸면 DNA가 순서대로 만들어지는 새로운 방식을 구현한 것이다. 복잡한 시약 교체나 대형 장비 없이도 일반적인 온도 조절 장치만으로 DNA를 합성할 수 있는 길을 연 셈이다.
이번 연구의 가장 큰 의미는 DNA를 만드는 ‘방법’ 자체를 바꿨다는 점이다. 지금까지는 화학 시약이 DNA 합성 과정을 하나하나 제어했다면, 이번에는 누구나 쉽게 조절할 수 있는 ‘온도’가 그 역할을 대신하도록 만든 것이다. 이 기술이 발전하면 DNA를 만드는 비용과 시간을 크게 줄여 합성생물학과 유전자 연구는 물론, 신약 개발과 정밀의료 등 다양한 바이오 산업의 진입 장벽도 크게 낮출 것으로 기대된다.
연구팀은 개발한 기술이 실제로 활용될 수 있음을 보여주기 위해 무전원 ‘DNA 온도 블랙박스’도 구현했다. 이 장치는 평소에는 동결건조 상태로 보관하다가 사용 직전 물 한 방울만 떨어뜨리면 작동을 시작한다. 이후 배송 과정에서 언제, 얼마나, 어떤 순서로 온도가 변했는지를 DNA 서열에 자동으로 기록한다. 또한 일정 온도 이상에 노출되면 색이 변해 이상 여부를 눈으로 바로 확인할 수 있어 백신과 바이오의약품, 세포치료제, 신선식품 등 저온 유통이 중요한 제품의 품질 관리에 활용될 것으로 기대된다.
최영재 교수는 “이번 연구는 화학 시약 대신 온도만으로 DNA를 합성할 수 있다는 새로운 원리를 제시한 세계 최초의 원천기술”이라며 “DNA 합성을 더욱 쉽고 경제적으로 만들어 바이오 기초 연구의 진입 장벽을 낮추고, 무전원 DNA 온도 블랙박스와 같은 새로운 산업 응용으로도 이어질 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 최장호 연구원과 GIST 김진호 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 7월 2일 자 게재됐다.
※ 논문명 : Programmable one-pot polymerase-mediated DNA synthesis via temperature control
※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-74890-4
※ 관련동영상I: https://drive.google.com/file/d/1bUtzC83qIm1k-hNFKTb09yFPhfsD4iU-/view?usp=drive_link
※ 저자 : 최장호(KAIST, 공동 제1저자), 김진호(GIST, 공동 제1저자), 최한솔(이화여자대학교, 교신저자), 최영재(KAIST, 교신저자)
이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 미래유망 융합기술 파이오니아사업, 바이오파운드리기반기술개발사업, 신진연구자지원사업, 글로벌기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.07
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개인정보 공유 없이 병원·은행에서도 통하는 연합학습 AI 개발
환자 진료기록이나 금융 데이터처럼 개인정보를 한곳에 모으기 어려운 문제를 해결하기 위해 ‘연합학습(Federated Learning)’이 고안됐다. 하지만 공동으로 학습한 AI를 각 기관이 자신의 환경에 맞게 최적화하는 과정에서, AI가 특정 기관 데이터에만 과도하게 적응해 새로운 데이터에는 취약해지는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진은 이를 해결할 방법을 제시했으며, 병원·은행 같은 보안 분야는 물론, 소셜미디어·온라인 쇼핑처럼 변화가 잦은 환경에서도 안정적인 성능을 확인했다.
우리 대학은 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 연합학습의 고질적인 성능 저하 문제를 해결하고, AI 모델의 일반화(Generalization) 성능을 크게 향상시키는 새로운 학습 방법을 개발했다고 15일 밝혔다.
연합학습은 여러 기관이 데이터를 직접 주고받지 않고도 공동으로 AI를 학습할 수 있는 방식이다. 그러나 이렇게 완성된 공동 AI 모델을 각 기관이 현장에 맞춰 최적화(파인 튜닝)하는 과정에서 문제가 발생한다. 기존의 폭넓은 지식이 희석되며, AI가 특정 기관의 데이터 특성에만 과도하게 적응하는‘지역 과적합(Local Overfitting)’문제가 생기기 때문이다.
예를 들어 여러 은행이 함께 ‘공동 대출 심사 AI’를 구축한 뒤, 특정 은행이 대기업 고객 데이터를 중심으로 파인튜닝을 진행하면 해당 은행의 AI는 대기업 심사에는 강점을 보이지만 개인이나 스타트업 고객 심사에서는 성능이 떨어지는 지역 과적합 문제가 생긴다.
박 교수 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘합성 데이터(Synthetic Data)’ 방식을 도입했다. 각 기관의 데이터에서 핵심적이고 대표적인 특징만을 추출해 개인정보를 포함하지 않는 가상 데이터를 생성하고, 이를 파인튜닝 과정에 적용한 것이다. 이로써 각 기관의 AI는 개인정보 공유없이 자신의 데이터에 맞춰 전문성을 강화하면서도, 공동학습으로 얻은 폭넓은 시야(일반화 성능)를 잃기 않게 되었다.
연구 결과, 해당 방법은 의료·금융 등 데이터 보안이 중요한 분야에서 특히 효과적일 뿐 아니라, 소셜미디어나 전자상거래처럼 새로운 사용자와 상품이 지속적으로 추가되는 환경에서도 안정적인 성능을 발휘했다. 새로운 기관이 협력에 참여하거나 데이터 특성이 급격히 변하더라도 AI가 혼란스러워하지 않고 안정적으로 성능을 유지할 수 있음을 보여줬다.
박찬영 산업및시스템공학과 교수는 “이번 연구는 데이터 프라이버시를 지키면서도, 각 기관의 AI가 전문성과 범용성을 동시에 보장하는 새로운 길을 열었다”라며, “의료 AI, 금융 사기 탐지 AI처럼 데이터 협업이 필수적이지만 보안이 중요한 분야에서 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 데이터사이언스대학원 김성원 학생이 제1 저자, 박찬영 교수가 교신저자로 참여했으며, 지난 4월 싱가포르에서 열린 인공지능 분야 최고 권위 학술대회인 ‘국제표현학습학회(International Conference on Learning Representations, ICLR) 2025’에서 상위 1.8%의 우수 논문에만 선정되는 구두 발표(Oral Presentation) 대상으로 채택되어 그 우수성을 입증받았다.
※ 논문명: Subgraph Federated Learning for Local Generalization, https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.03995
한편, 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 ‘강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습’과제와 한국연구재단의 지원을 받은 ‘그래프 파운데이션 모델: 다양한 모달리티 및 도메인에 적용 가능한 그래프 기반 기계 학습’과제와 ‘데이터사이언스융합인재양성 사업’의 성과다.
2025.10.15
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전기 스위치처럼 몸속 세포 신호 쉽게 켜고 끈다
우리 몸속 세포들은 신경, 면역, 혈관 기능을 조절하기 위해 다양한 신호 분자(signaling molecules)를 주고받는다. 그중 일산화질소(NO)와 암모니아(NH₃)는 특히 중요한 역할을 하지만, 이들은 불안정하거나 기체 상태로 존재해 외부에서 생성하거나 조절하기가 매우 어려웠다. 우리 연구진이 전기 자극 하나만으로 세포 안팎에서 원하는 신호 물질을 생성하고, 이를 통해 세포 반응을 마치 전기 스위치처럼 켜고 끌 수 있는 플랫폼을 개발했다. 향후 전자약, 전기유전학, 맞춤형 세포 치료 등 미래형 의료 기술의 핵심 기반으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 생명화학공학과 박지민 교수 연구팀이 생명화학공학과 김지한 교수팀과의 공동연구를 통해, 전기 신호만으로 일산화질소와 암모니아 신호 물질을 원하는 순간에 생성할 수 있고 세포의 반응 시점·범위·지속 시간까지 조절할 수 있는 고정밀 생체 제어 플랫폼인 ‘바이오전기합성(Bioelectrosynthesis) 플랫폼’을 개발했다고 11일 밝혔다.
연구팀은 몸속 질산염(Nitrite, NO2-) 환원효소가 작동하는 것에 아이디어를 얻어, 하나의 물질(질산염, Nitrite, NO2-)로부터 생체 신호 물질인 일산화질소와 암모니아를 선택적으로 생성할 수 있는 전기 기반 기술을 구현하는데 성공했다.
연구팀은 촉매에 따라 만들어지는 신호 물질이 달라지는 점을 기반으로, 질산염을 단일 전구체로 사용하여 구리-몰리브덴-황 기반 기본 촉매(Cu2MoS4)와 철이 들어간 촉매(FeCuMoS4)를 활용하여 암모니아와 일산화질소 신호 물질을 각각 선택적으로 합성하는데 성공했다.
연구팀은 전기화학 실험과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해,‘철’이 일산화질소와 강하게 결합해 철이 있는 촉매를 쓰면 일산화질소가 더 잘 만들어지고, 철이 없는 촉매를 쓰면 암모니아가 더 잘 만들어지는 식으로 생성 비율을 제어한다는 사실을 규명했다. 즉, 촉매만 교체하면 전기 신호만으로 일산화질소 또는 암모니아 신호 물질을 자유롭게 생성할 수 있음을 입증했다.
연구팀은 이 플랫폼을 이용해 인간 세포에 발현시킨 TRPV1(통증·온도 자극을 느끼게 하는 센서)와 OTOP1(산·암모니아 등 pH 변화를 감지하는 센서) 같은 이온 채널들을 전기 신호로 작동시키는데도 성공했다.
또한, 전압의 세기와 작동 시간을 조절함으로써 세포 반응의 시작 시점, 반응 범위, 종료 시점을 자유롭게 조절할 수 있음도 실험적으로 입증했다. 말 그대로 마치 전기 스위치를 켜고 끄듯이 세포 신호를 조절하는 기술이 가능해진 것이다.
박지민 교수는 “이번 연구는 전기로 다양한 신호 물질을 선택적으로 생산해 세포를 정밀하게 조절할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다”며, “신경계나 대사질환을 대상으로 한 전자약 기술로의 확장 가능성도 크다”고 밝혔다.
생명화학공학과 이명은, 이재웅 박사과정 연구원이 제1 저자로, 김지한 교수가 공저자로 참여했고 연구 결과는 화학 및 화학공학 분야 최고 권위지 중 하나인‘앙게반테 케미(Angewandte Chemie International Edition)’에 지난 7월 8일 게재(온라인 공개는 8월 4일) 됐다.
※ 논문명 (1): Bioelectrosynthesis of Signaling Molecules for Selective Modulation of Cell Signaling (저자 정보 : 박지민(KAIST, 교신저자), 이명은(KAIST, 제1 저자), 이재웅(KAIST, 공동 제1 저자), 김지한 (KAIST, 공저자) 포함 총 7명)
※ DOI: https://doi.org/10.1002/ange.202508192
이번 연구는 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.
2025.08.12
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콩벌레 공생 곰팡이 없어도 퇴행성 뇌질환 치료제 만든다고?
‘허포트리콘’은 뇌 속 염증을 억제하고 신경세포를 보호하는 작용이 뛰어난 물질로 치매나 파킨슨병과 같은 퇴행성 뇌 질환 치료제로 발전할 가능성이 크다고 평가받고 있다. 이 물질은 콩벌레와 공생하는 곰팡이에서만 극미량 얻을 수 있는데, 우리 연구진이 이 희귀 천연물을 화학 합성* 하는데 성공해, 차세대 신경퇴행성 질환 약물 개발의 가능성을 제시했다.
*화학 합성: 화학 반응을 이용하여 원하는 물질을 만드는 과정
우리 대학 화학과 한순규 교수 연구팀이 콩벌레와 공생하는 곰팡이에서 발견된 천연 항신경염증 물질 ‘허포트리콘(herpotrichone) A,B,C’를 세계 최초로 합성하는 데 성공했다고 31일 밝혔다.
허포트리콘 천연물은 콩벌레의 공생균인 ‘허포트리시아(Herpotrichia) sp. SF09’에서만 극미량으로 얻을 수 있는 물질로, 다섯 개의 고리 구조(6각형 4개와 3각형 1개)인 6/6/6/6/3의 다중고리 구조를 가진 물질이다.
흥미롭게도 이 물질은 뇌 염증반응을 억제하는 항신경염증 효과가 매우 우수하며, 최근에는 철분 매개 세포 사멸(ferroptosis)을 억제해 신경세포를 보호하는 작용기전까지 확인돼, 뇌 질환 치료용 약물로써의 가능성이 기대되고 있다.
한 교수 연구팀은 곰팡이에서 이 물질이 만들어지는 방식을 예상하여, 허포트리콘의 복잡한 구조를 연구실에서 화학적으로 만드는 방법을 고안했다. 이때 핵심이 된 것은 ‘딜스-알더(Diels–Alder) 반응’이라는 화학 반응이다. 이 반응은 마치 두 개의 퍼즐 조각이 맞물려 하나의 고리를 만들듯, 탄소 기반 파트너끼리 새로운 결합을 만들어 육각고리 구조를 형성하게 해주는 반응이다.
또한, 연구팀은 ‘수소결합’이라는 분자 사이의 약한 끌어당김 현상에 주목했다. 이 수소결합을 섬세하게 설계하고 조절함으로써, 반응이 원하는 방향과 위치에서만 일어나도록 정교하게 유도해서 허포트리콘을 만들 수 있었다.
연구팀은 기존에 핵심수소 결합 없이는 목표 천연물이 거의 안 만들어지거나 엉뚱한 부산물만 생겼던 문제를 해결하고, 복잡한 구조의 허포트리콘 A, B, C를 모두 정확하게 합성할 수 있었다.
특히, 허포트리콘을 만들기 위한 핵심 재료인 ‘델리트파이론(delitpyrone) C’와 ‘에폭시퀴놀 단량체(epoxyquinol monomer)’라는 분자들이 어떤 구조를 가질 때 핵심 수소결합이 가능한지 정밀하게 분석했다.
이렇게 유도된 수소결합 덕분에 반응 분자들이 정확한 위치로 다가가고 이상적인 전이상태를 거쳐 허포트리콘 C가 합성 가능했다. 이 반응 원리를 허포트리콘 A와 B에도 적용해 성공적으로 이들 천연물을 합성할 수 있었다.
연구실에서 행해진 핵심 딜스-알더 반응 과정에서 자연계에서는 아직 발견되지 않은 새로운 분자 구조들도 함께 만들어졌고, 이 중 일부는 우수한 약리 활성을 갖는 신규 천연물일 가능성이 높아 합성을 통해서 천연물을 예측한다는 측면에서 본 연구의 의미가 배가된다.
실제로 한 교수 연구팀은 2019년에 허포트리콘 A와 B를 발견하고 이들의 구조를 밝힌 중국 연구진의 논문을 바탕으로, 이들 천연물의 합성 연구를 진행했는데 그 과정에서 원치 않던 특정 부산물이 계속적으로 얻어졌다.
그런데 2024년 같은 중국 연구진에 의해 허포트리콘 C라는 신규 천연물의 발견이 논문으로 보고됐는데, 이것은 한 교수 연구팀이 이전에 얻었던 부산물과 일치하는 물질이었다. 이는 한 교수팀이 자연계에 존재하는 천연물을 실험실에서 이미 합성하고 있었던 것을 보여주는 사례다.
화학과 한순규 교수는 “이번 성과는 퇴행성 신경질환 관련해 약리 활성을 갖는 자연계 희귀 천연물을 최초로 합성하고, 복잡 천연물의 생체모방 합성 원리를 체계적으로 제시한 연구”라며, “앞으로 천연물 기반 항신경염증 치료제 개발과 해당 천연물군의 생합성 연구에도 폭넓게 활용될 것으로 기대된다”고 밝혔다.
해당 연구 성과는 화학과 석박사통합과정 이유진 학생이 제1 저자로 화학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society, JACS)에 7월 16일 字 게재됐다.
※논문명: Total Synthesis of (+)-Herpotrichones A–C
※DOI: 10.1021/jacs.5c05061
한편, 이번 연구는 한국연구재단(NRF) 중견연구자지원사업, KAIST UP 프로젝트, KAIST 그랜드챌린지(Grand Challenge) 30 프로젝트, 및 KAIST 초세대협업연구실사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.31
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인공지능으로 고성능 양자물성 계산시간 획기적 단축
인공지능과 고성능 과학계산 간의 밀접한 관련성은 최근 2024년도 노벨 물리학상과 화학상이 동시에 수상된 것을 보면 알 수 있다. 우리 연구진이 인공지능을 활용하여 3차원 공간에 분포하는 원자 수준의 화학결합 정보를 예측하여 양자역학적 고성능 컴퓨터 시뮬레이션의 계산 시간을 획기적으로 단축하는데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수팀이 물질의 특성을 도출하기 위해 슈퍼컴퓨터를 활용해 수행되는 원자 수준 양자역학적 계산에 필요한 복잡한 알고리즘을 우회하는 3차원 컴퓨터 비전 인공신경망 기반 계산 방법론을 세계 최초로 개발했다고 30일 밝혔다.
슈퍼컴퓨터를 활용한 양자역학적 밀도범함수론(density functional theory, DFT)* 계산은 빠르면서도 정확하게 양자 물성을 예측할 수 있게 해 첨단 소재 및 약물 설계를 포함한 광범위한 연구·개발 분야에서 표준적인 도구로 자리 잡아 필수 불가결한 역할을 하고 있다.
*밀도범함수론(DFT): 원자 단위에서부터 양자역학적으로 물성을 계산하는 제1원리 계산의 대표적인 이론
그러나 실제 밀도범함수론 계산에서는 3차원적인 전자밀도를 생성한 후 양자역학 방정식을 푸는 복잡한 자기일관장 과정(self-consistent field, SCF)*을 수십에서 수백 번씩 반복해야 해서 그 적용 범위가 수백~수천 개의 원자로 제한되는 한계가 있었다.
*자기일관장(SCF): 상호 연결된 여러 개의 연립 미분 방정식으로 기술해야 하는 복잡한 다체 문제(many-body problem)를 해결하기 위해 널리 사용되는 과학계산법
김용훈 교수 연구팀은 자기일관장 과정을 최근 급속한 발전을 이룬 인공지능 기법으로 회피하는 것이 가능한지 질문했다. 그 결과 3차원 공간에 분포된 화학 결합 정보를 컴퓨터 비전 분야의 신경망 알고리즘을 통해 학습해 계산을 가속화하는 딥SCF(DeepSCF) 모델을 개발했다.
연구진은 밀도범함수론에 따라 전자밀도가 전자들의 양자역학적 정보를 모두 포함하고 있으며 이에 더해 전체 전자밀도와 구성 원자들의 전자밀도의 합 간의 차이인 잔여 전자밀도가 화학결합 정보를 담고 있는 점에 주목하고 기계학습의 목표물로 선정했다.
이후 다양한 화학결합 특성을 포함한 유기 분자들의 데이터 세트를 채택했고 그 안에 포함된 분자들의 원자구조들에 임의의 회전과 변형을 가해 모델의 정확도 및 일반화 성능을 더욱 높였다. 최종적으로 연구팀은 복잡하고 큰 시스템에 대해 딥SCF 방법론의 유효성 및 효율성을 입증했다.
이번 연구를 지도한 김용훈 교수는“3차원 공간에 분포된 양자역학적 화학결합 정보를 인공 신경망에 대응시키는 방법을 찾았다”며 “양자역학적 전자구조 계산이 모든 스케일의 물성 시뮬레이션의 근간이 되므로 인공지능을 통한 물질 계산 가속화의 전반적인 기반 원리를 확립한 것”이라고 연구의 의의를 부여했다.
전기및전자공학부 이룡규 박사과정이 제 1저자로 수행한 이번 연구는 소재 계산 분야의 권위 있는 학술지 '네이쳐 파트너 저널 컴퓨테이셔널 머터리얼즈(Npj Computational Materials)'에 10월 24일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Convolutional network learning of self-consistent electron density via grid-projected atomic fingerprints)
한편, 이번 연구는 KAIST 석박사 모험사업, 한국연구재단 중견연구자지원사업 등의 지원을 받아 수행되었다.
2024.10.30
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누구나 천연물 합성 경로 예측 가능하다
식물은 고착생활을 하면서 환경 스트레스에 대응하기 위해 진화적으로 다양하고 복잡한 천연물을 만들고 있다. 이 천연물들은 인류의 생존에도 필수적인 역할을 하고 있는데 미국식품의약국(FDA) 승인 저분자 약물의 30% 이상이 식물 천연물에 기초하고 있다는 사실이 이를 증명하고 있다. 한국 연구진이 딥러닝을 활용, 천연물의 역-생합성 경로를 예측하는 모델을 제시해 천연물 기반 의약품 대량 생산에 활용될 수 있도록 해 화제다.
우리 대학 생명과학과 김상규 교수 연구팀과 김재철AI대학원 황성주 교수 연구팀의 공동연구를 통해 천연물 생합성 경로를 예측하는 딥러닝 모델을 개발하고 부산대학교 박정빈 교수 연구팀과 협업을 통해 관심있는 누구나 모델을 활용할 수 있도록 인터넷 웹사이트(readretro.net)를 구축했다고 14일 밝혔다.
천연물 활용 및 대량 생산을 위해서는 생합성 경로를 밝히는 것이 필수적이다. 하지만 복잡한 구조를 가진 많은 약용 천연물의 생합성 경로가 잘 밝혀져 있지 않아 현재는 식물로부터 직접 추출해 사용하고 있다. 생합성 경로 연구는 도전적이지만 이를 밝히고 생합성 효소를 찾을 수 있다면 천연물의 활용 가치를 증진할 수 있다.
식물 천연물 생합성 경로 연구의 첫 단계는 식물이 어떻게 물질을 합성하는지 그 경로를 역추적(역합성 경로를 제시)하는 것으로 시작된다. 공동연구팀은 딥러닝을 활용해 천연물의 역-생합성 경로를 예측하는 모델을 제시했다. 이번 연구에서 연구팀은 발전된 역합성 모델과 생화학적 직관을 결합해 성공적으로 천연물 생합성 경로 예측을 수행하는 인공지능 모델을 개발했다.
연구팀은 개발한 인공지능의 이름을 ‘역합성을 읽어내는 모델’이라는 뜻을 담아 ‘리드레트로(READRetro)’라고 명명했다. 이 모델은 천연물 역합성을 예측하는 인공지능 모델 중 최고의 성능을 보이는 것으로 확인되었고 이를 개별 연구자들이 쉽게 활용할 수 있도록 구현했다는 데 의미를 가진다.
김상규 교수는 “식물이 어떻게 복잡한 천연물을 만들 수 있게 되었는지 이해하는 기초 연구에서부터 천연물 기반 의약품을 대량으로 생산하기 위한 합성생물학 연구 등에 활용이 기대된다. 추후 합성 경로를 매개하는 효소를 예측하거나 거대 분자의 역합성 예측 정확도를 높이는 연구를 실시할 계획이다” 라고 말했다. 또한 김 교수는 “이번 연구는 2022년 KAIST 인공지능연구원에서 주최한 멜팅 팟(Melting pot) 세미나에서 저와 황성주 교수가 발제자와 토론자로 만난 인연으로 시작됐다. KAIST가 표방하는 융합이 생화학자와 전산학자의 힘을 합쳐 이끌어 낸 좋은 연구로 큰 의미를 갖는다고 생각한다”고 강조했다.
생명과학과 김태인 석박사통합과정과 김재철AI대학원 이슬 석박사통합과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘뉴 파이톨로지스트(New Phytologist)'에 출판됐다. (논문명 : READRetro: natural product biosynthesis predicting with retrieval-augmented dual-view retrosynthesis).
한편 이번 연구는 KAIST POST-AI, 한국연구재단, 과학기술정보통신부 등의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.14
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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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인공지능으로 배터리 원소, 충방전 상태 인식
국제공동연구진이 인공지능 학습을 통해 배터리의 표면 형상만 보고 각 원소의 함량 그리고 충·방전 횟수에 대한 정보를 높은 정확도로 알아내는 영상인식 기술을 개발하여 화제다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 한국전자통신연구원(ETRI), 미국 드렉셀대학과 공동연구를 통해 다양한 조성과 각기 다른 충·방전 사이클의 NCM 양극재 주사전자현미경 사진을 합성곱 신경망* 기반 인공지능에 학습시켜 주요 원소 함량과 충·방전 상태를 99.6%의 높은 정확도로 맞추는 방법론을 세계 최초로 개발했다고 2일 밝혔다.
*합성곱 신경망(콘볼루션 신경망, Convolutional Neural Network, CNN): 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다.
연구팀은 반도체 공정에서는 웨이퍼의 불량 검수를 위해 주사전자현미경(SEM)을 사용하는 반면 배터리 공정에서는 그런 경우가 드물고 연구 현장에서만 입자의 크기 분석을 위해 SEM을 활용하고, 열화된 배터리 소재의 경우 입자가 깨지고 부서지는 형상으로부터 신뢰성을 예측하는 것에 착안했다. 연구팀은 반도체 공정에서와 같이 배터리 공정도 자동화된 SEM으로 양극재 표면을 검수해서 원하는 조성대로 합성이 되었는지 수명은 신뢰성 있게 나올 것인지를 확인해 불량률을 줄일 수 있다면 획기적일 것으로 판단했다.
연구진은 자율주행차에 적용가능한 합성곱 신경망 기반 인공지능에 배터리 소재의 표면 영상을 학습시켜서 양극재의 주 원소 함량과 충·방전 사이클 상태를 예측할 수 있게 했다. 이런 방법론이 첨가제가 들어간 양극재에도 적용가능한 지 확인한 결과 함량은 상당히 정확하게 예측하는 반면 충·방전 상태는 정확도가 낮다는 단점을 알게 됐다. 이에 연구팀은 향후 다양한 공정을 통해서 만든 배터리 소재의 형상을 학습시켜 차세대 배터리의 조성 균일성 검수 및 수명 예측에 활용할 계획이다.
연구를 이끈 홍승범 교수는 “이번 연구는 세계 최초로 마이크론 스케일의 주사전자현미경 사진의 소재 구조 데이터를 통해 주 원소 함량과 충·방전 상태를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 기반 방법론을 개발한 데 의의가 있고 이번 연구에서 개발된 현미경 영상 기반 배터리 소재의 함량 및 상태 감별 방법론은 향후 배터리 소재의 성능과 품질을 향상하는 데 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대된다”고 전망했다.
한편, 이번 연구는 공동 제1 저자인 신소재공학과 졸업생 오지민 박사와 염지원 박사와 공동저자인 ETRI 김광만 박사와 미국 드렉셀 대학교 아가르(Agar) 교수가 참여하였고, 한국연구재단(2020M3H4A3081880, RS-2023-00247245), KAIST 글로벌특이점 사업의 지원 및 미국 연구진과의 국제공동연구를 통해 수행됐으며, 국제 학술지 ‘엔피제이 컴퓨테이셔날 머티리얼즈(npj computational materials)’에 지난 5월 4일 자 출판됐다. (논문 제목: Composition and state prediction of lithium-ion cathode via convolutional neural network trained on scanning electron microscopy images)
2024.07.02
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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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강한 빛에서 0.02초 내에 새로운 촉매를 합성하다
대면적의 빛을 활용하고 대기 중의 환경에서 0.02초 이내에 연료전지 등 차세대 에너지 저장 및 발전에 광범위하게 적용되는 고엔트로피 촉매 및 단일원자 촉매의 합성을 세계 최초로 구현했다.
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀과 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 공동연구를 통해 강한 빛을 다양한 탄소 기반 소재에 조사해, 0.02초 이내에 나노입자 촉매와 단일원자(single atom) 촉매를 진공 시설이 없는 대기 조건에서 합성하고 우수한 촉매 성능을 구현하는데 성공했다고 6일 밝혔다.
연구팀은 2022년 4월 제논 램프 빛을 조사해 금속산화물의 상(phase) 변화와 표면에 촉매 입자가 생성될 수 있음을 최초로 밝혔고 그 후속으로 소재의 광열효과를 유도하는 합성법에 대한 연구를 진행했다. 이에 초고온(1,800~3,000oC)과 빠른 승/하온 속도(105 oC/초)를 통해 기존의 합성법으로는 구현할 수 없는 촉매 입자를 합성하는 데 성공했다.
이번 기술은 대면적의 빛을 활용하고 대기 중의 환경에서 매우 빠른 시간(0.02초 이내)에 고엔트로피 촉매 및 단일원자 촉매의 합성을 세계 최초로 구현한 기술이다. 광열효과가 뛰어난 소재(탄소 나노섬유, 그래핀 산화물, 맥신(Mxene))에 다종 금속 염을 고르게 섞어주고 빛을 가하게 되면 초고온 및 매우 빠른 승/하온 속도를 기반으로 최대 9성분계의 합금 촉매를 합성할 수 있음을 밝혔다. 합금 촉매는 연료전지, 리튬-황전지, 공기 전지, 물 분해 수소 생산 등 저장 및 발전에 광범위하게 적용되며, 비싼 백금의 사용량을 획기적으로 줄이는데 유리하다.
연구팀은 광열효과를 통해 단일원자 촉매의 신규 합성법에도 성공했다. 그래핀 산화물에 멜라민 및 금속염을 동시에 혼합하여 빛을 조사하게 되면 단일원자 촉매가 결합된 질소 도핑 그래핀을 합성할 수 있음을 최초로 밝혔다. 백금, 코발트, 니켈 등의 다양한 단일원자 촉매가 고밀도로 결착되어 다양한 촉매 응용 분야에 활용할 수 있다.
최성율 교수와 김일두 교수는 "강한 빛을 소재에 짧게(0.02초 이내) 조사하는 간편한 합성기법을 통해 단일 원소 촉매부터 다성분계 금속 나노입자 촉매의 초고속, 대면적 합성을 가능하게 하는 새로운 촉매 합성 공정 플랫폼이 될 것으로 기대된다ˮ고 밝혔다. 특히, "매우 빠른 승/하온 속도를 기반으로 기존에 합성하기 어려웠던 고엔트로피 다성분계 촉매 입자를 대기 중 조건에서 균일하게 합성해 고성능 물 분해 촉매로 응용했다는 점에서 매우 의미있는 연구 결과이며, 응용 분야에 따라 촉매 원소의 크기와 조성을 자유롭게 조절해 제작할 수 있는 신개념 광 기반 복합 촉매 소재 합성 플랫폼을 구축했다ˮ고 밝혔다.
고엔트로피 촉매 제조 관련 연구는 공동 제1 저자인 차준회 박사(KAIST 전기및전자공학부, 現 SK하이닉스 미래기술연구원), 조수호 박사(KAIST 신소재, 現 나노펩 선임연구원), 김동하 박사(KAIST 신소재, 현 MIT 박사후 연구원, 한양대학교 ERICA 재료화학공학과 교수 임용)의 주도하에 진행됐으며, 최성율 교수(KAIST 전기및전자공학부), 김일두 교수(KAIST 신소재), 정지원 교수(KAIST 신소재, 現 울산대학교 신소재 교수)가 교신저자로 참여했다.
단일원자 촉매 제조 관련 연구는 공동 제1 저자인 김동하 박사와 차준회 박사의 주도하에 진행됐으며, 김일두 교수, 최성율 교수가 교신저자로 참여했다.
이번 연구 결과는 나노 분야의 권위적인 학술지인 `어드밴스드 매트리얼즈(Advanced Materials)' 11월호에 속표지 논문으로 선정되었으며, `에이씨에스 나노(ACS Nano)' 12월호에 속표지 논문으로 출간 예정이다.
한편 연구는 한국연구재단 중견연구자지원 사업, 과학기술정보통신부와 산업통상자원부 사업, 한국연구재단 미래소재디스커버리 사업의 지원, 과학기술정보통신부 반도체-이차전지 인터페이싱(InterFacing) 플랫폼 기술개발사업을 받아 수행됐다.
2023.12.06
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산업 균주 제작 및 병원균 억제 범용기술 개발
박테리아는 우리 일상에서 김치, 된장, 술 등 식품에 활용되어 왔을 뿐만 아니라 최근에는 대사 공학을 통해 플라스틱, 영양제, 사료, 의약품 등을 생산하는 산업용 세포 공장으로 활약하고 있다. 하지만 유익한 박테리아 외에도 다양한 감염성 질병을 일으키는 폐렴균, 살모넬라균 등 병원균이 있어 대사공학적 기법을 통해 유해한 병원균은 병원성을 억제하거나 사멸을 유도하고, 유익한 산업용 박테리아는 고부가가치 물질을 고효율로 생산할 수 있도록 조작하는 것이 중요하다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 그람 음성균과 양성균 모두를 포함한 다양한 박테리아에서 표적 유전자를 효과적으로 억제할 수 있는 신규 sRNA 도구를 개발했다고 10일 밝혔다. 해당 연구 결과는 국제 학술지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 4월 24일 字 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : Targeted and high-throughput gene knockdown in diverse bacteria using synthetic sRNAs
※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 조재성(한국과학기술원, 현 MIT 박사후연구원, 공동 제1저자), 양동수(한국과학기술원, 현 고려대학교 조교수, 공동 제1저자), Cindy Prabowo (한국과학기술원, 공동저자), Mohammad Ghiffary (한국과학기술원, 공동저자), 한태희 (한국과학기술원, 공동저자), 최경록 (한국과학기술원, 공동저자), 문천우 (한국과학기술원, 공동저자), Hengrui Zhou (한국과학기술원, 공동저자), 류재용 (한국과학기술원, 현 덕성여자대학교 조교수, 공동저자), 김현욱 (한국과학기술원, 공동저자) - 총 11명
sRNA는 대장균에서 표적 유전자를 억제하기 위해 합성 조절하는 효과적인 도구이지만 그동안 대장균과 같은 그람 음성균 외에 산업적으로 유용한 고초균이나 코리네박테리움 같은 그람 양성균에서는 적용이 어려웠다.
이에 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀은 그람 음성균과 양성균 모두를 포함한 다양한 박테리아에서 표적 유전자를 효과적으로 억제할 수 있는 신규 sRNA 도구를 개발했다. 연구팀은 우선 미생물 데이터베이스를 이용해 수천 종의 미생물 유래 sRNA 시스템을 검토했고, 그중 가장 높은 유전자 억제능을 보여준 `고초균(Bacillus subtilis)' 박테리아 유래 sRNA 시스템을 최종 선정했고 이를 ’광범위 미생물 적용 sRNA‘(Broad-Host-Range sRNA, 이하 BHR-sRNA)라고 명명했다.
sRNA와 유사한 시스템으로는 유전자 가위로 잘 알려진 크리스퍼(CRISPR)를 개량한 크리스퍼 간섭(CRISPR interference, CRISPRi) 시스템이 있다. 유전자 가위의 핵심인 Cas9 단백질에 돌연변이를 일으켜 DNA를 자르지 않으면서 유전자 전사 과정만을 억제해 유전자 발현을 억제하는 시스템인데, Cas9 단백질의 분자량이 매우 높아 몇몇 박테리아에서 성장을 저해하는 현상이 보고됐다. 하지만 이번 연구에서 개발한 BHR-sRNA 시스템은 박테리아의 성장에 전혀 영향을 끼치지 않으면서도 CRISPR 간섭과 유사한 유전자 억제능을 보였다.
BHR-sRNA 시스템의 범용성을 검증하기 위해 연구팀은 다양한 그람 음성균 및 그람 양성균 16종을 선정하여 테스트했고, 그중 15종의 박테리아에서 BHR-sRNA 시스템이 성공적으로 작동함을 증명했다. 또한, 10종의 박테리아에서 기존의 대장균 기반 sRNA 시스템보다 유전자 억제능이 뛰어남을 증명했다. 이와 같이 BHR-sRNA 시스템은 다양한 박테리아에서 효과적으로 유전자 발현을 억제할 수 있는 범용 도구임을 입증했다.
최근 점차 심각해져 가는 항생제 내성 병원균 문제를 해결하기 위해, 연구팀은 BHR-sRNA를 이용해 독성인자를 생산하는 유전자를 억제하고, 결과적으로 병원성을 억제하고자 했다. 특히 BHR-sRNA를 활용해 병원 발생 감염균인 표피포도상 구균(Staphylococcus epidermidis)에서 항생제 내성의 원인 중 하나인 바이오필름 형성을 73% 억제할 수 있었고, 폐렴균인 폐렴막대균(Klebsiella pneumoniae)에서 항생제 내성을 58% 약화하는 결과를 보였다. 연구팀은 또한, BHR-sRNA를 산업용 박테리아에 적용해 표적 물질을 고효율로 생산하고자 했다. 특히 폴리아마이드 고분자의 원재료인 발레로락탐(valerolactam), 포도향 첨가제인 메틸안트라닐산(methyl anthranilate), 그리고 청색 천연염료인 인디고이딘(indigoidine)을 최고 농도로 생산할 수 있었다.
이번 연구를 통해 개발한 BHR-sRNA를 활용해 다양한 산업공정으로의 응용이 기대되며, 항생제 내성 병원균 퇴치를 통한 연구에도 활용될 수 있으리라 기대된다. 교신저자인 이상엽 특훈교수는 “기존에는 각각의 박테리아마다 유전자 억제 도구를 새로 개발해야 했는데, 이번 연구를 통해 다양한 박테리아에서 범용으로 작동하는 도구를 개발했다”며 “앞으로 합성생물학과 대사공학, 그리고 병원균 대응연구 발전에 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2023.05.10
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