<이 상 엽 특훈교수>
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 11일 세계 최초로 미생물을 이용한 1,3-다이아미노프로판(원, 쓰리-다이아미노프로판) 생산에 성공했다.
이번 연구결과는 사이언티픽 리포트(Scientific Reports) 11일자에 게재됐다.
1,3-다이아미노프로판은 에폭시 수지의 가교제와 의약 및 농약제품 제작에 이용되는 핵심 화학물질이다. 또한 중합반응을 통해 의료용 접착제, 엔지니어링 플라스틱 등으로 이용되는 나일론(폴리아마이드)을 제작할 수 있다.
이 1,3-다이아미노프로판은 현재 석유를 통해 생산된다. 그러나 기후변화와 환경문제를 유발하고 한정자원인 석유화학공정을 이용한다는 한계가 있어 연구팀은 지속가능한 친환경 바이오화학공정으로 재편에 힘쓰고 있다.
이상엽 교수 연구팀은 세계 최초로 대장균을 이용한 1,3-다이아미노프로판 생산에 성공해 지속가능한 자원인 바이오매스로부터 생산 가능성을 열었다.
연구팀은 자체적으로 1,3-다이아미노프로판을 생산할 수 없는 대장균의 문제점 해결을 위해 시스템 대사공학을 이용했다. 시스템 대사공학은 세포전체 대사회로를 정량, 정성적 분석 후 시스템 수준에서 총체적으로 조작해 원하는 화합물을 대량생산하는 기술이다.
연구팀의 생산 과정은 ▲외래 미생물의 1,3-다이아미노프로판 생산 대사회로를 컴퓨터 가상 세포에 도입해 가장 효율적인 대사회로를 결정한 후 ▲이 대사회로를 실제 대장균에 도입해 1,3-다이아미노프로판 생산 ▲마지막으로 추가적인 시스템 대사공학을 통해 약 21배 이상 생산량을 증가시켜 최종 발효를 통해 배양액 1 리터당 13그램의 1,3-다이아미노프로판 생산에 성공했다.
이 기술로 재생 가능 비식용 바이오매스를 이용한 1,3-다이아미노프로판 생산이 가능해져 기존 석유기반 화학 산업을 바이오리파이너리(Bio-refinery)로 대체할 수 있을 것으로 기대된다.
이 교수는 “이번 연구는 세계 최초로 KAIST 연구실에서 바이오리파이너리를 통해 1,3-다이아미노프로판 생산 가능성을 제시한 점에서 의의를 갖는다”며 “더 많은 연구를 통해 생산량 및 생산성을 증산할 계획이다”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부의 기후변화대응 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐고, KAIST 채동언(박사과정) 학생이 제 1저자로 참여했다.
□ 그림 설명
그림 1. C4 대사회로를 이용하여 1,3-다이아미노프로판을 생산하기 위한 대사공학 전략들
그림 2. 최종적으로 엔지니어된 대장균들의 발효 프로파일
RNA 유전자 가위는 코로나바이러스와 같은 바이러스의 RNA를 제거하여 감염을 억제하거나 질병 원인 유전자 발현을 조절할 수 있어, 부작용이 적은 차세대 유전자 치료제로 크게 주목받고 있다. 우리 연구진은 세포 내 존재하는 수많은 RNA(유전 정보를 전달하고 단백질을 만드는 데 중요한 역할을 하는 분자) 중에서 원하는 RNA만을 정확하게 찾아서 아세틸화(화학 변형)할 수 있는 기술을 세계 최초로 개발했고, 이는 RNA 기반 치료의 새 장을 열 수 있는 핵심 기술이 될 것으로 기대된다. 우리 대학 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 최근 유전자 조절 및 RNA 기반 기술 분야에서 각광받는 RNA 유전자 가위 시스템(CRISPR-Cas13)을 이용해 우리 몸 안의 특정한 RNA에 아세틸화를 가할 수 있는 혁신적 기술을 개발했다고 10일 밝혔다. RNA는 ‘화학 변형(chemical modification)’이란 과정을 통해 그 특성과 기능이 변화할 수 있
2025-06-10우리 대학 전산학부 여경민 학부과정 학생과 김재훈 박사과정 학생이 성민혁 교수(Visual AI Group) 지도를 받아 공동으로 개발한 새로운 이미지 생성 기술 ‘StochSync’가 세계 최고 수준의 인공지능(AI) 국제 학술대회 ‘ICLR 2025(International Conference on Learning Representations)’에서 채택돼 발표됐다. ICLR은 딥러닝 및 인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 학술대회 중 하나로, 전 세계 AI 연구자들이 최신 기술과 성과를 공유하는 대표 행사다. 특히 학부생이 제1저자로 주요 학회에 논문을 발표하는 것은 드문 사례로, 이번 성과는 KAIST의 우수한 연구 역량과 인재 양성 시스템을 다시 한번 입증했다. StochSync는 사전 훈련된 AI 모델을 활용해 기존 평면 이미지를 넘어, 360도 파노라마나 3D 물체 표면의 텍스처처럼 복잡한 형태의 이미지를 별도의 추가 학
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2025-02-20