- 초고분자량의 거미 실크 단백질이 거미줄을 강하게 만든다는 사실 밝혀 -
- 첨단 초강력 섬유소재로의 활용 기대 -
우리학교 이상엽 특훈교수는 서울대 박명환 교수팀과 공동으로 세계적으로 이제까지 생산하지 못했던 ‘초고분자량의 거미 실크 단백질’을 대사공학으로 개량된 대장균을 이용하여 생산하였다고 발표하였다. 이 초고분자량의 단백질로 만든 거미 실크 섬유는 강철보다 강한 성질을 나타냄을 밝혔다.
이 연구는 교육과학기술부가 2009년부터 추진하고 있는 ‘신기술융합형 성장동력사업(바이오제약 사업본부장 수원대 임교빈 교수, 분자생물공정 융합연구단장 KAIST 김정회 교수)의 지원을 받아 수행되었으며, 연구결과는 특허 출원 중으로 세계적 저명 학술지인 「미국 국립과학원 회보 (PNAS)」誌’ 7월 26일자 온라인판에 게재되었다.
거미가 만드는 초고분자량의 실크 섬유는 미국 듀폰(Dupont)社의 고강력 합성섬유인 케블라(Kevlar)에 견줄 강도를 갖고 있으며, 탄성력이 뛰어나 의료산업 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 것으로 알려져 있다. 거미 실크 섬유의 우수한 특성 때문에 그동안 효모, 곤충, 동물세포, 형질전환식물, 대장균을 비롯한 여러 생체 시스템을 활용하여 거미실크를 대량 생산하는 기술을 개발하려는 많은 시도가 있어 왔다.
그러나 지금까지는 글리신 등 특정 아미노산이 반복적으로 많이 존재하는 거미 실크 단백질의 특수성으로 인해 고분자량의 거미실크를 인공적으로 생산할 수 없었다.
이러한 기존 기술의 한계와 달리, 우리학교 생명화학공학과 이상엽 교수 연구팀은 고분자량의 거미실크 단백질 (황금 원형 거미; Nephila clavipes 유래)을 생산하는 대장균을 대사공학적으로 새로이 개발하고, 이를 활용함으로써 고성능의 거미실크섬유를 인공적으로 합성하는데 성공하였다.
우선, 연구팀은 비교 단백체 분석 등 시스템 대사공학 기법을 이용하여 거미 실크 단백질을 생산할 때 대장균 내에 글리실-tRNA의 부족 현상이 일어남을 밝혀냈다. 그리고 이 문제의 해결을 위해 관련 유전자들을 증폭 또는 제거 하는 등 대장균의 대사를 재구성함으로써 대장균으로부터 세계 최고 수준의 반복단위수를 가진 285 kDa에 달하는 거미실크 단백질을 성공적으로 합성해 낼 수 있었다.
또한, 대장균에서 생산된 거미 실크 단백질을 분리‧정제한 후에 생체 모방 기술을 이용한 스피닝 작업을 통해 실크 섬유 형태로 제작하였다. 이렇게 만들어진 거미 실크 섬유의 물성을 측정한 결과 강도 (tenacity) 508 MPa, 인장탄성율 (Young"s modulus) 21 GPa를 보여 케블라 수준의 강도를 가지게 된다는 사실을 확인하였다. 기존에는 285 kDa이나 되는 큰 거미 실크 단백질의 생산이 불가능하여 고강도의 거미 실크 섬유를 만들 수 없었는데, 이번 연구를 통해 가능하게 되었다.
이상엽 교수는 “이번 연구는 바이오기반 화학 및 물질 생산시스템 개발의 핵심기술인 시스템 대사공학적 방법을 통해 기존의 석유화학 제품과 대체 가능한 고성능의 섬유를 생산하는 기반기술을 확립하였다는 데 그 의의가 있으며, 향후 생산시스템 향상과 물성 연구를 계속 수행하여 실용화하고 싶다.”라고 밝혔다.
지질 뗏목은 세포막 간 융합, 신호 전달, 바이러스 침투 등 세포 기능과 질병 발병의 핵심 과정에 중요한 역할을 한다. 한국 연구진이 지금까지 알려지지 않았던 지질 뗏목의 정렬 원인과 그 조절 메커니즘을 밝혀내어 세포막 간 상호작용을 조절하여 질병 치료에 새로운 접근법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 최명철 교수팀이 고등과학원(원장 최재경) 현창봉 교수팀, 포항가속기연구소(소장 강흥식) 이현휘 박사와 공동으로 세포막 간의 상호작용을 매개하는 지질 뗏목(Lipid Raft)의 정렬 현상의 원리를 최초로 규명했다고 5일 밝혔다. 세포 융합, 바이러스 침투, 세포 간 신호 전달 등 다양한 세포막 간의 상호작용을 조절할 수 있는 핵심 기전을 밝힌 것이다. 세포막(Cell membrane)은 세포의 내부와 외부를 구분하는 얇고 유연한 막으로, 지질 이중층(lipid bilayer)으로 구성돼 있다. 세포막에는 수많은 막단백질(membrane prote
2024-06-05최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까? 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다. 신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다. 연구팀
2024-04-18신약 개발이나 재료과학과 같은 분야에서는 원하는 화학 특성 조건을 갖춘 물질을 발굴하는 것이 중요한 도전으로 부상하고 있다. 우리 대학 연구팀은 화학반응 예측이나 독성 예측, 그리고 화합물 구조 설계 등 다양한 문제를 동시에 풀면서 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 기술을 개발했다. 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 도입해, 분자 구조와 그 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측이 가능해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 활용가능한 인공지능 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 심층신경망 기술을 통한 인공지능의 발달 이래 이러한 분자와 그 특성값 사이의 관계를 파악하려는 시도는 꾸준히 이루어져 왔다. 최근 비 지도 학습(unsupervised training)을 통한 사전학습 기법이 떠오르면서 분자 구조 자체로부터 화합물의 성질을 예측하는 인공지능 연구들이 제시되었으나 새로운 화합물의
2024-03-25우리 대학이 생성형 인공지능(generative AI)과 가상현실(VR)을 활용하여 초고속 생산성 시대를 열어가기 위한 본격적인 도전을 시작한다. 27일 대전 본원에 문을 연 'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터(센터장 배석형)'는 생성형 인공지능과 가상현실을 3D(3차원) 스케칭과 결합한 미래형 제품 개발 프로세스를 연구하기 위해 설립됐다. 로봇, 모빌리티, 인공 단백질과 같은 첨단 제조 산업 분야는 제품 개발 주기가 매우 길 뿐만 아니라, 설계 결함이 발견되면 다시 아이디어 발상 단계로 돌아가 실물 제작과 테스트까지의 모든 과정을 반복해야 한다. 또한, 복잡한 3차원 구조체가 한데 맞물려 움직이면서 고도의 기능을 수행하기 때문에, 기존 2차원 스크린 작업 환경에서는 설계 의도를 입력하거나 결과물을 해석하는 데 한계가 있었다.'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터'는 사람의 의도를 가장 빠르고 효과적으로 생성형 인공지능에 전달하는 수단으로 최신 가상현실 3D 스케
2024-02-29생명체는 DNA, RNA, 단백질과 같은 바이오분자들의 조절 작용으로 다양한 생물학적 기능을 수행한다. 바이오분자들의 조절로 유전 정보가 전달되고, 잘못 전달된 정보는 유전자 변형이나 감염성 질병의 원인이 된다. 따라서 분자생물학적 조절 연구는 유전자 치료제와 첨단 백신 개발에 중요하다. 특히, 2023년 코로나 mRNA 백신 기술을 개발한 과학자들이 노벨 생리의학상을 수상하면서 RNA 조절 연구에 기반한 첨단신약, 바이오공학 기술이 크게 주목받고 있다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 이영석 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS) RNA 연구단 김빛내리 단장(서울대 생명과학부 석좌교수), 미국 국립암연구소 유진 발코프(Eugene Valkov) 박사팀과 공동연구를 통해 자체 개발한 단일핵산 분석법을 적용해 전령 RNA(messenger RNA, 이하 mRNA) 분해의 새로운 조절 기전을 찾았다고 밝혔다. mRNA는 긴 단일 가닥 RNA 분자로, DNA에 보관된 유전 정보를 단백질에
2024-02-28