바이오인

▣ 인류의 주요 식량인 카사바, 고구마 등의 주성분은 전분(starch)이며 포도당이 연결된 중합체 탄수화물로 아밀로스(amylose) 20%와 아밀로펙틴(amylopectin) 80%로 구성

 ○ 식물은 광합성 시스템을 바탕으로 빛에너지를 활용하여 대기 중의 이산화탄소를 포도당을 합성하고, 이를 전분의 형태로 저장

  - 광합성을 수행하는 세포의 엔지니어링을 통해 CO2에서 전분 생산량을 증가시킬 수 있으나, 전분이 세포 내 축적되면 세포의 성장 및 대사활동을 저해하기 때문에 지속가능한 고생산 시스템 구축이 어려움

 ○ 이에 무세포 기반으로 이산화탄소와 수소로부터 전분의 주요 성분인 아밀로스, 아밀로펙틴을 합성할 수 있는 11개의 주요 효소로 인공 전분 합성 회로(Artificial Starch Anabolic Pathway, ASAP)를 개발

  - 여러 생물학 데이터베이스(MetaCyc, ATLAS)의 6,568개 효소반응을 바탕으로, 탄소 1개로 구성된 탄소원*으로부터 전분 합성이 가능한 대사회로를 컴퓨터 고속연산을 바탕으로 설계

    * 포름산(formic acid, CH2O2), 메탄올(methanol, CH3OH) 등

▣ 여러 효소반응의 조합 및 모듈화, 최적화를 통해 ASAP1.0∼3.1까지 구축 

 ○ 효소반응의 조합 및 에너지 분석, 탄소흐름 최적화 등 수학적 모델링을 통해 9개의 주 효소반응을 선별하고, 이를 4개의 주요 모듈(C1, C3, C6, Cn module)로 구획화한 ASAP1.0 구축

    ※ ASAP1.0 : Methanol로부터 Amylose 약 30 mg/L 생산

 ○ 메탄올로부터 아밀로스를 합성하는 일련의 화학반응 중 병목현상을 야기하는 몇몇 효소의 활성을 개선하여 ASAP2.0 구축 

    ※ Amylose 약 230 mg/L 생산, ASAP1.0 대비 약 7.6배 전분 생산량 향상

 ○ ZnO-ZrO2 화학촉매를 이용하여 수소와 이산화탄소를 이용하여 메탄올을 합성할 수 있는 화학촉매전환 단계를 C1 모듈에 추가하여 ASAP3.0 구축 

    ※ Amylose 약 1,640 mg/L 생산, 옥수수(Maize)의 광합성 반응을 통해 생산되는 전분보다 약 8.5배 높은 수치

 ○ 아밀로스로부터 아밀로펙틴을 합성할 수 있는 효소를 도입하여 이산화탄소와 수소로부터 아밀로펙틴을 합성할 수 있는 ASAP3.1 구축 

    ※ Amylopectin 약 1,280 mg/L 생산

< 이산화탄소를 전분으로 합성할 수 있는 인공 전분 합성 대사회로 >

▣ 이번에 발표된 연구결과는 파운드리(foundry) 접근방식으로, 합성생물학 분야의 최신 트렌드를 잘 보여주는 사례

 ○ 『대용량 데이터의 고속연산을 통한 대사회로 설계』, 『효소의 파트화와 화학반응의 모듈화』, 『각 파트, 모듈의 최적화와 조합을 통한 효율 극대화 파운드리(foundry) 식 접근방법』을 제시

▶ 합성생물학(Synthetic biology)은 생명체를 구성하는 DNA, RNA, 단백질 등을 공학적 관점에서 부품/모듈/회로로 재탄생시켜 새로운 생명시스템을 설계하고 구축하는 학문 또는 연구, 기술분야

▶ 합성생물학 연구과정은 설계(Design) - 구축(Build) - 테스트(Test) - 학습(Learn)의 4단계 순환형 프로세스로 구성되며 각 단계는 다양한 학문과 기술의 융합을 요구

▶ AI 인공지능, 로봇공학 및 ICT 등 융합적 접근을 통해 기존 생물학의 한계인 속도와 스케일을 극복하고 예측가능한 고효율 맞춤형 세포공장 시스템 구축 가능

▣ 이산화탄소 고정에 필요한 에너지를 빛에너지로 대체한다면 인공광합성 기술로도 활용 가능

 ○ C1 모듈의 첫 단계에 차세대 광촉매 혹은 태양전지 등을 연결하여 빛에너지를 활용 시 자연계의 광합성 시스템을 모방하는 『인공광합성 시스템』 구축 가능

  - 이번 연구결과와 기술을 인공광합성으로 발전시킬 경우의 빛-전분 전환효율은 약 7% 정도로 자연 환경에서 식물의 빛-전분 전환효율 2%를 대비 3.5배 높은 이론적 수치를 기대

 ○ AI 인공지능, 로봇공학 등을 활용하여 각 모듈을 구성하는 효소의 고속 설계 및 합성, 대용량 스크리닝 기반의 최적화·안정화·고도화 달성 시 이산화탄소-전분 전환효율을 보다 극대화할 수 있을 것으로 기대

  - 기후위기의 주범인 이산화탄소를 단순 고정 및 저장하는 기술이 아닌 탄소순환시스템 구축을 통한 지속가능한 탄소중립 기술로도 의미

  - 기술을 더 안정화, 고도화하여 전환효율을 보다 향상시킨다면 인류가 직면한 기후변화 위기 및 식량문제를 동시에 해결할 수 있을 것으로 기대