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◇ 최근 미국 텍사스대 연구진에서는 인공지능(AI)을 사용하여 플라스틱을 분해하는 데 효과적인 PETase를 개발. 이는 플라스틱으로 인한 생태계 오염을 감소시키면서 플라스틱 폐기물 처리에 도움이 될 것으로 기대

▸주요 출처 : Nature, Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization, 2022. 4.27., GEN, Fast and Efficient Plastic-Degrading Enzyme Developed Using AI, 2022. 4.28. 등

▣ 오랜 기간 과학자들은 환경오염의 주범인 플라스틱과 같은 내구성 있는 물질을 분해할 수 있는 효소를 발견하고 개발하는 것을 목표

 ○ 효소를 이용한 분해 방법은 플라스틱 폐기물의 재활용 등 친환경적이고 확장 가능할 것으로 기대

    ※ 플라스틱 폐기물의 40%가 수거 시스템을 돌아다니다가 자연 환경에 버려짐(매립)

 ○ 6년 전, 플라스틱병 재활용 공장의 파편을 연구하던 중 과학자들은 PET (폴리에틸렌 테라프탈레이트, 일명 페트)를 분해 할 수 있는 박테리아를 발견

   - 이 박테리아는 폴리머를 단량체로 분해하는 두 가지 효소를 보유하고 있으며 두 효소 중 하나인 PETase(PET 가수분해효소)가 분해 과정의 핵심 단백질

 ○ PET는 전 세계 고형 폐기물의 12%를 차지하며, PET의 순환 탄소 경제는 빠른 효소 분해 후 재중합 또는 다른 제품으로의 전환을 통해 달성 가능

   - 그러나 기존 PETase는 pH 및 온도에 대한 안정성 부족, 느린 반응 속도 등의 한계 존재

    ※ PET 박막(두께 0.5밀리미터)으로 만든 물병이 분해되는 데는 약 450년이 소요

▣ 최근 미국 텍사스 대학 Hal Alper 연구팀은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 PET를 분해하는 데 기존보다 효과적인 분해 효소인 FAST- PETase*를 개발

 ○ 구조 기반의 기계학습 알고리즘에 의해 설계된 플라스틱 분해 효소인 FAST-PETase는 기존의 효소보다 적어도 두 배 이상 빠르고 낮은 온도에서 PET의 탈중합(depolymerization)이 가능한 것으로 확인

   - 기존 야생형(wild-type)의 PETase에 비해 낮은 온도인 30∼50°C 온도에서도 처리 가능하여, 일상 환경에서도 작동할 수 있는 가능성을 제시

    * Functional, Active, Stable and Tolerant PETase

 ○ 연구팀은 기계학습 모델을 사용하여 박테리아가 PET 플라스틱을 분해할 수 있도록 하는 Wild type PETase에 대한 새로운 돌연변이를 생성

   - 이 모델은 효소의 어떤 돌연변이가 온도에 안정성을 보이면서 플라스틱을 신속하게 탈중합시키는지 예측

< 기계학습 기반으로 PETase 스캐폴드에서 효소 기능을 개선한 FAST-PETase 개발 >