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미생물 게놈 연구

분류 기술동향 > 생명과학 > 유전체연구
출처 biozine 조회 5862
자료발간일 2005-01-18 등록일 2001-06-01
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출처 : biozine

 

미생물 게놈 연구

 

김진식, 윤성호, 이상엽*(leesy@mail.kaist.ac.kr)
KAIST 화학공학과 대사 및 생물분자공학 국가지정연구실
(
http://mbel.kaist.ac.kr)

 

I. 서론

자동 DNA 서열 분석기에 의한 대규모 sequencing과 대량정보 처리의 핵심 기술 을 이루는 생물정보학의 혁신적인 진보에 의해 인간을 비롯한 수많은 생명체들의 유전체 서열 해독 project 가 전세계적으로 활발히 이루어지고 있다. 1995년 Jonhs Hopkins 대학에 의해 1.8 Mbp의 Haemophilus influenzae Rd의 유전체  서열이 밝혀진 이후 Saccharomyces cerevisiae, Escherichia coli K-12, Bacillus subtilis 등 각종 미생물 genome project가 가속화되어, 현재까지 55종 이상의 유전체가 완전히 밝혀졌고 [Table 1], 360종 이상이 진행 중인 것으로 알려져 있다. [Figure 1]은 1982년에서 2001년까지 NCBI의 GenBank에 등 록되어 있는 미생물 서열 데이터의 증가 추세를 나타내고 있다. 미생물의 유전체는 항균 물질의 개발과 식 품공학, 나아가 산업적 응용가치를 가진 미생물 개발의 측면에서 그 중요성이 강조된다.

 

II. 병원성 미생물의 유전체 연구

질병을 야기시키는 병원성 미생물 유전자의 발견은 질병 치료제의 개발과 항균 물질의 개발에 필수적이어서 커다란 경제적, 의학적 중요성을 가진다. 따라서, 초기 미생물의 유전체 해독은 주로 병원성 미생 물들을 대상으로 하였으며, 현재도 상당수의 병원성 미생물들에 대한 유전체 해독 작업이 진행중이다[Table 2].

 

유전체 서열 해독 project 이후, 병원체 관련 신약 개발은 특정 병원성 유전자 에 대한 체계적인 연구가 가능하게 되어 천연추출물에 의존한 과거보다 획기적인 전기를 맞고 있다. 또한 비교 유전 체학에 의한 미생물과 인간 간의 유전자 비교는 인체에 무해한 살충제 등의 개발을 보다 쉽게 이룰 수 있어 임상에 따른 개발 비용 을 줄일 수 있다.

 

지금까지 미생물의 유전체 연구로부터 개발된 항균 물질은 미미하나, 비교 유전 체학과 기능성 유전체학에 의한 target의 발견과 백신의 개발 가능성은 무한하다.

미생물 유전체 정보로부터 가능한 일들은, 특정 생물체로부터 생산되는 모든 잠 재적인 단백질의 예측, 대사 회로의 규명을 들 수 있다. 또한 특정 병원균에 유일하게 존재하거나, 또는 반대로 선택된 그 룹에 속한 미생물에 대해서 공통적으로 존재하는 유전자를 규명할 수 있게 된다. 이 같은 정보를 통해 잠재적 약물 target에 대한 검색 문 제를 전체 유전자 산물의 목록으로부터 최적의 target을 선택하는 것으로 새롭게 정의할 수 있게 되었다.

병원성 미생물에 대한 유전체 연구는 질병 유발 유전자를 발견함으로써 병원성 미생물에 대한 치료제 및 항균 물질의 개발이 보다 쉽게 이루어지게 한다.

 

개체간 유전체의 유사성 비교 또는 DNA chip이나 2D-GEL과 같은 global 분석 방 법과 대사 회로 규명을 통해 병원성 미생물의 유전적 다양성 규명, 진단용 marker 제작, 더 나아가 target 발견과 신약의 안정성 평가에 이르는 전반적인 신약 개발 과정을 보다 효율적으로 만들 수 있다.[Figure 2]

 

III. 산업적 미생물의 유전체 연구

재조합 DNA 기술과 유전공학 기술의 발전, 미생물 내의 physiology와 대사 과정 에 대한 축적된 정보로 인해 최근에는 병원성 미생물 뿐만 아니라, 산업적으로 응용 가치가 있는 미생물을 대상으로 한 유전체 연구도 활발히 이루어지고 있다[Table 3].

 

산업적 미생물에 의한 유용 물질 생산은 화학 합성 방법에 비해 생산된 물질이 높은 화학적 선택성 및 분자적 다양성으로 인해 고부가 가치의 제품을 만드는 데 적합하기 때문이다.

과거에는 효소와 1, 2차 대사산물을 미생물을 이용해 대량 생산하거나, 현존하 는 미생물 공정을 재조합 DNA 기술과 대량 생산 기술을 적용하여 보다 효율적인 공정 개발에 주력하였다. 그러나, 생 물학적으로 합성된 제품의 환경친화성과 높은 화학적 선택성은 미생물을 이용한 고부가가치의 의약용 단백질 생산에 주목하게 되었다. 이러 한 미생물 공정에의 관심은 화학, 농업, 식품, 기능성 고분자 등 산업 전반에 확산되고 있다.

 

미생물 유전체 서열의 해독과 대사공학적 기법에 의한 대사 회로 분석은 산업적 으로 유용한 물질의 생산 과정을 보다 쉽게 만들어준다. 그 성공적인 개발 사례는 숨어 있는 것이 더욱 많지만 4가지 정도만 생각나는대로 들어 보면 다음과 같다.

 

첫째는 정밀화학 물질로 PHA, PHB 및 1,3-propanediol, 방향성 물질 등이 있다. 대사 회로 및 세포의 physiology의 이해를 통해 대사 흐름을 원하는 product의 생산 방향으로 전환 시킬 수 있다. PHA는 가장 광범위하게 연구되고 있는 생물고분자 중의 하나로 Ralstonia eutropha, Alcaligenes latus 또는 재조합 Escherichia coli 등에서 생산할 수 있으며, PHA의 세포 내부에서의 분해를 통해 광학 적으로 활성을 가지는 다양한 (R)-(-)-3-hydroxycarboxylic acids의 생산도 가능하다. 게놈 염기서열로부터 annotation작업 후 이들의 대사회로를 조합적으로 구성하여 신규 유용 물질을 만들거나 보다 효율적으로 생산하는 개량균주를 만드는 연구가 진행 중이다.

 

둘째는 Carotenoid 및 기타 isoprenoid를 들 수 있는데, 이 중 carotenoid는 최근 산화방지제 및 식품 첨가물의 역할을 수행할 수 있는 상업적 잠재력을 가지고 있어, 재조합 Escherichia coli 및 Candida utilis 등의 미생물을 이용하여 최근 인기 있는 연구의 대상이 되고 있다. Carotenoid 의 색깔과 흡수 패턴을 이용하여 빠른 screening이 가능한 것도 인기있는 (?) 비결이라 하겠다. 그 결과, carotenoid의 합성을 위한 유전자 cluster가 다양한 종류의 미생물에서 발견되었다. 특히 복잡한 isoprenoid 대 사 회로를 미생물, 식물의 유전체 정보로부터 구성하여 이용한다면 무궁무진한 종류의 isoprenoid의 생산이 가능할 것 이다.

 

셋째는 Chiral amino acids이다. 값싼 탄소 및 질소 원을 사용하여 광학적으로 순수한 아미노산을 고농도로 생산하는 방법은 다른 효소 또는 화학적 효소를 사용하여 대규모로 아미노산 합성을 하는 것에 비해 중요한 이점을 제공해 준다. 특별히, Corynebacterium glutamicum, Brevibacterium flavum, Bacillus spp. 및 Escherichia coli는 L-amino acids 중에서 lysine, threonine, glutamic acids, tryptophan 및 phenylalanine의 생산에 널리 이용되어 왔다. 역사적으로 아미노산을 과량 생산하는 미생물은 고전적인 돌연변이 및 선택 방법을 사용하여 개발해 내었다.

 

1980년대 이후, 분자생물학적 방법의 활용을 통해 아미노산의 생산에 있어 보다 정확한 방법으로 아미노산의 생산을 증가시키고 효율성을 높일 수 있게 되었다. 최근 미생물 유전체의 서열이 광범 위하게 증가함에 따라, 아미노산 생산과 관련된 미생물의 대사회로가 보다 정리되고, 종종 많은 수의 다른 종에 대해 비교하는 것 이 가능해졌다. 이에 따라 보다 효율적인 대사공학적 균주 개량이 가능해 지고 있는 것이다.

 

넷째는 슈퍼효소이다. 특히 (hyper) thermophilic 미생물의 경우 그 세포 내의 많은 효소가 유용하게 쓰일 수 있다. 예전에 하나씩 클로닝해서 쓰던 것을 이제는 유전체 해독 프로젝트 로 한번에 모두 얻을 수 있기가 쉬워진 것이다. 특히, 이 경우는 효소의 인공진화 기법과 조합기술에 더욱 유용한 효소들의 발굴 과 효과적인 개량이 가능하게 된다.

 

IV. 미생물 유전체 연구 전망

과거에는 병원성 미생물 관련 신약개발은 천연물에 주로 의존하였고, 산업 균주 개발은 자연에서 선별(screening)된 균주를 유전공학적 방법을 통해 개량하였다. 이러한 방법들은 모두 많은 시간과 비용이 필요할 뿐 아니라 성공 확률이 그리 높지 않은 편이다.

미생물 유전체 연구는 궁극적으로 균주 내의 유전자간 상호작용과 대사과정에 대 한 지식을 제공함으로써 이러한 문제점들을 극복할 수 있다. 이를 위해서는 DNA sequence 정보로부터 세포 내 대사과정에 대한 정보를 제공하는 대사회로 구성 및 분석기술이 매우 중요하고, DNA microarray에 의한 tranome  분석과 2D-gel/mass spec.에 의한 proteome 분석과 같은 global analysis 기술뿐 아니라, 대사회 로 조작을 통한 유용한 균주 개발에 이용되는 대사공학과도 연계되어야 한다.

 

특히, 산업 미생물의 경우 가장 마지막의 대사공학이 적용되지 않는다면 생물정 보학이라는 지식의 즐거움에만 만족하고, 추구했던 profit은 물건너 간다는 것을 기억해야 할 것이다. 기능 유전체학에 의해 생성 된 대규모의 데이터들은 체계적으로 데이터베이스화되고, 다양한 생물정보학 기법으로 분석되어 유용정보를 얻을 수 있게 된다.

 

이와 병행하여, 대사 산물의 분석과 그 구조와 기능에 대한 분자 수준에서의 연 구는 보다 정확하고 많은 정보를 제공할 수 있을 것이다[Figure 3]. 최근 국내에서도 미생물 유전체 연구의 중요성을 인식하고, 몇몇의 미생물 유전체 해독 프로젝트가 완료 혹은 진행중이다. 미국 Integrated Genomics사에서 5년 전에 하였으 나 결과 발표가 안 되었던 Zymmonas mobilis의 유전체 염기 서열이 벤처기업 마크로젠에 의해 2000년 8월 밝혀졌 고, 올해 5월 22일에는 Frontier 인간 유전체 사업단에서 한국형 Helicobacter pylori의 유전체 서열을 밝힌 바 있다.

본 연구진의 경우도 바이오인포메틱스㈜의 지원 하에 제노텍㈜, 생명공학연구원 과 함께 국내 순수 분리 산업 균주인 맨하이미아의 게놈 서열 98.5%를 밝히고, annotation 및 대사회로까지 밝히고, 공교롭 게도 같은 날인 5월 22일 발표한 바 있다. 앞으로 우리나라도 더욱 많은 종류의 미생물 유전체 해독 프로젝트가 진행되 어 의학 분야와 산업 분야에서 경쟁력을 가질 수 있기 바란다. 그렇게 되기 위해서는 실제 이익 창출에 관심이 있는 (있어야 하 는) 산업체들과 정부에서도 미생물 유전체 해독 프로젝트의 중요성 인식과 그에 따른 투자가 요구된다 하겠다.

 

인간 유전체 프로젝트에서 뒤쳐진 우리가 미생물의 유전체 프로젝트에서마저 뒤 쳐지면 우리 나라 바이오텍은 희망이 없다고 하겠다. 수많은 유용 미생물 중 가급적 많은 수에 대해 우리가 선점할 수 있는 여건 이 마련되기를 바란다. 이는 산...관이 합심하여 추진할 때만이 가능할 것이다.

 

V. 참고문헌

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2.Axel Bernal, Uy Ear and Nikos Kyrpides: Genomes OnLine Database (GOLD): a monitor of genome projects world-wide. Nucleic Acids Res. 2000, 29(1) 126-127.

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11. George R. Lenz, Huw M. Nash and Satish Jindal: Chemical ligands, genomics and drug discovery. Drug Discov. Today 2000, 5(4):145-156

12. Lars Rohlin, Min-kyu Oh and James C Liao: Microbial pathway engineering for industrial processes: evolution, combinatorial biosynthesis and rational design. Curr. Opin. Microbiol. 2001, 4:330-335.

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[Table 1] Complete genome projects

 

ARCHAEAL

Organism

Size
ORF-number

Publication

Methanococcus jannaschii
DSM 2661

1664 Kb
1750 orfs

Science 273,1058-1073
(1996)

Methanobacterium  ermoautotrophicum
delta H

1751 Kb
1918 orfs

J.Bacteriology 179,7135-7155
(1997)

Archaeoglobus fulgidus
DSM4304

2178 Kb
2493 orfs

Nature 390,364-370
(1997)

Pyrococcus horikoshii(shinkaj)
OT3

1738 Kb
1979 orfs

DNA Research 5,55-76
(1998)

Aeropyrum pernix
K1

1669 Kb
2620 orfs

DNA Research 6,83-101
(1999)

Pyrococcus abyssi
GE5

1765 Kb
1765 orfs

 

Halobacterium sp.
NRC-1

2014 Kb
2058 orfs

PNAS 97, 12176-12181
(2000)

Thermoplasma acidophilum
 

1564 Kb
1478 orfs

Nature 407, 508-513
(2000)

Thermoplasma volcanium
GSS1

1584 Kb
1524 orfs

PNAS 97, 14257-14262
(2000)

36 BACTERIAL

 

Organism

Size
ORF-number

Publication

Haemophilus influenzae
KW20

1830 Kb
1850 orfs

Science 269,496-512
(1995)

Mycoplasma genitalium
G-37

580 Kb
468 orfs

Science 270,397-403
(1995)

Synechocystis sp.
PCC6803

3573 Kb
3168 orfs

DNA Res 3,109-136
(1996)

Mycoplasma pneumoniae
M129

816 Kb
677 orfs

NAR 24,4420-4449
(1996)

Escherichia coli
K12- MG1655

4639 Kb
4289 orfs

Science 277,1453-1474
(1997)

Helicobacter pylori
26695

1667 Kb
1590 orfs

Nature 388,539-547
(1997)

Bacillus subtilis
168

4214 Kb
4099 orfs

Nature 390,249-256
(1997)

Borrelia burgdorferi
B31

1230 Kb
1256 orfs

Nature 390,580-586
(1997)

Aquifex aeolicus
VF5

1551 Kb
1544 orfs

Nature 392,353-358
(1998)

Mycobacterium tuberculosis
H37Rv (lab strain)

4411 Kb
4402 orfs

Nature 393,537-544
(1998)

Treponema pallidum
Nichols

1138 Kb
1041 orfs

Science 281,375-388
(1998)

Chlamydia trachomatis
serovar D

1042 Kb
896 orfs

Science 282,754-759
(1998)

Rickettsia prowazekii
Madrid E

1111 Kb
834 orfs

Nature 396,133-140
(1998)

Helicobacter pylori
J99

1643 Kb
1495 orfs

Nature 397,176-180
(1999)

Chlamydia pneumoniae
CWL029

1230 Kb
1052 orfs

Nat Genet 21,385-389
(1999)

Thermotoga maritima
MSB8

1860 Kb
1877 orfs

Nature 399,323-329
(1999)

Deinococcus radiodurans
R1

3284 Kb
3187 orfs

Science 286,1571-1577
(1999)

Ureaplasma urealyticum
serovar 3

751 Kb
650 orfs

Nature 407, 757-762
(2000)

Campylobacter jejuni
NCTC 11168

1641 Kb
1654 orfs

Nature 403,665-668
(2000)

Chlamydia pneumoniae
AR39

1229 Kb
1052 orfs

NAR 28,1397-1406
(2000)

Chlamydia trachomatis MoPn
Nigg

1069 Kb
924 orfs

NAR 28,1397-1406
(2000)

Neisseria meningitidis
MC58 (serogroup B)

2272 Kb
2158 orfs

Science 287,1809-1815
(2000)

Neisseria meningitidis
Z2491 (serogroup A)

2184 Kb
2121 orfs

Nature 404,502-506
(2000)

Bacillus halodurans
C-125

4202 Kb
4066 orfs

Extremophiles 4, 99-108
(2000)

Chlamydia pneumoniae
J138

1228 Kb
1070 orfs

NAR 28,2311-2314
(2000)

Xylella fastidiosa CVC
8.1.b clone 9.a.5.c

2679 Kb
2904 orfs

Nature 406,151-157
(2000)

Vibrio cholerae
serotype O1, Biotype El Tor, strain N16961

4000 Kb
3885 orfs
MAP

Nature 406,477-483
(2000)

Pseudomonas aeruginosa
PAO1

6264 Kb
5570 orfs

Nature 406,959-964
(2000)

Buchnera sp.
APS

640 Kb
564 orfs

Nature 407, 81-86
(2000)

Mesorhizobium loti
MAFF303099

7596 Kb
6752 orfs

DNA Research 7, 331-338
(2000)

Escherichia coli O157:H7
EDL933

4100 Kb
5283 orfs

Nature 409,529-533
(2001)

Mycobacterium leprae TN

3268 Kb
1604 orfs

Nature 409, 1007-1011
(2001)

Escherichia coli O157:H7.
Sakai

5594 Kb
5448 orfs

DNA Research 8, 11-22
(2001)

Pasteurella multocida
Pm70

2250 Kb
2014 orfs

PNAS 98, 3460-3465
(2001)

Caulobacter crescentus  

4016 Kb
3737 orfs

PNAS 98,4136-4141
(2001)

Lactococcus lactis
IL1403

2365 Kb
2266 orfs

Genome Research (in press)
(2001)

14 EUKARYAL

Organism

Size
ORF-number

Publication

Saccharomyces cerevisiae
S288C

12069 Kb
6294 orfs

Nature 387,5-105
(1997)

Caenorhabditis elegans  

97000 Kb
19099 orfs

Science 282,2012-2018
(1998)

Drosophila melanogaster  

137000 Kb
14100 orfs

Science 287,2185-95
(2000)

Arabidopsis thaliana  

115428 Kb
25598 orfs

 

A. thaliana  
Chromosome 1

29100 Kb
6543 orfs

Nature 408, 816-820
(2000)

A. thaliana  
Chromosome 2

19647 Kb
4036 orfs

Nature 402,761-768
(1999)

A. thaliana  

Chromosome 3

23172 Kb
5220 orfs

Nature 408, 820-822
(2000)

A. thaliana  
Chromosome 4

17550 Kb
3825 orfs

Nature 402,769-777
(1999)

A. thaliana  
Chromosome 5

25953 Kb
5874 orfs

Nature 408, 823-826
(2000)

Leishmania major
Friedlin
Chromosome 1

257 Kb
79 orfs

PNAS 96,2902-2906
(1999)

Plasmodium falciparum
3D7
Chromosome 2

947 Kb
205 orfs

Science 282,1126-1132
(1998)

Plasmodium falciparum
3D7
Chromosome 3

1060 Kb
220 orfs

Nature 400,532-538
(1999)

Homo Sapiens  
Chromosome 21

33827 Kb
225 orfs

Nature 405,311-319
(2000)

Homo sapiens 
Chromosome 22

34601 Kb
545 orfs

Nature 402,489-495
(1999)


 

[Table 2] Genome sequencing of bacterial pathogens

Species

Genome size (Mbp)

Proteins

Disease caused

Bacillus anthracis

-

-

탄저병

Bordetella pertussis

-

-

Pertussis

Borellia burgdorferi

0.91

850

Trachoma, pelvic inflammation

Chlamydia pneumoniae

1.23

1,052

Pneumonia, bronchitis

Clostridium botulinum

-

-

보툴리누스중독증

Clostridium tetani

-

-

파상풍

Corynebacterium diphtheriae

-

-

디프테리아

Escherichia coli O157

4.10

5,283

식중독

Haemophilus influenzae

1.83

1,709

Pneumonia

Helicobacter pylori

1.67

1,566

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