바이오인

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 22-56영국 바이오뱅크(UK Biobank)의 전장 유전체 시퀀싱 프로젝트 첫 번째 분석 결과 발표 ■ Amgen의 자회사 deCODE Genetics는 영국 바이오뱅크 참가자 150,119명의 전장 유전체 서열 분석 결과를 Nature에 발표 ○ 분석 결과는 총 3년의 연구 기간 중 1년간 분석한 데이터로써 이는 현재까지 발표된 것 중 가장 방대한 전장 유전체 시퀀싱 결과를 포함 - 현재 deCODE Genetics 및 Wellcome Sanger에서 시퀀싱하고 있으며, 향후 총 참가자 50만 명의 전체 게놈을 분석하여 발표할 예정¶ a, 영국 전역에서 약 50만 명의 참여자들의 방대한 표현형 데이터(신체 측정, 의료기록, 설문지 등)를 수집 b, 15,0119개 샘플의 전체 게놈 분석으로 유전자 변이를 검출한 후, 유전적 조상을 기반으로 크게 3개의 코호트(British–Irish (XBI), African (XAF), South Asian (XSA)로 분류. 최종적으로 SNP와 같은 염기서열 변형 부분을 활용하여 게놈 보존 지역을 확인하였으며, 기존의 표현형 데이터와 게놈 데이터 간의 상관관계를 분석출처 : Nature, Whole-genome sequencing of the UK Biobank, 2022.7.20.(그림 수정)■ 프로젝트를 통해 생성된 데이터는 질병 치료 및 표현형 다양성 연구 등에 중요한 유전자간 서열을 식별하는데 큰 도움이 될 것으로 기대 ○ 기존의 Exome* 및 SNP**등에 국한되어 있는 바이오뱅크의 게놈 분석은 생물학적으로 중요한 정보들을 놓칠 수 있음을 이번 연구를 통해 증명 * 게놈 영역 중에서 진유전자(exon, protein-coding region) 영역의 총합을 일컫음 ** single-nucleotide polymorphisms(단일염기 다형성). DNA 염기서열에서 하나의 염기서

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 22-55EU의 DataBio 프로젝트, AI와 빅데이터를 활용한 농림수산업의 지속가능성 확보■ EU는 바이오경제 가속화에 빅데이터와 AI 활용이 도움 될 것으로 보고 Data-Driven Bioeconomy(DataBio) 프로젝트 추진 ○ DataBio는 EU Horizon 2020 프로그램*에서 공동으로 기금을 지원하는 프로젝트로, 2017. 1월부터 3년 동안 약 1,539만 유로(약 205억 원) 지원을 계획으로 17개국의 48개 파트너가 참여 *유럽의 신경제 전략인 ‘Europe2020 전략’ 가운데 R&D 부문의 혁신 강화와 투자 확대를 위한 연구지원 프로그램 - 식품, 에너지, 바이오소재 등의 생산책임과 지속성 확보를 위해 바이오경제 산업의 원료 생산에 빅데이터와 AI를 활용하는 것이 주요 목표 ※ 핀란드, 벨기에, 체코, 독일, 스페인, 노르웨이, 폴란드, 이탈리아, 그리스, 이스라엘, 네덜란드, 덴마크, 스위스, 영국, 에스토니아, 프랑스, 루마니아 등이 참여하였으며, ICT 회사인 Intrasoft에서 코디네이터 담당출처 : DataBio, Creating Value By AI and Big Data in Bioeconomy, 2018.6.4. ○ DataBio 프로젝트는 농림수산업 관련 데이터 수집·분석·가공·시각화를 위한 빅데이터 인프라를 구축하고, 27개의 시범사업 수행 적용 분야적용 범위빅데이터와 AI 적용에 따라예상되는 부가가치농업(Agriculture)농작물(Olives, vine, peaches, seeds, potatoes)작물 및 원예식물의 염기서열 분석을 통해 사육 시간과 비용 절감농번기 농부들에게 수확량 예측 정보 제공하여 의사결정에 도움바이오매스 작물 모니터링 및 생산량 예측농기계 및 농가 데이터 분석보험 손해사정을 위한 정보 제공 자동화유전체학(G

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 22-54음식물 쓰레기 및 농업 폐기물로 지속 가능한 항공기 연료를 만들 수 있을까? ■ 전례 없는 기후변화가 관측되고 있는 상황에서 음식물 쓰레기, 농업 폐기물을 바이오연료로 전환하기 위해 업계와 정부가 다시 노력 ○ 비행기를 이용한 여행이 가장 많은 탄소를 배출하는 인간 활동 중 하나로, 자동차는 배터리로 작동할 수 있지만, 비행기는 항상 액체 연료가 필요 ※ 뉴욕시에서 런던까지의 왕복 여행은 승객 1인당 약 1,000kg의 이산화탄소를 배출. 이는 부룬디, 니카라과 또는 기타 47개국의 1인당 1년에 배출하는 평균보다 많음. 매년 비행기는 약 9억 2천만 톤의 CO2를 내뿜으며 전 세계 온실가스 배출량의 약 3.5%를 차지 ○ NREL(National Renewable Energy Laboratory)의 화학자 Derek Vardon은 음식물 쓰레기 등 다양한 형태의 폐기물인 바이오매스를 비행기 연료로 전환하여 미래의 항공 여행이 달라질 것이라고 설명 - 2021년 3월, PNAS(Proceedings of the National Academy of Sciences)에 전환기술을 자세히 설명했으며, 그 결과 바이오매스 기반의 제트 연료가 석유 기반의 연료만큼 저렴하게 생산될 수 있다는 계산도 함께 발표 - 여기에 포함된 탄소는 대기에서 끌어온 식물에서 유래했기 때문에 바이오 기반 제트 연료의 순 배출량은 화석 연료의 탄소 배출량의 극히 일부에 불과한 것으로 조사 ○ 2021년 10월 Vardon은 NREL을 떠나 지속가능한 항공연료(sustainable aviation fuels, SAFs) 생산을 목표로 하는 Alder Fuels를 설립 - Alder Fuels는 음식물 쓰레기 외에도 목재 폐기물을 제트 연료로 전환하기 위해 고온의 또 다른 프로세스도 개발 중 ※ 2021년 가을 United Airlines는 Alder Fuels로부터 57억 리터의 SAFs를 구매하기로 약속 ○

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 22-53WHO, 신기술의 이중용도 연구(dual-use research of concern)로 우려되는 미래이슈 탐지 ■ WHO는 이중용도 연구(DURC, Dual-use research of concern)에 관한 규범적 표준과 지침을 발간하여 이해관계자 간의 토론 촉진 ○ 생명과학 및 바이오기술은 ‘발전’과 ‘위험(테러)’이라는 이중용도 연구(DURC)의 딜레마에 놓이게 되는데, 2010년 WHO는 책임 있는 연구에 대한 지침을 발표 - 제13차 General Programme of Work(2019∼2023)에서는 “WHO가 새로운 과학 분야와 이들이 제기하는 도전과제의 최전선에 서야 한다.”라고 의무화 - 2020년에는 생물의학 실험실의 생물안전 및 생물보안에 대한 지침 발표 ○ WHO는 생명과학의 책임 있는 사용에 대한 새로운 지침을 개발 중 - 그 일환으로 다양한 전문가그룹을 소집하여 글로벌 미래이슈탐지(global horizon scanning)*를 수행하고 향후 20년 동안 우려를 초래할 수 있는 이슈를 발굴 * 미래에 있을 수 있는 새로운 문제(위협과 기회)를 식별하기 위한 체계적인 연구방법으로, 생물보안 및 공중보건 관련 분야에서 광범위하게 적용되고 있으며, 미래를 예측하기 위한 것이기보다는 더 많은 관심과 숙의가 필요한 영역을 식별하기 위해 설계된 것으로 위험 완화 등을 위한 정책 수립에 유용한 정보 제공 가능 ○ WHO는 이중용도 연구(DURC)에 대해 “이익을 위한 것이지만 해를 입히기 위해 쉽게 잘못 적용될 수도 있는 생명과학 연구”라고 정의 - WHO의 정의는 상당히 포괄적이어서 광범위한 문제를 포착하기에 유용 - DURC 위험은 최소 세 가지 요인 즉, 연구방법 및 기술, 연구의 산물, 사고(생물안전) 및 악의적인 사용(생물보안)에 의해 발생할 수 있음 ○ 미래이슈탐지는 Delphi 의견도출 방법인 IDEA(Investigate, Discussion, E

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 22-52미래의 초소형 기계에 적용 가능한 DNA 나노모터 ■ 미래의 초소형 기계에 적용 가능한 나노미터 규모의 모터를 개발하기 위한 경쟁이 진행 중 ○ 반도체 핵심 부품인 트랜지스터가 계속해서 소형화되면서 관련 기술은 지속 발전해왔으나, 실리콘을 기반으로 하는 트랜지스터의 소형화에는 한계가 존재 - 이러한 한계 극복을 위해 DNA 나노모터 활용에 대한 가능성이 주목받고 있는데, 최근 Nature에는 전기로 구동되고 DNA origami*로 자가 조립된 회전 모터에 관한 논문이 발표**이 발표 * 전 세계적으로 통용되는 origami(오리가미)는 종이접기라는 일본말로, 2차원의 재료를 접어 3차원의 형상을 만드는 과정을 의미 ** Nature, A DNA origami rotary ratchet motor, 2022.7.20. ○ DNA origami라는 표현은 2006년 Nature에 발표된 논문에서 시작. 미국 캘리포니아공대 컴퓨터과학과 Paul Rothemund 교수는 DNA 가닥으로 2차원의 다양한 형태를 제작한 결과를 발표 - 이 논문에는 DNA로 만든 정사각형, 별, 웃는 얼굴 등 다양한 나노구조물의 원자힘 현미경 사진이 실려 있음 ※ 관련 논문 : Nature, Folding DNA to create nanoscale shapes and patterns, 2006.3.16. - 혁명적인 기술이라 할 수 있는 DNA origami 기술은 훨씬 더 크고 복잡한 2차원, 3차원 구조를 형성하는 데 큰 발전을 보임■ 최근 Nature에 발표된 논문은 전기로 구동되며 3개의 DNA 구조로 조립된 나노 회전모터에 대한 연구성과를 제시 ○ 최초의 DNA 나노모터는 아니지만 "실제로 측정 가능한 기계적 작업을 수행한 최초의 DNA 나노모터"라고 논문의 저자이자 독일 뮌헨 공과대학 생물물리학자인 Hendrik Dietz 교수는 설명 - DNA 나노모터의 3가지 구성요소는 DNA ori

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 22-51단백질 구조 예측 AI 활용과 가능성 ■ AlphaFold2, 2020년 12월 단백질 구조예측대회(CASP)*에서 월등한 실력으로 우승하면서 연구계에 큰 화제를 불러일으킴 * 생물학의 가장 큰 난제 중 하나인 단백질 3차 구조를 예측하는 대회(Critical Assessment of Structure Prediction)로 1994년부터 2년마다 개최. 현재 CASP14(2020년)까지 개최 ○ 런던에 본사를 둔 DeepMind는 Google의 모회사인 Alphabet의 자회사로 ‘AlphaFold(알파폴드)’라는 인공지능(AI) 소프트웨어를 개발 출처 : Nature, What’s next for the AI protein-folding revolution., 2022.4.14.- 이 소프트웨어는 유전자 정보 기반의 아미노산 서열로부터 단백질 3D 구조를 예측하는 것으로, 최근 알파폴드 프로그램을 연구에 활용한 논문 발표가 많이 증가 ○ AlphaFold2는 AlphaFold 2020 버전으로 AlphaFold2의 예측 정확도는 실험적인 실제 단백질 구조 예측 정확도와 거의 유사 - 2020년 CASP14에서 Alphafold2가 실험적 기술과 동등한 평균 92.4점을 기록하며 커다란 반향을 일으킴■ 최근 AlphaFold 외 단백질 구조 예측 프로그램이 발표되며 AI 기반 단백질 구조 예측이 생물학 분야에 혁신을 주도 ○ 워싱턴 대학 연구진은 DeepMind의 공개 강연 정보와 자신들의 통찰력을 사용하여 ‘RoseTTAFold’라는 자체 AI 도구를 개발 - AlphaFold의 공개 여부가 분명하지 않았기 때문에 AI 전공자 없이 생물 및 화학 전공자로만 구성된 내부 연구자들이 직접 프로그램을 개발 ※ RoseTTAFold 개발에는 백민경 박사가 주도하고 2021년 Science에 제1저자로 논문(A

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 22-50한 걸음 더 가까워진 이종장기 임상시험■ 최근 개최된 미국 FDA 자문위원회 참석자 대부분은 돼지의 장기를 인간에 이식하는 이종이식 임상시험이 필요하다는 데 동의○ FDA는 자문위원회 조언에 따른 향후 계획을 공개적으로 밝히고 있지 않지만, FDA는 임상시험 허용에 관한 계획을 세우고 있는 것으로 전망- 최근 미국에서 수행된 임상시험은 "적절하게 선택된 환자"를 대상으로 한 "작고 집중적인" 임상시험의 시작을 뒷받침한다고 발표※ 미국 듀크대학교 의과대학의 이식 외과의인 앨런 커크(Allan Kirk)가 발표○ 연구자들은 돼지 장기를 개코원숭이와 같은 영장류에게 반복적으로 이식하는 데 성공- 궁극적인 목표가 인체에 이식하는 것이라면 인간 대상의 돼지 장기 이식 임상시험을 포함하여 다양한 연구가 필요※ 돼지 장기 이식 시 면역거부 반응을 억제할 수 있는 최적의 면역억제제 조합은 무엇인지, 바이러스 등 돼지 장기가 가질 수 있는 위험을 의사가 어떻게 관리할 수 있을지, 어떤 돼지 품종이 장기 이식에 적합한지, 당뇨병 등 기저질환이 이식 성공에 어떤 영향을 미칠지 등 연구 필요- 의사들은 임상시험이 시급하다고 보고 있는데, 미국에서만 100,000명 이상의 사람들이 장기 이식을 기다리고 있는 중- 연구자들은 이종이식이 부족한 장기 수요를 충족시켜 생명을 구하는 데 도움이 될 수 있기를 오랫동안 희망■ 지금까지 이종장기 이식수술에 대한 공식적인 임상시험은 없었지만, 최근 미국에서는 기관윤리위원회의 허가를 받아 몇몇 임상시험을 수행○ 2021년 말에는 유전자변형 돼지 신장을 뇌 기능을 식별할 수 없고 인공호흡기를 사용하고 있는 법적으로 사망한 두 사람에게 이식- 신장은 54시간 동안 정상적으로 기능했으며 소변을 생성하는 것으로 관찰※ 관련 논문 : N Engl J Med, Results of Two Cases of Pig-to-Human Kidney Xenotransplantation, 2022.5.19.○

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 22-49일본의 ‘연구 디지털전환(DX) 전략’■ 일본 문부과학성에서는 포스트 코로나 시대의 뉴노멀을 연구 활동에 반영하기 위해 연구의 디지털 전환(digital transformation, DX)을 추진 중 ○ 연구 DX를 S/W, H/W 양면에서 추진할 필요성을 제기하였는데, S/W 측면에서 연구데이터의 수집·공유·활용을 강화하고, - H/W 면에서는 실험자동화, 연구시설·장비의 원격화·스마트화, 차세대 정보 인프라(고속통신네트워크, 고성능계산인프라) 구축 추진1데이터 기반 구축 및 AI·데이터 구동형 연구 추진 ㅇ 고품질 연구데이터 수집, 전략성을 가진 데이터 공유 플랫폼 구축, 인재 육성·확보, 데이터 활용 선도적 AI·데이터 구동형 연구 추진 [관련 사업]• 신약개발 등 생명과학 연구지원 기반사업• AIP : 인공지능/빅데이터/IoT/사이버보안 통합 프로젝트• 통계 전문인재 육성 프로젝트 등2연구시설·장비의 원격화·스마트화 ㅇ 스마트 랩 구축 등을 통해 시간이나 장소에 얽매이지 않고 연구를 수행할 수 있는 혁신적인 연구환경을 구축 [관련 사업]• 대학·연구개발법인 등의 시설·장비의 원격화, 자동화• 세계 최고 수준의 대형 연구시설 DX 추진• 연구의 DX 추진을 위한 공동활용체제 정비 등3차세대 정보 인프라 구축 ㅇ 전국의 대학·연구기관을 초고속으로 연결하는 학술정보네트워크(SINET)의 기능을 강화·확충하여 전국적인 연구 DX를 지원 ㅇ AI·데이터 구동형 연구를 지원하기 위해 슈퍼컴을 비롯한 고성능·대규모 계산 자원의 구축 및 이를 활용한 성과창출 가속화출처 : 일본 문부과학성, 研究のデジタルトランスフォーメーション(DX)(연구의 디지털 트랜스포메이션 (DX)), 2021.6.3.■ AI, IoT, 로봇 등을 활용한 스마트랩화 촉진 ○ AI, IoT, 로봇 등을 활용해 연구장비 자동화나 원격 연구환경을 구축(스마트랩화)하여 연구자가 안정적이고 지속적으로 연구에 전념할 수

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 22-48합성생물학, 기업의 지속가능한 경쟁 우위 확보를 위해 선택이 아닌 필수■ 합성생물학은 전 세계 생산량의 3분의 1 이상을 차지하는 제조 산업(가치 측면에서 약 30조 달러)에서 광범위하게 사용될 전망 ○ 생물학의 발전과 DNA 조합 및 편집 비용의 감소 등으로 합성 도구 사용이 더욱 쉬워짐에 따라 합성생물학 이용 분야가 계속 확장될 전망 - (게놈 시퀀싱 비용 감소) 2003년에 완료된 첫 번째 전체 게놈 시퀀싱(30억 염기쌍을 모두 읽는)은 30억 달러 이상이 들었으나, 2016년 가격은 약 1,000 달러로 감소. 2019년 7월 가격은 599달러이며, 개인 유전학 회사인 Veritas Genetics는 2022년까지 200달러 미만으로 떨어질 것으로 예측* * Policy Horizons Canada, Exploring Biodigital Convergence, 2020.2.11. - (유전자 편집 비용 감소) 소프트웨어와 하드웨어의 발전으로 바이오 제품 생산에 대한 고가의 장비 사용료, 전문 지식, 무균 환경 등의 제한이 없어짐 - (무세포 생물학의 발전) 살아있는 세포가 필요치 않은 대사 과정을 사용하고 바이오센서를 이용하는 등 빠른 테스트 수행 가능 ○ 합성생물학이 곧 다양한 산업에 영향을 미칠 것이지만 산업별로 영향을 미치는 시기는 다를 것으로 예측 - 향후 5년 이내로 제약, 미용, 의료기기, 전자제품을 개발과 관련된 일부 산업은 합성생물학 도입 기업과 비용 및 친환경 공정 측면에서 경쟁에 직면할 것으로 예측 - 중장기적으로는 화학, 섬유, 패션 등이 영향을 받으며, 장기적으로는 광업, 전기 및 건설과 같은 부문이 뒤따를 것으로 예상 - 산업별로 합성생물학이 영향을 미치는 시기가 차이 나는 주된 원인은 기존 산업에서의 실시간 데이터 수집, 자동화 및 AI 등의 활용 여부에 따라 발생하는 것으로 예상< 합성생물학이 각 산업에 영향을 미칠 것으로 예측되는