한빛사 인터뷰
- 등록2024-02-07
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1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
산업 분야에서는 미생물을 통하여 효소, 바이오 연료, 의약품과 같은 고부가가치의 대사산물을 생산합니다. 이를 가능하게 하는 핵심기술은 대사공학인데, 이를 위해서는 미생물 시스템의 전체 대사과정을 상세히 규명하는 것이 중요합니다. 그러나 간단한 대장균조차 수천 개의 대사유전자(metabolic genes), 대사반응(metabolic reactions), 대사물질(metabolites)들이 서로 복잡하게 얽혀있어 특정 대사시스템을 직관적으로 이해하기는 쉽지 않습니다. 따라서 기존의 미생물의 대사 과정 연구는 주로 세포 내의 모든 유전자를 일일이 제거하고 그에 대한 영향을 분석하거나, 대량의 유전체를 모두 시퀸싱하는 시행착오(trial and error) 방식이 주를 이루었습니다. 하지만 이러한 시행 착오방식은 우선 실험을 대량으로 수행해야 하고 그에 따라 시간 및 금전적 비용이 클 수밖에 없게 됩니다. 저희 연구팀은 이를 인공지능 (artificial intelligence) 기술을 통해 보다 효율적인 접근법으로 미생물의 대사과정을 규명하고자 했습니다.
본 연구에서는 인공지능(AI)을 통해 배양 조건별로 미생물 성장에 영향을 미치는 대사과정을, 더 나아가 세부적으로 성장에 중요한 또는 저해하는 대사과정을 각각 예측 및 검증하였습니다. 기존에 보고된 미생물 대사 연구를 위한 인공지능 활용 사례의 경우, 해석이 불가능한, 즉 단순 결과에 대한 상관관계만 도출해 내는 인공지능 기법이 사용되어 왔었습니다. 하지만 저희는 이를 보완하기 위해 기계적이고 정량적인 유전체 기반 대사모델링 (genome scaled metabolic model) 기법과, 보다 직관적으로 해석할 수 있는 SHAPley 계산법을 인공지능 모델에 적용하여 궁극적으로 다양한 배양 조건에서 대사 과정이 세포성장에 미치는 영향에 대한 인과적 예측을 수행할 수 있었습니다. 마지막으로 저희는 이러한 예측된 대사과정들에 대해 유전자 조작 실험을 통한 실제 실험적 검증까지 진행하였습니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
저는 건국대학교 시스템생명공학과 시스템생명공학연구실(Systems Biotechnology Research Group)에서 학석사연계과정생으로 본 연구를 진행하였습니다. 저희 연구실은 시스템생물학 및 대사공학을 주제로 오랜 기간 연구를 수행해 오신 윤성호 교수님의 지도 아래에 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 주요 연구 성과로는 유산균 E.coli Nissle 1917의 대사네트워크 모델링(genome-scaled metabolic modeling), 산업용 대장균 (E.coli BL21(DE3)) 유전체 정보 해독, 병원성·항생제 내성 유전자 DB 개발 (PAIDB v2.0) 등이 있습니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
미생물은 산업적으로 응용 가치가 무한하다고 생각합니다. 미생물을 통해 생산된 바이오연료는 기존의 석유와 같은 화석연료에 대한 높은 의존도를 낮춰주고, 의약용 단백질과 같은 고부가가치의 대사물을, 미생물을 통해 생산합니다. 이러한 미생물이 실제 산업적으로 이용 가치가 있으려면 높은 생산수율(productivity)이 요구됩니다. 그리고 높은 생산수율은 반드시 높은 미생물의 생장이 동반되어야 합니다. 제 연구는 성장을 저해하는 대사과정을 찾고 이를 차단하여 미생물의 생장을 부분에 있어서, 산업적인 응용 부분과 관련이 있다고 볼 수 있습니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
저도 이제 겨우 석사과정을 마쳤기 때문에 누군가에게 도움이 될 만한 조언을 할 수 있을지 모르겠습니다. 다만 시스템생물학 분야는 다른 생물 분야와 달리 컴퓨팅 작업이 많기 때문에 코딩 활용 능력이 중요하다고 생각합니다. 숙련된 코딩 기술과 기초적인 수학적 지식(선형대수학, 공업수학)을 갖추면 큰 도움이 될 것입니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
인공지능은 생명공학 분야에서의 연구 및 개발 속도를 높이고, 복잡한 데이터 해석하는데 용이합니다. 저는 향후 인공지능을 시스템생물학 및 대사공학 분야에 접목하여 AI 알고리즘을 통해 새로운 약물 후보군을 발견하거나, 보다 특정 고부가가치의 대사물 생산에 최적화된 대사경로를 규명하는 연구에 참여하고 싶습니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
본 연구는 김영신, 김도현 연구실 선배님들의 도움과, 윤성호 지도교수님의 지도와 격려로 가능하게 됐습니다. 또한 저의 학위과정을 묵묵히 지지해 주시는 부모님과 조부모님 진심으로 사랑합니다. 마지막으로 힘이 되어주는 여자친구, 동료친구들 모두 감사합니다. 앞으로도 계속해서 다른 연구 성과를 소개할 날을 기다리며 열심히 연구하겠습니다.
#인공지능
# 시스템생물학
# 대사과정
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