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머신러닝 기반 미생물 세포 엔지니어링을 통한 인간 제I형 콜라겐 단편 생산 및 조직공학적 활용 [Chem. Eng. J.]
콜라겐은 조직공학 및 재생의학에서 널리 사용되는 생체재료이나, 동물유래 콜라겐의 안전성 우려로 합성 인간 콜라겐 개발이 요구된다. 본 연구는 머신러닝(ESM-2)과 바이오파운드리 기반 균주개발을 결합하여, 산업균주 Corynebacterium glutamicum에서 인간 제I형 콜라겐(hCOL1) 단편을 생산하는 합성생물학 전략을 제시한다. Context-dependent 합성 신호서열(SP)을 설계·평가하여 3차 균주개량 후 24.3±3 mg/L의 분비 생산성을 달성했으며, 이는 천연 SP 대비 4.9배 향상된 수치다. 이후 5-L 발효조에서 유가식 배양을 통해 857±75 mg/L까지 생산성을 확장했다. 제작된 콜라겐 기반 생체복합 스캐폴드는 인간 지방유래 줄기세포의 증식과 줄기세포능 마커 발현을 동물유래 콜라겐보다 우수하게 촉진함을 확인했다.
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