서울시립대학교

CV(PDF)

이메일

댓글 1
Bioresour. Technol., Volume 369, February 2023 | https://doi.org/10.1016/j.biortech.2022.128455
Machine learning-guided prediction of potential engineering targets for microbial production of lycopene

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

대사공학 (Metabolic engineering) 분야에서는 고부가가치 화학물질의 친환경 바이오 기반 생산을 위해 미생물의 복잡한 대사 회로를 재구성하여 미생물 세포를 하나의 생산 공장으로 개조하는 연구를 합니다. 이 분야는 최근 합성생물학 (Synthetic biology)과 유전체 편집 기술의 발전에 힘입어 빠르게 성장하고 있지만, 수 천개에 달하는 유전자들과 그것들의 복잡한 네트워크를 어떻게 이해하고 유전자 조작의 효과를 정확히 예측 할 것인가에 대한 문제는 이 분야의 고질적인 문제로 여겨져 왔습니다. 전통적인 방식으로는 특정 유전자를 조작하여 돌연변이 미생물 균주를 제작하여 그 효과를 확인하고, 또 그 다음 돌연변이를 제작하여 효과를 확인하는 식의 시행착오를 반복하는 것으로 매우 많은 시간과 노력이 들어가는 이른바 노가다가 필요한 작업이었습니다.

이번 연구에서는 미생물로 라이코펜을 생산하는 대사 회로를 최적화 하는 데 소요되는 시간과 노력을 최대한 단축하기 위해 머신러닝 기반 모델을 활용하여 어떤 유전자를 조작하는 것이 최대의 효과를 낼 수 있을지를 예측하고자 하였습니다. 그 과정에서 환경 분야 모델링 연구를 하고 계신 차윤경 교수님 연구실과 협업을 하게 되었고, 서로가 서로의 분야를 전혀 모르는 상태에서 연구를 시작하게 되었습니다. 서로의 분야를 전혀 모르는 상태에서 매주 공동 세미나를 통해 스터디하면서 배워가면서 조금씩 이해도가 높아지고 아이디어도 나오기 시작했습니다. 그 과정에서 유전자 발현량에 따른 라이코펜 생산성 데이터를 활용하여 다층 퍼셉트론(Multilayer perceptron) 모델과 유전 알고리즘(Genetic algorithm)을 학습시키면 효과적인 예측을 할 수 있다는 사실을 알아낼 수 있었고, 모델로부터 예측된 최적의 설계로 균주 개량을 실시하여 라이코펜 생산성을 기존 연구에서는 달성 할 수 없었던 수준으로 대폭 향상시킬 수 있었습니다.

 

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.

본 연구는 서울시립대학교 환경공학부 친환경미생물공학 연구실에서 지도교수님이신 최용준 교수님 지도 하에 수행하였으며, 물환경관리연구실 차윤경 교수님과의 협업으로 완성될 수 있었습니다. 저희 친환경미생물공학 연구실은 대사공학연구뿐만 아니라 생명화학공학과 환경공학의 융합 연구를 기반으로 다양한 환경문제를 미생물공학적인 접근방법으로 해결하기 위해 심도 있는 연구를 수행하고 있습니다. 구체적으로는 기후변화, 환경오염, 자원고갈 등의 문제를 해결함과 동시에 지속가능성 추구를 위해 Bioremediation, Waste Recycling 및 Waste to Energy 기술 개발에 매진하고 있습니다. 또한 신규 유용 미생물의 발굴 및 대사공학적 개량을 통한 친환경 고부가가치 화합물 생산, 나노-바이오 기술을 활용한 난분해성 환경오염 물질 정화 등의 연구를 통해 시급한 환경문제들에 대한 효율적인 해결 방안을 제시하기 위해 노력하고 있습니다.

저희 연구실은 5명 내외의 학생 및 연구원으로 구성된 작은 연구실이지만 소수 인원으로 이루어져 있는 만큼 구성원 간의 긴밀한 관계와 의사소통을 바탕으로 적극적으로 연구를 진행하고 있습니다.

upload_image

                     연구실 홈페이지: https://aemluos.wixsite.com/aeml


3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

혁신적인 연구 성과를 위해 서로 다른 분야의 공동연구가 필수인 시대에 제 연구 분야인 미생물 대사공학에 AI 기술을 접목해 볼 기회가 주어진 것은 큰 행운이었습니다. 연구의 수준을 한 단계 끌어 올릴 수 있었을 뿐 아니라, 연구라는 같은 목적을 가지고 새로운 분들을 만나 현재 직면한 문제와 궁금증에 대해 함께 고민하고 조금씩 나아가는 것에서 큰 즐거움을 느낄 수 있었습니다. 특히 혼자서는 절대 떠올릴 수 없었던 아이디어를 다른 분야의 연구원과 디스커션을 통해 떠올리거나 반대로 제 아이디어가 다른 분들에게 도움이 되는 경험을 하면서 지금껏 알고 있던 연구라는 행위의 범주가 좀 더 확장됨과 동시에 스스로도 한 단계 성장 할 수 있었던 것 같습니다. 그뿐 아니라 감사하게도 정말 좋은 분들과 함께 연구하게 되어 연구 과정에서 반복되는 실패로 힘이 들 때에도 함께 이야기 나누고 디스커션하는 과정에서 갖게 되는 호기심과 즐거움을 원동력으로 연구를 계속 이어갈 수 있었습니다.


4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?

대사공학 분야는 합성생물학과 함께 미래 바이오산업의 핵심 기술이 될 유망한 분야라고 생각합니다. 또한 학문적 수준에 그치는 것이 아니라 산업적으로도 응용 가치가 매우 크다는 점이 매력적인 분야입니다. 하지만 생물을 다루는 분야인 만큼 연구를 진행함에 있어 필연적으로 수 많은 시행착오와 인내를 필요로 하는 실험이 동반되는 분야이기도 합니다. 몇 번이고 반복되는 실패에도 좌절하지 않고 연구에 대한 흥미와 꾸준함을 잃지 않기 위해서는 스스로 뚜렷한 목표를 갖는 것이 가장 중요하다고 생각합니다. 가까운 미래에 실제 산업에 활용 될 가능성이 큰 분야인 만큼 내가 하고 있는 연구가 실제로 세상을 바꾸는 데 조금이나마 기여 할 수 있다는 생각을 가지고 연구자로서 나의 미래를 좀 더 구체적으로 시각화해 본다면 동기부여가 될 수 있을 것 같습니다.


5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

지금까지 연구해 온 대사공학 분야의 지식을 바탕으로 미생물을 활용한 탄소중립 생물공정을 한 단계 발전시키는 것이 목표입니다. 특히 유전체 편집 및 균주 개량이 어려운 non-model 미생물에 대해서 AI 기술을 활용하여 효율적인 엔지니어링 시스템을 개발하고, 이를 실제 상용화 될 생물공정 시스템에 적용해보고 싶습니다. 이를 위해 바이오 분야에 국한 되지 않는 머신러닝 모델이나 고속 대량 실험 기법 등을 함께 공부하여 지식의 스펙트럼을 넓히고 이를 연구에 접목하기 위해 노력하고 있습니다. 지금은 ‘한국을 빛내는 사람들’ 이라는 타이틀이 부끄러울 정도로 많이 부족하지만 더욱 노력하여 앞으로는 정말로 한국을 빛낼 수 있는 연구자로 성장하고 싶습니다.


6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....

먼저 제가 좋은 연구자로 성장 할 수 있도록 세심한 지도와 함께 격려를 아끼지 않으시는 최용준 교수님께 깊이 감사드립니다. 그리고 공동연구를 수행하며 많은 디스커션을 통해 중요한 조언과 응원을 보내주신 차윤경 교수님께도 감사드립니다. 긴 시간 동안 함께 연구하여 결실을 맺게 해 준 신지훈 학생에게 감사하며, 실험실에서 동고동락하며 서로 돕고 함께 성장하고 있는 실험실 식구들 정선욱 박사님, 김민선, 최민선 학생에게도 크게 감사드립니다. 마지막으로 저를 믿고 항상 응원해 주고 격려해 주는 부모님께 진심으로 감사하다는 말을 전하고 싶습니다.
끝으로, 연구를 소개할 기회를 주신 BRIC에 감사드리며 글을 마치겠습니다.

#Metabolic engineering #Machine learning #Lycopene
Category: Biotechnology, Systems Biology
등록일 2023.02.24
주소복사
댓글 (1)
sadatrg  |  02.28 17:04     
잘생겼다
HOME   |   이용약관   |   개인정보처리방침
© BRIC