토양 마이크로바이옴 연구 개발동향 및 전망 홍수린 / 차의과학대학교 생명과학부 교수   ◈ 목차 1. 개요 2. 연구개발 동향 및 전망 가. 해외 연구 동향 나. 국내 연구 동향 3. 결론 및 시사점   ◈본문 1.  개요   마이크로바이옴 (microbiome) 은  미생물 군집 (microbiota) 과  유전체 (genome) 의 합성어로  인간 ,  동물 ,  식물 ,  토양 ,  바다 ,  대기 등에 공존하는 박테리아 ,  바이러스 ,  곰팡이 등의 미생물 군집과 유전체를 의미한다 .  인체 생물학적 관점에서 마이크로바이옴은 피부 ,  호흡 기 ,  생식기 ,  위장관 등 우리 몸의 다양한 부위에 서식하며 개인적인 특징을 가지고  건강상태에 중요한 영향을 미친다고 알려지면서 개인 맞춤형 치료법 개발과 같은 관련 연구가 빠르게 성장하였다 .   [ 그림  1]  NIH  휴먼 마이크로바이옴 프로젝트 (Human Microbiome Project)  단계 출처  : The Integrative HMP(iHMP) Research Network Consortium, Nature 569: 641-648 (2019) 미국 은  2008 년부터  국립보건원 (NIH)   주도로   생체 내 또는 표면에 서식하는 미생물 군집체를 종합적으로 탐구하는 것을 목표로  휴먼 마이크로바이옴 프로젝트 (Human  Microbiome Project) 를  시작 하여 마이크로바이옴 관련 연구  기반을 구축하였다 .  이 프로젝트를 통하여 다양한 인체 부위에서  미생물 군집체의 유전자 서열을 분석 하여 미생물의 다양성과 역할을 탐구하였으며 ,  이들이  소화 ,  면역 ,  영양 흡수 ,  대사 등에 미치는 영향을 탐색하면서  인간의 건강 유지와 질병 발생과의 관련성 을 알아내는 데 중점을 두었다 .     [ 그림  2]  통합된 마이크로바이옴 이니셔티브의 잠재적 영향들 출처  : Diana Swantek, News from Berkeley Lab “Berkley Lab Participates in New National Microbiome Initiative (2016)   이러한 연구성과에 힘입어 마이크로바이옴 연구가 인간의 건강은 물론이고 농업 ,  환경 분야에서 가지는 엄청난 잠재력을 인식하면서 ,  미생물을 구성하는 물질 과 이들이 만드는  다양한 대사물질 뿐 아니라  서식 환경 까지 포함하는  마이크로바이옴의 의미가 확장 되었다 .  미생물체의 잠재력을 탐색하고 다양한 분야에서  마이크로바이옴 연구개발을 발전시키는 것을 목표로  미국 정부는   2016 년 국가 마이크로바이옴 이니셔티브 (National Microbiome Initiative) 를 발표하고 다양한 분야의 연구와 협력을 추진하고 있다 .   특히 최근 가속화되는  기후변화와 환경오염에 대응하고 지구 생태계의 건강한  보존과  복원을 위한 노력의 한 분야로 토양 마이크로바이옴에 대한 이해와 연구의  필요성이 대두 되고 있다 .  토양 마이크로바이옴은 토양 환경에서 서식하는 박테리아 ,  곰팡이 ,  원생동물 ,  바이러스 등 다양한 미생물 군집체를 의미한다 .  토양은  생물  다양성 과  생태계의 중요한 부분으로 미생물들이 토양에서 상호작용하며  토양의 건강과 생태계의 기능에 영향을 미치며 토양 생태계의 안정성을 유지하는데 중요한 역할을 한다 .   또한  농업 생산성에도 중요한 영향 을 미치는데 ,  유익한 미생물 군집체는 식물의  영양  흡수를 돕고 식물 생장을 촉진하며 ,  작물의 병 ‧ 해충 및 병원체에 대항하는  자연적인 방어  체계를 형성 하는 데 큰 역할을 한다 .  따라서 토양 마이크로바이옴  연구는 농업 ,  생태학 ,  환경보전 등 다양한 분야에서 중요한 관심사이며 토양  생태계와 그 안에 존재하는 미생물 군집체의 이해는 지속 가능한 자연생태계의 보전에 중요한 기술로서 그 연구 분야는 계속해서 진화하고 있다 .   2.  연구개발 동향 및 전망 가 .  해외 연구 동향 토양 마이크로바이옴 연구는 미생물체의 광범위한 다양성을 이해하는 것으로부터  출발한다 .  다양한 토양 유형과 지역에서 존재하는 미생물의 다양성을 조 사하고 ,  이를  통해 토양 생태계의 구성과 기능에 대한 이해를 확대하고 있다 .  유전체 염기서열 분석 기술의 발전은 토양 마이크로바이옴  연구에 혁신적인 전환 을  가져왔다 .  대용량 유전체의 염기서열 분석을 통해 토양 미생물체의 유전 정보를  빠르고 정확하게 분석할 수 있으며 ,  분석 결과를 통해 미생물의 다양성 ,  기능 ,  상호작용에 대한 탐구가 진행되 고 있다 . 다양하고 복잡한 미생물체가 생태계 기능에 어떻게 영향을 미치는지는 여전히  명확하지  않지만 ,  실험용 초원 생태계를 설계하고 토양 미생물체를 조작하여  미생물체의 다양성과 네트워크 복잡성 이   영양소 순환 과   관련 한   여러   생태계 기능에 긍정적인 영향 을 미치고  있다는 것을 밝혀냈다 .  이는 곰팡이와 세균 군집체 내부 및 군집체 간의 미생물 상호작용이 생태계 성능 향상에 중요하다는 것을 나타낸다 . [ 그림  3]  토양 마이크로바이옴 네트워크 복잡성과 다기능성 간의 관계 출처  : Nature Communications 10:4841 (2019) 토양 마이크로바이옴과 식물과의 상호작용 에 대한  연구 도 활발히 진행되고 있다 .  식물의 뿌리와 미생물의 상호작용 ,  식물 생장 촉진을 위한 미생물의 역할 등을 연구하여 토양  생태계의 생물 다양성과 생산성을 향상시키는 방법을 탐구하는 데 활용할 수 있다 .  특히 토양 미생물군은 잡초와 침입 식물의 확립에 중요한 역할을 하는데 ,  한번 잡초가 밭에서 확산되면 이들은 이용 가능한 미생물과 밀접한 관계를 형성한다 .  잡초와 작물 식물은  빛 ,  영양분 ,  물에 대해 경쟁하지만 토양 미생물군과는 완전히 다르게 상호작용  할 수 있다는 것이 밝혀지면서 작물 생산성과 식물 건강 ,  잡초 예방 및 통제 방법을 제시할 수 있을 것으로 기대하고 있다 . [ 그림  4]  작물식물 및 잡초와 토양 마이크로바이옴 간의 서로다른 상호작용 출처  : FEMS Microbiology Ecology, 92:10 (2016) 식물 - 병원체 상호작용에 대한 다양한 환경 요인에 대한 연구도 진행되고 있다 .  토양  미생물군의 변동이 개별 식물 수준에서의 질병에 미치는 영향을 탐구하였는데 ,  초기  토양 미생물군 조성과 기능의 작은 변동이 식물과 병원체와의 상호작용을 결정 할   수 있음을 발견하여 ,  재배식물의 질병 역학을 예측하고 매개 식물을 보호하기 위한  토양 이식 전략 을 세우는 데 활용할 수 있다 . 이러한 토양 미생물체와 식물의 상호작용에 대한 연구는 토양 유형 , pH,  수분 ,  온도 ,  토지 유형 등과 같은 환경 요인이 토양 미생물체의 다양성과 기능에  미치는 영향과  깊은 관계가 있으며 ,  이를 통해 토양관리 및 지속가능하고 안정성 높은 농업에 적합한  지침과 전략을 개발하는 데 기여하고 있다 .  토양 미생물체 의 기능을 활용 하여   토양 품질  개선 ,  작물 생산성 향상 ,  유기물 분해 공정 개선 ,  친환경 농업 방법 개발  등의 응용분야에 관심과 연구가 집중되고 있다 .   ...................(계속)   ☞ 자세한 내용은  내용바로가기 또는 첨부파일 을 이용하시기 바랍니다.  

      뉴노멀 시대, 2023년 주목할 11개 기술 트렌드 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 23-40   ◇ 미국 시장조사기관인 CB Insights사는 코로나19 팬데믹 이후 불확실성 시대인 2023년 향후 산업을 재편할 수 있는 11가지 기술 트렌드로 수명 연장 서비스, 급증하는 슈퍼 앱, 소비자 로봇의 부상, 냄새의 디지털화, 주변 건강 모니터링, 가상 발전소 등을 선정 ▸주요 출처: CB Insights, 11 Tech Trends To Watch Closely in 2023, 2023.1.4     ■   CB Insights 사는  2023 년  산업을 재편할  11 가지 기술 트렌드를 선정 ○  뉴노멀 (New normal)   시대에 기술은 멈추지 않고 변화할 것이며 , 2023 년에도   기술의 진화를 증명하는 한 해가 될 것으로 전망 -  주요한 바이오 기술 트렌드로  인간의 수명 연장 서비스 ,  냄새의 디지털화 ,   갱년기 치료를 위한 펨텍 (Femtech) ,  바이오 기반 소재 ,  재생 농업의 부상  등을 전망 ※  CB Insights 는 자사의 분석 플랫폼을 사용하여 투자 활동 ,  수익 기록에 대한 경영진   면담 ,  미디어 ,  특허 등과 같은 시그널을 분석하여  2023 년에 주목해야 할  11 가지 기술 트렌드를 선정   년 주목해야 할  11 가지 기술 트렌드  1.  수명 연장 서비스 (Immortality-as-a-service) ○  인간은 수천 년 동안 영생에 대한 환상을 가져왔음 .  오래된 환상은 이제  VCs 와 기술 회사의 새로운 관심을 끌고 있음 ○  점점 더 강력해지는  /span AI  도구와 유전체를 분석하고 조작하는 기술을 보유한 많은 회사들이 장수 (longevity)  사업에 뛰어들고 있음 -  불멸의 꿈 보다는 더 오래 살고 더 건강한 삶을 살 수 있는 서비스를 제공하는데 초점을 맞춘 창업자들이 크게 성공할 가능성이 높음 -  장수 관련 기업의 연구분야  :  세포 리프로그래밍 ,  조직 재생 ,  항노화신약 ,  노화방지 보조제 ( 화장품에 중점을 두지 않음 ) ○  장수 분야 투자는 증가 추세로  Apollo Health Ventures  및  Life Extension Ven tures 와   같은 전용  VC  펀드는 최근 장수 기업에 투자하기 위해 막대한 자금을 모금 -  주목받는 스타트업  : Altos Labs, Calico, LyGenesis, Satellite Bio, Eyestem, Algorithmiq, Hy2Care, Mesentech, Toregem BioPharma, Elysium Health 2.  슈퍼 앱의 은밀한 침입 (The secret invasion of super apps) ○  소비자의 온라인 생활을 지배하기 위해 관련 기업들의 슈퍼 앱 경쟁이 치열할 것으로 전망 -  중국  Tencent 의  WeChat 부터 동남아시아의  Grab 에 이르기까지 이들 올인원 앱 (all-in-one apps) 은 메시지 ,  결제 ,  쇼핑 ,  게임 ,  음식 배달과 같은 번들 서비스로 진화하면서 사용자가 절대 떠날 필요가 없는 디지털 생태계를 조성 - Meta, Microsoft, Amazon, Google, Apple  등은 슈퍼 앱이 아직 자리를 잡지 못한 미국과 유럽 등으로 시장을 확장하고 새로운 수익원을 창출하기 위한 모델로 슈퍼 앱을 꼽고 있음 -  주택 분야의  Zillow,  소매 분야의  Marks & Spencer,  금융 분야의  PayPal  등 다양한   기업들이 부문별 슈퍼 앱을 구축하겠다는 의사를 밝힘 ○  빅테크 기업들의 슈퍼 앱은  WeChat 의 복제품을 만든 것이 아니라 ,  아래 영역과 같이 소비자의 다양한 온라인 생활을 위해 꾸준히 확산 -  ①  발견 ( 예  :  검색 ,  소셜미디어 ),  ②  거래 및 인증 ( 예 :  결제 ,  메시지 ,  디지털  lDs),  ③  배송   ( 제품 또는 서비스를 직접 제공 ) ※  Google 은 사용자를 네트워크 내에 계속 유지하기 위해 검색 및 제품 목록   기능을 향 상 .  Shopify 와 파트너쉽을 확장하여  YouTube  채널에서 쇼핑 가능한   제품을 판매자가 직접 선보일   수 있으며 ,  시청자는  YouTube 를 떠나지 않고 구매를   완료할 수 있도록 현장 결제를 활성화   하는 옵션을 제공 3.  핀테크의 빠른 재생 (Fintech’s rapid regeneration) ○  핀테크 스타트업은 창업 이래 가장 험난한 시장 상황에 직면해 있지만 ,  많은 기업이 이미 새로운 공간으로 확장하고 기업에 서비스를 제공함으로써 적응 중 -  핀테크는 최근 몇 년간  VC  시장의 급격한 성장을 주도 (2021 년 전체 벤처 투자 자금의  25% 를 차지 )  하였으나 ,  불황으로 핀테크는 구조적으로 변화하고 있음 -  악화된 경제 환경은 현재의 핀테크 산업을 크게 위협할 수 있어 핀테크 기업들은 생존을 위해  2 가지 주요 방향을 선택  ①  비금융권을 포함하여 새로운 비즈니스 라인 및 제품 기능으로의 확장 ,  ②  기업 바이어 공략 강화 ○  첫 번째 생존전략은 슈퍼 앱과 유사한 방향으로 추진 -  예를 들어  Revolut 는 급여 선지급 ,  애완동물 보험 및 기업 급여 명부를 포함하여  약  50 개의 제품을 구축 .  브라질 디지털뱅크인  Nubank 는 많은 신생기업과 협력하여   보험 ,  투자 ,  암호화폐 거래 등으로 확장 ○  두 번째는 최종 사용자로 비즈니스 (B2B) 를 추구 - B2B BNPL  제공업체는 광범위한 핀테크 자금 조달 가뭄에도 불구하고 , 2022 년 꾸준한 투자를 유치 .  투자자들은 여러 가지 이유로  B2B  측면을 우선시 4.  집안의 로봇 (Bots in the house) ○  기술리더와 스타트업은 로봇이 가정에서 유용하고 안전하게 활용될 수 있는 탐색 중 -  미래형 가족을 위한 필수품으로 재택 로봇 (at-home robot) 을 전망하며 ,  최근  Amazon, Google  및  Dyson 과 같은 기술 기업은 소비자 로봇 분야에서 주목할 만한 움직임을 보여 가정을 변화시키고 일상생활에 중심을 둔 경쟁이 본격화 - CB Insights  분석에 따르면 소비자 로봇 시장은  220 억 달러의 가치로 추정 ※  Amazon 은  2022 년  8 월 ,  로봇청소기  Roomba 의 제조업체  iRobot 을  17 억 달러에 인수한다고 발표 . Dyson 은 설거지 ,  테이블 세팅 등 집안일을 돕는 프로토타입 로봇에 관한 비디오를 공유 (2022.5) -  집안일을 돕는 것 외에도 많은 기업이 로봇이 가정에서 수행할 수 있는 또 다른 가치로 동반자 관계를 모색 ※  Intuition Robotics 의 소형 로봇  ElliQ 는 집에서 대부분 시간을 보내는 사람들 ,  특히 노인들에게 친구 역할을 하도록 설계 .  디즈니의 액셀러레이트 지원으로 성장한  Miko 는 아이들을 교육하고 즐겁게 해주는  AI  기반 친구 봇을 제공 ○  여러 이점에도 불구하고 개인정보 보호 ,  어린이 및 애완동물이 있는 집에서의 로봇 사용 ,  로봇 관리 등의 문제는 재택 로봇 상업화를 위해 해결해야하는 과제로 인식 5.  가상 발전소 (Virtual power plants, VPPs) ○  재생가능 에너지에 대한 수요가 증가하고 ,  그리드 안정성에 대한 우려가 높아지면서 지역사회의 에너지 가격 급등하면서 분산형 에너지 시스템에 대한 성장을 견인 - VPPs 와 같은 분산형 에너지 관리 시스템은 주거용 태양열 패널 ,  대용량 배터리 ,  풍력 발전소 등과 같은 분산된 에너지 자원 네트워크에서 전력을 집계 -  클라우드와  AI 를 통해 에너지의 이동과 관리가 가능하여 수요가 변동하더라도 전략을 탄력적으로 공급할 수 있음 ○  VPPs 의 개념은 오래전부터 존재했으나 정착하지는 못함 .  그러다  2020 년  9 월 ,  미국 연방에너지규제위원회 (FERC) 가  Order 2222 를 승인하면서 상황이 완전히 바뀜 -  이 명령은 그리드 운영자가  VPP  도매 시장에 접근할 수 있도록 허용하여 기존 자원과 직접 경쟁이 가능하도록 함 .  미국에서  VPP 는 규모에 맞게 운영하기 수월해짐 ※  Tesla 는  2022 년 후반 ,  캘리포니아에서 자체  VPP 를 시작하여 주의 불안한 에너지 그리드를   돕고 소비자의 정전을 방지함 ○  재생 에너지에 대한 수요가 증가하고 소비자가 그리드 안정성과 전기 비용에 더 많은 관심이 생기면서 , 2023 년  VPP 투자 및 파트너십 활동이 활발할 것으로 전망 6.  헬스케어의 보이지 않은 트릭 (Healthcare’s invisibility trick) ○  Ambient health monitoring 은 표준 원격 환자 모니터링 접근 방식을 넘어 그 어느 때보다 더 많이 연결되고 덜 침습적인 장치를 통해 데이터를 지속적으로 수집하고 있음 - Ambient health monitoring  솔루션은 환자 건강과 관련된 데이터 수집을 위해 광범위한 센서에 의존하며 ,  건강 결과를 개선하기 위해 능동적인 진단 및 치료를 제공하는 것을 목표 ○  가상 진료 및 지속적인 질병 관리를 위한 원격 환자 모니터링 (RPM, remote patient   monitoring)  기술에 대한 관심은 코로나 19  팬데믹의 시작과 함께 급증했으며 ,  매출 실적도  2020 년 이후 지속적인 상승 추세 -  2023 년  RPM  기술은 웨어러블 보다는 유비쿼터스 센서에 더 많이 의존하는 형태로   발전할 것으로 전망 ※  주요 기업 활동  : Google 은 디지털 치료제 스타트업  Sound Life Sciences 를 인수 .  오디오 데이터를 활용하는 스타트업  Sensi.AI 은  2022 년 초  1,400 만 달러 규모의 시리즈  A 를 유치 .  낙상 감지에 중점을 둔  Nobi 는  1,600 만 달러의 시드 라운드를 유치 (2022.1) 7.  냄새의 디지털화 (Smell goes digital) ○  식품 ,  소매 ,  의료 등 광범위한 산업에 영향을 미칠 수 있는 냄새의 디지털화 기술은 복잡한 과정이지만 상당한 진전을 이루고 있음 -  냄새를 디지털 세계로 가져오는 것은 큰 도전이나 ,  냄새를 디지털화하면 많은 장점이 있음 -  냄새를 정확하게 측정 ,  분석 ,  예측할 수 있으면 질병 ,  폭발물 또는 음식 숙성을 더욱 쉽게 감지할 수 있으며 ,  식품 및 미용 회사는 냄새 예측을 사용하여 소비자가 원하는 제품을 더 빠르고 저렴하게 개발할 수 있음 ○  인공지능 활용으로 최근 냄새를 이해하는데 큰 진전을 이룸 - Google’s AI  팀은 방대한 데이터를 통해 분자 구조에서 발생하는 냄새를 예측 -  이외에도 냄새를 디지털화하는 기업들이 다수 존재  : Aryballe, Aromyx, Ajinomatrix , Breathomix, eNose, Koniku  등 ○  냄새를 재현하기 위한 기술개발도 추진 중 .  메타버스 추세에 따라 기업들은 냄새를 방출하는  "smell-o-vision"  스타일 기술에 관심을 보이고 있음 8.  펨텍은 갱년기 치료로 전환 (Femtech turns to menopause) ○  여성이 의료 지출에서 많은 부분을 차지하고 있으나 ,  여성에게 특정된 많은 의료 문제는 여전히 간과되고 있으며 자금 또한 여전히 부족한 상황 -  갱년기 (Menopause)  시장은  2025 년까지  160 억 달러로 성장이 전망 ※  갱년기는 여성에게 자연스러운 단계로서 매우 중요한 이슈이지만 ,  정규 교육은 거의 없음 . Sage Journals 에 발표된 설문조사 결과에 따르면 ,  여성의  90% 는 학교에서 갱년기에 대한 교육을 받지 못했으며 , 60% 는 갱년기 건강에 대해 전혀 알지 못한다고 함 -  보다 광범위한 여성 건강 분야의 모멘텀이 계속해서 구축됨에 따라 많은 기업이  1 차 진료 ,  임신 ,  정신 건강과 같은 영역을 목표로 하고 있으며 ,  특히 갱년기 여성을 대상으로 하는 스타트업이 증가 ○  여러 스타트업들은 갱년기 원격 치료를 통해 갱년기 문제를 해결하고자 노력 - Rory 는 폐경기 증상을 치료할 수 있는 의사와 환자를 연결하여 처방전과 보충제를 환자의 집으로 배달 - Alloy 의 원격 의료 기반 폐경기 처방 서비스는 식물 기반 호르몬 요법에 중점 -  성별 데이터 격차를 해소하고 맞춤형 폐경기 관리를 제공하기 위해  Vira Health 는  AI  지원 디지털 폐경기 치료제를 제공하는  Stella 를 출시 - 51 Apparel 은 첨단 소재를 사용하여 갱년기 증상을 겪는 여성을 위한 온도 조절 의류를 디자인 9.  바이오기반 소재 붐 (The bio-based materials boom) ○  버섯 ,  해초와 같은 천연자원에서 추출한 물질을 차세대 소재로 전환하는 기업 증가 -  바이오 기반 소재는 지속가능 목표를 추구하는 소비자용 포장 제품 (CPG, consumer   /span packaged good)  회사 ,  패션 브랜드 및 정부기관에서 더 많은 관심을 받음 -  현재 많은  CPG  기업들이 사용 후 재활용 (Post-consumer recycled)  플라스틱 사용을 기업의 지속가능성 목표로 삼고 있으나 ,  재활용 플라스틱이 충분하지 않다는 장애물이 존재 -  재활용 플라스틱이 부족한 상황으로 더 많은 소비자 및 패션 브랜드가 플라스틱에 대한 의존도를 줄이기 위해 바이오 기반 소재에 관심 ○  바이오 기반 소재 중에 해초에 기반한 제품은 빠르게 성장 -  Notpla 는 해조류 기반의 식품 포장재와 액체를 담을 수 있는 식용 기포를 생산 - B’ZEOS 는 식용 빨대를 포함하여 생분해 가능하고 가정에서 퇴비화할 수 있는 해초 기반 물질을 제작 -  패션 업계  Smartfiber 는  SeaCell 이라는 생분해성 및 퇴비화가 가능한 해초 기반 직물을 생산 ○  버섯에서 추출한 제품 역시 바이오기반 소재로 유용하게 활용 - Ecovative 의 스티로폼 대안  MycoComposite 는 버섯 균사체와 삼나무 껍질의 조합으로 만들어져 ,  플라스틱 제품과 달리 완전히 생분해 가능 - MycoWorks 는  Reishi 라고 부르는 버섯 기반 가죽으로 패션 등의 업계에서 주목 ○  버섯 및 해초 기반 재료는 플라스틱 대체제에 대한 수요을 충족시키기에는 충분한 공급이 어려움 -  이에 사탕수수 ,  콩 ,  옥수수 ,  코르크 등으로 만든 재료를 포함하여 다른 많은 바이오 기반 옵션들도 주목을 받음 10.  인도의 기술 상승 (India’s tech ascent) ○  2030 년까지 세계  3 위의 경제 대국이 될 것으로 예상되는 인도에 국내외  VCs 들이 큰 기대를 걸고 투자를 확대 -  ①  10 억 달러 규모의 유니콘 기업의 점유율이 증가하면서 강력한 기술 부문의 기반 마련 ,  ②  디지털 경제의 도약 ( 금융 서비스 및 의료 부문은 빠르게 디지털화되고 있으며 ,  소비자 인터넷 채택은  2018 년에서  2020 년 사이에 두 배 이상 증가 ),  ③  중국을 대신하는 강력한 신흥 시장으로서 투자 대안으로 부상 ○  인도의 기술 회사가 계속해서 성숙해감에 따라 투자자가 이익을 실현할 수 있는 기회가 확대 -  인도에서 확장 중인 기술 생태계는 다양한 분야에서 형성되고 있으며 ,  특히 기후 및 청정 에너지 ,  소비자 핀테크 , B2B  지원 분야를 주목 11.  재생 농업의 부상 (Regenerative agtech takes root) ○  패션 브랜드와 거대 식품 기업들이 탄소 배출을 줄이기 위해 재생 농업 (regenerative   agriculture) 에 관심을 두면서 관련 기술을 제공하는 신생 기업들이 추진력을 얻음 -  재생 농업은 작물 사이에 나무 심기 ,  쟁기질 최소화 ,  합성 비료 및 살충제 사용 금지 ,  윤작 방목 기술 등을 통해 토양 건강을 회복하고 침식을 방지하며 ,  이러한 과정에서 상당한 양의  CO2 가 감소 ○  이미 여러 패션 및 식품 기업이 재생 농업에 투자하기 시작 -  의류 브랜드 파타고니아 (Patagonia) 는  2030 년까지 재생 면화와 대마를  100%  사용하는 것을 목표로 하고 있으며 ,  이를 장려하기 위해 재생 유기농 인증 프로그램 (Regenerative Organic Certified)  출범을 지원 -  네슬레 (Nestlé) /span 는 서아프리카의 코코아 농부들이 재생 농업 방식을 사용하도록 장려 ○  재생 농업에 대한 수요가 증가하고 있지만 대규모 관리가 어렵고 토지를 전환하기 위해 상당한 양의 선행 투자가 필요하는 등의 문제가 있음 -  이에 대응하여 다수의 농업 기술 회사들은 재생 농업을 보다 쉽게 실행할 수 있도록 하는 것을 목표 -  예를 들어 , Twisted Fields 는 정밀심기 (precision planting),  제초 ,  수확과 같은 작업을 자동화하여 재생 농업을 지원하도록 특별히 설계된 자율 주행 로봇을 개발 -  일부 스타트업은 기술 플랫폼을 사용하여 농민이 재생 농업을 구현하는 데 보다 저렴한 방법을 모색 ○  재생 농업을 지원하는 기술 및 도구를 제공하는 스타트업에 대해 투자자들의 관심은 span style="font-family: "맑은 고딕"; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);" lang="EN-US"   더욱 높아질 것으로 기대 ...................(계속)   ☞ 자세한 내용은  내용바로가기 또는 첨부파일 을 이용하시기 바랍니다.        

      노화에 따라 빨라지는 전사(DNA → RNA) 속도와 낮아지는 복제 정확도 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 23-39   ◇ 노화로 인해 유전자 변이가 증가하는 원인에 대하여 최근 연구에서 연령이 증가함에 따라 DNA에서 mRNA를 형성하는 RNA 중합효소 II(RNA polymerase II)의 작용 속도가 빨라지고, 복제의 정확도(fidelity)가 떨어져 유전자 변이가 증가한다는 사실을 확인. 연구팀은 RNA 중합효소 II의 속도로 노화를 진단하고, 이를 타겟으로 신약개발이 가능할 것으로 기대 ▸주요 출처: Nature, Ageing-associated changes in transcriptional elongation influence logevity, 2023.3.7.     ■  노화로 인해 유전자 변이가 증가한다는 연구결과는 많았지만 ,  구체적인  원인에 대해서는 알려진 바가 거의 없었던 상황 ○  최근 연구에서  연령이 증가함에 따라  DNA 에서  mRNA 를 형성하는 데 관여하는  RNA  중합효소  II (RNA polymerase II) 의 작용 속도가 빨라지고 ,  복제의 정확도 (fidelity) 가 떨어져 유전자 변이가 증가 한다는 사실을 확인 -  이러한 사실을  5 종 * 의 생물체에서 확인 하였는데 , 10 50 일 연령의 초파리에서 전사체 신장 속도 (transcriptional elongation speed) 가 더 빠르다는 것을 관찰 *  인간 (Human),  초파리 (fruit fly),  마우스 (mouse),  쥐 (rat),  선충류 (nematodes)   중합효소  II  신장 속도 측정 전략  ◀  RNA  중합효소  II 의 신장 속도는 엑손 (exon) 과 인트론 (intron) 으로 구성된 전체  RNA  서열 중 인트론의  판독 범위 (read coverage)  기울기 (gradient) 를 정량화하여 측정 ◀   RNA  중합효소  II 의 신장 속도가 빠를수록 전사체의 길이 다양성이 감소하여 더 얕은 기울기를 형성 ◀   10 일과  50 일 연령 초파리에서 인트론  1  전사체 판독 범위의 기울기를 비교 ◀   50 일 연령 초파리가  10 일 연령 초파리 대비 기울기가 얕음을 확인 .  즉 연령이 많을수록  Pol II  신장 속도가 빠르다는 것을 확인 출처 : Nature, Ageing-associated changes in transcriptional elongation influence logevity, 2023.3.7. ■  인슐린 신호 전달 억제 및 식이 제한과 같은 노화 지연을 통해  RNA  중합효소  II 의 신장 속도가 느려진다는 것을 확인 ○  인슐린 -IGF  신호 (IIS, insulin – IGF signalling)   억제 및 식이 제한이  RNA  중합효소 II 의 신장속도에 영향을 주는지 알아보기 위한 실험을 실시 * Insulin-IGF(Insulin-like Growth Factor)  신호 전달 억제와 식이 제한은 노화를 지연하고 ,  수명을 연장하는 대표적인 방법으로 알려짐 - 5 종의 생물체에서 실험한 결과 ,  대조군 (young) 에 비해 실험 (old) 군에서   RNA  중합효소 II 의 신장 속도가  1.5 ∼ 3 배 더 빨랐지만 , -  이  고령 (old) 군에 인슐린 -IGF 신호 억제 및 식이 제한을 실시 하자 다시 속도가  1/2 ∼ 1/3  수준으로 느려짐   연령 및 노화 지연에 따른  RNA  중합효소  II  신장 속도 변화  ▲  인간 ,  마우스 ,  쥐 ,  초파리 ,  예쁜꼬마선충의  5 종 생물체에서 어린 개체 대비 고령 개체 ( 파란색점 ) 에서 전사체 신장 속도가 빨라졌다가 고령 개체에 노화 지연 ( 인슐린 -IGF  신호 억제 및 식이 제한 ) 을 실시한 결과 ( 주황색점 ),  다시 속도가 느려짐을 확인 출처 : Nature, Ageing-associated changes in transcriptional elongation influence logevity, 2023.3.7. ■  연구팀은 연령이 증가할수록  RNA  중합효소 II 의 신장 속도가 빨라지는   원인에 대해서  히스톤 단백질 발현이 낮아지면서 뉴클레오솜의 밀도가  감소하기 때문인 것으로 규명 ○  뉴클레오솜 (nucleosome) *   밀도가  RNA  중합효소 II 의 신장 속도에 영향을 준다는 보고에 따라 연령 증가에 따른 뉴클레오솜 밀도의 변화를 분석 * DNA 가 히스톤 단백질을 휘감고 있는 구조물로 ,  염색체를 구성하는 기본 단위 -  실제로 노화된 세포일수록 히스톤 단백질 발현 감소로 뉴클레오솜 밀도가   낮아져  RNA  중합효소  II 의 신장 속도가 빨라지는 것을 확인 -  초파리에서 히스톤 단백질을 과발현하면  RNA  중합효소 II 의 신장 속도가 느려지면서 수명이 연장 되는 결과를 관찰 ○  이러한 연구결과는  RNA  중합효소  II 를 노화 방지를 위한 신약 개발 타겟으로서의 가능성을 제시 - 5 종의 생물체 모두에서 유사하게 작동하는 노화 메커니즘으로  RNA  중합효소  II 의 신장 속도 변화를 규명하였으며 , - 연구팀은  RNA  중합효소  II 의 속도로 노화를 진단하고 치료 할 수 있을 것으로 기대   ...................(계속)   ☞ 자세한 내용은  내용바로가기 또는 첨부파일 을 이용하시기 바랍니다.        

    바이오 분야의 AI(인공지능) 연구 트렌드 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 23-38   ◇ 바이오기 술의 발전과 AI의 발전이 함께 이루어진다면 식량, 건강, 기후변화 등 다양한 글로벌 이슈 해결의 새로운 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 기대. New Biotechnology紙는 바이오 분야에서 다루는 AI 관련 연구 주제들을 소개하며, 미해결 연구 이슈 및 도전 과제를 제시 ▸주요 출처 : New Biotechnology, AI for life: Trends in artificial intelligence for biotechnology, 2023.2.     ■  생명공학 ( 바이오기술 )   분야의 미래 발전은 생명공학 연구자들이 첨단  AI  솔루션을 효과적으로 사용할 수 있는 능력에 따라 크게 좌우 ○  현재  바이오 산업은 데이터 저장 ,  정제 ,  분석 및 공유에 크게 의존 하고 있으며 ,  이에 따라 전 세계 생명공학 기업들과 다양한 의료 기관들은 방대한 데이터베이스를 보유 -  의약품 제조 ,  화합물 분석 , DNA/RNA  시퀀싱 ,  효소 연구   등 생물학 관련 연구개발을 가속화하고 오류를 줄이기 위해서는  AI  span style="font-family: "맑은 고딕"; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);" 소프트웨어 솔루션의 강력한 지원이 필수 ○  생명공학 분야의 성공적인  AI  도입은 디지털 기술을 사용하여 기업 ,  조직 ,  연구기관 및 대학의 운영 방식을 근본적으로 변화시키는  ‘ 디지털 트랜스포메이션 ’ 을 통해 실현 -  디지털 트랜스포메이션은 생명공학 분야에 새로운 기술과 프로세스를 도입하여  연구 개발의 효율성 ,  정확성 ,  속도를 개선하고 ,  완전히 새롭고 파괴적인 제품과 서비스를 개발 할 수 있도록 지원 -  또한 디지털 트랜스포메이션은  빅데이터에 대한 접근을 통해 특정 작업을   자동화하여 연구 개발의 효율성과 정확성을 개선 함으로써 생명공학 분야에서  AI 의 개발과 사용을 가속화할 것으로 예상   인공지능 )-ML( 머신러닝 )-DL( 딥러닝 ) 의 개념 및 차이점  구분 개념 및 차이점 AI AI( 인공지능 ) 은 학습 ,  문제 해결 ,  의사 결정 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을   수행할 수 있는 지능형 시스템을 만드는 것을 지칭하는 포괄적인 용어이자 광범위한 분야 ML ML( 머신러닝 ) 은 데이터의 패턴과 인사이트를 사용하여 명시적인 지시 없이도 작업을 수행할 수 있도록 디지털 컴퓨터를 훈련시키는  AI 의 하위 분야 DL DL( 딥러닝 ) 은 여러 계층으로 구성된 인공 신경망을 사용하여 학습하고 의사 결정을  내리는  ML 의 하위 집합임 .  이미지 ( 예 : DALL-E2)  또는 텍스트 ( 예 : ChatGPT) 와 같이 대량의   데이터를 분석하는 작업에 특히 유용 출처  : New Biotechnology, AI for life: Trends in artificial intelligence for biotechnology, 2023.2 ■  생명공학 분야의  AI  연구 트렌드 ○  농업 생명공학 분야의  AI   :  괸련 기업들은  AI/ML  솔루션을 활용하여  농작물 수확 등 농업 작업을 위한 자율로봇 을 개발하고   있으며 컴퓨터 비전 /DL 알고리즘을 데이터 처리 / 분석에 활용 중   농업 생명공학 분야의  AI  연구 트렌드  세부분야 주요  AI  연구 트렌드 토지 관리 -  컴퓨터 비전은 넓은 공간에서 토양 유기물과 질감을 효율적으로 특성화 할 수 있어 토양 상태를 모니터링하고 기존 토양 지도를 개선할 수 있는 정보 소스를 제공할 수 있으며 이는 경작지 / 초지 관리 등에 활용 가능 -  토양 건강 지도는 정밀한 공간 데이터 수집과  현재의 기술 수준을 뛰어넘는 향상된 원격 감지 정보의 활용이 필요하기 때문에 지속 가능한 관리로 나아가는 데 있어 핵심적인 과제 식량 안보 -  농업 분야의  AI 는 변화하는 기후에 맞춰 농업 관리를 조정함으로써 식량 안보를 위한  솔루션을 제공 -  환경 변화 ,  가뭄과 같은 극한 상황에 더 탄력적인 저항성 작물을 식별하는 것이 포함 ,   작물 생산성에 심각한 영향을 미칠 수 있는 비생물학적 스트레스 하에서도 작물 수확량을 유지할 수 있음 -  해당 기술은 자원 사용에 더 효율적이고 변화무쌍한 기후 조건에 강한 새로운 작물 표현형을 식별하는 표현형 분석에도 적용 이미징기술 -  빅데이터를 처리하고 기후 변화 영향에 대한 데이터 해석을 지원하기 위해  AI 와 결합된 새로운 이미징 기술 등장 -  이미지 기반 표현형 데이터를 유전체 변이 ,  유전자 및 단백질 발현 ,  스트레스 요인 및 대사물질 생합성 등 분자 수준의 스트레스 반응에 대한 정보와 결합하여 호르몬  관리 프로토콜을 개발하면 다양한 유형의 정보 소스를 연계하는 데 도움이 될 수 있음 농업 빅데이터 -  온실의 이미지 기반 표현형 플랫폼 ,  현장 규모의 무인 항공기 시스템 (UAS),  전 세계 규모의 위성 기반 원격 감지 등 근거리에서 원격 감지에 이르기까지 이미 농업에 널리 적용되고 있는 기술을 통해 데이터 가용성이 기하급수적으로 증가 -  이러한 정보를 활용하기 위해서는 컴퓨터 비전 알고리즘의 발전이 중요하며 ,  이는 시스템 이해를 발전시킬 수 있는 전례 없는 기회를 제공 분자육종 ,  미세번식 ,  체외배양 -  식물 조직 배양과  AI  및 기타 최적화 알고리즘의 결합은 생산 효율성 최적화를 위한 기술 분야로 입증 -  줄기세포가 모든 종류의 세포 유형으로 분화할 수 있는 능력인  전능성 을 기반으로 하는 식물 조직 배양은  미세 증식 의 기초를 제공 -  체외 배양은 다양한 작물 종의 번식 및 육종에 가장 중요한 기술 중 하나로 , AI  모델은 비현실적인 처리량과 기존 통계로는 해결할 수 없는 체외 배양의 여러 요인과의 복잡한 상호 작용 문제를 극복하는 데 매우 유용 -  다양한 체외 시스템과 배양 결과에 대처할 수 있는  AI  모델의 잠재력으로 인해 식물 조직 과학자들 사이에서 일반적인 방법으로 적용 해충 및 질병제어 -  식물 보호제의 지능적이고 정밀한 적용을 통한 해충 및 질병 제어는 기존 농업 시스템의 지속 가능성을 향상시킬 것으로 기대 -  식물 / 작물의 장애를 식별하는 것 외에도 성숙도와 수확 시기를 예측하는 것도 정밀 농업에서 컴퓨터 비전과  AI 가 활용되는 분야임 ○  임업 생명공학 분야의  AI   :  산림의 느린 성장속도는 현재의 목재 수요를 충족시키지 못하고 있어 산림 자원의 손실 및 황폐화가 발생  ⇨  지속적으로 글로벌 목재 수요를 충족하기 위한  AI  연구가 활발   임업 생명공학 분야의  AI  연구 트렌드  세부분야 주요  AI  연구 트렌드 예측 모델링 - AI 는 위성 이미지 ,  드론 이미지 및 기타 출처의 데이터를 분석하여 여러 위치에서 다양한 나무 종의 성장과 수확량을 예측하는 데 사용 -  생산성을 극대화하기 위해 숲의 식재와 관리를 최적화하는 데 도움 질병 / 해충 관리 및 환경 모니터링 - AI 는 산림 내 질병 / 해충의 존재와 확산에 대한 데이터를 분석하고 나무의 건강과 생산성에 미칠 수 있는 영향을 예측하는 데 사용 - AI 는 센서 및 기타 소스의 데이터를 분석하여 숲의 상태를 모니터링하고 산불과 같은 잠재적인 환경 영향을 식별하는 데 사용 -  위험에 처한 지역을 식별하고 산림을 보호하기 위한 조치를 시행하는 데에도 도움 자원 관리 - AI 는 산림에서 물 ,  영양분과 같은 자원의 사용을 최적화하여 생산성을 극대화하고 낭비를 최소화하는 데 사용 재고 관리 - AI 는 목재 생산 ,  보존 등 다양한 목적을 위해 산림 관리를 최적화하는 데 사용 - AI 를 사용하여 나무의 위치 ,  나이 ,  수종에 대한 데이터는 물론 자원의 가용성과 다양한 제품 및 서비스에 대한 수요를 분석하는 것이 포함   ○  의료 / 의약 생명공학 분야의  AI   :  신약개발 과정에서  AI 는  더 빠르고 정확하며 저렴한 비용으로 효율적인 신약개발을 가능 하게 함으로써 의료 분야에서 엄청난 혁신 잠재력을 보유   의료 / 의약 생명공학 분야의  AI  연구 트렌드  세부분야 주요  AI  연구 트렌드 약물 표적 식별 - AI 는 유전체 데이터 ,  단백질 상호작용 데이터 등 다양한 출처의 데이터를 분석하여 질병 치료를 위한 잠재적인 치료 표적을 식별하는 데 사용 -  머신러닝 알고리즘을 사용하여 사람에게는 분명하지 않을 수 있는 패턴과 상관관계를 식별하는 것이 포함 약물 스크리닝 - AI 는 다양한 표적에 대한 잠재적 약물의 활성에 대한 데이터를 분석하여 가장 효과적으로 작용할 가능성이 높은 약물을 식별하는 데 사용 - ML  알고리즘을 사용하여 특정 약물의 특성과 표적의 특성을 기반으로 약물의 효과를 예측하는 것이 포함 이미지 스크리닝 - AI 는  CT  스캔이나  MRI  이미지와 같은 의료 이미지를 분석하여 이상을 식별하고 질병을 진단하는 데 사용 - DL  알고리즘을 사용하여 의료 이미지의 구조를 자동으로 분할 ,  분류하는 것이 포함 예측 모델링 - AI 는 전자 건강 기록 ,  웨어러블 디바이스 등 다양한 소스의 데이터를 분석하여 개인의 건강을 예측하는 데 사용 -  머신러닝 알고리즘을 사용하여 개인이 특정 질병에 걸릴 가능성이나 특정 치료가 효과적일 가능성을 예측하는 것이 포함 ○  동물 생명공학 분야의  AI   :  축산업은 전 세계에서 가장 많은 토지 자원을   사용하는 산업으로 축산 관련 이산화탄소 및 음식물 쓰레기 배출 감소 ,  생산효율성 향상이 필요 -  ‘ 정밀 축산 ’ 과 같은 새로운 기술은  농업 생산의 환경적 ,  경제적 측면 에 대한 정보와 함께  동물의 건강과 복지에 도움 될 것으로 전망   동물 생명공학 분야의  AI  연구 트렌드  세부분야 주요  AI  연구 트렌드 농업 생산 시스템의 전과정 분석 (LCA) -  농업 생산 시스템의 제품 사슬 관련 전과정 분석에는 정밀 축산업 기술에 대한 평가도 포함 -  해당 기술은 수작업을 지능형 노동 기술로 대체하여 성과를 개선하고 ,  비용과 환경 영향을 줄여 생산 지속 가능성과 동물 복지를 향상 축산업의 생산 과정 추적 -  축산업 전체 생산 과정에 대한 데이터 수집 및 평가를 통해 소비자와 이해관계자에게   유용한 정보를 제공 - LCA 를 통해 평가할 수 있는 데이터 추적에는 지속 가능한 사료용 작물 생산 ,  동물의 실시간 위치 추적 및 건강 모니터링 ,  운송 ,  식품 가공 및 보관 등이 포함 -  농장에서 식탁까지 전 과정을 추적함으로써 소비자의 건강과 안전을 보장하고 행동에 대한 인식을 개선 -  축산업 관련 제품 추적은 투입물을 줄이고 자원과 비용을 절약할 뿐만 아니라 기후에 피드백 되는 온실가스 배출량 ( 분뇨 관리 포함 ) 을 줄임으로써 순환을 촉진할 수 있는 빅데이터를 생성 ○  생명정보 분야의  AI   : ML 은 시스템 생물학에 대한 다중 오믹스 접근법을   통합하는 의학 연구에서 이미 잘 확립되어 있지만 환경과학에서는 여전히   과제가 존재 -  오믹스 데이터 ,  생물정보학 , ML 의 결합은 의학뿐만 아니라 농업 및 임업과   같은 분야로의 응용을 가능하게 할 것임   생명정보 분야의  AI  연구 트렌드  세부분야 주요  AI  연구 트렌드 작물 - 토양 미생물 상호 작용 -  토양 근권 마이크로바이옴 선택을 통한 개량 작물 육종  :  생물정보학과  AI 가 결합된 접근 방식을 사용하여 특정 근권 커뮤니티와의 연결을 통해 생물학적 및 / 또는 비생물학적 스트레스 저항성이 향상된 유전자형 검출을 강화하여 식물 성장 / 건강을 촉진하고 농약의 투입량을 줄일 수 있음 -  대규모 기후 - 토양 - 작물 간 시퀀싱 데이터를 사용하여 영양소 흡수 또는 식물 면역 체계 개선과 같은 기능을 해결하기 위한 생물 비료 ,  생물 살충제와 같은 미생물 제품 표적의 연구개발 가능 지구 변화 연구 -  지구 변화 연구에서 대규모 데이터 세트는 지구 ( 토양 )  생물다양성에 매우 중요하며 ,  생물다양성 손실과 생태계 기능의 동인은 안정적인 생태계 건강을 유지하는 데 매우 중요 -  최신 고처리량 오믹스 측정 플랫폼과 함께 컴퓨터 공학을 구현하는 것은 환경 시스템에   대한 이해를 밝히고 인간의 삶과 복지에 필수적인 생태계 기능을 유지하는 데 중요한   핵심 분류군을 발견하는 데 필수적   ...................(계속)   ☞ 자세한 내용은  내용바로가기 또는 첨부파일 을 이용하시기 바랍니다.        

  개인 맞춤형 암백신 현재와 미래 남진우/ 한양대학교 교수, 한양생명과학기술원 부원장   ◈ 목차 1. 암백신의 개념 2. 개인 맞춤형 암백신 3. 종양 특이적 네오 항원 탐지 기술   가. 유전체 기반 변이와 네오항원 탐지   나. 전사체/단백체기반 네오 항원 탐지 span style="box-sizing: inherit; font-family: "맑은 고딕"; color: rgb(0, 0, 0);"   다. 네오항원 면역원성 예측 4. 개인맞춤형 암백신 임상시험 현황 5. 개인 맞춤형 암백신 설계/생산 플랫폼   가. RNA기반 암백신 설계 기술   나. 단백질/펩타이드 기반 암백신 설계 기술   다. 개인맞춤형 최적 백신 설계·생산·품질평가 플랫폼 구축 기술   라. 개인 맞춤형 암 백신 라이브러리 구축 기술   마. In-situ 암백신 개념   ◈본문 1.  암백신의 개념   암백신은   암을 일으키는 바이러스나 세포를 대상으로 암을 예방하는 협의의 개념을 넘어서 현재는 암을 치료할 수 있는   치료용 암백신의 개념으로 확장 하고  있다 .  특히 면역시스템의 이해를 통해 강력한 백신 제조가 가능해져 ,  /span 예방을  넘어 치료 목적의 암백신 임상 실험을 수행 하는 단계에 이르렀다 .  백신을 사용하여  암을 치료하는 개념은  1900 년 초반  William Coley 에 의해 처음 소개되었으며 ,   사멸된  Streptococcus 와  Serratia 를 암에 처리하여 치료용 목적으로  사용하고자 하였고 , Lyolid Old 에 의해서도  1950 년에  Bacillus Calmette-Guerin (BCG) 를  이용한 유사한 치료용 백신의 개념이 사용되었다 (Lin et al., 2022) .  하지만  최근에  Antigen 을 좀 더  직접적으로 도입 하기 위해 ,  암세포 자체 ,  펩타이드 , RNA  또는   DNA 를 더 많이 사용하고 있다 (Melief, et al., J. Clin. Invest, 2015) .   많은 사람들이 면역치료제와 암백신의 차이나 그 관계를 혼동하는 경우가 많다 .  면역관문 저해제를 이용한 암면역 치료제가 프라임된 암반응  T- 세포에 의해  침투된 염증성 암을 치료한다면 ,  면역치료제는 암세포의 특이 돌연변이를  표적하는 항체를 도입 하여   치료하는 방식으로 진행된다 .  반면 ,  암백신 은   대부 분 암을 일으키는  원인 바이러스나 암세포를 표적하는 항원을 새롭게 도입 하여 ( 네오항원 ) ,  프라임된 암반응  T- 세포를 생성 하여  암을 치료 하는 목적으로 진행된다 ( 그 림  1) .  프라임된 암반응  T- 세포는  Vaccination 을 통해  Memory T- 세포 형성 을 통해  지속적인 치료 및 예방 효과 를 가질 수 있게 된다 (Blass et al., 2021). 그림  1.  네오항원 기반 암백신과 암특이  Memo ry T- 세포 변화 . 출처 : Blass E., et al.,  Nature Revi ews Clinical Oncol ogy , 2021. 암백신을 개발하는 단계에서 중요한 요소 는 암백신으로 사용할   항원 이  결정 되었는지에 대한 부분이다 (Lin, et al., 2022) .   항원이 결정되지 않은 경우는  In-situ 나  Ex-vivo  방법을 통해 항원표현세포를 주입하거나  항원표현세포가  만들어 지도록 유도하는 방법을 사용하지만 ,  일반적으로 암백신의 개발은 항원이 결정된 이후에 진행된다 ( 그림  2) .  이때  항원의 결정 은 개인 암환자의 유전체 분석을 통해  암유래 변이가 네오항원 으로 규명되는 경우이며 ,   1)  여러 암환자 에서  공통적 으로 발견되는 경우는  범용 암백신 으로  2)  특정한 환 자 나 특정한  암세포에서만 발견된 경우는  개인 맞춤형 암백신 으로 개발될 수 있 다 .  본 보고서에서는  개인 맞춤형 암백신 개발에 대한 최근 연구내용과 미래에 대해 정리하고 있다 .   2.  개인 맞춤형 암백신   암환자별 특이적 항원에 대한 데이터 분석을 통해 동정된 암 유래 항원을  발현하는 다양한 형태 (DNA, RNA,  펩타이드 등 ) 의 항원을 타깃하는  개인 맞춤형  암백신은   예방용보다 치료용 으로 더 많이 개발되고 있다 .   개인   맞춤 치료용   백신의  첫단계 는 면역을 형성할 수 있으면서도 안전한  네오항원을   암환자의 유전체 · 전사체 정보에서 탐색에 서 시작한다 . 암세포에서 발생하는 다양한 돌 연변이 는 암세포 자신의 새로운 항원 인식 (Epitope) 을 생성하고 네오항원으로서 가능성을 갖게 된다 .  따라서   빠르고 정확하게 암환자 암세포에서 네오항원을 만들 가능성있는 돌연변이를 탐색 하는 것이 중요하다 . 그림  2.  암백신의 타입 .  출처 : Lin, J.M. 2022,  Nature   최근에는 ,  차세대 서열분석 의 도입으로 인해  암환자별 암세포 특이적인 돌연변이 와  네오항원 후보를 빠르게 찾을 수 있게  되었으며 , MHC class I 에 결합하는  Epitope 를 예측하는 인공지능 알고리즘을 통해 면역원성이 있는 네오항원을 적은 비용으로 효과적으로 찾을 수 있게  되었다 ( Blass, et al., 2021) .  이러한 네오항원은   암세포 특이적일 뿐 아니라 개인 맞춤형 으로 제작될 수 있어 ,  개인 맞춤형 암백신 개 발의 핵심적인 과정으로 생각되며 ,  종양 항원에 대한 방대한 데이터로 개인화된 암백신 라이브러리를 구축할 수 있게 되었다 .  또한 ,  이를 통해 치료용 암백신 및 예방용 암 백신을 신속하게 개발하는 데 활용될 수 있을 것으로  예상하고 있다 .  특히 ,  위 두 단계에서 진행되는  대규모 유전체 데이터 분석과 단백질 결합 예측을 통한 면역원성 예측은 모두  In-silico  수준에서 이루어 진다는 점에서  “ 데이터 기반 생명정보 ”  연구가 개인 맞춤형 암백신 개발에서 중요한 축으로 자리  잡고 있다 . 암백신은 암세포 특이적인  네오항원을 기반으로 하지만 일부 정상세포에서도 발현되는 경우 ,   이러한  암백신이 오히려 자가면역 질환을 야기 하는 경우가 있을 수 있다 (Blass E., et al., 2021) .  이러한 예상치 못한 부작용을 극복하기 위해서는 암세포 특이적이면서도 개인화된 돌연변이를 가진 면역원성이 있는 네오항원을 사용하는 것이 좋을 수 있다 ( 그림 3) .  한편 ,  이러한 네오항원에 대해 개인 맞춤형  Organoid  시스템을 통해 자가면역원성을 미리 검사해 볼 수 있다 . 그림  3.  개인화된 암특이 네오항원 . 출처 : Hu Z. et al., 2017  Nature Reviews Immunology 개인 맞춤형 암백신은 암환자 개인의 암세포 특이 돌연변이에서 유래된 네오 항원을   근간으로  다양한 형태로 개발 될 수 있다 ( 그림  4) .  첫째 ,  해당 돌연변이 를   포함하여  자가조직 (Autologous)   네오항원 을 발현할 수 있 는   자가 조직  DNA  또는  RN A   형 태 로 만들어질 수 있으며   둘째 ,   자가조직   네오항원   펩타이 드나   단백질 을 생산 하여   암백신으로  직접   사용 할   수 있 으며  셋 째 ,  자신의  암세포  Lysate 를 직접 활용 하거나  넷째 ,  유전자편집 을   통해   면역원성이 강화된 암 세포를 사 용 하는 형태로 개발될 수 있다 (Fritah. et al., 2022.) .   이러한  RNA, DNA,  펩타이드 ,  암세포  Lysate  형태의 암백신은 네오항원 을 수지상세포 (Dendritic Cell)  등 항원표현세포를 통해 발현시킴으로써 면역원성을 획득할 것으로 기대된다 .   그림  4.  개인맞춤형 암백신의 종류 .  출처 : Fritah.  et al., Cancer Treatment Reviews, 2022.   3.  종양 특이적 네오 항원 탐지 기술   가 .  유전체 기반 변이와 네오항원 탐지   가장  일반적인 네오항원 탐지방법은   유전체 분석 을 통해 수행된다 .  암세포 유래  DNA 로부터 전장 유전체분석 (Whole genome sequencing)   또는 전장 엑솜 분석 (Whole exome sequencing) 을 통해서  암세포 특이 단백질의   아미노산   돌연변이 (Missense Mutation) 를   탐지 하고   여기서 유래되는  펩타이드의 면역원성   확인 하여   네오항원을 탐지 하게 된다 .  네오 항원이 유래되는 돌연변이는  그 이외에도 암세포 특이  Indel ( 염기 삽입 또는 삭제 ) ,  융합 유전자 ,  스플라이싱 돌연 변이에 의한  Intron retention ( 인트론 잔류 ) ,  마이크로 엑손 삽입에 의해서  나타날 수 있으며 ,  이러한 다양한 유전체 돌연변이 유래 네오항원은 그 면역 원성  예측을 통해 후보로 제시될 수 있다 .  최근  Nature 지에 소개된   개인화된 네오 항원  RNA  백신은 췌장암 환자  15 명에 수행된 임상시험에서 면역관문 저해제  처리 후  줄어든  T- 세포를 다시 활성화시켜 네오항원에 프라임되는  T- 세포를 생산하여 면역원성을 확인 하였다 ( 그림  5)(Rojas, et al., 2023) .  해당 연구에서  MHC class I, II 20 개에 제한되어 결합되는 네오항원을  19 명의 췌장암 환자 중  atezolizumab  처방 후 ,  질병이 진행되거나 ,  다른 암치료를 받거나 ,  충분한 네오항원이 만들어지지 않는  3 명을 제외한  16 명에게 지질나노분자를 통해 전달하여 개인화된 네오항원 치료를 받게 하였다 .  이중  8 명 (50%) 가 항원 반응자 (Responder) 로 확인되어 면역원성이 확인된  네오항원이 검출되었다 .  프라이밍후에  T- 세포가 네오항원에 특이적으로 결합되는지 확인하여 면역원성을 검증하였다 ( 그림  5) .   ...................(계속)   ☞ 자세한 내용은  내용바로가기 또는 첨부파일 을 이용하시기 바랍니다.        

    2022 합성생물학 이슈페이퍼   1.합성생물학 월간동향 ( 22.1월) 01.언론 모니터링 1)Forbes 세상을 변화시킬 10대 기술 트렌드 소개 ●  4차 산업혁명 이후 기술 간 융합과 상호작용의 중요성을 강조되며, 세상을 변화시킬 10가지 주요기술 동향소개 ●  유전자 편집 및 합성생물학을 10대 주요 기술 중 하나로 선정  - 유전자 편집은 질병과의 싸움에서 획기적인 도약을 가져올 것이며,  합성생물학을 통해 제품 생산 방식의 변화가 초래할 것으로 예상 - 합성생물학은 긴 DNA 가닥을 엮어 유기체에 삽입하는 작업으로 이러한 유기체는 완전히 새로운 능력을 선사할 것으로 전망 ● 새로운 기술 트렌드가 결합되어 우리의 삶에 엄청난 변화를 가져오는 지속적이고 빠른 진화의 시대에 진입했으며, 지속적인 변화가 미래의 길임을 인지해야 함 출처 : Forbes, 2022.1.5 2) 백신개발 및 제조 가속화를 위한 디지털 트윈 ● GSK, Atos·Siemes와 협력하여 백신 개발 및 제조의 디지털 트윈 제조 ● 디지털 트윈을 백신 프로세스의 시뮬레이션인 동적 도구라 말하며, 백신을 만드는 각 단계에 디지털 트윈을 구축, 결합해 전체 생산라인을 시뮬레이션해야 한다고 밝힘 ● 오프라인에서는 디지털 트윈을 실제 백신 프로세스의 시뮬레이터로 사용하고, 온라인에서는 센서의 데이터를 기반으로 백신 프로세스를 모니터링하고 제어하기 위해 사용 ● 디지털 트윈은 IT와 비즈니스, 과학 간의 협력 결과로, 디지털 트윈을 지원하고 연구실에서도 제조로 쉽게 이동할 수 있는 방법을 계속 강구해야 한다고 언급 출처 : Genengnews, 22.1.12 3)  한국콜마, 스마트 세포공장 활용한 신소재 개발에 나서 ● 화장품 제조업자개발생산(ODM) 전문기업 한국콜마는 성균관대 바이오파운드리센터와 함께 ‘100% 인체 유사 콜라겐’ 개발 계획 ● 콜라겐 관련 제품 시장 규모는 2019년 기준 약 1,219억 원으로 3년 만에 5배 이상 증가(식품의약품안전처) ● 사람이 보유하고 있는 특정 형태의 콜라겐 DNA를 미생물 균주에 합성해 생산 균주를 확보하고, 대량 배양하는 과정을 통해 인체 유사 콜라겐을 제조 ● 최근, 동물성 콜라겐을 친환경 소재로 대체하는 움직임이 활발하며, 돼지나 물고기 등 기존 자원에서 수확하던 성분을 미생물에서 얻어내는 것을 통해 자원 대체 효과가 있을 것으로 전망 출처 : 매일경제, 22.1.9 4)  경상국립대 ABC-RLRC연구팀, 차세대 항정신 의약품 소재 최초 발견 ● 경상국립대학교 ABC-RLRC 연구팀, 다이터페노이드를 합성하는 효소를 규명해, 세포공장에서 대량생산할 유전자원을 확보했다고 발표 ● 매직민트라고 불리며 꿀풀과에 속하는 ‘사루비아 디비노럼’으로부터 항정신병 효과가 큰 다이터페노이드 계열의 살비노린, 살비니신 합성의 전구물질인 크로토놀라이드G를 생산할 수 있는 효소를 세계 최초로 발견하고, 이 효소를 만드는 유전자를 확보 ● 살비노린과 살비니신은 인간의 감정과 통증을 조절하는 특정 오피오이드 수용체에만 선택적으로 결합하는 독특한 구조를 가지고 있어, 차세대 항정신 의약품 소재로 각광받는 천연물질 ● 지금까지는 모르핀이 오피오이드 수용체 결합물질로 활용되는 대표 물질이었으나, 앞으로는 살비노린과 살비니신이 오피오이드의 새로운 시장을 개척할 것으로 평가 출처 : 아주경제, 22.1.14 5) 유전자 편집으로 소환된 매머드는 기후변화 대응인가, 비윤리적 생물체 창조인가 ● 콜로살(Colossal)이라는 생명공학 회사, 유전자편집 기술로 1만여 년 전 지구상에서 멸종된 울리 매머드(털매머드, woolly mammoth)를 복원하는 연구를 진행 중 ● 콜로살은 매머드가 추운 환경에서 사용한 유전자 60개를 파악해 분리한 후, 아시아 코끼리의 유전자 코드 내로 삽입하는 연구를 진행 ● 2027년 경, 복원된 매머드가 북극 툰드라에 새로운 발자국을 남길 것이라 예측 ● 하지만, 일부에서는 매머드의 멸종 복원이라기보다는 코끼리의 유전자 변형으로 완전히 새로운 합성 생물체를 창조한 것이라며 비윤리적 시도라고 질타하며 ● 과거 멸종된 생물을 복원하는 시도 그 자체가 예기치 못한 매머드급 인류발 재앙으로 이어질 수 있다고 경고 출처 : 약업신문, 22.1.19 6)  2022년 주목해야 할 최고의 생명과학 스타트업 ● Biospace, 북미의 유망 생명과학 기업 목록 NextGen Bio “Class of 2022” 발표 - ’20년 9월부터 ’21년 9월 사이 시리즈A 펀딩으로 출범한 회사를 분석 - 재무, 협업, 파이프라인, 성장 잠재력 및 혁신에 대한 가중치 부여로 유망 생명과학 스타트업 30개의 순위 결정 ● 29위를 차지한 ‘Strand Therapeutics’의 경우, 세계 최초의 mRNA용 합성생물학 프로그래밍 언어 개발을 주도한 MIT 팀의 일원인 Jake Becraft가 설립(’21.6)했으며, 암 면역 요법 및 지속성 mRNA 치료제 발전을 위한 시리즈A 펀딩에서 5,200만 달러 달성 출처 : BioSpace, 22.1.6   ...................(계속) ☞ 자세한 내용은  내용바로가기 또는 첨부파일 을 이용하시기 바랍니다.

    2022년 정부 BT 연구성과 보도자료 모음집   가. 발간 개요 ○ 본 정부 BT 연구성과 보도자료 모음집은 2022년 국내 정부부처 등에서 발표된 보도자료 중 BT분야에 해당하는 주요 연구성과를 취합.정리 하였습니다.  BT 관련 주요 연구성과를 계속적으로 취합.정리, 축적하여 연구자 등을 위한 기초데이터로 활용하고 BT연구를 적극 홍보하기 위해 제작되었습니다. 나. 대상 ○ 생명공학분야 R&D 성과의 주요 부처 및 유관기관 - 과학기술정보통신부, 보건복지부, 농림축산식품부, 산업통상자원부, 환경부, 해양수산부, 교육부, 한국연구재단 등   ☞ 자세한 내용은  내용바로가기 또는 첨부파일 을 이용하시기 바랍니다.

Bio Emerging Technologies in 2023 1.  Definition and Implementation  Strategy     □  Definition of Bio Emerging Technologies ㅇ  Technology including science, phenomenon, and concepts that can be realized technically or industrially within the next 5 to 10 years based on life science and is expected to have a high effect on technological and industrial innovation in the future - (Bio) Based on the study of life phenomena   (life sciences) , it can be used to promote the discovery of scientific knowledge, solve problems, or produce useful products -  (Emerging Technologies) Technology that can be realized technically   or industrially within the next 5 to 10 years and has a high  ripple effect on technological innovation and industrial innovation ...................(계속)   ☞ 자세한 내용은  내용바로가기 또는 첨부파일 을 이용하시기 바랍니다.

2023  바이오 미래유망기술 1. 연구 배경 및 목적     가. 연구 배경 및 필요성 □ 과학기술의 혁신은 통합형(consolidating)과 파괴형(disruptive)으로 구분이 가능한데, 통합적 혁신과 파괴적 혁신의 건전한 조화가 과학기술 발전에 중요 ㅇ 통합형 혁신은 기존 지식 흐름을 개선하여 이전 연구의 가치를 더욱 확고히 하는데 기여 ※ 노벨상을 수상한 Kohn와 Sham의 1965년 논문은 통합적 혁신의 사례로, 이미 확립되어 있던 개념의 정리를 통해 전자 구조 계산 방식을 개발 ㅇ 파괴형 혁신은 기존 지식을 파괴하고 쓸모없게 만들고 과학과 기술을 새로운 방향으로 추진 ※ 노벨상을 수상한 Watson과 Crick의 1953년 논문은 파괴적 혁신의 사례로, 이전의 접근 방식을 대체하는 DNA 구조 모델을 발표 ㅇ 지난 수십 년간 과학 및 기술에 관한 문헌(논문, 특허)의 수가 급증하면서 파괴적 영향력은 감소하고 있는 것으로 조사 ※ 2,500만 건의 논문(1945∼2010년)과 390만 건의 특허(1976∼2010년) 데이터로 분석한 결과, 시간이 지남에 따라 파괴적인 혁신성이 감소한 것으로 분석 - 파괴적 연구의 비율은 1945∼2010년 사이 크게 떨어졌지만 매우 파괴적인 연구의 수는 거의 동일하게 유지 ...................(계속)   ☞ 자세한 내용은  내용바로가기 또는 첨부파일 을 이용하시기 바랍니다.  

2022년 하반기 BioINwatch Collection 생명공학정책연구센터는 BioINwatch(BioIN + Issue + watch)를 통해 바이오 이슈를 빠르게 포착하여 정보를 제공하고 있습니다. 본 2022년 하반기 보고서가 생명공학 전문가, 관련 기업, 그리고 정부의 생명공학 정책입안자들에게 유용한 정책자료로 활용될 수 있을 것으로 기대하며, 발간한 보고서를 통해 관련 분야 전문가들이 업무를 수행함에 있어 도움이 되시길 바랍니다. 앞으로 보다 양질의 분석자료를 제공하도록 노력하겠습니다. ◎ 중국, 우주생물학 실험플랫폼에서 연구 수행 ◉ 중국 과학원(Chinese Academy of Sciences, CAS)은 실험 풍선으로 만든  우주생물학 플랫폼(CAS-BAP)에서 세계 최초로 자기방사성 박테리아  실험 수행. 지구와 가까운 우주에서 우주생물학 연구를 수행함으로서  지구 생명체의 생존 및 적응 등에 대한 이해를 높일 것으로 기대 ▸주요 출처 : Nature Astronomy, Astrobiology at altitude in Earth’s near space,  2022.2.18., Laitimes, Lin Wei/Liu jia et al. - NA&SB : A series of advances have  been made in the study of astrobiology in near space, 2022.4.14. ▣  지구 근접 우주 고도에서 우주생물학 실험플랫폼인 CAS-BAP(Chinese cademy of Sciences Balloon-Borne Astrobiology Project)를 성공적으로 가동 ○ 2018년 중국과학원은 근거리 우주 연구용 과학 풍선 플랫폼과 관련 분석 기를 개발하기 위해 5년 프로젝트를 시작 - 근거리 우주 과학 실험 시스템(the Scientific Experimental System in Near Space, SENSE) 프로젝트는 중국과학원 지질지구물리학연구소와 항공우주정보혁신연구소 중심으로 중국 본토 인접 우주공간에서 수행 ○ CAS-BAP는 근거리 과학 실험 시스템(SENSE)의 지원하에 아래 세 가지 현장 실험을 수행하기 위해 개발 - (1) 생물학적/화학적 샘플을 근접 우주 환경에 노출, (2) 바이오에어로졸 및 먼지의 현장 수집 달성, (3) 주변 환경 매개변수의 현장 측정 ※ 자체 개발한 생체 반응 탑재체(Biological Samples Exposure Payload, BIOSEP), 온도제어 생체 반응 탑재체(Temperature-Controlled BIOSEP, TC-BIOSEP), 바이오에어로졸/먼지 수집(Bioaerosols and Dusts Sampling, BANDS) 탑재체 및 자외선 분광계(Ultraviolet Spectrometer, UVS) 활용, 지구 근접 우주 공간의 감지 연구 수행 ...................(계속) ☞ 자세한 내용은  내용바로가기 또는 첨부파일 을 이용하시기 바랍니다.