빅데이터로 기계학습 된 시뮬레이션으로 합성유전자회로의 최종출력 (소재·물질 생산능 등)을 예측하는 기술

예측 가능하며, 엄격한 제어가 가능한 유전자회로 설계로 생물시스템의 불확실성을 줄여 반복실험의 비용과 시간을 절감하여 바이오 기반의 지속가능한 산업으로의 전환을 촉진

향후 5년 : 오페론 수준 유전자회로 기능 예측 및 설계 가능인공 대사경로 기반 고효율 세포공장, 화학, 에너지, 의약 적용

향후 10년 : 유전체 스케일 유전자회로 기능 예측 및 설계 가능석유화학 물질 완전 대체 생산, 치료용 인공 미생물, 우주 환경 테라포밍 식물

1) DNA 부품 표준화 데이터베이스

- 정량적으로 표준화된 값을 갖는 DNA 부품(Promoter, RBS, Terminator, Coding sequence 등) 데이터베이스 구축

2) 유전자 기반 논리회로 설계기술

- 전자회로 설계와 같이 유전자 기반 기본 논리회로를 구성하고 입력값과 출력값에 따른 논리회로와 적절한 부품을 할당하여 유전자회로를 설계하는 기술 개발

3) 유전자회로 고속 모니터링용 바이오센서 기술

- 유전자회로의 구성부품이나 중간 대사물질의 변화가 회로에 주는 영향을 정량적으로 모니터링 할 수 있는 바이오센서 개발

4) 자동화 바이오파운드리 기반 유전자합성 및 대량 데이터 수집 시스템

- DNA 부품의 합성 및 부품의 정량적인 특성값을 대규모로 수집하기 위한 정형화된 프로토콜과 자동화 바이오파운드리 기술 개발

기계학습 기반의 서열학습 기술

- DNA 부품 서열의 조합에 따른 유전자회로의 출력변화를 대규모 데이터로부터 학습하는 기계학습 기술 개발

유전자 발현 모델링 기술

- 유전자의 mRNA 전사 및 단백질 번역, 그리고 대사체 또는 다른 단백질과의 상호작용을 표현하는 수학 모형 및 시뮬레이션 기술 개발

세포 내 구현된 유전자회로는 생물시스템의 내제된 불확실성으로 인해 기능을 확장할수록 튜닝을 위한 재실험 비용과 시간이 급격히 증가하며, 따라서 유전자회로의 확장을 위해서는 예측 기반 설계 기술이 필수

Registry of standard biological parts(http://parts.igem.org/Main_Page)는 유전자회로 설계를 위한 최초의 부품 데이터베이스로 현재 20,000개 이상의 DNA 부품이 상세한 문서와 함께 제공

Cello(cellocad.org) – MIT의 Chris. Voigh 그룹에서 개발한 유전자회로 자동설계 소프트웨어로 유전자회로의 출력을 예측하여 최적 설계도를 제공

- Cello로 설계 후 DNA로 바로 합성된 총 60개 회로 중 45개가 예상한대로 작동하는 성능을 보임(Science 2016)

정량화된 DNA 부품 데이터베이스 부재, 한국생명공학연구원 DNA 부품 표준화 및 유전자회로 설계를 위한 Partbank 프로그램 개발 중 (베타버전 소프트웨어 등록, 2016)

유전자회로 관심이 증가하면서 다수의 연구그룹에서 활발한 연구가 진행 중이나, 회로기능 예측모형 연구는 부재

글로벌 합성생물학 시장은 2017년 35억달러(약 3.9조원)에서 연평균 19.7%로 성장하여 2023년 105억달러(약 11.7조원)로 확대될 전망 * 출처 : 생명공학정책연구센터, 글로벌 합성생물학 시장 현황 및 전망, 20182018년 글로벌 합성생물학 민간 투자액 38억 달러(약 4.3조원) 달성, 2017년 17억 달러(약 1.9조원)에 비해 두 배 이상 증가. 최근 투자받은 초기 스타트업 기업들이 성장하며 합성생물학 시장규모를 확장 중 * 출처 : SynBioBeta2025년 미생물 생산 기반 바이오화학 시장규모는 전체 화학산업 시장 규모의 22% 차지할 것으로 전망 * 출처 : U.S. Biobased Products Market Potential and Projections

석탄 기반의 산업에서 지속가능한 바이오기반 산업으로 전환을 가속화 할 수 있는 핵심 기술엄격한 제어가 가능하며 사회문제 해결에 적용되는 유전자회로의 사례 확장을 통해 재조합 미생물에 대한 사회적 불안요인 해소

현재 유전자회로 연구는 신규회로 구축을 통한 응용연구가 대부분이며 일부 소프트웨어 개발 연구가 수행되고 있으나, 예측모형 연구 사례는 미비한 실정이는 높은 복잡도를 갖는 모형을 계산하기 위한 데이터의 부재가 큰 요인이며, 따라서 자동화나 바이오파운드리 등을 통한 대량의 생물학 데이터를 수집하는 연구의 선행 필요

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