해충, 미생물, 식물 등의 유전체 분석을 통한 후보 물질 설계, 합성과 빅데이터 기반의 독성 예측을 통해 친환경 농약을 개발하는 기술

유전체 등 빅데이터를 활용하여 후보물질 설계부터 유효물질 탐색, 선도물질 도출, 최적화, 독성 예측까지 소요되는 시간과 비용을 줄여 전통적인 농약 개발 과정을 혁신

향후 5년 : 살충, 살균, 제초제의 약효에 관련된 유전체 데이터 구축 및 분석기존의 상업화된 농약의 작용기전을 기반으로 새로운 맞춤 농약 설계

향후 10년 : 빅데이터 및 인공지능을 기반으로 타겟 유전체를 선정하여 기존 농약의 내성 극복 및 신규 작용기전의 농약 개발

1) 유전체 분석 기술

- 전체 유전정보의 염기서열을 확보하고 이에 담겨있는 유전자 구조, 기능, 대사체 및 단백질 정보 등을 분석하는 기술

- 차세대 시퀀싱 기술이 보급되고 AI 기반 유전체 분석, 생물정보학 등이 발달하며 다양한 생물 유전체 데이터가 빠르게 확대되는 추세

2) 타겟 단백질과 화합물 라이브러리를 이용한 가상 리간드 결합 시뮬레이션 기술

- 유전체 데이터와 기존에 3차원 구조가 알려진 단백질 서열을 기반으로 타겟 단백질의 3차원 구조를 예측하는 기술

- 타겟 단백질의 3차원 구조에서 바운딩 포켓을 찾고, 단백질-리간드 간의 결합력 예측 3) 후보물질 설계 기술

- 타겟 단백질의 3차원 구조를 기반으로 하거나 혹은 기존에 활성 효과를 보인 화합물 데이터를 이용하여 유사도가 높은 후보물질을 설계하는 리간드 기반 분자설계 기술

- 발굴한 유전자 마커를 활용하여 약제의 저항성 및 감수성 원인을 분석하고, 이를 통하여 새로운 화합물을 제시하는 기술

- MTiOpenScreen, AILDE, AutoDock Vina, Alphafold2/AlphaFold Protein Structure Database 등이 활용됨

4) 독성 예측 기술

- 농약 등록에 필요한 어류 독성, 일반 독성, 환경생물 독성 각각의 세부 항목별 데이터 구축

- OECD 기준을 맞추기 위해서는 주변 환경 평가도 필수적이므로 의약품 독성보다 많은 시험 항목이 필요. 따라서 장기적인 빅데이터 구축이 수행되어야 함

유해 생물에 독성을 보이는 작용점 단백질의 구조 분석을 통한 신농약 설계를 위해서는 살균제, 살충제, 제초제, 생장조절제 등 각각의 작용기전과 관련된 유전체 데이터가 필요

단백질 정보은행(PDB)과 UniProt은 데이터 기반 농약 발굴에 활용 가능한 아미노산 서열 및 구조 정보, 입체 구조 해석 툴을 제공 가상 스크리닝과 Alphafold 모델을 활용하여 옥수수밭에 경제적으로 큰 손실을 초래하는 나방(Ostrinia furnacalis)의 필수효소 β-N-아세틸-D-헥소사미니다제를 타겟으로 하는 살충제 구조 제안(Tahir, J Biomol Struct Dyn., 2023; Dong, J Agric Food Chem., 2018) 다중 효소 기반 virtual screening을 통하여 도열병을 일으키는 진균 병원체 Magnaporthe oryzae에 대한 신규 살균제 제안(Khan, Sci Rep., 2022)

농촌진흥청은 유기인계 살충제 다이아지논의 분해 능력이 가장 우수한 미생물 ‘페니바실러스 트리티시(Paenibacillus tritici) PH55-1(KACC 92326P) 균주’를 발굴하고 유전체 분석 수행 농촌진흥청은 국화의 상품성을 떨어뜨려 큰 피해를 주는 국화흰녹병균의 유전체를 분석하고, 방제 기술 개발에 이용 가능한 8,900여 개의 유전자를 발굴 국내에서 유전체 분석 기반 신농약 개발 사례는 아직까지 없음

본 기술은 유전체 분석을 기반으로 후보 물질을 설계하고 최종 후보 물질 선발에 빅데이터 기술을 적용하여 신농약 개발 효율성을 제고또한 농약 개발에서 가장 큰 이슈인 약물 내성 문제를 해결하여 글로벌 시장 개척에 기여

새로운 농약 개발로 농업 인구의 노령화와 인구 증가로 인한 식량 부족 문제를 해결하여 국민 건강증진과 환경보전, 안정적인 농식품 먹거리 확보 가능

분석이 필요한 유전체를 선별하고 유전체, 기존 농약 내성 등 종합적인 데이터를 구축하기 위한 관련 기업 및 정부의 장기적인 계획과 투자가 필요농약 개발을 위한 빅데이터와 인공지능을 활용할 수 있는 인력 필요농약 후보물질 개발 및 상용화 전 과정에 경험 있는 기업과 연구 인력의 참여 필요

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