🧬 KAIST “AI로 효소 등 새 미생물 발굴”… 생명과학 혁신의 새 길 연다
한국과학기술원(KAIST)이 AI(인공지능)를 활용해 효소와 신종 미생물을 발굴하는 데 성공했습니다.
이 연구는 단순한 학문적 성과를 넘어,
의약품, 바이오 연료, 환경 정화 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 가능성을 열었다는 점에서 주목받고 있습니다.
기존의 미생물 연구가 실험 중심이었다면,
이제는 AI가 유전자 데이터를 해석하고, 유망 후보를 예측해주는 시대가 열린 셈입니다.
🔍 어떤 연구였나?
KAIST 생명화학공학과와 AI 대학원 공동 연구팀은
국내외 미생물 유전체 데이터를 바탕으로
AI 알고리즘을 이용해 미지의 효소와 생합성 경로를 예측하고,
이를 통해 실제 신규 미생물 종을 발굴하는 데 성공했다고 밝혔습니다.
연구진은 약 30만 건 이상의 유전체 빅데이터를 분석해,
기존에는 발견되지 않았던 기능성 효소, 대사물질 합성 경로, 환경 적응 유전자 등을 찾아냈습니다.
🤖 AI가 어떻게 작동했을까?
핵심은 딥러닝 기반 단백질 예측 모델과 유전체 분석 자동화에 있습니다.
| 🔬 단백질 구조 예측 | 유전자 서열을 바탕으로 단백질의 3D 구조 예측 (예: AlphaFold) |
| 🧪 효소 기능 예측 | 특정 유전자 클러스터가 만드는 효소의 기능 분류 |
| 🌱 대사경로 시뮬레이션 | 미생물이 합성 가능한 화학물질 경로 탐색 |
| 🧭 환경 적응력 분석 | 극한환경, 항생제 내성 등 특성 예측 |
기존에는 수십 건의 실험이 필요하던 탐색 과정을
AI는 몇 시간 안에 수천 건의 조합을 분석할 수 있습니다.
즉, 미생물 ‘스카우터’ 역할을 AI가 수행하게 된 것이죠.
🧬 왜 이게 중요한가?
미생물은 의약품, 화장품, 바이오 플라스틱, 정화 미생물 등
**현대 산업의 ‘기초 자원’**으로 쓰입니다.
그러나 기존 연구는 시간과 비용이 많이 들었고,
무작위 스크리닝 방식이라 효율성이 낮았죠.
이제는 AI의 도움으로 더 빠르고 정밀하게 유용한 미생물을 선별할 수 있게 되면서,
바이오 스타트업, 제약사, 환경 기업들이 혁신 소재를 발굴할 수 있는 길이 열리고 있습니다.
🧪 실질적인 성과는?
KAIST 연구팀은 이번 AI 예측을 통해
다음과 같은 실험적 성공을 이뤘다고 밝혔습니다:
- 신종 미생물 3종 확보 (기존 분류체계에 없던 것)
- 신규 효소 활성 5건 실험 입증
- 플라스틱 분해, 고온 내성, 항생물질 생산 등 기능성 검증
이 가운데 일부는 특허 출원 중이며,
기술이전 및 스타트업 설립도 고려 중이라고 합니다.
🔮 앞으로의 전망은?
| 제약 | 신약 후보 효소 대량 스크리닝 |
| 환경 | 오염 물질 분해 미생물 개발 |
| 농업 | 식물 성장촉진, 토양 회복 미생물 |
| 에너지 | 바이오 연료 합성 박테리아 개발 |
이제 생명과학의 연구 방식은
“실험 후 검증”에서 “AI 예측 → 실험 확인”으로 바뀌고 있으며,
KAIST는 그 전환의 모델 케이스가 되고 있습니다.
✍ 마무리
AI와 생명과학의 융합은 이제 더 이상 미래의 이야기가 아닙니다.
KAIST의 이번 연구는 AI가 ‘생명 자체를 설계하는 시대’를 앞당기고 있다는 증거이기도 합니다.
빠르게 변화하는 기술 환경 속에서,
누가 먼저 AI를 실험실 안으로 데려올 수 있느냐가
차세대 바이오 산업의 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것입니다.
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