KAIST는 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 University of California San Diego 생명공학과 연구진과 함께 인공지능을 활용한 미생물 유전자 기능 발견을 획기적으로 가속할 수 있는 최신 연구 전략을 제시했다고 12일 밝혔다. 전장 유전체 해독 기술이 본격화된 2000년대 초반 이후 유전자 구성은 빠르게 규명됐지만, 상당수 미생물 유전자의 기능은 여전히 밝혀지지 않은 상태다. 유전자 기능 규명은 미생물 연구 분야의 대표적인 난제로 꼽혀왔다. 그동안 유전자 결실 실험과 발현 조절, 시험관 내 활성 측정 등 다양한 실험 기법이 활용됐으나, 대규모 실험의 한계와 복잡한 생물학적 상호작용, 실험 결과와 실제 생체 반응 간 차이로 인해 많은 시간과 비용이 소요됐다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 전산생물학과 실험생물학을 결합한 AI 기반 접근이 필수적이라고 강조했다. 이번 리뷰 논문에서는 기존 서열 유사성 분석부터 최신 심층학습 기반 AI 모델까지 유전자 기능 발견을 촉진해 온 다양한 전산생물학적 방법을 체계적으로 정리했다. 특히 단백질 3차원 구조 예측 기술은 유전자 기능 추정을 넘어 작동 원리 이해로 연구 범위를 확장하고 있다.
씨메스-시선바이오머티리얼스-레보스케치, 인공지능(AI) 로보틱스 기반 초정밀 암 조기 검진 플랫폼 개발 ‘맞손’ 씨메스 AI 로봇 자동화, 시선바이오머티리얼스 질병 존재 및 진행 지표, 레보스케치 차세대 분자진단 기술 등 융합 씨메스·시선바이오머티리얼스·레보스케치가 로봇으로 암을 조기에 찾아내는 기술 개발에 착수한다. 이번 협약은 각 사가 보유한 ▲AI 로보틱스 자동화 기술 ▲DNA 메틸레이션(DNA Methylation) 기반 초기 암 바이오마커(Biomarker) 발굴 기술 ▲디지털 PCR(Digital PCR) 기반 초고감도 분자 진단 기술 ▲바이오파운드리(Biofoundry)형 자동화 구축 등 역량이 결합되는 프로젝트다. 이 과정에서 씨메스는 시료 핸들링, 분주·혼합·반응 준비, 결과 수집 등 암 조기 검진을 위한 전주기를 인공지능(AI) 로봇 기반 자동화로 제공한다. 특히 고정밀 3차원(3D) 비전 기반 로봇 가이던스(Guidance) 기술을 통한 자동화 기술을 적용할 방침이다. 이는 기존 수작업 중심 과정에서 발생하는 오류와 비효율을 최소화하고, 대량 분석 및 반복 실험에 적합한 바이오파운드리(Biofoundry)형 자동화 분자 진단 플랫폼을 구축
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