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Bio-Foundry

서초CRO | 2019.12.11 | 조회 603

Bio-Foundry

바이오 파운드리는 다양한 연구 장비들이 즐비한 생물학 연구실과 좀 더 가깝고 공장과 유사한 운영방식으로 실험 데이터를 빠르게 생산하는 시스템으로 이해할 수 있다.

합성생물학과 로봇, IT 기술의 융합, 즉 바이오파운드리로 만들어내는 결과물들이 (천연물질, 치료제 등) 바이오산업에서 파괴적인 혁신을 보여주고 있다.

 

바이오파운드리의 필요성을 이야기 할 때 자주 등장하는 숫자는 우주에 존재하는 모든 원자의 개수 1082 와 효모의 유전적 돌연변이의 개수 107,284,000 이다. 현실적으로 효모를 엔지니어링해서 바이오연료를 생산할 경우 전문가들의 가설에 의존한 약 103에서 105 정도의 돌연변이 라이브러리를 만들어 탐색을 수행한다.

그러나 이들 경우만 하더라도 DNA 변이, 배양, 대사체 분석의 과정을 모두 수행하기 위해서는 오랜 시간이 필요하다. 예를 들어 Amyris사의 말라리아 치료제인 artemisinin의 경우 상업화를 위해서 $15M의 비용과 10년의 시간이 (150 person-years, 투입된 노동력 x 소요 시간) 필요했는 것 등이다.

 

바이오파운드리의 구현을 위해서는 명확한 타깃과 DBTL 사이클의 목표가 정의되어야 한다. 현재 대부분 바이오파운드리의 목표는 고효율 생산 균주 개발이며 그 생산 타깃은 의약품이나 화장품, 향료, 바이오에너지의 원료가 되는 정제 화학 제품이다. 단일 유전자 수준에서부터 효소 단백질, 대사경로, 그리고 균주의 단계로 증가하는 복잡성으로 인해 균주 엔지니어링에 필요한 기술은 PCR이나 Sequencing 등 범용 기반 기술뿐만 아니라 다수의 DNA 조각과 효소들의 정밀한 제어와 대량의 정보량을 다룰 수 있는 소프트웨어 및 하드웨어 기술이 필요하다. 바이오파운드리의 목적에 따라 다른 실험 기술이 연계될 수 있지만 정제 화학물질 생산을 위한 DBTL 사이클 기반 엔지니어링을 중심으로 필요한 주요 구성 기술에 대해 알아야 한다.

 

Bio-Foundry 구축에 대한 고찰 및 제언

2010년 네이쳐에는 “Five hard truths for synthetic biology”라는 글이 소개되었다. 여기서 언급한 다섯 가지는 1) 많은 DNA 부품의 미검증, 2) 유전자회로의 예측불가, 3) 부품간 낮은 호환성, 4) 생물의 복잡성, 5) 부품 반응의 불확실성이다. 당시에는 합성생물학에 대한 회의감을 설명하는 자료였으나 바이오파운드리 기반의 다양한 제품들이 실용화되면서 이제는 오히려 합성생물학의 높은 가치를 반증해 주고 있다. 여전히 생물의 복잡성과 불확실성에 의해 설명할 수 없는 생명 현상이 많지만 AI의 출현으로 이러한 불확실성 또한 곧 극복할 수 있을 것으로 예상하는 이들이 많다. 이 관점에서 바이오파운드리의 빠른 데이터 생산성은 단순히 자동화 장비의 사용을 통한 편의성 증가가 아닌 AI 활용과 나아가 생물학 연구의 혁신을 구현하기 위한 필수 요소라고 할 수 있다.

그러나 자동화에 따른 기계 의존적인 연구 수행으로 생물학의 핵심 원리를 이해하는 수준이 낮아질 수 있다는 점은 연구자들이 경계해야 할 부분이다. 따라서 바이오파운드리 구축과 운영에는 다양한 전문가들의 협력과 소통이 중요하며 다른 학문 영역에 대한 개방적인 마인드와 체계적이고 꾸준한 교육이 필수이다. 바이오파운드리 구축에 있어서 또 다른 어려운 점 중 하나는 대부분의 핵심 장비와 소프트웨어들이 국산화되지 않았고 무척 고가라는 점이다. 이는 유지보수나 부분적인 업그레이드에 대해서도 많은 비용이 소모됨을 의미한다.

한국은 미국이나 유럽은 물론이고 후발주자인 일본, 중국, 싱가포르 보다 더 뒤처져 있는 상황으로 생산성의 고속화라는 바이오파운드리의 특성상 시작이 늦어질수록 기초과학 지식의 격차는 더 빠르게 벌어질 수 있다. 따라서 투 트랙 전략이 필요하다. 과감한 투자를 통한 바이오파운드리 구축으로 AI 연계된 기초과학과 산업화에 기여하고 관련 하드웨어 및 소프트웨어 연구를 통해 바이오파운드리 핵심 구성 기술의 국산화를 진행해야 한다.

특히 한국의 고급 IT 인력과 제어계측 기술력이 바이오 분야로 확산될 수 있는 정책 수립과 관련 스타트업들에 대한 지원이 필요하다. 바이오 분야의 자동화는 일자리 문제 등을 안고 있는 제조업에서의 자동화와는 근본부터 다르다. 생명 현상의 복잡성과 무한한 경우의 수를 생각하면 바이오파운드리와 AI의 도입이 빠를 수록 더 많은 산업과 일자리 창출에 기여할 수 있고 이는 또한 기초 과학적 지식의 축적을 가속화 시킬 수 있다는 공감대가 형성되길 기대한다. 2019,12/10-생명공학연구센터 기고문에서 일부 발췌

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