연구 영역

대표 연구 분야

연구실에서 최근에 진행되고 있는 관심 연구 분야

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최소 유전체 설계 및 합성생물학 기반 미생물 세포공장 개발

본 연구실은 최소 유전체(minimal genome) 설계와 합성생물학(synthetic biology)을 융합하여, 예측 가능하고 안정적인 미생물 세포공장 구축을 목표로 하고 있습니다. 최근 합성생물학의 발전으로 세포를 단순한 생명체가 아닌 수천 개의 유전자 부품이 조립된 시스템으로 바라보는 패러다임이 확산되고 있습니다. 이에 따라, 불필요한 유전자를 제거하고 필수 유전자만으로 구성된 최소 유전체를 설계함으로써, 세포의 대사 경로를 단순화하고, 유전체 불안정성을 줄이며, 원하는 대사산물의 생산성을 극대화할 수 있습니다. 연구실에서는 시스템생물학적 접근법을 통해 대규모 오믹스 데이터(Genome-Seq, RNA-Seq, Ribo-Seq, dRNA-Seq, Term-Seq 등)를 통합 분석하여, 세포 내 유전자 네트워크와 대사 경로의 상호작용을 정밀하게 규명합니다. 이를 바탕으로, E. coli 등 모델 미생물의 유전체에서 1,000개 이상의 비필수 유전자를 제거한 최소 유전체 균주를 설계 및 제작하였으며, 반복적인 설계-구축-검증-학습(Design-Build-Test-Learn) 사이클을 적용하여 최적화된 세포공장 플랫폼을 개발하고 있습니다. 최소 유전체 기반 미생물은 기존 균주에 비해 예측 가능한 표현형과 높은 생산성을 보이며, 불필요한 유전자 발현에 소모되는 에너지를 절약하여 고부가가치 바이오화학물질 및 단백질 생산에 유리합니다. 본 연구실의 연구는 차세대 바이오제조, 합성생물학, 산업미생물 분야에서 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.

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C1 가스(이산화탄소, 일산화탄소) 고정 및 고부가가치 화학물질 생산을 위한 아세토겐 대사공학

지구 온난화와 화석연료 고갈 문제를 해결하기 위해, 본 연구실은 아세토겐(acetogenic bacteria)을 활용한 C1 가스(CO2, CO 등) 고정 및 고부가가치 화학물질 생산 기술을 선도적으로 개발하고 있습니다. 아세토겐은 Wood-Ljungdahl 경로(WLP)를 통해 C1 가스를 아세틸-CoA로 전환하여 바이오연료 및 다양한 바이오화학물질을 생산할 수 있는 독특한 미생물입니다. 연구실에서는 아세토겐의 대사 경로 및 조절 네트워크를 시스템생물학적으로 해석하기 위해, 유전체, 전사체, 리보솜 프로파일링 등 다중 오믹스 데이터를 통합 분석합니다. 이를 통해 C1 고정에 관여하는 핵심 유전자와 조절 시스템을 규명하고, CRISPR-Cas9 등 최신 유전자 편집 기술을 적용하여 대사 경로를 최적화합니다. 또한, 전자전달 나노소재와의 융합을 통해 빛 에너지를 활용한 인공 광합성 시스템을 구축하고, 에너지 효율을 극대화하여 산업적 생산성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 고농도 CO/CO2 환경에서도 성장 가능한 내성 균주 개발, C1 가스 기반 바이오연료(에탄올, 부탄올 등) 및 고부가가치 화학물질(2,3-부탄디올 등) 생산, 그리고 지속가능한 탄소 순환 경제 실현에 기여하고 있습니다. 본 연구실의 아세토겐 대사공학 연구는 미래 친환경 바이오산업의 핵심 원천기술로 주목받고 있습니다.

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항생제 및 2차 대사산물 생산을 위한 Streptomyces 유전체 시스템 및 합성생물학

Streptomyces는 다양한 항생제, 면역억제제, 항암제 등 생리활성 2차 대사산물을 생산하는 대표적인 방선균입니다. 본 연구실은 Streptomyces의 유전체 및 대사 네트워크를 시스템적으로 해석하고, 합성생물학적 도구를 활용하여 신규 2차 대사산물 생산 및 대량생산 균주 개발을 목표로 하고 있습니다. 최근 차세대 시퀀싱 및 다중 오믹스 기술의 발전으로 Streptomyces 유전체 내에 수십 개의 2차 대사산물 생합성 유전자 클러스터(BGC)가 존재함이 밝혀졌으나, 대부분은 실험실 조건에서 발현되지 않는 '침묵 클러스터'입니다. 연구실에서는 전사체, 번역체, 리보솜 프로파일링 등 다층적 오믹스 데이터를 통합하여 BGC의 전사 및 번역 조절 메커니즘을 규명하고, CRISPR-Cas9 기반 유전자 편집, 합성 프로모터 및 UTR 바이오파트 개발 등 합성생물학적 도구를 적용하여 침묵 클러스터의 활성화 및 대사산물 생산성을 극대화합니다. 또한, 머신러닝 기반 대규모 전사체 분석을 통해 BGC 조절 네트워크를 시스템적으로 해석하고, 새로운 항생제 및 바이오의약품 후보물질 발굴에 기여하고 있습니다. 본 연구실의 Streptomyces 연구는 항생제 내성 문제 해결, 신약 개발, 산업용 고효율 세포공장 구축 등 다양한 바이오산업 분야에 혁신적 가치를 제공합니다.