높은 예측 정확도를 지닌 이황화결합 엔지니어링을 통한 환경 정화용 친환경 생촉매의 안정성 강화

본 과제는 효소의 안정성을 높이기 위해 disulfide engineering 알고리즘을 새로 개발하고, 이를 환경 정화용 친환경 생촉매에 적용하는 연구임. 연구 목표는 활성 저하를 최소화하면서 안정성을 극대화할 수 있는 아미노산 잔기쌍 위치를 높은 예측 정확도로 선별하는 신규 알고리즘 개발에 있음. 연구 내용은 B-factor 기반 선별 방법의 한계를 보완하기 위해 residue interaction network를 활용하고, cysteine 치환 시 소실되는 non-covalent interaction과 enthalpic destabilization 효과를 반영하는 선별 기법 구축임. 이를 TaCA와 IsPETase에 적용하여 CO2 저감과 PET 생분해용 고성능 효소를 확보하는 것이며, 기대 효과는 예측 정확도 향상, 산업용 효소 안정화 기술 고도화, 글로벌 환경 이슈 대응 기여임.