AI를 도입한 미생물 바이오센서로 환경 유해물질 탐지한다
구분 : 연구성과
작성자 : 관리자
작성일 : 2020-12-17
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AI를 도입한 미생물 바이오센서로 환경 유해물질 탐지한다
- AI와 유전자회로를 결합한 새로운 감지/모니터링 기술 개발 기대 -
□ 국내연구진이 AI와 인공미생물을 결합하여 유해물질을 식별하는 신기술을 개발하였다. 향후 생물공학, 합성생물학, 환경모니터링 분야에서 인공지능 기술의 활용성을 높여가는 계기가 될 것으로 기대된다.
ㅇ 한국생명공학연구원(원장 김장성, 이하 생명연) 합성생물학전문연구단 김하성 박사팀(교신저자: 이승구, 제1저자: 김하성 박사)이 수행한 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단, 농진청의 지원으로 수행되었고, 생물공학 분야의 저명 저널인 바이오센서스엔바이오일렉트로닉스 (Biosensors and Bioelectronics, IF 10.257) 9월 30일자 온라인 판에 게재되었다.
(논문명 : Machine learning linked evolutionary biosensor array for highly sensitive and specific molecular identification)
□ 유해 화합물질(방향족 물질)은 산업폐기물, 잔류농약 등에서 다양하게 발생하며 인체 및 동물 내에서 환경호르몬 등 여러 부작용의 원인이 된다. 미생물에는 유해 물질을 감지하는 다양한 유전자들이 분포하며, 이를 조합한 유전자회로를 구성하여 새로운 바이오센서를 개발하는 연구가 합성생물학의 한 분야로 활발히 연구되고 있다.
□ 그러나 바이오센서의 부품 단백질의 오작동이 바이오센서 연구의 정확성과 실용성을 저하시키는 요인 중 하나이다. 전자공학 분야에서 이러한 문제는 다양한 종류의 센서를 동시에 사용하고 기계학습 기술을 활용하면 극복할 수 있으나 바이오센서의 경우 활용할 수 있는 센서의 수가 한정적인 문제로 인공지능 기술의 접목이 어려웠다.
□ 연구팀은 이러한 한계를 인공적인 단백질 변이를 유발하여 극복하였다. 즉, 변이 단백질들을 여러 개로 만들고 여기에서 얻어지는 다양한 신호들을 모아들인 빅데이터를 생성하여 인공지능 모형을 적용한 것이다.
□ 연구팀의 인공지능 모형은 11개의 유해물을 최대 약 95.3%의 정확도(true positive rate)로 식별할 수 있었으며, 이는 기존 단일 바이오센서만을 사용하는 경우에서 40% 이하의 정확도를 보인것에 비하면 현저한 향상이다. 또한 유해물 검출한계도 약 75배 이상 향상(작은양으로도 검출이 가능해짐) 되었다.
※ 유해물 식별능력: 유해물의 종류를 구분하는 능력
※ 검출한계: 센서의 신호를 식별할 수 있는 타깃의 최소 물질량
□ 제1저자인 김하성 박사는 “동 연구성과는 미생물 바이오센서에 인공지능 기술을 접목하여 센서 성능을 향상시킨 최초의 연구이며, 그동안 축적된 바이오센서 기술이 인공지능 기술과 결합하여 한 단계 더 정밀한 진단/감지 기술로 발전되는 계기가 될 것이다” 라며, “향후 환경 시료(토양, 물, 농산물)의 유해물 감시 및 식별이나 생체내 유해물질의 모니터링에도 활용이 가능할 것으로 기대된다”고 밝혔다.
□ 연구책임자인 이승구 박사는 “인공 유전자회로 연구는 다른 공학분야에서처럼 논리적 구동이 가능한 생물학, 즉 합성생물학으로 발전하는 통로가 될 것이다. 본 연구는 머신러닝을 통하여 이를 가속시킬 수 있음을 보여준다” 고 밝혔다.
※ 머신러닝: 인간의 학습능력과 같이 기계(컴퓨터)가 학습하도록 구현한 알고리즘
