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↑ [자료 제공 = 천랩] |
천랩은 이번 과제를 통해 자사가 보유한 미생물 데이터베이스와 AI 분석 기술을 기반으로 난배양성 미생물의 분리와 배양을 최적화하는 '유전체 빅데이터 기반 배양조건 예측 플랫폼'을 개발할 예정이다. 난배양성 미생물이란 순수 배양이 불가능하거나 매우 어려운 미생물들로 인간의 몸에는 질병의 진단과 치료에 활용될 수 있는 다수의 난배양성 미생물들이 존재하는 것으로 알려져 있다. 이 예측 플랫폼은 미생물 동정(미생물의 종을 알아내는 과정) 시스템과 기능 유전자 탐색 시스템, 배양조건 예측 모델로 구성돼 있으며, 특히 배양조건 예측 모델은 인공지능(AI) 기술을 활용해 유용 미생물의 최적 배양조건을 신속하게 찾는 기술이다.
마이크로바이옴 맞춤형 진단 및 치료분야에 적용될 이번 기술개발사업은 마이크로바이옴 산업분야에서 가장 큰 난제인 유용 미생물의 분리와 배양에 대해 해결방안을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 나아가 과제의 성과물을 바탕으로 마이크로바이옴 신약 후보물질의 발굴과 개발, 장내미생물의 정확한 분석을 통한 정밀진단 시스템 구축에도 기여할 것으로 예상된다.
이제희 천랩 수석연구원은 "현재 난배양성 장내미생물은 높은 활용가치에도 불구하고 최적화된 분리, 배양 기술이 부족해 산업화에 어려움을 겪고 있다"면서 "천랩이 보유한 세계 최고 수준의 장내미생물 데이터베이스와 AI 분석 기술을 바탕으로 유용 미생물의 분리와 배양이 한층 더 용이해질 것이며, 신규 마이크로바이옴 치료 후보제의 발굴이 가속화 될 것으로 전망한다"고 말했다.
그는 또 "이번 연구를 완료하면 개인 맞춤형
[디지털뉴스국 김경택 기자]
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