실패에서 답 찾는 AI 도입, 합성생물학 연구 도약 이끈다 작성일 02-10 38 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">생명硏 리포트 <br>권길광 국가바이오파운드리사업단 선임연구원<br>생명체 관찰 넘어 설계·조합 <br>바이오파운드리는 핵심 인프라<br> <br>자동화로 속도·연구 방식 진화<br>데이터와 시스템이 경쟁력 결정</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="t09TaETsy9"> <p contents-hash="6f017f218d6869fc7e9d1737203648389381fe8b36abbf30d6ed3e4a2b0b56dc" dmcf-pid="F09TaETsSK" dmcf-ptype="general">과학은 정답을 향해 나아가는 과정처럼 보이지만 실제 연구 현장은 실패가 훨씬 더 많은 공간이다. 과거 이러한 실패들은 연구자 개인의 경험 속에 흩어져 기록에 머물거나 사라지기 일쑤였다. 그러나 인공지능(AI) 시대가 열리면서 실패의 의미는 달라졌다. 이제 실패는 AI가 학습해야 할 중요한 데이터가 됐고, 그 양이 많을수록 연구의 정밀도 역시 높아진다.</p> <p contents-hash="d98de2b02712447e1ff018315b404e2b5ab0f4c5b0e8357c14cd2b4d4a49ea47" dmcf-pid="3p2yNDyOyb" dmcf-ptype="general">이러한 변화의 중심에는 합성생물학이 있다. 합성생물학은 생명체를 단순한 관찰 대상이 아니라 설계하고 활용할 수 있는 시스템으로 바라보는 학문이다. 유전자부터 세포, 미생물 집단까지를 조합하고 최적화해 원하는 기능을 구현하는 공학적 생명과학이다. 생명을 ‘설계 가능한 플랫폼’으로 다룬다는 점이 특징이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7b713e3febe57614f9c08e2a1379aea5f4f34cdf2943df3218e45b7471134151" dmcf-pid="0UVWjwWICB" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/10/ked/20260210153040160njei.jpg" data-org-width="250" dmcf-mid="15NbW5b0C2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/10/ked/20260210153040160njei.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="bd6c55cb7f5afc833c9fd16cbc7ef20a49afaebbbf2424e3fe68f3eebc3a7fd9" dmcf-pid="pufYArYCTq" dmcf-ptype="general">바이오파운드리는 이러한 합성생물학 연구를 자동화하고 대규모로 수행하기 위한 핵심 인프라다. 생물 기능을 설계하고 제작한 뒤 시험하고 그 결과를 다시 학습에 반영하는 ‘설계-제작-시험-학습’의 반복을 기계와 소프트웨어가 수행한다. 이는 생물 연구를 장인형 실험에서 산업형 연구로 전환시키는 기반이 되고 있다.</p> <p contents-hash="bb924ffd160463fe8b6f31341cfa33d5c7c1024dfb1ef6e2dd4527d6526724b3" dmcf-pid="U74GcmGhSz" dmcf-ptype="general">실제 연구 과정은 점차 사람의 손에서 벗어나고 있다. 연구자가 컴퓨터에서 기능을 설계하면 자동화 장비가 이를 실행하고, 로봇은 DNA를 조립해 미생물에 도입한다. 자동 배양 장치와 센서는 수백 개 이상의 샘플을 동시에 분석하며 모든 실험은 표준화된 조건에서 반복된다. AI는 여기서 성공과 실패의 패턴을 학습해 다음 실험을 제안하고 비효율적인 선택지를 걸러낸다. 그 결과 연구는 단일 경로가 아닌 여러 가능성을 동시에 탐색하는 방식으로 진화하고 있다.</p> <p contents-hash="93aa2b7b1062ccf752514baa910c55fc92bd3b842e82d13e52bdd8c3dca6ab85" dmcf-pid="uz8HksHlv7" dmcf-ptype="general">이러한 접근은 이미 다양한 분야에서 효과를 보이고 있다. mRNA 백신 개발에서는 자동화된 실험 시스템이 초기 설계와 검증 속도를 크게 끌어올렸고, 반복 실험이 필수적인 플라스틱 분해 효소 연구나 미생물 기반 생산 공정에서도 후보 물질을 신속하게 선별할 수 있게 했다. 이는 연구 시간과 비용을 줄이는 동시에 성공 확률을 높이는 방향으로 이어지고 있다.</p> <p contents-hash="923e4454fdc72acf26216abccf0ea4a375d8b475f523e87dc7797e15b5ce4b06" dmcf-pid="7q6XEOXSTu" dmcf-ptype="general">바이오파운드리는 이제 개별 연구실을 넘어 국가 전략 차원의 연구 인프라로 자리 잡고 있다. 미국을 비롯해 영국, 덴마크, 일본, 중국, 싱가포르 등 주요 국가는 합성생물학과 바이오 제조를 미래 경쟁력의 핵심으로 보고 투자를 확대하고 있다. 연구개발 역량뿐 아니라 산업 전환 속도를 좌우할 기반 기술로 평가받기 때문이다.</p> <p contents-hash="ac7863ec3090aaffd65a8048d1d440c5183cc5b3cdba6e013599caae679cca5e" dmcf-pid="zFbSocSrWU" dmcf-ptype="general">국내에서도 본격화하고 있다. 한국생명공학연구원 합성생물학연구센터는 AI 기반 효소 설계와 대사 경로 설계, 미생물 세포공장 구축 연구를 수행하고 있으며 K-바이오파운드리 베타 플랫폼을 통해 플라스틱 업사이클링, 메탄 전환, 치료용 프로바이오틱스 연구를 자동화 실험 기반으로 추진 중이다. KAIST의 K-바이오팹(BioFAB)은 DNA 합성과 조립, 분석까지 이어지는 자동화 실험 흐름을 구축하며 교육과 연구를 결합한 바이오파운드리로 기능하고 있다. 국가 바이오파운드리 사업 역시 자동화 실험과 데이터, AI 설계를 통합하는 방향으로 추진되고 있다.</p> <p contents-hash="0bed8177e3eab8d309154163a895909f61a30f6081ea80cd824451de931227f2" dmcf-pid="q3KvgkvmCp" dmcf-ptype="general">자동화와 AI의 도입은 연구의 속도뿐 아니라 방식 자체를 바꾸고 있다. 과거에는 연구자의 경험이 실험의 성패를 좌우했다면 이제는 데이터와 시스템이 연구 경쟁력을 결정한다. 연구자는 반복 수행에서 벗어나 어떤 질문을 던지고 어떤 방향을 설계할 것인지에 집중하게 된다. 실패 역시 더 이상 숨겨지는 결과가 아니라 다음 도약을 가능하게 하는 자산이 된다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 한국경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 애플이 마침내 접는다…폴더블 아이폰, 소문 총정리 02-10 다음 이사 나눠 뽑겠다는 KT 쇄신안 '시차임기제' 효과 우려 02-10 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
