비직관적 유전자 조합의 기능적 상호작용을 한 번에 발굴하는 통합 Workflow – 대사공학 연구 가속화를 위한 새로운 도구 iTARGET
미생물 기반의 바이오 소재 생산은 지속가능한 미래를 위한 핵심 기술입니다. 산업 미생물은 바이오매스를 원료로 하여 바이오 연료나 플라스틱과 같은 고부가가치 물질을 생산하는 세포 공장(Cell factory)의 역할을 수행합니다. 하지만 야생형 균주는 본래 자신의 성장에 최적화되어 있어, 우리가 원하는 물질을 대량으로 생산하기에는 한계가 있습니다. 따라서 대사 흐름을 인위적으로 조절하여 목적 대사산물의 생산성을 극대화하는 균주 개량 과정이 필수적으로 요구됩니다. 균주 개량을 위해 전통적으로 사용되어 온 합리적 설계(Rational design) 방식은 유전자 지도를 바탕으로 특정 타겟을 변경하는 방법입니다. 그러나 미생물의 내부 대사망은 전사와 번역 수준에서 매우 복잡하게 얽혀 있어, 단일 유전자의 변화가 전체 시스템에 미치는 영향을 예측하기 어렵습니다. 하나의 경로를 강화하더라도 예상치 못한 조절 기작으로 인해 생산성이 오히려 정체되기도 합니다. 이러한 비직관적인 상호작용은 연구자들이 대사공학 연구에서 직면하는 가장 큰 난제 중 하나입니다. 복잡한 대사 경로를 극복하기 위해 다중 유전자를 동시에 조절하는 기술들이 개발되었습니다. 대표적인 사례인 MAGE 기법은 자동화된 방식으로 여러 유전적 변이를 도입할 수 있게 해주지만, 여전히 사전에 선별된 타겟에 의존해야 한다는 한계가 있습니다. 전장 유전체(Whole genome) 수준에서 무작위적인 돌연변이를 유도하는 적응 진화(Adaptive Laboratory Evolution, ALE) 방식 역시 유용한 변이를 찾아낸 뒤 이를 검증하는 과정에 막대한 시간과 노력이 소요됩니다. 따라서 전장 유전체를 대상으로 효과적인 타겟을 빠르게 발굴할 수 있는 새로운 전략이 필요합니다. iTARGET은 이러한 한계를 극복하기 위해 트랜스포존(Transposon)과 바이오센서(Biosensor)를 결합한 통합 워크플로우를 제시합니다. 트랜스포존(Transposon)은 전장 유전체 내를 무작위로 이동하며 유전자의 기능을 파괴하는 일종의 '컷 앤 페이스트(Cut-and-paste)' 메커니즘을 가집니다. 이를 활용하면 사전 지식 없이도 전장 유전체 영역에 걸쳐 다양한 돌연변이 풀을 생성할 수 있습니다. 특히 특정 염기서열을 인식해 끼어 들어가는 특성을 활용하면, 각 돌연변이의 위치를 정확하게 추적하고 정량화하는 것이 가능해져 분석의 정밀도를 높일 수 있습니다. 생성된 수많은 돌연변이 중에서 높은 생산성을 가진 개체를 선별하는 핵심 도구는 바이오센서(Biosensor)입니다. 바이오센서(Biosensor)는 세포 내부의 특정 대사산물 농도를 감지하여 이를 항생제 저항성이나 형광 신호로 변환해 줍니다. 즉, 우리가 원하는 물질을 많이 만들어내는 세포만이 가혹한 환경에서 살아남거나 강한 빛을 내게 함으로써, 눈에 보이지 않는 생산 효율을 관찰 가능한 지표로 바꾸는 것입니다. 이를 통해 수백만 개의 세포 중에서 우수한 성능을 가진 후보군을 효율적으로 농축(Enrichment)할 수 있습니다. 선별 과정을 거친 후에는 차세대 시퀀싱(Next-Generation Sequencing, NGS) 기술을 통해 어떤 유전자가 생산성 향상에 기여했는지 분석합니다. 대조군과 비교하여 특정 환경에서 빈도가 급격히 증가한 유전자를 찾아내면, 그것이 바로 생산성을 높이는 핵심 타겟이 됩니다. 실제 연구 사례에서 나린제닌 생산을 모델로 테스트한 결과, 기존에 알려지지 않았던 다수의 유전자 타겟이 발굴되었습니다. 이는 iTARGET 워크플로우가 비직관적인 유전자 조합의 기능을 찾아내는 데 매우 강력한 도구임을 입증하는 결과입니다. 개별 유전자의 효과를 넘어, 여러 유전자가 동시에 결실되었을 때의 시너지 효과를 확인하는 단계는 균주 최적화의 완성입니다. 발굴된 상위 타겟들을 조합하여 라이브러리를 구축하고, 유세포 분석 소팅(FACS)을 통해 최적의 조합을 반복적으로 선별함으로써 생산성을 비약적으로 향상시킬 수 있습니다. 이러한 체계적인 접근 방식은 나린제닌뿐만 아니라 다양한 고부가가치 화합물 생산 균주 개발에도 폭넓게 적용될 수 있으며, 향후 바이오 산업의 생산 공정을 가속화하는 데 크게 기여할 것입니다.
