(논문명) Functional cooperation of the glycine synthase-reductase and Wood-Ljungdahl pathways for ... - 'PNAS'

생명과학과 조병관 교수와 UNIST 김동혁 교수 공동 연구팀이 이산화탄소와 일산화탄소 등 단일 탄소로 이뤄진 C1 가스를 활용하는 미생물의 새로운 대사회로* 메커니즘을 규명했다. 이번 연구는 지난 3월 13일 <미국국립과학원회보(PNAS)> 온라인판에 게재됐다.

 

아세토젠 대사회로의 낮은 생산성

인류는 화석연료의 무분별한 사용으로 야기되는 기후변화 문제에 직면했다. 이를 해결하기 위한 기술 중 하나로 이산화탄소 고정 미생물을 이용해 이산화탄소와 같은 온실가스를 고부가가치 바이오 화학소재로 전환하는 기술이 많은 주목을 받고 있다. 많은 미생물 가운데 아세토젠(Acetogen)은 우드-융달(Wood-Ljungdahl) 대사회로를 통해 이산화탄소를 고정하고 활용할 수 있으며, 이는 자연에 존재하는 이산화탄소 고정회로 중에서 가장 효율적인 회로 중 하나로 알려져 있다. 하지만 아세토젠은 대장균과 같은 산업 미생물과 비교했을 때 생장 속도가 10배 이상 느려 높은 생산성을 기대하기 어렵다. 또한, 산업 미생물로 이용하기 위한 여러 균주 엔지니어링 수행에 필요한 생물학적 정보가 많이 부족하다는 한계점이 존재한다. 이에 산업에서 C1 가스 고정을 더욱 효율적으로 할 수 있도록 새로운 대사회로의 메커니즘을 이해하는 연구가 활발히 이뤄지고 있다.

클로스트리디움 드라케이의 C1 가스 고정 대사경로
우드-융달 대사회로(하늘색)와 글리신 합성-환원 효소 대사회로(주황색)를 활용해 세포 생장에 필요한 에너지를 획득하고 C1 가스를 고정시킨다.
ⓒ조병관 교수 제공

​​​​​​​빠른 생장속도의 미생물 유전체 이용

연구팀은 아세토젠 미생물 중 하나인 클로스트리디움 드라케이(Clostridium drakei)가 이산화탄소 흡수 시 다른 미생물에 비해 빠른 생장 속도를 나타내는 점에 주목해 연구 대상으로 선정했다. 우선 유전체 서열을 규명하기 위해 차세대 시퀀싱 기술**을 이용해 정확도 높게 게놈 서열과 약 5,000여 개의 유전자 기능을 예측했다. 추가적인 데이터 분석을 통해 우드-융달 대사 회로와 글리신 합성-환원(Glycine synthase-reductase) 대사회로가 결합돼 C1 가스 고정과 동시에 세포 생장에 필요한 에너지를 획득하는 새로운 형태의 대사회로의 존재를 규명했다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램을 통한 디지털 가상 세포를 구축해 새롭게 발견한 이산화탄소 대사회로의 세포 내 작동 여부를 확인하고, C1 가스의 흡수 대사회로가 고효율로 발현되는 것을 예측할 수 있었다. 연구팀은 대사 회로를 구성하는 유전자의 발현량, 동위원소를 이용한 대사경로 흐름 추적, 유전자 가위 기술 등을 통해 클로스트리디움 드라케이 미생물이 실제로 새로운 대사 회로를 사용해 C1 가스를 흡수하는 것을 증명했다. 또한, 유전체 서열로부터 찾은 새로운 대사회로를 구성하는 관련 유전자들을 세포 생장 속도가 느린 다른 아세토젠 미생물에 도입한 결과 빠른 속도로 C1 가스를 사용하여 빠르게 생장함을 확인할 수 있었다.

 

이번 연구는 기존에 밝혀진 기초연구의 결과들이 부족하고 균주 엔지니어링이 어렵다고 여겨지던 클로스트리디움 드라케이 미생물을 활용해 새로운 C1 가스 흡수 대사회로를 발견했다. 동시에 효율적인 대사회로로 바이오 화학소재 생산의 생장 속도 한계를 극복할 수 있는 가능성도 제시되었다. 저렴한 생산단가를 가지며 환경오염 문제를 해결할 수 있는 지속가능한 플랫폼기술 개발에 활용될 것으로 기대된다. 조 교수는 “유전체 분석, 디지털 가상 세포 모델 구축 및 대사경로 엔지니어링 연구 등을 통해서 새롭게 발견된 이산화탄소 대사회로가 고효율로 작동함을 규명했다”고 연구 의의를 전했다. 이어 “관련 유전자들의 세포내 전사 및 번역 과정을 최적화해 아세토젠 미생물의 C1 가스 대사효율 및 생장 속도를 더욱 증대시킬 것”이라고 추후 연구 계획을 밝혔다.

 

대사회로*
대사물질인 효소와 기질들이 서로 피드백 회로를 형성 및 유도하는 과정을 보여주는 연관도.

차세대 시퀀싱 기술**
유전체를 수많은 조각으로 분해해 각 조각을 동시에 읽어낸 뒤, 전산 기술로 정보를 조합해 유전체를 빠르게 해독하는 방법.

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