[대전=뉴스핌] 김태진 기자 = 국내 연구진이 인공지능(AI)과 인공미생물을 결합해 유해물질을 식별하는 신기술을 개발했다.
생물공학, 합성생물학, 환경모니터링 분야에서 인공지능 기술의 활용성을 높여가는 계기가 될 것으로 기대된다.
한국생명공학연구원(KRIBB)은 합성생물학전문연구단 김하성 박사팀이 AI와 인공미생물을 결합해 유해물질을 식별하는 신기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
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| AI 기반 미생물 바이오센서 집합체 개념도[사진=KRIBB] 2020.12.15 memory4444444@newspim.com |
연구팀은 변이 단백질들을 여러 개로 만들고 여기서 얻어지는 다양한 신호들을 모아 빅데이터를 생성, 인공지능 모형을 만들었다.
인공지능 모형은 11개의 유해물을 최대 약 95.3%의 정확도(true positive rate)로 식별할 수 있다.
기존 단일 바이오센서만 사용할 경우 40% 이하의 정확도를 보인 것에 비하면 현저히 향상된 수치다.
이밖에 유해물 검출한계도 약 75배 이상 향상(작은양으로도 검출이 가능해짐)됐다.
향후 환경 시료(토양, 물, 농산물)의 유해물 감시 및 식별이나 생체내 유해물질의 모니터링에도 활용이 가능할 것으로 보인다.
김하성 박사(제1저자)는 "미생물 바이오센서에 인공지능 기술을 접목해 센서 성능을 향상 시킨 최초의 연구"라며, "그동안 축적된 바이오센서 기술이 인공지능 기술과 결합해 한 단계 더 정밀한 진단/감지 기술로 발전되는 계기가 될 것이다"고 기대했다.
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| AI와 인공미생물을 결합해 유해물질을 식별하는 신기술을 개발한 한국생명공학연구원 김하성 박사(왼쪽)와 이승구 박사 [사진=한국생명공학연구원] 2020.12.15 memory4444444@newspim.com |
연구책임자인 이승구 박사는 "인공 유전자회로 연구는 다른 공학 분야에서처럼 논리적 구동이 가능한 생물학, 즉 합성생물학으로 발전하는 통로가 될 것"이라며 "이번 연구는 머신러닝을 통해 이를 가속시킬 수 있음을 보여준다"고 말했다.
머신러닝은 인간의 학습능력과 같이 기계(컴퓨터)가 학습하도록 구현한 알고리즘이다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단, 농진청의 지원으로 수행됐다.
연구성과는 생물공학 분야의 저명 저널인 '바이오센서스엔바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics)' 온라인 판에 지난 9월 30일 게재됐다.
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