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미생물 세포 공장에서 핫멜트 접착제를 생산하는 연구 모식도. KAIST 제공
■ KAIST는 이상엽 생명화학공학과 특훈교수팀이 대장균의 유전자와 대사과정을 조절해 포도당으로부터 접착제 소재를 생산하는 '미생물 세포공장'을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구팀은 미생물이 원하는 물질을 생산하도록 설계하는 '시스템대사공학'을 활용해 대장균의 대사경로를 새롭게 설계하고 포도당으로부터 생분해성 고분자 일종인 PHA 계열의 새로운 접착제 소재 'poly(4HB-co-PhLA)'와 'poly(3HB-co-4HB-co-PhLA)'를 생산했다. 연구팀은 PHA가 어떤 성분을 어떤 비율로 구성하느냐에 따라 소재의 특성을 조절할 수 있다는 원리를 이용해 접착제의 성능을 조절했다. 연구팀이 만든 고분자는 반복해서 녹였다가 다시 접착한 뒤에도 상당 수준의 접착력을 유지했다. PhLA 성분을 넣으면서 열에 견디는 성질도 향상됐으며 생분해 가능성도 확인됐다.
■ 울산과학기술원(UNIST)은 조승우·박태은 바이오메디컬공학과 교수팀이 장기별 주변 조직을 재현한 배양 시스템을 만들어 대장암 세포의 전이 초기 적응 과정과 간 전이 대장암의 취약점을 규명했다고 17일 밝혔다. 연구팀이 만든 배양 시스템은 장기에서 세포를 제거하고 세포외기질만 남겨 만든 젤에 환자 유래 대장암세포를 넣은 형태다. 사람과 조직 성분이 유사하고 충분한 양을 확보할 수 있는 돼지의 대장·간·폐·뇌로 총 4종의 배양재료를 만들었다. 실험 결과 배양재료에 따라 종양 덩어리의 형성 정도와 유전자 작동을 조절하는 '후성유전적 변화'가 다르게 나타났다. 암세포가 주변 조직에 따라 어떤 유전자를 활성화할지를 조절하며 적응한 것이다. 연구진은 "다양한 암종으로 확대해 환자의 암이 특정 장기로 전이됐을 때의 취약점을 파고드는 맞춤형 치료 개발에 도움이 될 것"이라고 말했다.
■ 광주과학기술원(GIST)은 김의환 AI학과 교수팀이 주변의 물체뿐 아니라 손잡이·버튼 같은 세부 부품과 그 기능까지 파악하는 로봇 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구팀은 물체의 위치·기능·가능 행동까지 하나로 연결해 보여주는 '통합 3차원 장면 그래프'를 제시하고 실제 카메라 영상으로부터 자동으로 구축하는 AI 기술 'OP3DSG'를 개발했다. 연구팀은 새롭게 개발한 '유니그래프3D' 평가 체계를 활용해 OP3DSG의 성능을 검증했다. 그 결과 AI가 찾아낸 상위 3개 후보 안에 정답 부품이 포함되는 비율은 83.6%로 나타났다. 기존 비교 방법 가운데 가장 높은 성능인 52.4%보다 31.2%포인트 향상된 수치다. 물체와 부품 사이의 공간적 관계를 파악하는 성능도 기존 최고 성능보다 7.9%포인트 높았다. 기능적 관계를 파악하는 성능 역시 9.2%포인트 향상됐다.
■ 대구경북과학기술원(DGIST)은 장서영 전기전자컴퓨터공학과 석박사통합과정생이 '제51회 유럽고체전자학술대회(ESSERC 2025)'에서 발표한 논문으로 '최우수 학생논문상(Best Student Paper Award)'을 수상했다고 17일 밝혔다. 해당 상은 지난 9월 7일부터 10일까지 스페인 마요르카에서 열린 ESSERC 2026에서 시상됐다. 장서영 학생은 AI 데이터센터와 HPC 시스템에서 대규모 데이터를 빠르고 효율적으로 전달하기 위한 초고속 유선 송신기를 개발했다. 장서영 학생은 "AI 데이터센터용 칩 간 인터페이스에 필요한 높은 전송속도와 에너지 효율을 동시에 확보하기 위한 송신기 기술을 실제 칩으로 구현하고 국제적으로 인정받아 매우 기쁘다"며 "이번 성과를 바탕으로 향후 초당 200기가비트(200Gb/s) 이상의 차세대 고속 인터페이스 및 인터커넥트(칩 간 연결) 기술로 연구를 확장해 나가겠다"고 포부를 밝혔다.
문혜원 기자 moony@donga.com
https://n.news.naver.com/mnews/article/584/0000039364
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