스트렙토마이세스, 레파마이신 및 엘라이오필린 생합성 차등 조절의 비밀을 열다¶
원제목: 双组分系统CseB-C在链霉菌（Streptomyces rapamycinicus）中参与雷帕霉素（rapamycin）和 ...
핵심 요약
- 새로운 유전자 발굴 기술을 통해 우수한 효능을 지닌 항생제 생산 균주를 개발하는 데 성공했습니다.
- 이중 이분 시스템 CseB-C가 레파마이신과 엘라이오필린의 복잡한 생합성 과정을 조절하는 핵심 역할을 합니다.
- 개발된 변이 균주 BSnpr-3는 기존 균주 대비 60°C와 70°C에서 각각 91.6% 및 87.6%의 높은 잔여 활성을 보여 산업적 활용 가능성이 높습니다.
상세 내용¶
최근 'Food Bioscience'에 게재된 연구는 스트렙토마이세스(Streptomyces rapamycinicus)에서 발견된 이중 이분 시스템 CseB-C가 레파마이신(rapamycin)과 엘라이오필린(elaiophylin)의 생합성을 차등적으로 조절하는 메커니즘을 밝혀냈습니다. 본 연구는 기존 항생제 생산에 대한 심각한 압박에 대응하여, 높은 효능과 안정성을 갖춘 항생제 생산 균주를 개발하는 데 중점을 두고 진행되었습니다. 특히, 딥러닝 기반 기술인 DLKcat과 NNKcat을 활용하여 방대한 유전자 데이터베이스에서 잠재적인 항생제 생산 유전자를 효율적으로 탐색했습니다. 이러한 과정을 통해 연구진은 Bacillus glycinifermentans의 BGnpr, Bacillus stratosphericus LAMA 585의 BSLnpr, 그리고 Bacillus spizizenii의 BSnpr 등 세 가지 주요 탐색 유전자 그룹을 성공적으로 선별했습니다.
선별된 유전자들의 활성을 더욱 증대시키기 위해, 연구진은 합성 생물학적 접근 방식을 도입했습니다. 먼저, Pshuttle09와 SPybbE와 같은 발현 시스템을 이용하여 BSnpr 유전자의 발현을 성공적으로 강화했습니다. 이러한 발현 강화는 항생제 생산 유전자의 생산량 증대에 결정적인 역할을 하며, 궁극적으로는 항생제의 분해 효율을 높이는 것으로 확인되었습니다. 이어서, 시스템적이고 합리적인 단백질 공학 기법을 적용하여 BSnpr 유전자의 특정 부위에 돌연변이를 유도했습니다. 이러한 체계적인 돌연변이 유도 과정은 단백질의 특성을 개선하고, 특히 G272S 돌연변이는 단백질의 우수한 안정성을 확보하는 데 기여했습니다.
이러한 최적화 과정을 거쳐 최종적으로 개발된 BSnpr-3 변이 균주는 60°C의 온도에서도 1.07배 향상된 효소 활성을 보였습니다. 이는 기존의 스트렙토마이세스 균주와 비교했을 때 현저한 개선을 나타냅니다. 연구진은 7L 규모의 발효조를 사용하여 BSnpr-3 균주를 대량 배양하고, 최적화된 배양 조건과 공정 제어를 통해 높은 항생제 생산 수율을 달성했습니다. 그 결과, BSnpr-3는 7L 발효에서 696.47 U/mL의 높은 효소 활성을 나타내어, 산업적인 대량 생산에 적합함을 입증했습니다.
개발된 BSnpr-3 변이 균주는 효소 기반의 용액 처리에 특히 효과적인 것으로 나타났습니다. 60°C 및 70°C의 고온 환경에서 전처리된 BSnpr-3는 각각 91.6%와 87.6%의 높은 잔여 활성을 유지했습니다. 이는 기존 균주가 이러한 고온 조건에서 겪는 활성 저하와 비교했을 때 획기적인 개선입니다. 이러한 결과는 BSnpr-3가 단순히 높은 생산성을 가질 뿐만 아니라, 실제 산업 현장에서 요구되는 까다로운 환경 조건에서도 안정적으로 기능할 수 있음을 시사합니다.
결론적으로, 본 연구는 딥러닝 기반 유전자 발굴, 합성 생물학적 발현 강화, 그리고 단백질 공학적 안정성 개선을 통합한 혁신적인 접근 방식을 통해 고효능 항생제 생산 균주를 성공적으로 개발했습니다. 이러한 연구 성과는 항생제 생산 효율을 높이는 동시에, 향후 미생물 기반 의약품 및 화학 제품 개발에 새로운 가능성을 제시할 것으로 기대됩니다. 특히, 생산된 항생제 유전자의 높은 생산량과 안정성은 실제 산업 현장에서의 적용 가능성을 크게 높였습니다.
편집자 노트¶
본 연구는 항생제 생산 효율을 획기적으로 높이는 새로운 기술적 돌파구를 제시합니다. 우리가 일상에서 접하는 다양한 의약품, 특히 항생제는 미생물의 힘으로 만들어지는 경우가 많습니다. 하지만 기존의 미생물 균주들은 생산성이 낮거나, 특정 온도나 환경 조건에서 성능이 저하되는 한계가 있었습니다. 이번 연구에서 소개된 딥러닝 기반 유전자 탐색과 합성 생물학 기술은 이러한 문제를 해결할 수 있는 핵심 열쇠입니다.
간단히 말해, 이번 연구는 '좋은 항생제를 만드는 미생물을 더 똑똑하고 강하게 만든 것'이라고 볼 수 있습니다. DLKcat과 같은 딥러닝 기술은 마치 인공지능 의사가 유전자 정보를 분석하여 가장 유망한 후보를 찾아내는 것과 같습니다. 그다음, 합성 생물학 기술을 통해 해당 미생물의 항생제 생산 능력을 최대로 끌어올리고, G272S와 같은 단백질 공학 기법으로 고온에서도 튼튼하게 버틸 수 있도록 '강화'했습니다. 이렇게 탄생한 BSnpr-3라는 변이 균주는 기존 균주보다 훨씬 더 많은 양의 항생제를, 더 안정적으로 생산할 수 있게 된 것입니다.
이는 곧 우리가 더 저렴하고 안정적으로 고품질의 항생제를 공급받을 수 있게 된다는 의미입니다. 특히, 감염병 치료에 필수적인 항생제가 부족해지는 상황에 대한 해결책 마련에도 크게 기여할 수 있습니다. 또한, 이러한 기술은 항생제뿐만 아니라 다른 유용한 의약품이나 바이오 소재 생산에도 폭넓게 적용될 수 있어, 미래 바이오 산업 전반에 걸쳐 큰 파급 효과를 가져올 것으로 예상됩니다.