이 자료는 황이남 협회고문께서 공유하신 자료 입니다

관련내용▶ 2025 바이오 미래유망기술 

국가생명공학정책연구센터는 2015년부터 바이오 미래유망기술 발굴 연구를 추진해오고 있습니다. 생명현상 연구(생명과학)를 기반으로 향후 5∼10년 이내에 기술적 또는 산업적 실현이 가능하고, 향후 기술적 혁신성, 산업적 혁신성에 대한 

파급효과가 높게 전망되는 기술(과학, 현상, 개념 포함)을 대상으로 하고 있습니다.

2025년에는 AI 시대에서 바이오 R&D 혁신을 촉발할 4개 분야를 △관찰/분석(Read), △편집/리프로그래밍(Edit), △모사/합성(Write), △예측/시뮬레이션(Imagine) 등으로 나누어 10대 미래유망기술을 선정, 도출하였습니다.

4개 분야별 미래유망기술과 주요 내용은 다음과 같습니다.

① 관찰/분석(Read)

 ▶인간 면역체(Human immunome)

  -글로벌 면역 데이터베이스를 기반으로 인간 면역체계의 AI모델을 개발하여 면역 다양성과 복잡성을 이해하고, 이를 통해 기초 면역학 및 신약개발에 활용

  -인간 면역체계의 다면적인 특성과 복잡한 작동 원리를 깊이 파악함으로써 새로운 치료법과 면역 모니터링 기술개발에 도움이 되는 동시에 면역 시스템 예        측 모델 개발에도 활용 가능

 ▶다중암 조기진단(Multi-cancer early detection)

  -혈액검사를 기반으로 암 바이오마커를 정밀하게 분석하여 기존에 검출이 어려웠던 다양한 암을 조기에 탐지하여 치료 가능성이 더 높은 초기 단계의 암을       식별

  -단일 검사로 다양한 암을 동시에 감지하고, 췌장암, 간암, 뇌암 등 조기 진단이 어려운 암을 발견하여 암 환자의 생존율 향상과 치료 비용 절감에 기여

 ▶RNA 구조체(RNA structurome)

  -단백질 합성에 필요한 유전정보 전달의 역할을 넘어, 그 자체의 2차 및 3차 구조가 생물체의 발달, 질병, 노화 등 생명 현상에 미치는 영향을 연구

  -RNA 안정성과 번역 효율을 개선함으로써 맞춤형 치료제 및 백신 설계뿐만 아니라 농업에서 식물의 성장 조절, 환경 복원에서 유전적 적응성 강화 등 다양       한 분야에 혁신적 응용 가능성을 제공

② 편집/리프로그래밍(Edit)

 ▶AI가 디자인한 유전자 편집기(AI-designed gene editors)

  -인공지능 기술을 활용해 자연적으로 발견되는 CRISPR 시스템의 한계를 극복하여 보다 정밀하고 효율적인 유전자 편집 도구를 설계하는 기술

  -고효율 및 고정밀의 새로운 유전자 편집 도구의 개발을 통해 부작용을 최소화하며, 맞춤형 치료와 질병 연구는 물론 작물 품종 개선, 신소재 개발 등 여러 

    분야에서 널리 활용 가능

 ▶항노화 항체치료제(Anti-aging antibodies)

  -노화 과정에서 증가하며 혈관을 통해 전신에 부정적인 영향을 미치는 주요 세포와 인자를 표적으로 제어하는 항체 기반 치료제

  -전신 노화의 주요 원인인 비정상적인 조혈줄기세포와 염증 인자를 정밀하게 표적하여 전신 염증을 완화하고, 면역 체계를 재활성화 함으로써 지속적인 항       노화 효과를 제공

 ▶분자 접착기술(Molecular glue)

  -세포 내 단백질이나 분자를 인위적으로 접착시켜 새로운 생명현상을 유도하여, 세포 기능을 조절하는 기술

  -새로운 형태의 분자 간 상호작용을 유도해 기존에 표적하기 어려웠던 단백질과 분자의 기능을 조절하는 등 다양한 생물학적 작용을 촉진

③ 모사/합성(Write)

 ▶살아 움직이는 생물학적 로봇(Motile living biobots)

  -다양한 조직의 전구세포를 배양해 자가 조직화된 살아 있는 생물학적 로봇으로, 스스로 이동하며 치료제를 정밀하게 전달하는 등 생체 내에서 다양한 기능     을 수행

  -생분해가 가능하고 스스로 복구할 수 있어 미래의 바이오의학(동맥을 청소하거나 약물을 전달하는) 또는 조직공학적 응용(지속가능한 건설 및 우주 탐사)       이 기대

 ▶디지털 인공장기(Digital artificial organs)

  -인체의 생리적 신호를 디지털 방식으로 정밀하게 분석하고, 이를 세포 기반의 인공장기와 통합하여 인공장기 및 신체의 기능을 보강

  -디지털 데이터와 인공장기의 결합은 바이오 분야의 정밀한 제어를 가능하게 하여 재생의료와 치료제 개발뿐 아니라 동물 건강 모니터링, 극한 환경에서 인     체 적응 연구 등에 활용 가능

④ 예측/시뮬레이션(Imagine)

 ▶바이오 파운데이션 모델(Bio foundation model)

  -대규모 생물학적 데이터를 학습하여 생명현상을 예측하고 새로운 원리를 추론하여 생명과학 작업을 자동화하고 최적화하는 범용 인공지능 모델

  -새로운 생체분자 설계와 신약후보 발굴뿐만 아니라, 작물의 유전자 개선, 오염물질의 생물학적 처리 최적화, 생체기반 소재개발 등 다양한 작업에서 높은       정확도와 효율성을 제공

 ▶헬스케어 디지털 트윈(Healthcare digital twin)

  -개인의 신체와 건강 상태를 디지털로 모델링하고 시뮬레이션을 통해 신약, 의료기기 및 헬스케어 관련 제품, 서비스 설계와 개발 지원

  -동물실험과 임상시험에서의 윤리적 문제를 완화하며, 다양한 조건에서 제품 설계와 안전성·유효성을 정밀하게 평가함으로써 개발 주기를 획기적으로 단축