'플라스틱을 빠르게 분해하는 효소'가 기계 학습 모델을 이용하여 개발되다

'플라스틱을 빠르게 분해하는 효소'가 기계 학습 모델을 이용하여 개발되다.

플라스틱은 일반적으로 석유를 원료로 만들어진 합성수지이며 물에 강하고 부식되기 어려운 성질 때문에 공산품과 포장 등 다양한 분야에서 이용되고 있지만 분해되기 어려워 환경에 미치는 영향이 문제가 되고 있다. 그런 플라스틱 폐기물 문제를 해결하기 위해 오스틴 텍사스대 연구팀은 기계학습을 통해 원래대로라면 분해에 수세기 걸리는 플라스틱을 수시간 며칠 만에 분해하는 효소를 만들어냈다.

유튜브에는 연구팀이 개발한 '플라스틱을 빠르게 분해하는 효소'에 대해 해설하는 동영상이 올라오고 있다.

[유튜브] Plastic-eating Enzyme Could Eliminate Billions of Tons of Landfill Waste
https://www.youtube.com/watch?v=jXVSpuclZt4

플라스틱은 세계 폐기물의 약 12%를 차지하고 있으며, 매립지와 자연환경에 폐기된 수십억 톤의 플라스틱 폐기물로 인한 토양과 해양오염은 큰 문제이다.
플라스틱은 분해하는 데 수백 년의 시간이 걸리기 때문에 빠르게 플라스틱을 분해하는 기술개발은 환경오염을 막는 데 중요한 과제가 되고 있다.

그래서 오스틴 텍사스대 화학공학 Hal Alper 교수 등 연구팀은 플라스틱을 빠르게 분해하는 효소를 인공적으로 만들어냈다.
연구팀이 개발한 효소는 플라스틱을 구성하는 폴리머(중합체)를 모노머(단량체)로 빠르게 분해해 재활용이 쉬운 상태로 만든다는 것이다.

이 효소를 사용하면 플라스틱이 불과 48시간 만에 순식간에 분해된다고 연구팀은 주장합니다.

연구팀은 새로운 효소를 개발하면서 폴리에틸렌테레프탈라트(PET)를 분해하는 것으로 알려진 PETase라는 천연효소의 돌연변이를 기계학습 모델로 생성해 어떤 변이가 플라스틱을 저온에서 빠르게 분해할 수 있는지를 예측한 것으로 알려졌다.

기계학습모델 예측에 따라 설계된 새로운 효소는 'FAST-PETase(functional, active, stable and tolerant PETase/기능적, 활동적, 안정적이고 내성이 있는 PETase)'로 명명됐으며 연구팀은 51종의 플라스틱 용기나 5종의 섬유, 페트병 등으로 FAST-PETase 효과를 실험했다.

그 결과, FAST-PETase는 불과 며칠 만에 플라스틱을 분해할 수 있는 것이 실증되었다. 또한 FAST-PETase는 플라스틱을 재활용하는 여러 공업적 프로세스와 달리 섭씨 50도 미만이라는 상당히 저온적이고 적은 에너지로 기능한다고 한다.

연구팀은 향후 다양한 용도를 위해 효소 생산 스케일업에 나설 예정이며, 기술특허를 출원한 것으로 알려졌다. 매립지에서 플라스틱 분해뿐만 아니라 자연환경 속에 버려진 플라스틱 분해에도 초점을 맞춰 연구팀은 몇 가지 방법을 검토 중에 있다.

기계학습 모델 개발을 담당한 분자생물학 교수 Andrew Ellington은 "이 연구는 합성생물학·화학공학·인공지능 등 서로 다른 분야가 융합하는 것의 힘을 분명히 보여준다"고 말했다.

Alper 교수는 이 최첨단 재활용 과정을 활용할 수 있는 가능성은 업계를 막론하고 무한히 존재한다. 폐기물 처리업계 뿐만이 아니라, 모든 분야의 기업이 자사제품의 재활용을 솔선수범할 기회를 제공한다. 이러한 보다 지속 가능한 효소 접근을 통해 진정한 순환형 플라스틱 경제를 구상하기 시작할 수 있는 것이다」라고 말했다.

Machine learning - aided engineering of hydrolases for PET depolymerization | Nature
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04599-z

Plastic-eating Enzyme Could Eliminate Billions of Tons of Landfill Waste-UT News
https://news.utexas.edu/2022/04/27/plastic-eating-enzyme-could-eliminate-billions-of-tons-of-landfill-waste/