일본산업뉴스요약

1~2년만에 미생물 품종 개량 가능
스마트셀 개발에 스카라 로봇과 양자계산 활용 2부

-- 산총연은 바이오 제조 전용 거점을 개설 --
DBTL 사이클을 통한 품종 개량이나, 시험 배양을 통한 생산 공정의 개선 등에 특화된 전용 거점 ‘바이오 파운드리’는 지금까지는 고베대학이나 교토대학, 오사카대학, 오사카공업대학 등 간사이 지역에만 집중돼 있었다. 그러나 2025년 8월에 산총연은 이바라키현 쓰쿠바시에 새로운 거점 ‘바이오 제조 연구동’을 개설했다.

시설에는 DBTL 사이클을 수행하는 설비가 갖추어져 있다. 액체 크로마토그래프나 가스 크로마토그래프 등 각종 분석 기기 외에, 수mL에서 최대 30L까지의 멀티 스케일에 대응하는 여러 종류의 배양 장치도 구비하고 있다.

기업 전용의 사무 공간과 실험실도 마련되어 있으며, 이미 코니카 미놀타가 입주를 마쳤다. 배양 중인 미생물의 색이나 형태를 대상으로, 비가시광을 포함한 수백 파장으로 분광하여 기계학습을 실시. 고생산성 균주를 AI로 검출하는 시스템 ‘mAtlas’의 정밀도 향상에 힘쓰고 있다.

-- 양자계산과 협업, 유전자 조합 폭발에 대응 --
산총연은 2023년에 게놈 분석에 특화한 클러스터 머신을 갖춘 ‘바이오 리소스 분석 플랫폼’을 홋카이도에 개설했다. 산총연 바이오제조연구센터의 아부라타니(油谷) 센터장은 “게놈 분석을 직소 퍼즐에 비유하자면, 슈퍼컴퓨터는 여러 사람이 책상마다 퍼즐 조각을 분담해서 조립하는 방식이고, 클러스터 머신은 처음부터 큰 책상에 모두 퍼즐 조각을 올려놓고 조립하는 이미지다”라고 그 차이를 설명한다. 이 클러스터 머신으로 유전자 정보를 분석한 뒤, 쓰쿠바시의 새로운 거점에서 실험을 통해 ‘어떤 유전자나 효소가 결과 개선에 영향을 주었는가’에 대한 정보를 축적한다.

그러나 수천 개에 달하는 유전자 중에서 최적의 조합을 정확히 구하려 하면, 조합 폭발(요소의 증가에 따른 조합수의 폭발적인 증가)로 인해 엄청난 계산 시간이 소요된. 그 때문에 슈퍼컴퓨터나 클러스터 머신 등의 고전적 계산기로는 물질 생산에 관여할 가능성이 있는 10~50개의 유전자 후보를 선별하고 나서 분석할 수밖에 없다. 이 유전자의 조합 폭발을 동시에 계산할 수 있지 않을까 기대를 모으는 것이 양자계산이다.

실제로 미생물 분석에서 양자계산을 활용하는 연구도 시작되었다. 산총연은 2023년 7월, 양자 기술과 AI에 특화한 연구 거점 ‘양자·AI 융합기술 비즈니스개발 글로벌연구센터(G-QuAT)’를 설립했다. 기존 슈퍼컴퓨터를 포함한 양자컴퓨터의 계산 기반인 ‘ABCI-Q’ 구축을 진행 중이며, 이미 4기의 GPU(NVIDIA H100 SXM5 80 GB HBM3)와 2기의 CPU(Intel Xeon Platinum 8558 Processor)를 갖춘 GPU 슈퍼컴퓨터나 후지쓰의 초전도형 양자컴퓨터를 설치했다. 2025년도 중에는 도쿄대학발 벤처기업 OptQC가 개발한 광양자 컴퓨터도 구축한다.

G-QuAT 부센터장인 요시다(吉田) 씨는 “실제로 G-QuAT의 연구원이 세포 내 화합물 농도 변화를 고유 패턴으로 분해해 양자계산을 하는 기술을 개발하고 있다”라고 밝혔다. 슈퍼컴퓨터 등의 고전적 계산기로는 어려운 세포 상태의 분석으로, 연구 성과도 나오기 시작했다고 한다.

미생물의 품종 개량은 지금까지 AI를 통한 대규모 기계학습과 로봇 기술에 의한 자동 제어를 통해 가속되어 왔다. 앞으로는 양자계산 역시 개발 기간 단축을 위한 중요한 열쇠가 될지도 모른다.

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