연구 KAIST Graduate School of Engineering Biology

목표

인공 유전자 및 RNA 서열의 고정확도 설계·합성

연구내용

• 대규모 유전자 합성 자동화 파이프라인 및 초고속 평가 파이프라인 구축

• AI기반 대규모 유전자 데이터 분석을 통한 최적 DNA/RNA 설계 기술 개발

목표

딥러닝 기반 단백질 구조·기능 예측 기술 및 New-to-nature 단백질 소재 설계 기술 개발

연구내용

• 차세대 단백질 구조 예측·설계·최적화 모델 개발을 통한 효소 기반 산업 생물공정 혁신

• 초고속 치료용 단백질 개발 파이프라인 구축

목표

세포 내 복잡한 생물학적 신호와 대사 경로를 정밀하게 조절할 수 있는 유전자 기반 합성 논리회로 설계 및 유전자 네트워크 구축

연구내용

• 차세대 기초 논리 게이트 재설계, 다중 입력 및 다중 출력 네트워크 기술 개발

• 다중 신호 통합 유전자 회로 구현

• 회로 안정성 및 재현성 확보

목표

다양한 고기능성 바이오소재를 생산할 수 있는 미생물 기반 고효율 세포공장 기술 개발

연구내용

• 목적 맞춤형 섀시 균주 설계 및 대규모 유전체 조작·합성 기술 개발

• 유전체 수준의 대사 네트워크 최적화 및 생물공정 최적화를 통한 고효율 물질 대량 생산

목표

동물세포 기반 고효율 바이오의약품 생산 플랫폼 개발을 통한 치료제 및 백신 대량 생산용 생물공정 확립

연구내용

• 초고속 고안정성·생산성 동물세포주 개발 파이프라인 구축

• 타겟 생산물질 맞춤형 바이러스 벡터 설계

• 의약품 생산 공정 자동화

목표

식물·식물세포 기반 대체식품 및 바이오소재 생산 기술 개발

연구내용

• 환경 스트레스에 강한 고효율 식물 세포주 시스템 설계

• 고효율 식물 세포 유전체 조작 기술 개발

• 식물 유래 화합물 생산성 최적화