미국 인공지능기업인 딥마인드(DeepMind)에 따르면 50년된 단백질 접힘 문제(protein folding problem)를 몇 시간만에 해결하는 인공지능 시스템을 개발했다.이 문제는 수십년 동안 연구자들을 괴롭혔던 복잡한 문제였다. 단백질의 구조를 알아내는 데는 수년 또는 수십년의 힘든 실험이 필요했기 때문이다.또한 현재의 단백질 폴딩 컴퓨터 시뮬레이션은 정확도가 떨어진다는 문제점이 있다. 이론적으로 동일한 단백질이 접혀서 3D 구조를 취할 수있는 수많은 방법이 있기 때문이다.알파폴드(AlphaFold)로 명명된 딥마인드의 인공지능 시스템은 기존 데이터베이스를 사용하여 아미노산 서열과 단백질 구조간의 관계를 인식하도록 스스로 훈련했다.이어서 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모델링한 컴퓨터 알고리즘인 신경망을 사용하여 미공개 단백질 구조에 대한 예측을 반복적으로 개선했다.시스템을 이용하면 단백질이 3D 형태를 얻기 위해 접히는 방식을 빠르고 정확하게 예측할 수있다. 특히 특정 질병과 관련된 단백질의 구조를 식별하고 약물 개발을 가속화하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 전망된다.▲ USA-DeepMind-BiologicalScience▲ 딥마인드(DeepMind)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

스위스 로잔연방공대(EPFL: École Polytechnique Fédérale de Lausanne)에 따르면 생체 모방 나노크기 로봇의 원격 제어 어셈블리를 가능하게하는 재료 및 방법을 공개했다.연구팀은 다양한 형태의 무선 에너지를 기계적 작업으로 변환할 수있는 비연결 나노 입자를 합성했다. 각 입자는 코어에 자화된 금 나노로드(magnetized gold nanorod)를 갖고 있으며, 광 에너지를 열 에너지로 변환하는 광 히터와 자기장에 의해 구동될 때 운동을 발생시키는 생물학적 모터 역할을 한다.금속 코어는 열반응 젤 내부에 캡슐화되어 생성된 열을 변형 및 선형 작동(deformation and linear actuation)으로 빠르게 변환한다.입자 그룹은 레이저 빔을 사용하여 원하는 위치에서 수집되거나 시변 자기장(time-varying magnetic fields)을 사용하여 동적 구성으로 클러스터링될 수 있다.자기 토크를 적용하면 쌍극자-쌍극자(dipole-dipole) 및 유체 역학적 상호 작용(hydrodynamic interactions)을 통해 사슬이 형성된다. 입자 표면을 아민기로 기능화하고 백금을 금속 코어에 통합함으로써 로봇이 올바르게 조립된다.즉 백금이 국소 가열을 통해 아민 그룹의 공유 결합을 촉진하여 로봇 형성이 완료된다. 조립 프로세스가 완료되면 로봇에 전원을 공급하기 위해 동일한 광학 및 자기 신호가 사용된다.마이크로 로봇이 주입된 나노 입자로부터 목표 위치에 조립될 수 있다. 완전히 합성된 생체 모방 미세 기계 시스템에서 근육 구조를 요약하면 생물학적 작동에 대한 체계적인 조사가 가능할 것이다.이와 같이 선택된 물질과 살아있는 세포의 화학적 및 기계적 호환성은 제시된 기술이 생물의학 응용에 널리 사용될 수 있는 전망을 밝게 한다. 참고로 연구결과는 Advanced Intelligent Systems에 발표됐다.▲ Swiss-EPEL-Robot▲ 로잔연방공대(EPFL)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

독일 연구재단(Deutsche Forschungsgemeinschaft 이하 DFG)에 따르면 13개 대학의 혁신적인 실험용 광학현미경에 약 €1,450만 유로의 자금을 지원하기로 결정했다.해당 프로젝트는 과학 및 인문학을 위한 중앙자치조직(central self-governing organisation for science and the humanities)과 최대 규모의 연구기금 조직(largest research funding organisation)의 공동 위원회에 의해 결정됐다.2018년 1월 주요 계측사업의 일환으로 시작된 프로젝트이다. '연구를 위한 혁신적이고 실험적인 광학현미경'이라는 제목으로 프로젝트가 진행됐다. 많은 대학으로부터 관심을 받았으며 총 50건의 제안이 접수된 것으로 집계됐다.광학현미경 검사는 가장 보편적으로 사용되는 연구기술 중 하나이다. 특히 직접 눈에 보이지 않는 구조물에 대한 매우 정밀하고 확대된 뷰를 볼 수 있다. 또한 동적인 프로세스 및 다양한 재질의 특성 관찰도 가능하다.승인된 광학현미경은 격자 광시트 현미경, MINFLUX 현미경, 다중 광자 현미경, 엔지니어링 과학의 특수시스템을 포함해 매우 다양하다.▲ Germany-DFG-opticalmicroscope-fund▲ 연구재단 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 일리노이대 지속가능기술센터(Illinois Sustainable Technology Center)에 따르면 습식 음식물 폐기물을 바이오 연료로 전환하는 기술을 개발했다. 바이오 연료는 디젤과 혼합할 수 있다.미국은 매년 식량가공 및 동물 사육으로 7900만톤의 건조된 생물 폐기물을 배출한다. 그러나 폐기물에 포함된 수분은 에너지를 추출하는 데에 가장 큰 장애물에 해당된다.열수액화(hydthermal liquification, 이하 HTL)는 이 문제를 해결하기 위한 잠재적인 해결책으로 평가된다. 물을 반응 매질로 사용하고 비지질(비지방) 바이오 폐기물 성분조차도 엔진 연료로 추가 가공될 수 있는 바이오 크루드로 전환시킬 수 있기 때문이다.연구팀은 증류를 에스테르화공정과 결합시켜 증류된 바이오 크루드를 디젤과 혼합할 수 있는 액체 연료로 전환했다. 액체연료는 디젤연료에 대한 현재 표준 및 사양을 충족하는 것으로 평가받았다.또한 연구팀은 업그레이드를 위한 바이오 크루드를 생산하기 위해 파일럿 규모의 HTL 원자로를 개발했다. 1일 1갤런의 바이오 폐기물을 처리해 30갤런의 바이오 크루드을 생산할 수 있을 것으로 기대된다.기존의 디젤연료 인프라와 호환되는 재생가능한 엔진 연료를 생산하기 위한 단계로 진행됐다. 지속가능한 액체연료의 개발을 위한 커다란 진일보라고 평가된다.참고로 연구결과는 Nature Sustainability지에 발표됐으며 일리노이대 지속가능기술센터와 Yuanhui Zhang, Wan-Ting(Grace) Chen, Lowel, Chia-Fon Lee 및 Timothy Lee 등이 참여했다.▲ USA-IllinoisUniversity-renwablefuel▲ 일리노이드대 지속가능기술센터 연구팀(출처 : 홈페이지)

프랑스 바이오 프린팅기업인 포이에티스(Poietis)에 따르면 차세대 4D 바이오 프린팅시스템(NGB)을 상용화했다. 차세대 4D 바이오 프린팅 플랫폼 개발에 오랫동안 투자한 결과다.피부 화장품, 제약 연구 및 재생의학 분야의 동물 실험에 대한 대안으로 시험관 내 바이오 조직모형의 3가지 타겟 시장을 대상으로 연구를 진행했다. 인체 바이오 조직의 개발 및 생산 수요가 높기 때문이다.새로운 플랫폼은 4차산업혁명의 원리로부터 크게 영감을 얻었다. 세포 현미경 및 인공지능(AI) 처리와 같은 수많은 온라인 센서와 결합됐으며 자동화 및 로봇공학 기술을 통합한 것이다.또한 바이오 프린팅 시장에서 세계 최초로 모든 바이오 프린팅기술(레이저, 압출, 마이크로 밸브에 의한 잉크젯)을 통합한 것으로 평가된다.포이에티스는 사용자, 연구원 및 임상의가 세포 분해용으로 바이오 조직을 설계 및 생체 인식할 수 있도록 생체 조직 제조의 새로운 표준을 수립할 방침이다.이번 상용화를 통해 포이에티스는 바이오 공학과 생체공학 연구에서 임상 배치 생산에 이르기까지 모든 요구를 충족하는 새로운 바이오 프린팅 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.▲ France-Poietis-4Dbioprinting-skinmodel-homepage▲포이에티스(Poietis)의 피부 모형(출처 : 홈페이지)