DBTL Link
L2D(Learn to Design): 공개 데이터 기반 설계 고도화
Updated 2026-05-12
바이오파운드리 기반기술개발사업
국가연구과제의 총괄 및 세부과제, 연계 사업단 소개와 현황, 최신 연구동향을 통합 제공하는 정보 허브입니다.
- 연구기간
- 2025-08 ~ 2029-12
- 부처
- 과학기술정보통신부
- 주관기관
- 한국생명공학연구원
Overview
사업 개요
바이오파운드리 인프라의 효율적 작동·운영을 가능케 하는 DBTL(설계-제작-시험-학습) 단계별 요소기술 개발
바이오파운드리 온보딩을 위한 워크플로 통합 개발 및 표준화 기반 구축
총괄공고번호 2025023 · 과제번호 NBM9582511
- 연구기간
- 2025-08 ~ 2029-12
- 주관기관
- 한국생명공학연구원
- 부처
- 과학기술정보통신부
- 전문기관
- 한국연구재단
- 사업유형
- 공공수탁사업
- 과제구분
- 총괄
Objectives
목표와 핵심 지표
바이오파운드리 성능 제고를 위한 기반기술 개발
적용 가능 워크플로 20종 이상
플랫폼 인공유전체 1종 개발
산업용 균주 적용 2건
SCI 논문 mrnIF 평균 75 이상
SMART5 A급 이상 특허등록 6건 이상
Necessity
추진 필요성
바이오파운드리는 단순 장비 자동화가 아니라 DBTL(설계-제작-시험-학습) 전략을 연속적으로 수행하는 통합 R&D 시스템입니다. 재현성 저하와 장시간 실험의 한계를 극복하기 위해 필수 인프라로 주목받고 있으나, 고가 장비 중심 구축 대비 표준화된 구축·운영 기술이 부족해 지속 가능한 확산에 제약이 있습니다.
- 생물학 실험 다양성에 대응하려면 모듈화·표준화된 공정 체계와 바이오파운드리 공정/운영의 공통 개념 정립이 필요함
- 워크플로 자동화 수준을 상세히 정의하고, 기존·신규 워크플로 성능을 비교할 수 있는 정량 지표가 필요함
- 핵산·단백질·세포 수준의 핵심 워크플로를 서비스 가능한 수준으로 최적화하고, 통합 관리도구를 통해 성능 유지·개선을 지속해야 함
DBTL Link
D2B(Design to Build): 설계 정보의 자동 구축 공정 연계
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B2T(Build to Test): 병목 공정(파쇄/정제) 처리량·비용 개선
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T2L(Test to Learn): 저비용 고품질 학습 데이터 확보
Sub-projects
세부과제 (총 7개)
각 세부과제는 DBTL 전주기에서 설계·제작·시험·학습 워크플로를 분담하며, 총괄과제의 통합 워크플로·관리시스템에 연계됩니다.
1세부 BioAssembly 설계를 위한 AWSEMBLE 플랫폼과 바이오파운드리 수준 DNA 어셈블리 설계 및 NGS 기반 롱리드 오류 검증 파이프라인 구축
DNA 어셈블리의 성공률 향상을 목표로 최적 서열 탐색 및 자동화 워크플로를 구축한다. 설계 알고리즘과 디자인 소프트웨어, NGS 기반 롱리드 오류 검증 알고리즘 및 파이프라인을 개발한다.
- 기간:
- 2025-04 ~ 2029-12
- 수행기관:
- 전남대학교, 서울대학교
2세부 대량 병렬 정량 및 인공지능 기반 바이오파운드리 부품 확보 워크플로 개발
바이오파운드리용 바이오부품을 대량으로 확보하기 위한 원천기술 및 워크플로 개발을 목표로 한다. AI 예측 기반 바이오부품 발굴(100종 이상 목표)과 산업 미생물 개발, 데이터베이스화 및 지속 업데이트를 포함한다.
- 기간:
- 2025-04 ~ 2029-12
- 수행기관:
- 인하대학교, 울산과학기술원, 이화여자대학교, 전남대학교
3세부 바이오파운드리 연계 활성형 단백질 발현기술 개발
활성형 단백질 발현을 극대화하기 위한 유전자 서열 설계 및 제작 기술 개발을 목표로 한다. 안정성·수용성·활성 최적화를 위해 바이오 빅데이터 기반 후보 서열 선정과 최적화 절차를 개발한다.
- 기간:
- 2025-04 ~ 2029-12
- 수행기관:
- 이화여자대학교, 아주대학교, 전남대학교
4세부 바이오파운드리 탑재 방선균 인공 플랫폼 유전체 설계 제작 및 천연 의약품 물질 발굴 가속화
방선균 기반 천연물 의약품 후보 물질 발굴을 가속화하기 위한 바이오파운드리 탑재형 플랫폼 구축을 목표로 한다. 대사 네트워크 모델링, CRISPR 기반 유전체 제작, 성능 검증 및 최적화 기술을 개발한다.
- 기간:
- 2025-04 ~ 2029-12
- 수행기관:
- 고려대학교, 한국과학기술원, 서울대학교
5세부 비모델 미생물의 바이오파운드리 적용을 위한 호스트 온보딩 기술 개발
비모델 미생물의 바이오파운드리 적용을 위한 호스트 온보딩 기술 개발을 목표로 한다. 단계 정의, 유전체 편집, 바이오센서 개발, AI 학습 기반 대사 모델링을 포함한 워크플로를 개발한다.
- 기간:
- 2025-04 ~ 2029-12
- 수행기관:
- 한국과학기술원, 한국생명공학연구원, 경희대학교
6세부 바이오파운드리 적용을 위한 미생물 맞춤형 초고속 인공 유도진화 시스템 개발
미생물 맞춤형 초고속 인공 유도진화 시스템을 개발하고 바이오파운드리 탑재 워크플로를 구축하는 것을 목표로 한다. 유도진화기술(4종) 적용과 다종 미생물(5종) 대상 워크플로 개발, 데이터베이스 기반 단백질 분석 및 인공지능 기반 효소 개량을 포함한다.
- 기간:
- 2025-04 ~ 2029-12
- 수행기관:
- 서울대학교, 인천대학교
7세부 무세포 기반 단백질 발현-센싱 직교 시스템을 활용한 생물전환 반응의 초병렬 시험기술 개발
무세포 기반 단백질 발현-센싱 직교 시스템을 활용하여 생물전환 반응을 초병렬로 시험·검증하는 기술 개발을 목표로 한다. 발현-센싱 간 간섭 저감, 자동화 세포 파쇄 및 ribosome-tRNA 분리 기술, 생합성 경로 스크리닝을 포함한다.
- 기간:
- 2025-04 ~ 2029-12
- 수행기관:
- 건국대학교, 중앙대학교, 동국대학교, 캘거리대학교
Roadmap
총괄과제 연차별 계획
1년차
핵심 워크플로 상세 설계 및 DBTL 연속화 기술 개발
2년차
핵심 워크플로 구현 및 워크플로 평가 지표 개발
3년차
워크플로 성능 검증 및 통합 관리시스템 개발
4년차
신규 개발 워크플로 통합 및 통합 관리시스템 검증
5년차
서비스 수준 워크플로 역량 확보 및 최적화
Operations
운영과 과제 연계
바이오파운드리 기반기술을 워크플로에 적용하여 통합 워크플로와 관리시스템을 개발하고, 국내 연구그룹과 연계하여 활용성을 검증한다.
기술 지원 deep-dive 미팅
사업 내 세부과제와 1:1 실무 미팅(연 1회)
성과교류 공동워크숍
관련 사업/과제 간 성과 공유 및 협력 논의(연 1회)
- 총괄 - DNA 어셈블리(1세부) - 부품 확보(2세부) - 단백질 발현(3세부) - 플랫폼 유전체(4세부) - 호스트 온보딩(5세부) - 유도진화(6세부) - 무세포 시험(7세부) - DBTL 전주기 구성
Research Trends
최신 연구동향
2026년 8월 20일 Nature Communications
자동화 ALE로 Pseudomonas putida 혼합 당 이용성 최적화
연구진은 xylose와 arabinose 이용 경로가 도입된 Pseudomonas putida를 대상으로 자동화 adaptive laboratory evolution 플랫폼에서 단일 당과 혼합 당 선택압을 비교했습니다. 탄소 제한 혼합 당 조건은 glucose, xylose, arabinose 등 3종 당의 안정적 이용과 경로별 비용 완화를 유도했고, 일반형 클론은 혼합 당에서 indigoidine 생산도 개선된 것으로 보고됐습니다. 바이오파운드리의 대사공학 DBTL 중 Test/Learn 단계에서 자동화 진화 조건을 설계하는 참고 사례지만, 특정 섀시와 lignocellulosic 당 조합에서의 결과이므로 다른 원료·산물로의 이전성은 추가 검증이 필요합니다.
자동화DBTLLearn
원문 확인
2026년 7월 29일 FEMS Yeast Research
효모 균주공학을 위한 고속 바이오파운드리 운영 동향
이 리뷰는 Saccharomyces cerevisiae와 비전통 효모 균주공학을 대상으로 CRISPR·모듈형 DNA 조립, 액체취급 로봇, FACS·미세유체 스크리닝, AI/ML 예측모델이 DBTL 각 단계에 연결되는 흐름을 정리했습니다. 논문은 자동화 바이오파운드리 접근이 반복 시간을 주·월 단위에서 시간·일 단위로 줄일 수 있다고 표로 비교하고, 40명이 13개국에서 참여한 Asia-Pacific 워크숍과 GBA 기반 표준화 논의를 통해 상호운용성 과제를 함께 다룹니다. 효모 기반 Build/Test/Learn 모듈을 설계할 때 참고할 수 있지만, 리뷰 성격의 문헌 종합이며 프로토콜 변동성, AI 도구 통합, 데이터·메타데이터 품질 문제가 여전히 병목으로 제시됩니다.
자동화AI/MLDBTL
원문 확인
2026년 7월 28일 bioRxiv
저비용 Design-Build-Test 파이프라인을 통한 유전시스템 구축·스크리닝
연구진은 구조 단백질 유전시스템을 대상으로 계산 설계, oligopool 기반 다중 플라스미드 조립, nanopore sequencing 기반 many-to-many 매핑, label-free biosensor 스크리닝을 연결한 저비용 Design-Build-Test 파이프라인을 제시했습니다. 이 파이프라인은 240개 플라스미드 구축에서 최대 2000 bp 구간 88% 성공률, 최대 5600 bp 조립 58% 효율, 재료비 최대 24배 절감을 보고해 Build/Test 단계의 병렬화에 참고할 수 있습니다. 다만 bioRxiv 사전출판이고 복잡한 구조 단백질 사례 중심이어서 다른 숙주·산물·장비 구성으로의 이전성은 추가 검증이 필요합니다.
DBTLBuild고속스크리닝
원문 확인