조류는 작은 기후 지킴이입니다. 이들은 노천에서 자연 광합성만으로도 극히 효율적이며 육상 식물보다 열 배나 더 많은 이산화탄소(CO₂)를 결합합니다. 알맞은 센서와 제어 기술, 자동화 시스템을 갖춘 생물반응기에서 조류의 효율성은 육상 식물의 수백 배까지 높일 수 있습니다. 그러므로 조류에는 기후 중립적 순환 경제를 촉진할 대단한 잠재력이 있는 것입니다. 연구 프로젝트 PhotoSynTech로 미래의 산업 생물화를 위해 가능한 단초를 볼 수 있습니다.
생물반응기로 조류를 자동으로 배양하고 그 성장을 제어할 수 있습니다. 이를 위해 펌프로 조류액을 지중 열교환기로 퍼올리고, 여기에서 이 액체는 고른 흐름으로 확산된 다음 다시 배양기 안으로 흘러 들어갑니다. 이 순환 과정에서 조류 세포의 엽록체에서는 광합성 작용을 통해 태양광과 이산화탄소, 물이 산소와 화학적 에너지 운반체 내지 재활용이 가능한 유기 소재로 변환됩니다. 바이오매스는 이렇게 폐쇄 순환계에서 고효율적이면서 자원 절약형으로 배양됩니다.
미생물에 최상의 조건을 만들어주기 위해서는 검증된 제어 기술이 최신 자동화 시스템 구성품과 상호 작용하는 것이 중요합니다. 전일적 훈증 컨셉으로 순환하는 바이오 액체의 공기에서 추출한 이산화탄소를 골고루 분배하는 것이 가능합니다.
생물반응기에서는 바이오매스의 양을 정확하게 결정하는 것이 큰 도전 과제입니다. 이를 위해 Festo의 개발자들은 스타트업기업 Q.ANT의 컨텀테크놀로지 센서에 기대를 겁니다. 이 센서는 유기체 성장 정보를 정확하고 실시간으로 제공합니다. 조류는 이를 위해 Festo의 미세 유체 공학 시스템을 통해 자동으로 이 센서에 지속적으로 전달됩니다. 양자 센서는 레이저 빔으로 세포 하나하나를 감지할 수 있기 때문에 바이오매스의 양을 정확하게 파악할 수 있습니다. 또 이 센서는 세포의 생명력 여부도 검사합니다. 그래야만 프로세스 이벤트에 예측적으로 반응하고 조절을 위해 개입할 수 있습니다.
조류 바이오매스에 공급되는 영양소에 따라 진행되는 대사과정의 산물로 지방산, 안료, 계면활성제 등이 형성됩니다. 이 물질들은 의약품, 식품, 플라스틱, 화장품, 연료 등의 생산에 필요한 원료 역할을 합니다. 석유 기반 제품과 달리 바이오 기반 최종 제품은 대부분 생분해가 가능하고, 전체 순환 경제의 의미에서 완전히 기후 중립적으로 환원 가능하다고 할 수 있습니다.
Festo의 연구자들은 PhotoSynTech 관련 연구 작업을 위해 남조류의 일종인 시네코시스티스의 배양에 집중해 왔습니다. 이 물질은 안료, 오메가3 지방산, 폴리하이드록시부티르산(PHB)을 생성합니다. 이렇게 얻은 PHB에 다른 물질을 첨가하여 3D 프린팅에 필요한 필라멘트를 가공할 수 있습니다. 이러한 최신 생산 기술로 복합 형상의 지속 가능한 플라스틱 구성품이나 포장재를 단기간에 생산할 수 있습니다. PhotoSynTech에는 가령 바이오플라스틱 소재의 특정 고정 클립이 장착되어 있습니다.
지금까지 실험실에서는 많은 분석을 수작업으로 진행했습니다. 이는 여러모로 소모적이고 오류를 초래할 수 있습니다. 이러한 실험실 설비를 자동화함으로써 앞으로는 필요한 모든 데이터를 실시간으로 바로바로 읽어낼 수 있고, 연구자들이 핵심 과제에 집중할 수 있는 환경이 개선됩니다.
PhotoSynTech는 자체 개발 소프트웨어로 완성됩니다. 이 소프트웨어의 대시보드에서는 현재 데이터 가용성과 실시간 기록으로 다수의 광생물반응기를 매핑할 수 있습니다. 이렇게 해서 24시간 원격으로도 수동 파라미터 변경과 그에 대한 평가를 할 수 있습니다. 그럼으로써 사용자는 언제든지 생물반응기에서 나타나는 변화에 반응할 수 있고, 예를 들어 최적의 시점에 제품 수확을 시작할 수 있습니다.
디지털화된 실험실은 증강 현실 애플리케이션으로 보완됩니다. 태블릿으로 현실을 확장하여 기술 프로세스와 프로세스 파라미터, 생물반응기 내부 프로세스 관련 정보를 시각화할 수 있습니다.
데이터 평가를 위해 Festo의 개발자들은 인공 지능(AI) 방법도 적용합니다. 이렇게 해서 생물반응기를 조류 배양의 증식에 최적화하거나 최소 에너지를 투입하는 가운데 정해진 성장 파라미터를 유지하는 데 최적화할 수 있습니다. 그 밖에 밸브와 기타 구성품의 내구성을 예측할 수도 있을 것입니다. 또한 AI의 도움으로 생성되는 디지털 트윈을 적용하는 것도 생각해볼 수 있을 것입니다. 이것을 적용한다면 앞으로 생물반응기의 전체 수명주기를 시뮬레이션하고 가상으로 매핑할 수도 있을 것입니다. 그렇다면 다양한 미생물에서 기대할 수 있는 세포 성장 역시 실제 시스템을 물리적으로 구축하기 전에도 매우 정확하게 예측할 수 있게 될 것입니다.
이 이른바 인공 광합성은 자동화와 디지털화를 통한 실험실 설비의 최적화 외에 훨씬 더 효율적인 바이오매스 배양이 가능하리라는 밝은 전망을 제공하기도 합니다. 프로젝트 파트너인 막스 플랑크 육상미생물학 연구소와 함께 Festo는 개별 광합성 효소를 개선할 수 있는 자동 투여기(Automatic dispenser)를 개발했습니다. 이를 위해 수천 개의 효소 변이체를 테스트해야 합니다. 개발된 자동 투여기는 피펫으로 수동 투여하는 것에 비해 이 작업을 분명 더 빠르고 오류 없이 처리합니다. 게다다 이 자동기계는 몇 초 만에 새로운 작업에 적응할 수 있습니다.
그러나 최적화할 수 있는 것은 개별 광합성 모듈만이 아닙니다. 과학자들은 전체 대사 경로를 디지털로 최적화하는 연구 작업을 하고 있습니다. 이 새로운 시도는 합성생물학이라고 불립니다. 컴퓨터에서 최적화되는 대사 경로는 드롭릿(droplet)이라고 불리는 합성 제조 세포 안에 포장되어 있습니다. 이 드롭릿의 직경은 약 90마이크로미터이고, 여기에는 필요한 모든 효소와 생체촉매소가 들어 있습니다. 그래서 이 드롭릿은 그 생물학적 본보기였던 들이 그랬듯이 빛 에너지로 이산화탄소를 고정할 수 있습니다.
아직 개발 도상에 있기는 하지만 현재에도 벌써 미래를 위한 잠재력을 짐작할 수 있습니다. 다양한 전문 지식이 자동화와 기초연구에서 함께 결합하면 산업 규모로 이루어지는 이산화탄소 중립 생산으로 가는 길이 더 빨리 열릴 수 있습니다. 그래서 Festo는 생물화 분야에서 연구하고 있는 것입니다.