합성생물학이 의료 산업에서 시작되어 실험실에서 배양한 육류, 화장품 및 생분해성 포장을 포함 광범위한 제품이 제조되는 방식에 중대한 영향을 미치면서, 현재 많은 분야로 확장되고 있다. 적은 투입 대비 큰 산출을 약속하는 합성생물학의 미래와 만나보자.
제넨테크(Genentech)가 인간 인슐린 유전자를 효모 세포에 삽입하면 해당 세포가 당뇨병 치료에 필요한 중요 단백질을 생산할 수 있다는 사실을 발견했을 때, ‘생물 메커니즘을 이용한 제조’ 기술, 즉 합성생물학에 대한 관심이 고조되었다.
이렇게 의료 산업에서 시작된 합성 생물학은 실험실에서 배양한 육류, 화장품 및 생분해성 포장을 포함하여 광범위한 제품이 제조되는 방식에 중대한 영향을 미치면서, 현재 많은 분야로 확장되고 있다.
그러나 40년이 넘는 시간 동안 우리는 합성생물학의 잠재력을 활용하는 데 있어 겨우 표면을 긁는 수준에 머무르고 있다. 실제로 맥킨지앤컴퍼니(McKinsey & Company)는 2020년 5월 보고서를 통해, 전 세계 경제의 물리적 투입량의 최대 60%가 합성생물학을 통해 생산될 수 있고, 그 결과 2030년에서 2040년 사이 연간 최대 3조 4000억 달러의 직접적인 경제적 이익이 발생할 수 있다고 밝혔다.
그런데 왜 지금 다시 합성생물학이 거론되는 것일까? 기하급수적인 비용 곡선과 강력한 지원 기술의 수렴으로 인해, 합성 생물학의 발전이 가속화되고, 새로운 응용 분야로 빠르게 확장되고 있기 때문이다.
향후 수 년 내, 여러 산업에서 합성생물학의 영향력이 커지면서 매력적인 투자 기회가 많이 창출될 것으로 보인다. 여기에는 지속 가능성에 대한 전 세계적인 시도와 추진이 추가 촉매제로 작용한 것이다. 인터넷 혁명의 시대와 마찬가지로, 합성생물학을 가능하게 하거나 효과적으로 활용하는 기업은 기존 경쟁 기업이 지배하는 이윤 풀을 파괴하면서, 새로운 부로 번영을 누리게 될 것이다. 따라서 경영자, 정책 입안자, 투자자는 합성생물학의 광범위하고 파괴적인 잠재력에 관심을 가져야 할 때다.
이것이 얼마나 혁명적인지 이해하려면, 재료 과학의 마지막 주요 발전이 석유 부산물인 플라스틱의 발명과 함께 20세기 초에 일어났다는 점을 깨닫는 것이 중요하다.
그 이후 약 100년이 지난 지금, 우리는 또 다른 거대한 도약을 이룩하려 한다. 대기 중 이산화탄소를 생산 원료로 사용하는 것부터 완전히 생분해가 가능한 제품을 만드는 것까지, 합성생물학은 지속 가능성에 대한 시도와 추진에 힘입어 일상생활의 환경 발자국을 변화시킬 것으로 보인다.
이는 의료 산업 혁명에 관한 DNA 시퀀싱 비용의 급감 가능성이 관련되었다. DNA 시퀀싱은 의료 산업뿐만 아니라 다른 많은 산업에서도 큰 도약을 이루고 있다. 유전체학 혁명의 여명이 밝아오고 있다는 점은 분명한 사실이다.
그러나 이러한 큰 돌파구가 마련되었음에도 불구하고, 투자자들은 기하급수적으로 발전하고 융합하고 있는 이 기술들이 물질 발견 및 신제품 개발 속도를 높이는 데 있어서의 장기적 영향력을 과소평가하는 것 같다.
개념적으로 우리가 지금 합성생물학에서 보고 있는 것은 컴퓨팅 분야에서 경험한 것과 같다. 컴퓨팅 분야에서 처리 능력이 2년마다 두 배로 증가하여 완전히 새로운 응용 프로그램을 위한 기술적 진보가 이뤄졌음에도 불구하고 그에 비해 공급 가격은 훨씬 더 저렴해지면서 이 산업 분야에는 광대한 시장이 열렸다.
이제 DNA 시퀀싱, 빅데이터 분석, DNA 합성, 유전자 편집과 관련된 지수 비용 곡선이, 마치 컴퓨팅 분야에서와 마찬가지로, 합성생물학의 밝은 미래를 열고 있다. 우리는 무어의 법칙보다 더 빠르게 하락한 DNA 시퀀싱 가격에서 이것을 볼 수 있다. 사실, 인간 게놈을 읽는 비용은 2000년 이후 약 100만 배 감소했다. 그리고 이러한 발전으로 인해 DNA를 특정 단백질 및 그 기능에 연결하는 발견이 크게 가속화되어 합성생물학을 활용하는 새로운 방법이 밝혀졌다.
더욱 저렴해진 DNA 시퀀싱의 주요 결과는 빠르게 성장하는 게놈 데이터와 해당 데이터를 보다 빠르고 효과적으로 처리할 수 있는 능력이다. 단일 인간 게놈에는 약 30억 개의 염기쌍이 존재한다. 오늘날 게놈 정보 분석은 훨씬 더 수월해졌는데, ‘저렴한 처리 능력’과 머신 러닝을 포함한 ‘새로운 데이터 과학 도구’로 가능해진 빅 데이터 분석의 발전 덕분이다. 이러한 새로운 기능으로 무장한 과학자들은 이제 패턴을 인식하여 DNA 변화를 신체 기능 및 건강 결과에 연결할 수 있다.
DNA 시퀀싱 및 빅데이터 컴퓨팅 비용 외에도 ‘DNA 합성’이라고 하는 처음부터 새로운 DNA를 생성하는 비용도 빠르게 하락하고 있다. 제넨테크가 인슐린 유전자를 효모 세포에 삽입할 때 올바른 인간 유전자와 DNA를 필요로 했다. 하지만 이제 연구자들은 그들이 원하는 것을 설명하는 A, T, C 및 G 문자열을 업로드한 후 저렴한 DNA 세그먼트를 온라인으로 주문할 수 있다. 이러한 발전은 ‘만약 약간 다른 버전의 유전자가 숙주 세포에 삽입된다면?’과 같은 질문에 대한 답을 구하도록 설계된 완전히 새로운 실험을 가능하게 한다. 또는 ‘숙주 세포가 생산할 수 있는 다른 단백질은 무엇인가’에 대한 실험도 가능하다.
DNA가 생명을 위한 프로그래밍 코드라면, DNA를 읽는 것은 컴퓨터에서 정보를 수동적으로 소비하는 것과 유사하기 때문에 이는 매우 중요하다. 대조적으로 DNA 합성은 키보드를 사용하여 새로운 콘텐츠를 만드는 것과 같다. 최근까지 DNA 합성에는 엄청난 비용이 들었다. 키보드에서 하나의 키를 누르는 데 5달러의 비용이 든다면 컴퓨터와 함께 하는 우리의 삶이 얼마나 달라질지 상상해 보라. 그런데 그 가격이 5센트로 떨어지고 궁극적으로 거의 무료로 떨어지면 얼마나 새로운 힘이 실릴지도 상상해 보라. 이것이 바로 저렴하고 쉬운 DNA 합성의 힘을 보여주는 사례이다.
하지만 여기가 끝이 아니다. 기하급수적인 비용 곡선을 즐기는 것 외에도 게놈 및 합성생물학은 기존 게놈을 저렴하고 정확하게 변경시키기 위한 최신 도구의 발전으로 이익을 얻고 있다. 유전자 편집이라고 하는 작업은 마이크로소프트 워드프로세스의 ‘복사 및 붙여넣기’ 기능을 수행하는 것과 같다. 그리고 사용이 너무 쉬워 누구나 온라인으로 유전자 편집 키트를 주문하고 집에서 실험을 진행할 수 있다. 이제 연구자들은 30억 글자의 유전자 지침서를 가져와 정확한 변경을 가하여 자신이 만든 새로운 DNA를 삽입하고 어떤 일이 일어나는지 지켜볼 수 있다.
유전체학에서 가장 어려운 질문 중 하나는 수백만 개의 유전적 차이를 신체 기능 측면에서 실제 의미와 연결하는 방법이다. 최근까지 연구자들은 희귀 돌연변이를 특징으로 하는 소수의 사례로 학습하기를 희망하면서, 기존 게놈 사용에 묶여 있었다. 연구자들은 무작위 변화를 유도하기 위해 방사선으로 게놈에 충격을 가하고, 박테리아와 같은 단일 세포로 실험을 진행했다.
크리스퍼카스 나인(CRISPR-Cas9)과 같은 최신 도구와 비교할 때 이러한 프로세스는 일관된 글이 나올 때까지 원숭이가 무작위로 키보드로 타자를 치는 것과 같다. 이제 새로운 유전자 편집 방법으로 과학자들은 게놈에서 표적화된 변화를 유도한 다음 관찰할 수 있게 되었다. 당연하게도 유전자 편집 기술에 대한 연구가 2020년에는 6,200개 이상의 과학 출판물에 언급되어 널리 보급되고 있다. 이미 ‘차이 관찰’에서 ‘엔지니어링 변경’으로 분야가 전환된 것이다.
이것은 이제 DNA를 이해하고 물리적 물질을 조작하는 우리의 능력에 힘을 실어주고 있다. 그리고 연구자들은 더 이상 자연의 게놈이나 단백질에만 실험을 국한하지 않는다. 단백질을 형성할 수 있는 아미노산의 잠재적 조합은 우주의 원자 수를 훨씬 초과한다.
결론은 무엇인가? DNA 시퀀싱, DNA 합성, 유전자 편집 및 인공지능 기반 데이터 분석의 융합 기술 등이 결합되어 부분의 합보다 큰 결과를 생성하고 있다는 점이다. 빅 데이터의 힘이 없었다면 DNA 데이터를 해석하는 것은 거의 불가능에 가까웠을 것이다. 그리고 유전자 편집과 합성 기술이 없었다면 과학자들은 새로운 유전적 가능성을 탐구하는 데 한계가 있었을 것이다.
우리가 현재 합성 생물학에서 보고 있는 이러한 ‘기술 융합의 힘’은 전혀 새로운 것이 아니다. 이는 형태만 다를 뿐, 거의 250년 전 산업 혁명이 시작된 이래 반복해서 일어난 일이다.
가장 최근의 사례 중 하나는 우버(Uber)가 지배하는 승차 공유 산업이다. 이 회사는 ‘유비쿼터스 스마트폰’과 ‘기다리는 동안 전화로 호출한 자동차를 추적할 수 있는 저렴한 GPS 기술’을 융합했다.
넷플릭스는 어떤가? DVD 우편 주문 서비스로 시작한 이 회사는 ‘유비쿼터스 광대역’과 ‘개인화된 콘텐츠를 제안하는 정교한 소프트웨어’와 함께 TV로 바로 비디오를 스트리밍할 수 있을 만큼 충분히 빠른 인터넷을 제공함으로써 비약적인 성장을 이뤘다.
마찬가지로, 합성생물학에서 최신 기술의 수렴은 분명히 다른 산업 분야처럼 이 산업에서 미래의 대형 신생 기업들을 창출할 것이다.
이러한 추세를 감안할 때 우리는 다음과 같은 예측을 내려볼 수 있을 것이다.
첫째, 합성생물학은 2020년대부터 많은 기존 산업을 혼란에 빠뜨릴 것이지만, 그 영향은 2050년경까지 느껴지지 않을 것이다.
합성생물학의 비용 감소와 새로운 발견으로 기존 기업의 이익은 줄어들고 새로운 리더에게는 기회가 창출될 것으로 예상된다. 비용과 기술 능력이 모두 빠르게 발전하고 있기 때문에 합성생물학이 가져올 영향을 이들의 오늘날 능력만으로는 예측할 수 없다. 여기에는 합성생물학이 의료 이외 제품 및 산업에 침투하는 속도가 포함될 것이다. 그래서 기업가, 정책 입안자, 투자자는 큰 기회와 위협을 바라볼 수 있도록, 이 분야의 발전 진행 상황을 계속 모니터링해야 할 것이다.
둘째, 향후 10년 동안 개인 맞춤화 의학은 합성생물학의 주요 수혜자가 될 것이다.
유전자 검사가 가장 효과적인 치료법을 의사에게 안내하면서, 약물은 점점 더 특정 환자 개개인을 대상으로 하게 될 것이다. 1970년대에 등장했을 때 새로운 바이오테크 약물들은 제약 산업의 파이프라인에 존재하지 않았다. 오늘날 이러한 의약품들이 제약 산업 파이프라인의 40% 이상을 차지하고 있다. 이 번성하는 생태계에서 소규모 생명 공학 회사는 새로운 게놈 기술을 열정적으로 파고들고 있다. 그리고 오늘날 소규모 제약 개발 회사들이 연구 파이프라인 내 약물의 약 90%를 차지하고 있다. 대형 제약회사들은 이미 이러한 격변의 역동성에 강한 압박을 느끼고 있다.
셋째, 합성생물학과 관련된 단기 경제 활동 대부분은 스타트업과 이들에게 서비스를 제공하는 공급업체에 국한될 것이다.
2020년에 합성생물학에 대한 벤처 캐피탈로부터의 자금 조달은 의료 외 부문을 포함하여 기술의 새로운 적용에 대한 열정을 반영하면서 급격히 증가했다. 합성생물학이 다른 산업으로 확산되고 비용이 계속 감소함에 따라 이러한 연구 및 생산이 가능한 회사는 더 큰 혜택을 볼 것이다. 여기에는 DNA 시퀀싱, DNA 합성, 유전자 편집, 인공지능 기반 데이터 분석이 포함된다. 유전체학의 힘은 새로운 제품을 발견하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 생산 세포의 제조 효율성을 향상시키는 데 활용될 것이다. 특히, 이 벤처 캐피탈의 ‘골드 러시’는 DNA 시퀀싱 시스템 및 관련 소모품에 대한 수요를 높일 것이다. 크로마토그래피 및 질량 분석과 같은 다른 분석 기술, 실험실 주변에서 다양한 테스트 방식 간에 샘플을 이동하기 위한 액체 처리 자동화 장비 로봇도 그 역할을 수행할 것이다.
넷째, 향후 30년 동안 합성생물학은 인간이 ‘비물질화의 경계’를 넘어서도록 하는 데 없어서는 안 될 역할을 수행할 것이다.
오늘날 OECD를 비롯한 선도 국가들은 이미 GDP가 상승해도 자원의 절대 소비는 줄어드는 수준에 이르렀다. 그외 나머지 세계에서도 풍요의 시대를 거쳐 이러한 수준에 도달할 것이다. 향후 30년 동안 합성생물학은 이러한 전환에 큰 역할을 할 것이다. 저렴한 DNA 시퀀싱, DNA 합성, 데이터 분석, 유전자 편집은 다음 블록버스터 합성생물학 제품을 발견하기 위한 현대의 골드 러시를 촉발했다. 이러한 발견이 시장에 등장할 때마다 경제는 점점 더 적은 자원으로 더 많은 것을 생산할 것이다.
Resource:
1. Alliance Bernstein. November 2021. Edward Bryan. The Synthetic Biology Revolution.
For roughly four decades the Trends editors have been tracking the technology of “manufacturing using the mechanisms of living organisms,” which is called synthetic biology. The whole thing started simply enough when Genentech found that inserting the human insulin gene into yeast cells enabled those cells to produce the critical protein needed for treating diabetes.
What started in the healthcare industry is expanding into many sectors with the ultimate objective of profoundly impacting the way a vast array of products are manufactured, including lab-grown meat, cosmetics and biodegradable packaging.
However, after over 40 years, we’ve only scratched the surface when it comes to harnessing synthetic biology’s potential. In fact, a May 2020 report from McKinsey & Company estimates that as much as 60% of the global economy’s physical inputs could be made using synthetic biology, resulting in direct economic benefits of up to $3.4 trillion a year between 2030 and 2040.
Why now? Exponential cost curves as well as the convergence of powerful supporting technologies is accelerating progress in synthetic biology and rapidly expanding its use into new applications.
In the coming years, the growing impact of synthetic biology across multiple industries will create many attractive investment opportunities, while the global push for sustainability will create an additional catalyst for adoption. Like the internet revolution, companies that enable or effectively harness synthetic biology will thrive by disrupting the profit pools dominated by incumbents. That means managers and investors can no longer afford to ignore the broad, disruptive potential of synthetic biology.
To appreciate how revolutionary this could be, it’s important to realize that the last major advancement in material science occurred early in the 20th century with the invention of plastics as a byproduct of petroleum. Now, roughly 100 years later we’re about to experience another huge leap. From using CO2 in the air as a production input to creating completely biodegradable products, synthetic biology will transform the environmental footprint of our daily lives, fueled by the drive for sustainability.
In our book Ride the Wave, we discussed the potential for plummeting DNA sequencing costs to revolutionize the healthcare industry. And as we also suggested at the time, DNA is taking a great leap into many other industries as well. Now, it’s increasingly clear that the “genomics revolution” is starting to take-off.
But despite big breakthroughs, investors inevitably underestimate the longer-term impact of exponentially developing and converging technologies turbocharging the pace of discovery and new product development. Conceptually what we see in synthetic biology is like what we experienced with computing, where processing power doubled every two years, opening vast markets at ever-lower prices for entirely new applications. Longer-term predictions about the ultimate sales volumes of computers or cellphones always fell far short of reality because new applications created exponential growth and that challenges our familiar linear thought processes.
Now, exponential costs curves related to DNA sequencing, big-data analysis, DNA synthesis and gene editing are recreating this nonlinear future for synthetic biology.
We can see this playing out as the price of DNA sequencing, has declined faster than Moore’s Law would imply. In fact, the price of reading a human genome has declined by a factor of roughly one million since 2000. And this progress has greatly accelerated discoveries linking DNA to specific proteins and their functions, revealing new ways to leverage synthetic biology.
A key result of this ever-cheaper DNA sequencing is a fast-growing trove of genomic data, as well as the ability to process that data faster and more effectively. A single human genome contains roughly 3 billion base pairs. Today, analyzing this genomic information is much less daunting because of advances in big data analysis enabled by cheap processing power and new data-science tools including machine learning. Armed with these new capabilities, scientists can now recognize patterns, linking DNA changes to bodily functions and health outcomes.
In addition to plummeting DNA sequencing and big-data computing costs, the price of creating new DNA from scratch, called “DNA synthesis,” is also rapidly declining. When Genentech inserted the insulin gene into a yeast cell, it needed the right human gene and DNA. Researchers can now order cheap segments of DNA online, after uploading the string of A, T, C and G that describes what they want. This advance enables entirely new experiments designed to answer questions such as “What if a slightly different version of a gene was inserted into the host cell?” or “What other proteins can a host cell produce?”
This is critically important because, if DNA is the programming code for life, reading DNA is akin to passively consuming information on your computer. DNA synthesis, in contrast, is like using your keyboard to create new content. Until recently, DNA synthesis was prohibitively expensive. Imagine how different our lives with computers would be if pressing a single key on your keyboard cost $5. Then, imagine how empowering it would be if that price fell to 5 centsand ultimately to nearly free. That’s an illustration of the power of cheap, easy DNA synthesis.
But that’s not all. Genomics and synthetic biology, in addition to enjoying exponential cost curves, is benefiting from recent advances in tools for cheaply and accurately altering an existing genome. Called gene editing, it’s like the copy-and-paste function in Microsoft Word. And it’s so easy to use that anyone can order a gene-editing kit online and experiment in their own home. Researchers can now take that 3-billion-character genetic instruction book and make precise changes to it, inserting new DNA they’ve created and watching what happens.
In genomics, one of the most challenging questions is how to link millions of genetic differences to their actual meaning in terms of bodily function. Until recently, researchers were “stuck” using existing genomes, hoping to learn from the small number that featured rare mutations. They would experiment with single cells such as bacteria, bombarding the genome with radiation to induce random changes.
Compared to the newest tools like CRISPR-Cas9, that process is like watching monkeys type randomly on keyboards until a coherent piece of writing emerges. Now, with the new gene editing methods, scientists can make a targeted change in a genome and then observe. Not surprisingly, research into gene editing technology is becoming pervasive, being mentioned in more than 6,200 scientific publications in 2020, compared with less than 100 just a decade earlier. Already, it has transformed the field from “observing differences” to “engineering alterations”; this is now turbocharging our ability to understand DNA and manipulate physical matter. And researchers aren’t limited by nature’s genomes or proteins anymore. The potential combinations of amino acids that can form proteins vastly exceeds the number of atoms in the universe.
What’s the bottom line?
The converging technologies of DNA sequencing, DNA synthesis, gene editing and AI-based data analysis are combining to produce results that are larger than the sum of their parts. Without the power of big data, interpreting DNA data would be nearly impossible. And without gene editing and synthesis technologies, scientists would be limited in how far they could explore new genetic possibilities.
The power of technology convergence that we’re now seeing in synthetic biology is nothing new. It’ has happened over and over again since the beginning of the industrial revolution nearly 250 years ago.
- One of the most recent examples is the ridesharing industry dominated by Uber. That firm sits at the convergence of ubiquitous smartphone adoption and cheap GPS technology which enables you to track the car you hailed on your phone while you wait.
- Netflix is another great example. Started as a mail-order service for DVDs, the company really took off when ubiquitous broadband adoption offered fast enough internet to stream videos right to your TV, with sophisticated software that suggests personalized content.
- Likewise, the convergence of technologies in synthetic biology will surely create some of tomorrow’s big new companies.
Given this trend, we offer the following forecasts for your consideration.
First, synthetic biology will disrupt many existing industries beginning in the 2020s, but its full impact will not be felt until around 2050. Expect cost declines and new discoveries in synthetic biology to shrink profits for incumbents, while creating opportunities for new leaders. Since both costs and technological capabilities are progressing rapidly, forecasts for the impact of synthetic biology can’t be based on today’s capabilities. This includes the pace at which synthetic biology penetrates products and industries outside healthcare. It will be important for managers and investors to monitor the advance of these developments to avoid missing big opportunities and threats.
Second, in the coming decade personalized medicine is likely to be the primary beneficiary of synthetic biology.
Drugs will increasingly target specific patients, with genetic tests guiding doctors to the most effective therapies. New biotech medicines had no presence in the drug industry’s pipeline when they emerged in the 1970s; today, they account for more than 40% of that pipeline. In this flourishing ecosystem, smaller biotech companies are eagerly adopting new genomic technologies. And smaller pharmaceutical developers today account for roughly 90% of the drugs in research pipelines. Large pharma incumbents are already feeling the pressure of this disruption dynamic.
Third, much of the short-term economic activity related to synthetic biology will be confined to startups and the suppliers which serve them.
VC funding for synthetic biology rose sharply in 2020, reflecting enthusiasm for new applications of the technology, including sectors outside healthcare. As synthetic biology spreads to other industries and costs continue to decline, companies that enable this research and production will benefit. This includes those involved in DNA sequencing, DNA synthesis, gene editing and AI-based data analysis. The power of genomics will be leveraged to help discover new products, as well as to improve the manufacturing efficiency of production cells. In particular, this VC “gold rush” will drive higher demand for DNA sequencing systems and related consumables. Other analytical technologies like chromatography and mass spectrometry will also play a role. And moving samples around a lab between different testing modalities requires robots referred to as liquid handling automation equipment. And,
Fourth, over the next thirty years, synthetic biology will play an indispensable role in moving humans past the “dematerialization frontier.”
As explained in the January 2020 issue of Trends, advanced economies have already reached the point where absolute consumption of resources is shrinking even as GDP rises. The rest of the world will cross this frontier as their affluence increases. Over the next 30 years, synthetic biology will play a huge role in this transition. Cheap DNA sequencing, DNA synthesis, data analytics, and gene editing have unleashed a modern-day gold rush to discover the next blockbuster synthetic biology product. As these discoveries come to market, expect the economy to produce more and more, with less and less.
Resource List
1. Alliance Bernstein. November 2021. Edward Bryan. The Synthetic Biology Revolution.