Multiscale modeling: A mathematical-based tool for bioprocess design, control and scale up/down

거대한 산업용 탱크 안에서, 한 단세포 생물이 자신의 일을 하려고 애쓰고 있습니다. 이 생물은 설탕을 섭취하여 유용한 무언가로 바꾸는 아주 작은 공장과도 같지만, 완벽하고 균일한 세상에서 살고 있지는 않습니다. 대형 바이오리액터(생물 반응기)라는 실제 세상은 무질서합니다. 액체는 즉각적으로 섞이지 않으며, 높은 설탕 농도의 구역이 낮은 농도의 구역 옆에 나란히 존재하기도 합니다. 액체가 소용돌이치면서 산소 수치도 변동합니다. 수십 년 동안 과학자들은 이 탱크가 모든 세포가 정확히 동일한 조건을 경험하는 완벽하게 혼합된 수프라고 가정하며 미생물의 행동을 예측하려 노력해 왔습니다. 하지만 이러한 가정은 종종 실패합니다. 거대한 탱크의 한쪽 구석에서 미생물이 갑자기 설탕 범람을 겪게 될 때, 그들은 작고 완벽하게 저어지는 실험실 비커에서와는 다르게 반응합니다. 이 작은 실험실과 거대한 공장 사이의 간극을 이해하는 것이 바이오 공정을 더 효율적이고, 저렴하며, 신뢰할 수 있게 만드는 핵심입니다.

이것이 바로 콜롬비아 국립대학교(Universidad Nacional de Colombia) 연구팀이 다루고 있는 과제입니다. 그들은 대형 바이오리액터의 보이지 않는 세계를 들여다볼 수 있는 수학적 도구를 구축하기 위해 나섰으며, 액체의 움직임과 세포 내부의 화학 작용을 연결했습니다. 연구진은 탱크를 하나의 균일한 덩어리로 취급하는 대신, 액체를 통해 설탕과 산소가 어떻게 이동하는지 추적하기 위해 마치 작은 방들이 모인 격자처럼 여러 개의 작은 구역으로 나누었습니다. 그런 다음 이 탱크의 지도를 세포 자체의 상세한 모델과 연결했습니다. 이를 통해 설탕 펄스(pulse)가 시스템에 주입될 때 어떤 일이 일어나는지 시뮬레이션할 수 있었으며, 액체가 그 설탕을 탱크의 각 부분으로 어떻게 운반하는지, 그리고 그 특정 지점의 세포들이 실시간으로 어떻게 반응하는지를 관찰할 수 있었습니다.

연구진은 작은 수영장만 한 크기인 22세제곱미터 규모의 산업용 바이오리액터에 집중했습니다. 그들은 농축된 포도당(설탕의 한 종류) 스트림이 탱크 안으로 주입되는 시나리오를 시뮬레이션했습니다. 작은 실험실 반응기에서는 이 설탕이 거의 즉각적으로 퍼져나가 모든 세포가 아주 적은 양의 균일한 복용량을 받게 됩니다. 하지만 그들의 대형 탱크 시뮬레이션에서의 이야기는 매우 달랐습니다. 액체가 섞이는 데 시간이 걸리기 때문에(때로는 균일해지는 데 거의 3분까지 소요됨), 설탕은 일시적인 파동을 만들어냈습니다. 주입 지점 근처의 세포들은 갑자기 설탕의 바다 속에서 헤엄치게 된 반면, 탱크 반대편의 세포들은 거의 아무것도 감지하지 못했습니다. 설탕이 분산되는 데 걸리는 시간이 세포가 그것을 섭취하는 데 걸리는 시간보다 빨랐기 때문에, 일부 세포는 배불리 먹는 동안 다른 세포들은 굶주리는 혼란스러운 환경이 조성되었습니다.

연구진은 설탕을 어디에 넣느냐가 매우 중요하다는 것을 발견했습니다. 그들이 산업계에서 흔히 쓰이는 방식인 탱크 상부에 설탕을 추가하는 상황을 시뮬레이션했을 때, 혼합 시간이 가장 길었습니다. 상부의 세포들은 몇 초 만에 내부 설탕 수치가 정상치의 100배 이상으로 치솟으며 엄청난 설탕 스파이크를 경험했습니다. 반면, 탱크 바닥의 세포들은 훨씬 작은 변화만을 보였습니다. 이는 전체 배양액이 하나의 단위로 움직이는 것이 아니라, 각기 다른 내부 화학 상태를 가진 서로 다른 집단들의 모임이 되는 상황을 만들었습니다. 상부의 세포들은 갑작스러운 홍수를 처리하기 위해 내부 기제를 조정해야 했던 반면, 하부의 세포들은 아무 일도 없었다는 듯 평소처럼 계속 나아갔습니다. 연구진은 이러한 불균형이 배양액의 효율성을 떨어뜨리고 원하는 생성물을 덜 생산하게 만들 수 있다는 점을 발견했습니다.

이 문제를 해결할 수 있는지 테스트하기 위해 연구팀은 다양한 설정으로 시뮬레이션을 실행했습니다. 그들은 단순히 교반 날개의 회전 속도를 높이는 것만으로도 도움이 된다는 것을 발견했습니다. 교반 속도를 높이면 설탕이 더 빠르게 퍼져나가 위험한 급증과 급락을 완화해주었습니다. 그러나 여기에는 비용이 따랐습니다. 교반 속도를 느린 분당 60회전에서 빠른 분당 240회전으로 올리려면, 기계를 가동하는 데 필요한 에너지가 64배나 급증해야 합니다. 이는 막대한 비용 증가를 의미하며, 빠른 교반이 생물학적 문제는 해결할 수 있을지언정 공장 운영 측면에서는 가장 경제적인 해결책은 아닐 수 있음을 시사합니다.

또한 이 연구는 세포 내부에서 어떤 반응이 일어나는지도 살펴보았습니다. 연구진은 효모 세포 내부의 복잡한 반응 네트워크를 모델링하여, 설탕을 어떻게 저장하고 사용하는지 추적했습니다. 그들은 설탕 주입 지점 근처의 세포들이 즉시 사용할 수 있는 양보다 훨씬 더 많은 내부 설탕 비축량을 쌓아 올린다는 것을 발견했습니다. 이러한 내부 축적은 외부 환경이 세포가 빠르게 처리하기에는 너무 풍부했기 때문에 발생한 직접적인 결과였습니다. 반면, 이미 설탕이 섞인 구역의 세포들은 안정적이고 차분한 속도를 유지할 수 있었습니다. 시뮬레이션은 이러한 서로 다른 환경이 세포들을 서로 다른 대사 상태로 몰아넣어, 동일한 탱크 안에서도 서로 다른 '성격'을 가진 세포 집단을 만들어낼 수 있음을 보여주었습니다.

궁극적으로 이 연구는 바이오리액터를 완벽하게 혼합된 용기로 보는 기존의 사고방식이 대규모 운영에는 불충분하다는 것을 입증합니다. 연구진은 액체가 섞이는 시간과 세포가 반응하는 시간 사이에는 서로 경쟁하는 두 가지 힘이 존재한다는 것을 보여주었습니다. 액체가 느리게 움직이면 기울기(gradient)가 형성되어 세포들이 위치에 따라 다르게 행동하도록 강요합니다. 연구진은 이 새로운 도구를 사용하여 이러한 상호작용을 지도화함으로써, 엔지니어들이 정확히 어디에서 문제가 발생하는지 볼 수 있게 했습니다. 그들은 설탕 주입 지점을 탱크 중앙으로 옮기는 등의 다양한 설계를 테스트할 수 있으며, 시뮬레이션 결과 이는 세포들에게 훨씬 더 완만한 조건을 만들어준다는 것을 확인했습니다. 이러한 접근 방식은 더 나은 바이오리액터를 설계하고 이를 더 정밀하게 제어할 수 있는 길을 열어주며, 탱크의 위부터 아래까지 모든 세포가 혼란스러운 환경과 싸우는 대신 조화롭게 협력하며 작동하도록 보장합니다.