유전체 설계 AI 시뮬레이터로 콩 디지털육종 미래를 설계 하다

유전체 설계 AI 시뮬레이터로 콩 디지털육종 미래를 설계 하다

 

씨더스는 최근 농촌진흥청 국립농업과학원에서 열린 「2025 농업과학기술 성과공유대회」에 다녀왔습니다.

 

저희 씨더스는 ‘인실리코 유용 신소재 딥데이터 예측 활용’ 프로젝트 결과를 직접 마주할 수 있었습니다.

이 연구는 유전체 설계 AI 시뮬레이터 기술로 콩 속의 “몸에 좋은 성분”을 미리 예측하고, 미래의 품종을 설계하는 혁신적 시도입니다.

 

 

왜 우리는 유전체 설계 AI 시뮬레이터를 선택했나

전통 육종에서는 새로운 품종을 얻기 위해 수년간 반복적 시험재배와 분석을 해야 했습니다.

하지만 우리는 “실험 전, 데이터와 AI만으로 어떤 콩이 얼마나 유용 성분을 내는지 예상할 수 없을까?”라는 질문을 던졌습니다.

즉, 실제 재배 이전에 유전체 설계 AI 시뮬레이터를 통해 가능성을 평가해보자는 것이었죠.

 

이에 따라 씨더스와 국립농업과학원, 그리고 대학 연구팀은 수백 개의 유전자원을 대상으로 유전체, 전사체, 대사체, 단백체, 표현형 데이터를 마치 사람의 건강검진 데이터처럼 통합 정리했습니다.

 

이 방대한 딥데이터는 곧 우리 연구의 엔진이 되었고, 다수의 형질과 기능성 물질을 예측할 수 있는 유전체 설계 AI 시뮬레이터의 기반이 되었습니다.

 

2025년까지 쌓은 기반: 데이터 땅다지기

이번 발표회에서 저희 씨더스는 크게 세 가지 성과를 공유했습니다.

• 430여 자원의 유전체·표현형·대사체 등 오믹스 딥데이터 맵 구축
• 이소플라본, 소야사포닌 등 주요 기능성 성분의 유전적 패턴 분석 완료
• Genomic Selection 모델을 이용한 예측모델 1차 버전 개발

이 모두가 “유전체 설계 AI 시뮬레이터를 위한 땅다지기”의 과정이었습니다.

유전체 정보만으로도 기능성 성분을 어느 정도 예측할 수 있다는 가능성이 확인되면서, 다음 단계는 바로 이 예측을 현실 품종 개발에 연결하는 일입니다.

 

유전체 설계 AI 시뮬레이터가 바꾸는 육종의 방식

기존에는 교배 → 재배 → 분석 → 선발이라는 긴 사이클을 거쳐야 했습니다.

 

유전체 설계 AI 시뮬레이터를 활용하면, 실제 교배 전에 수많은 가상 조합을 미리 시도하고 그 결과를 예측할 수 있습니다.

그러나 유전체 설계 AI 시뮬레이터를 통해, 우리는 이미 교배 전에 수천, 수만 번의 가상 교배를 돌려 볼 수 있습니다.

“성공 확률이 높은 조합만 실제 시험에 올린다”는 방식은 육종 시간과 비용을 크게 단축하면서도, 목표한 기능성 작물을 더 효율적으로 설계할 수 있게 합니다.

 

이 시뮬레이터 기반 파이프라인이 완성되면, 콩뿐 아니라 다양한 작물 — 궁극적으로는 식품, 기능성 소재, 건강식품 산업까지 폭넓은 영역에 걸친 농생명 혁신이 가능합니다.

 

 

유전체 설계 AI 시뮬레이터가 여는 미래

오늘의 성과발표회는 비록 “1년 차 땅다지기”의 결과 공유였지만, 저희에게는 분명한 방향성과 확신을 주었습니다.

 

내년부터는 이 예측모델을 기반으로 실제 부모선택, 계통 선발, 시험재배 설계까지 유전체 설계 AI 시뮬레이터 → 현실 육종의 흐름을 만들어갈 예정입니다.

이 흐름이 실현된다면, 콩 연구자들은 수년의 시간을 들이지 않고도 원하는 기능성 특성을 지닌 품종을 훨씬 빠르게 설계하고 구현할 수 있게 됩니다.

 

유전체 설계 AI 시뮬레이터는 더 이상 꿈이 아닌, 농업 현실을 바꾸는 지금 이 순간의 도구입니다.

저희 씨더스는 앞으로도 “데이터로 씨앗을 설계하는 회사”로서, 디지털 육종 시뮬레이션을 통해 농업의 패러다임을 바꾸겠습니다.

 

 

DATA IS REAL

씨더스는 데이터와 AI로 더 건강한 먹거리를 제안하는 기업입니다.

 

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