대두 수확 혁명: 기후 변화 시대의 작물 설계 - 대두는 '작고 똑똑하게' 변한다

대두 수확 혁명: 기후 변화 시대의 작물 설계 - 대두는 '작고 똑똑하게' 변한다

「큰 잎 = 강한 식물」은 사실일까? - 대두의 '지붕'을 재구성하는 발상

밭에서 푸르게 무성한 대두를 보면, "잎이 클수록 빛을 많이 받아 잘 자란다"고 생각하기 쉽다. 그러나 대두 밭은 '잎이 많아질수록 효율이 올라간다'는 단순한 세계가 아니다. 키가 자라고 잎이 여러 겹으로 겹치면, 상층의 잎이 빛을 독점하고 하층은 만성적인 그늘이 된다. 그러면 하층의 잎은 충분히 일할 수 없고, 식물 전체로서는 "빛을 충분히 받아들이지 못하면서도 잎을 만드는 비용만 증가하는" 상태가 될 수 있다.


이번에 화제가 된 것은, University of Illinois Urbana-Champaign의 연구팀이 제시한, 잎의 '형태'를 바꾸기만 해도 빛의 사용 방법이 개선되고, 수확량을 떨어뜨리지 않을 가능성이다. 발상은 간단하지만, 제시된 데이터는 도전적이었다.


연구 내용: 잎을 가늘게 하여 빛을 아래로 통과시키기

연구의 핵심은 "잎의 형태가 캐노피(군락)의 빛 환경을 어떻게 변화시키는가"를 유전적인 조건을 맞춘 재료로 검증한 점에 있다. 구체적으로는, 잎을 가늘게 하는 성질이 거의 단일 유전자(GmJAG1)로 제어된다는 것을 이용하여, 유전적 배경이 거의 같은 '근연 계통(near-isogenic lines)'을 다수 만들어 비교했다. 즉, "잎만 다른 대두"를 대량으로 준비하여 밭에서 제대로 경쟁시킨 것이다.


논문 요약에 따르면, 평가한 것은 204계통. 게다가 두 개의 재배지, 두 종류의 줄 간격(38cm와 76cm)에서 비교하고 있다. 결과적으로, 가는 잎 계통은 피크 시의 잎 면적 지수(LAI)가 약 13% 낮고, 디지털 측정에 의한 바이오매스도 약간 낮은 반면, 수확량은 통계적으로 동등했다. 수치로 나타내면, 수확량은 가는 잎이 약 5,756 kg/ha, 넓은 잎이 약 5,801 kg/ha로 차이는 유의하지 않다. 게다가 눈에 띄는 것은 '꼬투리의 채워짐'의 차이로, 4개의 씨앗이 들어간 꼬투리의 비율이 가는 잎에서 34%인 반면, 넓은 잎에서는 1.8%로 큰 차이가 보고되었다. 또한, LAI와 수확량의 관계는 직선이 아니며, 환경에 따라 최적 LAI가 9~11 부근에 있다는 시사도 나왔다. 즉, "잎이 많을수록 좋다"는 것이 아니라, "최적 영역이 있다"는 가능성이 높아졌다.


여기서 중요한 것은, 광합성 능력 자체가 극적으로 향상된 것은 아니라는 점이다. 요약에서는, 잎의 광합성 능력은 대체로 크게 변하지 않으며, 전자 전달 속도나 잎의 단위 면적당 질량(LMA)이 '약간 증가하는' 정도로 되어 있다. 주역은 어디까지나 '설계' - 빛의 배분이 바뀐 것이다.


왜 가는 잎이 효과적인가: 같은 태양이라도 '배분 방법'에 따라 차이가 난다

식물의 캐노피는 위에서 보면 하나의 녹색 '지붕'이다. 지붕이 너무 두껍고 밀도가 높아지면, 햇빛은 위에서 차단되고 아래로 도달하지 않는다. 가는 잎은 지붕에 틈을 만든다. 그러면 빛이 세로 방향으로 빠져나가 하층의 잎에도 일이 돌아간다. 상층의 잎은 강한 빛에 노출되는 시간이 짧아지고, 빛이 과도할 때 발생하기 쉬운 '낭비(광 보호나 열 발산 등)'도 상대적으로 줄어들 수 있다. 결과적으로, 식물 전체로서는 "같은 빛에서 씨앗으로 변환하는 효율"이 올라간다 - 연구팀이 말하는 "더 적은 잎으로 더 많은 것을 이루는" 상태에 가까워진다.


또한, LAI가 낮아졌는데도 캐노피 폐쇄(밭이 잎으로 덮이는 시기)가 크게 지연되지 않는다는 요약의 기술은 시사적이다. 가는 잎이 되어도, 잎의 각도나 가지 모양, 잎의 배치 등으로 '겉보기의 덮임'을 보상하고 있을 가능성이 있다. 이는 단순히 "잎을 줄여 에너지를 절약"하는 데 그치지 않고, 군락 전체의 형태가 재조정되는 '건축'의 이야기가 된다.


육종 현장에서 본 임팩트: 한 유전자로 조작할 수 있는 '형태의 레버'

육종은, 결국 현장에서 이길 수 있는지가 중요하다. 이번의 재미있는 점은, 가는 잎이라는 형질이 GmJAG1이라는 단일 유전자로 다루기 쉬운 '레버'가 되어 있는 점에 있다. 다유전자 복잡 형질을 쌓아 올리는 것보다 목표가 정해지기 쉽다. 게다가, 유전자 조작에 의존하지 않고 교배로도 도입할 수 있는 가능성이 있다(연구에서도 교배 전략으로 근연 계통을 만들고 있다). 이 "도입의 용이성"은 보급을 좌우하는 큰 요소다.


게다가 연구팀은, 광합성 효율을 높이는 다른 개선(트랜스제닉 전략 등)이 강광 환경에서 효과적이라는 모델 결과를 바탕으로, 가는 잎에 의한 캐노피 개선이 '동승대'가 될 가능성도 제시하고 있다. 즉, 갑자기 광합성 엔진을 고성능으로 만들기 전에, 먼저 빛이 엔진까지 도달하는 설계를 정비한다 - "개조의 순서"를 바꾸는 제안이다.


하지만 만능은 아니다: 현장이 신경 쓰는 '트레이드오프'

그렇다고 해서, 잎을 줄이거나 가늘게 하는 것이 항상 플러스는 아니다. 농부나 육종가가 신경 쓰는 논점은 여러 가지가 있다.

  • 잡초와의 경쟁: 캐노피가 닫히는 시기가 동일하더라도, 지표 부근의 빛 환경이 변하면 잡초의 기세가 변할 가능성이 있다.

  • 건조·고온에 대한 영향: 잎이 적으면 증산이 줄어들어 물 이용 효율이 올라갈 수 있는 반면, 잎 온도나 미기후가 어떻게 변할지는 환경에 의존한다.

  • 도복이나 병해충: 통풍이 좋아지면 병이 줄어드는 경우도 있지만, 다른 해충이 들어오기 쉬워지는 경우도 있다.

  • 지역 적응: 요약에서도 최적 LAI가 환경에 따라 변한다고 제시되어 있으며, "어디에서나 가는 잎이 최적"이라고 단언할 수 없다.


연구는 여러 조건에서 시험하고 있다고는 해도, 세계의 재배 환경은 더욱 다양하다. 다음으로 물어볼 것은, 지역·품종군·재배 체계(밀식, 파종 시기, 비배 관리)마다 '최적의 지붕 두께'가 어떻게 변하는가이다.

SNS의 반응: 기대, 의문, 그리고 '식탁 관점'

이 기사의 테마는, SNS에서 확산되기 쉬운 요소를 여러 가지 가지고 있다. "상식의 반전", "유전자 하나로", "수확량은 떨어지지 않는다", "4개의 씨앗 꼬투리가 증가한다" - 짧은 말로 표현하기 쉽기 때문이다. 한편으로, 받아들이는 방식은 입장에 따라 나뉜다. 여기에서는, 기사 공개 후 SNS에서 발생할 수 있는 논점을 '게시물 예시(요약)'로 재구성한다.


게시물 예시(요약)

  • "잎을 줄여도 수확량이 같다면, 비료 비용이나 관리 비용에도 효과가 있는 것 아닐까?" (생산자 관점: 투입 절감에 대한 기대)

  • "위에서 그늘을 만드는 문제, 바로 군락 생리의 기본. '빛의 재배분'이 효과적이었다는 것이 흥미롭다" (연구자 관점: 메커니즘 평가)

  • "4개의 씨앗 꼬투리가 그렇게 많이 증가한다고? 수확량의 내역(씨앗 수·씨앗 무게)까지 알고 싶다" (육종·통계 관점: 데이터 심화 요구)

  • "유전자를 조작한다는 게 결국 GMO? 교배라면 OK? CRISPR라면?" (소비자 관점: 기술과 표시의 혼동)

  • "기후 변화로 물이 어려워진다면, '잎을 최적화'하는 것은 이치에 맞다" (환경 관점: 적응책으로서 평가)

  • "하지만 잎이 적으면, 강한 빛 스트레스나 고온에서 오히려 불리해지지 않을까?" (회의파: 조건 의존의 지적)

  • "식물도 '건축'이구나. 형태를 바꾸기만 해도 성능이 나오는 게 낭만적이다" (일반층: 재미로 받아들임)

  • "대두 가격, 안정되었으면... (식탁) 수확량이 증가한다면 환영" (생활자 관점: 가격 기대)

  • "종묘 회사가 주목할 것 같다. 단일 유전자라면 도입 속도가 빠르다" (비즈니스 관점: 보급 가능성)

  • "광합성 개선 전에 캐노피 설계, 라는 순서는 납득" (기술파: 스택 전략에 대한 공감)


이런 종류의 화제는, "과학으로서의 발견"과 "식의 안전·표시·제도"의 논의가 혼선되기 쉽다. 포인트는, 이번 연구가 먼저 제시한 것은 '잎 형태에 의한 군락 내의 빛 환경 최적화'라는 설계론이며, 도입 방법(교배인지, 게놈 편집인지, 유전자 조작인지)과는 구분하여 생각할 필요가 있다는 점이다.


앞으로의 주목점: 다음에 '검증되어야 할 3가지'

마지막으로, 앞으로의 주목점을 3가지로 좁힌다.

  1. 지역 × 재배 체계별 최적 LAI
    　요약이 제시하는 것처럼 최적 영역이 환경에 따라 움직인다면, 가는 잎이 최적이 되는 조건·되지 않는 조건을 정리하는 것이 보급의 열쇠가 된다.

  2. 수확량의 내역(씨앗 수·씨앗 무게·꼬투리 형성)의 재현성
    　4개의 씨앗 꼬투리 증가가 매력적이지만, 환경 스트레스나 관리 조건에서 어떻게 변동하는지가 중요하다.

  3. 다른 개선과의 '적층'
    　광합성 개선이나 내건성 개선 등과 결합했을 때, 가는 잎의 설계가 얼마나 시너지 효과를 낼 수 있는가. 여기가 다음의 브레이크 포인트가 될 것 같다.


"큰 잎은 좋은 잎"이라는 직감은, 자연에서는 종종 맞다. 그러나 작물은 '밭이라는 인공 환경에서 최대 효율을 내는 생산 시스템'이기도 하다. 태양광이라는 공통 자원을, 개별 잎의 경쟁이 아니라 군락 전체로 배분하는 - 가는 잎 대두의 이야기는, 그 발상 전환을 강하게 촉구하고 있다.


출처 URL (본문 말미에 정리 / 링크는 여기만)

관련 기사