Natural Products Discovery

Isolation & Structural Elucidations of Natural Products

물질분리 기술: 크로마토그래피법의 이해

Figure 1: Instrumental setup for LC/MS-based quantitative analysis. Created by Biorender

연구 과정

1. 추출 (Extraction): 식물을 포함한 다양한 천연물(Natural Products)으로부터 유효성분을 효율적으로 얻어내기 위한 추출 과정
2. 분리 정제 (Isolation): 분석용(Analytical) & 분리용(Preparative) 액체크로마토그래피(HPLC) 및 컬럼크로마토그래피 기술을 활용하여 복합적인 혼합물 상태의 추출물에서 개별성분들을 정밀하게 분리
3. 구조 규명 (Structural Elucidation): 분리된 성분들의 화학적 구조를 밝히기 위해 질량분석(MS) 및 핵자기공명분광(NMR) 분석을 수행하고 화합물의 정확한 분자량과 원자 간 결합 형태를 분석
4. 신규 단일 화합물 확보 (Novel Single Compounds): 구조가 규명된 단일 생리활성 화합물을 확보

구조분석 기술: MS와 NMR의 역할

분리된 천연물의 정확한 화학 구조를 규명하기 위해서는 질량분석(Mass Spectrometry, MS)과 핵자기공명분광(Nuclear Magnetic Resonance, NMR)이 핵심적인 역할을 합니다. 이 두 분석법은 상호보완적으로 작용하여 화합물의 완전한 구조 정보를 제공합니다.

질량분석(MS)

분자량 정보 제공

  • High-Resolution MS (HRMS): 정밀한 분자량 측정을 통해 분자식(molecular formula)을 결정. 예를 들어, m/z 302.0447이 관찰되면 C₁₅H₁₀O₇의 분자식을 추정할 수 있음.
  • MS/MS (Tandem MS): 화합물을 단편화(fragmentation)시켜 부분 구조 정보 확인. 특정 작용기의 존재 여부를 확인하고 구조 추정의 단서 제공.
  • Dereplication: MS 데이터를 데이터베이스와 비교하여 이미 알려진 화합물인지 신규 화합물인지 신속하게 판별.

핵자기공명분광(NMR)

원자 수준의 구조 정보

  • ¹H NMR: 수소 원자의 화학적 환경과 수를 파악하여 작용기의 종류와 위치 결정.
  • ¹³C NMR: 탄소 골격 구조를 밝히고, 탄소의 화학적 환경(sp³, sp², carbonyl 등) 구분.
  • 2D NMR (COSY, HSQC, HMBC 등): 원자 간의 연결성(connectivity)을 밝혀 분자의 완전한 골격 구조결정. HMBC는 2-3 결합 떨어진 수소-탄소 상관관계를 제공하여 분자의 장거리 연결성 파악.
  • NOESY/ROESY: 공간적으로 가까운 원자들 간의 관계를 규명하여 입체화학(stereochemistry) 결정.

통합 구조 규명 전략

MS와 NMR 데이터를 종합하여 다음과 같은 단계로 구조를 규명합니다:

  1. 분자식 결정: HRMS로부터 정확한 분자량과 분자식 확인.
  2. 작용기 확인: ¹H, ¹³C NMR 스펙트럼과 필요시 IR 데이터를 통해 주요 작용기(hydroxyl, carbonyl, aromatic 등)의 존재 확인.
  3. 골격 구조 결정: 2D NMR (COSY, HSQC, HMBC)을 통해 원자 간 연결성을 파악하고 분자의 평면 구조 완성.
  4. 입체화학 결정: NOESY/ROESY와 커플링 상수(coupling constants) 분석을 통해 3차원 입체 구조 결정.
  5. in silico 구조규명: 최신 연구에서는 NMR 데이터를 인공지능(AI)과 기계학습(ML) 알고리즘으로 구조규명의 정확도와 효율성을 높일 수 있음.

Figure 2: HPLC Analysis Workflow. Created by Biorender

분석 순서
천연물 추출물 → HPLC 분리 정제 → 고순도 화합물 획득 → MS 분석 (분자량/분자식) → NMR 분석 (구조 결정) → 구조 확정


우리 연구실은 다양한 약용식물로부터 생리활성 천연물을 발굴하고 구조를 규명해왔습니다. 주요 연구 성과를 다음 세 가지 주제로 분류하여 소개합니다.


1. 신규화합물 연구 (Novel Compound Discovery)

신규 천연물의 분리 및 구조 규명을 통해 화학적 다양성을 확대하고 있습니다.

동백나무 뿌리로부터 Nrf2 활성화 triterpenoidal saponins 분리

동백나무(Camellia japonica) 뿌리에서 Nuclear Factor Erythroid 2-Related Factor 2 (Nrf2)를 활성화하는 신규 triterpenoid saponin들을 분리하고 구조를 규명하였습니다. 이들 화합물은 항산화 방어 시스템을 강화하여 산화 스트레스로부터 세포를 보호하는 효과를 나타냈으며, 천연물 기반 항산화제 개발의 가능성을 제시하였습니다. (Ko et al., 2018) (Kim et al., 2022)

차나무 뿌리에서 세포독성 및 면역조절 효과 triterpenoid saponins 발견

차나무(Camellia sinensis) 뿌리로부터 세포독성 및 면역조절 효과를 가진 triterpenoid saponin들을 분리하였습니다. 이들 화합물은 암세포에 대한 세포독성과 함께 면역 기능을 조절하는 이중 효과를 나타내어, 천연물 기반 항암 및 면역조절제 개발의 가능성을 제시하였습니다. (Lee et al., 2023)

담수 곰팡이 Talaromyces gwangjuensis에서 autophagy 활성화 물질 분리

담수에서 분리된 곰팡이 Talaromyces gwangjuensis로부터 cyclodepsipeptide와 fatty acid lactone 화합물들을 분리하고 구조를 규명하였습니다. 이들 화합물은 autophagy(자가포식) 활성화 효과를 나타내어, 신경퇴행성 질환 및 노화 관련 질환의 치료제 개발에 응용 가능성을 보였습니다. (Mai & others, 2025)


2. 생리활성 탐색연구 (Bioactivity Exploration)

분리된 천연물의 약리학적 효능을 규명하여 신약 개발 후보 물질을 발굴합니다.

기계학습 기반 RORγt 억제제 발굴 및 in vivo 검증

기계학습(Machine Learning), 가상 스크리닝(Virtual Screening), 그리고 in vivo 검증을 통합하여 천연물 유래 RORγt 억제제를 발견하였습니다. RORγt는 자가면역질환의 핵심 표적으로, AI 기반 신약 발굴 플랫폼의 성공적인 사례를 제시하였습니다. (Yoo et al., 2025)

Quercetin-3-Methyl Ether의 항바이러스 메커니즘 규명

HRV1B (Human Rhinovirus 1B) 바이러스에 대한 quercetin-3-methyl ether의 항바이러스 메커니즘을 규명하였습니다. 이 화합물은 초기 세포자멸사(apoptosis)를 유도하여 바이러스의 면역 회피를 극복하고, 바이러스 복제를 억제하며, 염증 병원성을 완화시키는 다면적 항바이러스 효과를 나타냈습니다. (Song et al., 2025)


3. 동시분석 및 정량분석 연구 (Simultaneous & Quantitative Analysis)

천연물 품질 관리 및 표준화를 위한 분석법 개발 연구입니다.

인삼 건조 정제 추출물의 ginsenoside 마커 동정

Dereplication 접근법과 UPLC-QTOF/MS 분석을 통해 Panax ginseng 건조 정제 추출물에서 ginsenoside 마커 성분들을 신속하게 동정하였습니다. 이는 고품질 인삼 제품의 품질 관리를 위한 효율적인 분석 전략을 제시하였습니다. (Yang et al., 2015)

사철쑥과 인진쑥의 5가지 활성성분 동시 정량 및 판별

Artemisia princeps(사철쑥)와 A. capillaris(인진쑥)에서 5가지 활성 화합물의 동시 정량법을 UPLC-DAD 기반으로 확립하고, 다변량 분석을 통해 두 종을 명확히 판별하는 방법을 개발하였습니다. 이는 형태적으로 유사한 약용식물의 과학적 감별에 기여하였습니다. (Yang et al., 2014)

천궁(Cnidium Rhizome) 수추출물의 phthalic anhydride 유도체 동시 정량 및 안정성 시험

천궁 수추출물에서 senkyunolide A와 Z-ligustilide, 두 가지 phthalic anhydride 유도체의 동시 정량법을 확립하고 안정성 시험을 수행하였습니다. 이는 천궁의 품질 표준화 및 제제 개발에 필수적인 기초 자료를 제공하였습니다. (Jang et al., 2018)

References

2025

  1. Cyclodepsipeptides and Fatty Acid Lactones from the Freshwater-Derived Fungus, Talaromyces gwangjuensis, and Their Potential as Autophagy Activators
    V. H. Mai and others
    Journal of Natural Products, 2025
  2. AI/ML & VS
    Discovery of natural RORγt inhibitor using machine learning, virtual screening, and in vivo validation
    H. Yoo, S. J. Han, J. E. Lee, and 15 more authors
    BMC Bioinformatics, 2025
  3. Quercetin-3-Methyl Ether Induces Early Apoptosis to Overcome HRV1B Immune Evasion, Suppress Viral Replication, and Mitigate Inflammatory Pathogenesis
    J. H. Song, S. H. Mun, S. Mishra, and 12 more authors
    Biomolecules & Therapeutics, 2025

2023

  1. Triterpenoid saponins from Camellia sinensis roots with cytotoxic and immunomodulatory effects
    J. Lee, J. H. Lim, G. Y. Jung, and 6 more authors
    Phytochemistry, 2023

2022

  1. Camellia japonica Root Extract Increases Antioxidant Genes by Induction of NRF2 in HeLa Cells
    J. H. Kim, Heejung Yang, and K. K. Kim
    Plants, 2022

2018

  1. Nuclear Factor Erythroid 2-Related Factor 2 Activating Triterpenoidal Saponins from Camellia japonica Roots
    K. W. Ko, L. D. Wahyudi, Y. S. Kwon, and 2 more authors
    Journal of Natural Products, 2018
  2. Simultaneous Determination and Stability Test of Two Phthalic Anhydride Derivatives, Senkyunolide A and Z-Ligustilide, in the Water Extract of Cnidium Rhizome
    H. S. Jang, K. B. Kang, G. Yoo, and 9 more authors
    Bulletin of the Korean Chemical Society, 2018

2015

  1. Metabolomics
    Identification of ginsenoside markers from dry purified extract of Panax ginseng by a dereplication approach and UPLC-QTOF/MS analysis
    Heejung Yang, D. Y. Lee, K. B. Kang, and 4 more authors
    Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 2015

2014

  1. Metabolomics
    Simultaneous Determination of Five Active Compounds in Artemisia princeps and A. capillaris based on UPLC-DAD and Discrimination of Two Species with Multivariate Analysis
    Heejung Yang, D. Y. Lee, M. Jeon, and 2 more authors
    Archives of Pharmacal Research, 2014