□ 한국한의학연구원(원장 고성규) 한의과학연구부 김동선 박사 연구팀은 서로 다른 방식으로 측정돼 직접 비교가 어려웠던 천연물 항산화 데이터를 하나의 기준으로 비교할 수 있는 ‘EF(Effect Factor)’ 기반 표준 비교 프레임워크를 구축했다고 밝혔다.

□ 이번 연구는 측정 방법과 단위가 달라 직접 비교하기 어려웠던 천연물 항산화 데이터를 공통 기준으로 정리한 것으로, 향후 후보 소재의 상대적 특성을 표준화된 기준에서 비교·참조할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다.

□ 본 연구 성과는 분석화학 분야 국제 학술지 Analytica에 2026년 5월 6일 게재됐다.

◦ 제1저자는 진예린 박사, 교신저자는 김동선 박사이다.

※ 논문명: A Standardized Comparative Index (Effect Factor) for Antioxidant Referencing and Database-Level Benchmarking of Complex Herbal Extracts

□ 인삼, 녹차 등 천연물의 항산화 특성을 평가하는 방법은 ABTS, DPPH, TPC, TFC 등 다양하다. 그러나 각 지표는 측정 방식과 단위가 서로 달라 여러 천연물의 결과를 한눈에 비교하는 데 한계가 있고, 소재 간 비교와 통합 관리가 쉽지 않았다.

□ 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 4가지 항산화 관련 지표를 ‘EF’라는 공통 비교 지수로 변환했다. 이를 통해 서로 다른 실험 결과를 표준화된 기준에서 비교할 수 있도록 했다.

※ EF(Effect Factor): 서로 다른 단위와 측정법으로 얻어진 항산화 관련 데이터를 공통 기준으로 변환해 비교할 수 있도록 만든 표준 비교 지수

※ 항산화 관련 지표: 활성산소 제거능을 평가하는 ABTS, DPPH와 총 폴리페놀 함량(TPC), 총 플라보노이드 함량(TFC) 등 천연물의 항산화 특성을 평가하는 대표 분석 지표

□ 특히 연구팀은 데이터의 성격에 따라 EF를 두 가지 유형으로 구분했다.

- Potency-type EF: 항산화 반응성을 반영하는 지수

- Content-type EF: 항산화 관련 성분 함량 특성을 반영하는 지수

□ 연구팀은 추출 및 분석 조건을 표준화한 뒤, 물 및 30% 에탄올 조건에서 제조한 대규모 586개의 천연물 추출물 데이터를 EF 기반으로 정리하고 데이터베이스를 구축했다.

□ 이번 연구는 특정 천연물의 우수성을 입증하는 것이 아니라, 다양한 천연물 데이터를 같은 기준에서 비교·해석할 수 있는 표준화 체계를 마련했다는 점에서 의미가 있다.

□ 연구책임자인 김동선 박사는 “이번 연구는 특정 소재의 우수성을 입증하는 것이 아니라, 586개 대규모 추출물 데이터를 동일한 기준으로 정리한 데이터베이스형 연구라는 점에서 차별성이 크다”며, “EF 프레임워크는 다양한 항산화 관련 데이터를 같은 기준으로 해석할 수 있도록 돕는 비교 플랫폼으로, 향후 천연물 데이터의 표준화와 후보 소재 탐색 연구에 중요한 기반이 될 것”이라고 밝혔다.

□ 이어 “앞으로는 ‘어떤 약재가 좋다’를 넘어 ‘왜 그 조합이 필요한가’를 데이터로 설명할 수 있어야 한다”며, “EF 데이터베이스는 AI 기반 한약처방 설계의 핵심 인프라가 될 것”이라고 강조했다.

□ 이번 연구는 한국한의학연구원과 한국연구재단의 지원을 받아 수행했다.