이 연구실은 발효 및 식품미생물을 대상으로 질량분석 기반 대사체학을 적용하여 미생물의 대사 특성, 발효 중 생성되는 기능성 분자, 그리고 균주별 대사 차이를 정밀하게 해석하는 연구를 수행한다. 특히 유산균을 포함한 식품 유래 및 인체 유래 미생물을 비교하여 어떤 대사산물이 생성·분비되는지, 그리고 이러한 분자가 식품 품질과 생리활성에 어떤 영향을 주는지를 통합적으로 규명하는 데 초점을 둔다. 김치, 발효 단백질, 식물성 원료, 마이코프로틴 등 다양한 식품 매트릭스를 대상으로 발효 전후의 대사 변화를 분석하는 접근이 핵심이다. 연구 방법론 측면에서는 LC-MS, GC-MS, 고해상도 질량분석, 비표적 대사체 분석, 지질체 분석, in silico 구조 예측과 데이터베이스 기반 동정을 결합한다. 대표적으로 지질 동정을 위한 질량분석 데이터베이스 구축 경험과 비표적 분석 최적화 연구는 이 연구실의 분석 플랫폼 역량을 보여준다. 또한 균주 접종 조건, 조미 조건, 발효 기간, 분리·정제 방식에 따라 달라지는 대사체 패턴을 정량화하여 발효식품의 품질 평가, 진위 판별, 기능성 후보물질 발굴로 연결한다. 이러한 연구는 차세대 프로바이오틱스와 포스트바이오틱스 개발, 기능성 식품 설계, 발효 공정 최적화에 직접적으로 활용될 수 있다. 단순히 미생물을 분리하거나 배양하는 수준을 넘어, 대사 네트워크 수준에서 유효 성분의 생성 원리를 이해함으로써 산업화 가능성이 높은 균주와 대사산물을 발굴하는 것이 강점이다. 향후에는 인공지능 기반 분자구조 인식, 대사 경로 예측, 디지털 품질관리 기술과 결합하여 정밀 발효 및 고부가가치 식품소재 개발로 확장될 가능성이 크다.

이 연구실의 또 다른 핵심 축은 장내 마이크로바이옴이 생성하는 대사산물이 숙주 대사와 질환 진행에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 특히 비알코올성 지방간질환(NAFLD)과 대사이상 관련 지방간질환(MASLD)에서 장-간 축의 변화, 담즙산 및 지질 대사 재편성, 염증 조절 기전을 통합적으로 분석한다. Lactobacillus와 Phocaeicola dorei 같은 특정 균주가 지방 축적, 콜레스테롤, 염증, 세포 증식에 미치는 영향에 관한 연구 성과는 이 분야에서 연구실의 대표적 방향성을 보여준다. 이를 위해 임상 샘플, 동물모델, 세포모델을 함께 활용하는 번역연구 접근을 취한다. 분변, 장 내용물, 간 조직, 혈액 등 다중 생체시료에서 미생물군집 정보와 대사체 정보를 동시에 얻고, 16S rRNA 분석과 LC-Orbitrap MS 기반 대사체 분석을 연계하여 질병 단계별 분자 지도를 구축한다. 나아가 상관 기반 바이오마커 탐색, 기계학습 기반 진단 모델, 대사 네트워크 해석을 통해 단순 연관성을 넘어 인과적 후보를 발굴하려는 점이 특징이다. 이 연구는 마이크로바이옴 기반 치료제, 기능성 균주, 포스트바이오틱스, 대사체 진단마커 개발로 이어질 수 있는 높은 응용성을 가진다. 간질환의 조기 진단과 치료 반응 예측뿐 아니라, 질환 진행을 늦추는 식이·미생물 개입 전략 수립에도 기여할 수 있다. 장내 미생물 유래 메신저와 숙주 장기 간의 대사적 커뮤니케이션을 정밀하게 밝힘으로써, 향후 정밀의료와 맞춤형 영양·미생물 치료의 중요한 기반을 제공할 것으로 기대된다.

이 연구실은 대사체학을 중심으로 유전체, 지질체, 단백체, 후성유전체를 결합하는 멀티오믹스 전략을 통해 다양한 질환의 바이오마커를 발굴하고 병태생리를 해석한다. 간기능부전, 사구체질환, 자가면역질환, 알츠하이머병, 중독질환 등 매우 다양한 질환 영역에서 공통적으로 보이는 접근은 고차원 분자 데이터를 기반으로 질환 특이 신호를 찾고, 이를 진단·예후 예측·기전 해석으로 연결하는 것이다. 등록 특허와 대형 국가과제 다수는 이러한 연구가 실제 임상 및 산업 수요와 밀접하게 맞닿아 있음을 보여준다. 기술적으로는 고해상도 질량분석을 이용한 비표적 대사체 분석, 표적 검증, 데이터 큐레이션, 배치 효과 보정, 실험실 간 표준화, 인공지능 및 기계학습 기반 통합분석이 중요하게 활용된다. 대규모 오믹스 데이터 생산·분석 사업과 연계되어 희귀질환, 중증질환, 일반인 집단까지 포괄하는 정밀의료형 데이터 자산 구축에도 참여하고 있다. 또한 오가노이드, 미세아교세포, 설치류 자가투여 모델 등 다양한 생물학적 시스템을 사용해 질환 기전을 정적 측정이 아닌 동적 변화의 관점에서 파악하려 한다. 이러한 연구는 단일 바이오마커를 넘어 다중 분자 패널과 네트워크 기반 지표 개발로 발전할 수 있다는 점에서 의미가 크다. 질병의 이질성이 큰 현대 의학 환경에서는 환자군 분류, 조기 진단, 위험도 평가, 치료 반응 예측이 모두 중요하며, 이 연구실의 멀티오믹스 접근은 이러한 문제를 해결하는 데 적합하다. 앞으로는 임상 코호트, 실험모델, 계산생물학을 긴밀하게 연결하여 설명력과 재현성이 높은 정밀의료 플랫폼으로 진화할 가능성이 높다.