이 연구 주제는 미생물과 약용식물이 생산하는 다양한 천연물의 생합성 원리를 유전체 및 분자생물학 관점에서 규명하는 데 초점을 둔다. 연구실은 특히 방선균 유래 2차대사산물과 항암·항균 활성을 지닌 화합물의 유전자 클러스터를 발굴하고, 각 유전자의 기능을 연결하여 천연물 생성의 전체 경로를 해석하는 연구를 수행해 왔다. 이는 복잡한 천연물의 생성 메커니즘을 이해하고 새로운 생리활성 화합물을 탐색하는 기반이 된다. 대표적으로 에네다이인 계열 항암 항생제의 생합성 유전자 클러스터 분석, 폴리케타이드 합성효소(PKS) 기반 경로 규명, 그리고 Senna tora의 안트라퀴논 생합성 유전자 발굴과 같은 연구가 연구실의 핵심 성과로 확인된다. 이러한 연구는 단순한 유전자 서열 분석을 넘어 유전체, 전사체, 대사체, 생화학적 검증을 결합한 통합 접근을 사용한다. 이를 통해 특정 천연물의 생성에 관여하는 핵심 효소와 조절 네트워크를 밝혀내고, 생합성 경로를 재설계할 수 있는 근거를 마련한다. 이 분야의 궁극적 목표는 천연물의 생합성 원리를 이해하는 데 그치지 않고, 이를 기반으로 고부가가치 의약 후보물질과 기능성 소재를 효율적으로 생산하는 것이다. 연구실의 접근은 신규 약물 탐색, 산업용 미생물 개량, 조합생합성 기반 신물질 개발로 이어질 수 있으며, 향후 합성생물학과 정밀대사공학을 통해 원하는 구조의 천연물을 설계·생산하는 방향으로 확장될 가능성이 크다.

이 연구 주제는 대사생화학적 관점에서 효소의 기질 특이성, 반응 메커니즘, 구조적 특성을 해석하고 이를 생물전환 공정에 활용하는 데 중점을 둔다. 연구실은 특히 사이토크롬 P450, 메틸전이효소, 글리코실전이효소, 가수분해효소 등 다양한 효소군을 대상으로 기능 규명과 응용 연구를 수행하고 있다. 이러한 효소들은 천연물 변형, 약물 대사 모사, 스테로이드 기능화, 고기능성 유도체 생산에 핵심적인 역할을 한다. 특허와 학술발표에서 확인되듯이 연구실은 CYP105D18을 이용한 이소퀴놀린 알칼로이드 N-산화, CYP154C4 계열 효소를 활용한 스테로이드 히드록시화, UDP-글루코실전이효소를 활용한 스테로이드 글루코실화 등 위치선택적이고 고효율적인 생물전환 기술을 축적해 왔다. 또한 단백질 결정화, 구조 분석, in silico 모델링, 활성 잔기 예측을 병행하여 효소의 구조-기능 상관관계를 규명하고 있다. 이는 단순한 효소 스크리닝을 넘어, 목적 반응에 최적화된 생촉매 설계로 이어지는 점에서 의미가 크다. 이 연구는 제약, 화장품, 기능성 소재 산업에서 친환경적이고 선택성이 높은 생산 공정을 구현하는 데 직접적으로 기여할 수 있다. 화학 합성으로는 어려운 위치선택적 산화나 당화 반응을 효소 기반으로 구현함으로써 공정 효율과 안전성을 동시에 높일 수 있으며, 앞으로는 단백질 공학과 AI 기반 효소 설계를 결합하여 산업용 맞춤형 생촉매 개발로 확장될 가능성이 높다.

이 연구 주제는 극지 및 다양한 특수 환경에서 유래한 미생물의 유전체를 해독하고, 이들이 보유한 대사 능력과 산업적 활용 가능성을 발굴하는 데 초점을 둔다. 연구실은 남극·북극 유래 세균, 지의류 연관 미생물, Pseudomonas, Arthrobacter, Burkholderia, Variovorax 등 다양한 균주의 전장유전체 분석을 통해 저온 적응, 오염물질 분해, 항균물질 생산, 다당 분해 효소 보유 여부를 연구해 왔다. 이러한 접근은 생태학적 이해와 산업 응용을 동시에 겨냥하는 융합형 연구라고 볼 수 있다. 최근 연구와 학회 발표에서는 MHET 분해효소를 통한 플라스틱 관련 물질 생분해, 농약 분해 가능성 평가, 방향족 화합물 분해 경로 규명, 중금속 저항성과 생물정화 잠재성 분석, CAZyme 패턴을 통한 저온 환경 적응 해석 등이 두드러진다. 또한 머신러닝 기반 배양조건 최적화와 유전체 기반 기능 예측을 결합해 바이오서팩턴트나 항균 화합물 같은 유용 물질을 탐색하고 있다. 이는 미생물 유전체 정보를 실제 응용 기술로 연결하는 점에서 연구실의 중요한 강점이다. 이 분야의 파급효과는 환경오염 저감, 스마트 클린 기술, 해양바이오 및 산업용 효소 개발로 이어질 수 있다. 특히 바이오빅데이터와 유전체 분석 알고리즘을 활용한 연구 방향은 지역 환경문제 해결과 전문인력 양성 사업과도 긴밀히 연결된다. 앞으로는 메타게놈, 시스템생물학, AI 기반 기능 예측 기술과의 결합을 통해 새로운 환경정화 미생물과 산업용 바이오소재 발굴이 더욱 가속화될 것으로 기대된다.