Development of Food Authenticity Markers Using a Chemometrics Approach

Abstract

참돔(Pagrus major)은 대표적인 수산 단백질원으로서 한국, 일본, 중국 등지에서 오랫동안 소비되어 온 주요 양식 어종이다. 현재 우리나라에 유통되는 수입 참돔의 대부분(약 99%)은 일본산 양식 참돔이며, 이는 국내 수산물 시장의 상당 부분을 차지하고 있다. 그러나 최근 일본의 원자력 발전소 폐수 해양 방류 등의 해양 환경 오염 문제로 인해, 국내 소비자들 사이에서 수입 수산물에 대한 기피 현상이 증가하고 있다. 이에 따라 일부 시장에서는 원산지 미표기 또는 허위표시 등 수산물 원산지 위반 사례가 보고되고 있으며, 정부에서는 현장 단속을 강화하고 있으나 농축산물과 달리 수산물에 대한 과학적 원산지 판별 기법은 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 참돔의 원산지에 따른 생물학적 차이를 이화학적 성분 분석과 대사체학 기반 분석을 통해 규명하고, 이를 바탕으로 참돔 원산지 판별법을 개발하고자 하였다. 우선, 한국산과 일본산 참돔의 성분 조성 차이를 비교하기 위해 지방산, 아미노산, 미네랄 조성을 분석하였다. 총 29 종의 지방산, 17 종의 구성 아미노산, 4 종의 미네랄을 분석하였으며, 계층적 군집 분석(HCA)과 직교 부분 최소 제곱 판별 분석(OPLS-DA)을 통해 지방산 조성에서 명확한 군집 차이를 확인하였다. 계절별 참돔을 분석한 결과, p-value 및 변수 중요도(VIP score)를 기준으로 상위 10 개의 지방산을 선별하였고, 이 중 리놀레산(linoleic acid)은 ROC curve 분석에서 높은 민감도와 특이도를 보여 바이오마커 후보로 제시되었다. 특히 리놀레산 함량이 총 지방산 대비 6.45%를 기준으로 한국산과 일본산 참돔을 효과적으로 구분할 수 있는 가능성이 확인되었다. 또한, CE-TOF/MS 기반의 비표적 대사체 분석을 통해 한국산과 일본산 양식 참돔 간의 생리학적 차이를 평가하였다. 총 233 개의 대사산물을 분석하였고, PCA와 HCA 분석을 통해 원산지에 따른 대사체 패턴의 차이를 확인하였다. 이 중 11 개의 대사산물이 유의한 차이를 보였으며, KEGG pathway 분석 결과 히스티딘 대사와 아르기닌 생합성과 밀접한 관련이 있음을 확인하였다. 이를 통해 대사체 기반의 원산지 판별 가능성을 제시하였다. 한국산과 일본산 양식 참돔의 대사체 데이터를 기반으로, 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 활용한 바이오마커 발굴 전략을 제시하였다. 고차원 저샘플 대사체 데이터에서 발생 가능한 과적합 문제를 해결하기 위해, FDR 보정 p 값(<0.05)과 |log₂ fold change|(>2)를 기준으로 한 univariate 기반 feature selection 을 수행하였다. 차원 축소 후 구축된 RF 모델은 OOB 오류율이 5%에서 0%로 감소하고 변수 중요도(MDA)가 증가하여 모델의 안정성과 예측력을 향상시켰다. 통계적 유의성과 함께 효과 크기(Cohen's d)의 증가 및 bootstrap 기반 검증(p<0.001)을 통해 변수의 신뢰도가 강화되었으며, N, N-dimethylglycine, creatine, hypotaurin 은 생물학적 타당성까지 고려된 유망한 바이오마커로 확인되었다. 본 연구는 소규모 대사체 데이터에서 신뢰도 높은 바이오마커 탐색을 위한 차원 축소 기반 머신러닝 접근의 가능성을 제시하였다. 본 연구에서는 참돔의 원산지 판별을 위해 이화학적 분석과 대사체학 기반 접근법을 활용하여, 한국산과 일본산 참돔 간의 대사적 차이를 분석하고 원산지 판별을 위한 바이오마커를 발굴하였다. 이러한 통합 분석을 통해 참돔의 원산지를 구별할 수 있는 대사체 기반 바이오마커 개발의 가능성을 확인할 수 있었다. 하지만, 본 연구에 사용된 시료는 계절적, 지리적 범위가 제한적이었기 때문에, 제시된 원산지 판별 기법의 적용성은 제한될 수 있다. 참돔의 대사체는 양식 환경, 수온, 사료 등의 다양한 해양 환경 변수에 영향을 받을 수 있으므로, 향후 연구에서는 장기적이고 지속적인 샘플링과 모니터링을 통해 이러한 변수들을 반영한 대사적 변화 차이 탐색이 필요하다. 결론적으로, 본 연구는 수산물의 원산지를 판별하기 위한 새로운 접근법으로써 이화학 분석 및 대사체 정보를 통합하고, 이를 통계적 분석 기법과 결합하여 실질적인 판별력을 갖는 바이오마커를 발굴하는 전략을 제시할 수 있음을 시사한다.