천연식물에 포함된 유용성분의 용해도 예측

강 지 훈·정 성 택·노 경 호

인하대학교, 화학공학과

Prediction of Solubility of Useful Components

in Some Natural Products

Ji Hoon Kang·Sung Taik Chung·Kyung Ho Row

Dept. of Chem. Eng., Inha University, Inchon 402-751, Korea

서론

최근 건강에 관심을 갖는 인구의 증가와 기호의 다양화에 의해 천연물의 수요가 점차 확대되어 가고 있다. 특히 이들의 유용성분이 성인병의 예방과 치료에 대하여 탁월한 효능이 있음이 밝혀지고 있다. 천연물에 포함된 주요한 유용성분들은 오갈피 나무의 acanthoside-D, 십자화과 식물의 □-carotene과 indole-3-

carbinol, 녹차의 catechin compound((+)catechin, (-)epicatechin gallate, (-)epi-

gallocatechin, (-)epigallocatechin gallate), 콩의 daidzein, genistein, 감귤류의 d-limonene과 perillyl alcohol, 주목나무의 taxol, vitamin E 등이 있다. 이와같이 천연물에는 의약 및 산업체에서 유용하게 사용되거나 사용될 수 있는 여러 가지 성분들이 풍부하게 포함이 되어 있으며 제약회사를 중심으로 천연물에 포함되어 있는 유용성분들을 추출하여 상품화하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다.

천연물에서 유용성분만을 추출할 수 있는 용매는 매우 많은 종류가 있을 수 있다. 제일 확실한 방법은 적절한 용매를 선정하여 천연물에서 직접 추출하는 방법이나 이 경우에는 많은 시간이 소요되고 선택하지 않은 용매 또한 적지 않을 수 있다. 그러므로 천연물중의 유용성분과 용매의 용해능력을 수치적으로 표시하기 위해서 용해도 매개변수(solubility parameter)를 이용한 용해도가 사용된다. 두 물질의 상호 용해도를 추정하는 경우에는 두 물질의 용해도 매개변수 값의 차이가 적을수록 서로 잘 용해됨을 의미한다.

Grubenmann[1]은 용해도 매개변수를 이용하여 여러 용매에서 pigment의 용해도를 예측하였고, Kupperblatt와 Chung[2]은 고분자 물질의 용해도를, Bustamante 등[3]은 drug의 용해도를 예측하였다. 국내에서도 Row와 Lee[4]는 용해도 매개변수를 도입하여 세정제에서 abietic acid의 용해도를 예측하였다. 이와같이 물리적 성질이 잘 알려지지 않은 물질의 용해도 매개변수의 예측 뿐만 아니라, 이 매개변수를 이용한 연구들이 많이 진행되고 있으나, 천연물에 포함된 유용성분들의 용해도 연구는 아직까지 미비한 상태이다.

천연물중에 포함된 유용성분의 추출에 필수적인 용해력이 큰 용매를 선정하기 위해서 용해도 매개변수를 화학적인 구조에 의해 예측하여 계산하고, 각각의 유용성분들과 추출에 많이 사용되는 용매들 사이의 용해도를 예측하는 것이 본 연구의 목적이다.

이론

Hildebrand의 용해도 매개변수는 다음과 같이 나타낸다.

[eqn: delta ~=~ SQRT {LEFT ( E_coh over V RIGHT ) }~=~ SQRT {LEFT ( {H^v ~-~RT} over V RIGHT ) }]	(1)

여기서, □는 전체 용해도 매개변수로서, 단위는 (cal/□)1/2=(4.187J/10-6□)1/2=2.046×103 (J/□)1/2=2.046 (MPa)1/2이고, Ecoh는 결합에너지, Hv는 증발엔탈피, R은 이상기체상수, T는 절대온도, V는 몰부피를 나타낸다.

Hildebrand에 의한 식 (1)은 화합물 구조사이의 dispersion force만이 설명되고 있다. 그렇지만, 많은 용매와 비정질 고분자의 경우, 전체 결합에너지는 dispersion force 뿐만 아니라 polar 그룹과 hydrogen bonding 그룹 사이의 상호작용에 큰 영향을 받고 있다. 이런 경우, 용해도 매개변수는 전체 결합에너지를 포함하는 식으로 정의된다. 따라서, 전체 결합에너지는 세가지 형태의 상호작용력을 가지는 세 개의 부분으로 나누어지며, 다음과 같이 표시된다.

[eqn: E_coh ~=~E_d ~+~E_p ~+~E_h]	(2)

여기서, Ed와 Ep는 contribution of dispersion forces와 polar forces, Eh는 contribution of hydrogen bonding이다.

전체 용해도 매개변수(□)는 각각의 결합에너지에 대응되는 세 개의 부분적인 용해도 매개변수로서 구성되어 있다.

[eqn: delta ~=~ SQRT {delta _d^2 ~+~delta _p^2 ~+~delta _h^2 }]	(3)

[eqn: delta _d]는 dispersion component of solubility parameter, [eqn: delta _p]는 polar component of solubility parameter, [eqn: delta _h]는 hydrogen bonding parameter of solubility parameter이다.

[eqn: delta _d]와 [eqn: delta _p]의 효과는 밀접하게 관련이 있기 때문에 결합시켜서 다음과 같이 [eqn: delta _v](volume-dependent parameter)로서 나타낸다.

[eqn: delta _v ~=~ SQRT { delta _d^2 ~+~ delta _p^2}]	(4)

Kambour 등[5]은 여러 용매에 대한 polystyrene의 용해도를 나타내었다. 용질이 용매에 용해되는 범위는 5 □-units의 반경을 가진 원에 의해서 제한되어진다. 이 원의 중심은 용질의 [eqn: delta _h ~, delta _v]값으로 나타내어진다. 용질과 용매사이의 [eqn: delta _v]와 [eqn: delta _h]사이의 차이값이 최소화될수록 용질의 용매에 대한 용해도가 커지게 된다. 이러한 차이값을 [eqn: DELTA delta]로서 나타내며 일반적으로 다음과 같이 정의된다[6].

[eqn: DELTA delta_i,j ~=~ SQRT { ( ^i delta_v ~-~^j delta_v )^2 ~+~(^i delta_h ~-~^j delta_h )^2}]	(5)

위의 식에서 i는 용매, j는 용질을 의미하고, [eqn: DELTA delta]의 값이 5보다 작은 경우에는 용질이 용매에 잘 용해됨을 의미한다.

[eqn: delta]값들은 화학적인 구조에 의해 물질을 이루고 있는 각각의 그룹들의 기여도에 따라 예측할 수 있다. 따라서, 각각의 용해도 매개변수는 구조에 의해 다음과 같이 Hoftyzer-Van Krevelen의 방법[7]에 의해서 구할 수 있다.

[eqn: delta _d ~=~ {LEFT ( SUM F_d RIGHT)} over V]	(6)

[eqn: delta _p ~=~ SQRT { {LEFT ( SUM F_p^2 RIGHT )}} over V]	(7)

[eqn: delta _h ~=~ SQRT { LEFT ( {SUM E_h} over V RIGHT ) }]	(8)

여기서 [eqn: F_d] , [eqn: F_p] 는 dispersion and polar group molar attraction contribution [J1/2□3/2/mol], [eqn: E_h]는 hydrogen bonding parameter group contribution [J/mol]이다. [eqn: delta _d , _p , _h] 의 결과는 전체 용해도 매개변수 값을 예측하거나 다른 물질과의 용해도를 예측하는데 이용될 수 있다.

결과 및 고찰

천연물에서 유용성분을 추출할 때 가장 좋은 용해도를 갖는 용매를 사용하여야 하는 이유는 최소한의 용매를 사용할 수 있고 유용성분을 많이 시료로부터 추출할 수 있고 분리가능한 양을 극대화할 수 있기 때문이다. 유용성분을 가장 잘 용해할 수 있는 용매를 찾기 위해서는 물질들의 용해도 매개변수를 사용하여 용해도를 예측할 필요가 있다. 모든 화학물질은 화학적인 구조에 의해서 결정되는 고유의 용해도 매개변수를 갖고 있다. 용매의 용해도 매개변수 값은 문헌이나 handbook에서 쉽게 얻을 수 있지만, 물리적 성질이 잘 알려져 있지 않은 이들 유용성분의 값은 화학적인 구조에 의한 계산을 통해 예측할 수 있다. Table 1은 천연물에 포함되어 있는 유용성분의 각각의 용해도 매개변수 값을 화학적인 구조에 의해 식 (6)∼(8)을 사용하여 계산하였고, 식 (3)으로부터 전체 용해도 매개변수 값을, 식 (4)에 의해서 [eqn: delta _v]를 구하여 나타낸 것이다. Table 2는 (5)를 이용하여 각각의 유용성분과 여러 가지 용매 사이의 [eqn: DELTA delta] 값을 계산한 결과이다.

Acanthoside-D는 acetonitrile과 ethanol, □-carotene은 hexane, indole-3-carb

onil은 acetone, ethyl acetate와 methylene chloride, (+)c, (-)ecg, (-)egc와 (-)egcg등의 카테킨 화합물은 acetonitrile, ethanol과 methanol, daidzein은 acetone, genistein은 acetonitrile과 ethanol, d-limonene은 hexane, perillyl alcohol은 acetone, ethyl acetate, methylene chloride와 tetrahydrofuran, taxol은 acetone, ethyl acetate와 methylene chloride, vitamin E는 chloroform, ethyl acetate와 tetrahydrofuran 등의 용매에 가장 잘 용해됨을 알 수 있었다. 이와같이 용해도에 대한 기초적인 data는 천연물로부터 유용성분을 추출하고 분리하기 위한 고순도 분리공정에 이용될 것으로 기대된다.

Table 1. Solubility Parameters for the Useful Components

Useful Components	□d [MPa1/2]	□p [MPa1/2]	□h [MPa1/2]	□v [MPa1/2]	□ [MPa1/2]
acanthoside-D	13.2	2.8	16.6	13.5	21.4
□-carotene	12.8	0	0	12.8	12.8
(+)c	13.7	4.5	19.7	14.4	24.4
daidzein	14.7	4.9	14.0	15.5	20.9
(-)ecg	13.8	3.8	19.7	14.3	24.4
(-)egc	13.6	4.7	21.2	14.4	25.6
(-)egcg	13.8	4.0	20.8	14.4	25.3
genistein	14.6	5.2	16.5	15.5	22.6
indole-3-carbinol	14.5	3.5	12.3	14.9	19.3
d-limonene	14.1	0	0	14.1	14.1
perillyl alcohol	13.9	2.6	10.1	14.1	17.4
taxol	13.7	2.2	10.9	13.9	17.7
vitamin E	13.3	1.1	6.3	13.4	14.8

Table 2. □□[MPa1/2] Prediction of Useful Materials for Various Solvents

	acetone	acetonitrile	chloroform	ethanol	ethyl acetate	hexane	methanol	methylene chloride	tetrahydro furan	water
acanthoside-D	6.3	3.4	11.1	4.8	8.1	16.7	8.4	8.2	10.6	26.8
□-carotene	11.5	19.7	7.9	20.4	9.4	2.1	24.4	10.8	8.1	42.5
(+)c	8.9	0.7	13.8	2.5	10.9	19.7	5.2	10.7	13.3	23.7
daidzein	3.1	5.6	8.0	6.2	5.1	14.0	10.2	5.0	7.5	28.4
(-)ecg	8.9	0.8	13.8	2.6	10.9	19.7	5.3	10.7	13.3	23.7
(-)egc	10.4	1.8	15.2	2.8	12.4	21.2	4.1	12.1	14.8	22.4
(-)egcg	10.0	1.4	14.9	2.6	12.0	20.8	4.4	11.7	14.4	22.7
genistein	5.6	3.1	10.4	3.8	7.6	16.5	7.7	7.3	10.0	26.1
indole-3-carbinol	1.9	7.3	6.6	8.0	3.5	12.3	12.0	4.0	6.1	30.2
d-limonene	11.2	19.6	7.2	20.2	9.1	0.8	24.2	10.3	7.4	42.1
perillyl alcohol	2.4	9.6	5.2	10.3	2.2	10.1	14.3	3.7	4.7	32.5
taxol	2.4	8.8	5.9	9.6	2.8	11.0	13.6	4.1	5.4	31.9
vitamin E	5.5	13.4	4.2	14.1	3.6	6.5	18.2	5.5	3.9	36.3

참고문헌

1. Grubenmann, A. : Dyes and Pigments, 21, 273(1993).

2. Kupperblatt, G. B. and Chung, C. I. : The International Journal of Powder     Metallurgy, 29(3), 229(1993).

3. Bustamante, P., Ochoa, R., Reillo, A. and Escalera, J. B. : Chem. Pharm.       Bull., 42(5), 1129(1994).

4. Row, K. H. and Lee, Y. Y. : HWAHAK KONGHAK, 31(6), 623(1993).

5. Kambour, R. P., Gruner, C. L. and Romagosa, E. E. : J. Polymer Sci.,         Polymer Phys., 11, 1879(1973).

6. Van Krevelen, D. W. : □Properties of Polymers : Their Estimation and       Correlation With Chemical Structure□, 3rd ed., Elsevier, New York(1990).

7. Hoftyzer, P. J. and Van Krevelen D. W. : □Properties of Polymers□, 2nd       ed., Butterworth, London, 152(1976).