본 연구는 8종의 생약 복합추출물인 Derma Genie™-DLP121의 피부 건강 개선 효능을 확인하 고자 하였다. 이를 위해, in vitro model에서 Derma Genie™의 생리 활성 정도를 평가했으며, 4종의 피부 세포 내 항산화, 항염, 보습 증진, 주름 개선 및 미백 효능을 분석하였다. 실험 결과, Derma Genie™에는 22.577 mg GAE/g의 폴리페놀이 함유되었고, DPPH assay에서는 최대 74.947%의 radical 소거능을 보였 다. Lipopolysaccharide를 처리하여 과염증 반응을 유도한 RAW 264.7 세포에서는 Derma Genie™가 산 화 질소(NO) 뿐만 아니라, 3종의 염증성 사이토카인(Il-6, Il-1β, Tnf-α)의 농도 의존적인 감소 효과를 매개하여 상당한 항염 효능이 있음을 입증하였다. 또한 Derma Genie™는 히알루론산을 생성하는 효소인 HAS1 및 HAS2의 유전자 발현은 증가시키고, 히알루론산 분해 효소 HYAL1의 발현은 저해시켜 세포 내 보습 증진 효능을 나타내었다. 뿐만 아니라, ultraviolet B (UVB)에 의한 세포 생존율 감소 및 주름 연관 유전자(COL1A1, COL3A1)의 발현 감소가 Derma Genie™ 처리 시 개선됨을 확인하였다. 특히 최대 농도 의 Derma Genie™ (1 mg/mL)와 UVB를 병용 처리한 군에서 주름 연관 인자인 COL1A1 및 COL3A1의 발현량이 각각 55.080 및 57.103% 개선됨을 보였다. 마지막으로, α-MSH로 멜라닌 합성을 유도시킨 B16F10에서 Derma Genie™의 병용 처리는 세포 내 멜라닌 함량을 최대 95.159% 감소시켰다. 이는 Derma Genie™가 세포 내 tyrosinase 활성을 억제함으로써 미백 효능을 가지는 것으로 판단되었다. 따라 서 이러한 결과는 Derma Genie™가 피부세포 내 항산화, 항염, 보습 증진, 주름 개선 및 미백 효능이 존재 함을 보여주며, 피부건강 증진을 위한 신규 기능성 화장품 원료로의 활용 가능성을 제고하였다.

Species distribution model (SDM) is used to preserve biodiversity and climate change impact. To evaluate biodiversity, various studies are being conducted to utilize and apply SDM. However, there is insufficient research to provide useful information by identifying the current status and recent trends of SDM research and discussing implications for future research. This study analyzed the trends and flow of academic papers, in the use of SDM, published in academic journals in South Korea and provides basic information that can be used for related research in the future. The current state and trends of SDM research were presented using philological methods and text-mining. The papers on SDM have been published 148 times between 1998 and 2023 with 115 (77.7%) papers published since 2015. MaxEnt model was the most widely used, and plant was the main target species. Most of the publications were related to species distribution and evaluation, and climate change. In text mining, the term ‘Climate change’ emerged as the most frequent keyword and most studies seem to consider biodiversity changes caused by climate change as a topic. In the future, the use of SDM requires several considerations such as selecting the models that are most suitable for various conditions, ensemble models, development of quantitative input variables, and improving the collection system of field survey data. Promoting these methods could help SDM serve as valuable scientific tools for addressing national policy issues like biodiversity conservation and climate change.