IFSCC 2022 London Congress 〈5·마지막회〉 ② REVIEW - ‘Formulating for Customisation, Personalisation & Plant’
1. 연구 동향
맞춤형화장품 시대가 본격화되고 있는 만큼 개개인의 피부 특성을 고려하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 피부 특성뿐만 아니라 라이프 스타일, 유전적 요인 등 데이터를 파악하여 AI 시스템을 통해 포뮬레이션 하고, 3D 프린팅 기술을 접목시켜 피부 형태에 맞는 패치 제형 개발 등 소비자의 니즈를 성분부터 제형까지 충족시키기 위한 연구들이 제안됐다.
또, 꽤 오래전부터 강조되고 있는 지속가능성Sustainability에 대한 연구결과도 소개됐다. 지속가능성을 몸소 실현하기 위해 천연자원에서 물질을 얻고 제조하는 공정까지 녹색화학Green Chemistry, 탄소 중립Carbon Neutrality을 중요시하며 실제 원료를 생산하고 있었다.
마지막으로 피부에 필요한 성분들을 안정적으로 전달하기 위한 제형 연구도 활발하게 이루어지고 있었다. 칼슘을 안정적으로 전달하기 위한 코킬레이트 리포좀 공법과 3D 프린팅 기술을 접목한 항산화 물질이 안정하게 포집된 패치제형, AI 딥 러닝을 이용한 클렌징 개발이 인상적이었다.
2. 주요 내용
1) Silicone environmental impact: from its origin to its fate
Dow Silicones(Belgium)
Dow silicone사에서 실리콘이 실제 환경에 미치는 영향과 기원에 대해 발표했다. 우리가 잘 알고있는 실리콘은 규소와 산소로 이루어진 중합체로 오래전부터 광범위하게 사용되고 있다.
특히, 화장품 제형 내에서는 퍼짐성과 지속력이 좋고 독특한 사용감을 구현해주는 특징이 있지만, 최근 실리콘 물질이 유해 성분으로 취급되면서 소비자들 사이에서 기피 성분으로 인식되고 있다. 이번 연구에서는 실리콘이 지구와 인간의 안전에 미치는 영향에 대한 잘못된 인식을 지적하면서 브라질, 브로우브랑코Breu Branco에 설립된 한 실리콘 공장을 소개했다. 이 공장은 최근 꾸준히 강조되고 있는 지속가능성Sustainability을 실현하기 위한 실리콘 제조 공장이다. 대지 규모는 약 45,000hPa 이며, 80%의 열대우림과 20% 유칼립투스 농장을 유지하고 있다. 농장에서 재배되는 유칼립투스는 FSCForest Stewardship Council, 국제산림관리협의회 가 이드라인에 따라 재배와 수확이 이루어지고 있다. 공장에 사용되는 에너지는 대부분 열대우림의 수력발전을 이용하여 가동되고, 100% 열대우림에서 얻은 석영을 사용했다. 또한, 실리콘 제조 시 사용되는 숯은 모두 유칼립투스를 이용했다. 자연에서 얻어온 천연물질을 이용하고, 탄소배출과 폐기물 을 최소화하며 효율적인 생산공정, 재생가능한 에너지, 생분해성이 가능한 재료생산까지의 모든 과정이 지속가능성에 최적화된 프로세스를 거치고 있었다. 이렇게 생산된 실리콘은 소비자를 통해 다시 자연으로 배출되고, 배출된 실리콘은 토양에 존재하는 미생물에 의해 생분해되거나 물, 공기, 퇴적물 등에 의해서 가수분해되어 최종 실리카, 규산, 이산화탄소로 전환됨으로써 결국 자연의 물질로 돌아오게 된다. 따라서, 화장품에 사용되는 실리콘은 화학적으로 불활성이고 반응이 없으며, 생체 적합한 매우 안전한 원료라고 강조했다.
2) Diabetic skin: New cosmetic treatments with a Ca2+ double cone vector system
Mibelle Group Biochemistry(Switzerland)
이 연구는 피부에 칼슘을 전달하기 위한 목적으로 코킬레이트 벡터를 제조하였고, 그 효능을 임상시험과 in vitro 실험을 통해 확인했다. 칼슘은 케라티노사이트 분화에 매우 중요한 요인이다. 피부 깊이에 따라 칼슘의 농도가 다르게 존재하게 되는데, 피부 각질층 칼슘 농도가 높게 나타나면서 각질세포의 증식이 활발하게 일어나고, 기저층으로 갈수록 칼슘의 농도가 낮아져 각질세포의 분화가 일어나게 된다. 따라서, 피부에 존재하는 칼슘의 농도 구배는 로리크린, 인볼루크린, 필라그린과 같은 분화 단백질들의 발현과 각질세포의 이동에 큰 영향을 주기 때문에 건강한 피부 장벽을 유지하는데 칼슘은 매우 중요한 요인이다. 젊은 사람의 피부에서는 깊이에 따라 칼슘의 농도구배가 뚜렷하게 나타나고, 노화된 피부 또는 당뇨병 환자의 피부에 존재하는 칼슘은 각질층에서도 기저층과 비슷하게 낮은 농도로 나타나게 된다.
이번 연구에서는 칼슘 전달을 목적으로 코킬레이트 시스템을 제안했다. 코킬레이트 기술은 소수성 약물을 전달하기 위한 전달 시스템 중 하나이다. 음전하를 띠는 인지질 이중층과 양이온성 금속 이온이 만나 상호작용하여 길쭉한 나선형 모양의 실린더 구조를 형성하는 것이 특징이다. 개발 초기에는 리포좀과 달리 물이 없는 내부구조를 가지고 있었으나, 최근에는 물을 포함하는 구조도 개발되고 있다. 코킬레이트 공법은 소수성 물질을 지질 이중층 사이에 효율적으로 포접할 수 있고, 나선형의 단단한 구조는 활성물질을 안정한 상태로 전달하게 한다.
본 연구에서는 지질 성분으로 대두 레시틴을 사용하고 글리세롤, 펜틸렌글라이콜, CaCl2 용액을 함께 투입하여 고압미세유화기에 통과시켰다. 형성된 나선형 구조는 전자현미경FFTEM 측정을 통해 확인했다.
연구진은 당뇨병 환자의 피부 또는 노화된 피부와 비슷한 3D 표피를 설계하기 위해 칼슘 농도가 낮은 배지에서 케라티노사이트를 배양했다. 기초 칼슘 농도가 낮은 3D 표피모델(0.3 mM calcium basal)에 각각 1.1 mM CaCl2와 0.1% Ca2+ 코킬레이트 벡터 시스템을 처리했을 때, 코킬레이트를 처리한 표피에서는 분화기능이 회복되고 피부장벽이 개선됨을 확인했다. 분화 단백질 중 하나인 로리크린의 발현 또한 코킬레이트를 처리한 표피에서 대조군(1.1mM calcium basal)과 비슷하게 발현됨을 확인했다.
임상시험을 통해 코킬레이트 벡터 시스템의 효능을 평가했다. 2% Ca2+ 코킬레이트 벡터를 도포 후 SLSSodium Lauryl Sulfate patch를 부착하고 떼어냈을 때, 피부 자극을 나타내는 피부 미세 순환skin microcirculation과 발진이 처리되지 않은 대조군에 비해 유의하게 감소됨을 확인했다. TEWL 측정 결과 또한 유의하게 감소되었다. 이번 연구에서 개발한 코킬레이트 벡터 시스템은 in vitro, in vivo 결과에서 보여 주듯 피부 장벽을 개선시키는데 효과 적임을 입증했다.
3) Towards the personalization of 3D printed patches for cosmetic application
University of Lisbon(Portugal)
화장품 산업에서 3D 프린팅 기술과의 융합 연구가 늘고 있다. 개인 맞춤형 메이크업 제품, 네일아트, 페이스 미스트, 스킨케어 분야 등 다양한 분야로 적용 범위가 확대되고 있다.
이번 연구에서는 3D 프린팅을 이용하여 반고체 형태의 젤라틴 기반의 하이드로겔 패치를 개발하고, 소비자의 얼굴 크기와 원하는 모양, 피부에서 원하는 성분 등을 고려한 개인 맞춤형 패치를 제안했다.
패치는 다양한 패턴으로 3층을 압출하여 쌓아 올린 3D 패치 형태이며, 압출되는 라인의 거리나 프린팅 각도를 조절하여 3개의 층을 쌓아 올리면 다공성 크기가 다른 패치 제조가 가능하다. 또, 얼굴을 스캐닝하는 Visia-CR™ 피부 분석 이미징 시스템과 결합하여 개개인의 얼굴에 맞는 크기와 모양 구현이 가능하고, 피부에서 원하는 항산화 물질이나 항노화 물질 등 생리활성 물질을 함께 투입하여 방출 조절이 가능한 맞춤형 패치를 개발했다.
항산화 물질로 IBR-TCLCⓇ(토마토추출물)을 사용하고 패치에 농도를 다르게 적용했다. 농도 구별은 형광을 처리하여 패치에 존재하는 추출물 농도를 정량화하여 확인했고, IBR-TCLCⓇ의 농도가 증가하여도 패치의 모양이나 인쇄의 정확도에는 크게 영향을 미치지 않았다. Visia-CR™ 시스템으로 2D 로 얼굴 표면을 인식하여 개인의 얼굴형에 맞는 패치를 개발했다.
4)Artificial intelligence model for the prediction of
cleansing foam formulations withexcellent make-up removability～
Is an ‘in silico formulator’ superior to a human formulator?
Kirin Holdings(Japan)
클렌징 폼에는 무한한 조합의 성분이 포함되므로 일정한 포뮬레이션의 최적화는 어렵다. 이 연구에서는 계면활성제 자기조립 효과 및 성분의 화학적 특성을 파악하기 위해 인공지능AI머신 러닝을 사용하였다. 연구팀은 직접 손으로 500개 이상의 클렌징 폼 샘플을 준비하고 테스트했다. 반면 모든 포뮬레이션 세트에 대한 세정력 평가를 위해 분자 기술어descriptor와 Hansen 용해도 지수를 적용했다. 5가지 머신 러닝 모델을 이용하여 클렌징력을 적용하여 예측했다. 또한 제형을 PC와 가상으로 연결하고 기존 AI 모델로 클렌징력을 예측하기 위해 in-silico 포뮬레이션을 사용하여 R2=0.765의 정확도를 얻었다.
화장품 성분의 혼합물이 서로 간의 상호 작용을 보여주고 이러한 유형의 비선형 행동이 증가하므로 세척 성능을 예측하는데 어려움이 있었다. 그러나 디스크립터의 사용으로 화학적 특성과 in-silico 포뮬러의 도움으로 정확도를 높였다.
에이코사글리세롤 헥사카프릴레이트 및 PPG-9 디글리세릴 에테르 또는 시클로헥실글리세린으로 구성된 클렌징은 워터프루프 아이라이너 제거를 위한 >85%의 클렌징력을 나타낸다. 이 AI 시스템은 새롭고 효과적인 화장품 개발에 필요한 노력을 줄이는 데 큰 도움을 줄 것으로 평가된다.
in-silico 공식에서 얻은 예측 데이터를 검증하기 위해 몇 가지를 선택하여, 제형을 만들고 세정력을 측정했다. 측정 결과 비이온성 계면활성제 에이코사글리세롤 헥사카프릴레이트 및 (표 1)의 cyclohexylglycerin/PPG-9 diglyceryl ether ―(A), (B), (C)―는 실제 포뮬러 중 최고의 세정력을 나타냈다. 다른 비이온성계면활성제와 cyclohexylglycerin/PPG-9포함한 포뮬러 ―(D)~(H)―은 세정력이 더 낮았고. 글리세린을 포 함한 포뮬러 ―(I) 및 (J)―를 포함한 제형은 비이온성 계면활성제의 종류에 관계없이 세정력이 낮았다. 머신러닝과 함께 인공지능(AI)을 활용해 계면활성제의 자기조립 및 성분의 화학적성질을 결합하여 클렌징력을 예견할 수 있는 시스템을 구축한 연구성과였다.