마우스 뇌 연구는 인간의 마음에 대한 이해를 향상시킵니다

Google 연구원들은 인간 뇌의 놀랍도록 상세한 지도를 공개했으며, 이는 매우 작지만 중요한 부분인 약 1입방밀리미터의 뇌 조직에 초점을 맞춘 것입니다. 이는 쌀알 반쪽 크기 정도입니다. 이 지도는 1.4페타바이트의 데이터를 인코딩하는 데 필요했으며, 개별 뉴런과 그 복잡한 연결을 놀라운 선명도로 보여줍니다.

비록 뇌의 아주 작은 부분일지라도, 이 지도는 놀라운 발견으로 이어졌습니다. "예를 들어, 우리는 일부 신경 섬유가 이 거대한 매듭으로 꼬여 있는 것을 발견했습니다,"라고 Google 연구 과학자 Viren Jain은 말합니다. "왜 이런 일이 일어나는지 전혀 모릅니다 — 이는 누구도 본 적 없는 현상입니다."

이제 Viren과 그의 팀은 쥐의 뇌로 초점을 옮기고 있으며, 그 이유는 매력적입니다. 이 작은 포유동물은 우리 자신의 마음의 가장 심오한 신비를 풀 열쇠를 쥐고 있을지도 모릅니다. 예를 들어: 우리는 어떻게 기억을 저장하고 불러오는가? 우리는 어떻게 물체와 얼굴을 인식하는가? 왜 우리는 그렇게 많은 수면이 필요한가? 그리고 알츠하이머 및 기타 뇌 질환에서 무엇이 오작동하는가?

"이 질문들에 답이 없는 주된 이유는 뇌를 연구하기 위한 중요한 데이터가 여전히 부족하기 때문입니다,"라고 Viren은 설명합니다.

860억 개의 뉴런과 100조 개 이상의 시냅스를 가진 인간 뇌는 우리의 생각, 감정, 움직임, 그리고 세상과의 상호작용을 뒷받침하는 복잡한 기계입니다. 이러한 신경 연결, 즉 "커넥톰"을 매핑함으로써 우리는 뇌가 어떻게 기능하며 왜 때때로 기능하지 않는지에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다.

시냅스 수준에서 상세한 지도를 만드는 것은 쉬운 일이 아니며, 나노미터 해상도로 뇌를 이미지화하고 엄청난 양의 데이터를 처리해야 합니다. 이는 이미징, AI 알고리즘, 데이터 관리 도구에서 지속적인 혁신을 요구하는 기술적 도전입니다. 그래서 10년 전 Google Research는 커넥토믹스 팀을 설립했습니다.

지난 10년 동안 팀은 데이터를 더 효율적으로 처리, 분석, 공유하는 기술을 개발하여 뇌에 대한 우리의 이해를 크게 가속화했습니다. 예를 들어, 그들은 기계 학습을 사용하여 뇌 이미지에서 뉴런을 자동으로 추적하는 플러드-필링 네트워크를 도입하여 수동 색칠의 필요성을 없앴습니다. 또한 SegCLR 알고리즘을 개발하여 이러한 네트워크 내에서 세포의 다양한 부분과 세포 유형을 자동으로 식별했습니다. 또한 TensorStore와 Neuroglancer와 같은 소프트웨어를 만들어 대규모 다차원 이미지와 볼륨을 저장, 처리, 시각화하는 데 도움을 주었습니다.

그러나 전체 인간 뇌 커넥톰을 매핑하는 것은 여전히 먼 목표입니다. 이는 최대 1제타바이트의 데이터 — 10억 테라바이트 — 를 분석해야 하며, 이는 현재 우리의 기술적 범위를 벗어납니다. "지금 전체 인간 뇌를 매핑하려면 수십억 달러와 수백 년이 걸릴 것입니다,"라고 Viren은 인정합니다.

결과적으로 연구자들은 더 작은 동물의 뇌의 더 큰 부분을 매핑하거나 더 큰 동물의 뇌의 더 작은 부분을 매핑하는 데 집중하고 있습니다. 2020년, 커넥토믹스 팀은 초파리 뇌의 절반을 성공적으로 매핑하여 25,000개의 뉴런 간의 연결을 밝혀냈습니다. 다른 연구자들과의 협력은 또한 제비새와 제브라피시 유충 뇌의 일부에 대한 커넥톰을 생성했습니다. 그리고 5월에는 1입방밀리미터의 인간 뇌 조직에 대한 상세한 지도가 Science에 게재되었습니다.

이 프로젝트의 데이터셋은 전 세계 수천 명의 연구자들에 의해 사용되어 수백 건의 발견이 발표되었습니다.

연구자들은 인간 뇌 조직의 작은 부분 내 거의 모든 뉴런과 그 연결을 3D 이미지로 구성했습니다. 상단 이미지는 흥분성 뉴런을 노란색으로 밝히고, 하단 이미지는 억제성 뉴런을 파란색으로 강조합니다.

커넥토믹스 팀은 현재 하버드, 프린스턴 및 기타 기관의 파트너들과 협력하여 쥐의 해마 — 기억 형성, 주의, 공간 탐색을 담당하는 뇌 영역으로 전체 쥐 뇌의 2-3%를 차지 — 를 매핑하고 있습니다.

전체 인간 뇌를 매핑할 수단이 없는 상황에서 쥐 커넥톰을 분석하는 것은 실현 가능한 다음 단계입니다. 이는 충분히 작아서 가능하며 인간 뇌에 적용할 수 있는 통찰을 제공할 수 있습니다. "전자현미경으로 쥐 뇌를 살펴보면 인간 뇌와 놀라울 정도로 비슷합니다. 본질적으로 축소판입니다,"라고 하버드의 분자 및 세포 생물학 교수인 Jeff W. Lichtman은 말합니다. 이것이 쥐가 종종 인간 뇌 장애를 연구하는 데 사용되는 이유입니다.

쥐는 커넥토믹스의 최신 전선이지만, 신경과학자들은 수십 년 동안 점점 더 복잡한 뇌를 매핑해 왔습니다. 최초의 커넥톰은 1986년에 16년의 작업 끝에 발표된 벌레의 뇌였습니다.

쥐 뇌는 인간 뇌보다 1,000배 작지만, 이를 매핑하는 것은 여전히 엄청난 기술적 도전입니다. 나노미터 해상도의 단일 쥐 뇌 커넥톰의 데이터셋은 사상 최대의 생물학적 데이터셋이 될 수 있으며, 약 20,000-30,000테라바이트로 추정됩니다.

"데이터를 획득하는 것뿐만 아니라, 이를 저장하고 정확하게 처리하는 것도 또 다른 장애물입니다,"라고 Viren은 지적합니다. "우리의 독특한 기여는 정확성의 경계를 넓히는 도구를 개발하고 이를 점점 더 큰 데이터셋에 적용하는 것이었습니다."

성공한다면, 커넥토믹스 팀의 쥐 뇌 프로젝트는 과학자들이 포유류 해마의 일부를 처음으로 매핑하고 시도된 가장 큰 뇌 섹션을 매핑하는 것입니다.

"기초 연구는 엄청나게 가치 있습니다,"라고 Viren은 결론짓습니다. "저를 흥분시키는 것은 언젠가 기억이 어떻게 형성되는지, 그리고 정신 장애나 질병의 원인이 무엇인지 정확히 이해할 가능성입니다. 하지만 이를 달성하려면, 불과 몇십 년 전에는 상상할 수 없었던 방식으로 기술을 계속 발전시켜야 합니다."