[📪정보] KAIST, 뇌 구조 정확히 볼 수 있는 3차원 분석기술 개발

백세범 교수 연구팀, KAIST내 실험실 및 해외 유수 대학 연구팀서도 활용(지디넷코리아=방은주 기자)KAIST(총장 신성철)는 바이오 및 뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 뇌신경과학 연구에서 광범위하게 사용하는 실험용 쥐의 뇌 절편 영상을 자동으로 보정하고 규격화, 신경세포의 3차원 분포정보를 정확하게 얻을 수 있는 핵심 분석 기술을 개발했다고 8일 밝혔다.

이 기술은 실험자 경험에 의존하던 기존 분석 방식 문제점을 해결하는 한편 여러 개체에서 얻은 뇌 이미지를 표준적인 3차원 지도상에서 비교, 분석할 수 있다. 기존 개체별 분석은 관측하기 힘든 뇌세포 간 상호 연결 형태의 정확한 공간적 분포를 발견할 수 있는 길을 열었다는 점에서 의미가 크다고 KAIST는 설명했다.

연구팀은 생명과학과 이승희 교수팀과 협력 연구를 통해 실험에서 얻어진 쥐의 뇌 절편 데이터를 분석했는데, 이 기술을 적용한 결과 시각시스템의 초기 구조인 외측 슬상핵(Lateral geniculate nucleus)과 시각피질 (Visual cortex) 사이의 정확한 연결 구조 분포를 측정했다.

기존 분석 방식은 불가능한 다중 개체에서 얻은 데이터 표준화로 뇌 전역에 걸친 신경세포 연결성을 분석할 수 있음을 확인했다.

백세범 KAIST 교수

뇌인지공학프로그램 최우철 박사과정과 송준호 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 셀(cell)의 온라인 자매지 셀 리포츠(Cell Reports) 5월 26일 자에 게재됐다.(논문명: Precise mapping of single neurons by calibrated 3-D reconstruction of brain slices reveals topographic projection in mouse visual cortex).

앞서 연구팀은 이 기술을 활용해 UC 버클리대학 양단(Yang Dan) 교수와 공동연구에도 참여했고, 그 결과를 국제 학술지 사이언스 (Science) 1월 24일 자에 발표했다. (논문명: A Common Hub for Sleep and Motor Control in the Substantia Nigra).

통상 쥐의 뇌 절편 영상을 이용한 연구에서는 특정 단백질에 형광물질을 발현시킨 뇌를 잘라 신경세포의 분포 등을 분석하는 방법이 광범위하게 사용된다.

이때 형광을 발현하는 신경세포를 현미경을 통해 연구자 육안으로 관측하고, 얼마나 많은 신경세포가 뇌의 어느 특정 영역에 위치하는지 일일이 수동적으로 분석한다. 이런 방법은 연구자 경험에 크게 의존해 오차가 클 수밖에 없고, 각각 개체에서 관측한 신경세포 위치나 수량을 표준적 공통 방법으로 동시에 분석할 수 없다는 한계를 갖고 있다.

백 교수 연구팀은 미국 Allen Brain Atlas 프로젝트에서 제공한 쥐 두뇌의 3차원 표준 데이터에 기반, 임의 각도에서 잘라낸 뇌 절편 이미지들을 SURF(Speeded Up Robust Feature Points) 특징점과 HOG(Histogram of Oriented Gradients descriptor) 형상 기술자를 이용해 데이터베이스와 비교하는 계산적인 분석 방법을 사용했다.

그 결과, 실험에서 얻은 뇌 이미지와 가장 잘 일치하는 데이터베이스 3차원 위치를 100마이크로미터(μm), 1도 이내 오차로 찾아냈다.

연구팀은 이를 통해 각 2차원 뇌 이미지 위치 정보를 3차원 공간상 위치로 정확히 계산하고, 여러 개체에서 얻어진 신경 세포 위치를 동일한 3차원 공간에 투영해 정확하게 분석할 수 있음을 확인했다고 설명했다.

왼쪽부터 송준호 연구원, 백세범 교수, 최우철 박사과정

이 기술을 활용하면 다양한 기법으로 생성한 뇌 슬라이스 이미지를 이용해 신경세포 3차원 위치를 뇌 전체에서 자동적으로 계산할 수 있어, 기존 방법으로 분석하기 어려운 수천~수만 개 신경세포들의 정확한 뇌 내 분포 위치 및 상대적 공간 배열을 한번에 분석하는 것이 가능하다고 말했다.

또 신경세포들의 연결성을 표준적으로 보정된 3차원 공간에서 표현할 수 있어 특정 뇌 영역 간의 연결은 물론 뇌 전역의 네트워크 분포를 여러 개체의 데이터를 사용해 동시분석도 가능하다. 따라서 기존 방식의 동물실험 분석에서 요구되던 시간과 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

올 6월 현재 백 교수 연구팀의 이 기술은 KAIST내 여러 실험실과 미국 MIT, 하버드(Harvard), 칼텍(Caltech), UC 샌디에고(San Diego) 등 세계 유수 대학의 연구 그룹에서 진행하는 뇌 신경 세포의 네트워크 분석에 활용되고 있다.

백세범 교수는 "이번 연구를 통해 개발된 기술은 형광 뇌 이미지를 이용하는 모든 연구에 바로 적용할 수 있을 뿐만 아니라 그 밖에 다양한 종류의 이미지 데이터에도 광범위하게 적용 가능하다?면서 "향후 쥐의 뇌 슬라이스를 이용하는 다양한 분석에 표준적인 기법으로 자리 잡을 수 있을 것으로 기대된다?고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업, KAIST의 모험연구사업의 지원을 받아 이뤄졌다.