백세범 교수 연구팀, 뇌 신경세포 분포정보 3차원 분석 기술 개발
정확성 뛰어나 해외 유수 대학 연구팀에서도 활용

국내 연구진이 뇌 신경세포 분포를 3차원으로 보여주는 핵심 분석기술을 개발했다.

한국과학기술원(KAISTㆍ총장 신성철)는 백세범 바이오 및 뇌공학과 교수 연구팀이 실험용 쥐의 뇌 절편 영상을 자동으로 보정하고 규격화해 신경세포의 3차원 분포정보를 정확하게 얻을 수 있는 분석 기술을 개발, 국제 학술지 셀(cell)의 온라인 자매지인 '셀 리포츠(Cell Reports)'에 게재했다고 8일 밝혔다.

뇌 절편 영상의 3차원 위치 계산 및 투영 과정

뇌 절편 영상의 3차원 위치 계산 및 투영 과정
이 기술은 실험자 경험에 의존하던 기존 분석 방식의 문제점을 해결하고, 기존 개체별 분석에서는 관측하기 힘든 뇌세포 간 상호 연결 형태의 정확한 공간적 분포를 발견할 수 있는 길을 열었다는 점에서 의미가 크다.

쥐의 표준화된 3차원 뇌 지도

연구팀은 쥐의 뇌 절편 데이터에 이 기술을 적용해 시각시스템의 초기구조인 외측 슬상핵과 시각피질 사이의 정확한 연결 구조 분포를 측정했다. 기존 분석 방식으로는 불가능했던 다중 개체로부터 얻어진 데이터의 표준화를 통해 뇌 전역에 걸친 신경세포의 연결성을 분석할 수 있음을 확인한 것이다.

이 기술을 활용하면 다양한 기법으로 생성한 뇌 슬라이스 이미지를 이용해 신경세포의 3차원 위치를 뇌 전체에서 자동적으로 계산할 수 있다. 기존 방법으로는 분석하기 어려운 수천~수만 개의 신경세포들의 정확한 뇌 내 분포 위치 및 상대적 공간 배열을 한번에 분석하는 것이 가능하다.

백세범 KAIST 교수

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

이 기술은 KAIST 다른 실험실과 미국 MIT, 하버드, 칼텍, UC 샌디에고 등 세계 유수 대학 연구 그룹에서 진행하는 뇌 신경 세포 네트워크 분석에 활용하고 있다.

백세범 교수는 "이번에 개발한 기술은 형광 뇌 이미지를 이용하는 모든 연구뿐만 아니라 다양한 종류의 이미지 데이터에도 광범위하게 적용할 수 있다"면서 "향후 쥐의 뇌 슬라이스를 이용하는 다양한 분석에 표준 기법으로 자리 잡을 수 있을 것"이라고 기대했다.

[관련기사] VR과 AI를 결합한 가상 쥐 탄생

[관련기사] 인텔, AI 활용해 냄새 감지하는 신경모방 칩 개발