구글과 하버드가 손잡고 인간 뇌의 가장 상세한 지도를 만들다

사진 : 구글 리서치 & 리히트만 랩(하버드대)/렌더링 by D. 버거(하버드대학교)/CC4.0

인간의 뇌는 세계에서 가장 중요한 물체 중 하나이며, 또한 가장 복잡한 물체 중 하나입니다. 그러나 우리 삶의 모든 순간, 모든 결정, 모든 반사, 모든 감정을 매개하는 3파운드의 조직은 본질적으로 여전히 과학자들에게 수수께끼입니다. 하버드와 구글 연구팀의 최근 공동 노력은 단 3mm의 뇌 조직에서 엄청난 양의 데이터를 추출했습니다. 기계 학습 모델링으로 이 팀은 세계에서 가장 높은 해상도의 뇌 조직 지도를 만들었습니다. 이 뇌 지도를 통해 연구자들은 57,000개의 세포와 뉴런 사이의 연결인 1억 5천만 개의 시냅스를 볼 수 있습니다.

뇌 조직은 쌀알의 반 크기에 불과했지만, 이 연구에 의해 생산된 원시 데이터는 저장 용량이 있는 노트북 2,800대 또는 영화 14,000편에 해당합니다. "그것은 약간 겸손합니다," 라고 구글의 이 연구의 공동 저자이자 신경 과학자인 비렌 자인이 네이처 뉴스에 말했습니다. "우리가 이 모든 복잡성을 어떻게 진정으로 받아들일 수 있겠습니까?"

연구진은 뇌의 복잡성을 풀기 위해 누구나 직접 데이터를 사용하고 검토할 수 있도록 1.4 페타바이트의 원시 데이터를 공개적으로 발표했습니다

이 뇌 조직은 뇌전증을 치료하기 위해 수술을 받은 45세 여성에게서 나온 것입니다. 이것은 뇌 생검이 드물고 일반적으로 종양으로만 이루어져 있기 때문에 연구자들이 수지에 보존하는 살아있는 뇌 조직의 드문 사례였습니다. 또한 의학 연구에 많이 사용되는 시체는 뇌가 빨리 분해되기 때문에 도움이 되지 않습니다.

일단 과학자들이 그 조직을 보존하고 나면, 그들은 그것을 30 나노미터 두께의 5,000 조각으로 잘라야 했습니다. 그런 다음 이 연구를 위해 특별히 제작된 전자 현미경을 통해 이러한 조각을 검사했습니다. 이것은 1년이 넘게 걸렸지만, 그 후 인공지능이 이미지를 정확하게 재구성하여 각 뉴런이 올바른 시냅스와 연결되어 있는지 확인했습니다.

 

전자현미경 데이터를 기반으로 렌더링하여 뇌 피질의 단편에서 뉴런의 위치를 보여줍니다. 뉴런은 크기에 따라 색이 바뀝니다. (사진: 구글 리서치 & 리히트만 랩(하버드 대학)/렌더링 by D. 버거(하버드 대학교)/CC4.0)

신경교세포, 혈관 구조, 신경세포를 감싸는 수초피 등 모든 조직 요소를 갖춘 3D 재구성은 이미 놀라운 결과를 만들어냈습니다. 이 프로젝트를 수행한 하버드 연구소의 소장이자 분자 및 세포 생물학자인 제프 리히트만은 "교과서에서 읽을 수 있는 것과 양립할 수 없는 것들이 너무 많았습니다."라고 말합니다.

 

가장 흥미로운 발견 중 하나는 많은 시냅스에 연결된 여러 뉴런인데, 한 경우에는 50.96%의 뉴런이 하나의 시냅스에만 연결되고 99%는 3개 미만의 시냅스 연결을 가지고 있습니다. 과학자들은 이 연결되지 않은 뉴런들이 무엇을 의미하는지 확실히 알지 못하지만, 현재 이론은 이것이 거의 생각하지 않고 잘 학습된 반응일 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 브레이크에 발을 옮기는 것은 숙련된 운전자들의 마음에 너무 깊이 새겨져 있어서 의식적으로 생각하지 않습니다.

과학자들을 놀라게 한 몇 가지 다른 사실은 정보를 뉴런에서 멀리 운반하는 가지인 덴드라이트를 가진 피라미드 뉴런이 대칭이라는 사실을 포함합니다. 또한, 그들은 전에는 볼 수 없었던 정보를 시냅스에서 세포체로 전달하는 축삭(axon)이라는 가지가 그들 주위를 빙빙 돌면서 소용돌이를 형성하는 것을 발견했습니다. 더 많은 눈이 데이터를 철저히 검토함에 따라 뉴런 연구를 위한 더 많은 길이 어떻게 열릴지 쉽게 알 수 있습니다.

뇌 지도는 1986년 302개의 뉴런이 회충에 지도화된 것을 시작으로 이전에 만들어진 적이 있습니다. 다른 종들의 더 복잡한 지도들이 천천히 만들어졌지만, 이 해상도에서 완전히 지도화된 인간의 뇌를 만들기 위해서는 몇 년과 기술적인 발전이 필요할 것입니다. 그때까지 연구팀은 구조와 뉴런 구성 면에서 사람과 뇌가 상당히 비슷한 쥐의 해마를 지도로 만들었습니다. 만약 성공한다면, 지도에 그려진 쥐의 두뇌는 인간이 어떻게 배우는지 그리고 심지어 자유의지에 대한 통찰력을 줄 수 있을 것입니다.

 

하버드와 구글 연구원들은 지금까지 만들어진 뇌 조직의 가장 심층적인 지도를 출판했습니다.

검체에 포함된 세포, 혈관 및 수초의 분포입니다. 모든 패널의 흰색 선은 셀 클러스터링에서 추정된 대략적인 층 경계를 나타냅니다. A: 샘플에서 발견된 신경세포와 신경교세포의 모든 49,080개의 수동 라벨을 세포체 부피에 따라 색상을 지정했습니다. B: C3 응집체에서 추출한 가시세포(자극성으로 추정)로 분류된 모든 뉴런. (사진: 구글 리서치 & 리히트만 랩(하버드대)/렌더링 by D. 버거(하버드 대학교)/CC4.0)

 

샘플의 밀도는 1입방 밀리미터당 16,000개의 뉴런으로 이전의 추정치보다 거의 3분의 1이 낮았습니다.

사람의 뇌 샘플에 대한 이미지 획득. 신선한 수술 대뇌피질 샘플을 빠르게 보존한 다음 염색하고 수지에 매립하고 절편했습니다. ATUM(왼쪽 상단 패널)을 사용하여 테이프에 5000개 이상의 순차적 ~30nm 섹션을 수집했습니다. 노란색 상자는 다이아몬드 나이프로 뇌 샘플을 자르고 얇은 부분이 테이프에 수집되는 부위를 보여줍니다. 그런 다음 테이프를 스트립으로 자르고 다중 빔 주사 전자 현미경(mSEM)으로 이미지를 만들었습니다. 이 대형 기계(의자에 있는 사람을 기준으로 한 중간 패널 참조)는 약 10,000μm2의 육각형 영역을 동시에 이미지화하는 61개의 빔을 사용합니다(오른쪽 상단 참조). 각 얇은 섹션에 대해 모든 결과 타일이 서로 연결됩니다. 이러한 스티칭 섹션 중 하나가 표시됩니다(아래). 이 섹션은 면적이 약 4mm2이고 4x4nm2 픽셀로 이미지화되었습니다. 스티칭 타일 간에 일부 중복이 필요한 경우 이 단일 섹션에서는 300GB 이상의 데이터를 수집해야 했습니다.(사진:구글 리서치 & 리히트만 랩, 하버드 대학교 / D. BERGER (렌더링)/CC4.0)

 

이 샘플은 단어, 물체, 사람, 사실에 대한 우리의 지식을 다루는 것으로 생각되는 왼쪽 전엽에서 채취한 것입니다.

A: 광 흐름에 따른 미세한 스케일 정렬입니다. 왼쪽: 초기 거칠게 정렬된 하위 볼륨의 XZ 단면은 드리프트 및 단일 섹션 지터를 나타냅니다. 인접한 두 개의 XY 섹션 z와 z-1이 추출됩니다. 중심: z 및 z-1은 정렬 불량을 설명하기 위해 겹쳐집니다(z는 대비를 위해 의사 색상 녹색입니다). 이미지 패치 기반 교차 상관 관계는 섹션 간 XY 흐름 필드를 계산하는 데 사용됩니다. 빨간색과 파란색의 강도는 각각 수평 및 수직 흐름 구성 요소의 크기를 나타냅니다. 그런 다음 흐름 필드를 사용하여 섹션 중 하나를 워프하여 오버레이에서 보이는 정렬을 개선합니다. Right: 전체에 걸쳐 흐름 재정렬이 적용된 동일한 하위 볼륨의 XZ 뷰. 눈금 막대: 2μm. B: FFN으로 서브 볼륨을 순차적으로 분할합니다. XY 단면은 3D 분할 과정을 보여줍니다. 각 노란색 십자형은 다음 세그먼트의 시드 위치를 나타냅니다. 눈금 막대: 1μm. C: FFN 뭉침.(사진 : 구글 리서치 & 리히트만 랩(하버드대)/렌더링 by D. 버거(하버드 대학교)/CC4.0)

 

원시 데이터는 누구나 직접 데이터를 사용하고 검토하여 뇌의 복잡성을 일부 해결할 수 있도록 온라인에 게시되었습니다.

5,600개의 축삭(파란색)이 연결된 단일 뉴런(흰색). 이러한 연결을 만드는 시냅스는 녹색으로 표시됩니다. (사진: 구글 리서치 & 리히트만 랩(하버드 대학)/렌더링 by D. 버거(하버드 대학교)/CC4.0)

 

h/t: [스미스소니언 매거진]