KAIST, 3차원으로 뇌 구조 볼 수 있는 분석기술 개발

뇌 신경세포 분포정보 정확히 분석, 국제학술지 게재

시간 절약, 뛰어난 정확성에 해외 유수 대학서 활용

[대전=뉴시스] 뇌 절편 데이터의 위치 정보를 계산하고 형태를 보정하여 표준화된 3차원 지도의 정확한 위치에 투영하는 기술 모식도.

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = KAIST는 바이오및뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 뇌 신경세포의 분포정보를 3차원으로 볼 수 있는 핵심 분석기술을 개발했다고 8일 밝혔다.

이 기술은 실험용 쥐의 뇌 절편 영상을 자동으로 보정하고 규격화해 신경세포의 3차원 분포정보를 정확하게 얻을 수 있는 기술로 여러 개체서 확보한 뇌 이미지를 표준적인 3차원 지도상에서 비교 분석할 수 있다.

 연구팀은 생명과학과 이승희 교수팀과의 협력연구를 통해 실험에서 얻어진 쥐의 뇌 절편 데이터를 분석해 시각시스템의 초기구조인 외측 슬상핵(Lateral geniculate nucleus)과 시각피질 (Visual cortex) 사이의 정확한 연결 구조 분포를 측정, 뇌 전역에 걸친 신경세포의 연결성을 분석할 수 있음을 확인했다.

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

이에 앞서 연구팀은 이 기술을 활용해 UC 버클리대학의 양단(Yang Dan) 교수와 공동연구를 진행했고 그 결과를 국제 학술지 '사이언스 (Science)'에 지난 1월 24일자로 발표했었다.(논문명: A Common Hub for Sleep and Motor Control in the Substantia Nigra).

백 교수팀은 미국으로부터 제공받은 쥐 두뇌의 3차원 표준 데이터에 기반, 임의의 각도에서 잘라낸 뇌 절편 이미지들을 SURF(Speeded Up Robust Feature Points) 특징점과 HOG(Histogram of Oriented Gradients descriptor) 형상 기술자를 이용해 데이터베이스와 비교하는 계산적인 분석방법을 이번 연구서 사용했다.

분석에서 연구팀은 실험으로 얻은 뇌 이미지와 가장 잘 일치하는 데이터베이스의 3차원 위치를 100마이크로미터(μm), 1도 이내의 오차로 찾아 냈다.
 
이를 통해 각 2차원 뇌 이미지의 위치 정보를 3차원 공간상의 위치로 정확히 계산하고 여러 개체에서 얻어진 신경 세포의 위치를 동일한 3차원 공간에 투영해 정확하게 분석할 수 있음을 확인했다.

이 기술을 활용하면 다양한 기법으로 생성된 뇌 슬라이스 이미지를 이용해 신경세포의 3차원 위치를 뇌 전체에서 자동적으로 계산할 수 있어 기존에 분석하기 어려웠던 수천~수만 개의 신경세포들의 정확한 뇌 내 분포 위치 및 상대적 공간 배열을 한번에 분석할 수 있다.

또 특정 뇌 영역 간의 연결은 물론 뇌 전역의 네트워크 분포를 여러 개체의 데이터를 사용해 동시분석도 가능, 동물실험 분석에서 요구되던 시간과 비용을 크게 줄일 수 있다.

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 다양한 종류의 이미지 데이터에도 광범위하게 적용 가능하다"며 "향후 쥐의 뇌 슬라이스를 이용하는 다양한 분석에 표준적인 기법으로 자리 잡을 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.


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