바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 복잡한 뇌 신경망의 제어 구조를 규명하는 데 성공했다. 이번 연구는 지난 3월 29일 <아이사이언스(iScience)>에 게재되었다.

뇌 영역 간 구조적 연결 관계 구축해

 2009년 미국국립보건원이 커넥톰*(Connectome) 규명을 위한 프로젝트를 진행했다. 연구팀은 이때 얻은 방대한 뇌 영상 이미지 데이터를 이용하여 뇌 영역 사이의 물리적 연결 관계를 파악했다. 뇌의 각 영역을 노드(Node), 영역 간의 연결 관계를 링크(Link)라고 했을 때 뇌 영역 사이의 연결 관계는 간단한 네트워크로 표현된다. 각 노드가 링크로 연결된 이웃 노드에 영향을 미쳐 기능을 제어한다고 가정할 경우, 네트워크를 구성하는 모든 노드를 제어하는 데 필요한 최소한의 노드 집합을 최소 지배 집합이라고 한다. 기존 연구들은 다양한 생체 네트워크 및 통신망, 전력망 등 복잡계** 네트워크의 제어에 최소 지배 집합이 핵심적인 역할을 한다는 사실을 밝혀냈다. 연구팀은 최소 지배 집합을 기반으로 복잡계의 제어 구조를 분석하는 새로운 기법을 개발하고 이를 활용하여 뇌의 제어 구조를 분석했다. 

뇌와 여러 복잡계의 제어 특성 분석해

 연구팀은 인간의 뇌를 비롯한 다양한 생명체의 신경망과 인간이 만든 도로망, 소셜 네트워크 등 다양한 복잡계의 제어 구조를 비교했고, 이를 바탕으로 인간 뇌의 제어 구조에 두 가지 독특한 특성이 나타남을 발견했다. 우선 뇌의 신경망은 연결된 링크가 많은 노드가 최소 지배 집합에 속할 가능성이 일반적인 복잡계보다 낮았다. 그리고 뇌의 신경망에는 최소 지배 집합에 포함된 노드의 개수도 상대적으로 적었다. 이를 통해 뇌가 전략적인 네트워크 구성을 이루고 있음을 확인할 수 있었다. 다음으로 뇌는 다른 복잡계와는 달리 각 최소 지배 집합에 속하는 노드가 제어하는 영역이 서로 중첩되면서도 적절히 분산되어 있었다. 연구팀은 ‘제어 영역의 분포’과 ‘제어 영역의 중첩’이라는 두 가지 지표를 정의했다. 이를 기준으로 각 지표가 높을 때와 낮을 때로 제어 구조를 구분하여 총 네 종류를 정의하였고, 뇌와 같은 제어 구조는 임의의 노드가 외부적 요인에 의해 파괴되었을 때에도 다른 복잡계의 제어 구조보다 더 안정함을 밝혔다.

진화 과정 중 최적화된 뇌 제어 구조

 연구팀은 진화 과정에서 뇌가 현재와 같은 제어 구조로 발달하게 되었음을 보이기 위해, 임의의 네트워크를 만들고 안정성과 효율성을 증가시키는 방향으로 노드 간의 연결을 변화시키는 시뮬레이션을 진행했다. 그 결과 진화가 거듭될수록 네트워크의 제어 구조가 뇌의 제어 구조에 근접하게 변함을 확인하였다. 연구팀은 이를 통해 뇌는 진화적으로 개선을 거쳐 안정성과 효율성을 극대화하는 구조를 가지게 되었다는 이론을 제시했다.

 조 교수는 “이번 연구 결과를 바탕으로 뇌의 구조적 연결관계를 정확히 규명한다면 뇌 신경 질환이 발생하 부분을 확인하고 필요한 부분만 비침습적으로 치료할 수 있다”며, “뇌 네트워크의 최적화 구조를 모방해 현재의 인공신경망과 다른 방식을 가진 AI 연구의 출발점이 될 수도 있다”고 전했다.

커넥톰*

뇌 속 신경 세포들의 연결을 종합적으로 표현한 뇌지도.

복잡계**

완전한 질서나 완전한 무질서를 보이지 않고, 그 사이의 특성을 보이는 계.