KAIST, 뇌 구조 정확히 볼 수 있는 3차원 분석기술 개발

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한국과학기술원(KAIST·총장 신성철)은 백세범 바이오 및 뇌공학과 교수팀이 실험용 쥐 뇌 절편 영상을 자동 보정하고 규격화해 '신경세포 3차원 분포정보'를 정확하게 얻는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다.

이 기술은 여러 개체에서 얻은 뇌 이미지를 표준 3차원 지도상에서 비교·분석할 수 있도록 한다. 기존 개체별 분석에서는 관측하기 힘든 뇌세포 간 상호 연결 형태, 공간 분포를 발견하는 길을 열었다.

연구팀은 이승희 생명과학과 교수팀과 협력해 쥐 뇌 절편 데이터를 분석했다. 쥐 뇌 절편 영상을 이용하는 연구에서는 뇌 특정 단백질에 형광물질을 발현시키고, 신경세포 분포 등을 분석하는 방법이 널리 쓰인다. 육안으로 관측하고, 수동으로 분석하기 때문에 오차가 클 수밖에 없다. 각 개체에서 관측한 신경세포 위치나 수량분석에 한계가 있다.

뇌 절편 데이터 위치 정보를 계산하고 형태를 보정해 표준화된 3차원 지도에 투영하는 기술 모식도
<뇌 절편 데이터 위치 정보를 계산하고 형태를 보정해 표준화된 3차원 지도에 투영하는 기술 모식도>

백 교수 연구팀은 임의 각도에서 잘라낸 뇌 절편 이미지들을 데이터베이스와 비교하는 계산적인 분석 방법을 사용했다. 뇌 이미지와 일치하는 데이터베이스 3차원 위치를 100마이크로미터(㎛), 1도 이내 오차로 찾아낼 수 있었다. 연구팀은 이를 통해 각 2차원 뇌 이미지의 위치 정보를 3차원 공간상 위치로 정확히 계산하고, 여러 개체에서 얻은 신경 세포 위치를 동일한 3차원 공간에 투영해 분석할 수 있었다. 기존 방법으로는 분석하기 어려운 많게는 수만 개에 달하는 신경세포를 분석하는 것이 가능해진다.

뇌 전역의 네트워크 분포를 여러 개체의 데이터를 사용해 동시분석도 가능하다. 따라서 기존 방식의 동물실험 분석에서 요구되던 시간과 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

이 기술은 KAIST 내 여러 실험실과 미국 메사추세츠공과대학(MIT), 하버드, 칼텍 등 세계 유수 대학 연구 그룹에서 활용하고 있다.

백세범 교수는 “형광 뇌 이미지를 이용하는 모든 연구에 바로 적용할 수 있는 기술을 개발했다”며 “향후 쥐 뇌 슬라이스를 이용하는 다양한 분석에 표준 기법으로 자리 잡을 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

대전=김영준기자 kyj85@etnews.com