뇌 동작 원리에 대한 궁금증 풀다

KAIST, 네트워크 이론 응용…뇌 제어구조 규명

KAIST 조광현 교수 연구팀이 구축한 뇌 영역 간 네트워크. 미국국립보건원 휴먼 커넥톰 프로젝트에서 제공하는 뇌영상 이미지 데이터를 활용해 그려냈다. ⓒ KAIST

KAIST 조광현 교수 연구팀이 구축한 뇌 영역 간 네트워크. 미국국립보건원 휴먼 커넥톰 프로젝트에서 제공하는 뇌영상 이미지 데이터를 활용해 그려냈다. ⓒ KAIST

한국과학기술원(KAIST)은 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 뇌 영역 간 복잡한 연결 네트워크상의 제어구조를 규명했다고 10일 밝혔다.

최근 학계에서는 연결성에 대한 정보가 뇌 동작 원리를 파악하는 핵심이라고 보고, 그 회로를 도식화하려는 커넥톰(Connectome) 연구를 활발하게 진행하고 있다.

그러나 강건하면서도 효율적으로 정보를 처리하는 뇌의 숨겨진 제어구조는 제대로 들여다보지 못했다.

조 교수 연구팀은 뇌 제어 구조 분석을 위해 미국국립보건원 휴먼 커넥톰 프로젝트(Human Connectome Project)의 정상인 뇌 영상 이미지 데이터를 활용했다.

이후 최소 지배 집합(minimum dominating set) 개념을 활용해 뇌 영역 간 복잡한 네트워크를 분석했다.

최소 지배 집합이란 노드(뇌의 각 영역)끼리 링크(서로 다른 영역 간 연결)된 상태에서 한 노드가 이웃 노드에 직접적인 영향을 줄 수 있다고 가정할 때, 네트워크를 구성하는 모든 노드를 제어하기 위해 필요한 최소한의 집합을 뜻한다.

복잡계 네트워크에서 최소 지배 집합이 핵심적인 역할을 한다는 연구 결과는 최근 몇 년 새 잇따라 나오고 있다.

뇌 영역 사이 연결성에 내재된 뇌의 제어구조 설명도  ⓒ KAIST

뇌 영역 사이 연결성에 내재된 뇌의 제어구조 설명도 ⓒ KAIST

연구팀은 ‘제어영역 분포’와 ‘제어영역 중첩’이라는 두 가지 지표를 정의한 뒤 이를 기준으로 4종류의 제어구조를 살폈다.

이어 다양한 복잡계 네트워크가 어떤 제어구조를 갖는지 분석했다.

그 결과 뇌는 제어영역이 분산된 동시에 서로 중첩된 특이한 구조로 이뤄져 있다는 사실을 확인했다.

분산과 중첩이라는 성격이 융합된 형태는 도로망·통신망·소셜미디어 등 다른 복잡계 네트워크와는 다른 모습이다.

조광현 교수는 “지금껏 뇌의 제어구조가 명확하게 밝혀진 바는 없었다”며 “복잡한 연결성에 숨겨진 브레인 네트워크의 진화적 설계원리를 시스템생물학 연구를 통해 찾아낸 것”이라고 말했다.

추가 연구가 진행된다면 여러 뇌 질환 환자 뇌를 네트워크 수준 시스템 차원에서 분석하고 규명할 수 있을 것으로 전망된다.

이번 성과는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 중견연구자지원사업과 바이오·의료기술개발사업 지원으로 이뤄졌다.

이병욱 박사와 강의룡·장홍준 박사과정이 함께한 논문은 국제 학술지 ‘아이사이언스'(iScience) 3월 29일 자에 실렸다.

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