뇌 회로의 재귀적 연결이 신경 활동 차원성을 조절하는 메커니즘 규명

뇌에는 엄청난 수의 뉴런이 존재하지만, 그 기능은 개별 뉴런의 활동이 아닌 집단 활동에 기반합니다. 이 집단 활동이 탐색하는 자유도의 수, 즉 '차원성 (dimensionality)'은 신경 역학의 근본적인 특징입니다. 신호 분류에는 고차원 활동이 유리하지만, 입력 압축에는 저차원 패턴이 유용하여 차원성은 계산 작업에 따라 변합니다. 그러나 생물학적 뇌에서 네트워크 연결성이 이 차원성을 어떻게 조절하는지 그 메커니즘은 오랫동안 알려지지 않았습니다. 특히 대뇌 피질의 비동기적 활동은 거의 독립적인 고차원 역학을 시사하는 것처럼 보이지만, 실제로는 더 낮은 차원으로 제한된다는 모순을 해결할 필요가 있습니다.

본 연구는 마우스 시각 피질의 고밀도 Neuropixels 기록 데이터를 분석하여, 대뇌 피질 전체가 '강한 재귀 연결 (strong recurrence)' 영역에서 작동함을 보였습니다. 이 강한 재귀 연결로 인해 시냅스 네트워크는 신경 활동의 차원성을 강력하게 조절합니다. 또한 차원성은 시간에 따라 변화하는 뇌 상태 전환과 함께 변화하며, 그 조절은 시냅스 네트워크의 국소적 특징인 '모티프 (motifs)'를 통해 이루어짐을 확인했습니다. 마우스와 인간 시냅스 생리 데이터셋 분석을 통해 차원성에 영향을 미치는 연결 모티프가 두 종의 뇌에 보편적으로 존재함도 입증했습니다.

연구에서는 마우스 시각 피질의 8,000 개 이상의 뉴런으로부터의 대규모 전기 생리 기록 데이터를 분석했습니다. 은닉 마르코프 모델 (HMM) 을 사용하여 신경 활동 상태를 식별하고, 각 상태 내 및 상태 간 차원성을 정량화했습니다. 차원성 지표로 '참여 비율 (Participation Ratio)'을 사용하며, 공분산 통계량 (평균과 분산) 에서 차원성을 추정하는 기법을 개발 및 적용했습니다. 또한 뉴런 수가 증가해도 차원성이 포화되는 현상을 이론적으로 설명하고, 이 포화가 네트워크 재귀 연결 강도 (spectral radius) 에 의존함을 보였습니다.

• 고밀도 Neuropixels 기록을 활용한 마우스 시각 피질 in vivo 분석
• 은닉 마르코프 모델 (HMM) 을 통한 신경 상태 식별 및 차원성 평가
• 32,000 개 이상의 뉴런 쌍을 포함한 마우스 및 인간 시냅스 생리 데이터셋 분석
• 재귀 연결 강도와 국소 연결 모티프 (재귀적, 발산적, 수렴적, 연쇄적) 의 이론적 모델 구축

이 연구는 신경 회로의 동적 조절 메커니즘이 특정 시냅스 연결 패턴 (모티프) 과 재귀 연결 강도에 의해 결정됨을 보여줍니다. 신경 퇴행성 질환이나 정신 질환에서 신경 활동의 차원성이나 상태 전환 이상 관찰 시, 그 근본 원인이 국소 회로 연결 구조 변화에 있을 수 있습니다. 예를 들어 재귀 연결 이상은 차원성 조절 불능을 유발하여 정보 처리 능력 저하나 비정상적 신경 동기화 (간질 발작 등) 와 관련될 수 있습니다. 또한 뇌 상태의 민감한 조절 메커니즘은 학습 및 기억 장애, 또는 인지 기능 저하 이해에 중요한 단서를 제공합니다.

본 연구에서 규명된 '재귀 연결'과 '시냅스 모티프'의 역할은 신경 회로 기능을 모방하는 마우스 모델이나 유전자 편집 마우스 개발에 중요한 시사점을 줍니다. 특정 시냅스 연결 패턴을 인위적으로 조작할 수 있는 모델 동물을 사용하여 차원성 조절 메커니즘을 직접 검증하고, 신경 회로 이상이 행동 및 인지에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. 또한 Neuropixels와 같은 고밀도 기록 기술이나 AAV 벡터를 이용한 특정 뉴런 서브타입 유전자 조작은 이러한 메커니즘 규명에 필수적인 도구입니다. Cyagen 이 제공하는 유전자 편집 동물 모델이나 CRO 서비스는 특정 신경 회로 연결을 표적으로 한 질환 모델 제작 및 신약 후보 물질의 신경 회로 수준 평가에 기여할 수 있습니다.

본 연구는 뇌 회로의 복잡한 활동이 국소 시냅스 연결의 통계적 성질에 의해 조절됨을 처음으로 실증했습니다. 강한 재귀 연결과 특정 연결 모티프가 신경 활동 차원성을 결정하고 뇌 상태 전환을 가능하게 하는 민감한 조절 기제를 형성합니다. 이 지식은 신경 회로 기능 이해를 심화할 뿐만 아니라 신경정신 질환 병태 규명 및 더 효과적인 치료법 개발을 위한 전임상 연구의 새로운 방향성을 제시합니다.