KAIST(총장 신성철)는 백세범 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 실험용 쥐의 뇌 절편 영상을 자동으로 보정하고 규격화해 신경세포의 3차원 분포정보를 정확하게 얻을 수 있는 핵심 기술을 개발했다고 8일 밝혔다.

기존 쥐의 뇌 절편 영상을 이용한 연구에선 특정 단백질에 형광물질을 발현시킨 뇌를 잘라 신경세포의 분포 등을 분석하는 방법이 사용된다. 이때 형광을 발현하는 신경세포를 현미경을 통해 연구자의 육안으로 일일이 분석해야한다. 때문에 연구자의 오차가 크고 각각 개체에서 관측된 산경세포의 위치·수량을 표준적인 방법으로 동시에 분석할 수 없다는 단점이 있다.

백 교수 연구팀은 미국의 Allen Brain Atlas 프로젝트에서 제공한 쥐 두뇌의 3차원 표준 데이터에 기반해 뇌 절편 이미지들을 임의의 각도에서 잘라냈다. 그 뒤 SURF(Speeded Up Robust Feature Points) 특징점과 HOG(Histogram of Oriented Gradients descriptor) 형상 기술자를 이용, 데이터베이스와 비교하는 계산적인 분석 방법을 사용했다.

그 결과 실험에서 얻은 뇌 이미지와 가장 잘 일치하는 데이터베이스의 3차원 위치를 100마이크로미터(μm), 1도 이내 오차로 찾아낼 수 있었다. 연구팀은 이를 통해 각 2차원 뇌 이미지의 위치 정보를 3차원 공간상 위치로 정확히 계산하고, 여러 개체에서 얻어진 신경 세포 위치를 동일한 3차원 공간에 투영해 정확하게 분석할 수 있음을 확인했다.

해당 기술은 신경세포의 3차원 위치를 뇌 전체에서 자동적으로 계산할 수 있어, 기존 방법으론 어려웠던 수천~수만 개 신경세포들의 정확한 뇌 내 분포 위치·상대적 공간 배열을 한번에 분석할 수 있다.

또한 신경세포들의 연결성을 표준적으로 보정된 3차원 공간에서 표현할 수 있어 특정 뇌 영역 간 연결은 물론, 뇌 전역의 네트워크 분포를 여러 개체의 데이터를 이용해 동시분석도 가능하다. 따라서 기존 방식의 동물실험 분석에서 요구되던 시간과 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

백 교수 연구팀의 해당 기술은 KAIST와 미국 MIT, 하버드(Harvard), 칼텍(Caltech), UC 샌디에고(San Diego) 등 세계 유수 대학 연구 그룹에서 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 그 밖에 다양한 종류의 이미지 데이터에도 광범위하게 적용 가능하다"면서 "향후 쥐의 뇌 슬라이스를 이용하는 다양한 분석에 표준적인 기법으로 자리 잡을 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.

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