이 기사는 필자가 작년도 가을학기에 ‘생물학세미나’ 과목을 수강하면서 작성한 최종 리포트의 일부로, 제목은 ‘신경회로의 수정을 위한 광열 신경자극 플랫폼의 이용: 연합적 장기 상승 작용과 장기 억압 작용을 통하여’이다. 어려운 내용을 담고는 있지만, 굉장히 새로운 분야이고 최근 많은 관심을 받기 위해 여기에 쉬운 언어로 써진 소개와, 간단한 관련 연구제안서를 담아보려 한다.
신경세포칩이란?
기존 신경세포는 여타 동물세포와 같은 방식으로 키워졌으며, 그렇기에 신경의 연결에 대해서는 관찰이 어려웠고 무작위로 연결되어 있는 경우가 대부분이었다. 그러나 신경이 그 기능을 갖는 것은 각 세포의 기능보다 그 연결이 훨씬 더 중요하다는 것이 알려지면서, 신경세포의 연결이 효과적으로 탐구될 수 있는 배양 방식의 필요성이 부각되었다. 이와 더불어 신경세포의 축삭을 따른 신경전달을 탐구하는 데에 전기생리적 측정이 필요하나 세포의 위치를 정확히 파악하기 어렵고 많은 과정이 필요한 문제 역시 있었다.
신경세포칩은 공정을 통해 생산된 MEA(microelectrode array)라는 칩 위에 신경세포를 배양하는 것으로, 여러 방법을 이용하여 신경세포의 모양과 연결을 조절할 수 있고 미세전극(microelectrode)을 통해 활동전위를 효과적으로 측정할 수 있다는 장점을 가진다. 특히나 기존에 뇌 단면을 통해 진행되던 뇌 가소성(neural plasticity), 측면 억제(lateral inhibition) 등의 세포 연결과 상호 간의 자극/억제와 관련한 연구가 쉽게 진행될 수 있을 것으로 생각되고 있다.
그러나 신경세포칩은 단지 칩 위에서 신경세포를 키운다고 해서 완성되는 것이 아니라, 적절한 회로를 형성하기 위한 몇몇 조작 역시 필요하다. 기본적으로 전기적 측정은 미세전극 위에서 일어나기 때문에, 미세전극으로 이루어진 격자 내에서 신경세포가 있어야 한다. 또한 원하는 연구를 위해 신경세포는 적절한 개수의 다른 신경세포와 적절한 개수의 시냅스를 통해 연결되어야 한다. 이를 위해 현재는 축삭돌기의 성장원추(growth cone)를 끌어당기고 밀어내는 여러 물질들을 격자 형태로 배치하여 신경세포의 모양을 인위적으로 조절하는 등의 시도가 있다(그림 1). 그 외에도 정확하고 특정적인 측정을 위한 MEA 기술 발전, 기타 나노구조에의 신경세포 배양, 신경세포 인터페이스 제작, 신경세포칩 위 신경회로의 물리학적/수학적 모델링 등이 신경세포칩 연구와 관련하여 진행되고 있다. 최근에는 신경세포칩 내에서도 상황에 따라 회로를 조절하거나, 특정 세포의 활동을 조절하여 인공적 회로를 구성하려는 노력이 이뤄지고 있다.
광염 신경자극 플랫폼
기존에 신경세포를 조절하기 위해 사용되었던 방법은 크게 두 가지로, 세포막의 탈분극을 조절하기 위한 전기적 방법과 채널 단백질 신경전달물질 수용체 등의 활성을 조절하는 화학적 방법이었다. 그러나 이러한 방법들은 세포에 대한 특이성이 적기에 공간적/시간적 해상도(resolution)가 낮다는 단점이 있었다. 이에 대한 해결법으로 제시된 것이 광유전학적 방법으로, 세포에 대한 특이성이 확실히 보장되었으나 불안정하고 즉시적 처리가 불가능하다는 점에서 다른 방법이 필요한 상황이었다.
광열 신경자극 플랫폼의 경우에는 광학적 자극을 이용하되, 유전적 변형을 동반하지는 않도록 근적외선(near-infrared, NIR)에 의해 자극되는 금 나노입자(gold nanorods, GNRs)를 이용하였다. GNRs는 NIR에 대한 높은 흡수율을 보이며 이에 따라 열을 발생시키고, 이러한 열은 현재 암 세포의 선택적 사멸을 촉진하는 등 다양한 분야에 응용되고 있다. 따라서 이 플랫폼에서는 GNRs를 뉴런의 세포막에 부착시킨 후 NIR을 쐬어 발생하는 열로 신경세포의 활성을 선택적으로 조절할 수 있다[8].
이에 대한 효율성을 탐구한 연구에서는, 신경세포칩 위의 GNRs를 처리한 신경세포에 NIR을 가한 후 정상 상태와의 전기적 포텐셜 개형을 비교하고, 활동 전위의 빈도를 비교함으로써 그 효율을 보였다(그림 2).
처음으로는 GNRs가 신경세포의 생존(cell viability)에 미치는 영향을 보기 위해 GNRs와 PEG(polyethylene glycol)화된 GNRs를 신경세포에 처리한 이후의 생존률을 분석하였다. PEG는 금 나노입자의 자가 클러스터링(self-clustering)과 세포에의 흡수(cellular uptake)를 방지하는 것으로 알려져 있다. 그 결과 GNRs는 높은 농도에서는 신경세포에 강한 독성을 보였으나, PEG화된 경우에는 그 영향이 약했으며 GNRs가 처리되지 않은 세포와 유사한 정도를 보였다. 따라서 이를 통해 PEG화가 실제 플랫폼의 사용 시 독성을 낮추는 데 크게 기여할 수 있고, 신경세포에 사용이 가능하다는 결론을 얻을 수 있었다(그림 3).
또한 NIR의 세기와, 가해지는 시간을 달리 하며 신경세포에서 활동전위로 인해 나타나는 피크가 어떤 개형을 나타나는지 역시 분석되었다. GNR을 처리한 직후에는 NIR에 의한 신경세포의 활성 억제 정도가 크지 않았으나, 인큐베이션 시간에 따라 그 정도는 서서히 증가하였으며 9시간 후에는 활동 전위의 형성이 원래의 20% 가량으로 감소하는 경향이 나타났다(그림 4).
이러한 억제 결과를 가장 잘 보여주는 것이 아래 그림으로, 인큐베이션 과정에서 시간을 증가시켜가며 NIR을 가했을 때의 활동 전위 형성 빈도를 나타낸다. 즉 전체적으로 검은 띠가 얇은 부분에서 신경세포가 억제되었음을 알 수 있으며, 이는 NIR에 의한 억제 효과를 효과적으로 보인다(그림 5)[8].
후속 연구에서는 단일 뉴런뿐만이 아니라 여러 뉴런이 연결된 신경회로에서 한 신경세포만을 특이적으로 억제하는 데 성공하였다. 신경세포칩 위에서 미세전극을 통해 NIR이 지역적으로 가해질 때, 미세전극 바로 위에 있는 세포만이 특이적으로 억제되었으며 다른 세포들의 활동은 정상적으로 유지될 수 있었다. 즉 이러한 결과는 신경회로의 조작(neuromodulation)이 광열 자극을 통해 이루어질 수 있음을 의미한다(그림 6)[7].
연합적 장기 상승 작용과 장기 억압 작용
연합적 장기 상승 작용(associative LTP)은 장기 상승 작용(long-term potentiation, LTP)의 한 종류로, 고전적 조건화와 같은 뇌의 기억 형성에 중요하다고 알려져 있다. 기억의 형성은 주로 신경세포 간 연결을 담당하는 시냅스의 강도가 약해지거나 강해지면서 발생하고, 이를 통해 우리 뇌는 특정 정보에 대해 신경회로의 연결을 바탕으로 정보 처리 과정을 거치게 된다. Hebb의 법칙에 따르면, 신경절후뉴런이 발화 중일 때 신경절전뉴런의 축삭이 활성되어 있다면 시냅스의 연결 강도는 증가한다. 이에 따른 시냅스의 강화를 LTP라고 부르며, 신경절후뉴런이 시냅스로부터 받는 자극의 세기는 동일함에도 불구하고 반응으로 나타나는 막전위의 증가는 기존보다 훨씬 크게 나타난다(그림 7(a)).
반대로 신경절전뉴런으로부터의 자극이 신경절후뉴런을 자극시키기에 불충분하다면 그 반응 정도는 감소하며, 이를 장기 억압 작용(long-term depression, LTD)라고 부른다(그림 7(b)).
시냅스의 강화와 약화에는 다른 뉴런들과의 상호작용 역시 영향을 미친다. 여기서 이야기되는 것이 바로 연합적 장기 상승 작용으로, 만약 약한 시냅스와 강한 시냅스가 동일한 신경절후뉴런에 연결되어 있는 상태에서 동시에 활성된다면, 약한 시냅스가 강화 작용을 거친다는 것이다(그림 8). 아래 그림을 볼 때, 초기의 (a) 상태는 약한 시냅스만이 활성되었을 때로, 신경절후뉴런에 강한 자극을 만들어내지 못한다. 그러나 (b)의 과정을 통해 연합적 장기 상승 작용을 겪게 되면, (c)에서와 같이 강한 시냅스를 통해 충분한 연결을 이루어낼 수 있다.
따라서 정리하면, 연합적 장기 상승 작용과 장기 상승/억압 작용은 시냅스의 연결 정도를 바꿈으로써 신경회로에 변형을 가한다. 장기 억압 작용은 형성된 연결을 제거할 수 있으며, 연합적 장기 상승 작용과 장기 상승 작용은 형성된 연결을 강화시킬 수 있다. 특히나 연합적 장기 상승 작용은 신경절후뉴런을 직접 자극하지 않고도 신경절전뉴런들의 조합을 통해서 여러 시냅스들의 연결 정도를 한 번에 조절이 가능하다는 점에서 더 복잡한 신경회로를 형성하는 데 도움이 될 것으로 보인다.
연구의 제안
따라서 이 프로포절에서는, 앞에서 밝힌 바와 같이 광열 신경자극 플랫폼을 이용한 신경회로 수정 방법을 제안하고자 한다. 신경세포 회로를 조절함에 있어서 조작은 크게 두 가지로 나뉠 수 있다. 첫째, 신경세포의 연결을 추가하는 것. 이 과정은 연합적 장기 상승 작용을 통해 수행될 것이다. 둘째. 신경세포의 연결을 삭제하는 것. 이 과정은 장기 억압 작용을 통해 수행될 것이다. 아래부터는 실제 예시를 통해 두 과정을 설명해보려 한다.
한 신경절후뉴런에 세 개의 신경절전뉴런이 있는 경우를 생각해보자. 만약 한 개가 강한 시냅스를, 나머지 두 개가 약한 시냅스를 가지고 있고 약한 시냅스 두 개를 강화하고 싶다면 아래 그림과 같이 세 신경절전뉴런에 동시에 자극을 가하면 된다(그림 9). 만약 위쪽 것에만 연결 강하게 만들고 싶다면, 위쪽의 것에만 자극을 가해주면 된다(그림 10). 네 개 이상의 신경절전이 연결된 경우에도 강하게 만들고 싶은 것만을 선택적으로 자극하면 된다. 그러나 복잡한 회로에서는 광열 신경자극 플랫폼들을 이용한 복잡한 수학적 전략이 필요하다. 아래부터는 실제 예시를 통해 왜 광열 신경자극 플랫폼이 복잡한 신경회로에서 신경회로 조작의 효율을 상승시킬 수 있는지에 대해 이야기할 것이다.
위의 그림 11을 보자. 이는 매우 복잡한 회로 중 하나이다. 여기서 위의 연결만을 강화하고 싶고, 아래의 사선 연결은 제거하고 싶다. 그리고 아래의 뉴런은 강한 시냅스로 중간 뉴런과 연결되어 있고, 중간 뉴런은 오른쪽 뉴런과 강한 시냅스로 연결이 되어 있다. 사선 연결은 약한 시냅스다. 그리고 위의 뉴런은 약한 시냅스로 중간 뉴런과 연결되어 있다. 이때 위의 것만을 강화하기 위해서 아래의 강한 시냅스와 위의 약한 시냅스가 동시에 작동할 때, 자연스레 오른쪽 신경세포 역시 강하게 반응하면서, 아래쪽 세포와 동시에 자극을 받아 활성되는 상황이 발생한다. 즉, 이 상황에서는 사선 시냅스를 둘러싼 두 뉴런이 모두 반응하므로 장기 상승 작용으로 인해 사선 시냅스가 강화된다. 이는 원하지 않은 결과이다. 따라서 가장 오른쪽 뉴런에 광열 플랫폼을 통해 신경세포의 발화를 억제한다면, 아래 뉴런이 발화하더라도 LTP가 나타나지 않기 때문에 시냅스 강화가 억제되고, 오히려 약화가 일어난다. 따라서 이를 통해 원하지 않는 시냅스의 강화가 방지된다.
그리고 이때 약해진 중간 뉴런과 오른쪽 뉴런의 연결은 장기 상승 작용을 통해 복구될 수 있다(그림 12). 물론, 이러한 과정은 반복적인 연합적 장기 상승 작용과 장기 억압 작용의 반복을 통해서 동일하게 수행될 수 있다. 그러나 연결이 많이 복잡해지는 경우 이 과정들이 다른 신경세포들의 시냅스에도 영향을 미치기 때문에(그림 11), 특이적으로 세포 회로를 조절하기에는 많은 부담이 있다. 예시로 든 경우에도, 이러한 플랫폼을 사용하는 경우 크게 그림 11과 그림 12, 즉 선택적 강화와 약화된 시냅스 복구라는 두 과정으로 원하는 조작이 이루어질 수 있다. 그러나 만약 플랫폼을 사용하지 않을 경우, 위의 것을 강화시킬 수는 있으나 이로 인해 강화된 사선 시냅스를 억제해야 한다. 사선 시냅스를 억제하기 위해서는 오른쪽 시냅스가 아래 시냅스에 의해 작동하지 않아야 하므로 중간 시냅스에 약한 연결을 만들어야 한다. 이 이후 다시 중간 시냅스와 오른쪽 시냅스의 연결을 다시 만들어야 한다. 즉, 이러한 광열 신경자극 플랫폼을 사용할 경우 4번의 조작이 필요한 일반적인 방식보다 효율성이 증가할뿐더러, 약한 시냅스를 만들었다가 다시 강화하는 불필요한 과정이 필요 없어진다. 또한 기존의 방식으로는 아예 불가능한 연결의 배합 또한 역시 만들어낼 수 있다는 점에서, 굉장히 효율적인 방법이라고 생각된다.
추후 연구 및 이용
이러한 신경회로의 조작에 관한 문제는 다양한 방면에 응용될 수 있을 것으로 보인다. 첫째로는 신경세포칩 위에서의 조작에 관한 것이다. 현재 부착성 물질을 이용해 원하는 모양대로 신경세포를 배양하는 기술이 개발되고 있으나 원하는 대로 자라지 않는 경우 역시 많다(그림 1). 따라서 이미 형성된 신경회로를 원하는 복잡한 형태로 바꿀 필요 역시 있다고 생각된다. 앞서 언급하였듯 신경세포칩을 이용하여 연결 레벨에서 학습과 기억의 형성에 대해 탐구할 때, 시냅스나 가지돌기(dendrites)의 연결성은 매우 중요하다. 실제로 MEA에서 격자형으로 신경세포를 키운 후 생물학적 컴퓨터로 발전시키려는 연구는 계속 진행되고 있으며, 그림13이 그 예시다. 연구자들은 이미지 프로세싱에 신경세포를 활용하기 위해 복잡한 연결성을 만든 후 이를 적절한 공간적 패턴(spatial pattern)으로 자극해 배양된 신경세포에 훈련을 가했다(tentanization). 이러한 학습은 패턴 인식과 필터링을 통한 이미지 프로세스를 가능하게 만들었다. 실제로 그림 13을 볼 경우 신경세포를 통한 필터링(neural filtering)은 디지털 필터링과 유사한 구조를 보였다[6]. 이런 과정에 있어 학습은 주로 시냅스의 연결 강화와 약화의 반복을 통해 이루어지며, 이 실험에서는 공간적 패턴이 그 원인이 되었다. 그렇기에 올바른 신경회로를 구성하는 것은 미세전극으로 포텐셜을 쉽게 측정하고, 원하는 형태의 네트워크를 형성할 수 있게 하므로 중요하다. 따라서 앞서 제안한 방식을 사용할 경우 신경세포칩 기반 인공 신경세포 컴퓨터 등을 구성하는 데 도움이 될 것으로 보인다.
또한 신경세포칩 위에서뿐만이 아니라 실제 신경 관련 질병을 치료하는 데에도 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 생각된다. 발작(seizure)과 같이 신경세포가 한 번에 집중적으로 발화하면서 생기는 질병 등은 시냅스를 약화시킴으로써 해결될 수 있을 것으로 보인다. 실제로, 뇌전증(epilepsy)환자는 장기기억이 손실된다는 사실 역시 알려져 있기 때문에 시냅스의 연결 조작은 질병의 치료를 위해 중요함을 알 수 있다[2]. 또한 외상후스트레스장애(post-traumatic stress disorder, PTSD)등과 같이 트라우마성 기억과 특정 행동이 조건화되어있는 경우, 이러한 시스템을 이용하여 해결할 수 있을 것으로 기대된다.
그러나 이런 방식을 기반으로 한 신경회로의 조작은 매우 복잡할 가능성이 크며, 신경회로를 새로 만드는 것이 오히려 더 효율적일지도 모른다는 단점이 있다. 실제로 위의 사례와 같이 단순히 신경세포 4개로 이루어진 신경회로 내에서도 2번의 과정이 필요하였으므로, 많은 세포가 연관된 경우 그 수는 기하급수적으로 증가할 것이다. 따라서 수학적, 혹은 알고리즘적 연구를 통해서 최소한의 조작으로 원하는 시냅스의 강화와 약화를 이루어낼 수 있는 방법에 대한 최적화 이론의 탐구가 필요할 것으로 생각된다. 또한 체내에 적용하는 경우, 특정 부위의 뉴런에 특이적으로 자극을 가하거나 근적외선을 가하는 것은 매우 어려울 것으로 보인다. 그리고 현재는 광열 신경자극 시스템이 신경세포의 기능을 잠시 멈춘다고만 알려져 있으나, 열적 스트레스로 인해 어떤 반응이 나타날지는 충분한 연구가 되어있지 않다. 따라서 추가적으로 체내 안정성에 대한 연구를 진행하여야 하므로 상용화되기는 매우 어려울 것으로 보인다.
따라서 결론적으로는, 광열 신경자극 플랫폼을 이용하면 더 효과적인 방법으로 신경회로를 조작할 수 있고, 이는 신경세포칩 내에서의 네트워크 연구 및 체내 질병 치료 등에 사용될 수 있을 것으로 보인다. 그러나 신경세포의 연결이 복잡해지면 과정 역시 증가한다는 점, 체내 세포에의 안정성이 아직 확보되지 않았다는 점에서 최적화 및 안정성에 관한 연구가 충분히 이루어져야 실제 치료에 사용될 수 있을 것이다.
참고자료
[1] Bob Garrett, & Gerald Hough. 『Brain & Behavior: An introduction to Behavioral Neuroscience, 5th edition』, SAGE (2018)
[2] Christian Hoppe, Christian E. Elger, & Christoph Helmstaedter. Long-term memory impairment in patients with focal epilepsy. Epilepsia 48(59), 26-29 (2007).
[3] Cooke, S. F., & Bliss, T. V. P. Plasticity in the human central nervous system. Brain 129(7), 1659-1673 (2006).
[4] Min Jee Jang, & Yoonkey Nam. Geometric effect of cell adhesive polygonal micropatterns on neuritogenesis and axon guidance. Journal of Neural Engineering 9(4), (2012)
[5] Rogan, M. T., Stäubli, U. V., & LeDoux, J. E. Fear conditionaing induces associative long-term potentiation in the amygdala. Nature 390, 604–607 (1997).
[6] Ruaro, M. E., Bonifazi, P., & Torre, V. Toward the Neurocomputer: Image Processing and Pattern Recognition With Neuronal Cultures. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 52(3), 371-383 (2005).
[7] Sangjin Yoo, Ji-Ho Park, & Yoonkey Nam. Single-Cell Photothermal Neuromodulation for Functional Mapping of Neural Networks. ACS Nano 2019 13, 544-551 (2018).
[8] Sangjin Yoo, Soonwoo Hong, Ji-Ho Park, & Yoonkey Nam. Photothermal Inhibition of Neural Activity with Near-Infrared-Sensitive Nanotransducers. ACS Nano 2014 8(8), 8040-8049 (2014).
[9] Biomaterials Engineering Laboratory, https://openwetware.org/wiki/Park_Lab
[10] Neural Engineering Laboratory, https://neuros.kaist.ac.kr/research.html
첨부 이미지 출처
[1] Min Jee Jang, & Yoonkey Nam. Geometric effect of cell adhesive polygonal micropatterns on neuritogenesis and axon guidance. Journal of Neural Engineering 9(4), (2012)
[2] Sangjin Yoo, Soonwoo Hong, Ji-Ho Park, & Yoonkey Nam. Photothermal Inhibition of Neural Activity with Near-Infrared-Sensitive Nanotransducers. ACS Nano 2014 8(8), 8040-8049 (2014).
[3] Sangjin Yoo, Ji-Ho Park, & Yoonkey Nam. Single-Cell Photothermal Neuromodulation for Functional Mapping of Neural Networks. ACS Nano 2019 13, 544-551 (2018).
[4] Bob Garrett, & Gerald Hough. 『Brain & Behavior: An introduction to Behavioral Neuroscience, 5th edition』, SAGE (2018)
[5] Ruaro, M. E., Bonifazi, P., & Torre, V. Toward the Neurocomputer: Image Processing and Pattern Recognition With Neuronal Cultures. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 52(3), 371-383 (2005).
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작성자│권이태
발행호│2020년 여름호
