획기적인 3D 뇌 아틀라스 놀라운 세부 사항으로 발달 장애를 추적한다.

생쥐 뇌의 새로운 고해상도 지도는 연구자들에게 뇌 발달에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 신경 발달 장애를 연구하기 위한 강력한 도구를 제공한다.

펜실베이니아 주립 대학 의대의 연구자들은 다른 5개 연구소와 협력하여 고급 영상 및 현미경 기술을 사용하여 발달 중인 생쥐 뇌의 3D 아틀라스를 개발했다. 이 혁신적인 아틀라스는 배아 및 출생 후 초기 단계의 전체 포유류 뇌에 대한 포괄적인 360도 뷰를 제공한다. 이는 귀중한 참고 자료 및 해부학적 프레임워크 역할을 하여 연구자들이 뇌 발달 및 신경 발달 장애를 연구하는 데 도움이 된다.

그들은 최근 네이쳐 커뮤니케이션즈에 연구 결과를 발표했다.

"지도는 지식을 구축하는 데 기본적인 인프라이지만, 우리는 발달하는 뇌의 고해상도 3D 아틀라스를 가지고 있지 않다." 펜실베이니아 주립 의대의 신경 및 행동 과학과 조교수이자 이 논문의 수석 저자인 김용수는 말했다. "우리는 정상적인 상황에서 뇌가 어떻게 성장하는지, 뇌 질환이 발생할 때 어떤 일이 일어나는지 이해하는 데 사용할 수 있는 고해상도 지도를 만들고 있다."

뇌 아틀라스의 중요성

지리적 아틀라스는 지역과 국가 간의 경계, 산과 강과 같은 지형, 도로와 고속도로와 같은 도로를 포함하여 지구 지형을 포괄적으로 볼 수 있는 지도 모음이다. 중요한 것은 사용자가 특정 위치를 정확히 파악하고 지역 간의 공간적 관계를 이해할 수 있도록 하는 공통된 이해를 제공한다는 것이다.

마찬가지로 뇌 아틀라스는 뇌의 구조를 이해하는 데 기초가 된다. 연구자들이 뇌가 공간적으로 어떻게 구성되어 있는지 시각화하고 뇌의 구조, 기능, 그리고 다양한 지역과 뉴런이 어떻게 연결되어 있는지 이해하는 데 도움이 된다. 김 박사는 이전에는 과학자들이 2D 조직학 기반 스냅샷으로 제한되어 해부학적 영역을 3차원으로 해석하고 발생할 수 있는 변화를 파악하기 어려웠다고 말했다.

연구자들은 이와 같은 이미지가 담긴 발달 중인 생쥐 뇌의 3D 아틀라스를 개발했다. 출처: Kim Lab/Penn State 제공

최근 몇 년 동안 연구자들이 고해상도로 전체 뇌를 살펴보고 대규모 3D 데이터 세트를 생성할 수 있게 해주는 전체 뇌 영상 기술에서 엄청난 진전이 있었다. 이 데이터를 분석하기 위해 과학자들은 포유류 뇌의 모델인 성인 생쥐 뇌의 3D 참조 아틀라스를 개발했다고 김 박사는 설명했다. 이 아틀라스는 연구자들이 다양한 데이터 세트를 중첩하고 비교 분석을 수행할 수 있는 보편적인 해부학적 프레임워크를 제공한다. 그러나 배아와 출생 후 단계에서 모양과 부피가 빠르게 변하는 발달 중인 생쥐 뇌에 대한 동등한 것은 없다.

"발달 중인 뇌의 이 3D 맵이 없다면 새로운 3D 연구의 데이터를 표준 공간 프레임워크에 통합하거나 일관된 방식으로 데이터를 분석할 수 없다."라고 김 박사는 말했다. 다시 말해, 3D 맵이 없으면 신경 과학 연구의 발전이 방해받는다.

연구팀은 배아 기간의 4개 시점과 출생 직후 단계의 3개 기간인 7개 발달 시점에 걸쳐 생쥐 뇌의 다중 모드 3D 공통 좌표 프레임워크를 만들었다. MRI를 사용하여 그들은 뇌의 전반적인 형태와 구조의 이미지를 포착했다. 그런 다음 그들은 단일 세포 해상도에서 전체 뇌를 시각화 할 수 있는 이미징 기술인 광 시트 형광 현미경을 사용했다. 그런 다음 이러한 고해상도 이미지를 뇌의 MRI 템플릿 모양과 일치시켜 3D 맵을 만들었다. 팀은 수컷과 암컷 생쥐 모두의 샘플을 모았다.

3D 뇌 아틀라스 생성

아틀라스를 사용하여 다양한 데이터 세트를 분석하고 발달하는 뇌에서 개별 세포 유형이 어떻게 나타나는지 추적할 수 있는 방법을 보여주기 위해 팀은 뇌에서 핵심적인 의사소통 역할을 하는 신경 세포인 GABAergic 뉴런에 초점을 맞췄다. 이 세포 유형은 정신분열증, 자폐증 및 기타 신경 장애와 관련이 있는 것으로 알려져 있다.

과학자들은 피질이라고 불리는 뇌의 가장 바깥쪽 영역에 있는 GABAergic 뉴런을 연구했지만, 연구자들에 따르면, 이러한 세포가 발달 중에 전체 뇌에서 어떻게 발생하는지에 대해서는 알려진 바가 많지 않다. 이러한 세포 클러스터가 정상적인 조건에서 어떻게 발달하는지 이해하는 것은 무언가 잘못되었을 때 무슨 일이 일어나는지 평가하는 데 중요할 수 있다.

신경 과학 연구의 협업과 추가 발전을 용이하게 하기 위해, 팀은 공개적으로 무료로 제공되는 대화형 웹 기반 버전을 만들었다. 목표는 전 세계 연구자들이 이 리소스에 액세스하는 데 필요한 기술적 장벽을 상당히 낮추는 것이다.

"이것은 유전체, 신경 영상, 현미경 등 다양한 데이터를 동일한 데이터 인프라에 통합할 수 있는 로드맵을 제공한다. 이는 머신러닝과 인공지능이 주도하는 뇌 연구의 차세대 진화를 이끌 것이다."라고 김 박사는 말했다.