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기억하고 인지하는 과정을 실시간 관찰하다
우리 뇌 속에는 약 860억 개의 신경세포와 신경세포 간의 신호를 주고받아 우리의 인지, 감정, 기억 등과 같은 다양한 뇌 기능을 조절하도록 돕는 600조 개에 달하는 시냅스가 존재한다. 흥미롭게도 노화나 알츠하이머병과 같은 질병 상황에서 시냅스는 감소하는 것으로 알려져, 시냅스에 관한 연구가 주목받고 있지만 아직 시냅스의 구조 변화를 실시간으로 관찰하는 데에는 한계가 있다.
우리 대학 생명과학과 허원도 교수 연구팀이 세계 최초로 시냅스의 형성과 소멸 및 변화를 실시간으로 관찰할 수 있는 기술 개발에 성공했다고 9일 밝혔다.
허원도 교수 연구팀은 형광 단백질(dimerization-dependent fluorescent protein, ddFP)을 시냅스와 결합시켜 신경세포 간의 시냅스 연결 과정을 실시간으로 관찰할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 시냅스(Synapse)와 스냅샷 (Snapshot)을 조합한 시냅샷(SynapShot)이라고 이름 지었고 기존에는 구현하기 어려웠던 시냅스 형성과 소멸 그리고 역동적인 변화 과정을 실시간으로 추적하고 관찰하는데 성공했다.
허원도 교수 연구팀은 초록과 빨강 형광을 띠는 시냅샷을 디자인해 두 개의 서로 다른 신경세포와 연결된 시냅스를 쉽게 구별하여 관찰할 수 있었다. 또한, 빛으로 분자의 기능을 조절할 수 있는 광유전학 기술과 융합하여 신경세포의 특정 기능을 빛으로 조절함과 동시에 시냅스의 변화를 관찰하는 데 성공했다.
허원도 교수 연구팀이 개발한 시냅샷은 미국 존스홉킨스 의대 권형배 교수 연구팀과 공동연구를 통해 살아있는 생쥐에게 시각적 구별 훈련, 운동 및 마취 등 여러 상황을 유도하고 각 과정에서 시냅스의 변화를 실시간으로 관찰해 각각의 시냅스가 상당히 빠르고 역동적으로 변화될 수 있음을 보였다. 이는 살아있는 포유류의 시냅스 변화를 세계 최초로 관찰한 것이다.
교신저자 허원도 교수는 “우리 연구팀이 국내외 연구팀과 공동연구를 통해 시냅샷 기술로 과거에는 구현하기 어려웠던 시냅스의 빠르고 역동적인 형성과 변화를 직접 관찰할 수 있는 가능성을 열었으며, 이 기술은 뇌과학 연구분야의 연구방법론에 혁신을 가져올 것으로 예상되며 뇌 과학의 미래를 밝히는 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 말했다.
생명과학과 손승규(박사과정), 이진수(박사과정), 존스홉킨스 의과대학 정강훈 박사가 공동 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘네이처 메쏘드(Nature Methods)’2024년 2월호 인쇄판에 게재될 예정이며, 2024년 1월 8일자로 온라인판에 게재됐다. (논문명: Real-time visualization of structural dynamics of synapses in live cells in vivo). (Impact Factor: 47.99). (DOI: 10.1038/s41592-023-02122-4)
한편, 이번 연구는 KAIST 중견연구자지원사업, KAIST 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.01.09 조회수 8894 -
인공지능 결합한 홀로그래픽 현미경 기술 총망라
의생명공학 연구에 일반적으로 사용되는 현미경 기술들은 염색이나 유전자 조작을 해야만 관찰할 수 있다는 한계가 있다. 하지만 염색이 된 세포들은 치료 목적으로 활용할 수 없어 세포나 조직을 살아있는 상태 그대로 관찰할 수 있는 홀로그래픽 현미경과 이를 체계적으로 분석할 수 있는 인공지능을 결합한 의생명공학 연구의 활용 방안 및 문제점에 대한 분석이 필요하다.
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀이 국제 학술지 `네이처 메소드(Nature Methods)'에 홀로그래픽 현미경과 인공지능 융합 연구 방법론을 조망한 견해 (perspective)를 게재했다고 14일 전했다.
연구팀은 기존 현미경 기술 대비 홀로그래픽 현미경의 이미지 복원 기술이 시간을 많이 필요하고 전처리 없이 세포나 조직을 찍을 수 있다는 장점이 있지만, 대신에 그만큼 결과물 분석에 많은 시간과 노력을 들여야 한다고도 분석했다.
박용근 교수 연구팀은 이런 문제점을 홀로그래픽 현미경과 인공지능과의 통합을 통해 해결할 수 있다는 방법론을 제시했다. 지난 수년간, 홀로그래픽 현미경과 인공지능을 결합해 의생명공학 연구에 혁신을 일으킨 내용들이 잇달아 국제 학술지에 발표됐다. 인공지능을 통해 홀로그래픽 이미지를 복원하고, 세포의 종류와 상태를 구분하고, 염색 없이 측정된 결과물에 가상으로 염색 정보를 재생산 해내는 등의 연구를 통해 연구팀은 기존의 홀로그래픽 현미경 기술의 효율을 극대화했다.
홀로그래픽 현미경 기술 소개에 더불어 인공지능의 결합이 광범위한 의생명공학 연구에 활용돼 온 내용을 총망라한 이번 리뷰 논문은 제시된 방법론의 혁신성을 인정받아 생명과학 분야의 권위 학술지인 `네이처 메소드(Nature Methods)'에 지난 10월 24일 자 출판됐다. (논문명: Artificial intelligence-enabled Quantitative Phase Imaging Methods for Life Sciences)
제1 저자인 물리학과 박주연 학생은 "홀로그래픽 현미경에 인공지능을 결합하면, 의생명공학 연구의 효율을 기하급수적으로 높일 수 있다ˮ며, "이번 리뷰 논문을 통해 이 융합 기술이 더욱 활발하게 개발됨과 동시에 더욱 다양한 의생명공학 연구에 활용될 것ˮ이라고 기대했다.
한편 이번 논문은 캘리포니아대학교 로스앤젤레스(UCLA) 아이도간 오즈칸(Aydogan Ozcan) 교수팀, 토모큐브(Tomocube) 인공지능 연구팀과 공동 집필했으며, 연구재단의 리더연구사업, 과학기술정보통신부의 홀로그램핵심기술지원사업, 나노 및 소재 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.11.14 조회수 13748 -
10배 이상 생체신호 정밀 측정 ‘SUPPORT’ 개발
최근 유전공학 기술의 발전으로 형광현미경을 활용해 살아있는 생체조직 내 신호를 형광신호로 변환하여 연속적으로 촬영하고 측정하는 기술들이 개발되어 활용되고 있다. 그러나, 생체조직에서 방출되는 형광신호가 미약하기 때문에 빠르게 변화하는 신경세포의 전기신호 등의 신호를 측정할 경우, 매우 낮은 신호대잡음비를 가지게 되어 정밀한 측정이 어려워지게 된다.
우리 대학 전기및전자공학부 윤영규 교수 연구팀이 기존 기술 대비 10배 이상 정밀하게 생체 형광 신호 측정을 가능하게 하는 인공지능(AI) 영상 분석 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.
윤 교수 연구팀은 별도의 학습 데이터 없이, 낮은 신호대잡음비를 가지는 형광현미경 영상으로부터 데이터의 통계적 분포를 스스로 학습해 영상의 신호대잡음비를 10배 이상 높여 생체신호를 정밀 측정할 수 있는 기술을 개발했다. 이를 활용하면 각종 생체 신호의 측정 정밀도가 크게 향상될 수 있어 생명과학 연구 전반과 뇌 질환 치료제 개발에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
윤 교수는 “이 기술이 다양한 뇌과학, 생명과학 연구에 도움이 되길 바라는 마음을 담아 ‘서포트(SUPPORT, Statistically Unbiased Prediction utilizing sPatiOtempoRal information in imaging daTa)라는 이름을 붙였다”며, “다양한 형광 이미징 장비를 활용하는 연구자들이 별도의 학습 데이터 없이도 쉽게 활용가능한 기술로, 새로운 생명현상 규명에 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
공동 제1 저자인 엄민호 연구원은 "서포트(SUPPORT) 기술을 통해 관측이 어려웠던 생체 신호의 빠른 변화를 정밀하게 측정하는 것에 성공하였고, 특히 밀리초 단위로 변하는 신경세포의 활동전위를 광학적으로 정밀하게 측정할 수 있어 뇌과학 연구에 매우 유용할 것이다”라고 하였으며, 공동 제1 저자인 한승재 연구원은 “서포트 기술은 형광현미경 영상 내 생체 신호의 정밀 측정을 위해 개발됐지만, 일반적인 타임랩스 영상의 품질을 높이기 위해서도 폭넓게 활용가능하다”라고 말했다.
이 기술은 전기및전자공학부 윤영규 교수팀의 주도하에 신소재공학과 장재범 교수, 의과학대학원 김필한 교수, 충남대학교, 서울대학교, 하버드대학(Harvard University), 보스턴대학(Boston University), 앨런 연구소(Allen Institute), 웨스트레이크대학(Westlake University) 연구진들과 다국적, 다학제간 협력을 통해서 개발됐다.
이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며 국제 학술지 `네이처 메소드(Nature Methods)'에 9월 19일 자로 온라인 게재되었으며 10월호 표지 논문으로 선정됐다. (논문명 : Statistically unbiased prediction enables accurate denoising of voltage imaging data)
2023.09.20 조회수 8646 -
이효철 교수팀, 물에 녹은단백질 모양 변화 실시간 관찰 성공
- 관련 논문, 9월 22일(일)자 네이처 메서드(Nature Methods)誌 게재- 단백질의 작동메커니즘 규명에 중요한 도구 역할 및 신약개발에도 큰 도움 줄 것으로 기대
KAIST(총장 서남표) 화학과 이효철(李效澈, 36) 교수팀이 ‘물에서 변하는 단백질 분자구조를 실시간으로 규명’ 하는데 성공했다. 관련 논문은 네이처 자매지인 네이처 메서드(Nature Methods)誌 9월 22일자 온라인 판에 게재됐고 10월호에 출판될 예정이다.
논문의 제목은 “시간분해 엑스선 산란을 이용한 용액상의 단백질의 구조동역학 추적(Tracking the structural dynamics of proteins in solution using time-resolved wide-angle X-ray scattering)”으로 온라인에 게재되는 논문들 중에서도 특히 주목받는 하이라이트 논문으로 소개될 예정이다. 李 교수는 이 논문의 교신저자다.
이번 연구결과는 李 교수팀의 집념의 산물이라 할 수 있다. 李 교수팀은 지난 2005년 5월, 소금처럼 딱딱하게 고체상으로 굳어 있는 상태에서의 단백질의 안정적인 구조만을 볼 수 있는 기존의 방법을 시간분해 엑스선 결정법으로 발전시켜, 정지되어 있는 단백질의 구조뿐 만 아니라 움직이는 단백질의 동영상을 촬영하는데 성공했다. 관련 논문은 미국 국립과학원회보(PNAS, Proceedings of National Academy of Science)에 발표되었으며, 학계의 큰 주목을 받았다.
그러나 이 방법으로도 해결할 수 없는 치명적인 문제는 우리 몸에서 작용하는 일반적인 단백질은 고체상으로 있지 않고 물에 녹아있는 용액상태라는 점이다. 마치 고체 소금이 물에 녹아 소금물이 되는 것과 같은 원리다. 물은 인간의 몸의 약 70% 이상을 차지하고 있고 생명 유지에 필수적인 단백질들은 물에 녹아 있는 상태로 존재한다고 볼 수 있다. 따라서 단백질이 어떻게 기능을 발휘하는 지를 실시간으로 관측하기 위해서는 물에 녹아 있는 단백질 분자의 모양 변화를 실시간으로 추적할 수 있는 기술이 필요하다.
이러한 목표를 향한 첫 열매로 물에 녹아 있는 간단한 유기분자의 구조변화를 실시간 측정하는 데 성공하였으며, 관련 연구논문이 2005년 7월 사이언스(Science)誌에 발표된 바 있다. 당시 이 연구결과는 용액상에서 분자의 움직임을 실시간 추적할 수 있다는 점 때문에 많은 관심을 불러 일으켰는데, 李 교수는 그 기술을 더욱 발전시키면 단백질에도 응용 가능할 것으로 전망했다. 그러나 일반적으로 단백질은 그 당시 성공한 유기분자보다 적어도 1,000배 정도 크고 구조가 훨씬 더 복잡할 뿐 아니라 훨씬 적은 양으로 존재하기 때문에 물에 녹아 있는 단백질에서도 성공할 수 있다는 것에는 많은 과학자들이 회의적으로 생각했다.
이번 네이처 메서드誌에 발표한 연구결과는 그러한 부정적인 생각을 깨고 기존에 성공한 유기분자보다 ‘1,000배 더 큰 단백질 분자가 물에 녹아 있을 때에 이들의 3차원 구조변화를 실시간으로 관측하는데 성공’한 획기적인 연구성과다. 논문에서는 3가지 종류의 단백질에 대한 연구결과를 발표했는데, 우리 몸에서 산소를 이동하는데 중요한 헤모글로빈 단백질과, 근육에서의 산소공급에 관여하는 미오글로빈 단백질 등이다. 이 외에도 단백질은 주로 접혀있어 특정한 구조를 형성하는데 환경이 바뀌면 이 구조가 풀리게 된다. 풀려 있는 단백질은 일반적으로 제 역할을 할 수 없어 이러한 단백질의 접힘-풀림 현상을 이해하는 것은 매우 중요한데 씨토크롬씨라는 단백질이 풀린 상태에서 접히는 과정도 실시간으로 추적하는데 성공하였다.
이 새로운 기술을 사용하면 물에서 움직이는 단백질의 동영상을 촬영할 수도 있어 단백질의 작동메커니즘을 밝히는 데에 중요한 도구가 될 것이며, 앞으로 신약개발을 하는 데에도 큰 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한 이 기술은 단백질은 물론이고 나노물질에도 응용이 가능하므로 BT뿐만 아니라 NT분야에도 기여할 수 있을 것으로 전망된다.
이 연구는 교육과학기술부의 창의적연구진흥사업의 연구비 지원으로 진행되었다. 연구결과는 유럽연합방사광가속기센터에서 측정되었으며, 李 교수의 주도하에 이뤄진 국제적인 공동연구의 성과다.
李 교수는 “현재 포항에 있는 제3세대 가속기에 이어 한국에서도 차세대 광원으로 건설이 논의되고 있는 제4세대 방사광가속기(XFEL)가 성공적으로 가동되면, 현재 발표된 데이터보다 적어도 1,000배정도 더 좋은 데이터를 얻을 수 있을 것으로 예상된다.”고 밝혔다.
<이효철 교수 프로필>
■ 학 력
1990 경남과학고 2년 수료, KAIST 화학과 학사과정 입학
1994 KAIST 화학과 학사과정 졸업
1994 Caltech(California Institute of Technology) 박사과정 입학
2001 Caltech 졸업(박사)
2001 시카고 대학 박사 후 연구원(Post Doc.)
2003.8.1-2007.2.28 KAIST 화학과 조교수 2007.3.1-현재 KAIST 화학과 부교수
■ 수상경력
2006 젊은 과학자상(과학기술부/한국과학기술한림원)
2006 과학기술우수논문상(한국과학기술단체총연합회)
2006 KAIST 학술상 2001-2003 美國 대먼 러년 암재단(Damon Runyon Cancer Research Foundation)펠로우쉽
(설명) 시간분해 엑스선 산란의 개념을 예술적으로 표현한 그림
2008.09.22 조회수 34908