새로운 이론 연구에 따르면 작은 두뇌가 큰 일을 성취할 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다.

신경과학자들은 문제가 있었습니다.

수십 년 동안 연구자들은 동물의 뇌가 외부 신호 없이도 주변 환경과 비교하여 자신의 위치를 ​​추적하는 방식에 대한 이론을 세웠습니다. 마치 우리가 눈을 감고 있어도 자신이 어디에 있는지 알 수 있는 것과 같습니다.

설치류의 뇌 기록을 기반으로 한 이 이론에 따르면, 링 어트랙터 네트워크라고 불리는 뉴런 네트워크는 당신이 세상에서 어디에 있는지 추적하는 내부 나침반을 유지합니다. 정확한 내부 나침반은 많은 뉴런이 있는 큰 네트워크가 필요한 반면, 뉴런이 적은 작은 네트워크는 나침반 바늘이 표류하여 오류를 발생시킬 것이라고 생각했습니다.

그러다가 연구자들은 작은 과일파리에서 내부 나침반을 발견했습니다.

"파리의 나침반은 매우 정확하지만, 이전 이론이 가정했던 것과는 달리 정말 작은 네트워크로 구성되어 있습니다." Janelia Group Leader Ann Hermundstad가 말했습니다. "그래서 뇌 나침반에 대한 우리의 이해에는 분명히 간극이 있었습니다."

이제 HHMI Janelia Research Campus의 Hermundstad Lab에 있는 포스트닥인 Marcella Noorman이 이끄는 연구에서 이 난제가 설명되었습니다. 이 새로운 이론은 과일파리처럼 매우 작은 네트워크로 완벽하게 정확한 내부 나침반을 만드는 것이 어떻게 가능한지 보여줍니다.

이 연구는 신경과학자들이 뇌가 작업 기억부터 탐색, 의사 결정까지 많은 기능을 수행하는 방식에 대해 생각하는 방식을 바꾸어 놓았습니다.

"이것은 소규모 네트워크가 무엇을 할 수 있는지에 대한 우리의 지식을 실제로 확장합니다." Noorman이 말했습니다. "실제로 이전에 알려진 것보다 훨씬 더 복잡한 계산을 할 수 있습니다."

링 어트랙터 생성

2019년 누르만이 자넬리아에 도착했을 때, 그녀는 헤르문트스타드와 다른 사람들이 고민하던 문제에 직면하게 되었습니다. 즉, 과일파리의 작은 뇌가 어떻게 정확한 내부 나침반을 생성할 수 있을까요?

Noorman은 먼저 작은 뉴런 네트워크로는 링 어트랙터를 생성 할 수 없지만 , 작동하려면 다른 세포 유형과 세포의 더 자세한 생물물리적 특성과 같은 "추가적인 것"을 추가해야 한다는 것을 보여주려고 했습니다. 이를 위해 그녀는 기존 모델에서 모든 "추가적인 것"을 제거하여 남은 것으로 링 어트랙터를 생성할 수 있는지 확인했습니다. 그녀는 이것이 불가능하다고 생각했습니다.

하지만 Noorman은 자신의 가설을 증명하는 데 어려움을 겪었습니다. 그때 그녀는 다른 접근 방식이 필요하다고 결정했습니다.

"저는 사고방식을 바꾸어서, 어쩌면 작은 네트워크로 링 어트랙터를 생성 할 수 있기 때문일 수도 있다고 생각해야 했습니다." 그녀는 말한다. "그리고 네트워크가 이를 실현하기 위해 충족해야 하는 특정 조건이 무엇인지 알아내야 했습니다."

Noorman은 자신의 가정을 변경하여 실제로 신경 세포 4개만으로도 링 어트랙터를 생성할 수 있다는 것을 발견했습니다. 단, 신경 세포 간의 연결을 신중하게 조정해야 합니다. Noorman은 Janelia의 다른 연구자들과 협력하여 실험실에서 새로운 이론을 테스트하여 파리 뇌가 링 어트랙터를 생성할 수 있다는 생리적 증거를 발견했습니다.

"더 작은 네트워크와 더 작은 뇌는 우리가 이전에 생각했던 것보다 더 복잡한 계산을 수행할 수 있습니다." Noorman이 말합니다. "하지만 그렇게 하려면 뉴런이 더 큰 뇌에서 필요한 것보다 훨씬 더 정밀하게 연결되어야 합니다. 더 큰 뇌에서는 많은 뉴런을 사용하여 동일한 계산을 수행할 수 있습니다."

"그래서 이 계산에 얼마나 많은 뉴런을 사용하느냐와 얼마나 조심스럽게 연결하느냐 사이에 상충 관계가 있습니다."라고 그녀는 말합니다.

다음으로, 연구자들은 "추가적인 것"이 링 어트랙터 네트워크에 추가적인 견고성을 제공할 수 있는지, 그리고 기본 계산이 여러 변수가 있는 더 큰 네트워크에서 더 복잡한 계산을 위한 빌딩 블록 역할을 할 수 있는지를 탐구할 계획입니다. 추가 실험은 또한 연구자들이 네트워크의 뉴런 간 연결이 어떻게 조정되는지, 감각적 단서가 네트워크의 머리 방향 표현에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

수학자에서 신경과학자로 전향한 누르만에게는 생물학을 해결 가능한 수학 문제로 전환하는 방법을 알아내는 것이 어렵지만 재미있는 일이었습니다.

"파리의 머리 방향 시스템은 제가 본 최초의 신경 활동의 예예요. 그래서 실제로 어떻게 작동하는지 알아내고 이해하는 것이 재미있었습니다."라고 그녀는 말합니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/10/241003123111.htm