본문 바로가기주요메뉴 바로가기

주메뉴

IBS Conferences
우리 자신을 탐험하는 사람들, 뇌 과학자 게시판 상세보기
제목 우리 자신을 탐험하는 사람들, 뇌 과학자
작성자 대외협력실 등록일 2017-06-26 조회 1360
첨부 jpg 파일명 : thumb.jpg thumb.jpg

우리 자신을 탐험하는 사람들, 뇌 과학자

- 뇌과학 이미징 연구단 심원목, 우충완 연구위원 -

"고대 이집트에서는 미라를 만들 때, 심장을 따로 보관했다고 해요. 심장을 인간의 정신 활동이 존재하는 곳으로 여긴 거죠. 하지만 현대에서 미라가 부활한다고 해도 미라는 아무것도 못할 거예요. 미라에겐 인간의 사고와 감정이 시작되는 뇌가 없기 때문이죠."

IBS 뇌과학 이미징 연구단 심원목 연구위원(성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 교수)은 고대 미라 이야기를 곁들여 '뇌'란 우리 자신이라고 설명했다. 뇌 연구는 곧 우리 자신에 대한 연구라는 얘기다. 감각을 통한 인식의 종착역이 뇌라는 이해가 존재하기 전 인류는 마음이 심장에서 비롯된다고 믿었다. 마음이 아프다는 표현이 심장이 저릿하다는 말과 일맥상통하다 여기는 이유도 이러한 배경에 있다.

실제 뇌 활동을 볼 수 있는 이미징 기법의 등장으로 뇌 과학은 비약적인 발전을 이뤘다. 현재 뇌 연구자들은 MRI와 fMRI*로 뇌 구조를 파악하고 뇌 기능을 설명할 수 있는 단계에 도달했다. IBS 뇌과학 이미징 연구단 역시 첨단 뉴로 이미징 기법을 활용해 신경과학을 연구하는 곳 중 하나다. fMRI를 이용해 뇌의 신비를 풀어내는 탐험가 심원목, 우충완 연구위원(성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 교수)을 N센터에서 만났다.

*fMRI(functional magnetic resonance imaging)란?
기능적 자기공명영상은 뇌 활성화 정도를 측정하는 방법이다. 뇌 활동 시 변화하는 혈류 내 산소 수준(Blood Oxygen Level Dependent signal, BOLD)을 반복 측정해 활성화 정도를 나타내는 방식이다. 미국 벨연구소의 세이지 오가와(Seiji Ogawa) 교수 그룹이 발견한 이 방법은 두개골을 절개하지 않고 비침습적으로 뇌의 인지 활동을 연구할 수 있는 길을 열었다. IBS 뇌과학 이미징 연구단은 fMRI에 기반해 분자, 세포, 조직, 시스템 수준의 다양한 뉴로 이미징을 연구한다.


▲ 최근 IBS 뇌과학 이미징 연구단에 합류한 두 연구위원. 우충완 연구위원(왼쪽)은 통증과 감정을 연구대상으로 다루며 심원목 연구위원(오른쪽)은 시지각 정보처리 메커니즘을 연구하고 있다.

마음의 창은 눈, 시지각 연구로 뇌 연구한다

심원목 연구위원은 뇌과학 이미징 연구단에서 PECON Lab(Perceptual and Cognitive Neuroscience)을 운영하고 있다. 인간의 뇌가 시각을 포함한 감각 정보를 지각하고 인지하는 과정에 관해 연구하고 있다. 심리학을 전공한 심 연구위원은 지각-인지 심리학 과목에 흥미를 느껴 매력에 빠졌다. 그는 "인간의 마음이 작동하는 원리가 궁금했어요. 시계의 작동원리를 알려면 시계를 해부해야 하듯 마음을 알려면 뇌를 연구해야 한다고 생각했어요. 학부 시절만 해도 심리학 서적에서도 뇌에 대한 강조가 크지 않았어요. 미국 일리노이 대학으로 교환학생을 가 관련 수업을 들으면서 뇌의 중요성을 느꼈어요"고 회상했다.


▲ 심 연구위원은 독립적으로 연구를 수행할 수 있는 연구자(independent researcher)를 키우는 데 주안점을 두고 연구실을 운영한다.

심 연구위원은 오감 중에서도 시각에 집중하고 있다. 인간은 시각적 동물이다. 외부세계의 정보의 90%는 시각에서 온다는 연구도 있다. 그는 뇌가 시각정보를 처리하는 방식 중 하향식 정보처리 방식에 집중해 연구를 진행하고 있다. "처음 우리 망막에 맺힌 상은 불완전한 상태에요. 불완전한 정보가 뇌에서 여러 단계의 복잡한 처리 과정을 거쳐 우리가 보는 세상을 만들어내는 거죠. 이 과정에서 감각 신호 내에 존재하는 정보 뿐 아니라 우리가 지금까지 축적해온 경험과 지식, 총체적으로 파악한 맥락으로부터 오는 정보를 함께 이용해 감각 정보를 해석, 예측합니다. 즉, 감각 기관으로 들어온 불완전한 정보를 토대로 우리의 뇌가 Best Guess를 하는 거죠."

심 연구위원의 연구실은 시각 정보 처리에 있어 이런 하향식 정보처리와 상향식 정보처리 과정(감각기관에서 얻은 자극정보에 의존해 추론하는 정보처리 방식)간 상호작용, 감정에 따른 지각/인지의 변화, 작업 기억(정보를 일시적으로 보유해 각종 인지 과정을 계획, 순서지어 실제 수행하는 단기기억)에 관한 메커니즘 등 다양한 주제를 아우른다.

하버드대학에서 시지각연구로 실험/인지심리학 박사를 취득한 뒤 심 연구위원은 MIT에서 낸시 카뉘셔(Nancy Kanwisher) 교수와 함께 fMRI 연구의 기초를 쌓았다. 얼굴과 물체를 인식하고 처리하는 메커니즘을 연구하는 연구실에 박사후연구원을 지냈다. 이 후 다트머스 대학으로 자리를 옮겨 심리·뇌과학과 교수로 재직하며 시지각 정보 처리 과정 연구에 더욱 몰입했다. 심 연구위원은 대표 연구로 시각적으로 빠져 있는 정보를 뇌에서 재구성하여 채워 넣는 feedback 메커니즘을 실험으로 증명해 2016년 미국학술원회원보(PNAS)에 이를 게재했다. 연구는 각각 2시 방향과 11시 방향으로 기울어진 줄무늬 사진을 서로 다른 위치에 시간차를 두고 보여주는 실험으로 진행됐다. 심 연구위원은 "각 줄무늬 사진이 두 개의 정지된 개별 줄무늬가 아니라 하나의 줄무늬가 한 위치에서 다른 위치로 방향이 돌아가면서 움직이는 것처럼 보일 때, 줄무늬가 실제 눈으로 들어오지 않은 정보를  뇌가 채워 넣는다는 사실을 보여주는 연구인데요. 흥미롭게도 시각 정보의 기초적인 특징만을 주로 처리한다고 알려진 초기 시각피질(primary visual cortex)에서 하향식 정보처리 과정으로 없던 정보를 만들어서 채워 넣는 것을 fMRI data 모델링으로 발견했습니다"고 말했다.


▲ 심 연구위원은 오른쪽 위를 향해있는 사선 그림과 오른쪽 아래를 향하는 사선 그림을  순차적으로 보여주어 사선 그림이 위에서 아래로 움직이는 것처럼 보일 때 뇌는 내적 메커니즘을 통해 중간에 수평 줄무늬 그림을 채워 넣는다는 흥미로운 가설을 실험으로 입증했다.

심 연구위원의 또 다른 연구주제는 학생들과 활발한 교류 속에서 나왔다. 수업을 듣던 학생의 아이디어에서 출발한 연구다. 그는 "이전까지 정서와 지각의 관련성을 생각해 보지 않았는데 재미있는 결과가 나와서 놀랐어요. 긍정적인 기분이 들 때 특정 시각 자극을 정확하게 구별하는 과제를 부여했더니 부정적인 기분이 들거나 특정한 정서가 없을 때에 비해 피험자들의 자극에 대한 변별력이 떨어졌어요"라고 말했다. 심 연구위원은 이를 딸기 따기에 비유했다. 사자에게 쫓기는 중 덤불 속 딸기를 따야할 경우 아마도 가장 빨갛게 익은 열매만 고르는데 집중하겠지만 당면한 위험이 없는 여유로운 상황에서는 딸기와 비슷한 색깔을 가진 열매에도 관심을 둔다. 긍정적인 정서상태에서 모험적 행동이 증가하며 미래의 먹거리에 도전한다는 설명이다. 정서와 인지와의 상호작용을 살피는 이 연구는 2015년 이모션(Emotion)에 게재됐다.

기초와 임상을 연결하는 통증 연구로 환자들에게 도움 되고파

올해 3월 연구단에 합류한 우충완 연구위원은 인간의 주관적 경험인 고통과 감정을 연구주제로 다룬다. "이제 막 걸음마를 뗀 제 연구실 이름은 Cocoan Lab(Computational Cognitive Affective Neuroscience Laboratory)입니다. fMRI를 이용하여 인간의 감정과 통증, 인지 과정 등을 이해하는데 주안점을 두고 있습니다. 최근 각광받고 있는 기계학습, 인공지능 등의 알고리즘을 이용해 생각과 감정을 뇌 기반으로 측정하고 예측하는 데 노력을 기울이고 있습니다."

학부시절 생물학을 전공한 우 연구위원은 심리학 수업을 듣다 정신 병리에 관심을 갖게 되었다. 정신 병리를 깊게 탐구할수록 인간의 정신은 뇌와 결코 떨어질 수 없다는 생각이 들었다. 그는 심리학 석사를 마치고 서울대학교병원 정신과에서 임상심리 레지던트로 일했다. 우 연구위원은 "약 400명의 환자들을 만나 그들의 이야기를 들으며 400가지 인생을 간접적으로 경험할 수 있었어요. 원래는 우울, 불안에 관심이 많았는데 환자들을 보며 생각이 바뀌었어요. 뇌를 연구해 통증과 정서적 문제로 고통 받는 이들을 돕고 싶었습니다"고 말했다.


▲ 우 연구위원은 랩 운영에서 '다양성'을 강조한다. 심리학, 뇌과학, 컴퓨터 공학, 생명과학 등 다양한 연구자들이 모여 학문적 배경과 상관없이 뇌를 탐구하는 게 중요하다고 생각한다.

레지던트를 마친 그는 미국 콜로라도 볼더 대학 토어 웨이거(Tor Wager) 교수가 이끄는 인지/정서 신경과학 연구실에서 5년 반을 보냈다. 연구실의 열린 분위기를 만끽하며 박사 과정과 박사후연구원을 지냈다. 2011년부터 통증을 fMRI 신호를 기반으로 예측하고 통증을 조절할 때 뇌에서 어떤 일이 일어나는지를 규명하거나 통증과 유사한 감정들 간의 관계를 fMRI로 밝히는 연구 등에 참여하며 연구방향을 잡았다. 그는 개인이 느끼는 통증과 감정의 종류, 강도, 맥락 등을 fMRI와 다양한 행동 및 생리적 신호들로 읽을 수 있는 모델을 만들고자 한다.

우 연구위원은 2013년 공저자로 참여한 첫 연구 결과가 뉴 잉글랜드 의학 저널(New England Journal of Medicine)에 실리면서 본격적으로 연구자의 길을 걷게 되었다. 다음 해 기존 연구에서 밝힌 사회적 거절이 실제 신체적 통증과 유사하게 뇌에서 처리된다는 내용과 상반된 결과를 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 실어 주목을 받았다. 그는 "고립, 배제, 사별 등 사회적 단절에서 오는 아픈 마음과 실제 자극으로 느끼는 신체적 통증이 같은 영역에서 발생하지만 다른 패턴이 관찰됨을 발견했어요. 감정적 통증과 신체적 통증을 구별된 패턴으로 연구해야 함을 강조했습니다"고 말했다.


▲ 우 연구위원은 다양한 강도의 짧은 열자극(약 10초)으로 통증을 유발하는 실험에서 심리적인 맥락, 신체의 상태에 따라 경험되는 통증의 정도가 달라지는 것을 fMRI 활성화 패턴으로 예측할 수 있음을 보여줬다.

이어 그는 피험자가 통증을 인지적으로 조절할 때, 조절 효과를 매개하는 뇌의 시스템을 밝힌 연구들을 발표했다. 통증은 피험자가 어떻게 해석하고 의미를 만들어내느냐에 따라 조절이 되는데 이 때의 통증은 기존에 알려진 통증 시스템과는 다른 영역이 매개한다는 내용이다. 우 연구위원은 이를 2015년 플로스 바이올로지(PLOS Biology)에 게재했고 머신러닝 기법으로 모델링한 결과를 올해 네이처 커뮤니케이션즈에 게재했다. 같은 강도의 통증 자극이라도 심리적인 맥락이나 신체 상태에 따라 다르게 경험되며, 그 정도를 fMRI의 활성화 패턴으로 모델링할 수 있음을 밝힌 것이다. 최근 우 연구위원은 그간 축적된 뉴로이미징 연구결과들을 임상적으로 응용하기 위해서 필요한 연구 방향을 정리해 네이쳐 뉴로사이언스(Nature Neuroscience)에 발표했다.

그는 외상 후 스트레스 장애(PTSD)와 복합부위 통증 증후군(CRPS) 등 불의의 사고나 트라우마가 한 사람의 인생에 얼마나 큰 고통을 줄 수 있는지 지켜보며 많은 것을 느꼈다. 지금도 연구를 하다보면 종종 당시 만났던 환자들의 얼굴이 스쳐지나가곤 한다. 그래서인지 우 연구위원의 목표는 기초연구를 탄탄히 하는데만 그치치 않는다. 그는 "기초연구를 토대로 임상적용이 가능한 고통-감정에 관한 모델과 도구를 개발해 두 영역 사이를 잇는 연결고리로 고통 받는 환자들에게 실질적인 도움을 주고 싶습니다"고 포부를 밝혔다.

fMRI 중심의 융합연구로 포스트 커넥톰 시대 열어야

약 1,000억 개의 뉴런으로 이뤄져 있는 뇌를 볼 수 있는 fMRI 기법은 신경과학 발전에 큰 영향을 끼쳤다. 하지만 fMRI가 보여주는 뇌 활동을 만능 지도처럼 확대 해석하는 건 경계해야 한다는 지적도 존재한다. 심 연구위원과 우 연구위원은 입을 모아 'fMRI의 한계를 누구보다 더 잘 알고 있기 때문에 fMRI 정보를 해석하고 데이터를 분석하는 기법을 발전시키고 협력 연구를 통해 시너지를 낼 것'이라고 말한다.

fMRI는 데이터 분석과 해석의 싸움이다. fMRI의 정보는 3차원 영상 신호인 복셀(voxel, 화소를 의미하는 pixel과 부피를 뜻하는 volume의 합성어)에 담겨 있다. 한 변의 길이가 2~3mm인 복셀을 모아 2차원의 지도와 3차원 구조를 만들어 패턴을 파악하는 형태다. 연구 주제에 따라 복셀의 크기와 양은 천차만별로 달라진다.

심 연구위원의 경우 10명- 20명 내외의 피험자를 모집하는데 이 때, 900백만 개의 복셀이 발생한다. 한 개인이 2초간 fMRI를 촬영할 때 복셀은 약 20만 개가 발생한다. 5분간 실험이 될 경우, 3천만 개에 이르는 것이다. 우 연구위원은 다양한 데이터 셋(data set)을 다루기 때문에 그 양이 어마어마하다. 그는 "fMRI 연구에서는 뇌의 모든 영역이 모두 함께, 여러 가지 일을 동시에 하는 범용 지능 시스템이라는 것을 늘 염두에 두어야 합니다"라며 "이러한 뇌를 모델링하기 위해서는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등 알고리즘을 이용해야 하죠. 여러 개의 데이터셋을 모아 연구하는 large-scale study가 필수적입니다"라고 말한다.


▲ "우리 자신을 탐구하는 것 만큼 재미있는 연구가 또 있을까요" 뇌과학의 매력에 빠진 두 연구위원.

우 연구위원은 이제는 커넥톰(connectome)의 시대를 지나 '프레딕톰(brain predictome)' 시대를 준비해야 한다고 강조한다. 커넥톰은 유전자 지도처럼 생명체의 신경망을 그려낸 지도를 말한다. 커넥톰을 활용하면 기억, 인성, 재능 등을 관장하는 뇌의 위치와 기능을 파악할 수 있고 뇌 활동을 관찰할 수 있어 많은 연구가 이뤄지고 있다. 그는 커넥톰을 토대로 뇌 활동을 예측하는 프레딕톰 연구를 해야 한다고 강조한다. "지도에 그려진 신경망들끼리의 네트워크를 밝히는 현재 연구들(커넥톰)의 결과를 기반으로 기능적 뉴로이미징 데이터(functional neuroimaging data)에서 나타나는 패턴들의 의미(프레딕톰)를 읽어낼 수 있어야 합니다"라며 "머신러닝이나 컴퓨터를 활용한 모델링을 이용해 뇌 전체에 걸쳐 분산되어 있는 위계적 정보 처리의 원리를 이해하고 이 원리로 실제 행동과 기능을 예측하는 게 연구 목표 중 하나에요"라고 말했다.

심 연구위원은 fMRI 연구가 성숙한 단계에 들어섰다고 말한다. 단순한 기능과 위치를 유추하는 단계를 지나 이제는 뇌에서 일어나는 정보 처리 과정을 보다 깊게 들여다볼 수 있는 연구를 지향해야 한다고 강조한다. 영역 간 네트워크를 분석하고 서로 어떻게 상호작용을 하는지 기능적 연결에 집중해야 한다는 설명이다. 그는 "엄청난 양의 데이터가 산처럼 쌓여 있는데 그 속에서 유의미한 의미를 찾아 해석하는 것이 뇌 연구를 이끌 새로운 핵심 역량이라 생각해요. 뇌에서 처리되는 정보를 다양한 모델링 방법을 통해 분석, 예측하고, 이 정보가 실제 우리의 인지와 행동에 어떻게 사용되는지 연구하고자 합니다. 이를 토대로 시너지 효과를 내는 협력 연구를 하고 싶어요"라고 밝혔다.

1.4 킬로그램의 소우주를 탐험하는 뇌과학 연구자들

fMRI로 뇌를 탐구하는 두 연구위원에게 '뇌'란 어떤 존재일까. 심 연구위원은 "뇌란 우리 자신이 아닐까 생각합니다. 인간의 마음, 우리가 세상을 이해하는 틀이 작동하는 원리를 과학적 방법을 이용해 검증하는 심리학에 큰 매력을 느끼는 이유에요"라고 말했다. 그는 "제가 생각하는 마음의 작동 원리에 끊임없이 가설을 세우고 검증하는 시도로 세상과 우리 자신에 대한 이해를 넓히는데 보탬이 되는 연구를 하고 싶어요"라며 "과학이란 노력에 비례하게 결과가 돌아오지 않을 수도 있지만 끊임없이 내적 동기를 찾아가며 재미있게 연구하고자 합니다"라고 말했다.

우 연구위원은 뇌를 'meaning maker'라고 강조한다. 그는 "우리가 현재 느끼고 있는 감정들 역시 뇌가 재조합해서 만들어낸 '의미'라고 생각해요. 뇌가 이 세상의 것들을 갖고 어떻게 의미를 만들어내는지를 다양한 데이터를 코딩하고, 시각화하여 패턴을 찾아내는 그런 쿨(cool)한 연구를 한다면 평생 행복할 거 같아요"라고 말했다.

IBS 대외협력실 고은경

목록
만족도조사

이 페이지에서 제공하는 정보에 대하여 만족하십니까?

콘텐츠담당자
대외협력실 : 김한섭   042-878-8186
최종수정일 2017-11-15 02:43