Propagation electrodynamics differential conduction of action potentials in geometrically branched squid giant axons

뇌 내부에서 사고하고, 느끼고, 움직이는 가장 근본적인 행위는 전선 속을 따라 흐르는 하나의 전기적 스파크라는 단순하면서도 심오한 사건에 의존합니다. 이 전선들은 구리나 실리콘이 아니라, 신경 세포의 길고 가는 돌기인 축삭(axon)입니다. 수십 년 동안 과학자들은 케이블 이론(cable theory)이라 알려진 일련의 규칙을 사용하여 이 신호들이 어떻게 이동하는지 이해해 왔습니다. 이 이론은 축삭을 중심부로 전기가 흐르고 옆면으로 새어 나가는 길고 누수가 있는 호스처럼 취급합니다. 이는 직선 형태의 균일한 관을 따라 신호가 이동하는 것을 설명하는 데는 충분히 유용합니다. 하지만 실제 뇌는 직선 형태의 관들의 집합체가 아닙니다. 뇌는 가지가 갈라지는 복잡한 숲과 같아서, 하나의 신경 섬유가 둘로, 넷으로, 그리고 더 많이 갈라지며 복잡한 기하학적 퍼즐을 만들어냅니다. 신호가 갈림길에 도달하면 에너지를 어떻게 나눌지 결정해야 합니다. 기존의 규칙들은 만약 가지들의 크기가 같다면 신호가 균등하게 나뉘고, 크기가 다르다면 순수하게 너비에 기반한 예측 가능한 패턴을 따를 것이라고 가정했습니다.

하지만 만약 기존의 규칙들이 퍼즐의 한 조각을 놓치고 있다면 어떨까요? 만약 이 미세한 전선들을 통과하는 전기의 움직임이 자체적인 보이지 않는 자기장을 형성하고, 그 자기장이 다시 전기에 반작면 작용한다면 어떨까요? 이것이 바로 한 연구팀이 답을 찾고자 했던 질문입니다. 그들은 단순히 전기 전류만을 보는 것이 아니라, 전류가 움직일 때 발생하는 자기력까지 고려한, 더 완전하고 새로운 신경 신호 이동 모델을 구축했습니다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 이 상호작용을 구현한 결과, 그들은 자기적 효과가 단순히 무시해도 될 작은 세부 사항이 아니라, 신호의 속도와 분기점에서 작동하는 방식, 심지어 신호가 접합부를 성공적으로 통과할지 여부까지 바꿀 정도로 강력하다는 것을 발견했습니다.

연구진은 먼저 표준적인 신경 세포 모델을 가져와 여기에 완전한 전자기 법칙을 추가했습니다. 전통적인 관점에서 신경 신호는 원통을 따라 이동하는 전압의 파동일 뿐입니다. 하지만 이 새로운 관점에서는, 움직이는 전압의 파동이 자기장을 생성하고, 그 자기장이 세포 내부의 움직이는 이온들에 작용하는 힘을 만들어냅니다. 이는 전기와 자기 사이의 양방향 대화입니다. 이를 테스트하기 위해 연구팀은 나무 줄기가 가지로 갈라지는 것과 유사한 분기 구조를 통해 신호가 이동하는 모습을 관찰할 수 있는 가상 환경을 조성했습니다. 그들은 수천 번의 시뮬레이션을 실행하며 모가지 가지의 두께와 자식 가지의 두께를 변화시켰고, 신호가 갈림길에 부딪혔을 때 어떤 일이 일어나는지 관찰했습니다.

결과는 놀라웠습니다. 기존 모델에서는 자식 가지 중 하나를 매우 넓게 만들면 신호가 그쪽으로 쉽게 흘러 들어가고, 다른 좁은 가지 쪽으로는 속도가 약간 느려질 뿐이었습니다. 그러나 새로운 모델에서는 자기력이 결과를 완전히 바꾸어 놓았습니다. 연구진은 자기적 효과가 신호가 접합부를 통과하는 것을 훨씬 더 어렵게 만든다는 사실을 발견했습니다. 실제로 신호는 기존 이론이 예측했던 것보다 훨씬 더 작은 크기의 가지에서 이미 통과에 실패했습니다. 마치 자기장이 보이지 않는 벽을 만들어, 기존 이론이 신호가 멈출 것이라고 예상했던 지점에 도달하기도 전에 신호를 차단해 버리는 것 같았습니다. 이는 실제 뇌에서 신호가 분기점에서 막히는 임계값이 우리가 생각했던 것보다 낮으며, 신호가 이러한 갈림길에서 이전보다 훨씬 더 취약하다는 것을 의미합니다.

또한 연구는 두 가지 가지의 크기가 정확히 같을 때 어떤 일이 발생하는지도 살펴보았습니다. 기존의 규칙에 따르면, 신호가 두 경로가 동일한 분기점에 도착하면 신호는 완벽하게 균등하게 나누어져 두 가지 모두를 같은 속도로 이동해야 합니다. 하지만 새로운 시뮬레이션은 외부 자기장에 의해 이러한 완벽한 대칭이 깨질 수 있음을 보여주었습니다. 측면에서 자기장을 가하면, 두 가지가 물리적으로 동일함에도 불구하고 신호는 한쪽 가지에서는 빨라지고 다른 쪽에서는 느려집니다. 자기력이 움직이는 방향에 따라 전기 전하를 다르게 밀어내기 때문입니다. 이는 뇌의 배선이 우리가 미처 생각하지 못했던 방식으로 자기 환경에 민감할 수 있으며, 외부 자기장이 단일 뉴런을 통한 정보 전달 경로를 미묘하게 변경할 수 있음을 시사합니다.

아마도 가장 놀라운 발견은 신호의 속도 자체에 관한 것이었을 것입니다. 오랫동안 과학자들은 신경 신호의 속도가 축삭 두께의 제곱근에 비례하여 증가한다고 믿어 왔습니다. 전선이 굵을수록 저항이 적어지므로 신호는 더 빠르게 이동합니다. 이 규칙은 새로운 시뮬레이션에서도 가늘거나 중간 크기의 전선에서는 유효했습니다. 그러나 연구진이 모가지 가지를 매우 굵게 만들었을 때, 신호는 계속해서 빨라지지 않았습니다. 대신, 신호는 벽에 부딪혔습니다. 자기 피드백이 너무 강력해져서 거대한 직경의 축삭에서는 신호를 오히려 느리게 만들었고, 어떤 경우에는 시작 지점을 떠나기도 전에 신호를 완전히 멈춰 세웠습니다. 기존 이론은 매우 굵은 전선이 항상 신호를 위한 고속도로가 될 것이라고 예측했지만, 새로운 모델은 한계가 존재함을 보여줍니다. 전선이 너무 굵으면 거대한 전류의 흐름이 생성하는 자기력이 피드백 루프를 형성하여 신호를 차단하게 됩니다.

이러한 결과는 전기 회로 방정식과 자기장 방정식을 결합한 정교한 컴퓨터 시뮬레이션에서 비롯되었습니다. 연구진은 단순히 추측한 것이 아니라, 전압, 전류, 그리고 자기장이 시간에 따라 함께 어떻게 변하는지를 단계별로 추적하며 이 방정식들을 해결하는 시스템을 구축했습니다. 그들은 접합점으로 들어오는 총 전류량이 나가는 총 전류량과 항상 일치한다는 물리 법칙을 확인하며 자신들의 작업이 정확한지 검증했습니다. 자기 항을 추가했을 때, 그들은 이 균형을 맞추기 위해서는 신호가 어떻게 나뉘어야 하는지에 대한 새로운 계산 방식이 필요하다는 것을 발견했습니다. 그들은 이러한 자기적 효과를 포함하는 새로운 공식을 제안했으며, 이는 우리가 신경 가지의 기하학적 구조를 생각하는 방식을 변화시킵니다.

이 연구의 함의는 뇌를 이해하는 데 있어 매우 중요합니다. 만약 자기적 효과가 실제로 측정 가능하다면, 뉴런의 복잡한 가지 구조를 통해 신호가 이동하는 방식은 단순한 전기 모델이 제시하는 것보다 훨씬 더 복잡할 것입니다. 뇌는 우리가 생각했던 것보다 자기장에 더 민감할 수 있으며, 신호가 분기점에서 성공하거나 실패하는 규칙은 새로 써져야 할 수도 있습니다. 연구진은 향후 연구에서 고해상도 측정을 통해 시뮬레이션이 예측하는 대로 신호가 실제로 행동하는지 확인함으로써 이러한 효과를 실제 생물학적 조직에서 찾아내야 한다고 제언합니다. 현재로서는, 이 연구는 신경 세포라는 작고 붐비는 세계 안에서도 전기와 자기의 힘이 불가분하게 연결되어 있으며, 기존의 더 단순한 모델로는 볼 수 없었던 방식으로 사고와 감각의 흐름을 형성하고 있다는 사실을 상기시켜 주는 중요한 작업입니다.