Whole-body 3D kinematics of freely behaving Drosophila

신경계가 어떻게 단순한 전기 신호를 복잡하고 조화로운 움직임으로 바꾸는지 이해하기 위해서, 과학자들은 먼저 그 움직임을 완벽하게 명확하게 볼 수 있어야 합니다. 수십 년 동안 연구자들은 운동 제어의 규칙을 밝혀내기 위해 뇌 구조가 잘 알려진 작은 곤충인 초파리에 의존해 왔습니다. 문제는 이 파리들이 매우 작고 눈 깜짝할 새 움직이며, 회전하거나 다른 개체와 상호작용할 때 자신의 몸을 가려 시야를 방해한다는 점이었습니다. 기존의 추적 방식은 파리의 전체 움직임을 3차원으로 포착하는 데 어려움을 겪었으며, 이는 뇌가 보내는 신호와 실제 신체가 반응하는 방식 사이의 간극을 남겼습니다. 공간상에서 파리의 자세에 대한 완전한 그림을 얻지 못한다면, 뇌가 근육에 명령을 내려 행동을 만들어내는 과정을 정확한 모델로 구축하기는 여전히 어렵습니다.

연구팀은 파리에게 손을 대거나 몸에 표식을 붙이지 않고도 파리의 움직임을 완전한 3D로 관찰할 수 있는 시스템을 구축함으로써 이 간극을 메웠습니다. 연구진은 7대의 고속 카메라를 설치하여 초당 800프레임의 속도로 곤충을 기록함으로써, 모든 빠른 경련과 회전을 포착했습니다. 이 방대한 시각 데이터를 처리하기 위해, 연구진은 컴퓨터 프로그램이 다리 끝부터 더듬이 끝까지 파리 몸의 특정 지점 50개를 인식하고 추적하도록 학습시켰습니다. 컴퓨터의 초기 추측은 때때로 다리가 잘못된 방향으로 꺾이는 것처럼 물리적으로 불가능해 보일 수 있기 때문에, 연구진은 이를 수정하기 위한 두 번째 단계를 추가했습니다. 연구진은 실제 파리의 해부학적 구조 모델을 사용하여 이러한 오류를 교정함으로써, 시스템이 기록하는 모든 움직임이 실제 파리가 물리적으로 할 수 있는 동작임을 보장했습니다. '리타겟팅(retargeting)'이라고 알려진 이 과정은 가공되지 않은 영상을 정밀하고 해부학적으로 정확한 움직임 지도로 변환합니다.

과학자들이 지면 위를 달리는 파리의 움직임을 분석했을 때, 그들은 곤충이 어떻게 움직이는지에 대한 오래된 가설을 뒤엎는 사실을 발견했습니다. 오랫동안 동물들이 속도를 높이거나 줄일 때 서로 다른 달리기 방식, 즉 보행(gait) 사이를 전환한다고 믿어 왔습니다. 그러나 이번 연구의 데이터는 파리가 그렇게 하지 않는다는 것을 보여줍니다. 대신, 파리는 전체 속도 범위에 걸쳐 단일하고 일관된 달리기 스타일을 유지하며, 결코 다른 보행 방식으로 전환하지 않습니다. 이 발견은 그들의 움직임을 제어하는 메커니즘이 이전에 생각했던 것보다 더 연속적이고 유동적임을 시사합니다.

또한 이 시스템은 여러 마리의 파리를 동시에 추적할 수 있을 만큼 강력하여, 연구진이 전례 없는 세부적인 방식으로 사회적 상호작용을 관찰할 수 있게 해주었습니다. 수컷 파리가 암컷에게 구애하는 모습을 관찰했을 때, 연구는 수컷이 구애 노래를 만들기 위해 양쪽 날개의 움직임을 조절한다는 것을 밝혀냈습니다. 동시에 수컷은 암컷이 움직임에 따라 자신의 수직 위치를 유지할 수 있도록 머리와 상체를 위아래로 기울이며 끊임없이 몸의 각도를 조절합니다. 이러한 관찰은 이전에는 포착이 불가능했던 행동에 대한 풍부한 3차원 기록을 제공합니다. 연구진은 이 대규모 데이터셋과 이를 생성하는 데 사용된 소프트웨어를 대중에게 공개함으로써, 과학자들이 뇌와 신체가 어떻게 협력하여 움직임을 생성하는지에 대한 상세한 모델을 구축할 수 있는 새로운 토대를 마련했습니다.