A structured-illumination miniscope for optically sectioned imaging and real-time neural decoding

북적이고 시끄러운 콘서트 홀 한복판에서 단 한 명의 바이올리니스트가 연주하는 아름다운 독주를 듣는다고 상상해 보십시오. 그것이 동물이 달리고, 뛰고, 탐험하는 동안 개별 뇌세포가 서로 어떻게 "대화"하는지 관찰하고자 하는 과학자들이 매일 겪는 고충입니다. 수년 동안 과학자들은 이를 위해 쥐의 머리에 아주 작고 가벼운 현미경을 장착하여 사용해 왔습니다. 이 장치들은 뉴런이 발화할 때 내뿜는 빛나는 신호를 볼 수 있는 아주 작은 카메라와 같습니다. 하지만 여기에는 큰 문제가 있습니다. 이 카메라들은 보고자 하는 특정 층뿐만 아니라 그 앞에 보이는 모든 것을 포착한다는 점입니다. 이는 마치 경기장의 특정 좌석 줄을 선명하게 찍고 싶은데, 카메라가 위아래 줄에 앉아 있는 흐릿하고 빛나는 관중들까지 함께 찍어버리는 것과 같습니다. 이러한 "초점이 맞지 않는" 빛은 세부 정보를 뭉개뜨려, 정확히 어떤 뉴런이 무엇을 하고 있는지 구별하기 어렵게 만듭니다. 이 문제를 해결하기 위해 특수 레이저를 사용하여 흐릿한 층을 무시할 수 있는 강력하고 비싼 현미경들이 존재하지만, 이들은 움직이는 쥐의 머리에 장착하기에는 너무 무겁고 복잡합니다. 따라서 과학자들은 '진퇴양난'의 상황에 처해 있었습니다. 아주 작은 영역을 선명하게 보여주는 무거운 기계를 쓸 것인지, 아니면 흐릿한 덩어리를 보여주는 가벼운 카메라를 쓸 것인지 선택해야 했던 것입니다.

이 논문은 이러한 작은 카메라들을 위한 "스마트 필터" 역할을 하는 영리하고 가벼운 솔루션을 소개합니다. 연구진은 무게가 3그램 미만(AA 배터리 하나 정도의 무게)인 새로운 종류의 미니스코프를 제작했으며, "구조 조명(structured illumination)"이라는 기술을 사용했습니다. 이것은 마치 벽에 격자 울타리를 통과한 빛을 비추는 것과 같습니다. 일반적인 빛을 비추면 벽 전체가 보이지만, 울타리를 통해 빛을 비추면 줄무늬가 보입니다. 이 스마트 카메라는 두 번의 빠른 스냅샷을 찍습니다. 하나는 일반적인 빛으로, 다른 하나는 "줄무늬가 있는" 빛으로 찍습니다. 이 두 사진을 비교함으로써, 컴퓨터는 이미지의 어느 부분이 선명하고 초점이 맞는지(줄무퀴가 뚜렷한 부분), 그리고 어느 부분이 흐릿한 배경 소음인지(줄무늬가 뭉개진 부분) 수학적으로 계산해낼 수 있습니다. 그런 다음 컴퓨터는 흐릿한 부분을 제거하여, 보고자 하는 뉴런만을 담은 수정처럼 맑은 이미지를 남깁니다. 이를 통해 쥐는 자유롭게 뛰어다닐 수 있으면서도, 과학자들은 무겁고 비싼 장비 없이도 고품질의 선명한 데이터를 얻을 수 있습니다.

뇌 카메라를 위한 "스마트 필터"

중국 뇌 연구소(Chinese Institute for Brain Research)와 북경사범대학교의 연구진이 이끄는 팀은 이 "흐릿한 배경" 문제를 해결하기 위해 이 새로운 장치를 만들었습니다. 그들은 이를 HiLo 미니스코프라고 부릅니다. 이 이름은 이 장치가 사용하는 기술인 High-frequency(고주파) 및 Low-frequency(저주파) 빛 처리에서 유래되었습니다.

작동 원리는 다음과 같습니다:
장치는 두 개의 작은 파란색 LED(광원)를 사용합니다. 하나는 뇌에 일반적이고 균일한 빛을 비춥니다. 다른 하나는 단순한 격자(Ronchi grating이라고 불림)를 통해 빛을 비추어 뇌에 줄무늬 패턴을 만듭/니다. 카메라는 균일한 빛의 사진을 찍고, 이어서 줄무늬 빛의 사진을 찍으며, 이 과정을 초당 30회라는 매우 빠른 속도로 수행합니다.

카메라가 초점을 맞추고 있는 뉴런들은 선명하기 때문에 줄무늬가 뚜렷하게 보입니다. 하지만 배경에 있는 초점이 맞지 않는 세포들은 줄무늬를 명확히 보여주지 못하고 그저 흐릿한 빛의 덩어리로 보입니다. 컴퓨터는 두 사진을 살펴보고 이렇게 판단합니다: "좋아, 줄무늬로 보이는 부분이 실제 신호다. 흐릿한 빛으로 보이는 부분은 그냥 배경 소음이다." 그런 다음 컴퓨터는 흐릿한 빛을 버리고 선명한 신호만을 남깁니다. 그 결과, 표준 카메라보다 훨씬 더 선명하고 대비가 뚜렷한 뇌 영상을 얻게 됩니다.

연구 결과: 더 선명한 신호, 더 많은 뉴런

연구진은 이 새로운 현미경이 실제로 효과가 있는지 확인하기 위해 여러 가지 테스트를 진행했습니다.

1. 노이즈를 제거합니다:
먼저, 쥐의 뇌 절편을 관찰했습니다. 새로운 HiLo 현미경의 이미지는 표준 와이드필드(widefield) 이미지에 비해 "흐릿한 빛"이 크게 감소한 모습을 보였습니다. 뉴런들이 어두운 배경 위로 뚜렷하게 도드라졌습니다.

2. 달리는 쥐에게서도 작동합니다:
다음으로, 장치를 쥐의 머리에 부착하고 쥐가 돌아다니는 것을 관찰했습니다. 연구진은 기억과 항법에 관여하는 뇌 부위인 **해마(hippocampus)**의 활동을 기록했습니다.

• 결과: 개별 뉴런의 신호가 훨씬 깨끗했습니다. 데이터를 분석했을 때, HiLo 현미경을 사용한 경우 표준 현미경을 사용했을 때보다 "신호 대 잡음비"(실제 뇌 활동과 배경 노이즈의 비율)가 현저히 높았습니다.
• 놀라운 점: 보통 표준 현미경에서 깨끗한 데이터를 얻으려면 실험이 끝난 후 복잡한 컴퓨터 프로그램을 사용하여 신호를 "디믹싱(demixing, 분리)"해야 합니다. 이는 많은 시간과 컴퓨팅 능력을 소要합니다. 하지만 연구진은 HiLo 현미경을 사용하면 복잡한 컴퓨터 보정 과정을 거치지 않고도, 뉴런 영역의 픽셀을 단순히 평균 내는 것만으로도 표준 현미경의 복잡한 컴퓨터 보정 데이터와 거의 유사한 수준의 고품질 데이터를 얻을 수 있다는 것을 발견했습니다. 즉, 나중에 느린 컴퓨터가 수정해주기를 기다릴 필요 없이, 지금 바로 고품질의 데이터를 얻을 수 있다는 뜻입니다.

3. 더 많은 층을 관찰합니다:
이 현미경은 초점을 매우 빠르게 바꿀 수 있는 특수 액체 렌즈를 갖추고 있습니다. 연구진은 이를 사용하여 뇌의 두 가지 다른 깊이를 동시에 관찰하며 초당 2.5회씩 번갈아 가며 측정했습니다.

• 결과: 이를 통해 이전보다 훨씬 더 많은 뉴런을 기록할 수 있었습니다. 두 개의 층을 관찰하는 것이 더 넓은 범위의 뉴런 집단을 연구할 수 있게 해주었으며, 두 층의 신호 모두 여전히 선명하고 신뢰할 수 있었습니다.

4. 쥐의 위치를 해독하는 데 도움을 줍니다:
신호가 매우 선명했기 때문에, 연구진은 뇌 활동만을 보고 쥐가 방 안의 어디에 있는지 파악할 수 있었습니다.

• 결과: 단순한 HiLo 신호를 사용하여 쥐의 위치를 예측했을 때, 표준 와이드필드 신호를 사용했을 때보다 훨씬 더 정확했습니다. 실제로 단순한 HiLo 신호는 표준 현미경의 복잡한 컴퓨터 보정 신호와 거의 대등한 성능을 보였습니다. 이는 "스마트 필터"가 기록되는 바로 그 순간에 중요한 정보를 포착하고 있음을 입증합니다.

"마인드 컨트롤" 테스트: 폐쇄 루프 뇌-기계 인터페이스 (Closed-Loop BMI)

이 연구에서 가장 흥кси로운 부분은 이 기술이 뇌-기계 인터페이스(BMI), 즉 뇌가 실시간으로 기계를 제어하는 시스템에 사용될 수 있는지 확인하는 "원리 증명(proof-of-principle)" 테스트였습니다.

설정:
연구진은 쥐를 머리가 고정된 위치에 두고 특정 냄새를 맡게 했습니다. 쥐의 뇌 활동이 특정 패턴(예: "이 냄새가 난다"는 신호)과 일치할 때, 컴퓨터는 즉시 쥐에게 달콤한 물 한 방울을 보상으로 주었습니다.

과제:
이것이 제대로 작동하려면 컴퓨터가 뇌 신호를 읽고, 그것이 패턴과 일치하는지 결정한 뒤, 즉시 보상을 전달해야 합니다. 만약 신호가 흐릿하거나 컴퓨터가 이를 정제하는 데 시간이 오래 걸린다면 시스템은 실패하게 됩니다.

결과:
HiLo 현미경을 사용하자 시스템이 완벽하게 작동했습니다. 현미경이 즉각적으로 매우 선명한 신호를 제공했기 때문에, 컴퓨터는 냄가 패턴을 실시간으로 감지하고 보상을 트리거할 수 있었습니다. 쥐들은 이 시스템을 제어하는 법을 배웠습니다. 즉, 보상을 더 많이 받기 위해 자신의 뇌 활동을 조절할 수 있었던 것입니다. 이는 HiLo 현미경이 뇌가 기계와 대화하고 즉각적인 피드백을 받는 실시간 실험에 사용될 수 있을 만큼 빠르고 선명하다는 것을 보여주었습니다.

이것이 왜 중요한가

이 논문은 자신들의 장치가 모든 문제를 해결하는 마법 지팡이를 발명했다고 주장하는 것이 아닙니다. 저자들은 이 장치가 무겁고 비싼 다광자(multiphoton) 현미경만큼 뇌 깊숙이 볼 수는 없으며, 가장 진보된 컴퓨터 알고리즘만큼 겹쳐진 뉴런들을 완벽하게 분리하지도 못한다는 점을 분명히 밝히고 있습니다.

하지만 그들은 구조 조명이 움직이는 동물에 대한 뇌 영상의 품질을 높이는 데 있어 실용적이고 접근 가능하며 매우 효과적인 방법임을 보여주었습니다. 이미지를 컴퓨터가 보기 전에 미리 깨끗하게 정제함으로써, 무거운 장비나 느리고 복잡한 처리 과정 없이도 고품질의 데이터를 얻을 수 있게 만든 것입니다. 이는 동물이 단순히 가만히 앉아 있는 것이 아니라 실제로 무언가를 하고 있는 동안의 뇌 작동 방식을 이해하는 데 필요한, 더 빠른 실시간 피드백 실험의 문을 열어줍니다.

요약하자면, 그들은 노이즈를 걸러내는 작고 스마트한 카메라를 만들어, 과학자들이 "콘서트 홀"의 소음 속에서도 "바이올리니스트"의 연주를 명확하게 들을 수 있게 해주었습니다.