The NeuroHab: A Low-Cost, Integrated System for Investigation of Neural Correlates of Behaviors

울퉁불퉁한 길을 달리는 자동차의 엔진 소리를 들으며 엔진이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력하는 모습을 상상해 보세요. 당신은 운전자가 가속 페달을 밟은 순간과 엔진이 굉음을 낸 순간이 정확히 언제인지, 동시에 알아내야 합니다. 신경과학의 세계에서 과학자들은 이와 유사한 일을 하려고 노력하고 있습니다. 그들은 쥐가 게임을 배우거나 퍼즐을 풀 때 발생하는 뇌 활동을 관찰하고 싶어 합니다. 이 분야는 행동 신경과학이라고 불리며, "조작적 조건 형성(operant conditioning)"—즉, '동물이 보상을 받기 위해 특정 행동을 하도록 훈련시키는 것'을 뜻하는 멋진 용어—에 의존합니다.

이것이 제대로 작동하려면 두 가지가 완벽하게 함께 이루어져야 합니다. 하나는 쥐가 올바른 행동을 했을 때 보상(물 한 방울이나 음식 펠릿 같은 것)을 주는 기계이고, 다른 하나는 쥐의 뇌 내부에서 일어나는 일을 기록하는 카메라나 센서입니다. 문제는 쥐를 훈련시키는 데 사용되는 기계들이 종종 비싸고, 딱딱하며, 뇌 스캔 장비와 연결하기 어렵다는 점입니다. 이는 마치 고성능 레이싱 비디오 게임 컨트롤러를 빈티지 라디오에 연결하려고 하는 것과 같습니다. 부품들이 서로 같은 언어를 사용하지 않고, 타이밍도 맞지 않는 것입니다. 만약 타이밍이 아주 조금이라도 어긋난다면, 과학자들은 뇌의 반응이 보상 때문인지 아니면 단순히 우연인지 구분할 수 없습니다.

여기서 "NeuroHab"이라는 새로운 발명품이 등장합니다. 이것을 범용 번역기이자 초정밀 스톱워치가 하나로 합쳐진 저렴한 상자라고 생각해보세요. 와이오밍 대학교 연구진이 이끄는 이 프로젝트 팀은 저렴하고, 수리하기 쉬우며, 지연 시간 없이 뇌 스캔 장비와 통신할 수 있는 시스템을 만들고자 했습니다. 그들은 단순히 더 나은 쥐 케이지를 만들고 싶었던 것이 아니라, 빛의 속도로 "생각"하고 "기록"할 수 있는 케이지를 만들고 싶었습니다.

이 논문은 쥐를 훈련시키고 그들의 행동을 놀라운 속도로 기록하도록 설계된 저비용 오픈 소스 시스템인 NeuroHab을 소개합니다. 주요 결과는 이 시스템이 핥기, 코 찌르기, 또는 소리 신호와 같이 쥐가 취하는 모든 단일 행동을 1,000분의 1초 미만의 지연 시간(구체적으로는 56에서 728 마이크로초 사이)으로 기록할 수 있다는 것입니다. 이를 체감하기 위해 설명하자면, 눈 깜빡임 한 번에 약 300,000 마이크로초가 걸리는데, NeuroHab은 쥐가 자신의 행동을 마쳤다는 것을 스스로 인지하기도 전에 그 행동을 포착할 수 있을 만큼 빠릅니다.

연구진은 취미용 로보틱스나 스마트 홈 기기에 사용되는 것과 같은 종류의 두뇌인 아두이노(Arduino)와 ESP32 마이크로칩 같은 흔하고 저렴한 부품을 사용하여 이 시스템을 구축했습니다. 전체 설비를 구축하는 총 비용은 약 1,400달러입니다. 이는 상업용 유사 기계들이 거의 13,000달러에 달할 수 있다는 점을 고려하면 엄청난 일입니다. 팀은 코드와 설계를 누구나 사용할 수 있도록 공개함으로써, 더 많은 과학자가 막대한 예산 없이도 고품질의 실험을 수행할 수 있기를 희망하고 있습니다.

NeuroHab의 가장 멋진 기능 중 하나는 타이밍을 처리하는 방식입니다. 이 시스템은 기록 장치에 정확히 무슨 일이 언제 일어났는지 알려주기 위해 일련의 작은 전기 "펄스"(모스 부호와 같은)를 보내는 영리한 트릭을 사용합니다. 이 펄스들이 매우 빠르고 시스템이 효율적이기 때문에, 뇌 스캔 장비(예: 미니 이광자 현미경)는 쥐의 행동을 뇌의 활동과 완벽하게 일치시킬 수 있습니다. 논문은 이 테스트를 통해, 물 한 방울이 혀에 닿는 것과 같은 특정 사건에 개별 뇌세포가 어떻게 반응하는지 볼 수 있을 정도로 타이밍이 정확하다는 것을 보여줍니다.

팀은 또한 이 시스템이 실제 환경에서 얼마나 잘 작동하는지 테스트했습니다. 그들은 50회 이상의 다양한 시행을 실행했으며, 심지어 쥐가 케이지 안을 자유롭게 돌아다니는 16시간의 세션에도 사용했습니다. 시스템은 다운되지 않았고, 데이터를 잃어버리지 않았으며, 96% 이상의 정확도로 핥는 동작을 감지할 수 있었습니다. 그들은 심지어 이 시스템이 뇌 내부를 들여다보는 고성능 카메라인 미니 이광자 현미경과 함께 작동할 수 있음을 보여줌으로써, 쥐의 행동과 뇌의 신호를 밀리초 단위로 동기화할 수 있음을 증명했습니다.

하지만 논문은 이 시스템이 하지 못하는 일에 대해서도 주의 깊게 언급하고 있습니다. 이 시스템은 뇌의 연속적인 전기 파동(예: EEG)을 직접 기록하도록 설계된 것이 아니라, 대신 무거운 작업을 수행하는 다른 기계들에 정밀한 "시작" 및 "정지" 신호를 보내는 지휘자 역할을 합니다. 또한 몇 가지 제한 사항도 있습니다. 만약 서로 다른 소스로부터 너무 많은 이벤트가 동시에 발생하면 시스템이 혼란을 겪을 수 있지만, 저자들은 이것이 일반적인 실험에서는 드문 일이라고 언급했습니다. 그들은 또한 시스템이 정밀한 교정이 필요한 특정 유형의 액체 전달 방식에 의존하며, 그렇지 않으면 제공되는 물의 양이 약간 차이가 날 수 있다고 언급했습니다.

요약하자면, NeuroHab은 복잡하고 비싼 문제를 단순하고 모듈화된 저렴한 설계로 해결했기 때문에 게임 체인저입니다. 정밀하고 고속의 데이터를 통해 동물이 어떻게 학습하고 그들의 뇌가 어떻게 작동하는지에 대한 정보를 얻기 위해 반드시 백만 달러의 예산이 필요한 것은 아님을 입증합니다. 설계도를 공개함으로써, 저자들은 다른 과학자들이 자신만의 버전을 만들고, 수정하고, 큰 비용을 들이지 않고도 뇌의 새로운 비밀을 밝혀내는 데 사용할 수 있도록 초대하고 있습니다.