BRAINCELL modelling platform for stochastic nanoscale organisation and dynamic extracellular signalling among neurons and glia

뇌는 세포들로 이루어진 거대하고 축축한 도시와 같으며, 정보는 단순히 전선을 따라 흐르는 것이 아니라 세포들을 둘러싼 복잡하고 변화무쌍한 수프(soup)를 통해 이동합니다. 수십 년 동안 과학자들은 이 세포들, 즉 뉴런이 서로 어떻게 대화하는지 이해하기 위해 컴퓨터 모델을 구축해 왔습니다. 이러한 모델들은 단일 신경 세포의 복잡한 가지를 통해 전기 신호가 어떻게 이동하는지를 시뮬레이션할 수 있게 해줌으로써 매우 유용하게 사용되었습니다. 그러나 전통적인 모델들은 종종 뇌를 정적인 공간으로 취급했습니다. 그들은 세포 사이의 공간이 비어 있고 변하지 않는다고 가정했으며, 컴퓨터 연산 능력을 아끼기 위해 뉴런 표면을 덮고 있는 작고 복잡한 구조물들을 무시하거나 아예 생략하기도 했습니다. 이러한 단순화는 모델이 신호가 어떻게 전달되는지는 보여줄 수 있을지언정, 환경 자체가 신호를 어떻게 변화시키는지, 혹은 세포의 미세한 형태가 어떻게 행동을 변화시키는지에 대해서는 놓칠 수 있음을 의미했습니다.

BRAINCELL이라는 새로운 시뮬레이션 플랫폼은 훨씬 더 현실적인 디지털 세계를 구축함으로써 이러한 격차를 해결하고자 합니다. 이 시스템은 세포 사이의 공간을 빈 공간으로 취급하는 대신, 이온과 화학적 전달 물질이 실시간으로 움직이고, 축적되고, 제거되는 역동적인 유체로 모델링합니다. 또한 뉴로뉴의 표면을 실제 뇌에는 존재하지만 이전에는 시뮬레이션하기 너무 어려웠던 수천 개의 작고 현실적인 돌기와 가지들로 채웁니다. 이 두 가지 특징—역동적인 환경과 상세하고 울퉁불퉁한 세포 구조—을 결합함으로써, 연구자들은 이제 생명체와 유사한 조건에서 뇌 세포가 어떻게 행동하는지 관찰할 수 있으며, 이를 통해 기존의 단순화된 모델들이 새로운 상세 모델들과는 다른 이야기를 들려주곤 했다는 사실을 밝혀냈습니다.

연구진은 먼저 수상돌기 가시(dendritic spines) 문제를 다루기 시작했습니다. 이것은 뉴런의 가지를 덮고 있는 작은 버섯 모양의 돌기로, 다른 세포들로부터 오는 신호를 받는 주요 수신 스테이션 역할을 합니다. 실제 뇌에서는 단 하나의 뉴런이 수천 개의 이러한 가시를 가질 수 있지만, 너무 작고 수가 많아서 대부분의 컴퓨터 모델은 이를 단순히 제외하곤 합니다. BRAINCELL을 사용하여 연구팀은 살아있는 조직에서 측정된 실제 데이터를 기반으로 이러한 가시의 집단을 생성하여, 해마 뉴런 모델에 수백 개의 가시를 배치했습니다. 그런 다음 그들은 이 뉴런이 전기 신호에 어떻게 반응하는지를 가시가 없는 버전의 동일한 세포와 비교하여 테스트했습니다. 결과는 놀라웠습니다. 가시의 존재는 단순히 세부 사항을 조금 더한 것이 아니라, 세포가 정보를 처리하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 가시가 있는 뉴런은 훨씬 더 넓은 범위의 신호 속도를 처리할 수 있었으며, 과부하 없이 관리할 수 있는 입력 빈도를 사실상 두 배로 높였습니다. 이는 실제 뉴런의 작고 울퉁불퉁한 표면이 단순한 장식이 아니라, 뇌가 매초 받는 정보의 홍물을 결정하는 핵심적인 특징임을 시사합니다.

연구팀은 또한 신호의 위치가 그 강도만큼이나 중요하다는 것을 발견했습니다. 이전 모델들에서 과학자들은 뉴런의 가지를 따라 신호가 한 세포에서 다른 세포로 전달될 확률이 어디서나 동일하다고 가정하곤 했습니다. BRAINCELL은 연구자들이 이 확률이 변하는 경우를 테스트할 수 있게 해주었으며, 신호가 중심부 근처보다 가지의 먼 끝부분에서 더 잘 방출되도록 하는 경사(gradient)를 만들었습니다. 이러한 불균일한 분포를 시뮬레이션했을 때, 뉴런의 신호 통합 능력은 크게 변화했습니다. 모델은 신호가 방출되는 특정 패턴이 회로의 조절 노브(tuning knob) 역할을 하여, 전체 연결 수를 바꾸지 않고도 뇌가 정보 처리 방식을 미세하게 조정할 수 있게 한다는 것을 보여주었습니다. 이 발견은 뇌가 이전의 단순한 모델에서는 보이지 않았던 방식으로 운영을 미세 조정하기 위해 이러한 미묘한 공간적 패턴을 사용할 수 있음을 암시합니다.

세포의 형태를 넘어, 이 새로운 플랫폼은 세포들을 둘러싼 유체에 주목합니다. 실제 뇌에서 뉴런이 발화할 때, 전하를 띤 입자인 칼륨(potassium)이 방출되어 세포 사이의 작은 틈에 쌓이게 됩니다. 전통적인 모델들은 이러한 축적을 무시하거나 이를 일정한 배경 수준으로 취급하는 경우가 많았습니다. 그러나 BRAINCELL은 이 이온들이 확산되고 제거되는 과정을 추적합니다. 시뮬레이션 결과, 칼륨 농도의 작고 일시적인 상승만으로도 뉴런을 훨씬 더 흥분하기 쉽게 만들어 더 쉽게 발화하게 할 수 있다는 것을 보여주었습니다. 이러한 역동적인 환경은 뉴런의 민감도가 고정된 것이 아니라, 주변 환경의 화학적 이력에 따라 매 순간 변화한다는 것을 의미합니다. 연구진은 이러한 효과가 활동 빈도가 낮을 때 특히 강하다는 것을 발견했으며, 이는 뇌의 반응성이 세포 사이 공간의 이온 흐름과 깊게 연관되어 있음을 시사합니다.

이러한 환경에 대한 역동적인 관점은 팀이 서로 다른 유형의 세포 간 통신을 이해하는 방식도 바꾸어 놓았습니다. 그들은 뇌 활동의 브레이크 역할을 하는 억제성 뉴런이 GABA라는 화학 물질을 방출하는 시나리오를 모델링했습니다. 실제 뇌에서 이 화학 물질은 방출 지점에서 멀리까지 흘러가서, 한 번에 많은 주변 세포를 억제하는 느리게 움직이는 파동을 만들어낼 수 있는데, 이를 '부피 전송(volume transmission)'이라고 합니다. BRAONCELL을 통해 세포 외 공간 내의 GABA 확산을 시뮬레이션함으로써, 연구진은 단 하나의 활성화된 뉴런이 인근의 주 뉴런의 발화율을 거의 절반으로 줄이는 억제 파동을 생성할 수 있음을 보여주었습니다. 이는 두 세포 사이의 직접적인 '연결된 선'만을 고려했을 때 예측되는 것보다 훨씬 강력한 효과였습니다. 시뮬레이션은 뇌가 환경을 빈 공간으로 취급할 때 사라지는 메커니즘인, 이 화학적 '안개'에 크게 의존하여 활동을 조절한다는 점을 드러냈습니다.

플랫폼은 또한 뉴런을 감싸고 뇌의 화학적 균형을 유지하는 데 도움을 주는 지원 세포인 성상세포(astrocytes)의 역할을 탐구하는 데 빛을 발했습니다. 이들은 뉴런 사이의 가장 작은 틈까지 뻗어 나가는 매우 미세한 머리카락 같은 가지들을 가지고 있습니다. 연구진은 이러한 나노 규모의 가지들을 포함하는 모델을 구축했으며, 그들의 특정 형태와 밀도가 성상세포 내부에서 칼슘 신호가 어떻게 이동하는지를 제어한다는 것을 발견했습니다. 나아가, 그들은 이 세포들이 칼륨을 완충하는 역할을 한다는 것을 보여주었습니다. 발화하는 뉴런을 둘러싼 성상세포 그룹을 시뮬레이션했을 때, 이 세포들은 뉴런에 의해 방출된 과잉 칼륨을 흡수하였고, 이는 결과적으로 뉴런의 발화율을 낮추었습니다. 이는 이는 소수의 지원 세포가 직접적인 전기적 연결 없이도 단순히 주변의 화학적 수프를 관리함으로써 뉴런의 활동을 능동적으로 억제할 수 있음을 입증했습니다.

아마도 이 새로운 접근 방식의 가장 놀라운 응용 분야는 신경 섬유를 감싸 신호 속도를 높여주는 지방 절연체인 수초(myelin sheath)를 다룬 것이었을 것입니다. 오랫동안 과학자들은 수초를 전선에 입힌 플라스틱 코팅처럼 수동적인 전기 절연체로 모델링해 왔습니다. BRAINCELL은 수초를 칼륨을 능동적으로 관리하는 자체 이온 채널을 가진 살아있는 세포의 일부로 취급했습니다. 연구진이 고속으로 발화하는 신경 섬사를 시뮬레이션했을 때, 만약 이 채널들이 제거된다면 신경에 의해 방출된 칼륨이 수초 아래에 쌓이게 된다는 것을 발견했습니다. 이 축적은 결국 신호 실패를 초래하여 신경 임펄스의 이동을 중단시켰습니다. 시뮬레이션은 수초가 단순히 수동적인 포장지가 아니라 신경 신호를 원활하게 유지하는 데 기여하는 능동적인 참여자이며, 이온을 관리하는 데 실패하는 것이 신경 신호가 무너지는 핵심 요인이 될 수 있음을 시사했습니다.

마지막으로, 연구진은 이 플랫폼이 뇌의 면역 세포인 미세아교세포(microglia)를 모델링하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 보여주었습니다. 그들은 미세아교세포 모델을 구축하고 근처에 ATP라는 화학 신호원을 도입했습니다. 시뮬레이션은 이 화학 물질이 어떻게 확산되어 세포의 반응을 유발하는지 보여주었으며, 세포의 각 부분이 신호원으로부터 얼마나 가까운지에 따라 반응의 강도가 달라졌습니다. 이는 세포의 형태와 주변 공간의 화학 물질 이동이 결합하여 세포 표면에 걸쳐 어떻게 복잡하고 불균일한 반응을 만들어내는지를 강조했습니다.

이 논문에 제시된 연구는 뇌의 모든 미스터리를 해결했다고 주장하는 것이 아니라, 뇌를 바라보는 강력한 새로운 렌즈를 제공하는 것입니다. 정적이고 단순화된 모델에서 벗어나 뇌의 환경과 구조라는 무질서하고 역동적인 현실을 수용함으로써, 연구진은 뇌 활동을 지배하는 많은 규칙이 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 복합적이라는 것을 보여주었습니다. 이들의 발견은 세포 형태의 미세한 디테일과 세포 사이 공간의 끊임없는 화학적 변화가 사소한 부연 설명이 아니라, 뇌가 생각하고, 학습하고, 세상에 반응하는 방식의 핵심적인 주인공임을 시사합니다. 이 플랫폼은 현재 다른 과학자들이 사용할 수 있도록 공개되어 있으며, 이전에는 불가능했던 방식으로 뇌를 탐구하고 이러한 새로운 아이디어들을 테스트할 수 있는 길을 열어주고 있습니다.