Hippocampal subfields support human novelty detection via distinct signals

우리의 뇌는 끊임없이 쏟아지는 새로운 시각적, 청각적 자극의 흐름에 노출되어 있지만, 진정으로 새로운 것과 단지 익숙한 것을 놀라운 속도로 구분해 냅니다. 이러한 새로움을 포착하는 능력은 단순한 재주가 아닙니다. 이는 우리의 기억 체계가 언제 특별히 주의를 기울여야 하고 언제 정보를 잊게 내버려 두어야 하는지를 알려주는 근본적인 생존 기제입니다. 수십 년 동안 과학자들은 뇌의 이 역할을 수행하는 주요 도구가 측두엽 깊숙이 위치한 해마라는 구조라고 믿어 왔습니다. 해마를 우리가 삶의 경험을 저장하는 도서관이라고 생각해 보십시오. 지배적인 이론은 이 도서관이 이미 선반에 놓인 특정 이야기들과 모든 새로운 책을 대조하여 확인하는 엄격한 사서처럼 작동한다는 것이었습니다. 만약 새로운 책이 알려진 규칙을 어기거나 저장된 이야기와 모순된다면, 사서는 이를 불일치로 표시합니다. 이러한 '관계적(relational)' 확인 작업이 뇌가 무언가 새로운 것을 감지하는 유일한 방법이라고 오랫동안 여겨져 왔습니다.

하지만 기억 과학의 배경에는 다른 아이디어가 잠재되어 있었습니다. 일부 이론은 뇌가 더 넓고 일반적인 확인 과정을 수행한다고 제안합니다. 새로운 항목을 특정 이야기와 비교하는 대신, 이 관점은 뇌가 새로운 항목을 자신이 본 모든 것의 전체 집합과 비교한다고 제안합니다. 만약 새로운 항목이 기존 집합의 많은 것들과 어느 정도 비슷하게 느껴진다면, 그것은 익숙하게 느껴집니다. 반대로 그 항목이 집합의 대부분과 다르게 느껴진다면, 그것은 새롭게 느껴집니다. 지금까지는 인간의 해마가 실제로 이처럼 광범하고 전역적인 비교를 수행하는지, 아니면 엄격하게 특정 관계를 확인하는 데 국한되어 있는지 명확하지 않았습니다. 푬 퀀트(Jörn Quent)와 데니즈 바탄세베르(Deniz Vatansever)가 이끄는 연구팀은 전례 없는 세밀함으로 인간의 뇌 내부를 들여다봄으로써 이 질문을 해결하고자 했습니다.

이를 위해 연구진은 뇌 영상 촬영의 한계를 시험하는 거대한 실험을 설계했습니다. 그들은 20명의 건강한 성인을 모집하여 5일 동안 연속적인 재인 과제를 수행하게 했습니다. 총합하여, 각 참가자는 벽에 기대 있는 자전거라든지 특정 종류의 새와 같은 일상적인 사물의 이미지 3,840개를 화면에 하나씩 제시되는 방식으로 관찰했습니다. 이미지들은 수천 개의 독특한 개념을 포함하는 방대한 데이터베이스에서 가져온 것이었습니다. 각 시행마다 참가자는 해당 물체가 실험 중에 보았던 것인지 아니면 새로운 것인지 빠르게 결정해야 했습니다. 이미지가 복잡한 패턴으로 반복되었기 때문에, 참가자들의 뇌는 자신이 본 것에 대한 성장하는 기억을 끊임없이 업데이트하며, 이는 뇌가 새로운 것과 오래된 것을 어떻게 구별하는지 테스트하기 위한 완벽한 환경을 조성했습니다.

연구팀은 표준 병원용 스캐너보다 훨씬 더 선명한 뇌 영상을 제공하는 강력한 7테슬라(7 Tesla) MRI 스캐너를 사용했습니다. 이 고해상도 기술 덕분에 연구진은 해마를 하나의 덩어리가 아니라 각각 고유한 역할을 가진 별개의 하위 영역들의 집합체로 관찰할 수 있었습니다. 그들은 CA1, CA3, 치상회(dentate gyrus), 그리고 하각(subiculum)으로 알려진 특정 영역들에 집중했습니다. 모든 참가자에 걸친 76,800번의 모든 시행에 대한 뇌 활동 패턴을 분석함으로써, 연구진은 이 미세한 영역들이 새로운 정보에 어떻게 반응하는지 추적할 수 있었습니다. 그들은 두 가지 유형의 신호를 찾았습니다: 무언가 새로운 것이 나타났을 때 발생하는 단순한 활동의 급증, 그리고 현재의 이미지를 지금까지 본 전체 이력과 비교하는 더 복잡한 패턴입니다.

결과는 단일한 이야기 모델을 깨뜨리는 해마 내부의 명확한 분업을 드러냈습니다. 연구진은 CA1 영역이 확실히 비교자 역할을 한다는 것을 발견했지만, 그 역할은 이전에 생각했던 것보다 더 구체적이었습니다. 참가자가 이미지를 처음 보았을 때, CA1은 해당 이미지를 새롭다고 올바르게 식별하는 데 도움을 주는 강한 반응을 보였습니다. 이 영역은 아마도 현재의 이미지를 가장 최근의 기대치와 대조하는 등의 국소적인 불일치를 확인하는 것으로 보였습니다. 그러나 가장 놀라운 발견은 해마의 다른 부분인 하각에서 나왔습니다. 하각은 다른 영역들처럼 동일한 강한 단순 급증을 보여주지는 않았지만, 다른 종류의 신호를 전달했습니다. 하각은 '전역적 불일치(global mismatch)' 점수를 생성했습니다. 이 신호는 현재의 이미지가 참가자가 지금까지 본 전체 이미지 풀과 얼마나 다른지를 측정했습니다.

결정적으로, 하각의 이 전역적 신호는 단순히 뇌 활동을 수동적으로 반영하는 것이 아니라, 참가자의 결정에 직접적인 영향을 미쳤습니다. 하각이 높은 수준의 불일치를 신호했을 때, 즉 새로운 이미지가 이전에 본 모든 것과 매우 다르게 느껴졌을 때, 참가자들은 이를 새롭다고 올바르게 식별할 가능성이 더 높았습니다. 반대로, 신호가 낮아 새로운 이미지가 과거의 경험과 너무 유사함을 시사할 때, 참가자들은 해당 물체를 이전에 본 적이 있다고 잘못 주장하는 실수를 저지를 가능성이 높았습니다. 이 오류는 무작위가 아니었습니다. 만약 참가자가 약한 전역 신호 때문에 오경보(false alarm)를 일으켰다면, 그 물체가 나중에 다시 나타났을 때 그 물체를 올바르게 기억할 가능성이 더 높았습니다. 이 패턴은 하각이 실제로 전체 기억 집합에 대해 광범적인 비교를 수행하고 있으며, 이 비교가 의사 결정 과정을 주도하고 있음을 시사합니다.

또한 이 연구는 이 전역적 신호가 형성되는 기억의 성격에 따라 민감하게 반응한다는 것을 보여주었습니다. 연구진은 새로운 이미지가 시각적 외형이나 의미 측면에서 이전 이미지들과 얼마나 유사한지에 따라 신호가 변한다는 것을 발견했습니다. 만약 새로운 이미지가 최근에 본 이미지들과 외형적으로나 개념적으로 유사하다면, 전역 불일치 신호가 떨어져 이를 새롭게 포착하기 어렵게 만들었습니다. 이러한 효과는 시간이 지남에 따라 사라졌으며, 이는 뇌의 새로움 감각이 역동적이며 최근의 경험에 의해 끊임없이 재형성된다는 것을 보여줍니다. 이 연구 결과는 해마가 단순히 특정 관계를 확인하는 기계가 아니라, 새로운 입력을 우리가 배운 전체 이력과 함께 무게를 달아봄으로써 광범한 친숙함을 계산하는 시스템임을 시사합니다.

CA1의 국소적이고 관계적인 신호와 하각의 전역적이고 항목 기반인 신호라는 두 가지 뚜렷한 신호를 식별함으로써, 이 연구는 우리가 세상을 인식하는 방식에 대해 더 완전한 그림을 제시합니다. 이는 우리가 새로움을 감지하는 능력이 기억 체계의 서로 다른 부분들 사이의 정교한 파트너십에 의존하고 있음을 시사합니다. 한 부분은 특정 모순을 확인하고, 다른 부분은 새로운 경험이 축적된 과거와 얼마나 잘 부합하는지를 측정합니다. 이 발견은 단순히 과학적 이론을 정교화하는 것을 넘어, 우리가 무엇이 새롭고 무엇이 오래된 것인지 결정하도록 돕는, 끊임없이 변화하는 세상을 항해하게 해주는 신경 기계의 더 명확한 지도를 제공합니다.