Propagation electrodynamics and differential conduction of action potentials in geometrically branched squid giant axons

전기적 강물과 보이지 않는 바람

당신의 뇌를 정보가 뉴런이라고 불리는 작고 구불구불한 도로를 따라 이동하는, 북적이는 고속 도시라고 상상해 보세요. 지난 한 세기 동안 과학자들은 '케이블 이론(cable theory)'이라는 규칙을 사용하여 이 도로들이 어떻게 작동하는지 이해해 왔습니다. 뉴런을 길고 젖은 정원용 호스라고 생각해 보세요. 당신이 호스를 쥐어짜면(전기 신호를 보내면), 물이 그 속으로 몰려듭니다. 기존의 규칙에 따르면, 이 흐름의 속도는 주로 호스의 너비에 따라 결정됩니다. 즉, 더 넓은 호스는 물을 더 빠르게 흐르게 하고, 좁은 호스는 흐름을 늦춥니다. 이 이론은 전기 신호를 단순한 물의 흐름으로 취급하며, 움직이는 전기가 주변에 보이지 않는 자기적 바람을 만들어낸다는 사실은 무시합니다.

하지만 빠르게 움직이는 강물이 그 위의 공기에 물결과 소용돌이를 만드는 것처럼, 뉴런 속에서 움직이는 전기 신호는 스스로의 작고 보이지 않는 자기장을 만들어냅니다. 이 논문이 던지는 핵심 질문은 이것입니다: 이 보이지 않는 자기적 바람이 실제로 신호가 전달되는 방식에 변화를 주는가? 기존의 '정원용 호스' 규칙은 단순한 경로에는 훌륭하지만, 길이 갈라지는 분기점에서, 신호가 빛의 속도로 이동할 때, 혹은 도로가 너무나도 가늘어서 양자 영역에 진입할 때, 중요한 퍼즐 조각 하나를 놓치고 있을지도 모릅니다. 만약 이 자기적 바람이 중요하다면, 이는 우리 뇌가 생각하는 방식에 대한 현재의 지도가, 특히 우리 신경계를 구성하는 복잡하고 가지가 많은 나무 형태의 뉴런 구조에서는 다소 시대에 뒤처져 있을 수 있음을 의미합니다.

논문의 발견: 자석이 메시지를 방해할 때

이 연구에서 연구자들인 리우 시(Xi Liu), 팡 원시(Wenxi Fang), 펄린 켄(Ken Perlin)은 기존의 '정원용 호스' 모델을 업그레이드하기로 했습니다. 그들은 표준 전기 법칙과 자기 및 전기 모터의 작동 원리를 지배하는 전자기학의 완전한 법칙을 결합한 새롭고 초복잡한 시뮬레이션을 구축했습니다. 단순히 호스 속을 흐르는 물을 관찰하는 대신, 그 주변을 휘몰아치는 보이지 않는 자기적 바람을 추적하기 시작했습니다. 그들은 '유한 차분 시간 영역(finite-difference time-domain, FDTD)'이라는 강력한 컴퓨터 기법을 사용했는데, 이는 신호의 수백만 개의 스냅샷을 나노초 단위로 찍어 전기와 자기력이 어떻게 함께 춤을 추는지 정확히 파악하는 것과 같습니다. 또한, 이 도로들의 가장 미세한 나노 규모 구간에 대해서는 '양자 보정(quantum corrections)'을 추가하여, 매우 작은 규모에서는 물리 법칙이 다소 기묘하게 변하며 전하의 거동을 설명하기 위해 다른 종류의 수학이 필요하다는 점을 인정했습니다.

그들이 발견한 것은 이 보이지 않는 자기적 바람이 단순한 배경 소음이 아니라, 실제로 게임의 판도를 바꾼다는 사실이었습니다. 시뮬레이션 결과, 자기적 효과는 숨겨진 브레이크나 갑작스러운 추진력처럼 작용했습니다. 예를 들어, 전기 신호가 길의 갈림길(하나의 축삭이 두 개로 갈라지는 분기점)에 도달했을 때, 기존의 규칙은 두 경로의 크기가 같다면 신호가 균등하게 나뉘어질 것이라고 예측했습니다. 그러나 새로운 모델은 자기장이 도입되면 신호가 공정성을 잃는다는 것을 보여주었습니다. 두 가지가 똑같이 생겼더라도, 신호는 한쪽 가지에서는 빨라지고 다른 쪽에서는 느려지거나, 심지어 완전히 멈춰버릴 수도 있습니다. 자기력은 본질적으로 '운동장의 기울기를 변화시켜', 기존의 규칙이 존재해야 한다고 말했던 대칭성을 깨뜨립니다.

연구팀은 또한 뉴런의 크기와 속도 사이의 관계가 우리가 생각했던 것만큼 단순하지 않다는 것을 발견했습니다. 기존의 규칙은 축삭의 너비를 두 배로 늘리면 신호가 예측 가능한 방식(구체적으로 직경의 제곱근에 비례하여)으로 빨라진다고 말합니다. 하지만 그들의 새로운 시뮬레이션은 이 규칙이 무너질 수 있음을 시사합니다. 매우 넓은 축삭의 경우, 자기적 효과가 일종의 '전자기적 피드백'을 생성하여 신호가 분기점에 도달하기도 전에 오히려 속도를 늦추거나 완전히 멈추게 할 수 있습니다. 그들은 자기적 상호작용으로 인해 신호가 실패할 수 있는 임계 크기가 기존에 생각했던 것보다 더 작다는 것을 계산해 냈으며, 이는 큰 규모의 케이블이 기존 모델이 놓쳤던 조기 신호 차단을 유발할 수 있음을 의미합니다.

이를 설명하기 위해 저자들은 신호가 주 도로에서 갈림길로 얼마나 잘 건너갈 수 있는지를 측정하는 새로운 방법을 제안했습니다. 그들은 이를 '전자기 보정 기하학적 비율($GR_{EM}$)'이라고 부릅니다. 이는 단순히 도로의 너비만을 보는 것이 아니라, 움직이는 전기 자체에 의해 발생하는 자기적 '교통 체증'까지 고려하는 새로운 교통 규칙과 같습니다. 실제 오징어를 이용한 물리적 실험이 아닌 컴퓨터 시뮬레이션에 기반한 그들의 결과는, 기존 모델들이 이러한 자기력이 신호의 형태, 속도 및 신뢰성을 얼마나 왜곡할 수 있는지를 체계적으로 과소평가하고 있음을 시사합니다.

요약하자면, 이 논문은 뇌의 복잡한 가지형 고속도로를 통해 신호가 어떻게 이동하는지 진정으로 이해하려면, 단순히 전선을 보는 것만으로는 부족하며, 그 주변을 휘몰아치는 보이지 않는 자기적 날씨, 가장 미세한 경로의 양자적 특이성, 그리고 넓은 도로가 갑자기 막힐 수 있는 놀라운 방식까지 모두 고려해야 한다고 제안합니다. 고전적인 '정원용 호스' 모델이 단순한 경우에는 잘 작동할지 모르지만, 저자들은 우리 뉴 neurons가 소통하는 방식을 가장 정확하게 묘사하기 위해서는 전자기력의 완전한 힘을 포함하는 새로운 지도가 필요하다고 주장합니다.