마우스 뇌의 감각 정보를 물리적 행동으로 전환하는 결정 네트워크 연구 공개

Seoul과학자들은 UCL의 세인즈버리 웰컴 센터에서 쥐의 다양한 뇌 영역이 감각 입력을 어떻게 운동 행동으로 전환하는지를 발견했습니다. 그들의 연구는 뇌 전체에서 의사결정이 이루어지며 학습에 의해 영향을 받는다는 것을 보여주며, 네이처에 발표되었습니다. 연구진은 고급 뉴로픽셀 탐침을 사용하여 쥐가 의사결정 과제를 수행하는 동안 다양한 뇌 영역에서 수백 개의 신경세포 활동을 기록하였습니다.

이 연구는 다음과 같은 결과를 보여줍니다:

개별 뇌 영역이 단독으로 감각 증거를 통합하는 것은 아닙니다. 의사 결정에 관여하는 뉴런은 드물지만 뇌 전반에 넓게 퍼져 있습니다. 학습은 감각 정보를 처리하고 통합하는 방식을 변화시킵니다.

연구진은 Neuropixels 프로브를 사용하여 훈련된 쥐의 52개 뇌 영역에서 15,000개 이상의 세포로부터 뇌 활동을 측정했습니다. 실험에서는 쥐들이 가만히 있으면서 변화하는 시각 패턴에 반응해 보상을 받아야 했습니다. 이러한 실험 환경은 과학자들이 감각 처리와 운동 조절을 명확히 구별하게 하여 의사 결정 과정을 자세히 살펴볼 수 있도록 했습니다.

과제를 배우지 않은 초보 쥐들은 주로 시각 자극을 처리하기 위해 시각 및 일부 중뇌 영역을 사용했습니다. 반면에 훈련된 쥐들은 전체 뇌가 관여하는 뇌 활동을 보였으며, 이는 학습이 의사결정을 위해 필요한 정신적 노력을 분산시키는 데 도움이 된다는 것을 나타냅니다.

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이 연구는 중요한 시사점을 지니고 있습니다. 이는 특정 뇌 영역이 특정 과제를 담당한다는 기존의 생각에 도전합니다. 대신, 뇌가 여러 영역이 협력하여 정보를 처리하고 행동을 통제하는 보다 연결된 방식으로 작동함을 보여줍니다. 이러한 관점은 복잡한 과제가 다양한 겹치는 뇌 네트워크에 의해 관리되어 과제가 신뢰할 수 있고 유연하게 수행된다는 이론을 뒷받침합니다.

이 연구 결과는 인공지능 발전에 변화를 가져올 수 있으며, 더 유연하고 분산된 네트워크의 개발을 도울 수 있습니다. 현재 AI 모델은 특정 작업을 위해 주로 중앙집중식 시스템에 의존하고 있습니다. 뇌의 의사 결정 방식을 모방함으로써, 불확실하거나 변화하는 데이터를 보다 잘 처리할 수 있는 AI가 탄생할 수 있습니다.

이 연구는 뇌의 특정 부분이 우리의 감각과 행동을 어떻게 연결하는지를 이해하는 데 도움을 줍니다. 이러한 연결을 아는 것은 의사결정과 감각 처리에 영향을 미치는 뇌 질환의 치료법을 개발하는 데 중요합니다.

연구자들은 학습이 진행됨에 따라 뉴런이 어떻게 변화하는지를 연구할 계획입니다. 또한, 기대가 감각 정보를 처리하는 방식에 어떤 영향을 미치는지 알아보고, 전반적인 뇌가 어떻게 결정을 내리는지를 더 잘 이해하기를 목표로 하고 있습니다.

이 연구는 뇌가 어떻게 유연하고 분산된 방식으로 결정을 내리는지를 이해하는 데 도움을 줍니다. 또한 이는 신경과학과 인공지능 분야 모두에서의 발전 가능성을 열어줍니다.