Connectomics Introduction

October 12, 2024

Connectomics, writing, Brain, NeuroImaging

Intro #

pyramidal_neurons

가장 반짝이는 것…

어쩌면 AI 와 연관이 깊을 수도 있을 것 같아서 들은 내용을 정리하였습니다.

Google Research #

최근 AI연구자를 대상으로 Google Research 교류행사가 있어 참여하게 되었습니다. 총 4가지 주제를 다루었는데, NotebookLM, Med-Gemini, Project Astra, Connectomics 였습니다.

NotebookLM은

https://notebooklm.google.com/

여기에서 현재 베타버전으로 운영되고 있는데, 학습에 쓰이지 않는 모델이라고 합니다. 문서나 연구 자료를 대상으로 자동 요약하는 기능을 제공하고 있어서,

학습자용도로 만들었다는 느낌이 강했습니다.

구글은 몇 백개 서비스를 베타로 출시하고, 또다시 몇 백개 서비스가 금방 사라져버리기 때문에 호다닥 사용할 수 있으면 좋을 것 같습니다.

Med-Gemini는

Gemini를 기반으로 한 의료 인공지능입니다. 특히 X-ray 영상을 분석해서 질병을 판단하는 비의료용 인공지능인데, 의료 이미지 분석을 중점적으로 다루고 있습니다.

DeepVariant, HeAcoustics와 같은 도구들이 제공되고 있고, 해당 도구들은 깃허브에도 오픈소스로 존재하지만 일부는 승인을 통과하면 사용할 수 있습니다.

DeepVariant는 유전자 변이를 분석하는 도구, (https://github.com/google/deepvariant)

HeAcoustics는 음향 데이터를 통해 건강 상태를 분석하는 인공지능 툴입니다. (https://github.com/Google-Health/google-health/blob/master/health_acoustic_representations/README.md)

추가적으로 Imaging Research 관련해서도 Path, CXR, Derm 등의 연구들이 이루어지고 있습니다 (https://github.com/Google-Health/imaging-research)

Project Astra는

AI Agent 프로젝트입니다. 시퀀스에 따라서 물체를 기억하고 상호작용하는 인공지능을 만들어내는 프로젝트입니다. DeepMind의 기술을 기반으로 해서 상호작용합니다.

예를 들어, 시연영상에서는 드론은 아니였지만 드론에 카메라를 달아서 알아서 물체를 보고 피하고, 빨간색 공을 발견해줘. 사람들이 모여있는 장소를 발견해줘. 하면 해당 자연어로도 상호작용해서 움직입니다.

실제 데모 영상 :https://deepmind.google/technologies/gemini/project-astra/

Connectomics는 (https://research.google/teams/connectomics/)

뇌의 신경망을 연구하는 분야입니다. 뇌의 복잡한 신경 연결망을 분석하고 시각화합니다.

최근에 h01 연구에 대해서 소개해서 몹시 흥미롭게 들었습니다.

인간의 뇌 영역을 이해하는 건

인공신경망 구조를 이해하는 데 어쩌면 많은 영감을 주고 도움이 될 지 모릅니다.

Connectomics #

커넥토믹스는 인간 게놈 프로젝트와도 관련이 있습니다. 인간을 만드는 데 필요한 상세한 설명서 중 하나가 인간 게놈 프로젝트입니다.

그리고…

이러한 프로젝트에서 영감을 받아서 인간의 뇌 연결 구조를 맵핑하고 싶다는 걸 바탕으로 진행되고 있는 것이 커넥토믹스입니다.

뇌의 신경망이 어떻게 이루어져있고, 어떻게 활성화되는지 연구하는 분야는 커넥토믹스입니다.

우리는 뇌가 어떻게 작동하는지 여전히 알아내지 못했고, 감각 시스템, 행동, 의식 모두 어떻게 행동하는지 모릅니다.

개인적으로는 Attention is All you Need에서 트랜스포머(Transformer)의 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 구조를 보면서, 마치 뇌의 베르니케 영역(Wernicke’s area)와 브로카 영역(Broca’s Area) 같다 라고 생각했습니다. 베르니케 영역은 언어 이해 와 관련이 있고, 브로카 영역은 언어 생성과 관련이 있는 영역입니다. 왜냐면 이 두 영역이 각각 다르게 손상된 환자들이 나타내는 증상은, 베르니케의 경우 언어를 이해하는 데 손상이 왔지만, 말을 하는 건 문제가 없었고, 반면, 브로카 영역의 경우 언어를 이해하는 건 문제가 없었지만, 실어증(브로카 실어증)이라는 증상이 나타났기 때문에 해당 뇌 영역이 언어이해와 언어생성 각각 독립적인 활동을 담당하는 구나를 알게 되고 뇌 영역의 활동을 파악할 수 있는 중요한 단서였습니다.

커넥토믹스는 이런 뇌 전반적인 활동을 알아내는 활동(인지신경과학)과는 다르게,

뇌의 세포와 세포 간 연결 구조를 맵핑하는 걸 목표로 하는 프로젝트입니다.

각 세포가 어떤 종류의 세포들이고 어떻게 연결되어 있는지를 파악합니다.

h01 project : 아주 얇은 인간의 뇌 조직을 고해상도로 촬영 #

neurons

이 뉴런은 교과서에서 자주 볼 수 있는 Neuron의 형태입니다. Pyramidal Neuron이라고도 하는데, L1 층을 제외하고 인간의 Cortex의 모든 층에서 볼 수 있습니다.

돌기, 가지, dendrite, spiny 등이 다양하게 있습니다. 이런 뉴런의 형태를 볼 수 있는 건 h01와 같은 여러 프로젝트 덕분이기도 합니다.

h01finding

h01 프로젝트에서는 인간 Cortex의 약 1mm^3 샘플을 5,000개의 초박층으로 나누어 연구했다고 발표했습니다.

이런 데이터를 처리하는 데는 약 326일 정도 시간이 걸리고,

데이터 용량으로는 1.4 petabyte(PB)의 이미지의 데이터를 생성합니다. (대략 4k 비디오를 18년간 스트리밍하는 양과 비슷합니다)

연구 결과로 57,000개의 세포와 1억 5천만개의 synapses, 230mm 의 혈관 등을 발견했다고 합니다.

human_cortex

커넥토믹스 연구는 지렁이, 초파리, 생쥐, 인간 순으로 진화해오고 있는데,

우선, 지렁이 연구의 경우에는 302개의 뉴런이 있으며,테라바이트 정도의 저장공간이 필요합니다. 1970년대에서 1980년대에 이루어졌습니다.

초파리 연구는 2010년에서 2023년 사이에 이루어진 연구인데, 125,000개의 뉴런이 있음을 밝혀냈고, 수십 테라바이트 정도의 저장공간이 필요했습니다.

일부 인간의 뇌 연구는 2018-2021년 사이에 잠깐 이루어졌던, 일부 인간의 뇌 연구에서는 16,087개의 뉴런을 밝혀냈고, 1.4 PB 저장공간을 차지했으며,

생쥐의 hippocampus 해마 영역의 경우, 1,000,000개의 뉴런, 25 PB 저장공간이 필요하다는 걸 밝혀내고 있습니다. 2023 ~

생쥐의 전체 뇌와

인간의 전체 뇌 연구는 계속 해서 진화하고 있는데,

생쥐는 대략 1억개 정도의 뉴런이 있을 걸로 추정하지만,

인간의 뇌의 neurons은 대략 100,000,000,000 개 정도로 추정합니다. 해당 연구에는 exabytes 정도의 저장공간이 필요합니다.

프로젝트의 복잡도와 비례해서 저장공간이 급수적으로 증가합니다.

또한,

커넥토믹스 연구에서 큰 관건은 촬영된 데이터들을 자동으로 세포 연결 구조로 재구성하는 과정입니다.

이러한 이미지 세분화와 관련한 오픈 소스 툴들이 있는데, ‘Flood Filling Networks’라는 Convolutional Neural Network 방법을 개선해서 사용하는 것도 있고,

‘Segmentation guided contrastive learning’ 이라는 Self Supervised 방식으로 3차원 데이터를 해석하는 방식입니다.

Flood Filling Networks 로 세분화한 다음에 세포 경계를 식별하고, 각 이미지를 통해 개별 세포를 추적하는 방식입니다.

Neurons Structures and Connections #

intriguing_structure

제가 아는 건 Prefrontal Cortex 활성화와 관련한 기능적인 부분만 알고 있어서,

쌀 한 알 크기보다 매우 작은 크기의 상세한 뉴런 구조와 커넥션 방식들은 몰랐습니다. 보면 볼 수록 정말 반짝이고 멋진 세계라고 생각합니다.

매우 흥미로운 구조는… 축삭 세포가 세포로 신호를 전달 받을 때, 이전에 볼 수 없었던 축삭 소용돌이가 다른 신경 세포 표현에 나타난다는 점?

그리고 세포가 거울 이미지처럼 대칭적으로 서로 배열되는 것이 있다는 부분도 몹시 신기했습니다.

connections

그리고 이러한 뉴런들의 연결도 신기한 부분인데,

드문 연결도 있는 데 그 중 하나의 axon이 타겟 neuron과 반복적인 시냅스 연결을 형성한다는 점…

뉴런이 다른 뉴런들로부터 신호를 전달 받을 수 있는 5,000개 이상의 axon들을 가지고 있고, axon에서 신호가 receiving neuron으로 전달되는 synapses 도 5,000개 이상으로 존재한 다는 점.

에서 뉴런의 구조와 커넥션을 구경할 수 있었습니다.

What’s Next #

h01project h01 프로젝트의 다음 타겟은 인간의 hippocampus 부분이라고 들었습니다.

이 부분은 인간 뇌 변연계 중추적인 부분입니다. 중추신경계 바로 위쪽에 자리잡으며 인간의 기억과 아주 긴밀한 역할을 하는 뇌의 영역입니다.

해마와 관련한 중요한 예시로는, 아내를 모자로 착각한 남자 라고 신경과학자 분이 저술한 책을 보면 해마 영역이 손상되면 일상 생활의 기억들은 장기 기억으로 저장되지 못합니다.

어떤 기억은 장기로 저장되고 어떤 기억은 단기로 잊히는 지에 대해서 많은 부분이 미스터리한데 hippocampus 영역을 밝히는 건 정말 기대가 되는 연구 프로젝트가 아닐까 싶습니다.

해마와 관련한 뇌 뉴런들의 특성, 구조와 커넥션을 볼 수 있으면 분명히 뇌 손상 복구에도 도움이 될 걸로 보입니다.

사실상 이러한 연구들이 뇌 질환의 치료법 찾는데 기여하고 있습니다. 예로 알츠하이머, 파킨슨 병과 같은 신경 질환의 원인을 이해하고 치료 방법을 찾는데 주요한 단서입니다.

마무리 #

구글 리서치에서 발표한 뉴런의 structure, connections 부분을 보면서…

사실 이렇게 연결된 뉴런의 활성화나 기능적인 부분은 좀 더 다릅니다.

특정 영역이 손상되었다고 해서 그 영역과 관련있는 기능이 손상되는 건 또 아니라는 증거들을 보긴 합니다.

다른 뇌의 영역이 손상된 영역을 대신하여 활성화한다는 자료들은 꽤 있습니다. 신경 가소성이라고 손상된 부분을 대체해서 움직입니다.

뇌의 작동 방식은 훨씬 복잡하고 경이롭다는 걸 느낍니다.

신경 세포 하나하나 소개하는 걸 구경하는 것도 즐거웠습니다.

neurons_2

커넥토믹스 소개 끝.