Research

인간 인지, 정서, 행동, 마음에 이르는 복잡한 뇌 인지 기능이 어떻게 고정적인 뇌신경 연결망을 기반으로 형성되는지를 연구합니다. 뇌는 외부와 교류하기 위한 인지 기능 외에도 뇌 자신 안에서 가변성, 항상성, 견고성, 자가 조절성, 효율적 정보교류, 에너지 효율성 등의 복잡계 시스템 특성을 가집니다. 이러한 뇌 시스템 특성은 시스템을 구성하는 뇌신경연결망 토폴로지(topology)에 의해 결정된다고 할 수 있습니다.

뇌 신경연결망 골격은 모듈화되고 계층 조직화된 형태로서 뇌 영역 간 효율적으로 정보를 교환하지만 에너지를 최소화할 수 있는 기하학적 토폴로지를 가지고 있습니다. 이 구조적 뇌연결망 위에서 다양한 인지 기능 연결망이 형성된다고 봅니다. 본 연구실에서는 구조-기능 연결망의 상호 관계(Lee et al., 2017a; Park et al., 2017a)와 기능 연결망의 동적 특성(Park et al., 2012; Jeong et al., 2016; Park et al., 2014), 구조 연결망에 대한 수렴과 발산(Park et al., 2017a), 인지·정서·행동의 뇌신경연결망 근간(Park and Friston, 2013), 개인을 타인과 구분하는 개별성(Jang et al., 2017) 및 뇌질환 특성(Cho et al., 2017; Jang et al., 2016; Lee et al., 2011; Park et al., 2015; Yu et al., 2018)을 연구함으로써 개인과 질환을 특징짓는 생물학적 지표를 찾고 있습니다.

뇌는 단일 상태에 고정된 것이 아니라 다중안정상태를 천이하는 동적 시스템 특성이 있습니다. 뇌의 동적 특성은 에너지 경관(Energy landscape) 해석을 통해 안정 상태의 개수, 안정 상태들 간 천이 등 통계역학 관점에서 분석할 수 있습니다. 한 안정상태가 어떤 상태를 거쳐서 다른 안정 상태로 바뀌는지, 그 전이 속도가 어떻게 되는지, 어떤 외부 자극이 천이를 효과적으로 유발하는지 등은 뇌 작동 기전을 이해하는 데 중요한 단서가 됩니다.

뇌의 비선형적 동적 특성은 인지 과정뿐만 아니라 환경과의 상호작용을 통한 뇌 발달의 이해 및 뇌 발달에 의한 정신 질환 발현 기전 이해와 치료에 중요한 요소가 될 것입니다. 특히 뇌질환은 발달 경로에서 비정상적인 뇌연결망이 만들어 낸 에너지경관이 환경 자극과 상호작용함으로써 정상적 천이 경로가 왜곡되는 데 기인한다고 가설하고 이를 입증하기 위해 노력하고 있습니다.

이러한 뇌 시스템의 동적 특성을 탐구하기 위해 뇌 영역 간 동역학적 상호작용 모델에 따른 뇌연결망을 추정하고(Jung et al., 2018; Jung et al., 2019; Kang et al., 2020), 뇌 시스템의 동역학적 고유 특성 해석(Kang et al., 2017), 동역학적 천이 특성(Kang et al., 2019), 발달 뇌 장애 동적 기전 연구 방법론 등을 연구하고 있습니다. 또한 뇌질환에 특이적인 뇌연결망을 제어하여 정상 기능이 가능한 뇌연결망으로 전환시키는 이론적 연구를 진행하고 있습니다.

복잡한 뇌를 이해하고 뇌 질환의 기전을 파악하는 중요한 방식은 실제 뇌의 작동을 재현할 수 있는 모델을 수립하는 것입니다. 동물 모델뿐만 아니라 수학적 모델에 따라 특정 뇌 기능을 모사하여 구현함으로써 그 과정에서 뇌의 기전을 이해할 수 있습니다. 일단 수학적 모델이 잘 수립되면 그 모델을 쉽게 조작할 수 있으므로 치료 계획을 수립하는 데 사용할 수 있습니다. 수학적 모델링은 중요한 것과 중요하지 않은 것을 구분하는 과정이며 단순화하는 과정입니다.

다양한 뇌 계층에서 수학적 모델링 연구를 진행하고 있는데, 낮은 단계로는 제브라피시, 쥐 신경 세포와 세포 간의 상호작용 모델링(Jung et al., 2019; Kang et al., 2020)에서부터 인간 뇌 영역과 영역 사이의 상호작용에 대한 수학 모델(Jung et al., 2018; Park et al., 2017b; Park et al., 2017c; Razi et al., 2017)을 사용합니다. 이 모델링은 신경군 간의 상호작용 기전에 대한 모델과 측정 과정에 대한 모델로 구성되어, 측정된 뇌 활동 신호를 이용하여 모델을 추정하게 됩니다. 측정 자료로부터 모델의 고유치를 역추적하는 과정에는 베이지안 추론을 사용합니다. 수학적 모델링은 인간 행동 모델링으로 확대할 수 있는데, 이는 행동 유형을 유발하는 개인의 내재적 고유치를 추정하는 과정입니다.

신경군들이 서로 상호작용할 때 어떤 목적에 따라 어떤 방향으로 상호작용하는지에 대한 뇌의 작동 원리를 가설하고 이에 대한 근거를 제시하는 분야가 이론뇌신경생물학입니다. 본 연구실 책임자가 공동 연구하고 있는 영국 UCL의 Friston 교수가 주창한 '자유에너지(Free energy)' 원리는 뇌를 외부 세상에 대한 내적 모델을 생성해 나가는 계층적 베이지안 시스템으로 이해합니다. 기존 경험을 축적하여 세상에 대한 모델을 수립하고, 그 모델을 기반으로 예측하고 행동하여 생존을 돕고 에너지를 줄이는 방향으로 작동하도록 설계되어 있다고 봅니다.

이 원리는 인간 행동, 학습, 정서적 반응, 기억, 뇌의 재조직화 및 회복을 설명하고 정신 질환, 파킨슨병 등과 같은 신경질환을 설명하는 중요한 원리로 부상하고 있습니다. 본 연구 그룹에서는 뇌 시스템의 작동 원리로서 베이지안 원리에 따르는 자유에너지 최소화 과정에 초점을 두고 인지 행동, 뇌 질환의 연구를 수행하고 있습니다. 특히 뇌의 치료에 따른 자가 회복 과정을 자유에너지 이론을 근거로 모델링하고 자가 회복 시스템에 대한 효과적 치료 계획에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 이를 임상에 적용하기 위해서는 이론신경생물학에 근거하여 뇌 영상 기반 개인의 뇌 시스템 구조를 정교하게 추정하고, 뇌 시스템 해석, 뇌 계산 모델링, 인공지능 기반 뇌 시스템 제어 기술을 접목하는 과정을 진행하게 될 것입니다.

뇌인지과학은 뇌를 이해하는 과학적 측면 못지않게 개인과 사회에 중요한 역할을 합니다. 뇌인지과학의 실용적 유용성을 입증하기 위한 목표로, 집단에 일반화된 연구보다는 개인에 특화된 뇌 연구를 지향합니다. 이를 위해 뇌 해독(brain decoding)(Lee et al., 2017b), 베이지안 기반의 자연스러운 뇌 활동 측정 및 해석 기법을 연구하고, 이를 바탕으로 과학수사(Yoo et al., 2020), 뇌해독 기반 뇌조절(Lee et al., 2018), 개인 맞춤형 뇌 진단 및 인지 치료 계획 수립의 근간을 마련하기 위해 노력하고 있습니다.

뇌연구의 사회적 유용성을 확대하기 위해 SNS, VR 등의 미디어를 기반으로 개인 행동 유형의 뇌신경 기반 분류와 상호 연관성을 밝힘으로써 뇌과학에 근거한 보다 효율적인 디지털 테라그노시스 기법을 개발하고자 합니다. 디지털 테라그노시스는 치료와 진단을 비대면 환경에서 VR·모바일·웹 등의 매체를 이용하여 인지·정서 능력을 진단하면서 증진시키는 것입니다(Song et al., 2020). 특히 로봇 에이전트와의 관계성 수립에 관련한 여러 인지적 이슈에 대한 뇌과학적 연구를 진행하고 있습니다. 이 외에도 신경언어학에서 음운학, 화용론 등에 대한 신경학적 기전(Jang et al., 2013; Park et al., 2011; Park et al., 2010), 디자인의 창의성에 대한 뇌과학적 근거 등을 연구하였고 관련 연구를 지속적으로 진행하고 있습니다.

뇌과학의 응용이라고 할 수 있는 인공지능 연구에서 뇌 표면 기반 딥러닝 분석 기법 등 뇌과학 응용 연구 기법을 개발하고(Seong et al., 2018), 임상 의학자들과 협력하여 뇌영상, 핵의학 영상, 이비인후과 고막 영상(Cha and Pae et al., 2019), 안과 단층촬영영상 등 의료영상 진단 기법을 개발하였습니다.

대용량 뇌영상 및 연구 관련 자료를 이용하기 위한 다수의 고성능 워크스테이션, NVIDIA DGX 딥러닝 서버 등을 기반으로 인공지능 의료영상 진단 기법 개발을 여러 의료진을 교육하면서 진행하고 있습니다.