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낸드플래시 방식의 고신뢰성 인공 시냅스 소자 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 낸드플래시(NAND Flash)의 전하 저장 방식을 활용하여 양산성이 높으며 높은 균일도를 갖는 고신뢰성 인공 시냅스 소자 개발에 성공했다고 6일 밝혔다.
최근 고성능의 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI) 구현을 위하여 인공 시냅스 소자를 통해 크로스바 어레이 구조에서 고밀도의 메모리 집적과 행렬 연산 가속을 동시에 구현하는 맞춤형 하드웨어를 개발하기 위한 노력이 계속되고 있다.
시냅스 소자의 후보 물질로 다양한 물질이 제시되었으나, 인공지능 가속기가 요구하는 다비트성 (Multi-bit), 보존성 (retention), 균일성 (uniformity), 내구성(Endurance) 등을 모두 만족하는 소자는 매우 드물었으며, 또한 제시되는 후보 물질들의 동작 방식도 기존 반도체 소자들과 매우 달라 반도체 소자로 활용함에 있어 양산성 및 수율 등에도 추가적인 검증이 필요하다는 한계가 있었다.
김경민 교수 연구팀은 낸드플래시의 전하 저장하는 방식을 차용한 2단자 구조의 인공 시냅스 소자를 개발했다. 기존에는 2단자 시냅스 구조가 안정적으로 동작하기 위해서는 전하의 저장 상태를 읽기 위해 산화막을 얇게 하여 저장된 전하의 보존성을 희생해야하는 한계가 있었다. 연구팀은 이번 연구에서 알루미늄 산화막, 나이오븀 산화막, 탄탈룸 산화막 등이 순차적으로 적층된 최적의 시냅스 소자 구조를 제안하였으며, 이를 통해 안정적인 다비트성과 보존성을 모두 확보하였다.
또한, 제안한 시냅스 소자가 갖는 자가정류(self-rectifying) 특성을 활용하는 병렬 컴퓨팅 방법을 제시하여 기존의 순차적 컴퓨팅 대비 필요한 에너지를 약 71% 절약할 수 있었다.
공동 제1 저자인 신소재공학과 김근영 석박통합과정은 “이번 연구는 이미 검증된 낸드플래시 메모리 구조를 인공 시냅스 소자에 적용하여 시냅스 소자의 양산성에 대한 우려를 불식한데 의미가 있다”며 “이처럼 향후 개발되는 인공지능 반도체에도 기존 반도체 소자의 고성능 특성과 물질의 새로운 특성을 접목하는 연구가 활발히 이뤄질 것으로 예상된다”고 밝혔다.
이러한 인공 시냅스 소자 기술은 인공지능 컴퓨팅을 저전력으로 구현하는 지능형 반도체 소자에 적용되어 에지 컴퓨팅 (Edge computing)과 같이 적은 에너지 소모가 필수적인 인공지능 기술에 다양하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’에 11월 28일 字 온라인 게재됐으며 한국연구재단, KAIST, SK Hynix의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Retention secured nonlinear and self-rectifying analog charge trap memristor for energy-efficient neuromorphic hardware)
2022.12.06 조회수 1129 -
차세대 대용량 데이터 처리용 컴퓨팅 구현을 위한 고신뢰성 인공 시냅스 트랜지스터 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 부가적인 회로 없이 소자의 특성을 이용해 인공지능(AI)의 학습 정확도를 높이면서, 높은 내구성을 바탕으로 신뢰성 높은 반복 동작이 가능하도록 설계된, 인간 뇌의 신경전달물질을 모사한 고신뢰성 인공 *시냅스 트랜지스터를 개발했다고 16일 밝혔다.
☞ 시냅스 트랜지스터(Synapse Transistor): 신경 세포간 연결부인 시냅스를 모사하는 트랜지스터 소자로, 연결 강도를 의미하는 가중치(Weight)를 채널의 저항(또는 컨덕턴스)값으로 나타내 이전 단에서 다음 단으로 흐르는 전류의 양을 조절한다.
최 교수 연구팀은 기존 낸드 플래시 메모리에 사용되는 구조를 이용하면서도, 기존 낸드 플래시의 단점인 낮은 내구성을 개선하는 방법을 차용해, 안정적인 시냅스 역할을 할 수 있는 트랜지스터를 개발했다.
낸드 플래시 메모리는 높은 전압을 이용해, 소자의 구성 물질을 손상시키는 방법(FN 터널링)으로 데이터를 저장하는 반면, 연구팀이 개발한 소자는 낮은 전압으로도 동작해, 기존 플래시 메모리에 비해 높은 내구성과 신뢰성을 확보했다.
최 교수 연구팀이 개발한 소자는 많은 데이터를 하나의 소자에 넣을 뿐 아니라 안정적으로 저장이 가능해, 부가적인 회로 없이도, AI의 학습 정확도를 획기적으로 높일 수 있다. 이를 통하여, 뉴로모픽 반도체 칩의 소형화 및 전력 소모 감소의 기반이 될 것으로 기대된다. 또한, 높은 학습 정확도와 더불어, 높은 내구성을 바탕으로 뉴로모픽 시스템에서, 실시간 온라인 데이터 학습에 적합한 시냅스 소자로 활발히 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 서석호, 김범진, 김동훈, 박승우 석사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 10월호에 출판됐다. (논문명 : The gate injection-based field-effect synapse transistor with linear conductance update for online training)
인공지능의 발전과 빅데이터 처리의 중요성이 대두되면서, 데이터 병목현상과 많은 에너지를 소모하는 현대의 폰 노이만 컴퓨팅 구조를 탈피하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중 '뉴로모픽 컴퓨팅'을 위한 하드웨어 기술은 우리 뇌의 계산 알고리즘을 모사해 대용량의 데이터를 낮은 전력으로 효율적으로 처리할 수 있어 차세대 지능형 하드웨어 시스템으로서 각광받고 있다. 기존 상용화된 구조의 메모리 소자뿐만 아니라, 멤리스터(Memristor)를 비롯해 다양한 차세대 메모리 소자들이 뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위해 끊임없이 연구되고 있다. 이 중 3단자(게이트, 소스, 드레인 전극) 형태의 시냅스 트랜지스터는 기존 상용화된 반도체 공정을 적용하기 쉽고, 데이터를 정밀하게 제어할 수 있는 장점이 있다.
그러나 지금까지 주로 연구된 플래시 메모리 소자를 이용한 CTF(Charge Trap Flash) 구조의 시냅스 트랜지스터는 가중치를 변경하기 위해 높은 전압이 필요하며, 이로 인한 낮은 내구성, 비선형적인 가중치 변화라는 단점을 지닌다. 이는 전자가 이동할 때, 소자 구조상 존재하는 높은 에너지 장벽을 뚫고 지나가야 하는 것에서 기인한다. 이러한 낮은 내구성 및 비선형적 가중치 변화에 의한 낮은 학습 정확도 때문에 기존의 소자는 수천만 번 이상의 데이터를 쓰고 지우는 동작을 수행하기에 부적합해 실시간 온라인 학습에 적용하기에 어려움이 존재해왔다.
최신현 교수 연구팀은 이러한 한계점을 해결하기 위해 FN 터널링이 아닌, 열전자 방출 현상을 이용해, 전자를 게이트 전극에서 전하 저장층으로 이동시키는 방법으로 동작하는 소자를 고안했다. 이 방법은 전자가 높은 에너지 장벽을 뚫고 지나가는 것이 아닌, 낮은 에너지 장벽 위로 넘어서 이동하는 방법이므로, 낮은 전압을 이용하면서 이상적인 선형적 형태로 가중치를 업데이트할 수 있다. 또한, 장벽층을 손상시키지 않기 때문에 높은 내구성을 지니며, 2억 번 이상의 시냅스 업데이트 동작을 증명했다.
추가적으로, 연구팀은 제작한 열전자 방출 기반 시냅스 트랜지스터를 이용해 손글씨 숫자 이미지 데이터(MNIST, Modified National Institute of Standards and Technology database)를 학습한 후, 이를 바탕으로 무작위의 손글씨 이미지를 분류한 결과 약 93.17%의 높은 정확도를 달성했다.
제1 저자인 전기및전자공학부 서석호 석사과정은 "이번에 개발한 고신뢰성 인공 시냅스 트랜지스터는 선형적인 가중치 업데이트와 높은 내구성을 바탕으로 기존 시냅스 트랜지스터가 지닌 온라인 학습 한계에 대한 솔루션이 될 수 있음을 기대한다. 특히, 기존 CMOS 공정과 호환을 할 수 있고 가장 일반적인 트랜지스터인 금속 산화막 반도체 전계효과 트랜지스터(MOSFET, Metal-Oxide-Semiconductor Field Effect Transistor)과 구조 및 동작이 유사하므로 뉴로모픽 하드웨어 시스템에 적용하는데 다른 차세대 메모리 소자에 비해 실현 가능성이 보다 높을 것으로 생각된다ˮ며 "이 연구를 바탕으로 계속해서 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신소자 기술 개발에 힘쓰고 싶다ˮ라고 말했다.
공동 제1 저자인 전기및전자공학부 박승우 석사과정은 “뉴로모픽의 관점뿐만 아니라, 기존 낸드 플래시의 낮은 내구성이라는 한계점을 개선하는 연구의 발판이 될 수 있을 것으로 기대된다”며 이 연구의 또 다른 의의를 제시했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 한국산업기술평가관리원, 나노종합기술원, 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.16 조회수 1064 -
노화된 뇌에서 생겨난 비정상적 별아교세포 '아프다(APDA)' 발견
우리 연구진이 노화 및 치매 뇌에서 기억 중추인 해마 특이적으로 비정상적 별아교세포가 생겨나는 것을 최초로 관찰하고 그 원인을 규명했으며 이들은 신경 세포의 연결점인 시냅스의 숫자 및 기능 유지에 악영향을 줄 수 있음을 밝혔다. 이는 노화에 따른 인지 기능 저하를 일으키는 새로운 원인을 제시해 뇌 기능 회복에 활용이 기대된다.
우리 대학 생명과학과 정원석 교수와 이은별 박사, 정연주 박사 연구팀이 노화된 뇌에서 기존에 알려지지 않은 새로운 종류의 별아교세포를 발견했고, 이들이 세포 내 단백질 항상성이 손상돼 시냅스 생성 및 제거와 같은 기본적 능력이 결여돼있음을 밝혀 노화 관련 네이처 자매지인 `네이처 에이징(Nature Aging)'에 공개했다고 8일 밝혔다.
정원석 교수 연구팀은 이전 연구를 통해 비신경세포인 별아교세포가 신경세포의 시냅스를 만들 수도 또는 제거할 수도 있음을 밝힌 바 있다. 하지만, 이 같은 별아교세포의 기능이 노화 과정에서 어떻게 변화하는지는 알려지지 않았다.
☞ 시냅스(synapse): 뉴런(신경세포) 간 또는 뉴런과 다른 세포 사이의 접합 관계나 접합 부위를 말한다. 뉴런이 모여 있는 곳, 즉 뇌와 척수에 집중되어 있다.
연구팀은 노화된 뇌에서 별아교세포의 기능 변화를 이해하고자 단일 세포RNA 시퀀싱을 수행했고, 그 결과 기존에 노화 및 질병 뇌에서 존재한다고 알려진 염증성 별아교세포가 아닌 새로운 종류의 별아교세포가 존재함을 발견했다.
흥미롭게도 이들은 뇌에서 단기 기억을 저장한다고 알려진 해마에서만 노화 과정에서 선택적으로 생겨났으며, 이들 세포 내에는 불필요한 단백질을 제거하는 기전으로 알려진 자가포식(autophagy) 과정에서 생겨나는 오토파고좀(autophagosome)이 무분별하게 축적돼 있음을 밝혔다. 오토파고좀은 자가포식 과정에서 생겨나는 주머니 형태의 세포 소기관으로 세포내 불필요한 물질을 제거하기 위한 자가포식소체를 일컫는다. 이 같은 특징을 나타내기 위해서 연구진들은 중의적인 표현으로 새로 발견한 별아교세포를 `아프다(APDA: AutoPhagy-Dysregulated Astrocyte)' 세포로 명명했다.
별아교세포는 미세한 잔가지들을 통해서 수만 개의 시냅스를 감싸고 있으며, 글루타메이트(glutamate) 및 가바(GABA)와 같은 신경 전달 물질 및 다양한 이온들의 농도를 조절하는 역할을 수행함이 알려져 있다. 놀랍게도 APDA 세포들에서는 다양한 단백질들이 본래 위치에서 벗어나 오토파고좀에 갇혀 있는 현상이 발견됐으며 이로 인해 별아교세포가 시냅스를 만들거나 제거하는 능력이 모두 상실돼있음을 발견했다.
연구진은 자가포식 작용이 비정상적으로 조절되고 있음에 착안해 자가포식 작용에 영향을 주는 다양한 기전을 연구한 결과, 노화가 진행될수록 해마에 존재하는 별아교세포에서만 엠토르 (mTOR: 세포의 성장과 분열을 조절하는 단백질 합성의 신호체계)와 프로테아좀 (proteasome: 단백질 분해 효소 복합체) 활성도가 크게 감소함을 확인하였다. 이 두 기전은 원래 자가포식 작용을 제어하는 기전으로 알려져 있었는데 노화가 진행됨에 따라 다른 세포보다도 별아교세포에서 엠토르와 프로테아좀 기능이 감소함에 따라 자가포식 작용이 무분별하게 발생함을 밝힌 것이다. 그뿐만 아니라 이렇게 만들어진 오토파고좀들이 원래는 리소좀(lysosome)에 의해 분해돼 제거되나, APDA 세포들은 리소좀의 활성마저도 감소해 있음을 보였다.
이로써 세포 내 단백질 항상성을 조절하는 중요한 세 가지 기전 (엠토르, 프로테아좀, 리소좀)들이 모두 해마에 존재하는 별아교세포에서 노화에 따라 선택적으로 감소함에 따라, APDA 세포가 생겨남을 연구진은 보였다. 연구진은 실제 노화가 일어나지 않은 9개월령 쥐에게서도 엠토르 및 프로테아좀을 약물로써 감소시켰을 때 인위적으로 노화된 뇌에서 발견되는 APDA 세포를 만들 수 있음을 확인했다.
놀랍게도 연구진은 이러한 비정상적인 APDA 세포의 주변에 있는 시냅스들이 제대로 배열돼 있지 못하고 또한 그 숫자가 감소해 있음을 발견해 노화된 뇌에서 발생하는 시냅스 손상 및 뇌인지 기능 저하가 비정상적인 기능을 가진 APDA 세포에서 기인 할 수 있음을 제시했다. 또한 연구진은 치매 모델 쥐에서는 이 같은 APDA 세포가 정상 쥐의 노화 과정에서 보다 훨씬 더 빨리 해마에서 생겨남을 발견해 이들이 치매에서 나타나는 인지 기능 저하에도 역할을 할 수 있음을 보였다.
현재 노화된 뇌나 퇴행성 뇌 질환에서 교세포의 연구는 주로 염증성 교세포와 이들의 역할에 집중돼왔다. 연구팀의 이번 발견은 노화 및 치매 뇌에서 염증성 별아교세포와는 전혀 다른 종류의 비정상적 별아교세포가 존재함을 밝힌 첫 번째 연구 결과이며, 이들이 시냅스의 항상성을 무너뜨릴 수 있음을 제시했다.
연구팀은 이번 연구가 현재 노화를 극복하기 위해 엠토르를 전체적으로 억제하려는 현재 패러다임이 오히려 비정상적인 APDA 세포의 생성을 촉진할 수도 있음을 시사한다고 언급하며, 향후 연구에서는 노화 극복 방안이 세포 특이적으로 세분화돼야 함을 강조했다.
우리 대학 생명과학과 이은별 박사과정 학생과 정연주 박사 후 연구원이 공동 제1 저자로 참여하고, 정원석 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `네이쳐 에이징 (Nature Aging)'에 지난 8월 1일 자로 온라인 공개됐으며 (논문명: A distinct astrocyte subtype in the aging mouse brain characterized by impaired protein homeostasis), 같은 저널에 News & Views (Astrocytic traffiic jams in the aging brain)에도 소개됐다.
한편, 이번 연구는 삼성미래기술육성재단과 치매극복연구개발사업단의 도움을 받아 진행됐다.
2022.08.08 조회수 2429 -
인간 뇌처럼 뉴런-시냅스 동시 구동 모사한 메모리 최초 구현
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수팀이 100 nm(나노미터) 두께의 단일 소자에서 뉴런과 시냅스를 동시에 모사하는 뉴로모픽(neuromorphic) 메모리를 개발했다고 23일 밝혔다. 뉴런은 신경계를 이루는 기본적인 단위세포를, 시냅스는 뉴런 간의 접합 부위를 말한다.
이 교수팀은 인간의 뇌처럼 뉴런과 시냅스가 유기적으로 동작하는 방식의 단일 메모리 소자를 최초로 구현했으며, 이를 통해 반도체 소자로 인간 뇌를 완전히 구현한다는 뉴로모픽 컴퓨팅 본연의 목표 달성에 근접할 수 있을 것으로 기대된다.
1,000억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스의 복잡한 네트워크로 구성된 인간 뇌는 그 기능과 구조가 고정된 것이 아니라 외부 환경에 따라서 유연하게 변하는 특징을 가지고 있다. 따라서 뉴로모픽 소자는 뉴런과 시냅스의 특성을 모사해 기존의 컴퓨터로는 구현할 수 없는 인간 뇌의 고도 인지 기능을 실현하는 데에 가장 큰 목적을 두고 있다.
지금까지 뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위해서 CMOS 집적회로와 비휘발성 메모리 등을 이용한 연구들이 진행됐으나, 기존 기술들은 뉴런과 시냅스의 기능을 분리해 모사한다는 한계점을 가지고 있었다.
인간 뇌에서 뉴런과 시냅스는 서로 유기적으로 연결돼 있으며, 서로 간의 상호작용을 통해 인지 기능이 발현된다. 이러한 뉴런과 시냅스의 기능을 인간 뇌처럼 단일 구조체에서 통합해 구현하는 것은 어려운 도전 과제였다.
이 교수 연구팀은 휘발성의 소자(threshold switch)로 뉴런을, 비휘발성의 상변화 메모리 소자로 시냅스를 모사해 단기·장기 기억이 공존하는 단일 뉴로모픽 소자를 개발했으며, 이를 통해 집적도 개선 및 비용 절감 효과도 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 특히 기존 CMOS 뉴런 소자에서는 단순 신호 발산 기능만이 구현됐으나, 연구팀의 뉴런-시냅스 통합소자는 신호 발산 유형이 환경에 따라서 유연하게 적응하는 가소성(plasticity)을 구현하는 데 성공했다.
이건재 교수는 이번 연구 성과에 대해 "인간은 뉴런과 시냅스의 상호작용을 통해 기억, 학습, 인지 기능을 발현하므로 둘 모두를 통합 모사하는 것이 인공지능에 있어서 필수적인 요소ˮ라며 "개발한 단일 뉴런-시냅스 소자는 기존의 단순 이미지 학습 효과를 넘어서, 피드백 효과를 기반으로 한 번 배운 내용을 더 빨리 학습하는 재학습(retraining) 효과 구현도 성공해 인공지능뿐만 아니라 뇌를 역설계하는 연구에도 큰 도움이 될 것이다”고 언급했다.
한편 이번 연구는 삼성전자 전략산학과제와 지능형반도체 사업의 지원을 받아 수행됐으며, 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 5월 19일 字 게재됐다.
2022.06.23 조회수 1725 -
다공성 나노소재를 활용한 고신뢰성 시냅스 소자 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 다공성 구조를 갖는 *차세대 저항 변화 소자(멤리스터)를 활용해 우리 뇌의 신경전달물질 시냅스를 모방한 고신뢰성 소자(시냅스 소자)를 개발했다고 25일 밝혔다.
☞ 멤리스터(Memristor): 메모리와 레지스터의 합성으로 이전의 상태를 모두 기억하는 메모리 소자. 전원공급이 끊어졌을 때도 직전에 통과한 전류의 방향과 양을 기억한다.
최 교수 연구팀은 기존 양이온 저항 변화 방식과 음이온 저항 변화 방식을 혼합한 하이브리드 형태로 매개체를 구성해, 비정질로 이루어진 다공성 구조 및 버퍼 층을 이용해 고신뢰성 시냅스 소자를 설계했다. 해당 구조는 저온 공정을 통해 형성함으로써 기존 실리콘 상보형 산화금속 반도체(CMOS)에 집적 및 적층 가능해 집적도 높은 대용량 로직/인공신경망 컴퓨팅 시스템 제작에 활발히 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 최상현 연구원과 박시온 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 1월호에 출판됐다. (논문명 : Reliable multilevel memristive neuromorphic devices based on amorphous matrix via quasi-1D filament confinement and buffer layer)
멤리스터는 저전력으로 인메모리(In-memory) 컴퓨팅, 가중치 저장, 행렬 계산 능력(vector-matrix multiplication) 등으로 차세대 논 폰노이만 구조에 쓰일 수 있는 차세대 소자로 주목받고 있다.
그러나 현존하는 멤리스터로 실용적인 대용량 인공신경망 컴퓨팅 (Large-scale neural computing) 시스템을 만들기 위해서는 멤리스터 단위 소자의 신뢰성을 확보할 수 있는 연구가 필요하다.
소자의 신뢰성 저하는 전통적으로 비정질 물질 내에 무작위적으로 움직이는 결함 및 이온의 배치에서 기인한다. 최신현 교수는 이러한 문제를 단결정 물질을 사용해 결함 및 이온의 무작위적인 움직임을 제어함으로써 소자 신뢰성 확보에 성공한 바 있다. 하지만 단결정을 이용하는 문제 및 제작에 고온 공정이 필요하므로 기존 실리콘 CMOS에 집적 및 적층이 어려워 집적도를 높이는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이번 연구를 통해 기존의 비정질 물질을 사용해 신뢰성을 확보할 수 있는 다공성 구조의 양이온 제어층 및 버퍼층으로 이용되는 음이온 제어층을 설계했고, 이를 통해 적층 및 집적 가능한 소자를 제작했다. 연구팀은 기존 소자 대비 6배 이상 신뢰성을 개선할 수 있었으며, 이와 동시에 인공 시냅스 소자로서 필요한 다른 특성들도 확보할 수 있었다.
연구를 주도한 최신현 교수는 "이번에 개발한 고신뢰성 시냅스 소자는 안정적인 대용량 어레이 제작의 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 차세대 신소자를 기반으로 한 뉴로모픽 컴퓨팅 등 빅데이터 처리가 필요한 응용 분야에 적합한 플랫폼을 구축하는 데에 기여할 수 있기를 바란다. 또한, 미국, 대만 기업에서 활발히 진행 중인 차세대 신소자 기반 기술 개발이 국내에서도 활성화되기를 희망한다ˮ며 "다른 물질계에서도 구조적으로 적용할 수 있는 방법론을 제시함으로써 활발히 연구가 진행될 것으로 생각된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 나노종합기술원, 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.01.25 조회수 3140 -
뉴런 교체에 의한 기억 저장 규명
우리 대학 생명과학과 한진희 교수 연구팀이 살아있는 생쥐 뇌에서 기억저장 뉴런(신경 세포)을 표지하고 추적, 관찰할 수 있는 기술을 이용해 같은 경험을 다시 할 때 원래 존재하던 오래된 기억 뉴런이 새로운 뉴런으로 교체됨을 규명했다고 3일 밝혔다.
연구팀은 `뉴런 스위칭'을 가능하게 하는 기작으로 기초과학연구원(IBS) 김은준 교수 연구팀과의 공동연구를 통해 이전에 경험했던 학습을 다시 하면 기존 기억 뉴런에서 시냅스 연결이 감소하는 반면, 새로 참여하는 뉴런에서는 시냅스 연결이 증가함을 규명했다.
이번 연구는 같은 기억은 같은 뉴런에 계속 저장됨으로써 경험이 누적될 수 있을 것이라는 기존의 통념과 달리, 같은 경험을 다시 할 때 뇌에서 오히려 뉴런들이 다이내믹하게 새로 교체됨을 처음으로 증명했다는 점에서 기존의 패러다임을 전환하는 중요한 학문적 의미가 있다.
뉴런 교체는 기억 업데이트의 중요한 기작으로 생각되며 노화, 퇴행성 뇌질환에서 기억상실을 해결할 수 있는 기술 개발에 대한 새로운 아이디어를 제시한다.
생명과학과 조혜연 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 셀 프레스(Cell Press) 그룹의 오픈 액세스(Open-access) 학술지 `커런트 바이올로지(Current Biology)'에 10월 22일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Turnover of fear engram cells by repeated experience)
경험은 기억이라는 형태로 뇌에 저장되고 나중에 회상된다. 또 대부분의 기억은 반복적인 경험을 통해 뇌에서 유지되고 업데이트된다. 뇌에서 기억을 표상하는 물리적 단위가 존재하며 특정 신경 세포 집단(기억 엔그램) 이 기억을 인코딩한다는 사실이 많은 연구를 통해 밝혀졌다.
그렇다면 반복된 경험에 노출되었을 경우 기억을 저장하는 뉴런들에서 어떤 변화가 일어날까? 기존 연구를 통해 같은 학습의 반복으로 형성된 기억은 같은 신경 세포 집단을 통해 계속 저장되고 강화될 것으로 추측돼왔다. 하지만 실제로 신경 세포 수준에서 어떤 변화가 일어나는지 명확히 밝혀진 바가 없었다.
연구팀은 이번 연구에서 생쥐 뇌 편도체(amygdala) 영역에서 기억저장 세포를 표지하고 광유전학 기법으로 조절하는 기술을 이용해 기존의 통념과 달리 첫 학습 하루 후에 같은 학습을 반복했을 때 `같은' 기억이 전혀 다른 세포들을 통해 다시 저장되고 회상되는 현상을 발견했다. 반복 학습된 기억이 첫 번째 학습으로 형성된 기억 엔그램을 억제하는 동안에도 정상적으로 발현되는 것을 확인한 것이다.
반복 학습 후에 기존 엔그램에서 *시냅스 가소성이 감소한 것으로 보아, 경험이 반복되면 기존의 기억 엔그램이 기억 회로상에서 연결이 약해지기 때문에 기억 발현에 관여하지 않는다는 것을 알 수 있었다.
☞ 시냅스 가소성(Synaptic plasticity): 시냅스는 신경 세포 간의 정보가 전달되는 구조적인 장소를 말하는데, 시냅스는 그 활성 정도에 따라 구조와 기능이 지속적으로 변화 가능하며 이를 시냅스 가소성이라 부른다.
이처럼 기존 기억 엔그램이 반복 학습된 공포 기억에 필요하지는 않았지만 흥미롭게도 기존 기억 엔그램을 광유전학 기법으로 자극했을 땐 공포 반응이 나타났다. 기존 기억 엔그램의 연결이 약해졌음에도 불구하고 여전히 기억 정보를 간직한 채 `휴면 엔그램 (silent engram)'으로 존재한다는 것을 확인한 결과였다.
또한 연구팀은 반복 학습된 공포 기억이 두 번째 학습 때 활성화된 편도체 뉴런들에 새로 저장된다는 것을 보임으로써 같은 경험의 기억이 처음과 다른 세포 집단에 인코딩된다는 사실을 추가로 입증했다.
한진희 교수는 "이번 연구 결과는 기억은 고정돼 있는 것처럼 보이지만 뇌에서 그 기억을 저장하는 세포들은 다이내믹하게 스위칭 된다는 새로운 패러다임을 제시하는 중요한 발견이다ˮ며, "앞으로 기억 뉴런을 표적으로 해서 원하지 않는 기억 삭제 및 퇴행성 뇌질환에서 기억상실 억제, 복원을 가능하게 하는 미래 기억제어 기술 개발에 도움을 줄 것ˮ이라고 말했다.
한편, 이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2021.11.03 조회수 2686 -
인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규, 최성율 교수 공동연구팀이 인간의 뇌를 모방한 고집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다고 5일 밝혔다.
뉴로모픽(neuromorphic) 하드웨어는, 인간의 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W) 밖에 되지 않는다는 것에 착안해, 인간의 뇌를 모방해 인공지능 기능을 하드웨어로 구현하는 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어는 기존의 폰 노이만(von Neumann) 방식과 다르게 인공지능 기능을 초저전력으로 수행할 수 있어 많은 주목을 받고 있다.
공동연구팀은 단일 트랜지스터를 이용해 인간의 뇌를 모방한 뉴런과 시냅스로 구성된 뉴로모픽 반도체를 구현했다. 이 반도체는 상용화된 실리콘 표준 공정으로 제작되어, 뉴로모픽 하드웨어 시스템의 상용화 가능성을 획기적으로 높였다.
우리 대학 전기및전자공학부 한준규 박사과정이 제1 저자로, 같은 학부 오정엽 박사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `사이언스 어드벤시스(Science Advances)' 8월 온라인판에 출판됐다. (논문명 : Co-integration of single transistor neurons and synapses by nanoscale CMOS fabrication for highly scalable neuromorphic hardware).
뉴로모픽 하드웨어를 구현하기 위해서는, 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합되었을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 두 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다. 하지만, 디지털 또는 아날로그 회로를 기반으로 구성된 뉴런과 시냅스는 큰 면적을 차지하기 때문에 집적도 측면에서 한계가 있다. 인간의 뇌가 약 천억 개(1011)의 뉴런과 백조 개(1014)의 시냅스로 구성된다는 점에서, 실제 모바일 및 사물인터넷(IoT) 장치에 사용되기 위해서는 집적도를 개선할 필요가 있다.
이를 개선하기 위해 다양한 소재 및 구조 기반의 뉴런과 시냅스가 제안되었지만, 대부분 표준 실리콘 미세 공정 기술로 제작될 수 없어 상용화가 어렵고 양산 적용에 문제가 많았다.
연구팀은 문제 해결을 위해 이미 널리 쓰이고 있는 표준 실리콘 미세 공정 기술로 제작될 수 있는 단일 트랜지스터로 생물학적 뉴런과 시냅스의 동작을 모방했으며, 이를 동일 웨이퍼(8 인치) 상에 동시 집적해 뉴로모픽 반도체를 제작했다.
제작된 뉴로모픽 트랜지스터는 현재 양산되고 있는 메모리 및 시스템 반도체용 트랜지스터와 같은 구조로, 트랜지스터가 메모리 기능 및 논리 연산을 수행하는 것은 물론, 새로운 뉴로모픽 동작이 가능함을 실험적으로 보여 준 것에 가장 큰 의미가 있다. 기존 양산 트랜지스터에 새로운 동작원리를 적용해, 구조는 같으나 기능이 전혀 다른 뉴로모픽 트랜지스터를 제작했다. 뉴로모픽 트랜지스터는 마치 동전에 앞면과 뒷면이 동시에 있는 것처럼, 뉴런 기능도 하고 시냅스 기능도 수행하는 야누스(Janus) 구조로 구현 가능함을 세계 최초로 입증했다.
연구팀의 기술은 복잡한 디지털 및 아날로그 회로를 기반으로 구성되던 뉴런을 단일 트랜지스터로 대체 구현해 집적도를 획기적으로 높였고, 더 나아가 같은 구조의 시냅스와 함께 집적해 공정 단순화에 따른 비용 절감을 할 수 있는 신기술이다. 기존 뉴런 회로 구성에 필요한 평면적이 21,000 단위인 반면, 새로 개발된 뉴로모픽 트랜지스터는 6 단위 이하이므로 집적도가 약 3,500 배 이상 높다.
연구팀은 제작된 뉴로모픽 반도체를 바탕으로 증폭 이득 조절, 동시성 판단 등의 뇌의 기능을 일부 모방했고, 글자 이미지 및 얼굴 이미지 인식이 가능함을 보였다.
연구팀이 개발한 뉴로모픽 반도체는 집적도 개선과 비용 절감 등에 이바지하며, 뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.
한준규 박사과정은 "상보성 금속 산화막 반도체(CMOS) 기반 단일 트랜지스터를 이용해 뉴런과 시냅스 동작이 가능함을 보였다ˮ 라며 "상용화된 CMOS 공정을 이용해 뉴런, 시냅스, 그리고 부가적인 신호 처리 회로를 동일 웨이퍼 상에 동시에 집적함으로써, 뉴로모픽 반도체의 집적도를 개선했고, 이는 뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 한 단계 앞당길 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, 미래반도체사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2021.08.06 조회수 4551 -
기억을 형성하는 원리 최초로 규명
우리 대학 생명과학과 한진희 교수 연구팀이 무수히 많은 뉴런과 이들 사이의 시냅스 연결로 구성된 복잡한 신경 네트워크에서 기억을 인코딩하는 뉴런이 선택되는 근본 원리를 규명했다고 13일 밝혔다.
우리 대학 생명과학과 정이레 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 네이처 출판 그룹의 오픈 액세스(Open-access) 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 6월 24일 字로 게재됐다. (논문명: Synaptic plasticity-dependent competition rule influences memory formation)
과거의 경험은 기억이라는 형태로 뇌에 저장되고 나중에 불러오게 된다. 이러한 기억은 뇌 전체에 걸쳐 극히 적은 수의 뉴런들에 인코딩되고 저장된다고 알려져 있다. 하지만 이 뉴런들이 미리 정해져 있는 것인지, 아니면 어떤 원리에 의해 선택되는 것인지는 불확실하다. 이 질문을 해결하는 것은 신경과학의 미해결 난제 중 하나인 기억이 뇌에서 어떻게 형성되는지를 규명하는 것으로서 학문적으로 매우 중요할 뿐만 아니라, 치매를 치료할 수 있는 단서를 제공하기 때문에 막대한 사회, 경제적 파급 효과가 있다.
반세기 훨씬 이전에 캐나다의 신경심리학자 도널드 올딩 헤브(Donald O. Hebb)는 그의 유명한 저서인 ‘행동의 조직화(The Organization of Behavior)’ (1949) 에서 두 뉴런이 시간상으로 동시에 활성화되면 이 두 뉴런 사이의 시냅스 연결이 강화될 것이라는 시냅스 가소성(synaptic plasticity) 아이디어를 제시했고, 이후 실험을 통해 학습으로 특정 시냅스에서 실제로 장기 강화(long-term potentiation, 이하 LTP)가 일어난다는 것이 증명됐다.
이 발견 이후, LTP가 기억의 핵심 메커니즘으로 생각돼 왔다. 하지만, LTP가 기억을 인코딩하는 뉴런을 어떻게 결정하는지 지금까지 규명된 적이 없었다.
이번 연구에서는 이를 규명하기 위해 생쥐 뇌 편도체(amygdala) 부위에서 자연적인 학습 조건에서 LTP가 발생하지 않는 시냅스를 광유전학 기술을 이용해서 특정 패턴으로 자극함으로써 인위적으로 그 시냅스 연결을 강하게 만들거나 혹은 약하게 조작하고 이때 기억을 인코딩하는 뉴런이 달라지는지 연구팀은 조사했다.
먼저, 생쥐가 공포스러운 경험을 하기 전에 이 시냅스를 미리 자극해서 LTP가 일어나게 했을 때, 원래는 기억과 상관없었던 이 시냅스에 기억이 인코딩되고 LTP가 일어난 뉴런이 주변 다른 뉴런에 비해 매우 높은 확률로 선택적으로 기억 인코딩에 참여함을 발견했다.
하지만, 학습하고 난 바로 직후에 이 시냅스를 다시 광유전학 기술로 인위적으로 자극해서 이 시냅스 연결을 약하게 했을 때 더는 이 시냅스와 뉴런에 기억이 인코딩되지 않는 결과를 얻었다.
반대로, 정상적으로 생쥐가 공포스러운 경험을 하고 난 바로 직후에 LTP 자극을 통해 이 시냅스 연결을 인위적으로 강하게 했을 때 놀랍게도 LTP를 조작해준 이 시냅스에 공포 기억이 인코딩되고 주변 다른 뉴런들에 비해 LTP를 발생시킨 이 뉴런에 선택적으로 인코딩됨을 확인했다. 이러한 결과는 시냅스 강도를 인위적으로 조작했을 때 기억 자체는 변하지 않지만, 그 기억을 인코딩하는 뉴런이 변경됨을 증명한 것이다.
한진희 교수는 “LTP에 의해 뉴런들 사이에서 새로운 연결패턴이 만들어지고 이를 통해 경험과 연관된 특이적인 세포 집합체(cell assembly)가 뇌에서 새롭게 만들어진다”며 “이렇게 강하게 서로 연결된 뉴런들의 형성이 뇌에서 기억이 형성되는 원리임을 규명한 것”이라고 이번 연구 결과중요성을 설명했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구 사업 지원을 받아 수행되었으며 정이레 박사는 한국연구재단의 박사 후 국내 연수 사업의 지원을 받았다.
2021.07.13 조회수 7521 -
신경세포의 흥분성 증가로 인한 뇌 질환 기제 규명
관련 유튜브 영상 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=dwV_Xs7tHEY&t=13s
우리 연구진이 뇌 신경세포의 흥분과 억제 불균형을 일으키는 새로운 기전을 규명했다. 이는 발작과 같은 다양한 뇌 신경질환의 원인과 연결되며, 뇌 질환 치료에 활용이 기대된다.
우리 대학 생명과학과 정원석 교수와 박정주 박사과정 연구팀이 억제성 시냅스가 *미세아교세포에 의해 제거되는 분자 기전을 처음으로 밝히고, 이 현상이 과도하게 일어날 때 신경세포의 흥분성 증가로 발작과 같은 뇌 질환이 일어날 수 있음을 증명해 국제학술지 `엠보저널(EMBO Journal)'에 공개했다고 2일 밝혔다.
☞ 미세아교세포(microgila): 뇌에서 면역기능을 담당하는 신경세포의 일종이다. 뇌와 척추 전역에 분포돼 있으며, 정상적인 뇌 기능을 수행하도록 핵심적인 역할을 한다.
*시냅스는 뇌 발달 및 학습 시에 생성과 제거가 반복되는 변화를 겪는다. 정원석 교수 연구팀은 이전 연구를 통해 비신경세포인 별아교세포와 미세아교세포가 신경세포의 불필요한 시냅스를 잡아먹어 제거할 수 있음을 밝힌 바 있다. 하지만, 이 과정에서 어떤 물질이 특정 시냅스를 표지해 교세포들로 하여금 제거하도록 유도하는지는 알려지지 않았다.
☞ 시냅스(synapse): 뉴런(신경세포) 간 또는 뉴런과 다른 세포 사이의 접합 관계나 접합 부위를 말한다. 뉴런이 모여 있는 곳, 즉 뇌와 척수에 집중되어 있다.
연구팀은 포스파티딜세린 (phosphatidylserine)이라는 세포막에 존재하는 인지질 중의 하나가 죽어가는 세포 표면에 선택적으로 표지돼 면역세포에 의해 세포를 잡아먹도록 유도한다는 사실에 착안했다. 죽어가는 세포가 제거되는 분자 기전이 시냅스만이 선택적으로 제거되는 현상에도 응용될 수 있을 것이라 예상한 것이다.
이 가정을 증명하기 위해 연구팀은 포스파티딜세린을 신경세포 표면에 인위적으로 노출한 후, 특정 시냅스가 교세포에 의해 잡아먹힐 수 있는지 연구했다.
먼저 연구팀은 포스파티딜세린을 항상 세포 표면으로부터 안으로 지속적으로 불러들여 정상 세포막에서 이들을 노출되지 않도록 막고 있는 플립파아제(Flippase)라는 단백질의 기능을 신경세포에서만 억제할 수 있는 실험용 쥐 모델을 제작했다.
그 결과 놀랍게도 신경세포의 세포체 주변의 표면에서만 선택적으로 포스파티딜세린이 표지됨을 발견했고 이로 인해 세포막이나 흥분성 시냅스의 손상 없이 억제성 시냅스만이 선택적으로 감소함을 발견했다. 그뿐만 아니라 해당 쥐 모델은 청각을 담당하는 뇌 지역에서 흥분-억제 균형이 깨져서 소리로 인해 촉발되는 특이한 발작 증세를 일으킴을 확인했다.
더 나아가 연구팀은 미세아교세포를 인위적으로 제거하거나 미세아교세포에 존재하는 특정 포식 수용체를 제거했을 때, 신경세포의 표면에 포스파티딜세린이 표지되었을지라도 과도한 억제성 시냅스 감소와 발작 증세가 방지될 수 있음을 발견했다.
이로써 신경세포체 주변 세포막에 포스파티딜세린이 표지되는 것이 미세아교세포가 포식 수용체를 통해 억제성 시냅스만을 선택적으로 먹는 기전으로 쓰일 수 있음을 최초로 규명한 것이다.
연구팀의 이 같은 발견은 흥분성 및 억제성 시냅스가 서로 다른 기전을 통해 미세아교세포에 의해 제거될 수 있음을 처음으로 제시한 것이며, 미세아교세포에 의한 과도한 억제성 시냅스 제거 기전이 뇌 신경세포의 흥분-억제 불균형 발생의 새로운 원인이 될 수 있음을 증명한 것이다.
연구팀 관계자는 "비정상적인 억제성 시냅스 수 변화는 발작, 자폐 스펙트럼 장애, 조현병, 치매 등과 같은 다양한 뇌 질환의 유병률과 연관성이 높다ˮ며 "뇌에서의 흥분-억제 균형이 깨져서 일어나는 다양한 뇌 신경질환에서 미세아교세포가 억제성 시냅스를 먹는 현상을 조절하는 것이 이들 질환을 치료하는 새로운 전략이 될 것이다ˮ고 말했다.
우리 대학 생명과학과 박정주 박사과정이 제1 저자로 참여하고, 정원석 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `엠보저널(EMBO Journal)'에 지난 5월 20일 字 공개됐다. (논문명: Microglial MERTK eliminates phosphatidylserine-displaying inhibitory post-synapses)
한편, 이번 연구는 삼성미래기술육성재단의 도움을 받아 진행됐다.
2021.06.03 조회수 52394 -
인공지능 이용 면역항암 세포 3차원 분석기술 개발
우리 대학 물리학과 박용근, 생명과학과 김찬혁 교수 공동연구팀이 면역항암 세포의 활동을 정밀하게 측정하고 분석할 수 있는 새로운 3차원 인공지능 분석기술을 개발했다고 28일 밝혔다.
체내에서 면역세포를 추출한 후, 외부에서 면역 능력을 강화시키고 다시 환자에게 주입해 암을 치료하는 방식을 `입양전달 면역세포 치료(adoptive immune cell therapy)'라고 부른다. 이 치료방식은 면역세포 치료법 중 가장 많은 주목을 받는 기술이다. `키메릭 항원 수용체' 또는 `CAR(Chimeric Antigen Receptor)'라고도 불리는 데 유전자 재조합기술을 이용해 T세포와 같은 면역세포를 변형해 암세포와의 반응을 유도해 사멸시키는 치료 방법이다.
특히 CAR-T세포 치료는 높은 치료 효과를 보여 차세대 암 치료제로 급부상하고 있다. 2017년 난치성 B세포 급성 림프구성 백혈병 치료제 판매 승인을 시작으로 현재 3종의 CAR-T 치료제가 판매 승인을 받았으며, 전 세계적으로 약 1,000건 이상의 임상 시험이 진행 중이다. 그러나 아직 우리나라에서는 진행 중인 임상 시험이 전무한 실정이다.
CAR-T 기술을 이용한 암 치료 방법들이 속속 개발되고 있지만, CAR-T세포에 대한 세포‧분자 생물학적 메커니즘은 아직 많은 부분이 알려지지 않았다. 특히, CAR-T세포가 표적 암세포를 인지해 결합한 후 `면역 시냅스 (immunological synapse, 이하 IS)'를 형성해 물질을 전달하고 암세포의 사멸을 유도하는데, 두 세포 간의 거리와 같은 IS의 형태 정보는 T세포 활성화 유도와 관련이 높다고 알려져 있지만 구체적인 내용을 파악하기 어렵기 때문에 이에 대한 연구가 활발히 진행 중이다.
우리 대학 물리학과 박용근, 생명과학과 김찬혁 교수 공동연구팀은 CAR-T세포의 IS를 정밀하고 체계적으로 연구할 수 있는 새로운 기술을 개발했다. 3D 홀로그래피 현미경 기술을 이용해, 염색이나 전처리 없이 살아있는 상태의 CAR-T세포와 표적 암세포 간의 상호작용을 고속으로 측정하고 기존에는 관찰하기 어려운 CAR-T와 암세포 간의 IS를 고해상도로 실시간 측정했다. 또한 이렇게 측정한 3D 세포 영상을 인공지능 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용해 분석하고, 3차원 공간에서 정확하게 IS 정보를 정량적으로 추출할 수 있는 기술을 자체 개발했다.
공동연구팀은 또 이 기술을 활용해 빠른 CAR-T 면역 관문 형성 메커니즘을 추적할 수 있었을 뿐만 아니라, IS의 형태학적 특성이 CAR-T의 항암 효능과 연관이 있음을 확인했다. 연구팀은 3차원 IS 정보가 새로운 표적 항암 치료제의 초기 연구에 필요한 정량적 지표를 제공할 것이라고 기대하고 있다.
이번 연구에는 우리 대학 기술을 바탕으로 창업한 2개 기업이 공동으로 참여했다. 3차원 홀로그래픽 현미경을 상업화한 토모큐브 社의 현미경 장비를 이용해 면역세포를 측정하는 한편 토모큐브 社의 인공지능 연구팀이 알고리즘 개발에 참여했다. 이밖에 국내 최초 CAR-T 기반 치료제 기업인 ㈜큐로셀도 연구에 함께 참여해 이 같은 성과를 거두는 데 성공했다.
물리학과 이무성 박사과정 학생, 생명과학과 이영호 박사, 물리학과 송진엽 학부생 (現 메사추세츠 공과대학(MIT) 물리학과 박사과정)이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제적으로 권위를 인정받는 생물학술지인 `이라이프(eLife)' 12월 17일 字 온라인판을 통해 공개됐으며 지난 21일 字에 공식 게재됐다.
(논문명 : Deep-learning based three-dimensional label-free tracking and analysis of immunological synapses of CAR-T cells)
한편 이번 연구는 한국연구재단 리더연구사업, 바이오·의료기술개발사업, 중견연구자지원사업, KAIST Up program의 지원을 받아 수행됐다.
2021.01.29 조회수 67151 -
우리 뇌가 기억력을 유지하는 메커니즘 밝혀
우리 연구진이 성인의 뇌가 기억력을 유지하는 메커니즘을 밝혔다.
우리 대학 생명과학과 정원석 교수와 이준혁 박사과정 연구팀이 한국뇌연구원의 박형주 박사와 김지영 연구원 연구팀과 공동연구를 통해 이전까지 알려지지 않았던 새로운 뇌 항상성 유지 기전을 처음으로 밝혀 국제학술지 `네이처(Nature)'에 공개했다고 5일 밝혔다.
성인 *해마에서는 학습 및 기억 형성 중에 기존의 시냅스는 사라지고 새로운 *시냅스가 생기는 시냅스 재구성이 일어난다. 그러나 어떻게 시냅스가 사라지고 이러한 시냅스 제거가 학습과 기억 과정 중에 어떠한 역할을 맡는지는 여전히 알려지지 않았다.
☞ 해마(hippocampus): 뇌의 부위 중 하나로 학습, 기억 및 새로운 것의 인식 등의 역할을 한다.
☞ 시냅스(synapse): 뉴런(신경세포) 간 또는 뉴런과 다른 세포 사이의 접합 관계나 접합 부위를 말한다. 뉴런이 모여 있는 곳, 즉 뇌와 척수에 집중되어 있다.
공동연구팀은 중추 신경계에서 다양한 역할을 수행하는 신경교세포 중 가장 숫자가 많은 `별아교세포'가 뇌 발달 시기에 시냅스를 먹어서 없앤다는 정원석 교수의 선행 연구 결과(네이처(Nature), 2013년)에 착안해 연구를 진행하였다. 그 결과, 성체 뇌에서도 별아교세포가 불필요한 시냅스를 끊임없이 제거하고 있음을 발견했으며, 이 현상이 학습 및 기억에 중요한 해마 내 흥분성 시냅스의 회로 유지를 가능하게 한다는 사실을 증명했다.
이전에는 신경교세포의 시냅스 제거 현상을 전자 현미경 또는 시냅스 염색법을 사용해 확인했었다. 그러나 이러한 방법은 신경교세포에 의해 먹힌 시냅스가 세포 내 산성 소화기관에서 급속히 분해되기 때문에 잔여 시냅스를 표시하고 관찰하는 데 한계가 있었다.
이에 연구팀은 시냅스에 산성화 감지가 가능한 형광단백질 조합(mCherry 물질과 eGFP 물질)을 발현시키는 바이러스 기반 시냅스 포식 리포터를 개발했다. 이 형광단백질들은 일반적인 중성 pH 조건에서 원래의 형광 강도를 유지하지만, 세포 속 소화기관 같은 산성 환경에서는 eGFP 물질은 빠르게 분해되어 신호가 사라지고 mCherry 물질은 천천히 분해되어 신호가 유지된다는 특징이 있다. 이러한 원리를 활용해, 연구팀은 mCherry-eGFP를 바이러스를 통해 흥분성 및 억제성 시냅스에 각각 발현시켰고 이후 mCherry-eGFP로 표시된 시냅스들과는 달리 신경교세포에 의해 먹힌 시냅스는 mCherry 물질만의 단독 신호로 관찰됨을 확인했다.
연구팀은 새로 개발한 방법을 이용해, 기존의 방법으로는 관찰할 수 없었던 현상인 별아교세포가 성인 해마에서 시냅스를 지속적으로 제거하며 특히 흥분성 시냅스를 더 많이 제거하고 있음을 발견했다.
놀랍게도 연구팀은 뇌의 면역세포라 불리는 미세아교세포보다 별아교세포가 주도적으로 정상 해마의 흥분성 시냅스를 제거하고 있음을 확인하여 미세아교세포가 시냅스를 제거하는 주된 세포일 것이라는 기존의 학설을 뒤집었다.
미세아교세포를 인위적으로 제거했을 때는 시냅스의 수가 변하지 않았지만, 해마의 별아교세포가 시냅스를 먹지 못하도록 유전자 조작을 했을 때는 비정상적인 시냅스가 과도하게 급증가하고 정상적인 해마 신경 회로의 기능과 기억 형성 능력이 떨어진다는 것을 처음으로 관찰한 것이다.
게다가 연구진은 유전자 변형을 통해 별아교세포의 시냅스 제거 작용을 억제한 생쥐에서는, 해마 내 시냅스 연결 가소성과 기억 형성에 문제가 생김을 발견했다. 이는 불필요한 시냅스들을 별아교세포가 제거하지 않는다면 뇌의 정상적인 학습과 기억 능력이 유지될 수 없다는 것을 의미한다.
연구팀은 이번 연구성과를 통해 별아교세포에 의한 성인 뇌의 흥분성 시냅스 재구성이 정상적 신경 회로망 유지 및 기억 형성에 필수적인 기전이라 제시했다. 이 메커니즘은 향후 뇌 기능 및 관련 신경 회로의 항상성 유지에 관한 다양한 연구들에 활용될 수 있을 것으로 기대되고 있다.
또한 연구팀은 "비정상적인 수준의 시냅스 수 변화는 자폐 스펙트럼 장애, 조현병, 치매 및 여러 형태의 발작과 같은 다양한 신경질환의 유병률과 연관성이 높다ˮ며 "시냅스 수를 다시 정상으로 회복하기 위해 별아교세포가 시냅스를 먹는 현상을 조절하는 것이 이들 뇌 질환을 치료하는 새로운 전략이 될 수 있다ˮ고 말했다.
우리 대학 생명과학과 이준혁 박사과정과 뇌연구원 김지영 연구원이 공동 제1 저자로 참여하고, 정원석 교수와 박형주 박사가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 뇌인지과학 연구분야에 새로운 돌파구를 마련한 것으로 인정받아 최상위 국제학술지 `네이처(Nature)'에 지난 12월 23일 字 공개됐다. (논문명: Astrocytes phagocytose adult hippocampal synapses for circuit homeostasis)
한편, 이번 연구는 삼성미래기술육성재단, 뇌원천기술개발사업, 한국뇌연구원 기관고유사업 등의 도움을 받아 진행됐다.
2021.01.06 조회수 46468 -
최성율 교수, 뉴로모픽 칩의 시냅스 구현
〈 최성율 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 멤리스터(Memristor) 소자의 구동 방식을 아날로그 형태로 변화해 뉴로모픽 칩의 시냅스로 활용할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술을 통해 기존의 디지털 비휘발성 메모리로만 이용되던 멤리스터를 아날로그 형태로 활용함으로써 인간의 뇌를 모사한 인공지능 컴퓨팅 칩인 뉴로모픽 칩의 상용화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
장병철 박사(현 삼성전자 연구원), 김성규 박사(현 노스웨스턴대학), 양상윤 연구교수가 공동 1 저자로 참여하고 美 노스웨스턴 대학, KAIST 임성갑 교수가 공동으로 수행한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘나노 레터스 (Nano Letters)’ 1월 4일 온라인판에 게재됐다.
사람 뇌를 닮은 반도체로 알려진 뉴로모픽 칩은 기존의 반도체 칩이 갖는 전력 확보 문제를 해결할 수 있고 데이터 처리 과정을 통합할 수 있어 차세대 기술로 주목받고 있다.
멤리스터는 메모리와 레지스터의 합성어로, 메모리와 프로세스가 통합된 기능을 수행할 수 있다. 특히 뉴로모픽 칩 내부에 물리적 인공신경망을 가장 효과적으로 구현할 수 있는 크로스바 어레이(crossbar array) 제작에 최적인 소자로 알려져 있다.
물리적 인공신경망은 뉴런 회로와 이들의 연결부인 시냅스 소자로 구성되는데 뉴로모픽 칩 기반의 인공지능 연산을 수행할 때 각 시냅스 소자에서는 뉴런 간의 연결 강도를 나타내는 전도도 가중치가 아날로그 데이터로 저장 및 갱신돼야 한다.
그러나 기존 멤리스터들은 대부분 비휘발성 메모리 구현에 적합한 디지털의 특성을 가져 아날로그 방식의 구동에 한계가 있었고, 이로 인해 시냅스 소자로 응용하기 어려웠다.
최 교수 연구팀은 플라스틱 기판 위에 고분자 소재 기반의 유연 멤리스터를 제작하면서 소자 내부에 형성되는 전도성 금속 필라멘트 크기를 금속 원자 수준으로 얇게 조절하면 멤리스터의 동작이 디지털에서 아날로그 방식으로 변화하는 것을 발견했다.
연구팀은 이러한 현상을 이용해 멤리스터의 전도도 가중치를 연속적, 선형적으로 갱신할 수 있고 구부림 등의 기계적 변형 상태에서도 정상 동작하는 유연 멤리스터 시냅스 소자를 구현했다.
유연 멤리스터 시냅스로 구성된 인공신경망은 학습을 통해 사람의 얼굴을 효과적으로 인식해 분류할 수 있고 손상된 얼굴 이미지도 인식할 수 있음을 확인했다. 이를 통해 얼굴, 숫자, 사물 등의 인식을 효율적으로 수행할 수 있는 유연 뉴로모픽 칩 개발의 가능성을 확보했다.
최 교수는 “멤리스터 소자의 구동 방식이 디지털에서 아날로그로 변화되는 주요 원리를 밝힘으로써 다양한 멤리스터 소자들을 디지털 메모리 또는 시냅스 소자로 응용할 수 있는 길을 열었다”라며 “고성능 뉴로모픽 칩 개발의 가속화에 기여할 수 있을 것이다” 라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 글로벌프론티어사업 중 (재)나노기판소프트일렉트로닉스 연구단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 플라스틱 기판 위에 제작된 유연 멤리스터 시냅스 소자 모식도
2019.02.11 조회수 5992