우리의 뇌는 평생 동안 모양이 바뀌는 독특한 눈송이이다. 그러나 개인차의 이면에는 뇌가 어린 시절에 급격하게 성장하다가 나이가 들면서 서서히 감소하는 공통적인 경로가 숨겨져 있다.

 

그러나 그것은 평균적인 뇌의 수명에 대한 조잡한 스케치일 뿐이다. 우리는 무엇을 놓치고 있을까?

 

국제 과학자 팀이 BrainChart라는 놀라운 프로젝트로 첫 번째 답변을 제공했다. 지난 주 네이처에 발표된 강력한 연구에서 그들은 출생 전부터 사망에 이르기까지 인간의 전 생애를 다루는 거의 125,000건의 뇌 스캔을 결합했다. 가장 어린 샘플은 수정 후 15주였고 가장 오래된 샘플은 100세의 것이었다.

 

함께 데이터는 인간의 일생 동안 뇌의 여정에 대한 애니메이션 그림을 그렸다. 전례 없는 세부 사항으로 "평균" 뇌가 나이에 따라 어떻게 성장하고, 성숙해지고, 쇠퇴하는지를 포착하고 평균 과정을 알츠하이머와 같은 질병에 걸린 사람들의 과정과 비교했다. 더욱 인상적인 것은 이 연구에서 개인의 차이를 완화하기 보다는 수용했다는 것이다. 뇌의 성장 궤적을 묘사하는 하나의 깔끔한 선 대신, 결과는 같은 방향의 여러 스케치와 비슷하다. 각각은 독특하지만 함께 뇌 발달 하이라이트의 상세한 스케치를 형성한다.

 

“매우 일치된 글로벌 노력을 통해 우리가 할 수 있었던 것 중 하나는 전체 수명 기간에 걸쳐 데이터를 결합하는 것이다. 이 연구를 공동으로 이끈 캠브리지 대학의 리처드 베들레헴 박사는 "이를 통해 우리는 뇌에서 일어나는 매우 초기의 급속한 변화와 나이가 들어감에 따라 길고 느린 쇠퇴를 측정할 수 있다"고 말했다.

 

현재 차트는 주로 연구에 사용되므로 개별 팀은 보물을 파고들어 모든 연령대의 미세한 변화를 발견할 수 있다(예: 자폐증, 치매 또는 기타 신경학적 문제의 경고 신호 찾기). 차트에는 과학자들을 안내하는 첫 번째 단계로 이미 165개의 다양한 진단 레이블이 있다.

 

이 방대한 규모에서도 차트는 초판에 불과하다. 전체 작업은 오픈 소스이며(여기 you can check it out here에서 확인할 수 있음) 다른 기여자가 자신의 뇌 스캔 데이터를 차트와 일치시킬 수 있는 도구와 함께 게시된다.

 

베들레헴은 "예를 들어 알츠하이머병과 같은 상태에 대해 선별된 환자를 평가하는 데 사용되는 것을 상상할 수 있을 것"이라며 "환자의 뇌 부피가 동료와 비교하여 얼마나 빠르게 변화했는지 비교하여 의사가 신경 퇴행의 징후를 발견할 수 있도록 해준다"고 말했다.

 

두뇌 성장 차트

 

우리 대부분은 이것을 기억한다. 부모가 우리의 키를 표시하는 동안 벽에 등을 대고 서 있다.

 

이는 아동의 성장을 추적하는 고전적이지만 기술 수준이 낮은 방법이다. 18세기 후반에 개별 성장선은 체중, 키, 머리 둘레를 주요 척도로 하여 아동의 발달 궤적을 측정하는 표준 척도로 성장 차트에 통합되었다.

 

기술은 먼 길을 왔다. 머리에 줄자를 감는 것을 잊어버리라. 우리는 이제 뇌 구조를 직접 엿볼 수 있는 강력한 MRI(자기 공명 영상) 스캐너를 갖게 되었다. 뇌 지도는 이제 유전자 발현을 뇌 구조와 연결하는 지도부터 AI를 뇌와 유사한 계산으로 유도하는 데 도움이 될 수 있는 나노 규모 재구성에 이르기까지 수십 개가 되었다.

 

부족한 것은 우리의 전체 수명을 포괄하는 뇌 해부학의 성장 차트이다.

 

펜실베니아 대학의 Jakob Seidlitz 박사와 협력하여 다이나믹 듀오는 거의 불가능한 프로젝트인 BrainChart, 즉 우리 수명 100년에 걸친 MRI 뇌 스캔의 표준화된 오픈 소스 데이터베이스인 BrainChart를 추구하기로 결정했다. 성장 차트와 유사하게 BrainChart는 두뇌 발달 및 노화 장애를 해결하기 위한 참고 자료가 될 것이다.

 

"이는 신경과 전문의가 '이 영역이 비정형적으로 보이지만 얼마나 비정형적으로 보일까?'라는 질문에 효과적으로 답할 수 있도록 해야 한다."고 베들레헴이 설명했다.

 

두뇌가 슈퍼컴퓨터를 만나다

 

뇌 스캔은 까다롭다. 주어진 두뇌는 스캐너 하드웨어, 처리 소프트웨어 및 각 이미지를 고유하게 만드는 12가지 기타 요소에 따라 약간 다르게 보일 수 있다. 특히 수십만 개의 이미지를 처리할 때 함께 병합하는 것은 악몽이다. 비슷한 사진을 함께 포토샵하는 것과 같지만 각각 다른 카메라, 노출 설정, 조명 조건 및 해상도로 찍은 것입니다. 실제 데이터는 무엇이며 노이즈는 무엇일까?

 

팀은 먼저 세계보건기구(WHO)에서 권장하는 GAMLSS라는 소프트웨어 프레임워크를 활용했다. 이 프레임워크는 선형이 아닌 데이터를 안내하는 데 도움이 된다. 즉, 데이터는 시간이 지남에 따라 항상 동일하게 변경되지 않으며, 이는 뇌의 성장 궤적에 완벽하다.

 

그런 다음 뇌 스캔을 통합하는 까다로운 작업이 발생한다. 팀은 대략 100개의 연구에서 추출하여 MRI 데이터를 뇌의 4가지 주요 랜드마크에 매핑했다. 일부는 회백질(MRI 스캔에서 더 어두운 회색 음영인 뉴런의 몸체)과 버드나무 가지인 백질과 같은 고전적이다. 얼굴 특징을 사용하여 서로 다른 얼굴을 혼합하는 앱처럼 이러한 설정값은 팀이 모든 데이터를 표준화하는 데 도움이 되었다.

 

약 200만 시간의 컴퓨팅 시간에 엄청난 슈퍼컴퓨팅 성능이 필요했다. Seidlitz는 "캠브리지의 고성능 컴퓨팅 클러스터에 대한 액세스 없이는 불가능했을 것이다."라고 말했다.

 

몇 가지 놀라운 경향이 즉시 나타났다. 뇌에 있는 회백질의 양은 사람들이 대략 6세가 될 때까지 급증하다가 "거의 선형적인 방식으로" 떨어지기 시작했다. 피크는 이전에 소규모 연구에서 관찰된 것보다 3년 이상 늦은 것이라고 저자들은 말했다. 기억과 감정의 허브인 뇌 깊숙한 부분의 회백질은 약 15세까지 확장되어 줄어들었다.

 

대조적으로, 신경망을 형성하는 꼬인 가지인 백질의 부피는 20대 후반에 최고조에 달했고 50에서는 급격히 감소했다. 더 깊이 파고들면 팀은 백질과 비교하여 회백질이 얼마나 많은지에 급격한 변화를 발견했다. 뇌는 생후 첫 달에서 약 3년 사이의 기간을 갖는다. 이전 연구에서 찾지 못한 변곡점이라고 연구팀은 말했다.

 

클리닉으로 이동하시겠는가?

 

평생 동안 건강한 참조 뇌를 설정한 팀은 다음으로 뇌 장애가 있는 사람들의 뇌 스캔을 매핑했다. 각 경기에는 차트에 얼마나 근접했는지 보여주는 점수가 부여되었으며, 점수가 높을수록 일반적인 두뇌 발달 및 노화 궤적에서 더 많이 벗어남을 의미한다.

 

전체적으로 알츠하이머병이 가장 큰 차이를 보였다. 놀라운 일이 아니다. 후기 단계에서 이 장애는 기억을 제어하는 뇌 부분의 뉴런을 먹어치운다. 그 차이는 여성 환자의 회백질 부피에서 특히 두드러졌다. 이탈한 다른 클러스터에는 정신 분열증과 기분 및 불안 장애가 포함되었다.

 

경기는 매우 신뢰할 수 있었다. 모든 수명 단계에서 "진단 범주에 관계없이" 뇌 장애가 있는 사람들의 점수가 더 높게 유지되었다고 팀이 말했다.

 

BrainChart가 임상에서 사용할 준비가 되었다는 의미는 아니다. 저자들은 전통적인 성장 차트를 사용하더라도 개별 어린이와 관련하여 중요한 주의 사항과 미묘한 차이를 고려해야 한다고 설명했다. 뇌의 복잡성으로 인해 크기가 항상 기능과 상관관계가 있는 것은 아니며 "뇌 차트의 임상 진단 유틸리티를 검증하기 위해서는 상당한 추가 연구가 필요할 것이다."

 

해당 소프트웨어가 포함된 데이터 세트를 온라인으로 출시함으로써 팀은 프로젝트를 더욱 구축하기를 희망한다. 현재로서는 이 데이터는 종종 세계의 다른 지역에 눈을 떼지 못하는 유럽 혈통의 사람들로부터 온 것이다.

 

“신경 영상을 위한 표준화된 참조 차트를 설정하는 첫 번째 단계이다. 이것이 우리가 웹사이트를 구축하고 대규모 협력자 네트워크를 만든 이유이다. 새로운 데이터를 사용할 수 있게 되면 차트를 지속적으로 업데이트하고 이러한 모델을 기반으로 구축할 것으로 기대한다.”라고 Seidlitz가 말했다.

 

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