신경계는 환경에서 정보를 추출하고 처리하여 동물의 행동과 생리를 변경한다. 다양한 자극이 뉴런 활동의 변화로 어떻게 표현되는지 이해하는 데 진전이 있음에도 불구하고, 이들이 광범위한 신경망 속성에 어떻게 영향을 미치는지에 대해서는 알려진 바가 적다.

세계적인 생명과학 연구소인 솔크생물학연구소(Salk Institute for Biological Studies)의 스리칸스 찰라사니(Sreekanth Chalasani) 박사가 주도한 새로운 연구의 결과는 새로운 것 이상다. 그들은 과학자들이 뇌가 어떻게 기능하고 정보를 통합하는지 더 잘 이해하도록 돕는다.

연구팀은 생태학적으로 관련된 자극 속성, 특히 자극 정체성을 예측하기 위해 신경망 활동의 그래프 이론적인 기능을 사용하기 위한 인공지능(AI) 머신러닝 프레임워크를 개발했다.

연구팀은 작고 몸이 투명한  예쁜꼬마선충(Caenorhabditis elegans)은 사용했다. 이는 살아있는 인간의 860억 개 뇌 세포 각각의 활동을 동시에 추적할 수 없지만 302개의 뉴런만 있는 선충에서는 이를 수행할 수 있기 때문이다.

다양한 화학 감각 자극과 관련된 신경망 기능을 정의하는 작은 신경계와 함께 미세 유체 장치를 사용하여 선충을 고정하고 머리 부분에 있는 50개 이상의 뉴런의 신경 활동의 변화를 모니터링하면서 벤즈알데히드, 디아세틸, 이소아밀 알코올, 2-노나논 및 소금과 같은 5가지 화학 자극에 노출시켰다.

다음으로 연구팀은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 뇌가 5가지 화학 물질 각각에 반응하는 방식의 다른 미묘한 차이점을 찾아냈다. 알고리즘은 염분과 벤즈알데히드에 대한 신경 반응을 구별하는 법을 학습할 수 있었지만 다른 세 가지 화학 물질에는 혼동했다.

또한 뉴런 간의 상호 작용 패턴을 포착하는 그래프 이론(Graph-Theoretic) 기능이 자극 동일성에 의해 조절된다는 것을 발견했다. 연구팀은 그래프 이론 기능만 사용하거나 신경 활동 기능과 함께 사용하여 훈련된 간단한 머신러닝 분류기가 염(소금) 자극을 정확하게 예측할 수 있음을 확인했다.

연구진의 최종 목표는 물론 미세한 벌레의 마음을 읽는 것이 아니라 인간이 어떻게 뇌에서 정보를 암호화하는지와 감각 처리 장애와 불안, 주의력 결핍 과잉 활동 장애(ADHD), 자폐 스펙트럼 장애와 같은 관련 질환에서 어떻게 일이 일어나는지 더 깊이 이해하는 것이다.

한편, 이 연구는 국제학술지 플로스 계산생물학(PLOS Computational Biology)에 '신경망은 예쁜꼬마선충의 화학 감각 자극을 구별(Neural network features distinguish chemosensory stimuli in Caenorhabditis elegans-다운)'란 제목으로 지난 9일 게재됐다, 자세한 내용은 논문을 참고하면 된다.