억제 연결의 공간적 배열은 뇌 네트워크 중요성을 형성합니다

신경과학에서 뇌 임계성 가설은 뇌의 뉴런이 신경 활동이 두 극단 사이의 전환점 또는 그 근처에 위치하도록 배열되어 있다고 제안합니다. 즉, 신경 활동이 빠르게 소멸되는 질서 있는 상태와 신경 활동이 빠르게 확산되는 경향이 있고 잠재적으로 통제할 수 없게 성장하는 무질서한 상태입니다. 이 전환점을 임계라고 하며, 그 양쪽에 있는 두 가지 활동 체제를 각각 아임계 및 초임계라고 합니다. 유용한 비유는 모래 더미입니다. 모래알 하나가 이 더미에 떨어지면 아무 일도 일어나지 않을 수도 있고, 작거나 큰 눈사태를 일으킬 수도 있습니다. 마찬가지로, 임계에 가까운 신경 활동의 작은 폭발은 때때로 국소적으로 유지될 수 있지만, 다른 때에는 네트워크의 많은 부분을 통해 확산되어 다양한 크기의 신경 눈사태를 생성할 수 있습니다.

중요도는 신경망에 여러 계산상의 이점을 제공할 수 있습니다. 특히 이 상태 근처에서 신경망은 최대 계산 및 정보 전송 용량을 나타낼 수 있습니다. 또한 높은 정보 저장 용량과 최대 동적 범위를 나타내어 외부 자극에 매우 민감합니다. 그러나 뇌가 어떻게 중요한 상태로 발전하는지는 오랫동안 공개적인 질문이었습니다. 이전 연구에서는 신경 활동을 안정화시키는 피드백 루프인 네트워크 구조, 장기 시냅스 가소성 규칙 및 항상성 메커니즘이 네트워크를 임계 상태로 만들 수 있음이 밝혀졌습니다. 또한, 연구에서는 임계성을 유지하기 위한 중요한 매개변수가 네트워크의 자극과 억제의 균형(E/I 균형)이라는 사실도 밝혀냈습니다.

최근 연구에서 일본 도쿄대학교 신경지능 국제연구센터(WPI-IRCN)의 Zenas C. Chao 부교수가 이끄는 연구팀은 새로운 관점에서 뇌 임계성을 탐구했습니다. “신경망의 이전 임계 모델 대부분은 일반적으로 무작위 또는 완전히 연결된 네트워크를 가정합니다. 그러나 뇌의 실제 뉴런은 물리적 공간을 차지하고 뉴런 사이의 거리는 신경 연결성과 신호가 이동하는 데 걸리는 시간에 큰 영향을 미칩니다.”라고 Chao 박사는 설명합니다. 그는 “이 연구에서 우리는 억제 연결의 공간적 분포가 어떻게 시냅스 가소성과 상호 작용하여 중요한 활동의 ​​발달을 형성하는지 계산적으로 탐구했습니다.”라고 덧붙였습니다. 팀에는 또한 도쿄 대학의 Felix Benjamin Kern 박사와 Takahisa Date 박사도 포함되었습니다. 그들의 연구는 2026년 10월 1일 PLOS Computational Biology 저널에 게재되었습니다.

연구진은 반경 2mm의 2차원 디스크에 80개의 흥분성 뉴런과 20개의 억제성 뉴런이 무작위로 흩어져 있는 컴퓨터 신경망 모델을 처음 개발했습니다. 이 모델에서는 흥분성 연결에 대한 공간 및 연결 매개변수가 고정된 반면 억제 연결의 최대 거리와 확률은 5×5 그리드에 걸쳐 체계적으로 다양하여 25개의 서로 다른 억제 연결 조건이 생성되었습니다. 연구원들은 분석을 위해 각각 동일한 25가지 억제 조건을 갖는 10개의 네트워크 프로토타입을 독립적으로 생성하고 시뮬레이션했습니다. 각 네트워크는 시냅스 가중치 0부터 시작하여 15시간 동안 시뮬레이션되었습니다.

연구원들은 네트워크가 안정된 상태에 도달한 후 시뮬레이션의 마지막 2시간 동안 중요도를 조사하는 데 집중했습니다. 대부분의 매개변수 설정에서 초임계 동작이 가장 일반적인 것으로 나타났습니다. 임계성은 상대적으로 드물었지만 중간에서 높은 억제 연결 밀도에서 가장 자주 관찰되었습니다. 가장 높은 억제 연결 밀도에서는 아임계 행동이 지배적이었습니다. 이 결과는 E/I 균형이 유지되는 조건에서 일반적으로 임계성이 나타난다는 것을 보여주는 이전 연구와 일치합니다.

중요한 것은 시뮬레이션을 통해 억제 연결의 물리적 거리가 연결 밀도와 관계없이 신경망이 임계값 이하, 근처 또는 임계값 이상으로 정착하는지 여부에 영향을 미칠 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 연구진은 더 긴 억제 연결을 가진 네트워크가 비슷한 수의 더 짧은 범위의 억제 연결을 가진 네트워크에 비해 더 초임계화되는 경향이 있음을 발견했습니다. 이는 신호가 표적 뉴런에 도달하는 데 더 오랜 시간이 걸리기 때문에 장거리 연결에 시냅스 지연이 존재하기 때문인 것으로 나타났습니다. 이러한 지연으로 인해 더 짧은 범위의 연결에 비해 더 긴 금지 연결이 약해집니다. 이러한 약한 억제는 더 큰 신경 사태를 허용하여 네트워크를 초임계 상태로 밀어 넣습니다.

“우리의 결과는 억제 연결의 수뿐만 아니라 공간 배열 및 전송 지연도 네트워크 중요성을 형성한다는 것을 보여줍니다”라고 Chao 박사는 말합니다. “공간 배열과 지연이 신경 역학에 어떻게 영향을 미치는지 이해하면 안정적이고 적응 가능한 인공 신경 시스템의 설계에 도움이 될 수 있습니다. 또한 궁극적으로 연구자들이 억제 연결성을 변경하는 유전적 또는 발달 요인이 뇌 기능에 어떤 영향을 미치는지 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다.”라고 그는 결론지었습니다.

추가 연구가 필요하지만, 이 연구는 억제 연결의 공간적 배열이 어떻게 신경 활동에 영향을 미치고 고급 뇌 모델의 개발에 도움이 될 수 있는지에 대한 핵심 통찰력을 제공하여 결국 뇌가 작동하는 방식에 대한 이해를 향상시킵니다.