구글 리서치와 오스트리아 과학기술연구소(ISTA)는 기존의 고가 전자 현미경 대신 일반적인 광학 현미경을 사용하여 뇌의 신경망 지도(커넥토믹스)를 정밀하게 구현하는 'LICONN' 기술을 개발했습니다. 이 방법은 특수한 하이드로젤을 이용해 뇌 조직을 물리적으로 확장함으로써 광학 현미경의 해상도 한계를 극복했으며, 전자 현미경 방식과 대등한 수준의 재구성 성능을 입증했습니다. 이를 통해 더 많은 연구자가 저렴한 비용으로 뇌의 구조와 분자 정보를 동시에 분석할 수 있는 길이 열렸습니다.

전자 현미경의 한계를 넘는 광학 현미경 기반 커넥토믹스

신경세포 간의 정밀한 연결을 매핑하는 커넥토믹스는 그간 수백만 달러에 달하는 고가의 전자 현미경(EM) 장비와 고도의 숙련된 인력에 의존해 왔습니다.
LICONN(Light microscopy-based connectomics)은 생명과학 실험실에서 흔히 사용하는 광학 현미경을 활용하여 뇌 조직 내의 모든 뉴런과 그 연결을 포괄적으로 지도화합니다.
이 기술은 전자 현미경 수준의 정밀도를 유지하면서도 장비 접근성을 획기적으로 높여, 대규모 예산을 보유한 기관뿐만 아니라 일반 연구실에서도 커넥토믹스 연구를 수행할 수 있게 합니다.

LICONN의 핵심: 조직 확장 기술과 단백질 라벨링

광학 현미경의 낮은 해상도 문제를 해결하기 위해 '확장 현미경(Expansion Microscopy)' 기술을 적용하여 시료 자체를 물리적으로 부풀리는 방식을 채택했습니다.
하이드로젤을 이용해 조직을 각 차원당 16배(부피 기준 약 4,000배) 확장함으로써, 빛의 회절 한계를 넘어 나노미터 단위의 미세 구조를 관찰할 수 있는 환경을 조성했습니다.
모든 단백질을 화학적으로 라벨링하여 이미지 대비를 높였으며, 이를 통해 신경세포의 형태를 추적하고 시냅스와 같은 미세한 구조를 정확히 탐지합니다.

머신러닝을 활용한 신경망 재구성과 성능 검증

구글의 고도화된 머신러닝 알고리즘과 이미지 분석 도구를 결합하여 약 100만 입방 마이크론(µm³) 부피의 생쥐 피질 조직을 자동 재구성하는 데 성공했습니다.
생쥐 해마 조직 내 약 0.5미터에 달하는 신경 돌기(Neurite)를 추적한 결과, 기존 전자 현미경 방식과 비교해도 손색없는 정확도를 보여주었습니다.
특히 여러 파장의 빛을 사용하는 광학 현미경의 장점을 활용해 단백질, 신경 전달 물질 등의 분자 정보와 신경망의 구조적 정보를 동시에 결합한 다각적 분석이 가능해졌습니다.

LICONN 기술은 뇌 지도를 제작하는 비용과 장벽을 크게 낮추는 동시에, 뇌의 구조와 기능을 분자 수준에서 연결하는 새로운 연구 기회를 제공합니다. 이는 향후 인지, 지각, 행동이 뇌에서 어떻게 발생하는지 이해하는 데 중요한 도구가 될 것입니다.