구글, 초파리 수컷 뇌 16만 뉴런 전체 지도 공개

풀어서 설명하면, 구글 리서치 팀은 원래 사진 속 물체를 알아보는 데 쓰던 AI 기술을 뇌 단면 사진 수백만 장을 3차원으로 짜맞추는 작업에 옮겨 썼어요. 2019년 암컷 초파리 뇌를 처음 완전 자동으로 재구성했고, 2020년에는 그 절반을 사람이 검증한 지도로 완성했는데요, 이번 수컷 초파리 뇌 전체 지도는 그 작업을 10년 가까이 이어온 끝에 나온 결과예요.

이 지도는 뇌만이 아니라 척수에 해당하는 배쪽 신경삭까지 포함해요. 그래서 뇌가 몸을 어떻게 움직이는지까지 들여다볼 수 있는 자료가 됐고요. 완성된 데이터는 HHMI 재넬리아가 낸 발표문에서 확인할 수 있는데, 재넬리아의 전문가 팀이 신경 형태 하나하나를 사람이 직접 검증하고 주석을 붙이는 작업을 거쳤다고 해요.

왜 초파리 뇌부터 지도화하나

초파리 뇌 지도가 왜 중요한지 궁금할 수 있는데요, 인간 뇌에는 뉴런이 860억 개나 있어서 지금 기술로는 전체를 지도화하는 게 불가능해요. 그래서 과학자들은 초파리처럼 작은 생물의 뇌부터 AI로 지도화하면서, 다른 동물이 자극에 어떻게 반응하고 손상된 신경 경로가 어떻게 복구될 수 있는지를 먼저 알아내려 하고 있어요.

초파리는 유전학 연구에서 이미 여러 차례 노벨상으로 이어진 실적이 있는 생물이에요. 행동 패턴이 정형화돼 있고 생애 주기가 짧아 유전학의 핵심 모델 생물로 쓰였는데, 이번 연구는 그 역할을 신경과학으로 넓히는 시도예요. 서로 다른 종의 뇌라도 기본 구조에는 공통점이 많다는 게 이 접근의 전제고요.

전자현미경 사진을 AI가 3차원으로 짜맞춘다

뇌 지도, 즉 커넥토믹스 작업은 뇌를 수백만 개의 얇은 단면으로 자르고 각 단면을 촬영한 뒤, 컴퓨터와 AI로 그 이미지들을 이어 붙이는 과정을 거쳐요. 구글 연구팀은 평면 전자현미경 이미지를 3차원 신경 구조로 재구성하는 시스템을 만들어 왔는데, 그 핵심 기술 가운데 하나가 픽셀 하나에서 시작해 같은 물체에 속한 다른 픽셀을 모두 찾아내는 합성곱 신경망 기반의 플러드필링 네트워크예요.

2019년 팀은 암컷 초파리 뇌를 완전 자동으로 재구성한 첫 버전을 내놨고, 2020년에는 사람이 검증까지 마친 암컷 초파리 뇌 절반 지도를 완성했어요. 최근에는 합성 뉴런을 학습 데이터에 섞어 넣어 최신 재구성 시스템인 PATHFINDER의 속도와 정확도를 함께 끌어올렸다고 밝혔어요.

암컷 지도와 비교해 성별 차이를 본다

이번 수컷 지도는 앞서 나온 암컷 초파리 뇌와 중추신경계 지도를 보완하는 자료이기도 해요. 두 성별의 뇌를 모두 지도화해 두면 뉴런이 다른 부위를 비교해 초파리의 구애와 공격 행동을 만드는 생물학적 메커니즘을 연구할 수 있고, 반대로 두 성별에서 비슷한 부위를 비교하면 개체 간 차이가 어디서 나오는지도 볼 수 있어요. 실제로 수컷 뉴런 하나가 암컷과 비교해 돌기 두 개가 더 있는 식의 구조 차이를 AI 기반 3차원 재구성으로 정확히 짚어냈다고 해요.

다음 목표는 제브라피시와 쥐 뇌

연구팀은 척수를 가진 척추동물로도 커넥토믹스를 넓히고 있어요. 컬럼비아대학교가 주도하고 이번 주 Nature에 실린 연구에서는 코끼리코물고기 후뇌의 신호 처리 부위 일부를 매핑했는데, 정적인 자료인 커넥톰을 다른 정보와 결합해 척추동물 뇌의 학습 메커니즘을 처음으로 보여준 사례라고 해요. 유생 시기 몸이 투명해 신경 활동을 실험 중에도 관찰할 수 있는 제브라피시는 현재 기술로 전체 뇌를 지도화할 수 있는 몇 안 되는 척추동물이고요, 하버드와 함께 진행하는 다음 논문은 신경 구조와 분자 유형을 모두 포함한 척추동물 전뇌 데이터셋의 첫 사례가 될 예정이에요. 이후 쥐 뇌 일부를 매핑하는 작업도 이어진다고 밝혔어요.

시점	대상	뉴런 수	연결 수	검증 여부
2019년	암컷 초파리 뇌	-	-	완전 자동, 미검증
2020년	암컷 초파리 뇌 절반	2만5000개	2100만 개	사람 검증 완료
2026년	수컷 초파리 뇌+중추신경계	16만6000개 이상	1억2500만 개	사람 검증 완료

어떻게 확인해볼 수 있나

완성된 수컷 초파리 커넥톰은 male-cns.janelia.org 사이트에서 볼 수 있고, 원본 이미지 데이터는 재넬리아의 FlyEM 프로젝트 페이지에 올라와 있어요. 시각화는 구글이 만든 오픈소스 도구 Neuroglancer로 이뤄지는데, 대용량 다차원 데이터를 연구자가 직접 조회하고 내려받을 수 있게 설계된 도구예요. 오늘 함께 공개된 세 편의 후속 논문은 이 커넥톰이 시각 시스템, 미각, 사회적 행동 연구에 이미 어떻게 쓰였는지를 보여준다고 해요.

에디터의 시선

이 발표를 AI 회사의 신제품 소식이 아니라 인프라 투자로 읽으면 그림이 더 또렷해져요. 구글 리서치가 여기서 하는 일은 챗봇이나 이미지 생성기를 파는 게 아니라, 전자현미경 사진 더미를 3차원 신경망 지도로 바꾸는 재구성 엔진을 10년 가까이 갈고닦은 거예요. 플러드필링 네트워크에서 PATHFINDER로 이어지는 계보를 보면, 이건 한 번의 논문이 아니라 같은 팀이 정밀도를 계속 올려온 누적 작업이고요.

세대 비교를 해보면 체감이 더 확실해요. 2019년에는 자동 재구성만 됐지 검증이 안 된 지도였고, 2020년에는 뉴런 2만5000개짜리 절반 지도를 사람이 검증하는 데도 상당한 시간이 들었어요. 이번엔 그 여섯 배가 넘는 16만6000개 뉴런을, 뇌뿐 아니라 신경삭까지 포함해 완전히 검증된 형태로 내놨어요. 같은 팀의 같은 방법론이 6년 만에 다룰 수 있는 규모가 이만큼 늘어난 거예요.

실무적으로 보면 이 자료의 가치는 신경과학·제약·의료 분야 연구자에게 먼저 돌아가요. 국내에서도 뇌과학이나 신경질환 관련 연구를 하는 팀이라면 Neuroglancer로 공개된 이 데이터셋을 직접 열어 자신들의 가설을 검증하는 데 쓸 수 있고요, AI 쪽에서는 이미지 재구성 기술 자체보다 이 기술이 생물학·의학이라는 완전히 다른 분야에 어떻게 이식됐는지를 참고할 만해요. 알츠하이머나 우울증, 조현병 같은 정신질환의 생물학적 기전을 이해하는 데 이런 배선도가 기초 자료로 쓰인다는 점도 눈여겨볼 대목이에요.

앞으로 몇 달 안에는 하버드와 공동으로 진행 중인 제브라피시 전체 뇌 지도가 다음 이정표로 나올 가능성이 커요. 초파리에서 척추동물로 넘어가는 이 흐름이 이어지면, 인간 뇌 860억 개 뉴런이라는 목표까지는 아직 멀어도 그 사이를 메우는 단계는 계속 하나씩 채워질 거예요.