KR101875509B1 - 신경 세포의 기능적 연결성 분석 장치 - Google Patents

신경 세포의 기능적 연결성 분석 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101875509B1
KR101875509B1 KR1020160060194A KR20160060194A KR101875509B1 KR 101875509 B1 KR101875509 B1 KR 101875509B1 KR 1020160060194 A KR1020160060194 A KR 1020160060194A KR 20160060194 A KR20160060194 A KR 20160060194A KR 101875509 B1 KR101875509 B1 KR 101875509B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
light
cell
cells
stimulated
nerve
Prior art date
Application number
KR1020160060194A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20170129467A (ko
Inventor
서준교
신현준
문혁준
이헌휘
Original Assignee
한국과학기술연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국과학기술연구원 filed Critical 한국과학기술연구원
Priority to KR1020160060194A priority Critical patent/KR101875509B1/ko
Publication of KR20170129467A publication Critical patent/KR20170129467A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101875509B1 publication Critical patent/KR101875509B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/483—Physical analysis of biological material
    • G01N33/4833—Physical analysis of biological material of solid biological material, e.g. tissue samples, cell cultures
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00—Radiation therapy
    • A61N5/06—Radiation therapy using light
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/1717—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated with a modulation of one or more physical properties of the sample during the optical investigation, e.g. electro-reflectance
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/1717—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated with a modulation of one or more physical properties of the sample during the optical investigation, e.g. electro-reflectance
    • G01N2021/1721—Electromodulation

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

신경 세포 연결성 분석 장치는, 신경 조직 내의 자극 대상 세포에 광 자극을 가하기 위한 광 자극기와, 상기 신경 조직 내의 측정 대상 세포의 신경 신호를 검출하기 위한 전극과, 상기 광 자극기에 의한 광 자극 정보와 상기 전극에 검출되는 신경 신호 정보를 처리하는 컴퓨터를 포함하고, 상기 자극 대상 세포에는 광 자극에 의해 세포막 전위의 변화를 유도하는 광 유전자가 발현되어, 상기 자극 대상 세포는 광 자극에 의해 세포 활동이 유도되고, 상기 컴퓨터는 상기 자극 대상 세포에 대한 광 자극 상태와 상기 측정 대상 세포로부터 검출되는 신경 신호의 연관성을 분석하여 상기 신경 조직 내의 신경 세포 간의 연결 관계를 도출한다.

Description

신경 세포의 기능적 연결성 분석 장치{Device for investigating functional connectivity of neural cells}
본 발명은 신경 세포 연결성 분석 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 복수의 신경 세포를 포함하는 신경 조직 내의 신경 세포 간의 기능적 연결성을 공간적/시간적으로 분석하기 위한 신경 세포 연결성 분석 장치에 관한 것이다.
인구 고령화로 인해 노화 퇴행성 질병이 급격히 증가하고 있으며, 이로 인해 퇴행성 뇌신경 질환에 의한 장애와 청각, 시각 등의 감각 기관 퇴행에 따른 장애의 수도 따라 증가하고 있다.
예를 들어, 감각 기관 퇴행에 의한 대표적 장애로는 60세 이상에서 약 20%의 유병률을 나타내는 퇴행성 황반 변성증 (AMD: Age-Related Macular Degeneration)을 들 수 있으며, 그 외에도 인구 4000명당 1명 정도의 유병률을 나타내는 망막색소변색증 (RP, Retinitis Pigmentosa)과 같은 질병이 망막 세포의 퇴행을 통해 시각 장애를 유발하는 것으로 알려져 있다.
도 1은 망막 조직을 도시한 것이다. 시각 장애의 원인으로는 망막 세포 중 광감응성이 있는 신경 세포들로 이루어지는 광수용체 층이 소멸되어 망막이 광 반응성을 상실함으로써 발생하는 경우가 대부분이다.
이에 따라서, 광반응성을 상실한 퇴행 망막에 잔존하는 시각 신경 세포 즉, 망막절 세포(Retinal ganglion cell, RGC) 또는 이극 세포(biopolar cell)를 활용하여 시력 기능을 회복 또는 조절하기 위한 시도가 이루어지고 있다.
이와 같은 시도가 효과를 거두기 위해서는 망막절 세포 및 이극 세포 간의 연결성 분석이 이루어질 필요가 있으나, 현재로서는 신경 조직 내의 신경 세포 간의 연결성을 분석하기 위한 뚜렷한 수단이 제시되고 있지 못한 실정이다.
신경 세포 간의 연결성 분석의 필요성은 비단 망막 세포 조직에 국한되는 것은 아니며, 뇌와 같은 다양한 신경 조직의 회로 연구, 신경 세포의 배양 및 기능 복원 등 여러 분야에서 그 필요성이 대두되고 있다.
한국 등록특허 제10-1523715호
본 발명은 복수의 신경 세포를 포함하는 신경 조직 내의 신경 세포 간의 공간적/시간적 연결성을 규명할 수 있는 신경 세포 연결성 분석 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 측면에 따르면, 복수의 신경 세포를 포함하는 신경 조직 내의 신경 세포 간 연결성을 분석하기 위한 신경 세포 연결성 분석 장치로서, 신경 조직 내의 자극 대상 세포에 광 자극을 가하기 위한 광 자극기와, 상기 신경 조직 내의 측정 대상 세포의 신경 신호를 검출하기 위한 전극과, 상기 광 자극기에 의한 광 자극 정보와 상기 전극에 검출되는 신경 신호 정보를 처리하는 컴퓨터를 포함하고, 상기 자극 대상 세포에는 광 자극에 의해 세포막 전위의 변화를 유도하는 광 유전자가 발현되어, 상기 자극 대상 세포는 광 자극에 의해 세포 활동이 유도되고, 상기 컴퓨터는 상기 자극 대상 세포에 대한 광 자극 상태와 상기 측정 대상 세포로부터 검출되는 신경 신호의 연관성을 분석하여 상기 신경 조직 내의 신경 세포 간의 연결 관계를 도출한다.
일 실시예에 따르면, 복수의 자극 대상 세포에 광 유전자가 발현되고, 상기 광 자극기는 복수의 자극 대상 세포를 임의의 패턴으로 광 자극하고, 상기 컴퓨터는 복수의 자극 대상 세포의 광 자극 상태와 상기 측정 대상 세포의 신경 신호의 연관성을 분석하여 상기 복수의 자극 대상 세포 중 상기 측정 대상 세포와 기능적으로 연결된 자극 대상 세포("관련 신경 세포")를 확인한다.
일 실시예에 따르면, 상기 광 자극의 위치와 상기 전극의 위치를 통해, 상기 관련 신경 세포와 상기 측정 대상 세포의 공간적 연결성이 확인된다.
일 실시예에 따르면, 상기 관련 신경 세포의 시간별 광 자극 정보를 통해 상기 관련 신경 세포와 상기 측정 대상 세포에 대한 시간적 연결성이 확인된다.
일 실시예에 따르면, 상기 광 자극기는 빛이 공간적으로 패턴화된 복수의 광 패턴을 임의로 생성하여 소정의 시간 간격으로 상기 신경 조직에 가한다.
일 실시예에 따르면, 상기 컴퓨터는, 상기 복수의 광 패턴을 모두 가하는 동안 차례로 검출되는 복수의 신경 신호에서, 각각의 신경 신호가 검출된 시점 직전까지 가해진 연속된 n 개(n은 1보다 큰 자연수)의 광 패턴들을 추출하고, 각각의 신경 신호마다 추출된 각 n개의 광 패턴 중 각 k번째 (1≤ k ≤ n) 광 패턴들끼리 평균하여 최종적으로 연속된 n개의 평균 광 패턴을 획득한다.
일 실시예에 따르면, 상기 n개의 평균 광 패턴 중 하나가 유효 광 패턴으로 선정되고, 상기 유효 광 패턴으로부터 상기 관련 신경 세포의 공간적 배치가 확인된다.
일 실시예에 따르면, 각각의 신경 신호가 검출된 시점 직전에 가해진 광 패턴들을 평균한 n번째 평균 광 패턴이 상기 유효 광 패턴으로 선정된다.
일 실시예에 따르면, 상기 n번째 평균 광 패턴에서 관련 신경 세포의 위치를 나타내는 부분의 명암을 통해 상기 관련 신경 세포의 상기 측정 대상 세포에 대한 기능이 확인된다.
일 실시예에 따르면, 상기 n개의 평균 광 패턴으로부터 상기 관련 신경 세포에 대한 광 자극 시퀀스(sequence)를 확인하여, 상기 관련 신경 세포와 상기 측정 대상 세포에 대한 시간적 연결성이 확인된다.
일 실시예에 따르면, 신경 세포 연결성 분석 장치는 복수의 측정 대상 세포 각각의 신경 신호를 검출하기 위한 복수의 전극을 포함하고, 상기 복수의 광 패턴에 대한 복수의 전극에서 검출되는 신경 신호를 독립적으로 분석하여, 상기 복수의 측정 대상 세포마다 독립된 n개의 평균 광 패턴이 도출된다.
일 실시예에 따르면, 상기 복수의 전극은 매트릭스 형태로 배열되는 전극 어레이를 형성하고, 상기 광 패턴은 암과 명으로 이루어진 사각 격자의 조합으로 이루어진다.
일 실시예에 따르면, 상기 광 자극기는, 빛이 공간적으로 배치된 광 패턴을 생성하는 프로젝션 장치와, 상기 프로젝션 장치로부터 조사된 상기 광 패턴을 집적시키는 렌즈 및 상기 렌즈에 의해 집적된 상기 광 패턴을 신경 조직에 조사하는 광 섬유를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 상기 신경 조직은 생체 내 조직이다.
일 실시예에 따르면, 상기 신경 조직은 망막 조직이고, 상기 자극 대상 세포는 이극 세포(Biolar Cell)이고, 상기 측정 대상 세포는 망막절 세포이다.
일 실시예에 따르면, 상기 신경 조직은 생체 외에서 배양된 조직이다.
도 1은 망막 조직을 개략적으로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신경 세포 연결성 분석 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신경 세포 연결성 분석 장치의 피검 신경 조직인 망막 조직을 확대 도시한 것이다.
도 4는 채널로돕신-2의 작동을 개념적으로 도시한 것이다.
도 5는 할로로돕신의 작동을 개념적으로 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 프로젝션 장치의 구성 및 작용을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 광 패턴과 자극 대상 세포의 위치 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 8 및 9는 자극 대상 세포와 측정 대상 세포의 연결성을 확인하기 위한 일 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 10은 유효 광 패턴을 나타낸 모습을 도시한 것이다.
도 11은 관련 신경 세포와 측정 대상 세포의 공간적 연결 관계를 표시한 도면이다.
도 12는 하나의 관련 신경 세포와 측정 대상 세포 간의 기능적 연결성의 시간적 특성을 파악하기 위해, STA 분석 후 관련 신경 세포에 대응하는 픽셀의 시간별 빛의 세기 값(light intensity)을 표시한 그래프이다.
도 13은 관련 신경 세포 간의 측정 대상 세포에 대한 시간적 연결성을 확인하는 개념을 도시한 것이다.
도 14는 복수의 측정 대상 세포의 신경 신호를 검출하기 위한 전극 어레이를 도시한 것이다.
도 15는 복수의 측정 대상 세포와 관련된 관련 신경 세포들을 종합한 신경 조직의 신경망을 도시한 것이다.
도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른 분석 장치의 개념도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 하나의 실시예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용은 제한되지 않는다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신경 세포 연결성 분석 장치(이하, "분석 장치"라고 함)(1)의 구성도이다.
분석 장치(1)는 복수의 신경 세포를 포함하는 신경 조직(C) 내의 신경 세포 간의 연결성을 분석한다.
본 실시예에 따르면, 분석 대상이 되는 신경 조직(C)은 광수용체 층이 소실되어 망막절 세포층과 이극 세포층 만이 잔존한 망막 조직이다.
도 3은 본 실시예에 따른 피검 신경 조직인 망막 조직을 확대 도시한 것이다.
본 실시예에 따르면, 이극 세포층(50)과 망막절 세포층(40)에 포함된 신경 조직 간의 연결 관계를 분석하기 위해, 이극 세포층(50)의 특정 세포를 자극 대상 세포(100)로 하여 자극을 가한 뒤, 망막절 세포층(40)의 특정 세포를 측정 대상 세포(200)로 하여 측정 대상 세포(200)의 신경 신호를 측정함으로써, 자극 대상 세포(100)와 측정 대상 세포(200) 간의 연결성을 확인한다.
자극 대상 세포(100)를 자극하기 위해서는 대표적으로 전기 자극을 고려할 수 있으나, 전해질로 이루어진 생체의 특성상 전기 자극을 특정 자극 대상 세포(100)만을 타겟하여 가하는 것은 매우 어려우며, 자극의 공간적 해상도가 제한된다. 또한, 전기 자극과 동시에 신경 신호를 측정하는 것이 불가능하여 시간적 특성 분석도 한계가 있다. 부가적으로 비특이적 자극에 의한 부작용을 유발할 수 있다.
따라서, 본 실시예에 따르면, 시간적/공간적 해상도가 우수한 광자극을 이용해 자극 대상 세포(100)를 자극한다.
다만, 이극 세포층(50)의 세포들은 광감응성을 가지지 않으므로, 본 실시예에 따르면, 광유전학(Optogenetics) 기술을 활용한다.
구체적으로, 본 실시예에 따르면, 자극 대상 세포(100)에는 광 자극에 의해 세포막 전위의 변화를 유도하는 광 유전자가 도입되어 발현된다. 이로써, 광감응성이 없던 자극 대상 세포(100)는 광 자극에 의해 세포 활동이 유도될 수 있게 된다.
본 실시예에 따르면, 녹조류 등에서 유래된 채널로돕신-2(Channelrhodopsin-2, ChR2) 및/또는 할로로돕신(Halorhodopsin, NpHR)의 채널 단백질로부터 얻어진 광 반응성 광 유전자를 자극 대상 세포(100)의 세포막에 주입하여, 채널로돕신-2 및 할로로돕신과 실질적으로 동일한 작용의 광 반응성 채널 단백질("광반응성 채널")이 세포막에 발현되도록 한다. 광 반응성 채널은 광 자극에 반응하여 작동하여 해당 세포를 활성화시킨다.
도 4는 채널로돕신-2의 작동을 개념적으로 도시한 것이다.
채널로돕신-2(ACCESSION ABZ90903, VERSION ABZ90903.1 GI: 167650748)은 녹조류(Chlamydomonas reinhardtii)에서 볼 수 있는 양이온(Na+, K+, Ca2 +) 채널의 막단백질로서, 푸른빛의 광자극(470 nm)에 의해서 활성화된다. 구체적으로, 푸른빛이 채널로돕신-2 이온 채널에 감지되면 세포내 활성화가 되면서 이온 채널이 열리고 Na+, Ca2 +가 세포 안으로 들어와 세포막을 탈분극화(Depolarization)시켜, 신경세포의 활동전위를 증가시킨다.
도 5는 할로로돕신의 작동을 개념적으로 도시한 것이다.
상기 할로로돕신(ACCESSION AAA72222, VERSION AAA72222.1 GI:150235)은 나트로노모나스 파라오니스(Natronomonas pharaonis)에서 추출된 염소이온 (Cl-) 펌프 막단백질로, 노란빛(593nm)에서 활성화된다. 구체적으로, 노란빛이 조사되면 할로로돕신이 반응하여 염소이온(Cl-)을 세포 안으로 들어오는 염소이온 수송체를 작동시키고, 이는 세포 내부의 과분극화(Hyperpolarization)를 유발하여 신경세포의 활동전위를 억제시킨다.
채널로돕신-2와 할로로돕신로부터 얻어진 광 반응성 유전자는 원하는 신경 세포의 세포막에 선택적으로 주입될 수 있으며, 다양한 주입 방법이 공지되어 있다.
광유전자 중 채널로돕신-2의 유전정보를 가지는 광유전자에 의해 발현된 광 반응성 채널은 광 자극이 가해지면 신경 세포의 활동전위를 증가시키고, 할로로돕신의 유전정보를 가지는 광 유전자에 의해 발현된 광 반응성 채널은 광 자극이 가해지면 신경세포의 활동전위를 억제하도록 세포특이적으로 발현된다.
상기 광유전자를 생체의 신경 세포에 주입함으로써 여러 가지 신경 세포를 선택적, 독립적으로 타겟으로 할 수 있다. 또한 광감응도가 비교적 낮으므로 자연광에 의해 무작위로 자극되지 않고, 광자극 장치를 이용하여 정확하게 자극을 제어할 수 있다는 장점이 있다.
채널로돕신-2 및 할로로돕신의 유전자를 각각 프로모터 및 바이러스 벡터와 함께 적용 대상의 세포 조직에 초자체내주사(intravitreous injection) 또는 망막하주사(subretinal injection)할 수 있다. 주사된 바이러스가 신경 세포를 감염시켜 단백질을 발현시켜, 상기 광유전자인 채널로돕신-2 및 할로로돕신을 합성하게 되고, 각각 신경 세포의 세포막에 발현된다.
본 실시예에 따르면, 광 유전자로서 채널로돕신-2을 자극 대상 세포(100)에 도입하여 발현시킨다.
상술한 바와 같이, 광 유전자는 대상 신경 세포를 선택적, 독립적으로 타겟하여 주입할 수 있으므로, 이극 세포층(50)의 세포 중 전극(30)에 접촉한 측정 대상 세포(200)와 연결될 것으로 예상되거나 연결성이 궁금한 세포들을 선별하여 자극 대상 세포(100)로 형성할 수 있다.
복수의 자극 대상 세포(100)에 광 유전자가 도입될 수 있으며, 광 유전자가 도입된 세포만이 광 자극에 대한 반응성을 가지게 된다.
다시 도 2를 참조하면, 분석 장치(1)는 신경 조직(C)에 광 자극을 가하기 위한 광 자극기(4)와, 신경 조직(C)을 고정하기 위한 패드(6)를 포함한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 패드(6)에는 전극(30)이 형성되어 있으며, 전극(30)에는 신경 조직(C)의 측정 대상 세포(200)가 접촉하게 된다.
분석 장치(1)는 광 자극기(4)에 의한 광 자극 정보와 전극(6)에 검출되는 신경 신호 정보를 처리하는 컴퓨터(2)를 포함한다.
광 자극기(4)가 신경 조직(C)에 10 mW/mm2 수준의 청색광(L)을 가하여, 자극 대상 세포(100)에 광 자극을 가하면, 자극 대상 세포(100)는 광 자극에 의해 세포 활동이 유도된다. 컴퓨터(2)는 자극 대상 세포(100)에 대한 광 자극 상태와 측정 대상 세포(200)로부터 검출되는 신경 신호의 연관성을 분석하여 신경 조직(C) 내의 신경 세포 간의 연결 관계를 도출하게 된다.
도 2를 참조하면, 광 자극기(4)는 광 자극을 위한 자극 광을 생성하는 광원(15)과, 광원(15)으로부터 생성된 빛을 공간적으로 배치해 패턴화된 빛(광 패턴)으로 생성하는 프로젝션 장치(11)를 포함한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 광원(15)으로부터 생성된 자극 광은 디퓨저(14)를 거쳐 일정하게 퍼져 프로젝션 장치(11)에 도달한다. 이때, 디퓨저(14)의 전후에는 자극 광의 초점 및 배율 등을 조절하는 렌즈(13)가 구비될 수 있다.
본 실시예에 따른 프로젝션 장치(11)는 크리스탈의 배열 위치에 따라 빛을 선택적으로 반사 또는 투과시켜 홀로그램 형태의 패턴 이미지 전송이 가능한 공간 광 변조 장치(Spatial light modulator; SLM)일 수 있다. 다만, 이에 한정되지는 않으며, DMD(Digital micromirror device)와 같이 패턴화된 광을 형성할 수 있는 영상장치라면 본 실시예에 따른 프로젝션 장치(11)에 이용될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 프로젝션 장치(11)의 구성 및 작용을 설명하기 위한 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 프로젝션 장치(11)는 선택적으로 빛을 반사 또는 통과시킬 수 있는 복수의 픽셀(P)을 포함한다.
광원(15)으로부터 입사된 빛은 프로젝션 장치(11)에 부딪힌다. 이때, 프로젝션 장치(11)의 복수의 픽셀(P)을 선택적으로 온-오프(온(on)은 빛을 반사시키는 경우이고 오프(off)는 빛을 통과시키는 경우임)시킴으로써, 입사된 빛이 소정 형태로 패턴화되어 패턴 광(300)의 형태로 반사되어 나갈 수 있다.
패턴 광(300)은 프로젝션 장치(11)에 대응하는 픽셀 형태로 패턴화된 빛의 공간적 배치를 가진다.
도 6에서 패턴 광(300) 중 검은색 부분은 빛이 조사되지 않는 픽셀이고, 흰 색 부분은 빛이 조사되는 픽셀에 해당한다.
프로젝션 장치(11)로부터 생성된 광 패턴(300)은 광 경로 신호기(25)를 통해 신경 조직(C)으로 조사된다.
프로젝션 장치(11)에서 온-오프되는 픽셀의 선택은 컴퓨터(2)에 의해 자동으로 이루어질 수 있고, 컴퓨터(2)에는 광 패턴(300)에서 온-오프되는 픽셀의 위치가 저장된다.
본 실시예에 따르면, 10개의 세포에 광 유전자를 발현시켜 10개의 자극 대상 세포(101 내지 110)를 형성하고, 하나의 측정 대상 세포(200)를 선정하였다.
도 7은 광 패턴(300)과 자극 대상 세포(101 내지 110)의 위치 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 자극 대상 세포(101 내지 110)는 광 유전자를 원하는 세포에 발현시킨 것이므로, 형광 단백질을 광 유전자와 함께 해당 세포에 발현시킴으로써 형광 현미경을 통해 해당 세포들의 위치를 파악할 수 있으며, 해당 분석기법을 통해 얻은 공간적 연결성 분석 결과와 이를 비교함으로써 각 해당 세포의 연결성을 확인할 수 있다.
광 패턴(300)의 크기를 자극 대상 세포(101 내지 110)를 모두 포함하도록 설정하여 신경 조직에 조사하는 경우, 자극 대상 세포(101 내지 110) 각각은 광 패턴(300)의 픽셀(P1 내지 P10) 내에 위치하게 된다.
설명의 편의를 위해 하나의 자극 대상 세포가 하나의 픽셀에 대응되도록 하고, 픽셀의 크기가 자극 대상 세포에 비해 큰 것으로 도시되었지만, 이에 한정되지 않는다. 하나의 자극 대상 세포에 복수 개의 픽셀이 대응되도록 하면 자극 대상 세포의 위치 및 형상을 특정하기 위한 해상도가 증가될 수 있다.
또한, 도 7에서는 측정 대상 세포(200)가 조사된 광 패턴(300) 내부에 위치하는 것으로 도시되어 있지만, 측정 대상 세포(200)는 반드시 광 패턴(300) 내부에 위치할 필요는 없다.
본 실시예에 따르면, 광 자극기는 상기 광 자극기는 복수의 자극 대상 세포자극 대상 세포(101 내지 110)를 임의의 패턴으로 광 자극한다. 컴퓨터는 복수의 자극 대상 세포의 광 자극 상태와 상기 측정 대상 세포의 신경 신호의 연관성을 분석하여 복수의 자극 대상 세포 중 측정 대상 세포와 기능적으로 연결된 자극 대상 세포("관련 신경 세포")를 확인한다.
본 실시예에 따르면, "관련 신경 세포"를 찾아내기 위해, 소위 "스파이크-트리거드 에버리지(Spike-triggered average; STA) 기법을 이용한다.
도 8은 본 실시예에 따른 STA 기법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 컴퓨터(2)는 무작위적인 패턴을 가지는 복수 개의 광 패턴(301 내지 310)을 형성하고, 소정의 시간 간격을 가지고 복수 개의 광 패턴을 순차적으로 신경 조직에 조사한다. 소정의 시간 간격을 필요에 따라 조정할 수 있다. 본 실시예에 따르면 광 패턴이 순차 조사되는 시간 간격은 33ms ~ 100ms의 범위를 가진다. 다만, 해당 시간 간격을 1ms 미만의 아주 짧은 간격일 수도 있다.
복수 개의 광 패턴이 조사되는 동안, 전극(30)을 통해 측정 대상 세포(200)로부터 검출되는 신경 신호를 측정한다.
컴퓨터(2)는 정해진 횟수만큼의 광 패턴(301 내지 310)을 모두 가해지는 동안 차례로 검출된 신경 신호(S1, S2, S3, S4)에서, 각각의 신경 신호가 검출된 시점까지 가해진 각 n개(n은 1보다 큰 자연수)의 광 패턴들을 추출한다.
이어, 각각의 신경 신호마다 추출된 각 n개의 광 패턴들 중 대응하는 신경 신호에 대해 동일한 시간 위상을 가지는 각 k번째(1 ≤ k ≤ n) 광 패턴들을 평균하여 최종적으로 연속된 n개의 평균 광 패턴들을 획득한다.
이하, 도 9를 참조하여 더 자세히 설명한다. 도 9는 평균 광 패턴을 획득하는 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 및 도 9를 참조하면, 총 10개의 광 패턴(301 내지 310)이 조사된 동안 4개의 신경 신호(S1, S2, S3, S4)가 검출된 것으로 가정한다. 본 실시예에서는 총 10개의 광 패턴(301 내지 310)를 조사하여 4개의 신경 신호가 검출된 것으로 도시 및 설명하고 있지만, 조사되는 광 패턴은 수 만개에 달할 수 있고, 그에 따라 수많은 신경 신호가 검출될 수 있다는 점이 이해되어야 할 것이다.
컴퓨터(2)는 제1 신경 신호(S1)가 검출된 시점 직전까지 가해진 4개의 광 패턴(301, 302, 303, 304)을 추출한다. 본 실시예는 추출되는 광 패턴의 수가 4개(즉, n=4)인 경우이며, 추출되는 광 패턴의 수는 측정 대상 세포 및/또는 자극 대상 세포의 종류나 신경 조직의 종류 등에 따라 달리 설정될 수 있다.
또한, 광유전자 기법에 의해 처리되어 광 자극에 의해 신경 활동이 유발되는 경우 그 민감도가 매우 우수하여, 광 자극을 가하자마자 거의 동시에 신경 신호가 발생할 수 있다. 신경 활동은 광 자극에서 유발되는 것이므로 이론적으로는 해당 경우에도 광 패턴이 가해진 후 신경 신호가 검출되는 것으로 이해할 수 있지만, 장비의 성능이나 해상도 설정에 따라 광 패턴이 가해진 시점과 신경 신호의 검출 시점이 실질적으로 구분되지 않는 경우가 있을 수 있다. 예를 들어, 자극 대상 세포 중 하나에 전극을 연결(즉, 측정 대상 세포가 자극 대상 세포 중 적어도 하나에 해당)하여, 해당 자극 세포가 자극되는 거의 동시에 신경 신호가 검출될 수 있다. 이 경우, 추출되는 n개의 광 패턴은 신경 신호(S1)가 검출되는 시점과 거의 동시에 조사된 광 패턴을 포함할 수 있다.
즉, "신경 신호가 검출된 시점 직전까지 가해진 광 패턴"은 해당 신경 신호가 검출되기 전까지 가해진 광 패턴만을 지칭하는 것이 아리나, 경우에 따라 신경 신호가 검출된 시점에 실질적으로 가해진 광 패턴을 포함할 수도 있다는 것이 이해되어야 할 것이다.
컴퓨터(2)는 제2 신경 신호(S2), 제3 신경 신호(S3) 및 제4 신경 신호(S4)가 검출된 시점 직전까지 가해진 각 n개(n=4)의 광 패턴들도 추출한다.
제2 신경 신호(S2)에 대해서 추출되는 4개의 광 패턴들은 광 패턴(305, 306, 307, 308)이 된다.
도 8에 도시된 바와 같이, 우연히 광 패턴(308)이 자극 대상 세포의 활동을 유도하는데 매우 최적화된 광 패턴(308)인 경우 등의 이유로, 두 개의 광 패턴(308, 309) 사이에 두 개의 신경 신호(S2, S3)가 검출되는 경우가 있을 수 있다.
이 경우, 제3 신경 신호(S3)에 대해 추출되는 4개의 광 패턴들은 제2 신경 신호(S2)과 마찬가지로 광 패턴(305, 306, 307, 308)이 된다.
예를 들어, 제4 신경 신호(S4)와 같이 제3 신경 신호(S3)(및 제2 신경 신호(S2))가 검출된 후 2개의 광 패턴이 조사된 후 신경 신호가 검출되는 경우가 있을 수 있다. 이 경우에도, 제3 신경 신호(S3)의 검출 여부와 관계없이 제4 신경 신호(S4)가 검출된 시점 직전까지 가해진 4개의 광 패턴(307, 308, 309, 310)을 제4 신경 신호(S4)에 대한 광 패턴으로 추출한다.
컴퓨터는, 각각의 신경 신호(S1, S2, S3, S4)마다 추출된 4 개의 광 패턴들 중 대응하는 신경 신호에 대해 동일한 신경 위상을 가지는 광 패턴들을 평균하여 평균 광 패턴을 획득한다.
도 9를 참조하면, 제1 신경 신호(S1)에 대한 첫번째 광 패턴(301), 제2 신경 신호(S2)에 대한 첫번째 광 패턴(305), 제3 신경 신호(S3)에 대한 첫번째 광 패턴(305) 및 제4 신경 신호(S4)에 대한 첫 번째 광 패턴(307)을 합산한 뒤 평균하여 제1 평균 광 패턴(401)을 산출한다.
합산 및 평균은 각 광 패턴의 대응하는 픽셀에 대해 이루어진다.
도 9를 참조하여, 예시적인 합산 및 평균의 개념을 설명한다.
예를 들어, 형성되는 광 패턴의 각 픽셀은 전체 조사 과정에서 온(on) 상태로 되어 빛을 조사하는 확률이 50%로 설정된다. 즉, 하나의 픽셀은 50 %의 확률로 온(on) 상태(명(明)의 상태)로 되어 빛을 조사하고, 50 %의 확률로 오프(off) 상태(암(暗)의 상태)로 되어 빛을 조사하지 않는다는 것을 의미한다.
하나의 픽셀이 명(明)의 상태일 때의 빛의 세기(light intensity)를 255로 설정하고, 해당 픽셀이 암(暗)의 상태일 때의 빛의 세기(light intensity)를 0으로 설정한다. 따라서, 도 9와 같이 10회의 패턴이 조사되는 동안 픽셀의 평균 빛의 세기는 127.5가 된다. 만약 해당 픽셀에 빛이 조사되는지 여부가 측정하는 측정 대상 세포의 활성 여부에 미치는 영향이 없다면 STA 결과에서 해당 픽셀의 평균값은 127.5가 될 것이고, 127.5 미만이라면 해당 픽셀이 암 상태일 때 측정 대상 세포가 더 많은 활성을 보였다고, 반대로 값이 127.5 보다 큰 값이라면 해당 픽셀에 빛을 조사하였을 때 측정 대상 세포가 활성되는 경향을 보였다고 추정할 수 있으므로, 127.5가 해당 실험에서 기능적 연결성을 판단하는 기준 값이 된다.
광 패턴 중 하나의 픽셀(P1)(도 7 참조)이, 예를 들어, 광 패턴(301)에서 암(暗)의 상태이고, 광 패턴(305)에서 명(明)의 상태이며, 광 패턴(307)에서 암(暗)의 상태였다고 한다.
제1 평균 광 패턴(401)에서의 픽셀(P1)의 평균 빛의 세기는 (0 + 255 + 255 + 0)/4가 되며, 그 값은 127.5가 된다. 여기서, 제2 신경 신호(S2) 및 제3 신경 신호(S3)에 대해서 광 패턴(305)가 두 번 추출되므로, 광 패턴(305)에 대한 값이 두 번 적용되어 해당 값에 대해 가중 평균된다.
제1 평균 광 패턴(401)에서의 픽셀(P1)의 평균 빛의 세기는 127.5로 기준 값에 해당한다. 이 경우, 픽셀(P1)은 신경 신호에 대해 유의미한 광 자극을 수행하지 않은 픽셀에 해당하여, 제1 평균 광 패턴(401)에서 회색으로 처리된다.
이와 유사하게, 광 패턴(301), 광 패턴(305) 및 광 패턴(307)에서 대응하는 모든 픽셀 각각에 대해 위와 동일한 방법으로 빛의 세기를 합산 및 평균한다. 마찬가지로 빛의 세기 값이 127.5 근처가 되는 픽셀은 회색으로 처리하고, 127.5 보다 유의미하게(이미지의 표준편차를 이용함) 큰 픽셀은 하얀색의 명(明)의 상태로 표시하며, 127.5보다 유의미하게 작은 픽셀은 검은색의 암(暗)의 상태로 표시한다.
마찬가지로, 제1 신경 신호(S1)에 대한 두 번째 광 패턴(302), 제2 신경 신호(S2)에 대한 두 번째 광 패턴(306), 제3 신경 신호(S3)에 대한 두 번째 광 패턴(306) 및 제4 신경 신호(S4)에 대한 두 번째 광 패턴(308)을 합산한 뒤 평균하여 제2 평균 광 패턴(402)을 산출한다. 또한, 제1 신경 신호(S1)에 대한 세 번째 광 패턴(303), 제2 신경 신호(S2)에 대한 세 번째 광 패턴(307), 제3 신경 신호(S3)에 대한 세 번째 광 패턴(307) 및 제4 신경 신호(S4)에 대한 세 번째 광 패턴(309)을 합산한 뒤 평균하여 제3 평균 광 패턴(403)을 산출한다. 마지막으로, 제1 신경 신호(S1)에 대한 네 번째 광 패턴(304), 제2 신경 신호(S2)에 대한 네 번째 광 패턴(308), 제3 신경 신호(S3)에 대한 네 번째 광 패턴(308) 및 제4 신경 신호(S4)에 대한 네 번째 광 패턴(310)을 합산한 뒤 평균하여 제4 평균 광 패턴(404)을 산출한다.
상술한 평균 빛의 세기(기준 값)인 127.5는 설명의 편의를 위해 설정한 값이고, 이 평균 빛의 세기는 하나의 픽셀의 조명 빈도를 달리 설정함에 따라 달라질 수 있다.
상술한 바와 같이, 실제로 전체 과정에서 조사되는 광 패턴과 측정되는 신경 신호는 수만 회에 해당한다. 일 실시예에 따르면, 이들 광 패턴들을 평균하여 각 픽셀의 유의미한 흑백을 구분하기 위해서, 전체 조사 과정에서 광 패턴의 각 픽셀은 10%의 확률로 명(明)의 상태로 있도록 설정된다.
이는 전체 광 패턴 중에서 하나의 픽셀이 10%의 확률로 온(on) 상태로 되어 빛을 조사하고, 90%의 확률로 오프(off) 상태(암(暗)의 상태)로 되어 빛을 조사하지 않는다는 것을 의미한다.
총 1만 회의 광 패턴이 신경 조직에 조사된다고 하면, 한 픽셀의 평균 빛의 세기는 25.5가 된다.
도 9를 참조하여 설명한 방법대로 각 픽셀별로 빛의 세기를 합산 및 평균하여 평균 광 패턴을 생성하는데, 이때, 보다 가시적으로 결과를 표현하기 위하여 빛의 세기 값이 25.5 근처가 되는 픽셀은 회색으로 처리하고, 25.5보다 유의미하게 큰 픽셀은 하얀색의 명(明)의 상태로 표시하며, 25.5보다 유의미하게 작은 픽셀은 검은색의 암(暗)의 상태로 표시한다.
컴퓨터(2)는 획득된 n개(n=4)의 평균 광 패턴(401, 402, 403, 404) 중 하나를 관련 신경 세포의 공간적 배치를 확인할 수 있는 유효 광 패턴으로 선정한다.
본 실시예에 따르면, 신경 신호의 발생에 직접적으로 관여했다고 할 수 있는 신경 신호가 검출된 시점 직전에 가해진 광 패턴들을 평균한 제4 평균 광 패턴(404)을 유효 광 패턴으로 선정한다.
도 10은 유효 광 패턴인 제4 평균 광 패턴(404)을 도시한 것이다.
가중 평균 결과에 따라서, 예를 들어, 제4 평균 광 패턴(404)에서 3개의 픽셀(P3, P6, P9)이 하얀색(명(明)의 상태)으로 나타나고, 2개의 픽셀(P4, P7)은 검은색(암(暗)의 상태)으로 나타난다. 그 외의 픽셀은 회색으로 나타난다.
회색으로 나타나는 픽셀은 해당 픽셀의 명/암 여부가 측정 대상 세포의 활성에 영향을 주지 않는 무의미한 것임을 의미한다. 명 또는 암의 상태로 나타나는 픽셀은 해당 픽셀의 명암 여부가 측정 대상 세포의 활동과 연관이 있다.
본 실시예에 따르면, 하얀색 또는 검은색으로 표시되는 5개의 픽셀(P3, P4, P6, P7, P8, P9)에 대응되는 자극 대상 세포(103, 104, 106, 107, 108, 109)를 특정할 수 있으며, 해당 5개의 자극 대상 세포(103, 104, 106, 107, 108, 109)를 측정 대상 세포(200)의 신경 활동과 관련된 관련 신경 세포로 확정한다.
각 관련 신경 세포와 측정 대상 세포(200)와의 관련성은 다음과 같다.
하얀색으로 표시되는 3개의 픽셀(P3, P6, P9)에 대응되는 자극 대상 세포(103, 106, 109)는 측정 대상 세포(200)로부터 신경 신호가 검출된 시점에 확률적으로 항상 광 자극된 상태에 놓여 있다고 판단할 수 있다.
따라서, 자극 대상 세포(103, 106, 109)는 측정 대상 세포(200)를 흥분시키는 역할을 하는 흥분성 세포로서 측정 대상 세포(200)와 기능적으로 연결되어 있다는 것을 알 수 있다.
반면, 검은색으로 표시되는 2개의 픽셀(P4, P7)에 대응되는 자극 대상 세포(104, 107)는 측정 대상 세포(200)로부터 신경 신호가 검출된 시점에 확률적으로 전혀 광 자극되지 않은 상태에 놓여 있다고 판단할 수 있다.
따라서, 자극 대상 세포(104, 107)가 광 자극된 경우, 측정 대상 세포(200)는 억제되어 신경 신호가 검출되지 않은 것으로 볼 수 있으므로, 자극 대상 세포(104, 107)는 측정 대상 세포(200)을 억제시키는 역할을 하는 억제성 세포로서 측정 대상 세포(200)와 기능적으로 연결되어 있다는 것을 알 수 있다.
도 11은 관련 신경 세포(103, 104, 106, 107, 109)와 측정 대상 세포(200)의 공간적 연결 관계 및 기능적 연결 관계를 표시한 도면이다.
이와 같이, 유효 광 패턴에서 명과 암 상태로 나타나는 픽셀을 확정하고 대응하는 자극 대상 세포를 관련 신경 세포로 특정함으로써, 관련 신경 세포와 측정 대상 세포(200)의 공간적 연결 관계 및 기능적 연결 관계를 확인할 수 있다. 이러한 세포간 공간적 연결 관계는 자극 대상 세포의 형광 현미경 관찰 결과와 비교함으로써 검증 가능하다.
한편, 다시 도 9를 참조하면, 평균 광 패턴(401, 402, 403, 404)은 측정 대상 세포(200)로부터 신경 신호가 도출되기까지 관련 신경 세포(103, 104, 106, 107, 109)에 대한 광 자극의 시간별 시퀀스(sequence) 정보를 포함하고 있다.
예를 들어, 하나의 관련 신경 세포(103)의 각 평균 광 패턴(401, 402, 403, 404)에서의 빛의 세기를 추출하고, 그 세기 값을 시간 축에 대해 표시하면, 측정 대상 세포의 신경 활동이 유발된 시점까지의 해당 관련 신경 세포(103)의 광 자극 상태를 확인할 수 있다.
도 12는 관련 신경 세포(103)에 대응하는 픽셀(P3)의 시간별 빛의 세기 값을 표시한 그래프이다. 도 12에서는 광 패턴 간의 시간 간격이 50ms로 설정된 경우를 도시한다.
도 12의 세로축은 기준 값(회색을 나타내는 값)을 기준으로 빛의 세기의 상대 값을 나타낸 것이다. 0 값보다 의미 있게 큰 양의 값은 해당 픽셀의 명의 상태를 나타내고, 0 값보다 의미 있게 큰 음의 값은 해당 픽셀의 암의 상태를 나타낸다.
도 12를 참조하면, 제4 평균 광 패턴(404)을 가하기 시작한 시간을 0으로 하면, 신경 신호는 0 ~ 50ms의 일 시점에 검출된다고 할 수 있다. 도 12에서 실선의 직선은 각 평균 광 패턴에서의 해당 픽셀의 빛의 세기가 증감하는 경향을 보여주기 위해 표시한 것이지, 시간에 따라 빛의 세기가 연속적으로 증감하는 것을 의미하는 것은 아니다. 점선의 막대형 그래프로 표시된 바와 같이, 일 평균 광 패턴은 가해진 시점부터 50ms 간 동일한 빛의 세기를 유지한다.
이때, 제1 평균 광 패턴(401)에서 픽셀(P3)의 빛의 세기는 0에 가까운 값으로 나타났고, 픽셀(P3)의 명/암 여부가 측정 대상 세포의 활성에 영향을 주지 않았다는 것을 의미한다. 이는, 관련 신경 세포(103)의 활동이 측정 대상 세포의 활성을 유도하는데 걸리는 시간 값이 적어도 200 ms 미만이라는 정보를 알게 해준다.
이와 같이, 관련 신경 세포의 시간별 광 자극 정보를 통해 관련 신경 세포 각각의 측정 대상 세포(200)에 대한 시간적 연결성을 확인할 수 있다.
또한, 도 12를 참조하면, 관련 신경 세포(103)에 대한 빛의 세기가 감소하였다가, 제4 평균 광 패턴(404)이 가해진 시점에 양의 값으로 가장 높게 나타난다. 이는 측정 대상 세포의 활성이 픽셀(P3)이 암의 상태에서 명의 상태로 전환하는 패턴으로 관련 신경 세포(103)를 광 자극할 때 효과적으로 유도된다는 것을 의미한다.
다르게는, 관련 신경 세포의 시간별 광 자극 정보를 통해 관련 신경 세포 간의 측정 대상 세포(200)에 대한 시간적 연결성도 확인될 수 있다.
도 13은 관련 신경 세포의 시간별 광 자극 정보를 통해 관련 신경 세포 간의 측정 대상 세포(200)에 대한 시간적 연결성을 확인하는 개념을 도시한 것이다.
예를 들어, 유효 광 패턴(404)에서 확정된 관련 신경 세포(103, 104, 106, 107, 109)가 모두 측정 대상 세포에 대한 흥분성 세포로 확인되었다고 가정한다.
이때, 측정 대상 세포(200)로부터 신경 신호가 검출되기까지, 평균 광 패턴(401, 402, 403, 404)에서 순차적으로 제4 관련 신경 세포(104)에 대한 픽셀이 백색, 제6 관련 신경 세포(106)에 대한 픽셀이 백색, 제3 및 제7 관련 신경 세포(103, 107)에 대한 픽셀이 백색, 제9 관련 신경 세포(109)에 대한 픽셀이 백색으로 나타나는 패턴을 가질 수 있다. 이러한 패턴은, 제4 관련 신경 세포(104)가 자극되고, 제6 관련 신경 세포(106)가 자극되며, 제3 및 제7 관련 신경 세포(103, 107)가 자극된 후, 제9 관련 신경 세포(109)가 자극된다는 것을 의미한다.
따라서, 5개의 유효 신경 세포는 측정 대상 세포(200)에 대해 제4 -> 제6 -> 제3 및 제7 -> 제9 유효 신경 세포의 시간적 순서로 자극되었을 때, 측정 대상 세포(200)가 세포 활동을 일으킨다는 것을 확인할 수 있다.
상기 실시예에서는 하나의 세포를 측정 대상 세포로 하는 것을 설명하였지만 이에 한정되지 않는다.
도 14는 복수의 측정 대상 세포의 신경 신호를 검출하기 위한 전극 어레이(6)를 도시한 것이다.
전극 어레이(6)는 암과 명이 사각 격자의 조합으로 이루어진 광 패턴과 마찬가지로, 복수의 전극(30)이 매트릭스 형태로 배열된 형태를 가진다.
예를 들어, 신경 조직(C)인 망막 세포를 추출하고, 전극 어레이(6)에 위치시키면, 복수의 망막절 세포(40)가 각각 복수의 전극(30)에 접촉하게 된다.
해당 복수의 망막절 세포(40)와 연결성을 확인하고 싶은 복수의 이극 세포(30)에 광 유전자를 발현시킨다.
광 패턴(300)을 신경 조직(C)에 조사하면, 각각의 전극(30)으로부터 신경 신호가 검출된다.
각 전극(30)에 접촉한 망막절 세포(40)들은 그와 연결된 이극 세포(30)(유효 신경 세포)에 대한 광 자극에 의해 독립적으로 이루어지는 것이므로, 각 전극(30)에서 검출되는 신호에 대해 독립적으로 상기 STA 기법이 적용될 수 있다. 즉, 신경 조식(C)에 순차 조사되는 복수의 광 패턴에 대해 복수의 전극(30)에서 검출되는 신경 신호는 독립적으로 분석이 가능하며, 각 전극에 접촉한 측정 대상 세포마다 하나의 독립된 n의 평균 광 패턴 및 유효 광 패턴을 도출할 수 있다.
각 측정 대상 세포마다 도출된 평균 광 패턴 및 유효 광 패턴은 각 측정 대상 세포와 관련된 관련 신경 세포에 대한 정보를 제공한다.
이와 같이, 하나의 신경 조직의 복수의 측정 대상 세포마다 별도의 전극을 접촉하면, 하나의 신경 조직에 단일 광 패턴을 조사함으로써, 각 측정 대상 세포에 대한 별도의 신경망 연결 구조를 도출할 수 있다.
하나의 전극에 복수의 측정 대상 세포가 접촉할 수도 있는데, 각 측정 대상 세포로부터 검출되는 신경 신호는 그 크기와 모양이 상이할 것이므로, 스파이크 분류(spike sorting)을 통해 하나의 전극에 접촉한 복수의 측정 대상 세포로부터 검출된 신경 신호들을 분리하고, 해당 신경 신호들에 대해 별도로 STA 기법을 적용함으로써, 역시 별도의 신경망 연결 구조를 도출할 수 있다.
도 15는 전극 어레이(6)를 이용해 각각의 측정 대상 세포에 대한 자극 대상 세포의 연결 상태를 종합한 결과를 도시한 것이다.
이와 같이, 본 실시예에 따르면, 단일의 신경 조직에 대한 신경망 지도를 효과적으로 구축할 수 있게 된다.
따라서, 본 실시예에 따른 분석 장치는 배양기에서 인공적으로 배양된 신경 조직에서 약물 처리나 배양 조건에 따른 시냅스 형성의 촉진 및 둔화 연구 등에도 효과적으로 이용될 수 있다.
한편, 본 실시예에 따르면, 망막 조직을 신경 조직의 예로 들고 있으나, 이에 한정되지 않는다.
예를 들어, 본 실시예에 따른 분석 장치는 뇌와 같은 다양한 생체 내 조직에도 적용될 수 있다.
도 16은 실험 쥐(S)의 뇌에 적용하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 분석 장치(1)의 개념도이다.
도 16에서 도 2와 동일한 도면 부호로 표시된 구성에 대해서는 중복된 설명을 생략한다.
도 16에 도시된 바와 같이, 분석 장치(1)는 프로젝션 장치(11)에서 형성된 광 패턴(300)을 생체 내 작은 공간으로 조사하기 위한 광 섬유(5)를 포함한다.
프로젝션 장치(11)에서 형성된 광 패턴(300)은 광 분배기(25, 26)를 통해 렌즈(17)를 통해 분광되었다가, 대물렌즈(18)로 입사되어 집광된 후, 광 섬유(5)로 입사된다.
대물 렌즈(18)는, 대물 렌즈(18)로 입사되는 빛이 광 섬유(5)로 모두 입사되도록 배율이 정해져 있어, 프로젝션 장치(11)로부터 형성된 광 패턴은 광 섬유(5)를 통해 그대로 생체 내에 전달된다. 이로써, 공간이 협소한 생체 내에도 패턴 광을 입사시킬 수 있다.
광 유전자는 생체 내 조직에 대해 직접 발현이 가능하며, 패치 클램프 등과 같은 전극 탐침을 이용해 측정 대상 세포에 전극을 접촉시킬 수 있다.
본 실시예에 따른 분석 장치(1)는 광 자극에 의해 세포막 전위의 변화를 유도하는 광 유전자를 자극 대상 세포에 발현하여, 생체 적합성과 분해능이 우수한 광 자극을 통해 세포간 연결성 확인을 가능하도록 한다.
이때, 광 자극기는 복수의 자극 대상 세포를 동시 또는 선별적으로 광 자극하고, 컴퓨터를 통해 복수의 자극 대상 세포의 광 자극 정보와 측정 대상 세포의 신경 신호의 연관성을 분석하여 상기 복수의 자극 대상 세포 중 상기 측정 대상 세포의 세포 활동과 관련된 관련 신경 세포를 확인할 수 있게 된다.
복수의 자극 대상 세포를 동시 또는 선별적으로 광 자극은 다양한 기법을 통해 가능하지만, 본 실시예에서는 STA 기법을 활용하여, 복수의 측정 대상 세포에 대해서도 독립적인 연결성 분석이 쉽게 이루어질 수 있다.
이로써, 생체 내 조직 또는 생체 외 배양 조직에 대해서도 광범위한 세포 간 연결성 분석이 가능해진다.
따라서, 생체 기능 복원 분야 등 다양한 세포 연구 분야에 세포 연결성에 대한 정확하고도 광범위한 데이터를 제공해줄 수 있다.

Claims (16)

  1. 복수의 신경 세포를 포함하는 신경 조직 내의 신경 세포 간 연결성을 분석하기 위한 신경 세포 연결성 분석 장치로서,
    신경 조직 내의 자극 대상 세포에 광 자극을 가하기 위한 광 자극기;
    상기 신경 조직 내의 측정 대상 세포의 신경 신호를 검출하기 위한 전극;
    상기 광 자극기에 의한 광 자극 정보와 상기 전극에 검출되는 신경 신호 정보를 처리하는 컴퓨터를 포함하고,
    상기 자극 대상 세포에는 광 자극에 의해 세포막 전위의 변화를 유도하는 광 유전자가 발현되어, 상기 자극 대상 세포는 광 자극에 의해 세포 활동이 유도되고,
    상기 컴퓨터는, 상기 자극 대상 세포에 대한 광 자극 상태와 상기 측정 대상 세포로부터 검출되는 신경 신호의 연관성을 분석하여 상기 신경 조직 내의 신경 세포 간의 연결 관계를 도출하고,
    복수의 자극 대상 세포에 광 유전자가 발현되고,
    상기 광 자극기는 복수의 자극 대상 세포를 임의의 패턴으로 광 자극하고,
    상기 컴퓨터는 복수의 자극 대상 세포의 광 자극 상태와 상기 측정 대상 세포의 신경 신호의 연관성을 분석하여 상기 복수의 자극 대상 세포 중 상기 측정 대상 세포와 기능적으로 연결된 자극 대상 세포("관련 신경 세포")를 확인하고,
    상기 광 자극기는 빛이 공간적으로 패턴화된 복수의 광 패턴을 임의로 생성하여 소정의 시간 간격으로 상기 신경 조직에 가하고,
    상기 컴퓨터는,
    상기 복수의 광 패턴을 모두 가하는 동안 차례로 검출되는 복수의 신경 신호에서, 각각의 신경 신호가 검출된 시점 직전까지 가해진 연속된 n 개(n은 1보다 큰 자연수)의 광 패턴들을 추출하고,
    각각의 신경 신호마다 추출된 각 n개의 광 패턴 중 각 k번째 (1≤ k ≤ n) 광 패턴들끼리 평균하여 최종적으로 연속된 n개의 평균 광 패턴을 획득하는 것을 특징으로 하는 신경 세포 연결성 분석 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 광 자극의 위치와 상기 전극의 위치를 통해,
    상기 관련 신경 세포와 상기 측정 대상 세포의 공간적 연결성을 확인하는 것을 특징으로 하는 신경 세포 연결성 분석 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 관련 신경 세포의 시간별 광 자극 정보를 통해 상기 관련 신경 세포와 상기 측정 대상 세포에 대한 시간적 연결성을 확인하는 것을 특징으로 하는 신경 세포 연결성 분석 장치.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 n개의 평균 광 패턴 중 하나를 유효 광 패턴으로 선정하고,
    상기 유효 광 패턴으로부터 상기 관련 신경 세포의 공간적 배치를 확인하는 것을 특징으로 하는 신경 세포 연결성 분석 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    각각의 신경 신호가 검출된 시점 직전에 가해진 광 패턴들을 평균한 n번째 평균 광 패턴을 상기 유효 광 패턴으로 선정하는 것을 특징으로 하는 신경 세포 연결성 분석 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    n번째 평균 광 패턴에서 관련 신경 세포의 위치를 나타내는 부분의 명암을 통해 상기 관련 신경 세포의 상기 측정 대상 세포에 대한 기능을 확인하는 것을 특징으로 하는 신경 세포 연결성 분석 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 n개의 평균 광 패턴으로부터 상기 관련 신경 세포에 대한 광 자극 시퀀스(sequence) 확인하여, 상기 관련 신경 세포와 상기 측정 대상 세포에 대한 시간적 연결성을 확인하는 것을 특징으로 하는 신경 세포 연결성 분석 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    복수의 측정 대상 세포 각각의 신경 신호를 검출하기 위한 복수의 전극을 포함하고,
    상기 복수의 광 패턴에 대한 복수의 전극에서 검출되는 신경 신호를 독립적으로 분석하여, 상기 복수의 측정 대상 세포마다 독립된 n개의 평균 광 패턴이 도출되는 것을 특징으로 하는 신경 세포 연결성 분석 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 전극은 매트릭스 형태로 배열되는 전극 어레이를 형성하고,
    상기 광 패턴은 암과 명으로 이루어진 사각 격자의 조합으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 신경 세포 연결성 분석 장치.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 광 자극기는,
    빛이 공간적으로 배치된 광 패턴을 생성하는 프로젝션 장치;
    상기 프로젝션 장치로부터 조사된 상기 광 패턴을 집적시키는 렌즈; 및
    상기 렌즈에 의해 집적된 상기 광 패턴을 신경 조직에 조사하는 광 섬유를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경 세포 연결성 분석 장치.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 신경 조직은 생체 내 조직인 것을 특징으로 하는 신경 세포 연결성 분석 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 신경 조직은 망막 조직이고,
    상기 자극 대상 세포는 이극 세포(Biolar Cell)이고,
    상기 측정 대상 세포는 망막절 세포인 것을 특징으로 하는 세포 연결성 분석 장치.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 신경 조직은 생체 외에서 배양된 조직인 것을 특징으로 하는 신경 세포 연결성 분석 장치.
KR1020160060194A 2016-05-17 2016-05-17 신경 세포의 기능적 연결성 분석 장치 KR101875509B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160060194A KR101875509B1 (ko) 2016-05-17 2016-05-17 신경 세포의 기능적 연결성 분석 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160060194A KR101875509B1 (ko) 2016-05-17 2016-05-17 신경 세포의 기능적 연결성 분석 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170129467A KR20170129467A (ko) 2017-11-27
KR101875509B1 true KR101875509B1 (ko) 2018-08-09

Family

ID=60811008

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160060194A KR101875509B1 (ko) 2016-05-17 2016-05-17 신경 세포의 기능적 연결성 분석 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101875509B1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102566150B1 (ko) * 2020-10-07 2023-08-14 이화여자대학교 산학협력단 광 프로브
CN117224859B (zh) * 2023-11-14 2024-02-06 浙江大学 包括焦虑状态评估装置和多靶点时序光刺激和成像装置的系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100257306B1 (ko) 1995-06-20 2000-08-01 모리시타 요이찌 신경세포활동측정용 2차원센서 및 이것을 사용한 측정장치
KR101205465B1 (ko) 2011-08-01 2012-11-28 한국과학기술연구원 시각 기능 회복을 위한 헤드 마운트 디스플레이 형태의 레이저 광 자극 장치
KR101523715B1 (ko) 2014-07-30 2015-05-29 한국과학기술연구원 하이브리드 자극을 이용한 생체 신경 기능 조절 시스템

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100257306B1 (ko) 1995-06-20 2000-08-01 모리시타 요이찌 신경세포활동측정용 2차원센서 및 이것을 사용한 측정장치
KR101205465B1 (ko) 2011-08-01 2012-11-28 한국과학기술연구원 시각 기능 회복을 위한 헤드 마운트 디스플레이 형태의 레이저 광 자극 장치
KR101523715B1 (ko) 2014-07-30 2015-05-29 한국과학기술연구원 하이브리드 자극을 이용한 생체 신경 기능 조절 시스템

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
광유전자 기법을 이용한 시각장애인의 망막기능 복원 기술(2013년)*
다중 광섬유를 이용한 하위 운동 신경 자극용 미세 내시경 연구(2013년)*

Also Published As

Publication number Publication date
KR20170129467A (ko) 2017-11-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11007374B2 (en) System for optical stimulation of target cells
Hira et al. Transcranial optogenetic stimulation for functional mapping of the motor cortex
Bellardita et al. Spatiotemporal correlation of spinal network dynamics underlying spasms in chronic spinalized mice
Yao et al. Visual cue-discriminative dopaminergic control of visuomotor transformation and behavior selection
Wallace et al. Chasing the cell assembly
Lignani et al. Long-term optical stimulation of channelrhodopsin-expressing neurons to study network plasticity
Städele et al. Simultaneous measurement of membrane potential changes in multiple pattern generating neurons using voltage sensitive dye imaging
KR101875509B1 (ko) 신경 세포의 기능적 연결성 분석 장치
Baltzley et al. Species-specific behavioral patterns correlate with differences in synaptic connections between homologous mechanosensory neurons
Dadarlat et al. Activity-dependent recruitment of inhibition and excitation in the awake mammalian cortex during electrical stimulation
Dadarlat et al. Spatiotemporal recruitment of inhibition and excitation in the mammalian cortex during electrical stimulation
Mittring et al. Graded optogenetic activation of the auditory pathway for hearing restoration
Otgondemberel et al. Spiking characteristics of network-mediated responses arising in direction-selective ganglion cells of rabbit and mouse retinas to electric stimulation for retinal prostheses
Ogawa et al. Directional sensitivity of dendritic calcium responses to wind stimuli in the cricket giant interneuron
Kremers et al. The retinal processing of photoreceptor signals
Shabani Classifying retinal ganglion cells for bionic vision
Gorin et al. Local interneurons in the murine visual thalamus have diverse receptive fields and can provide feature selective inhibition to relay cells.
Wong Characterizing single-cell computation using all-optical interrogation of cortical dendrites in vivo
Berling et al. Optogenetic stimulation recruits cortical neurons in a morphology-dependent manner
Wu Modulation of hindbrain and spinal locomotor circuits by interoceptive mechanosensory neurons
Groves Visual Circuitry in Adaptive Behavior: Extraction of Complex Visual Image Information by Arrays of Non-image Forming Eyes
Haji Ghaffari Improving the Resolution of Prosthetic Vision through Stimulus Parameter Optimization
Procyk The contribution of melanopsin signalling to image-forming vision during retinal degeneration
Jetter Investigating effects of sinusoidal stimulation on the retinal circuitry using a novel high-density micro-electrode array
Majdi New digital light projection microscopy techniques for studying optogenetic activation in neurons

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant