[네이처 특별발표!]초파리 성체의 뇌지도가 완성되다! 최초의 뇌지도로 우리는 무엇을 알 수 있을까? 커넥톰이란 무엇인가? (서울대학교 배준환 박사 1부)

옆에 원에 있는 건 다른 색으로 칠하고 하면은 세포 하나하나를 구분 수가 있는 거죠 저희는 3D 이미지가 있잖아요 연속된 정보를 가지고 있으니까 그거를 따라가면서 색칠하다 보면은 얘가 어떻게 생겼는지를 모양을 알 수 있겠구나 그렇죠 이렇게 와우 인사할 시간도 많습니다 여러분의 시간을 낭비해 드릴 느리지만 쿨랑 과학 랩 미팅입니다 반갑습니다 교수님들 반갑습니다 네이처 특별편으로 나온 초파리 뇌 지도의 저자 이시기도 한 배남 박사님을 모셨습니다 감사합니다 아홉 개의 논문이 실린 특별편이 하나 나왔는데 그게 바 전부 초파리의 뇌 지도가 완벽하게 이번에 신경 하나하나까지 그렇다고 주장하죠 어쨌든 최선을 다해서 완벽하게 아편에 다 들어가 계신가요 아니요 저는 대표 논문에만 공동저자로 아 그동안 뭔가 신경계 아든 이런 커넥션이 해야 될까요 커넥 톰이 완성이 된 거는 딱 하나가 있었어요 예쁜 선만 이번에 두 번째로 초파리의 뇌의 이제 모든 신경계 연결 활성 단계 이런 것들이 다 완성이 되어서 공개가 되었습니다 신문에도 나오고 인터뷰도 하셨어요 뉴스에 오늘은 커넥톰이 뭔지 확실하게 한번 여러분들과 짓고 또 초파리의 뇌 지도가 어떻게 완성이 됐는지 또 그 의미가 어떤 의미를 담고 있는지에 대해서 오늘 이야기해 보도록 하겠습니다 오늘 발표할 제목을 사실 초파리가 안 들어가 있는데 커넥터 뇌의 지도라고 일단 제목을 정했어요 지금 건 아니고 이제 박사 때지도 교수님이 쓰신 책의 제목을 그대로 베겨 왔고요 승현준이라고 세바스찬 승이라는 교수고 지금 프린스턴대에서 교수를 하고 있고요 그리고 이번 네이처 대표 논문에 교신 저자 중 한 명으로 있습니다 전 공동저자 뿐이고 사실 전 초파리 잘 모릅니다 사실은 초파리 쪽은 아니고 인공지능을 활용한 커넥톰 쪽에 전문가 오늘의 주인공이죠 이제 최근에 초파리 성체 전체 내 지도가 완성이 됐습니다 오랜 시간을 거쳐서 완성이 되었고 근데 아까도 말했다시피 저는 초파리 연구하는 사람은 아니에요 뇌지도를 만드는 과정과 거기에 참여를 해서 논문에 공동저자로 들어가 있는 거지 초파리 연구를 하는 사람은 아니고 저는 실제로 지금은 예쁜 꼬마 선충을 연구하고 있고 전에는 생지 내를 연구했고 했는데 그래서 오늘은 이제 초파리에 대한 얘기도 마지막에 할 거지만 저 뇌 지도가 뭔지를 먼저 짚고 넘어가고 이제 어떤 과정 혹은 이제 어떤 역사를 거쳐서 지금에서야 초파리 뇌지도를 얻게 되었는지를 말씀을 드리면 재밌지 않을까 그래서 이제 초파리 내지도 네이처 특별호에 지난 달에 개재가 되었고 이제 오른쪽 영상에서 보시는게 토파이 전체 내 지도입니다 되게 알록달록하지 안에 더 복잡한 줄기들이 있는데 이걸 다 보여주다 보니까 이제 세포 체들의 가려서 안이 안 보이는 거죠 그래서 이제 안이 보이는데이지도 같은 경우는 총 14만 개 정확히는 13 9,2 55개의 신경 세포로 이루어져 있고 얘네들 사이의 연결이 5천만 개 이상이라고 발표를 했습니다 그리고 아까 정확성 얘기를 하셨는데 다시 확인을 해 보니까 부분부분 내 부위에 시냅스가 발견이 안 된 부분들이 좀 있어서 이제 최근에 제가 시냅스를 개선하는 프로젝트를 진행을 했고 이제 개선된 시냅스가 아마 이제 공개가 됐을 거예요 그래가지고 아마 저 5천만 개보다도 훨씬 아지 아니지만 어쨌든 몇 천만 개 단위 연결을 가지고 있을 거라고 생각이 듭니다 음악이 있으니까 뭔가 더 웅장해지는 누가 센 거라고 하셨는데 누가 썼겠습니까 저거를 생각해 보시면은 AI 그렇죠 아은 대학원생 14만 개 그래도 너무 잔인하지 않나 이제 알고리즘을 통해서 세포체 위치를 다 아니까 그렇게 하면은 세포 개수를 정확하게 쓸 수 있습니다 황성 님이 제목 한번 읽어 주실래요 최초의 성체 전체 내 지도까지 얘기를 하면은 모든 예쁜 꼬마 선충 연구하시는 연구자들 미움을 살 수가 있어요 예쁜 꼬마 선충은 내가 없냐 이게 좀 애매해요 저도 아니라고 얘 생각을 하는데이 얘기를 누구한테 들었겠죠 제가 이대왕 교수님 그렇죠 이대왕 교수님한테 들었어요 이대왕 교수님 초파리 사람입니다 여기서 확실하게 EBS 취미는 과학팀 듣고 계십니까 거기서 그렇게 예쁜 꼬마선충 얘기를 해요 이대한 교수님 초파리 사람입니다 제목을 쓰려고 유학을 해서 적다 보니까 저렇게 적었는데 이제 뒤에 깨알같이 원래 계약서를 쓸 때도 작은 글씨 잘 읽어 봐야 되죠 그래서 1986 1986년도 예쁜꼬마 선축 신경 지도가 완성이 됐어요 그래서 그 이후에 최초의 성 전체 뇌지도라고 말하는게 더 정확하고 그럼 이제 전체 뇌지도는 이것밖에 없냐 이제 작년에 아마 기사를 보신 분들도 있을 텐데 초파리 유층 애벌레의 뇌지도 사이언스 티에 개재가 됐죠 근데 그럼에도 불구하고 얘가 뭐 이렇게 대단하냐고 말을 한다면이 복잡성이 진한 뇌지도 차원이 다릅니다 예쁜꼬마 선충 같은 경우는 뭐 이대 교수님이 항상 얘기하시면 얘네들은 정해진 세포 개수가 있잖아요 그래서 302개의 신경 세포를 가지고 있고이 사이에 신경 지도가 다 밝혀진 건데이 사이의 연결이 한 5천 6,000개 밖에 안 됩니다 그럼 이제 초파리 유충으로 넘어가면 세포 개수가 이거보다 한 10배 더 있어요 한 3,000개의 신경 세포를 가지고 있고이 사이 연결은 55만 개 초파리 성체 전체 돼지도 아까 말했다시피 세포 개수는 50배가 늘었고 연결의 개수는 100배 이상이 늘은 거죠 5천만 개 이상의 연결을 가지고 있습니다 그래서 현존하는 가장 복잡한 전체 뇌지 도다 그래서 이제 대체이 커넥터이다 가 뭐냐라고 하면은 이제 우리 생물학에서 흔히 들어보는 단어 있잖아요 지놈 지놈 같은 경우는 한 개체의 모든 유전자 정보를 의미하는게 놈이죠 마찬가지로 커넥터는 연결을 뜻하는 커넥션 한 개체에 있는 모든 연결 정보를 커넥톰 데이터라고 합니다 근데 물론 이제 제가 슬라이드를 예쁘게 끼어 맞추려고 이렇게 적었는데 놈은 사실 유전자를 뜻하는 진이랑 염색체를 뜻하는 크로모좀 합성어로 시작을 했다고 그러더라고 처음 언급된게 이제 나중에 오믹스 연구가 여러 분 확장되다 보니까 이제 옴이 약간 전체 총체를 뜻하는 전미사 의미가 된 거 같은데 처음에 시작은 그게 아니었던 거 같다 오 놈이잖아 근데 왜 개놈이 됐을까요이 개놈이고 있는 데가 있을까요 저는 영어권에서 교육을 받아 가지고 놈이라고 항상 생각을 했는데 어디서 그렇게 됐는지는 저도 잘 모르겠습니다 그렇죠 인간 개논 프로젝트 이어 맞아 근데 그게 심지어 표준어에 근데 지놈이 맞아요 그래서 저희가 말하는 뇌의 지도는 결국에는 뇌의 연결 지도를 의미하는 거예요 이제 내 같은 경우는 이제 무수이만의 신경 세포들로 이루어져 있죠 그래서 사진에 보시는게 이제 교과서에서 저희가 흔히 보는 신경 세포적 그리고 이제 신경 세포들은 시냅스는 곳을 통해서 신경 전달 물질을 전달을 해서 이제 신호를 전달하게 되는 거죠 이제 저희가 밝혀야 될 건 이제 저 모든 신경 세포들을 찾고 저 시냅스의 위치를 다 찾으면 이제 뇌의 연결지도 즉 뇌의 지도를 찾을 수가 있는 거죠 시냅스 하는 부분은네 저렇게 신경 세포가 연결이 되는 부분이에요 딱 붙어 있지는 않죠 저게 약간 이렇게 떨어져 있어서 전기 신호가 전 되는 것처럼 떨어져 있는 상태로 정보가 전달이 됩니다 뇌 지도가 왜 필요하냐 블랙박스가 있죠 x n FX x 아는 입력값을 줬을 때라는 출력값을 주는 안에 뭐가 들어 있는지 모르는 블랙박스를 가지고 있는 예시를 드릴게요이 블랙박스에 2랑 3이 입력값으로 주어져요 근데 5가 출력값으로 나왔어요 그럼 저 블랙박스는 뭐 하는 블랙박스까지 더하기 말고는 저 5를 만들 수 있는 방법이 었을까요 3의 제곱을 한 다음에 위의 제곱을 빼면 됩니다 어 그것도 방법이네요 여러가지 방법이죠 근데 만약에 저 안에 하나의 계산만 이루어진다고 알려져 있으면은 그러면 뭐 하는 계산일요 아 그럼 더 해야죠 그렇죠 이처럼 이제 연결을 알게 되면은 이제이 얘네들이 어떤 역할을 하는지 조금 더 유추하기 쉬워지는 거죠 그 연결성을 보고 이게 어떤 역할을 하는지를 알게 되는군요 그렇죠 근데 당연히 이제 뇌 같은 경우 사실 뭘 할지 모르거든요 같은 입력값을 줬어요 근데 한 번은 5가 나오는데 한 번은 6이 나와 같은 뇌에서 저렇게 나온다면 그러면은 얘기가 달라지죠 블랙박스 안이 어떻게 이루어졌는지 모르면 얘네들이 어떤 역할을 어떻게 계산하는지 알 수가 없으니까 저희가 하고 싶은 거는이 안에 뭐가 들어 있는지 찾아보자 그리고 걔네들이 어떻게 연결되어 있는지 찾아보자 그래서 저 블랙박스를 찾기 위해서 두 가지 조건이 필요해요 저희는 시냅스 하나 하나 수준의 연결을 원하고 그리고 결정적으로 모든 세포들의 모든 연결을 찾고 오고 싶은 거죠 자 그럼이 어떻게 뇌지도를 얻었을까 이게 핵심인 거죠 그렇죠 그래서 이게 사실 역사를 따라가야 돼요 이제 많은 사람들이 어 이제 와서 초파이라고 하잖아요 초 파리까지 오기에 굉장히 긴 시간이 필요했던 이유가 있어요 그럼 사실 저 안이 궁금했던 사람들은 저희가 처음은 아니에요 언제부터 궁금 했냐면 사실 1800년대부터 궁금해했어요 이게 남세종 대표님 영상에서 나오더라고요 아 많이 보셨네요 아 그럼요 제가 노벨 과학상 해설은 다 봤습니다 저 두 분은 제가 기억하기로 만 2번 편 포함해서 다섯 편째 단골 손님이요네 저분들도 아니 뭐가 있는지 궁금했던 거예요 골지 선생님 같은 경우에는 질산은을 이용해서 염색을 한 다음에 그럼 모든 세포가 염색되지 않아요 이제 검은색으로 염색이 되니까 이제 그 당시에 뭐 컴퓨터 같은 거 없으니까 손으로 그렸겠지 그래 가지고 이제 렇게 세포들의 모양을 봤는데이 선생님은 얘네들이 붙어서 하나의 네트워크로 이루어졌다고 주장을 하셨고 동시대에 카알 선생님은 보시면은 예술적 감각이 엄청 뛰어난 사람이에요 돌기 하나하나까지도 다 그렸어요 최고의 현미경을 가져서 보면서 옆으로 손으로 그린 거예요 칼 선생님이 주장한 거는 얘네들 붙어 있는게 아니다 얘네들이 살짝 떨어져 있는데 거기서 연결이 이루어지는거다 실제로 이게 맞았죠 저희 같은 경우는 이제 3로 재구성을 다 했잖아요 현대 기술 이용해서 지금 보시는게 이제 막막 안에 있는 세포들이 오른쪽에 보이시는 거는 생쥐의 막막 세포 중에서 출력 세포인 갱글리온 셀이 저 밑에 피자처럼 넓적하게 퍼져 있는 애들이요 그럼 그게 저 그림에서 어디를 봐야 되냐면 가장 밑에 피자처럼 퍼져 있는 거 보이세요 왼쪽 밑에 걔네들이 출력 세포요법 밑에 이렇게 줄기처럼 튀어나와 있는 거 있잖아요 걔네들이 이제 뇌로 신호를 전달하는 부분인데 그대로 그려져 있죠 그리고 얘네가 신호 어디서부터 봤냐는 이제 이거 전 단계에 이제 바이폴라 셀이라고 는 형형색색 집단이 그 세포 군이에요 그럼 보면은 그대로 그려져 있어요 쟤네들이 어떻게 연결되는지 보고 싶으신 건데 정확하게 파악을 하신 거예요 저 같은 경우 이제 막막해 신호가 뇌로 전달이 되면 시각 피질이 곳으로 전달이 되는데 시각 피질에 있는 흥분성 뉴런들을 그려 놓으신 거예요 진짜 똑같이 생겼어요 아 이걸 현미경으로 보면 보여요 신경이 이게 지금 현미경으로는 당연히 보이는데 저 당시 현미경으로 저것까지 그렸다는게 진짜 대단한 거죠 그래서 실제로 저게 미술 작품 같아서 뭐 다양한 미술관에서 가끔 전 에요 저도 MIT 미술관 가서 저걸 직접 본 적이 있는데 맞 그 망원경을 만들었을 당시에도 카메라가 발견이 되기 전이니까 다 그렸거든요 흑점 같은 것도 관측을 해놓고 다 그렸어요 자 미술을 잘해야 되네요 그러니까 과학자들 특 그림 잘 그림 뉴턴도 프린키피아 책이 그림을 기가 막히게 잘 그려 놨어요 과학자들은 예술가였다 당연히이 당시 기술로는 제가 원하는 조건을 절대 못 충족 시키죠 모든 세포를 볼 수도 없고 모든 연결의 위치를 알 수가 없으니까 그래서 이제 현대적으로 오면서 이제 이 기술이 발달하면서 이제 다양한 방법으로 저 안에 연결이 어떻게 돼 있는지를 분석할 수 있는데 이제 어떤 기술들이 있냐면 가장 흔한게 fmri 뭐 병원에 가서도 보시는 MRI 기계 있잖아요 이거 하면은 전체 내 영역을 찍을 수가 있고 이걸 시간에 따라서 찍는 거예요 그럼 이제 어떤 영역들이 어떤 영역이라 연결이 돼 있는지 유추할 수 있는 거죠 이거는 영역간의 연결을 보다 보니까 세포 간의 연결이 어떻게 되는지 알 수가 없어요 그래서 저 한 픽셀만 하더라도 몇 만 개 몇십만 개의 세포들의 종합된 신경 활동이 나타나는 거니까 이제 세포 하 하나의 연결은 당연히 색도 없는 거죠 그럼 이제 세포 단위의 연결을 보려면 또 저런 방법도 있어요 세포 하나를 빛으로 자극을 해 주는 거예요 가능하는 세포들이 있을 거 아니에요 얘를 자극을 했을 때 연결된 애들은 같이 반응을 할 거 아니에요 그래서 반응대 애들을 보면 얘네들이 어떻게 연결되는지 알 수가 있는 거죠 그러니까 이게 세포 단위를 볼 순 있는데 저는 모든 연결을 다 보고 싶으니까 진짜 노가 나는 거죠 실제로 노가 나시는 분들이 계시겠네요 어 예쁜 꼬마 선충에 실제로 저렇게 했습니다 와 근데 이게 사실 더 커지면 힘들죠 그렇죠 그렇죠 그래서 저것도 제가 원하는 기술은 아니다 그래서 이제 등장하는게 전자 현미경입니다 그래서 저는 전자 현미경 데이터를 이용해서 뇌의 지도를 그리고 그 지도를 이용해서 연구를 하는 거죠 아까 말했던 뭐 fmri 그렇고 세포 자극해 가지고 신호 측정하는 것도 그렇고 그것도 다 커넥터에 그래서 제목을 사실 바꾸면 저는 사실 커넥터 얘기를 하는게 아니이 커넥터 얘기를 오늘 하러 정확히 말하면은 저거예요 다른 커넥터 하시는 분들도 계시니까 이제 제가 오늘 하는 얘기는 커넥터를 다 대표하는 건 아니고이 커넥터에 대해 얘기를 하려고 한다 전 자 현미경은 제가 원하는 정보를 다 가지고 있어요 그게 가능한 이유는 이건 초 고해상도의 데이터이기 때문이죠 그래서 얘네들 같은 경우는 나노미터 수준 그래서 이제 저기 보이시는게 이제 생지 시각 피질의 단면인데 저 같은 경우 픽셀 해상도가 4nm 바 4nm 이제 검은색으로 염색된 테두리 같은 거 보이세요 그게 다 이제 세포 마귀 염색된 거예요 세포 마귀 염색이 돼 있으면 이제 세포들을 구분 할 수가 있는 그럼 이제 첫 번째 조건은 만족했어요 우리린 세포를 다 보고 싶은데 인접한 모든 세포들의 정보가 다 들어 있는 거죠 그럼 이제 두 번째 필요한 거 시냅스 수준의 연결이 필요한데 이제 저기를 확대해서 보시면 시냅스 밝힐 수가 있어요 근데 시냅스를 어떻게 밝히냐 시냅스에서 신경 전달 물질이 전달이 된다고 했잖아요 그럼 이제 교과서를 잘 기억해 보시면 신경 전달 물질이 어디 포장이 돼서 전달이 돼요 그래서 이제 그걸 시냅스 소포라 하는데 그 시냅스 소포가 엄청 작은데 보통 한 10나노 20나노 정도의 지름을 가지고 있는데 그게 보입니다 그래서 실제로 저 오른쪽에 보이시는 동글동글한 작은 약간 환공포증 주는 영역 보이시는데 저기 시냅스 소포들이 시냅스 소포를 가지고 있는 애네 까 신호를 전달하려는 세포 있죠 저기 보면 막에 쌓여 있죠 빨간 것들은 위에 보면은 막에 쌓여 있잖아요 저게 소은 거죠 아 이해했어요 저것들이 있는 위치를 알면 시냅스 위치를 아는데 한 가지 더 정보가 있어요 이제 받는 쪽에도 정보가 있는데 저기 세포 막 저 경계선을 따라서 쭉 보다 보면 저 화살표가 가르치는 부분들이 조금 더 진하게 염색되어 있어요 저희가 뭐냐면 이제 받는 쪽도 시나스 소포를 받아야 되니까 단백질들이 가서 붙어서 좀 더 진하게 염색이 된 거예요 이제 그것 때문에 진하게 염색이 된다고 알려져 있는데 그래서 이제 저 정보를 활용을 하면은 어느 위치에서 신호가 어떻게 전달이 되는지를 그 위치를 정확하게 파악을 할 수가 있는 그래서 이제 시냅스 찾을 수 있어서 다 찾았는데 이제 또 되게 많은 정보를 갖고 있기 때문에 뭐까지 볼 수 있냐면 세포 소기관도 충분히 보입니다 검은색으로 진하게 개인의 동그라미 같은게 미토콘드리아는 세포 소 기관이에요 이제 그거를 자른 거니까 걔네들의 이제 단면이 저렇게 동그랗게 보이는 거죠 어떻게 디로 잘랐을까요 뇌를 꺼냅니다 전체 뇌를 꺼낸 다음에 다이아몬드 카를 이용해서 굉장히 얇게 썰어요 어느 정도로 얇게 쓰냐면 40에서 50nm 두께 그거 손으로 써놔요 기계가 있습니다 꺼내는 건 손으로 꺼내죠 옛날에는 손으로 물에 이렇게 떠 가지고 꺼냈는데 요즘엔 이게 것도 이제 많이 자동화가 됐습니다 그 현미경 단면도 옛날에는 썰은 다음에 이제 물에 둥둥 떠다녀요 그럼 이제 그거를 직접 핀셋 같은 거로 손으로 뜨는 거예요 40단 미데 그래서 이게 진짜 기술이었던 거예요 옛날에는 지금은 이제 많이 자동화가 돼서 자동으로 이제 컨베어벨트 같이 테입이 얹혀진 다음에 이렇게 해서 찍히는데 옛날에는 그러기도 했고 요즘도 아직 로그 팔로 찍는데도 있고요 그래서 지금 40에서 50 나인데 머리카락보다 얇 두개죠 저거보다 얇게 자를 수 있긴 해요 다이몬드 칼이 워낙 날카롭기 때문에 근데 이제 더 얇게 자르면 자르면서 뭐 접히거나 씻기거나 할 수가 있으니까 그리고 데이터 사이즈가 커지죠 40nm 50nm 저희 연구하는 데는 이제 부족함이 없으니까 이제 저기서 타협을 본 거죠 그래서 이제 썰었어 이제 전자 현미경으로 한장 한장 촬영을 해야겠죠 아까 말했던 대로 테이프 위에 이제 컨베어벨트 아지 한장 한 장 찍혀요 그럼 이제 이거를 다 모아야 될 거 아니에요 그러면 처음 보이는 거는 위아래 연속된 정보가 아니에요 정렬이 안 돼 있는 거죠 그래서 얘를 정렬을 먼저 시켜야 됩니다 그 정렬을 하면은 되는데 검은색으로 염색된 데가 세포 마이에 경계선을 찾아서 세포를 구분 되니까 AI 모델을 훈련을 시켜서 학습을 시켜 가지고 이제 경계선들을 찾습니다 그러면 경계선만 이제 검정 픽셀로 나타나는 아 컴퓨터가 이건 잘하죠 그죠 어쨌든 저희는 세포 하나하나를 다 재구성을 해야 되니까 그러면 원리는 똑같죠 색칠 공부예요 이제 같은 원 안에 있는 건 같은 색으로 칠하고 옆에 원에 있는 건 다른 색으로 칠하고 하면은 세포 하나하나를 구분 수가 있는 거죠 저희는 3D 이미지가 있 그렇죠 그거 따라가 색칠하 얘가 어떻게 생겼는지를 모양을 알 수 있겠구나 그렇죠 이렇게 와우 이거를 천 문학에서도 이렇게 쓰거든요 왜냐면은 우리가 받는 건 신호가 선형 신호들을 다 이렇게 하는 거거든요 결론적으로 나오는 것지 세포 두 개를 보여 주는데 왜냐면이 다음 영상에서 시냅스를 보여 줘야 돼서 그래서 다른 색깔은 다른 세포다 그런 식으로 저 안에 있는 모든 세포들을 다 저렇게 3D 만들 수 있다 자 그러면 첫 번째 조건은 충족했는데 모든 세포는 찾았 우리는 연결을 찾아야 되잖아요 연결에도 이제 딥러닝을 활용을 합니다 AI 활용을 해요 사람이 할 수 있으면 인공지능도 학습시킬 수 있죠 그 정보를 활용해서 인공지능이 시냅스가 있는 위치를 찾아 줘라고 하면은 첫 번째 해야 될게 가운데 사진에 보시면은 흰색으로 레이블된데 있죠 거기가이 픽셀은 시냅스에 소속된 픽셀이라고 말해 주는 거예요 아 저 흰색 덩어리가 시냅스의 위치구요 안 되고 결정적으로 어떤 세포들이 이제 어떻게 연결되어 있는지 알아야 되니까을 찾아줘야 되는데 저기도 AI 활용을 합니다 근데 이게 보시면은 되게 당연할 것 같잖아요 이제 가끔 가다 보면은 이게 여러 방면에서 얽혀 있다 보니까 찾기 어려운 경우도 있어요 AI 활용을 하면은 그 경우까지 다 감안을 해 가지고 찾아준다 와 그래서 우리가 원하는 모든 세포들의 모든 연결을 다 찾을 수가 있게 되는 거죠 이러고 원래 끝나야 되는 건데 저 신호전달을 약간 모형적 보여 주는 거거든요 저 빨간 세포에서 파란 세포로 저런 식으로 연결된 지점을 우리가 찾을 수 있으니까 이제 저런 식으로 알 수 있다 그래서 이제 그게 어떻게 여기까지 왔는지에 대한 역사를 좀 짚고 넘어가려고 해요 시작은 예쁜꼬마 선충이 이대한 교수님이 노벨 생리학상 설하 때 시드니 브레너 경이 편지 보냈다고 하 진자 유전학은 어차피 많은 사람들이 할거다 하면서 뭘 연구해야겠다 그랬죠 체포 단니 뭐라 그랬지 발생학이나 그게 세포의 족보 찾은 거죠 신경계를 연구해야 된다고 편지를 썼어요 신경계를 연구하는 과정이이 과정인 거예요이 예쁜 꼬마 선충은 302개 딱 정해진 신경 세포 개수만 가지고 있고 이제 그러다 보니까 적잖아요 세포 개수가네 이걸 손으로 다 찾으려고 생각을 하신 거예요 참고로 말씀드리면이 당시에도 전자 현미경이 있었죠 근데 컴퓨터가 없잖아요 뭐 색칠하는 툴도 없었을 거 당연히 그래서 어떻게 했냐면 저게 지금 사진 출처가 안 적혀 있는데 제가 직접 찍은 거예요네 어디 가셔서 찍었어요 이제 뉴욕에 알버 아인슈타인 콜리지 오 메디슨이는데 교수님이 저 자료를 그대로 가지고 계세요 저 노트 보시면은 저게 한 A4 정도거든요 엄청나게 큰 종이로 그대로 보관을 하고 있는 거예요 예쁜꼬마 선충이 이렇게 길게 있으면은 이걸 하나하나 이렇게 그죠 이렇게 잘라가지고이 한 단 면이 저렇게 동그랗게 나오는 거죠 그래서 겉에가 예쁜고 마산 중의 피부 그래서 저것도 자세히 보면은 연필 자국들이 있어요 안에 어디 시냅스가 있고 이게이 세포를 따라가야 되니까 직접 눈으로 보면서 다 따라간 거예요 한 장 한 장 그래서 색칠을 할 순 없고 너무 그럼 오래 걸리니까 저기에 그냥 가운데 전만 찍은 거죠 그렇게 해서 신경계를 또 시니 브레너 경이 다 밝히시죠 저게 1986년도 논문이고 밑에 사진을 보시면 위에 부제가 있어요 벌레의 마음 이대한 교수님이 책을 벌레의 마음이란 걸 쓰신 거 같은데 얼마 정도 걸 그렇죠 10년 정도 걸린 거야라고 쓰셨는데 몇 년 걸렸을 것 같아요 저거 완성하는데 12년 정확한 연수는 사실 모르죠 언제 시작했는지 모르니까 10년은 확실히 넘게 걸렸어요이야 와 저 존 화이트 분도 대학원생이었던 연구원 분이셨는지 모르겠지만 10년 년 걸렸으니까 아 신경지도 만든 건 너무 역사적이고 좋은데 어 친구 하나 더 해 볼까 할 수 있겠어요 10년 더 써 가지고 기술의 도움이 필요해서 여기서부터 이제 인공 진행의 역사를 좀 한번 돌이켜 보면 좋아요 인사할 시간도 많습니다 여러분의 시간을 낭비해 드릴 느리지만 쿨한 과학 랩 미팅이었습니다 감사합니다 교수님들 감사합니다