휴식 중인 건강한 뇌의 컬러 기능성 자기공명영상. 출처: Mark & ​​Mary Stevens 신경영상 및 정보학

이는 동물의 뇌 활동을 측정하기 위한 잠재적으로 혁신적인 기술로 환영받았습니다. 신경 활동의 직접 영상화(DIANA)는 신경 활동을 매우 빠르게 매핑하여 신경이 발사되는 과정을 추적할 수 있다는 가능성을 보여주었습니다. 그러나 2022년 사이언스 논문 1 으로부터 거의 2년이 지난 지금까지 원래 연구 그룹과 협력자 이외의 누구도 결과를 재현할 수 없었습니다.

이제 두 팀이 복제 시도와 실패에 대한 기록을 게시했습니다. 3월 27일 Science Advances 2 , 3 에 발표된 연구 에 따르면 원래 결과는 결국 신경 활동이 아니라 실험 오류나 데이터 선별로 인한 것이었습니다.

그러나 원래 기술을 뒷받침하는 수석 연구원은 결과를 지지합니다. “다른 그룹이 DIANA 재생산에 실패하는 이유도 매우 궁금합니다.”라고 한국 수원 성균관 대학교의 자기공명영상(MRI) 물리학자인 박장연 씨는 말합니다.

Science는 Nature 에 보낸 이메일에서 부정적인 결과를 보고하는 것이 중요하지만 Science Advances의 연구는 "논문들 사이에 방법론적 차이가 있었기 때문에" 원본 연구에 대해 "확실한 결론을 내리는 것을 허용하지 않는다"고 말했습니다. .

'어처구니 없는 주장'

기존 기능적 MRI (fMRI)에서 연구자들은 다양한 뇌 영역으로의 혈류 변화를 모니터링하여 활동을 추정합니다. 그러나 이 반응은 밀리초 단위로 메시지를 보내는 뉴런의 활동보다 최소 1초 정도 지연됩니다.

박 교수와 공동저자들은 DIANA가 신경 활동을 직접적으로 측정할 수 있다고 말했는데, 이는 “뛰어난 주장”이라고 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 물리학자인 벤 잉글리스(Ben Inglis)는 말했습니다.

DIANA 기술은 마취된 동물에게 200밀리초마다 가벼운 전기 충격을 가하는 방식으로 작동합니다. 충격이 가해지는 사이에 MRI 스캐너는 5밀리초마다 뇌의 작은 부분 하나에서 데이터를 수집합니다. 다음 충격 후에 다른 지점이 스캔됩니다. 이 소프트웨어는 모든 지점의 데이터를 결합하여 200밀리초 동안 뇌 전체 조각의 변화를 시각화합니다. 이 과정은 액션을 픽셀 단위로 촬영하는 것과 유사합니다. 전체 비디오를 생성하려면 모든 픽셀을 기록하고 이러한 기록을 함께 연결하기 위해 작업을 반복해야 합니다.

박 교수와 동료들은 이 접근법이 기존의 fMRI 추적 방식인 혈류 변화로 인해 생성되는 느린 속도의 신호를 억제하고 여러 뉴런이 전압을 변경할 때 생성되는 더 빠른 속도의 신호를 측정할 수 있다고 주장했습니다.

누락된 조각

그러나 박씨는 자신이 아는 한, 자신의 협력 분야 이외의 연구자들은 결과를 재현하지 못했다고 말합니다.

발표된 시도 2 ​​중 하나 는 이전에 박과 함께 일했지만 DIANA에 기여하지 않은 수원 기초 과학 연구소의 MRI 연구원 김성기가 주도했습니다. Kim과 그의 동료들은 원본 논문의 프로토콜을 일부 개선하여 복사했습니다. 그들은 마우스당 50개의 뇌 조각에서 데이터를 평균화했을 때 뇌 활동과 유사한 DIANA와 유사한 신호를 발견했지만, 이는 원하는 반응에 맞지 않는 데이터를 제거한 경우에만 가능했습니다. 그리고 6마리 쥐의 1,000개 이상의 뇌 조각에서 얻은 데이터를 평균화했을 때 신호가 사라졌습니다.

fMRI에서 더 많은 뇌 조각을 평균화하면 뇌 활동 신호가 약화되는 것이 아니라 강화되어야 한다고 Kim은 말합니다. 데이터가 충분하지 않으면 배경 소음이 뇌 활동처럼 보일 수 있다고 그는 덧붙였습니다.

원본 사이언스 논문에서 팀은 쥐 한 마리당 48~98개의 뇌 조각을 수집했지만 각 동물에 대해 40개만 검사했다고 Park은 보고했습니다. 연구자들은 모든 동물에서 일관된 숫자를 비교할 수 있도록 슬라이스를 제외하고 배경 잡음이 가장 많은 동물을 제거했다고 말합니다. 그러나 박씨는 그의 팀이 DIANA를 사용하기를 희망하는 다른 실험실과 정보를 공유할 때까지 이 사실을 언급하지 않았습니다. 그는 방법에 해당 단계를 포함하지 않은 것은 실수였다고 말했습니다.

연구팀이 마우스당 처음 40개의 뇌 조각과 최대 약 700개의 뇌 조각에 대한 모든 동물의 데이터를 비선택적으로 평균화한 경우 DIANA 반응은 약했지만 여전히 통계적으로 유의미하다고 덧붙였습니다.

지난해 8월 사이언스는 원 논문에 “논문에 기술된 방법은 결과 재현에 부적절하다”며 “주관적인 데이터 선택으로 인해 결과가 편향되었을 수 있다”는 우려의 사설 표명을 추가했다. 성명서에는 사이언스가 박씨에게 더 많은 방법과 데이터를 제공해달라고 요청했으며 박씨는 8월까지 추가 정보를 제출하겠다고 밝혔다. 관련 데이터를 재분석하고 DIANA를 재현하기 위한 세부적인 방법을 마련하는 데 시간이 걸린다고 말했습니다.

사건의 연속

케임브리지에 있는 매사추세츠 공과대학(MIT)의 방사선학자이자 생명공학자이자 다른 Science Advances 논문의 공동 저자인 Valerie Phi Van은 처음 에 쥐 연구에서 DIANA 뇌 반응을 재현했다고 생각했습니다.

그러나 그녀는 전기 자극 도구의 연결이 끊어졌을 때, 심지어 죽은 쥐를 스캔할 때도 이러한 신호를 보았습니다.

일련의 사건을 더 자세히 관찰한 결과, 그녀는 전기 충격이 가해진 시점과 동물이 실제로 충격을 받은 시점 사이에 12마이크로초의 지연이 있음을 발견했습니다. Phi Van이 시간 간격을 제거하자 DIANA 신호로 추정되는 신호가 사라졌습니다.

공동 저자이자 MIT의 생명공학자이자 신경과학자인 Alan Jasanoff는 지연으로 인해 DIANA 반응처럼 보이는 "[기준선] MRI 신호에 약간의 변동"이 발생했다고 말했습니다.

Park은 원본 논문에서 관찰된 반응이 잘못된 전기 자극으로 인한 것이라는 점에 동의하지 않습니다. 왜냐하면 그는 이전에 MRI 기준선에서 유사한 수차를 교정한 적이 있었기 때문입니다.

박씨는 계속해서 DIANA 방법을 개선해 왔으며 현재 진행 중인 동물 및 인간 연구에서 이를 재현했다고 말했습니다. 그는 자신에게 연락하는 데 어려움을 겪고 있는 연구자들을 격려했으며 이미 거의 12개 기관의 과학자들과 데이터를 공유했다고 말했습니다.

그러나 최신 Science Advances 논문은 원래 연구 결과에 의문을 제기했습니다. DIANA가 감지한 신호는 "반드시 신경 신호와 관련이 있는 것은 아니다"라고 조지아 주 애틀랜타에 있는 에모리 대학의 MRI 물리학자이자 신경과학자인 Shella Keilholz는 말합니다. 하지만 그녀는 뇌 활동이 감지된 신호에 기여했을 가능성이 있다고 말합니다.

신경과학자들은 상충되는 결과의 원인을 계속해서 조사할 것입니다. 리스본에 있는 Champalimaud 재단의 MRI 연구원인 Noam Shemesh는 이것이 긍정적인 측면을 가질 수 있다고 말합니다. 원본 논문과 이를 복제하거나 반박하려는 시도는 연구자들이 신경 활동을 측정하는 보다 직접적인 방법을 개발하고 정교하게 만드는 데 도움이 될 수 있다고 그는 말합니다.

* 직접 신경 활동 관련(DIANA)