본 과제의 핵심은 신경계 모형을 사용하여 작업기억(working memory) 과정에 관한 기저 메카니즘과 중요한 역할을 하는 신경전달물질(neurotransmitter)의 존재 및 작용에 대해 살펴보고, 작업기억에 중추적인 역할을 담당하는 전전두피질(prefrontal cortex)의 집단신경 ...

본 과제의 핵심은 신경계 모형을 사용하여 작업기억(working memory) 과정에 관한 기저 메카니즘과 중요한 역할을 하는 신경전달물질(neurotransmitter)의 존재 및 작용에 대해 살펴보고, 작업기억에 중추적인 역할을 담당하는 전전두피질(prefrontal cortex)의 집단신경신호를 비선형 동역학적 방법으로 분석하여, 작업기억 과정 중 전전두피질 신경망의 동역학적 특성을 규명해내는 것이다. 작업기억은 순간순간 변하는 의식의 내용이라고 여겨지고 있다. 처음에 제안되었던 단기기억(short-term memory)과 달리 정보를 단순히 저장하는데 그치지 않고 능동적인 정신작업을 한다는 의미에서 현재는 작업기억이라는 용어가 쓰이고 있으며, 여기에 가장 핵심적인 뇌부위가 전전두피질이라고 알려져 있다. 전전두피질은 미래 행동의 계획, 불필요한 행동의 억제, 논리적 사고 등 가장 고차적인 기능을 수행하는 뇌 부위로, 뇌에서 가장 고차적인 중앙통제장치, 즉 컴퓨터의 CPU에 해당하는 부위로 알려져 있다. 전전두피질의 외부감각을 받아들이는 동시에 목마름, 배고픔과 같은 몸의 내부정보(visceral information)를 함께 받아들인다. 또한 해마(hippocampus)와 같은 기억저장 장소에서부터 정보를 받아들여 현 상황에서 가장 적절한 행동을 계획해내고 불필요한 행동은 억제하는 역할을 수행한다. 이러한 과정에서 특정 정보를 단기간 저장하고 또한 다른 정보와 비교하는 순차적인 작업과정을 거치는데 이 과정을 바로 작업기억이라 한다. 따라서 작업기억의 신경계 mechanism을 규명하는 것은 인간 이성의 물질적 기초를 규명하는 것과 직결되며, 뇌 연구의 궁극적 목표 중 하나라고 할 수 있다.

작업기억에 관련된 신경세포들의 발화특성을 설명하기 위해서 다양한 모형화의 기법이 적용되고 있는데, 그 중에서는 신경세포와 결합신경계를 생리학적으로 모형화한 신경망모형을 통해서 작업기억에 관련된 기저 메카니즘과 중요한 역할을 하는 신경전달물질의 존재 및 작용에 대한 연구를 진행하였다. 공간지연과제에서 지연기간 동안 신경세포들이 일정한 발화율 이상의 발화를 유지하는 persistent activity는 아주 느린 특성시간을 갖는 NMDA와 같은 흥분성 synapse가 중요한 역할을 한다는 것을 알았고, 일정한 시간 간격의 지연시간을 갖는 시간지연과제에서는 ADP (Afterdepolarizing) 전류 IADP가 지연기간의 시간간격을 표상할 수 있음을 알았다. 즉 IADP의 조절에 의해 지연기간 중 선형증가하는 발화율의 기울기가 변함으로서 ADP 전류가 지연기간의 시간간격을 표상할 수 있게 된다. 한편, 신경세포들의 집단신경신호의 정보는 신경세포들 간의 시간적 또는 공간적 pattern에 저장되고 있을 것으로 생각된다. 이중 시간적 pattern을 분석하는 방법으로 신경세포 발화의 시간적 pattern에 대한 불규칙성에 대한 연구와 동시에 측정된 집단신경신호에서 각 신경세포의 발화가 얼마나 동시에 일어나는가에 대한 연구를 진행하였다.

I investigate the base mechanism and the dominant neurotransmitters associated with the working memory process by using the neural network modeling. By using the nonlinear dynamical approach, I analyze the population neural signal in the prefrontal co ...

I investigate the base mechanism and the dominant neurotransmitters associated with the working memory process by using the neural network modeling. By using the nonlinear dynamical approach, I analyze the population neural signal in the prefrontal cortex that has an important rolein the working memory, and examine the dynamical property of the neural network in the prefrontal cortexduring the working memory process. The working memory is considered as the contents of the instant consciousness. In contrast to the short-term memory, the working memory means active mental working over the information storage. It is known that the prefrontal cortex is the core brain region for this working memory process. The prefrontal cortex performs the high level functions such as logical consideration as similar to the central processing unit in the computer. The prefrontal cortex designs the best appropriate behavior by integrating the visceral information of the body, the exterior sense, and the storage information in the other brain region (e.g. hippocampus). For this process, the short-term storage of the special information and sequential process of the compare between the information occur. This process is called working memory. So the investigation of the neural mechanism associated with the working memory is directly connected to the investigation of the basis of the human reason.

I use the physiological neural network model for the research of the base neural mechanism of the working memory and the dominant neurotransmitters. In the spatial delayed task, the slow NMDA mediated excitatory synapse is important for the persistent activity of the neural spiking during the delay period, and the neural timing is presented by using slope of the linear increase of the firing rate controlled by the ADP (afterdepolarizing) current. The information in the population neural signal is stored in the neural cells temporally and spatially. To analyze the temporal pattern, I study the irregularity of the spike timing and the coherence between the firings.

본 과제의 핵심은 신경계 모형을 사용하여 작업기억(working memory) 과정에 관한 기저 메카니즘과 중요한 역할을 하는 신경전달물질(neurotransmitter)의 존재 및 작용에 대해 살펴보고, 작업기억에 중추적인 역할을 담당하는 전전두피질(prefrontal cortex)의 집단신경 ...

본 과제의 핵심은 신경계 모형을 사용하여 작업기억(working memory) 과정에 관한 기저 메카니즘과 중요한 역할을 하는 신경전달물질(neurotransmitter)의 존재 및 작용에 대해 살펴보고, 작업기억에 중추적인 역할을 담당하는 전전두피질(prefrontal cortex)의 집단신경신호를 비선형 동역학적 방법으로 분석하여, 작업기억 과정 중 전전두피질 신경망의 동역학적 특성을 규명해내는 것이다. 작업기억은 순간순간 변하는 의식의 내용이라고 여겨지고 있다. 처음에 제안되었던 단기기억(short-term memory)과 달리 정보를 단순히 저장하는데 그치지 않고 능동적인 정신작업을 한다는 의미에서 현재는 작업기억이라는 용어가 쓰이고 있으며, 여기에 가장 핵심적인 뇌부위가 전전두피질이라고 알려져 있다(Fuster, 1997; Baddeley, 2003). 전전두피질은 미래 행동의 계획, 불필요한 행동의 억제, 논리적 사고 등 가장 고차적인 기능을 수행하는 뇌 부위로, 뇌에서 가장 고차적인 중앙통제장치, 즉 컴퓨터의 CPU에 해당하는 부위로 알려져 있다. 전전두피질의 외부감각을 받아들이는 동시에 목마름, 배고픔과 같은 몸의 내부정보(visceral information)를 함께 받아들인다. 또한 해마(hippocampus)와 같은 기억저장 장소에서부터 정보를 받아들여 현 상황에서 가장 적절한 행동을 계획해내고 불필요한 행동은 억제하는 역할을 수행한다. 이러한 과정에서 특정 정보를 단기간 저장하고 또한 다른 정보와 비교하는 순차적인 작업과정을 거치는데 이 과정을 바로 작업기억이라 한다. 따라서 작업기억의 신경계 mechanism을 규명하는 것은 인간 이성의 물질적 기초를 규명하는 것과 직결되며, 뇌 연구의 궁극적 목표 중 하나라고 할 수 있다.

작업기억에 관련된 신경세포들의 발화특성을 설명하기 위해서 다양한 모형화의 기법이 적용되고 있는데, 그 중에서는 신경세포와 결합신경계를 생리학적으로 모형화한 신경망모형을 통해서 작업기억에 관련된 기저 메카니즘과 중요한 역할을 하는 신경전달물질의 존재 및 작용에 대한 연구를 진행하였다. 공간지연과제에서 지연기간 동안 신경세포들이 일정한 발화율 이상의 발화를 유지하는 persistent activity는 아주 느린 특성시간을 갖는 NMDA와 같은 흥분성 synapse가 중요한 역할을 한다는 것을 알았고, 일정한 시간 간격의 지연시간을 갖는 시간지연과제에서는 ADP (Afterdepolarizing) 전류 IADP가 지연기간의 시간간격을 표상할 수 있음을 알았다. 즉 IADP의 조절에 의해 지연기간 중 선형증가하는 발화율의 기울기가 변함으로서 ADP 전류가 지연기간의 시간간격을 표상할 수 있게 된다. 한편, 신경세포들의 집단신경신호의 정보는 신경세포들 간의 시간적 또는 공간적 pattern에 저장되고 있을 것으로 생각된다. 이중 시간적 pattern을 분석하는 방법으로 신경세포 발화의 시간적 pattern에 대한 불규칙성에 대한 연구와 동시에 측정된 집단신경신호에서 각 신경세포의 발화가 얼마나 동시에 일어나는가에 대한 연구를 진행하였다.

현재 집단신경신호 측정 방법의 발달로 100개 이상의 단단위 신경신호를 동시에 측정하는 것이 가능해졌지만 이를 분석하는 이론적 틀의 미비로 인해 뇌신경망의 작동기전을 밝히는 연구가 난관에 처해있다. 본 연수과제는 물리학에서 발전되어온 비선형 동역학 및 카오스 ...

현재 집단신경신호 측정 방법의 발달로 100개 이상의 단단위 신경신호를 동시에 측정하는 것이 가능해졌지만 이를 분석하는 이론적 틀의 미비로 인해 뇌신경망의 작동기전을 밝히는 연구가 난관에 처해있다. 본 연수과제는 물리학에서 발전되어온 비선형 동역학 및 카오스 동역학 분석방법을 집단신경신호에 적용하여 현재의 한계상황을 극복하려는 시도이다. 이러한 과제의 특성상 연구 성과를 정확히 예측하기는 쉽지 않다. 그러나 연구가 성공적으로 수행되면 파급효과가 큰 중요한 진보를 이룰 수 있는 장점이 있다. 본 연수결과의 성공적 수행결과는 다음과 같은 효과 및 활용방안이 기대된다. - 현재 시스템 신경과학의 가장 큰 문제점인 집단신경신호 분석에 있어서 새로운 돌파구를 마련할 가능성이 있다. - 집단신경신호에 대한 적절한 분석 방법의 개발은 집단신경신호 측정의 계속적인 집적도와 발달에 발맞추어 반드시 해결해야 하는 핵심적인 문제이며 이러한 문제의 해결이나 개선은 집단신경신호 연구를 이용한 여러 현장에서 직접 응용되어 사용될 수 있을 것이다. - 현재 경쟁력을 보유하고 있는 국내 전전두피질 연구 수준을 한 단계 상승시킬 것이다. - 본 연수신청자가 진정한 학제적 연구자로 성장하는데 일조할 것이다. - 전전두피질 신경망 동역학 연구결과는 정신분열증의 원인을 규명하는데 활용될 것이다. - 신경망의 비선형 동역학적 특성에 대한 이해가 새로운 알고리즘의 개발 및 신경망 컴퓨터의 구현에 핵심적인 자료를 제공할 것으로 기대된다. - 궁극적으로 신경망 컴퓨터 및 휴먼로봇의 구현에 유용한 자료를 제공할 수 있을 것이다. - 뇌-기계접속 기술 개발에 활용될 것이다. - 본 연수를 통한 성공적 연구의 수행은 물리학-신경생리학 학제간 연구의 본보기가 될 것으로 기대된다.