뇌 활동과 행동의 상호작용: 대규모 신경 인코딩 및 디코딩 모델의 등장

국제 뇌 연구소(IBL) 연구진이 개발한 NEDS는 대규모 다중 동물 모델과 다중 작업 마스킹 전략을 통해 뇌 활동과 행동 간의 상호 작용을 동시에 분석하는 획기적인 모델입니다. 최첨단의 인코딩 및 디코딩 성능과 뇌 영역 예측 능력을 보이며, 뇌의 기초 모델 구축 가능성을 시사합니다.

최근 국제 뇌 연구소(IBL)를 중심으로 한 연구진이 획기적인 연구 결과를 발표했습니다. Zhang Yizi 등이 주도한 이 연구는 대규모 다중 동물 모델을 활용하여 뇌 활동과 행동 간의 복잡한 상호 작용을 규명하는 새로운 방법론을 제시했습니다. 기존의 연구들이 뇌 활동을 예측하거나(인코딩), 행동을 예측하는(디코딩) 단방향 접근에 머물렀던 것과 달리, 이 연구는 동시에 인코딩과 디코딩을 수행하는 혁신적인 모델, NEDS (Neural Encoding and Decoding at Scale) 를 개발했습니다.

NEDS의 핵심은 다중 작업 마스킹 전략입니다. 이 전략은 신경 데이터, 행동 데이터, 그리고 모달리티 내 및 모달리티 간 마스킹을 번갈아 적용함으로써, 뇌 활동과 행동 간의 복잡한 관계를 효과적으로 학습합니다. 83마리의 동물을 대상으로 한 IBL 반복 사이트 데이터셋을 활용한 사전 학습을 통해, NEDS는 기존의 대규모 모델들을 능가하는 인코딩 및 디코딩 성능을 입증했습니다. 놀랍게도, NEDS는 추가적인 훈련 없이도 학습된 임베딩을 통해 각 기록의 뇌 영역을 정확하게 예측하는 능력을 보였습니다.

이 연구는 단순한 뇌 활동과 행동의 예측을 넘어, 둘 사이의 상호 작용을 포착하는 새로운 패러다임을 제시합니다. 다중 작업 마스킹 전략과 대규모 데이터셋을 결합한 NEDS는 뇌 기능에 대한 이해를 심화하고, 궁극적으로 뇌 질환 연구 및 치료에 기여할 것으로 기대됩니다. 특히, NEDS의 자발적인 뇌 영역 예측 능력은 뇌의 기초 모델을 구축하는데 중요한 단서를 제공하며, 미래 뇌 연구의 새로운 가능성을 열어줍니다. 이는 마치 퍼즐 조각을 하나씩 맞추듯, 뇌의 복잡한 메커니즘을 점차적으로 밝혀내는 과정이라고 할 수 있습니다. 앞으로 NEDS를 기반으로 한 더욱 심도있는 연구를 통해, 우리는 뇌의 비밀을 더욱 깊이 이해할 수 있을 것입니다.

참고: 이 연구는 IBL 데이터셋을 사용했으며, 다양한 동물 종과 실험 설정에서의 일반화 가능성을 향후 연구에서 검증할 필요가 있습니다.