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한빛사 인터뷰
한빛사 인터뷰
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- 등록2015-11-23
- 조회3,393
Nat. Neurosci., Published online 02 November 2015 | doi:10.1038/nn.4158
Inferring learning rules from distributions of firing rates in cortical neurons
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
뇌를 구성하는 주된 세포인 neuron은 평균 7000개의 synapse로 연결되어 network을 형성하고 있습니다. 이런 neural network은 고정 되어 있는 것이 아니라 변화 가능하며, 특히 neuron에 가해진 자극에 의해 생기는 synaptic connection의 변화, 즉 synaptic plasticity에 의한 neural network의 변화는 기억, 학습, 유연한 control등에 중요한 역할을 합니다.
이번 일에서 우리는 computational model과 깨어있는 동물에서 얻어진 data를 융합하여, visual long term memory의 기저가 되는 synaptic plasticity의 form을 이끌어 냈습니다. 이 연구는 깨어있는 동물에서 synaptic plasticity를 직접 연구하기 힘든 기존의 실험을 보완하고, 동시에 synaptic plasticity의 이론적으로만 제시되었던 현상을 보였습니다. 뿐만 아니라 논문에서 보여진 방법은 다양한 실험에도 적용, 확장이 가능하여, 깨어있는 동물에서 synaptic plasticity의 많은 연구에 토대가 될 것으로 생각합니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니다.
제가 2012년부터 2015년까지 박사 후 연구 과정에 있었던 University of Chicago는 cellular, molecular neurobiology부터 systems, developmental neuroscience까지 다양한 분야의 연구가 진행되고 있습니다. 최근에는 Departments of Neurobiology, Psychology, Computer Science 등 여러 분야에 퍼져 있는 neuroscience를 하나로 묶는 Grossman Institute of Neuroscience를 발족하였고, computational neuroscience program을 확장하는 등 뇌과학 연구에 많은 지원을 하고 있습니다.
3. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
계산 뇌과학은 여러 experimental data를 통합하고, mathematical modeling을 통해 기저에 깔린 원리를 제시하는 학문으로, 복잡한 뇌의 활동을 이해하기 위해 필수적입니다. 그리고 뇌에서 일어나는 다양한 spatial scale의 interaction과 다양한 temporal scale의 정보처리는 수학, 물리학적으로도 재미있는 주제입니다. 개인적으로 기억이나 학습 등의 cognitive function은 철학적인 질문과도 맞닿아 있어 계속 연구하고 싶은 주제입니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
뇌과학은 실험과 이론, 여러 다른 분야가 연관되어 있는 대표적인 융합학문입니다. 다른 분야의 전공자들과 교류할 수 있는 능력을 기르기 위해 neuroscience, psychology, computer science, mathematics, physics 등 자신의 전공 분야 외 다른 학과의 흥미로운 과목을 학부 과정부터 배우는 것도 좋을 것 같습니다. 그리고 computational neuroscience와 관련해서 미국 (Woods hole), 유럽 (ACCN), 아시아 등 summer school을 참석하는 것도 좋은 기회가 될 수 있을 것 같습니다.
5. 연구활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
저는 2016년 봄부터 New York University의 global branch 중 하나인 NYU-Shanghai에서 제 lab을 시작할 예정입니다. NYU-Shanghai는 neuroscience와 applied mathematics에 강한 NYU와 마찬가지로 neuroscience, 특히 computational neuroscience에 많은 지원을 하고 있습니다. Mathematical modeling을 통해 learning과 memory등의 cognitive function을 계속 연구할 예정이고, 이를 위해 China, Asia 내의 공동 연구의 기회를 찾고, NYU를 비롯한 미국의 연구자들과 공동 연구를 계속할 예정입니다.
뇌를 구성하는 주된 세포인 neuron은 평균 7000개의 synapse로 연결되어 network을 형성하고 있습니다. 이런 neural network은 고정 되어 있는 것이 아니라 변화 가능하며, 특히 neuron에 가해진 자극에 의해 생기는 synaptic connection의 변화, 즉 synaptic plasticity에 의한 neural network의 변화는 기억, 학습, 유연한 control등에 중요한 역할을 합니다.
이번 일에서 우리는 computational model과 깨어있는 동물에서 얻어진 data를 융합하여, visual long term memory의 기저가 되는 synaptic plasticity의 form을 이끌어 냈습니다. 이 연구는 깨어있는 동물에서 synaptic plasticity를 직접 연구하기 힘든 기존의 실험을 보완하고, 동시에 synaptic plasticity의 이론적으로만 제시되었던 현상을 보였습니다. 뿐만 아니라 논문에서 보여진 방법은 다양한 실험에도 적용, 확장이 가능하여, 깨어있는 동물에서 synaptic plasticity의 많은 연구에 토대가 될 것으로 생각합니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니다.
제가 2012년부터 2015년까지 박사 후 연구 과정에 있었던 University of Chicago는 cellular, molecular neurobiology부터 systems, developmental neuroscience까지 다양한 분야의 연구가 진행되고 있습니다. 최근에는 Departments of Neurobiology, Psychology, Computer Science 등 여러 분야에 퍼져 있는 neuroscience를 하나로 묶는 Grossman Institute of Neuroscience를 발족하였고, computational neuroscience program을 확장하는 등 뇌과학 연구에 많은 지원을 하고 있습니다.
3. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
계산 뇌과학은 여러 experimental data를 통합하고, mathematical modeling을 통해 기저에 깔린 원리를 제시하는 학문으로, 복잡한 뇌의 활동을 이해하기 위해 필수적입니다. 그리고 뇌에서 일어나는 다양한 spatial scale의 interaction과 다양한 temporal scale의 정보처리는 수학, 물리학적으로도 재미있는 주제입니다. 개인적으로 기억이나 학습 등의 cognitive function은 철학적인 질문과도 맞닿아 있어 계속 연구하고 싶은 주제입니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
뇌과학은 실험과 이론, 여러 다른 분야가 연관되어 있는 대표적인 융합학문입니다. 다른 분야의 전공자들과 교류할 수 있는 능력을 기르기 위해 neuroscience, psychology, computer science, mathematics, physics 등 자신의 전공 분야 외 다른 학과의 흥미로운 과목을 학부 과정부터 배우는 것도 좋을 것 같습니다. 그리고 computational neuroscience와 관련해서 미국 (Woods hole), 유럽 (ACCN), 아시아 등 summer school을 참석하는 것도 좋은 기회가 될 수 있을 것 같습니다.
5. 연구활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
저는 2016년 봄부터 New York University의 global branch 중 하나인 NYU-Shanghai에서 제 lab을 시작할 예정입니다. NYU-Shanghai는 neuroscience와 applied mathematics에 강한 NYU와 마찬가지로 neuroscience, 특히 computational neuroscience에 많은 지원을 하고 있습니다. Mathematical modeling을 통해 learning과 memory등의 cognitive function을 계속 연구할 예정이고, 이를 위해 China, Asia 내의 공동 연구의 기회를 찾고, NYU를 비롯한 미국의 연구자들과 공동 연구를 계속할 예정입니다.
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