브레멘 대학교 Sarah Batelka 지음댓글 없음5분 읽기
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신호는 짧은 수용 주기 동안 뇌에 도달해야만 처리됩니다. 이러한 타이밍 메커니즘은 주의가 정보를 어떻게 걸러내는지 설명하고, 치료법과 뇌 기반 기술 개발에 도움을 줄 수 있습니다.
뇌는 우리가 주의를 기울이는 정보를 우선시한다는 사실은 오래전부터 알려져 왔습니다. 잘 알려진 예로 칵테일 파티 효과가 있습니다.
“목소리, 음악, 그리고 배경 소음으로 가득한 환경에서 뇌는 하나의 목소리에 집중하는 데 성공합니다. 다른 소음들은 객관적으로 더 조용한 것은 아니지만, 그 순간 덜 강하게 감지됩니다.”라고 브레멘 대학교의 뇌 연구자인 에릭 드레비츠 박사는 설명합니다.
이런 경우 뇌는 대화 상대의 목소리와 같이 가장 관련성 있는 입력에 처리 능력을 집중하는 반면, 다른 소리는 여전히 기록되지만 깊이 있게 처리되지 않습니다.
드레비츠: “지금까지 생존에 필수적인 이 중요한 정보 선택 메커니즘이 어떻게 제어되는지는 불분명했습니다. 길을 건너다가 갑자기 차가 옆에서 나타나면 뇌는 즉시 이 하나의 시각 정보, 즉 차량의 움직임에 집중합니다. 표지판, 행인, 광고판과 같은 다른 인상들은 우리의 주의를 분산시키고 반응을 늦추면서 배경으로 사라집니다. 이러한 목표 지향적인 우선순위를 통해서만 우리는 신속하게 반응하고 회피적인 행동을 취할 수 있습니다.”
타이밍: 정보 처리의 핵심
신경과학자 안드레아스 크레이터와 에릭 드레비츠가 이끄는 연구팀은 뇌가 중요한 정보를 선택하고 처리하는 방식에 대한 최초의 인과적 증거를 제시했습니다.
“뇌에서 신호가 더 깊이 처리되는지 여부는 신호가 적절한 시점, 즉 신경 세포의 수용성이 증가하는 짧은 기간에 도달하는지 여부에 크게 좌우됩니다.”라고 드레비츠는 설명합니다. “신경 세포는 지속적으로 기능하는 것이 아니라 빠른 주기로 기능합니다. 단 몇 밀리초 동안만 매우 활발하게 활동하고 수용적인 상태를 유지하다가, 그 후 일정 기간 동안 활동성과 반응성이 저하됩니다. 이 주기는 약 10~20밀리초마다 반복됩니다. 이 활성 단계의 정점 직전에 신호가 도달해야만 신경 세포의 행동이 변화합니다.”
이 정확한 타이밍이 정보 처리의 핵심 원리입니다. 주의는 신경 세포의 리듬을 조절하여 관련 신호는 수용 창 안에 도달하고, 관련 없는 신호는 걸러지도록 하는 이 메커니즘을 활용합니다.
우리 뇌의 이러한 근본적인 메커니즘의 원인을 규명하기 위해, 대뇌 피질 구조가 인간과 매우 유사한 종인 레서스원숭이를 대상으로 선택적 자극 전달을 연구했습니다 . 이 동물들은 시각 처리 경로의 초기 영역(V2 영역)에서 매우 약한 전기 자극이 생성되는 동안 화면에 시각적 과제를 수행했습니다. 이러한 인공 신호는 과제와는 무관했으며, 오로지 시험 자극으로만 사용되었습니다. 연구팀은 이러한 신호가 하위 영역(V4 영역)에 어떤 영향을 미치는지 분석했습니다.
“인위적으로 유발된 신호는 V4 신경 세포의 활동에 영향을 미치는데, 이는 수용성이 증가하는 짧은 기간에 도달했을 때만 가능했습니다. 같은 신호가 너무 이르거나 너무 늦게 도달하면 아무런 영향을 미치지 않았습니다. 민감한 시간 내에 도달하면 신경 세포의 활동뿐만 아니라 동물의 행동에도 영향을 미쳤습니다. 동물들은 더 느리게 반응하고 더 많은 실수를 했습니다. 이는 과제에 대한 정보를 전혀 포함하지 않은 테스트 신호가 처리 과정의 일부가 되어 실제 과제 수행을 방해했다는 결론을 내릴 수 있습니다.”라고 드레비츠는 설명합니다.
뇌 이해와 알츠하이머병 및 ADHD 치료에 중요
“이 연구 결과는 더욱 정확한 뇌 모델 개발을 위한 기반을 제공합니다. 정보가 지각, 학습, 행동으로 이어지기 전에 어떻게 선택되고 우선순위가 정해지는지 보여줍니다.”라고 드레비츠는 말합니다. 그러나 이러한 지식은 기초 연구뿐만 아니라 의학 분야에도 중요합니다. “알츠하이머병이나 ADHD와 같은 질병은 관련 정보의 선택적 처리 및 저장 문제와 관련이 있기 때문입니다. 또한 뇌와 직접 소통하는 뇌-컴퓨터 인터페이스와 같은 새로운 기술에도 중요합니다.” 이러한 시스템이 안정적으로 작동하려면 정확한 시간 간격으로 정보를 입력하고 신경 세포 패턴을 정확하게 읽어야 합니다. 인공지능 (AI) 개발 또한 이러한 원리를 활용할 수 있는데, 특히 유연하고 효율적인 처리를 위한 템플릿 역할을 할 수 있기 때문입니다
