뉴런 다중처리 (전문화, 만능형, IBL뇌지도)
뇌세포 하나가 색깔만 담당하고, 다른 세포가 모양만 담당한다면 뇌는 지금보다 훨씬 커야 했을 거다.
컬럼비아대 연구팀이 생쥐 뉴런 62만 개를 들여다본 결과는 정반대였다. 뉴런 대부분은 한 가지 일만 하지 않았다.
지난번 BCI 글을 조사하면서 왜 미세전극을 여러 개 심어야 하는지 궁금했는데, 이번 연구를 보고 그 답을 찾았다.
전문형 뉴런 vs 만능형 뉴런, 오래된 논쟁
뉴런 하나가 딱 한 가지 기능만 맡는 '전문가'인지, 여러 정보를 동시에 처리하는 '만능형'인지는 신경과학계에서 수십 년째 결론이 나지 않은 주제였다. 뇌가 시각·청각·후각처럼 영역별로 나뉘어 있으니 뉴런도 그만큼 세분화됐을 거란 시각이 있었고, 반대로 뇌가 매 순간 다양한 과제에 유연하게 대응하려면 뉴런도 여러 정보를 함께 다뤄야 한다는 시각도 있었다.
문제는 지금까지의 연구가 서로 다른 동물, 다른 뇌 영역, 다른 행동 과제를 대상으로 진행됐다는 점이다. 그러다 보니 어떤 논문은 전문화된 뉴런을 발견했고, 어떤 논문은 여러 자극에 반응하는 뉴런을 발견하는 식으로 결과가 계속 엇갈렸다.
IBL 뇌지도, 62만 뉴런을 한 번에 분석하다
컬럼비아대 주커먼연구소 국제연구팀은 국제뇌연구소(IBL)가 구축한 대규모 데이터를 분석해 이 문제에 답을 냈다. IBL은 미국과 유럽 12개 연구기관이 공동으로 참여한 컨소시엄으로, 생쥐 139마리에게 동일한 행동 과제를 수행하게 한 뒤 탐침 699개로 279개 뇌 영역, 62만1733개 뉴런의 활동을 기록했다. 여기서 탐침(probe)이란 뇌 조직에 삽입해 주변 뉴런들의 전기 신호를 동시에 여러 채널로 읽어내는 미세한 바늘 형태의 센서를 뜻한다.
연구팀은 이 가운데 생쥐 대뇌피질 43개 영역에서 개별 뉴런의 반응 패턴을 비교했다. 규모 자체가 기존 연구와 비교할 수 없을 만큼 컸다는 점에서 이번 결과의 신뢰도가 높게 평가된다(출처: 동아사이언스, 2026.7.20 보도).
연구 결과는 국제학술지 네이처(Nature)에 15일 게재됐다. 논문 공동 1저자인 스위스 로잔연방공대(EPFL) 슈치 왕 박사과정생은 각각의 뉴런이 저마다 다른 방식으로 다양한 기능을 수행하며, 이런 특성이 뇌의 유연성과 계산 능력을 높인다고 설명했다(출처: 동아사이언스, 2026.7.20 보도).
1차 감각영역만 전문화, 나머지는 다중처리
분석 결과 시각 정보를 처음 받아들이는 1차 감각 영역에서는 특정 자극에만 반응하는 전문형 뉴런이 비교적 많이 나타났다. 여기서 1차 감각 영역이란 눈이나 귀 같은 감각기관에서 들어온 신호를 가장 먼저 받아들이는 뇌 영역으로, 원재료를 가장 먼저 검수하는 입고 창구 같은 곳이다.
그 밖의 뇌 영역에서는 상황이 달랐다. 한 뉴런이 여러 정보와 행동 변수에 동시에 반응하는 다중처리 특성이 두드러졌다. 다중처리란 하나의 처리 단위가 여러 종류의 신호나 작업을 동시에 처리하는 방식을 말한다. 개별 뉴런은 색깔과 모양처럼 서로 다른 정보를 동시에 처리했고, 뉴런마다 반응하는 정보의 조합도 제각각 달랐다.
컬럼비아대 의과대학 스테파노 푸시 교수는 뇌를 정확한 목적을 가진 톱니바퀴들의 기계로 보는 관점에서 벗어나야 하며, 대부분의 뉴런이 다양한 반응을 보이기 때문에 뇌가 수많은 과제를 해결할 수 있다고 말했다(출처: 동아사이언스, 2026.7.20 보도). 다만 전문화된 뉴런이 아예 없다는 뜻은 아니라고도 강조했다. 예외적으로 존재하되, 일반적인 경우는 아니라는 설명이다.
| 구분 | 전문형 뉴런 | 만능형 뉴런 |
| 주 분포 영역 | 1차 감각 영역 | 그 외 대부분 영역 |
| 반응 방식 | 특정 자극 한 가지 | 여러 정보 동시 처리 |
| 비중 | 예외적 | 일반적 |
회로 엔지니어가 본 뉴런의 ASIC-FPGA 구조
25년 넘게 반도체 회로를 설계해온 사람 입장에서 이 논문을 읽으면서 자연스럽게 떠오른 게 있다. 바로 ASIC과 FPGA의 관계다. ASIC이란 하나의 특정 기능만 수행하도록 처음부터 고정 설계된 주문형 반도체를 말한다. 반면 FPGA란 제조 후에도 회로 구성을 다시 프로그래밍할 수 있는 범용 반도체를 말하는데, 여러 작업을 상황에 맞게 동시에 처리할 수 있다는 게 핵심이다.
1차 감각 영역의 전문형 뉴런은 ASIC에 가깝다. 정해진 신호 하나만 빠르고 정확하게 처리하도록 최적화돼 있다.
그 밖의 영역에 퍼져 있는 만능형 뉴런은 FPGA 쪽이다. 상황에 따라 여러 정보를 유연하게 조합해서 처리한다.
제가 직접 산업 현장에서 ASIC과 FPGA를 함께 쓰는 시스템을 설계해본 경험상, 이런 구조는 우연이 아니라 효율의 결과다. 입구 쪽은 속도와 정확도가 생명이라 전용 회로(ASIC)를 쓰고, 그 이후 복잡한 판단이 필요한 구간은 재구성 가능한 회로(FPGA)를 쓰는 게 정석이기 때문이다.
솔직히 이건 예상 밖이었다. 진화가 수억 년에 걸쳐 만들어낸 뇌의 배선 방식이, 사람이 반도체 설계에서 비용과 성능을 저울질하며 도달한 결론과 이렇게 닮아 있을 줄은 몰랐다.
이 발견이 BCI 연구에 주는 시사점
이번 연구는 개별 뉴런 하나만 관찰해서는 그 뉴런이 어떤 정보를 처리하는지 정확히 파악하기 어렵다는 점도 함께 확인했다. 여러 뉴런으로 이뤄진 그룹의 활동을 함께 분석해야 뇌가 무슨 정보를 처리하는지 정확히 알 수 있다는 뜻이다.
제 경험상 이건 지난 BCI 글에서 다룬 내용과도 정확히 맞물린다. UC 데이터비스의 음성 신경보정술이 미세전극 256개를 심어야 했던 이유, 피츠버그대 연구가 여러 채널의 신호를 동시에 다뤄야 했던 이유가 이번 뉴런 연구로 설명이 된다. 뉴런 하나가 한 가지 정보만 깔끔하게 들고 있는 게 아니라, 여러 뉴런의 조합 패턴 속에 정보가 흩어져 있기 때문이다.
뉴런 다중처리 관련 자주 묻는 질문
Q1. 전문형 뉴런은 아예 없는 건가요?
아니다. 1차 감각 영역에는 여전히 존재하며, 다른 영역에도 예외적으로 존재하지만 일반적인 경우는 아니라는 게 연구팀의 설명이다.
Q2. 이 연구는 사람에게도 그대로 적용되나요?
아직은 생쥐 뇌를 대상으로 한 결과이며, 연구팀은 캘리포니아공대와 함께 인간 뉴런에서도 같은 패턴이 나오는지 추가로 조사할 계획이다.
Q3. 다중처리 뉴런이 많으면 뇌 기능이 더 좋은 건가요?
좋고 나쁨의 문제가 아니라 효율의 문제에 가깝다. 감각 입구는 전문화가 유리하고, 판단이 필요한 영역은 유연성이 유리하다.
Q4. 이번 연구가 BCI 기술에 실제로 영향을 주나요?
직접적인 응용 연구는 아니지만, BCI가 왜 다채널 전극 방식을 쓸 수밖에 없는지에 대한 이론적 근거를 보강해준다.
Q5. 탐침 699개는 어떻게 뇌에 삽입하나요?
극세 바늘 형태의 전극을 뇌 조직에 삽입해 주변 뉴런들의 전기 신호를 여러 채널로 동시에 기록하는 방식이며, 실험동물을 대상으로 한 연구용 장비다.
결론
뉴런 대부분은 한 가지 일만 하는 부품이 아니라, 여러 신호를 동시에 처리하는 만능형에 가까웠다. 다만 감각의 첫 관문만큼은 예외적으로 전문화돼 있었다. 회로를 오래 다뤄온 입장에서 보면, 이건 반도체 설계자가 성능과 유연성 사이에서 늘 고민하는 문제를 뇌가 이미 진화적으로 풀어낸 사례로 보인다.
전체 핵심 요약
컬럼비아대·EPFL 연구팀이 IBL의 생쥐 62만 뉴런 데이터를 분석한 결과, 1차 감각 영역을 제외한 대부분의 뇌 영역에서 뉴런은 여러 정보를 동시에 처리하는 다중처리 특성을 보였다. 이는 반도체의 ASIC-FPGA 관계와 유사한 구조이며, BCI가 다채널 전극을 필요로 하는 이유에 대한 이론적 근거도 함께 제공한다.