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Bio리포트 학회참관기
Neuroscience 2022 (Society for Neuroscience) 참관기
표중현(포항공과대학교(POSTECH))
목 차
1. 학회 소개
2. Special Lectures
2.1. 11월 12일
2.1.1. Presidential : How Do You Feel? The Molecules That Sense Touch – Ardem Patapoutian 2.2. 11월 13일
2.2.1. Idling Brain : From Engram to Behavior – Kaoru Inokuchi
2.2.2. Gene Delivery Across the Blood-Brain Barrier for Precise and Minimally-Invasive Study and Repair of Nervous System – Viviana Gradinaru
2.3. 11월 14일
2.3.1. Understanding Brain Cell Type Diversity – Hongkui Zeng
2.3.2. Presidential : The Neurobiology of Escaping From Predators – Tiago Branco
2.4. 11월 15일
2.4.1. Organization of Neuronal Activity Across the Brain – Matteo Carandini
3. Symposia / Minisymposia / Nanosymposia / Poster session
4. 총평
5. 참고문헌
1. 학회 소개
Neuroscience (Society for neuroscience, 이하 SFN)는 federation of European Neurosci-ence Societies (FENS)와 함께 세계에서 가장 큰 신경과학회이며, 올해는 San Diego에서 개최되어, 총 24,327명이 참석한 것으로 집계되었다(학회 장 내 Attendance chart 참고). 본 참관기의 내용은 Special lecture 혹은 Plenary lecture를 주로 구성하였으며, 말미에 필자의 관심분야와 관련된 comment를 더하여 참관기를 마무리할 것이다.
2. Special Lectures
2.1. 11월 12일
2.1.1. Presidential : How Do You Feel? The Molecules That Sense Touch – Ardem Patapoutian
본 강연은 2021년 노벨 생리의학상 수상자인 Ardem pataputian이 진행하였다. 그의 연구팀은 오감 중 하나인 촉각(과 통각)이 신경을 통해 뇌로 매개되는 과정에서 주요한 역할을 하는 단백질인 PIEZO1/2를 밝혔다. Patch clamp recording을 진행하면서 물리적으로 Neuro2A cell을 자극하여 Mechanically activated (MA) channel이 있음을 보였고, 해당 cell line에서 발현되는 ion channel을 RNAi를 통해 하나하나 억제하여 기능이 차단되는 receptor를 찾았으며, 바로 그것이 PIEZO1/2이었다(PIEZO는 그리스어로 Pressure) [1]. PIEZO channel은 어떠한 ion channel 보다도 많은 transmembrane domain인 38개의 TM을 가지며, Cryo EM 구조는 이들이 trimer를 이루어 어떻게 물리적 자극에 반응하여 이온을 수송하는지를 잘 보여준다 [2].
PIEZO2의 기능을 보이기 위해 이들은 하나의 재미있는 실험을 보여준다. 테이프를 마우스 등에 붙인 경우 대조군에서는 테이프를 떼려고 갖은 노력을 하는 반면, PIEZO2 KO 마우스는 그러한 행동을 전혀 보이지 않는다. 실제로 Von Frey test 등을 통해 통각을 확인해도 PIEZO2 KO 마우스는 거의 반응을 보이지 않는다 [3]. 또한 PIEZO2 KO 마우스는 고유감각(Proprioception)의 장애도 보이는데, 이것은 PIEZO2가 잘 발현되지 않는 사람의 경우와 일치한다(방향이나 중심 잡기의 실패) [4]. 또한 PIEZO2는 capsaicin에 의한 통각 수용에도 역할을 하는 것으로 밝혀졌다 [5]. 더하여 최근의 연구들은 PIEZO2가 가려움, 호흡, 혈압의 감지, 이뇨과정에서도 중요한 기능을 담당함을 보여준다 [6, 7].
PIEZO1의 경우 감각신호의 전달 이외에도 물리적인 자극의 수용이 필요한 조직의 구성에 필요한 것으로 여겨진다. PIEZO1 loss of function (LOF)의 경우 혈관/림프절, 뼈, 피부 등의 구성에 문제가 생기는 것으로 알려졌다 [8]. 본 발표에서는 PIEZO1 gain of function (GOF)의 경우 적혈구에 장애가 생기는 것을 주로 다루었다. PIEZO1 GOF 마우스의 적혈구는 dehydrated 되어있으며, 이 경우 겸형적혈구빈혈증과 유사하게 말라리아 내성을 가진다. 추가 연구가 진행중이긴 하지만 현재까지의 결과는, 아프리카 조상을 가지는 경우 PIEZO1 mutation을 가지고 있을 가능성이 높고, 혈중 철분 농도와 연관이 있다고 한다 [9].
2.2. 11월 13일
2.2.1. Idling Brain: From Engram to Behavior – Kaoru Inokuchi
Kaoru Inokuchi 교수는 두 가지 질문으로 발표를 시작한다. 1) 기억 간의 연결을 매개하는 세포 수준의 메커니즘은 무엇인가? 2) 무의식의 뇌는 어떻게 정보를 처리하는가?
기억의 연결은 특정 사건과 다른 사건의 연결을 통해 새로운 지식을 창조하게 한다. 또한 두 번째 질문에서 다룰 ‘추론’에 중요한 역할을 한다. Inokuchi 연구팀은 Co-retrieval이라는 실험법을 통해 두 가지 학습에서 배운 자극(여기서는 1) 사카린 섭취 – LiCl injection(배탈) 학습과 2) 소리-전기충격 학습 이후 3) 사카린 섭취 시 소리를 줌)을 연계시켜 retrieval 하였을 때 두 자극에 반응하는 신경세포가 overlapping 되는 memory linking(혹은 co-shared ensemble) 현상을 보고하였으며 [10], 이때 비록 ensemble이 공유되지만 각각에 대한 identity는 유지하며, 그것은 이들이 다른 synapse를 이용하여 상위 경로와 소통하기 때문임을 보여주었다. 예를 들어 두 가지 소리에 대해 공포기억을 가지는 동물에서 두 소리를 반복적으로 들려주어 co-shared ensemble을 유도하였을 경우 Lateral amygdala에 존재하는 pyramidal neuron은 각 소리 자극에 대해서 모두 activation 되는 성질을 보이지만, auditory cortex 혹은 auditory thalamus에서 들어오는 input은 각 소리에 대해 다르게 반응하며, 이들이 lateral amygdala의 같은 neuron에 synapse를 형성하고 있다는 것을 보여주었다. 만약 각 시냅스를 따로 활성화하는 것이 가능하다면, 특정 소리에 대한 반응만을 유도할 수 있고, lateral amygdala의 ensemble을 자극한다면 두 소리 모두에 대한 반응을 유도하는 것으로 해석할 수 있다 [11].
다음으로 Inokuchi 연구팀은 idling 상태의 brain(수면 상태에서의 정보처리)의 기능 중 하나로 transitive inference를 보였다. 위에서 말한 memory linking에서 한 단계 더 나아가, 알고 있는 정보를 통해 한 번도 경험해보지 못한 상황을 타개하는 방식을 일컫는다. 실험적으로 이러한 과정을 검증하기 위해 A, B, C, D, E 각각의 공간 중 하나에 설탕을 주는 방법으로(예를 들어, A와 B 공간 중 하나를 선택할 수 있게 하고, A에 쥐가 위치하면 설탕을 주는 식으로, A>B) A>B, B>C, C>D, D>E를 학습시킨 뒤 추론을 통해서만 알 수 있는 B>D를 깨닫는데 수면이 필요함을 보였다 [12]. 더불어 NREM 수면 혹은 REM 수면 중 Anterior cingulate cortex (ACC)를 억제했을 때 이러한 추론 능력이 결여되는 것을 보였으며, REM 수면 중 Medical entorhinal cortex (MEC)에서 ACC로 뻗는 신경을 활성화한 경우 추론 능력이 향상되는 것을 보였다 [13].
Inokuchi 연구팀의 실험은 그 자체로는 다른 연구팀에서 먼저 보여준 실험인 경우가 있지만, 상관성 실험에서 그치지 않고 인과성을 정확히 보여줬다는 점에서 데이터가 더욱 설득력 있게 다가왔다.
2.2.2. Gene Delivery Across the Blood-Brain Barrier for Precise and Minimally-Invasive
Study and Repair of Nervous System – Viviana Gradinaru
Caltech의 교수인 Viviana Gradinaru는 Karl deisseroth lab에서 박사 학위를 하면서 optogenetics에 필요한 opsin의 도입을 연구했다. 이후 다양한 neuronal circuit을 밝혀왔지만, 그는 더 큰 동물(Non-human primate 혹은 심지어 인간)에 opsin을 발현하기 위해서는 비침습적인 방법(Non-invasive)으로 바이러스를 뇌에 도입할 수 있는 새로운 툴이 필요하다고 생각했다.
AAV9에 돌연변이를 유도하여 AAV.PHP.B, AAV.PHP.eB를 개발하였으며, 이들은 Blood brain barrier(BBB)를 통과하여 뇌로 퍼질 수 있다. 또한 기존의 Channelrhodopsin을 개선하여 ChRger2를 개발하였는데, 이는 빛에 대한 반응성을 개선하여 두개골 외부에서 레이저를 조사해도 충분히 neuron이 반응하도록 개선한 것이다. 종합해서, 바이러스와 레이저를 모두 비침습적인 방법으로 도입하였다. 하지만 PHP.eB는 간을 비롯한 다른 장기에 발현되는 현상이 있어, 이를 개선한 AAV.CAP-B10을 최근에 보고하였다. 또한 capsid mutation을 통한 BBB 투과는 rodent 사이에서 혹은 marmoset에서 종에 따른 제약이 있음을 보였다 [14, 15, 16].
이러한 한계를 발견하는 과정에서 그의 연구팀은 capsid를 조작하여 neuron 혹은 astrocyte, microglia 에만 viral expression을 유도할 수 있음을 알게 되었다.
더불어 뇌에서 더욱 확장하여 peripheral nervous system (PNS)만을 감염시킬 수 있는 capsid를 개발하고 있다고 말했다 [17].
2.3. 11월 14일
2.3.1. Understanding Brain Cell Type Diversity – Hongkui Zeng
Allen Institute for Brain Science의 Executive Vice President인 Hongkui Zeng은 뇌에 존재하는 세포들(Neuron, astrocyte, microglia 등) 중에서도 neuron의 cell type을 어떻게 분류하고 그 다양성이 왜 중요한지에 대해서 다루었다. Neuron의 cell type은 molecular / morphological / physiological / functional 특징에 따라 나눌 수 있다. 하지만 모든 특성을 밝히는 일은 많은 자원과 노력이 들기에, BRAIN Initiative Cell Census Consortium (BICCN)이라 명명한 공동체를 조직하여 지난 5년간 연구를 해왔다.
이들은 Single cell RNA sequencing / ATAC-seq, Spatial transcriptomics, Morphology reconstruction, Barcoded connectomics, EM connectomics, Patch-seq, Retrograde tracing and molecular profiling(Retro-seq), Functional imaging and spatially resolved transcriptomics, Generation of enhancer-based AAVs 등을 이용하였다. Cortex에 존재하는 excitatory neuron은 L4 IT, IT (intratelencephalic neurons), PT/ET (Pyramidal tract / Extratelencephalic neurons), CT (Corticothalamic neurons)으로 나뉘며, inhibitory neuron은 주로 PV, SST, 5-HT3AR을 중심으로 나뉘지만 상대적으로 높은 다양성을 보인다. 이들은 위 neuron 들의 유전적 다양성을 밝히기 위해 single cell RNA seq을 진행했으며, 더 나아가 cortex 영역 간의 다양성을 비교하였다.
Cortex 영역에 따라 excitatory neuron의 gene expression은 차이가 있었지만, inhibitory neuron은 거의 차이가 없었다. Inhibitory neuron의 morphological, physiological 차이를 규명하기 위해 patch-seq을 진행했고, 현재 유전적 다양성과 모양, 생리적 다양성을 통합하여 분석하고 있다고 말했다. Excitatory neuron의 특징을 알기 위해서 whole cortex와 hippocampus의 excitatory neuron을 single cell RNA seq을 통해 분석하였고, 그들 간의 유사성을 비교하였다. 또한 현재 MERFISH와 같은 spatially resolved transcriptomics 기술을 이용하여 scRNA seq에서 발견한 cluster들이 brain의 어느 위치에서 발현되는지도 연구하고 있다고 보고하였다 [18].
현재 준비 중인 논문에는 Cortex에서 확장하여 모든 brain region에 대한 sequencing과 neuronal stem cell의 분포 또한 포함된다고 한다.
2.3.2. Presidential : The Neurobiology of Escaping From Predators – Tiago Branco
Sainsbury Wellcome Centre에서 연구하고 있는 Tiago Branco 교수는 동물의 innate escape behavior에 관한 연구로 발표를 진행하였다. 위협에서 도망치는 것은 동물의 생존을 위해 필수적인 요소이기에 진화적으로 매우 잘 보존되어 왔다. 실제로 연구자들(사실 우리도 항상 관찰 가능한)은 마우스 모델은 물론이고 초파리, 제브라피시, 메뚜기나 바퀴벌레와 같은 곤충에서도 escape behavior가 잘 나타남을 보였다. 이들은 특히 looming stimulus에 대한 반응을 연구하였는데, 대부분의 동물은 그림자가 지는 것을 포식자가 등장했다는 시각적 자극으로 받아들이고, 이 자극이 특정 수준을 넘어서면(threat imminence) escape behavior를 나타나는 공통적인 특징을 보이기 때문이다 [19].
Looming stimulus를 escape behavior로 전환하는 neuronal circuit에는 시각정보를 받아들이는 superior colliculus (SC)와 escape behavior를 유발하는 것으로 알려진 Periaqueductal gray (PAG)의 연결이 중요한 것으로 밝혀졌다. 마우스 모델에서 점점 크기가 커지는 그림자를 주면 마우스는 몸을 숨길 수 있는 쉘터로 이동하게 된다. 이러한 행동은 그림자의 contrast에 비례하여 빠르게 나타나며(contrast가 높을수록 escape를 빨리함) 이는 특정한 역치 값이 있음을 시사한다. 이들은 calcium imaging을 통해 SC neuron과 PAG neuron이 escape behavior가 나타난 경우에 더 크게 반응하는 것을 보였으며, patch clamp를 통해 SC와 PAG 사이에 monosynaptic input이 있는 것을 보였다. 또한 해당 input은 단일자극으로는 PAG neuron의 firing을 유도할 수 없었으며, 반복적인 자극이 주어져야만 PAG neuron이 활성화됨을 보였다.
다음으로 쉘터의 위치를 바꾸었을 때도 마우스는 쉘터의 위치를 인지하고 escape behavior를 보이게 되며, 이때 쉘터로 향하게 하는(Head orientation을 조절하는) 메커니즘을 설명하기 위해 이들은 retrosplenial cortex (RSC)의 neuronal activity를 recording 한다. Escape behavior를 수행하지 않더라도 mouse가 쉘터 쪽을 향할 때 해당 neuron들의 firing이 발생함을 보아, RSC가 쉘터의 위치를 인지하는데 중요한 것으로 생각된다. 실제로 RSC → SC projection을 억제한 경우 쉘터의 방향을 인지하지 못하고 무 작위적인 escape behavior를 보인다.
마지막으로 RSC → SC projection은 하나의 연결이 아니라 feedforward inhibition을 통하는 보다 복잡한 회로임을 보이고, 이 feedforward inhibition을 통해 하위 경로인 SC → PAG의 활성이 head orientation이 쉘터를 향하는 경우에만 활성화될 수 있게 조절하는 기능을 가짐을 밝힌다 [20].
2.4. 11월 15일
2.4.1. Organization of Neuronal Activity Across the Brain – Matteo Carandini
University College London (UCL)의 Matteo Carandini 교수는 시각적 자극이 어떻게 Visual cortex 내에 encode 되는지를 연구해 왔다. 본 발표에서 그는 visual cortex의 activity가 visual response 외에 non visual response에도 관여하는지에 관한 연구를 보였다. 그의 연구팀이 recording 한 12,000개의 visual cortex neuron 중 1,500개의 population activity는 pupil의 크기와 일치했고, 또 다른 1,800개의 population activity는 mouse의 운동 상태와 일치했다. 그는 이것이 단순히 mouse의 state를 인지하는 것을 넘어서 visual response에 영향을 줄 것이라 예상했다(multiplicative gain and additive offset).
그렇다면 어떠한 cell type이 이 현상을 매개할까? 그의 연구팀은 visual cortex의 Parvalbumin interneuron (PV-IN)을 inactivation 하는 경우 pyramidal cell의 반응이 변함을 확인했고, single cell RNA-seq과 in situ transcriptomics를 이용하여 이 과정을 매개할 후보 cell type을 추려냈다. 마지막으로 그의 연구팀은 위에서 발견한 neuron들이 visual response에 대한 behavior에 변화를 줄 수 있는지 확인하고자 했다. Wide field microscopy를 이용한 cortex recording 실험의 결과 visual stimulus가 주어진 후에는 visual cortex와 prefrontal cortex가 반응했지만, 그 뒤의 행동에는 전체 cortex에서 활성이 증가하였다. 그래서 이들은 더 높은 해상도의 툴을 이용해 cortex 외의 brain region 또한 recording 하고자 neuropixel을 전체 뇌에 심었고, action 그 자체에 대해서는 recording 한 모든 영역에서 firing을 보였다. 하지만 mouse의 선택을 기반으로 분석했을 때는 선택적인 활성을 보이는 영역을 추려낼 수 있었다(DG, Zona incerta 등) [21].
조금은 재미있게도 위 실험을 통해서 알아낸 사실은 시각적 자극이라 할지라도 그에 의한 행동 반응은 전체 뇌가 관여하기 때문에 간섭이 존재하는지 알 수 없다는 것이다. 시점을 조금 바꿔, 그렇다면 이와 같은 현상은, 전체 뇌의 활성이 데이터를 해석하는 신경과학자의 판단을 간섭할 수 있지 않을까 하는 질문을 던진다. 실제로 소리 자극을 주고 visual cortex를 recording 했을 때 무언가 연관이 있어 보이는 signal을 감지했지만, 이것은 소리에 반응하는 마우스의 ‘행동’과 더 연관성이 있었고, 만약 행동을 측정하지 않았으면, 실험자는 visual cortex가 소리에 반응했다는 결론을 내릴 수도 있다는 지적을 한다.
그는 아직도 몇몇의 뇌 영역은 특정 기능을 전담하는 것으로 여겨지기는 하지만, 특히 cortex의 경우 기능적으로 섞여 있는 경향이 있기에 brain-wide neuronal population을 연구하는 것이 필요하다는 결론을 내리며 발표를 마친다 [22].
3. Symposia / Minisymposia / Nanosymposia / Poster session
1) Neurotransmitter sensor
Lin Tian 연구팀의 dLight를 시작으로 도파민, 노르에피네프린, 세로토닌 등을 감지할 수 있는 형광 센서의 발전이 빠른 속도로 이루어져 왔다. 본 학회에서는 그중 Peking University의 Yulong Li 연구팀이 다양한 neurotransmitter sensor를 공개하였다. GRAB sensor로 명명된 이 형광 센서 중에는 도파민(GRAB_DA3), 세로토닌(GRAB_5HT), 히스타민(GRAB_HA), 노르에피네프린(GRAB_NE) 그리고 ATP (GRAB_ATP)등이 포함되며, 최근 아카이브에는 다양한 neuropeptide 계열을 detecting 하는 GRAB sensor들이 보고되었다. 이 센서들이 in vivo에서도 잘 작동하는지에 대해서는 아직 이견이 있지만, 이러한 센서를 이용한 포스터 또한 관찰하여 새로운 정보를 얻을 수 있었다 [23].
Stanford University의 Robert Malenka 연구팀에서는 도파민과 세로토닌이 어떠한 뇌 영역에서 동시에 작용하는가를 연구하고자 하였고, screening 결과 Posterior Nucleus accumbes shell (pNAcSh)에서 VTA 도파민 뉴런과 DRN 세로토닌 뉴런의 axon이 동시에 분포하고 있음을 보인다. 기존의 연구에서는 NAc를 자극하면 reward-like behavior (Conditioned place preference 등)을 유도할 수 있다고 알려져 있었지만, pNAcSh에서는 도파민의 분비를 촉진하고 세로토닌의 분비를 억제해야만 CPP를 유도할 수 있었다. 또한 이것이 내재적으로도 일어난다는 것을 GRAB_rDA (red DA sensor)와 GRAB_5HT의 조합으로 보였다.
Washington University의 Michael Bruchas 연구팀에서는 Locus coeruleus(LC)에 존재하는 NE 뉴런이 BLA에 NE와 DA를 동시에 분비할 수 있음을 보이며, 이때 GRAB_NE와 GRAB_rDA의 조합을 이용한다. 하지만 도파민이 노르에피네프린 수용체에, 노르에피네프린이 도파민 수용체에 결합할 수 있기에, 각 센서가 얼마나 다른 neurotransmitter에 반응하는지를 정확히 보일 필요가 있다. 이러한 대화를 나누는 와중에 갑자기 나타난 Yulong Li가 더 나은 센서를 곧 선보이겠다고 말하는 재미있는 일이 일어나기도 했다.
2) Dopamine
필자의 관심사인 도파민과 관련된 내용을 정리해 보았다. 도파민의 기능에 관하여 가장 잘 알려진 가설은 Shultz의 reward prediction error (RPE)지만, 이번 학회를 통해 NAc의 여러 영역에서 도파민의 작용이 다를 수 있음을 보고하는 결과를 접할 수 있었다.
Vanderbilt Brain Institute의 Erin Calipari 연구팀은 최근 Nature neuroscience에 출간된 내용인 NAc Core에서 작용하는 Dopamine이 매개하는 Latent inhibition을 보여주었다. Fear conditioning 모델에서 대게 baseline freezing 측정을 위해 이후 foot shock과 pair 될 소리를 먼저 들려주거나 공간에 미리 노출시키는데, 이러한 사전 노출이 이후 학습을 저해하는 latent inhibition (novelty를 낮추는 과정)을 수행하며, 이것이 NAc Core에서 분비되는 도파민에 의한 것임을 보여주었다. NAc Core에서 특정 자극이 주어지는 순간 도파민 분비를 억제하는 경우 향후 학습의 속도를 늦출 수 있으며, 도파민 분비를 촉진시키면, 그것이 익숙한 신호라 할지라도 학습이 빠르게 진행되는 것을 확인하였다. 이는 기존에 알려진 도파민의 기능인 reward prediction error와는 전혀 다른 것이다 [24].
New York Univeristy의 Adam Carter 연구팀은 Nucleus accumbens의 subregion인 lateral shell (LS)과 medial shell (MS)에서 도파민의 작용이 어떻게 다른지를 GRAB_DA3m 센서를 이용하여 보여주었다. 기존 Stephan Lammel의 논문에서는 LS에서는 Reward signal이, MS에서는 Aversive signal이 처리된다고 주장하였는데, 본 포스터에서는 그와 더불어 LS에서의 dopamine은 Reward prediction error(RPE)를 따르고, MS에서의 dopamine은 RPE를 따르지 않음을 보였다. 또한 이들은 D1-MSN 혹은 D2-MSN에서 Calcium imaging을 수행하여 D1-MSN의 calcium 변화는 도파민의 변화와 양의 상관관계를, D2-MSN의 calcium 변화는 음의 상관관계를 가짐을 보여주었다(D2-MSN은 Dopamine dip에 주로 반응). 새로운 점은 Basolateral amygdala (BLA) to NAc Shell projection이 BLA의 a-p axis에 따라 다르다는 것을 보여주었는데(aBLA는 LS로, pBLA는 MS로 주로 뻗음), 이는 기존에 알려진 aBLA (negative valence)와 pBLA (positive valence)의 기능과는 정반대임을 보여주는 결과라 흥미로웠다.
3) Active avoidance
기존의 Fear conditioning(혹은 Threat conditioning) paradigm에서는 소리자극과 전기충격을 동시에 주어서 소리에 대한 공포기억을 형성하는 실험을 진행한다. 이 경우에는 쥐가 도망갈 수 없는 환경에서 실험을 진행하기에 freezing(얼어붙기) 행동을 측정하여 공포기억이 얼마나 생겼는지에 대한 행동적 지표로 사용한다. 하지만 현실에서 우리는 위험을 예감하는 경우 도망가는 선택지를 가지고 있기에 이러한 상황을 가정한 실험적 모델로 Active avoidance를 연구하는 학자들이 있다.
NYU의 Joseph Ledoux 연구팀에서는 BLA에서 NAc Core로 뻗는 glutamatergic projection이 Active avoidance learning에 중요함을 보여주었다. 이들은 해당 뉴런이 NAc에 존재하는 MSN의 excitation을 유도하고, 뉴런의 활성에 의해 발생하는 endocannabinoid에 의한 Depolarization induced suppression of inhibition (DSI)로 PV-IN의 inhibition이 감소하는 경우 avoidance learning이 진행됨을 보여준다. 또한 이들은 현재 사람을 대상으로 하여 endocannabinoid가 avoidance learning에 영향을 주는지 평가하기 위한 실험을 준비하고 있다고 했다.
National institute of mental health (NIMH)의 Mario Penzo 연구팀은 Paraventricular nucleus of thalamus (PVT)에서 NAc Shell로 뻗는 glutamatergic projection과 VTA에서 NAc Shell로 향하는 도파민의 작용이 동시에 작용할 때 avoidance learning이 진행됨을 보여주었다. 특히 이들은 위협을 예지 하는 소리(CS)가 주어지는 경우(Unsafety period)와 도망가거나, 전기충격을 받고 안전한 장소로 이동한 경우(Safety period) 두 가지에 초점을 맞추어서 위의 glutamatergic projection과 dopaminergic projection을 Safety period에서 억제한 경우 Avoidance learning을 저해할 수 있음을 보여주었다. 이들은 PVT to NAc projection과 VTA to NAc projection이 어떻게 avoidance learning에 동시에 기여하는지 그 메커니즘을 밝히기 위한 연구를 진행 중이라 했으며, 기대되는 target은 NAc에 존재하는 Cholinergic interneuron이 PVT에서 NAc로 가는 input과 VTA에서 NAc로 가는 dopamine에 동시에 영향을 받을 수 있기에, patch clamp를 이용하여 PVT to NAc ChIN의 citcuit을 연구할 것이라 말했다.
4. 총평
이번 SFN은 San Diego에서 개최되었으며, 아름다운 풍경과 좋았던 날씨만큼이나 유익한 경험을 할 수 있는 기회였다. 본 참관기에서는 모두가 관심 가질 만한 special lecture를 중점적으로 서술하였으나, symposia, mini, nano 혹은 poster session에서도 다양한 정보를 얻고 discussion을 할 수 있었다. 소규모 학회에서는 깊은 discussion을 할 수 있다면 SFN에서는 더욱 다양한 분야의 사람들을 만나 시야를 넓힐 수 있다고 생각된다. 다만 상당한 수의 session이 동시에 진행되기 때문에 필수적으로 미리 스케줄링을 해야 하고, 때로는 학회장을 가로질러 뛰어가야 하기 때문에 체력적인 준비 또한 필요하다. 내년 SFN은 워싱턴 D.C에서 11월 11일부터 15일까지 진행된다.
5. 참고문헌
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