본 연구에서는 침의 면역조절작용을 통한 염증반응 억제효과를 연구하기 위하여 내독소를 주입한 흰쥐의 시상하부에서 염증반응의 중추인 방실핵의 신경활성에 미치는 영향을 관찰하였다. 흰쥐의 미정맥에 LPS와 생리식염수를 각각 주입하고 군에 따라 양측 소부(HT8)나 족삼리(ST36)에 1분간 침치료를 각각 시행하였다. C-Fos는 신경활성을 자극하는 초기단계에 발현되는 유전자로서 신경계의 특정부위의 활성도를 측정하는 지표로 널리 사용되고 있다. 본 연구자는 침자극이 LPS로 인한 염증반응에 미치는 영향과 그 기전을 알아보기 위해 면역조직화학염색의 방법을 이용하여 대뇌 시상하부의 방실핵에서 c-Fos 면역활성을 측정하였다. LPS를 주입한 군의 방실핵에서 생리식염수를 주입한 군에 비해 c-Fos 면역활성이 유의하게 증가한 반면 소부에 자침했을 때 LPS에 의해 증가된 c-Fos 면역활성이 유의하게 감소하였다. 족삼리에 자침한 군에서는 유의한 변화가 나타나지 않았다. 결론적으로 소부 침치료는 LPS로 인해 증가된 방실핵의 신경활성을 효과적으로 감소시켰고 이는 침의 면역조절 및 탁월한 염증억제 효과를 보여주는 결과일 뿐 아니라 침의 인체 항상성 유지를 통한 치료기전에 대한 향후 연구의 중요한 실마리를 제공해주고 있다고 사료된다.
본 실험은 해수 미세 조류인 Chlorella capsuiata로부터 신경세포에 대한 활성을 증가시키는 기능성물질을 분리하여 해수자원의 생체 조절자원으로서의 가능성을 제시하고자 실시하였다. 선별된 해수 Chlorella를 이용하여 활성물질을 분리한 뒤, 그 물질의 신경활성을 탐색하였다. C. capsulata의 물 추출물로부터 분리된 분획물(CCE)의 분자량은 약 45KDa(data not shown)으로 기존에 연구된 60~100 KDa보다 더 낮은 범위에서 물질이 분리되었으며, 이는 현재 발표된 많은 연구결과에서 주장하는 물질들과는 다른 종류의 물질임을 제시하고 있어 이에 보다 심층적인 연구가 수행되어져야 한다고 생각된다. 실험 결과를 통해 볼 때 활성을나타낸 주된 물질은 C. capsulata의 수용성 성분으로 생각되어지며, 260 nm에서 최대 흡광도를 나타내는 물질로 C. capsulate에 존재하는 단백질이 열 변성에 의해 탄수화물과 결합한 glycoprotein의 형태로 존재하는 것으로 추측되지만 일부의 연구결과에서 280nm에 최대 흡광도를 보이는 활성물질이 glycoprotein이라고 주장하고 있어 이 분획물(CCE)에 대한 좀더 심도 깊은 연구가 수행되어져야 한다고 생각된다. 이는 최근에 발표된 Chiorella의 기능성과 관련한 논문들에서 언급한 내용들과 유사한 결과를 나타내지만 대부분이 담수조류에 대한 활성 탐색의 결과임을 감안한다면 본 실험을 통해 해수 미세조류로부터 분리된 물질의 새로운 활성물질로서의 가능성을 제시한 것이라 하겠다. 또한, 다른 유기용매를 통해 활성물질을 분리하는 것과 달리 순수한 물을 통해 Chlorella의 수용성 성분을 추출하는 것이 좀더 신경세포의 활성을 증가시킨다는 것을 확인하였다. 앞으로 이 수용성 물질에 대찬 면역활성과 in vivo 실험을 통해 좀더 깊은 연구가 수행되어지고, 나아가 대량배양기술, 분리정제 기술이 뒷받침된다면, 고비용의 동물세포를 이용한 신경활성물질을 대체할 새로운 신경 활성물질 개발은 물론 다방면에 걸친 생체 조절기능을 가진 기능성 소재로서 활용 범위가 점차 확되지 않을까 생각한다.
산화적인 스트레스가 여러가지 신경 및 비신경계에서의 병리원인으로 알려져 있다. 퇴행성 뇌질환에 대한 예방과 치료에는 항산화 방어기술이 주요대상이며 스테로이드 분자중에서 estrogen만이 산화적인 원인에 의한 신경세포사를 방어하는데 특이적인 효과를 가지고 있다. 본 연구는 천축황(天竺黃)의 항산화적 뇌신경 보호기전을 연구하는 것으로 신경세포주, 뇌세포막, 이의 산화적 정량실험법을 사용하여 천축황(天竺黃)이 갖는 항산화 및 신경보호활성이 소수성 페놀(phenolic molecules)성 물질과 유사함을 밝히게 되었다. 즉, 페놀성 물질로서 2,4,6-trimethylphenol, N-acetylserotonin, 및 5-hydroxyindole와 유사한 뇌신경 보호활성을 나타내었으며 천축황(天竺黃)은 생쥐의 N2a cell과 사람 SK-N-MC neuroblastoma cell에서 산화적인 글루탐산 독성에 대하여 보호를 하였다. 천축황(天竺黃)의 산화적 글루탐산 독성에 대한 보호활성은 과산화수소에 대한 것과 유사하였다. 이러한 항산화 활성은 $20\;{\mu}g/ml$에서, LDL의 산화적 보호 활성은 $5\;{\mu}g/ml$농도에서 발휘되었다 (최대활성은 $16\;{\mu}g/ml$). 이러한 결과는 천축황(天竺黃)이 노인성 치매에 보호효과가 있음을 시사하였다.
합성곱 신경망은 이미지와 같은 격자 형태로 배열된 데이터를 다루는데 널리 사용되고 있는 신경망이다. 일반적인 합성곱 신경망은 합성곱층과 완전연결층으로 구성되며 각 층은 비선형활성함수를 포함하고 있다. 본 논문은 합성곱 신경망의 성능을 향상시키기 위해 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 적용한 파라메트릭 활성함수들을 여러 번 더하여 만들어진다. 여러 개의 크기, 위치를 변환하는 파라미터에 따라 다양한 비선형간격을 만들 수 있으며, 파라미터는 주어진 입력데이터에 의해 계산된 손실함수를 최소화하는 방향으로 학습할 수 있다. 결합된 파라메트릭 활성함수를 사용한 합성곱 신경망의 성능을 MNIST, Fashion MNIST, CIFAR10 그리고 CIFAR100 분류문제에 대해 실험한 결과, 다른 활성함수들보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
신경의 기본단위인 뉴런을 계층 구조형태로 연결하여 자극에 대한 각 뉴런의 신경전달 메카니즘을 분석하고 Na 이온의 값을 변형시켜 활성전위에 미치는 영향을 LINUX를 기초로 한 GENESIS를 이용하여 시뮬레이션을 해 보았다. 뉴런은 미세한 자극뿐만 아니라 이온농도의 변화로 인한 매우 민감하게 반응함으로 신경의 활성전위와 인체를 구성하는 모든 세포에서의 이온농도의 중요성을 간과해서는 안 된다. 본 연구에서는 신경세포를 전기회로 적인 모텔을 기준으로 설계하였으며, 농도의 변화에 의해 활성전위 전달에 큰 변화를 일으켰다. 과대한 농도 변화는 신경에서의 과도한 활성전위와 매우 낮은 전위가 발생함을 알 수 있었다. 이로 인해 인체에 미치는 영향은 신체의 어느 부분이냐에 따라 다르겠지만 뇌에서의 열, 뇌 세포 손상, 근육마비, 심장마비 등의 이상 현상을 추정할 수 있을 것이다.
이 연구는 인삼 성분 약물이 도파민 수용체에 미치는 영향을 연구하기 위한 첫 단계로써 그 기본적인 assay system을 정착 시키기 위함이 목적이었다. 우리는 이 연구를 수행하기 위하여 생후 2-4 일의 쥐를 사용하여 흑질, 선조체, 해마구, nucleus accumbens등의 뇌 부위에서 신경세포 배양을 시도하였다. 흑질로 부터 배양한 신경세포들의 경우엔 면역 세포학적방법을 써서 살펴본 결과 대부분의 신경이 도파민성 신경이나 GABA성 신경들 이었다. 또한 이들 세포들의 전기 생리학적 상태를 알아보기 위하여 흑질에서 신호 전달체계가 잘 확립된 GABA 수용체의 작용을 살펴 본 결과 이 신경세포들은 GABA-A 및 GABA-B 수용체의 발현은 물론 이온 채널에 미치는 신호 전달체계를 완전히 갖추고 있었다. 도파민 수용체의 작용을 전기 생리학적으로 연구하기 위하여 배양한 신경세포에 도파민agonist를 가해서 이온 채널에 미치는 효과를 살펴 보았다. 선조체에서 배양한 신경세포들은 Dl 과 D2 agonist에 대해서 상반되는 반응을 나타냈다. 즉 Dl agonist는 선조체 신경세포를 활성화 시켰으나 D2 agonist는 선조체 신경세포들을 억제 하였다. 한편 해마구의 CAI 과 CA3 부위로 부터 배양한 신경세포에 대한 도파민 agonists의 작용은 선조체의 신경세포에 대한도파민 agonists의 작용과는 상반되는 반응 이었다. Dl agonist는 해마구로 부터 배양한 신경세포의 활성을 억제 하였으나 D2 agonist는 이들 신경세포들의 활성을 증가 시켰다. Nucleus accumbens 에서 배양한 신경세포들은 도파민에 의해서 그 활성이 억제 되었다. 이러한 결과로 미루어 봐서 같은 도파민 수용체라도 분포되어 있는 조직에 따라서 신호전달 에 관여 하고 있는 C-단백이나 이차 전령물질이 달라서 신경세포에 대한 작용이 다르든지. 약리학적으로는 구분되지 않으나 뇌의 조직에 따라서 분포가 다른 도파민 수용체의 아그룹이 존재 한다고 생각된다.
본 연구에서는 상부 승모근의 근막통증(myofascial pain syndrome; MPS)를 대상으로 이완상태에서 근 활성도를 측정해보고, 통증을 감소시키는 데 주로 이용되는 경피신경자극 치료 후 근 활성도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위해 실시하였다. 본 연구의 대상자는 근막 통증으로 진단을 받은 총 10명을 대상으로 실시하였다. 주관적 시각 척도(visual analogue scale; VAS)와 압통 역치 측정계(pressure threshold meter)를 이용하여 경피신경자극 전, 후 통증의 정도를 평가하였고, 표면 근전도를 이용하여 이완시 근 활성도를 측정하였다. 치료 기구는 경피신경자극기(TENS: HAT-2000)를 이용하였다. 치료 전과 비교하여 VAS는 통증이 심한 쪽과 약한 쪽 모두에서 유의하게 감소하였으며(p<.05), 압통 역치는 통증이 심한 쪽과 약한 쪽 모두에서 유의한 차이가 없었고(p>.05), 근 활성도는 통증이 심한 쪽에서 유의하게 감소하였다(p<.05).
Glycine은 GABA와 함께 뇌에 작용하는 중요한 억제성 신경전달 물질이다. GABA가 대뇌등에서 중요한 역할을 하는 반면, GLYCINE은 연수, 척수, 간뇌에 특히 다량 존재한다. GLYCINE은 GLYCINE RECEPTOR에 작용하여 수용체와 연결된 chloride channel의 conductance를 증가시킴으로써 target세포의 활성을 억제한다. 그러므로, glycine의 신경전달체계에 이상이 오면 spastic mouse등에서 볼수 있는 것처럼 neuromuscular disorder가 유발된다. 신경전달 물질은 presynaptic 세포에 자극이 오면 synaptic cleft로 분비가 된후 presynaptic이나 Postsynaptic 세포에 위치한 수용체에 작용하여 생리 활성을 나타내거나, 분해효소에 의해서 생리활성이 없는 물질로 바뀌든지, presynaptic cell에 위치한 transporter(수송체)에 의해서 presynaptic 세포로 reuptake되서 cycle를 끝낸다. Glycine의 경우는 synaptic cleft로 분비된 후 glycine transporter에 의해서 reuptake된다. 그러므로 glycine transporter의 활성 정도는 sysnapse내의 glycine의 농도를 조절하며 더 나아가 glycine이 glycine receptor에 작용하는 시간에 영향을 줌으로써 target 세포의 활성정도를 결정한다.
합성곱 신경망은 합성곱층과 완전연결층으로 구성되어 있다. 합성곱층과 완전연결층의 각 층에서는 비선형 활성함수를 사용하고 있다. 활성함수는 뉴런 간에 신호를 전달할 때 입력신호가 일정 기준 이상이면 신호를 전달하고 기준에 도달하지 못하면 신호를 보내지 않을 수 있는 뉴런의 정보전달 방법을 모사하는 함수이다. 기존의 활성함수는 손실함수와 관계성을 가지고 있지 않아 최적해를 찾아가는 과정이 늦어지는 점을 개선하기 위해 활성함수를 일반화한 민첩한 활성함수를 제안하였다. 민첩한 활성함수의 매개변수는 역전파 과정에서, 매개변수에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 최적의 매개변수를 선택하는 방법으로 손실함수를 감소시킴으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류문제를 통하여 민첩한 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.
심층신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 하지만 은닉층이 깊은 심층신경망을 학습하는 동안 빈번히 발생하는 기울기 소실 또는 폭주 문제는 심층신경망 학습의 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 연구에서는 기울기 소실이 발생하는 원인 중 비선형활성함수에 의해 발생할 수 있는 기울기 소실 문제를 완화하기 위해 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 제안된 파라메트릭 활성함수는 입력 데이터의 특성에 따라 활성함수의 크기 및 위치를 변환시킬 수 있는 파라미터를 적용하여 얻을 수 있으며 역전파과정을 통해 활성함수의 미분 크기에 제한이 없는 손실함수를 최소화되도록 학습시킬 수 있다. 은닉층 수가 10개인 XOR문제와 은닉층 수가 8개인 MNIST 분류문제를 통하여 기존 비선형활성함수와 파라메트릭활성함수의 성능을 비교하였고 제안한 파라메트릭 활성함수가 기울기 소실 완화에 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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