I grew up watching Star Trek. I love Star Trek. Star Trek made me want to see alien creatures, creatures from a far-distant world. But basically, I figured out that I could find those alien creatures right on Earth.
저는 스타트랙을 보며 자랐고 정말로 좋아합니다. 이 영화를 보면서 외계 생명체를 보고 싶어 하게 되었죠 먼 곳에서 온 생명체를 말이죠 하지만 기본적으로, 저는 바로 이 지구에도 외계 생명체를 찾을 수 있다는 것을 알아냈습니다.
And what I do is I study insects. I'm obsessed with insects, particularly insect flight. I think the evolution of insect flight is perhaps one of the most important events in the history of life. Without insects, there'd be no flowering plants. Without flowering plants, there would be no clever, fruit-eating primates giving TED Talks.
제가 연구하고 있는 분야는 곤충입니다. 저는 곤충에 빠져 있습니다. 특히 곤충의 비행에요. 저는 곤충의 비행이라는 진화의 혁명은 아마도 생명의 역사 중 가장 중요한 사건이라고 생각합니다. 곤충 없이는, 꽃 피는 식물이 없을 겁니다. 꽃이 피는 식물 없었다면, TED 강연을 하는 영리하고 과일을 섭취하는 영장류도 없을 겁니다.
(Laughter)
(웃음)
Now, David and Hidehiko and Ketaki gave a very compelling story about the similarities between fruit flies and humans, and there are many similarities, and so you might think that if humans are similar to fruit flies, the favorite behavior of a fruit fly might be this, for example -- (Laughter) but in my talk, I don't want to emphasize on the similarities between humans and fruit flies, but rather the differences, and focus on the behaviors that I think fruit flies excel at doing.
이제, 데이비드와 히데히코(Hidehiko) 그리고 케타키(Ketaki)씨가 초파리와 인간사이의 유사성에 대해서 아주 설득력있는 이야기를 해주셨습니다. 많은 유사점이 있는데, 만약 초파리와 인간이 비슷하다면 여러분이 가장 좋아하는 초파리의 행동은 이것이라고 생각할지도 모릅니다. (웃음) 하지만 저는 인간과 초파리의 유사성이 아니라 인간과 초파리 사이의 차이점인 초파리가 잘 하는 행동에 대해 집중하여 이야기하려고 합니다.
And so I want to show you a high-speed video sequence of a fly shot at 7,000 frames per second in infrared lighting, and to the right, off-screen, is an electronic looming predator that is going to go at the fly. The fly is going to sense this predator. It is going to extend its legs out. It's going to sashay away to live to fly another day. Now I have carefully cropped this sequence to be exactly the duration of a human eye blink, so in the time that it would take you to blink your eye, the fly has seen this looming predator, estimated its position, initiated a motor pattern to fly it away, beating its wings at 220 times a second as it does so. I think this is a fascinating behavior that shows how fast the fly's brain can process information.
그래서 초당 7,000 장의 프레임을 찍은 적외선 고속 비디오 촬영 결과를 보여드리겠습니다. 오른쪽 스크린 바깥에는 기계적으로 만든 포식자를 불쑥 나타나게 했습니다. 기계가 다가서려 하자, 파리가 포식자를 감지하고선, 다리를 쭉 뻗어 미끄러지듯이 도망갑니다. 이 연속적 행동을 인간이 눈을 깜박이는 시간에 정확히 맞춰 이 연속적인 과정을 잘라냈습니다. 우리가 눈을 깜박이는 시간 동안에 파리는 이 무시무시한 포식자를 본 후, 위치를 추정하여, 1초에 220번 날개짓하는 비행 패턴을 작동시켜 날아갔습니다. 저는 이 비행이 파리의 뇌가 정보를 얼마나 빨리 처리할 수 있는지 보여주는 매력적인 행동이라고 생각합니다
Now, flight -- what does it take to fly? Well, in order to fly, just as in a human aircraft, you need wings that can generate sufficient aerodynamic forces, you need an engine sufficient to generate the power required for flight, and you need a controller, and in the first human aircraft, the controller was basically the brain of Orville and Wilbur sitting in the cockpit.
자, 비행 -- 무엇이 비행할 수 있도록 할까요? 인간이 만든 비행기처럼 날기 위해서는 충분한 양력을 만들기 위한 날개, 충분히 날 수 있을 정도의 힘을 출력해 낼 만한 엔진, 그리고 제어 장치가 필요합니다. 인간이 만든 첫 비행기의 제어 장치는 조종석에 앉아 있는 라이트 형제의 뇌였습니다.
Now, how does this compare to a fly? Well, I spent a lot of my early career trying to figure out how insect wings generate enough force to keep the flies in the air. And you might have heard how engineers proved that bumblebees couldn't fly. Well, the problem was in thinking that the insect wings function in the way that aircraft wings work. But they don't. And we tackle this problem by building giant, dynamically scaled model robot insects that would flap in giant pools of mineral oil where we could study the aerodynamic forces. And it turns out that the insects flap their wings in a very clever way, at a very high angle of attack that creates a structure at the leading edge of the wing, a little tornado-like structure called a leading edge vortex, and it's that vortex that actually enables the wings to make enough force for the animal to stay in the air. But the thing that's actually most -- so, what's fascinating is not so much that the wing has some interesting morphology. What's clever is the way the fly flaps it, which of course ultimately is controlled by the nervous system, and this is what enables flies to perform these remarkable aerial maneuvers.
자, 파리와 비교해보면 어떨까요? 저는 제 분야에 입문한 일찍부터 어떻게 곤충의 날개가 공중을 날 수있는 충분한 힘을 만들어 낼 수 있는지 알아내는데 시간을 보냈습니다. 여러분은 엔지니어들이 호박벌이 날 수없다는 것을 어떻게 증명했는지 들어보셨을 겁니다. 문제는 곤충의 날개는 비행기 날개처럼 기능하지만 호박벌은 그렇지 않다는 것입니다. 그래서 우리는 이 문제를 움직이는 거대한 로봇 곤충을 만들어 거대한 광물 오일 속에서 날개짓을 시켜봄으로써 유체역학을 연구했습니다. 그 결과 곤충은 날개짓을 매우 현명한 방법으로 한다는 것을 알게 되었습니다. 날개 끝에서 앞전와류(leading edge vortex)라 불리는 토네이도 같은 구조를 만들고 이 와류는 곤충이 공기 중에 머무를 수 있는 충분한 힘을 날개에 실어줍니다. 하지만 사실 가장 멋진 것은 날개가 재미있는 형태를 가졌다는 점입니다. 파리가 날개짓을 하는 방법에서 현명한 점은 물론 신경계통을 통해 완벽하게 조종이 된다는 점이고, 이것이 바로 파리가 인상적인 공중 기동을 보여주게 합니다.
Now, what about the engine? The engine of the fly is absolutely fascinating. They have two types of flight muscle: so-called power muscle, which is stretch-activated, which means that it activates itself and does not need to be controlled on a contraction-by-contraction basis by the nervous system. It's specialized to generate the enormous power required for flight, and it fills the middle portion of the fly, so when a fly hits your windshield, it's basically the power muscle that you're looking at. But attached to the base of the wing is a set of little, tiny control muscles that are not very powerful at all, but they're very fast, and they're able to reconfigure the hinge of the wing on a stroke-by-stroke basis, and this is what enables the fly to change its wing and generate the changes in aerodynamic forces which change its flight trajectory. And of course, the role of the nervous system is to control all this.
엔진은 어떤가요? 파리의 엔진도 물론 환상적입니다. 두 종류의 비행 근육을 가지고 있는데, 힘 근육으로 불리는 곳은 신축 활성화됩니다. 즉 스스로 작동하며 신경계통을 통한 근육 수축으로 움직여질 필요가 없다는 뜻입니다. 이 근육은 비행에 필요한 큰 힘을 발생시키는데 최적화되었고, 파리의 중간 몸체를 전부 차지해서 만약 파리가 자동차 앞 유리창에 부딪치면 여러분이 보는 건 바로 그 힘 근육입니다. 하지만 날개 기저에 붙은 아주 작은 조종 근육이 있습니다. 힘은 전혀 세지 않지만, 대신 무척 빠르죠. 그리고 날개가 접히는 정도를 바꿀 수 있게 해줍니다. 그것도 날개짓을 할 때마다요. 이것이 파리가 날개를 바꿔 공기역학적 힘을 변화시킴으로써 비행궤적을 바꾸는 방법입니다. 그리고 물론, 신경계통이 이 모든 것을 통제합니다.
So let's look at the controller. Now flies excel in the sorts of sensors that they carry to this problem. They have antennae that sense odors and detect wind detection. They have a sophisticated eye which is the fastest visual system on the planet. They have another set of eyes on the top of their head. We have no idea what they do. They have sensors on their wing. Their wing is covered with sensors, including sensors that sense deformation of the wing. They can even taste with their wings. One of the most sophisticated sensors a fly has is a structure called the halteres. The halteres are actually gyroscopes. These devices beat back and forth about 200 hertz during flight, and the animal can use them to sense its body rotation and initiate very, very fast corrective maneuvers. But all of this sensory information has to be processed by a brain, and yes, indeed, flies have a brain, a brain of about 100,000 neurons.
제어 장치를 한 번 볼까요. 파리는 이 문제를 해결하는데 무엇보다 뛰어난 센서들을 가지고 있습니다. 냄새와 바람을 감지할 수 있는 더듬이가 있지요. 지구상에서 가장 빠른 시각 처리가 가능한 매우 섬세한 눈을 가지고 있고, 머리 꼭대기에 또다른 눈들이 있어요. 그 눈들이 어떤 역할을 하는지는 모릅니다. 날개에 센서도 있지요. 파리의 날개는 센서로 뒤덮혀 있는데, 날개의 변형을 감지하는 센서도 있습니다. 심지어 날개로 맛도 볼 수 있지요. 파리가 가진 가장 섬세한 센서는 평형곤(halteres)라 불리는 기관입니다. 평형곤은 실제로 자이로스코프입니다. 이 기관은 비행 중에 200Hz로 앞뒤로 움직이며 파리가 몸의 회전을 감지할 수 있도록 합니다. 그리고 아주 빠르게 비행 경로를 수정할 수 있도록 하지요. 하지만 모든 이런 감각 정보들은 뇌에 의해 처리되어야 합니다. 네, 정말입니다, 파리에게도 뇌가 있습니다. 10만 개 가량의 뉴론이 있는 뇌가 있지요.
Now several people at this conference have already suggested that fruit flies could serve neuroscience because they're a simple model of brain function. And the basic punchline of my talk is, I'd like to turn that over on its head. I don't think they're a simple model of anything. And I think that flies are a great model. They're a great model for flies. (Laughter)
여기 계시는 몇몇 분들은 초파리가 신경 과학 연구 대상이 되어야 한다고 제안하기도 하셨죠. 왜냐하면 가장 간단한 뇌 기능 모델이기 때문입니다. 그리고 저는 제 강연의 핵심을 파리의 머리에 두고 싶습니다. 파리가 어떤 것이든지 간단한 모델이라 생각하지 않습니다. 저는 파리가 굉장한 모델이라고 생각해요. 파리는 비행의 굉장한 모델이죠. (웃음)
And let's explore this notion of simplicity. So I think, unfortunately, a lot of neuroscientists, we're all somewhat narcissistic. When we think of brain, we of course imagine our own brain. But remember that this kind of brain, which is much, much smaller — instead of 100 billion neurons, it has 100,000 neurons — but this is the most common form of brain on the planet and has been for 400 million years. And is it fair to say that it's simple? Well, it's simple in the sense that it has fewer neurons, but is that a fair metric? And I would propose it's not a fair metric. So let's sort of think about this. I think we have to compare -- (Laughter) — we have to compare the size of the brain with what the brain can do. So I propose we have a Trump number, and the Trump number is the ratio of this man's behavioral repertoire to the number of neurons in his brain. We'll calculate the Trump number for the fruit fly. Now, how many people here think the Trump number is higher for the fruit fly?
이 간단한 개념을 생각해볼까요. 불행히도 많은 신경 과학자들은 어떻게 보면 자기 도취적이에요. 뇌에 대해 생각할 때, 당연히 우리 자신의 뇌에 대해 생각하지요. 하지만 이런 종류의 뇌, 즉 훨씬 작은 -- 천억 개의 뉴론대신 10만 개의 뉴론이 있는 -- 하지만 이런 뇌가 지구상의 가장 흔한 형태이고 4억 년 전부터 있었지요. 그렇다면 이런 뇌가 간단하다고 말하는게 옳을까요? 글쎄요, 더 적은 뉴론이 있다는 의미에서는 간단하지만 과연 공정한 기준일까요? 저는 그렇게 생각하지 않습니다. 이 것에 대해 한 번 생각해볼까요. 제 생각에는 이렇게 비교를 -- (웃음) -- 뇌의 크기를 비교해 봐야할 것 같아요. 그리고 뇌가 무엇을 할 수 있는지도요. 트럼프 숫자가 있다고 해보죠. 그 숫자들은 한 사람의 뇌에 있는 뉴론의 숫자와 그 사람의 전체 행동 목록의 비율입니다. 초파리의 트럼프 숫자도 계산해 봅시다. 자, 몇 분이나 초파리보다 높은 숫자를 가지고 있다고 생각하시나요?
(Applause)
(박수)
It's a very smart, smart audience. Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
아주 똑똑한 청중들이군요. 맞아요. 부등호는 이쪽 방향으로 향합니다. 아니면 그렇다고 가정할게요.
Now I realize that it is a little bit absurd to compare the behavioral repertoire of a human to a fly. But let's take another animal just as an example. Here's a mouse. A mouse has about 1,000 times as many neurons as a fly. I used to study mice. When I studied mice, I used to talk really slowly. And then something happened when I started to work on flies. (Laughter) And I think if you compare the natural history of flies and mice, it's really comparable. They have to forage for food. They have to engage in courtship. They have sex. They hide from predators. They do a lot of the similar things. But I would argue that flies do more. So for example, I'm going to show you a sequence, and I have to say, some of my funding comes from the military, so I'm showing this classified sequence and you cannot discuss it outside of this room. Okay? So I want you to look at the payload at the tail of the fruit fly. Watch it very closely, and you'll see why my six-year-old son now wants to be a neuroscientist. Wait for it. Pshhew. So at least you'll admit that if fruit flies are not as clever as mice, they're at least as clever as pigeons. (Laughter)
이제 생각해보니 사람과 파리의 행동 가짓수를 비교한다는게 좀 터무니 없는 것 같네요. 그렇다면 다른 동물을 예로 들어보지요. 여기 생쥐가 있어요. 생쥐는 파리보다 천 배나 더 많은 뉴론을 가지고 있지요. 저는 생쥐를 연구했었습니다. 제가 생쥐를 연구했을 때는, 정말 느리게 말하곤 했지요. 파리에 대해 연구를 시작했을 때 뭔가 일어났어요. (웃음) 파리와 생쥐의 자연사를 비교해 보면 아주 유사합니다. 둘 다 먹이를 찾아다니고, 구애를 통해 이성을 유혹하지요. 성을 가지고 있고, 천적으로부터 숨어 지냅니다. 서로 비슷한 점들을 많이 가지고 있어요. 하지만 파리가 더 많은 일을 한다고 말하고 싶어요. 예를 들어, 한 연속 사진을 보여드릴텐데, 그 전에 제 연구 기금 중에 일부는 군대에서 지원받는다는 것을 말씀드려야겠군요. 자, 여러분에게 대외비 사진을 보여드릴거에요. 이 강연장 밖에서 이것에 대해 얘기하시면 안되요. 아시겠죠? 초파리의 꼬리에 달려있는 것을 보시기 바랍니다. 자세히 보세요. 그러면 제 여섯 살 난 아들이 신경 과학자가 되고 싶어하는 이유를 이해하실 거에요. 잠시만요. 휴- 초파리가 생쥐보다 똑똑하지 않다해도 적어도 비둘기보다는 똑똑하다는 것을 인정하실거에요 (웃음)
Now, I want to get across that it's not just a matter of numbers but also the challenge for a fly to compute everything its brain has to compute with such tiny neurons. So this is a beautiful image of a visual interneuron from a mouse that came from Jeff Lichtman's lab, and you can see the wonderful images of brains that he showed in his talk. But up in the corner, in the right corner, you'll see, at the same scale, a visual interneuron from a fly. And I'll expand this up. And it's a beautifully complex neuron. It's just very, very tiny, and there's lots of biophysical challenges with trying to compute information with tiny, tiny neurons.
단지 숫자의 문제가 아니라 파리가 그렇게 작은 뉴론을 가지고 모든 것을 계산하는게 파리에게는 도전이라는 것을 말씀드리고 싶어요. 제프 릭만(Jeff Lichtman) 연구실에서 촬영한 생쥐의 아름다운 시각 개재뉴론(interneuron) 사진입니다. 그가 강연에서 얘기한 멋진 뇌 사진을 보실 수 있지요. 하지만 저기 가장자리에, 오른쪽 위에요. 같은 축척의 파리의 시각 개재뉴론을 보세요. 확대해볼까요. 아름답게 얽힌, 복잡한 뉴론이지요. 정말 정말 작아요. 엄청난 생물물리학적인 도전이 있습니다. 이 작고 작은 뉴론들을 가지고 정보를 계산해야 하지요.
How small can neurons get? Well, look at this interesting insect. It looks sort of like a fly. It has wings, it has eyes, it has antennae, its legs, complicated life history, it's a parasite, it has to fly around and find caterpillars to parasatize, but not only is its brain the size of a salt grain, which is comparable for a fruit fly, it is the size of a salt grain. So here's some other organisms at the similar scale. This animal is the size of a paramecium and an amoeba, and it has a brain of 7,000 neurons that's so small -- you know these things called cell bodies you've been hearing about, where the nucleus of the neuron is? This animal gets rid of them because they take up too much space. So this is a session on frontiers in neuroscience. I would posit that one frontier in neuroscience is to figure out how the brain of that thing works.
뉴론이 얼마나 작아질 수 있을까요? 자, 이 재밌는 곤충을 한 번 봅시다. 파리의 일종이에요. 날개가 있고, 눈이 있고, 더듬이와 다리가 있어요. 삶이 복잡하죠. 기생을 하는데, 날아다니면서 기생할 애벌레를 찾습니다. 하지만 이 녀석의 뇌가 초파리처럼 소금 알갱이만한게 아니라 몸 자체가 소금 알갱이만합니다. 같은 축척의 다른 기관들을 보시죠. 짚신벌레와 아메바 크기의 생물이에요. 7천개의 뉴론을 가진 뇌가 있지요. 정말 작아요. 세포체라 불리는 이것들을 들어보셨을거에요. 뉴론의 핵이 어디 있는걸까요? 이 생물들은 핵이 자리를 너무 많이 차지해서 없애버렸습니다. 신경 과학의 미개척 분야라 할 수 있어요. 신경 과학의 미개척 분야 중 하나가 이것들이 어떻게 일하는지를 이해하는 것이라고 제안하고 싶어요.
But let's think about this. How can you make a small number of neurons do a lot? And I think, from an engineering perspective, you think of multiplexing. You can take a hardware and have that hardware do different things at different times, or have different parts of the hardware doing different things. And these are the two concepts I'd like to explore. And they're not concepts that I've come up with, but concepts that have been proposed by others in the past.
하지만 생각해 봅시다. 어떻게 적은 수의 뉴론이 많은 일을 할 수 있을까요? 제 생각에는 공학적인 관점에서 다중 처리를 생각해보죠. 서로 다른 시간에 여러 일을 처리할 수 있는 하드웨어를 생각하실 수도 있고, 여러 일을 처리하는 여러 부속을 가진 하드웨어를 생각하실 수도 있어요. 이 두가지 컨셉이 제가 탐구하고자 하는 것입니다. 그리고 이 컨셉은 제가 생각해낸 것이 아니라 이미 과거에 다른 분들이 제안한 것입니다.
And one idea comes from lessons from chewing crabs. And I don't mean chewing the crabs. I grew up in Baltimore, and I chew crabs very, very well. But I'm talking about the crabs actually doing the chewing. Crab chewing is actually really fascinating. Crabs have this complicated structure under their carapace called the gastric mill that grinds their food in a variety of different ways. And here's an endoscopic movie of this structure. The amazing thing about this is that it's controlled by a really tiny set of neurons, about two dozen neurons that can produce a vast variety of different motor patterns, and the reason it can do this is that this little tiny ganglion in the crab is actually inundated by many, many neuromodulators. You heard about neuromodulators earlier. There are more neuromodulators that alter, that innervate this structure than actually neurons in the structure, and they're able to generate a complicated set of patterns. And this is the work by Eve Marder and her many colleagues who've been studying this fascinating system that show how a smaller cluster of neurons can do many, many, many things because of neuromodulation that can take place on a moment-by-moment basis. So this is basically multiplexing in time. Imagine a network of neurons with one neuromodulator. You select one set of cells to perform one sort of behavior, another neuromodulator, another set of cells, a different pattern, and you can imagine you could extrapolate to a very, very complicated system.
게의 저작 운동을 보고 한 가지 아이디어를 떠올렸는데, 제가 게를 먹었다는 얘기가 아니에요, 전 볼티모어 출신이라 게를 잘 씹어 먹기는 해요. 실제로 음식물을 씹어 먹는 게에 대한 얘기인데요, 게의 저작 운동은 실로 인상적입니다. 게는 껍질 밑에 이런 복잡한 구조를 가지고 있는데 저작기(gastric mill)이라 불리는 기관입니다. 이것은 다양한 방법으로 음식물을 갈아냅니다. 이 기관의 내시경 사진을 보세요. 놀라운 점은 이것이 단지 몇 개의 뉴론으로 제어된다는 점입니다. 스무여개 남짓한 뉴론만으로 엄청나게 다양한 운동 패턴을 만들어냅니다. 게의 이 매우 작은 신경절은 실제로 매우 많은 신경 조정 인자로 가득 차 있기 때문에 가능합니다. 앞서 신경 조정 인자에 대해 들어보셨을거에요. 실제로 뉴론을 대신해서 이 기관을 자극하는 신경 조정 인자들이 있어요. 그래서 복잡한 종류의 움직임을 할 수 있게 해주죠. 이브 마더(Eve Marder)와 그의 많은 동료 과학자들이 이 놀라운 시스템에 대해 연구했는데, 어떻게 이 작은 뉴론 집합체가 엄청나게 많은 일을 할 수 있냐하면 신경 조절 기제가 순간순간 발생하기 때문입니다. 즉 기본적으로 동시 다중 처리가 이루어지는 것입니다. 한 개의 신경 조절기를 가진 뉴론의 네트워크를 상상해보세요. 한 행동을 위한 한 세포 집합체를 선택하고, 또 다른 신경 조절기와 다른 세포들과 다른 움직임에 대해서도 그렇게 해보면, 매우 복잡한 시스템을 추론할 수 있을 겁니다.
Is there any evidence that flies do this? Well, for many years in my laboratory and other laboratories around the world, we've been studying fly behaviors in little flight simulators. You can tether a fly to a little stick. You can measure the aerodynamic forces it's creating. You can let the fly play a little video game by letting it fly around in a visual display. So let me show you a little tiny sequence of this. Here's a fly and a large infrared view of the fly in the flight simulator, and this is a game the flies love to play. You allow them to steer towards the little stripe, and they'll just steer towards that stripe forever. It's part of their visual guidance system. But very, very recently, it's been possible to modify these sorts of behavioral arenas for physiologies. So this is the preparation that one of my former post-docs, Gaby Maimon, who's now at Rockefeller, developed, and it's basically a flight simulator but under conditions where you actually can stick an electrode in the brain of the fly and record from a genetically identified neuron in the fly's brain. And this is what one of these experiments looks like. It was a sequence taken from another post-doc in the lab, Bettina Schnell. The green trace at the bottom is the membrane potential of a neuron in the fly's brain, and you'll see the fly start to fly, and the fly is actually controlling the rotation of that visual pattern itself by its own wing motion, and you can see this visual interneuron respond to the pattern of wing motion as the fly flies. So for the first time we've actually been able to record from neurons in the fly's brain while the fly is performing sophisticated behaviors such as flight. And one of the lessons we've been learning is that the physiology of cells that we've been studying for many years in quiescent flies is not the same as the physiology of those cells when the flies actually engage in active behaviors like flying and walking and so forth. And why is the physiology different? Well it turns out it's these neuromodulators, just like the neuromodulators in that little tiny ganglion in the crabs. So here's a picture of the octopamine system. Octopamine is a neuromodulator that seems to play an important role in flight and other behaviors. But this is just one of many neuromodulators that's in the fly's brain. So I really think that, as we learn more, it's going to turn out that the whole fly brain is just like a large version of this stomatogastric ganglion, and that's one of the reasons why it can do so much with so few neurons.
파리가 이렇게 한다는 증거가 있을까요? 몇 년간 제 연구실과 세계의 다른 연구실에서는 작은 비행 시뮬레이터 안에서 파리를 연구해왔습니다. 파리를 작은 막대에 연결해서 파리가 만들어내는 공기 역학적 힘을 측정할 수 있습니다. 영상 표시 장치 안에서 날아다니게 해서 파리가 비디오 게임을 하게 할 수도 있어요. 아주 짧은 연속 사진을 보여드릴께요. 여기 파리가 있고 비행 시뮬레이터 안에 있는 파리의 적외선 촬영 사진입니다. 파리가 좋아하는 게임인데, 파리가 작은 막대로 조종해나갈 수 있게 하면 계속해서 막대를 향해 나아갑니다. 이것이 파리의 시각 유도 장치입니다. 아주 최근에 생리학을 통해 이런 행동 영역의 조정이 가능해졌지요. 제 박사후 과정 학생의 하나였던, 지금은 록펠러에서 일하는 개비 메이먼(Gaby Maimon)이 기본적인 비행 시물레이터를 만들었는데, 실제로 파리의 뇌에 전극을 붙이고 파리의 뇌에서 유전적으로 확인된 뉴론을 통해 기록을 하는 장치였습니다. 이것이 그 실험 중 일부에요. 이 연속 사진은 실험실의 다른 또다른 학생 베티나 슈넬(Bettina Schnell)의 연구인데요. 아래의 녹색 그래프가 파리 뇌에 있는 뉴론 막의 위치 변화를 표시한 것입니다. 파리가 날기 시작하면서, 파리는 실제적으로 시각 패턴의 회전을 날개의 움직임에 따라 조종하는 것을 보실 수 있습니다. 그리고 이 시각개재 뉴론이 파리가 날 때 날개의 움직임 형태에 반응하는 것을 보실 수 있어요. 그래서 처음으로 파리가 비행과 같은 복잡한 행동을 하는 동안 그 뇌의 뉴론의 변화를 기록할 수 있었습니다. 몇 년간 세포 생리 기능에 대해 몇 년간의 연구를 통해 한 가지 배운 점은 움직임이 없는 파리의 세포와 날거나 앞뒤로 활발히 움직이는 파리의 세포 생리 기능이 같지 않다는 것입니다. 왜 생리 기능이 다를까요? 이런 신경 조절 물질이 게의 작은 신경절에 있는 것과 같은 것이라는 사실이 밝혀졌습니다. 이것이 <i>옥토파민</i> 시스템의 사진입니다. (교감 신경 흥분성 아민) 옥토파민은 신경 조절 물질로 비행과 다른 행동에 중요한 역할을 하는 것으로 보입니다. 하지만 이것은 파리 뇌에 있는 단 하나의 신경 조절 물질에 불과합니다. 그래서 저는 연구가 진척됨에 따라 파리 뇌 전체가 게의 구위신경계(stomatogastric) 신경절을 확대한 것과 같다는 점을 밝혀낼 수 있다고 생각합니다. 이것이 파리가 적은 수의 뉴론을 가지고도 많은 일을 할 수 있는 이유 중 하나입니다.
Now, another idea, another way of multiplexing is multiplexing in space, having different parts of a neuron do different things at the same time. So here's two sort of canonical neurons from a vertebrate and an invertebrate, a human pyramidal neuron from Ramon y Cajal, and another cell to the right, a non-spiking interneuron, and this is the work of Alan Watson and Malcolm Burrows many years ago, and Malcolm Burrows came up with a pretty interesting idea based on the fact that this neuron from a locust does not fire action potentials. It's a non-spiking cell. So a typical cell, like the neurons in our brain, has a region called the dendrites that receives input, and that input sums together and will produce action potentials that run down the axon and then activate all the output regions of the neuron. But non-spiking neurons are actually quite complicated because they can have input synapses and output synapses all interdigitated, and there's no single action potential that drives all the outputs at the same time. So there's a possibility that you have computational compartments that allow the different parts of the neuron to do different things at the same time.
다른 생각, 다른 방법의 다중 처리로는 공간 활용입니다. 뉴론의 서로 다른 부분이 동시에 다른 일을 처리할 수 있도록 하는 것이죠. 척추동물과 무척추동물의 서로 대조되는 뉴론들이 있는데요, 인간의 피라미드 뉴론은 라몬 이 카할(Ramon y Cajal)의 연구이고, 오른쪽의 논-스파이킹 뉴론은 오래 전 앨런 왓슨(Alan Watson)과 말콤 버로우스(Malcolm Burrows)의 연구입니다. 말콤 버로우스는 재미있는 아이디어를 떠올렸는데, 이 메뚜기의 뉴론이 행동을 유발하지 않는다는 것에 근거했죠. 이것은 논-스파이킹 세포입니다. 우리 뇌에 있는 것처럼 특정한 세포에요, 우리 뇌의 수상돌기(dendrite)라고 불리는 입력을 받아들이고, 통합해서 행동을 유발하는 것과 같은 것으로 축색돌기를 따라 내려와 뉴론의 출력 부분을 활성화시킵니다. 하지만 논-스파이킹 뉴론은 사실 매우 복잡합니다. 왜냐하면 입력과 출력 시냅시스가 있는데, 모두 견고히 연결되어 있고, 한 가지만 작용하는 것은 불가능해서 모든 출력을 동시에 해야만 합니다. 즉 서로 다른 일을 동시에 처리하기 위해 뉴론의 서로 다른 부분을 이용하는 계산 구역이 있을 수 있습니다.
So these basic concepts of multitasking in time and multitasking in space, I think these are things that are true in our brains as well, but I think the insects are the true masters of this. So I hope you think of insects a little bit differently next time, and as I say up here, please think before you swat.
그래서 동시에 같은 공간에서 다양한 작업을 수행하는 기본적인 개념은 우리 뇌에서도 일어난다고 생각합니다. 하지만 곤충들이 이 점에 있어서 더욱 발달해있다고 봅니다. 다음부터는 곤충들을 좀 다른 시각으로 보시기를 바랍니다. 그리고 당부드리고 싶은 것은, (파리를) 내려치기 전에 한 번 생각해주세요.
(Applause)
(박수)