Despite of the enthusiasm towards intrinsic functional connectivity observed in the brain at rest, currently available approaches to study iFC are limited due to a number of technical limitations. First, the brain imaging modalities such as fMRI, EEG and MEG have either poor temporal resolution or spatial resolution, limiting the way of analysis. This has lead fMRI studies to focus on the spatial patterns of activations at rest, whereas EEG and MEG studies exploited the temporal information embedded in signals within diverse frequency ranges. This is partly due to volume conduction, which makes it harder to study the spatial patterns in EEG and MEG. Second, it is hard to couple these modalities in animal models that allow powerful genetic and molecular approaches, along with diverse invasive experimental methods. To overcome these limitations, large-scale voltage-sensitive dye imaging has been performed in mice cortex, revealing the spatiotemporal details of the neuronal activities that were unable to observe in other modalities. However, previous studies relied on visual inspection and counting to analyze the dynamics of the activities. In this study, I performed large-scale voltage-sensitive dye imaging in urethane anesthetized mice that offer functional signals with high spatiotemporal resolution, but without volume conduction effect. I then applied network analysis such as spatial independent component analysis that was able to couple the spatial information and temporal information of the functional networks within diverse frequency ranges, describing the activity level changes at network level. This enabled me to investigate the dynamics of intrinsic functional connectivity with superior spatiotemporal resolution while maximizing the amount of information under analysis. I propose that this approach can bridge the gap between human and animal studies as well as providing a useful platform to investigate the brain dynamics. This platform could also be useful for answering questions regarding the relationship between spontaneous brain activity and evoked response and the functional roles of spontaneous brain activity at the network level.
안정시 뇌에서 관찰되는 내인적 기능적 연결성에 대해 고조되는 관심에도 불구하고, 현재 이를 연구하는데 사용되는 접근법들은 기술적인 측면에서 몇 개의 제한점을 가지고 있다. 우선 fMRI, EEG, MEG와 같은 뇌영상 장비들은 공간적 해상도가 낮거나 시간적 해상도가 낮기 때문에 이로부터 얻은 데이터를 분석하는 방법에도 제한이 생기게 된다. 이러한 제한점 때문에 fMRI 연구들은 내인적 기능적 연결성을 휴지기 뇌 활동의 공간적 활성화 패턴을 이용하여 구하는 반면, EEG나 MEG 연구들은 다양한 주파수 대역으로 뇌 신호를 분리한 후, 이들의 시간적인 활성화 패턴을 이용하여 이를 구해왔다. 이는 부분적으로 용적전도효과 때문이기도 하다. 두번째로, 앞서 언급한 뇌영상 기법들은 유전자 조작이나 분자 수준의 변형, 침습적 실험방법들이 적용 가능한 동물모델에 적용하는데 어려움이 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위해, 넓은 영역의 쥐 피질을 노출시키고 이 영역에서 나타나는 뇌 신호를 전압민감성 염료를 이용한 이미징 방법을 통해 기록하는 시도들이 있어왔는데, 이를 통해 기존의 뇌영상 기법들을 통해서는 얻을 수 없었던 안정시 뇌 활동의 시공간적 활성화 패턴을 고해상도로 얻을 수 있다는 점이 보여진 바 있다. 그러나 기존의 연구들은 뇌 신호의 이러한 시공간적 활성화 패턴을 분석하기 위해 fMRI, EEG, MEG 등의 뇌영상 기법 신호를 분석하는데 이용되는 네트워크 분석 방법, 주파수 분석 방법들을 적용하지 않고 눈으로 대략적인 활성화 패턴을 확인한다거나 활성화 패턴을 피크 전압의 개수를 세는 방식으로 확인하는데 그쳤다. 이는 전압민감성 염료를 통한 이미징의 장점을 살리지 못하는 접근법이라 할 수 있다. 본 연구에서는 우레탄으로 마취된 쥐의 피질에서 전압민감성 염료를 이용한 이미징을 수행하여 용적전도효과에 의해 오염되지 않은 뇌 활동을 높은 시공간적 해상도로 기록하였으며, 여기서 얻은 안정시 뇌 활동의 패턴을 공간적 독립요인분석을 통해 분석함으로서 쥐 피질을 여러 공간적인 네트워크로 분리했다. 그리고 이 네트워크의 활성을 나타내는 지표를 이용하여 각각의 공간적 네트워크들의 활성화 패턴의 동역학을 특정 주파수 대역, 위상의 변화 측면에서 묘사하였다. 이는 안정시 뇌의 기능적 연결성이 변화하는 동역학을 시공간적 정보를 모두 활용하여 묘사하는 방법이며, 앞서 언급했던 기존 뇌영상 장비들의 해상도의 문제를 보완하면서도 이렇게 얻은 정보를 최대한으로 활용하는 방법이라 할 수 있다. 필자는 본 연구가 전압민감성 염료를 이용한 이미징과 기존 뇌영상 기법들에 적용되는 네트워크 분석 방법들을 조합함으로서, 사람을 대상으로 한 실험과 동물실험 사이에 존재하는 간극을 좁히고, 안정시 뇌 활동의 동역학을 묘사할 수 있는 플랫폼으로 기능할 수 있다고 기대한다. 또한 이 플랫폼이 안정시 뇌 활동의 기능적 측면, 특히 사건관련 반응과 안정시 뇌 활동의 반응과의 관계에 대한 질문들에 대한 해답을 네트워크 수준에서 확인하는데 유용하게 사용 될 수 있으리라 생각된다.
