[논문]전정 유모세포 통합 모델을 이용한 반강성 기전 기반 섬모번들 특성 추정에 관한 연구

김동영; 홍기환; 김규성; 이상민

doi:10.9718/jber.2013.34.4.218

전정 유모세포 통합 모델을 이용한 반강성 기전 기반 섬모번들 특성 추정에 관한 연구
A study on Hair Bundle Feature Estimation Based on Negative Stiffness Mechanism Using Integrated Vestibular Hair Cell Model 원문보기

Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & Biological Engineering, v.34 no.4, 2013년, pp.218 - 225

김동영 (인하대학교 전자공학과) , 홍기환 (인하대학교 정보전자공동연구소) , 김규성 (인하대학교 정보전자공동연구소) , 이상민 (인하대학교 전자공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper hair bundle feature model and integration method for hair cell models were proposed. The proposed hair bundle feature model was based on spring-damper-mass model. Input of integrated vestibular hair cell model was frequency and output was interspike interval of hair cell that was reflected the feature of hair bundles. Irregular afferents that had a great gain variation showed reduction of negative stiffness section. Regular afferents that had a small gain variation, however, showed same feature with base negative stiffness feature. As a result, integrated vestibular hair cell model showed almost the same modeling data with experimental data in the modeled eleven frequency bands. It is verified that the proposed model is a good model for hair bundle feature modeling.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이는 본 연구에서 제시한 섬모번들 특성 매개변수가 AHP 모델의 매개변수로서 극파간격을 유추하는데 적정한 값을 부여하고 있다는 것을 의미한다. 따라서 본 연구는 정상 전정 모델과 어지럼증이 있는 전정 모델 간의 차이를 피드백 받고 보정하는 통합 전정 모델의 기반을 제시한다. 이에 따라 인공전정기관의 전정뉴런신호를 예측하는 전정감각 시뮬레이터에 본 연구가 사용될 수 있다.
본 논문에서는 섬모번들 특성 모델과 이들의 통합 과정을 제안한다. 제안하는 섬모번들 특성 모델에 의해 섬모번들의 반강성 특징이 정의되었으며, AHP 모델을 분석하여 흥분성 시냅스 후 전위(EPSP, excitatory postsynaptic potential)의 원인이 되는 흥분성 시냅틱 컨덕턴스(excitatory synaptic conductance)를 구하였다.
본 논문에서는 외부 입력을 유모세포 모델에 적용시키기 위해 섬모번들 특성 모델을 제시하고 이를 검증하였다. 이에 따라 섬모번들 특성 모델을 검증하기 위한 통합 전정 유모세포 모델이 제안되었다.
본 논문에서는 전정신경의 활동전압 안정도를 재현하기 위한 랜덤 프로세스를 무시하였다. 랜덤 요소를 무시할 경우, 이 모델의 스파이크 간격을 결정하는 흥분성 시냅틱 컨덕턴스(g_s)가 랜덤 값이 아닌 일정한 값을 가지게 되기 때문에 일정한 극파간격을 보여주게 된다.
이 때 채워진 심볼(●,▲)들은 각 주파수의 평균값을 의미한다. 본 논문은 이 데이터를 이용하여 각 구심신경섬유의 섬모번들 특성 모델을 모델링하였다.
본 연구에서는 통합된 전정 유모세포 모델을 이용해 섬모 번들 특성 모델을 검증하였다. 이는 섬모번들과 유모세포-시냅스 구간의 기전을 모사했던 기존 논문들의 모델 이론을 합친 것과 같다.
이 모델의 목적은 전정신경의 활동전압 안정도를 시뮬레이션하는 것이었다. 전정 유모세포는 전정신경의 발화규칙성에 따라 다른 성향의 활동전압 규칙성을 보인다.

가설 설정

섬모번들의 강성은 섬모번들을 지지해주는 pivot spring의 강성과 이온 채널이 열림에 따라서 변화하는 gate spring의 강성의 합으로 인해 나타나는 것으로 생각된다[8]. 이온 채널의 개방률은 일정한 값을 가지기 때문에[8] 본 논문에서는 섬모번들마다 가지는 gate spring의 강성에 차이가 없다고 가정하였다. 또한 식 (1)은 아래의 식 (3)과 식 (4)로 요약될 수 있다.

제안 방법

알려진 섬모번들의 특징은 강성이 감소될수록 자발 진동수가 올라가 섬모번들의 주파수를 상승시키고 작은 변위에도 큰 흥분을 일으킬 수 있게 된다는 것이다[8]. 따라서 일정 주파수를 기준으로 각 뉴런이 가지는 구심성 전정신경의 발화율을 비교하여 pivot spring의 강성에 가중치가 부여될 수 있도록 하였다.
그 이유는 #를 근사값 추정방식으로 유도하였기 때문이며 AHP 모델에서 극파 후 전위 데이터의 샘플링 율을 높이면 개선시킬 수 있을 것으로 생각되나 현재 수준에서 추정된 데이터로도 섬모번들 특성곡선의 유의성을 살펴보기에는 충분하다고 판단된다. 또한 본 논문에서는 흥분성 시냅틱 컨덕턴스의 변화율(∆g_s)을 모델의 입력이 되도록 하였기 때문에 각 뉴런의 규칙성을 반영하기 위한 랜덤 프로세스가 반영되지 않았다. 그러나 이 모델에서는 오직 주파수-발화율만을 중요하게 생각했기 때문에 뉴런 발화의 규칙성에 따른 cv* 값은 무시될 수 있었다.
본 논문에서는 0.5~1 Hz 사이의 주파수 영역에서 11개의 주파수를 설정하여 전정 유모세포 모델 식 (18)로 재현한 후, 원본 데이터와 비교하여 모델의 신뢰성을 확인하였다.
기존의 섬모번들 모델은 전정 유모세포의 섬모번들에 존재하는 반강성 기전과 적응 기전을 모델링한 것이다. 본 논문에서는 섬모번들 특성 모델 제작을 위해 반강성 기전만을 고려하였다.
그림 4는 본 논문에서 제안하는 섬모번들의 반강성 특징을 모델링하는 절차다. 이에 따라 섬모번들의 반강성 모델을 이용하여 2가지 전정 유모세포의 주파수와 구심성 전정 신경의 활동전압 발생율을 통해 섬모번들의 반강성 특징이 모델링되었다.
실험 데이터는 기존의 2개의 다른 규칙성을 가진 유모세포의 주파수-발화율 그래프를 사용하였다. 이에 따라 외부 자극의 강도에 관계되는 컨덕턴스와 섬모번들 외부에 가해진 입력 사이에 나타난 시스템을 수학적으로 해석하여 모델을 검증하였다.
본 논문에서는 섬모번들 특성 모델과 이들의 통합 과정을 제안한다. 제안하는 섬모번들 특성 모델에 의해 섬모번들의 반강성 특징이 정의되었으며, AHP 모델을 분석하여 흥분성 시냅스 후 전위(EPSP, excitatory postsynaptic potential)의 원인이 되는 흥분성 시냅틱 컨덕턴스(excitatory synaptic conductance)를 구하였다. 실험 데이터는 기존의 2개의 다른 규칙성을 가진 유모세포의 주파수-발화율 그래프를 사용하였다.
제안하는 섬모번들 특성 모델은 유도된 pivot spring의 강성(KmSP)과 gate spring의 강성(κGS)에 의해 섬모번들의 반강성 특징을 부여하였다.

대상 데이터

제안하는 섬모번들 특성 모델에 의해 섬모번들의 반강성 특징이 정의되었으며, AHP 모델을 분석하여 흥분성 시냅스 후 전위(EPSP, excitatory postsynaptic potential)의 원인이 되는 흥분성 시냅틱 컨덕턴스(excitatory synaptic conductance)를 구하였다. 실험 데이터는 기존의 2개의 다른 규칙성을 가진 유모세포의 주파수-발화율 그래프를 사용하였다. 이에 따라 외부 자극의 강도에 관계되는 컨덕턴스와 섬모번들 외부에 가해진 입력 사이에 나타난 시스템을 수학적으로 해석하여 모델을 검증하였다.
실험 데이터로는 그림 6과 같이 0.1 g의 선형 가속도에서 0.5 Hz~1 Hz 사이에서 나타난 주파수-발화율 그래프가 이용되었다[18]. 이 실험 데이터는 규칙적 구심신경섬유(○)와 불규칙적 구심신경섬유(△)로 나뉘어진다.

이론/모형

이에 따라 섬모번들의 시간-변위 그래프가 그림 2와 같이 모사되었다. 본 논문에서는 이 모델을 이용하여 외부 입력이 존재하는 유모세포 모델의 입력 시스템으로 활용하였다[8].

성능/효과

이득 변화량이 큰 섬모번들은 반강성 구간이 감소되고 자발 진동수가 올라가 섬모번들의 주파수를 상승시키고 작은 변화에도 큰 흥분을 일으킬 수 있게 된다. 따라서 이득 변화량이 큰 불규칙적 구심신경섬유(irregular)는 반강성 구간의 감소를 보였으며 외부 자극의 변화에 따른 주파수 변화가 적은 규칙적 구심신경섬유의 곡선(regular)은 기본 반강성 특성곡선(non regularity)과 거의 동일한 결과를 보였다.
이에 따라 11개의 주파수 대역에서 구심성 전정신경의 활동전압에 대한 실험 데이터와 모델링 데이터가 거의 일치함을 보여주었다. 이는 본 연구에서 제시한 섬모번들 특성 매개변수가 AHP 모델의 매개변수로서 극파간격을 유추하는데 적정한 값을 부여하고 있다는 것을 의미한다. 따라서 본 연구는 정상 전정 모델과 어지럼증이 있는 전정 모델 간의 차이를 피드백 받고 보정하는 통합 전정 모델의 기반을 제시한다.
이는 섬모번들과 유모세포-시냅스 구간의 기전을 모사했던 기존 논문들의 모델 이론을 합친 것과 같다. 이에 따라 11개의 주파수 대역에서 구심성 전정신경의 활동전압에 대한 실험 데이터와 모델링 데이터가 거의 일치함을 보여주었다. 이는 본 연구에서 제시한 섬모번들 특성 매개변수가 AHP 모델의 매개변수로서 극파간격을 유추하는데 적정한 값을 부여하고 있다는 것을 의미한다.
제안하는 섬모번들 특성 모델은 유도된 pivot spring의 강성(K_mSP)과 gate spring의 강성(κ_GS)에 의해 섬모번들의 반강성 특징을 부여하였다. 통합된 전정 유모세포 모델은 섬모번들 특성 모델의 출력과 AHP 모델의 입력 간의 관계가 유도되었다.

후속연구

따라서 본 논문에서도 동일한 가속도하에서 얻어진 해당 실험만을 모델링한 결과 데이터로 보아야한다. 그러므로 전정 유모세포 모델을 세우는 데 있어서 입력 가속도와 전정신경의 활동전압 변화 관계에 대해 추후 연구해 볼 필요가 있다.
랜덤 요소를 무시할 경우, 이 모델의 스파이크 간격을 결정하는 흥분성 시냅틱 컨덕턴스(g_s)가 랜덤 값이 아닌 일정한 값을 가지게 되기 때문에 일정한 극파간격을 보여주게 된다. 이러한 특성에 의해 본 연구가 수행하고자 하는 섬모번들 특성 모델의 출력을 AHP 모델의 입력으로 쓸 경우 전체 모델에 있어서 정해진 입력에 대해 일정한 출력이 나오는 특성을 가지게 되기 때문에 좀 더 명확한 모델 특성을 가질 수 있다.
따라서 본 연구는 정상 전정 모델과 어지럼증이 있는 전정 모델 간의 차이를 피드백 받고 보정하는 통합 전정 모델의 기반을 제시한다. 이에 따라 인공전정기관의 전정뉴런신호를 예측하는 전정감각 시뮬레이터에 본 연구가 사용될 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	유모세포의 주요 기능은?	유모세포의 주요 기능은 섬모번들의 기계적인 진동을 막전위로 바꾸는 것이다[10]. 이러한 막 전위의 증가에 따라 유모세포 내부의 전위가 역치 전위에 도달하게 되면 구심성 전정신경에서 활동전압을 발생시킨다.
	유모세포의 주요 기능은 섬모번들의 기계적인 진동을 막전위로 바꾸면 어떠한 현상이 일어나는가?	유모세포의 주요 기능은 섬모번들의 기계적인 진동을 막전위로 바꾸는 것이다[10]. 이러한 막 전위의 증가에 따라 유모세포 내부의 전위가 역치 전위에 도달하게 되면 구심성 전정신경에서 활동전압을 발생시킨다. 이러한 모델의 구현을 위해선 신경전달물질의 양을 결정하는 섬모번들에 대한 이해와 유모세포-신경접합부의 화학 물질 교환에 따른 구심성 전정신경의 활동전압에 대한 이해가 필요하다.
	어지럼증의 원인은?	균형감각 및 그 부족으로 초래되는 어지럼증은 과거에는 그리 중요하게 인식되지 않았던 것이나 최근에는 여섯 번째 감각이라고 불리울 정도로 그 중요성이 점점 증가하고 있으며, 현대인들에게 빈번하게 발생하는 스트레스는 누적되면 신체 면역력에 타격을 주어 어지럼증의 발병 확률을 증가시키곤 한다. 이러한 요소에 의해 어지럼증은 현대인의 대표적인 질병중 하나가 되어가고 있다[1,2].

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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