[논문]반강성 특성이 반영된 전정 유모세포 모델의 활동전위 생성에 관한 연구

김동영; 홍기환; 김규성; 이상민

doi:10.5573/ieie.2014.51.9.190

반강성 특성이 반영된 전정 유모세포 모델의 활동전위 생성에 관한 연구
A Study on the Action Potential Generations of the Vestibular Hair Cell Model with Negative Stiffness Feature 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.51 no.9, 2014년, pp.190 - 199

김동영 (인하대학교 전자공학과) , 홍기환 (인하대학교 정보전자공동연구소) , 김규성 (인하대병원 이비인후과) , 이상민 (인하대학교 정보전자공동연구소 & 전자공학과)

초록
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본 논문에서는 섬모 번들 특성 모델과 통합 전정 유모세포 모델을 제안한다. 기존 전정기관 모델에 관한 연구는 외력이 없는 상태에서 전정 유모세포의 섬모 번들이 가지는 특성이나 시냅스에서 발생하는 활동전위만을 대상으로 진행되었으며 섬모번들의 고유 특성을 고려한 전정신경의 활동전위에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 제안된 통합 전정 유모세포 모델은 외력을 반영하였고 서로 다른 규칙성을 가진 유모세포에 대해 각각의 섬모번들의 반강성 특성을 고려하였고 이를 기존의 외력없는 모델과 비교하였다. 그 결과 외부 자극의 변화에 따른 주파수 변화가 큰 불규칙적 신경섬유와 중간규칙적 신경섬유에서는 반강성 구간의 감소를 보였으나 그렇지 않은 규칙적 신경섬유에서는 기존의 반강성 특성과 유사한 특성을 보여주었다. 또한 제안된 전정 유모세포 모델을 통해 11개의 주파수 대역에서의 모델링 데이터와 기존의 동물 실험 데이터가 거의 일치함을 보여 주었다. 제안된 섬모 번들 특성 모델이 적절히 모델링되었음이 확인된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, the vestibular hair bundle feature model and integrated vestibular hair cell model were proposed. In conventional modeling studies of vestibular system, only partial mechanisms were modeled, such as the characteristics of the vestibular hair bundles without external forces or the action potential of synapse, and the study about action potential of vestibular afferent considering the characteristics of the vestibular hair bundle was not performed. The proposed integrated vestibular hair cell model reflects external forces considering negative stiffness features of each hair bundles with different regularities of hair cells and our model was compared with conventional model without external forces. As a result, irregular afferent and intermediate afferent with high ratio of firing frequency variations to the changes of external stimulation had small width of negative stiffness section, but the width of the negative stiffness of regular afferent with low ratio was similar to that of conventional negative stiffness features. And the proposed integrated vestibular hair cell model showed almost same results with conventional data with animal experiments in 11 chosen frequency bands. It is verified that our proposed hair bundle feature model is adequately modeled.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이는 본 연구의 섬모 번들 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 전정뉴런 신호를 예측하는 전정감각 시뮬레이터에 본 연구가 사용될 수 있다.
본 논문에서는 섬모 번들 특성 모델과 Afterhyperpolarization(AHP) 모델의 통합 과정을 제안한다. 제안하는 섬모 번들 특성 모델에 의해 섬모 번들의 반강성 특징이 정의되었으며, AHP 모델의 입력으로 섬모 번들 특성 모델의 출력을 받기 위한 외부 컨덕턴스 회로를 제안하였다.
본 논문에서는 외부 입력을 유모세포 모델에 적용시키기 위해 섬모 번들 특성 모델을 제시하고 이를 검증하였고, 섬모 번들의 출력을 입력받기 위한 외부 컨덕턴스 회로를 AHP 모델에 추가하였다. 이에 따라 통합 전정 유모세포 모델이 이러한 프로세스를 검증하기 위해 제안되었다.
본 논문은 섬모 번들 특성에 영향받는 외부 입력 매개변수를 모델에 포함시키기 위해 외부 입력 회로를 고려한 AHP 모델을 제안한다. 이에 따라 섬모 번들의 반강성 특성이 반영된 외부 입력 매개변수를 갖는 통합 전정 유모세포 모델에 관한 연구가 진행되었다.
본 논문은 유모세포의 기능을 모사하기 위한 모델링 기법들을 다룬다. 이에 따라 전정 유모세포 모델로 크게 섬모 번들과 유모세포-시냅스 접합부에 대한 2가지 모델이 제안되었다^[3～4].
본 논문의 목적은 섬모 번들의 강성 특징이 부여된 제안 모델을 검증하는데 있기 때문에, 외부 입력에 의해 발화율을 발생시킬 수 있는 외부 컨덕턴스 회로가 필요하였다. 제안한 모델은 기존 모델에서 EPSP 구간을 주도했던 흥분성 시냅틱 컨덕턴스(g_S)가 무시되었으며, 대신 외부 입력에 따르는 컨덕턴스(g_P)가 활동전위의 발생 현상을 주도하도록 모델링 되었다.
로 사용하였다. 본 논문의 목적은 섬모 번들의 강성 특징이 부여된 제안 모델을 검증하는데 있었기 때문에, 외부 입력에 의해 발화율을 발생시킬 수 있는 외부 컨덕턴스 회로가 필요했다. 또한 0.
이때 K⁺ 컨덕턴스(g_K)의 매개변수는 Table 1에 따라 각 구심신경섬유에 적용되었으며, 제안된 AHP 모델의 Δg_P는 식 (6)과 같이 유도되었다. 본 모델은 구심신경섬유의 이득 특성을 섬모 번들 특성 모델에 반영하기 위하여 각 데이터에서 2개의 기준 주파수를 결정했다. 이 기준 주파수는 0.
본 논문에서는 외부 입력을 유모세포 모델에 적용시키기 위해 섬모 번들 특성 모델을 제시하고 이를 검증하였고, 섬모 번들의 출력을 입력받기 위한 외부 컨덕턴스 회로를 AHP 모델에 추가하였다. 이에 따라 통합 전정 유모세포 모델이 이러한 프로세스를 검증하기 위해 제안되었다.
통합된 전정 유모세포 모델은 본 논문에서 추정한 섬모 번들 특성을 검증하기 위해 제안되었다. 이는 아래 그림 3과 같은 통합 과정을 가진다.

가설 설정

이 때 섬모 번들의 진동주기를 저주파 대역으로 제한하였기 때문에 질량과 저항계수들은 모델링에서 생략되었다^{[3, 13]}. 이온 채널의 개방률은 일정한 값을 가지기 때문에^[3] 섬모 번들마다 가지는 gating spring의 강성에 차이가 없다고 가정하였다. 이 때 P_B,RE 값은 1/2로 설정하였다^[3].

제안 방법

이 값은 3% 오차율 이내의 유사성을 보여주었다. g_x의 추정방식은 다양하게 제시될 수 있으나 모든 케이스에서 동일한 양상으로 모델링이 되는 추정법을 택하기로 하였다. 이는 정확히 데이터로 정해진 뉴런의 규칙성 이외의 상황에도 모델링을 가능케 하고자 하는 의지가 내포되어 있다.
각 모델의 cv(coefficient of variation) 값 역시 계산하였는데 이 연산은 각 데이터의 역수인 극파간격을 기준으로 하였다. 이에 따라 기존 모델의 cv값으로 0.
1 배에 해당하는 선형 가속도였다^[14]. 따라서 본 논문에서도 동일한 가속도하에서 얻어진 해당 실험만을 모델링하였다. 따라서 전정 유모세포 모델을 세우는 데 있어서 입력 가속도와 전정신경 발화율 변화와의 관계에 대해서는 추후 연구해 볼 필요가 있다.
또한 모델에서 사용한 입력 컨덕턴스(g_x) 추정 방식의 오차율을 비교하기를 위하여 선형 추정법과 로그 추정법을 적용하여 데이터를 비교하였다. 이와 함께 실험 데이터의 평균 발화율인 68.
이는 정확히 데이터로 정해진 뉴런의 규칙성 이외의 상황에도 모델링을 가능케 하고자 하는 의지가 내포되어 있다. 또한 본 논문에서는 오직 주파수-발화율 데이터만을 중요하게 생각했기 때문에 뉴런의 규칙성에 따른 표준편차를 생산하는 흥분성 시냅틱 컨덕턴스(g_S)를 반영하지 않았다. 따라서 랜덤 프로세스에 의해 생산되는 cv값은 무시될 수 있었다.
반강성 특성 그래프 추정 결과 및 고찰, 기존 AHP 모델과 모델링 데이터 비교 결과 및 고찰, 통합 전정 유모세포 모델 재현 결과 및 고찰 등 총 3개이다. 이에 따라 반강성 특성이 부여된 섬모 번들 특성 모델과 통합 전정 유모세포 모델의 재현 결과를 고찰하였다.
실험 데이터에는 3개의 다른 규칙성을 가진 유모세포의 주파수-발화율 그래프를 사용하였다. 이에 따라 외부 자극의 강도에 관계되는 컨덕턴스와 섬모 번들 외부에 가해진 입력 사이에 나타난 시스템을 수학적으로 해석하였다.
6 msec를 기준으로 해당 극파간격에서 규칙적 구심신경섬유가 가져야하는 cv값을 모델링 하였다. 이에 따라 제안 모델과 기존 모델간의 발화율 데이터가 제시되었으며 제안 모델이 가지는 차별성을 논하였다.
) 추정 방식의 오차율을 비교하기를 위하여 선형 추정법과 로그 추정법을 적용하여 데이터를 비교하였다. 이와 함께 실험 데이터의 평균 발화율인 68.5 spikes/sec/g에 해당하는 평균 극파간격, 14.6 msec를 기준으로 해당 극파간격에서 규칙적 구심신경섬유가 가져야하는 cv값을 모델링 하였다. 이에 따라 제안 모델과 기존 모델간의 발화율 데이터가 제시되었으며 제안 모델이 가지는 차별성을 논하였다.
기존 모델들은 외부 입력이 없는 자연 상태를 가정하였다는 공통점이 있다. 이와는 달리, 본 논문에서 제안하는 모델은 외부의 입력을 받아들이는 섬모 번들의 특성을 추정하고, 외부 입력이 존재함에 따라 발생하는 발화율을 모사한다.
제안하는 모델은 EPSP 구간을 외부 입력 매개변수, I_P로 사용하였다. 본 논문의 목적은 섬모 번들의 강성 특징이 부여된 제안 모델을 검증하는데 있었기 때문에, 외부 입력에 의해 발화율을 발생시킬 수 있는 외부 컨덕턴스 회로가 필요했다.
본 논문에서는 섬모 번들 특성 모델과 Afterhyperpolarization(AHP) 모델의 통합 과정을 제안한다. 제안하는 섬모 번들 특성 모델에 의해 섬모 번들의 반강성 특징이 정의되었으며, AHP 모델의 입력으로 섬모 번들 특성 모델의 출력을 받기 위한 외부 컨덕턴스 회로를 제안하였다. 실험 데이터에는 3개의 다른 규칙성을 가진 유모세포의 주파수-발화율 그래프를 사용하였다.
제안하는 섬모 번들 특성 모델은 위와 같이 유도된 pivot spring의 강성(K_mSP)과 gate spring의 강성(K_GS)의 조합으로 섬모 번들의 반강성 특징이 부여되었다. 이에 따라 부여된 전정 섬모 번들의 반강성 특징에 의해 전정 유모세포 모델의 민감도가 결정된다.
본 논문의 목적은 섬모 번들의 강성 특징이 부여된 제안 모델을 검증하는데 있기 때문에, 외부 입력에 의해 발화율을 발생시킬 수 있는 외부 컨덕턴스 회로가 필요하였다. 제안한 모델은 기존 모델에서 EPSP 구간을 주도했던 흥분성 시냅틱 컨덕턴스(g_S)가 무시되었으며, 대신 외부 입력에 따르는 컨덕턴스(g_P)가 활동전위의 발생 현상을 주도하도록 모델링 되었다.

대상 데이터

이 때 채워진 심볼(●, ■, ▲)들은 각 주파수의 평균값을 의미한다. 본 논문은 이 데이터를 제안 모델의 검증을 위한 비교 데이터로서 사용하였다. 이 데이터를 사용한 이유는 이 실험으로 외부 입력에 따른 전정신경의 발화율을 알 수 있기 때문이었다.
실험 데이터로는 그림 6과 같이 0.1 g의 선형 가속도에서 0.5 Hz∼1 Hz 사이에서 나타난 주파수-발화율 그래프가 이용되었다[14].
제안하는 섬모 번들 특성 모델에 의해 섬모 번들의 반강성 특징이 정의되었으며, AHP 모델의 입력으로 섬모 번들 특성 모델의 출력을 받기 위한 외부 컨덕턴스 회로를 제안하였다. 실험 데이터에는 3개의 다른 규칙성을 가진 유모세포의 주파수-발화율 그래프를 사용하였다. 이에 따라 외부 자극의 강도에 관계되는 컨덕턴스와 섬모 번들 외부에 가해진 입력 사이에 나타난 시스템을 수학적으로 해석하였다.

데이터처리

5 Hz와 1 Hz에서의 평균 데이터다. 이에 따라 0.5 Hz에서 1 Hz 사이의 주파수 영역에서 11개의 주파수를 설정하여 전정 유모세포 모델 식 (8)로 재현한 후, 원본 데이터와 비교하였다.

이론/모형

기존 모델은 EPSP 구간을 랜덤 매개변수, g_S로 사용하였다. 기존 모델의 목적은 전정신경 발화율의 cv값을 알아내는데 있었으며, 따라서 특정 표준편차를 만들어 내는 랜덤 매개변수가 필요했기 때문이다.
기존의 전정 섬모 번들 모델은 전정 섬모 번들의 반강성 기전과 적응 기전을 모델링한 것이다. 본 논문에서는 섬모 번들 특성 모델 제작을 위해 반강성 기전만을 고려하였다.
본 논문에서는 이 모델을 이용하여 전정 섬모 번들의 반강성 특성을 모델링하고 외부 입력이 존재하는 통합 전정 유모세포 모델에 사용하였다.

성능/효과

이득 변화량이 큰 섬모 번들은 반강성 구간이 감소되고 자발 진동수가 올라가 섬모 번들의 주파수를 상승시키고 작은 변화에도 큰 흥분을 일으킬 수 있게 된다. 따라서 상대적으로 이득 변화량이 큰 불규칙적 구심신경섬유와 중간규칙적 구심신경섬유에서는 반강성 구간의 감소를 보였으며 외부 자극의 변화에 따른 주파수 변화가 적은 규칙적 구심신경섬유에서는 기본 반강성 특성과 거의 동일한 특성을 보여주었다.
따라서 제안 모델이 섬모 번들 특성 검증에 더 적합한 모델임을 알 수 있다. 참고로, EPSP 구간의 랜덤 요소는 전체 시간에서 외부 입력의 평균값을 고려해야 하는 모델링에는 필요하지 않다.
99 % 였다. 반면 제안 모델은 0.133 %의 평균 오차율과 0.0458 %의 표준편차를 보였다. 표 3과 같이 정리된 결과가 의미하는 바는 다음과 같다.
본 연구에서는 통합된 전정 유모세포 모델을 이용해 섬모 번들 특성 모델을 검증하였고 11개의 주파수 대역에서 실험 데이터와 모델링 데이터가 거의 일치함을 보여주었다. 이는 본 연구의 섬모 번들 특성 매개변수가 AHP 모델의 매개변수로서 극파간격을 유추하는데 적정한 값을 부여하고 있다는 것을 의미한다.
실험 결과에 따르면 기존 모델의 평균 오차율은 3.55 %를 보였으며 표준편차는 1.99 % 였다. 반면 제안 모델은 0.
본 연구에서는 통합된 전정 유모세포 모델을 이용해 섬모 번들 특성 모델을 검증하였고 11개의 주파수 대역에서 실험 데이터와 모델링 데이터가 거의 일치함을 보여주었다. 이는 본 연구의 섬모 번들 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.
표 3과 같이 정리된 결과가 의미하는 바는 다음과 같다. 제안 모델이 기존 모델보다 실험 데이터와 더 적절한 모델이라는 것이다.

후속연구

따라서 본 논문에서도 동일한 가속도하에서 얻어진 해당 실험만을 모델링하였다. 따라서 전정 유모세포 모델을 세우는 데 있어서 입력 가속도와 전정신경 발화율 변화와의 관계에 대해서는 추후 연구해 볼 필요가 있다.
따라서 본 연구는 정상 전정 모델과 어지럼증이 있는 전정 모델 간의 차이를 피드백 받고 보정하는 통합 전정 모델의 기반을 제시한다. 이에 따라 인공전정기관의 전정뉴런 신호를 예측하는 전정감각 시뮬레이터에 본 연구가 사용될 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	사람은 본체의 평형을 유지하기 위해 어떤 정보를 이용하는가?	사람은 전정감각, 시각, 체성감각 등을 통해 감지된 정보를 뇌로 전달하여 본체의 평형을 유지하는 데에 활용한다. 그 중에서도 전정기관은 전정 시스템을 구성하는 감각수용기로서 인체의 평형 상태를 감지하고 신경계로 정보를 전달하는 중요한 기관이다.
	전정기관이란 무엇인가?	사람은 전정감각, 시각, 체성감각 등을 통해 감지된 정보를 뇌로 전달하여 본체의 평형을 유지하는 데에 활용한다. 그 중에서도 전정기관은 전정 시스템을 구성하는 감각수용기로서 인체의 평형 상태를 감지하고 신경계로 정보를 전달하는 중요한 기관이다. 이 기관에는 메니에르병과 같은 사람의 내이에서 빈번하게 발생하는 질환이 존재하는데 이 병의 치료에 흔히 사용되는 젠타 마이신이라는 약물은 유모세포의 손상을 초래하는 부작용이 있다[1～2].
	전정 유모세포를 모델링하기 위하여 무엇에 대한 이해가 필요한가?	이러한 막 전위의 증가에 따라 유모세포 내부의 전위가 역치 전위에 도달하게 되면 구심성 전정신경에서 활동전위를 발생시킨다. 이러한 모델의 구현을 위해선 신경전달물질의 양을 결정하는 섬모 번들에 대한 이해와 유모세포-신경접합부의 화학 물질 교환에 따른 구심성 전정신경의 활동 전위에 대한 이해가 필요하다. 이에 따라 아래 두 가지 모델을 참고하고자 한다.

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저자의 다른 논문 :

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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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