망각 없는 학습의 비밀, 뇌 해마에서 '기억 교환대' 발견

실제로 이전 연구들은 수면 시간이야말로 뇌가 기억을 분류하고 안정화하는 때임을 뒷받침합니다. 2025년 미국 국립보건원(NIH)의 지원을 받은 한 연구는 동공의 크기에 따라 뇌가 오래된 기억과 새로운 기억을 생리학적으로 구분하여 재활성화한다는 사실을 보여주었습니다 . 이번 NYU Langone의 연구는 여기서 한 걸음 더 나아가, 회로 수준의 설명을 추가했습니다. 바로 이 '교환대' 메커니즘 덕분에 해마에서 대뇌 피질로 가는 신경 경로가 수면 중에도 열려 있어, 기억 재생이 기존 기억 흔적을 방해하지 않고 새로운 정보만을 굳힐 수 있다는 것입니다.

알츠하이머병과의 깊은 연관성

해마의 CA1 영역은 알츠하이머병의 초기 단계에서 가장 먼저 손상되는 뇌 부위 중 하나로 잘 알려져 있습니다 . 흥미로운 점은 알츠하이머병 초기 단계에서 시냅스의 전체적인 밀도가 정상으로 보일 때조차도 시냅스의 모양과 신호 수신 대상의 분포에 변화가 나타나며 해마 신경회로가 취약해진다는 연구 결과도 존재합니다 .

공동 수석 저자인 Dr. Zhe S. Chen은 이번에 발견된 교환대 메커니즘에 대해 "알츠하이머병이나 기타 기억 및 장소 상실과 관련된 질환에서 기억 회로가 어떻게 망가지는지에 대한 단서를 제공할 수 있다"고 언급했습니다 . 만약 CA1 허브 세포들이 입력과 출력을 분리하는 능력을 상실한다면, 뇌는 오래된 정보와 새로운 정보를 뒤섞기 시작할 것이고 결국 새로운 기억 자체를 저장하지 못하게 될 것입니다. 이는 곧 알츠하이머병 환자들에게서 나타나는 전형적인 기억 장애의 양상과 맞닿아 있습니다 . 또한 최근 연구들은 CA1 뉴런이 고유한 분자적 특성을 지닌 네 개의 띠 모양 층으로 조직되어 있으며, 이 층들이 알츠하이머병이나 간질 같은 질환에 각기 다른 취약성을 보인다는 사실을 밝혀내며 기억 회로 손상을 이해하는 데 또 다른 복잡성을 더하고 있습니다 .

더 나은 인공지능(AI)을 위한 생물학적 청사진

이 발견은 신경과학과 의학을 넘어 인공지능(AI) 분야에도 중요한 시사점을 제공합니다. 현재 AI 시스템은 '치명적 망각(catastrophic forgetting)'이라는 잘 알려진 문제를 앓고 있습니다. 이는 신경망이 새로운 작업을 학습할 때, 이전에 배운 작업에 대한 지식(가중치)을 덮어쓰면서 완전히 잊어버리는 현상입니다. 반면 인간을 포함한 포유류의 뇌는 오래된 지식을 잃지 않고 지속적으로 학습할 수 있습니다.

NYU Langone의 이번 연구는 뇌가 이러한 난제를 공유 회로 내에서 입력과 출력 스트림을 구조적으로 분리함으로써 해결한다는 점을 시사하며, 이는 차세대 AI 시스템에 적용될 수 있는 근본적인 설계 원리입니다 . 예를 들어 새로운 데이터를 학습할 때 전체 네트워크를 재훈련하는 대신, 이 '교환대' 모듈을 모방하여 기존 지식은 보존하면서도 새로운 정보를 위한 전용 채널을 통해 정보를 전송하는 방식을 도입할 수 있습니다. 연구진은 자신들의 발견이 지속적으로 스스로 업데이트할 수 있는 AI를 설계하기 위한 "생물학적 청사진(blueprint)"이 될 수 있다고 평가했습니다 .

연구의 한계점과 다음 단계

이번 연구는 통제된 실험실 환경에서 움직이는 생쥐를 대상으로 수행되었습니다. 해마의 회로 구성은 포유류 전반에 걸쳐 잘 보존되어 있지만, 인간의 뇌나 보다 자연스러운 기억 행동에 대해 확실한 결론을 내리기 위해서는 향후 추가적인 연구가 반드시 필요합니다 .

NYU Langone 연구팀은 이번에 발견된 CA1-to-cortex 경로 외에 다른 기억 회로에서도 유사한 교환대 방식의 채널이 존재하는지 조사할 계획입니다. 이 메커니즘의 일반화 가능성을 이해하게 된다면, 신경과학적 통찰과 기억 장애 치료에 대한 응용 가능성은 더욱 크게 확장될 것입니다.