
< (왼쪽부터)KAIST 한진희 교수, 김무준 박사 >
“치매나 인지저하 환자들은 왜 과거 기억에 머무를까?”
우리 대학 연구진이 우리 뇌 속에서 최신 기억을 선택적으로 불러오는 ‘신경 스위치’의 존재를 세계 최초로 규명했다. 이번 연구는 뇌가 과거 기억과 새로운 기억 사이에서 필요한 정보를 선택하는 원리를 밝혀낸 것으로, 향후 기억력 감퇴와 인지 유연성 저하 치료의 새로운 가능성을 제시했다.
우리 대학은 생명과학과 한진희 교수 연구팀이 내측중격(Medial Septum, MS·기억과 학습을 조절하는 뇌 영역)과 내측내후각피질(Medial Entorhinal Cortex, MEC·해마*와 연결돼 기억 정보를 처리하는 뇌 영역)을 잇는 특정 신경 회로가 과거 기억과 최신 기억 사이를 전환하며, 상황에 맞는 최신 정보를 선택하는 핵심 역할을 한다는 사실을 세계 최초로 밝혀냈다고 17일 밝혔다.
*해마(hippocampus): 새로운 기억을 만들고 저장하는 핵심 뇌 부위
우리는 매일 새로운 경험을 통해 기억을 업데이트하며 살아간다. 예를 들어 어제보다 오늘 방문한 식당이 더 만족스러웠다면, 뇌는 기존 기억을 수정해 새로운 정보를 반영한다. 이처럼 과거와 현재의 기억 사이에서 필요한 정보를 선택하는 능력은 의사결정, 문제 해결, 미래 예측, 논리적 추론과 같은 고차원 인지 기능의 핵심이다. 그러나 뇌가 어떤 원리로 기억을 구분하고 전환하는지는 오랫동안 밝혀지지 않았다.
연구팀은 뇌 깊숙한 곳에 위치한 내측중격에 주목했다. 내측중격은 해마의 활동 리듬을 조절하며, 뇌가 정보를 효과적으로 저장하고 불러올 수 있도록 돕는 ‘조율자’ 역할을 하는 영역이다.
연구 결과, 내측중격의 특정 신경세포가 기억 정보를 처리해 해마로 전달하는 뇌 영역인 내측내후각피질로 신호를 보낼 때 뇌는 최신 기억을 더 잘 떠올리는 것으로 나타났다.

< (AI이미지) 과거·최신 기억 선택을 조절하는 MS-MEC 억제성 신경회로 스위치 >
반대로 연구팀이 빛을 이용해 이 신경 회로를 인위적으로 차단하자 실험동물은 최신 정보를 활용하지 못하고 과거 방식대로 행동했다. 기억 저장에 중요한 역할을 하는 해마의 신경 활동 역시 과거 상태로 되돌아갔다. 이는 해당 회로가 여러 기억 가운데 현재 상황에 필요한 최신 정보를 선택하는 ‘신경 스위치’ 역할을 한다는 사실을 보여준다.
연구팀은 뇌의 활성 상태에 따른 기억 수행 능력도 함께 분석했다. 우리 뇌는 활발히 정보를 처리하는 ‘온라인 상태(세타파·학습과 집중 시 활성화되는 뇌파)’와 휴식 상태인 ‘오프라인 상태(델타파·수면이나 휴식 시 나타나는 느린 뇌파)’를 반복적으로 오간다.
분석 결과, 온라인 상태가 길게 유지될수록 최신 기억을 더 잘 떠올렸으며, 반대로 온라인·오프라인 상태 전환이 잦을수록 기억 인출 능력이 크게 떨어지는 것으로 나타났다. 이는 뇌의 특정 리듬과 상태가 효과적인 기억 인출을 결정하는 중요한 신경학적 지표임을 시사한다.
이번 연구는 뇌가 과거 기억을 유지하면서도 새로운 정보를 유연하게 반영하는 메커니즘을 규명했다는 점에서 의미가 크다. 연구팀은 이번 발견이 향후 치매·알츠하이머병과 같은 퇴행성 뇌질환 환자의 기억력 감퇴와 인지 유연성 저하를 개선하기 위한 새로운 치료 기술 개발로 이어질 수 있을 것으로 기대하고 있다.

< 과거·최신 기억 선택을 조절하는 MS-MEC 억제성 신경회로 스위치 >
한진희 교수는 “이번 연구는 우리 뇌가 수많은 경험을 시간 순서대로 정리하고 활용하는 원리에 대해 새로운 패러다임을 제시했다”며 “기존에는 기억 인출을 단순히 저장된 흔적을 재생하는 과정으로 이해했지만, 이번 연구를 통해 뇌가 경쟁하는 기억들 사이에서 최신 정보를 능동적으로 선택하는 조절 시스템을 갖고 있다는 사실을 입증했다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 생명과학과 김무준 박사, 서보인 박사과정, 소선회 박사과정, 최정욱 박사과정, 황재민 박사과정, 박주희 박사과정 대학원생이 참여했으며, 신경과학분야 최상위 국제 학술지 ‘네이처 뉴로사이언스(Nature Neuroscience)’에 4월 29일자 게재했다.
※ 논문명: A septo-entorhinal GABAergic pathway that enables switching between episodic memories https://doi.org/10.1038/s41593-026-02280-6
※ 저자 정보: Mujun Kim(KAIST, 제1저자), Boin Suh(KAIST), Sunhoi So(KAIST), Jung Wook Choi(KAIST), Jaemin Hwang(KAIST), Juhee Park(KAIST) & Jin-Hee Han(KAIST, 교신저자)
이 연구는 중견연구과제(한국연구재단), 삼성미래기술육성재단의 지원과 KAIST 장영실 펠로우십의 지원을 받아 수행되었다.
미국 시카고에서 한국 대전에 있는 초소형 뇌 이식 장치를 인터넷으로 원격 조절한다. 한국 연구진이 세계 어디서든 약물을 전달하고 빛으로 뇌 신경세포를 정밀하게 조절할 수 있는 무선 장치를 개발했다. 거리와 장소의 제약을 넘어 뇌 질환의 장기 연구와 미래 치료기기 개발에 활용될 것으로 기대된다. 우리 대학은 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀이 연세대학교(총장 윤동섭) 의과대학 김화영 교수 연구팀과 공동으로 약물 전달, 빛 자극, 무선 통신, 인터넷 원격 제어 기능을 하나로 통합한 사물인터넷(IoT) 기반 무선 뉴럴 임플란트(뇌 이식 장치)를 개발했다고 27일 밝혔다. 기존에는 실험동물의 뇌 신경을 자극하거나 약물을 주입하기 위해 복잡한 선이 연결된 장비를 사용하는 경우가 많아 동물의 자연스러운 움직임을 관찰하는 데 한계가 있었다. 무선 장치 역시 연구자가 가까운 곳에서 직접 조작해야 하는 등 거리와 실험 환경의 제약이 있었다. 연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 뇌
2026-08-27같은 뇌종양에 같은 항암제를 써도 환자마다 효과는 다를 수 있다. 앞으로는 환자에게 항암제를 투여하기 전, 환자의 종양 환경을 재현한 ‘칩’에서 먼저 약효를 확인해보는 시대가 열릴 수 있다. 국내 연구진이 환자의 종양세포와 뇌혈관 환경을 칩에 구현해 환자별 치료 반응을 미리 예측할 수 있는 기술을 개발했다. 향후 환자 맞춤형 뇌종양 치료와 신약 개발에 활용될 것으로 기대된다. 우리 대학은 기계공학과 안송이 교수팀이 성균관대학교(총장 유지범) 안중호 교수팀, 분당차병원(원장 윤상욱) 임재준 교수, 차의과학대학교(총장 차원태) 강윤정 교수팀과 함께 교모세포종 환자의 치료 반응을 예측할 수 있는 환자 맞춤형 혈액-뇌종양 장벽(Blood-Brain Tumor Barrier, BBTB) 칩을 개발했다고 18일 밝혔다. 교모세포종은 가장 치명적인 악성 뇌종양 중 하나다. 암세포가 정상 뇌조직으로 빠르게 퍼지는 데다 종양의 특성도 환자마다 달라 치료가 어렵다. 특
2026-08-18‘기적의 항암제’로 불리는 면역관문억제제(Immune Checkpoint Inhibitor, 암세포가 면역세포의 공격을 피하기 위해 작동시키는‘면역 브레이크’를 해제해 면역세포가 다시 암을 공격하도록 돕는 항암제)가 왜 일부 뇌종양에서는 효과를 내지 못하는지 그 이유를 풀 실마리가 나왔다. 국내 연구진이 암을 공격하는 주역이 T 세포뿐 아니라 종양과 연결된 림프절의 B 세포와 항체라는 사실을 밝혀내며, 난치성 뇌종양 면역치료의 새로운 길을 제시했다. 우리 대학은 생명과학과 이흥규 교수 연구팀이 면역관문억제제의 일종인 항-CTLA-4(Anti-CTLA-4)가 종양과 연결된 종양 배수 림프절(Tumor-draining lymph node, 암세포에서 나온 항원이 가장 먼저 모여 면역반응이 시작되는 림프절)의 B 세포(B cell, 항체를 만들어 면역반응을 돕는 면역세포)를 활성화해 뇌종양을 공격하는 새로운 면역 원리를 규명했다고 19일 밝
2026-07-20뇌혈관질환은 치료 시기를 놓치면 심각한 후유증으로 이어질 수 있지만, 증상이 나타나기 전에는 알아차리기 어렵다. 국내 연구진이 실제 고령자의 일상생활 데이터를 분석해 집에서 나타나는 작은 변화만으로 뇌혈관질환 위험을 조기에 감지하는 AI 기술을 개발했다. 우리 대학은 건설및환경공학과 임리사 교수 연구팀이 성균관대학교(총장 유지범) 전자전기공학부 정조운 교수, 고려대학교(총장 김동원) 안암병원 신경과 조경희 교수 연구팀과 공동으로 실제 고령자의 주거환경에서 장기간 수집된 라이프로그 데이터를 활용해 뇌혈관질환 진단 전 위험단계를 식별하고, 진단이 임박한 위험 상태까지 평가하는 AI 프레임워크를 개발했다고 12일 밝혔다. 이번 연구는 ㈜리본케어가 실제 주거환경에서 수집한 고령자 1,224명의 라이프로그 데이터를 기반으로 수행됐다. 연구팀은 14일 단위로 구성한 총 13,362개의 생활 데이터 표본을 분석해 질환이 발생한 뒤 병원에서 치료하는 기존 접근에서 벗어나, 일상생활 속
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2026-07-03