연속블록면 전자현미경법 (serial block-face electron microscopy (SBF-SEM))
쉽게 풀면
연속블록면 전자현미경법은 전자현미경 안에 초박형 절단 칼날을 함께 설치해 놓은 장비를 사용합니다. 조직 표면을 전자현미경으로 촬영한 다음, 그 자리에서 표면을 아주 얇게 깎아내고, 새로 드러난 면을 다시 촬영하는 과정을 컴퓨터 제어로 자동 반복합니다. 이렇게 얻은 수백, 수천 장의 초박막 단면 영상을 쌓으면 시냅스 하나하나까지 구분되는 나노미터 수준의 3차원 구조를 재구성할 수 있습니다. 뇌의 신경망 배선도를 나노미터 정밀도로 그려내는 커넥토믹스 연구의 핵심 도구입니다.
왜 중요한가
신경망의 배선을 밝히려는 커넥토믹스 연구는 시냅스 단위의 나노미터급 해상도와 넓은 조직 영역을 동시에 요구하는데, 연속블록면 전자현미경법은 이 두 조건을 자동화된 방식으로 충족시켜주는 몇 안 되는 도구입니다. 그래서 뇌과학뿐 아니라 세포소기관의 3차원 구조를 다루는 세포생물학 연구에서도 널리 쓰입니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
아주 얇게 깎아가며 찍은 수백 장의 전자현미경 사진을 이어붙여서 작은 신경망 안의 시냅스 연결 구조를 복원했다는 의미다.
세포소기관 연구에서도 이 기법을 활용해, 세포 하나의 미토콘드리아 형태와 분포를 입체적으로 재구성했다는 의미다.
암 연구 분야에서도 이 기법을 적용해 종양 내부 미세혈관이 어떻게 연결되어 있는지를 입체적으로 살펴보았다는 의미다.
조금 더 깊게 보면
연속블록면 전자현미경법으로 얻은 방대한 연속 단면 영상은 사람이 일일이 구조를 표시하기 어려울 만큼 방대하기 때문에, 최근에는 딥러닝 기반 자동 분할(segmentation) 기법으로 세포막이나 시냅스 경계를 찾아내는 후처리 과정이 함께 논의됩니다. 또한 절단 두께, 촬영 해상도, 시야 범위 사이에는 트레이드오프가 있어, 연구 목적에 따라 넓은 영역을 낮은 해상도로 볼지 좁은 영역을 초고해상도로 볼지를 선택하는 경우가 많습니다.
주의할 점
엄청난 양의 이미지 데이터가 생성되어 저장과 자동 분할·재구성을 위한 대규모 컴퓨팅 자원이 필요하며, 살아있는 조직이 아닌 고정된 조직에만 적용 가능하다.