TED2011
Ed Boyden: A light switch for neurons
Ed Boyden: Un interruptor de llum per les neurones
Filmed:
Readability: 4
1,098,379 views
Ed Boyden ens ensenya com, introduint a les neurones gens de proteïnes sensibles a la llum, pot activar o desactivar determinades neurones amb implants de fibra òptica. Amb aquest nivell de control sense precedents, ha aconseguit curar ratolins de trastorns similars a l'estrés posttraumàtic i certes formes de ceguesa. A l'horitzó: les pròtesis neuronals. El moderador Juan Enriquez fa una petita entrevista al final.
Ed Boyden - Neuroengineer
Ed Boyden is a professor of biological engineering and brain and cognitive sciences at the MIT Media Lab and the MIT McGovern Institute. Full bio
Ed Boyden is a professor of biological engineering and brain and cognitive sciences at the MIT Media Lab and the MIT McGovern Institute. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Think about your day for a second.
0
0
2000
Penseu en el vostre dia per un moment.
00:17
You woke up, felt fresh air on your face as you walked out the door,
1
2000
3000
Us heu llevat, heu sentit l'aire a la cara mentre sortíeu de casa,
00:20
encountered new colleagues and had great discussions,
2
5000
2000
heu trobat companys de feina i heu tingut converses interessants amb ells
00:22
and felt in awe when you found something new.
3
7000
2000
i us heu meravellat quan heu descobert quelcom nou.
00:24
But I bet there's something you didn't think about today --
4
9000
2000
Però segur que hi ha una cosa en la qual no hi heu pensat;
00:26
something so close to home
5
11000
2000
una cosa molt propera a vosaltres
00:28
that you probably don't think about it very often at all.
6
13000
2000
en la qual probablement no hi penseu gaire sovint.
00:30
And that's that all the sensations, feelings,
7
15000
2000
I és que totes les sensacions, sentiments,
00:32
decisions and actions
8
17000
2000
decisions i accions
00:34
are mediated by the computer in your head
9
19000
2000
estan controlades per l'ordinador que tenim al cap
00:36
called the brain.
10
21000
2000
i que anomenem cervell.
00:38
Now the brain may not look like much from the outside --
11
23000
2000
Potser creieu que el cervell no és gaire cosa des de fora:
00:40
a couple pounds of pinkish-gray flesh,
12
25000
2000
una mica menys d'un quilogram de carn grissenca,
00:42
amorphous --
13
27000
2000
amorfa,
00:44
but the last hundred years of neuroscience
14
29000
2000
però els últims cent anys de neurociència
00:46
have allowed us to zoom in on the brain,
15
31000
2000
ens han permés d'apropar-nos-hi
00:48
and to see the intricacy of what lies within.
16
33000
2000
i d'observar la complexitat del seu interior.
00:50
And they've told us that this brain
17
35000
2000
I hem descobert que el cervell
00:52
is an incredibly complicated circuit
18
37000
2000
és un circuit increiblement complicat
00:54
made out of hundreds of billions of cells called neurons.
19
39000
4000
compost de bilions de cèl·lules anomenades neurones.
00:58
Now unlike a human-designed computer,
20
43000
3000
A diferència d'un ordinador dissenyat per una persona,
01:01
where there's a fairly small number of different parts --
21
46000
2000
en el qual hi ha un número força reduït de parts diferents
01:03
we know how they work, because we humans designed them --
22
48000
3000
(i que sabem com funciona perquè hem sigut nosaltres, les persones, qui l'hem dissenyat),
01:06
the brain is made out of thousands of different kinds of cells,
23
51000
3000
el cervell està format per milers de tipus de cèl·lules diferents,
01:09
maybe tens of thousands.
24
54000
2000
potser desenes de milers.
01:11
They come in different shapes; they're made out of different molecules.
25
56000
2000
Tenen formes diferents, estan compostes de molècules diverses
01:13
And they project and connect to different brain regions,
26
58000
3000
i projecten i es connecten a diferents regions del cervell.
01:16
and they also change different ways in different disease states.
27
61000
3000
I, a més, canvien de forma diferent segons l'estadi de l'enfermetat.
01:19
Let's make it concrete.
28
64000
2000
Posem-ne un exemple.
01:21
There's a class of cells,
29
66000
2000
Hi ha un tipus de cèl·lula,
01:23
a fairly small cell, an inhibitory cell, that quiets its neighbors.
30
68000
3000
una cèl·lula força petita, inhibidora, que calma les veïnes.
01:26
It's one of the cells that seems to be atrophied in disorders like schizophrenia.
31
71000
4000
És un tipus de cèl·lula que sembla estar atrofiada en trastorns com l'esquizofrènia.
01:30
It's called the basket cell.
32
75000
2000
Són les anomenades cèl·lules en cistella.
01:32
And this cell is one of the thousands of kinds of cell
33
77000
2000
Aquesta cèl·lula és un dels milers tipus de cèl·lules
01:34
that we are learning about.
34
79000
2000
sobre les quals estem aprenent coses.
01:36
New ones are being discovered everyday.
35
81000
2000
Cada dia se'n descobreixen de noves.
01:38
As just a second example:
36
83000
2000
Un altre exemple:
01:40
these pyramidal cells, large cells,
37
85000
2000
aquestes cèl·lules piramidals i grans,
01:42
they can span a significant fraction of the brain.
38
87000
2000
poden ocupar una porció força important del cervell.
01:44
They're excitatory.
39
89000
2000
Són excitatòries.
01:46
And these are some of the cells
40
91000
2000
I algunes d'aquestes cèl·lules
01:48
that might be overactive in disorders such as epilepsy.
41
93000
3000
poden ser hiperactives en trastorns com l'epil·lèpsia.
01:51
Every one of these cells
42
96000
2000
Cadascuna d'aquestes cèl·lules
01:53
is an incredible electrical device.
43
98000
3000
és un increïble aparell elèctric.
01:56
They receive input from thousands of upstream partners
44
101000
2000
Reben senyals provinents de milers d'altres neurones
01:58
and compute their own electrical outputs,
45
103000
3000
i calculen la seva pròpia resposta elèctrica
02:01
which then, if they pass a certain threshold,
46
106000
2000
que, si supera un llindar determinat,
02:03
will go to thousands of downstream partners.
47
108000
2000
arribarà a milers de neurones.
02:05
And this process, which takes just a millisecond or so,
48
110000
3000
Aquest procés es fa en més o menys una mil·lèssima de segon
02:08
happens thousands of times a minute
49
113000
2000
i es repeteix milers de vegades cada minut
02:10
in every one of your 100 billion cells,
50
115000
2000
en cadascuna del bilió de cèl·lules del nostre cos
02:12
as long as you live
51
117000
2000
mentre vivim,
02:14
and think and feel.
52
119000
3000
pensem i sentim.
02:17
So how are we going to figure out what this circuit does?
53
122000
3000
Com podem esbrinar el que fa aquest circuit?
02:20
Ideally, we could go through the circuit
54
125000
2000
En un món perfecte, recorreríem el circuit
02:22
and turn these different kinds of cell on and off
55
127000
3000
i connectaríem i desconnectaríem els diferents tipus de cèl·lules
02:25
and see whether we could figure out
56
130000
2000
per provar d'esbrinar
02:27
which ones contribute to certain functions
57
132000
2000
quines participen en determinades funcions
02:29
and which ones go wrong in certain pathologies.
58
134000
2000
i quines no funcionen en determinades malalties.
02:31
If we could activate cells, we could see what powers they can unleash,
59
136000
3000
Si poguéssim activar les neurones,
02:34
what they can initiate and sustain.
60
139000
2000
que poden iniciar i mantenir.
02:36
If we could turn them off,
61
141000
2000
Si poguéssim desconnectar-les,
02:38
then we could try and figure out what they're necessary for.
62
143000
2000
podríem provar d'esbrinar per a què són necessàries.
02:40
And that's a story I'm going to tell you about today.
63
145000
3000
Aquesta és la història que us explicaré avui.
02:43
And honestly, where we've gone through over the last 11 years,
64
148000
3000
En els últims onze anys, hem passat per molts estadis
02:46
through an attempt to find ways
65
151000
2000
per tal d'intentar trobar maneres
02:48
of turning circuits and cells and parts and pathways of the brain
66
153000
2000
d'activar i desactivar circuits, neurones, parts
02:50
on and off,
67
155000
2000
i rutes del cervell,
02:52
both to understand the science
68
157000
2000
tant per entendre la ciència
02:54
and also to confront some of the issues
69
159000
3000
com per fer front a alguns dels problemes
02:57
that face us all as humans.
70
162000
3000
inherents a tots els homes.
03:00
Now before I tell you about the technology,
71
165000
3000
Abans de parlar sobre la tecnologia,
03:03
the bad news is that a significant fraction of us in this room,
72
168000
3000
una mala notícia: una part important del que som avui en aquesta sala
03:06
if we live long enough,
73
171000
2000
és probable que pateixi,
03:08
will encounter, perhaps, a brain disorder.
74
173000
2000
si vivim prou temps, un trastorn cerebral.
03:10
Already, a billion people
75
175000
2000
Deu mil milions de persones
03:12
have had some kind of brain disorder
76
177000
2000
ja han patit algun tipus de trastorn cerebral
03:14
that incapacitates them,
77
179000
2000
que els ha deixat incapacitats.
03:16
and the numbers don't do it justice though.
78
181000
2000
I els números no fan justícia.
03:18
These disorders -- schizophrenia, Alzheimer's,
79
183000
2000
Aquests trastorns (esquizofrènia, Alzheimer,
03:20
depression, addiction --
80
185000
2000
depressió, addicció)
03:22
they not only steal our time to live, they change who we are.
81
187000
3000
no només ens treuen temps de vida, també canvien el que som;
03:25
They take our identity and change our emotions
82
190000
2000
ens treuen la identitat i canvien les nostres emocions;
03:27
and change who we are as people.
83
192000
3000
i canvien qui som.
03:30
Now in the 20th century,
84
195000
3000
Al s.XX,
03:33
there was some hope that was generated
85
198000
3000
hi va haver una certa esperança
03:36
through the development of pharmaceuticals for treating brain disorders,
86
201000
3000
a causa del desenvolupament de les farmacèutiques pel que fa al tractament de trastorns cerebrals.
03:39
and while many drugs have been developed
87
204000
3000
S'han desenvolupat molts medicaments
03:42
that can alleviate symptoms of brain disorders,
88
207000
2000
que poden alleujar els símptomes d'aquests trastorns,
03:44
practically none of them can be considered to be cured.
89
209000
3000
però pràcticament no s'ha arribat a guarir cap d'ells.
03:47
And part of that's because we're bathing the brain in the chemical.
90
212000
3000
En part, es deu a que estem inundant el cervell amb substàncies químiques.
03:50
This elaborate circuit
91
215000
2000
A aquest complicat circuit
03:52
made out of thousands of different kinds of cell
92
217000
2000
compost per milers de tipus diferents de cèl·lules
03:54
is being bathed in a substance.
93
219000
2000
se l'està banyant en una substància.
03:56
That's also why, perhaps, most of the drugs, and not all, on the market
94
221000
2000
També és la raó per la qual, la majoria dels medicaments, sinó tots,
03:58
can present some kind of serious side effect too.
95
223000
3000
poden tenir algun tipus d'efecte secundari greu.
04:01
Now some people have gotten some solace
96
226000
3000
Hi ha gent que troba consol
04:04
from electrical stimulators that are implanted in the brain.
97
229000
3000
en estimuladors elèctrics que els implanten al cervell.
04:07
And for Parkinson's disease,
98
232000
2000
Pel que fa al Parkinson,
04:09
Cochlear implants,
99
234000
2000
els implants coclears
04:11
these have indeed been able
100
236000
2000
s'han convertit
04:13
to bring some kind of remedy
101
238000
2000
en una mena de remei
04:15
to people with certain kinds of disorder.
102
240000
2000
per a persones amb determinats tipus de trastorns.
04:17
But electricity also will go in all directions --
103
242000
2000
Però l'electricitat anirà en totes direccions:
04:19
the path of least resistance,
104
244000
2000
seguint el camí de la mínima resistència,
04:21
which is where that phrase, in part, comes from.
105
246000
2000
que és d'on ve, en part, aquesta expressió.
04:23
And it also will affect normal circuits as well as the abnormal ones that you want to fix.
106
248000
3000
I tindrà efecte sobre els circuits normals, a més de sobre els anormals que volem arreglar.
04:26
So again, we're sent back to the idea
107
251000
2000
Tornem, doncs, a la idea
04:28
of ultra-precise control.
108
253000
2000
del control extremadament precís.
04:30
Could we dial-in information precisely where we want it to go?
109
255000
3000
Podem fer que la informació arribi precisament allà on volem que hi vagi?
04:34
So when I started in neuroscience 11 years ago,
110
259000
4000
Quan vaig començar a treballar en el camp de la neurociència ha 11 anys,
04:38
I had trained as an electrical engineer and a physicist,
111
263000
3000
era enginyer elèctric i físic
04:41
and the first thing I thought about was,
112
266000
2000
i el primer que vaig pensar va ser:
04:43
if these neurons are electrical devices,
113
268000
2000
si aquestes neurones són aparells elèctrics,
04:45
all we need to do is to find some way
114
270000
2000
l'únic que hem d'aconseguir és trobar la manera
04:47
of driving those electrical changes at a distance.
115
272000
2000
de dirigir aquests canvis elèctrics des de lluny.
04:49
If we could turn on the electricity in one cell,
116
274000
2000
Si puguéssim activar l'electricitat d'una neurona
04:51
but not its neighbors,
117
276000
2000
però no la de les neurones veïnes,
04:53
that would give us the tool we need to activate and shut down these different cells,
118
278000
3000
aconseguiríem l'eina per activar i desactivar les diferents cèl·lules,
04:56
figure out what they do and how they contribute
119
281000
2000
i es descobriria el que fan i com contribueixen
04:58
to the networks in which they're embedded.
120
283000
2000
a les xarxes de les quals formen part.
05:00
And also it would allow us to have the ultra-precise control we need
121
285000
2000
També ens permetria tenir el control extremadament precís que necessitem
05:02
in order to fix the circuit computations
122
287000
3000
per tal d'arreglar els càlculs dels circuits
05:05
that have gone awry.
123
290000
2000
que estan malament.
05:07
Now how are we going to do that?
124
292000
2000
I com ho aconseguirem, això?
05:09
Well there are many molecules that exist in nature,
125
294000
2000
Bé, doncs hi ha unes molècules que existeixen a la natura
05:11
which are able to convert light into electricity.
126
296000
3000
que són capaces de convertir la llum en electricitat.
05:14
You can think of them as little proteins
127
299000
2000
Són una mena de petites proteïnes,
05:16
that are like solar cells.
128
301000
2000
com cèl·lules solars.
05:18
If we can install these molecules in neurons somehow,
129
303000
3000
Si d'alguna manera instal·lem aquestes molècules en les neurones,
05:21
then these neurons would become electrically drivable with light.
130
306000
3000
aleshores aquestes es podrien dirigir elèctricament amb la llum.
05:24
And their neighbors, which don't have the molecule, would not.
131
309000
3000
Però no les seves veïnes, que no tindrien aquesta molècula.
05:27
There's one other magic trick you need to make this all happen,
132
312000
2000
Hi ha un altre truc de màgia que fa possible que això passi de debó
05:29
and that's the ability to get light into the brain.
133
314000
3000
i és la capacitat d'introduir llum al cervell.
05:32
And to do that -- the brain doesn't feel pain -- you can put --
134
317000
3000
I per fer-ho (el cervell no sent dolor)
05:35
taking advantage of all the effort
135
320000
2000
se'n pot treure profit de tot l'esforç
05:37
that's gone into the Internet and communications and so on --
136
322000
2000
invertit en Internet, en les comunicacion, etc.
05:39
optical fibers connected to lasers
137
324000
2000
i connectar fibres òptiques a làsers
05:41
that you can use to activate, in animal models for example,
138
326000
2000
per tal d'activar, en models animals
05:43
in pre-clinical studies,
139
328000
2000
i en estudis pre-clínics,
05:45
these neurons and to see what they do.
140
330000
2000
aquestes neurones i veure què fan.
05:47
So how do we do this?
141
332000
2000
I com ho fem, això?
05:49
Around 2004,
142
334000
2000
Cap a l'any 2004,
05:51
in collaboration with Gerhard Nagel and Karl Deisseroth,
143
336000
2000
amb la col·laboració de Gerhard Nagel i Karl Deisseroth,
05:53
this vision came to fruition.
144
338000
2000
aquesta idea es va fer realitat.
05:55
There's a certain alga that swims in the wild,
145
340000
3000
Hi ha una alga que neda en el món salvatge
05:58
and it needs to navigate towards light
146
343000
2000
i que neda cap a la llum
06:00
in order to photosynthesize optimally.
147
345000
2000
per tal de fer la fotosíntesi de manera òptima.
06:02
And it senses light with a little eye-spot,
148
347000
2000
L'alga detecta la llum per mitjà d'una mena d'ull
06:04
which works not unlike how our eye works.
149
349000
3000
que funciona més o menys com el nostre ull.
06:07
In its membrane, or its boundary,
150
352000
2000
A la membrana,
06:09
it contains little proteins
151
354000
3000
té petites proteïnes
06:12
that indeed can convert light into electricity.
152
357000
3000
que realment poden convertir la llum en electricitat.
06:15
So these molecules are called channelrhodopsins.
153
360000
3000
Aquestes molècules s'anomenen canalrodopsines.
06:18
And each of these proteins acts just like that solar cell that I told you about.
154
363000
3000
Cadascuna d'aquestes proteïnes actua com una de les cèl·lules solars de les d'abans.
06:21
When blue light hits it, it opens up a little hole
155
366000
3000
Quan li arriba la llum blava, s'obre un petit forat
06:24
and allows charged particles to enter the eye-spot,
156
369000
2000
que permet que partícules carregades entrin per aquesta mena d'ull.
06:26
and that allows this eye-spot to have an electrical signal
157
371000
2000
Això fa que aquest ull tingui una senyal elèctrica
06:28
just like a solar cell charging up a battery.
158
373000
3000
com si fos una cèl·lula solar carregant la bateria.
06:31
So what we need to do is to take these molecules
159
376000
2000
El que hem de fer, doncs, és agafar aquestes molècules
06:33
and somehow install them in neurons.
160
378000
2000
i aconseguir instal·lar-les en les neurones.
06:35
And because it's a protein,
161
380000
2000
I com que és una proteïna,
06:37
it's encoded for in the DNA of this organism.
162
382000
3000
està codificada a l'ADN d'aquest organisme.
06:40
So all we've got to do is take that DNA,
163
385000
2000
El que hem de fer és agafar aquest ADN,
06:42
put it into a gene therapy vector, like a virus,
164
387000
3000
posar-lo en un vector de terapia gènica, com si fos un virus,
06:45
and put it into neurons.
165
390000
3000
i introduir-lo a les neurones.
06:48
So it turned out that this was a very productive time in gene therapy,
166
393000
3000
Resulta que era un moment molt productiu en el camp de la terapia gènetica
06:51
and lots of viruses were coming along.
167
396000
2000
i apareixien molts virus.
06:53
So this turned out to be very simple to do.
168
398000
2000
I va resultar ser una cosa ben senzilla.
06:55
And early in the morning one day in the summer of 2004,
169
400000
3000
A l'estiu del 2004, un matí
06:58
we gave it a try, and it worked on the first try.
170
403000
2000
ho vam provar i va funcionar a la primera.
07:00
You take this DNA and you put it into a neuron.
171
405000
3000
S'agafa l'ADN i es posa a la neurona.
07:03
The neuron uses its natural protein-making machinery
172
408000
3000
La neurona fa servir la seva maquinària natural de proteïnes
07:06
to fabricate these little light-sensitive proteins
173
411000
2000
per fabricar petites proteines sensibles a la llum
07:08
and install them all over the cell,
174
413000
2000
i les instal·la per tota la cèl·lula,
07:10
like putting solar panels on a roof,
175
415000
2000
com si s'instal·lessin panels solars a la teulada.
07:12
and the next thing you know,
176
417000
2000
I tot seguit
07:14
you have a neuron which can be activated with light.
177
419000
2000
tenim una neurona que pot ser activada amb llum.
07:16
So this is very powerful.
178
421000
2000
Això és molt poderós.
07:18
One of the tricks you have to do
179
423000
2000
Una de les coses que s'ha de fer
07:20
is to figure out how to deliver these genes to the cells that you want
180
425000
2000
és descobrir com proporcionar els gens a unes neurones determinades
07:22
and not all the other neighbors.
181
427000
2000
i no a les veïnes.
07:24
And you can do that; you can tweak the viruses
182
429000
2000
I es pot fer: es pot ajustar el virus
07:26
so they hit just some cells and not others.
183
431000
2000
per a que impactin sobre unes neurones i no unes altres.
07:28
And there's other genetic tricks you can play
184
433000
2000
Hi ha més trucs que es poden fer
07:30
in order to get light-activated cells.
185
435000
3000
per tal d'obtenir unes neurones que s'activin per mitjà de la llum.
07:33
This field has now come to be known as optogenetics.
186
438000
4000
A aquest camp se'l coneix amb el nom d'optogenètica.
07:37
And just as one example of the kind of thing you can do,
187
442000
2000
Un exemple del tipus de coses que podem fer:
07:39
you can take a complex network,
188
444000
2000
podem agafar una xarxa complexa
07:41
use one of these viruses to deliver the gene
189
446000
2000
i fer servir un dels virus per entregar el gen
07:43
just to one kind of cell in this dense network.
190
448000
3000
a només un tipus de cèl·lula dins d'aquesta densa xarxa.
07:46
And then when you shine light on the entire network,
191
451000
2000
I quan inundem de llum la xarxa sencera,
07:48
just that cell type will be activated.
192
453000
2000
només aquella cèl·lula s'activarà.
07:50
So for example, lets sort of consider that basket cell I told you about earlier --
193
455000
3000
Prenem com a exemple la cèl·lula en cistella de la qual us en parlava abans,
07:53
the one that's atrophied in schizophrenia
194
458000
2000
aquella que està atrofiada en l'esquizofrènia
07:55
and the one that is inhibitory.
195
460000
2000
i que és inhibidora.
07:57
If we can deliver that gene to these cells --
196
462000
2000
Si podem entregar el gen a aquestes cèl·lules
07:59
and they're not going to be altered by the expression of the gene, of course --
197
464000
3000
que no patiran cap modificació a causa l'expressió del gen, és clar,
08:02
and then flash blue light over the entire brain network,
198
467000
3000
i aleshores il·luminar amb llum blava tota la xarxa cerebral,
08:05
just these cells are going to be driven.
199
470000
2000
veuríem només que s'activen aquestes cèl·lules.
08:07
And when the light turns off, these cells go back to normal,
200
472000
2000
I quan s'apagués la llum, aquestes neurones tornarien a la normalitat,
08:09
so they don't seem to be averse against that.
201
474000
3000
així que no sembla que hi hagi cap mena d'aversió.
08:12
Not only can you use this to study what these cells do,
202
477000
2000
No només ho podem fer servir per estudiar el funcionament de les neurones,
08:14
what their power is in computing in the brain,
203
479000
2000
o com són d'importants en el còmput cerebral;
08:16
but you can also use this to try to figure out --
204
481000
2000
també podem fer-ho servir per provar
08:18
well maybe we could jazz up the activity of these cells,
205
483000
2000
d'estimular l'activitat d'aquestes neurones,
08:20
if indeed they're atrophied.
206
485000
2000
si és que efectivament estan atrofiades.
08:22
Now I want to tell you a couple of short stories
207
487000
2000
M'agradaria explicar-vos un parell d'històries curtes
08:24
about how we're using this,
208
489000
2000
en relació a l'ús que li estem donant
08:26
both at the scientific, clinical and pre-clinical levels.
209
491000
3000
tant en l'ámbit clínic com pre-clínic.
08:29
One of the questions we've confronted
210
494000
2000
Una de les qüestions a les quals ens hem afrontat
08:31
is, what are the signals in the brain that mediate the sensation of reward?
211
496000
3000
és la següent: quins són els senyals involucrats en la sensació de recompensa?
08:34
Because if you could find those,
212
499000
2000
Si fóssim capaços de trobar-los,
08:36
those would be some of the signals that could drive learning.
213
501000
2000
podrien ser alguns dels senyals que dirigeixen l'aprenentage.
08:38
The brain will do more of whatever got that reward.
214
503000
2000
El cervell farà molt més del que sigui que va obtenir la recompensa.
08:40
And also these are signals that go awry in disorders such as addiction.
215
505000
3000
A més, aquests senyals són els que no funcionen bé en trastorns com l'addicció.
08:43
So if we could figure out what cells they are,
216
508000
2000
Doncs bé, si poguéssim esbrinar quines cèl·lules són,
08:45
we could maybe find new targets
217
510000
2000
potser podríem trobar nous objectius
08:47
for which drugs could be designed or screened against,
218
512000
2000
pels quals es podrien dissenyar i invesitgar medicamets
08:49
or maybe places where electrodes could be put in
219
514000
2000
o potser llocs on es podrien posar els electrodes
08:51
for people who have very severe disability.
220
516000
3000
en gent que pateix discapacitats molt greus.
08:54
So to do that, we came up with a very simple paradigm
221
519000
2000
Per tal de fer-ho, se'ns va ocórrer un paradigme molt simple
08:56
in collaboration with the Fiorella group,
222
521000
2000
amb la col·laboració del grup Fiorella.
08:58
where one side of this little box,
223
523000
2000
En un cantó d'aquesta petita capsa,
09:00
if the animal goes there, the animal gets a pulse of light
224
525000
2000
si un animal hi va, aleshores rep un impuls lluminós
09:02
in order to make different cells in the brain sensitive to light.
225
527000
2000
per tal de fer que certes neurones siguin sensibles a la llum.
09:04
So if these cells can mediate reward,
226
529000
2000
Si aquestes cèl·lules participen en la recompensa,
09:06
the animal should go there more and more.
227
531000
2000
l'animal hi anirà allà una vegada i una altra.
09:08
And so that's what happens.
228
533000
2000
I és això el que passa.
09:10
This animal's going to go to the right-hand side and poke his nose there,
229
535000
2000
Aquest animal hi anirà al cantó dret i hi ficarà el nas
09:12
and he gets a flash of blue light every time he does that.
230
537000
2000
i rebrà una llampada cada vegada que ho faci.
09:14
And he'll do that hundreds and hundreds of times.
231
539000
2000
I ho repetirà centenars de vegada.
09:16
These are the dopamine neurons,
232
541000
2000
Aquestes són les neurones dopamines
09:18
which some of you may have heard about, in some of the pleasure centers in the brain.
233
543000
2000
de les quals alguns haureu sentit a dir que formen part dels centres de plaer del cervell.
09:20
Now we've shown that a brief activation of these
234
545000
2000
Hem vist que una petita activació
09:22
is enough, indeed, to drive learning.
235
547000
2000
és suficient per dirigir l'aprenentatge.
09:24
Now we can generalize the idea.
236
549000
2000
És hora de generalitzar aquesta idea.
09:26
Instead of one point in the brain,
237
551000
2000
En comptes d'un punt del cervell,
09:28
we can devise devices that span the brain,
238
553000
2000
podem dissenyar dispositius que abarquin el cervell,
09:30
that can deliver light into three-dimensional patterns --
239
555000
2000
podem fer arribar la llum en patrons tridimensionals,
09:32
arrays of optical fibers,
240
557000
2000
matrius de fibres òptiques,
09:34
each coupled to its own independent miniature light source.
241
559000
2000
cadascuna emparellada a la seva font lluminosa independent en miniatura.
09:36
And then we can try to do things in vivo
242
561000
2000
Aleshores podem provar de fer en viu
09:38
that have only been done to-date in a dish --
243
563000
3000
coses que només s'han fet en un plat,
09:41
like high-throughput screening throughout the entire brain
244
566000
2000
com l'exploració d'alt rendiment de tot el cervell
09:43
for the signals that can cause certain things to happen.
245
568000
2000
per tal de trobar senyals que causin certs esdeveniments.
09:45
Or that could be good clinical targets
246
570000
2000
O podrien ser bons objectius clínics
09:47
for treating brain disorders.
247
572000
2000
per tractar trastorns cerebrals.
09:49
And one story I want to tell you about
248
574000
2000
Una de les històries que us vull explicar
09:51
is how can we find targets for treating post-traumatic stress disorder --
249
576000
3000
és sobre com trobem objectius per tractar l'estrés post-traumàtic,
09:54
a form of uncontrolled anxiety and fear.
250
579000
3000
una forma de por i angoixa incontrolades.
09:57
And one of the things that we did
251
582000
2000
Una de les coses que vam fer
09:59
was to adopt a very classical model of fear.
252
584000
3000
va ser adoptar un model molt clàssic de la por.
10:02
This goes back to the Pavlovian days.
253
587000
3000
Es remunta a l'època pavloviana.
10:05
It's called Pavlovian fear conditioning --
254
590000
2000
S'anomena condicionament pavlovià de la por,
10:07
where a tone ends with a brief shock.
255
592000
2000
en el qual un to acaba amb una petita descàrrega.
10:09
The shock isn't painful, but it's a little annoying.
256
594000
2000
La descàrrega no fa mal, però molesta una mica.
10:11
And over time -- in this case, a mouse,
257
596000
2000
Amb el temps, en aquest cas, un ratolí,
10:13
which is a good animal model, commonly used in such experiments --
258
598000
2000
(que és un bon model d'animal que es fa servir en aquests experiments)
10:15
the animal learns to fear the tone.
259
600000
2000
aprèn a tenir por al to.
10:17
The animal will react by freezing,
260
602000
2000
La reacció de l'animal serà la d'aturar-se completament,
10:19
sort of like a deer in the headlights.
261
604000
2000
com si estigués paral·litzat.
10:21
Now the question is, what targets in the brain can we find
262
606000
3000
La qüestió és: quins objectius del cervell podem trobar
10:24
that allow us to overcome this fear?
263
609000
2000
per tal de superar aquesta por?
10:26
So what we do is we play that tone again
264
611000
2000
El que fem és tocar el to un altre cop
10:28
after it's been associated with fear.
265
613000
2000
després que s'hagi associat a la por.
10:30
But we activate targets in the brain, different ones,
266
615000
2000
Però activem uns objectius diferents en el cervell
10:32
using that optical fiber array I told you about in the previous slide,
267
617000
3000
fent servir la matriu de fibres òptiques de què us he parlat
10:35
in order to try and figure out which targets
268
620000
2000
per tal de provar d'esbrinar quins objectius
10:37
can cause the brain to overcome that memory of fear.
269
622000
3000
poden fer que el cervell superi la memòria de la por.
10:40
And so this brief video
270
625000
2000
Aquest petit vídeo
10:42
shows you one of these targets that we're working on now.
271
627000
2000
mostra un dels objectius sobre els que estem treballant.
10:44
This is an area in the prefrontal cortex,
272
629000
2000
Aquest és una àrea del còrtex prefrontal,
10:46
a region where we can use cognition to try to overcome aversive emotional states.
273
631000
3000
una regió en la qual podem fer servir la cognició per mirar de superar estats emocionals aversius.
10:49
And the animal's going to hear a tone -- and a flash of light occurred there.
274
634000
2000
L'animal sentirà el to... i hi ha hagut una llampada de llum.
10:51
There's no audio on this, but you can see the animal's freezing.
275
636000
2000
El vídeo no té audio, però podem veure com l'animal queda paral·litzat.
10:53
This tone used to mean bad news.
276
638000
2000
El to significava quelcom dolent, abans.
10:55
And there's a little clock in the lower left-hand corner,
277
640000
2000
Hi ha un petit rellotge a la part inferior esquerra
10:57
so you can see the animal is about two minutes into this.
278
642000
3000
en el que podeu veure que l'animal ha estat així durant dos minuts.
11:00
And now this next clip
279
645000
2000
El següent fragment
11:02
is just eight minutes later.
280
647000
2000
és de vuit minuts després.
11:04
And the same tone is going to play, and the light is going to flash again.
281
649000
3000
Es sentirà el mateix to i es veurà la llum una altra vegada.
11:07
Okay, there it goes. Right now.
282
652000
3000
Molt bé. Ara.
11:10
And now you can see, just 10 minutes into the experiment,
283
655000
3000
Podeu comprovar que 10 minuts després d'haver iniciat l'experiment,
11:13
that we've equipped the brain by photoactivating this area
284
658000
3000
hem equipat el cervell activant l'àrea mitjançant la llum
11:16
to overcome the expression
285
661000
2000
per tal de superar l'expressió
11:18
of this fear memory.
286
663000
2000
de la memòria de la por.
11:20
Now over the last couple of years, we've gone back to the tree of life
287
665000
3000
Durant l'últim parell d'anys, hem tornat a l'arbre de la vida
11:23
because we wanted to find ways to turn circuits in the brain off.
288
668000
3000
perquè volíem descobrir formes de desconnectar circuits del cervell.
11:26
If we could do that, this could be extremely powerful.
289
671000
3000
Aconseguir fer això seria molt important.
11:29
If you can delete cells just for a few milliseconds or seconds,
290
674000
3000
Si poguéssim eliminar neurones tan sols durant unes mil·lèsimes de segon o uns segons,
11:32
you can figure out what necessary role they play
291
677000
2000
podríem veure quin paper desenvolupen
11:34
in the circuits in which they're embedded.
292
679000
2000
en els circuits dels quals formen part.
11:36
And we've now surveyed organisms from all over the tree of life --
293
681000
2000
Ja hem investigat organismes de tot l'arbre de la vida,
11:38
every kingdom of life except for animals, we see slightly differently.
294
683000
3000
tots els regnes excepte l'animal, que veiem lleugerament diferent.
11:41
And we found all sorts of molecules, they're called halorhodopsins or archaerhodopsins,
295
686000
3000
I hem descobert tot tipus de molècules, anomenades halorodopsines o arqueorodopsines,
11:44
that respond to green and yellow light.
296
689000
2000
que responen a la llum verda i groga.
11:46
And they do the opposite thing of the molecule I told you about before
297
691000
2000
I fan exactament el contrari a la molècula d'abans
11:48
with the blue light activator channelrhodopsin.
298
693000
3000
amb l'activador de llum blava, la canalrodopsina.
11:52
Let's give an example of where we think this is going to go.
299
697000
3000
Posem un exemple sobre on creiem que s'arribarà amb això.
11:55
Consider, for example, a condition like epilepsy,
300
700000
3000
Prenem, per exemple, l'epilèpsia,
11:58
where the brain is overactive.
301
703000
2000
un trastorn en el qual el cervell és hiperactiu.
12:00
Now if drugs fail in epileptic treatment,
302
705000
2000
Si els medicaments no funcionen en el seu tractament,
12:02
one of the strategies is to remove part of the brain.
303
707000
2000
una de les opcions és treure part del cervell.
12:04
But that's obviously irreversible, and there could be side effects.
304
709000
2000
Això és, òbviament, irreversible i podrien haver-hi efectes secundaris.
12:06
What if we could just turn off that brain for a brief amount of time,
305
711000
3000
Però què passaria si poguéssim desconnectar el cervell durant un breu període de temps
12:09
until the seizure dies away,
306
714000
3000
fins que l'atac hagi passat
12:12
and cause the brain to be restored to its initial state --
307
717000
3000
i féssim que el cervell recuperés el seu estat inicial,
12:15
sort of like a dynamical system that's being coaxed down into a stable state.
308
720000
3000
com un sistema dinàmic persuadit en un estat d'estabilitat?
12:18
So this animation just tries to explain this concept
309
723000
3000
Aquesta animació intenta explicar aquesta idea.
12:21
where we made these cells sensitive to being turned off with light,
310
726000
2000
Hem fet que aquestes cèl·lules siguin sensibles a la llum desactivant-les
12:23
and we beam light in,
311
728000
2000
i les hem inundat amb llum,
12:25
and just for the time it takes to shut down a seizure,
312
730000
2000
i durant el temps que dura l'atac
12:27
we're hoping to be able to turn it off.
313
732000
2000
esperem ser capaços de desactivar-les.
12:29
And so we don't have data to show you on this front,
314
734000
2000
Encara no us podem ensenyar dades en aquest aspecte,
12:31
but we're very excited about this.
315
736000
2000
però estem molt emocionats.
12:33
Now I want to close on one story,
316
738000
2000
Vull terminar amb una història,
12:35
which we think is another possibility --
317
740000
2000
que pensem que és una altra possibilitat:
12:37
which is that maybe these molecules, if you can do ultra-precise control,
318
742000
2000
si s'aconsegueix controlar de forma molt precisa aquestes neurones,
12:39
can be used in the brain itself
319
744000
2000
es podria fer servir per fer al cervell
12:41
to make a new kind of prosthetic, an optical prosthetic.
320
746000
3000
un nou tipus de pròtesi: una pròtesi òptica.
12:44
I already told you that electrical stimulators are not uncommon.
321
749000
3000
Ja us he comentat que els estimuladors elèctrics són freqüents.
12:47
Seventy-five thousand people have Parkinson's deep-brain stimulators implanted.
322
752000
3000
75.000 persones tenen implantats estimuladors cerebrals pel Parkinson.
12:50
Maybe 100,000 people have Cochlear implants,
323
755000
2000
Potser unes 100.000 persones tenen implants coclears,
12:52
which allow them to hear.
324
757000
2000
que els dóna la possibilitat de sentir.
12:54
There's another thing, which is you've got to get these genes into cells.
325
759000
3000
L'altra cosa és que s'ha d'introduir els gens a les neurones.
12:57
And new hope in gene therapy has been developed
326
762000
3000
Hi ha una nova esperança en la teràpia genètica
13:00
because viruses like the adeno-associated virus,
327
765000
2000
gràcies als virus, com per exemple el virus adeno-associat,
13:02
which probably most of us around this room have,
328
767000
2000
que molts de nosaltres probablement tenim
13:04
and it doesn't have any symptoms,
329
769000
2000
i que no presenta cap símptoma.
13:06
which have been used in hundreds of patients
330
771000
2000
Aquest virus, doncs, s'ha fet servir en centenars de pacients
13:08
to deliver genes into the brain or the body.
331
773000
2000
per tal d'introduir gens al cervell o al cos.
13:10
And so far, there have not been serious adverse events
332
775000
2000
I de moment, no hi ha hagut efectes adversos greus
13:12
associated with the virus.
333
777000
2000
associats al virus.
13:14
There's one last elephant in the room, the proteins themselves,
334
779000
3000
Hi ha un últim problema: les proteïnes,
13:17
which come from algae and bacteria and fungi,
335
782000
2000
que provenen de les algues, les bactèries i els fongs
13:19
and all over the tree of life.
336
784000
2000
i que estan presents en tot l'arbre de la vida.
13:21
Most of us don't have fungi or algae in our brains,
337
786000
2000
La majoria de nosaltres no tenim ni fongs ni algues al cervell,
13:23
so what is our brain going to do if we put that in?
338
788000
2000
però què passaria si l'hi introduíssim?
13:25
Are the cells going to tolerate it? Will the immune system react?
339
790000
2000
Ho podran suportar les neurones? Reaccionarà el sistema immune?
13:27
In its early days -- these have not been done on humans yet --
340
792000
2000
Està en la primera fase, encara no s'han fet proves amb humnas,
13:29
but we're working on a variety of studies
341
794000
2000
però estem treballant en una sèrie d'estudis
13:31
to try and examine this,
342
796000
2000
per tal de comprovar-ho.
13:33
and so far we haven't seen overt reactions of any severity
343
798000
3000
Fins ara, no s'ha detectat cap reacció
13:36
to these molecules
344
801000
2000
a aquestes molècules
13:38
or to the illumination of the brain with light.
345
803000
3000
o a la il·luminació del cervell amb llum.
13:41
So it's early days, to be upfront, but we're excited about it.
346
806000
3000
És veritat que encara és aviat, però estem molt emocionats.
13:44
I wanted to close with one story,
347
809000
2000
Vull acabar amb una història
13:46
which we think could potentially
348
811000
2000
que creiem que
13:48
be a clinical application.
349
813000
2000
pot ser una aplicació clínica.
13:50
Now there are many forms of blindness
350
815000
2000
Hi ha molts tipus de ceguesa
13:52
where the photoreceptors,
351
817000
2000
en les quals no hi ha fotoreceptors,
13:54
our light sensors that are in the back of our eye, are gone.
352
819000
3000
els sensors de llum al fons de l'ull.
13:57
And the retina, of course, is a complex structure.
353
822000
2000
La retina és, evidentment, una estructura complexa.
13:59
Now let's zoom in on it here, so we can see it in more detail.
354
824000
2000
Si ho ampliem, ho veurem amb més detall.
14:01
The photoreceptor cells are shown here at the top,
355
826000
3000
Les cèl·lules fotoreceptores estan aquí dalt
14:04
and then the signals that are detected by the photoreceptors
356
829000
2000
i detecten senyals
14:06
are transformed by various computations
357
831000
2000
que, mitjançant càlculs, es transformen
14:08
until finally that layer of cells at the bottom, the ganglion cells,
358
833000
3000
fins que finalment la capa de cèl·lules de baix, les cèl·lules ganglionars,
14:11
relay the information to the brain,
359
836000
2000
transmeten la informació al cervell,
14:13
where we see that as perception.
360
838000
2000
que és on veiem això com a percepció.
14:15
In many forms of blindness, like retinitis pigmentosa,
361
840000
3000
En molt tipus de ceguesa, com la retinitis pigmentosa,
14:18
or macular degeneration,
362
843000
2000
o la degeneració macular,
14:20
the photoreceptor cells have atrophied or been destroyed.
363
845000
3000
les cèl·lules fotoreceptores estan atrofiades o han sigut destruïdes.
14:23
Now how could you repair this?
364
848000
2000
Com es pot arreglar això?
14:25
It's not even clear that a drug could cause this to be restored,
365
850000
3000
Ni tan sols és segur que un medicament hi pugui reparar
14:28
because there's nothing for the drug to bind to.
366
853000
2000
perquè el medicament no es pot lligar enlloc.
14:30
On the other hand, light can still get into the eye.
367
855000
2000
D'altra banda, la llum pot arribar encara a l'ull.
14:32
The eye is still transparent and you can get light in.
368
857000
3000
L'ull encara és transparent i s'hi pot introduir llum a través d'ell.
14:35
So what if we could just take these channelrhodopsins and other molecules
369
860000
3000
I si poguéssim agafar aquestes canalrodopsines i les altres molècules
14:38
and install them on some of these other spare cells
370
863000
2000
i les instal·léssim en algunes de les cèl·lules lliures
14:40
and convert them into little cameras.
371
865000
2000
convertint-les en petites càmares?
14:42
And because there's so many of these cells in the eye,
372
867000
2000
Com que hi ha tantes cèl·lules a l'ull,
14:44
potentially, they could be very high-resolution cameras.
373
869000
3000
podrien ser càmares d'alta resolució.
14:47
So this is some work that we're doing.
374
872000
2000
Aquesta és una part del treball que estem fent.
14:49
It's being led by one of our collaborators,
375
874000
2000
La dirigeix un dels nostres col·laboradors,
14:51
Alan Horsager at USC,
376
876000
2000
l'Alan Horsager a la USC,
14:53
and being sought to be commercialized by a start-up company Eos Neuroscience,
377
878000
3000
i s'intenta que es comercialitzi a través d'una nova empresa, Eos Neuroscience,
14:56
which is funded by the NIH.
378
881000
2000
financiada per l'NIH.
14:58
And what you see here is a mouse trying to solve a maze.
379
883000
2000
El que veieu aquí és un ratolí provant de sortir del laberint.
15:00
It's a six-arm maze. And there's a bit of water in the maze
380
885000
2000
És un laberint de sis braços i hi ha una mica d'aigua
15:02
to motivate the mouse to move, or he'll just sit there.
381
887000
2000
per motivar al ratolí a sortir. D'altra banda, s'hi quedaria assegut.
15:04
And the goal, of course, of this maze
382
889000
2000
L'objectiu del laberint és, evidentment,
15:06
is to get out of the water and go to a little platform
383
891000
2000
sortir de l'aigua i arribar a una petita plataforma
15:08
that's under the lit top port.
384
893000
2000
que està al port superior il·luminat.
15:10
Now mice are smart, so this mouse solves the maze eventually,
385
895000
3000
Els ratolins són intel·ligents i aquest ratolí al final aconsegueix sortir-ne,
15:13
but he does a brute-force search.
386
898000
2000
però ho fa gràcies a una recerca de "força bruta".
15:15
He's swimming down every avenue until he finally gets to the platform.
387
900000
3000
Neda per cada via fins que al final arriba a la plataforma.
15:18
So he's not using vision to do it.
388
903000
2000
No fa servir la visió per fer-ho.
15:20
These different mice are different mutations
389
905000
2000
Aquests ratolins són mutacions diferents
15:22
that recapitulate different kinds of blindness that affect humans.
390
907000
3000
que reflexen diferents tipus de ceguesa que afecten les persones.
15:25
And so we're being careful in trying to look at these different models
391
910000
3000
Per això, tenim cura quan mirem aquests models diferents,
15:28
so we come up with a generalized approach.
392
913000
2000
per tal d'arribar a un enfocament generalitzat.
15:30
So how are we going to solve this?
393
915000
2000
Com solucionarem això?
15:32
We're going to do exactly what we outlined in the previous slide.
394
917000
2000
Farem exactament el que hem explicat amb la diapositiva anterior.
15:34
We're going to take these blue light photosensors
395
919000
2000
Agafarem aquests fotosensors
15:36
and install them on a layer of cells
396
921000
2000
i els instal·larem en una capa de cèl·lules
15:38
in the middle of the retina in the back of the eye
397
923000
3000
al mig de la retina, al fons de l'ull
15:41
and convert them into a camera --
398
926000
2000
i les convertirem en una càmara.
15:43
just like installing solar cells all over those neurons
399
928000
2000
Com si instal·léssim cèl·lules solars per tot arreu al voltant de les neurones,
15:45
to make them light sensitive.
400
930000
2000
per tal de fer-les sensibles a la llum.
15:47
Light is converted to electricity on them.
401
932000
2000
Amb elles, la llum es converteix en electricitat.
15:49
So this mouse was blind a couple weeks before this experiment
402
934000
3000
Aquest ratolí era cec un parell de setmanes abans de l'experiment
15:52
and received one dose of this photosensitive molecule in a virus.
403
937000
3000
i va rebre una dosi d'aquesta mol·lècula sensible a la llum a través d'un virus.
15:55
And now you can see, the animal can indeed avoid walls
404
940000
2000
Com podeu comprovar, l'animal pot realment evitar les parets
15:57
and go to this little platform
405
942000
2000
i anar a la petita plataforma
15:59
and make cognitive use of its eyes again.
406
944000
3000
fent un ús cognitiu dels ulls.
16:02
And to point out the power of this:
407
947000
2000
I perquè veieu la importància d'això:
16:04
these animals are able to get to that platform
408
949000
2000
aquests animals aconseguien arribar a la plataforma
16:06
just as fast as animals that have seen their entire lives.
409
951000
2000
tan ràpidament com els animals que sempre havien tingut bona visió.
16:08
So this pre-clinical study, I think,
410
953000
2000
Crec que aquest estudi pre-clínic
16:10
bodes hope for the kinds of things
411
955000
2000
és un bon presagi per les coses
16:12
we're hoping to do in the future.
412
957000
2000
que esperem fer en un futur.
16:14
To close, I want to point out that we're also exploring
413
959000
3000
Per acabar, vull assenyalar que també estem investigant
16:17
new business models for this new field of neurotechnology.
414
962000
2000
nous models de negoci pel nou camp de la neurotecnologia.
16:19
We're developing these tools,
415
964000
2000
Estem desenvolupant aquestes eines
16:21
but we share them freely with hundreds of groups all over the world,
416
966000
2000
però les compartim de forma gratuïta amb molts grups de tot el món,
16:23
so people can study and try to treat different disorders.
417
968000
2000
per tal que la gent pugui estudiar i provar de tractar els diferents trastorns.
16:25
And our hope is that, by figuring out brain circuits
418
970000
3000
Esperem que si entenem bé els circuits cerebrals
16:28
at a level of abstraction that lets us repair them and engineer them,
419
973000
3000
en un nivell d'abstracció que ens permet reparar-los i dissenyar-los,
16:31
we can take some of these intractable disorders that I told you about earlier,
420
976000
3000
podem agafar aquests trastorns dels quals us parlava abans,
16:34
practically none of which are cured,
421
979000
2000
gairebé tots ells incurables,
16:36
and in the 21st century make them history.
422
981000
2000
i fer que siguin història al segle XXI.
16:38
Thank you.
423
983000
2000
Gràcies.
16:40
(Applause)
424
985000
13000
(Aplaudiments)
16:53
Juan Enriquez: So some of the stuff is a little dense.
425
998000
3000
Juan Enriquez: Hi ha parts un xic denses, aquí.
16:56
(Laughter)
426
1001000
2000
(Rialles)
16:58
But the implications
427
1003000
2000
Però les implicacions
17:00
of being able to control seizures or epilepsy
428
1005000
3000
de ser capaços de controlar convulsions o l'epilèpsia
17:03
with light instead of drugs,
429
1008000
2000
amb llum en comptes de medicaments
17:05
and being able to target those specifically
430
1010000
3000
i poder marcar-los específicament
17:08
is a first step.
431
1013000
2000
és un primer pas.
17:10
The second thing that I think I heard you say
432
1015000
2000
La segona cosa que li he sentit a dir
17:12
is you can now control the brain in two colors,
433
1017000
3000
és que es pot controlar el cervell en dos colors,
17:15
like an on/off switch.
434
1020000
2000
com un interruptor.
17:17
Ed Boyden: That's right.
435
1022000
2000
Ed Boyden: Exacte.
17:19
JE: Which makes every impulse going through the brain a binary code.
436
1024000
3000
JE: Que fa que cada impuls viatgi pel cervell segons un codi binari.
17:22
EB: Right, yeah.
437
1027000
2000
EB: Sí, exacte.
17:24
So with blue light, we can drive information, and it's in the form of a one.
438
1029000
3000
Amb la llum blava, podem conduir informació. Això és en forma d'un.
17:27
And by turning things off, it's more or less a zero.
439
1032000
2000
I quan desconnectem les coses, és més o menys un zero.
17:29
So our hope is to eventually build brain coprocessors
440
1034000
2000
La nostra esperança és poder construir coprocessadors
17:31
that work with the brain
441
1036000
2000
que treballin amb el cervell
17:33
so we can augment functions in people with disabilities.
442
1038000
3000
per tal d'augmentar les funcions en persones discapacitades.
17:36
JE: And in theory, that means that,
443
1041000
2000
JE: En teoria, això significa que,
17:38
as a mouse feels, smells,
444
1043000
2000
com que el ratolí sent, olora,
17:40
hears, touches,
445
1045000
2000
escolta i toca,
17:42
you can model it out as a string of ones and zeros.
446
1047000
3000
podeu dissenyar una cadena d'uns i zeros.
17:45
EB: Sure, yeah. We're hoping to use this as a way of testing
447
1050000
2000
EB: Sí, és clar. Esperem fer-ho servir com a prova
17:47
what neural codes can drive certain behaviors
448
1052000
2000
per veure quins codis neuronals dirigeixen determinats comportaments,
17:49
and certain thoughts and certain feelings,
449
1054000
2000
pensaments i sentiments,
17:51
and use that to understand more about the brain.
450
1056000
3000
i fer-ho servir per entendre més coses sobre el cervell.
17:54
JE: Does that mean that some day you could download memories
451
1059000
3000
JE: Això significa que algun dia podrem descarregar memòries
17:57
and maybe upload them?
452
1062000
2000
i, potser també, carregar-les?
17:59
EB: Well that's something we're starting to work on very hard.
453
1064000
2000
EB: De moment hi estem treballant de valent.
18:01
We're now working on some work
454
1066000
2000
Estem treballant
18:03
where we're trying to tile the brain with recording elements too.
455
1068000
2000
per dotar el cervell d'elements que enregistrin també.
18:05
So we can record information and then drive information back in --
456
1070000
3000
De manera que podem enregistrar informació i recuperar-la;
18:08
sort of computing what the brain needs
457
1073000
2000
com si calculéssim què necessita el cervell
18:10
in order to augment its information processing.
458
1075000
2000
per després augmentar el seu precessament de la informació.
18:12
JE: Well, that might change a couple things. Thank you. (EB: Thank you.)
459
1077000
3000
JE: Bé, això podria canviar un parell de coses. Gràcies. (EB: Gràcies).
18:15
(Applause)
460
1080000
3000
(Aplaudiments)
ABOUT THE SPEAKER
Ed Boyden - NeuroengineerEd Boyden is a professor of biological engineering and brain and cognitive sciences at the MIT Media Lab and the MIT McGovern Institute.
Why you should listen
Ed Boyden leads the Synthetic Neurobiology Group, which develops tools for analyzing and repairing complex biological systems such as the brain. His group applies these tools in a systematic way in order to reveal ground truth scientific understandings of biological systems, which in turn reveal radical new approaches for curing diseases and repairing disabilities. These technologies include expansion microscopy, which enables complex biological systems to be imaged with nanoscale precision, and optogenetic tools, which enable the activation and silencing of neural activity with light (TED Talk: A light switch for neurons). Boyden also co-directs the MIT Center for Neurobiological Engineering, which aims to develop new tools to accelerate neuroscience progress.
Amongst other recognitions, Boyden has received the Breakthrough Prize in Life Sciences (2016), the BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Award (2015), the Carnegie Prize in Mind and Brain Sciences (2015), the Jacob Heskel Gabbay Award (2013), the Grete Lundbeck Brain Prize (2013) and the NIH Director's Pioneer Award (2013). He was also named to the World Economic Forum Young Scientist list (2013) and the Technology Review World's "Top 35 Innovators under Age 35" list (2006). His group has hosted hundreds of visitors to learn how to use new biotechnologies and spun out several companies to bring inventions out of his lab and into the world. Boyden received his Ph.D. in neurosciences from Stanford University as a Hertz Fellow, where he discovered that the molecular mechanisms used to store a memory are determined by the content to be learned. Before that, he received three degrees in electrical engineering, computer science and physics from MIT. He has contributed to over 300 peer-reviewed papers, current or pending patents and articles, and he has given over 300 invited talks on his group's work.
Ed Boyden | Speaker | TED.com