TED2007
David Bolinsky: Visualizing the wonder of a living cell
David Bolinsky: Az élő sejt csodájának ábrázolása
Filmed:
Readability: 3.9
2,216,452 views
David Bolinsky orvosi illusztrátor-animátor háromperces elképesztő animációban mutatja be a sejt belsejének nyüzsgő életét.
David Bolinsky - Medical animator
David Bolinsky and his team illustrate scientific and medical concepts with high-drama animation. You've never seen the life of a cell quite like this. Full bio
David Bolinsky and his team illustrate scientific and medical concepts with high-drama animation. You've never seen the life of a cell quite like this. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
I'm a medical illustrator,
0
0
3000
Orvosi illusztrátorként
00:28
and I come from a slightly different point of view.
1
3000
3000
kissé másként látom a dolgokat.
00:31
I've been watching, since I grew up,
2
6000
2000
Kiskorom óta figyelem
az igazság és a szépség kifejeződését
00:34
the expressions of truth and beauty in the arts
3
9000
4000
a művészetekben és a tudományokban.
00:38
and truth and beauty in the sciences.
4
13000
2000
00:40
And while these are both wonderful things in their own right --
5
15000
3000
Noha ezek önmagukban is csodásak,
00:43
they both have very wonderful things going for them --
6
18000
3000
sok előnyöset mondhatunk róluk,
00:46
truth and beauty as ideals that can be looked at by the sciences
7
21000
6000
de a természettudományok
és a matematika szempontjából
és a matematika szempontjából
00:52
and by math are almost like the ideal conjoined twins
8
27000
5000
eszményeik majdnem
olyanok, mint a sziámi ikrek,
olyanok, mint a sziámi ikrek,
akikkel a tudós egyszerre
szeretne randizni.
szeretne randizni.
00:57
that a scientist would want to date.
9
32000
1000
(Nevetés)
01:00
(Laughter)
10
35000
2000
Az igazság kifejeződése áhítatos dolog,
01:02
These are expressions of truth as awe-full things,
11
37000
5000
01:07
by meaning they are things you can worship.
12
42000
2000
amelyet rettegve istenként imádhatunk.
Ezek erős, megmagyarázhatatlan eszmények.
01:10
They are ideals that are powerful. They are irreducible.
13
45000
4000
Egyediek, hasznosak – néha–,
01:15
They are unique. They are useful --
14
50000
2000
01:17
sometimes, often a long time after the fact.
15
52000
2000
de gyakorta az események után sokára.
01:20
And you can actually roll some of the pictures now,
16
55000
2000
Lehet már képeket nézegetni,
01:22
because I don't want to look at me on the screen.
17
57000
3000
de én nem óhajtom magam
a kivetítőn szemlélni.
a kivetítőn szemlélni.
Az igazság és a szépség gyakran
átláthatatlan dolgok azoknak,
átláthatatlan dolgok azoknak,
01:26
Truth and beauty are things
18
61000
2000
01:28
that are often opaque to people who are not in the sciences.
19
63000
4000
akik nem otthonosak a tudományban.
E dolgok úgy írják le a szépséget,
01:33
They are things that describe beauty in a way
20
68000
6000
01:39
that is often only accessible if you understand the language
21
74000
5000
hogy többnyire csak azoknak fogható föl,
akik értik a szépség kifejeződésének
tárgyát tanulmányozó személy
tárgyát tanulmányozó személy
01:44
and the syntax of the person
22
79000
2000
01:46
who studies the subject in which truth and beauty is expressed.
23
81000
3000
nyelvezetét és mondattanát.
01:49
If you look at the math, E=mc squared,
24
84000
3000
Ha a matekot vesszük, E = mc²,
01:52
if you look at the cosmological constant,
25
87000
3000
ha a kozmológiai állandót vesszük,
az antropikus elvvel, ahol azt látjuk,
01:55
where there's an anthropic ideal, where you see that life had to evolve
26
90000
5000
hogy az életnek az univerzumot leíró
számok alapján kellett kifejlődnie,
számok alapján kellett kifejlődnie,
02:00
from the numbers that describe the universe --
27
95000
3000
02:03
these are things that are really difficult to understand.
28
98000
3000
kiderül, hogy e dolgokat
tényleg nehéz megértenünk.
tényleg nehéz megértenünk.
02:06
And what I've tried to do
29
101000
1000
Mióta orvosi illusztrátori
képzésben vettem részt,
képzésben vettem részt,
02:07
since I had my training as a medical illustrator --
30
102000
2000
mióta szobrász apámtól,
aki kulturális mentorom is volt,
aki kulturális mentorom is volt,
02:09
since I was taught animation by my father,
31
104000
3000
tanultam az animációt,
02:12
who was a sculptor and my visual mentor --
32
107000
3000
mindig törekedtem rájönni,
hogyan segíthetnék a laikusoknak megérteni
02:16
I wanted to figure out a way to help people
33
111000
3000
a biológiai tudományok
igazságát és szépségét
igazságát és szépségét
02:20
understand truth and beauty in the biological sciences
34
115000
3000
animációk, képek, történetmesélések útján,
02:24
by using animation, by using pictures, by telling stories
35
119000
3000
hogy a nem szükségképpen
kézzelfogható dolgok
kézzelfogható dolgok
02:28
so that the things that are not necessarily evident to people
36
123000
4000
02:32
can be brought forth, and can be taught, and can be understood.
37
127000
4000
taníthatóvá és érthetővé váljanak.
02:36
Students today are often immersed in an environment
38
131000
5000
A mai diákok gyakran úgy tanulnak,
hogy noha a tanult tárgyban
benne rejlik az igazság és a szépség,
benne rejlik az igazság és a szépség,
02:42
where what they learn is subjects that have truth and beauty
39
137000
5000
02:47
embedded in them, but the way they're taught is compartmentalized
40
142000
5000
de az oktatási módszer miatt
a tantárgy túlságosan beskatulyázott,
a tantárgy túlságosan beskatulyázott,
02:52
and it's drawn down to the point where the truth and beauty
41
147000
5000
és az igazság s a szépség
nem mindig nyilvánvaló.
02:57
are not always evident.
42
152000
1000
02:58
It's almost like that old recipe for chicken soup
43
153000
3000
Ez majdnem olyan,
mint a csirkeleves régi receptje,
mint a csirkeleves régi receptje,
03:01
where you boil the chicken until the flavor is just gone.
44
156000
4000
ahol addig főzik a csirkét,
amíg már teljesen elmegy az íze.
amíg már teljesen elmegy az íze.
03:06
We don't want to do that to our students.
45
161000
2000
Nem szeretnénk,
hogy diákjaink így járjanak.
hogy diákjaink így járjanak.
03:08
So we have an opportunity to really open up education.
46
163000
4000
Megvan a lehetőségünk
a valóban nyitott oktatásra.
a valóban nyitott oktatásra.
03:12
And I had a telephone call from Robert Lue at Harvard,
47
167000
3000
Pár éve fölhívott Robert Lue,
a Harvard Molekuláris
és Sejtbiológiai Tanszékéről,
és Sejtbiológiai Tanszékéről,
03:15
in the Molecular and Cellular Biology Department,
48
170000
2000
03:17
a couple of years ago. He asked me if my team and I
49
172000
3000
és azt kérdezte, csoportommal együtt
03:21
would be interested and willing to really change
50
176000
4000
érdekelne-e, és tényleg
változtatni szeretnénk-e
változtatni szeretnénk-e
03:25
how medical and scientific education is done at Harvard.
51
180000
3000
az egyetemükön folyó orvosi
és tudományos képzésen?
és tudományos képzésen?
03:28
So we embarked on a project that would explore the cell --
52
183000
5000
Sejtkutatási projektbe fogtunk,
amely föltárja a molekuláris
és sejtbiológiai területre jellemző
és sejtbiológiai területre jellemző
03:33
that would explore the truth and beauty inherent
53
188000
3000
03:36
in molecular and cellular biology
54
191000
2000
igazságot és szépséget,
03:38
so that students could understand a larger picture
55
193000
3000
hogy a hallgatók a széttagolt tényekből
03:41
that they could hang all of these facts on.
56
196000
3000
összképet alakíthassanak ki.
03:44
They could have a mental image of the cell
57
199000
3000
Képzeletükben képet
alkothatnak a sejtekről
alkothatnak a sejtekről
03:47
as a large, bustling, hugely complicated city
58
202000
7000
mint hatalmas, nyüzsgő,
bonyolult szerkezetű városról,
bonyolult szerkezetű városról,
amely mikrogépekkel van teli.
03:55
that's occupied by micro-machines.
59
210000
2000
03:57
And these micro-machines really are at the heart of life.
60
212000
3000
E mikrogépek az élet központja.
04:00
These micro-machines,
61
215000
1000
E mikrogépek,
04:01
which are the envy of nanotechnologists the world over,
62
216000
3000
amelyeket az egész világ
nanotechnológusai irigyelnek,
nanotechnológusai irigyelnek,
04:05
are self-directed, powerful, precise, accurate devices
63
220000
7000
önműködő, erős, pontos, hibátlanul működő,
aminosavszálakból álló szerkezetek.
04:12
that are made out of strings of amino acids.
64
227000
3000
04:15
And these micro-machines power how a cell moves.
65
230000
4000
E mikrogépek irányítják
a sejtek mozgását, másolását.
a sejtek mozgását, másolását.
04:19
They power how a cell replicates. They power our hearts.
66
234000
5000
E mikrogépek irányítják
szívünket és agyunkat.
04:24
They power our minds.
67
239000
1000
04:26
And so what we wanted to do was to figure out
68
241000
3000
Rá akartunk jönni,
hogyan lehetne ezt
az animáció nyelvén elmondani,
az animáció nyelvén elmondani,
04:30
how we could make this story into an animation
69
245000
2000
04:33
that would be the centerpiece of BioVisions at Harvard,
70
248000
3000
amely aztán a harvardos BioVisions
különlegességévé válhatna.
különlegességévé válhatna.
A BioVisions a Harvard honlapja,
04:37
which is a website that Harvard has
71
252000
4000
amelyet molekuláris és sejtbiológia
szakos hallgatóknak hoztak létre.
szakos hallgatóknak hoztak létre.
04:41
for its molecular and cellular biology students
72
256000
2000
04:43
that will -- in addition to all the textual information,
73
258000
4000
Ez a szöveges információn
és minden didaktikai anyagon túlmenően
04:48
in addition to all the didactic stuff --
74
263000
1000
04:50
put everything together visually, so that these students
75
265000
2000
látvány útján ad összképet,
hogy a sejtek belsejét teljes valójukban
04:53
would have an internalized view of what a cell really is
76
268000
4000
04:57
in all of its truth and beauty, and be able to study
77
272000
4000
s szépségükben szemlélhessék a hallgatók,
és e látványból tanuljanak,
képzeletük felgyúljon,
képzeletük felgyúljon,
05:01
with this view in mind, so that their imaginations would be sparked,
78
276000
4000
05:05
so that their passions would be sparked
79
280000
2000
szenvedélyük föllángoljon.
Az animáció hozzásegíti őket
05:08
and so that they would be able to go on
80
283000
1000
05:10
and use these visions in their head to make new discoveries
81
285000
4000
új fölfedezésekhez
05:14
and to be able to find out, really, how life works.
82
289000
3000
és az élet működésének megértéséhez.
05:17
So we set out by looking at how these molecules are put together.
83
292000
6000
A molekulák összekapcsolódásával kezdtük.
05:24
We worked with a theme, which is, you've got macrophages
84
299000
5000
Az első témánk ez volt:
A makrofágok mozognak a kapillárisokban,
05:30
that are streaming down a capillary,
85
305000
1000
05:32
and they're touching the surface of the capillary wall,
86
307000
2000
és a kapilláris falát érintve
információt szereznek
05:35
and they're picking up information from cells
87
310000
2000
a kapillárisok falán lévő sejtekből:
05:37
that are on the capillary wall, and they are given this information
88
312000
4000
figyelem!, gyulladás van valahol,
05:41
that there's an inflammation somewhere outside,
89
316000
3000
05:44
where they can't see and sense.
90
319000
2000
amit nem látnak és nem éreznek.
05:46
But they get the information that causes them to stop,
91
321000
3000
De olyan infót kapnak, amely megállítja,
05:49
causes them to internalize that they need to make
92
324000
4000
és arra készteti őket,
hogy tegyék meg az intézkedéseket,
hogy tegyék meg az intézkedéseket,
05:53
all of the various parts that will cause them to change their shape,
93
328000
4000
amelyek alakjuk megváltoztatásához kell,
05:58
and try to get out of this capillary and find out what's going on.
94
333000
4000
és a kapillárisokból kijöhessenek,
s tisztázzák a helyzetet.
s tisztázzák a helyzetet.
E molekuláris motorokhoz együtt
kellett működnünk a Harvard kutatóival,
kellett működnünk a Harvard kutatóival,
06:03
So these molecular motors -- we had to work
95
338000
2000
06:05
with the Harvard scientists and databank models
96
340000
5000
és ehhez az atomi szinten pontos
molekuláris modellek
molekuláris modellek
adatbázisát vettük igénybe.
06:11
of the atomically accurate molecules
97
346000
3000
06:14
and figure out how they moved, and figure out what they did.
98
349000
3000
Rá kellett jönnünk, hogyan mozognak,
és mit csinálnak ezek a motorok.
és mit csinálnak ezek a motorok.
06:18
And figure out how to do this in a way
99
353000
2000
Az animációt úgy kellett megoldanunk,
06:20
that was truthful in that it imparted what was going on,
100
355000
5000
hogy valóban közvetítse azt, ami folyik;
06:26
but not so truthful that the compact crowding in a cell
101
361000
5000
másrészt ne annyira valósághűen,
hogy a sejtben lévő
nyüzsgő tömeg zavarja a nézést.
nyüzsgő tömeg zavarja a nézést.
06:31
would prevent the vista from happening.
102
366000
3000
06:34
And so what I'm going to show you is a three-minute
103
369000
4000
E szempontnak megfelelő
háromperces filmünk
háromperces filmünk
06:38
Reader's Digest version of the first aspect of this film
104
373000
3000
Reader's Digest változatát
mutatom most be.
mutatom most be.
06:41
that we produced. It's an ongoing project
105
376000
3000
A projekt folyamatban van,
06:44
that's going to go another four or five years.
106
379000
2000
és még 4-5 évig napirenden lesz.
06:47
And I want you to look at this
107
382000
2000
Szeretném, ha látnák,
06:49
and see the paths that the cell manufactures --
108
384000
4000
hogy épít utakat magának a sejt,
06:53
these little walking machines, they're called kinesins --
109
388000
3000
e kis lépegető gépek, az ún. kinezinek,
06:57
that take these huge loads
110
392000
1000
amelyek annyit vállalnak magukra,
06:59
that would challenge an ant in relative size.
111
394000
2000
hogy meghaladná egy ekkora hangya erejét.
Indítsuk a filmet, kérem!
07:02
Run the movie, please.
112
397000
3000
07:06
But these machines that power the inside of the cells
113
401000
3000
A sejt belsejét irányító gépek
tényleg elképesztők,
tényleg elképesztők,
07:09
are really quite amazing, and they really are the basis of all life
114
404000
4000
és ezek az élet alapja,
07:13
because all of these machines interact with each other.
115
408000
4000
mert kapcsolatban vannak egymással.
Tájékoztatják egymást.
07:18
They pass information to each other.
116
413000
1000
Mindenfélét végeznek a sejten belül.
07:20
They cause different things to happen inside the cell.
117
415000
2000
A sejt menet közben hozza létre,
amire szüksége van,
amire szüksége van,
07:23
And the cell will actually manufacture the parts that it needs
118
418000
3000
a sejtmagból kapott infó alapján,
07:26
on the fly, from information
119
421000
2000
07:28
that's brought from the nucleus by molecules that read the genes.
120
423000
4000
a géneket olvasó molekulák révén.
07:33
No life, from the smallest life to everybody here,
121
428000
4000
Nincs élet a legcsekélyebb
lényektől a jelenlévőkig semmi
lényektől a jelenlévőkig semmi
e mikrogépek nélkül.
07:38
would be possible without these little micro-machines.
122
433000
2000
Ha nem lennének ezek a gépek,
07:41
In fact, it would really, in the absence of these machines,
123
436000
3000
Chris, aligha tudtál volna
ekkora közönséget idegyűjteni.
ekkora közönséget idegyűjteni.
07:45
have made the attendance here, Chris, really quite sparse.
124
440000
2000
07:47
(Laughter)
125
442000
4000
(Nevetés)
07:51
(Music)
126
446000
12000
(Zene)
08:03
This is the FedEx delivery guy of the cell.
127
458000
2000
Ez itt a sejt FedEx-es csomagfutára.
E kis fickót kinezinnek hívják.
08:07
This little guy is called the kinesin,
128
462000
1000
Zsákot cipel, amely teli van
újonnan gyártott fehérjékkel,
újonnan gyártott fehérjékkel,
08:09
and he pulls a sack that's full of brand new manufactured proteins
129
464000
4000
oda viszi, ahová kellenek,
08:13
to wherever it's needed in the cell --
130
468000
2000
08:15
whether it's to a membrane, whether it's to an organelle,
131
470000
3000
legyen az sejtmembrán, sejtorganellum,
08:18
whether it's to build something or repair something.
132
473000
2000
akár valami létrehozása vagy javítása.
08:20
And each of us has about 100,000 of these things
133
475000
4000
Mindegyikünkben
kb. 100 000 ilyen dolog szaladgál ide-oda
08:24
running around, right now,
134
479000
1000
a 100 billiónyi sejtünkben.
08:26
inside each one of your 100 trillion cells.
135
481000
3000
08:29
So no matter how lazy you feel,
136
484000
2000
Nem számít, milyen lustának
érezzük magunkat,
érezzük magunkat,
valójában nem sikerül semmit tennünk.
08:32
you're not really intrinsically doing nothing.
137
487000
2000
08:34
(Laughter)
138
489000
4000
(Nevetés)
08:38
So what I want you to do when you go home
139
493000
2000
Szeretném, ha hazafelé tartva
elgondolkoznának rajta,
elgondolkoznának rajta,
08:40
is think about this, and think about how powerful our cells are.
140
495000
3000
milyen nagy teljesítményűek a sejtjeink,
és arról is,
08:44
And think about some of the things
141
499000
1000
08:45
that we're learning about cellular mechanics.
142
500000
4000
amit már tudunk a sejtmechanikáról.
08:49
Once we figure out all that's going on --
143
504000
3000
Mihelyst megtudjuk, mi hogy működik,
08:52
and believe me, we know almost a percent of what's going on --
144
507000
3000
és higgyék el, ezeknek
csak kb. 1%-át tudjuk,
csak kb. 1%-át tudjuk,
mihelyst megtudjuk, mi hogy működik,
08:56
once we figure out what's going on,
145
511000
1000
08:57
we're really going to be able to have a lot of control
146
512000
3000
akkor képesek leszünk jobban szabályozni,
09:00
over what we do with our health,
147
515000
2000
mitévők legyünk egészségünkkel,
09:02
with what we do with future generations,
148
517000
3000
mit teszünk a jövő nemzedékével,
09:05
and how long we're going to live.
149
520000
1000
és milyen sokáig fogunk élni.
Remélhetőleg ezt fölhasználhatjuk arra,
09:07
And hopefully we'll be able to use this
150
522000
2000
09:09
to discover more truth, and more beauty.
151
524000
3000
hogy több igazságot
és több szépséget fedezzünk föl.
és több szépséget fedezzünk föl.
09:12
(Music)
152
527000
14000
(Zene)
09:26
But it's really quite amazing that these cells, these micro-machines,
153
541000
4000
Elképesztő, ahogy a sejtek,
e mikrogépek tökéletesen tudják,
e mikrogépek tökéletesen tudják,
09:31
are aware enough of what the cell needs that they do their bidding.
154
546000
5000
mikor mi kell a sejtnek,
hogy teljesítsék feladatukat.
hogy teljesítsék feladatukat.
09:36
They work together. They make the cell do what it needs to do.
155
551000
4000
Együttműködnek.
Ráveszik a sejtet, hogy tegye a dolgát.
Ráveszik a sejtet, hogy tegye a dolgát.
09:40
And their working together helps our bodies --
156
555000
6000
Együttműködésük segíti testünket –
09:46
huge entities that they will never see -- function properly.
157
561000
4000
a nagy egységet, melyet sosem látnak
meg – rendben működni.
meg – rendben működni.
09:51
Enjoy the rest of the show. Thank you.
158
566000
1000
További jó szórakozást! Köszönöm.
09:52
(Applause)
159
567000
2000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
David Bolinsky - Medical animatorDavid Bolinsky and his team illustrate scientific and medical concepts with high-drama animation. You've never seen the life of a cell quite like this.
Why you should listen
Medical illustrator and animator David Bolinsky has devoted his career to displaying scientific and medical concepts in a clear, fresh light.
Since the earliest days of computer animation, he knew this art could be a powerful tool for explaining scientific concepts in ways that traditional medical illustration simply couldn't. Now, with XVIVO, the company he co-founded, he works with schools and with medical and scientific firms, turning complex processes into understandable, compelling films.
"The Inner Life of a Cell," highlighted at TED2007, represents the leading edge of medical animation, in both its technical achievement and its focus on compelling, memorable action. Created as part of the BioVision initiative to help explain cellular processes to students at Harvard's Department of Molecular and Cellular Biology, the clip has captured the imagination of the press -- and reportedly, of Hollywood.
David Bolinsky | Speaker | TED.com