ABOUT THE SPEAKER
Janet Iwasa - Molecular animator


Why you should listen
While we know a lot about molecular processes, they can’t be observed directly, and scientists have to rely on simple, two-dimensional drawings to depict complex hypotheses. That is, they did until now. Janet Iwasa’s colorful and action-packed 3D animations bring scientific hypotheses to life, showing how we think molecules look, move and interact. Not only is molecular animation a powerful way to illustrate ideas and convey information to general audiences, it’s also a powerful tools for inspiring new research. However, 3D molecular animation using commercial software requires skill and time, so Iwasa has created a simpler 3D animation software tool for biologists, allowing researchers to intuitively and quickly model molecular hypotheses. In 2014, she launched the beta of her new free, open-source animation software, Molecular Flipbook, which allows biologists to create molecular animations of their own hypotheses in just 15 minutes.
More profile about the speaker
Janet Iwasa | Speaker | TED.com
TED2014

Janet Iwasa: How animations can help scientists test a hypothesis

Janet Iwasa: Jak animacje mogą pomóc naukowcom weryfikować hipotezy

Filmed:
900,546 views

Animacje trójwymiarowe mogą ożywić hipotezy naukowe. Janet Iwasa, biolog molekularny (i stypendystka TED), przedstawia nowe powszechnie dostępne oprogramowanie do animacji zaprojektowane dla naukowców.
- Molecular animator
Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Take a look at this drawingrysunek.
0
710
1869
Zerknijcie na ten rysunek.
Wiecie, co to jest?
00:14
Can you tell what it is?
1
2579
1604
00:16
I'm a molecularmolekularny biologistbiolog by trainingtrening,
2
4183
2747
Z wykształcenia jestem
biologiem molekularnym
00:18
and I've seenwidziany a lot of these kindsrodzaje of drawingsrysunki.
3
6930
2603
i widziałam masę takich obrazków.
00:21
They're usuallyzazwyczaj referredodniesione to as a modelModel figurepostać,
4
9533
3092
Nazywa się je zwykle modelami,
00:24
a drawingrysunek that showsprzedstawia how we think
5
12625
1734
rysunkami pokazującymi, jak myślimy
00:26
a cellularkomórkowy or molecularmolekularny processproces occurswystępuje.
6
14359
2664
o procesie komórkowym, czy molekularnym.
00:29
This particularszczególny drawingrysunek is of a processproces
7
17023
2499
Ta szczególna ilustracja opisuje proces
00:31
callednazywa clathrin-mediatedprzez clathrin endocytosisendocytozy.
8
19522
4323
zwany endocytozą zależną od klatryny.
00:35
It's a processproces by whichktóry a moleculecząsteczka can get
9
23845
2610
Dzięki temu procesowi cząsteczka
może dostać się do wnętrza komórki
00:38
from the outsidena zewnątrz of the cellkomórka to the insidewewnątrz
10
26455
2238
00:40
by gettinguzyskiwanie capturedschwytany in a bubblebańka or a vesiclepęcherzyk
11
28693
2537
poprzez otoczenie się bańką
lub pęcherzykiem,
00:43
that then getsdostaje internalizedzinternalizowany by the cellkomórka.
12
31230
2820
pochłanianym potem przez komórkę.
00:46
There's a problemproblem with this drawingrysunek, thoughchociaż,
13
34050
1835
Jest jednak problem z tym rysunkiem,
00:47
and it's mainlygłównie in what it doesn't showpokazać.
14
35885
2632
a zwłaszcza z tym, czego on nie pokazuje.
Na podstawie wielu eksperymentów,
00:50
From lots of experimentseksperymenty,
15
38517
1465
00:51
from lots of differentróżne scientistsnaukowcy,
16
39982
1835
wielu różnych naukowców,
00:53
we know a lot about what these moleculesCząsteczki look like,
17
41817
2996
wiemy wiele o tym,
jak te cząsteczki wyglądają,
jak się przemieszczają wewnątrz komórki,
00:56
how they moveruszaj się around in the cellkomórka,
18
44813
1682
00:58
and that this is all takingnabierający placemiejsce
19
46495
1825
i że cały ten proces zachodzi
01:00
in an incrediblyniewiarygodnie dynamicdynamiczny environmentśrodowisko.
20
48320
2990
w niezwykle dynamicznym środowisku.
We współpracy z Tomasem Kirchhausenem,
ekspertem od klatryny,
01:03
So in collaborationwspółpraca with a clathrinclathrin
expertekspert TomasTomas KirchhausenKirchhausen,
21
51310
3473
01:06
we decidedzdecydowany to createStwórz a newNowy kinduprzejmy of modelModel figurepostać
22
54783
2319
zdecydowaliśmy się stworzyć
nowy rodzaj modelu,
01:09
that showedpokazał all of that.
23
57102
2024
który to wszystko pokazuje.
Zaczęliśmy od zewnętrznej strony komórki.
01:11
So we startpoczątek outsidena zewnątrz of the cellkomórka.
24
59126
1736
01:12
Now we're looking insidewewnątrz.
25
60862
1648
Teraz patrzymy do jej wnętrza.
01:14
ClathrinClathrin are these three-leggedtrzech nogach moleculesCząsteczki
26
62510
2080
Klatryna to cząsteczka mająca trzy odnóża,
01:16
that can self-assemblesamoskładać into soccer-ball-likePiłka nożna, piłka, jak shapeskształty.
27
64590
3288
które mogą samoczynnie przyjmować
kształt piłki nożnej.
01:19
ThroughPoprzez connectionsznajomości with a membranemembrana,
28
67878
1697
Poprzez połączenia z błoną
01:21
clathrinclathrin is ablezdolny to deformdeformacji the membranemembrana
29
69575
2167
związki te mogą ją deformować
01:23
and formformularz this sortsortować of a cupPuchar
30
71742
1413
i tworzyć rodzaj zagłębień,
01:25
that formsformularze this sortsortować of a bubblebańka, or a vesiclepęcherzyk,
31
73155
2307
budujących rodzaj bańki lub pęcherza,
01:27
that's now capturingprzechwytywanie some of the proteinsbiałka
32
75462
1784
wychwytujący niektóre białka
znajdujące się na zewnątrz komórki.
01:29
that were outsidena zewnątrz of the cellkomórka.
33
77246
1654
01:30
ProteinsBiałka are comingprzyjście in now that
basicallygruntownie pinchszczypta off this vesiclepęcherzyk,
34
78900
3498
Przechodzą teraz białka,
które jakby odczepiają ten pęcherzyk,
01:34
makingzrobienie it separateoddzielny from the restodpoczynek of the membranemembrana,
35
82398
2584
sprawiają, że zostaje oddzielony od błony.
01:36
and now clathrinclathrin is basicallygruntownie doneGotowe with its jobpraca,
36
84982
2392
Teraz klatryna zakończyła swoją pracę.
Właśnie włączają się białka,
01:39
and so proteinsbiałka are comingprzyjście in now —
37
87374
1238
01:40
we'vemamy coveredpokryty them yellowżółty and orangePomarańczowy
38
88612
1946
zaznaczone tu na żółto i pomarańczowo,
01:42
that are responsibleodpowiedzialny for takingnabierający
apartniezależnie this clathrinclathrin cagekoszyk.
39
90558
2542
które są odpowiedzialne
za rozdzielenie klatryny.
01:45
And so all of these proteinsbiałka
can get basicallygruntownie recycledz recyklingu
40
93100
3282
W ten sposób wszystkie te białka
mogą zostać rozłożone,
01:48
and used all over again.
41
96382
1536
a później znowu użyte.
01:49
These processesprocesy are too smallmały to be seenwidziany directlybezpośrednio,
42
97918
3409
Takie procesy są zbyt małe,
żeby móc je zaobserwować
01:53
even with the bestNajlepiej microscopesMikroskopy,
43
101327
1832
nawet najlepszym mikroskopem.
01:55
so animationsanimacje like this providezapewniać a really powerfulpotężny way
44
103159
2631
Dlatego animacje są potężnym narzędziem
01:57
of visualizingWizualizacja a hypothesishipoteza.
45
105790
3018
pozwalającym zobrazować hipotezy.
02:00
Here'sTutaj jest anotherinne illustrationilustracja,
46
108808
1846
Tutaj jest kolejna ilustracja.
02:02
and this is a drawingrysunek of how a researchernaukowiec mightmoc think
47
110654
2736
To szkic pokazujący,
jak badacz wyobraża sobie
02:05
that the HIVHIV viruswirus getsdostaje into and out of cellskomórki.
48
113390
3505
wnikanie i wychodzenie
wirusa HIV z komórki.
02:08
And again, this is a vastogromny oversimplificationuproszczenie
49
116895
2519
Znowu, jest to zbyt duże uproszczenie,
02:11
and doesn't beginzaczynać to showpokazać
50
119414
1744
które nawet nie pokazuje,
02:13
what we actuallytak właściwie know about these processesprocesy.
51
121158
2482
co właściwie wiemy o tym procesie.
02:15
You mightmoc be surprisedzaskoczony to know
52
123640
2215
Możecie być zaskoczeni,
02:17
that these simpleprosty drawingsrysunki are the only way
53
125855
2767
że te proste szkice są jedynym sposobem,
02:20
that mostwiększość biologistsbiolodzy visualizewyobrażać sobie
theirich molecularmolekularny hypotheseshipotezy.
54
128622
3832
w jaki większość biologów może
wizualizować swoje molekularne hipotezy.
02:24
Why?
55
132454
1028
Dlaczego?
02:25
Because creatingtworzenie movieskino of processesprocesy
56
133482
1990
Ponieważ tworzenie filmu z procesem,
02:27
as we think they actuallytak właściwie occurpojawić się is really hardciężko.
57
135472
3014
jaki sobie wyobrażamy,
jest naprawdę trudne.
02:30
I spentwydany monthsmiesiące in HollywoodHollywood
learninguczenie się 3D animationanimacja softwareoprogramowanie,
58
138486
3633
Spędziłam miesiące w Hollywood, ucząc się
obsługi programów do animacji 3D,
02:34
and I spendwydać monthsmiesiące on eachkażdy animationanimacja,
59
142119
2281
kolejne miesiące tworząc każdą z animacji.
02:36
and that's just time that mostwiększość
researchersnaukowcy can't affordpozwolić sobie.
60
144400
3350
To czas, na który większość biologów
nie może sobie pozwolić.
02:39
The payoffswypłaty can be hugeolbrzymi, thoughchociaż.
61
147750
2200
Jednak korzyści mogą być olbrzymie.
02:41
MolecularMolekularnej animationsanimacje are unparalleledniezrównany
62
149950
2384
Molekularne animacje są nieocenione,
02:44
in theirich abilityzdolność to conveyprzenieść a great dealsprawa of informationInformacja
63
152334
3441
dzięki możliwości
przekazania wielu informacji
02:47
to broadszeroki audiencesodbiorców with extremeskrajny accuracyprecyzja.
64
155775
3592
i ukazania widzom
niesamowitej dokładności.
02:51
And I'm workingpracujący on a newNowy projectprojekt now
65
159367
1503
Teraz pracuję nad projektem
02:52
callednazywa "The ScienceNauka of HIVHIV"
66
160870
1438
zatytułowanym "Wiedza o HIV",
02:54
where I'll be animatingAnimowanie the entireCały life cyclecykl
67
162308
2362
gdzie będę animować cały cykl życia
02:56
of the HIVHIV viruswirus as accuratelydokładnie as possiblemożliwy
68
164670
3104
wirusa HIV, tak dokładnie, jak to możliwe
02:59
and all in molecularmolekularny detailSzczegół.
69
167774
1961
ze wszystkimi molekularnymi detalami.
03:01
The animationanimacja will featurececha datadane
70
169735
2151
Animacja będzie przedstawiać dane
03:03
from thousandstysiące of researchersnaukowcy
collectedZebrane over decadesdziesiątki lat,
71
171886
2976
zebrane przez tysiące badaczy
podczas dekad pracy.
03:06
datadane on what this viruswirus lookswygląda like,
72
174862
3080
Dane o tym, jak wirus wygląda,
03:09
how it's ablezdolny to infectzainfekować cellskomórki in our bodyciało,
73
177942
3088
jak może wpływać
na komórki w naszych ciałach,
03:13
and how therapeuticsterapeutyczna are
helpingporcja jedzenia to combatwalka infectioninfekcja.
74
181030
3972
jak leczenie pomaga zwalczać infekcję.
03:17
Over the yearslat, I founduznany that animationsanimacje
75
185002
2329
Po tych latach zrozumiałam, że animacje
03:19
aren'tnie są just usefulprzydatny for communicatingprzyległy an ideapomysł,
76
187331
2819
nie tylko przydają się
w przedstawianiu pomysłów,
03:22
but they're alsorównież really usefulprzydatny
77
190150
1496
ale są również bardzo użyteczne
przy sprawdzaniu hipotez.
03:23
for exploringodkrywanie a hypothesishipoteza.
78
191646
2312
03:25
BiologistsBiolodzy for the mostwiększość partczęść are
still usingza pomocą a paperpapier and pencilołówek
79
193958
3194
Większość biologów
ciągle używa papieru i ołówka,
03:29
to visualizewyobrażać sobie the processesprocesy they studybadanie,
80
197152
2222
żeby zobrazować procesy, które studiują.
03:31
and with the datadane we have now,
that's just not good enoughdość anymorejuż.
81
199374
3480
Jednak z danymi, które posiadamy,
to już nie wystarcza.
03:34
The processproces of creatingtworzenie an animationanimacja
82
202854
2416
Proces tworzenia animacji
03:37
can actdziałać as a catalystkatalizator that allowspozwala researchersnaukowcy
83
205270
2657
może służyć jako katalizator,
który pozwoli badaczom
sprecyzować i udoskonalić ich pomysły.
03:39
to crystalizeCrystalize and refinePopraw theirich ownwłasny ideaspomysły.
84
207927
2951
03:42
One researchernaukowiec I workedpracował with
85
210878
1784
Pracowałam z badaczką, która zajmowała się
mechanizmami molekularnymi
03:44
who worksPrace on the molecularmolekularny mechanismsmechanizmy
86
212662
1776
zachodzącymi w chorobach
neurodegeneracyjnych.
03:46
of neurodegenerativeneurodegeneracyjne diseaseschoroby
87
214438
1784
03:48
cameoprawa ołowiana witrażu up with experimentseksperymenty that were relatedzwiązane z
88
216222
1978
Wymyśliła eksperyment
opierający się wyłącznie na animacji,
03:50
directlybezpośrednio to the animationanimacja that
she and I workedpracował on togetherRazem,
89
218200
2983
nad którą wspólnie pracowałyśmy.
03:53
and in this way, animationanimacja can
feedkarmić back into the researchBadania processproces.
90
221183
4121
W taki sposób animacja
wspomaga proces badawczy.
03:57
I believe that animationanimacja can changezmiana biologybiologia.
91
225304
2853
Wierzę, że animacje mogą zmienić biologię.
04:00
It can changezmiana the way that we
communicatekomunikować się with one anotherinne,
92
228157
2568
Mogą zmienić sposób,
w jaki się komunikujemy,
04:02
how we explorebadać our datadane
93
230725
1623
jak zgłębiamy dane,
04:04
and how we teachnauczać our studentsstudenci.
94
232348
1327
jak uczymy studentów.
04:05
But for that changezmiana to happenzdarzyć,
95
233675
1454
Jednak zanim nadejdą zmiany,
04:07
we need more researchersnaukowcy creatingtworzenie animationsanimacje,
96
235129
3157
potrzebujemy więcej naukowców
tworzących animacje.
04:10
and towardw kierunku that endkoniec, I broughtprzyniósł togetherRazem a teamzespół
97
238286
2255
Właśnie dlatego zebrałam zespół
04:12
of biologistsbiolodzy, animatorsanimatorzy and programmersprogramistów
98
240541
3137
biologów, animatorów i programistów,
04:15
to createStwórz a newNowy, freewolny, open-sourceotwarte źródło softwareoprogramowanie
99
243678
3047
żeby stworzyć nowe,
darmowe oprogramowanie.
04:18
we call it MolecularMolekularnej FlipbookFlipbook
100
246725
1904
Nazwaliśmy je "Molecular Flipbook".
04:20
that's createdstworzony just for biologistsbiolodzy
101
248629
1896
To program napisany tylko dla biologów,
04:22
just to createStwórz molecularmolekularny animationsanimacje.
102
250525
3545
wyłącznie do tworzenia
molekularnych animacji.
04:26
From our testingtestowanie, we'vemamy founduznany
that it only takes 15 minutesminuty
103
254070
3712
Podczas naszych testów sprawdziliśmy,
że wystarczy tylko 15 minut,
żeby biolog, który nigdy nie korzystał
z oprogramowania do tworzenia animacji,
04:29
for a biologistbiolog who has never
touchedwzruszony animationanimacja softwareoprogramowanie before
104
257782
3268
04:33
to createStwórz her first molecularmolekularny animationanimacja
105
261050
2736
stworzył swoją pierwszą
molekularną animację
04:35
of her ownwłasny hypothesishipoteza.
106
263786
1522
dla swoich własnych hipotez.
04:37
We're alsorównież buildingbudynek an onlineonline databaseBaza danych
107
265308
2150
Budujemy również internetową bazę danych,
04:39
where anyonektokolwiek can viewwidok, downloadpobieranie and contributeprzyczynić się
108
267458
2775
gdzie każdy może zobaczyć,
ściągnąć i dodać
04:42
theirich ownwłasny animationsanimacje.
109
270233
1616
swoje własne animacje.
04:43
We're really excitedpodekscytowany to announceInformujemy
110
271849
1971
Z przyjemnością ogłaszam, że wersja beta
programu do animacji molekularnej
04:45
that the betabeta versionwersja of the molecularmolekularny animationanimacja
111
273820
2462
04:48
softwareoprogramowanie toolkitzestaw narzędzi will be availabledostępny for downloadpobieranie todaydzisiaj.
112
276282
4208
będzie dostępna do ściągnięcia od dzisiaj.
Jesteśmy naprawdę szczęśliwi,
widząc biologów korzystających z programu
04:52
We are really excitedpodekscytowany to see
what biologistsbiolodzy will createStwórz with it
113
280490
2743
04:55
and what newNowy insightswgląd they're ablezdolny to gainzdobyć
114
283233
2056
i patrząc, jak dochodzą
do nowych wniosków,
04:57
from finallywreszcie beingistota ablezdolny to animateProgram Animate
115
285289
1481
dzięki temu, że wreszcie mogą zobrazować
swój własny model.
04:58
theirich ownwłasny modelModel figuresfigury.
116
286770
1703
05:00
Thank you.
117
288473
2240
Dziękuję.
05:02
(ApplauseAplauz)
118
290713
3158
(Brawa)
Translated by Wołłejszo Weronika
Reviewed by Krystian Aparta

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Janet Iwasa - Molecular animator


Why you should listen
While we know a lot about molecular processes, they can’t be observed directly, and scientists have to rely on simple, two-dimensional drawings to depict complex hypotheses. That is, they did until now. Janet Iwasa’s colorful and action-packed 3D animations bring scientific hypotheses to life, showing how we think molecules look, move and interact. Not only is molecular animation a powerful way to illustrate ideas and convey information to general audiences, it’s also a powerful tools for inspiring new research. However, 3D molecular animation using commercial software requires skill and time, so Iwasa has created a simpler 3D animation software tool for biologists, allowing researchers to intuitively and quickly model molecular hypotheses. In 2014, she launched the beta of her new free, open-source animation software, Molecular Flipbook, which allows biologists to create molecular animations of their own hypotheses in just 15 minutes.
More profile about the speaker
Janet Iwasa | Speaker | TED.com