TED2011
Ed Boyden: A light switch for neurons
ED Boyden: Întrerupătorul pentru neuroni
Filmed:
Readability: 4
1,098,379 views
Ed Boyden ne arată cum, prin inserarea în celulele creierului a unor proteine foto-sensibile, poate activa sau dezactiva selectiv anumiţi neuroni, cu ajutorul unor implanturi cu fibră optică. Datorită acestui nivel de control fără precedent, el a reușit să vindece șoriceii de variante ale PTSD (sindrom anxios) și anumite forme de orbire. La orizont: prostetică neurală. La final, gazda evenimentului Juan Enriquez conduce o scurtă sesiune de întrebări și răspunsuri.
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
Gândiţi-vă la ziua dvs. doar pentru o secundă.
00:17
You woke up, felt fresh air on your face as you walked out the door,
1
2000
3000
Vă treziţi, simţiţi aerul proaspăt pe faţa dvs când ieşiţi pe usă,
00:20
encountered new colleagues and had great discussions,
2
5000
2000
întilniţi colegi noi şi purtaţi discutii deosebite,
00:22
and felt in awe when you found something new.
3
7000
2000
şi vă simţiţi extraordinar când descoperiţi ceva nou.
00:24
But I bet there's something you didn't think about today --
4
9000
2000
Dar pun pariu că este ceva la care nu v-aţi gândit astăzi --
00:26
something so close to home
5
11000
2000
ceva atât de apropiat de casă
00:28
that you probably don't think about it very often at all.
6
13000
2000
încât probabil că nu vă gândiţi la el prea des.
00:30
And that's that all the sensations, feelings,
7
15000
2000
Şi asta se întâmplă deoarece toate senzaţiile, sentimentele,
00:32
decisions and actions
8
17000
2000
deciziile şi acţiunile
00:34
are mediated by the computer in your head
9
19000
2000
sunt mediate de către un computer din cap
00:36
called the brain.
10
21000
2000
denumit creier.
00:38
Now the brain may not look like much from the outside --
11
23000
2000
Probabil că acesta nu arată cine ştie ce din afară --
00:40
a couple pounds of pinkish-gray flesh,
12
25000
2000
o gramadă de material roz-cenuşiu
00:42
amorphous --
13
27000
2000
amorf --
00:44
but the last hundred years of neuroscience
14
29000
2000
dar ultima sută de ani de neuroştiinţă
00:46
have allowed us to zoom in on the brain,
15
31000
2000
ne-a permis să îl privim în profunzime
00:48
and to see the intricacy of what lies within.
16
33000
2000
şi să vedem cât de complex este în interior.
00:50
And they've told us that this brain
17
35000
2000
Aşa am aflat că acest creier
00:52
is an incredibly complicated circuit
18
37000
2000
este un circuit incredibil de complicat
00:54
made out of hundreds of billions of cells called neurons.
19
39000
4000
făcut din sute de milioane de celule, denumite neuroni.
00:58
Now unlike a human-designed computer,
20
43000
3000
Spre deosebire de un computer creat de om,
01:01
where there's a fairly small number of different parts --
21
46000
2000
în care există un număr mic de piese diferite --
01:03
we know how they work, because we humans designed them --
22
48000
3000
ştim cum funcţionează, deoarece noi oamenii le-am creat --
01:06
the brain is made out of thousands of different kinds of cells,
23
51000
3000
creierul este făcut din mii de tipuri diferite de celule,
01:09
maybe tens of thousands.
24
54000
2000
poate zeci de mii.
01:11
They come in different shapes; they're made out of different molecules.
25
56000
2000
Acestea au forme variate, sunt făcute din molecule diferite;
01:13
And they project and connect to different brain regions,
26
58000
3000
şi alcătuiesc şi conectează diferite regiuni al creierului.
01:16
and they also change different ways in different disease states.
27
61000
3000
De asemenea, acestea se modifică în diferite moduri în cazul unor boli.
01:19
Let's make it concrete.
28
64000
2000
Să vă spun şi mai concret.
01:21
There's a class of cells,
29
66000
2000
Există o clasă de celule,
01:23
a fairly small cell, an inhibitory cell, that quiets its neighbors.
30
68000
3000
o celulă foarte mică, o celulă inhibitor, care aduce la tăcere vecinii săi.
01:26
It's one of the cells that seems to be atrophied in disorders like schizophrenia.
31
71000
4000
Una dintre aceste celule pare să se atrofieze în boli precum schizofrenia.
01:30
It's called the basket cell.
32
75000
2000
Aceasta se numeşte celula coş.
01:32
And this cell is one of the thousands of kinds of cell
33
77000
2000
Celula este una dintre miile de tipuri de celule
01:34
that we are learning about.
34
79000
2000
despre care noi învăţăm.
01:36
New ones are being discovered everyday.
35
81000
2000
În fiecare zi, sunt descoperite unele noi.
01:38
As just a second example:
36
83000
2000
Doar ca un al doilea exemplu:
01:40
these pyramidal cells, large cells,
37
85000
2000
aceste celule piramidale, celule mari,
01:42
they can span a significant fraction of the brain.
38
87000
2000
care se pot întinde pe fracţiune semnificativă din creier.
01:44
They're excitatory.
39
89000
2000
Acestea sunt excitatorii.
01:46
And these are some of the cells
40
91000
2000
Acestea sunt doar o parte din celulele,
01:48
that might be overactive in disorders such as epilepsy.
41
93000
3000
care ar putea fi hiperactive, în cazul unor tulburări precum epilepsia.
01:51
Every one of these cells
42
96000
2000
Fiecare dintre aceste celule
01:53
is an incredible electrical device.
43
98000
3000
este un dispozitiv electric incredibil.
01:56
They receive input from thousands of upstream partners
44
101000
2000
Primesc semnale de la mii de parteneri din amonte
01:58
and compute their own electrical outputs,
45
103000
3000
şi calcuează propria emisie de electricitate
02:01
which then, if they pass a certain threshold,
46
106000
2000
pe care apoi, dacă depăşesc un anumit prag,
02:03
will go to thousands of downstream partners.
47
108000
2000
o vor transmite către miile de parteneri din aval.
02:05
And this process, which takes just a millisecond or so,
48
110000
3000
Acest proces, care durează aproape o milisecundă,
02:08
happens thousands of times a minute
49
113000
2000
are loc de mii de ori într-un minut
02:10
in every one of your 100 billion cells,
50
115000
2000
în fiecare din cele peste 100 miliarde de celule,
02:12
as long as you live
51
117000
2000
atât timp cât trăiţi,
02:14
and think and feel.
52
119000
3000
gândiţi şi simţiţi.
02:17
So how are we going to figure out what this circuit does?
53
122000
3000
Deci, cum ne dăm seama ce face acest circuit ?
02:20
Ideally, we could go through the circuit
54
125000
2000
Ideal, putem parcurge circuitul
02:22
and turn these different kinds of cell on and off
55
127000
3000
activând şi dezactivând diferite tipuri de celule
02:25
and see whether we could figure out
56
130000
2000
pentru a vedea dacă ne dăm seama
02:27
which ones contribute to certain functions
57
132000
2000
care din ele contribuie la anumite funcţii
02:29
and which ones go wrong in certain pathologies.
58
134000
2000
şi care se defectează în cazul anumitor patologii.
02:31
If we could activate cells, we could see what powers they can unleash,
59
136000
3000
Dacă am putea activa celule, am putea vedea ce puteri declanşează,
02:34
what they can initiate and sustain.
60
139000
2000
ce pot iniţia şi susţine.
02:36
If we could turn them off,
61
141000
2000
Dacă le-am putea dezactiva,
02:38
then we could try and figure out what they're necessary for.
62
143000
2000
atunci am putea încerca să ne dăm seama pentru ce sunt necesare.
02:40
And that's a story I'm going to tell you about today.
63
145000
3000
Aceasta este povestea pe care vreau să o spun astăzi.
02:43
And honestly, where we've gone through over the last 11 years,
64
148000
3000
Şi sincer, unde am ajuns de-alungul ultimilor 11 ani
02:46
through an attempt to find ways
65
151000
2000
în încercarea de a găsi metode
02:48
of turning circuits and cells and parts and pathways of the brain
66
153000
2000
de activare şi dezactivare a circuitelor, celulelor, părţilor
02:50
on and off,
67
155000
2000
şi traseelor din creier,
02:52
both to understand the science
68
157000
2000
pentru a înţelege ştiinţa
02:54
and also to confront some of the issues
69
159000
3000
şi pentru confruntarea cu anumite probleme
02:57
that face us all as humans.
70
162000
3000
care ne privesc pe noi toţi ca oameni.
03:00
Now before I tell you about the technology,
71
165000
3000
Acum, înainte să vă spun despre tehnologie,
03:03
the bad news is that a significant fraction of us in this room,
72
168000
3000
vestea proastă este că o parte semnificativă dintre cei prezenţi,
03:06
if we live long enough,
73
171000
2000
dacă vom trăi suficient de mult,
03:08
will encounter, perhaps, a brain disorder.
74
173000
2000
vom suferi, probabil, de tulburări ale creierului.
03:10
Already, a billion people
75
175000
2000
Deja, un miliard de oameni
03:12
have had some kind of brain disorder
76
177000
2000
suferă de un anumit tip de tulburare
03:14
that incapacitates them,
77
179000
2000
care îi face incapabili.
03:16
and the numbers don't do it justice though.
78
181000
2000
Numerele nu fac dreptate totuşi.
03:18
These disorders -- schizophrenia, Alzheimer's,
79
183000
2000
Aceste dereglări - schizofrenia, Alzheimer,
03:20
depression, addiction --
80
185000
2000
depresie, dependenţă -
03:22
they not only steal our time to live, they change who we are.
81
187000
3000
nu doar ne răpesc timp din viaţă, dar ne schimbă din ceea ce suntem;
03:25
They take our identity and change our emotions
82
190000
2000
ne fură identitatea şi ne modifică emoţiile -
03:27
and change who we are as people.
83
192000
3000
ne schimbă pe noi ca oameni.
03:30
Now in the 20th century,
84
195000
3000
În secolul 20,
03:33
there was some hope that was generated
85
198000
3000
apăruse ceva speranţă
03:36
through the development of pharmaceuticals for treating brain disorders,
86
201000
3000
prin dezvoltarea medicamentelor pentru tratarea bolilor mentale.
03:39
and while many drugs have been developed
87
204000
3000
Şi deşi au fost create multe medicamente
03:42
that can alleviate symptoms of brain disorders,
88
207000
2000
care ameliorau simptomele dereglărilor creierului,
03:44
practically none of them can be considered to be cured.
89
209000
3000
practic nici unul dintre acestea nu vindecau.
03:47
And part of that's because we're bathing the brain in the chemical.
90
212000
3000
Şi mare parte se datorează faptului că scufundăm creierul în chimicale.
03:50
This elaborate circuit
91
215000
2000
Acest circuit elaborat
03:52
made out of thousands of different kinds of cell
92
217000
2000
făcut din mii de tipuri diferite de celule
03:54
is being bathed in a substance.
93
219000
2000
este scufundat în substanţe.
03:56
That's also why, perhaps, most of the drugs, and not all, on the market
94
221000
2000
Tot din acest motiv, probabil majoritatea medicamentelor, de pe piaţă, dar nu toate,
03:58
can present some kind of serious side effect too.
95
223000
3000
pot determina efecte adverse serioase.
04:01
Now some people have gotten some solace
96
226000
3000
Acum unii oameni au primit ceva consolare
04:04
from electrical stimulators that are implanted in the brain.
97
229000
3000
de la stimulatorii electrici implantaţi în creier.
04:07
And for Parkinson's disease,
98
232000
2000
Pentru Parkinson,
04:09
Cochlear implants,
99
234000
2000
implanturile cohleare,
04:11
these have indeed been able
100
236000
2000
într-adevăr au reuşit
04:13
to bring some kind of remedy
101
238000
2000
să ofere un tip de remediu
04:15
to people with certain kinds of disorder.
102
240000
2000
acelor persoane cu anumite tipuri de dereglări.
04:17
But electricity also will go in all directions --
103
242000
2000
Dar, de asemenea, electricitatea se duce în toate direcţiile -
04:19
the path of least resistance,
104
244000
2000
calea minimei rezistenţe,
04:21
which is where that phrase, in part, comes from.
105
246000
2000
la care de fapt mă refer.
04:23
And it also will affect normal circuits as well as the abnormal ones that you want to fix.
106
248000
3000
Aceasta afectează circuitele normale, precum şi pe cele defecte ce se doresc a fi reparate.
04:26
So again, we're sent back to the idea
107
251000
2000
Aşadar din nou, ne întoarcem la idea
04:28
of ultra-precise control.
108
253000
2000
controlului ultra-precis.
04:30
Could we dial-in information precisely where we want it to go?
109
255000
3000
Putem obţine informaţiile necesare pentru a şti exact unde vrem să ajungem?
04:34
So when I started in neuroscience 11 years ago,
110
259000
4000
Când am început să studiez neuroştiinţa, acum 11 ani,
04:38
I had trained as an electrical engineer and a physicist,
111
263000
3000
m-am educat ca inginer electric şi fizician,
04:41
and the first thing I thought about was,
112
266000
2000
şi primul lucru la care m-am gândit a fost
04:43
if these neurons are electrical devices,
113
268000
2000
dacă aceşti neuroni sunt dispozitive electrice,
04:45
all we need to do is to find some way
114
270000
2000
tot ce trebuie să facem este găsirea unei căi
04:47
of driving those electrical changes at a distance.
115
272000
2000
de a determina schimbări electrice de la distanţă.
04:49
If we could turn on the electricity in one cell,
116
274000
2000
Dacă am putea porni electricitatea într-o celulă,
04:51
but not its neighbors,
117
276000
2000
dar nu şi în cele vecine,
04:53
that would give us the tool we need to activate and shut down these different cells,
118
278000
3000
acest lucru ne-ar da instrumentul de care avem nevoie pentru activarea şi dezactivarea diferitelor celule,
04:56
figure out what they do and how they contribute
119
281000
2000
identificarea modului în care ele contribuie
04:58
to the networks in which they're embedded.
120
283000
2000
în cadrul reţelei din care fac parte.
05:00
And also it would allow us to have the ultra-precise control we need
121
285000
2000
De asemenea, ne-ar permite să deţinem mult doritul control ultra-precis
05:02
in order to fix the circuit computations
122
287000
3000
pentru a repara circuitele de calcul
05:05
that have gone awry.
123
290000
2000
care s-au defectat.
05:07
Now how are we going to do that?
124
292000
2000
Şi cum putem face asta ?
05:09
Well there are many molecules that exist in nature,
125
294000
2000
Ei bine sunt mai multe molecule existente în natură,
05:11
which are able to convert light into electricity.
126
296000
3000
care sunt capabile să transforme lumina în electricitate.
05:14
You can think of them as little proteins
127
299000
2000
Vă puteţi gândi la ele ca la nişte mici proteine
05:16
that are like solar cells.
128
301000
2000
similare cu celulele solare.
05:18
If we can install these molecules in neurons somehow,
129
303000
3000
Dacă am putea cumva să instalăm aceste molecule în neuroni,
05:21
then these neurons would become electrically drivable with light.
130
306000
3000
atunci aceşti neuroni ar căpăta conductibilitate electrică cu ajutorul luminii.
05:24
And their neighbors, which don't have the molecule, would not.
131
309000
3000
Iar, celulele vecine, care nu au aceste molecule, nu vor fi conductibile electric.
05:27
There's one other magic trick you need to make this all happen,
132
312000
2000
Şi mai este necesar un truc magic de a face acest lucru posibil
05:29
and that's the ability to get light into the brain.
133
314000
3000
şi anume posibilitatea de a introduce lumina în creier.
05:32
And to do that -- the brain doesn't feel pain -- you can put --
134
317000
3000
Şi pentru a face asta - creierul nu simte durerea- poţi pune -
05:35
taking advantage of all the effort
135
320000
2000
profitând de toate eforturile
05:37
that's gone into the Internet and communications and so on --
136
322000
2000
depuse pentru Internet, comunicare şi altele -
05:39
optical fibers connected to lasers
137
324000
2000
fibre optice conectate la lasere
05:41
that you can use to activate, in animal models for example,
138
326000
2000
ce pot fi folosite pentru activarea, în modele animale de exemplu,
05:43
in pre-clinical studies,
139
328000
2000
în studii pre-clinice,
05:45
these neurons and to see what they do.
140
330000
2000
acestor neuroni şi să observi cum se comportă.
05:47
So how do we do this?
141
332000
2000
Şi cum putem face asta ?
05:49
Around 2004,
142
334000
2000
Prin anul 2004,
05:51
in collaboration with Gerhard Nagel and Karl Deisseroth,
143
336000
2000
în colaborare cu Gerhard Nagel şi Karl Deisseroth,
05:53
this vision came to fruition.
144
338000
2000
această viziune a dat roade.
05:55
There's a certain alga that swims in the wild,
145
340000
3000
Există o anumită algă, care înoată în sălbăticie
05:58
and it needs to navigate towards light
146
343000
2000
şi care trebuie să navigheze către lumină
06:00
in order to photosynthesize optimally.
147
345000
2000
pentru o fotosinteză optimă.
06:02
And it senses light with a little eye-spot,
148
347000
2000
Ea poate detecta lumina cu un ochi mic,
06:04
which works not unlike how our eye works.
149
349000
3000
care funcţionează nu foarte diferit de ochiul uman.
06:07
In its membrane, or its boundary,
150
352000
2000
În membrana sa, sau la marginea acesteia,
06:09
it contains little proteins
151
354000
3000
sunt mici proteine
06:12
that indeed can convert light into electricity.
152
357000
3000
care într-adevăr transformă lumina în electricitate.
06:15
So these molecules are called channelrhodopsins.
153
360000
3000
Aceste molecule sunt denumite rodopsine de canal.
06:18
And each of these proteins acts just like that solar cell that I told you about.
154
363000
3000
Fiecare dintre aceste proteine acţionează precum o celulă solară, despre care am amintit.
06:21
When blue light hits it, it opens up a little hole
155
366000
3000
Când lumina albastră o atinge, se deschide o mică gaură
06:24
and allows charged particles to enter the eye-spot,
156
369000
2000
şi permite particulelor încărcate să între în ochi.
06:26
and that allows this eye-spot to have an electrical signal
157
371000
2000
Şi astfel ochiul va avea un semnal electric
06:28
just like a solar cell charging up a battery.
158
373000
3000
exact ca o celulă solară care încarcă o baterie.
06:31
So what we need to do is to take these molecules
159
376000
2000
Aşadar tot ce trebuie să facem este să luam aceste molecule
06:33
and somehow install them in neurons.
160
378000
2000
şi cumva să le instalăm în neuroni.
06:35
And because it's a protein,
161
380000
2000
Deoarece este o proteină,
06:37
it's encoded for in the DNA of this organism.
162
382000
3000
are codificat ADN-ul organismului de provenienţă.
06:40
So all we've got to do is take that DNA,
163
385000
2000
Şi deci ar trebui să luam acest ADN şi să
06:42
put it into a gene therapy vector, like a virus,
164
387000
3000
îl punem într-un vector de terapie a genelor, precum un virus,
06:45
and put it into neurons.
165
390000
3000
pe care apoi să îl introducem în neuroni.
06:48
So it turned out that this was a very productive time in gene therapy,
166
393000
3000
Aşadar s-a dovedit că a fost un moment foarte productiv pentru terapia genelor
06:51
and lots of viruses were coming along.
167
396000
2000
şi mulţi viruşi au fost utilizaţi.
06:53
So this turned out to be very simple to do.
168
398000
2000
În consecinţă, s-a dovedit că este simplu de făcut.
06:55
And early in the morning one day in the summer of 2004,
169
400000
3000
Dis-de-dimineaţă într-o zi din vara lui 2004,
06:58
we gave it a try, and it worked on the first try.
170
403000
2000
am încercat aceasta variantă şi a funcţionat din prima.
07:00
You take this DNA and you put it into a neuron.
171
405000
3000
Iei acest ADN şi îl pui într-un neuron.
07:03
The neuron uses its natural protein-making machinery
172
408000
3000
Neuronul foloseşte mecanismul propriu de producere a proteinelor
07:06
to fabricate these little light-sensitive proteins
173
411000
2000
pentru a fabrica aceste mici proteine foto-sensibile
07:08
and install them all over the cell,
174
413000
2000
şi le instalează pe suprafaţa celulei,
07:10
like putting solar panels on a roof,
175
415000
2000
precum ar fi aranjate panourile solare pe acoperiş.
07:12
and the next thing you know,
176
417000
2000
Şi apoi următorul lucru pe care îl descoperi
07:14
you have a neuron which can be activated with light.
177
419000
2000
este că ai obţinut un neuron ce poate fi activat de lumină.
07:16
So this is very powerful.
178
421000
2000
Acest lucru este foarte puternic.
07:18
One of the tricks you have to do
179
423000
2000
Un alt truc pe care trebuie să îl faci
07:20
is to figure out how to deliver these genes to the cells that you want
180
425000
2000
este să îţi dai seama cum poţi livra aceste gene în celulele dorite
07:22
and not all the other neighbors.
181
427000
2000
şi nu în cele vecine.
07:24
And you can do that; you can tweak the viruses
182
429000
2000
Şi s-ar putea face; viruşii pot fi ajustaţi,
07:26
so they hit just some cells and not others.
183
431000
2000
în aşa fel încât să ajungă la anumite celule şi nu la celelalte.
07:28
And there's other genetic tricks you can play
184
433000
2000
De asemenea, mai este un truc genetic ce poate fi folosit
07:30
in order to get light-activated cells.
185
435000
3000
pentru a obţine celule activate de lumină.
07:33
This field has now come to be known as optogenetics.
186
438000
4000
Acest domeniu a ajuns să fie cunoscut drept optogenetică.
07:37
And just as one example of the kind of thing you can do,
187
442000
2000
Şi tot ca exemplu despre ce mai poate fi făcut,
07:39
you can take a complex network,
188
444000
2000
ai putea lua o reţea complexă,
07:41
use one of these viruses to deliver the gene
189
446000
2000
să foloseşti unul dintre viruşi pentru livrarea genei
07:43
just to one kind of cell in this dense network.
190
448000
3000
doar pentru un anumit tip de celulă din această reţea densă.
07:46
And then when you shine light on the entire network,
191
451000
2000
Şi atunci când porneşti lumina asupra reţelei,
07:48
just that cell type will be activated.
192
453000
2000
doar acel tip de celulă se va activa.
07:50
So for example, lets sort of consider that basket cell I told you about earlier --
193
455000
3000
De exemplu, să luăm în considerare celula coş, amintită mai devreme -
07:53
the one that's atrophied in schizophrenia
194
458000
2000
cea atrofiată în cazul schizofreniei
07:55
and the one that is inhibitory.
195
460000
2000
şi care este inhibitoare.
07:57
If we can deliver that gene to these cells --
196
462000
2000
Dacă am putea livra acea genă în aceste celule -
07:59
and they're not going to be altered by the expression of the gene, of course --
197
464000
3000
şi nu vor fi alterate de genă, bineînţeles -
08:02
and then flash blue light over the entire brain network,
198
467000
3000
şi am emite o lumină albastră asupra întregii reţele neuronale,
08:05
just these cells are going to be driven.
199
470000
2000
doar aceste celule s-ar activa.
08:07
And when the light turns off, these cells go back to normal,
200
472000
2000
Şi când lumina se închide, aceste celule revin la normal,
08:09
so they don't seem to be averse against that.
201
474000
3000
astfel încât să pară că nu au fost vreodată defecte.
08:12
Not only can you use this to study what these cells do,
202
477000
2000
Astfel, nu doar că poate fi studiat ce fac aceste celule,
08:14
what their power is in computing in the brain,
203
479000
2000
care este puterea lor de calcul în creier,
08:16
but you can also use this to try to figure out --
204
481000
2000
dar va fi posibil să ne dăm seama --
08:18
well maybe we could jazz up the activity of these cells,
205
483000
2000
s-ar putea să putem stimula activitatea acestor celule,
08:20
if indeed they're atrophied.
206
485000
2000
dacă într-adevăr sunt atrofiate.
08:22
Now I want to tell you a couple of short stories
207
487000
2000
Acum doresc să vă spun câteva relatări scurte
08:24
about how we're using this,
208
489000
2000
despre cum folosim asta,
08:26
both at the scientific, clinical and pre-clinical levels.
209
491000
3000
la nivel ştiinţific, clinic şi pre-clinic.
08:29
One of the questions we've confronted
210
494000
2000
Una dintre întrebările cu care ne confruntăm
08:31
is, what are the signals in the brain that mediate the sensation of reward?
211
496000
3000
este, care sunt semnalele din creier care mediază senzaţia de recompensă?
08:34
Because if you could find those,
212
499000
2000
Deoarece dacă ar putea fi identificate,
08:36
those would be some of the signals that could drive learning.
213
501000
2000
acestea ar putea fi câteva semnale ce pot ajuta învăţarea.
08:38
The brain will do more of whatever got that reward.
214
503000
2000
Creierul va face mai mult din orice ar duce la respectiva recompensă.
08:40
And also these are signals that go awry in disorders such as addiction.
215
505000
3000
Acestea sunt semnalele alterate în dereglări precum dependenţa.
08:43
So if we could figure out what cells they are,
216
508000
2000
Aşadar, dacă am pute afla care sunt acele celule,
08:45
we could maybe find new targets
217
510000
2000
s-ar putea să găsim ţinte noi
08:47
for which drugs could be designed or screened against,
218
512000
2000
pentru care să fie create medicamente, sau protecţie împotriva lor
08:49
or maybe places where electrodes could be put in
219
514000
2000
sau poate să fie găsite locuri în care electrozi pot fi inseraţi
08:51
for people who have very severe disability.
220
516000
3000
pentru acele persoane care suferă de dizabilităţi severe.
08:54
So to do that, we came up with a very simple paradigm
221
519000
2000
Deci pentru a face asta, am gândit un model foarte simplu
08:56
in collaboration with the Fiorella group,
222
521000
2000
în colaborare cu grupul Fiorella,
08:58
where one side of this little box,
223
523000
2000
în care pe o latură a acestei cutii mici,
09:00
if the animal goes there, the animal gets a pulse of light
224
525000
2000
dacă animalul se duce acolo, primeşte un puls de lumină
09:02
in order to make different cells in the brain sensitive to light.
225
527000
2000
pentru a face diferite celule din creier sensibile la lumină.
09:04
So if these cells can mediate reward,
226
529000
2000
Dacă aceste celule pot facilita reocompensa
09:06
the animal should go there more and more.
227
531000
2000
animalul se va duce din ce în ce mai des acolo.
09:08
And so that's what happens.
228
533000
2000
Şi asta se întâmplă.
09:10
This animal's going to go to the right-hand side and poke his nose there,
229
535000
2000
Acest animal se deplasează spre dreapta şi când împinge acolo botul
09:12
and he gets a flash of blue light every time he does that.
230
537000
2000
şi de fiecare dată când face asta se aprinde scurt lumina albastră.
09:14
And he'll do that hundreds and hundreds of times.
231
539000
2000
Şi va face asta de sute de sute de ori.
09:16
These are the dopamine neurons,
232
541000
2000
Aceştia sunt neuroni dopamina,
09:18
which some of you may have heard about, in some of the pleasure centers in the brain.
233
543000
2000
despre care probabil o parte dintre voi aţi auzit ca fiind centre ale plăcerii, din creier.
09:20
Now we've shown that a brief activation of these
234
545000
2000
Am arătat cum o scurtă activare a acestora
09:22
is enough, indeed, to drive learning.
235
547000
2000
este suficientă, într-adevăr, pentru stimularea învăţării.
09:24
Now we can generalize the idea.
236
549000
2000
Acum putem generaliza ideea.
09:26
Instead of one point in the brain,
237
551000
2000
În loc de a ţinti un punct în creier,
09:28
we can devise devices that span the brain,
238
553000
2000
putem concepe dispozitive care vizează tot creierul,
09:30
that can deliver light into three-dimensional patterns --
239
555000
2000
ce pot furniza lumină în modele tridimensionale -
09:32
arrays of optical fibers,
240
557000
2000
reţele de fibră otpică,
09:34
each coupled to its own independent miniature light source.
241
559000
2000
fiecare cuplată la propria mini-sursă de lumină.
09:36
And then we can try to do things in vivo
242
561000
2000
Atunci am putea experimenta in vivo
09:38
that have only been done to-date in a dish --
243
563000
3000
ceea ce am experimentat într-un vas -
09:41
like high-throughput screening throughout the entire brain
244
566000
2000
o analiză la scară largă a întregului creier în căutarea
09:43
for the signals that can cause certain things to happen.
245
568000
2000
semnalelor ce determină anumite lucruri să se întâmple.
09:45
Or that could be good clinical targets
246
570000
2000
S-ar putea să fie o metodă clinică bună
09:47
for treating brain disorders.
247
572000
2000
pentru tratarea dereglărilor mentale.
09:49
And one story I want to tell you about
248
574000
2000
Şi încă ceva despre care vreau să vă povestesc
09:51
is how can we find targets for treating post-traumatic stress disorder --
249
576000
3000
este cum putem identifica ţintele pentru tratarea stresului post-traumatic --
09:54
a form of uncontrolled anxiety and fear.
250
579000
3000
o formă de anxietate şi frică necontrolată.
09:57
And one of the things that we did
251
582000
2000
Ce am făcut a fost
09:59
was to adopt a very classical model of fear.
252
584000
3000
să adoptăm un model foarte clasic de frică.
10:02
This goes back to the Pavlovian days.
253
587000
3000
Asta ne duce în zilele Pavloviene.
10:05
It's called Pavlovian fear conditioning --
254
590000
2000
Se numeşte condiţionarea prin frică Pavlov --
10:07
where a tone ends with a brief shock.
255
592000
2000
un sunet se termină cu un şoc scurt.
10:09
The shock isn't painful, but it's a little annoying.
256
594000
2000
Şocul nu este dureros, dar este puţin enervant.
10:11
And over time -- in this case, a mouse,
257
596000
2000
Şi în timp -- în acest caz, un şoarece,
10:13
which is a good animal model, commonly used in such experiments --
258
598000
2000
care reprezintă un bun model animal, des utilizat în experimente de acest tip --
10:15
the animal learns to fear the tone.
259
600000
2000
animalul învaţă sunetul fricii.
10:17
The animal will react by freezing,
260
602000
2000
Animalul va reacţiona prin îngheţare
10:19
sort of like a deer in the headlights.
261
604000
2000
precum o căprioară în lumina farurilor.
10:21
Now the question is, what targets in the brain can we find
262
606000
3000
Acum întrebarea este ce ţinte din creier putem găsi
10:24
that allow us to overcome this fear?
263
609000
2000
pentru a putea depăşi starea de frică ?
10:26
So what we do is we play that tone again
264
611000
2000
Astfel, am activat sunetul din nou
10:28
after it's been associated with fear.
265
613000
2000
după ce a fost asociat cu frica.
10:30
But we activate targets in the brain, different ones,
266
615000
2000
Dar am activat ţinte din creier, altele,
10:32
using that optical fiber array I told you about in the previous slide,
267
617000
3000
utilizând acea reţea de fibre optice, despre care v-am spus anterior,
10:35
in order to try and figure out which targets
268
620000
2000
pentru a putea găsi şi a ne da seama care ţinte
10:37
can cause the brain to overcome that memory of fear.
269
622000
3000
pot determina creierul să ignore memoria fricii.
10:40
And so this brief video
270
625000
2000
Această scurtă înregistrare
10:42
shows you one of these targets that we're working on now.
271
627000
2000
arată aceste ţinte la care noi lucrăm.
10:44
This is an area in the prefrontal cortex,
272
629000
2000
Aceasta este zona din cortexul prefrontal
10:46
a region where we can use cognition to try to overcome aversive emotional states.
273
631000
3000
o zonă în care putem folosi cunoaşterea în încercarea de a ignora stările emoţionale averse.
10:49
And the animal's going to hear a tone -- and a flash of light occurred there.
274
634000
2000
Animalul va auzi un sunet - o lumină scurtă a apărut acolo.
10:51
There's no audio on this, but you can see the animal's freezing.
275
636000
2000
Nu avem sonor la înregistrare, dar puteţi vedea cum a îngheţat animalul.
10:53
This tone used to mean bad news.
276
638000
2000
Acest sunet înseamnă veşti proaste.
10:55
And there's a little clock in the lower left-hand corner,
277
640000
2000
În colţul din stânga-jos este un ceas mic,
10:57
so you can see the animal is about two minutes into this.
278
642000
3000
care arată ca animalul se află de două minute în această situaţie.
11:00
And now this next clip
279
645000
2000
Şi acum următoarea înregistrare
11:02
is just eight minutes later.
280
647000
2000
este după opt minute mai târziu.
11:04
And the same tone is going to play, and the light is going to flash again.
281
649000
3000
Se dă drumul la acelaşi sunet, apoi lumina clipeşte din nou.
11:07
Okay, there it goes. Right now.
282
652000
3000
Ok, uitaţi. Chiar acum.
11:10
And now you can see, just 10 minutes into the experiment,
283
655000
3000
Puteţi vedea, cum doar în 10 minute de experiment,
11:13
that we've equipped the brain by photoactivating this area
284
658000
3000
am echipat creierul prin foto-activarea acestei zone
11:16
to overcome the expression
285
661000
2000
pentru a ignora expresia
11:18
of this fear memory.
286
663000
2000
acestei memorii a fricii.
11:20
Now over the last couple of years, we've gone back to the tree of life
287
665000
3000
În ultimii doi ani, ne-am întors la copacul vieţii,
11:23
because we wanted to find ways to turn circuits in the brain off.
288
668000
3000
deoarece am dorit să găsim metode de dezactivare a circuitelor din creier.
11:26
If we could do that, this could be extremely powerful.
289
671000
3000
Dacă am putea face asta, ar putea fi extrem de puternic.
11:29
If you can delete cells just for a few milliseconds or seconds,
290
674000
3000
Dacă am putea dezactiva celulele, doar pentru câteva milisecunde sau secunde,
11:32
you can figure out what necessary role they play
291
677000
2000
ne-am putea da seama care este rolul lor necesar,
11:34
in the circuits in which they're embedded.
292
679000
2000
în circuitele din care fac parte.
11:36
And we've now surveyed organisms from all over the tree of life --
293
681000
2000
Am evaluat organisme de prin toate zonele copacului vieţii --
11:38
every kingdom of life except for animals, we see slightly differently.
294
683000
3000
fiecare regn de vieţuitoare cu excepţia animalelor, pe care le vedem ca fiind puţin diferite.
11:41
And we found all sorts of molecules, they're called halorhodopsins or archaerhodopsins,
295
686000
3000
Am descoperit tot felul de molecule, denumite halorodopsine sau rodopsine arc,
11:44
that respond to green and yellow light.
296
689000
2000
care răspund la culorile verde şi galben.
11:46
And they do the opposite thing of the molecule I told you about before
297
691000
2000
Acestea se comportă diferit faţă de molecula menţionată anterior
11:48
with the blue light activator channelrhodopsin.
298
693000
3000
rodopsina canal activată de lumina albastră.
11:52
Let's give an example of where we think this is going to go.
299
697000
3000
Să vă dau un exemplu, ce vă arată unde ar putea duce asta.
11:55
Consider, for example, a condition like epilepsy,
300
700000
3000
Consideraţi, de exemplu, o stare precum epilepsia,
11:58
where the brain is overactive.
301
703000
2000
caz în care creierul este hiperactiv.
12:00
Now if drugs fail in epileptic treatment,
302
705000
2000
Dacă medicamentele nu funcţionează în tratamentul epileptic,
12:02
one of the strategies is to remove part of the brain.
303
707000
2000
una dintre strategii este de a îndepărta o porţiune din creier.
12:04
But that's obviously irreversible, and there could be side effects.
304
709000
2000
Dar evident că este ireversibil şi pot apărea efecte secundare.
12:06
What if we could just turn off that brain for a brief amount of time,
305
711000
3000
Ce ar fi dacă am putea dezactiva porţiunea de creier, pentru scurt timp,
12:09
until the seizure dies away,
306
714000
3000
până atacul dispare
12:12
and cause the brain to be restored to its initial state --
307
717000
3000
şi ar permite creierului sa revină la starea iniţială -
12:15
sort of like a dynamical system that's being coaxed down into a stable state.
308
720000
3000
oarecum similar cu un sistem dinamic care a fost adus într-o stare stabilă.
12:18
So this animation just tries to explain this concept
309
723000
3000
Această animaţie încearcă sa explice conceptul
12:21
where we made these cells sensitive to being turned off with light,
310
726000
2000
prin care am sensibilizat aceste celulele să fie închise prin lumină,
12:23
and we beam light in,
311
728000
2000
şi am proiectat lumină
12:25
and just for the time it takes to shut down a seizure,
312
730000
2000
şi doar în intervalul necesar pentru terminarea atacului,
12:27
we're hoping to be able to turn it off.
313
732000
2000
sperăm să o putem închide.
12:29
And so we don't have data to show you on this front,
314
734000
2000
Nu avem date să vă arătăm pentru această direcţie,
12:31
but we're very excited about this.
315
736000
2000
dar suntem entuziasmaţi de asta.
12:33
Now I want to close on one story,
316
738000
2000
Acum vreau să închid cu o altă poveste,
12:35
which we think is another possibility --
317
740000
2000
care cred că reprezintă o altă posibilitate -
12:37
which is that maybe these molecules, if you can do ultra-precise control,
318
742000
2000
poate aceste molecule, dacă am putea deţine control ultra-precis,
12:39
can be used in the brain itself
319
744000
2000
pot fi folosite chiar pentru creier
12:41
to make a new kind of prosthetic, an optical prosthetic.
320
746000
3000
pentru a crea un tip de proteză, o proteză optică.
12:44
I already told you that electrical stimulators are not uncommon.
321
749000
3000
Tocmai v-am spus că stimulatorii electrici nu sunt ceva neobişnuit.
12:47
Seventy-five thousand people have Parkinson's deep-brain stimulators implanted.
322
752000
3000
75.000 de oameni bolnavi de Parkinson au implantaţi adânc în creier stimulatori.
12:50
Maybe 100,000 people have Cochlear implants,
323
755000
2000
Poate 100.000 de oameni au implanturi cohleare
12:52
which allow them to hear.
324
757000
2000
care le permit să audă.
12:54
There's another thing, which is you've got to get these genes into cells.
325
759000
3000
Şi mai este un motiv pentru care ar trebui puse aceste gene în celule.
12:57
And new hope in gene therapy has been developed
326
762000
3000
A apărut o nouă speranţă pentru terapia genelor
13:00
because viruses like the adeno-associated virus,
327
765000
2000
deoarece viruşii precum vectorul adeno-asociat,
13:02
which probably most of us around this room have,
328
767000
2000
pe care probabil majoritatea de aici îl avem
13:04
and it doesn't have any symptoms,
329
769000
2000
şi care nu manifestă nici un simptom,
13:06
which have been used in hundreds of patients
330
771000
2000
a fost folosit pe sute de pacienţi
13:08
to deliver genes into the brain or the body.
331
773000
2000
pentru livrarea genelor în creier sau corp.
13:10
And so far, there have not been serious adverse events
332
775000
2000
Şi până acum nu au fost efecte adverse serioase
13:12
associated with the virus.
333
777000
2000
asociate cu acest virus.
13:14
There's one last elephant in the room, the proteins themselves,
334
779000
3000
A mai rămas un lucru important de spus, proteinele însele,
13:17
which come from algae and bacteria and fungi,
335
782000
2000
care provin din alge, bacterii şi ciuperci şi
13:19
and all over the tree of life.
336
784000
2000
de peste tot din copacul vieţii.
13:21
Most of us don't have fungi or algae in our brains,
337
786000
2000
Majoritatea dintre noi nu au ciuperci sau alge în creier,
13:23
so what is our brain going to do if we put that in?
338
788000
2000
aşadar ce va face creierul nostru când le vom introduce în el ?
13:25
Are the cells going to tolerate it? Will the immune system react?
339
790000
2000
Vor fi tolerate celulele ? Va reacţiona sistemul imunitar ?
13:27
In its early days -- these have not been done on humans yet --
340
792000
2000
Ne aflăm încă la început - deocamdată încă nu am încercat pe oameni -
13:29
but we're working on a variety of studies
341
794000
2000
dar lucrăm la diferite studii
13:31
to try and examine this,
342
796000
2000
pentru a testa şi examina asta.
13:33
and so far we haven't seen overt reactions of any severity
343
798000
3000
Până acum nu am observat reacţii evidente, de nici un fel de severitate
13:36
to these molecules
344
801000
2000
generate de aceste molecule
13:38
or to the illumination of the brain with light.
345
803000
3000
sau de iluminarea creierului cu lumină.
13:41
So it's early days, to be upfront, but we're excited about it.
346
806000
3000
Aşadar ne aflăm prea la început să fim avansaţi, dar suntem foarte entuziasmaţi.
13:44
I wanted to close with one story,
347
809000
2000
Am dorit să închid cu o poveste,
13:46
which we think could potentially
348
811000
2000
care credem că ar putea reprezenta
13:48
be a clinical application.
349
813000
2000
o aplicaţie clinică.
13:50
Now there are many forms of blindness
350
815000
2000
În prezent sunt foarte multe forme de orbire
13:52
where the photoreceptors,
351
817000
2000
în care fotoreceptorii,
13:54
our light sensors that are in the back of our eye, are gone.
352
819000
3000
senzorii noştri de lumină aflaţi în partea din spate a ochiului, au dispărut.
13:57
And the retina, of course, is a complex structure.
353
822000
2000
Şi retina, bineînţeles, este o structură complexă.
13:59
Now let's zoom in on it here, so we can see it in more detail.
354
824000
2000
Să mărim imaginea, astfel încât să vedem mai multe detalii.
14:01
The photoreceptor cells are shown here at the top,
355
826000
3000
celulele fotoreceptoare sunt reprezentate în partea de sus,
14:04
and then the signals that are detected by the photoreceptors
356
829000
2000
iar semnalele detectate de fotoreceptori
14:06
are transformed by various computations
357
831000
2000
sunt transformate prin diferite calcule,
14:08
until finally that layer of cells at the bottom, the ganglion cells,
358
833000
3000
până când, în final, stratul de celule de la bază, celulele ganglionare,
14:11
relay the information to the brain,
359
836000
2000
transmit informaţiile la creier,
14:13
where we see that as perception.
360
838000
2000
unde putem observa că are loc percepţia.
14:15
In many forms of blindness, like retinitis pigmentosa,
361
840000
3000
În multe forme de orbire, precum retinopatia pigmentară,
14:18
or macular degeneration,
362
843000
2000
sau degenerarea maculară,
14:20
the photoreceptor cells have atrophied or been destroyed.
363
845000
3000
celulele fotoreceptoare sunt atrofiate sau distruse.
14:23
Now how could you repair this?
364
848000
2000
Cum pot fi reparate ?
14:25
It's not even clear that a drug could cause this to be restored,
365
850000
3000
Nu este clar nici dacă un medicament ar putea determina refacerea,
14:28
because there's nothing for the drug to bind to.
366
853000
2000
deoarece acesta nu are de ce să se prindă.
14:30
On the other hand, light can still get into the eye.
367
855000
2000
Pe de altă parte, totuşi lumina poate intra în ochi.
14:32
The eye is still transparent and you can get light in.
368
857000
3000
Ochiul este încă transparent şi poţi introduce lumină în el.
14:35
So what if we could just take these channelrhodopsins and other molecules
369
860000
3000
Cum ar fi să putem lua doar aceste canalrodopsine şi alte molecule
14:38
and install them on some of these other spare cells
370
863000
2000
şi să le inserăm în câteva dintre aceste celule
14:40
and convert them into little cameras.
371
865000
2000
pentru a le transforma în mici camere video.
14:42
And because there's so many of these cells in the eye,
372
867000
2000
Şi deoarece sunt atât de multe celule de acest tip în ochi,
14:44
potentially, they could be very high-resolution cameras.
373
869000
3000
posibil, ar putea fi camere video de foarte mare rezoluţie.
14:47
So this is some work that we're doing.
374
872000
2000
Cam aceasta este o parte din munca noastră.
14:49
It's being led by one of our collaborators,
375
874000
2000
Cercetarea este coordonată de unul dintre colaboratorii noştri
14:51
Alan Horsager at USC,
376
876000
2000
Alan Horsager de la USC - University of Southern California
14:53
and being sought to be commercialized by a start-up company Eos Neuroscience,
377
878000
3000
şi dorită a fi comercializată de către compania Eos Neuroscience
14:56
which is funded by the NIH.
378
881000
2000
fondată de NIH.
14:58
And what you see here is a mouse trying to solve a maze.
379
883000
2000
Ce puteţi vedea aici este un şoarece, care încearcă să rezolve un labirint.
15:00
It's a six-arm maze. And there's a bit of water in the maze
380
885000
2000
Este un labirint cu şase braţe. Şi este un pic de apă în labirint
15:02
to motivate the mouse to move, or he'll just sit there.
381
887000
2000
pentru a motiva şoarecele să se mişte, altfel ar sta pur şi simplu.
15:04
And the goal, of course, of this maze
382
889000
2000
Bineînţeles că obiectivul acestui labirint
15:06
is to get out of the water and go to a little platform
383
891000
2000
este ca şoarecele să iasă din apă şi să se urce pe platforma micuţă
15:08
that's under the lit top port.
384
893000
2000
care este luminată de sus.
15:10
Now mice are smart, so this mouse solves the maze eventually,
385
895000
3000
Şoarecii sunt isteţi, aşadar acest şoarece rezolvă până la urmă labirintul
15:13
but he does a brute-force search.
386
898000
2000
dar prin căutări bazate pe forţă brută.
15:15
He's swimming down every avenue until he finally gets to the platform.
387
900000
3000
Înoată pe fiecare braţ până când ajunge în final la platformă.
15:18
So he's not using vision to do it.
388
903000
2000
Aşadar nu îşi foloseşte vederea pentru asta.
15:20
These different mice are different mutations
389
905000
2000
Şoareci aceştia sunt alţii şi au mutaţii diferite,
15:22
that recapitulate different kinds of blindness that affect humans.
390
907000
3000
care sugerează diferite tipuri de orbire, ce afectează oamenii.
15:25
And so we're being careful in trying to look at these different models
391
910000
3000
Am încercat să fim atenţi în selectarea acestor modele diferite,
15:28
so we come up with a generalized approach.
392
913000
2000
pentru a avea o abordare generalizată
15:30
So how are we going to solve this?
393
915000
2000
Cum rezolvăm asta ?
15:32
We're going to do exactly what we outlined in the previous slide.
394
917000
2000
Vom face exact ce am arătat mai devreme.
15:34
We're going to take these blue light photosensors
395
919000
2000
Vom lua aceşti fotosenzori pentru lumină albastră
15:36
and install them on a layer of cells
396
921000
2000
şi îi vom insera în stratul de celule
15:38
in the middle of the retina in the back of the eye
397
923000
3000
aflat în mijlocul retinei din spatele ochiului
15:41
and convert them into a camera --
398
926000
2000
pentru a îi transforma în camere video.
15:43
just like installing solar cells all over those neurons
399
928000
2000
Ca şi cum am instala celule solare în aceşti neuroni
15:45
to make them light sensitive.
400
930000
2000
pentru a-i face sensibili la lumină.
15:47
Light is converted to electricity on them.
401
932000
2000
în interiorul lor, lumina este transformată în electricitate.
15:49
So this mouse was blind a couple weeks before this experiment
402
934000
3000
Acest şoarece era orb înainte să începem experimentul, cam de două săptămâni,
15:52
and received one dose of this photosensitive molecule in a virus.
403
937000
3000
şi a primit o doză din molecula fotosensibilă cu ajutorul unui virus.
15:55
And now you can see, the animal can indeed avoid walls
404
940000
2000
Acum puteţi vedea că animalul chiar poate evita pereţii
15:57
and go to this little platform
405
942000
2000
şi să ajungă pe această mică platformă
15:59
and make cognitive use of its eyes again.
406
944000
3000
conştientizând cu ajutorul ochilor săi.
16:02
And to point out the power of this:
407
947000
2000
Şi pentru a sublinia puterea acestui fapt:
16:04
these animals are able to get to that platform
408
949000
2000
aceste animale sunt capabile să se urce pe platformă
16:06
just as fast as animals that have seen their entire lives.
409
951000
2000
la fel de repede ca orice alte animale, care au văzut toată viaţa lor.
16:08
So this pre-clinical study, I think,
410
953000
2000
Astfel, acest studiu pre-clinic, cred
16:10
bodes hope for the kinds of things
411
955000
2000
că generează speranţă pentru tot felul de lucruri
16:12
we're hoping to do in the future.
412
957000
2000
pe care sperăm să le facem în viitor.
16:14
To close, I want to point out that we're also exploring
413
959000
3000
În final, doresc să subliniez că, de asemenea, explorăm
16:17
new business models for this new field of neurotechnology.
414
962000
2000
noi modele de afaceri pentru acest domeniu al neurotehnologiei.
16:19
We're developing these tools,
415
964000
2000
Dezvoltăm aceste instrumente,
16:21
but we share them freely with hundreds of groups all over the world,
416
966000
2000
dar le împărtăşim gratuit cu alte sute de grupuri din toată lumea,
16:23
so people can study and try to treat different disorders.
417
968000
2000
astfel încât oameni să le studieze şi să le încerce în diferite tipuri boli mentale.
16:25
And our hope is that, by figuring out brain circuits
418
970000
3000
Speranţa noastră este că, prin descifrarea circuitelor din creier
16:28
at a level of abstraction that lets us repair them and engineer them,
419
973000
3000
la un nivel de abstractizare ce ne-ar permite repararea şi proiectarea lor,
16:31
we can take some of these intractable disorders that I told you about earlier,
420
976000
3000
am putea ca pe aceste tulburări mentale, menţionate mai devreme,
16:34
practically none of which are cured,
421
979000
2000
din care practic nici una nu poate fi vindecată
16:36
and in the 21st century make them history.
422
981000
2000
să le facem să devină istorie în secolul 21.
16:38
Thank you.
423
983000
2000
Vă mulţumesc.
16:40
(Applause)
424
985000
13000
(Aplauze)
16:53
Juan Enriquez: So some of the stuff is a little dense.
425
998000
3000
Juan Enriquez: O parte din informaţii sunt foarte dense.
16:56
(Laughter)
426
1001000
2000
(Râsete)
16:58
But the implications
427
1003000
2000
Dar implicaţiile
17:00
of being able to control seizures or epilepsy
428
1005000
3000
posibilităţii de a controla atacurile de epilepsie
17:03
with light instead of drugs,
429
1008000
2000
cu ajutorul luminii în locul drogurilor
17:05
and being able to target those specifically
430
1010000
3000
şi ţintirea doar a zonelor specifice
17:08
is a first step.
431
1013000
2000
este un prim pas.
17:10
The second thing that I think I heard you say
432
1015000
2000
Al doilea lucru pe care cred că te-am auzit că l-ai spus
17:12
is you can now control the brain in two colors,
433
1017000
3000
este că am putea controla creierul cu două culori.
17:15
like an on/off switch.
434
1020000
2000
Ca un întrerupător.
17:17
Ed Boyden: That's right.
435
1022000
2000
Ed Boyden: Exact.
17:19
JE: Which makes every impulse going through the brain a binary code.
436
1024000
3000
JE: Ceea ce ar face ca impulsul care tranzitează creierul să fie în cod binar.
17:22
EB: Right, yeah.
437
1027000
2000
EB: Corect, da.
17:24
So with blue light, we can drive information, and it's in the form of a one.
438
1029000
3000
Aşadar cu lumina albastră, putem trimite informaţia şi ar lua forma lui unu.
17:27
And by turning things off, it's more or less a zero.
439
1032000
2000
Şi prin închiderea ei, mai mult sau mai puţin ar fi zero.
17:29
So our hope is to eventually build brain coprocessors
440
1034000
2000
Aşadar speranţa noastră este de a construi coprocesoare pentru creier
17:31
that work with the brain
441
1036000
2000
care ar lucra cu creierul,
17:33
so we can augment functions in people with disabilities.
442
1038000
3000
astfel încât să amplificăm funcţii la oamenii cu dizabilităţi
17:36
JE: And in theory, that means that,
443
1041000
2000
JE: Şi în teorie, asta înseamnă că
17:38
as a mouse feels, smells,
444
1043000
2000
în timp ce şoarecele simte, miroase,
17:40
hears, touches,
445
1045000
2000
aude, atinge,
17:42
you can model it out as a string of ones and zeros.
446
1047000
3000
poate fi modelat într-un şir de unu şi zero.
17:45
EB: Sure, yeah. We're hoping to use this as a way of testing
447
1050000
2000
Bineînţeles, da. Sperăm să o folosim ca metodă de testare
17:47
what neural codes can drive certain behaviors
448
1052000
2000
a codurilor neuronale, care determină anumite comportamente,
17:49
and certain thoughts and certain feelings,
449
1054000
2000
gânduri şi sentimente,
17:51
and use that to understand more about the brain.
450
1056000
3000
şi să le folosim pentru o mai bună înţelegere a creierului.
17:54
JE: Does that mean that some day you could download memories
451
1059000
3000
JE: Acest lucru ar putea însemna că odată cândva am putea descărca memoriile
17:57
and maybe upload them?
452
1062000
2000
şi poate chiar să le încărcăm ?
17:59
EB: Well that's something we're starting to work on very hard.
453
1064000
2000
EB: Ei bine, la asta am început deja să lucrăm intens.
18:01
We're now working on some work
454
1066000
2000
Acum lucrăm la un studiu
18:03
where we're trying to tile the brain with recording elements too.
455
1068000
2000
prin care încercăm să dotăm creierul şi cu elemente de înregistrare.
18:05
So we can record information and then drive information back in --
456
1070000
3000
Aşadar putem înregistra informaţii şi apoi să le transferăm înapoi --
18:08
sort of computing what the brain needs
457
1073000
2000
un mod de calcul al necesităţilor creierului
18:10
in order to augment its information processing.
458
1075000
2000
pentru a creşte puterea lui de procesare a informaţiei.
18:12
JE: Well, that might change a couple things. Thank you. (EB: Thank you.)
459
1077000
3000
JE: Ei bine, asta ar putea schimba câteva lucruri. Mulţumesc. (EB: Mulţumesc)
18:15
(Applause)
460
1080000
3000
(Aplauze)
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