TED2011
Ed Boyden: A light switch for neurons
إد بويدين: مفتاح ضوئي للخلايا العصبية
Filmed:
Readability: 4
1,098,379 views
إد بويدين يشرح فكرة تركيب بروتينات ضوئية على خلايا دماغية يتم اختيارها وكيف يمكن ذلك العلماء من تفعيل او تعطيل الخلايا العصبية بواسطة الالياف الضوئية .. ويقول انه بواسطة هذه التقنية يمكن معالجة اضطرابات ما بعد الصدمة والعمى البصري .. ومن ثم يتحاور معه خوان انريكيز في هذا الخصوص .. محادثة شيقة جداً
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
فكر بيومك لثانية
00:17
You woke up, felt fresh air on your face as you walked out the door,
1
2000
3000
عندما تستيقظ .. تستشعر الهواء العليل صباحاً .. تسير خارج منزلك
00:20
encountered new colleagues and had great discussions,
2
5000
2000
تقابل صحبك .. تتناقش معهم
00:22
and felt in awe when you found something new.
3
7000
2000
وتشعر بالعجب حينما تكتشف شيئاً ..
00:24
But I bet there's something you didn't think about today --
4
9000
2000
ولكن هناك شيء لا تفكر فيه حيال يومك ..
00:26
something so close to home
5
11000
2000
شيء أقرب إليك من منزلك
00:28
that you probably don't think about it very often at all.
6
13000
2000
وربما لا تفكر فيه على الاغلب معظم حياتك
00:30
And that's that all the sensations, feelings,
7
15000
2000
رغم ان كل المشاعر والاحساسيس
00:32
decisions and actions
8
17000
2000
والقرارات والافعال
00:34
are mediated by the computer in your head
9
19000
2000
تم " توليدها " في حاسوبك الشخصي داخل رأسك
00:36
called the brain.
10
21000
2000
المدعو " الدماغ "
00:38
Now the brain may not look like much from the outside --
11
23000
2000
ربما الدماغ يبدو للناظر من الخارج
00:40
a couple pounds of pinkish-gray flesh,
12
25000
2000
ليس سوى بضع أرطال من " لحم فضي-زهري"
00:42
amorphous --
13
27000
2000
تتوضع بشكل غير منتظم
00:44
but the last hundred years of neuroscience
14
29000
2000
ولكن في المئة سنة الاخيرة وعبر علم الاعصاب
00:46
have allowed us to zoom in on the brain,
15
31000
2000
سمحت لنا بأن نغوص في اعماق الدماغ
00:48
and to see the intricacy of what lies within.
16
33000
2000
وان نرى تلك التفاصيل المعقدة التي تقع في داخله
00:50
And they've told us that this brain
17
35000
2000
وقد أخبرنا علماء الاعصاب
00:52
is an incredibly complicated circuit
18
37000
2000
عن الدارات الكهربائية المعقدة
00:54
made out of hundreds of billions of cells called neurons.
19
39000
4000
المكونة من مليارات الخلايا العصبية الموجودة في الدماغ
00:58
Now unlike a human-designed computer,
20
43000
3000
وعلى عكس الحواسيب
01:01
where there's a fairly small number of different parts --
21
46000
2000
حيث يوجد طيف صغير من القطع الالكترونية المختلفة
01:03
we know how they work, because we humans designed them --
22
48000
3000
والتي نعرف كيفية عملها لأن الانسان هو الذي صممها
01:06
the brain is made out of thousands of different kinds of cells,
23
51000
3000
فان الدماغ مصنوع من آلاف الانواع من الخلايا
01:09
maybe tens of thousands.
24
54000
2000
وربما مئات الآلف
01:11
They come in different shapes; they're made out of different molecules.
25
56000
2000
والتي تتمايز في الشكل والمكونات
01:13
And they project and connect to different brain regions,
26
58000
3000
والتي تتصل فيما بينها وتتوزع في عدة مناطق من مناطق الدماغ
01:16
and they also change different ways in different disease states.
27
61000
3000
وهي تتغير أيضاً في حالات الدماغ المختلفة - الحالات المرضية -
01:19
Let's make it concrete.
28
64000
2000
دعونا نضع حجر اساس لما اخبركم عنه
01:21
There's a class of cells,
29
66000
2000
هذه انواع من الخلايا العصبية
01:23
a fairly small cell, an inhibitory cell, that quiets its neighbors.
30
68000
3000
هذه خلية صغيرة نسبياً .. انها من الخلايا المثبطة .. التي تقوض عمل الخلايا المجاورة
01:26
It's one of the cells that seems to be atrophied in disorders like schizophrenia.
31
71000
4000
انها من الخلايا التي تبدو ضامرة .. وهي المسؤولة عن الفصام
01:30
It's called the basket cell.
32
75000
2000
انها تدعى " خلايا السِلال "
01:32
And this cell is one of the thousands of kinds of cell
33
77000
2000
وهذا نوع من آلاف الانواع
01:34
that we are learning about.
34
79000
2000
التي نكتشف كل يوم
01:36
New ones are being discovered everyday.
35
81000
2000
على الداوم نكتشف انواع جديدة من الخلايا
01:38
As just a second example:
36
83000
2000
وهذا مثال آخر
01:40
these pyramidal cells, large cells,
37
85000
2000
هذه الخلايا الهرمية .. الكبيرة نسبياً
01:42
they can span a significant fraction of the brain.
38
87000
2000
يمكنها ان تمتد لتحتل اجزاء كبيرة من الدماغ
01:44
They're excitatory.
39
89000
2000
انها مميزة
01:46
And these are some of the cells
40
91000
2000
وهذه بعض الخلايا ..
01:48
that might be overactive in disorders such as epilepsy.
41
93000
3000
التي تغدو نشطة في أمراض الصرع
01:51
Every one of these cells
42
96000
2000
كل واحدة من هذه الخلايا
01:53
is an incredible electrical device.
43
98000
3000
هي " وحدة/دارة " كهربائية مميزة
01:56
They receive input from thousands of upstream partners
44
101000
2000
وهي تستقبل المعلومات من آلاف السيارات العصبية
01:58
and compute their own electrical outputs,
45
103000
3000
وتقوم بتحليلها واعادة تصدير اشارات كهربائية خاصة بها
02:01
which then, if they pass a certain threshold,
46
106000
2000
والتي بعضها .. - الاشارات الكهربائية -
02:03
will go to thousands of downstream partners.
47
108000
2000
قد يصل الى الآلاف من الخلايا الأخرى
02:05
And this process, which takes just a millisecond or so,
48
110000
3000
وكل هذه العملية لا تستغرق سوى " ميلي ثانية "
02:08
happens thousands of times a minute
49
113000
2000
وتحدث تلك العملية آلاف المرات في الدقيقة
02:10
in every one of your 100 billion cells,
50
115000
2000
في كل واحدة من 100 مليار خلية
02:12
as long as you live
51
117000
2000
على مدى حياتك
02:14
and think and feel.
52
119000
3000
طالما أنك تفكر وتشعر
02:17
So how are we going to figure out what this circuit does?
53
122000
3000
إذا .. كيف يمكننا معرفة ما تقوم به هذه الدارات الكهربائية ؟
02:20
Ideally, we could go through the circuit
54
125000
2000
نظرياً .. يمكننا ان نخترق هذه الدارات ..
02:22
and turn these different kinds of cell on and off
55
127000
3000
ومن ثم نشغل/نفطىء الخلايا
02:25
and see whether we could figure out
56
130000
2000
ونحاول معرفة ماهية عملها
02:27
which ones contribute to certain functions
57
132000
2000
وماهي الوظائف التي تقوم بها
02:29
and which ones go wrong in certain pathologies.
58
134000
2000
وماهي تلك التي يتقوض عملها ضمن ظروف معينة
02:31
If we could activate cells, we could see what powers they can unleash,
59
136000
3000
فنحن ان استطعنا ان نحفز الخلايا .. يمكننا ان نرى ماهية الطاقة الناجمة عنها
02:34
what they can initiate and sustain.
60
139000
2000
وعلى ماذا تؤثر .. وماهو التي تحفزه .. او تقوضه
02:36
If we could turn them off,
61
141000
2000
وان استطعنا ان نطفىء بعض الخلايا
02:38
then we could try and figure out what they're necessary for.
62
143000
2000
يمكننا ان نعرف لم هي موجودة .. وماهي اهميتها
02:40
And that's a story I'm going to tell you about today.
63
145000
3000
والقصة التي اريد ان اخبركم بها اليوم
02:43
And honestly, where we've gone through over the last 11 years,
64
148000
3000
هي خلاصة ما كنا نقوم به على مدى ال11 عاما الماضية
02:46
through an attempt to find ways
65
151000
2000
نحاول ان نجد طرق
02:48
of turning circuits and cells and parts and pathways of the brain
66
153000
2000
لكي نشغل الدارات و السيالات العصبية و الموصلات الكهربائية في الدماغ
02:50
on and off,
67
155000
2000
ونطفؤها
02:52
both to understand the science
68
157000
2000
لكي نستوعب آلية عملها العلمية
02:54
and also to confront some of the issues
69
159000
3000
ولكي نحاول ان نحل بعض المشاكل
02:57
that face us all as humans.
70
162000
3000
التي تواجه البشرية
03:00
Now before I tell you about the technology,
71
165000
3000
وقبل ان اخبركم عن هذه التكنولوجيا
03:03
the bad news is that a significant fraction of us in this room,
72
168000
3000
فان الخبر السيء الذي اريد ان اقوله لكم .. ان عدد كبير ممن هو موجود في هذه الغرفة
03:06
if we live long enough,
73
171000
2000
ان استطاع أن يعيش عمراً مديداً
03:08
will encounter, perhaps, a brain disorder.
74
173000
2000
سوف يوجه نوعا من الاعطاب الدماغية
03:10
Already, a billion people
75
175000
2000
وحتى اليوم مليار شخص
03:12
have had some kind of brain disorder
76
177000
2000
يعاني اليوم من عطب دماغي
03:14
that incapacitates them,
77
179000
2000
يقوض عملهم وحياتهم
03:16
and the numbers don't do it justice though.
78
181000
2000
والارقام تلك لا تشمل الاعداد الحقيقية
03:18
These disorders -- schizophrenia, Alzheimer's,
79
183000
2000
للفصام والزهايمر
03:20
depression, addiction --
80
185000
2000
والاحباط والادمان
03:22
they not only steal our time to live, they change who we are.
81
187000
3000
هذه الخلايا .. لا تتحكم بنا فحسب .. بل تغيرنا
03:25
They take our identity and change our emotions
82
190000
2000
وهي تتحكم بعواطفنا و شخصيتنا و إنطباعاتنا
03:27
and change who we are as people.
83
192000
3000
وهي تغير ماهيتنا كبشر
03:30
Now in the 20th century,
84
195000
3000
وفي القرن ال20
03:33
there was some hope that was generated
85
198000
3000
تولف لدينا أمل
03:36
through the development of pharmaceuticals for treating brain disorders,
86
201000
3000
عبر تطوير عدة مواد كيميائية استطاعت ان تشفي البعض من الاعتلالات الدماغية
03:39
and while many drugs have been developed
87
204000
3000
ورغم تطوير العديد من العقاقير الطبية
03:42
that can alleviate symptoms of brain disorders,
88
207000
2000
التي يمكنها ان توقف بعض الاعراض الناتجة عن الاعتلالات الدماغية
03:44
practically none of them can be considered to be cured.
89
209000
3000
لا يوجد اي واحد منها يمكن اعتباره علاج
03:47
And part of that's because we're bathing the brain in the chemical.
90
212000
3000
لان ما نقوم به هو تعويم الدماغ بمواد كيميائية
03:50
This elaborate circuit
91
215000
2000
وعليه فان العديد من الخلايا " الدارات الكهربائية "
03:52
made out of thousands of different kinds of cell
92
217000
2000
المصنوعة من الآلاف من الخلايا الرديفة
03:54
is being bathed in a substance.
93
219000
2000
تتأثر بذلك العلاج " العقار الكيميائي " على نحو سواء
03:56
That's also why, perhaps, most of the drugs, and not all, on the market
94
221000
2000
ولهذا السبب الكثير من العقاقير الموجودة في السوق
03:58
can present some kind of serious side effect too.
95
223000
3000
تؤدي الى العديد من الاعراض الجانبية
04:01
Now some people have gotten some solace
96
226000
3000
ولكن هناك بعض الاشخاص الذين حصلوا على " نتائج مرضية "
04:04
from electrical stimulators that are implanted in the brain.
97
229000
3000
جراء محفزات كهربائية وضعت في الدماغ
04:07
And for Parkinson's disease,
98
232000
2000
من اجل إعتلال باركنسون
04:09
Cochlear implants,
99
234000
2000
ان زراعة المحفزات الكهربائية
04:11
these have indeed been able
100
236000
2000
كانت حتما
04:13
to bring some kind of remedy
101
238000
2000
نوع من الحل المرضي
04:15
to people with certain kinds of disorder.
102
240000
2000
اشخاص ذوي الاعتلالات
04:17
But electricity also will go in all directions --
103
242000
2000
ولكن الكهرباء كانت تنتشر في كل الاتجاهات
04:19
the path of least resistance,
104
244000
2000
وخاصة تلك ذات المقاومة القليلة
04:21
which is where that phrase, in part, comes from.
105
246000
2000
والذي هو لب المشكلة في تلك الحلول
04:23
And it also will affect normal circuits as well as the abnormal ones that you want to fix.
106
248000
3000
وهذا يؤثر ايضاً على الدارات الكهربائية الغير معتلة وتلك التي يراد اصلاحها ..
04:26
So again, we're sent back to the idea
107
251000
2000
لذا .. نحن نعود مرة اخرى الى المشكلة ذاتها " تعويم الحل على الدماغ كله "
04:28
of ultra-precise control.
108
253000
2000
والمطلوب التحكم الدقيق جداً بالخلايا المعطوبة
04:30
Could we dial-in information precisely where we want it to go?
109
255000
3000
فهل نستطيع ان نضبط عملية حركة السيالات الكهربائية بصورة دقيقة ؟
04:34
So when I started in neuroscience 11 years ago,
110
259000
4000
حسناً .. لقد بدأت في مجال علم الاعصاب منذ نحو 11 سنة
04:38
I had trained as an electrical engineer and a physicist,
111
263000
3000
لقد تدربت على أن اكون مهندس كهرباء و طبيب
04:41
and the first thing I thought about was,
112
266000
2000
وكان الامر الذي بدأت في العمل عليه
04:43
if these neurons are electrical devices,
113
268000
2000
هو اعتبار ان هذه الاعصاب ليست سوى ادوات كهربائية
04:45
all we need to do is to find some way
114
270000
2000
وكل ما نريده هو ايجاد طريقة
04:47
of driving those electrical changes at a distance.
115
272000
2000
لتحفيز وتغير هذه الدارات الكهربائية من على بعد
04:49
If we could turn on the electricity in one cell,
116
274000
2000
وان استطعنا ان نحفز او نشغل خلية واحدة
04:51
but not its neighbors,
117
276000
2000
دون ان نقوم بالامر ذاته لمحيطها من الخلايا
04:53
that would give us the tool we need to activate and shut down these different cells,
118
278000
3000
سوف نستطيع ان نجد طريقة لكي نتحكم بتفعيل وتعطيل الخلايا المختلفة
04:56
figure out what they do and how they contribute
119
281000
2000
ويمكننا ان نكتشف جراء ذلك كيفية تواصلها ومشاركتها
04:58
to the networks in which they're embedded.
120
283000
2000
في الشبكات الكهربائية التي تحويها
05:00
And also it would allow us to have the ultra-precise control we need
121
285000
2000
ويمكننا ايضاً ان نضبط عملية الدفق الكهربائي كما نريد
05:02
in order to fix the circuit computations
122
287000
3000
لكي نصلح عمليات الخلايا العصبية واعتلالاتها
05:05
that have gone awry.
123
290000
2000
التي تخرج منها على الدوام
05:07
Now how are we going to do that?
124
292000
2000
ولكن كيف يمكننا القيام بذلك ؟
05:09
Well there are many molecules that exist in nature,
125
294000
2000
حسناً .. في الحقيقة هناك الكثير من الجزيئات في الطبيعة
05:11
which are able to convert light into electricity.
126
296000
3000
التي تستطيع ان تحول الضوء الى كهرباء
05:14
You can think of them as little proteins
127
299000
2000
يمكن ان تتصوروهم كأنهم بروتينات صغيرة
05:16
that are like solar cells.
128
301000
2000
تعمل كخلايا كهروضوئية
05:18
If we can install these molecules in neurons somehow,
129
303000
3000
وان استطعنا ان نقوم بتركيب هذه الجزيئات على الاعصاب بطريقة ما
05:21
then these neurons would become electrically drivable with light.
130
306000
3000
فان هذه الخلايا العصبية يمكن ان تحفز بواسطة الضوء عن طريق تلك الجزيئات
05:24
And their neighbors, which don't have the molecule, would not.
131
309000
3000
بينما لن تحفز الخلايا العصبية التي تقع بقربها والتي لا تملك تلك الجزيئات
05:27
There's one other magic trick you need to make this all happen,
132
312000
2000
ويمكن القيام بذلك بحركة سحرية واحدة
05:29
and that's the ability to get light into the brain.
133
314000
3000
وهو عن طريق توجيه الضوء الى الدماغ
05:32
And to do that -- the brain doesn't feel pain -- you can put --
134
317000
3000
ويمكن القيام بذلك - دون ان يشعر الدماغ بألم - عن طريق استخدام
05:35
taking advantage of all the effort
135
320000
2000
نتاج العلوم الحديثة والجهود
05:37
that's gone into the Internet and communications and so on --
136
322000
2000
المتعلقة بمجال الاتصالات والانترنت ..
05:39
optical fibers connected to lasers
137
324000
2000
والالياف الضوئية و أضواء الليزر
05:41
that you can use to activate, in animal models for example,
138
326000
2000
والتي يمكن استخدامها لتحفيز تلك الجزيئات .. على عينات مخبرية حيوانية
05:43
in pre-clinical studies,
139
328000
2000
ضمن تجارب مخبرية
05:45
these neurons and to see what they do.
140
330000
2000
لاجل تحفيز الاعصاب ومعرفة تفاعلها ..
05:47
So how do we do this?
141
332000
2000
والآن كيف يمكننا القيام بذلك ؟
05:49
Around 2004,
142
334000
2000
حوالي عام 2004
05:51
in collaboration with Gerhard Nagel and Karl Deisseroth,
143
336000
2000
وبالتعاون مع "جيرهارد ناجيل " و " كار ديسيروث "
05:53
this vision came to fruition.
144
338000
2000
اصبحت تلك الفكرة واقعاً
05:55
There's a certain alga that swims in the wild,
145
340000
3000
هناك نوع من الطحالب يعيش في البحار
05:58
and it needs to navigate towards light
146
343000
2000
يبحث عن الضوء ويتحرك نحوه
06:00
in order to photosynthesize optimally.
147
345000
2000
ولكي يستطيع ان يحدد موقع الضوء و يميزه
06:02
And it senses light with a little eye-spot,
148
347000
2000
يقوم بذلك باستخدام مجس ضوئي
06:04
which works not unlike how our eye works.
149
349000
3000
يعمل بصورة مختلفة عن عين الانسان
06:07
In its membrane, or its boundary,
150
352000
2000
انها غشاء.. او رقاق
06:09
it contains little proteins
151
354000
3000
يحوي بروتينات
06:12
that indeed can convert light into electricity.
152
357000
3000
تستطيع تحويل الضوء الى سيالات كهربائية
06:15
So these molecules are called channelrhodopsins.
153
360000
3000
وهذه الجزئيات التي تقوم بذلك تدعى "channelrhodopsins"
06:18
And each of these proteins acts just like that solar cell that I told you about.
154
363000
3000
وكل بروتين من تلك يعمل كخلية كهروضوئية
06:21
When blue light hits it, it opens up a little hole
155
366000
3000
وعندما يترطم الضوءالازرق بها . فان بوابة تفتح
06:24
and allows charged particles to enter the eye-spot,
156
369000
2000
فتتحرر الجزيئات التي تدخل المجس الضوئي
06:26
and that allows this eye-spot to have an electrical signal
157
371000
2000
والذي يقوم باستخدامها لتوليد شحنة كهربائية
06:28
just like a solar cell charging up a battery.
158
373000
3000
كما تماما في الخلية الكهروضوئية التي تقوم بشحن البطاريات
06:31
So what we need to do is to take these molecules
159
376000
2000
وما نريد القيام به .. هو ان نأخذ تلك الجزئيات
06:33
and somehow install them in neurons.
160
378000
2000
ونقوم بصورة ما بتركيبها على الخلايا العصبية
06:35
And because it's a protein,
161
380000
2000
ولانها بروتينات في الاساس - تلك الجزئيات -
06:37
it's encoded for in the DNA of this organism.
162
382000
3000
فانها تحوي الحمض النووي في تركيبتها
06:40
So all we've got to do is take that DNA,
163
385000
2000
لذا فكل ما نحتاج اليه هو ان ناخذ هذا الحمض النووي
06:42
put it into a gene therapy vector, like a virus,
164
387000
3000
ونقوم بتعديله مخبريا لكي نحوله الى شبيه الفيروسات
06:45
and put it into neurons.
165
390000
3000
نضعه على الخلايا العصبية
06:48
So it turned out that this was a very productive time in gene therapy,
166
393000
3000
ومن ثم بتكاثره وهذا يحدث بصورة سريعة
06:51
and lots of viruses were coming along.
167
396000
2000
سيخرج الكثير من اشباه الفيروسات الخاصة بنا وتنتشر في الخلايا العصبية المستهدفة
06:53
So this turned out to be very simple to do.
168
398000
2000
وقد تبين ان القيام بذلك ليس بهذه الصعوبة
06:55
And early in the morning one day in the summer of 2004,
169
400000
3000
وفي يوم باكر من صيف 2004
06:58
we gave it a try, and it worked on the first try.
170
403000
2000
قمنا بتجربة أولية .. ونجحنا فيها
07:00
You take this DNA and you put it into a neuron.
171
405000
3000
حيث يمكن أن نأخذ الحمض النووي ونضعه على عصبون
07:03
The neuron uses its natural protein-making machinery
172
408000
3000
فيستخدمه العصبون كأداة لصناعة البروتين
07:06
to fabricate these little light-sensitive proteins
173
411000
2000
ويقوم بتشكيل بروتينات ذات المجسات الضوئية
07:08
and install them all over the cell,
174
413000
2000
وتُنشر على تلك الخلايا
07:10
like putting solar panels on a roof,
175
415000
2000
بنفس طريقة وضع الألواح الكهروضوئية على أسطحة المنزل
07:12
and the next thing you know,
176
417000
2000
وإذا بنا نحصل الآن على
07:14
you have a neuron which can be activated with light.
177
419000
2000
عصبون يمكن ان يتم تفعيله بواسطة الضوء
07:16
So this is very powerful.
178
421000
2000
وهذا تقدم كبير جداً
07:18
One of the tricks you have to do
179
423000
2000
وكانت احدى المعضلات التي واجهتنا
07:20
is to figure out how to deliver these genes to the cells that you want
180
425000
2000
هي كيفية توزيع تلك البروتينات على نوع معين من الخلايا
07:22
and not all the other neighbors.
181
427000
2000
دون الخلايا المجاورة
07:24
And you can do that; you can tweak the viruses
182
429000
2000
واستطعنا القيام بذلك عن طريق برمجة الفيروسات
07:26
so they hit just some cells and not others.
183
431000
2000
بحيث تهاجم نوع من الخلايا دون الاخرى
07:28
And there's other genetic tricks you can play
184
433000
2000
وهي وسيلة تمكننا من
07:30
in order to get light-activated cells.
185
435000
3000
صنع خلايا عصبية تتجاوب مع الضوء وتتفاعل معه
07:33
This field has now come to be known as optogenetics.
186
438000
4000
ان هذا المجال \ حقل العمل .. بات يعرف اليوم ب علم الجينات الضوئية
07:37
And just as one example of the kind of thing you can do,
187
442000
2000
واحد الاشياء التي يمكننا القيام بها عن طريق تلك التقنية
07:39
you can take a complex network,
188
444000
2000
هو اننا ندخل الى شبكة عصبية معقدة
07:41
use one of these viruses to deliver the gene
189
446000
2000
ونستخدم هذه الفيروسات من اجل الوصول الى جينات معينة
07:43
just to one kind of cell in this dense network.
190
448000
3000
محددة ضمن شبكة عصبية متشابكة ومعقدة وكثيفة
07:46
And then when you shine light on the entire network,
191
451000
2000
ومن ثم عندما توجه ضوء مشع الى الشبكة تلك
07:48
just that cell type will be activated.
192
453000
2000
فان الخلايا المعنية سوف تُفعل
07:50
So for example, lets sort of consider that basket cell I told you about earlier --
193
455000
3000
لذا على سبيل المثال .. لنعد الى تلك الخلايا " السلال " التي اخبرتكم عنها فيما سبق
07:53
the one that's atrophied in schizophrenia
194
458000
2000
هذه التي تضمر في حال الفصام
07:55
and the one that is inhibitory.
195
460000
2000
وها هي المثبطة
07:57
If we can deliver that gene to these cells --
196
462000
2000
ان استطعنا ان نوصل الجينات ( الضوئية ) الى تلك الخلايا
07:59
and they're not going to be altered by the expression of the gene, of course --
197
464000
3000
والتي لن تعمل في حال عمل الخلايا وتفريغها للشحنات لانها تعمل بالضوء
08:02
and then flash blue light over the entire brain network,
198
467000
3000
ولكن عندما نسلط ضوء ازرق على شبكة الدماغ العصبية
08:05
just these cells are going to be driven.
199
470000
2000
فان تلك الخلايا سوف تفعل ان لم تكن مفعلة
08:07
And when the light turns off, these cells go back to normal,
200
472000
2000
وما ان نطفىء الضوء حتى يعود كل شيء الى وضعه الطبيعي
08:09
so they don't seem to be averse against that.
201
474000
3000
دون ان تقوم تلك الخلايا العصبية بطرد البروتينات او النفور منها
08:12
Not only can you use this to study what these cells do,
202
477000
2000
ويمكننا ان نستخدم هذه الطريقة لدراسة الخلايا
08:14
what their power is in computing in the brain,
203
479000
2000
والامر الاكثر اهمية هو معرفة آلية عمل الدماغ وخلاياه
08:16
but you can also use this to try to figure out --
204
481000
2000
كما يمكننا في حال ما
08:18
well maybe we could jazz up the activity of these cells,
205
483000
2000
ان نقوم بتفعيل الخلايا ..
08:20
if indeed they're atrophied.
206
485000
2000
ان كانت في حالة ضمور
08:22
Now I want to tell you a couple of short stories
207
487000
2000
والان اريد ان اخبركم قصتين قصيرتين
08:24
about how we're using this,
208
489000
2000
عن كيفية استخدامنا لتلك التقنية
08:26
both at the scientific, clinical and pre-clinical levels.
209
491000
3000
وكلاهما تجارب مخبرية سريرية و غير سريرية
08:29
One of the questions we've confronted
210
494000
2000
بداية حاولنا الاجابة على السؤال التالي
08:31
is, what are the signals in the brain that mediate the sensation of reward?
211
496000
3000
ماهي الاشارات الكهربائية التي يولدها الدماغ من اجل الشعور بالانجاز
08:34
Because if you could find those,
212
499000
2000
وان استطعنا ان نقوم بذلك
08:36
those would be some of the signals that could drive learning.
213
501000
2000
يمكننا ان نحفز تلك الخلايا لكي ندفع في سبيل التعليم
08:38
The brain will do more of whatever got that reward.
214
503000
2000
لان الدماغ سوف يقوم بالاشياء التي ستشعره بالانجاز
08:40
And also these are signals that go awry in disorders such as addiction.
215
505000
3000
ونفس الامر ينسحب على الادمان ..
08:43
So if we could figure out what cells they are,
216
508000
2000
فان استطعنا معرفة هذه الخلايا ..
08:45
we could maybe find new targets
217
510000
2000
لربما أمكننا ان نجد أهداف أخرى
08:47
for which drugs could be designed or screened against,
218
512000
2000
لنصمم عقاقير جديدة تستهدفها أو تصورها ..
08:49
or maybe places where electrodes could be put in
219
514000
2000
أو ربما يمكننا ان نزرع اقطاب في اماكن معينة
08:51
for people who have very severe disability.
220
516000
3000
لكي نساعد هؤلاء الذين يعانون من اعاقات حادة
08:54
So to do that, we came up with a very simple paradigm
221
519000
2000
وللقيام بذلك .. خرجنا بنموذج بسيط
08:56
in collaboration with the Fiorella group,
222
521000
2000
بالتعاون مع مجموعة فيوريلا
08:58
where one side of this little box,
223
523000
2000
هنا في احد اطراف هذا الصندوق الصغير
09:00
if the animal goes there, the animal gets a pulse of light
224
525000
2000
ان ذهب الفأر الى هناك سوف يوجه نحوه ضوء أزرق
09:02
in order to make different cells in the brain sensitive to light.
225
527000
2000
من اجل ان يتم جعل الخلايا حساسة تجاه الضوء الازرق
09:04
So if these cells can mediate reward,
226
529000
2000
وان استطاعت تلك الخلايا ان تولد الشعور بالرضى
09:06
the animal should go there more and more.
227
531000
2000
فسوف يذهب الفأر الى تلك الجهة مرارا وتكرارا
09:08
And so that's what happens.
228
533000
2000
وهذا ما حدث
09:10
This animal's going to go to the right-hand side and poke his nose there,
229
535000
2000
لقد ذهب الفأر الى الجهة اليمنى وقم بلكز الجدار بأنفه
09:12
and he gets a flash of blue light every time he does that.
230
537000
2000
وما ان يفعل ذلك حتى يحصل على ضوء ازرق في كل مرة قام بذلك
09:14
And he'll do that hundreds and hundreds of times.
231
539000
2000
وسوف يقوم بذلك مئات والالف من المرات
09:16
These are the dopamine neurons,
232
541000
2000
هذه اعصاب الدوبامين
09:18
which some of you may have heard about, in some of the pleasure centers in the brain.
233
543000
2000
والتي ربما سمعتهم عنها والتي هي اصل الشعور بالمتعة والسعادة
09:20
Now we've shown that a brief activation of these
234
545000
2000
ولقد لاحظنا ان تفعيل بسيط لهذه الخلايا
09:22
is enough, indeed, to drive learning.
235
547000
2000
هو كاف جداً لتحريك دافع التعليم
09:24
Now we can generalize the idea.
236
549000
2000
ومن ثم قررنا ان نعمم هذه الفكرة
09:26
Instead of one point in the brain,
237
551000
2000
وبدلا من نوجه الضوء الى نقطة واحدة
09:28
we can devise devices that span the brain,
238
553000
2000
يمكننا استخدام ادوات تمسح كامل الدماغ
09:30
that can deliver light into three-dimensional patterns --
239
555000
2000
ويمكنها ان تنشر الضوء على كامل مساحته " ثلاثية الابعاد "
09:32
arrays of optical fibers,
240
557000
2000
عن طريق حزم من الالياف الضوئية
09:34
each coupled to its own independent miniature light source.
241
559000
2000
حيث ان كل ليف متصل الى مصدر ضوئي صغير
09:36
And then we can try to do things in vivo
242
561000
2000
وعليه يمكننا ان نقوم بأمور متراكبة فيما يتعلق بالجسم الحي - الدماغ -
09:38
that have only been done to-date in a dish --
243
563000
3000
مثل الكشف اللحظي
09:41
like high-throughput screening throughout the entire brain
244
566000
2000
ومثل الفرز الفائق الدقة للإشارات في جميع أنحاء الدماغ التي يمكن أن تسبب \ تنتج
09:43
for the signals that can cause certain things to happen.
245
568000
2000
بمهمات معينة او اوامر معينة
09:45
Or that could be good clinical targets
246
570000
2000
ويمكننا ان نستخدم ذات الامر لاهداف طبية
09:47
for treating brain disorders.
247
572000
2000
من اجل معالجة اعتلالات الدماغ
09:49
And one story I want to tell you about
248
574000
2000
وهناك قصة اريد ان اخبركم قصة اخرى
09:51
is how can we find targets for treating post-traumatic stress disorder --
249
576000
3000
عن كيفية استخدام ذات الامر فيما يخص اضطراب ما بعد الصدمة
09:54
a form of uncontrolled anxiety and fear.
250
579000
3000
والذي يعتبر شكل من أشكال القلق والخوف غير المنضبط.
09:57
And one of the things that we did
251
582000
2000
واحد الامور التي نقوم بها
09:59
was to adopt a very classical model of fear.
252
584000
3000
هو اننا اخذنا نقوم بالتجارب على نموذج خوف اعتيادي
10:02
This goes back to the Pavlovian days.
253
587000
3000
وهذا يعود الى أيام تجارب بافلوف
10:05
It's called Pavlovian fear conditioning --
254
590000
2000
ان هذه التجارب تدعى ( حالات خوف بافلوف )
10:07
where a tone ends with a brief shock.
255
592000
2000
حيث تنتهي كانت العبارات ( الاوامر ) ب صدمة كهربائية
10:09
The shock isn't painful, but it's a little annoying.
256
594000
2000
انها ليست مؤلمة .. ولكنها مزعجة
10:11
And over time -- in this case, a mouse,
257
596000
2000
وعلى مدى الزمن .. وفي هذه الحالة .. في حالة الفأر
10:13
which is a good animal model, commonly used in such experiments --
258
598000
2000
حيث يعتبر نموذج جيد .. والفأر يستخدم في هذه التجارب على طيف واسع
10:15
the animal learns to fear the tone.
259
600000
2000
يعتاد الفأر الخوف من تلكم الاومر او العبارات
10:17
The animal will react by freezing,
260
602000
2000
فيتجاوب معها بالجزع وعدم الحراك
10:19
sort of like a deer in the headlights.
261
604000
2000
كما يفعل الغزال حين مواجهة الاضواء العالية
10:21
Now the question is, what targets in the brain can we find
262
606000
3000
وكان السؤال المطروح حينها .. ماهي الخلايا التي
10:24
that allow us to overcome this fear?
263
609000
2000
يجب ان نستهدف من اجل التغلب على ذلك الخوف ؟
10:26
So what we do is we play that tone again
264
611000
2000
ان ما نفعله هو ان نغير " توجه " الحزم الضوئية
10:28
after it's been associated with fear.
265
613000
2000
حتى نجد تلك المتعلقة بالخوف
10:30
But we activate targets in the brain, different ones,
266
615000
2000
ويمكننا تفعيل عدة مناطق مختلفة في الدماغ
10:32
using that optical fiber array I told you about in the previous slide,
267
617000
3000
باستخدام الحزم الضوئية .. التي اريتكم ايها فيما سبق
10:35
in order to try and figure out which targets
268
620000
2000
لمعرفة اي تلك التي يجب ان تفصل
10:37
can cause the brain to overcome that memory of fear.
269
622000
3000
من اجل تقويض الخوف
10:40
And so this brief video
270
625000
2000
وهذا فيديو قصير
10:42
shows you one of these targets that we're working on now.
271
627000
2000
يوضح لكم بعض المناطق التي نستهدفها ونعمل عليها
10:44
This is an area in the prefrontal cortex,
272
629000
2000
هذه المنطقة في القشرة الجبهية
10:46
a region where we can use cognition to try to overcome aversive emotional states.
273
631000
3000
منطقة يمكننا استخدامها من اجل تقويض المشاعر السيئة - المزروعة بالذاكرة -
10:49
And the animal's going to hear a tone -- and a flash of light occurred there.
274
634000
2000
وهنا سوف يسمع الحيوان نوعا من الاصوات وسيواكب ذلك اصدار طيف من الانوار
10:51
There's no audio on this, but you can see the animal's freezing.
275
636000
2000
هذا الفيديو بدون صوت .. ولكن يمكنكم ملاحظة جزع الحيوان
10:53
This tone used to mean bad news.
276
638000
2000
ان هذا الصوت يعني له " الخوف والجزع " بحسب ذاكرته
10:55
And there's a little clock in the lower left-hand corner,
277
640000
2000
وهناك ساعة صغيرة في الزاوية السفلي على الطرف الايسر
10:57
so you can see the animal is about two minutes into this.
278
642000
3000
هنا ترون ملف فيديو قد مضى فيه التجربة على دقيقتين
11:00
And now this next clip
279
645000
2000
في المشهد التالي
11:02
is just eight minutes later.
280
647000
2000
اي بعد 8 دقائق
11:04
And the same tone is going to play, and the light is going to flash again.
281
649000
3000
سيتم تشغيل نفس الصوت .. وسيوجه نفس الضوء الى ذات المكان
11:07
Okay, there it goes. Right now.
282
652000
3000
وها هي العملية تكرر مرة اخرى
11:10
And now you can see, just 10 minutes into the experiment,
283
655000
3000
والان ترون مضي 10 دقائق على تلك التجربة
11:13
that we've equipped the brain by photoactivating this area
284
658000
3000
والان قد قمنا ببرمجة الدماغ " ضوئياً "
11:16
to overcome the expression
285
661000
2000
لكي يقوم بالتغلب على ذلك الشعور
11:18
of this fear memory.
286
663000
2000
بالخوف المزروع بالذاكرة - عبر تجربة بافلوف -
11:20
Now over the last couple of years, we've gone back to the tree of life
287
665000
3000
على مدى العامين الماضيين .. عدنا عبر شجرة الحياة الى بداياتها
11:23
because we wanted to find ways to turn circuits in the brain off.
288
668000
3000
من اجل ان نجد طريقة من اجل ان نوقف بعض الدارات الكهربائية في الدماغ
11:26
If we could do that, this could be extremely powerful.
289
671000
3000
لاننا ان استطعنا ذلك .. فهذا سيكون تقدماً باهراً
11:29
If you can delete cells just for a few milliseconds or seconds,
290
674000
3000
وان استطعنا ان نوقف بعض الخلايا لاجزاء من الثانية
11:32
you can figure out what necessary role they play
291
677000
2000
فيمكننا على الفور معرفة الدور التي تقوم به هذه الخلايا
11:34
in the circuits in which they're embedded.
292
679000
2000
واي الدارات التي تتشابك معها
11:36
And we've now surveyed organisms from all over the tree of life --
293
681000
2000
والان نحن نقوم باستبيان كل تلك المعلومات من خلال المنظومات الحيوية المتوزعة على شجرة الحياة
11:38
every kingdom of life except for animals, we see slightly differently.
294
683000
3000
في كل مملكة من الممالك الحية .. دون الحيوانات .. ونحن نجد تمايز قليل
11:41
And we found all sorts of molecules, they're called halorhodopsins or archaerhodopsins,
295
686000
3000
لقد اكتشفنا عدة انواع من الجزئيات مثل " halorhodopsins أو archaerhodopsins "
11:44
that respond to green and yellow light.
296
689000
2000
والتي تتجاوب مع اللون الاخضر والاصفر
11:46
And they do the opposite thing of the molecule I told you about before
297
691000
2000
وهي تقوم بعكس الأمر الذي تقوم به تلك التي اخبرتكم عنها من ذي قبل
11:48
with the blue light activator channelrhodopsin.
298
693000
3000
التي تتجاوب مع اللون الازرق
11:52
Let's give an example of where we think this is going to go.
299
697000
3000
دعوني اخبركم عن توقعاتنا لما يمكن ان نصل اليه جراء كل هذا
11:55
Consider, for example, a condition like epilepsy,
300
700000
3000
الآن تخيلوا حالة مثل الصرع
11:58
where the brain is overactive.
301
703000
2000
بحيث يكون فيها الدماغ " نشطاً " بشدة
12:00
Now if drugs fail in epileptic treatment,
302
705000
2000
وان فشلت عقاقير الصرع في معالجة ذلك
12:02
one of the strategies is to remove part of the brain.
303
707000
2000
فان احدى طرق الحل تكمن في اجتثاث جزء من الدماغ
12:04
But that's obviously irreversible, and there could be side effects.
304
709000
2000
ولكن هذا الفعل لايمكن التراجع عنه لاحقا .. وله الكثير من الآثار الجانبية
12:06
What if we could just turn off that brain for a brief amount of time,
305
711000
3000
ولكن .. ماذا لو استطعنا ان نطفىء بضع خلايا من الدماغ لفترة وجيزة من الزمن
12:09
until the seizure dies away,
306
714000
3000
حتى تنتهي نوبة الصرع
12:12
and cause the brain to be restored to its initial state --
307
717000
3000
ويعود الدماغ الى حالته الطبيعية و وضعه الاعتيادي
12:15
sort of like a dynamical system that's being coaxed down into a stable state.
308
720000
3000
كما أنظمة الضبط في المحركات الكبيرة التي تستخدم لحين استعادة الحالة الاعتيادية
12:18
So this animation just tries to explain this concept
309
723000
3000
هذا العرض يوضح لكم هذا المفهوم
12:21
where we made these cells sensitive to being turned off with light,
310
726000
2000
حيث تم الوصول الى طريقة لإطفاء هذه الخلايا الحساسة بواسطة الضوء
12:23
and we beam light in,
311
728000
2000
ما ان يسلط نحوها
12:25
and just for the time it takes to shut down a seizure,
312
730000
2000
لمدة تكفي حتى حين انتهاء النوبة
12:27
we're hoping to be able to turn it off.
313
732000
2000
ونحن نأمل ان نستطيع القيام بذلك فعلاً
12:29
And so we don't have data to show you on this front,
314
734000
2000
وحتى اليوم لا معلومات اكيدة لدي لكي اعرضها عليكم
12:31
but we're very excited about this.
315
736000
2000
وكلننا متفائلون جداً حيال ذلك ..
12:33
Now I want to close on one story,
316
738000
2000
والان اريد ان انهي بقصة
12:35
which we think is another possibility --
317
740000
2000
وهي عن امكانية أخرى
12:37
which is that maybe these molecules, if you can do ultra-precise control,
318
742000
2000
والتي مكن ان يستخدم فيها هذه الجزئيات .. ان استطعنا ان نصل الى مستوى تحكم معين
12:39
can be used in the brain itself
319
744000
2000
يمكننا ان نستخدمها في الدماغ ذاته
12:41
to make a new kind of prosthetic, an optical prosthetic.
320
746000
3000
لكي نستطيع ان نشكل اجزاء جديدة .. اجزاء ضوئية " بصرية "
12:44
I already told you that electrical stimulators are not uncommon.
321
749000
3000
لقد اخبرتكم في البداية ان المحفزات الكهربائية شائعة
12:47
Seventy-five thousand people have Parkinson's deep-brain stimulators implanted.
322
752000
3000
وان 75 الف شخص من المصابين بمرض باركنسون لديهم اجهزة مشابهة مزروعة
12:50
Maybe 100,000 people have Cochlear implants,
323
755000
2000
وربما 100000 لديهم قواقع مزروعة
12:52
which allow them to hear.
324
757000
2000
تمكنهم من السمع بصورة افضل
12:54
There's another thing, which is you've got to get these genes into cells.
325
759000
3000
ولكن ماذا لو استطعنا ان نرسل نوع من الجينات الى تلك الخلايا ..
12:57
And new hope in gene therapy has been developed
326
762000
3000
سيكون هذا علاج جيني يمكن ان يتطور
13:00
because viruses like the adeno-associated virus,
327
765000
2000
باستخدام اسلوب الفيروسات مثل فيروس " أدينو "
13:02
which probably most of us around this room have,
328
767000
2000
والذي معظم من في القاعة هنا مصاب به
13:04
and it doesn't have any symptoms,
329
769000
2000
ولكنه لا يحوي اية اعراض جانبية
13:06
which have been used in hundreds of patients
330
771000
2000
وهو يستخدم في علاج المئات من المرضى
13:08
to deliver genes into the brain or the body.
331
773000
2000
من اجل ايصال الجينات الى مناطق معينة من الجسد او الدماغ
13:10
And so far, there have not been serious adverse events
332
775000
2000
ولكن حتى اليوم لم يحدث تقدم كبير في هذا المجال
13:12
associated with the virus.
333
777000
2000
مرتبط بذلك الفيروس
13:14
There's one last elephant in the room, the proteins themselves,
334
779000
3000
ولكن هناك شيء آخر ايضاً .. انها البروتينات ذاتها
13:17
which come from algae and bacteria and fungi,
335
782000
2000
والتي يمكن استخرجها من الطحالب والبكتريا و الفطريات
13:19
and all over the tree of life.
336
784000
2000
ومن جميع اطياف الكائنات الحية
13:21
Most of us don't have fungi or algae in our brains,
337
786000
2000
معظمنا لا يحوي الطحالب او الفطريات في دماغه
13:23
so what is our brain going to do if we put that in?
338
788000
2000
ولكن كيف سيتفاعل الدماغ ان قمنا بغرسها فيه
13:25
Are the cells going to tolerate it? Will the immune system react?
339
790000
2000
هل ستقوم الخلايا بالتجاوب معها .. هل سيهاجمها النظام المناعي
13:27
In its early days -- these have not been done on humans yet --
340
792000
2000
ان كل تجاربنا لم تجرب بعد على الانسان
13:29
but we're working on a variety of studies
341
794000
2000
ولكننا نعمل اليوم على كم كبير من الدراسات
13:31
to try and examine this,
342
796000
2000
من اجل تجريب ذلك
13:33
and so far we haven't seen overt reactions of any severity
343
798000
3000
وحتى اليوم لم نجد عائقاً او مانعاً للقيام بذلك
13:36
to these molecules
344
801000
2000
مرتبط بتلك الجزئيات
13:38
or to the illumination of the brain with light.
345
803000
3000
او أعراض جانبية قد تنشأ نتيجة تسليط الضوء على الدماغ
13:41
So it's early days, to be upfront, but we're excited about it.
346
806000
3000
لذا وفي بدايات هذا النطاق الجديد من الابحاث لا اخفيكم اننا متحمسون جداً في خصوصه
13:44
I wanted to close with one story,
347
809000
2000
واريد ان انهي بقول
13:46
which we think could potentially
348
811000
2000
شيء قد يكون افتراضي
13:48
be a clinical application.
349
813000
2000
عن طريقة علاج سريرية
13:50
Now there are many forms of blindness
350
815000
2000
الآن هناك عدة انواع من العمى البصري
13:52
where the photoreceptors,
351
817000
2000
بحيث تكون مستقبلات الضوء
13:54
our light sensors that are in the back of our eye, are gone.
352
819000
3000
الحساسة تجاه الموجودة خلف اعيننا معطوبة
13:57
And the retina, of course, is a complex structure.
353
822000
2000
والشبكية هي نظام معقد
13:59
Now let's zoom in on it here, so we can see it in more detail.
354
824000
2000
ولكن ان استطعنا ان نغوص هنا .. لكي نرى تفاصيل أكثر
14:01
The photoreceptor cells are shown here at the top,
355
826000
3000
خلايا الابصار هي التي نراها هنا على السطح
14:04
and then the signals that are detected by the photoreceptors
356
829000
2000
وهناك اشارات يتم التقاطها من قبل خلايا الابصار تلك
14:06
are transformed by various computations
357
831000
2000
ويتم عبر برمجيات معنية تحولها الى نوع آخر من الاشارات
14:08
until finally that layer of cells at the bottom, the ganglion cells,
358
833000
3000
حتى في النهاية تصل المعلومات الى خلايا الجيناجليون
14:11
relay the information to the brain,
359
836000
2000
والتي تنقل حزم المعلومات نحو الدماغ
14:13
where we see that as perception.
360
838000
2000
وما نراه هو إدراك حسي ناتج عن الاشارات تلك
14:15
In many forms of blindness, like retinitis pigmentosa,
361
840000
3000
في عدة انواع من العمى البصري مثل التهاب الشبكية الصبغي
14:18
or macular degeneration,
362
843000
2000
والتنكس المعتم
14:20
the photoreceptor cells have atrophied or been destroyed.
363
845000
3000
فان خلايا الابصار تلك تكون معطوبة ..
14:23
Now how could you repair this?
364
848000
2000
والسؤال هنا .. هل يمكننا اصلاح ذلك
14:25
It's not even clear that a drug could cause this to be restored,
365
850000
3000
حتى اليوم ليس من الواضح ان كان هناك عقار يمكنه القيام بذلك
14:28
because there's nothing for the drug to bind to.
366
853000
2000
لانه لايوجد عقار يمكن معالجة عطب الخلايا البصرية
14:30
On the other hand, light can still get into the eye.
367
855000
2000
ولكن يمكن للضوء ان يخترق العين
14:32
The eye is still transparent and you can get light in.
368
857000
3000
لان العين شفافة .. ويمكن للضوء اختراقها
14:35
So what if we could just take these channelrhodopsins and other molecules
369
860000
3000
وان استطعنا ان ناخذ تلك الخلايا البصرية والجزئيات
14:38
and install them on some of these other spare cells
370
863000
2000
وقمنا بتركيبها على خلايا رديفة في العين
14:40
and convert them into little cameras.
371
865000
2000
يمكننا تحويلهم الى " كميرات " مصغرة
14:42
And because there's so many of these cells in the eye,
372
867000
2000
ولان العين تحوي العديد من الخلايا
14:44
potentially, they could be very high-resolution cameras.
373
869000
3000
يمكننا ان نحصل على مجسات بصرية عالية الدقة
14:47
So this is some work that we're doing.
374
872000
2000
انه هذا العمل الذي نعمل عليه
14:49
It's being led by one of our collaborators,
375
874000
2000
ويساعدنا بذلك
14:51
Alan Horsager at USC,
376
876000
2000
آلان هورساجير من جامعة جنوب كاليفورنيا
14:53
and being sought to be commercialized by a start-up company Eos Neuroscience,
377
878000
3000
وقد رأت شركة صاعدة تدعى " اوس نيروسيني " فرصة اقتصادية للاستثمار بذلك
14:56
which is funded by the NIH.
378
881000
2000
وهي ممولة من قبل منظمة الصحة الوطنية
14:58
And what you see here is a mouse trying to solve a maze.
379
883000
2000
ان ما ترونه هنا هو فأر يحاول ان يحل معضلة
15:00
It's a six-arm maze. And there's a bit of water in the maze
380
885000
2000
انها عبارة عن متاهة بستة أذرع .. وهناك القليل من المياه في المتاهة
15:02
to motivate the mouse to move, or he'll just sit there.
381
887000
2000
من اجل تحفيز الفأر على التحرك .. لانه بغير هذا سوف يجلس في مكانه
15:04
And the goal, of course, of this maze
382
889000
2000
والهدف من هذه المتاهة
15:06
is to get out of the water and go to a little platform
383
891000
2000
هو حتما الخروج من الماء الى منصة صغيرة
15:08
that's under the lit top port.
384
893000
2000
تقع في الجهة العليا
15:10
Now mice are smart, so this mouse solves the maze eventually,
385
895000
3000
ان الفئران ذكية .. ويمكنها ان تحل المتاهة في النهاية
15:13
but he does a brute-force search.
386
898000
2000
وهي تقوم ببحث واسع
15:15
He's swimming down every avenue until he finally gets to the platform.
387
900000
3000
فهي تسبح في كل حارة حتى تصل الى المنصة
15:18
So he's not using vision to do it.
388
903000
2000
وهلا لا تستخدم بصرها في ذلك
15:20
These different mice are different mutations
389
905000
2000
هذه انواع اخرى من الفئران .. انها طفرات
15:22
that recapitulate different kinds of blindness that affect humans.
390
907000
3000
مصابة بنوع مختلف عن العمى البصري .. الذي يصيب البشر
15:25
And so we're being careful in trying to look at these different models
391
910000
3000
ونحن ندرس هذه الحالة بصورة مقربة
15:28
so we come up with a generalized approach.
392
913000
2000
لكي نستطيع ان نحصل على تصور عام
15:30
So how are we going to solve this?
393
915000
2000
إذاً كيف يمكننا ان نحل ذلك ؟
15:32
We're going to do exactly what we outlined in the previous slide.
394
917000
2000
سنقوم بنفس الاسلوب الذي تحدثت لكم عنه
15:34
We're going to take these blue light photosensors
395
919000
2000
سوف ناخذ تلك المبصرات الضوئية تجاه الضوء الازرق
15:36
and install them on a layer of cells
396
921000
2000
ومن ثم نضعها على طبقة الخلايا
15:38
in the middle of the retina in the back of the eye
397
923000
3000
في منتصف الشبكية .. خلف العين
15:41
and convert them into a camera --
398
926000
2000
لكي نحولهم الى " كميرات " تصوير
15:43
just like installing solar cells all over those neurons
399
928000
2000
بنفس الاسلوب الذي قمنا به بتركيب الخلايا الكهروضوئية على الاعصاب
15:45
to make them light sensitive.
400
930000
2000
لكي نجعلها حساسة تجاه الضوء
15:47
Light is converted to electricity on them.
401
932000
2000
فالضوء يتحول الى كهرباء
15:49
So this mouse was blind a couple weeks before this experiment
402
934000
3000
وماحدث هو ان الفأر الذي كان مصاب بالعمى البصري قبل هذه التجربة
15:52
and received one dose of this photosensitive molecule in a virus.
403
937000
3000
والذي تلقى جرعة من تلك الجزئيات الكهروضوئية المحملة على فيروس
15:55
And now you can see, the animal can indeed avoid walls
404
940000
2000
وكما ترون التطور الحادث هو ان الفأر يستطيع الآن رؤية الجدران
15:57
and go to this little platform
405
942000
2000
ومن ثم استطاع الوصول الى المنصة
15:59
and make cognitive use of its eyes again.
406
944000
3000
وهاهو الآن يستخدم عينيه عبر المعرفة مرة أخرى
16:02
And to point out the power of this:
407
947000
2000
والانجاز الجبار جراء تلك التجربة
16:04
these animals are able to get to that platform
408
949000
2000
هو ان الفئران المصابة بالعمى استطاعت ان تصل الى تلك المنصة
16:06
just as fast as animals that have seen their entire lives.
409
951000
2000
بنفس سرعة تلك الفئران المبصرة طيلة حياتها
16:08
So this pre-clinical study, I think,
410
953000
2000
ان هذه الدراسات ما قبل المخبرية
16:10
bodes hope for the kinds of things
411
955000
2000
تعطي أملاً كبيراً
16:12
we're hoping to do in the future.
412
957000
2000
ونحن نأمل في المستقبل
16:14
To close, I want to point out that we're also exploring
413
959000
3000
واريد ان اشير الى اننا نستكشف
16:17
new business models for this new field of neurotechnology.
414
962000
2000
مجال تجاري جديد لهذه الادوات التقنية العصبية
16:19
We're developing these tools,
415
964000
2000
نحن نطور هذه الادوات
16:21
but we share them freely with hundreds of groups all over the world,
416
966000
2000
ونتشاركها مع مئات المجموعات حول العالم
16:23
so people can study and try to treat different disorders.
417
968000
2000
لكي يستطيع الناس دراستها وتجربتها وعلاج الاعتلالات بواسطتها
16:25
And our hope is that, by figuring out brain circuits
418
970000
3000
ونحن نأمل انه وعن طريق اكتشاف الشبكة الدماغية
16:28
at a level of abstraction that lets us repair them and engineer them,
419
973000
3000
ان نصل الى مرحلة نستطيع فيها تصميم واصلاح تلك الشبكة
16:31
we can take some of these intractable disorders that I told you about earlier,
420
976000
3000
وان نعالج تلك الاعتلالات الدماغية التي اخبرتكم عنها
16:34
practically none of which are cured,
421
979000
2000
والتي حتى اليوم لم نجد لهم علاجاً
16:36
and in the 21st century make them history.
422
981000
2000
لكي تغدو مجرد ذكرى بعد القضاء عليهم في القرن ال 21
16:38
Thank you.
423
983000
2000
شكراً جزيلاً
16:40
(Applause)
424
985000
13000
(تصفيق)
16:53
Juan Enriquez: So some of the stuff is a little dense.
425
998000
3000
خوان إنريكيز : بعض ما ذكرت عصي على الفهم ...
16:56
(Laughter)
426
1001000
2000
(ضحك)
16:58
But the implications
427
1003000
2000
لكن الآثار
17:00
of being able to control seizures or epilepsy
428
1005000
3000
التي قد تنتج عن احتواء النوبات او الصرع
17:03
with light instead of drugs,
429
1008000
2000
بواسطة الضوء بدلا من العقاقير
17:05
and being able to target those specifically
430
1010000
3000
واستهداف بعض الخلايا
17:08
is a first step.
431
1013000
2000
هي خطوة أولية ..
17:10
The second thing that I think I heard you say
432
1015000
2000
الشئ الثاني الذي سمعتك تقوله
17:12
is you can now control the brain in two colors,
433
1017000
3000
هو أنه يمكن ان تحكم بالدماغ عبر لونين
17:15
like an on/off switch.
434
1020000
2000
للحصول على مفاتيح تفعيل وتعطيل للدماغ
17:17
Ed Boyden: That's right.
435
1022000
2000
إد بويدين : هذا صحيح
17:19
JE: Which makes every impulse going through the brain a binary code.
436
1024000
3000
خوان إنريكيز : مما يجعل من الامكان معاملة الدماغ كما يتم معاملة الحاسوب بالارقام ( 0/1)
17:22
EB: Right, yeah.
437
1027000
2000
إد بويدين : نعم هذا صحيح
17:24
So with blue light, we can drive information, and it's in the form of a one.
438
1029000
3000
بحيث يشير الرقم 1 الى تحفيز المعلومات
17:27
And by turning things off, it's more or less a zero.
439
1032000
2000
والرقم 0 الى اطفائها
17:29
So our hope is to eventually build brain coprocessors
440
1034000
2000
لذا اعتقد انه من الممكن ان نأمل ببناء " متجاوب " مع الدماغ
17:31
that work with the brain
441
1036000
2000
يعمل بالتوازي معه
17:33
so we can augment functions in people with disabilities.
442
1038000
3000
من اجل استعادة آليات عمله لدى ذوي الاحتياجات الخاصة
17:36
JE: And in theory, that means that,
443
1041000
2000
خوان إنريكيز : نظرياً .. هذا يعني
17:38
as a mouse feels, smells,
444
1043000
2000
ان مشاعر الفأر .. و الروائح التي يشعر بها
17:40
hears, touches,
445
1045000
2000
والاصوات التي يسمعها .. وملمس الامور من حوله
17:42
you can model it out as a string of ones and zeros.
446
1047000
3000
يمكن تحويلها الى كود مكون من الرقمين 0,1
17:45
EB: Sure, yeah. We're hoping to use this as a way of testing
447
1050000
2000
إد بويدين : نعم هذا صحيح .. نحن نأمل ان نستخدم هذا في ابحاثنا
17:47
what neural codes can drive certain behaviors
448
1052000
2000
وان نستطيع ان نحل على شيفرات ( كودات ) تصرفات الدماغ
17:49
and certain thoughts and certain feelings,
449
1054000
2000
تجاه الافكار والمشاعر
17:51
and use that to understand more about the brain.
450
1056000
3000
واستخدام تلك الشيفرات في فهم آلية عمل الدماغ
17:54
JE: Does that mean that some day you could download memories
451
1059000
3000
خوان إنريكيز : هل يمكن ان يعني هذا اننا في مرحلة ما يمكننا ان نحمل الذكريات من الدماغ
17:57
and maybe upload them?
452
1062000
2000
او اليه ؟
17:59
EB: Well that's something we're starting to work on very hard.
453
1064000
2000
إد بويدين : حسناً .. هذا امرٌ من الامور الصعبة جداً التي نعمل عليها
18:01
We're now working on some work
454
1066000
2000
ونحن الان نعمل في مجال
18:03
where we're trying to tile the brain with recording elements too.
455
1068000
2000
حيث نقوم بوصل الدماغ باجهزة تسجيل
18:05
So we can record information and then drive information back in --
456
1070000
3000
حيث نقوم باستقبال وتسجيل المعلومات و من ثم اعادة ارسالها
18:08
sort of computing what the brain needs
457
1073000
2000
كنوع من حساب احتياجات الدماغ
18:10
in order to augment its information processing.
458
1075000
2000
من أجل زيادة معالجة المعلومات
18:12
JE: Well, that might change a couple things. Thank you. (EB: Thank you.)
459
1077000
3000
خوان إنريكيز : يبدو ان هذا سيغير الكثير من معطيات حياتنا .. شكراً لك ( إد بويدين : شكرا لك )
18:15
(Applause)
460
1080000
3000
(تصفيق)
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