ABOUT THE SPEAKER
Carl Schoonover - Neuroscience PhD student + writer
Carl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist.

Why you should listen

Carl is a neuroscience PhD candidate at Columbia University, where he works on microanatomy and electrophysiology of rodent somatosensory cortex. He the author of Portraits of the Mind: Visualizing the Brain from Antiquity to the 21st Century, and has written for the New York Times, Le Figaro, the Huffington Post, Science, Scientific American, Design Observer, and Boing Boing. In 2008 he cofounded NeuWrite, a collaborative working group for scientists, writers, and those in between. He hosts a radio show on WkCR 89.9FM, which focuses on opera and classical music, and their relationship to the brain.

More profile about the speaker
Carl Schoonover | Speaker | TED.com
TED2012

Carl Schoonover: How to look inside the brain

Карл Шуновер: Как да гледаме в мозъка

Filmed:
962,022 views

Има забележителен напредък в разбирането на мозъка, но как действително се изучават невроните в него? Като използва страхотни изображения, невроученият и сътрудник на TED Карл Шуновер ни показва инструментите, които ни позволяват да гледаме в мозъка.
- Neuroscience PhD student + writer
Carl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist. Full bio

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

00:16
This is a thousand-year-oldхиляда-годишният drawingчертеж of the brainмозък.
0
359
3996
Това е рисунка на мозъка от преди хиляда години.
00:20
It's a diagramдиаграма of the visualзрителен systemсистема.
1
4355
1912
Това е схема на визуалната система.
00:22
And some things look very familiarзапознат todayднес.
2
6267
2750
Някои неща днес изглеждат познати.
00:24
Two eyesочи at the bottomдъно, opticоптичен nerveнерв flowingтечаща out from the back.
3
9017
4367
Две очи в дъното, оптичен нерв, излизащ от гърба.
00:29
There's a very largeголям noseнос
4
13384
2120
Има много голям нос,
00:31
that doesn't seemИзглежда to be connectedсвързан to anything in particularособен.
5
15504
3317
който изглежда не е свързан с нищо.
00:34
And if we compareсравнение this
6
18821
1700
Ако сравним това
00:36
to more recentскорошен representationsпредставителства of the visualзрителен systemсистема,
7
20521
2074
с по-скорошни пресъздавания на визуалната система,
00:38
you'llти ще see that things have gottenнамерила substantiallyпо същество more complicatedсложен
8
22595
2957
ще видите, че нещата са се усложнили
00:41
over the interveningнамеса thousandхиляда yearsгодини.
9
25552
1573
за хиляда години.
00:43
And that's because todayднес we can see what's insideвътре of the brainмозък,
10
27125
2965
Защото сега можем да видим какво има в мозъка,
00:45
ratherпо-скоро than just looking at its overallцялостен shapeформа.
11
30090
2481
а не просто да разглеждаме външната му форма.
00:48
ImagineПредставете си you wanted to understandразбирам how a computerкомпютър worksвърши работа
12
32571
3979
Представете си, че искате да разберете, как работи компютър
00:52
and all you could see was a keyboardклавиатура, a mouseмишка, a screenекран.
13
36550
3179
и всички можете да видите клавиатура, мишка, екран.
00:55
You really would be kindмил of out of luckкъсмет.
14
39729
2396
Всъщност, няма да имате късмет.
00:58
You want to be ableспособен to openотворен it up, crackцепнатина it openотворен,
15
42125
2042
Искате да можете да го отворите,
01:00
look at the wiringокабеляване insideвътре.
16
44167
1844
да разгледате окабеляването вътре.
01:01
And up untilдо a little more than a centuryвек agoпреди,
17
46011
1864
До преди повече от един век,
01:03
nobodyНикой was ableспособен to do that with the brainмозък.
18
47875
2000
никой не можеше да направи това с мозъка.
01:05
NobodyНикой не had had a glimpseбегъл поглед of the brain'sна мозъка wiringокабеляване.
19
49875
1880
Никой не можеше да види окабеляването на мозъка.
01:07
And that's because if you take a brainмозък out of the skullчереп
20
51755
2952
Това е, защото ако извадите мозък от черепа
01:10
and you cutразрез a thinтънък sliceфилия of it,
21
54707
1689
и отрежете малко парче от него,
01:12
put it underпри even a very powerfulмощен microscopeмикроскоп,
22
56396
2498
сложите го върху много силен микроскоп,
01:14
there's nothing there.
23
58894
1181
няма да видите нищо.
01:15
It's grayсив, formlessбезформена.
24
60075
1613
Той е сив, безформен.
01:17
There's no structureструктура. It won'tняма да tell you anything.
25
61688
2604
Няма структура. Това няма да ви каже нищо.
01:20
And this all changedпроменен in the lateкъсен 19thтата centuryвек.
26
64292
2854
Всичко се измени през 19ти век.
01:23
SuddenlyИзведнъж, newнов chemicalхимически stainsпетна for brainмозък tissueтъкан were developedразвита
27
67146
3875
Бяха разработени нави химически петна за мозъчни тъкани
01:26
and they gaveдадох us our first glimpsesпогледи at brainмозък wiringокабеляване.
28
71021
2812
и те направиха възможно да погледнем за пръв път какво има в мозъка.
01:29
The computerкомпютър was crackedнапукан openотворен.
29
73833
2013
Компютърът е отворен.
01:31
So what really launchedстартира modernмодерен neuroscienceневрология
30
75846
2856
Това, което съвременната невронаука откри,
01:34
was a stainпетното calledНаречен the GolgiГолджи stainпетното.
31
78702
1965
беше петно, наречено петно на Голги.
01:36
And it worksвърши работа in a very particularособен way.
32
80667
1881
То работи по много практичен начин.
01:38
InsteadВместо това of stainingоцветяване all of the cellsклетки insideвътре of a tissueтъкан,
33
82548
3110
Вместо да слагате петна на клетките в тъканта,
01:41
it somehowнякак си only stainsпетна about one percentна сто of them.
34
85658
3032
то слага петна на около един процент от тях.
01:44
It clearsизчиства the forestгора, revealsразкрива the treesдървета insideвътре.
35
88690
3342
Изчиства гората, разкрива дърветата в нея.
01:47
If everything had been labeledс етикет, nothing would have been visibleвидим.
36
92032
2672
Ако всичко има етикети, нищо няма да бъде видимо.
01:50
So somehowнякак си it showsпредавания what's there.
37
94704
2046
Някак си, то показва, какво има там.
01:52
SpanishИспански neuroanatomistневроанатом SantiagoСантяго RamonРамон y CajalКахал,
38
96750
2667
Испанският невроанатом, Сантиаго Рамон и Кахал,
01:55
who'sкой е widelyшироко consideredразглеждан the fatherбаща of modernмодерен neuroscienceневрология,
39
99417
2845
който се счита за баща на съвременната невронаука,
01:58
appliedприложен this GolgiГолджи stainпетното, whichкойто yieldsдобиви dataданни whichкойто looksвъншност like this,
40
102262
3897
приложи това петно на Голги, чрез което получи данни, които изглеждат така,
02:02
and really gaveдадох us the modernмодерен notionпонятие of the nerveнерв cellклетка, the neuronневрон.
41
106159
3758
и ни даде съвременната идея за нервна клетка, наречена неврон.
02:05
And if you're thinkingмислене of the brainмозък as a computerкомпютър,
42
109917
2614
Ако мислите за мозъка като за компютър,
02:08
this is the transistorтранзистор.
43
112531
2011
това е транзистора.
02:10
And very quicklyбързо CajalКахал realizedосъзнах
44
114542
2075
Много бързо Кахал разбра,
02:12
that neuronsневрони don't operateработи aloneсам,
45
116617
2337
че невроните не функционират сами,
02:14
but ratherпо-скоро make connectionsвръзки with othersдруги
46
118954
1838
а се свързват с другите,
02:16
that formформа circuitsвериги just like in a computerкомпютър.
47
120792
2506
като образуват вериги, точно както компютъра.
02:19
TodayДнес, a centuryвек laterпо късно, when researchersизследователи want to visualizeвизуализират neuronsневрони,
48
123298
3391
Сега, един век по-късно, когато учените искат да визуализират неврони,
02:22
they lightсветлина them up from the insideвътре ratherпо-скоро than darkeningпотъмняване them.
49
126689
2767
те ги осветяват отвътре, вместо да ги затъмняват.
02:25
And there's severalняколко waysначини of doing this.
50
129456
1150
Има няколко начина да се направи това.
02:26
But one of the mostнай-много popularпопулярен onesтакива
51
130606
1727
Но един от най-известните начини
02:28
involvesвключва greenзелен fluorescentфлуоресцентни proteinпротеин.
52
132333
2092
включва зелен флуоресцентен протеин.
02:30
Now greenзелен fluorescentфлуоресцентни proteinпротеин,
53
134425
1659
Зеленият флуоресцентен протеин,
02:31
whichкойто oddlyстранно enoughдостатъчно comesидва from a bioluminescentлуминесцентните jellyfishмедузи,
54
136084
3145
който, странно, се получава от медуза,
02:35
is very usefulполезен.
55
139229
1238
е много полезен.
02:36
Because if you can get the geneген for greenзелен fluorescentфлуоресцентни proteinпротеин
56
140467
2638
Защото можете да получите гена от зелен флуоресцентен протеин
02:39
and deliverдоставям it to a cellклетка,
57
143105
1675
и да го сложите в клетка,
02:40
that cellклетка will glowблясък greenзелен --
58
144780
1747
която ще стане зелена -
02:42
or any of the manyмного variantsварианти now of greenзелен fluorescentфлуоресцентни proteinпротеин,
59
146527
3746
или от който и да е от многото варианти на зелен флуоресцентен протеин,
02:46
you get a cellклетка to glowблясък manyмного differentразличен colorsцветове.
60
150273
1664
можете да получите клетка, която свети с различни цветове.
02:47
And so comingидващ back to the brainмозък,
61
151937
1521
Връщам се към мозъка,
02:49
this is from a geneticallyгенетично engineeredинженерство mouseмишка calledНаречен "BrainbowBrainbow."
62
153458
3800
това е от генетично произведена мишка, наречена "Брейнбоу".
02:53
And it's so calledНаречен, of courseкурс,
63
157258
1550
Тя е наречена така, разбира се,
02:54
because all of these neuronsневрони are glowingСветещи differentразличен colorsцветове.
64
158808
3612
защото всички тези неврони светят в различни цветове.
02:58
Now sometimesпонякога neuroscientistsневролози need to identifyидентифициране
65
162420
3451
Сега някои невроучени трябва да идентифицират
03:01
individualиндивидуален molecularмолекулен componentsелементи of neuronsневрони, moleculesмолекули,
66
165871
3044
отделните молекулярни съставни части на неврони, молекули,
03:04
ratherпо-скоро than the entireцял cellклетка.
67
168915
1798
а не на цялата клетка.
03:06
And there's severalняколко waysначини of doing this,
68
170713
1706
Има няколко начина да се направи това,
03:08
but one of the mostнай-много popularпопулярен onesтакива
69
172419
1469
но един от най-известните начини
03:09
involvesвключва usingизползвайки antibodiesантитела.
70
173888
2195
включва използването на антитела.
03:11
And you're familiarзапознат, of courseкурс,
71
176083
1337
Разбира се, запознати сте
03:13
with antibodiesантитела as the henchmenподдръжници of the immuneс имунитет systemсистема.
72
177420
2951
с антителата като пазители на имунната система.
03:16
But it turnsзавои out that they're so usefulполезен to the immuneс имунитет systemсистема
73
180371
2418
Но се оказва, че те са толкова полезни за имунната система,
03:18
because they can recognizeпризнавам specificспецифичен moleculesмолекули,
74
182789
2550
защото те могат да разпознаят определени молекули,
03:21
like, for exampleпример, the codeкод proteinпротеин
75
185339
2119
като например, кода на протеин
03:23
of a virusвирус that's invadingнавлезе the bodyтяло.
76
187458
2388
на вирус, който напада тялото.
03:25
And researchersизследователи have used this factфакт
77
189846
2045
Изследователите използваха този факт,
03:27
in orderпоръчка to recognizeпризнавам specificспецифичен moleculesмолекули insideвътре of the brainмозък,
78
191891
4325
за да разпознаят определени молекули в мозъка,
03:32
recognizeпризнавам specificспецифичен substructuresскелети of the cellклетка
79
196216
2640
да разпознаят определени структури на клетката
03:34
and identifyидентифициране them individuallyИндивидуално.
80
198856
2244
и да ги идентифицират по отделно.
03:37
And a lot of the imagesснимки I've been showingпоказване you here are very beautifulкрасив,
81
201100
3025
Много от тези образи, които ви показвам тук, са много красиви,
03:40
but they're alsoсъщо very powerfulмощен.
82
204125
1906
но те са и много мощни.
03:41
They have great explanatoryобяснителен powerмощност.
83
206031
1636
Те имат голяма обяснителна сила.
03:43
This, for exampleпример, is an antibodyантитяло stainingоцветяване
84
207667
2090
Това, например, е антитяло петно
03:45
againstсрещу serotoninсеротонин transportersпревозвачите in a sliceфилия of mouseмишка brainмозък.
85
209757
3520
против серотонин транспортьори в парче от мозък на мишка.
03:49
And you've heardчух of serotoninсеротонин, of courseкурс,
86
213277
1681
Разбира се, чували сте за серотонин
03:50
in the contextконтекст of diseasesзаболявания like depressionдепресия and anxietyтревожност.
87
214958
2827
в контекста на болести като депресия и тревожност.
03:53
You've heardчух of SSRIsSSRIs,
88
217785
1408
Чували сте за SSRs,
03:55
whichкойто are drugsнаркотици that are used to treatлечение these diseasesзаболявания.
89
219193
2897
които са лекарства, които се използват да лекуват тези болести.
03:57
And in orderпоръчка to understandразбирам how serotoninсеротонин worksвърши работа,
90
222090
2890
За да разберете как функционира серотонина,
04:00
it's criticalкритичен to understandразбирам where the serontoninserontonin machineryмашини is.
91
224980
3076
трябва да разберете къде се произвежда серотонинът.
04:03
And antibodyантитяло stainingsstainings like this one
92
228056
1596
Петно на антитяло, като това,
04:05
can be used to understandразбирам that sortвид of questionвъпрос.
93
229652
3546
може да бъде използвано, за да разберете това.
04:09
I'd like to leaveоставям you with the followingследното thought:
94
233198
2558
Бих искал да ви оставя със следната мисъл:
04:11
GreenГрийн fluorescentфлуоресцентни proteinпротеин and antibodiesантитела
95
235756
2610
зеленият флуоресцентен протеин и антителата
04:14
are bothи двете totallyнапълно naturalестествен productsпродукти at the get-goдобивам-отивам.
96
238366
3007
са напълно естествени продукти.
04:17
They were evolvedеволюира by natureприрода
97
241373
2779
Те са еволюирали от природата,
04:20
in orderпоръчка to get a jellyfishмедузи to glowблясък greenзелен for whateverкакто и да е reasonпричина,
98
244152
2567
за да накарат медузата да свети в зелено поради каквато и да е причина,
04:22
or in orderпоръчка to detectоткриване the codeкод proteinпротеин of an invadingнавлезе virusвирус, for exampleпример.
99
246719
4383
например, за да се определи кода на протеина на нападащ вирус.
04:27
And only much laterпо късно did scientistsучени come ontoвърху the sceneсцена
100
251102
3017
Много по-късно, учените се появиха
04:30
and say, "Hey, these are toolsинструменти,
101
254119
2023
и казаха: "Хей, има инструменти,
04:32
these are functionsфункции that we could use
102
256142
2113
това са функции, които можем да използваме
04:34
in our ownсобствен researchизследване toolинструмент paletteпалитра."
103
258255
2008
в собствената ни палета от инструменти."
04:36
And insteadвместо of applyingприлагане feebleслаб humanчовек mindsумове
104
260263
3628
Вместо слабите човешки мозъци
04:39
to designingпроектиране these toolsинструменти from scratchдраскотина,
105
263891
1884
да проектират тези инструменти от начало,
04:41
there were these ready-madeготови solutionsрешения right out there in natureприрода
106
265775
2904
имаше тези готови решения в природата,
04:44
developedразвита and refinedизтънчен steadilyпостоянно for millionsмилиони of yearsгодини
107
268679
3236
развити и усъвършенствани за милиони години
04:47
by the greatestнай велик engineerинженер of all.
108
271915
1700
от най-големия инженер.
04:49
Thank you.
109
273615
1262
Благодаря ви.
04:50
(ApplauseАплодисменти)
110
274877
2538
(Аплодисменти)
Translated by Ina Stoycheva
Reviewed by Yavor Ivanov

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Carl Schoonover - Neuroscience PhD student + writer
Carl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist.

Why you should listen

Carl is a neuroscience PhD candidate at Columbia University, where he works on microanatomy and electrophysiology of rodent somatosensory cortex. He the author of Portraits of the Mind: Visualizing the Brain from Antiquity to the 21st Century, and has written for the New York Times, Le Figaro, the Huffington Post, Science, Scientific American, Design Observer, and Boing Boing. In 2008 he cofounded NeuWrite, a collaborative working group for scientists, writers, and those in between. He hosts a radio show on WkCR 89.9FM, which focuses on opera and classical music, and their relationship to the brain.

More profile about the speaker
Carl Schoonover | Speaker | TED.com