ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Ed Boyden | Speaker | TED.com
TEDSummit

Ed Boyden: A new way to study the brain's invisible secrets

Ed Boyden: Pañales para bebés inspiraron esta nueva forma de estudiar el cerebro

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1,501,957 views

El neuroingeniero Ed Boyden quiere saber cómo las pequeñas biomoléculas del cerebro generan emociones, pensamientos y sentimientos, y quiere encontrar los cambios moleculares que conducen a trastornos como la epilepsia y el Alzheimer. En lugar de ampliar estas estructuras invisibles al microscopio, se pregunta: ¿Qué pasaría si las ampliáramos físicamente y las hiciéramos más fáciles de ver? Aprende cómo los mismos polímeros utilizados para hinchar pañales para bebés podrían ser una clave para entender mejor nuestro cerebro.
- 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

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00:12
HelloHola, everybodytodos.
0
904
1405
Hola a todos.
00:14
I broughttrajo with me todayhoy a babybebé diaperpañal.
1
2333
2643
Hoy traje un pañal de bebé.
Ya verán por qué en un segundo.
00:18
You'llUsted see why in a secondsegundo.
2
6793
1722
Los pañales tienen
propiedades interesantes.
00:20
BabyBebé diaperspañales have interestinginteresante propertiespropiedades.
3
8539
2010
00:22
They can swellhinchar enormouslyenormemente
when you addañadir wateragua to them,
4
10573
2691
Pueden hincharse enormemente
al agregarles agua;
00:25
an experimentexperimentar donehecho
by millionsmillones of kidsniños everycada day.
5
13288
2984
millones de niños realizan
este experimento cada día.
00:28
(LaughterRisa)
6
16296
1150
(Risas)
00:29
But the reasonrazón why
7
17470
1494
Esto se debe a que
00:30
is that they're designeddiseñado
in a very cleverinteligente way.
8
18988
2190
tienen un diseño muy inteligente.
00:33
They're madehecho out of a thing
calledllamado a swellablehinchable materialmaterial.
9
21202
2635
Están hechos de un material hinchable.
00:35
It's a specialespecial kindtipo of materialmaterial that,
when you addañadir wateragua,
10
23861
2737
Es un material especial que,
al agregarle agua,
00:38
it will swellhinchar up enormouslyenormemente,
11
26622
1430
se hincha enormemente,
00:40
maybe a thousandmil timesveces in volumevolumen.
12
28076
2166
quizá mil veces su volumen.
00:42
And this is a very usefulútil,
industrialindustrial kindtipo of polymerpolímero.
13
30266
3236
Es un polímero industrial muy útil.
00:45
But what we're tryingmolesto to do
in my groupgrupo at MITMIT
14
33819
2526
En mi grupo del MIT tratamos
00:48
is to figurefigura out if we can do
something similarsimilar to the braincerebro.
15
36369
3213
de averiguar si podemos hacer
algo similar con el cerebro.
¿Podemos expandirlo
00:51
Can we make it biggermás grande,
16
39606
1159
00:52
biggrande enoughsuficiente that you
can peermirar insidedentro
17
40789
1678
lo suficiente como para ver dentro
00:54
and see all the tinyminúsculo buildingedificio blocksbloques,
the biomoleculesbiomoléculas,
18
42481
2628
los diminutos bloques de construcción,
las biomoléculas,
00:57
how they're organizedorganizado in threeTres dimensionsdimensiones,
19
45133
2151
su organización tridimensional,
00:59
the structureestructura, the groundsuelo truthverdad
structureestructura of the braincerebro, if you will?
20
47308
3485
la estructura, la verdadera estructura
del cerebro, por así decirlo?
Si pudiéramos conseguirlo,
01:02
If we could get that,
21
50817
1158
01:03
maybe we could have a better understandingcomprensión
of how the braincerebro is organizedorganizado
22
51999
3509
quizá podríamos entender cabalmente
cómo se organiza el cerebro
para producir pensamientos, emociones,
01:07
to yieldrendimiento thoughtspensamientos and emotionsemociones
23
55532
1659
01:09
and actionscomportamiento and sensationssensaciones.
24
57215
1719
acciones y sensaciones.
Tal vez podríamos identificar
los cambios exactos en el cerebro
01:10
Maybe we could try to pinpointdeterminar con precisión
the exactexacto changescambios in the braincerebro
25
58958
3415
01:14
that resultresultado in diseasesenfermedades,
26
62397
1776
que dan lugar a enfermedades,
01:16
diseasesenfermedades like Alzheimer'sAlzheimer
and epilepsyepilepsia and Parkinson'sParkinson,
27
64197
3212
enfermedades como el Alzheimer,
la epilepsia y el Parkinson,
para las que hay pocos tratamientos,
y mucho menos curas,
01:19
for whichcual there are fewpocos
treatmentstratos, much lessMenos curescura,
28
67433
2578
01:22
and for whichcual, very oftena menudo,
we don't know the causeporque or the originsorígenes
29
70035
3617
y de las que, muy a menudo,
desconocemos la causa o el origen
01:25
and what's really causingcausando them to occurocurrir.
30
73676
2135
y lo que realmente las produce.
01:28
Now, our groupgrupo at MITMIT
31
76613
1740
Nuestro grupo en el MIT
01:30
is tryingmolesto to take
a differentdiferente pointpunto of viewver
32
78377
2686
trata de verlo desde un punto diferente
01:33
from the way neuroscienceneurociencia has
been donehecho over the last hundredcien yearsaños.
33
81087
3230
al que lo estudió la neurociencia
en los últimos cien años.
Somos diseñadores.
Somos inventores.
01:36
We're designersdiseñadores. We're inventorsinventores.
34
84341
1579
01:37
We're tryingmolesto to figurefigura out
how to buildconstruir technologiestecnologías
35
85944
2544
Tratamos de averiguar
cómo construir tecnologías
01:40
that let us look at and repairreparar the braincerebro.
36
88512
2456
que nos permitan analizar
y reparar el cerebro.
01:42
And the reasonrazón is,
37
90992
1151
La razón es que
01:44
the braincerebro is incrediblyincreíblemente,
incrediblyincreíblemente complicatedComplicado.
38
92167
2801
el cerebro es extremadamente complicado.
01:47
So what we'venosotros tenemos learnedaprendido
over the first centurysiglo of neuroscienceneurociencia
39
95484
2887
Durante el primer siglo de neurociencia
hemos aprendido
01:50
is that the braincerebro is a very
complicatedComplicado networkred,
40
98395
2303
que el cerebro es una red muy complicada,
01:52
madehecho out of very specializedespecializado
cellsCélulas calledllamado neuronsneuronas
41
100722
2480
formada por células
muy especializadas llamadas neuronas
01:55
with very complexcomplejo geometriesgeometrías,
42
103226
1667
con geometrías muy complejas,
01:56
and electricaleléctrico currentscorrientes will flowfluir
throughmediante these complexlycomplejo shapedconformado neuronsneuronas.
43
104917
4237
y corrientes eléctricas que fluyen
por estas neuronas en forma compleja.
02:01
Furthermoreademás, neuronsneuronas
are connectedconectado in networksredes.
44
109653
2784
Además, las neuronas
están conectadas en redes.
02:04
They're connectedconectado by little junctionsuniones
calledllamado synapsessinapsis that exchangeintercambiar chemicalsquímicos
45
112461
3835
Están conectadas por pequeñas cruces,
las sinapsis, que intercambian químicos
02:08
and allowpermitir the neuronsneuronas
to talk to eachcada other.
46
116320
2218
que les permiten hablar unas con otras.
02:10
The densitydensidad of the braincerebro is incredibleincreíble.
47
118562
1940
La densidad del cerebro es increíble.
02:12
In a cubiccúbico millimetermilímetro of your braincerebro,
48
120526
2307
En un milímetro cúbico del cerebro
02:14
there are about 100,000 of these neuronsneuronas
49
122857
2457
hay unas 100 000 neuronas
02:17
and maybe a billionmil millones of those connectionsconexiones.
50
125338
2517
y quizá mil millones de conexiones.
02:20
But it's worsepeor.
51
128887
1382
Pero es peor.
02:22
So, if you could zoomenfocar in to a neuronneurona,
52
130293
2305
Si pudiéramos ampliar una neurona
02:24
and, of coursecurso, this is just
our artist'sartista renditioninterpretación of it.
53
132622
2750
y, claro, esta es una
interpretación artística,
02:27
What you would see are thousandsmiles
and thousandsmiles of kindsclases of biomoleculesbiomoléculas,
54
135396
4207
podríamos ver miles y miles
de tipos de biomoléculas,
02:31
little nanoscalenanoescala machinesmáquinas
organizedorganizado in complexcomplejo, 3D patternspatrones,
55
139627
4400
pequeñas máquinas a escala nanométrica
organizadas en patrones complejos, 3D,
02:36
and togetherjuntos they mediatemediar
those electricaleléctrico pulsespulsos,
56
144051
2628
y juntas medirían esos pulsos eléctricos,
02:38
those chemicalquímico exchangesintercambios
that allowpermitir neuronsneuronas to work togetherjuntos
57
146703
3937
esos intercambios químicos que les
permiten a las neuronas trabajar juntas
02:42
to generategenerar things like thoughtspensamientos
and feelingssentimientos and so forthadelante.
58
150664
3669
para generar pensamientos,
sentimientos, etcétera.
02:46
Now, we don't know how
the neuronsneuronas in the braincerebro are organizedorganizado
59
154357
3764
Pero no sabemos cómo se organizan
las neuronas en el cerebro
02:50
to formformar networksredes,
60
158145
1174
para formar redes,
02:51
and we don't know how
the biomoleculesbiomoléculas are organizedorganizado
61
159343
2500
y no sabemos cómo se organizan
las biomoléculas
dentro de las neuronas
02:53
withindentro neuronsneuronas
62
161867
1174
02:55
to formformar these complexcomplejo, organizedorganizado machinesmáquinas.
63
163065
2405
para formar estas máquinas
organizadas y complejas.
02:57
If we really want to understandentender this,
64
165918
1820
Si realmente queremos entender esto,
vamos a necesitar nuevas tecnologías.
02:59
we're going to need newnuevo technologiestecnologías.
65
167762
1817
Pero si pudiéramos conseguir estos mapas,
03:01
But if we could get suchtal mapsmapas,
66
169603
1784
03:03
if we could look at the organizationorganización
of moleculesmoléculas and neuronsneuronas
67
171411
2943
si pudiéramos mirar la organización
de las moléculas y las neuronas
03:06
and neuronsneuronas and networksredes,
68
174378
1566
y las neuronas y las redes,
03:07
maybe we could really understandentender
how the braincerebro conductsconductas informationinformación
69
175968
3437
quizá podríamos entender realmente
cómo el cerebro lleva información
03:11
from sensorysensorial regionsregiones,
70
179429
1167
de las regiones sensoriales,
03:12
mixesmezclas it with emotionemoción and feelingsensación,
71
180620
1736
la mezcla con la emoción
y el sentimiento,
03:14
and generatesgenera our decisionsdecisiones and actionscomportamiento.
72
182380
2394
y genera nuestras decisiones y acciones.
Quizá podríamos identificar el conjunto
exacto de cambios moleculares que ocurren
03:17
Maybe we could pinpointdeterminar con precisión the exactexacto setconjunto
of molecularmolecular changescambios that occurocurrir
73
185131
3789
en un trastorno cerebral.
03:20
in a braincerebro disordertrastorno.
74
188944
1202
03:22
And onceuna vez we know how
those moleculesmoléculas have changedcambiado,
75
190170
2822
Y una vez que supiéramos cómo
han cambiado estas moléculas,
03:25
whethersi they'veellos tienen increasedaumentado in numbernúmero
or changedcambiado in patternpatrón,
76
193016
2780
si han aumentado su número
o cambiado de patrón,
03:27
we could use those
as targetsobjetivos for newnuevo drugsdrogas,
77
195820
2939
podríamos usar eso como objetivo
para nuevos fármacos,
para nuevas formas de entregar
energía al cerebro,
03:30
for newnuevo waysformas of deliveringentregando
energyenergía into the braincerebro
78
198783
2271
03:33
in orderorden to repairreparar the braincerebro
computationscálculos that are afflictedafligido
79
201078
3880
para reparar los cálculos
cerebrales afectados
03:36
in patientspacientes who suffersufrir
from braincerebro disorderstrastornos.
80
204982
2299
en pacientes que sufren
de trastornos cerebrales.
03:39
We'veNosotros tenemos all seenvisto lots of differentdiferente
technologiestecnologías over the last centurysiglo
81
207793
3243
Hemos visto muchas tecnologías
diferentes en el último siglo
para tratar de resolver esto.
03:43
to try to confrontconfrontar this.
82
211060
1166
Creo que todos hemos visto
imágenes del cerebro
03:44
I think we'venosotros tenemos all seenvisto braincerebro scansescaneos
83
212250
1880
03:46
takentomado usingutilizando MRIMRI machinesmáquinas.
84
214154
2034
tomadas con máquinas
de resonancia magnética.
03:48
These, of coursecurso, have the great powerpoder
that they are noninvasiveno invasivo,
85
216212
3347
Por supuesto, tienen el gran poder
de no ser invasivas,
03:51
they can be used on livingvivo humanhumano subjectsasignaturas.
86
219583
2355
se pueden usar en humanos vivos.
03:54
But alsoademás, they're spatiallyespacialmente crudecrudo.
87
222407
2231
Pero también son espacialmente burdas.
03:56
EachCada of these blobsmanchas that you see,
or voxelsvóxeles, as they're calledllamado,
88
224662
2990
Cada una de esas burbujas que ven,
o voxels, como se les llama,
03:59
can containContiene millionsmillones
and millionsmillones of neuronsneuronas.
89
227676
2689
puede contener millones
y millones de neuronas.
Así que no tienen el nivel de resolución
04:02
So it's not at the levelnivel of resolutionresolución
90
230389
1850
para determinar con precisión
los cambios moleculares que ocurren,
04:04
where it can pinpointdeterminar con precisión
the molecularmolecular changescambios that occurocurrir
91
232263
2538
04:06
or the changescambios in the wiringalambrado
of these networksredes
92
234825
2286
o los cambios en el cableado
de estas redes
04:09
that contributescontribuye to our abilitycapacidad
to be consciousconsciente and powerfulpoderoso beingsseres.
93
237135
3946
que nos dan la capacidad de ser
seres conscientes poderosos.
04:13
At the other extremeextremo,
you have microscopesmicroscopios.
94
241797
3181
En el otro extremo,
tenemos los microscopios.
04:17
MicroscopesMicroscopios, of coursecurso, will use lightligero
to look at little tinyminúsculo things.
95
245002
3295
Los microscopios, claro, usan la luz
para mirar cosas diminutas.
04:20
For centuriessiglos, they'veellos tienen been used
to look at things like bacteriabacteria.
96
248321
3075
Durante siglos, se han usado
para mirar cosas como bacterias.
04:23
For neuroscienceneurociencia,
97
251420
1151
En neurociencia,
04:24
microscopesmicroscopios are actuallyactualmente how neuronsneuronas
were discovereddescubierto in the first placelugar,
98
252595
3412
fue el instrumento que permitió
descubrir las neuronas en primer lugar,
04:28
about 130 yearsaños agohace.
99
256031
1292
hace unos 130 años.
Pero la luz tiene serias limitaciones.
04:29
But lightligero is fundamentallyfundamentalmente limitedlimitado.
100
257347
2318
No se puede ver moléculas individuales
con un antiguo microscopio típico.
04:31
You can't see individualindividual moleculesmoléculas
with a regularregular oldantiguo microscopemicroscopio.
101
259689
3298
No se puede ver esas pequeñas conexiones.
04:35
You can't look at these tinyminúsculo connectionsconexiones.
102
263011
2152
04:37
So if we want to make our abilitycapacidad
to see the braincerebro more powerfulpoderoso,
103
265187
3942
Por eso si queremos ver mejor el cerebro,
04:41
to get down to the groundsuelo truthverdad structureestructura,
104
269153
2168
para adentrarnos en su estructura
primordial
04:43
we're going to need to have
even better technologiestecnologías.
105
271345
3280
vamos a necesitar tener
incluso mejores tecnologías.
Mi grupo, hace un par de años,
empezó a pensar:
04:47
My groupgrupo, a couplePareja yearsaños agohace,
startedempezado thinkingpensando:
106
275611
2224
¿Por qué no hacemos lo contrario?
04:49
Why don't we do the oppositeopuesto?
107
277859
1412
04:51
If it's so darnmaldito complicatedComplicado
to zoomenfocar in to the braincerebro,
108
279295
2461
Si es tan complicado
ampliar la vista del cerebro,
04:53
why can't we make the braincerebro biggermás grande?
109
281780
1943
¿por qué no ampliar el cerebro?
En un principio comenzamos
04:56
It initiallyinicialmente startedempezado
110
284166
1155
04:57
with two gradgraduado studentsestudiantes in my groupgrupo,
FeiFei ChenChen and PaulPablo TillbergTillberg.
111
285345
2996
con dos estudiantes graduados de
mi grupo, Fei Chen y Paul Tillberg.
05:00
Now manymuchos othersotros in my groupgrupo
are helpingración with this processproceso.
112
288365
2720
Ahora muchos otros de mi grupo
están ayudando en este proceso.
05:03
We decideddecidido to try to figurefigura out
if we could take polymerspolímeros,
113
291109
2762
Decidimos averiguar
si podíamos tomar polímeros,
05:05
like the stuffcosas in the babybebé diaperpañal,
114
293895
1629
como los del pañal del bebé,
05:07
and installinstalar it physicallyfísicamente
withindentro the braincerebro.
115
295548
2006
e instalarlos físicamente
dentro del cerebro.
05:09
If we could do it just right,
and you addañadir wateragua,
116
297578
2241
Si pudiéramos hacerlo adecuadamente,
y agregáramos agua,
05:11
you can potentiallypotencialmente blowsoplar the braincerebro up
117
299843
1835
potencialmente podríamos
expandir el cerebro
05:13
to where you could distinguishdistinguir
those tinyminúsculo biomoleculesbiomoléculas from eachcada other.
118
301702
3377
y se podría distinguir esas pequeñas
biomoléculas unas de otras.
05:17
You would see those connectionsconexiones
and get mapsmapas of the braincerebro.
119
305103
2870
Se podría ver esas conexiones
y obtener mapas del cerebro.
05:19
This could potentiallypotencialmente be quitebastante dramaticdramático.
120
307997
1988
Esto podría ser muy drástico.
05:22
We broughttrajo a little demomanifestación here.
121
310009
3008
Trajimos una pequeña demo.
05:25
We got some purifiedpurificado babybebé diaperpañal materialmaterial.
122
313538
2575
Conseguimos material purificado
del pañal del bebé.
05:28
It's much easiermás fácil
just to buycomprar it off the InternetInternet
123
316137
2274
Es mucho más fácil
comprarlo por Internet
05:30
than to extractextraer the fewpocos grainsgranos
that actuallyactualmente occurocurrir in these diaperspañales.
124
318435
3475
que extraer los pocos granos
que realmente tienen estos pañales.
05:33
I'm going to put just one teaspooncucharilla here
125
321934
2225
Aquí pondré solo una cucharadita
05:36
of this purifiedpurificado polymerpolímero.
126
324706
1794
de este polímero purificado.
05:39
And here we have some wateragua.
127
327270
2152
Y aquí tenemos un poco de agua.
05:41
What we're going to do
128
329446
1162
Vamos a ver
05:42
is see if this teaspooncucharilla
of the babybebé diaperpañal materialmaterial
129
330632
3011
si esta cucharadita
de material del pañal de bebé
05:45
can increaseincrementar in sizetamaño.
130
333667
1709
puede aumentar de tamaño.
05:48
You're going to see it increaseincrementar in volumevolumen
by about a thousandfoldmil veces
131
336687
3696
Van a ver que aumenta de volumen
en alrededor de mil veces
05:52
before your very eyesojos.
132
340407
1286
ante sus propios ojos.
06:01
I could pourverter much more of this in there,
133
349597
1972
Podría verter mucho más de esto allí,
06:03
but I think you've got the ideaidea
134
351593
1558
pero yo creo que tienen la idea
06:05
that this is a very,
very interestinginteresante moleculemolécula,
135
353175
2502
de que esta es una molécula
muy, muy interesante,
06:07
and if can use it in the right way,
136
355701
1912
y que usada de manera correcta,
06:09
we mightpodría be ablepoder
to really zoomenfocar in on the braincerebro
137
357637
2321
nos permite hacer zoom en el cerebro
06:11
in a way that you can't do
with pastpasado technologiestecnologías.
138
359982
2594
como no era posible hacer
con las tecnologías anteriores.
06:15
OK. So a little bitpoco of chemistryquímica now.
139
363227
2054
Bueno, ahora un poco de química.
06:17
What's going on
in the babybebé diaperpañal polymerpolímero?
140
365305
2442
¿Qué está ocurriendo
en el polímero del pañal?
06:19
If you could zoomenfocar in,
141
367771
1676
Si se pudiera hacer zoom,
06:21
it mightpodría look something like
what you see on the screenpantalla.
142
369471
2673
se podría ver algo como
lo que se ve en la pantalla.
06:24
PolymersPolímeros are chainscadenas of atomsátomos
arrangedarreglado in long, thinDelgado lineslíneas.
143
372168
4492
Los polímeros son cadenas de átomos
dispuestas en líneas largas y delgadas.
Las cadenas son muy pequeñas,
06:28
The chainscadenas are very tinyminúsculo,
144
376684
1367
06:30
about the widthanchura of a biomoleculebiomolécula,
145
378075
1864
del ancho de una biomolécula,
06:31
and these polymerspolímeros are really densedenso.
146
379963
1747
y estos polímeros son muy densos.
06:33
They're separatedapartado by distancesdistancias
147
381734
1500
Están separados por distancias
06:35
that are around the sizetamaño of a biomoleculebiomolécula.
148
383258
2252
del tamaño de una biomolécula.
06:37
This is very good
149
385534
1165
Esto es muy bueno
06:38
because we could potentiallypotencialmente
movemovimiento everything apartaparte in the braincerebro.
150
386723
3041
porque podríamos potencialmente
mover todo en el cerebro.
06:41
If we addañadir wateragua, what will happenocurrir is,
151
389788
1848
Si añadimos agua, sucederá que
06:43
this swellablehinchable materialmaterial
is going to absorbabsorber the wateragua,
152
391660
2515
este material hinchable
absorberá el agua,
las cadenas de polímero
se separarán unas de otras,
06:46
the polymerpolímero chainscadenas will movemovimiento
apartaparte from eachcada other,
153
394199
2400
06:48
and the entiretodo materialmaterial
is going to becomevolverse biggermás grande.
154
396623
2634
y todo el material se expandirá.
Y como estas cadenas son tan pequeñas
06:51
And because these chainscadenas are so tinyminúsculo
155
399615
1814
y están separadas por
distancias biomoleculares,
06:53
and spacedespaciado by biomolecularbiomolecular distancesdistancias,
156
401453
2205
06:55
we could potentiallypotencialmente blowsoplar up the braincerebro
157
403682
2039
potencialmente podríamos
inflar el cerebro
06:57
and make it biggrande enoughsuficiente to see.
158
405745
1633
y expandirlo hasta que sea visible.
Entonces, ese es el misterio:
07:00
Here'sAquí está the mysterymisterio, then:
159
408020
1240
07:01
How do we actuallyactualmente make
these polymerpolímero chainscadenas insidedentro the braincerebro
160
409284
3610
¿Cómo construir estas cadenas
de polímero dentro del cerebro
07:04
so we can movemovimiento all the biomoleculesbiomoléculas apartaparte?
161
412918
2239
para separar las biomoléculas?
Si pudiéramos hacerlo,
07:07
If we could do that,
162
415181
1151
quizá podríamos llegar a cartografiar
de verdad el cerebro.
07:08
maybe we could get
groundsuelo truthverdad mapsmapas of the braincerebro.
163
416356
2397
07:10
We could look at the wiringalambrado.
164
418777
1389
Podríamos analizar el cableado.
07:12
We can peermirar insidedentro
and see the moleculesmoléculas withindentro.
165
420190
3157
Podemos mirar dentro
y ver las moléculas que hay.
07:15
To explainexplique this, we madehecho some animationsanimaciones
166
423925
2481
Para explicar esto,
hicimos algunas animaciones
07:18
where we actuallyactualmente look
at, in these artistartista renderingsrepresentaciones,
167
426430
2603
donde realmente se ven,
en estas representaciones artísticas,
07:21
what biomoleculesbiomoléculas mightpodría look
like and how we mightpodría separateseparar them.
168
429057
3541
qué aspecto tendrían las biomoléculas
y cómo podríamos separarlas.
07:24
StepPaso one: what we'dmie have
to do, first of all,
169
432622
2549
Paso uno: en primer lugar tendríamos
07:27
is attachadjuntar everycada biomoleculebiomolécula,
shownmostrado in brownmarrón here,
170
435195
3389
que anexar cada biomolécula,
aquí aparecen en marrón,
07:30
to a little anchorancla, a little handleencargarse de.
171
438608
2159
a una pequeña ancla, un pequeño mango.
07:32
We need to pullHalar the moleculesmoléculas
of the braincerebro apartaparte from eachcada other,
172
440791
3095
Tenemos que separar las moléculas
del cerebro unas de otras,
07:35
and to do that, we need
to have a little handleencargarse de
173
443910
2326
y para hacerlo, necesitamos
tener un pequeño mango
07:38
that allowspermite those polymerspolímeros to bindenlazar to them
174
446260
2285
que le permita a esos polímeros
adherirse a ellos,
07:40
and to exertejercer theirsu forcefuerza.
175
448569
1542
y ejercer su fuerza.
07:43
Now, if you just take babybebé diaperpañal
polymerpolímero and dumptugurio it on the braincerebro,
176
451278
3161
Pero si ponemos el polímero
del pañal de bebé en el cerebro,
obviamente, se ubicará
en la parte superior.
07:46
obviouslyobviamente, it's going to sitsentar there on topparte superior.
177
454463
2037
07:48
So we need to find a way
to make the polymerspolímeros insidedentro.
178
456524
2528
Tenemos que encontrar
cómo ubicar el polímero dentro.
Y aquí es donde tenemos mucha suerte.
07:51
And this is where we're really luckysuerte.
179
459076
1788
Resulta que uno puede obtener
los bloques de construcción,
07:52
It turnsvueltas out, you can
get the buildingedificio blocksbloques,
180
460888
2188
07:55
monomersmonómeros, as they're calledllamado,
181
463100
1372
monómeros, como se les llama,
07:56
and if you let them go into the braincerebro
182
464496
1784
y si se les deja entrar en el cerebro
07:58
and then triggerdesencadenar the chemicalquímico reactionsreacciones,
183
466304
2036
y luego desencadenar
las reacciones químicas,
08:00
you can get them to formformar
those long chainscadenas,
184
468364
2702
se puede llegar a formar
esas largas cadenas,
08:03
right there insidedentro the braincerebro tissuetejido.
185
471090
1798
allí en el interior
del tejido cerebral.
08:05
They're going to windviento theirsu way
around biomoleculesbiomoléculas
186
473325
2397
Se abrirán camino
alrededor de las biomoléculas
08:07
and betweenEntre biomoleculesbiomoléculas,
187
475746
1221
y entre las biomoléculas,
08:08
formingformando those complexcomplejo webswebs
188
476991
1625
formando esas redes complejas
08:10
that will allowpermitir you, eventuallyfinalmente,
to pullHalar apartaparte the moleculesmoléculas
189
478640
2862
que permitirán, con el tiempo,
separar las moléculas
08:13
from eachcada other.
190
481526
1175
unas de otras.
08:14
And everycada time one
of those little handlesmaneja is around,
191
482725
3054
Y cada vez que uno de esos pequeños
mangos esté alrededor,
el polímero se adherirá al mango,
y eso es exactamente lo que necesitamos
08:17
the polymerpolímero will bindenlazar to the handleencargarse de,
and that's exactlyexactamente what we need
192
485803
3350
08:21
in orderorden to pullHalar the moleculesmoléculas
apartaparte from eachcada other.
193
489177
2531
para tirar de las moléculas
y separarlas unas de otras.
08:23
All right, the momentmomento of truthverdad.
194
491732
1693
Muy bien, el momento de la verdad.
08:25
We have to treattratar this specimenmuestra
195
493449
2148
Tenemos que tratar a este espécimen
08:27
with a chemicalquímico to kindtipo of loosenaflojar up
all the moleculesmoléculas from eachcada other,
196
495621
3446
con un químico para aflojar
las moléculas entre sí,
08:31
and then, when we addañadir wateragua,
197
499091
1836
y luego, al añadir agua,
08:32
that swellablehinchable materialmaterial is going
to startcomienzo absorbingabsorbente the wateragua,
198
500951
2953
el material hinchable
empezará a absorber el agua,
08:35
the polymerpolímero chainscadenas will movemovimiento apartaparte,
199
503928
1703
las cadenas de polímero se separarán,
08:37
but now, the biomoleculesbiomoléculas
will come alonga lo largo for the ridepaseo.
200
505655
2722
pero ahora, las biomoléculas
darán el paseo.
Y como cuando dibujamos
una imagen en un globo,
08:40
And much like drawingdibujo
a pictureimagen on a balloonglobo,
201
508401
2164
08:42
and then you blowsoplar up the balloonglobo,
202
510589
1587
y luego inflamos el globo,
08:44
the imageimagen is the samemismo,
203
512200
1290
la imagen es la misma,
08:45
but the inktinta particlespartículas have movedmovido
away from eachcada other.
204
513514
2548
pero las partículas de tinta
se separaron unas de otras.
08:48
And that's what we'venosotros tenemos been ablepoder
to do now, but in threeTres dimensionsdimensiones.
205
516086
3467
Eso es lo que hicimos ahora,
pero en tres dimensiones.
08:51
There's one last tricktruco.
206
519577
1999
Hay un último truco.
08:53
As you can see here,
207
521600
1218
Como pueden ver,
08:54
we'venosotros tenemos color-codedcódigo de color
all the biomoleculesbiomoléculas brownmarrón.
208
522842
2109
hemos coloreado
las biomoléculas en marrón.
08:56
That's because they all
kindtipo of look the samemismo.
209
524975
2170
Esto se debe a que todas se ven igual.
08:59
BiomoleculesBiomoléculas are madehecho
out of the samemismo atomsátomos,
210
527169
2105
Las biomoléculas están formadas
por los mismos átomos,
09:01
but just in differentdiferente orderspedidos.
211
529298
2240
pero en distinto orden.
09:03
So we need one last thing
212
531562
1500
Necesitamos una última cosa
09:05
in orderorden to make them visiblevisible.
213
533086
1695
para hacerlas visibles.
09:06
We have to bringtraer in little tagsetiquetas,
214
534805
1579
Pequeñas etiquetas,
09:08
with glowingbrillante dyestintes
that will distinguishdistinguir them.
215
536408
3019
con tintes brillantes
para distinguirlas.
09:11
So one kindtipo of biomoleculebiomolécula
mightpodría get a blueazul colorcolor.
216
539451
2673
Así, un tipo de biomolécula
podría tener un color azul.
09:14
AnotherOtro kindtipo of biomoleculebiomolécula
mightpodría get a redrojo colorcolor.
217
542148
2351
Otro tipo de biomolécula
podría tener un color rojo.
09:16
And so forthadelante.
218
544523
1276
Etcétera.
09:17
And that's the finalfinal steppaso.
219
545823
1552
Y ese es el paso final.
09:19
Now we can look at something like a braincerebro
220
547399
2278
Ahora podemos analizar un cerebro
09:21
and look at the individualindividual moleculesmoléculas,
221
549701
1796
y mirar moléculas individuales,
09:23
because we'venosotros tenemos movedmovido them
farlejos apartaparte enoughsuficiente from eachcada other
222
551521
2707
porque las hemos separado lo suficiente
09:26
that we can tell them apartaparte.
223
554252
1698
y podemos distinguirlas.
09:27
So the hopeesperanza here is that
we can make the invisibleinvisible visiblevisible.
224
555974
2834
Esperamos poder hacer
visible lo invisible.
Podemos cambiar las cosas que
podrían parecer pequeñas y oscuras
09:30
We can turngiro things that mightpodría seemparecer
smallpequeña and obscureoscuro
225
558832
2566
09:33
and blowsoplar them up
226
561422
1151
e inflarlas
09:34
untilhasta they're like constellationsconstelaciones
of informationinformación about life.
227
562597
3177
hasta que sean constelaciones
de información sobre la vida.
09:37
Here'sAquí está an actualreal videovídeo
of what it mightpodría look like.
228
565798
2375
Este es un video real
del aspecto que podría tener.
09:40
We have here a little braincerebro in a dishplato --
229
568197
2371
Aquí tenemos un pequeño cerebro
en una placa...
09:42
a little piecepieza of a braincerebro, actuallyactualmente.
230
570592
1747
un pequeño trozo de cerebro, en realidad.
09:44
We'veNosotros tenemos infusedinfundido the polymerpolímero in,
231
572363
1596
Hemos colocado el polímero,
09:45
and now we're addingagregando wateragua.
232
573983
1467
y ahora hemos añadido agua.
09:47
What you'lltu vas a see is that,
right before your eyesojos --
233
575474
2358
Verán, justo ante sus ojos,
09:49
this videovídeo is spedacelerado up about sixtyfoldsesenta veces --
234
577856
1923
este video está acelerado unas 60 veces,
09:51
this little piecepieza of braincerebro tissuetejido
is going to growcrecer.
235
579803
2725
este pequeño trozo de tejido cerebral
va a crecer.
09:54
It can increaseincrementar by a hundredfoldcéntuplo
or even more in volumevolumen.
236
582552
3180
Se puede aumentar cien veces
o incluso más en volumen.
Y lo interesante es que, dado que
los polímeros son tan pequeños,
09:57
And the coolguay partparte is, because
those polymerspolímeros are so tinyminúsculo,
237
585756
2949
estamos separando biomoléculas
uniformemente unas de otras.
10:00
we're separatingseparando biomoleculesbiomoléculas
evenlyigualmente from eachcada other.
238
588729
2559
10:03
It's a smoothsuave expansionexpansión.
239
591312
1658
Es una expansión suave.
10:04
We're not losingperdiendo the configurationconfiguración
of the informationinformación.
240
592994
2687
No estamos perdiendo la configuración
de la información.
10:07
We're just makingfabricación it easiermás fácil to see.
241
595705
2700
Lo estamos haciendo fácil de ver.
Así que ahora podemos tomar
circuitos del cerebro real
10:11
So now we can take
actualreal braincerebro circuitrycircuitería --
242
599333
2176
-- un trozo de cerebro involucrado,
por ejemplo, con la memoria --
10:13
here'saquí está a piecepieza of the braincerebro
involvedinvolucrado with, for exampleejemplo, memorymemoria --
243
601533
3134
10:16
and we can zoomenfocar in.
244
604691
1263
y podemos hacer zoom.
10:17
We can startcomienzo to actuallyactualmente look at
how circuitscircuitos are configuredconfigurado.
245
605978
2890
Podemos empezar a mirar realmente
cómo se configuran los circuitos.
10:20
Maybe somedayalgún día we could readleer out a memorymemoria.
246
608892
1968
Tal vez algún día podríamos
leer un recuerdo.
10:22
Maybe we could actuallyactualmente look
at how circuitscircuitos are configuredconfigurado
247
610884
2779
Quizá podríamos realmente ver
la forma de configurar circuitos
10:25
to processproceso emotionsemociones,
248
613687
1152
para procesar emociones,
10:26
how the actualreal wiringalambrado
of our braincerebro is organizedorganizado
249
614863
2922
cómo está organizado
el cableado actual del cerebro
10:29
in orderorden to make us who we are.
250
617809
2567
para hacer de nosotros quienes somos.
10:32
And of coursecurso, we can pinpointdeterminar con precisión, hopefullyOjalá,
251
620400
2047
Y, por supuesto,
podemos señalar, con suerte,
10:34
the actualreal problemsproblemas in the braincerebro
at a molecularmolecular levelnivel.
252
622471
3159
los problemas reales del cerebro
a nivel molecular.
¿Y si en realidad pudiéramos mirar
dentro de las células del cerebro
10:37
What if we could actuallyactualmente
look into cellsCélulas in the braincerebro
253
625654
2569
10:40
and figurefigura out, wowGuau, here are the 17
moleculesmoléculas that have alteredalterado
254
628247
3083
y averiguar, guau, aquí están
las 17 moléculas alteradas
10:43
in this braincerebro tissuetejido that has been
undergoingexperimentando epilepsyepilepsia
255
631354
3455
en este tejido cerebral
que tuvo epilepsia
o el cambio en la enfermedad de Parkinson
10:46
or changingcambiando in Parkinson'sParkinson diseaseenfermedad
256
634833
1650
10:48
or otherwisede otra manera beingsiendo alteredalterado?
257
636507
1517
u otra alteración?
10:50
If we get that systematicsistemático listlista
of things that are going wrongincorrecto,
258
638048
3043
Si conseguimos la lista sistemática
de las cosas que van mal,
10:53
those becomevolverse our therapeuticterapéutico targetsobjetivos.
259
641115
2199
esos se convertirán
en objetivos terapéuticos.
10:55
We can buildconstruir drugsdrogas that bindenlazar those.
260
643338
1677
Podemos construir fármacos
que se adhieran.
10:57
We can maybe aimobjetivo energyenergía
at differentdiferente partspartes of the braincerebro
261
645039
2627
Quizá podemos apuntar la energía
a diferentes partes del cerebro
10:59
in orderorden to help people
with Parkinson'sParkinson or epilepsyepilepsia
262
647690
2687
para ayudar a las personas
con Parkinson o epilepsia
11:02
or other conditionscondiciones that affectafectar
over a billionmil millones people
263
650401
2551
u otras enfermedades que afectan
a más de mil millones de personas
11:04
around the worldmundo.
264
652976
1213
alrededor del mundo.
11:07
Now, something interestinginteresante
has been happeningsucediendo.
265
655246
2206
Ahora, ha estado ocurriendo
algo interesante.
11:09
It turnsvueltas out that throughouten todo biomedicinebiomedicina,
266
657476
2705
Resulta que en biomedicina,
11:12
there are other problemsproblemas
that expansionexpansión mightpodría help with.
267
660205
2666
la expansión podría ayudar
en otros problemas.
11:14
This is an actualreal biopsybiopsia
from a humanhumano breastpecho cancercáncer patientpaciente.
268
662895
3234
Esta es la biopsia real de
una paciente de cáncer de mama.
11:18
It turnsvueltas out that if you look at cancerscánceres,
269
666505
2188
Resulta que si analizamos los cánceres,
si analizamos el sistema inmunológico,
11:20
if you look at the immuneinmune systemsistema,
270
668717
1611
si estudiamos el envejecimiento,
si estudiamos el desarrollo,
11:22
if you look at agingenvejecimiento,
if you look at developmentdesarrollo --
271
670352
2513
11:24
all these processesprocesos are involvinginvolucrando
large-scaleGran escala biologicalbiológico systemssistemas.
272
672889
4497
estos procesos involucran
sistemas biológicos a gran escala.
11:29
But of coursecurso, the problemsproblemas beginempezar
with those little nanoscalenanoescala moleculesmoléculas,
273
677410
4024
Por supuesto, los problemas comienzan
con esas pequeñas moléculas a nanoescala,
11:33
the machinesmáquinas that make the cellsCélulas
and the organsórganos in our bodycuerpo tickgarrapata.
274
681458
3869
las máquinas que componen las células
y los órganos del cuerpo palpitan.
11:37
So what we're tryingmolesto
to do now is to figurefigura out
275
685351
2222
Ahora tratamos de averiguar
si podemos usar esta tecnología para
mapear los componentes básicos de la vida
11:39
if we can actuallyactualmente use this technologytecnología
to mapmapa the buildingedificio blocksbloques of life
276
687597
3466
11:43
in a wideamplio varietyvariedad of diseasesenfermedades.
277
691087
1745
en una amplia variedad de enfermedades.
11:44
Can we actuallyactualmente pinpointdeterminar con precisión
the molecularmolecular changescambios in a tumortumor
278
692856
2896
¿Podemos establecer claramente
los cambios moleculares en un tumor,
11:47
so that we can actuallyactualmente
go after it in a smartinteligente way
279
695776
2369
ir tras él de manera inteligente,
11:50
and deliverentregar drugsdrogas that mightpodría wipelimpiar out
exactlyexactamente the cellsCélulas that we want to?
280
698169
3944
y suministrar fármacos que podrían acabar
exactamente con las células que queremos?
11:54
You know, a lot of medicinemedicina
is very highalto riskriesgo.
281
702137
2335
Ya saben, gran parte de la medicina
es de muy alto riesgo.
11:56
SometimesA veces, it's even guessworkconjeturas.
282
704496
1782
A veces, son incluso conjeturas.
11:58
My hopeesperanza is we can actuallyactualmente turngiro
what mightpodría be a high-riskalto riesgo moonLuna shotDisparo
283
706626
3875
Espero poder transformar lo que
podría ser un gran sueño de alto riesgo
12:02
into something that's more reliablede confianza.
284
710525
1769
en algo más fiable.
12:04
If you think about the originaloriginal moonLuna shotDisparo,
285
712318
2055
Si piensan en el sueño lunar original,
12:06
where they actuallyactualmente landedaterrizado on the moonLuna,
286
714397
1898
el que nos llevó a la luna,
12:08
it was basedbasado on solidsólido scienceciencia.
287
716319
1444
se basó en ciencia dura.
12:09
We understoodentendido gravitygravedad;
288
717787
1603
Entendíamos la gravedad;
12:11
we understoodentendido aerodynamicsaerodinámica.
289
719414
1341
entendíamos la aerodinámica.
12:12
We knewsabía how to buildconstruir rocketscohetes.
290
720779
1395
Sabíamos construir cohetes.
12:14
The scienceciencia riskriesgo was underdebajo controlcontrolar.
291
722198
2468
El riesgo de la ciencia
estaba bajo control.
12:16
It was still a great, great
feathazaña of engineeringIngenieria.
292
724690
2753
Todavía era una gran,
gran obra de ingeniería.
Pero en medicina, no necesariamente
tenemos todas las leyes.
12:19
But in medicinemedicina, we don't
necessarilynecesariamente have all the lawsleyes.
293
727467
2645
12:22
Do we have all the lawsleyes
that are analogousanálogo to gravitygravedad,
294
730136
3109
¿Tenemos todas las leyes
análogas a la gravedad,
12:25
that are analogousanálogo to aerodynamicsaerodinámica?
295
733269
2344
análogas a la aerodinámica?
12:27
I would arguediscutir that with technologiestecnologías
296
735637
1730
Yo diría que con las tecnologías
12:29
like the kindsclases I'm talkinghablando about todayhoy,
297
737391
1872
de las que estoy hablando hoy,
12:31
maybe we can actuallyactualmente derivederivar those.
298
739287
1693
quizá podemos derivarlas.
12:33
We can mapmapa the patternspatrones
that occurocurrir in livingvivo systemssistemas,
299
741004
2857
Podemos trazar los patrones que
ocurren en los sistemas vivos,
12:35
and figurefigura out how to overcomesuperar
the diseasesenfermedades that plaguePlaga us.
300
743885
4558
y encontrar la manera de superar
las enfermedades que nos aquejan.
Ya saben, con mi esposa
tenemos dos hijos pequeños,
12:41
You know, my wifeesposa and I
have two youngjoven kidsniños,
301
749499
2079
y una de mis esperanzas como bioingeniero
es hacer la vida mejor para ellos
12:43
and one of my hopesesperanzas as a bioengineerbioingeniero
is to make life better for them
302
751602
3234
12:46
than it currentlyactualmente is for us.
303
754860
1729
de lo que actualmente es para nosotros.
12:48
And my hopeesperanza is, if we can
turngiro biologybiología and medicinemedicina
304
756613
3730
Espero que podamos convertir
la biología y la medicina
12:52
from these high-riskalto riesgo endeavorsesfuerzos
that are governedgobernado by chanceoportunidad and lucksuerte,
305
760367
4357
de estos esfuerzos de alto riesgo
que se rigen por el azar y la suerte,
12:56
and make them things
that we winganar by skillhabilidad and harddifícil work,
306
764748
3927
en algo que ganemos
con capacidad y trabajo arduo;
13:00
then that would be a great advanceavanzar.
307
768699
1898
eso sería un gran avance.
13:02
Thank you very much.
308
770621
1206
Muchas gracias.
13:03
(ApplauseAplausos)
309
771851
10383
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

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