TED2012
Carl Schoonover: How to look inside the brain
Carl Schoonover : Comment voir à l’intérieur du cerveau
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Il y a eu des avancées remarquables dans la compréhension du cerveau, mais, en fait, comment étudions-nous les neurones qui sont à l’intérieur? En utilisant une imagerie magnifique, le neurologue et TED Fellow Carl Schoonover montre les outils qui nous permettent de voir à l’intérieur du cerveau.
Carl Schoonover - Neuroscience PhD student + writer
Carl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist. Full bio
Carl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist. Full bio
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00:16
This is a thousand-year-old drawing of the brain.
0
359
3996
Ce dessin du cerveau est vieux de mille ans.
00:20
It's a diagram of the visual system.
1
4355
1912
C’est un diagramme du système visuel.
00:22
And some things look very familiar today.
2
6267
2750
Et certaines choses semblent très familières aujourd’hui.
00:24
Two eyes at the bottom, optic nerve flowing out from the back.
3
9017
4367
Deux yeux en bas, le nerf optique qui sort par l’arrière.
00:29
There's a very large nose
4
13384
2120
Il y a un très gros nez
00:31
that doesn't seem to be connected to anything in particular.
5
15504
3317
qui n’a pas l’air d’être relié
à quoi que ce soit en particulier.
à quoi que ce soit en particulier.
00:34
And if we compare this
6
18821
1700
Et si nous nous le comparons
00:36
to more recent representations of the visual system,
7
20521
2074
à des représentations plus récentes du système visuel,
00:38
you'll see that things have gotten substantially more complicated
8
22595
2957
vous verrez que les choses sont devenues bien plus complexes
00:41
over the intervening thousand years.
9
25552
1573
au cours de mille ans.
00:43
And that's because today we can see what's inside of the brain,
10
27125
2965
Et c’est parce qu’aujourd’hui nous pouvons voir
ce qu’il y a à l’intérieur du cerveau,
ce qu’il y a à l’intérieur du cerveau,
00:45
rather than just looking at its overall shape.
11
30090
2481
plutôt que de juste regarder sa forme générale.
00:48
Imagine you wanted to understand how a computer works
12
32571
3979
Imaginez que vous vouliez comprendre
comment fonctionne un ordinateur
comment fonctionne un ordinateur
00:52
and all you could see was a keyboard, a mouse, a screen.
13
36550
3179
et que tout ce que vous pouviez voir
soit un clavier, une souris, un écran.
soit un clavier, une souris, un écran.
00:55
You really would be kind of out of luck.
14
39729
2396
Vous auriez très peu de chance.
00:58
You want to be able to open it up, crack it open,
15
42125
2042
Vous voulez être capable de l’ouvrir, de le fendre,
01:00
look at the wiring inside.
16
44167
1844
de regarder le câblage à l’intérieur.
01:01
And up until a little more than a century ago,
17
46011
1864
Et jusqu’à il y a un peu plus d’un siècle,
01:03
nobody was able to do that with the brain.
18
47875
2000
personne n’était capable de le faire avec le cerveau.
01:05
Nobody had had a glimpse of the brain's wiring.
19
49875
1880
Personne n’avait eu un aperçu des connexions du cerveau.
01:07
And that's because if you take a brain out of the skull
20
51755
2952
Et c’est parce que si vous sortez le cerveau du crâne
01:10
and you cut a thin slice of it,
21
54707
1689
et que vous en coupez une tranche mince,
01:12
put it under even a very powerful microscope,
22
56396
2498
que vous le mettez sous un microscope même très puissant,
01:14
there's nothing there.
23
58894
1181
il n’y a rien là.
01:15
It's gray, formless.
24
60075
1613
C’est gris, sans forme.
01:17
There's no structure. It won't tell you anything.
25
61688
2604
Il n’y a pas de structure. Ça ne vous dira rien.
01:20
And this all changed in the late 19th century.
26
64292
2854
Tout cela a changé à la fin du XIXe siècle.
01:23
Suddenly, new chemical stains for brain tissue were developed
27
67146
3875
Soudain, de nouveaux colorants chimiques
pour le tissu cérébral ont été développés
pour le tissu cérébral ont été développés
01:26
and they gave us our first glimpses at brain wiring.
28
71021
2812
et ils nous ont donné les premiers aperçus
des connexions cérébrales.
des connexions cérébrales.
01:29
The computer was cracked open.
29
73833
2013
L’ordinateur a été ouvert.
01:31
So what really launched modern neuroscience
30
75846
2856
Ce qui a vraiment lancé la neuroscience moderne
01:34
was a stain called the Golgi stain.
31
78702
1965
a été un colorant appelé coloration de Golgi.
01:36
And it works in a very particular way.
32
80667
1881
Et elle fonctionne d’une manière très particulière.
01:38
Instead of staining all of the cells inside of a tissue,
33
82548
3110
Au lieu de colorer toutes les cellules
à l’intérieur d’un tissu,
à l’intérieur d’un tissu,
01:41
it somehow only stains about one percent of them.
34
85658
3032
elle colore seulement environ un pour cent d’entre elles.
01:44
It clears the forest, reveals the trees inside.
35
88690
3342
Elle éclaircit la forêt, révèle les arbres à l’intérieur.
01:47
If everything had been labeled, nothing would have been visible.
36
92032
2672
Si tout avait été marqué, rien n’aurait été visible.
01:50
So somehow it shows what's there.
37
94704
2046
Donc, elle montre en quelque sorte ce qui est là.
01:52
Spanish neuroanatomist Santiago Ramon y Cajal,
38
96750
2667
Le neuroanatomiste espagnol Santiago Ramón y Cajal,
01:55
who's widely considered the father of modern neuroscience,
39
99417
2845
qui est largement considéré
comme le père des neurosciences modernes,
comme le père des neurosciences modernes,
01:58
applied this Golgi stain, which yields data which looks like this,
40
102262
3897
a appliqué cette coloration de Golgi, qui a donné
des résultats qui ressemblent à ceci,
des résultats qui ressemblent à ceci,
02:02
and really gave us the modern notion of the nerve cell, the neuron.
41
106159
3758
et nous a vraiment donné une notion moderne
de la cellule nerveuse, le neurone.
de la cellule nerveuse, le neurone.
02:05
And if you're thinking of the brain as a computer,
42
109917
2614
Et si vous considérez le cerveau comme un ordinateur,
02:08
this is the transistor.
43
112531
2011
ceci est le transistor.
02:10
And very quickly Cajal realized
44
114542
2075
Très rapidement Cajal s’est rendu compte
02:12
that neurons don't operate alone,
45
116617
2337
que les neurones ne fonctionnent pas seuls,
02:14
but rather make connections with others
46
118954
1838
mais qu’ils établissent plutôt des connexions
avec d’autres
avec d’autres
02:16
that form circuits just like in a computer.
47
120792
2506
qui forment des circuits,
exactement comme dans un ordinateur.
exactement comme dans un ordinateur.
02:19
Today, a century later, when researchers want to visualize neurons,
48
123298
3391
Aujourd’hui, un siècle plus tard, quand
les chercheurs veulent visualiser les neurones,
les chercheurs veulent visualiser les neurones,
02:22
they light them up from the inside rather than darkening them.
49
126689
2767
ils les éclairent de l’intérieur plutôt
que de les assombrir.
que de les assombrir.
02:25
And there's several ways of doing this.
50
129456
1150
Et il y a plusieurs manières de le faire.
02:26
But one of the most popular ones
51
130606
1727
Mais l’une des plus courantes
02:28
involves green fluorescent protein.
52
132333
2092
implique une protéine fluorescente verte.
02:30
Now green fluorescent protein,
53
134425
1659
Cette protéine
02:31
which oddly enough comes from a bioluminescent jellyfish,
54
136084
3145
qui assez curieusement provient
d’une méduse bioluminescente,
d’une méduse bioluminescente,
02:35
is very useful.
55
139229
1238
est très utile.
02:36
Because if you can get the gene for green fluorescent protein
56
140467
2638
Parce que si vous pouvez obtenir
le gène de la protéine fluorescente verte
le gène de la protéine fluorescente verte
02:39
and deliver it to a cell,
57
143105
1675
et l’apporter à une cellule,
02:40
that cell will glow green --
58
144780
1747
cette cellule aura une lueur verte,
02:42
or any of the many variants now of green fluorescent protein,
59
146527
3746
ou n’importe quelle autre variante
de la protéine verte fluorescente,
de la protéine verte fluorescente,
02:46
you get a cell to glow many different colors.
60
150273
1664
vous obtenez une cellule à la lueur
de plusieurs couleurs différentes.
de plusieurs couleurs différentes.
02:47
And so coming back to the brain,
61
151937
1521
Pour en revenir au cerveau,
02:49
this is from a genetically engineered mouse called "Brainbow."
62
153458
3800
ceci provient d’une souris génétiquement modifiée,
appelé « Brainbow. »
appelé « Brainbow. »
02:53
And it's so called, of course,
63
157258
1550
Et on l’appelle comme ça, bien sûr,
02:54
because all of these neurons are glowing different colors.
64
158808
3612
parce que tous ces neurones luisent
de différentes couleurs.
de différentes couleurs.
02:58
Now sometimes neuroscientists need to identify
65
162420
3451
Parfois les neuroscientifiques doivent identifier
03:01
individual molecular components of neurons, molecules,
66
165871
3044
des composants moléculaires individuels
des neurones, les molécules,
des neurones, les molécules,
03:04
rather than the entire cell.
67
168915
1798
plutôt que la cellule entière.
03:06
And there's several ways of doing this,
68
170713
1706
Il y a plusieurs manières de le faire,
03:08
but one of the most popular ones
69
172419
1469
mais une des plus courantes
03:09
involves using antibodies.
70
173888
2195
consiste à utiliser des anticorps.
03:11
And you're familiar, of course,
71
176083
1337
Et bien sûr, vous connaissez bien
03:13
with antibodies as the henchmen of the immune system.
72
177420
2951
les anticorps comme les sbires
du système immunitaire.
du système immunitaire.
03:16
But it turns out that they're so useful to the immune system
73
180371
2418
Il apparait qu’ils sont si utiles au système immunitaire
03:18
because they can recognize specific molecules,
74
182789
2550
parce qu’ils peuvent reconnaitre des molécules spécifiques,
03:21
like, for example, the code protein
75
185339
2119
Comme, par exemple, la protéine de code
03:23
of a virus that's invading the body.
76
187458
2388
d’un virus qui envahit le corps.
03:25
And researchers have used this fact
77
189846
2045
Les chercheurs ont utilisé ce fait
03:27
in order to recognize specific molecules inside of the brain,
78
191891
4325
pour reconnaître des molécules spécifiques
à l’intérieur du cerveau,
à l’intérieur du cerveau,
03:32
recognize specific substructures of the cell
79
196216
2640
reconnaître des sous-structures spécifiques de la cellule
03:34
and identify them individually.
80
198856
2244
et les identifier individuellement.
03:37
And a lot of the images I've been showing you here are very beautiful,
81
201100
3025
Beaucoup des images que je vous ai montrées ici
sont très belles,
sont très belles,
03:40
but they're also very powerful.
82
204125
1906
mais elles sont aussi très puissantes.
03:41
They have great explanatory power.
83
206031
1636
Elles ont une grande puissance explicative.
03:43
This, for example, is an antibody staining
84
207667
2090
Ceci, par exemple, est une coloration d’anticorps
03:45
against serotonin transporters in a slice of mouse brain.
85
209757
3520
contre des transporteurs de sérotonine
dans une tranche de cerveau de souris.
dans une tranche de cerveau de souris.
03:49
And you've heard of serotonin, of course,
86
213277
1681
Vous avez sûrement entendu parler de la sérotonine
03:50
in the context of diseases like depression and anxiety.
87
214958
2827
dans le contexte de maladies
telles que la dépression et l’anxiété.
telles que la dépression et l’anxiété.
03:53
You've heard of SSRIs,
88
217785
1408
Vous avez entendu parler des ISRS
03:55
which are drugs that are used to treat these diseases.
89
219193
2897
qui sont des médicaments utilisés
pour traiter ces maladies.
pour traiter ces maladies.
03:57
And in order to understand how serotonin works,
90
222090
2890
Pour comprendre le fonctionnement de la sérotonine,
04:00
it's critical to understand where the serontonin machinery is.
91
224980
3076
il est essentiel de comprendre
où se trouvent les machines à sérotonine.
où se trouvent les machines à sérotonine.
04:03
And antibody stainings like this one
92
228056
1596
Et les colorations d’anticorps comme celle-ci
04:05
can be used to understand that sort of question.
93
229652
3546
peuvent être utilisées pour comprendre
ce type de question.
ce type de question.
04:09
I'd like to leave you with the following thought:
94
233198
2558
J’aimerais vous laisser avec la pensée suivante :
04:11
Green fluorescent protein and antibodies
95
235756
2610
La protéine fluorescente verte et les anticorps
04:14
are both totally natural products at the get-go.
96
238366
3007
sont des produits totalement naturels à l’origine.
04:17
They were evolved by nature
97
241373
2779
La nature les a fait évoluer
04:20
in order to get a jellyfish to glow green for whatever reason,
98
244152
2567
afin d’obtenir une méduse à lueur verte
pour une raison quelconque,
pour une raison quelconque,
04:22
or in order to detect the code protein of an invading virus, for example.
99
246719
4383
ou pour détecter la protéine de code
d’un virus envahisseur, par exemple.
d’un virus envahisseur, par exemple.
04:27
And only much later did scientists come onto the scene
100
251102
3017
C’est seulement beaucoup plus tard
que les chercheurs sont entrés en scène
que les chercheurs sont entrés en scène
04:30
and say, "Hey, these are tools,
101
254119
2023
et on dit : « Hé, ce sont des outils,
04:32
these are functions that we could use
102
256142
2113
ce sont des fonctions que nous pourrions utiliser
04:34
in our own research tool palette."
103
258255
2008
dans notre propre palette d’outils de recherche. »
04:36
And instead of applying feeble human minds
104
260263
3628
Et au lieu d’utiliser des esprits humains faibles
04:39
to designing these tools from scratch,
105
263891
1884
à la conception de ces outils à partir de rien,
04:41
there were these ready-made solutions right out there in nature
106
265775
2904
il y avait ces solutions toutes prêtes
juste là dans la nature
juste là dans la nature
04:44
developed and refined steadily for millions of years
107
268679
3236
développées et affinées progressivement pendant des millions d’années
04:47
by the greatest engineer of all.
108
271915
1700
par le meilleur de tous les ingénieurs.
04:49
Thank you.
109
273615
1262
Merci.
04:50
(Applause)
110
274877
2538
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Carl Schoonover - Neuroscience PhD student + writerCarl 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.
Carl Schoonover | Speaker | TED.com