TED2011
Ed Boyden: A light switch for neurons
エド・ボイデン: ニューロンの光スイッチ
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感光性タンパク質の遺伝子を脳細胞に導入し、移植したファイバー光学系を用いて特定のニューロンを選択的にオンオフできることをエド・ボイデンが示します。この先例のない制御技術によって、PTSD やある種の失明のマウスモデルを治療することにも成功しました。神経補装具という新たな地平線が見えてきました。セッション司会のファン・エンリケズによる簡単な質疑応答も収録。
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
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00:15
Think about your day for a second.
0
0
2000
皆さんの日常について考えてみてください
00:17
You woke up, felt fresh air on your face as you walked out the door,
1
2000
3000
起床し 外に出て清々しい風を感じ
00:20
encountered new colleagues and had great discussions,
2
5000
2000
新しい同僚と良い議論をし
00:22
and felt in awe when you found something new.
3
7000
2000
新しい発見に感動するでしょう
00:24
But I bet there's something you didn't think about today --
4
9000
2000
でもたぶん気にも留めなかったことがあるはずです
00:26
something so close to home
5
11000
2000
実に当たり前すぎて
00:28
that you probably don't think about it very often at all.
6
13000
2000
普段はまったく意識されないことです
00:30
And that's that all the sensations, feelings,
7
15000
2000
それは感覚や感情
00:32
decisions and actions
8
17000
2000
決断や行動などは
00:34
are mediated by the computer in your head
9
19000
2000
頭の中にあって脳と呼ばれるコンピュータが
00:36
called the brain.
10
21000
2000
仕切っているということです
00:38
Now the brain may not look like much from the outside --
11
23000
2000
外見上 脳は大したものには見えません
00:40
a couple pounds of pinkish-gray flesh,
12
25000
2000
1kg 程度のピンクがかった灰色の
00:42
amorphous --
13
27000
2000
不定形の肉なのですが
00:44
but the last hundred years of neuroscience
14
29000
2000
過去百年の神経科学の発展により
00:46
have allowed us to zoom in on the brain,
15
31000
2000
脳を詳細に観察できるようになり
00:48
and to see the intricacy of what lies within.
16
33000
2000
その複雑さを研究できるようになりました
00:50
And they've told us that this brain
17
35000
2000
その結果 脳は
00:52
is an incredibly complicated circuit
18
37000
2000
数千億のニューロンと呼ばれる細胞が織りなす
00:54
made out of hundreds of billions of cells called neurons.
19
39000
4000
複雑な回路から成っていることが分かりました
00:58
Now unlike a human-designed computer,
20
43000
3000
人間が設計したコンピュータの
01:01
where there's a fairly small number of different parts --
21
46000
2000
部品の種類は少ないのですが
01:03
we know how they work, because we humans designed them --
22
48000
3000
これは我々が設計したので仕組みは分かっていますが --
01:06
the brain is made out of thousands of different kinds of cells,
23
51000
3000
脳は数千種類の多様な細胞から出来ています
01:09
maybe tens of thousands.
24
54000
2000
数万種類かもしれません
01:11
They come in different shapes; they're made out of different molecules.
25
56000
2000
形も違っていますし 構成する分子も違います
01:13
And they project and connect to different brain regions,
26
58000
3000
それぞれが様々な脳部位へと繋がっています
01:16
and they also change different ways in different disease states.
27
61000
3000
また様々な病気で 様々に変化します
01:19
Let's make it concrete.
28
64000
2000
具体的にお話ししましょう
01:21
There's a class of cells,
29
66000
2000
近隣細胞を不活性化する
01:23
a fairly small cell, an inhibitory cell, that quiets its neighbors.
30
68000
3000
抑制細胞という比較的小さな細胞があります
01:26
It's one of the cells that seems to be atrophied in disorders like schizophrenia.
31
71000
4000
これは統合失調症などで萎縮が見られる細胞です
01:30
It's called the basket cell.
32
75000
2000
籠細胞と呼ばれます
01:32
And this cell is one of the thousands of kinds of cell
33
77000
2000
我々が研究している数千種類の
01:34
that we are learning about.
34
79000
2000
細胞の内の一つです
01:36
New ones are being discovered everyday.
35
81000
2000
新種の細胞が日々発見されています
01:38
As just a second example:
36
83000
2000
もう一つ 例として
01:40
these pyramidal cells, large cells,
37
85000
2000
この大きな錐体細胞は
01:42
they can span a significant fraction of the brain.
38
87000
2000
多くの脳部位に存在しています
01:44
They're excitatory.
39
89000
2000
これは興奮性の細胞であり
01:46
And these are some of the cells
40
91000
2000
てんかんなどで
01:48
that might be overactive in disorders such as epilepsy.
41
93000
3000
過剰活性していると思われる細胞の一つです
01:51
Every one of these cells
42
96000
2000
これらの細胞一つ一つが
01:53
is an incredible electrical device.
43
98000
3000
驚くべき電気装置なのです
01:56
They receive input from thousands of upstream partners
44
101000
2000
数千個の上流の細胞から入力を受け取り
01:58
and compute their own electrical outputs,
45
103000
3000
自身の電気出力を計算し
02:01
which then, if they pass a certain threshold,
46
106000
2000
それが一定の閾値を超えている場合
02:03
will go to thousands of downstream partners.
47
108000
2000
数千個の下流の細胞へ出力します
02:05
And this process, which takes just a millisecond or so,
48
110000
3000
1ミリ秒ほどで起きるこのプロセスは
02:08
happens thousands of times a minute
49
113000
2000
1千億個の細胞全てで
02:10
in every one of your 100 billion cells,
50
115000
2000
毎分何千回も繰り返されます
02:12
as long as you live
51
117000
2000
皆さんが生きていて
02:14
and think and feel.
52
119000
3000
考え 感じている限りにおいて
02:17
So how are we going to figure out what this circuit does?
53
122000
3000
どうしたらこの回路の働きを解明できるでしょう？
02:20
Ideally, we could go through the circuit
54
125000
2000
理想は 回路を構成している
02:22
and turn these different kinds of cell on and off
55
127000
3000
全細胞をオンオフして どの種類の細胞が
02:25
and see whether we could figure out
56
130000
2000
どの機能に寄与しているかとか
02:27
which ones contribute to certain functions
57
132000
2000
どの病態でおかしくなるか
02:29
and which ones go wrong in certain pathologies.
58
134000
2000
調べていくことです
02:31
If we could activate cells, we could see what powers they can unleash,
59
136000
3000
細胞を活性化できれば それが何を引き起こし
02:34
what they can initiate and sustain.
60
139000
2000
何を維持するか 調べられます
02:36
If we could turn them off,
61
141000
2000
不活性化できれば
02:38
then we could try and figure out what they're necessary for.
62
143000
2000
それが何に必要な細胞か分かります
02:40
And that's a story I'm going to tell you about today.
63
145000
3000
これが本日 私がお話しする内容です
02:43
And honestly, where we've gone through over the last 11 years,
64
148000
3000
我々はこれまでの 11 年間
02:46
through an attempt to find ways
65
151000
2000
脳の回路 細胞 組織 経路を
02:48
of turning circuits and cells and parts and pathways of the brain
66
153000
2000
オンオフする方法を
02:50
on and off,
67
155000
2000
模索してきました
02:52
both to understand the science
68
157000
2000
科学を理解するため
02:54
and also to confront some of the issues
69
159000
3000
また人間として我々が直面する
02:57
that face us all as humans.
70
162000
3000
数々の問題に立ち向かうためにです
03:00
Now before I tell you about the technology,
71
165000
3000
技術的なお話をする前に
03:03
the bad news is that a significant fraction of us in this room,
72
168000
3000
残念なことに 長生きしていくと
03:06
if we live long enough,
73
171000
2000
我々はかなりの割合で
03:08
will encounter, perhaps, a brain disorder.
74
173000
2000
脳疾患に罹ります
03:10
Already, a billion people
75
175000
2000
既に十億人が
03:12
have had some kind of brain disorder
76
177000
2000
機能障害を及ぼす
03:14
that incapacitates them,
77
179000
2000
脳疾患に罹っています
03:16
and the numbers don't do it justice though.
78
181000
2000
この数字だけでは実態を伝えるには不十分です
03:18
These disorders -- schizophrenia, Alzheimer's,
79
183000
2000
統合失調症 アルツハイマー病
03:20
depression, addiction --
80
185000
2000
うつ病 依存症などの障害は
03:22
they not only steal our time to live, they change who we are.
81
187000
3000
我々の寿命を削るだけでなく 我々自身を変容させます
03:25
They take our identity and change our emotions
82
190000
2000
自己同一性を奪い 感情を変え
03:27
and change who we are as people.
83
192000
3000
人間としての我々を変えます
03:30
Now in the 20th century,
84
195000
3000
20 世紀には
03:33
there was some hope that was generated
85
198000
3000
脳障害を治療する
03:36
through the development of pharmaceuticals for treating brain disorders,
86
201000
3000
薬剤の開発がずいぶん期待されたものでした
03:39
and while many drugs have been developed
87
204000
3000
脳障害の症状を緩和する
03:42
that can alleviate symptoms of brain disorders,
88
207000
2000
たくさんの治療薬が開発される一方
03:44
practically none of them can be considered to be cured.
89
209000
3000
実際に完治できる薬はできませんでした
03:47
And part of that's because we're bathing the brain in the chemical.
90
212000
3000
その理由の一つは脳が化学物質に浸かっているためです
03:50
This elaborate circuit
91
215000
2000
数千種類の細胞からなる
03:52
made out of thousands of different kinds of cell
92
217000
2000
脳の精巧な回路は
03:54
is being bathed in a substance.
93
219000
2000
化学物質に浸っています
03:56
That's also why, perhaps, most of the drugs, and not all, on the market
94
221000
2000
全てではないけれど 市販のほとんどの薬が
03:58
can present some kind of serious side effect too.
95
223000
3000
深刻な副作用を引き起こす理由でしょう
04:01
Now some people have gotten some solace
96
226000
3000
脳に埋め込んだ電気刺激器で
04:04
from electrical stimulators that are implanted in the brain.
97
229000
3000
ある程度助かっている人もいます
04:07
And for Parkinson's disease,
98
232000
2000
パーキンソン病と
04:09
Cochlear implants,
99
234000
2000
人工内耳に関しては
04:11
these have indeed been able
100
236000
2000
この電気刺激機器が
04:13
to bring some kind of remedy
101
238000
2000
ある種の障害に対する
04:15
to people with certain kinds of disorder.
102
240000
2000
助けとなってきました
04:17
But electricity also will go in all directions --
103
242000
2000
しかし電流は全方向へ流れます
04:19
the path of least resistance,
104
244000
2000
抵抗の低い部位を
04:21
which is where that phrase, in part, comes from.
105
246000
2000
経路として流れていきます
04:23
And it also will affect normal circuits as well as the abnormal ones that you want to fix.
106
248000
3000
従って電気刺激は治したい異常回路と正常な回路 両方に影響します
04:26
So again, we're sent back to the idea
107
251000
2000
そうして再び我々は
04:28
of ultra-precise control.
108
253000
2000
超精密制御の考えに戻るのです
04:30
Could we dial-in information precisely where we want it to go?
109
255000
3000
信号を思い通りに制御できるのか？
04:34
So when I started in neuroscience 11 years ago,
110
259000
4000
11 年前に神経科学を始めたとき
04:38
I had trained as an electrical engineer and a physicist,
111
263000
3000
私は電気と物理が専門だったので
04:41
and the first thing I thought about was,
112
266000
2000
最初に考えたことは
04:43
if these neurons are electrical devices,
113
268000
2000
ニューロンが電気装置ならば
04:45
all we need to do is to find some way
114
270000
2000
その電気的変化を遠隔操作する方法を
04:47
of driving those electrical changes at a distance.
115
272000
2000
見つければよいということでした
04:49
If we could turn on the electricity in one cell,
116
274000
2000
もし隣接細胞は発火させずに
04:51
but not its neighbors,
117
276000
2000
一つの細胞だけを発火させられたら
04:53
that would give us the tool we need to activate and shut down these different cells,
118
278000
3000
様々な細胞を活性および抑制するツールが得られ
04:56
figure out what they do and how they contribute
119
281000
2000
そして個々が何をし そのネットワーク上で
04:58
to the networks in which they're embedded.
120
283000
2000
どのように役割を果たしているかが分かります
05:00
And also it would allow us to have the ultra-precise control we need
121
285000
2000
また同時に正常な計算ができなくなった回路を
05:02
in order to fix the circuit computations
122
287000
3000
元通りにするための
05:05
that have gone awry.
123
290000
2000
超精密制御が可能となります
05:07
Now how are we going to do that?
124
292000
2000
どうしたら実現できるでしょう？
05:09
Well there are many molecules that exist in nature,
125
294000
2000
自然界には光を電気へと変換できる分子が
05:11
which are able to convert light into electricity.
126
296000
3000
多数存在しています
05:14
You can think of them as little proteins
127
299000
2000
太陽電池のように働く
05:16
that are like solar cells.
128
301000
2000
小さなタンパク質だと考えてください
05:18
If we can install these molecules in neurons somehow,
129
303000
3000
この分子をどうにかしてニューロンに導入できれば
05:21
then these neurons would become electrically drivable with light.
130
306000
3000
そのニューロンは光刺激で活性化させられます
05:24
And their neighbors, which don't have the molecule, would not.
131
309000
3000
この分子を持たない隣接細胞は反応しません
05:27
There's one other magic trick you need to make this all happen,
132
312000
2000
これを実際のものにするには 更に
05:29
and that's the ability to get light into the brain.
133
314000
3000
脳内に光刺激を届けるための工夫が必要です
05:32
And to do that -- the brain doesn't feel pain -- you can put --
134
317000
3000
そのために 痛覚のない脳に
05:35
taking advantage of all the effort
135
320000
2000
インターネットや通信技術などの
05:37
that's gone into the Internet and communications and so on --
136
322000
2000
成果である光ファイバーを挿入します
05:39
optical fibers connected to lasers
137
324000
2000
光ファイバーにニューロンを
05:41
that you can use to activate, in animal models for example,
138
326000
2000
活性化させるためのレーザーを接続し
05:43
in pre-clinical studies,
139
328000
2000
動物を使った前臨床実験で
05:45
these neurons and to see what they do.
140
330000
2000
ニューロンの振る舞いを観察します
05:47
So how do we do this?
141
332000
2000
これはどうやるのでしょうか？
05:49
Around 2004,
142
334000
2000
2004 年頃に
05:51
in collaboration with Gerhard Nagel and Karl Deisseroth,
143
336000
2000
ゲルハルト・ナゲルとカール・ダイセロスと共同して
05:53
this vision came to fruition.
144
338000
2000
この構想は実現しました
05:55
There's a certain alga that swims in the wild,
145
340000
3000
野性の藻には
05:58
and it needs to navigate towards light
146
343000
2000
適切に光合成を行うために
06:00
in order to photosynthesize optimally.
147
345000
2000
光へ向かって移動するものが存在します
06:02
And it senses light with a little eye-spot,
148
347000
2000
我々の目とは異なる仕組みの
06:04
which works not unlike how our eye works.
149
349000
3000
小さな眼点で光を感知します
06:07
In its membrane, or its boundary,
150
352000
2000
その細胞膜には
06:09
it contains little proteins
151
354000
3000
光を電気へと変換できる
06:12
that indeed can convert light into electricity.
152
357000
3000
小さなタンパク質が含まれています
06:15
So these molecules are called channelrhodopsins.
153
360000
3000
これはチャネルロドプシンと呼ばれるものです
06:18
And each of these proteins acts just like that solar cell that I told you about.
154
363000
3000
このタンパク質は先ほど触れた太陽電池のように振る舞います
06:21
When blue light hits it, it opens up a little hole
155
366000
3000
青い光で刺激されると小さな穴を開き
06:24
and allows charged particles to enter the eye-spot,
156
369000
2000
荷電粒子を眼点内へ取り込みます
06:26
and that allows this eye-spot to have an electrical signal
157
371000
2000
それによって太陽電池が充電するのと同様に
06:28
just like a solar cell charging up a battery.
158
373000
3000
眼点は電気信号を溜めます
06:31
So what we need to do is to take these molecules
159
376000
2000
我々がしなければならなかったのは
06:33
and somehow install them in neurons.
160
378000
2000
この分子を抽出しニューロンへ導入することでした
06:35
And because it's a protein,
161
380000
2000
それはタンパク質なので
06:37
it's encoded for in the DNA of this organism.
162
382000
3000
その藻の DNA 内にコードされています
06:40
So all we've got to do is take that DNA,
163
385000
2000
あとはその DNA を抽出し
06:42
put it into a gene therapy vector, like a virus,
164
387000
3000
遺伝子治療用ベクターというウィルスみたいなものに取り込み
06:45
and put it into neurons.
165
390000
3000
それをニューロンに導入すれば良いだけでした
06:48
So it turned out that this was a very productive time in gene therapy,
166
393000
3000
これは遺伝子治療が大いに進んだ時期で
06:51
and lots of viruses were coming along.
167
396000
2000
たくさんのウィルスが登場しており
06:53
So this turned out to be very simple to do.
168
398000
2000
やってみると簡単なことでした
06:55
And early in the morning one day in the summer of 2004,
169
400000
3000
2004 年の夏のある朝に実験し
06:58
we gave it a try, and it worked on the first try.
170
403000
2000
最初の試行で成功しました
07:00
You take this DNA and you put it into a neuron.
171
405000
3000
この DNA を抽出しニューロンに導入するのです
07:03
The neuron uses its natural protein-making machinery
172
408000
3000
ニューロン自身のタンパク質生成機能が
07:06
to fabricate these little light-sensitive proteins
173
411000
2000
あの感光タンパク質を組み立て
07:08
and install them all over the cell,
174
413000
2000
ソーラーパネルを設置するが如く
07:10
like putting solar panels on a roof,
175
415000
2000
全ての細胞に導入します
07:12
and the next thing you know,
176
417000
2000
そうすると
07:14
you have a neuron which can be activated with light.
177
419000
2000
光刺激で活性化させられるニューロンの出来上がりです
07:16
So this is very powerful.
178
421000
2000
これは非常に強力です
07:18
One of the tricks you have to do
179
423000
2000
工夫が必要なのは
07:20
is to figure out how to deliver these genes to the cells that you want
180
425000
2000
隣接細胞ではなく目的の細胞だけに
07:22
and not all the other neighbors.
181
427000
2000
この遺伝子を導入する方法です
07:24
And you can do that; you can tweak the viruses
182
429000
2000
これは可能です まずウィルスを
07:26
so they hit just some cells and not others.
183
431000
2000
特定の細胞にだけ取り付くよう改造します
07:28
And there's other genetic tricks you can play
184
433000
2000
光で活性化する細胞を作るための
07:30
in order to get light-activated cells.
185
435000
3000
遺伝子の工夫はまだあります
07:33
This field has now come to be known as optogenetics.
186
438000
4000
この分野は光遺伝学として知られるようになりました
07:37
And just as one example of the kind of thing you can do,
187
442000
2000
その一例として複雑なネットワークを
07:39
you can take a complex network,
188
444000
2000
取り上げてみます
07:41
use one of these viruses to deliver the gene
189
446000
2000
高密度なネットワークに存在する
07:43
just to one kind of cell in this dense network.
190
448000
3000
一種類の細胞にだけ ウィルスを用いて遺伝子を導入できます
07:46
And then when you shine light on the entire network,
191
451000
2000
そしてネットワーク全体に対して光を照らすと
07:48
just that cell type will be activated.
192
453000
2000
その種類の細胞だけが活性化します
07:50
So for example, lets sort of consider that basket cell I told you about earlier --
193
455000
3000
例えば先ほどの籠細胞を取り上げてみましょう
07:53
the one that's atrophied in schizophrenia
194
458000
2000
統合失調症において萎縮してしまう
07:55
and the one that is inhibitory.
195
460000
2000
抑制系の細胞です
07:57
If we can deliver that gene to these cells --
196
462000
2000
この細胞の表現系を変化させずに
07:59
and they're not going to be altered by the expression of the gene, of course --
197
464000
3000
先の遺伝子を導入できれば
08:02
and then flash blue light over the entire brain network,
198
467000
3000
脳のネットワーク全体に青い光を照射して
08:05
just these cells are going to be driven.
199
470000
2000
この細胞だけを活性化できます
08:07
And when the light turns off, these cells go back to normal,
200
472000
2000
照射を止めれば細胞は正常状態に戻るので
08:09
so they don't seem to be averse against that.
201
474000
3000
特に悪影響もないでしょう
08:12
Not only can you use this to study what these cells do,
202
477000
2000
この技術を用いれば細胞の働きや
08:14
what their power is in computing in the brain,
203
479000
2000
脳全体における役割だけでなく
08:16
but you can also use this to try to figure out --
204
481000
2000
籠細胞が本当に萎縮しているとしたら
08:18
well maybe we could jazz up the activity of these cells,
205
483000
2000
そのことを明らかにし
08:20
if indeed they're atrophied.
206
485000
2000
籠細胞の活動を活性化できます
08:22
Now I want to tell you a couple of short stories
207
487000
2000
では我々がこの技術を
08:24
about how we're using this,
208
489000
2000
科学 臨床 前臨床 それぞれの段階で
08:26
both at the scientific, clinical and pre-clinical levels.
209
491000
3000
どう利用しているかお話ししたいと思います
08:29
One of the questions we've confronted
210
494000
2000
我々が取り組んだ問題の一つは
08:31
is, what are the signals in the brain that mediate the sensation of reward?
211
496000
3000
報酬という感覚を脳内で媒介する信号は何かというものです
08:34
Because if you could find those,
212
499000
2000
なぜならこれを発見できれば
08:36
those would be some of the signals that could drive learning.
213
501000
2000
学習を促進する信号に成り得るからです
08:38
The brain will do more of whatever got that reward.
214
503000
2000
脳は報酬を得たことを より実行します
08:40
And also these are signals that go awry in disorders such as addiction.
215
505000
3000
またその報酬信号は中毒などの障害では異常になります
08:43
So if we could figure out what cells they are,
216
508000
2000
従ってどの細胞かを解明できれば
08:45
we could maybe find new targets
217
510000
2000
薬の設計やスクリーニングに有効な
08:47
for which drugs could be designed or screened against,
218
512000
2000
新たな創薬ターゲットの発見や
08:49
or maybe places where electrodes could be put in
219
514000
2000
重症患者に対する適切な
08:51
for people who have very severe disability.
220
516000
3000
電極刺激部位の同定に繋がるかもしれません
08:54
So to do that, we came up with a very simple paradigm
221
519000
2000
そのために我々はフィオレッラグループと共同で
08:56
in collaboration with the Fiorella group,
222
521000
2000
ある単純なパラダイムを作りました
08:58
where one side of this little box,
223
523000
2000
この小さな箱の一方に
09:00
if the animal goes there, the animal gets a pulse of light
224
525000
2000
動物が移動すると 脳の感光性細胞を活性化する
09:02
in order to make different cells in the brain sensitive to light.
225
527000
2000
光のパルスが照射されるようにしました
09:04
So if these cells can mediate reward,
226
529000
2000
従って その細胞が報酬を媒介している場合
09:06
the animal should go there more and more.
227
531000
2000
動物は光が照射される方へ行くようになるはずです
09:08
And so that's what happens.
228
533000
2000
そしてその通りの結果が出ました
09:10
This animal's going to go to the right-hand side and poke his nose there,
229
535000
2000
この動物が右側の穴を鼻で突くと
09:12
and he gets a flash of blue light every time he does that.
230
537000
2000
その度に青い光が照射されるようにしました
09:14
And he'll do that hundreds and hundreds of times.
231
539000
2000
彼は何百回とこれを繰り返します
09:16
These are the dopamine neurons,
232
541000
2000
これらはドーパミンニューロンによるものです
09:18
which some of you may have heard about, in some of the pleasure centers in the brain.
233
543000
2000
快楽に関わる物質としてご存じの方もいるでしょう
09:20
Now we've shown that a brief activation of these
234
545000
2000
学習を促進するにはこれを少し
09:22
is enough, indeed, to drive learning.
235
547000
2000
活性化すればよいことが分かりました
09:24
Now we can generalize the idea.
236
549000
2000
次に このアイデアを拡張し
09:26
Instead of one point in the brain,
237
551000
2000
脳の一点だけでなく
09:28
we can devise devices that span the brain,
238
553000
2000
脳全体に対して立体的に光を照射できる
09:30
that can deliver light into three-dimensional patterns --
239
555000
2000
機器を用意します
09:32
arrays of optical fibers,
240
557000
2000
独立した小型の光源に接続した
09:34
each coupled to its own independent miniature light source.
241
559000
2000
光ファイバーの束を用います
09:36
And then we can try to do things in vivo
242
561000
2000
これによってシャーレでしか
09:38
that have only been done to-date in a dish --
243
563000
3000
出来なかったことを生体で実験できます
09:41
like high-throughput screening throughout the entire brain
244
566000
2000
例えば特定の現象を引き起こす信号の
09:43
for the signals that can cause certain things to happen.
245
568000
2000
スクリーニングを脳全体に対して実施できます
09:45
Or that could be good clinical targets
246
570000
2000
また 脳障害の治療ターゲットの
09:47
for treating brain disorders.
247
572000
2000
探索にも利用できます
09:49
And one story I want to tell you about
248
574000
2000
制御不能な不安や恐怖を示す
09:51
is how can we find targets for treating post-traumatic stress disorder --
249
576000
3000
PTSD の治療ターゲットをどう探すかについて
09:54
a form of uncontrolled anxiety and fear.
250
579000
3000
一つお話ししたいと思います
09:57
And one of the things that we did
251
582000
2000
我々が試したことの一つは
09:59
was to adopt a very classical model of fear.
252
584000
3000
恐怖の古典的モデルを取り入れることでした
10:02
This goes back to the Pavlovian days.
253
587000
3000
それはパブロフの時代まで遡ります
10:05
It's called Pavlovian fear conditioning --
254
590000
2000
これはパブロフの条件付けと呼ばれ
10:07
where a tone ends with a brief shock.
255
592000
2000
音の呈示後に電気ショックをあたえるものでした
10:09
The shock isn't painful, but it's a little annoying.
256
594000
2000
痛くはありませんが 少し不快なものでした
10:11
And over time -- in this case, a mouse,
257
596000
2000
こういった実験でよく用いられる
10:13
which is a good animal model, commonly used in such experiments --
258
598000
2000
マウスで繰り返し実験したところ
10:15
the animal learns to fear the tone.
259
600000
2000
音を怖がるよう条件付けられました
10:17
The animal will react by freezing,
260
602000
2000
動物は反射的にこわばります
10:19
sort of like a deer in the headlights.
261
604000
2000
ヘッドライトに照らされたときのシカと同じです
10:21
Now the question is, what targets in the brain can we find
262
606000
3000
ここでの問題は この恐怖を克服するための何かは
10:24
that allow us to overcome this fear?
263
609000
2000
脳のどこで見つけられるかということです
10:26
So what we do is we play that tone again
264
611000
2000
何をするかというと
10:28
after it's been associated with fear.
265
613000
2000
恐怖と条件付けた音を鳴らします
10:30
But we activate targets in the brain, different ones,
266
615000
2000
ただその時に 先ほどお見せした
10:32
using that optical fiber array I told you about in the previous slide,
267
617000
3000
光ファイバーを用いて別の脳部位を活性化させ
10:35
in order to try and figure out which targets
268
620000
2000
恐怖の記憶を克服するためには
10:37
can cause the brain to overcome that memory of fear.
269
622000
3000
どの脳部位が働くのかを調べます
10:40
And so this brief video
270
625000
2000
この簡単なビデオで
10:42
shows you one of these targets that we're working on now.
271
627000
2000
我々が取り組んでいるターゲットの一つをお見せします
10:44
This is an area in the prefrontal cortex,
272
629000
2000
こちらが前頭前野
10:46
a region where we can use cognition to try to overcome aversive emotional states.
273
631000
3000
嫌感情を認知で克服しようとする時に活動する脳部位です
10:49
And the animal's going to hear a tone -- and a flash of light occurred there.
274
634000
2000
動物は音を聴き そこで光の照射を受けます
10:51
There's no audio on this, but you can see the animal's freezing.
275
636000
2000
音声は入っていませんが動物が硬直しているのは確認できます
10:53
This tone used to mean bad news.
276
638000
2000
音は悪い知らせとして使われます
10:55
And there's a little clock in the lower left-hand corner,
277
640000
2000
左下の時計を見ると
10:57
so you can see the animal is about two minutes into this.
278
642000
3000
実験が始まって2分が過ぎたことが分かります
11:00
And now this next clip
279
645000
2000
次のシーンは
11:02
is just eight minutes later.
280
647000
2000
8 分後のものです
11:04
And the same tone is going to play, and the light is going to flash again.
281
649000
3000
同じ音刺激が呈示され 光が照射されます
11:07
Okay, there it goes. Right now.
282
652000
3000
光ります 今です
11:10
And now you can see, just 10 minutes into the experiment,
283
655000
3000
ご覧の通り 10 分の実験で
11:13
that we've equipped the brain by photoactivating this area
284
658000
3000
我々はこの部位を光で
11:16
to overcome the expression
285
661000
2000
活性化させ 恐怖の記憶を
11:18
of this fear memory.
286
663000
2000
克服させることが出来ました
11:20
Now over the last couple of years, we've gone back to the tree of life
287
665000
3000
我々はこの数年間 生命の樹を振り返っていました
11:23
because we wanted to find ways to turn circuits in the brain off.
288
668000
3000
脳内の回路をオフにする方法を探していたのです
11:26
If we could do that, this could be extremely powerful.
289
671000
3000
実現すれば 極めて有効な手段となります
11:29
If you can delete cells just for a few milliseconds or seconds,
290
674000
3000
数ミリ秒あるいは数秒でも細胞を
11:32
you can figure out what necessary role they play
291
677000
2000
除けておくことができれば
11:34
in the circuits in which they're embedded.
292
679000
2000
その回路における役割を解明できます
11:36
And we've now surveyed organisms from all over the tree of life --
293
681000
2000
我々は生命の樹全体の生物を調べ
11:38
every kingdom of life except for animals, we see slightly differently.
294
683000
3000
動物以外の界は若干異なることが分かりました
11:41
And we found all sorts of molecules, they're called halorhodopsins or archaerhodopsins,
295
686000
3000
また緑と黄色の光に反応するハロロドプシン
11:44
that respond to green and yellow light.
296
689000
2000
または古細菌ロドプシンと呼ばれる分子を見つけました
11:46
And they do the opposite thing of the molecule I told you about before
297
691000
2000
これらは先に述べた青い光に反応する
11:48
with the blue light activator channelrhodopsin.
298
693000
3000
チャネルロドプシンとは逆のことをします
11:52
Let's give an example of where we think this is going to go.
299
697000
3000
これらを上手く利用できる例を挙げます
11:55
Consider, for example, a condition like epilepsy,
300
700000
3000
脳が過剰に活動している
11:58
where the brain is overactive.
301
703000
2000
てんかんの症状を例に取ってみましょう
12:00
Now if drugs fail in epileptic treatment,
302
705000
2000
てんかん治療で薬が有効でなかった場合
12:02
one of the strategies is to remove part of the brain.
303
707000
2000
他には脳の一部を除去するという手段がありますが
12:04
But that's obviously irreversible, and there could be side effects.
304
709000
2000
それは明らかに不可逆で 副作用も見込まれます
12:06
What if we could just turn off that brain for a brief amount of time,
305
711000
3000
もし一時的に発作が止まるまで
12:09
until the seizure dies away,
306
714000
3000
脳を停止できたとしたらどうでしょう
12:12
and cause the brain to be restored to its initial state --
307
717000
3000
力学において動的な系を安定状態に移行させるように
12:15
sort of like a dynamical system that's being coaxed down into a stable state.
308
720000
3000
脳を初期状態に戻すのです
12:18
So this animation just tries to explain this concept
309
723000
3000
こちらのアニメーションは その概念の説明です
12:21
where we made these cells sensitive to being turned off with light,
310
726000
2000
光刺激によってオフに出来る細胞を作り
12:23
and we beam light in,
311
728000
2000
光を照射し
12:25
and just for the time it takes to shut down a seizure,
312
730000
2000
発作を鎮めるのにかかる時間だけ
12:27
we're hoping to be able to turn it off.
313
732000
2000
活動を停止させられたらと考えています
12:29
And so we don't have data to show you on this front,
314
734000
2000
この最新の研究についてお見せできるデータはありません
12:31
but we're very excited about this.
315
736000
2000
張り切って取り組んでいるところです
12:33
Now I want to close on one story,
316
738000
2000
もう一つの展望として
12:35
which we think is another possibility --
317
740000
2000
注目したいのが
12:37
which is that maybe these molecules, if you can do ultra-precise control,
318
742000
2000
超精密制御でこの分子を
12:39
can be used in the brain itself
319
744000
2000
脳自体に用いることが出来れば
12:41
to make a new kind of prosthetic, an optical prosthetic.
320
746000
3000
新たな光学式補装具が出来ると考えています
12:44
I already told you that electrical stimulators are not uncommon.
321
749000
3000
電気刺激機器が珍しくないことは既にお話ししました
12:47
Seventy-five thousand people have Parkinson's deep-brain stimulators implanted.
322
752000
3000
7万5千人のパーキンソン病患者が電気刺激機器を移植しており
12:50
Maybe 100,000 people have Cochlear implants,
323
755000
2000
補聴器としておそらく 10 万人以上が
12:52
which allow them to hear.
324
757000
2000
人工内耳を移植しています
12:54
There's another thing, which is you've got to get these genes into cells.
325
759000
3000
もう一つは遺伝子を細胞に導入する必要があるということです
12:57
And new hope in gene therapy has been developed
326
762000
3000
遺伝子治療における新たな期待として
13:00
because viruses like the adeno-associated virus,
327
765000
2000
この部屋にいる全員が保有しているであろう
13:02
which probably most of us around this room have,
328
767000
2000
何の症状ももたらさない
13:04
and it doesn't have any symptoms,
329
769000
2000
アデノウィルスが開発され
13:06
which have been used in hundreds of patients
330
771000
2000
脳や体に遺伝子を導入するために
13:08
to deliver genes into the brain or the body.
331
773000
2000
百人以上の患者で用いられています
13:10
And so far, there have not been serious adverse events
332
775000
2000
これまでこのウィルスによる悪影響は
13:12
associated with the virus.
333
777000
2000
報告されていません
13:14
There's one last elephant in the room, the proteins themselves,
334
779000
3000
まだ誰も触れていない大問題として
13:17
which come from algae and bacteria and fungi,
335
782000
2000
藻 バクテリア 菌類など
13:19
and all over the tree of life.
336
784000
2000
系統樹のあちこちからのタンパク質が問題です
13:21
Most of us don't have fungi or algae in our brains,
337
786000
2000
我々は通常脳に菌類や藻類を持っていませんが
13:23
so what is our brain going to do if we put that in?
338
788000
2000
それを導入したらどうなるでしょう？
13:25
Are the cells going to tolerate it? Will the immune system react?
339
790000
2000
許容するでしょうか？排除するでしょうか？
13:27
In its early days -- these have not been done on humans yet --
340
792000
2000
まだ人間では実験されていませんが
13:29
but we're working on a variety of studies
341
794000
2000
我々は数々の研究に着手しており
13:31
to try and examine this,
342
796000
2000
これを検証しようとしています
13:33
and so far we haven't seen overt reactions of any severity
343
798000
3000
まだこれらの分子や
13:36
to these molecules
344
801000
2000
光刺激による脳活性について
13:38
or to the illumination of the brain with light.
345
803000
3000
どのような悪影響も観察されていません
13:41
So it's early days, to be upfront, but we're excited about it.
346
806000
3000
正直 まだ初期段階ですが 我々は興奮しています
13:44
I wanted to close with one story,
347
809000
2000
最後に
13:46
which we think could potentially
348
811000
2000
臨床に活用できると思われる
13:48
be a clinical application.
349
813000
2000
お話をして締めたいと思います
13:50
Now there are many forms of blindness
350
815000
2000
我々の目の奥にある
13:52
where the photoreceptors,
351
817000
2000
光受容体が無くなってしまう
13:54
our light sensors that are in the back of our eye, are gone.
352
819000
3000
失明にはいくつもの形態があります
13:57
And the retina, of course, is a complex structure.
353
822000
2000
そして当然網膜は複雑な構造をしています
13:59
Now let's zoom in on it here, so we can see it in more detail.
354
824000
2000
拡大してもっと細かく見てみましょう
14:01
The photoreceptor cells are shown here at the top,
355
826000
3000
光受容体細胞は一番上にあり
14:04
and then the signals that are detected by the photoreceptors
356
829000
2000
受け取った信号は細胞の層の
14:06
are transformed by various computations
357
831000
2000
一番下にある神経節に至るまでに
14:08
until finally that layer of cells at the bottom, the ganglion cells,
358
833000
3000
様々な計算を経て変換され
14:11
relay the information to the brain,
359
836000
2000
そこから脳へ情報が伝達され
14:13
where we see that as perception.
360
838000
2000
我々は映像を知覚します
14:15
In many forms of blindness, like retinitis pigmentosa,
361
840000
3000
網膜色素変性や黄斑変性などの
14:18
or macular degeneration,
362
843000
2000
盲目において
14:20
the photoreceptor cells have atrophied or been destroyed.
363
845000
3000
光受容体細胞は萎縮または破壊されています
14:23
Now how could you repair this?
364
848000
2000
どうしたら治せるでしょう？
14:25
It's not even clear that a drug could cause this to be restored,
365
850000
3000
薬が結合する対象が存在しないため
14:28
because there's nothing for the drug to bind to.
366
853000
2000
薬による治療が可能かどうかすら不明です
14:30
On the other hand, light can still get into the eye.
367
855000
2000
その一方で 光信号は変わらず目に入ってきているのです
14:32
The eye is still transparent and you can get light in.
368
857000
3000
光は変わらず素通りしてきています
14:35
So what if we could just take these channelrhodopsins and other molecules
369
860000
3000
ではもしチャネルロドプシンなどの分子を
14:38
and install them on some of these other spare cells
370
863000
2000
代替の細胞などに導入し
14:40
and convert them into little cameras.
371
865000
2000
カメラ代わりに使えたとしたらどうでしょう？
14:42
And because there's so many of these cells in the eye,
372
867000
2000
目には多数の細胞が存在するので
14:44
potentially, they could be very high-resolution cameras.
373
869000
3000
解像度の非常に高いカメラとなるはずです
14:47
So this is some work that we're doing.
374
872000
2000
我々はこのようなことをしています
14:49
It's being led by one of our collaborators,
375
874000
2000
これは我々の共同研究者の一人
14:51
Alan Horsager at USC,
376
876000
2000
USC のアラン・ホーセイジャーが率い
14:53
and being sought to be commercialized by a start-up company Eos Neuroscience,
377
878000
3000
NIH の資金援助の下 Eos Neuroscience 社の立ち上げと共に
14:56
which is funded by the NIH.
378
881000
2000
商業化をしようとしています
14:58
And what you see here is a mouse trying to solve a maze.
379
883000
2000
これはマウスが迷路を解こうとしている場面です
15:00
It's a six-arm maze. And there's a bit of water in the maze
380
885000
2000
6 方向放射状迷路です マウスの活動を促すため
15:02
to motivate the mouse to move, or he'll just sit there.
381
887000
2000
水を少し入れています
15:04
And the goal, of course, of this maze
382
889000
2000
この迷路の目的は
15:06
is to get out of the water and go to a little platform
383
891000
2000
水から上がって
15:08
that's under the lit top port.
384
893000
2000
小さな台へ移動することです
15:10
Now mice are smart, so this mouse solves the maze eventually,
385
895000
3000
マウスは賢いので最終的には迷路を解きますが
15:13
but he does a brute-force search.
386
898000
2000
総当たりでやります
15:15
He's swimming down every avenue until he finally gets to the platform.
387
900000
3000
台にたどり着くまで全ての通路を泳ぎます
15:18
So he's not using vision to do it.
388
903000
2000
つまり見通しを立ててはいないのです
15:20
These different mice are different mutations
389
905000
2000
これらのマウスは遺伝子改変によって
15:22
that recapitulate different kinds of blindness that affect humans.
390
907000
3000
人間の盲目をモデルした変異マウスです
15:25
And so we're being careful in trying to look at these different models
391
910000
3000
それぞれのモデルを慎重に観察し
15:28
so we come up with a generalized approach.
392
913000
2000
一般化できる解決手法を模索します
15:30
So how are we going to solve this?
393
915000
2000
どのようにしたらよいでしょう？
15:32
We're going to do exactly what we outlined in the previous slide.
394
917000
2000
先のスライドで示した通り
15:34
We're going to take these blue light photosensors
395
919000
2000
我々は青い光センサーを
15:36
and install them on a layer of cells
396
921000
2000
目の裏の網膜の
15:38
in the middle of the retina in the back of the eye
397
923000
3000
細胞層の真ん中に導入し
15:41
and convert them into a camera --
398
926000
2000
カメラにします
15:43
just like installing solar cells all over those neurons
399
928000
2000
太陽電池を導入し ニューロンを
15:45
to make them light sensitive.
400
930000
2000
感光性にしたときと同様です
15:47
Light is converted to electricity on them.
401
932000
2000
そこで光は電気に変換されます
15:49
So this mouse was blind a couple weeks before this experiment
402
934000
3000
このマウスは実験の数週間前に失明させ
15:52
and received one dose of this photosensitive molecule in a virus.
403
937000
3000
感光性分子を含んだウィルスを投与しました
15:55
And now you can see, the animal can indeed avoid walls
404
940000
2000
そしてご覧の通り マウスは壁を避け
15:57
and go to this little platform
405
942000
2000
小さな台へとたどり着きます
15:59
and make cognitive use of its eyes again.
406
944000
3000
目の知覚機能が回復しています
16:02
And to point out the power of this:
407
947000
2000
またこのラットの凄いところは
16:04
these animals are able to get to that platform
408
949000
2000
失明を経験していないラットと
16:06
just as fast as animals that have seen their entire lives.
409
951000
2000
同等の成績で台にたどり着いているということです
16:08
So this pre-clinical study, I think,
410
953000
2000
この前臨床研究は
16:10
bodes hope for the kinds of things
411
955000
2000
今後我々が実現したいことの
16:12
we're hoping to do in the future.
412
957000
2000
希望を示していると考えます
16:14
To close, I want to point out that we're also exploring
413
959000
3000
最後に我々はニューロテクノロジーの分野における
16:17
new business models for this new field of neurotechnology.
414
962000
2000
新たなビジネスモデルも模索していることをお伝えしておきます
16:19
We're developing these tools,
415
964000
2000
我々はこういったものを開発し
16:21
but we share them freely with hundreds of groups all over the world,
416
966000
2000
皆が様々な障害の治療を研究できるよう
16:23
so people can study and try to treat different disorders.
417
968000
2000
世界中で数百のグループに自由に共有しています
16:25
And our hope is that, by figuring out brain circuits
418
970000
3000
我々の望みは
16:28
at a level of abstraction that lets us repair them and engineer them,
419
973000
3000
修復および設計が出来る程度まで
16:31
we can take some of these intractable disorders that I told you about earlier,
420
976000
3000
脳の回路を解明し
16:34
practically none of which are cured,
421
979000
2000
先にお話しした不治の難病を
16:36
and in the 21st century make them history.
422
981000
2000
21 世紀で過去のものとすることです
16:38
Thank you.
423
983000
2000
ありがとうございました
16:40
(Applause)
424
985000
13000
(拍手)
16:53
Juan Enriquez: So some of the stuff is a little dense.
425
998000
3000
ファン・エンリケズ: 少々 濃い内容でした
16:56
(Laughter)
426
1001000
2000
(笑い)
16:58
But the implications
427
1003000
2000
薬の代わりに光で
17:00
of being able to control seizures or epilepsy
428
1005000
3000
発作やてんかんを抑え
17:03
with light instead of drugs,
429
1008000
2000
また治療ターゲットを
17:05
and being able to target those specifically
430
1010000
3000
同定するという狙いが
17:08
is a first step.
431
1013000
2000
まず第一ですね
17:10
The second thing that I think I heard you say
432
1015000
2000
第二に 脳を二つの色でコントロールできるように
17:12
is you can now control the brain in two colors,
433
1017000
3000
なったとおっしゃっていたと思います
17:15
like an on/off switch.
434
1020000
2000
スイッチのオンオフのように
17:17
Ed Boyden: That's right.
435
1022000
2000
エド・ボイデン: その通りです
17:19
JE: Which makes every impulse going through the brain a binary code.
436
1024000
3000
JE: 脳内の全ての信号を二進数に置き換えられると
17:22
EB: Right, yeah.
437
1027000
2000
EB: そうですね
17:24
So with blue light, we can drive information, and it's in the form of a one.
438
1029000
3000
青い光では 1 として情報を促進させられます
17:27
And by turning things off, it's more or less a zero.
439
1032000
2000
光を弱めると大体 0 になります
17:29
So our hope is to eventually build brain coprocessors
440
1034000
2000
障害者の機能を増強するために
17:31
that work with the brain
441
1036000
2000
我々は最終的に脳と作動する
17:33
so we can augment functions in people with disabilities.
442
1038000
3000
コプロセッサを作りたいと考えています
17:36
JE: And in theory, that means that,
443
1041000
2000
JE: つまり理論的には
17:38
as a mouse feels, smells,
444
1043000
2000
マウスが感じ 匂いをかぎ
17:40
hears, touches,
445
1045000
2000
聞き 触れるのを
17:42
you can model it out as a string of ones and zeros.
446
1047000
3000
1 と 0 の文字列でモデル化できるということですか？
17:45
EB: Sure, yeah. We're hoping to use this as a way of testing
447
1050000
2000
EB: そうです 我々はこの技術を
17:47
what neural codes can drive certain behaviors
448
1052000
2000
どの神経信号が特定の行動
17:49
and certain thoughts and certain feelings,
449
1054000
2000
考え 感情へと導くかの評価に用い
17:51
and use that to understand more about the brain.
450
1056000
3000
脳の解明に役立てたいと思います
17:54
JE: Does that mean that some day you could download memories
451
1059000
3000
JE: ではいつか記憶のダウンロードやアップロードが
17:57
and maybe upload them?
452
1062000
2000
できるようになるということですか？
17:59
EB: Well that's something we're starting to work on very hard.
453
1064000
2000
EB: ええ 我々はそれにも頑張って取り組み始めています
18:01
We're now working on some work
454
1066000
2000
我々は現在 情報を外部記録し
18:03
where we're trying to tile the brain with recording elements too.
455
1068000
2000
また取り入れられるように
18:05
So we can record information and then drive information back in --
456
1070000
3000
記録素子を脳に敷き詰めようという研究も進めています
18:08
sort of computing what the brain needs
457
1073000
2000
脳の情報処理を増強するのに必要なものを
18:10
in order to augment its information processing.
458
1075000
2000
計算しているといったところです
18:12
JE: Well, that might change a couple things. Thank you. (EB: Thank you.)
459
1077000
3000
JE: それは色々変化をもたらすかもしれませんね ありがとうございました
18:15
(Applause)
460
1080000
3000
(拍手)
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