10:06
TEDMED 2011

Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness

シーラ・ニーレンバーグ「失明した網膜への新たな補綴治療」

Filmed:

TEDMEDにて、特定の失明状態を抱える患者に対して視覚回復が望める大胆なアプローチを、シーラ・ニーレンバーグがご紹介します。補綴装置を視神経に直接つないで、網膜から電気信号を脳に送信するという方法です。

- Neuroscientist
Sheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices. Full bio

I study how the brain processes
私は脳の情報処理系の
00:15
information. That is, how it takes
研究をしています
00:17
information in from the outside world, and
外界から受け取った情報を
00:19
converts it into patterns of electrical activity,
電気活動の信号配列に変換することで
00:21
and then how it uses those patterns
人は見たり 聞いたり
00:23
to allow you to do things --
ものに手を伸ばしたりと
00:25
to see, hear, to reach for an object.
行動を取っているのです
00:27
So I'm really a basic scientist, not
私は臨床医ではなく
00:29
a clinician, but in the last year and a half
基礎医学者なのですが
00:31
I've started to switch over, to use what
この1年半で得た信号配列の
00:33
we've been learning about these patterns
知識を応用して補綴装置の
00:35
of activity to develop prosthetic devices,
開発を始めました
00:37
and what I wanted to do today is show you
信号配列解析の応用例を
00:40
an example of this.
お見せします
00:42
It's really our first foray into this.
これは失明に対して
00:44
It's the development of a prosthetic device
補綴装置を利用する
00:46
for treating blindness.
私たちの初の試みです
00:48
So let me start in on that problem.
失明で苦しんでいる方と
00:50
There are 10 million people in the U.S.
黄斑変性などの網膜の
00:52
and many more worldwide who are blind
疾病により失明のリスクを
00:54
or are facing blindness due to diseases
抱える人は米国に1000万人
00:56
of the retina, diseases like
世界中にも数多くいます
00:58
macular degeneration, and there's little
現在この症状への
01:00
that can be done for them.
対処法はほとんどありません
01:02
There are some drug treatments, but
薬物療法もありますが
01:04
they're only effective on a small fraction
効力を発揮するのは
01:06
of the population. And so, for the vast
一握りの患者だけです
01:08
majority of patients, their best hope for
ですから大抵の場合は補綴装置による
01:10
regaining sight is through prosthetic devices.
視覚回復が頼みの綱となります
01:12
The problem is that current prosthetics
現在出回っている装置では
01:14
don't work very well. They're still very
視覚は限定されてしまい
01:16
limited in the vision that they can provide.
真の補綴とは言えません
01:18
And so, you know, for example, with these
例えば 明るい光や
01:20
devices, patients can see simple things
高コントラストの部分なら
01:22
like bright lights and high contrast edges,
見えるようになりますが
01:24
not very much more, so nothing close
これが限界で 正常な視覚には
01:26
to normal vision has been possible.
ほど遠いというのが現状です
01:28
So what I'm going to tell you about today
本日 紹介するのは
01:31
is a device that we've been working on
私たちが研究を続けてきた
01:33
that I think has the potential to make
より効果的で 失明治療の
01:35
a difference, to be much more effective,
分岐点になりうる装置です
01:37
and what I wanted to do is show you
その仕組みをお見せします
01:39
how it works. Okay, so let me back up a
少し詳しくなりますが
01:41
little bit and show you how a normal retina
まず私たちが解決を目指す課題を
01:43
works first so you can see the problem
理解頂くために健康な網膜の
01:45
that we were trying to solve.
働きを簡単に説明します
01:47
Here you have a retina.
左側が画像で 次に網膜―
01:49
So you have an image, a retina, and a brain.
右側が脳です
01:51
So when you look at something, like this image
目にこの赤ん坊のような
01:53
of this baby's face, it goes into your eye
画像が飛び込んできた際に
01:55
and it lands on your retina, on the front-end
網膜最前列の光受容器という
01:57
cells here, the photoreceptors.
視細胞がこれを受け取ります
01:59
Then what happens is the retinal circuitry,
次に中心部の
02:01
the middle part, goes to work on it,
網膜回路が作動します
02:03
and what it does is it performs operations
受信した画像を計算処理し
02:05
on it, it extracts information from it, and it
光情報を抽出して
02:07
converts that information into a code.
これをコード(一連の信号)に書き換えます
02:09
And the code is in the form of these patterns
この電気パルス信号が
02:11
of electrical pulses that get sent
脳に送られます
02:13
up to the brain, and so the key thing is
ここで画像が最終的には
02:15
that the image ultimately gets converted
コード化されるという点が
02:17
into a code. And when I say code,
大切になります
02:19
I do literally mean code.
文字通りコード化されます
02:21
Like this pattern of pulses here actually means "baby's face,"
画面上のコードは”赤ん坊の顔”を表しており
02:23
and so when the brain gets this pattern
脳がこの信号配列を受け取ると
02:26
of pulses, it knows that what was out there
脳は目に映ったものは
02:28
was a baby's face, and if it
赤ん坊の顔だと認識して
02:30
got a different pattern it would know
異なる信号配列を受信すれば
02:32
that what was out there was, say, a dog,
犬や家といった
02:34
or another pattern would be a house.
異なる像を認識します
02:36
Anyway, you get the idea.
大まかにはこんなところです
02:38
And, of course, in real life, it's all dynamic,
実際には画像は
02:40
meaning that it's changing all the time,
動的で常に変化しています
02:42
so the patterns of pulses are changing
目に映る外界が常に変るように
02:44
all the time because the world you're
パルスの信号配列も常に
02:46
looking at is changing all the time too.
変化します
02:48
So, you know, it's sort of a complicated
まぁ 少し複雑なものなんです
02:51
thing. You have these patterns of pulses
パルスの信号配列はミリ秒単位で
02:53
coming out of your eye every millisecond
目から送信され脳に
02:55
telling your brain what it is that you're seeing.
何を見ているのかを伝えます
02:57
So what happens when a person
さて黄斑変性のような
02:59
gets a retinal degenerative disease like
網脈絡膜変性疾患を患った場合には
03:01
macular degeneration? What happens is
網膜に何が起こるのでしょう?
03:03
is that, the front-end cells die,
最前列の細胞と
03:05
the photoreceptors die, and over time,
光受容器が死滅するだけでなく
03:07
all the cells and the circuits that are
繋がっている細胞や網膜回路も
03:09
connected to them, they die too.
全て死滅してしまいます
03:11
Until the only things that you have left
最終的に残るのは
03:13
are these cells here, the output cells,
脳に情報を送信する
03:15
the ones that send the signals to the brain,
出力細胞のみです
03:17
but because of all that degeneration
しかし変性の後は
03:19
they aren't sending any signals anymore.
シグナルを送ることもなくなります
03:21
They aren't getting any input, so
インプットがなくなるので
03:23
the person's brain no longer gets
脳に送信されるはずであった
03:25
any visual information --
視覚情報が失われます
03:27
that is, he or she is blind.
これが失明という状態です
03:29
So, a solution to the problem, then,
さて対処法はというと
03:32
would be to build a device that could mimic
網膜の光受容器と網膜回路を
03:34
the actions of that front-end circuitry
模倣する装置をつくり
03:36
and send signals to the retina's output cells,
網膜の出力細胞に信号を送り
03:38
and they can go back to doing their
脳への視覚情報の送信を
03:40
normal job of sending signals to the brain.
復旧するというものです
03:42
So this is what we've been working on,
これが私たちの研究課題でした
03:44
and this is what our prosthetic does.
そしてこれがその補綴装置です
03:46
So it consists of two parts, what we call
エンコーダとトランスデューサ(変換器)で
03:48
an encoder and a transducer.
構成されています
03:50
And so the encoder does just
このエンコーダが網膜前部の
03:52
what I was saying: it mimics the actions
画像の受信と
03:54
of the front-end circuitry -- so it takes images
そのコード化の
03:56
in and converts them into the retina's code.
プロセスを代行します
03:58
And then the transducer then makes the
次にトランスデューサが
04:00
output cells send the code on up
コードを出力細胞へ渡し
04:02
to the brain, and the result is
脳へコードが送られます
04:04
a retinal prosthetic that can produce
こうして この補綴装置は
04:06
normal retinal output.
通常の網膜出力を再現します
04:09
So a completely blind retina,
こうすることで 網膜回路や
04:11
even one with no front-end circuitry at all,
光受容器を失った
04:13
no photoreceptors,
失明状態であっても
04:15
can now send out normal signals,
脳が画像と解釈できるように
04:17
signals that the brain can understand.
通常通り信号を送れるのです
04:19
So no other device has been able
これは今まで成し得なかった
04:22
to do this.
初の快挙なんです
04:24
Okay, so I just want to take
さてこの装置の
04:26
a sentence or two to say something about
中核であるエンコーダについて
04:28
the encoder and what it's doing, because
もう少しお話しします
04:30
it's really the key part and it's
興味深く いかした部分でもあります
04:32
sort of interesting and kind of cool.
”いかした”というのは
04:34
I'm not sure "cool" is really the right word, but
適切な言葉かどうか分かりませんが
04:36
you know what I mean.
言いたいことは伝わるでしょう
04:38
So what it's doing is, it's replacing
ここでは網膜回路と
04:40
the retinal circuitry, really the guts of
その中核で行われている
04:42
the retinal circuitry, with a set of equations,
複雑な計算を電子チップで
04:44
a set of equations that we can implement
再現しているのです
04:46
on a chip. So it's just math.
単純な計算処理なんですよ
04:48
In other words, we're not literally replacing
つまり網膜の代替物を埋め込んでいるのでもなく
04:50
the components of the retina.
異なる役割の全ての細胞に対応する
04:53
It's not like we're making a little mini-device
マイクロデバイスを
04:55
for each of the different cell types.
作っているのでもありません
04:57
We've just abstracted what the
網膜の働きを一連の計算として
04:59
retina's doing with a set of equations.
抽出し再現しているのです
05:01
And so, in a way, the equations are serving
ある意味この計算式が
05:03
as sort of a codebook. An image comes in,
電信暗号帳の役割を果たしています
05:05
goes through the set of equations,
通常の網膜が行うように
05:07
and out comes streams of electrical pulses,
画像が受信され 一連の計算を通り抜け
05:10
just like a normal retina would produce.
電気信号に書き換えられるのです
05:12
Now let me put my money
それではこの装置を利用して
05:16
where my mouth is and show you that
正常な出力ができることと
05:18
we can actually produce normal output,
この進歩が一体何を意味するのか
05:20
and what the implications of this are.
お見せしようと思います
05:22
Here are three sets of
これは3種類の発信信号記録です
05:24
firing patterns. The top one is from
一番上は盲目でない動物の記録で
05:26
a normal animal, the middle one is from
真ん中が私たちの
05:28
a blind animal that's been treated with
補綴装置で治療を受けた
05:30
this encoder-transducer device, and the
盲目状態の信号記録です
05:32
bottom one is from a blind animal treated
下が従来の補綴装置を使用した
05:34
with a standard prosthetic.
盲目状態の信号記録です
05:36
So the bottom one is the state-of-the-art
下の記録はエンコーダなしの
05:38
device that's out there right now, which is
光検出器を利用した
05:40
basically made up of light detectors,
現在利用されている中では
05:42
but no encoder. So what we did was we
最先端機器を使用した信号記録です
05:44
presented movies of everyday things --
それぞれに対して 人間・赤ん坊
05:46
people, babies, park benches,
公園のベンチなど日常生活で
05:48
you know, regular things happening -- and
目にする画像を見せた後の
05:50
we recorded the responses from the retinas
先ほどの3種類の状態の
05:52
of these three groups of animals.
網膜の反応を記録しました
05:54
Now just to orient you, each box is showing
3つの図には 種類毎の
05:56
the firing patterns of several cells,
発信信号が示されており
05:58
and just as in the previous slides,
先ほどのスライドと同様に 縦軸は
06:00
each row is a different cell,
5~6個のそれぞれの細胞に対応しています
06:02
and I just made the pulses a little bit smaller
データ全体を見やすくする
06:04
and thinner so I could show you
便宜上 パルス信号を
06:06
a long stretch of data.
縮小して表示してあります
06:09
So as you can see, the firing patterns
ご覧の通りエンコーダと
06:11
from the blind animal treated with
トランスデューサを使用した
06:13
the encoder-transducer really do very
2番目の盲目グループの発信信号は
06:15
closely match the normal firing patterns --
完璧ではないものの
06:17
and it's not perfect, but it's pretty good --
正常なものと大差有りません
06:19
and the blind animal treated with
従来の補綴装置を
06:21
the standard prosthetic,
使用した3番目のグループは
06:23
the responses really don't.
信号がほとんど一致しません
06:25
And so with the standard method,
つまり従来の方法は送信を可能にするものの
06:27
the cells do fire, they just don't fire
正しくコード化されていないために
06:30
in the normal firing patterns because
正常な発信信号とは
06:32
they don't have the right code.
異なる情報を送信してしまうのです
06:34
How important is this?
これはどういうことでしょうか?
06:36
What's the potential impact
利用者の視覚能力に
06:38
on a patient's ability to see?
どのような影響を及ぼすのでしょう?
06:40
So I'm just going to show you one
この質問にお答えするため
06:43
bottom-line experiment that answers this,
ある重要な実験をお見せします
06:45
and of course I've got a lot of other data,
他にもデータはたくさんありますので
06:47
so if you're interested I'm happy
興味の有る方にはお見せいたします
06:49
to show more. So the experiment
これは再構築実験と
06:51
is called a reconstruction experiment.
呼ばれています
06:53
So what we did is we took a moment
動画の部分部分を抜き出し
06:55
in time from these recordings and asked,
そこで網膜は何を見ていたのかを
06:57
what was the retina seeing at that moment?
確認するというものです
07:00
Can we reconstruct what the retina
さて発信信号から
07:02
was seeing from the responses
網膜が見ていた画像を
07:04
from the firing patterns?
再現できるのでしょうか?
07:06
So, when we did this for responses
この実験では私たちの装置と
07:08
from the standard method and from
従来の装置の両方で
07:11
our encoder and transducer.
再現性を確認しました
07:14
So let me show you, and I'm going to
それでは結果ですが
07:16
start with the standard method first.
従来の装置ではこうなりました
07:18
So you can see that it's pretty limited,
限定的であることが伺えます
07:20
and because the firing patterns aren't
発信信号が正しく
07:22
in the right code, they're very limited in
コード化されておらず
07:24
what they can tell you about
何かがあるのは分かりますが
07:26
what's out there. So you can see that
像はとても不明瞭であり
07:28
there's something there, but it's not so clear
情報量は貧弱です
07:30
what that something is, and this just sort of
先ほどお話しした通り
07:32
circles back to what I was saying in the
高コントラスト部や
07:34
beginning, that with the standard method,
明るい部分しか見えないために
07:36
patients can see high-contrast edges, they
このような不明瞭な画像が
07:38
can see light, but it doesn't easily go
生成されてしまうのです
07:40
further than that. So what was
実際の画像はなんだったのでしょう?
07:42
the image? It was a baby's face.
赤ん坊の顔です
07:44
So what about with our approach,
さて コードに変換する私たちの
07:47
adding the code? And you can see
アプローチはどうでしょうか?
07:49
that it's much better. Not only can you
かなりの改善が見られれますね
07:51
tell that it's a baby's face, but you can
赤ん坊の顔だと分かるだけでなく
07:53
tell that it's this baby's face, which is a
元画像と同じ赤ん坊だと認識できます
07:55
really challenging task.
これは本当に大変な作業なんですよ
07:57
So on the left is the encoder
左側はエンコーダ単体を使用したもので
07:59
alone, and on the right is from an actual
右側はエンコーダとトランスデューサを
08:01
blind retina, so the encoder and the transducer.
両方を使用した場合の画像です
08:03
But the key one really is the encoder alone,
しかしここでの鍵はエンコーダです
08:05
because we can team up the encoder with
というのもこれは色々な
08:07
the different transducer.
トランスデューサと組み合わせられます
08:09
This is just actually the first one that we tried.
実はこれが初めての試作品なんですよ
08:11
I just wanted to say something about the standard method.
従来の方法にもコメントしておきましょう
08:13
When this first came out, it was just a really
盲目の網膜が画像を伝達できるなんて
08:15
exciting thing, the idea that you
発表された当時は
08:17
even make a blind retina respond at all.
本当に心躍らされました
08:19
But there was this limiting factor,
しかし コードもなく信号精度の
08:22
the issue of the code, and how to make
改善も必要で 健康な網膜と同じ様に
08:25
the cells respond better,
忠実に再現するという点では
08:27
produce normal responses,
制約を抱えていましたが
08:29
and so this was our contribution.
私たちがこれらを解決しました
08:31
Now I just want to wrap up,
まとめると 本日はコードを介して
08:33
and as I was mentioning earlier
脳に正しく伝達できることと
08:35
of course I have a lot of other data
その手段の一例として
08:37
if you're interested, but I just wanted to give
私たちの装置を紹介しました
08:39
this sort of basic idea
先ほど申し上げたとおり
08:41
of being able to communicate
データは他にいくらでもありますので
08:43
with the brain in its language, and
興味のある方には
08:46
the potential power of being able to do that.
お見せいたします
08:48
So it's different from the motor prosthetics
この補綴装置は運動系装置のように
08:51
where you're communicating from the brain
脳からの信号を装置に伝えている
08:53
to a device. Here we have to communicate
わけではありません
08:55
from the outside world
外界の情報を脳に
08:57
into the brain and be understood,
伝え これを脳が
08:59
and be understood by the brain.
理解することが重要なのです
09:01
And then the last thing I wanted
最後に強調してお伝えしたいのは
09:03
to say, really, is to emphasize
この考え方は汎用的に
09:05
that the idea generalizes.
適用できるという点です
09:07
So the same strategy that we used
私たちが網膜のコードを解明した手順を
09:09
to find the code for the retina we can also
聴覚や運動系に対応する
09:11
use to find the code for other areas,
コード発見に活用することで
09:13
for example, the auditory system and
聴覚消失症や運動不全障害も
09:15
the motor system, so for treating deafness
治療することが
09:17
and for motor disorders.
十分可能です
09:19
So just the same way that we were able to
網膜回路を飛び越えて
09:21
jump over the damaged
その先の出力細胞に
09:23
circuitry in the retina to get to the retina's
たどり着いたのと同じ方法で
09:25
output cells, we can jump over the
蝸牛殻の先の
09:27
damaged circuitry in the cochlea
聴覚神経にたどり着いたり
09:29
to get the auditory nerve,
脳卒中によって生じた
09:31
or jump over damaged areas in the cortex,
大脳皮質内と
09:33
in the motor cortex, to bridge the gap
運動皮質との間の溝を
09:35
produced by a stroke.
埋めることもできます
09:38
I just want to end with a simple
最後にコードの理解こそが
09:40
message that understanding the code
大きな意味を持つということは
09:42
is really, really important, and if we
覚えておいて下さい
09:44
can understand the code,
この脳の言語であるコードを
09:46
the language of the brain, things become
解明できれば以前は明らかに
09:48
possible that didn't seem obviously
不可能であったことが可能となるのです
09:50
possible before. Thank you.
ご静聴ありがとうございました
09:52
(Applause)
(拍手)
09:54
Translated by Takahiro Shimpo
Reviewed by Akinori Oyama

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About the Speaker:

Sheila Nirenberg - Neuroscientist
Sheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices.

Why you should listen

Sheila Nirenberg is a neuroscientist/professor at Weill Medical College of Cornell University, where she studies neural coding – that is, how the brain takes information from the outside world and encodes it in patterns of electrical activity. The idea is to be able to decode the activity, to look at a pattern of electrical pulses and know what an animal is seeing or thinking or feeling.  Recently, she’s been using this work to develop new kinds of prosthetic devices, particularly ones for treating blindness.


More profile about the speaker
Sheila Nirenberg | Speaker | TED.com