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: Bebek bezleri beyinle ilgili bu yeni çalışmaya ilham kaynağı oldu

Filmed:
1,501,957 views

Nöromühendis Ed Boyden beyinlerimizdeki minik biyomoleküllerin düşüncelerimizi, hislerimizi ve duygularımızı nasıl oluşturduğunu ve alzheimer ve epilepsi gibi hastalıklara hangi moleküler değişimlerin sebep olduğunu bilmek istiyor. Bu görünmez yapılara yakından bakmaktansa, o şunu merak etti: Peki ya biz onları fiziksel olarak büyütürsek ve daha kolay görmemizi sağlarsak nasıl olur? Bebek bezlerinin şişmesini sağlayan polimerin, beynin yapısını anlamada nasıl anahtar bir rol oynayabileceğini öğrenin.
- 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

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

00:12
HelloMerhaba, everybodyherkes.
0
904
1405
Herkese merhabalar.
Bugün yanımda bir bebek bezi getirdim.
00:14
I broughtgetirdi with me todaybugün a babybebek diaperBebek bezi.
1
2333
2643
00:18
You'llYou'll see why in a secondikinci.
2
6793
1722
Sebebini birazdan anlayacaksınız.
00:20
BabyBebek diapersçocuk bezi have interestingilginç propertiesözellikleri.
3
8539
2010
Bebek bezlerinin ilginç özellikleri var.
00:22
They can swelldeniz seviyesi enormouslyçok
when you addeklemek waterSu to them,
4
10573
2691
Su eklendiğinde inanılmaz
derecede şişebilirler, ki bu da
00:25
an experimentdeney donetamam
by millionsmilyonlarca of kidsçocuklar everyher day.
5
13288
2984
milyonlarca bebek tarafından
her gün yapılan bir deney.
00:28
(LaughterKahkaha)
6
16296
1150
(Gülüşmeler)
00:29
But the reasonneden why
7
17470
1494
Fakat bunun sebebi
00:30
is that they're designedtasarlanmış
in a very cleverzeki way.
8
18988
2190
çok akıllıca tasarlanmış olmaları.
00:33
They're madeyapılmış out of a thing
calleddenilen a swellableswellable materialmalzeme.
9
21202
2635
Şişebilir malzeme denen
bir şeyden yapılmışlar.
Su eklediğiniz zaman şişerek hacmini
00:35
It's a specialözel kindtür of materialmalzeme that,
when you addeklemek waterSu,
10
23861
2737
belki de bin katına kadar arttırabilen
00:38
it will swelldeniz seviyesi up enormouslyçok,
11
26622
1430
00:40
maybe a thousandbin timeszamanlar in volumehacim.
12
28076
2166
özel bir madde.
Bu da çok güçlü endüstriyel
türden bir polimer.
00:42
And this is a very usefulişe yarar,
industrialSanayi kindtür of polymerpolimer.
13
30266
3236
Fakat bizim, MIT'deki grubumla
yapmaya çalıştığımız,
00:45
But what we're tryingçalışıyor to do
in my groupgrup at MITMIT
14
33819
2526
00:48
is to figureşekil out if we can do
something similarbenzer to the brainbeyin.
15
36369
3213
buna benzer bir şeyi insan beynine
yapıp yapamayacağımızı bulmak.
00:51
Can we make it biggerDaha büyük,
16
39606
1159
Beynin içine bakabileceğimiz,
00:52
bigbüyük enoughyeterli that you
can peerakran insideiçeride
17
40789
1678
beynin yapıtaşları olan biyomolekülleri ve
00:54
and see all the tinyminik buildingbina blocksbloklar,
the biomoleculesbiomolecules,
18
42481
2628
üç boyutta nasıl
düzenlendiklerini görebilecek,
00:57
how they're organizedörgütlü in threeüç dimensionsboyutlar,
19
45133
2151
beynin yapısını, hatta temel gerçekliğini
00:59
the structureyapı, the groundzemin truthhakikat
structureyapı of the brainbeyin, if you will?
20
47308
3485
görebileceğimiz kadar büyütebilir miyiz?
01:02
If we could get that,
21
50817
1158
Eğer bunu başarabilirsek
beynin düşünce, duygu, eylem
ve his üretmek üzere
01:03
maybe we could have a better understandinganlayış
of how the brainbeyin is organizedörgütlü
22
51999
3509
nasıl düzenlendiğini belki de
daha iyi anlayabiliriz.
01:07
to yieldYol ver thoughtsdüşünceler and emotionsduygular
23
55532
1659
01:09
and actionseylemler and sensationsduyumları.
24
57215
1719
01:10
Maybe we could try to pinpointyerini belirlemek
the exactkesin changesdeğişiklikler in the brainbeyin
25
58958
3415
Belki de, neyin gerçekten
sebep olduğunu ve
kökenini bilmediğimiz,
01:14
that resultsonuç in diseaseshastalıklar,
26
62397
1776
Alzheimer, epilepsi, Parkinson gibi
01:16
diseaseshastalıklar like Alzheimer'sAlzheimer
and epilepsyepilepsi and Parkinson'sParkinson,
27
64197
3212
çok az tedavi ve çok daha az
01:19
for whichhangi there are fewaz
treatmentstedaviler, much lessaz cureskürler,
28
67433
2578
kalıcı çareleri olan hastalıklara
01:22
and for whichhangi, very oftensık sık,
we don't know the causesebeb olmak or the originskökenleri
29
70035
3617
sebep olan değişimleri tespit edebiliriz.
01:25
and what's really causingneden olan them to occurmeydana.
30
73676
2135
MIT'deki grubumuz,
01:28
Now, our groupgrup at MITMIT
31
76613
1740
nörobilimin son yüzyılda sahip olduğundan
01:30
is tryingçalışıyor to take
a differentfarklı pointpuan of viewgörünüm
32
78377
2686
daha farklı bir bakış
açısı geliştirmeye çalışıyor.
01:33
from the way neurosciencenörobilim has
been donetamam over the last hundredyüz yearsyıl.
33
81087
3230
Bizler tasarımcıyız. Mucidiz.
01:36
We're designerstasarımcılar. We're inventorsBuluş.
34
84341
1579
Beyni incelememizi ve
onarmamızı sağlayacak
01:37
We're tryingçalışıyor to figureşekil out
how to buildinşa etmek technologiesteknolojiler
35
85944
2544
yeni teknolojiler üretmeye çalışıyoruz.
01:40
that let us look at and repaironarım the brainbeyin.
36
88512
2456
Bunun sebebi de
01:42
And the reasonneden is,
37
90992
1151
beynin inanılmaz derecede karmaşık olması.
01:44
the brainbeyin is incrediblyinanılmaz,
incrediblyinanılmaz complicatedkarmaşık.
38
92167
2801
Nörobilimin ilk yüzyılı boyunca beynin,
01:47
So what we'vebiz ettik learnedbilgili
over the first centuryyüzyıl of neurosciencenörobilim
39
95484
2887
son derece özelleşmiş ve
karmaşık geometriye sahip,
01:50
is that the brainbeyin is a very
complicatedkarmaşık network,
40
98395
2303
üzerinden akım geçen nöron adı
verilen hücrelerden oluşmuş
01:52
madeyapılmış out of very specializeduzman
cellshücreler calleddenilen neuronsnöronlar
41
100722
2480
01:55
with very complexkarmaşık geometriesgeometriler,
42
103226
1667
01:56
and electricalelektrik currentsakımlar will flowakış
throughvasitasiyla these complexlyKompleks shapedbiçimli neuronsnöronlar.
43
104917
4237
karmaşık bir ağ olduğunu öğrendik.
02:01
FurthermoreAyrıca, neuronsnöronlar
are connectedbağlı in networksağlar.
44
109653
2784
Yani nöronlar bu ağ içinde bağlantılılar.
02:04
They're connectedbağlı by little junctionskavşak
calleddenilen synapsessinapsların that exchangedeğiş tokuş chemicalskimyasallar
45
112461
3835
Nöronların birbirleriyle konuşmasını
kimyasallar yardımıyla sağlayan
"sinaps"larla birbirlerine bağlılar.
02:08
and allowizin vermek the neuronsnöronlar
to talk to eachher other.
46
116320
2218
02:10
The densityyoğunluk of the brainbeyin is incredibleinanılmaz.
47
118562
1940
Şimdi, beynin yoğunluğu inanılmaz.
02:12
In a cubickübik millimetermilimetre of your brainbeyin,
48
120526
2307
Beyninizin bir milimetrekübünde
02:14
there are about 100,000 of these neuronsnöronlar
49
122857
2457
bu nöronlardan yaklaşık 100.000 tane
02:17
and maybe a billionmilyar of those connectionsbağlantıları.
50
125338
2517
ve belki de milyarlarca
bu bağlantılardan var.
02:20
But it's worsedaha da kötüsü.
51
128887
1382
Ama durum daha da vahim.
02:22
So, if you could zoomyakınlaştırma in to a neuronnöron,
52
130293
2305
Diyelim ki bir nörona çok
yakından bakabiliyoruz
02:24
and, of coursekurs, this is just
our artist'ssanatçının renditionsahneleme of it.
53
132622
2750
ve tabii ki burada görünen
sanatsal bir temsil.
Göreceğiniz şey, karmaşık 3 boyutlu
yapılara sahip nano boyutlarda
02:27
What you would see are thousandsbinlerce
and thousandsbinlerce of kindsçeşit of biomoleculesbiomolecules,
54
135396
4207
binlerce biyomolekül olurdu.
02:31
little nanoscaleNano machinesmakineler
organizedörgütlü in complexkarmaşık, 3D patternsdesenler,
55
139627
4400
Bunlar o elektrik sinyallerini ve
kimyasal alışverişleri
02:36
and togetherbirlikte they mediatearabuluculuk
those electricalelektrik pulsesbakliyat,
56
144051
2628
kontrol ederek nöronların
birlikte çalışmasını,
02:38
those chemicalkimyasal exchangesdeğişimleri
that allowizin vermek neuronsnöronlar to work togetherbirlikte
57
146703
3937
dolayısıyla düşünce, duygu ve benzeri
şeyleri üretmelerini sağlıyorlar.
02:42
to generateüretmek things like thoughtsdüşünceler
and feelingsduygular and so forthileri.
58
150664
3669
02:46
Now, we don't know how
the neuronsnöronlar in the brainbeyin are organizedörgütlü
59
154357
3764
Şimdi, nöronların beynin
içinde nasıl düzenlenip
02:50
to formform networksağlar,
60
158145
1174
ağlar oluşturduklarını
02:51
and we don't know how
the biomoleculesbiomolecules are organizedörgütlü
61
159343
2500
ve nöronların içindeki biyomoleküllerin
bu karmaşık, düzenli makineleri
02:53
withiniçinde neuronsnöronlar
62
161867
1174
02:55
to formform these complexkarmaşık, organizedörgütlü machinesmakineler.
63
163065
2405
nasıl oluşturduklarını bilmiyoruz.
02:57
If we really want to understandanlama this,
64
165918
1820
Bu durumu anlamak için de
yeni teknolojilere ihtiyacımız var.
02:59
we're going to need newyeni technologiesteknolojiler.
65
167762
1817
Eğer nöronlar ve moleküllerin
03:01
But if we could get suchböyle mapsharitalar,
66
169603
1784
ve nöronlar ve ağların
yapısına bakabilsek,
03:03
if we could look at the organizationorganizasyon
of moleculesmoleküller and neuronsnöronlar
67
171411
2943
eğer bakabilmemizi sağlayan
haritalarımız olsa,
03:06
and neuronsnöronlar and networksağlar,
68
174378
1566
belki de beynin, duyumsal
bölgelerden bilgiyi alıp,
03:07
maybe we could really understandanlama
how the brainbeyin conductsyürütmektedir informationbilgi
69
175968
3437
03:11
from sensoryduyusal regionsbölgeler,
70
179429
1167
duygu ve hislerle karıştırıp
kararlarımızı ve
03:12
mixeskarışımlar it with emotionduygu and feelingduygu,
71
180620
1736
03:14
and generatesüretir our decisionskararlar and actionseylemler.
72
182380
2394
eylemlerimizi nasıl
oluşturduğunu anlayabiliriz.
03:17
Maybe we could pinpointyerini belirlemek the exactkesin setset
of molecularmoleküler changesdeğişiklikler that occurmeydana
73
185131
3789
Belki de beyindeki bir
hastalığa sebep olan
değişikleri tam olarak tespit edebiliriz.
03:20
in a brainbeyin disorderdüzensizlik.
74
188944
1202
03:22
And oncebir Zamanlar we know how
those moleculesmoleküller have changeddeğişmiş,
75
190170
2822
Bu moleküllerin ne şekilde
değiştiklerini bildiğimizde
03:25
whetherolup olmadığını they'veonlar ettik increasedartmış in numbernumara
or changeddeğişmiş in patternmodel,
76
193016
2780
– sayıları mı artmış,
düzenleri mi değişmiş –
03:27
we could use those
as targetshedefler for newyeni drugsilaçlar,
77
195820
2939
bu değişimleri yeni
ilaçlar için hedef olarak
03:30
for newyeni waysyolları of deliveringteslim
energyenerji into the brainbeyin
78
198783
2271
ya da bunları beyin
hastalıklarına sebep olan
03:33
in ordersipariş to repaironarım the brainbeyin
computationshesaplamalar that are afflictedtutulmuş
79
201078
3880
beyinsel işlemleri onarmak için beyne
enerji sağlamanın yeni yollarını
bulmak için kullanabiliriz.
03:36
in patientshastalar who sufferacı çekmek
from brainbeyin disordersbozukluklar.
80
204982
2299
03:39
We'veBiz ettik all seengörüldü lots of differentfarklı
technologiesteknolojiler over the last centuryyüzyıl
81
207793
3243
Son yüzyıl boyunca bu durumu ele alan
bir sürü farklı teknoloji gördük.
03:43
to try to confrontkarşısına çıkmak this.
82
211060
1166
Sanırım hepiniz MRI makineleriyle alınmış
03:44
I think we'vebiz ettik all seengörüldü brainbeyin scanstaramalar
83
212250
1880
03:46
takenalınmış usingkullanma MRIMRI machinesmakineler.
84
214154
2034
beyin görüntüleri görmüşsünüzdür.
03:48
These, of coursekurs, have the great powergüç
that they are noninvasivenoninvaziv,
85
216212
3347
Bunların en önemli özelliği
müdahalesiz olmaları,
yani canlı insanlar
üzerinde kullanılabiliyorlar.
03:51
they can be used on livingyaşam humaninsan subjectskonular.
86
219583
2355
03:54
But alsoAyrıca, they're spatiallyDağınık şekilde crudeham.
87
222407
2231
Ama aynı zamanda,
uzamsal anlamda ilkeller.
03:56
EachHer of these blobslekeler that you see,
or voxelsvoxels, as they're calleddenilen,
88
224662
2990
Bu küçük damlacıkların
-yani voksellerin- içinde
milyonlarca ve milyonlarca
nöron olabiliyor.
03:59
can containiçermek millionsmilyonlarca
and millionsmilyonlarca of neuronsnöronlar.
89
227676
2689
Yani bizim bilinçli ve güçlü
yaratıklar oluşumuza
04:02
So it's not at the levelseviye of resolutionçözüm
90
230389
1850
04:04
where it can pinpointyerini belirlemek
the molecularmoleküler changesdeğişiklikler that occurmeydana
91
232263
2538
katkı sağlayan moleküllerdeki
ya da nöronların bağlantılarındaki
04:06
or the changesdeğişiklikler in the wiringkablolama
of these networksağlar
92
234825
2286
04:09
that contributeskatkıda bulunur to our abilitykabiliyet
to be consciousbilinçli and powerfulgüçlü beingsvarlıklar.
93
237135
3946
değişimleri gösterebilecek
çözünürlüğe sahip değiller.
04:13
At the other extremeaşırı,
you have microscopesmikroskoplar.
94
241797
3181
Öbür taraftan, mikroskoplar var.
04:17
MicroscopesMikroskoplar, of coursekurs, will use lightışık
to look at little tinyminik things.
95
245002
3295
Mikroskoplar ışığı kullanarak küçük
şeyleri görmemizi sağlıyorlar.
Yüzyıllarca bakterilere
bakmak için kullanıldılar.
04:20
For centuriesyüzyıllar, they'veonlar ettik been used
to look at things like bacteriabakteriler.
96
248321
3075
Nörobilim bakımından da
04:23
For neurosciencenörobilim,
97
251420
1151
mikroskoplar, 130 yıl kadar
önce nöronların
04:24
microscopesmikroskoplar are actuallyaslında how neuronsnöronlar
were discoveredkeşfedilen in the first placeyer,
98
252595
3412
ilk keşfini sağlayan araçlar.
04:28
about 130 yearsyıl agoönce.
99
256031
1292
04:29
But lightışık is fundamentallyesasen limitedsınırlı.
100
257347
2318
Ama ışık temelde kısıtlayıcıdır.
04:31
You can't see individualbireysel moleculesmoleküller
with a regulardüzenli oldeski microscopemikroskop.
101
259689
3298
Sıradan bir mikroskopla molekülleri
teker teker göremezsiniz.
O küçük bağlantıları göremezsiniz.
04:35
You can't look at these tinyminik connectionsbağlantıları.
102
263011
2152
O hâlde beyne bakma yetimizi güçlendirmek,
04:37
So if we want to make our abilitykabiliyet
to see the brainbeyin more powerfulgüçlü,
103
265187
3942
beynin gerçek ve temel
yapısını görmek istiyorsak,
04:41
to get down to the groundzemin truthhakikat structureyapı,
104
269153
2168
04:43
we're going to need to have
even better technologiesteknolojiler.
105
271345
3280
elimizdekilerden daha gelişmiş
teknolojilere ihtiyacımız olacak.
04:47
My groupgrup, a coupleçift yearsyıl agoönce,
startedbaşladı thinkingdüşünme:
106
275611
2224
Birkaç yıl önce düşünmeye başladık:
Neden tam tersini yapmıyoruz ki?
04:49
Why don't we do the oppositekarşısında?
107
277859
1412
Madem beyne yakından bakmak bu kadar zor,
04:51
If it's so darniğne ile örerek onarmak complicatedkarmaşık
to zoomyakınlaştırma in to the brainbeyin,
108
279295
2461
niye onu büyütmeyelim ki?
04:53
why can't we make the brainbeyin biggerDaha büyük?
109
281780
1943
04:56
It initiallybaşlangıçta startedbaşladı
110
284166
1155
Çalışmaya iki yüksek lisans
öğrencisiyle başladık:
04:57
with two gradyüksek lisans studentsöğrencilerin in my groupgrup,
FeiFei ChenChen and PaulPaul TillbergTillberg.
111
285345
2996
Fei Chen ve Paul Tillberg.
Şimdi başka insanlar da
yardımcı oluyorlar.
05:00
Now manyçok othersdiğerleri in my groupgrup
are helpingyardım ediyor with this processsüreç.
112
288365
2720
Bebek bezindeki gibi polimerleri
alıp fiziksel olarak
05:03
We decidedkarar to try to figureşekil out
if we could take polymerspolimerler,
113
291109
2762
05:05
like the stuffşey in the babybebek diaperBebek bezi,
114
293895
1629
beynin içine yerleştirmeye
çalışmaya karar verdik.
05:07
and installkurmak it physicallyfiziksel olarak
withiniçinde the brainbeyin.
115
295548
2006
Eğer düzgün yapabilirsek,
05:09
If we could do it just right,
and you addeklemek waterSu,
116
297578
2241
su eklediğimizde
beyni bir ihtimal şişirip
05:11
you can potentiallypotansiyel blowdarbe the brainbeyin up
117
299843
1835
içindeki bu biyomolekülleri
ayırt edebiliriz.
05:13
to where you could distinguishayırmak
those tinyminik biomoleculesbiomolecules from eachher other.
118
301702
3377
Bu bağlantıları görerek
beyni haritalayabiliriz.
05:17
You would see those connectionsbağlantıları
and get mapsharitalar of the brainbeyin.
119
305103
2870
Bu tabii oldukça etkileyici olabilir.
05:19
This could potentiallypotansiyel be quiteoldukça dramaticdramatik.
120
307997
1988
Burada küçük bir deney hazırladık.
05:22
We broughtgetirdi a little demodemo here.
121
310009
3008
05:25
We got some purifiedsaf babybebek diaperBebek bezi materialmalzeme.
122
313538
2575
Bir miktar saf bebek bezi malzememiz var.
05:28
It's much easierDaha kolay
just to buysatın almak it off the InternetInternet
123
316137
2274
İnternetten almak, bebek bezindeki minicik
taneleri ayıklamaktan çok daha kolay.
05:30
than to extractözüt the fewaz grainstahıl
that actuallyaslında occurmeydana in these diapersçocuk bezi.
124
318435
3475
05:33
I'm going to put just one teaspoonçay kaşığı here
125
321934
2225
Bu saflaştırılmış polimerden sadece bir
05:36
of this purifiedsaf polymerpolimer.
126
324706
1794
tatlı kaşığı kadar ekleyeceğim.
05:39
And here we have some waterSu.
127
327270
2152
Burada da bir miktar suyumuz var.
05:41
What we're going to do
128
329446
1162
Şimdi de bu kadar bebek bezi malzemesinin
05:42
is see if this teaspoonçay kaşığı
of the babybebek diaperBebek bezi materialmalzeme
129
330632
3011
boyutunun ne kadar artacağını göreceğiz.
05:45
can increaseartırmak in sizeboyut.
130
333667
1709
Gözlerinizin önünde boyutunun
05:48
You're going to see it increaseartırmak in volumehacim
by about a thousandfoldthousandfold
131
336687
3696
yaklaşık bin katına
çıktığını göreceksiniz.
05:52
before your very eyesgözleri.
132
340407
1286
Çok daha fazla ekleyebilirim ama
06:01
I could pourdökün much more of this in there,
133
349597
1972
sanırım elimizdeki bu minik molekülün
06:03
but I think you've got the ideaFikir
134
351593
1558
çok ilginç ve doğru kullanabilirsek
06:05
that this is a very,
very interestingilginç moleculemolekül,
135
353175
2502
beyne geçmiş yöntemlerle
06:07
and if can use it in the right way,
136
355701
1912
bakamadığımız kadar yakından bakma
06:09
we mightbelki be ableyapabilmek
to really zoomyakınlaştırma in on the brainbeyin
137
357637
2321
06:11
in a way that you can't do
with pastgeçmiş technologiesteknolojiler.
138
359982
2594
olanağı sağlayacağını anlamışsınızdır.
Tamam. Şimdi biraz kimya.
06:15
OK. So a little bitbit of chemistrykimya now.
139
363227
2054
Bebek bezi polimerinin
içinde neler oluyor?
06:17
What's going on
in the babybebek diaperBebek bezi polymerpolimer?
140
365305
2442
06:19
If you could zoomyakınlaştırma in,
141
367771
1676
Yakından bakarsak
ekrandakine benzer bir şeyler olacaktır.
06:21
it mightbelki look something like
what you see on the screenekran.
142
369471
2673
Polimerler uzun ince zincirler
hâlinde dizilmiş atomlardır.
06:24
PolymersPolimerler are chainszincirler of atomsatomları
arrangeddüzenlenmiş in long, thinince lineshatlar.
143
372168
4492
Zincirler çok çok ince,
06:28
The chainszincirler are very tinyminik,
144
376684
1367
yaklaşık bir biyomolekül genişliğinde
06:30
about the widthGenişlik of a biomoleculebiomolecule,
145
378075
1864
ve bu polimerler son derece yoğun.
06:31
and these polymerspolimerler are really denseyoğun.
146
379963
1747
Birbirlerinden yaklaşık bir biyomolekül
06:33
They're separatedayrıldı by distancesmesafeler
147
381734
1500
06:35
that are around the sizeboyut of a biomoleculebiomolecule.
148
383258
2252
genişliğinde mesafelerle ayrılmışlar.
Bu da bizim için çok iyi,
06:37
This is very good
149
385534
1165
06:38
because we could potentiallypotansiyel
movehareket everything apartayrı in the brainbeyin.
150
386723
3041
çünkü beyindeki her şeyi
birbirinden uzaklaştırabiliriz.
Su eklediğimizde ise,
06:41
If we addeklemek waterSu, what will happenolmak is,
151
389788
1848
şişebilir malzeme suyu emecek,
06:43
this swellableswellable materialmalzeme
is going to absorbemmek the waterSu,
152
391660
2515
polimer zincirleri
birbirlerinden uzaklaşacak
06:46
the polymerpolimer chainszincirler will movehareket
apartayrı from eachher other,
153
394199
2400
ve bütün malzeme daha
büyük hâle gelecek.
06:48
and the entiretüm materialmalzeme
is going to becomeolmak biggerDaha büyük.
154
396623
2634
Bu zincirler de çok küçük olduklarından ve
06:51
And because these chainszincirler are so tinyminik
155
399615
1814
06:53
and spacedaralıklı by biomolecularBiyomoleküler distancesmesafeler,
156
401453
2205
aralarında biyomoleküler
mesafeler olduğundan dolayı
06:55
we could potentiallypotansiyel blowdarbe up the brainbeyin
157
403682
2039
beyni şişirip görebileceğimiz kadar
06:57
and make it bigbüyük enoughyeterli to see.
158
405745
1633
büyütmemizi sağlayabilirler.
O zaman sıkıntımız şu:
07:00
Here'sİşte the mysterygizem, then:
159
408020
1240
Bu polimer molekülleri beynin
içine nasıl koyabiliriz ki
07:01
How do we actuallyaslında make
these polymerpolimer chainszincirler insideiçeride the brainbeyin
160
409284
3610
bütün biyomolekülleri ayırabilelim?
07:04
so we can movehareket all the biomoleculesbiomolecules apartayrı?
161
412918
2239
Eğer bunu yapabilirsek
07:07
If we could do that,
162
415181
1151
belki de beynin temel
yapısını haritalayabiliriz.
07:08
maybe we could get
groundzemin truthhakikat mapsharitalar of the brainbeyin.
163
416356
2397
Kablolamayı görebiliriz.
07:10
We could look at the wiringkablolama.
164
418777
1389
İçeri bir göz atıp içerideki
molekülleri görebiliriz.
07:12
We can peerakran insideiçeride
and see the moleculesmoleküller withiniçinde.
165
420190
3157
07:15
To explainaçıklamak this, we madeyapılmış some animationsanimasyonlar
166
423925
2481
Biyomoleküllerin nasıl görünebileceklerini
07:18
where we actuallyaslında look
at, in these artistsanatçı renderingskaplamalar,
167
426430
2603
ve bizim onların nasıl
ayırabileceğimizi açıklayabilmek için
07:21
what biomoleculesbiomolecules mightbelki look
like and how we mightbelki separateayrı them.
168
429057
3541
temsili birkaç animasyon hazırladık.
Birinci adım:
07:24
StepAdım one: what we'devlenmek have
to do, first of all,
169
432622
2549
Öncelikle yapmamız gereken şey,
burada kahverengiyle
belirtilmiş her biyomoleküle
07:27
is attachiliştirmek everyher biomoleculebiomolecule,
showngösterilen in brownkahverengi here,
170
435195
3389
07:30
to a little anchorÇapa, a little handlesap.
171
438608
2159
küçük bir kulp, bir çapa eklemek.
07:32
We need to pullÇek the moleculesmoleküller
of the brainbeyin apartayrı from eachher other,
172
440791
3095
Beyindeki molekülleri birbirinden
uzaklaştırmamız gerekiyor,
bunun için de küçük bir
kulpa sahip olmalıyız ki
07:35
and to do that, we need
to have a little handlesap
173
443910
2326
07:38
that allowsverir those polymerspolimerler to bindbağlamak to them
174
446260
2285
polimerler onlara bağlanıp
molekülleri çekebilsin.
07:40
and to exertuygulamayın theironların forcekuvvet.
175
448569
1542
Hâliyle, bebek bezi polimerini alıp da
beynin üzerine boca edersek
07:43
Now, if you just take babybebek diaperBebek bezi
polymerpolimer and dumpçöplük it on the brainbeyin,
176
451278
3161
07:46
obviouslybelli ki, it's going to sitoturmak there on topüst.
177
454463
2037
beynin üstünde kalır.
Dolayısıyla bu polimerleri
beynin içinde elde etmeliyiz.
07:48
So we need to find a way
to make the polymerspolimerler insideiçeride.
178
456524
2528
İşte bu konuda şansımız var.
07:51
And this is where we're really luckyşanslı.
179
459076
1788
Zira monomer dediğimiz
07:52
It turnsdönüşler out, you can
get the buildingbina blocksbloklar,
180
460888
2188
bu küçük yapıtaşlarını elde edip
07:55
monomersmonomerler, as they're calleddenilen,
181
463100
1372
beynin içinde reaksiyona sokarsak,
07:56
and if you let them go into the brainbeyin
182
464496
1784
bu uzun zincirleri beyin dokusunun
07:58
and then triggertetik the chemicalkimyasal reactionsreaksiyonları,
183
466304
2036
08:00
you can get them to formform
those long chainszincirler,
184
468364
2702
içinde elde edebiliyoruz.
08:03
right there insideiçeride the brainbeyin tissuedoku.
185
471090
1798
Tam da beyin dokusunun içinde.
Biyomoleküllerin arasından
ve etrafından dolanarak
08:05
They're going to windrüzgar theironların way
around biomoleculesbiomolecules
186
473325
2397
karmaşık ağlarını örecekler
08:07
and betweenarasında biomoleculesbiomolecules,
187
475746
1221
08:08
formingşekillendirme those complexkarmaşık webswebs
188
476991
1625
ve en sonunda, molekülleri
08:10
that will allowizin vermek you, eventuallysonunda,
to pullÇek apartayrı the moleculesmoleküller
189
478640
2862
birbirlerinden uzaklaştırmanızı
sağlayabilirler.
08:13
from eachher other.
190
481526
1175
Ve her bahsettiğim kulplardan
birine rastladıklarında
08:14
And everyher time one
of those little handleskolları is around,
191
482725
3054
08:17
the polymerpolimer will bindbağlamak to the handlesap,
and that's exactlykesinlikle what we need
192
485803
3350
onlara tutunacaklar,
ki bu da molekülleri çekmek için
tam da ihtiyacımız olan şey.
08:21
in ordersipariş to pullÇek the moleculesmoleküller
apartayrı from eachher other.
193
489177
2531
08:23
All right, the momentan of truthhakikat.
194
491732
1693
O hâlde kritik an.
08:25
We have to treattedavi etmek this specimennumune
195
493449
2148
Bu numuneyi, onu gevşetecek
08:27
with a chemicalkimyasal to kindtür of loosengevşetin up
all the moleculesmoleküller from eachher other,
196
495621
3446
bir kimyasala maruz bırakmalıyız
ki su eklediğimizde
08:31
and then, when we addeklemek waterSu,
197
499091
1836
şişebilir malzeme şişsin,
08:32
that swellableswellable materialmalzeme is going
to startbaşlama absorbingemici the waterSu,
198
500951
2953
polimer zincirleri bu sefer
08:35
the polymerpolimer chainszincirler will movehareket apartayrı,
199
503928
1703
biyomolekülleri de peşlerinden
sürükleyerek açılsınlar.
08:37
but now, the biomoleculesbiomolecules
will come alonguzun bir for the ridebinmek.
200
505655
2722
08:40
And much like drawingçizim
a pictureresim on a balloonbalon,
201
508401
2164
Ve tıpkı balonun üstüne
bir resim çizmişiz de
onu şişiriyormuşuz gibi,
08:42
and then you blowdarbe up the balloonbalon,
202
510589
1587
resim hâlâ aynı resim
08:44
the imagegörüntü is the sameaynı,
203
512200
1290
ama mürekkep tanecikleri
birbirlerinden uzaklaşmış hâlde;
08:45
but the inkmürekkep particlesparçacıklar have movedtaşındı
away from eachher other.
204
513514
2548
08:48
And that's what we'vebiz ettik been ableyapabilmek
to do now, but in threeüç dimensionsboyutlar.
205
516086
3467
ki demin üç boyutta
yaptığımız da tam olarak bu.
Son bir şey var.
08:51
There's one last trickhile.
206
519577
1999
Burada gösterildiği üzere
08:53
As you can see here,
207
521600
1218
bütün biyomoleküller kahverengi.
08:54
we'vebiz ettik color-codedrenk kodlu
all the biomoleculesbiomolecules brownkahverengi.
208
522842
2109
08:56
That's because they all
kindtür of look the sameaynı.
209
524975
2170
Çünkü birbirlerine çok benziyorlar.
Biyomoleküller aynı atomlardan oluşurlar,
08:59
BiomoleculesBiomolecules are madeyapılmış
out of the sameaynı atomsatomları,
210
527169
2105
sadece düzenleri farklıdır.
09:01
but just in differentfarklı ordersemirler.
211
529298
2240
Onları görünür hâle getirmek için
09:03
So we need one last thing
212
531562
1500
09:05
in ordersipariş to make them visiblegözle görülür.
213
533086
1695
son bir şeye ihtiyacımız var.
09:06
We have to bringgetirmek in little tagsEtiketler,
214
534805
1579
Onları ayırt edebilmek
için parlak renklerde
09:08
with glowingparlayan dyesBoyalar
that will distinguishayırmak them.
215
536408
3019
etiketler gerekli.
09:11
So one kindtür of biomoleculebiomolecule
mightbelki get a bluemavi colorrenk.
216
539451
2673
Yani bir biyomolekül türü
mavi renkle işaretlenir.
09:14
AnotherBaşka bir kindtür of biomoleculebiomolecule
mightbelki get a redkırmızı colorrenk.
217
542148
2351
Bir diğeri kırmızı olur
ve böyle gider.
09:16
And so forthileri.
218
544523
1276
09:17
And that's the finalnihai stepadım.
219
545823
1552
Bu da son adım.
09:19
Now we can look at something like a brainbeyin
220
547399
2278
Sonuç olarak beyin gibi bir şeye ve
teker teker moleküllere bakabiliyoruz,
09:21
and look at the individualbireysel moleculesmoleküller,
221
549701
1796
09:23
because we'vebiz ettik movedtaşındı them
faruzak apartayrı enoughyeterli from eachher other
222
551521
2707
çünkü onları birbirlerinden
ayırt edebilecek kadar
uzaklaştırmış olduk.
09:26
that we can tell them apartayrı.
223
554252
1698
09:27
So the hopeumut here is that
we can make the invisiblegörünmez visiblegözle görülür.
224
555974
2834
Burada umudumuz
görünemeyeni görünür kılmak.
09:30
We can turndönüş things that mightbelki seemgörünmek
smallküçük and obscurekaranlık
225
558832
2566
Küçük ve karanlık gibi
görünen şeyleri alıp,
09:33
and blowdarbe them up
226
561422
1151
hayatla ilgili bilgi takımyıldızları
09:34
untila kadar they're like constellationsTakımyıldız
of informationbilgi about life.
227
562597
3177
gibi görünene kadar şişirebiliriz.
İşte gerçekte nasıl olabileceğine
dair bir video.
09:37
Here'sİşte an actualgerçek videovideo
of what it mightbelki look like.
228
565798
2375
Buradaki petri kabında
küçük bir beynimiz var --
09:40
We have here a little brainbeyin in a dishtabak --
229
568197
2371
yani bir beynin küçük bir parçası.
09:42
a little pieceparça of a brainbeyin, actuallyaslında.
230
570592
1747
09:44
We'veBiz ettik infusedinfüzyon the polymerpolimer in,
231
572363
1596
Polimeri içine yerleştirdik,
09:45
and now we're addingekleme waterSu.
232
573983
1467
şimdi de suyu ekliyoruz.
09:47
What you'llEğer olacak see is that,
right before your eyesgözleri --
233
575474
2358
Gözlerinizin önünde
09:49
this videovideo is spedhızlandırdı up about sixtyfoldsixtyfold --
234
577856
1923
-- video yaklaşık altmış kat
hızlandırılmış --
09:51
this little pieceparça of brainbeyin tissuedoku
is going to growbüyümek.
235
579803
2725
bu küçük beyin dokusunun
şişip büyüdüğünü göreceksiniz.
09:54
It can increaseartırmak by a hundredfoldyakın
or even more in volumehacim.
236
582552
3180
Hacmini yüz katına kadar hatta
daha fazla büyütebilir.
09:57
And the coolgüzel partBölüm is, because
those polymerspolimerler are so tinyminik,
237
585756
2949
İşin havalı kısmı da şu ki
bu polimerler o kadar küçük ki,
biyomolekülleri birbirlerinden
eşit oranda ayırmış oluyoruz.
10:00
we're separatingayırma biomoleculesbiomolecules
evenlyeşit olarak from eachher other.
238
588729
2559
10:03
It's a smoothpürüzsüz expansiongenişleme.
239
591312
1658
Düzenli bir büyüme gözlemliyoruz.
10:04
We're not losingkaybetme the configurationyapılandırma
of the informationbilgi.
240
592994
2687
Yapıdaki düzenle ilgili
bir bilgi kaybımız olmuyor.
10:07
We're just makingyapma it easierDaha kolay to see.
241
595705
2700
Sadece kolay görünür hâle getiriyoruz.
10:11
So now we can take
actualgerçek brainbeyin circuitrydevre sistemi --
242
599333
2176
İşin sonunda gerçek
bir beyin yapısını alıp
10:13
here'sburada a pieceparça of the brainbeyin
involvedilgili with, for exampleörnek, memorybellek --
243
601533
3134
-- örneğin hafızayla ilgili
bir beyin parçası --
10:16
and we can zoomyakınlaştırma in.
244
604691
1263
ona yakından bakabiliriz.
10:17
We can startbaşlama to actuallyaslında look at
how circuitsdevreler are configuredyapılandırılmış.
245
605978
2890
Bu devrelerin yapısını
inceleme şansını elde edebiliriz.
10:20
Maybe somedaybirgün we could readokumak out a memorybellek.
246
608892
1968
Belki bir gün bir anıyı okuyabiliriz.
10:22
Maybe we could actuallyaslında look
at how circuitsdevreler are configuredyapılandırılmış
247
610884
2779
Belki de bu devrelerin duyguları
nasıl işlediğine bakıp
10:25
to processsüreç emotionsduygular,
248
613687
1152
bizi biz yapmak üzere
10:26
how the actualgerçek wiringkablolama
of our brainbeyin is organizedörgütlü
249
614863
2922
10:29
in ordersipariş to make us who we are.
250
617809
2567
beynin nasıl bir ağ
oluşturduğuna bakabiliriz.
10:32
And of coursekurs, we can pinpointyerini belirlemek, hopefullyinşallah,
251
620400
2047
Ve elbette, umuyoruz ki,
beyindeki hastalıkların
10:34
the actualgerçek problemssorunlar in the brainbeyin
at a molecularmoleküler levelseviye.
252
622471
3159
sebeplerini moleküler
düzeyde belirleyebiliriz.
10:37
What if we could actuallyaslında
look into cellshücreler in the brainbeyin
253
625654
2569
Örneğin ya hücrelerin içine bakıp, vay,
10:40
and figureşekil out, wowvay, here are the 17
moleculesmoleküller that have altereddeğişmiş
254
628247
3083
epilepsi sorunu yaşayan,
parkinson geçiren
ya da başka bir şekilde hasar görmüş
10:43
in this brainbeyin tissuedoku that has been
undergoinggeçiyor epilepsyepilepsi
255
631354
3455
bu beyin dokusundaki
10:46
or changingdeğiştirme in Parkinson'sParkinson diseasehastalık
256
634833
1650
değişmiş 17 molekül işte
bunlar, diyebilseydik?
10:48
or otherwiseaksi takdirde beingolmak altereddeğişmiş?
257
636507
1517
Hasar görmüş bu yapıların sistemli
bir listesini oluşturabilirsek,
10:50
If we get that systematicsistematik listliste
of things that are going wrongyanlış,
258
638048
3043
10:53
those becomeolmak our therapeutictedavi edici targetshedefler.
259
641115
2199
tedaviler için hedeflerimizi elde ederiz.
Onlara bağlanacak ilaçlar üretebiliriz.
10:55
We can buildinşa etmek drugsilaçlar that bindbağlamak those.
260
643338
1677
Dünya çapında milyonlarca insanı etkileyen
10:57
We can maybe aimamaç energyenerji
at differentfarklı partsparçalar of the brainbeyin
261
645039
2627
Parkinson, epilepsi ya da
başka hastalıkların tedavisi için
10:59
in ordersipariş to help people
with Parkinson'sParkinson or epilepsyepilepsi
262
647690
2687
11:02
or other conditionskoşullar that affectetkilemek
over a billionmilyar people
263
650401
2551
beynin farklı bölgelerine
enerji gönderebiliriz.
11:04
around the worldDünya.
264
652976
1213
11:07
Now, something interestingilginç
has been happeningolay.
265
655246
2206
Şimdilerde ilginç bir durum ortaya çıktı.
11:09
It turnsdönüşler out that throughoutboyunca biomedicineBiyomedikal,
266
657476
2705
Biyotıp dünyasında numuneleri
büyütmenin yardımcı olabileceği
11:12
there are other problemssorunlar
that expansiongenişleme mightbelki help with.
267
660205
2666
başka problemlerin de olduğu ortaya çıktı.
11:14
This is an actualgerçek biopsyBiyopsi
from a humaninsan breastmeme cancerkanser patienthasta.
268
662895
3234
Burada gördüğünüz bir gerçek
bir insanın göğüs kanseri biyopsisi.
11:18
It turnsdönüşler out that if you look at cancerskanserler,
269
666505
2188
Kansere bakarsak,
11:20
if you look at the immunebağışık systemsistem,
270
668717
1611
bağışıklık sistemine bakarsak,
yaşlanmaya ve gelişime bakarsak --
11:22
if you look at agingyaşlanma,
if you look at developmentgelişme --
271
670352
2513
11:24
all these processessüreçler are involvingiçeren
large-scalebüyük ölçekli biologicalbiyolojik systemssistemler.
272
672889
4497
bütün bu süreçler büyük ölçekli
biyolojik sistemler içeriyorlar.
11:29
But of coursekurs, the problemssorunlar beginbaşla
with those little nanoscaleNano moleculesmoleküller,
273
677410
4024
Fakat tabii ki, sorunlar
o küçük nano-ölçekli
hücre ve organların işlemesini sağlayan
o küçük makinelerle başlıyor.
11:33
the machinesmakineler that make the cellshücreler
and the organsorganları in our bodyvücut tickkene.
274
681458
3869
11:37
So what we're tryingçalışıyor
to do now is to figureşekil out
275
685351
2222
Yani aslında başarmaya çalıştığımız şey,
11:39
if we can actuallyaslında use this technologyteknoloji
to mapharita the buildingbina blocksbloklar of life
276
687597
3466
bu teknolojiyi hayatın
yapıtaşlarını haritalamak için
çeşitli hastalıklar
çerçevesinde kullanabilmek.
11:43
in a widegeniş varietyvaryete of diseaseshastalıklar.
277
691087
1745
11:44
Can we actuallyaslında pinpointyerini belirlemek
the molecularmoleküler changesdeğişiklikler in a tumortümör
278
692856
2896
Bir tümördeki moleküler
değişimleri belirledikten sonra
11:47
so that we can actuallyaslında
go after it in a smartakıllı way
279
695776
2369
onların peşinden daha
zekice yöntemlerle gidip
11:50
and deliverteslim etmek drugsilaçlar that mightbelki wipesilme out
exactlykesinlikle the cellshücreler that we want to?
280
698169
3944
tam olarak istediğimiz hücreleri
öldürecek ilaçlar kullanabilir miyiz?
11:54
You know, a lot of medicinetıp
is very highyüksek riskrisk.
281
702137
2335
Pek çok ilaç, çok yüksek risk arz ediyor.
Hatta işler bazen tamamen tahmin işi.
11:56
SometimesBazen, it's even guessworktahmin.
282
704496
1782
11:58
My hopeumut is we can actuallyaslında turndönüş
what mightbelki be a high-riskyüksek risk moonay shotatış
283
706626
3875
Umudum bir ay yolculuğu kadar
yüksek riskli ve belirsiz bir işi
daha güven veren bir işe çevirebilmek.
12:02
into something that's more reliabledürüst.
284
710525
1769
12:04
If you think about the originalorijinal moonay shotatış,
285
712318
2055
Eğer gerçekten aya indikleri ilk
ay yolculuğunu düşünürseniz,
12:06
where they actuallyaslında landedindi on the moonay,
286
714397
1898
o yolculuk sağlam bilimsel
temellere sahipti.
12:08
it was basedmerkezli on solidkatı scienceBilim.
287
716319
1444
12:09
We understoodanladım gravityyerçekimi;
288
717787
1603
Yer çekimini anlıyorduk,
aerodinamiği anlıyorduk.
12:11
we understoodanladım aerodynamicsaerodinamik.
289
719414
1341
Nasıl roket yapılır biliyorduk.
12:12
We knewbiliyordum how to buildinşa etmek rocketsRoketler.
290
720779
1395
Bilimsel riskler kontrol altındaydı.
12:14
The scienceBilim riskrisk was underaltında controlkontrol.
291
722198
2468
12:16
It was still a great, great
featfeat of engineeringmühendislik.
292
724690
2753
Yine de mühendislik anlamında
inanılmaz bir atılımdı.
12:19
But in medicinetıp, we don't
necessarilyzorunlu olarak have all the lawsyasalar.
293
727467
2645
Ama tıpta her zaman bütün
yasalar elimizde olmuyor.
12:22
Do we have all the lawsyasalar
that are analogousbenzer to gravityyerçekimi,
294
730136
3109
Yer çekimine ve aerodinamiğe dair
12:25
that are analogousbenzer to aerodynamicsaerodinamik?
295
733269
2344
bütün yasalara sahip miyiz?
12:27
I would arguetartışmak that with technologiesteknolojiler
296
735637
1730
Bana kalırsa teknolojiyle
- bugün konuştuğum
gibi teknolojilerle -
12:29
like the kindsçeşit I'm talkingkonuşma about todaybugün,
297
737391
1872
12:31
maybe we can actuallyaslında derivetüretmek those.
298
739287
1693
onları türetebiliriz.
Yaşayan sistemlerdeki
kalıpları haritalayabilir,
12:33
We can mapharita the patternsdesenler
that occurmeydana in livingyaşam systemssistemler,
299
741004
2857
12:35
and figureşekil out how to overcomeüstesinden gelmek
the diseaseshastalıklar that plagueveba us.
300
743885
4558
bizi uğraştıran hastalıkların
üstesinden gelebiliriz.
12:41
You know, my wifekadın eş and I
have two younggenç kidsçocuklar,
301
749499
2079
Eşimle iki küçük çocuğumuz var
ve bir biyomühendis olarak
bir umudum hayatı onlar için
12:43
and one of my hopesumutlar as a bioengineergenetiğinin
is to make life better for them
302
751602
3234
bizimkinden daha güzel
bir hâle getirmek.
12:46
than it currentlyşu anda is for us.
303
754860
1729
12:48
And my hopeumut is, if we can
turndönüş biologyBiyoloji and medicinetıp
304
756613
3730
Bir diğer umudum ise tıbbı ve biyolojiyi
12:52
from these high-riskyüksek risk endeavorsçabaları
that are governedyönetilir by chanceşans and luckşans,
305
760367
4357
talihle yönetilen ve yüksek riskli
maceralar olmaktan çıkarıp
12:56
and make them things
that we winkazanmak by skillbeceri and hardzor work,
306
764748
3927
beceri ve çok çalışma sonucu başarılı
olduğumuz alanlara çevirebilmek.
Bu hepimiz için büyük bir ilerleme olur.
13:00
then that would be a great advanceilerlemek.
307
768699
1898
13:02
Thank you very much.
308
770621
1206
Çok teşekkürler.
13:03
(ApplauseAlkış)
309
771851
10383
(Alkış)
Translated by Oğul Can Yurdakul
Reviewed by Mehmet Şeker

▲Back to top

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