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Sam Rodriques: What we'll learn about the brain in the next century
Sam Rodriques: Lo que aprenderemos sobre el cerebro en el próximo siglo
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En esta imaginativa charla , el neuroingeniero Sam Rodriques nos lleva a un emocionante viaje hacia los próximos 100 años en la ciencia del cerebro. Visualiza innovaciones extrañas (y a veces aterradoras) que pueden ser la clave para comprender y tratar enfermedades cerebrales, como rayos láser que hacen pequeñas perforaciones en el cráneo y permiten que unas sondas estudien la actividad eléctrica de las neuronas.
Sam Rodriques - Neuroengineer
Sam Rodriques invents new technologies to help neuroscientists understand how the brain works. Full bio
Sam Rodriques invents new technologies to help neuroscientists understand how the brain works. Full bio
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00:13
I want to tell you guys
something about neuroscience.
something about neuroscience.
0
1040
2507
Quiero contarles algo
sobre la neurociencia.
sobre la neurociencia.
00:16
I'm a physicist by training.
1
4040
1800
Soy médico de formación.
00:18
About three years ago, I left physics
2
6230
2206
Hace unos tres años, abandoné la Física
00:20
to come and try to understand
how the brain works.
how the brain works.
3
8460
2349
para intentar entender
cómo funciona el cerebro.
cómo funciona el cerebro.
00:22
And this is what I found.
4
10833
1474
Y descubrí
que hay muchos estudios sobre la depresión.
00:24
Lots of people are working on depression.
5
12331
2064
00:26
And that's really good,
6
14419
1159
Y eso es muy bueno.
00:27
depression is something
that we really want to understand.
that we really want to understand.
7
15602
2721
La depresión es algo que en verdad
queremos comprender.
queremos comprender.
00:30
Here's how you do it:
8
18347
1167
Se hace así:
Tomamos un frasco y lo llenamos
con agua hasta la mitad.
con agua hasta la mitad.
00:31
you take a jar and you fill it up,
about halfway, with water.
about halfway, with water.
9
19538
4161
00:35
And then you take a mouse,
and you put the mouse in the jar, OK?
and you put the mouse in the jar, OK?
10
23723
4182
Después, tomamos un ratón
y colocamos el ratón en el frasco.
y colocamos el ratón en el frasco.
00:39
And the mouse swims around
for a little while
for a little while
11
27929
2350
El ratón nada un tiempo
00:42
and then at some point,
the mouse gets tired
the mouse gets tired
12
30303
2388
y luego, en cierto momento, se cansa
00:44
and decides to stop swimming.
13
32715
1934
y decide dejar de nadar.
00:46
And when it stops swimming,
that's depression.
that's depression.
14
34673
3133
Cuando deja de nadar, eso es depresión.
[Hoy no quiero nadar]
00:50
OK?
15
38696
1150
00:52
And I'm from theoretical physics,
16
40291
3380
Vengo de la física teórica,
00:55
so I'm used to people making
very sophisticated mathematical models
very sophisticated mathematical models
17
43695
3668
así que estoy acostumbrado a hacer
modelos matemáticos muy sofisticados
modelos matemáticos muy sofisticados
00:59
to precisely describe physical phenomena,
18
47387
2881
para describir con precisión
los fenómenos físicos.
los fenómenos físicos.
Por eso, cuando vi que este
es el modelo de la depresión,
es el modelo de la depresión,
01:02
so when I saw that this
is the model for depression,
is the model for depression,
19
50292
2452
01:04
I though to myself, "Oh my God,
we have a lot of work to do."
we have a lot of work to do."
20
52768
2937
pensé: "Dios mío, tenemos
mucho trabajo por delante".
mucho trabajo por delante".
01:07
(Laughter)
21
55729
1370
(Risas)
01:09
But this is a kind of general
problem in neuroscience.
problem in neuroscience.
22
57123
2951
Pero este es un problema
general en la neurociencia.
general en la neurociencia.
01:12
So for example, take emotion.
23
60377
2111
Por ejemplo, piensen en las emociones.
01:14
Lots of people want to understand emotion.
24
62512
2459
Mucha gente quiere
comprender las emociones.
comprender las emociones.
01:17
But you can't study emotion
in mice or monkeys
in mice or monkeys
25
65352
3313
Pero no podemos estudiar
las emociones en ratones o monos.
las emociones en ratones o monos.
01:20
because you can't ask them
26
68689
1254
No podemos preguntarles
cómo se sienten o qué sienten.
cómo se sienten o qué sienten.
01:21
how they're feeling
or what they're experiencing.
or what they're experiencing.
27
69967
2317
En cambio, quienes quieren
comprender las emociones
comprender las emociones
01:24
So instead, people who want
to understand emotion,
to understand emotion,
28
72308
2357
01:26
typically end up studying
what's called motivated behavior,
what's called motivated behavior,
29
74689
2777
por lo general terminan estudiando
el comportamiento motivado,
el comportamiento motivado,
01:29
which is code for "what the mouse does
when it really, really wants cheese."
when it really, really wants cheese."
30
77490
3658
que significa "¿qué hace el ratón
cuando se desespera por el queso?"
cuando se desespera por el queso?"
01:33
OK, I could go on and on.
31
81839
1675
Bien, podría seguir y seguir.
01:35
I mean, the point is, the NIH
spends about 5.5 billion dollars a year
spends about 5.5 billion dollars a year
32
83538
6316
Es decir, el Instituto de Salud de EE.UU.
gasta unos USD 5500 millones al año
gasta unos USD 5500 millones al año
01:41
on neuroscience research.
33
89878
1532
en investigación en neurociencias.
01:43
And yet there have been almost
no significant improvements in outcomes
no significant improvements in outcomes
34
91434
3603
Pero no ha habido casi ningún progreso
significativo en los resultados
significativo en los resultados
01:47
for patients with brain diseases
in the past 40 years.
in the past 40 years.
35
95061
3491
para pacientes con enfermedades
cerebrales en los últimos 40 años.
cerebrales en los últimos 40 años.
Pienso que esto se debe, en gran parte,
01:51
And I think a lot of that
is basically due to the fact
is basically due to the fact
36
99015
2540
01:53
that mice might be OK as a model
for cancer or diabetes,
for cancer or diabetes,
37
101579
4151
a que el ratón puede servir como modelo
para el cáncer o la diabetes,
para el cáncer o la diabetes,
01:57
but the mouse brain
is just not sophisticated enough
is just not sophisticated enough
38
105754
2687
pero el cerebro del ratón
no es suficientemente sofisticado
no es suficientemente sofisticado
02:00
to reproduce human psychology
or human brain disease.
or human brain disease.
39
108465
3175
para reproducir la psicología humana
o la enfermedad cerebral humana.
o la enfermedad cerebral humana.
02:04
OK?
40
112379
1225
¿Sí?
02:05
So if the mouse models are so bad,
why are we still using them?
why are we still using them?
41
113628
3634
Si los modelos con ratones son tan malos,
¿por qué los seguimos usando?
¿por qué los seguimos usando?
02:10
Well, it basically boils down to this:
42
118143
2103
Básicamente, por esto:
02:12
the brain is made up of neurons
43
120270
2556
el cerebro está formado por neuronas,
02:14
which are these little cells that send
electrical signals to each other.
electrical signals to each other.
44
122850
3447
que son estas celulitas que se envían
señales eléctricas entre sí.
señales eléctricas entre sí.
Si queremos comprender
cómo funciona el cerebro,
cómo funciona el cerebro,
02:18
If you want to understand
how the brain works,
how the brain works,
45
126680
2144
02:20
you have to be able to measure
the electrical activity of these neurons.
the electrical activity of these neurons.
46
128848
3808
debemos poder medir la actividad
eléctrica de estas neuronas.
eléctrica de estas neuronas.
02:25
But to do that, you have to get
really close to the neurons
really close to the neurons
47
133339
2992
Pero, para eso, tenemos que llegar
muy cerca de las neuronas
muy cerca de las neuronas
02:28
with some kind of electrical
recording device or a microscope.
recording device or a microscope.
48
136355
2928
con algún aparato de registro
eléctrico o con un microscopio.
eléctrico o con un microscopio.
02:31
And so you can do that in mice
and you can do it in monkeys,
and you can do it in monkeys,
49
139563
2810
Podemos hacerlo en ratones
y podemos hacerlo en monos,
y podemos hacerlo en monos,
02:34
because you can physically
put things into their brain
put things into their brain
50
142397
2548
porque podemos ponerles algo en el cerebro
02:36
but for some reason we still
can't do that in humans, OK?
can't do that in humans, OK?
51
144969
3046
pero todavía no podemos hacerlo
en personas, ¿sí?
en personas, ¿sí?
02:40
So instead, we've invented
all these proxies.
all these proxies.
52
148533
3370
Por eso inventamos estos sustitutos.
02:43
So the most popular one is probably this,
53
151927
2515
El más conocido quizá sea este,
02:46
functional MRI, fMRI,
54
154466
2397
la resonancia magnética funcional, o RMNf,
02:48
which allows you to make these
pretty pictures like this,
pretty pictures like this,
55
156887
2692
que nos permite obtener imágenes como esta
donde vemos las partes
del cerebro que se iluminan
del cerebro que se iluminan
02:51
that show which parts
of your brain light up
of your brain light up
56
159603
2056
02:53
when you're engaged
in different activities.
in different activities.
57
161683
2126
al realizar diferentes actividades.
02:55
But this is a proxy.
58
163833
1920
Pero esto es un sustituto.
02:57
You're not actually measuring
neural activity here.
neural activity here.
59
165777
3292
No estamos midiendo
la actividad de las neuronas.
la actividad de las neuronas.
03:01
What you're doing
is you're measuring, essentially,
is you're measuring, essentially,
60
169093
2842
En esencia, estamos midiendo
03:03
like, blood flow in the brain.
61
171959
1832
el flujo de la sangre en el cerebro,
03:05
Where there's more blood.
62
173815
1238
dónde hay más sangre.
03:07
It's actually where there's more oxygen,
but you get the idea, OK?
but you get the idea, OK?
63
175077
3103
O mejor dicho, dónde hay
más oxígeno, pero está claro, ¿no?
más oxígeno, pero está claro, ¿no?
También podemos hacer otra cosa:
03:10
The other thing that you can do
is you can do this --
is you can do this --
64
178204
2519
un electroencefalograma; ponemos
estos electrodos en la cabeza.
estos electrodos en la cabeza.
03:12
electroencephalography -- you can put
these electrodes on your head, OK?
these electrodes on your head, OK?
65
180747
3591
03:16
And then you can measure your brain waves.
66
184362
2143
Así, podemos medir las ondas cerebrales.
03:19
And here, you're actually measuring
electrical activity.
electrical activity.
67
187125
3079
Aquí, estamos midiendo
la actividad eléctrica,
la actividad eléctrica,
03:22
But you're not measuring
the activity of neurons.
the activity of neurons.
68
190228
2365
pero no estamos midiendo
la actividad de las neuronas.
la actividad de las neuronas.
03:24
You're measuring
these electrical currents,
these electrical currents,
69
192911
2444
Estamos midiendo
estas corrientes eléctricas,
estas corrientes eléctricas,
03:27
sloshing back and forth in your brain.
70
195379
2299
que recorren el cerebro de un lado a otro.
03:30
So the point is just
that these technologies that we have
that these technologies that we have
71
198157
2674
La cuestión es que estas tecnologías
03:32
are really measuring the wrong thing.
72
200855
2436
están midiendo algo equivocado.
03:35
Because, for most of the diseases
that we want to understand --
that we want to understand --
73
203315
2953
Para la mayoría de las enfermedades
que queremos comprender,
que queremos comprender,
03:38
like, Parkinson's is the classic example.
74
206292
2198
--y el ejemplo clásico es el Parkinson,
03:40
In Parkinson's, there's one particular
kind of neuron deep in your brain
kind of neuron deep in your brain
75
208514
3554
donde hay un tipo especial
de neurona en lo profundo del cerebro,
de neurona en lo profundo del cerebro,
03:44
that is responsible for the disease,
76
212092
1731
que es responsable de esta enfermedad--
03:45
and these technologies just don't have
the resolution that you need
the resolution that you need
77
213847
3182
estas tecnologías no tienen
la resolución necesaria
la resolución necesaria
03:49
to get at that.
78
217053
1373
para llegar allí.
03:50
And so that's why
we're still stuck with the animals.
we're still stuck with the animals.
79
218450
3974
Es por eso que todavía
nos aferramos a los animales.
nos aferramos a los animales.
03:54
Not that anyone wants
to be studying depression
to be studying depression
80
222448
2533
No es que queramos estudiar la depresión
03:57
by putting mice into jars, right?
81
225005
2262
colocando ratones en frascos, ¿sí?
03:59
It's just that there's this pervasive
sense that it's not possible
sense that it's not possible
82
227291
3753
Es solo que persiste esa idea
generalizada de que no es posible
generalizada de que no es posible
04:03
to look at the activity of neurons
in healthy humans.
in healthy humans.
83
231068
3847
observar la actividad neuronal
en personas sanas.
en personas sanas.
04:08
So here's what I want to do.
84
236180
1492
Por eso yo quiero
04:09
I want to take you into the future.
85
237974
2521
llevarlos al futuro,
04:12
To have a look at one way in which
I think it could potentially be possible.
I think it could potentially be possible.
86
240519
4482
para ver una manera
en que esto podría ser factible.
en que esto podría ser factible.
04:17
And I want to preface this by saying,
I don't have all the details.
I don't have all the details.
87
245526
3298
Pero, primero, quiero decir
que no tengo todos los detalles.
que no tengo todos los detalles.
04:21
So I'm just going to provide you
with a kind of outline.
with a kind of outline.
88
249272
2967
Por ende, haré una especie de bosquejo.
04:24
But we're going to go the year 2100.
89
252263
2400
Vayamos al año 2100.
04:27
Now what does the year 2100 look like?
90
255732
2299
¿Cómo será el año 2100?
04:30
Well, to start with, the climate
is a bit warmer that what you're used to.
is a bit warmer that what you're used to.
91
258055
3518
Para empezar, el clima
es un poco más cálido que antes.
es un poco más cálido que antes.
(Risas)
04:33
(Laughter)
92
261597
3583
04:37
And that robotic vacuum cleaner
that you know and love
that you know and love
93
265204
4952
Esa aspiradora robótica
que conocemos y adoramos
que conocemos y adoramos
ha recorrido algunas generaciones
04:42
went through a few generations,
94
270180
1514
04:43
and the improvements
were not always so good.
were not always so good.
95
271718
2843
y los avances no siempre fueron buenos.
04:46
(Laughter)
96
274585
1595
(Risas)
04:48
It was not always for the better.
97
276530
2310
No siempre fueron los mejores.
04:52
But actually, in the year 2100
most things are surprisingly recognizable.
most things are surprisingly recognizable.
98
280221
4538
Pero en el 2100, la mayoría de las cosas
son sorprendentemente reconocibles.
son sorprendentemente reconocibles.
04:57
It's just the brain is totally different.
99
285458
2734
Solo que el cerebro
es completamente distinto.
es completamente distinto.
05:00
For example, in the year 2100,
100
288740
2547
Por ejemplo, en el año 2100,
05:03
we understand the root causes
of Alzheimer's.
of Alzheimer's.
101
291311
2857
se conoce la causa del Alzheimer.
05:06
So we can deliver targeted
genetic therapies or drugs
genetic therapies or drugs
102
294192
3714
Por eso, podemos suministrar
terapias genéticas o drogas dirigidas
terapias genéticas o drogas dirigidas
05:09
to stop the degenerative process
before it begins.
before it begins.
103
297930
2876
para impedir el proceso degenerativo,
antes de que comience.
antes de que comience.
05:13
So how did we do it?
104
301629
1333
¿Cómo lo hicimos?
05:15
Well, there were essentially three steps.
105
303898
2238
Hubo, esencialmente, tres pasos.
05:18
The first step was
that we had to figure out
that we had to figure out
106
306589
2814
El primer paso fue descubrir
05:21
some way to get electrical
connections through the skull
connections through the skull
107
309427
3293
una forma de ver las conexiones
eléctricas a través del cráneo
eléctricas a través del cráneo
05:24
so we could measure
the electrical activity of neurons.
the electrical activity of neurons.
108
312744
3015
para poder medir la actividad
eléctrica de las neuronas.
eléctrica de las neuronas.
05:28
And not only that,
it had to be easy and risk-free.
it had to be easy and risk-free.
109
316339
4349
Además, tenía que ser fácil y sin riesgos.
05:32
Something that basically anyone
would be OK with,
would be OK with,
110
320712
2378
Algo que cualquiera pudiera
hacerse, como un "piercing".
hacerse, como un "piercing".
05:35
like getting a piercing.
111
323114
1600
05:37
Because back in 2017,
112
325156
2747
Porque, en 2017,
05:39
the only way that we knew of
to get through the skull
to get through the skull
113
327927
2913
la única forma que conocíamos
de atravesar el cráneo
de atravesar el cráneo
05:42
was to drill these holes
the size of quarters.
the size of quarters.
114
330864
2817
era haciendo perforaciones
del tamaño de una moneda.
del tamaño de una moneda.
05:46
You would never let
someone do that to you.
someone do that to you.
115
334015
2039
Nadie permitiría que le hicieran algo así.
05:48
So in the 2020s,
116
336967
2253
Por eso, en la década de 2020,
05:51
people began to experiment --
rather than drilling these gigantic holes,
rather than drilling these gigantic holes,
117
339244
3381
empezamos a hacer, en lugar
de esas grandes perforaciones,
de esas grandes perforaciones,
05:54
drilling microscopic holes,
no thicker than a piece of hair.
no thicker than a piece of hair.
118
342649
3115
otras microscópicas,
del tamaño de un cabello.
del tamaño de un cabello.
05:58
And the idea here
was really for diagnosis --
was really for diagnosis --
119
346735
2096
La idea era hacerlo para diagnóstico;
06:00
there are lots of times in the diagnosis
of brain disorders
of brain disorders
120
348855
2786
muchas veces, en el diagnóstico
de enfermedades cerebrales,
de enfermedades cerebrales,
06:03
when you would like to be able to look
at the neural activity beneath the skull
at the neural activity beneath the skull
121
351665
4872
nos gustaría observar la actividad
neuronal que hay debajo del cráneo
neuronal que hay debajo del cráneo
06:08
and being able to drill
these microscopic holes
these microscopic holes
122
356561
3191
y, si pudiéramos hacer
estos agujeros microscópicos,
estos agujeros microscópicos,
06:11
would make that much easier
for the patient.
for the patient.
123
359776
2142
sería mucho más fácil para el paciente.
06:13
In the end, it would be
like getting a shot.
like getting a shot.
124
361942
2349
Al final, sería como recibir una inyección.
06:16
You just go in and you sit down
125
364315
1580
Uno entra, se sienta,
06:17
and there's a thing
that comes down on your head,
that comes down on your head,
126
365919
2301
algo se apoya sobre la cabeza,
un pinchazo momentáneo, y es todo.
06:20
and a momentary sting and then it's done,
127
368244
1953
06:22
and you can go back about your day.
128
370221
1864
Uno sigue con su vida normal.
06:24
So we're eventually able to do it
129
372736
4793
Con el tiempo, podríamos hacerlo,
06:29
using lasers to drill the holes.
130
377553
2667
con láseres para hacer las perforaciones.
06:32
And with the lasers,
it was fast and extremely reliable,
it was fast and extremely reliable,
131
380244
2620
Con láser sería rápido
y extremadamente fiable.
y extremadamente fiable.
06:34
you couldn't even tell
the holes were there,
the holes were there,
132
382888
2213
Ni notaríamos los agujeros,
06:37
any more than you could tell
that one of your hairs was missing.
that one of your hairs was missing.
133
385125
3000
así como no notamos
la falta de un cabello.
la falta de un cabello.
06:40
And I know it might sound crazy,
using lasers to drill holes in your skull,
using lasers to drill holes in your skull,
134
388753
4738
Sé que puede parecer una locura
usar láseres para perforar el cráneo,
usar láseres para perforar el cráneo,
06:45
but back in 2017,
135
393515
1366
pero en 2017
06:46
people were OK with surgeons
shooting lasers into their eyes
shooting lasers into their eyes
136
394905
4109
aceptábamos que los cirujanos
usaran láser en los ojos
usaran láser en los ojos
06:51
for corrective surgery
137
399038
1214
en cirugía correctiva.
06:52
So when you're already here,
it's not that big of a step.
it's not that big of a step.
138
400276
3887
Por lo tanto, si ya llegamos ahí,
ese paso no es tan grande.
ese paso no es tan grande.
06:57
OK?
139
405561
1151
¿Bien?
06:58
So the next step,
that happened in the 2030s,
that happened in the 2030s,
140
406736
3571
El paso siguiente, que se produjo
en la década de 2030,
en la década de 2030,
07:02
was that it's not just about
getting through the skull.
getting through the skull.
141
410331
3086
fue que no alcanzaba
con atravesar el cráneo.
con atravesar el cráneo.
07:05
To measure the activity of neurons,
142
413441
1700
Para medir la actividad de las neuronas,
07:07
you have to actually make it
into the brain tissue itself.
into the brain tissue itself.
143
415165
3825
debemos atravesar el tejido del cerebro.
Siempre que colocamos algo
en el tejido cerebral,
en el tejido cerebral,
07:11
And the risk, whenever
you put something into the brain tissue,
you put something into the brain tissue,
144
419344
2968
el riesgo es esencialmente el de un ACV,
07:14
is essentially that of stroke.
145
422336
1439
07:15
That you would hit
a blood vessel and burst it,
a blood vessel and burst it,
146
423799
2196
de tocar un vaso sanguíneo y reventarlo,
y que eso provoque un ACV.
07:18
and that causes a stroke.
147
426019
1519
07:19
So, by the mid 2030s,
we had invented these flexible probes
we had invented these flexible probes
148
427916
3725
A mediados de la década de 2030,
inventamos estas sondas flexibles
inventamos estas sondas flexibles
07:23
that were capable of going
around blood vessels,
around blood vessels,
149
431665
2278
capaces de eludir los vasos sanguíneos,
07:25
rather than through them.
150
433967
1476
en lugar de atravesarlos.
07:27
And thus, we could put
huge batteries of these probes
huge batteries of these probes
151
435467
5697
Así, podemos poner enormes
baterías de estas sondas
baterías de estas sondas
07:33
into the brains of patients
152
441188
1357
en el cerebro de los pacientes
07:34
and record from thousands of their neurons
without any risk to them.
without any risk to them.
153
442569
3270
y registrar miles de neuronas
sin ponerlas en riesgo.
sin ponerlas en riesgo.
07:39
And what we discovered,
sort of to our surprise,
sort of to our surprise,
154
447458
4061
Descubrimos, para nuestra sorpresa,
07:43
is that the neurons that we could identify
155
451543
2190
que las neuronas que pudimos identificar
07:45
were not responding
to things like ideas or emotion,
to things like ideas or emotion,
156
453757
3524
no reaccionaban a ideas o emociones,
07:49
which was what we had expected.
157
457305
1627
que era lo que esperábamos.
07:50
They were mostly responding
to things like Jennifer Aniston
to things like Jennifer Aniston
158
458956
3796
Reaccionaban, sobre todo, a imágenes
como la de Jennifer Aniston
como la de Jennifer Aniston
07:54
or Halle Berry
159
462776
2404
o Halle Berry
07:57
or Justin Trudeau.
160
465204
1310
o Justin Trudeau.
07:58
I mean --
161
466538
1253
Quiero decir...
07:59
(Laughter)
162
467815
2326
(Risas)
En retrospectiva, no deberíamos
habernos sorprendido.
habernos sorprendido.
08:02
In hindsight, we shouldn't
have been that surprised.
have been that surprised.
163
470165
2437
08:04
I mean, what do your neurons
spend most of their time thinking about?
spend most of their time thinking about?
164
472626
3262
Es decir, ¿en qué piensan las neuronas
la mayor parte del tiempo?
la mayor parte del tiempo?
(Risas)
08:07
(Laughter)
165
475912
1150
08:09
But really, the point is that
166
477380
2040
Pero la cuestión es que esta tecnología
08:11
this technology enabled us to begin
studying neuroscience in individuals.
studying neuroscience in individuals.
167
479444
4430
nos permitió empezar a estudiar
la neurociencia en personas.
la neurociencia en personas.
08:15
So much like the transition to genetics,
at the single cell level,
at the single cell level,
168
483898
4230
Así como fue la transición del estudio
de la genética a nivel de la célula,
de la genética a nivel de la célula,
08:20
we started to study neuroscience,
at the single human level.
at the single human level.
169
488152
3206
empezamos a estudiar la neurociencia
a nivel de la persona.
a nivel de la persona.
08:23
But we weren't quite there yet.
170
491890
1618
Pero aún no habíamos llegado allí.
08:25
Because these technologies
171
493895
1642
Porque estas tecnologías
08:27
were still restricted
to medical applications,
to medical applications,
172
495561
3056
aún estaban restringidas
a las aplicaciones médicas,
a las aplicaciones médicas,
08:30
which meant that we were studying
sick brains, not healthy brains.
sick brains, not healthy brains.
173
498641
3391
es decir que estábamos estudiando
cerebros enfermos y no sanos.
cerebros enfermos y no sanos.
08:35
Because no matter how safe
your technology is,
your technology is,
174
503235
3754
Porque, por más segura
que sea la tecnología,
que sea la tecnología,
08:39
you can't stick something
into someone's brain
into someone's brain
175
507013
2730
no podemos introducir nada
en el cerebro de una persona
en el cerebro de una persona
a los fines de una investigación.
08:41
for research purposes.
176
509767
1420
08:43
They have to want it.
177
511211
1549
Es necesario que la persona quiera.
08:44
And why would they want it?
178
512784
1460
¿Y por qué habría de querer?
08:46
Because as soon as you have
an electrical connection to the brain,
an electrical connection to the brain,
179
514268
3571
Porque, tan pronto como haya
una conexión eléctrica al cerebro,
una conexión eléctrica al cerebro,
08:49
you can use it to hook
the brain up to a computer.
the brain up to a computer.
180
517863
2444
podemos usarla para conectar
el cerebro a una computadora.
el cerebro a una computadora.
08:53
Oh, well, you know, the general public
was very skeptical at first.
was very skeptical at first.
181
521061
3429
Al principio, la gente era muy escéptica.
08:56
I mean, who wants to hook
their brain up to their computers?
their brain up to their computers?
182
524514
2869
O sea, ¿quién querría conectar
su cerebro a la computadora?
su cerebro a la computadora?
08:59
Well just imagine being able
to send an email with a thought.
to send an email with a thought.
183
527926
4236
Solo imaginen poder enviar
un "email" con el pensamiento.
un "email" con el pensamiento.
09:04
(Laughter)
184
532186
2253
(Risas)
09:06
Imagine being able to take
a picture with your eyes, OK?
a picture with your eyes, OK?
185
534463
4500
Solo imaginen poder tomar
una fotografía con los ojos.
una fotografía con los ojos.
09:10
(Laughter)
186
538987
1230
(Risas)
09:12
Imagine never forgetting anything anymore,
187
540241
2963
Imaginen nunca más olvidar nada,
09:15
because anything
that you choose to remember
that you choose to remember
188
543228
2159
porque todo lo que queremos recordar
09:17
will be stored permanently
on a hard drive somewhere,
on a hard drive somewhere,
189
545411
2477
se almacenará para siempre
en algún lugar en un disco duro,
en algún lugar en un disco duro,
09:19
able to be recalled at will.
190
547912
2029
y podrá usarse cuando queramos.
09:21
(Laughter)
191
549965
3366
(Risas)
09:25
The line here
between crazy and visionary
between crazy and visionary
192
553355
3381
La línea entre lo loco y lo visionario
09:28
was never quite clear.
193
556760
1467
nunca quedó muy clara.
09:30
But the systems were safe.
194
558720
1857
Pero los sistemas eran seguros.
09:32
So when the FDA decided to deregulate
these laser-drilling systems, in 2043,
these laser-drilling systems, in 2043,
195
560879
5016
Por eso, cuando la FDA decidió desregular
estas perforaciones en 2043,
estas perforaciones en 2043,
09:37
commercial demand just exploded.
196
565919
2357
la demanda comercial se disparó.
09:40
People started signing their emails,
197
568300
1888
La gente empezó a firmar los "emails":
09:42
"Please excuse any typos.
198
570212
1341
"Disculpa cualquier error.
09:43
Sent from my brain."
199
571577
1333
Enviado por mi cerebro".
09:44
(Laughter)
200
572934
1001
(Risas)
09:45
Commercial systems
popped up left and right,
popped up left and right,
201
573959
2072
Los sistemas comerciales se desvivían
09:48
offering the latest and greatest
in neural interfacing technology.
in neural interfacing technology.
202
576055
3238
por ofrecer las últimas y mejores
tecnologías de interfaz neuronal.
tecnologías de interfaz neuronal.
09:51
There were 100 electrodes.
203
579792
1753
Había 100 electrodos.
09:53
A thousand electrodes.
204
581569
1911
Mil electrodos.
09:55
High bandwidth for only 99.99 a month.
205
583504
2476
Banda ancha solo por 99,99 al mes.
09:58
(Laughter)
206
586004
1539
(Risas)
09:59
Soon, everyone had them.
207
587567
1534
En breve, todo el mundo los tuvo.
10:01
And that was the key.
208
589694
1571
Eso fue fundamental,
10:03
Because, in the 2050s,
if you were a neuroscientist,
if you were a neuroscientist,
209
591289
2923
porque en la década de 2050,
un neurocientífico
un neurocientífico
10:06
you could have someone come into your lab
essentially from off the street.
essentially from off the street.
210
594236
3939
podía hacer que alguien viniera
al laboratorio desde la calle.
al laboratorio desde la calle.
10:10
And you could have them engaged
in some emotional task
in some emotional task
211
598792
2864
Y podía involucrarlo
en cualquier tarea emotiva
en cualquier tarea emotiva
10:13
or social behavior or abstract reasoning,
212
601680
2437
o comportamiento social
o razonamiento abstracto,
o razonamiento abstracto,
10:16
things you could never study in mice.
213
604141
2531
cosas que nunca podríamos
estudiar en ratones.
estudiar en ratones.
10:18
And you could record
the activity of their neurons
the activity of their neurons
214
606696
3111
Y podía registrar
la actividad de sus neuronas,
la actividad de sus neuronas,
10:21
using the interfaces
that they already had.
that they already had.
215
609831
3191
mediante las interfaces que ya tenían.
10:25
And then you could also ask them
about what they were experiencing.
about what they were experiencing.
216
613046
3189
También le podía preguntar
qué estaba a punto de sentir.
qué estaba a punto de sentir.
Este vínculo entre
psicología y neurociencia
psicología y neurociencia
10:28
So this link between
psychology and neuroscience
psychology and neuroscience
217
616259
3349
10:31
that you could never make
in the animals, was suddenly there.
in the animals, was suddenly there.
218
619632
3381
que nunca se podría hacer
en animales, estaba allí.
en animales, estaba allí.
10:35
So perhaps the classic example of this
219
623695
2184
Quizá el ejemplo clásico
10:37
was the discovery
of the neural basis for insight.
of the neural basis for insight.
220
625903
3523
fue el descubrimiento de la base
neuronal para la percepción.
neuronal para la percepción.
10:41
That "Aha!" moment, the moment
it all comes together, it clicks.
it all comes together, it clicks.
221
629450
3600
Ese momento "¡aja!", el momento
en el que todo encaja, que hace el clic.
en el que todo encaja, que hace el clic.
10:45
And this was discovered
by two scientists in 2055,
by two scientists in 2055,
222
633593
4056
Dos científicos lo descubrieron en 2055:
10:49
Barry and Late,
223
637673
1372
Barry y Late.
10:51
who observed, in the dorsal
prefrontal cortex,
prefrontal cortex,
224
639069
3663
Ellos observaron
en la corteza dorsal prefrontal
en la corteza dorsal prefrontal
10:54
how in the brain of someone
trying to understand an idea,
trying to understand an idea,
225
642756
5222
cómo en el cerebro de alguien
que intenta comprender una idea
que intenta comprender una idea
11:00
how different populations of neurons
would reorganize themselves --
would reorganize themselves --
226
648002
3369
se reorganizan las diversas
poblaciones de neuronas
poblaciones de neuronas
11:03
you're looking at neural
activity here in orange --
activity here in orange --
227
651395
2436
--aquí, en naranja, se ve
la actividad neuronal--
la actividad neuronal--
hasta que, al fin, su actividad se alinea
para dar una respuesta positiva.
para dar una respuesta positiva.
11:05
until finally their activity aligns
in a way that leads to positive feedback.
in a way that leads to positive feedback.
228
653855
3738
11:10
Right there.
229
658339
1150
Aquí mismo.
11:12
That is understanding.
230
660723
1467
Eso es comprender.
11:15
So finally, we were able to get
at the things that make us human.
at the things that make us human.
231
663413
4437
Por fin, logramos entender
lo que nos hace humanos.
lo que nos hace humanos.
11:21
And that's what really opened the way
to major insights from medicine.
to major insights from medicine.
232
669871
4578
Eso abrió el camino para importantes
planteos de la medicina.
planteos de la medicina.
11:27
Because, starting in the 2060s,
233
675465
2755
Porque, a partir de la década de 2060,
11:30
with the ability to record
the neural activity
the neural activity
234
678244
2484
para registrar la actividad de las neuronas
11:32
in the brains of patients
with these different mental diseases,
with these different mental diseases,
235
680752
3587
en el cerebro de los pacientes
con diversas enfermedades mentales,
con diversas enfermedades mentales,
11:36
rather than defining the diseases
on the basis of their symptoms,
on the basis of their symptoms,
236
684363
4690
en lugar de definir las enfermedades
con base en sus síntomas,
con base en sus síntomas,
11:41
as we had at the beginning of the century,
237
689077
2040
como habíamos hecho a principios de siglo,
11:43
we started to define them
238
691141
1222
empezamos a definirlas
11:44
on the basis of the actual pathology
that we observed at the neural level.
that we observed at the neural level.
239
692387
3539
con base en la patología real
que veíamos a nivel de las neuronas.
que veíamos a nivel de las neuronas.
11:48
So for example, in the case of ADHD,
240
696768
3825
Por ejemplo, en el caso del TDAH,
11:52
we discovered that there are
dozens of different diseases,
dozens of different diseases,
241
700617
3174
descubrimos que hay decenas
de enfermedades diferentes,
de enfermedades diferentes,
11:55
all of which had been called ADHD
at the start of the century,
at the start of the century,
242
703815
3009
que, a principios de siglo,
eran conocidas como TDAH,
eran conocidas como TDAH,
11:58
that actually had nothing
to do with each other,
to do with each other,
243
706848
2301
pero que no tenían nada
que ver unas con otras,
que ver unas con otras,
12:01
except that they had similar symptoms.
244
709173
2118
excepto que tenían síntomas similares.
12:03
And they needed to be treated
in different ways.
in different ways.
245
711625
2372
Debían ser tratadas de manera diferente.
12:06
So it was kind of incredible,
in retrospect,
in retrospect,
246
714307
2247
En retrospectiva, es increíble
que, a principios de siglo,
que, a principios de siglo,
12:08
that at the beginning of the century,
247
716578
1777
tratáramos todas estas
enfermedades diferentes
enfermedades diferentes
12:10
we had been treating
all those different diseases
all those different diseases
248
718379
2317
con la misma droga,
12:12
with the same drug,
249
720720
1183
con anfetaminas, que era
básicamente lo que se hacía.
básicamente lo que se hacía.
12:13
just by giving people amphetamine,
basically is what we were doing.
basically is what we were doing.
250
721927
3214
Con la esquizofrenia
y la depresión pasaba lo mismo.
y la depresión pasaba lo mismo.
12:17
And schizophrenia and depression
are the same way.
are the same way.
251
725165
2488
12:19
So rather than prescribing drugs to people
essentially at random,
essentially at random,
252
727677
4032
En lugar de recetar fármacos
de forma aleatoria,
de forma aleatoria,
12:23
as we had,
253
731733
1150
como lo hacíamos,
12:24
we learned how to predict
which drugs would be most effective
which drugs would be most effective
254
732907
3511
aprendimos a predecir qué fármacos
serían más eficaces, en qué pacientes,
serían más eficaces, en qué pacientes,
12:28
in which patients,
255
736442
1183
12:29
and that just led to this huge
improvement in outcomes.
improvement in outcomes.
256
737649
2756
y eso llevó a una mejora enorme
en los resultados.
en los resultados.
12:33
OK, I want to bring you back now
to the year 2017.
to the year 2017.
257
741498
3476
Bien, regresemos al año 2017.
12:38
Some of this may sound satirical
or even far fetched.
or even far fetched.
258
746117
3373
Algunas de estas cosas pueden
parecer satíricas o rebuscadas.
parecer satíricas o rebuscadas.
12:41
And some of it is.
259
749514
1293
Y algunas lo son.
12:43
I mean, I can't actually
see into the future.
see into the future.
260
751291
2651
Es decir, no puedo ver el futuro.
12:45
I don't actually know
261
753966
1366
No sé, obviamente,
12:47
if we're going to be drilling hundreds
or thousands of microscopic holes
or thousands of microscopic holes
262
755356
3667
si vamos a hacer cientos o miles
de perforaciones microscópicas
de perforaciones microscópicas
12:51
in our heads in 30 years.
263
759047
1667
en nuestras cabezas de aquí a 30 años.
12:53
But what I can tell you
264
761762
1706
Pero sí puedo decirles
12:55
is that we're not going
to make any progress
to make any progress
265
763492
2175
que no vamos a progresar
12:57
towards understanding the human brain
or human diseases
or human diseases
266
765691
3727
hacia la comprensión del cerebro humano
o las enfermedades humanas
o las enfermedades humanas
13:01
until we figure out how to get
at the electrical activity of neurons
at the electrical activity of neurons
267
769442
4516
hasta no descubrir la forma de observar
la actividad eléctrica de las neuronas
la actividad eléctrica de las neuronas
13:05
in healthy humans.
268
773982
1200
en personas sanas.
13:07
And almost no one is working
on figuring out how to do that today.
on figuring out how to do that today.
269
775918
3239
Actualmente, no se está haciendo
casi ningún estudio al respecto.
casi ningún estudio al respecto.
13:12
That is the future of neuroscience.
270
780077
2334
Ese es el futuro de la neurociencia.
13:14
And I think it's time for neuroscientists
to put down the mouse brain
to put down the mouse brain
271
782752
4393
Creo que ya es hora
de que los neurocientíficos
dejen de lado el cerebro del ratón
dejen de lado el cerebro del ratón
13:19
and to dedicate the thought
and investment necessary
and investment necessary
272
787169
2754
y se dediquen a pensar
y a invertir lo necesario
y a invertir lo necesario
13:21
to understand the human brain
and human disease.
and human disease.
273
789947
3267
para comprender al cerebro humano
y las enfermedades humanas.
y las enfermedades humanas.
Gracias.
13:27
Thank you.
274
795629
1151
(Aplausos)
13:28
(Applause)
275
796804
1172
ABOUT THE SPEAKER
Sam Rodriques - NeuroengineerSam Rodriques invents new technologies to help neuroscientists understand how the brain works.
Why you should listen
Sam Rodriques has designed a new nanofabrication method and a new approach to sensing neural activity with probes in the bloodstream, and his forthcoming technologies are aimed at understanding the spatial organization of cells in the brain and the transcriptional activity of neurons over time. He is a graduate student in Physics at the Massachusetts Institute of Technology, with affiliations at the MIT Media Lab, the MIT Department of Brain and Cognitive Sciences and the Broad Institute of Harvard and MIT. He graduated summa cum laude with highest honors in Physics from Haverford College, where he worked on new methods for calculating quantum entanglement in multipartite quantum systems. He has received numerous national awards and fellowships to support his research, including the Hertz Foundation Graduate Fellowship, an NSF Graduate Research Fellowship and a Churchill Scholarship.
Sam Rodriques | Speaker | TED.com