TED2012
Carl Schoonover: How to look inside the brain
Carl Schoonover: Come guardare dentro al cervello
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Sono stati fatti passi da gigante nella comprensione del funzionamento del cervello, ma come vengono studiati i neuroni al suo interno? Servendosi di splendide immagini, il neuroscienziato e membro del programma TED Fellows Carl Schoonover ci mostra gli strumenti che ci permettono di guardare dentro al nostro cervello.
Carl Schoonover - Neuroscience PhD student + writer
Carl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist. Full bio
Carl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist. Full bio
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This is a thousand-year-old drawing of the brain.
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359
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Questo è un disegno del cervello che risale a 1000 anni fa.
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It's a diagram of the visual system.
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1912
È un diagramma del sistema visivo.
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And some things look very familiar today.
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2750
E contiene alcune cose che conosciamo bene oggi.
00:24
Two eyes at the bottom, optic nerve flowing out from the back.
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9017
4367
Due occhi in basso, il nervo ottico che esce da dietro.
00:29
There's a very large nose
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2120
C'è un gran naso
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that doesn't seem to be connected to anything in particular.
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3317
che non sembra essere collegato a nulla in particolare.
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And if we compare this
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Se lo confrontiamo
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to more recent representations of the visual system,
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con rappresentazioni più recenti del sistema visivo,
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you'll see that things have gotten substantially more complicated
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vedrete che le cose si sono complicate abbastanza
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over the intervening thousand years.
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1573
negli ultimi 1000 anni.
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And that's because today we can see what's inside of the brain,
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2965
Perché oggi possiamo vedere cosa c'è dentro al cervello,
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rather than just looking at its overall shape.
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non solo vederne la forma nel complesso.
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Imagine you wanted to understand how a computer works
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32571
3979
Immaginate di voler capire come funziona un computer
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and all you could see was a keyboard, a mouse, a screen.
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36550
3179
e tutto ciò che si vede sono una tastiera, un mouse e uno schermo.
00:55
You really would be kind of out of luck.
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2396
La fortuna non giocherebbe a vostro favore.
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You want to be able to open it up, crack it open,
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Vorreste poterlo aprire, spaccarlo,
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look at the wiring inside.
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44167
1844
guardare l'impianto al suo interno.
01:01
And up until a little more than a century ago,
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E fino a poco più di un secolo fa,
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nobody was able to do that with the brain.
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2000
con il cervello nessuno era in grado di farlo.
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Nobody had had a glimpse of the brain's wiring.
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49875
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Nessuno poteva dare un'occhiata all'impianto dentro al cervello.
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And that's because if you take a brain out of the skull
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2952
Perché se estraete il cervello dal cranio
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and you cut a thin slice of it,
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1689
ne tagliate una sezione sottile
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put it under even a very powerful microscope,
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e la mettete sotto un microscopio potentissimo,
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there's nothing there.
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58894
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non vedete niente.
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It's gray, formless.
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1613
È grigia, informe.
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There's no structure. It won't tell you anything.
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2604
Non c'è una struttura. Non vi dirà nulla.
01:20
And this all changed in the late 19th century.
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2854
Ma tutto cambiò alla fine del XIX secolo,
01:23
Suddenly, new chemical stains for brain tissue were developed
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3875
quando nacquero nuovi agenti chimici per la colorazione dei tessuti
01:26
and they gave us our first glimpses at brain wiring.
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2812
che permisero di vedere per la prima volta l'impianto del cervello.
01:29
The computer was cracked open.
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73833
2013
Avevamo spaccato il computer.
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So what really launched modern neuroscience
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2856
Quello che ha davvero dato il via alle moderne neuroscienze
01:34
was a stain called the Golgi stain.
31
78702
1965
è una macchia anche detta "reazione nera" o metodo di Golgi,
01:36
And it works in a very particular way.
32
80667
1881
che funziona in un modo molto particolare.
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Instead of staining all of the cells inside of a tissue,
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82548
3110
Anziché colorare tutte le cellule presenti in un tessuto,
01:41
it somehow only stains about one percent of them.
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85658
3032
ne colora solo l'uno per cento.
01:44
It clears the forest, reveals the trees inside.
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88690
3342
Schiarisce la foresta, ne rivela gli alberi all'interno.
01:47
If everything had been labeled, nothing would have been visible.
36
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2672
Se tutto venisse etichettato, niente sarebbe visibile.
01:50
So somehow it shows what's there.
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2046
In un certo senso, mostra quello che c'è all'interno.
01:52
Spanish neuroanatomist Santiago Ramon y Cajal,
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96750
2667
Il neuroanatomista spagnolo Santiago Ramon y Cajal,
01:55
who's widely considered the father of modern neuroscience,
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99417
2845
da tutti considerato il padre delle neuroscienze moderne,
01:58
applied this Golgi stain, which yields data which looks like this,
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3897
applicò il metodo di Golgi, che fornisce dati di questo tipo,
02:02
and really gave us the modern notion of the nerve cell, the neuron.
41
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3758
e ci diede il concetto moderno di cellula nervosa, il neurone.
02:05
And if you're thinking of the brain as a computer,
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109917
2614
Se si pensa al cervello come a un computer,
02:08
this is the transistor.
43
112531
2011
questo è il transistor.
02:10
And very quickly Cajal realized
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114542
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Molto presto Cajal si rese conto
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that neurons don't operate alone,
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2337
che i neuroni non operano da soli,
02:14
but rather make connections with others
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1838
ma piuttosto formano connessioni con gli altri
02:16
that form circuits just like in a computer.
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120792
2506
che formano circuiti come quelli di un computer.
02:19
Today, a century later, when researchers want to visualize neurons,
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3391
Oggi, un secolo più tardi, per visualizzare i neuroni,
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they light them up from the inside rather than darkening them.
49
126689
2767
i ricercatori li accendono dall'interno anziché oscurarli.
02:25
And there's several ways of doing this.
50
129456
1150
Esistono molti modi per farlo,
02:26
But one of the most popular ones
51
130606
1727
ma uno dei più comuni
02:28
involves green fluorescent protein.
52
132333
2092
prevede l'utilizzo di una proteina verde fluorescente,
02:30
Now green fluorescent protein,
53
134425
1659
che, curiosamente,
02:31
which oddly enough comes from a bioluminescent jellyfish,
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136084
3145
proviene da una medusa bioluminiscente,
02:35
is very useful.
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139229
1238
ed è molto utile.
02:36
Because if you can get the gene for green fluorescent protein
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140467
2638
Perché se si riesce ad ottenere il gene di questa proteina
02:39
and deliver it to a cell,
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1675
e somministrarlo a una cellula,
02:40
that cell will glow green --
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144780
1747
tale cellula emetterà una luce verde --
02:42
or any of the many variants now of green fluorescent protein,
59
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3746
oppure con una delle tante varianti di questa proteina,
02:46
you get a cell to glow many different colors.
60
150273
1664
si otterrà una cellula che emette una luce di colori diversi.
02:47
And so coming back to the brain,
61
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1521
Ora, tornando al cervello,
02:49
this is from a genetically engineered mouse called "Brainbow."
62
153458
3800
questa immagine mostra un topo transgenico detto "Brainbow".
02:53
And it's so called, of course,
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157258
1550
Naturalmente si chiama così
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because all of these neurons are glowing different colors.
64
158808
3612
perché tutti questi neuroni emettono luci di colori diversi.
02:58
Now sometimes neuroscientists need to identify
65
162420
3451
A volte i neuroscienziati devono identificare
03:01
individual molecular components of neurons, molecules,
66
165871
3044
singoli componenti molecolari dei neuroni, molecole,
03:04
rather than the entire cell.
67
168915
1798
anziché l'intera cellula.
03:06
And there's several ways of doing this,
68
170713
1706
I modi per farlo sono tanti,
03:08
but one of the most popular ones
69
172419
1469
ma uno dei più comuni
03:09
involves using antibodies.
70
173888
2195
comporta l'utilizzo degli anticorpi.
03:11
And you're familiar, of course,
71
176083
1337
Naturalmente tutti conoscete
03:13
with antibodies as the henchmen of the immune system.
72
177420
2951
gli anticorpi come il braccio destro del sistema immunitario.
03:16
But it turns out that they're so useful to the immune system
73
180371
2418
Ma si è scoperto che sono così utili al sistema immunitario
03:18
because they can recognize specific molecules,
74
182789
2550
perché possono riconoscere specifiche molecole,
03:21
like, for example, the code protein
75
185339
2119
come, ad esempio, la proteina codice
03:23
of a virus that's invading the body.
76
187458
2388
di un virus che sta invadendo il corpo.
03:25
And researchers have used this fact
77
189846
2045
I ricercatori si sono serviti di questo aspetto
03:27
in order to recognize specific molecules inside of the brain,
78
191891
4325
per riconoscere molecole specifiche all'interno del cervello,
03:32
recognize specific substructures of the cell
79
196216
2640
per riconoscere specifiche sottostrutture della cellula
03:34
and identify them individually.
80
198856
2244
e identificarle singolarmente.
03:37
And a lot of the images I've been showing you here are very beautiful,
81
201100
3025
Molte delle immagini che vi ho mostrato qui sono bellissime,
03:40
but they're also very powerful.
82
204125
1906
ma sono anche molto potenti.
03:41
They have great explanatory power.
83
206031
1636
Hanno un enorme potere esplicativo.
03:43
This, for example, is an antibody staining
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207667
2090
Ad esempio, questa è la colorazione di un anticorpo
03:45
against serotonin transporters in a slice of mouse brain.
85
209757
3520
contro i trasportatori della serotonina in una sezione di cervello di topo.
03:49
And you've heard of serotonin, of course,
86
213277
1681
E, naturalmente, avete sentito parlare di serotonina,
03:50
in the context of diseases like depression and anxiety.
87
214958
2827
nel contesto di malattie quali la depressione e gli attacchi d'ansia.
03:53
You've heard of SSRIs,
88
217785
1408
Avrete sentito parlare di SSRI,
03:55
which are drugs that are used to treat these diseases.
89
219193
2897
che sono farmaci utilizzati per trattare queste malattie.
03:57
And in order to understand how serotonin works,
90
222090
2890
E per comprendere come funziona la serotonina,
04:00
it's critical to understand where the serontonin machinery is.
91
224980
3076
è cruciale capire dove si trova il meccanismo della serotonina.
04:03
And antibody stainings like this one
92
228056
1596
E la colorazione con anticorpi come questa
04:05
can be used to understand that sort of question.
93
229652
3546
può essere impiegata per comprendere questioni di quel genere.
04:09
I'd like to leave you with the following thought:
94
233198
2558
Vorrei lasciarvi con questo pensiero:
04:11
Green fluorescent protein and antibodies
95
235756
2610
Gli anticorpi e la proteina verde fluorescente
04:14
are both totally natural products at the get-go.
96
238366
3007
sono entrambi prodotti completamente naturali all'origine.
04:17
They were evolved by nature
97
241373
2779
Li ha sviluppati la natura
04:20
in order to get a jellyfish to glow green for whatever reason,
98
244152
2567
affinché una medusa potesse illuminarsi di verde per un qualsiasi motivo,
04:22
or in order to detect the code protein of an invading virus, for example.
99
246719
4383
o per rilevare la proteina codice di un virus che ci sta invadendo.
04:27
And only much later did scientists come onto the scene
100
251102
3017
E solo molto tempo dopo, apparvero sulla scena gli scienziati
04:30
and say, "Hey, these are tools,
101
254119
2023
a dire: "Ehi, questi sono strumenti,
04:32
these are functions that we could use
102
256142
2113
sono funzioni che potremmo inserire
04:34
in our own research tool palette."
103
258255
2008
nella nostra cassetta degli attrezzi per la ricerca".
04:36
And instead of applying feeble human minds
104
260263
3628
E anziché impiegare le nostre deboli menti umane
04:39
to designing these tools from scratch,
105
263891
1884
nella progettazione ex novo di questi strumenti,
04:41
there were these ready-made solutions right out there in nature
106
265775
2904
la natura aveva queste soluzioni pronte per l'uso
04:44
developed and refined steadily for millions of years
107
268679
3236
già sviluppate e raffinate con costanza per milioni di anni
04:47
by the greatest engineer of all.
108
271915
1700
dal più grande di tutti gli ingegneri.
04:49
Thank you.
109
273615
1262
Grazie.
04:50
(Applause)
110
274877
2538
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Carl Schoonover - Neuroscience PhD student + writerCarl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist.
Why you should listen
Carl is a neuroscience PhD candidate at Columbia University, where he works on microanatomy and electrophysiology of rodent somatosensory cortex. He the author of Portraits of the Mind: Visualizing the Brain from Antiquity to the 21st Century, and has written for the New York Times, Le Figaro, the Huffington Post, Science, Scientific American, Design Observer, and Boing Boing. In 2008 he cofounded NeuWrite, a collaborative working group for scientists, writers, and those in between. He hosts a radio show on WkCR 89.9FM, which focuses on opera and classical music, and their relationship to the brain.
Carl Schoonover | Speaker | TED.com