TED2011
Ed Boyden: A light switch for neurons
Ed Boyden: Włącznik światła dla neuronów
Filmed:
Readability: 4
1,098,379 views
Ed Boyden opowiada, jak poprzez wstawianie do komórek mózgu genów białek światłoczułych można selektywnie pobudzać lub deaktywować określone neurony przy pomocy światłowodowych implantów. Dzięki tak wysokiemu, niespotykanemu dotąd poziomowi kontroli udało mu się wyleczyć laboratoryjne myszy z ze stanu podobnego do zespołu stresu pourazowego oraz niektórych rodzajów ślepoty. Na horyzoncie pojawia się neuroprotetyka. Gospodarz sesji, Juan Enriquez zadaje na koniec kilka pytań.
Ed Boyden - Neuroengineer
Ed Boyden is a professor of biological engineering and brain and cognitive sciences at the MIT Media Lab and the MIT McGovern Institute. Full bio
Ed Boyden is a professor of biological engineering and brain and cognitive sciences at the MIT Media Lab and the MIT McGovern Institute. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Think about your day for a second.
0
0
2000
Pomyśl chwilę o swoim dniu.
00:17
You woke up, felt fresh air on your face as you walked out the door,
1
2000
3000
Obudziłeś się, owiał cię wietrzyk przy wyjściu na dwór,
00:20
encountered new colleagues and had great discussions,
2
5000
2000
poznałeś nowych ludzi, prowadziłeś ciekawe dyskusje,
00:22
and felt in awe when you found something new.
3
7000
2000
byłeś zachwycony, gdy przeżyłeś coś nowego.
00:24
But I bet there's something you didn't think about today --
4
9000
2000
Ale założę się, że jest coś, o czym nie myślałeś,
00:26
something so close to home
5
11000
2000
coś tak ci bliskiego,
00:28
that you probably don't think about it very often at all.
6
13000
2000
że pewnie w ogóle rzadko o tym myślisz.
00:30
And that's that all the sensations, feelings,
7
15000
2000
Wszystkie odczucia, przeżycia,
00:32
decisions and actions
8
17000
2000
decyzje i działania
00:34
are mediated by the computer in your head
9
19000
2000
są podejmowane przez komputer w twojej głowie
00:36
called the brain.
10
21000
2000
zwany mózgiem.
00:38
Now the brain may not look like much from the outside --
11
23000
2000
Może z zewnątrz nie wygląda on jak komputer --
00:40
a couple pounds of pinkish-gray flesh,
12
25000
2000
kilka kilo szaro-różowego mięsa,
00:42
amorphous --
13
27000
2000
bezkształtnego,
00:44
but the last hundred years of neuroscience
14
29000
2000
ale ostatnie sto lat neurobiologii
00:46
have allowed us to zoom in on the brain,
15
31000
2000
przybliżyło nam mózg tak,
00:48
and to see the intricacy of what lies within.
16
33000
2000
że zobaczyliśmy zawiłość jego wnętrza.
00:50
And they've told us that this brain
17
35000
2000
Dowiedzieliśmy się, że mózg jest niezwykle skomplikowanym układem,
00:52
is an incredibly complicated circuit
18
37000
2000
Dowiedzieliśmy się, że mózg jest niezwykle skomplikowanym układem,
00:54
made out of hundreds of billions of cells called neurons.
19
39000
4000
złożonym z setek milionów komórek zwanych neuronami.
00:58
Now unlike a human-designed computer,
20
43000
3000
W przeciwieństwie do komputerów zbudowanych przez człowieka,
01:01
where there's a fairly small number of different parts --
21
46000
2000
w których nie ma zbyt wielu różnych części,
01:03
we know how they work, because we humans designed them --
22
48000
3000
rozumiemy jak działają, bo sami je projektowaliśmy,
01:06
the brain is made out of thousands of different kinds of cells,
23
51000
3000
mózg składa się z tysięcy różnych rodzajów komórek,
01:09
maybe tens of thousands.
24
54000
2000
może dziesiątek tysięcy.
01:11
They come in different shapes; they're made out of different molecules.
25
56000
2000
Mają różne kształty, inny budulec;
01:13
And they project and connect to different brain regions,
26
58000
3000
łączą różne części mózgu.
01:16
and they also change different ways in different disease states.
27
61000
3000
Różnie zmieniają się też w różnych stadiach chorób.
01:19
Let's make it concrete.
28
64000
2000
Do rzeczy.
01:21
There's a class of cells,
29
66000
2000
Jest rodzaj komórek,
01:23
a fairly small cell, an inhibitory cell, that quiets its neighbors.
30
68000
3000
dość niewielkich, które uciszają swoich sąsiadów.
01:26
It's one of the cells that seems to be atrophied in disorders like schizophrenia.
31
71000
4000
To jedna z tych komórek, które zanikają przy schizofrenii.
01:30
It's called the basket cell.
32
75000
2000
Nazywana jest komórką koszykową.
01:32
And this cell is one of the thousands of kinds of cell
33
77000
2000
To jeden z tysięcy rodzajów komórek,
01:34
that we are learning about.
34
79000
2000
które poznajemy.
01:36
New ones are being discovered everyday.
35
81000
2000
Codzienne okrywa się nowe.
01:38
As just a second example:
36
83000
2000
Drugi przykład:
01:40
these pyramidal cells, large cells,
37
85000
2000
te duże komórki w kształcie piramidy
01:42
they can span a significant fraction of the brain.
38
87000
2000
rozciągają się w znacznej części mózgu.
01:44
They're excitatory.
39
89000
2000
Można je pobudzać.
01:46
And these are some of the cells
40
91000
2000
M.in. to one są nadaktywne
01:48
that might be overactive in disorders such as epilepsy.
41
93000
3000
przy schorzeniach takich jak epilepsja.
01:51
Every one of these cells
42
96000
2000
Każda z nich
01:53
is an incredible electrical device.
43
98000
3000
to niezwykłe urządzenie elektryczne.
01:56
They receive input from thousands of upstream partners
44
101000
2000
Dostają sygnały od tysięcy komórek-nadawców
01:58
and compute their own electrical outputs,
45
103000
3000
i obliczają swoje własne sygnały,
02:01
which then, if they pass a certain threshold,
46
106000
2000
które, jeśli przekroczą pewien próg,
02:03
will go to thousands of downstream partners.
47
108000
2000
zostaną przesłane do tysięcy komórek-odbiorców.
02:05
And this process, which takes just a millisecond or so,
48
110000
3000
Cały ten proces trwa może milisekundę,
02:08
happens thousands of times a minute
49
113000
2000
wydarza się tysiące razy na minutę
02:10
in every one of your 100 billion cells,
50
115000
2000
w każdej ze 100 miliardów komórek,
02:12
as long as you live
51
117000
2000
dopóki żyjesz, myślisz i czujesz.
02:14
and think and feel.
52
119000
3000
dopóki żyjesz, myślisz i czujesz.
02:17
So how are we going to figure out what this circuit does?
53
122000
3000
Jak możemy zrozumieć działanie tego układu?
02:20
Ideally, we could go through the circuit
54
125000
2000
W teorii, można by w każdej części
02:22
and turn these different kinds of cell on and off
55
127000
3000
włączać i wyłączać różne rodzaje komórek
02:25
and see whether we could figure out
56
130000
2000
próbując zrozumieć,
02:27
which ones contribute to certain functions
57
132000
2000
które zawiadują konkretnymi funkcjami,
02:29
and which ones go wrong in certain pathologies.
58
134000
2000
a które degenerują się w patologiach.
02:31
If we could activate cells, we could see what powers they can unleash,
59
136000
3000
Mogąc uaktywniać komórki, zobaczylibyśmy jakie spełniają funkcje,
02:34
what they can initiate and sustain.
60
139000
2000
co mogą uruchomić i podtrzymać.
02:36
If we could turn them off,
61
141000
2000
Mogąc je wyłączać
02:38
then we could try and figure out what they're necessary for.
62
143000
2000
zrozumielibyśmy do czego służą.
02:40
And that's a story I'm going to tell you about today.
63
145000
3000
O tym zamierzam dziś opowiedzieć.
02:43
And honestly, where we've gone through over the last 11 years,
64
148000
3000
Szczerze mówiąc przez ostatnie 11 lat
02:46
through an attempt to find ways
65
151000
2000
szukaliśmy sposobów
02:48
of turning circuits and cells and parts and pathways of the brain
66
153000
2000
na włączanie i wyłączanie
02:50
on and off,
67
155000
2000
układów, komórek, części i ścieżek w mózgu
02:52
both to understand the science
68
157000
2000
zarówno aby zrozumieć naukę,
02:54
and also to confront some of the issues
69
159000
3000
jak i zmierzyć się z problemami
02:57
that face us all as humans.
70
162000
3000
przed którymi stają wszyscy ludzie.
03:00
Now before I tell you about the technology,
71
165000
3000
Zanim opowiem o technologii, mam złą wiadomość.
03:03
the bad news is that a significant fraction of us in this room,
72
168000
3000
Większość z nas na sali,
03:06
if we live long enough,
73
171000
2000
jeżeli pożyjemy dostatecznie długo,
03:08
will encounter, perhaps, a brain disorder.
74
173000
2000
czeka pewnie zaburzenie pracy mózgu.
03:10
Already, a billion people
75
175000
2000
Już teraz miliard ludzi
03:12
have had some kind of brain disorder
76
177000
2000
cierpi na jakieś zaburzenia mózgowe,
03:14
that incapacitates them,
77
179000
2000
które ich ubezwłasnowolniają.
03:16
and the numbers don't do it justice though.
78
181000
2000
Liczby nie oddają w pełni sytuacji.
03:18
These disorders -- schizophrenia, Alzheimer's,
79
183000
2000
Te choroby: schizofrenia, Alzeimer,
03:20
depression, addiction --
80
185000
2000
depresja, uzależnienia,
03:22
they not only steal our time to live, they change who we are.
81
187000
3000
nie tylko skracaja życie, ale także nas zmieniają;
03:25
They take our identity and change our emotions
82
190000
2000
zabierają nam tożsamość i wpływają na emocje,
03:27
and change who we are as people.
83
192000
3000
stajemy się innymi ludźmi.
03:30
Now in the 20th century,
84
195000
3000
W XX wieku
03:33
there was some hope that was generated
85
198000
3000
nabraliśmy nadziei
03:36
through the development of pharmaceuticals for treating brain disorders,
86
201000
3000
dzięki rozwojowi leków na schorzenia mózgu
03:39
and while many drugs have been developed
87
204000
3000
Chociaż powstało wiele leków
03:42
that can alleviate symptoms of brain disorders,
88
207000
2000
łagodzących symptomy zaburzeń,
03:44
practically none of them can be considered to be cured.
89
209000
3000
praktycznie żaden nie potrafi ich całkowicie wyleczyć.
03:47
And part of that's because we're bathing the brain in the chemical.
90
212000
3000
Częściowo dlatego, że kąpiemy mózg w chemikaliach.
03:50
This elaborate circuit
91
215000
2000
Ten wyszukany układ,
03:52
made out of thousands of different kinds of cell
92
217000
2000
złożony z tysięcy różnego rodzaju komórek
03:54
is being bathed in a substance.
93
219000
2000
nurza się w chemii.
03:56
That's also why, perhaps, most of the drugs, and not all, on the market
94
221000
2000
Dlatego większość, jeżeli nie wszystkie leki na rynku
03:58
can present some kind of serious side effect too.
95
223000
3000
powoduja zwykle silne efekty uboczne.
04:01
Now some people have gotten some solace
96
226000
3000
Część ludzi doznała ulgi
04:04
from electrical stimulators that are implanted in the brain.
97
229000
3000
dzięki elektrycznym stymulatorom wszczepionym do mózgu.
04:07
And for Parkinson's disease,
98
232000
2000
W chorobie Parkinsona
04:09
Cochlear implants,
99
234000
2000
implanty ślimakowe
04:11
these have indeed been able
100
236000
2000
rzeczywiście były w stanie
04:13
to bring some kind of remedy
101
238000
2000
przynieść poprawę
04:15
to people with certain kinds of disorder.
102
240000
2000
ludziom z pewnymi schorzeniami.
04:17
But electricity also will go in all directions --
103
242000
2000
Jednak prąd płynie w wielu kierunkach,
04:19
the path of least resistance,
104
244000
2000
po linii najmniejszego oporu,
04:21
which is where that phrase, in part, comes from.
105
246000
2000
skąd właśnie pochodzi to powiedzenie.
04:23
And it also will affect normal circuits as well as the abnormal ones that you want to fix.
106
248000
3000
Działa i na zdrowe i na uszkodzone części, wymagające naprawy.
04:26
So again, we're sent back to the idea
107
251000
2000
Znowu wracamy do koncepcji
04:28
of ultra-precise control.
108
253000
2000
ultra-precyzyjnego sterowania.
04:30
Could we dial-in information precisely where we want it to go?
109
255000
3000
Czy można wysłać informację dokładnie tam, gdzie chcemy ?
04:34
So when I started in neuroscience 11 years ago,
110
259000
4000
Zanim 11 lat temu zająłem się neurobiologią,
04:38
I had trained as an electrical engineer and a physicist,
111
263000
3000
studiowałem elektronikę i fizykę.
04:41
and the first thing I thought about was,
112
266000
2000
Od razu przyszło mi do głowy,
04:43
if these neurons are electrical devices,
113
268000
2000
że skoro neurony są sterowane elektrycznie,
04:45
all we need to do is to find some way
114
270000
2000
trzeba jedynie znaleźć sposób
04:47
of driving those electrical changes at a distance.
115
272000
2000
na generowanie sygnałów elektrycznych na odległość.
04:49
If we could turn on the electricity in one cell,
116
274000
2000
Gdyby udało się pobudzić prąd pojedyńczej komórki
04:51
but not its neighbors,
117
276000
2000
bez pobudzania sąsiednich,
04:53
that would give us the tool we need to activate and shut down these different cells,
118
278000
3000
otrzymamy narzędzie do włączania i wyłączania każdej z nich,
04:56
figure out what they do and how they contribute
119
281000
2000
i zrozumienia, jak działają
04:58
to the networks in which they're embedded.
120
283000
2000
i jak wpływają na swoje układy.
05:00
And also it would allow us to have the ultra-precise control we need
121
285000
2000
Dałoby to nam ultra-precyzyjną kontrolę,
05:02
in order to fix the circuit computations
122
287000
3000
potrzebną do naprawy fragmentów, które szwankują.
05:05
that have gone awry.
123
290000
2000
potrzebną do naprawy fragmentów, które szwankują.
05:07
Now how are we going to do that?
124
292000
2000
Jak tego dokonamy?
05:09
Well there are many molecules that exist in nature,
125
294000
2000
W przyrodzie jest wiele cząsteczek,
05:11
which are able to convert light into electricity.
126
296000
3000
które potrafią zamieniać światło na prąd.
05:14
You can think of them as little proteins
127
299000
2000
Można je sobie wyobrazić jako białka
05:16
that are like solar cells.
128
301000
2000
działające jak baterie słoneczne.
05:18
If we can install these molecules in neurons somehow,
129
303000
3000
Gdyby jakoś zainstalować te cząsteczki w neuronach,
05:21
then these neurons would become electrically drivable with light.
130
306000
3000
moglibyśmy pobudzać neurony światłem.
05:24
And their neighbors, which don't have the molecule, would not.
131
309000
3000
Sąsiednie komórki, bez cząsteczki, nie reagowałyby.
05:27
There's one other magic trick you need to make this all happen,
132
312000
2000
Trzeba się posłużyć pewną sztuczką.
05:29
and that's the ability to get light into the brain.
133
314000
3000
Mianowicie dostarczyć światło do mózgu.
05:32
And to do that -- the brain doesn't feel pain -- you can put --
134
317000
3000
Mózg nie czuje bólu. Korzystając z rozwiązań
05:35
taking advantage of all the effort
135
320000
2000
Mózg nie czuje bólu. Korzystając z rozwiązań
05:37
that's gone into the Internet and communications and so on --
136
322000
2000
stosowanych w internecie, telekomunikacji itp.
05:39
optical fibers connected to lasers
137
324000
2000
można użyć światłowodów połączonych z laserami,
05:41
that you can use to activate, in animal models for example,
138
326000
2000
dzięki którym można pobudzać neurony np. u zwierząt
05:43
in pre-clinical studies,
139
328000
2000
w badaniach przedklinicznych,
05:45
these neurons and to see what they do.
140
330000
2000
i obserwować ich zachowania.
05:47
So how do we do this?
141
332000
2000
Jak to robimy?
05:49
Around 2004,
142
334000
2000
Około 2004 r.
05:51
in collaboration with Gerhard Nagel and Karl Deisseroth,
143
336000
2000
we współpracy z Gerhardem Nagelem i Karlem Deisserothem,
05:53
this vision came to fruition.
144
338000
2000
zaczęliśmy realizację tej wizji.
05:55
There's a certain alga that swims in the wild,
145
340000
3000
Istnieje pewien gatunek dzikich alg,
05:58
and it needs to navigate towards light
146
343000
2000
które poruszają się w stronę światła,
06:00
in order to photosynthesize optimally.
147
345000
2000
aby zoptymalizować fotosyntezę.
06:02
And it senses light with a little eye-spot,
148
347000
2000
Odbierają one światło małą plamką oczną,
06:04
which works not unlike how our eye works.
149
349000
3000
która działa nieco inaczej niż nasze oczy.
06:07
In its membrane, or its boundary,
150
352000
2000
W jej zewnętrznej błonie
06:09
it contains little proteins
151
354000
3000
znajdują się białka,
06:12
that indeed can convert light into electricity.
152
357000
3000
które potrafią zamienić światło na prąd.
06:15
So these molecules are called channelrhodopsins.
153
360000
3000
Te cząsteczki to rodopsyny kanałowe.
06:18
And each of these proteins acts just like that solar cell that I told you about.
154
363000
3000
Każde z tych białek działa jak ogniwo słoneczne.
06:21
When blue light hits it, it opens up a little hole
155
366000
3000
Gdy pada na nie niebieskie światło, otwiera niewielki otwór
06:24
and allows charged particles to enter the eye-spot,
156
369000
2000
i wpuszcza naładowane cząsteczki do plamki ocznej.
06:26
and that allows this eye-spot to have an electrical signal
157
371000
2000
Dzięki temu plamka oczna ma swój sygnał elektryczny,
06:28
just like a solar cell charging up a battery.
158
373000
3000
zupełnie jak ogniwo słoneczne ładujące baterię.
06:31
So what we need to do is to take these molecules
159
376000
2000
Potrzebujemy teraz wziąć te białka
06:33
and somehow install them in neurons.
160
378000
2000
i zainstalować je jakoś w neuronach.
06:35
And because it's a protein,
161
380000
2000
Ponieważ są to białka,
06:37
it's encoded for in the DNA of this organism.
162
382000
3000
są zakodowane w DNA organizmu.
06:40
So all we've got to do is take that DNA,
163
385000
2000
Musimy tylko wyciąć to DNA,
06:42
put it into a gene therapy vector, like a virus,
164
387000
3000
wstawić je do nośnika terapii genowej, np. wirusa,
06:45
and put it into neurons.
165
390000
3000
i wysłać go do neuronów.
06:48
So it turned out that this was a very productive time in gene therapy,
166
393000
3000
Był to bardzo twórczy okres w terapiach genowych
06:51
and lots of viruses were coming along.
167
396000
2000
i pojawiało się mnóstwo wirusów.
06:53
So this turned out to be very simple to do.
168
398000
2000
Zadanie okazało się proste.
06:55
And early in the morning one day in the summer of 2004,
169
400000
3000
Pewnego ranka w lecie 2004 roku,
06:58
we gave it a try, and it worked on the first try.
170
403000
2000
spróbowaliśmy i zadziałało za pierwszym razem.
07:00
You take this DNA and you put it into a neuron.
171
405000
3000
Pobraliśmy DNA i wstawiliśmy je do neuronu.
07:03
The neuron uses its natural protein-making machinery
172
408000
3000
Neuron użył własnej maszynerii
07:06
to fabricate these little light-sensitive proteins
173
411000
2000
do produkcji światłoczułych białek
07:08
and install them all over the cell,
174
413000
2000
i rozmieszczenia ich po całej komórce,
07:10
like putting solar panels on a roof,
175
415000
2000
tak jak rozmieszcza się panele słoneczne na dachu.
07:12
and the next thing you know,
176
417000
2000
Otrzymaliśmy zatem neuron uruchamiany światłem.
07:14
you have a neuron which can be activated with light.
177
419000
2000
Otrzymaliśmy zatem neuron uruchamiany światłem.
07:16
So this is very powerful.
178
421000
2000
To potężne narzędzie.
07:18
One of the tricks you have to do
179
423000
2000
Trzeba teraz wykombinować
07:20
is to figure out how to deliver these genes to the cells that you want
180
425000
2000
jak dostarczyć te geny tylko do wybranej komórki,
07:22
and not all the other neighbors.
181
427000
2000
a nie do sąsiednich.
07:24
And you can do that; you can tweak the viruses
182
429000
2000
Można zaprogramować wirusa,
07:26
so they hit just some cells and not others.
183
431000
2000
żeby atakował tylko niektóre komórki.
07:28
And there's other genetic tricks you can play
184
433000
2000
Można wykorzystać jeszcze inne genetyczne triki,
07:30
in order to get light-activated cells.
185
435000
3000
żeby otrzymać komórki pobudzane światłem.
07:33
This field has now come to be known as optogenetics.
186
438000
4000
Ta dziedzina nazywa się teraz "optogenetyka".
07:37
And just as one example of the kind of thing you can do,
187
442000
2000
To tylko niektóre przykłady możliwości.
07:39
you can take a complex network,
188
444000
2000
W skomplikowanej sieci
07:41
use one of these viruses to deliver the gene
189
446000
2000
można użyć wirusa do dostarczenia genu
07:43
just to one kind of cell in this dense network.
190
448000
3000
do wybranego typu komórki w gęstej sieci.
07:46
And then when you shine light on the entire network,
191
451000
2000
Gdy oświetlimy całą sieć,
07:48
just that cell type will be activated.
192
453000
2000
tylko jeden rodzaj komórek zareaguje.
07:50
So for example, lets sort of consider that basket cell I told you about earlier --
193
455000
3000
Weźmy np. komórkę koszykową, o której mówiłem,
07:53
the one that's atrophied in schizophrenia
194
458000
2000
która zanika przy schizofrenii
07:55
and the one that is inhibitory.
195
460000
2000
i działa hamująco.
07:57
If we can deliver that gene to these cells --
196
462000
2000
Jeśli dostarczymy gen do tych komórek,
07:59
and they're not going to be altered by the expression of the gene, of course --
197
464000
3000
o ile oczywiście sam gen nie zakłóci ich działania,
08:02
and then flash blue light over the entire brain network,
198
467000
3000
i oświetlimy cały mózg niebieskim światłem,
08:05
just these cells are going to be driven.
199
470000
2000
tylko te komórki zostaną pobudzone.
08:07
And when the light turns off, these cells go back to normal,
200
472000
2000
Gdy światło zgaśnie, komórki wracają do normalnego stanu,
08:09
so they don't seem to be averse against that.
201
474000
3000
więc wydaje się, że im to nie przeszkadza.
08:12
Not only can you use this to study what these cells do,
202
477000
2000
Można nie tylko badać ich działanie,
08:14
what their power is in computing in the brain,
203
479000
2000
ich wpływ na funkcjonowanie mózgu,
08:16
but you can also use this to try to figure out --
204
481000
2000
ale również sprawdzić,
08:18
well maybe we could jazz up the activity of these cells,
205
483000
2000
czy dałoby się "podkręcić" ich aktywność,
08:20
if indeed they're atrophied.
206
485000
2000
przy faktycznym zanikaniu.
08:22
Now I want to tell you a couple of short stories
207
487000
2000
Chciałbym opowiedzieć wam parę historii
08:24
about how we're using this,
208
489000
2000
o użyciu tej techniki,
08:26
both at the scientific, clinical and pre-clinical levels.
209
491000
3000
zarówno pod kątem naukowym, leczniczym jak i zapobiegawczym
08:29
One of the questions we've confronted
210
494000
2000
M.in. chcieliśmy wiedzieć,
08:31
is, what are the signals in the brain that mediate the sensation of reward?
211
496000
3000
które sygnały mózgowe uczestniczą w układzie nagrody.
08:34
Because if you could find those,
212
499000
2000
Gdybyśmy je znaleźli,
08:36
those would be some of the signals that could drive learning.
213
501000
2000
można by z ich pomocą nakłaniać do nauki.
08:38
The brain will do more of whatever got that reward.
214
503000
2000
Mózg zrobi wszystko, aby zdobyć nagrodę.
08:40
And also these are signals that go awry in disorders such as addiction.
215
505000
3000
Wypaczenia tych sygnałów towarzyszą m.in. uzależnieniom.
08:43
So if we could figure out what cells they are,
216
508000
2000
Gdybyśmy zlokalizowali te komórki,
08:45
we could maybe find new targets
217
510000
2000
być może udałoby się znaleźć nowe cele,
08:47
for which drugs could be designed or screened against,
218
512000
2000
na które powinny oddziaływać nowe leki,
08:49
or maybe places where electrodes could be put in
219
514000
2000
albo miejsca, w których trzeba umieścić elektrody
08:51
for people who have very severe disability.
220
516000
3000
u poważnie chorych ludzi.
08:54
So to do that, we came up with a very simple paradigm
221
519000
2000
W tym celu wymyśliliśmy prosty eksperyment
08:56
in collaboration with the Fiorella group,
222
521000
2000
we współpracy z grupą Fiorella.
08:58
where one side of this little box,
223
523000
2000
Podchodząc do jednej strony pudełka
09:00
if the animal goes there, the animal gets a pulse of light
224
525000
2000
zwierzę wywoła impuls światła,
09:02
in order to make different cells in the brain sensitive to light.
225
527000
2000
które uwrażliwia na światło różne komórki mózgowe.
09:04
So if these cells can mediate reward,
226
529000
2000
Jeżeli te komórki pobudzają układ nagrody,
09:06
the animal should go there more and more.
227
531000
2000
zwierzę powinno podchodzić bez przerwy.
09:08
And so that's what happens.
228
533000
2000
I tak się właśnie dzieje.
09:10
This animal's going to go to the right-hand side and poke his nose there,
229
535000
2000
Zwierzę podchodzi z prawej strony i wsadza nos.
09:12
and he gets a flash of blue light every time he does that.
230
537000
2000
Dostaje za każdym razem impuls niebieskiego światła.
09:14
And he'll do that hundreds and hundreds of times.
231
539000
2000
Będzie to robiło tysiące razy.
09:16
These are the dopamine neurons,
232
541000
2000
To neurony dopaminy,
09:18
which some of you may have heard about, in some of the pleasure centers in the brain.
233
543000
2000
w ośrodkach przyjemności mózgu.
09:20
Now we've shown that a brief activation of these
234
545000
2000
Pokazaliśmy, że ich pobudzenie
09:22
is enough, indeed, to drive learning.
235
547000
2000
potrafi nakłonić do nauki.
09:24
Now we can generalize the idea.
236
549000
2000
Możemy uogólnić ten pomysł.
09:26
Instead of one point in the brain,
237
551000
2000
Zamiast jednego punktu w mózgu,
09:28
we can devise devices that span the brain,
238
553000
2000
możemy stworzyć urządzenia obejmujące cały mózg,
09:30
that can deliver light into three-dimensional patterns --
239
555000
2000
dostarczające światło wg. trójwymiarowych wzorów,
09:32
arrays of optical fibers,
240
557000
2000
wiązki światłowodów,
09:34
each coupled to its own independent miniature light source.
241
559000
2000
każdy zasilany niezależnym źródłem światła.
09:36
And then we can try to do things in vivo
242
561000
2000
Spróbujemy zrobić na żywo to,
09:38
that have only been done to-date in a dish --
243
563000
3000
co dotąd przeprowadzano tylko w próbówce:
09:41
like high-throughput screening throughout the entire brain
244
566000
2000
szerokopasmowe obrazowanie całego mózgu
09:43
for the signals that can cause certain things to happen.
245
568000
2000
dla sygnałów umożliwiających jego sterowanie.
09:45
Or that could be good clinical targets
246
570000
2000
Można by z nich korzystać
09:47
for treating brain disorders.
247
572000
2000
w leczeniu schorzeń mózgu.
09:49
And one story I want to tell you about
248
574000
2000
Chcę wam opowiedzieć
09:51
is how can we find targets for treating post-traumatic stress disorder --
249
576000
3000
w jaki sposób leczymy zespół stresu pourazowego,
09:54
a form of uncontrolled anxiety and fear.
250
579000
3000
niekontrolowane lęki i strach.
09:57
And one of the things that we did
251
582000
2000
M.in. przyjęliśmy klasyczny model strachu.
09:59
was to adopt a very classical model of fear.
252
584000
3000
M.in. przyjęliśmy klasyczny model strachu.
10:02
This goes back to the Pavlovian days.
253
587000
3000
Sięga czasów Pawłowa.
10:05
It's called Pavlovian fear conditioning --
254
590000
2000
W tzw. pawłowowskim warunkowaniu lęku
10:07
where a tone ends with a brief shock.
255
592000
2000
dźwięk kończy się krótkim wstrząsem.
10:09
The shock isn't painful, but it's a little annoying.
256
594000
2000
Wstrząs nie jest bolesny, ale dość irytujący.
10:11
And over time -- in this case, a mouse,
257
596000
2000
Z czasem mysz, którą się posłużyliśmy,
10:13
which is a good animal model, commonly used in such experiments --
258
598000
2000
bo zwykle używa się myszy w takich eksperymentach,
10:15
the animal learns to fear the tone.
259
600000
2000
mysz uczy się bać tego dźwięku.
10:17
The animal will react by freezing,
260
602000
2000
Na ten dźwięk zastyga,
10:19
sort of like a deer in the headlights.
261
604000
2000
jak jeleń w świetle reflektorów.
10:21
Now the question is, what targets in the brain can we find
262
606000
3000
Zapytaliśmy: które miejsca w mózgu
10:24
that allow us to overcome this fear?
263
609000
2000
pomogłyby opanować ten strach?
10:26
So what we do is we play that tone again
264
611000
2000
Puszczamy więc dźwięk ponownie,
10:28
after it's been associated with fear.
265
613000
2000
po tym jak został skojarzony ze strachem.
10:30
But we activate targets in the brain, different ones,
266
615000
2000
Ale pobudzamy w mózgu inne miejsca,
10:32
using that optical fiber array I told you about in the previous slide,
267
617000
3000
używając światłowodów, o których wcześniej mówiłem,
10:35
in order to try and figure out which targets
268
620000
2000
aby sprawdzić, które rejony spowodują,
10:37
can cause the brain to overcome that memory of fear.
269
622000
3000
że mózg przezwycięży wspomnienie strachu.
10:40
And so this brief video
270
625000
2000
Ten krótki film pokazuje jeden z rejonów,
10:42
shows you one of these targets that we're working on now.
271
627000
2000
nad którymi pracujemy.
10:44
This is an area in the prefrontal cortex,
272
629000
2000
To okolica kory przedczołowej,
10:46
a region where we can use cognition to try to overcome aversive emotional states.
273
631000
3000
gdzie świadomie próbujemy opanować negatywne stany emocjonalne.
10:49
And the animal's going to hear a tone -- and a flash of light occurred there.
274
634000
2000
Zwierzę usłyszy dźwięk -- pojawia się tu błysk światła.
10:51
There's no audio on this, but you can see the animal's freezing.
275
636000
2000
Nie słychać dźwięku, ale widzicie, że zwierzę zastyga.
10:53
This tone used to mean bad news.
276
638000
2000
Ten dźwięk oznaczał coś złego.
10:55
And there's a little clock in the lower left-hand corner,
277
640000
2000
W dolnym lewym rogu jest zegar,
10:57
so you can see the animal is about two minutes into this.
278
642000
3000
można zobaczyć, że mysz tkwi w tym stanie przez 2 minuty.
11:00
And now this next clip
279
645000
2000
A tu drugi klip,
11:02
is just eight minutes later.
280
647000
2000
8 minut później.
11:04
And the same tone is going to play, and the light is going to flash again.
281
649000
3000
Zabrzmi ten sam dźwięk, a światło znowu się zaświeci.
11:07
Okay, there it goes. Right now.
282
652000
3000
Zaczyna się. Teraz.
11:10
And now you can see, just 10 minutes into the experiment,
283
655000
3000
W 10-minutowym eksperymencie,
11:13
that we've equipped the brain by photoactivating this area
284
658000
3000
nauczyliśmy mózg przez pobudzanie światłem tej części,
11:16
to overcome the expression
285
661000
2000
aby przezwyciężał wspomnienia strachu.
11:18
of this fear memory.
286
663000
2000
aby przezwyciężał wspomnienia strachu.
11:20
Now over the last couple of years, we've gone back to the tree of life
287
665000
3000
W ostatnich latach wróciliśmy do drzewa życia,
11:23
because we wanted to find ways to turn circuits in the brain off.
288
668000
3000
chcąc znaleźć sposoby na wyłączanie obwodów mózgu.
11:26
If we could do that, this could be extremely powerful.
289
671000
3000
Gdybyśmy je znaleźli, byłoby to potężne narzędzie.
11:29
If you can delete cells just for a few milliseconds or seconds,
290
674000
3000
Deaktywując komórki na kilka milisekund lub sekund,
11:32
you can figure out what necessary role they play
291
677000
2000
można by się dowiedzieć, jaką grają rolę
11:34
in the circuits in which they're embedded.
292
679000
2000
w sieciach, do których należą.
11:36
And we've now surveyed organisms from all over the tree of life --
293
681000
2000
Zlustrowaliśmy organizmy z całego drzewa życia,
11:38
every kingdom of life except for animals, we see slightly differently.
294
683000
3000
każde królestwo życia, poza zwierzętami, wygląda inaczej.
11:41
And we found all sorts of molecules, they're called halorhodopsins or archaerhodopsins,
295
686000
3000
Znaleźliśmy różne cząsteczki, jak halorodopsyna lub archeorodopsyna,
11:44
that respond to green and yellow light.
296
689000
2000
które reagują na zielone i żółte światło.
11:46
And they do the opposite thing of the molecule I told you about before
297
691000
2000
Zachowują się odwrotnie od cząsteczek, o których już mówiłem,
11:48
with the blue light activator channelrhodopsin.
298
693000
3000
zawierających aktywator niebieskiego światła, rodopsynę kanałową.
11:52
Let's give an example of where we think this is going to go.
299
697000
3000
Podam przykład, do czego naszym zdaniem zmierzamy.
11:55
Consider, for example, a condition like epilepsy,
300
700000
3000
Rozważmy np. epilepsję,
11:58
where the brain is overactive.
301
703000
2000
w której mózg jest nadaktywny.
12:00
Now if drugs fail in epileptic treatment,
302
705000
2000
Jeżeli zawiodą leki,
12:02
one of the strategies is to remove part of the brain.
303
707000
2000
czasem usuwa się częśc mózgu.
12:04
But that's obviously irreversible, and there could be side effects.
304
709000
2000
To oczywiście nieodwracalne i powoduje efekty uboczne.
12:06
What if we could just turn off that brain for a brief amount of time,
305
711000
3000
Może moglibyśmy wyłączyć na chwilę tę część,
12:09
until the seizure dies away,
306
714000
3000
dopóki atak nie przejdzie,
12:12
and cause the brain to be restored to its initial state --
307
717000
3000
i skłonić mózg do powrotu do stanu początkowego,
12:15
sort of like a dynamical system that's being coaxed down into a stable state.
308
720000
3000
tak, jak układ dynamiczny, który zostaje ustabilizowany.
12:18
So this animation just tries to explain this concept
309
723000
3000
Animacja tłumaczy tą koncepcję,
12:21
where we made these cells sensitive to being turned off with light,
310
726000
2000
gdzie na komórki, które można wyłączyć światłem,
12:23
and we beam light in,
311
728000
2000
puszczamy promień światła,
12:25
and just for the time it takes to shut down a seizure,
312
730000
2000
na tyle ile potrzeba, by stłumić atak,
12:27
we're hoping to be able to turn it off.
313
732000
2000
w nadziei, że uda się go całkiem wyłączyć.
12:29
And so we don't have data to show you on this front,
314
734000
2000
Nie mamy danych, które mógłbym tu przedstawić,
12:31
but we're very excited about this.
315
736000
2000
ale bardzo nas to ekscytuje.
12:33
Now I want to close on one story,
316
738000
2000
Chciałbym zakończyć historią o kolejnej możliwości.
12:35
which we think is another possibility --
317
740000
2000
Chciałbym zakończyć historią o kolejnej możliwości.
12:37
which is that maybe these molecules, if you can do ultra-precise control,
318
742000
2000
Przy ultra-precyzyjnym sterowaniu
12:39
can be used in the brain itself
319
744000
2000
te cząsteczki można by zastosować w samym mózgu
12:41
to make a new kind of prosthetic, an optical prosthetic.
320
746000
3000
do nowego rodzaju protetyki, protetyki optycznej.
12:44
I already told you that electrical stimulators are not uncommon.
321
749000
3000
Mówiłem już, że rozpowszechniły się stymulatory elektryczne.
12:47
Seventy-five thousand people have Parkinson's deep-brain stimulators implanted.
322
752000
3000
75 tys. chorych na Parkinsona ma wszczepione rozruszniki DBS.
12:50
Maybe 100,000 people have Cochlear implants,
323
755000
2000
Jakieś 100 tys. ludzi ma implanty ślimakowe,
12:52
which allow them to hear.
324
757000
2000
umożliwiające słyszenie.
12:54
There's another thing, which is you've got to get these genes into cells.
325
759000
3000
Pozostaje kwestia dostarczenia tych genów do komórek.
12:57
And new hope in gene therapy has been developed
326
762000
3000
W terapii genowej pojawiła się nowa nadzieja:
13:00
because viruses like the adeno-associated virus,
327
765000
2000
wirusy takie jak adenowirusy,
13:02
which probably most of us around this room have,
328
767000
2000
które prawdopodobnie ma większość z nas na sali,
13:04
and it doesn't have any symptoms,
329
769000
2000
a nie powodują żadnych objawów,
13:06
which have been used in hundreds of patients
330
771000
2000
były stosowane na setkach pacjentów
13:08
to deliver genes into the brain or the body.
331
773000
2000
do dostarczania genów do mózgu lub ciała.
13:10
And so far, there have not been serious adverse events
332
775000
2000
Jak dotąd nie spotkano poważnych skutków ubocznych
13:12
associated with the virus.
333
777000
2000
związanych z tym wirusem.
13:14
There's one last elephant in the room, the proteins themselves,
334
779000
3000
Oczywistym, choć ignorowanym elementem są same białka,
13:17
which come from algae and bacteria and fungi,
335
782000
2000
zapoczątkowane przez algi, bakterie i grzyby,
13:19
and all over the tree of life.
336
784000
2000
i odnajdywane we wszystkich gatunkach.
13:21
Most of us don't have fungi or algae in our brains,
337
786000
2000
Większość z nas nie ma w mózgu grzybów i alg,
13:23
so what is our brain going to do if we put that in?
338
788000
2000
jak więc zareagowałby na nie mózg?
13:25
Are the cells going to tolerate it? Will the immune system react?
339
790000
2000
Czy komórki będą je tolerować? Czy zareaguje system odpornościowy?
13:27
In its early days -- these have not been done on humans yet --
340
792000
2000
Chociaż jeszcze nie na ludziach,
13:29
but we're working on a variety of studies
341
794000
2000
ale pracujemy nad różnymi badaniami,
13:31
to try and examine this,
342
796000
2000
które mają to sprawdzić.
13:33
and so far we haven't seen overt reactions of any severity
343
798000
3000
Na razie nie widzieliśmy żadnych wyraźnych reakcji
13:36
to these molecules
344
801000
2000
na te cząsteczki
13:38
or to the illumination of the brain with light.
345
803000
3000
lub na oświetlanie mózgu światłem.
13:41
So it's early days, to be upfront, but we're excited about it.
346
806000
3000
To początki, ale nas bardzo intrygują.
13:44
I wanted to close with one story,
347
809000
2000
Na koniec powiem o czymś,
13:46
which we think could potentially
348
811000
2000
co można by potencjalnie zastosować w leczeniu klinicznym.
13:48
be a clinical application.
349
813000
2000
co można by potencjalnie zastosować w leczeniu klinicznym.
13:50
Now there are many forms of blindness
350
815000
2000
Istnieje wiele rodzajów ślepoty,
13:52
where the photoreceptors,
351
817000
2000
w których fotoreceptory,
13:54
our light sensors that are in the back of our eye, are gone.
352
819000
3000
nasze fotodetektory na dnie oka, zanikają.
13:57
And the retina, of course, is a complex structure.
353
822000
2000
Siatkówka ma oczywiście skomplikowaną strukturę.
13:59
Now let's zoom in on it here, so we can see it in more detail.
354
824000
2000
Przybliżmy tu, żeby zobaczyć szczegóły.
14:01
The photoreceptor cells are shown here at the top,
355
826000
3000
Komórki fotoreceptorów są pokazane na górze.
14:04
and then the signals that are detected by the photoreceptors
356
829000
2000
Sygnały odebrane przez fotoreceptory
14:06
are transformed by various computations
357
831000
2000
zostają odpowiednio przetworzone,
14:08
until finally that layer of cells at the bottom, the ganglion cells,
358
833000
3000
aż w końcu docierają na dól, do komórek przedzwojowych,
14:11
relay the information to the brain,
359
836000
2000
przekazujących informację do mózgu,
14:13
where we see that as perception.
360
838000
2000
gdzie odbieramy ją jako widzenie.
14:15
In many forms of blindness, like retinitis pigmentosa,
361
840000
3000
W wielu rodzajach ślepoty, np. retinopatii barwnikowej,
14:18
or macular degeneration,
362
843000
2000
lub zwyrodnieniu plamki żółtej,
14:20
the photoreceptor cells have atrophied or been destroyed.
363
845000
3000
komórki fotoreceptorów zanikają lub są zniszczone.
14:23
Now how could you repair this?
364
848000
2000
Jak możemy to naprawić?
14:25
It's not even clear that a drug could cause this to be restored,
365
850000
3000
Nie jest w ogóle pewne, czy leki potrafiłyby je przywrócić,
14:28
because there's nothing for the drug to bind to.
366
853000
2000
bo nie ma tu nic, co mogłoby się zagoić.
14:30
On the other hand, light can still get into the eye.
367
855000
2000
Z drugiej strony, światło wciąż dostaje się do oka.
14:32
The eye is still transparent and you can get light in.
368
857000
3000
Oko jest wciąż przezroczyste i przepuszcza światło.
14:35
So what if we could just take these channelrhodopsins and other molecules
369
860000
3000
Gdybyśmy tak wzięli rodopsyny kanałowe i inne cząsteczki,
14:38
and install them on some of these other spare cells
370
863000
2000
zainstalowali je na niektórych zapasowych komórkach
14:40
and convert them into little cameras.
371
865000
2000
i zamienili je na małe kamery?
14:42
And because there's so many of these cells in the eye,
372
867000
2000
Ponieważ w oku jest tak wiele komórek
14:44
potentially, they could be very high-resolution cameras.
373
869000
3000
potencjalnie mogłyby to być kamery o wysokiej rozdzielczości.
14:47
So this is some work that we're doing.
374
872000
2000
To jest część naszej pracy.
14:49
It's being led by one of our collaborators,
375
874000
2000
Prowadzi je jeden z naszych współpracowników,
14:51
Alan Horsager at USC,
376
876000
2000
Alan Horsager z Uniwersytetu Kalifornii.
14:53
and being sought to be commercialized by a start-up company Eos Neuroscience,
377
878000
3000
zaś firma Eos Neuroscience próbuje je skomercjalizować
14:56
which is funded by the NIH.
378
881000
2000
dzięki funduszom Narodowego Instytutu Zdrowia.
14:58
And what you see here is a mouse trying to solve a maze.
379
883000
2000
Widzicie tu mysz próbującą przejść przez labirynt.
15:00
It's a six-arm maze. And there's a bit of water in the maze
380
885000
2000
To labirynt sześcioramienny. Jest w nim trochę wody,
15:02
to motivate the mouse to move, or he'll just sit there.
381
887000
2000
żeby nakłonić mysz do ruchu, inaczej siedziałaby w miejscu.
15:04
And the goal, of course, of this maze
382
889000
2000
Celem jest oczywiście wyjście z wody na małą platformę,
15:06
is to get out of the water and go to a little platform
383
891000
2000
Celem jest oczywiście wyjście z wody na małą platformę,
15:08
that's under the lit top port.
384
893000
2000
tuż pod powierzchnią oświetlonej górnej zatoczki.
15:10
Now mice are smart, so this mouse solves the maze eventually,
385
895000
3000
Myszy są sprytne, więc w końcu jej się udaje,
15:13
but he does a brute-force search.
386
898000
2000
ale robi to metodą siłową.
15:15
He's swimming down every avenue until he finally gets to the platform.
387
900000
3000
Przepływa każdą alejkę póki nie dotrze do plaftormy.
15:18
So he's not using vision to do it.
388
903000
2000
Nie wykorzystuje więc wzroku.
15:20
These different mice are different mutations
389
905000
2000
Te myszy należą do różnych mutacji,
15:22
that recapitulate different kinds of blindness that affect humans.
390
907000
3000
odpowiadających rodzajom ślepoty dotykającej ludzi.
15:25
And so we're being careful in trying to look at these different models
391
910000
3000
Przyglądaliśmy się tym modelom uważnie
15:28
so we come up with a generalized approach.
392
913000
2000
i wypracowaliśmy ogólne podejście.
15:30
So how are we going to solve this?
393
915000
2000
Jak chcemy to rozwiązać?
15:32
We're going to do exactly what we outlined in the previous slide.
394
917000
2000
Zrobimy właśnie to, co pokazaliśmy na poprzednim slajdzie.
15:34
We're going to take these blue light photosensors
395
919000
2000
Weźmiemy niebieskoczułe fotosensory,
15:36
and install them on a layer of cells
396
921000
2000
mieścimy je na warstwie komórek,
15:38
in the middle of the retina in the back of the eye
397
923000
3000
w środku siatkówki na dnie oka
15:41
and convert them into a camera --
398
926000
2000
i zrobimy z nich kamerę.
15:43
just like installing solar cells all over those neurons
399
928000
2000
To jakby instalować na neuronach panele słoneczne,
15:45
to make them light sensitive.
400
930000
2000
aby uwrażliwić je na światło.
15:47
Light is converted to electricity on them.
401
932000
2000
Światło jest zamieniane na prąd.
15:49
So this mouse was blind a couple weeks before this experiment
402
934000
3000
Ta mysz była ślepa kilka tygodni przed eksperymentem
15:52
and received one dose of this photosensitive molecule in a virus.
403
937000
3000
i otrzymała dawkę fotoczułych cząstek w wirusie.
15:55
And now you can see, the animal can indeed avoid walls
404
940000
2000
Widać teraz, że zwierzę rzeczywiście potrafi unikać ścianek
15:57
and go to this little platform
405
942000
2000
i dociera do platformy,
15:59
and make cognitive use of its eyes again.
406
944000
3000
znowu świadomie używając wzroku.
16:02
And to point out the power of this:
407
947000
2000
Podkreślę siłę tego sposobu:
16:04
these animals are able to get to that platform
408
949000
2000
te zwierzęta są w stanie dotrzeć do platformy
16:06
just as fast as animals that have seen their entire lives.
409
951000
2000
równie szybko jak te, które widziały przez całe życie.
16:08
So this pre-clinical study, I think,
410
953000
2000
Te przedkliniczne badania,
16:10
bodes hope for the kinds of things
411
955000
2000
wróżą przyszłość metodom,
16:12
we're hoping to do in the future.
412
957000
2000
które chcielibyśmy stosować w przyszłości.
16:14
To close, I want to point out that we're also exploring
413
959000
3000
Chcę zaznaczyć, że badamy również modele biznesowe
16:17
new business models for this new field of neurotechnology.
414
962000
2000
dla tego nowego działu neurotechnologii.
16:19
We're developing these tools,
415
964000
2000
Tworzymy te narzędzia,
16:21
but we share them freely with hundreds of groups all over the world,
416
966000
2000
ale dzielimy się nimi z setkami grup na całym świecie,
16:23
so people can study and try to treat different disorders.
417
968000
2000
aby umożliwić badania i leczenie różnych schorzeń.
16:25
And our hope is that, by figuring out brain circuits
418
970000
3000
Mamy nadzieję, że poprzez zrozumienie działania mózgu
16:28
at a level of abstraction that lets us repair them and engineer them,
419
973000
3000
na poziomie który pozwoli nam na jego naprawę i konstrukcję,
16:31
we can take some of these intractable disorders that I told you about earlier,
420
976000
3000
zajmiemy się nieuleczalnymi chorobami, o których wcześniej mówiłem,
16:34
practically none of which are cured,
421
979000
2000
z których żadna nie została dotąd pokonana,
16:36
and in the 21st century make them history.
422
981000
2000
zaś w XXI wieku staną się tylko historią.
16:38
Thank you.
423
983000
2000
Dziękuję.
16:40
(Applause)
424
985000
13000
(Oklaski)
16:53
Juan Enriquez: So some of the stuff is a little dense.
425
998000
3000
Juan Enriquez: Temat jest trochę ciężkawy.
16:56
(Laughter)
426
1001000
2000
(Śmiech)
16:58
But the implications
427
1003000
2000
Ale skutki
17:00
of being able to control seizures or epilepsy
428
1005000
3000
możliwości kontrolowania napadów epilepsji
17:03
with light instead of drugs,
429
1008000
2000
poprzez światło, zamiast leków,
17:05
and being able to target those specifically
430
1010000
3000
i możliwości precyzyjnego wybierania celu
17:08
is a first step.
431
1013000
2000
to pierwszy krok.
17:10
The second thing that I think I heard you say
432
1015000
2000
Druga rzecz, którą tu usłyszałem,
17:12
is you can now control the brain in two colors,
433
1017000
3000
że można kontrolować mózg dwoma kolorami.
17:15
like an on/off switch.
434
1020000
2000
Jak przełącznikiem włącz/wyłącz.
17:17
Ed Boyden: That's right.
435
1022000
2000
Ed Boyden: To prawda.
17:19
JE: Which makes every impulse going through the brain a binary code.
436
1024000
3000
JE: Czyli impulsy dochodzące do mózgu są zakodowanie binarnie.
17:22
EB: Right, yeah.
437
1027000
2000
EB: Zgadza się.
17:24
So with blue light, we can drive information, and it's in the form of a one.
438
1029000
3000
Używając niebieskiego światła możemy wysyłać informację, jedynkę.
17:27
And by turning things off, it's more or less a zero.
439
1032000
2000
Wyłączając je dostajemy coś w rodzaju zera.
17:29
So our hope is to eventually build brain coprocessors
440
1034000
2000
Mamy nadzieję zbudować kiedyś koprocesory.
17:31
that work with the brain
441
1036000
2000
działające z mózgiem,
17:33
so we can augment functions in people with disabilities.
442
1038000
3000
do wspomagania czynności osób niepełnosprawnych.
17:36
JE: And in theory, that means that,
443
1041000
2000
JE: Teoretycznie znaczy to,
17:38
as a mouse feels, smells,
444
1043000
2000
że to, jak mysz czuje, wącha,
17:40
hears, touches,
445
1045000
2000
słyszy, dotyka,
17:42
you can model it out as a string of ones and zeros.
446
1047000
3000
można wymodelować jako ciąg zer i jedynek.
17:45
EB: Sure, yeah. We're hoping to use this as a way of testing
447
1050000
2000
EB: Jasne. Chcemy w ten sposób testować,
17:47
what neural codes can drive certain behaviors
448
1052000
2000
które kody nerwowe powodują dane zachowania,
17:49
and certain thoughts and certain feelings,
449
1054000
2000
pewne myśli i uczucia,
17:51
and use that to understand more about the brain.
450
1056000
3000
i wykorzystać to do lepszego zrozumienia mózgu.
17:54
JE: Does that mean that some day you could download memories
451
1059000
3000
JE: Czy to znaczy, że pewnego dnia będziecie mogli pobrać wspomnienia
17:57
and maybe upload them?
452
1062000
2000
albo wgrać je do mózgu ?
17:59
EB: Well that's something we're starting to work on very hard.
453
1064000
2000
EB: Zaczynamy ciężką pracę nad czymś takim.
18:01
We're now working on some work
454
1066000
2000
Pracujemy teraz na projektem,
18:03
where we're trying to tile the brain with recording elements too.
455
1068000
2000
w którym chcemy obłożyć mózg urządzeniami nagrywającymi.
18:05
So we can record information and then drive information back in --
456
1070000
3000
Aby można było nagrać informację i wgrać ją ponownie,
18:08
sort of computing what the brain needs
457
1073000
2000
takie przeliczania potrzeb mózgu,
18:10
in order to augment its information processing.
458
1075000
2000
żeby usprawnić przetwarzanie w nim informacji
18:12
JE: Well, that might change a couple things. Thank you. (EB: Thank you.)
459
1077000
3000
JE: To może zmienić parę rzeczy. Dziękuję (EB: Dziękuję)
18:15
(Applause)
460
1080000
3000
(Oklaski)
ABOUT THE SPEAKER
Ed Boyden - NeuroengineerEd Boyden is a professor of biological engineering and brain and cognitive sciences at the MIT Media Lab and the MIT McGovern Institute.
Why you should listen
Ed Boyden leads the Synthetic Neurobiology Group, which develops tools for analyzing and repairing complex biological systems such as the brain. His group applies these tools in a systematic way in order to reveal ground truth scientific understandings of biological systems, which in turn reveal radical new approaches for curing diseases and repairing disabilities. These technologies include expansion microscopy, which enables complex biological systems to be imaged with nanoscale precision, and optogenetic tools, which enable the activation and silencing of neural activity with light (TED Talk: A light switch for neurons). Boyden also co-directs the MIT Center for Neurobiological Engineering, which aims to develop new tools to accelerate neuroscience progress.
Amongst other recognitions, Boyden has received the Breakthrough Prize in Life Sciences (2016), the BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Award (2015), the Carnegie Prize in Mind and Brain Sciences (2015), the Jacob Heskel Gabbay Award (2013), the Grete Lundbeck Brain Prize (2013) and the NIH Director's Pioneer Award (2013). He was also named to the World Economic Forum Young Scientist list (2013) and the Technology Review World's "Top 35 Innovators under Age 35" list (2006). His group has hosted hundreds of visitors to learn how to use new biotechnologies and spun out several companies to bring inventions out of his lab and into the world. Boyden received his Ph.D. in neurosciences from Stanford University as a Hertz Fellow, where he discovered that the molecular mechanisms used to store a memory are determined by the content to be learned. Before that, he received three degrees in electrical engineering, computer science and physics from MIT. He has contributed to over 300 peer-reviewed papers, current or pending patents and articles, and he has given over 300 invited talks on his group's work.
Ed Boyden | Speaker | TED.com