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Ed Boyden: A new way to study the brain's invisible secrets
Ed Boyden: As fraldas de bebê inspiraram uma nova forma de estudar o cérebro
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O neuroengenheiro Ed Boyden quer saber como as minúsculas biomoléculas do nosso cérebro produzem emoções, pensamentos e sentimentos e, dessa forma, poder desvendar as mudanças moleculares que levam a desordens como a epilepsia e o Alzheimer. Em vez de tentar ampliar a visão das estruturas invisíveis com um microscópio, ele pensou: "E se aumentássemos fisicamente essas estruturas, de modo que ficassem mais fáceis de serem vistas?" Descubra como os mesmos polímeros que fazem as fraldas de bebê incharem talvez sejam o segredo para entendermos melhor o nosso cérebro.
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
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00:12
Hello, everybody.
0
904
1405
Olá, pessoal!
00:14
I brought with me today a baby diaper.
1
2333
2643
Trouxe aqui comigo uma fralda de bebê.
00:18
You'll see why in a second.
2
6793
1722
Vão entender por que daqui a pouco.
00:20
Baby diapers have interesting properties.
3
8539
2010
As fraldas têm propriedades interessantes.
00:22
They can swell enormously
when you add water to them,
when you add water to them,
4
10573
2691
Podem inchar enormemente
quando se adiciona água a elas,
quando se adiciona água a elas,
00:25
an experiment done
by millions of kids every day.
by millions of kids every day.
5
13288
2984
um experimento feito
por milhões de crianças todos os dias.
por milhões de crianças todos os dias.
00:28
(Laughter)
6
16296
1150
(Risos)
00:29
But the reason why
7
17470
1494
Mas a razão é que elas são projetadas
de um jeito muito inteligente.
de um jeito muito inteligente.
00:30
is that they're designed
in a very clever way.
in a very clever way.
8
18988
2190
00:33
They're made out of a thing
called a swellable material.
called a swellable material.
9
21202
2635
São feitas de um material expansível.
00:35
It's a special kind of material that,
when you add water,
when you add water,
10
23861
2737
É um tipo especial de material
que, ao se adicionar água,
que, ao se adicionar água,
00:38
it will swell up enormously,
11
26622
1430
incha tremendamente,
até mil vezes seu volume.
até mil vezes seu volume.
00:40
maybe a thousand times in volume.
12
28076
2166
00:42
And this is a very useful,
industrial kind of polymer.
industrial kind of polymer.
13
30266
3236
E esse é um tipo de polímero
industrial muito útil.
industrial muito útil.
00:45
But what we're trying to do
in my group at MIT
in my group at MIT
14
33819
2526
Mas o que estamos tentando
fazer no meu grupo no MIT
fazer no meu grupo no MIT
00:48
is to figure out if we can do
something similar to the brain.
something similar to the brain.
15
36369
3213
é descobrir se podemos fazer
algo análogo no cérebro.
algo análogo no cérebro.
00:51
Can we make it bigger,
16
39606
1159
Será que podemos aumentá-lo
o suficiente pra olhar lá dentro
o suficiente pra olhar lá dentro
00:52
big enough that you
can peer inside
can peer inside
17
40789
1678
e enxergar esses tijolinhos,
as biomoléculas,
as biomoléculas,
00:54
and see all the tiny building blocks,
the biomolecules,
the biomolecules,
18
42481
2628
00:57
how they're organized in three dimensions,
19
45133
2151
como elas se organizam em três dimensões,
00:59
the structure, the ground truth
structure of the brain, if you will?
structure of the brain, if you will?
20
47308
3485
ou, se preferirem,
a estrutura real do cérebro?
a estrutura real do cérebro?
01:02
If we could get that,
21
50817
1158
Se conseguirmos isso,
01:03
maybe we could have a better understanding
of how the brain is organized
of how the brain is organized
22
51999
3509
talvez possamos compreender melhor
como o cérebro se organiza
como o cérebro se organiza
01:07
to yield thoughts and emotions
23
55532
1659
para produzir pensamentos,
emoções, ações e sensações.
emoções, ações e sensações.
01:09
and actions and sensations.
24
57215
1719
01:10
Maybe we could try to pinpoint
the exact changes in the brain
the exact changes in the brain
25
58958
3415
Talvez pudéssemos pinçar
as mudanças exatas no cérebro
as mudanças exatas no cérebro
que resultam em doenças
01:14
that result in diseases,
26
62397
1776
01:16
diseases like Alzheimer's
and epilepsy and Parkinson's,
and epilepsy and Parkinson's,
27
64197
3212
como o Alzheimer, a epilepsia e Parkinson,
01:19
for which there are few
treatments, much less cures,
treatments, much less cures,
28
67433
2578
para as quais não há
muito tratamento nem cura,
muito tratamento nem cura,
01:22
and for which, very often,
we don't know the cause or the origins
we don't know the cause or the origins
29
70035
3617
e cuja causa e origem desconhecemos,
01:25
and what's really causing them to occur.
30
73676
2135
aquilo que realmente as provoca.
01:28
Now, our group at MIT
31
76613
1740
Bem, nosso grupo no MIT
01:30
is trying to take
a different point of view
a different point of view
32
78377
2686
está buscando uma perspectiva diferente
01:33
from the way neuroscience has
been done over the last hundred years.
been done over the last hundred years.
33
81087
3230
daquela como a neurociência
foi feita nos últimos 100 anos.
foi feita nos últimos 100 anos.
01:36
We're designers. We're inventors.
34
84341
1579
Somos designers, inventores,
e estamos tentando descobrir
e estamos tentando descobrir
01:37
We're trying to figure out
how to build technologies
how to build technologies
35
85944
2544
como construir tecnologias
que nos deixem ver e reparar o cérebro.
que nos deixem ver e reparar o cérebro.
01:40
that let us look at and repair the brain.
36
88512
2456
01:42
And the reason is,
37
90992
1151
E a razão é que o cérebro
é incrivelmente complicado.
é incrivelmente complicado.
01:44
the brain is incredibly,
incredibly complicated.
incredibly complicated.
38
92167
2801
01:47
So what we've learned
over the first century of neuroscience
over the first century of neuroscience
39
95484
2887
O que aprendi com o último
século de neurociência
século de neurociência
foi que o cérebro é uma rede
muito complicada,
muito complicada,
01:50
is that the brain is a very
complicated network,
complicated network,
40
98395
2303
01:52
made out of very specialized
cells called neurons
cells called neurons
41
100722
2480
feita de células muito especializadas
chamadas neurônios,
chamadas neurônios,
01:55
with very complex geometries,
42
103226
1667
com geometrias muito complexas.
01:56
and electrical currents will flow
through these complexly shaped neurons.
through these complexly shaped neurons.
43
104917
4237
E correntes elétricas fluem através
desses neurônios tão complexos.
desses neurônios tão complexos.
02:01
Furthermore, neurons
are connected in networks.
are connected in networks.
44
109653
2784
Além disso, os neurônios
se conectam em redes,
se conectam em redes,
02:04
They're connected by little junctions
called synapses that exchange chemicals
called synapses that exchange chemicals
45
112461
3835
através de pequenas junções,
as chamadas sinapses,
as chamadas sinapses,
que trocam substâncias químicas e permitem
que os neurônios conversem entre si.
que os neurônios conversem entre si.
02:08
and allow the neurons
to talk to each other.
to talk to each other.
46
116320
2218
02:10
The density of the brain is incredible.
47
118562
1940
A densidade do cérebro é incrível.
02:12
In a cubic millimeter of your brain,
48
120526
2307
Num milímetro cúbico do cérebro,
existem cerca de 100 mil desses neurônios,
existem cerca de 100 mil desses neurônios,
02:14
there are about 100,000 of these neurons
49
122857
2457
02:17
and maybe a billion of those connections.
50
125338
2517
e talvez um bilhão dessas conexões.
02:20
But it's worse.
51
128887
1382
Mas é muito mais que isso.
02:22
So, if you could zoom in to a neuron,
52
130293
2305
Assim, se pudéssemos ampliar um neurônio,
02:24
and, of course, this is just
our artist's rendition of it.
our artist's rendition of it.
53
132622
2750
obviamente isto aqui é apenas uma arte,
02:27
What you would see are thousands
and thousands of kinds of biomolecules,
and thousands of kinds of biomolecules,
54
135396
4207
veríamos milhares e milhares
de tipos de biomoléculas,
de tipos de biomoléculas,
02:31
little nanoscale machines
organized in complex, 3D patterns,
organized in complex, 3D patterns,
55
139627
4400
pequenas máquinas em nanoescala,
organizadas em complexos padrões 3D,
organizadas em complexos padrões 3D,
02:36
and together they mediate
those electrical pulses,
those electrical pulses,
56
144051
2628
e juntas elas intermedeiam
esses pulsos elétricos,
esses pulsos elétricos,
02:38
those chemical exchanges
that allow neurons to work together
that allow neurons to work together
57
146703
3937
essas trocas químicas que permitem
aos neurônios trabalhar juntos
aos neurônios trabalhar juntos
02:42
to generate things like thoughts
and feelings and so forth.
and feelings and so forth.
58
150664
3669
para gerar pensamentos,
sentimentos, e assim por diante.
sentimentos, e assim por diante.
02:46
Now, we don't know how
the neurons in the brain are organized
the neurons in the brain are organized
59
154357
3764
Não sabemos como os neurônios
se organizam no cérebro para formar redes,
se organizam no cérebro para formar redes,
02:50
to form networks,
60
158145
1174
02:51
and we don't know how
the biomolecules are organized
the biomolecules are organized
61
159343
2500
nem como as biomoléculas
se organizam dentro dos neurônios
se organizam dentro dos neurônios
02:53
within neurons
62
161867
1174
02:55
to form these complex, organized machines.
63
163065
2405
para formar essas máquinas
complexas e organizadas.
complexas e organizadas.
02:57
If we really want to understand this,
64
165918
1820
Se quisermos entender isso realmente,
vamos precisar de novas tecnologias.
vamos precisar de novas tecnologias.
02:59
we're going to need new technologies.
65
167762
1817
03:01
But if we could get such maps,
66
169603
1784
Mas, se conseguirmos tais mapas
03:03
if we could look at the organization
of molecules and neurons
of molecules and neurons
67
171411
2943
e pudermos observar a organização
das moléculas e neurônios,
das moléculas e neurônios,
03:06
and neurons and networks,
68
174378
1566
e dos neurônios e suas redes,
03:07
maybe we could really understand
how the brain conducts information
how the brain conducts information
69
175968
3437
talvez possamos entender
como o cérebro leva informação
como o cérebro leva informação
03:11
from sensory regions,
70
179429
1167
das regiões sensoriais, a mistura
com emoção e sentimento,
com emoção e sentimento,
03:12
mixes it with emotion and feeling,
71
180620
1736
para gerar nossas decisões e ações.
03:14
and generates our decisions and actions.
72
182380
2394
03:17
Maybe we could pinpoint the exact set
of molecular changes that occur
of molecular changes that occur
73
185131
3789
Talvez possamos pinçar exatamente
as mudanças moleculares que ocorrem
as mudanças moleculares que ocorrem
03:20
in a brain disorder.
74
188944
1202
numa desordem cerebral.
03:22
And once we know how
those molecules have changed,
those molecules have changed,
75
190170
2822
E uma vez descoberto
como essas moléculas mudaram,
como essas moléculas mudaram,
03:25
whether they've increased in number
or changed in pattern,
or changed in pattern,
76
193016
2780
se cresceram em número
ou mudaram de padrão,
ou mudaram de padrão,
03:27
we could use those
as targets for new drugs,
as targets for new drugs,
77
195820
2939
poderíamos usá-las
como alvo para novas drogas
como alvo para novas drogas
03:30
for new ways of delivering
energy into the brain
energy into the brain
78
198783
2271
e para trazer energia
para dentro do cérebro,
para dentro do cérebro,
03:33
in order to repair the brain
computations that are afflicted
computations that are afflicted
79
201078
3880
de modo a recuperar as capacidades
cerebrais de computar atingidas
cerebrais de computar atingidas
03:36
in patients who suffer
from brain disorders.
from brain disorders.
80
204982
2299
em pacientes que sofrem
de desordens cerebrais.
de desordens cerebrais.
03:39
We've all seen lots of different
technologies over the last century
technologies over the last century
81
207793
3243
Temos visto, no último século,
diversas tecnologias para isso.
diversas tecnologias para isso.
03:43
to try to confront this.
82
211060
1166
03:44
I think we've all seen brain scans
83
212250
1880
Acho que todos aqui já viram tomografias
de ressonância magnética do cérebro.
de ressonância magnética do cérebro.
03:46
taken using MRI machines.
84
214154
2034
03:48
These, of course, have the great power
that they are noninvasive,
that they are noninvasive,
85
216212
3347
Obviamente elas têm a vantagem
de serem não invasivas
de serem não invasivas
03:51
they can be used on living human subjects.
86
219583
2355
e poderem ser realizadas
em seres humanos vivos.
em seres humanos vivos.
03:54
But also, they're spatially crude.
87
222407
2231
Mas ainda são espacialmente rudimentares.
03:56
Each of these blobs that you see,
or voxels, as they're called,
or voxels, as they're called,
88
224662
2990
Cada uma dessas áreas aqui,
ou "voxels", como são chamadas,
ou "voxels", como são chamadas,
03:59
can contain millions
and millions of neurons.
and millions of neurons.
89
227676
2689
podem conter milhões
e milhões de neurônios.
e milhões de neurônios.
04:02
So it's not at the level of resolution
90
230389
1850
Portanto, não é no nível da resolução
que vamos pinçar as mudanças moleculares,
que vamos pinçar as mudanças moleculares,
04:04
where it can pinpoint
the molecular changes that occur
the molecular changes that occur
91
232263
2538
04:06
or the changes in the wiring
of these networks
of these networks
92
234825
2286
ou as mudanças na conexão dessas redes,
04:09
that contributes to our ability
to be conscious and powerful beings.
to be conscious and powerful beings.
93
237135
3946
que contribuem para sermos
seres conscientes e poderosos.
seres conscientes e poderosos.
04:13
At the other extreme,
you have microscopes.
you have microscopes.
94
241797
3181
No outro extremo, temos os microscópios.
04:17
Microscopes, of course, will use light
to look at little tiny things.
to look at little tiny things.
95
245002
3295
Os microscópios usam a luz
para ver coisas minúsculas.
para ver coisas minúsculas.
Por séculos, têm sido usados
para ver coisas como bactérias.
para ver coisas como bactérias.
04:20
For centuries, they've been used
to look at things like bacteria.
to look at things like bacteria.
96
248321
3075
Para a neurociência,
04:23
For neuroscience,
97
251420
1151
os microscópios possibilitaram
a descoberta dos neurônios
a descoberta dos neurônios
04:24
microscopes are actually how neurons
were discovered in the first place,
were discovered in the first place,
98
252595
3412
cerca de 130 anos atrás.
04:28
about 130 years ago.
99
256031
1292
04:29
But light is fundamentally limited.
100
257347
2318
Mas a luz tem limites básicos.
04:31
You can't see individual molecules
with a regular old microscope.
with a regular old microscope.
101
259689
3298
Não se veem moléculas individuais
com o microscópio convencional.
com o microscópio convencional.
04:35
You can't look at these tiny connections.
102
263011
2152
Não podemos ver essas minúsculas conexões.
04:37
So if we want to make our ability
to see the brain more powerful,
to see the brain more powerful,
103
265187
3942
Portanto, se quisermos ver
o cérebro de forma mais potente,
o cérebro de forma mais potente,
04:41
to get down to the ground truth structure,
104
269153
2168
chegar à sua verdadeira estrutura,
04:43
we're going to need to have
even better technologies.
even better technologies.
105
271345
3280
vamos precisar de tecnologias
melhores ainda.
melhores ainda.
Por isso, alguns anos atrás,
começamos a pensar:
começamos a pensar:
04:47
My group, a couple years ago,
started thinking:
started thinking:
106
275611
2224
"Por que não fazemos o contrário?
04:49
Why don't we do the opposite?
107
277859
1412
04:51
If it's so darn complicated
to zoom in to the brain,
to zoom in to the brain,
108
279295
2461
Se é tão complicado assim
ampliar a visão do cérebro,
ampliar a visão do cérebro,
04:53
why can't we make the brain bigger?
109
281780
1943
por que não aumentar o cérebro?"
04:56
It initially started
110
284166
1155
Começamos com dois estudantes
de graduação, Fei Chen e Paul Tillberg,
de graduação, Fei Chen e Paul Tillberg,
04:57
with two grad students in my group,
Fei Chen and Paul Tillberg.
Fei Chen and Paul Tillberg.
111
285345
2996
e muitos outros da equipe
estão ajudando nesse processo.
estão ajudando nesse processo.
05:00
Now many others in my group
are helping with this process.
are helping with this process.
112
288365
2720
Decidimos pesquisar
se podíamos pegar polímeros,
se podíamos pegar polímeros,
05:03
We decided to try to figure out
if we could take polymers,
if we could take polymers,
113
291109
2762
como os das fraldas, e instalá-los
fisicamente dentro do cérebro.
fisicamente dentro do cérebro.
05:05
like the stuff in the baby diaper,
114
293895
1629
05:07
and install it physically
within the brain.
within the brain.
115
295548
2006
Se fizermos isso certo,
e adicionarmos água,
e adicionarmos água,
05:09
If we could do it just right,
and you add water,
and you add water,
116
297578
2241
05:11
you can potentially blow the brain up
117
299843
1835
podemos teoricamente inflar o cérebro
05:13
to where you could distinguish
those tiny biomolecules from each other.
those tiny biomolecules from each other.
118
301702
3377
a ponto de distinguir as minúsculas
moléculas umas das outras.
moléculas umas das outras.
Poderíamos ver essas conexões
e obter mapas do cérebro.
e obter mapas do cérebro.
05:17
You would see those connections
and get maps of the brain.
and get maps of the brain.
119
305103
2870
Isso seria um grande avanço.
05:19
This could potentially be quite dramatic.
120
307997
1988
05:22
We brought a little demo here.
121
310009
3008
Temos aqui material de fralda
de bebê purificada.
de bebê purificada.
05:25
We got some purified baby diaper material.
122
313538
2575
05:28
It's much easier
just to buy it off the Internet
just to buy it off the Internet
123
316137
2274
É muito mais fácil comprar pela internet
do que extrair grãos dessas fraldas.
do que extrair grãos dessas fraldas.
05:30
than to extract the few grains
that actually occur in these diapers.
that actually occur in these diapers.
124
318435
3475
05:33
I'm going to put just one teaspoon here
125
321934
2225
Vou colocar somente uma colher de chá aqui
05:36
of this purified polymer.
126
324706
1794
deste polímero purificado.
05:39
And here we have some water.
127
327270
2152
E aqui temos um pouco d'água.
05:41
What we're going to do
128
329446
1162
O que vamos fazer
05:42
is see if this teaspoon
of the baby diaper material
of the baby diaper material
129
330632
3011
é ver se esta colher de chá do material
da fralda pode aumentar de tamanho.
da fralda pode aumentar de tamanho.
05:45
can increase in size.
130
333667
1709
05:48
You're going to see it increase in volume
by about a thousandfold
by about a thousandfold
131
336687
3696
Vocês vão vê-lo aumentar em volume
cerca de mil vezes bem na sua frente.
cerca de mil vezes bem na sua frente.
05:52
before your very eyes.
132
340407
1286
06:01
I could pour much more of this in there,
133
349597
1972
Posso derramar mais um pouco,
mas acho que já deu pra ter uma ideia
mas acho que já deu pra ter uma ideia
06:03
but I think you've got the idea
134
351593
1558
de que é uma molécula
muito, muito interessante
muito, muito interessante
06:05
that this is a very,
very interesting molecule,
very interesting molecule,
135
353175
2502
06:07
and if can use it in the right way,
136
355701
1912
e, se pudermos usá-la do jeito certo,
poderemos aumentar o cérebro
poderemos aumentar o cérebro
06:09
we might be able
to really zoom in on the brain
to really zoom in on the brain
137
357637
2321
de uma forma que seria impossível
com as antigas tecnologias.
com as antigas tecnologias.
06:11
in a way that you can't do
with past technologies.
with past technologies.
138
359982
2594
06:15
OK. So a little bit of chemistry now.
139
363227
2054
Bem, agora um pouquinho de química.
06:17
What's going on
in the baby diaper polymer?
in the baby diaper polymer?
140
365305
2442
O que aconteceu com o polímero da fralda?
06:19
If you could zoom in,
141
367771
1676
Se pudéssemos ampliá-lo,
veríamos algo mais ou menos como isso.
veríamos algo mais ou menos como isso.
06:21
it might look something like
what you see on the screen.
what you see on the screen.
142
369471
2673
Os polímeros são cadeias de átomos
arranjados em linhas longas e finas.
arranjados em linhas longas e finas.
06:24
Polymers are chains of atoms
arranged in long, thin lines.
arranged in long, thin lines.
143
372168
4492
06:28
The chains are very tiny,
144
376684
1367
E as cadeias são minúsculas,
têm a largura de uma biomolécula.
têm a largura de uma biomolécula.
06:30
about the width of a biomolecule,
145
378075
1864
06:31
and these polymers are really dense.
146
379963
1747
e os polímeros são muito densos.
06:33
They're separated by distances
147
381734
1500
Eles estão separados por distâncias
cerca do tamanho de uma biomolécula.
cerca do tamanho de uma biomolécula.
06:35
that are around the size of a biomolecule.
148
383258
2252
06:37
This is very good
149
385534
1165
O que é ótimo,
06:38
because we could potentially
move everything apart in the brain.
move everything apart in the brain.
150
386723
3041
pois teoricamente poderíamos
separar tudo no cérebro.
separar tudo no cérebro.
06:41
If we add water, what will happen is,
151
389788
1848
Se adicionarmos água,
esse material expansível vai absorvê-la,
esse material expansível vai absorvê-la,
06:43
this swellable material
is going to absorb the water,
is going to absorb the water,
152
391660
2515
06:46
the polymer chains will move
apart from each other,
apart from each other,
153
394199
2400
as cadeias de polímero vão
se separar umas das outras,
se separar umas das outras,
06:48
and the entire material
is going to become bigger.
is going to become bigger.
154
396623
2634
e o material todo vai se tornar maior.
06:51
And because these chains are so tiny
155
399615
1814
Como essas cadeias são minúsculas
e espaçadas em distâncias biomoleculares,
e espaçadas em distâncias biomoleculares,
06:53
and spaced by biomolecular distances,
156
401453
2205
06:55
we could potentially blow up the brain
157
403682
2039
poderíamos inflar o cérebro
e ampliá-lo o suficiente para vê-las.
e ampliá-lo o suficiente para vê-las.
06:57
and make it big enough to see.
158
405745
1633
07:00
Here's the mystery, then:
159
408020
1240
Mas aqui vem o problema:
07:01
How do we actually make
these polymer chains inside the brain
these polymer chains inside the brain
160
409284
3610
como colocar essas cadeias
de polímeros dentro do cérebro
de polímeros dentro do cérebro
07:04
so we can move all the biomolecules apart?
161
412918
2239
para separarmos as biomoléculas?
07:07
If we could do that,
162
415181
1151
Se conseguirmos isso, talvez possamos
chegar a mapas precisos do cérebro,
chegar a mapas precisos do cérebro,
07:08
maybe we could get
ground truth maps of the brain.
ground truth maps of the brain.
163
416356
2397
07:10
We could look at the wiring.
164
418777
1389
e ver as conexões cerebrais.
07:12
We can peer inside
and see the molecules within.
and see the molecules within.
165
420190
3157
Poderíamos entrar lá
e ver essas moléculas.
e ver essas moléculas.
07:15
To explain this, we made some animations
166
423925
2481
Para explicar isso,
fizemos algumas animações,
fizemos algumas animações,
07:18
where we actually look
at, in these artist renderings,
at, in these artist renderings,
167
426430
2603
e podemos ver, nesta arte,
07:21
what biomolecules might look
like and how we might separate them.
like and how we might separate them.
168
429057
3541
como devem ser as biomoléculas
e como podemos separá-las.
e como podemos separá-las.
07:24
Step one: what we'd have
to do, first of all,
to do, first of all,
169
432622
2549
A primeira coisa que teríamos de fazer
07:27
is attach every biomolecule,
shown in brown here,
shown in brown here,
170
435195
3389
seria ligar todas as biomoléculas
mostradas em marrom aqui
mostradas em marrom aqui
07:30
to a little anchor, a little handle.
171
438608
2159
a uma pequena âncora, uma pequena alça.
07:32
We need to pull the molecules
of the brain apart from each other,
of the brain apart from each other,
172
440791
3095
Precisaríamos separar as moléculas
do cérebro umas das outras
do cérebro umas das outras
07:35
and to do that, we need
to have a little handle
to have a little handle
173
443910
2326
e, para tanto, precisaríamos
de uma pequena alça
de uma pequena alça
07:38
that allows those polymers to bind to them
174
446260
2285
que permitisse a esses polímeros
se ligarem a elas e se expandirem.
se ligarem a elas e se expandirem.
07:40
and to exert their force.
175
448569
1542
Se simplesmente pegarmos o polímero
das fraldas e jogá-lo no cérebro,
das fraldas e jogá-lo no cérebro,
07:43
Now, if you just take baby diaper
polymer and dump it on the brain,
polymer and dump it on the brain,
176
451278
3161
07:46
obviously, it's going to sit there on top.
177
454463
2037
obviamente ele vai ficar na superfície.
Assim, precisamos de um jeito
de colocá-lo lá dentro.
de colocá-lo lá dentro.
07:48
So we need to find a way
to make the polymers inside.
to make the polymers inside.
178
456524
2528
07:51
And this is where we're really lucky.
179
459076
1788
E foi aqui que demos muita sorte.
07:52
It turns out, you can
get the building blocks,
get the building blocks,
180
460888
2188
Acontece que podemos pegar as unidades
dos polímeros, os monômeros,
dos polímeros, os monômeros,
07:55
monomers, as they're called,
181
463100
1372
07:56
and if you let them go into the brain
182
464496
1784
e, se os colocarmos dentro do cérebro
e depois iniciar reações químicas,
e depois iniciar reações químicas,
07:58
and then trigger the chemical reactions,
183
466304
2036
08:00
you can get them to form
those long chains,
those long chains,
184
468364
2702
conseguiríamos que eles formem
essas longas cadeias
essas longas cadeias
08:03
right there inside the brain tissue.
185
471090
1798
dentro do tecido cerebral.
08:05
They're going to wind their way
around biomolecules
around biomolecules
186
473325
2397
Eles vão se mover ao redor
e entre essas biomoléculas,
e entre essas biomoléculas,
08:07
and between biomolecules,
187
475746
1221
08:08
forming those complex webs
188
476991
1625
formando essas teias complexas
08:10
that will allow you, eventually,
to pull apart the molecules
to pull apart the molecules
189
478640
2862
que acabam nos permitindo separar
as moléculas umas das outras.
as moléculas umas das outras.
08:13
from each other.
190
481526
1175
E cada vez que uma dessas
pequenas alças está por perto,
pequenas alças está por perto,
08:14
And every time one
of those little handles is around,
of those little handles is around,
191
482725
3054
08:17
the polymer will bind to the handle,
and that's exactly what we need
and that's exactly what we need
192
485803
3350
o polímero vai se ligar a ela,
e é exatamente o que precisamos
e é exatamente o que precisamos
08:21
in order to pull the molecules
apart from each other.
apart from each other.
193
489177
2531
para separar as moléculas umas das outras.
08:23
All right, the moment of truth.
194
491732
1693
Tudo bem, chegou a hora da verdade.
08:25
We have to treat this specimen
195
493449
2148
Temos de tratar esta amostra
08:27
with a chemical to kind of loosen up
all the molecules from each other,
all the molecules from each other,
196
495621
3446
com uma substância química
que separe as moléculas umas das outras,
que separe as moléculas umas das outras,
08:31
and then, when we add water,
197
499091
1836
e, então, quando adicionarmos água,
08:32
that swellable material is going
to start absorbing the water,
to start absorbing the water,
198
500951
2953
o material expansível vai
começar a absorver a água,
começar a absorver a água,
as cadeias do polímero vão se separar,
08:35
the polymer chains will move apart,
199
503928
1703
08:37
but now, the biomolecules
will come along for the ride.
will come along for the ride.
200
505655
2722
só que, agora, as biomoléculas
vão se mover juntas.
vão se mover juntas.
08:40
And much like drawing
a picture on a balloon,
a picture on a balloon,
201
508401
2164
Seria como desenhar algo
num balão, para depois enchê-lo;
num balão, para depois enchê-lo;
08:42
and then you blow up the balloon,
202
510589
1587
a imagem seria a mesma,
08:44
the image is the same,
203
512200
1290
08:45
but the ink particles have moved
away from each other.
away from each other.
204
513514
2548
mas com as partículas de tinta
separadas umas das outras.
separadas umas das outras.
08:48
And that's what we've been able
to do now, but in three dimensions.
to do now, but in three dimensions.
205
516086
3467
E é isso o que conseguimos fazer agora,
mas em três dimensões.
mas em três dimensões.
08:51
There's one last trick.
206
519577
1999
Há um último truque.
08:53
As you can see here,
207
521600
1218
Como podem ver aqui,
08:54
we've color-coded
all the biomolecules brown.
all the biomolecules brown.
208
522842
2109
codificamos em cores todas as biomoléculas
marrons, pois são meio parecidas.
marrons, pois são meio parecidas.
08:56
That's because they all
kind of look the same.
kind of look the same.
209
524975
2170
08:59
Biomolecules are made
out of the same atoms,
out of the same atoms,
210
527169
2105
As biomoléculas são feitas
dos mesmos átomos,
dos mesmos átomos,
09:01
but just in different orders.
211
529298
2240
mas numa ordem diferente.
Assim, precisamos de uma última coisa
de modo a torná-las visíveis.
de modo a torná-las visíveis.
09:03
So we need one last thing
212
531562
1500
09:05
in order to make them visible.
213
533086
1695
Temos de colocar pequenas etiquetas
com cores fosforesccntes,
com cores fosforesccntes,
09:06
We have to bring in little tags,
214
534805
1579
09:08
with glowing dyes
that will distinguish them.
that will distinguish them.
215
536408
3019
para diferenciá-las.
09:11
So one kind of biomolecule
might get a blue color.
might get a blue color.
216
539451
2673
Assim, um tipo de biomolécula
pode ser azul,
pode ser azul,
09:14
Another kind of biomolecule
might get a red color.
might get a red color.
217
542148
2351
outro tipo de biomolécula
pode ser vermelha, e assim por diante.
pode ser vermelha, e assim por diante.
09:16
And so forth.
218
544523
1276
09:17
And that's the final step.
219
545823
1552
E esse é o passo final.
09:19
Now we can look at something like a brain
220
547399
2278
Agora, podemos olhar
para algo como o cérebro
para algo como o cérebro
09:21
and look at the individual molecules,
221
549701
1796
e ver as moléculas individuais,
09:23
because we've moved them
far apart enough from each other
far apart enough from each other
222
551521
2707
porque as separamos
o suficiente umas das outras
o suficiente umas das outras
para podemos vê-las separadamente.
09:26
that we can tell them apart.
223
554252
1698
09:27
So the hope here is that
we can make the invisible visible.
we can make the invisible visible.
224
555974
2834
Assim, a esperança é que possamos
fazer o invisível visível.
fazer o invisível visível.
09:30
We can turn things that might seem
small and obscure
small and obscure
225
558832
2566
Podemos pegar coisas que parecem
pequenas e obscuras e ampliá-las
pequenas e obscuras e ampliá-las
09:33
and blow them up
226
561422
1151
09:34
until they're like constellations
of information about life.
of information about life.
227
562597
3177
até que pareçam constelações
de informação sobre a vida.
de informação sobre a vida.
09:37
Here's an actual video
of what it might look like.
of what it might look like.
228
565798
2375
Eis um vídeo real de como seria isso.
09:40
We have here a little brain in a dish --
229
568197
2371
Temos um pedaço pequeno
de cérebro, num prato.
de cérebro, num prato.
09:42
a little piece of a brain, actually.
230
570592
1747
09:44
We've infused the polymer in,
231
572363
1596
Injetamos polímero nele
e adicionamos água.
e adicionamos água.
09:45
and now we're adding water.
232
573983
1467
09:47
What you'll see is that,
right before your eyes --
right before your eyes --
233
575474
2358
O que vão ver, bem na sua frente,
09:49
this video is sped up about sixtyfold --
234
577856
1923
neste vídeo acelerado cerca de 60 vezes,
09:51
this little piece of brain tissue
is going to grow.
is going to grow.
235
579803
2725
é que esse pedacinho
de tecido cerebral vai crescer.
de tecido cerebral vai crescer.
09:54
It can increase by a hundredfold
or even more in volume.
or even more in volume.
236
582552
3180
Ele pode aumentar até 100 vezes,
ou até mais, em volume.
ou até mais, em volume.
09:57
And the cool part is, because
those polymers are so tiny,
those polymers are so tiny,
237
585756
2949
E o legal é que, como esses polímeros
são muito pequenos,
são muito pequenos,
10:00
we're separating biomolecules
evenly from each other.
evenly from each other.
238
588729
2559
separamos as biomoléculas uniformemente.
10:03
It's a smooth expansion.
239
591312
1658
É uma expansão suave.
10:04
We're not losing the configuration
of the information.
of the information.
240
592994
2687
Não estamos perdendo
a configuração da informação.
a configuração da informação.
10:07
We're just making it easier to see.
241
595705
2700
Estamos apenas facilitando
a sua visualização.
a sua visualização.
10:11
So now we can take
actual brain circuitry --
actual brain circuitry --
242
599333
2176
Agora vamos pegar um circuito neural real,
10:13
here's a piece of the brain
involved with, for example, memory --
involved with, for example, memory --
243
601533
3134
um pedaço do cérebro ligado,
por exemplo, à memória,
por exemplo, à memória,
10:16
and we can zoom in.
244
604691
1263
e vamos aumentá-lo.
10:17
We can start to actually look at
how circuits are configured.
how circuits are configured.
245
605978
2890
Podemos começar a ver
como os circuitos são configurados.
como os circuitos são configurados.
10:20
Maybe someday we could read out a memory.
246
608892
1968
Talvez algum dia possamos
ler uma memória.
ler uma memória.
10:22
Maybe we could actually look
at how circuits are configured
at how circuits are configured
247
610884
2779
Talvez possamos ver como os circuitos são
configurados para processar as emoções,
configurados para processar as emoções,
10:25
to process emotions,
248
613687
1152
a verdadeira organização do cérebro,
que faz de nós quem somos.
que faz de nós quem somos.
10:26
how the actual wiring
of our brain is organized
of our brain is organized
249
614863
2922
10:29
in order to make us who we are.
250
617809
2567
10:32
And of course, we can pinpoint, hopefully,
251
620400
2047
E, é claro, esperamos poder identificar
10:34
the actual problems in the brain
at a molecular level.
at a molecular level.
252
622471
3159
os problemas reais no cérebro
num nível molecular.
num nível molecular.
10:37
What if we could actually
look into cells in the brain
look into cells in the brain
253
625654
2569
E se pudéssemos ver as células do cérebro
10:40
and figure out, wow, here are the 17
molecules that have altered
molecules that have altered
254
628247
3083
e descobrir, puxa, aqui estão
as 17 moléculas que foram alteradas
as 17 moléculas que foram alteradas
10:43
in this brain tissue that has been
undergoing epilepsy
undergoing epilepsy
255
631354
3455
nesse tecido cerebral que sofreu epilepsia
10:46
or changing in Parkinson's disease
256
634833
1650
ou alteradas pelo mal de Parkinson
ou por outro motivo?
ou por outro motivo?
10:48
or otherwise being altered?
257
636507
1517
10:50
If we get that systematic list
of things that are going wrong,
of things that are going wrong,
258
638048
3043
Se pegarmos a lista das coisas
que sistematicamente dão errado,
que sistematicamente dão errado,
10:53
those become our therapeutic targets.
259
641115
2199
elas se tornam nossos alvos terapêuticos.
10:55
We can build drugs that bind those.
260
643338
1677
Podemos construir drogas para elas,
10:57
We can maybe aim energy
at different parts of the brain
at different parts of the brain
261
645039
2627
talvez direcionar energia
para certas partes do cérebro
para certas partes do cérebro
10:59
in order to help people
with Parkinson's or epilepsy
with Parkinson's or epilepsy
262
647690
2687
de modo a ajudar as pessoas
com Parkinson ou epilepsia,
com Parkinson ou epilepsia,
11:02
or other conditions that affect
over a billion people
over a billion people
263
650401
2551
ou outras condições que afetam
mais de 1 bilhão de pessoas no mundo todo.
mais de 1 bilhão de pessoas no mundo todo.
11:04
around the world.
264
652976
1213
11:07
Now, something interesting
has been happening.
has been happening.
265
655246
2206
E algo interessante está acontecendo.
11:09
It turns out that throughout biomedicine,
266
657476
2705
Ocorre que, por meio da biomedicina,
11:12
there are other problems
that expansion might help with.
that expansion might help with.
267
660205
2666
há outras áreas em que
essa expansão pode ajudar.
essa expansão pode ajudar.
11:14
This is an actual biopsy
from a human breast cancer patient.
from a human breast cancer patient.
268
662895
3234
Esta é uma biópsia real
de uma paciente com câncer de mama.
de uma paciente com câncer de mama.
11:18
It turns out that if you look at cancers,
269
666505
2188
Se olharmos para os tipos de câncer,
se olharmos o sistema imunológico,
se olharmos o sistema imunológico,
11:20
if you look at the immune system,
270
668717
1611
11:22
if you look at aging,
if you look at development --
if you look at development --
271
670352
2513
se olharmos o envelhecimento,
o desenvolvimento,
o desenvolvimento,
11:24
all these processes are involving
large-scale biological systems.
large-scale biological systems.
272
672889
4497
todos esses processos envolvem
sistemas biológicos como um todo.
sistemas biológicos como um todo.
11:29
But of course, the problems begin
with those little nanoscale molecules,
with those little nanoscale molecules,
273
677410
4024
No entanto, os problemas começam com
essas pequenas moléculas em nanoescala,
essas pequenas moléculas em nanoescala,
11:33
the machines that make the cells
and the organs in our body tick.
and the organs in our body tick.
274
681458
3869
as máquinas que fazem funcionar
as células e os órgãos do nosso corpo.
as células e os órgãos do nosso corpo.
11:37
So what we're trying
to do now is to figure out
to do now is to figure out
275
685351
2222
Por isso, agora vamos tentar descobrir
11:39
if we can actually use this technology
to map the building blocks of life
to map the building blocks of life
276
687597
3466
se podemos usar essa tecnologia
para mapear os tijolos da vida
para mapear os tijolos da vida
11:43
in a wide variety of diseases.
277
691087
1745
numa grande variedade de doenças.
11:44
Can we actually pinpoint
the molecular changes in a tumor
the molecular changes in a tumor
278
692856
2896
Será que vamos poder localizar
as mudanças num tumor
as mudanças num tumor
11:47
so that we can actually
go after it in a smart way
go after it in a smart way
279
695776
2369
de modo a atacá-lo de um jeito inteligente
11:50
and deliver drugs that might wipe out
exactly the cells that we want to?
exactly the cells that we want to?
280
698169
3944
usando drogas que possam eliminar
especificamente as células que queremos?
especificamente as células que queremos?
11:54
You know, a lot of medicine
is very high risk.
is very high risk.
281
702137
2335
Muito da medicina envolve alto risco.
11:56
Sometimes, it's even guesswork.
282
704496
1782
Às vezes, é um jogo de adivinhação.
11:58
My hope is we can actually turn
what might be a high-risk moon shot
what might be a high-risk moon shot
283
706626
3875
MMinha esperança é podermos transformar
um “pouso na Lua” de alto risco
um “pouso na Lua” de alto risco
12:02
into something that's more reliable.
284
710525
1769
em algo mais confiável.
12:04
If you think about the original moon shot,
285
712318
2055
Se pensarem no projeto original,
e no efetivo pouso na Lua,
e no efetivo pouso na Lua,
12:06
where they actually landed on the moon,
286
714397
1898
ele se baseou em ciência consolidada.
12:08
it was based on solid science.
287
716319
1444
12:09
We understood gravity;
288
717787
1603
Conhecíamos a gravidade e a aerodinâmica,
12:11
we understood aerodynamics.
289
719414
1341
e sabíamos construir foguetes.
12:12
We knew how to build rockets.
290
720779
1395
12:14
The science risk was under control.
291
722198
2468
O risco científico estava sob controle.
12:16
It was still a great, great
feat of engineering.
feat of engineering.
292
724690
2753
Ainda assim, foi uma façanha
enorme da engenharia.
enorme da engenharia.
12:19
But in medicine, we don't
necessarily have all the laws.
necessarily have all the laws.
293
727467
2645
Mas, na medicina, não temos
necessariamente todas as leis.
necessariamente todas as leis.
12:22
Do we have all the laws
that are analogous to gravity,
that are analogous to gravity,
294
730136
3109
Temos todas as leis análogas
à gravidade ou à aerodinâmica?
à gravidade ou à aerodinâmica?
12:25
that are analogous to aerodynamics?
295
733269
2344
12:27
I would argue that with technologies
296
735637
1730
Eu diria que com tecnologias
como essa da qual falei hoje
como essa da qual falei hoje
12:29
like the kinds I'm talking about today,
297
737391
1872
12:31
maybe we can actually derive those.
298
739287
1693
talvez possamos chegar lá.
12:33
We can map the patterns
that occur in living systems,
that occur in living systems,
299
741004
2857
Podemos mapear os padrões
que ocorrem nos sistemas vivos
que ocorrem nos sistemas vivos
12:35
and figure out how to overcome
the diseases that plague us.
the diseases that plague us.
300
743885
4558
e descobrir como superar
as doenças que nos assolam.
as doenças que nos assolam.
12:41
You know, my wife and I
have two young kids,
have two young kids,
301
749499
2079
Eu e minha esposa
temos dois filhos pequenos
temos dois filhos pequenos
12:43
and one of my hopes as a bioengineer
is to make life better for them
is to make life better for them
302
751602
3234
e, como bioengenheiro, minha esperança
é tornar a vida deles melhor
é tornar a vida deles melhor
12:46
than it currently is for us.
303
754860
1729
do que a que nós temos hoje.
12:48
And my hope is, if we can
turn biology and medicine
turn biology and medicine
304
756613
3730
E minha esperança é, se pudermos
transformar a biologia e a medicina
transformar a biologia e a medicina
12:52
from these high-risk endeavors
that are governed by chance and luck,
that are governed by chance and luck,
305
760367
4357
de aventuras de alto risco,
governadas pelo acaso e pela sorte,
governadas pelo acaso e pela sorte,
12:56
and make them things
that we win by skill and hard work,
that we win by skill and hard work,
306
764748
3927
em algo feito com habilidade
e trabalho duro,
e trabalho duro,
13:00
then that would be a great advance.
307
768699
1898
então isso já seria um grande avanço.
13:02
Thank you very much.
308
770621
1206
Muito obrigado.
13:03
(Applause)
309
771851
10383
(Aplausos) (Vivas)
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