TEDMED 2011
Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness
Sheila Nirenberg: Un ochi protetic pentru tratarea orbirii
Filmed:
Readability: 4.3
470,530 views
La TEDMED, Sheila Nirenberg prezintă o metodă îndrăzneață care să redea vederea oamenilor cu diferite tipuri de orbire: prinzându-se de nervul optic și trimițând semnale de la o cameră direct la creier.
Sheila Nirenberg - Neuroscientist
Sheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices. Full bio
Sheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I study how the brain processes
0
0
2000
Studiez cum procesează creierul
00:17
information. That is, how it takes
1
2000
2000
informația.
00:19
information in from the outside world, and
2
4000
2000
Cum ia informația din lumea înconjurătoare
00:21
converts it into patterns of electrical activity,
3
6000
2000
și o transformă în tipare de activitate electrică
00:23
and then how it uses those patterns
4
8000
2000
și apoi cum folosește acele tipare
00:25
to allow you to do things --
5
10000
2000
ca să-ți permită sa faci diverse --
00:27
to see, hear, to reach for an object.
6
12000
2000
să vezi, să auzi, să te întinzi după un obiect.
00:29
So I'm really a basic scientist, not
7
14000
2000
Sunt doar om de știință,
00:31
a clinician, but in the last year and a half
8
16000
2000
nu fonetician, dar în ultimul an și jumătate
00:33
I've started to switch over, to use what
9
18000
2000
am început să virez,
00:35
we've been learning about these patterns
10
20000
2000
să folosesc ce-am învățat despre aceste tipare
00:37
of activity to develop prosthetic devices,
11
22000
3000
de activitate pentru a dezolta dispozitive protetice.
00:40
and what I wanted to do today is show you
12
25000
2000
Și azi vroiam să vă arăt
00:42
an example of this.
13
27000
2000
un exemplu.
00:44
It's really our first foray into this.
14
29000
2000
E prima noastră incursiune în așa ceva.
00:46
It's the development of a prosthetic device
15
31000
2000
E dezvoltarea unui dispozitiv protetic
00:48
for treating blindness.
16
33000
2000
pentru tratarea orbirii.
00:50
So let me start in on that problem.
17
35000
2000
Așadar să încep cu acea problemă.
00:52
There are 10 million people in the U.S.
18
37000
2000
Există 10 milioane de oameni în Statele Unite
00:54
and many more worldwide who are blind
19
39000
2000
și mult mai mulți în lume
00:56
or are facing blindness due to diseases
20
41000
2000
orbi sau pe cale să orbească
00:58
of the retina, diseases like
21
43000
2000
din pricina unor boli ale retinei,
01:00
macular degeneration, and there's little
22
45000
2000
precum degenerescența maculară.
01:02
that can be done for them.
23
47000
2000
Puțin mai poate fi făcut pentru ei.
01:04
There are some drug treatments, but
24
49000
2000
Există tratamente medicale, dar sunt eficiente
01:06
they're only effective on a small fraction
25
51000
2000
doar pentru o mică parte din populație.
01:08
of the population. And so, for the vast
26
53000
2000
Așa că pentru vasta majoritate a pacienților,
01:10
majority of patients, their best hope for
27
55000
2000
cea mai bună șansă de redobândire a vederii
01:12
regaining sight is through prosthetic devices.
28
57000
2000
e prin intermediul dispozitivelor protetice.
01:14
The problem is that current prosthetics
29
59000
2000
Problema e că protezele actuale
01:16
don't work very well. They're still very
30
61000
2000
nu funcționează foarte bine.
01:18
limited in the vision that they can provide.
31
63000
2000
Încă sunt limitate în imaginea pe care o redau.
01:20
And so, you know, for example, with these
32
65000
2000
De exemplu, cu aceste dispozitive,
01:22
devices, patients can see simple things
33
67000
2000
pacienții pot vedea lucruri simple
01:24
like bright lights and high contrast edges,
34
69000
2000
precum lumini și contraste puternice,
01:26
not very much more, so nothing close
35
71000
2000
nu mai mult,
01:28
to normal vision has been possible.
36
73000
3000
n-a fost posibil nimic apropiat de vederea obișnuită.
01:31
So what I'm going to tell you about today
37
76000
2000
Prin urmare vă voi vorbi azi
01:33
is a device that we've been working on
38
78000
2000
despre un dispozitiv la care am lucrat
01:35
that I think has the potential to make
39
80000
2000
care are potențialul să aibă impact,
01:37
a difference, to be much more effective,
40
82000
2000
să fie mult mai eficient.
01:39
and what I wanted to do is show you
41
84000
2000
Și vroiam să vă arăt cum funcționează.
01:41
how it works. Okay, so let me back up a
42
86000
2000
Ok, merg înapoi puțin să vă arăt
01:43
little bit and show you how a normal retina
43
88000
2000
cum funcționează o retină normală întâi,
01:45
works first so you can see the problem
44
90000
2000
ca să vedeți problema
01:47
that we were trying to solve.
45
92000
2000
pe care încercăm s-o rezolvăm.
01:49
Here you have a retina.
46
94000
2000
Aveți aici o retină.
01:51
So you have an image, a retina, and a brain.
47
96000
2000
Aveți o imagine, o retină și un creier.
01:53
So when you look at something, like this image
48
98000
2000
Când vă uitați la ceva ca imaginea feței unui copil,
01:55
of this baby's face, it goes into your eye
49
100000
2000
ea ajunge la ochi și apoi la retină,
01:57
and it lands on your retina, on the front-end
50
102000
2000
la partea mai proeminentă
01:59
cells here, the photoreceptors.
51
104000
2000
a celulelor de aici, fotoreceptorii.
02:01
Then what happens is the retinal circuitry,
52
106000
2000
Apoi ce se întâmplă e că circuitele retinei,
02:03
the middle part, goes to work on it,
53
108000
2000
partea din mijloc, se duc să lucreze la imagine,
02:05
and what it does is it performs operations
54
110000
2000
efectuează operații,
02:07
on it, it extracts information from it, and it
55
112000
2000
extrag informații din ea
02:09
converts that information into a code.
56
114000
2000
și transformă informația într-un cod.
02:11
And the code is in the form of these patterns
57
116000
2000
Codul e în forma acestor tipare
02:13
of electrical pulses that get sent
58
118000
2000
de impulsuri electrice care sunt trimise la creier.
02:15
up to the brain, and so the key thing is
59
120000
2000
Elementul cheie e că imaginea
02:17
that the image ultimately gets converted
60
122000
2000
e transformată în cele din urmă într-un cod.
02:19
into a code. And when I say code,
61
124000
2000
Și când spun cod,
02:21
I do literally mean code.
62
126000
2000
mă refer literalmente la un cod.
02:23
Like this pattern of pulses here actually means "baby's face,"
63
128000
3000
Acest tipar de impulsuri chiar înseamnă "fața unui copil",
02:26
and so when the brain gets this pattern
64
131000
2000
iar când creierul primește
02:28
of pulses, it knows that what was out there
65
133000
2000
acest tipar de impulsuri,
02:30
was a baby's face, and if it
66
135000
2000
știe că era fața unui copil
02:32
got a different pattern it would know
67
137000
2000
și dacă ar primi alt tipar
02:34
that what was out there was, say, a dog,
68
139000
2000
ar ști că era, să zicem, un câine
02:36
or another pattern would be a house.
69
141000
2000
sau alt tipar ar fi o casă.
02:38
Anyway, you get the idea.
70
143000
2000
Oricum, ați prins ideea.
02:40
And, of course, in real life, it's all dynamic,
71
145000
2000
Desigur, în viață, totul e dinamic,
02:42
meaning that it's changing all the time,
72
147000
2000
adică se schimbă tot timpul,
02:44
so the patterns of pulses are changing
73
149000
2000
deci tiparele de impulsuri se schimbă tot timpul
02:46
all the time because the world you're
74
151000
2000
deoarece lumea la care te uiți
02:48
looking at is changing all the time too.
75
153000
3000
se schimbă și ea tot timpul.
02:51
So, you know, it's sort of a complicated
76
156000
2000
Deci vedeți, e un lucru destul de complicat.
02:53
thing. You have these patterns of pulses
77
158000
2000
Aveți aceste tipare de impulsuri
02:55
coming out of your eye every millisecond
78
160000
2000
care ies din ochi în fiecare milisecundă
02:57
telling your brain what it is that you're seeing.
79
162000
2000
spunând creierului ce anume vezi.
02:59
So what happens when a person
80
164000
2000
Deci ce se întâmplă când o persoană are la retină
03:01
gets a retinal degenerative disease like
81
166000
2000
o boală degenerativă ca degenerescența maculară?
03:03
macular degeneration? What happens is
82
168000
2000
Ce se întâmplă este că
03:05
is that, the front-end cells die,
83
170000
2000
celulele din partea proeminentă mor,
03:07
the photoreceptors die, and over time,
84
172000
2000
fotoreceptorii mor
03:09
all the cells and the circuits that are
85
174000
2000
și în timp toate celulele și circuitele
03:11
connected to them, they die too.
86
176000
2000
concectate la ele mor și ele,
03:13
Until the only things that you have left
87
178000
2000
până când tot ce-ți rămâne
03:15
are these cells here, the output cells,
88
180000
2000
sunt aceste celule, celulele output,
03:17
the ones that send the signals to the brain,
89
182000
2000
cele care trimit semnalele la creier.
03:19
but because of all that degeneration
90
184000
2000
Dar, din cauza degenerării,
03:21
they aren't sending any signals anymore.
91
186000
2000
nu mai trimit semnale.
03:23
They aren't getting any input, so
92
188000
2000
Nu primesc niciun input,
03:25
the person's brain no longer gets
93
190000
2000
deci creierul persoanei nu mai primește
03:27
any visual information --
94
192000
2000
nicio informație vizuală --
03:29
that is, he or she is blind.
95
194000
3000
adică persoana e oarbă.
03:32
So, a solution to the problem, then,
96
197000
2000
Așadar, o soluție la problemă ar fi
03:34
would be to build a device that could mimic
97
199000
2000
să construim un mecanism care să simuleze
03:36
the actions of that front-end circuitry
98
201000
2000
acțiunile acelor circuite din față,
03:38
and send signals to the retina's output cells,
99
203000
2000
să trimită semnale la celulele output ale retinei
03:40
and they can go back to doing their
100
205000
2000
ca ele să-și reia rolul lor
03:42
normal job of sending signals to the brain.
101
207000
2000
de a trimite semnale la creier.
03:44
So this is what we've been working on,
102
209000
2000
Prin urmare la asta am lucrat.
03:46
and this is what our prosthetic does.
103
211000
2000
Asta-i ce face proteza noastră.
03:48
So it consists of two parts, what we call
104
213000
2000
E compusă din două părți,
03:50
an encoder and a transducer.
105
215000
2000
ce numim un codificator și un traductor.
03:52
And so the encoder does just
106
217000
2000
Codificatorul face ce spuneam:
03:54
what I was saying: it mimics the actions
107
219000
2000
simulează acțiunile circuitelor din față --
03:56
of the front-end circuitry -- so it takes images
108
221000
2000
prin urmare ia imaginile
03:58
in and converts them into the retina's code.
109
223000
2000
și le transformă în codul retinei.
04:00
And then the transducer then makes the
110
225000
2000
Apoi traductorul face ca celulele output
04:02
output cells send the code on up
111
227000
2000
să trimită mai departe codul la creier.
04:04
to the brain, and the result is
112
229000
2000
Iar rezultatul este
04:06
a retinal prosthetic that can produce
113
231000
3000
o proteză pentru retină care produce
04:09
normal retinal output.
114
234000
2000
informație "de ieșire" normală.
04:11
So a completely blind retina,
115
236000
2000
Prin urmare o retină complet oarbă,
04:13
even one with no front-end circuitry at all,
116
238000
2000
chiar fără niciun circuit frontal,
04:15
no photoreceptors,
117
240000
2000
niciun fotoreceptor,
04:17
can now send out normal signals,
118
242000
2000
poate acum să trimită semnale normale,
04:19
signals that the brain can understand.
119
244000
3000
semnale pe care creierul le poate înțelege.
04:22
So no other device has been able
120
247000
2000
Niciun alt dispozitiv
04:24
to do this.
121
249000
2000
n-a realizat asta.
04:26
Okay, so I just want to take
122
251000
2000
În regulă,
04:28
a sentence or two to say something about
123
253000
2000
vreau să spun câte ceva
04:30
the encoder and what it's doing, because
124
255000
2000
despre codificator și ce face el,
04:32
it's really the key part and it's
125
257000
2000
pentru că e elementul-cheie
04:34
sort of interesting and kind of cool.
126
259000
2000
și e destul de interesant și 'cool'.
04:36
I'm not sure "cool" is really the right word, but
127
261000
2000
Poate 'cool' să nu fie cuvantul potrivit,
04:38
you know what I mean.
128
263000
2000
dar înțelegeți ce vreau să spun.
04:40
So what it's doing is, it's replacing
129
265000
2000
Proteza înlocuiește circuitele retinei,
04:42
the retinal circuitry, really the guts of
130
267000
2000
chiar miezul acestor circuite,
04:44
the retinal circuitry, with a set of equations,
131
269000
2000
cu un set de ecuații,
04:46
a set of equations that we can implement
132
271000
2000
ecuații pe care le implementăm pe un cip.
04:48
on a chip. So it's just math.
133
273000
2000
E doar matematică.
04:50
In other words, we're not literally replacing
134
275000
3000
Cu alte cuvinte, nu înlocuim literalmente
04:53
the components of the retina.
135
278000
2000
compenentele retinei.
04:55
It's not like we're making a little mini-device
136
280000
2000
Nu-i ca și când facem un mini-dispozitiv
04:57
for each of the different cell types.
137
282000
2000
pentru fiecare tip de celululă.
04:59
We've just abstracted what the
138
284000
2000
Doar am abstractizat ce face retina
05:01
retina's doing with a set of equations.
139
286000
2000
cu ajutorul unui set de ecuații.
05:03
And so, in a way, the equations are serving
140
288000
2000
Într-un fel ecuațiile servesc
05:05
as sort of a codebook. An image comes in,
141
290000
2000
ca un fel de listă de coduri.
05:07
goes through the set of equations,
142
292000
3000
O imagine vine, trece prin setul de ecuații
05:10
and out comes streams of electrical pulses,
143
295000
2000
și iese sub forma unor impulsuri electrice,
05:12
just like a normal retina would produce.
144
297000
4000
exact cum ar produce o retină normală.
05:16
Now let me put my money
145
301000
2000
Acum să trec la treabă
05:18
where my mouth is and show you that
146
303000
2000
și să vă arăt
05:20
we can actually produce normal output,
147
305000
2000
că putem produce informație output,
05:22
and what the implications of this are.
148
307000
2000
și care sunt implicațiile acestui fapt.
05:24
Here are three sets of
149
309000
2000
Iată 3 seturi de tipare de transfer.
05:26
firing patterns. The top one is from
150
311000
2000
Cel de sus e de la un animal normal,
05:28
a normal animal, the middle one is from
151
313000
2000
cel din mijloc de la un animal orb
05:30
a blind animal that's been treated with
152
315000
2000
care a fost tratat
05:32
this encoder-transducer device, and the
153
317000
2000
cu dispozitivul "codificator-traductor"
05:34
bottom one is from a blind animal treated
154
319000
2000
și cel de jos e de la un animal tratat
05:36
with a standard prosthetic.
155
321000
2000
cu o proteză standard.
05:38
So the bottom one is the state-of-the-art
156
323000
2000
Cel de jos e cel mai recent și performant dispozitiv
05:40
device that's out there right now, which is
157
325000
2000
care se găsește în prezent pe piață,
05:42
basically made up of light detectors,
158
327000
2000
făcut din detectori de lumină, dar fără codificator.
05:44
but no encoder. So what we did was we
159
329000
2000
Deci am rulat filme
05:46
presented movies of everyday things --
160
331000
2000
cu aspecte de zi cu zi --
05:48
people, babies, park benches,
161
333000
2000
oameni, copii, bănci din parc,
05:50
you know, regular things happening -- and
162
335000
2000
lucruri obișnuite
05:52
we recorded the responses from the retinas
163
337000
2000
și am înregistrat răspunsurile de la retinele
05:54
of these three groups of animals.
164
339000
2000
acestor 3 grupuri de animale.
05:56
Now just to orient you, each box is showing
165
341000
2000
Acum ca să vă orientez,
05:58
the firing patterns of several cells,
166
343000
2000
fiecare cutie arată tiparele câtorva celule,
06:00
and just as in the previous slides,
167
345000
2000
ca în diapozitivele anterioare,
06:02
each row is a different cell,
168
347000
2000
fiecare rând e o celulă diferită.
06:04
and I just made the pulses a little bit smaller
169
349000
2000
Eu doar am făcut impulsurile
06:06
and thinner so I could show you
170
351000
3000
mai mici și mai subțiri
06:09
a long stretch of data.
171
354000
2000
ca să vă arăt un câmp mai mare de informație.
06:11
So as you can see, the firing patterns
172
356000
2000
După cum vedeți,
06:13
from the blind animal treated with
173
358000
2000
tiparele de la animalul orb ajutat
06:15
the encoder-transducer really do very
174
360000
2000
de dispozitivul "codificator-traductor"
06:17
closely match the normal firing patterns --
175
362000
2000
chiar seamănă mult cu tiparul normal.
06:19
and it's not perfect, but it's pretty good --
176
364000
2000
Nu e perfect,
06:21
and the blind animal treated with
177
366000
2000
dar e destul de bun.
06:23
the standard prosthetic,
178
368000
2000
La animalul orb tratat cu proteza standard,
06:25
the responses really don't.
179
370000
2000
răspunsurile nu seamănă.
06:27
And so with the standard method,
180
372000
3000
Deci cu metoda standard,
06:30
the cells do fire, they just don't fire
181
375000
2000
celulele trimit semnale,
06:32
in the normal firing patterns because
182
377000
2000
dar nu după tipar normal
06:34
they don't have the right code.
183
379000
2000
pentru că n-au codul corect.
06:36
How important is this?
184
381000
2000
Cât de important este?
06:38
What's the potential impact
185
383000
2000
Care-i impactul potențial
06:40
on a patient's ability to see?
186
385000
3000
asupra abilității pacientului de-a vedea?
06:43
So I'm just going to show you one
187
388000
2000
O să vă arăt un experiment elocvent
06:45
bottom-line experiment that answers this,
188
390000
2000
care răspunde la întrebare,
06:47
and of course I've got a lot of other data,
189
392000
2000
și desigur am multe alte informații,
06:49
so if you're interested I'm happy
190
394000
2000
așa că dacă sunteți interesați,
06:51
to show more. So the experiment
191
396000
2000
vă arăt mai multe.
06:53
is called a reconstruction experiment.
192
398000
2000
Experimentul se numește experiment de "reconstruire".
06:55
So what we did is we took a moment
193
400000
2000
Ce am făcut a fost să izolăm un moment
06:57
in time from these recordings and asked,
194
402000
3000
din aceste înregistrări și ne-am întrebat,
07:00
what was the retina seeing at that moment?
195
405000
2000
ce vedea retina în acel moment?
07:02
Can we reconstruct what the retina
196
407000
2000
Putem reconstrui ce vedea retina
07:04
was seeing from the responses
197
409000
2000
pornind de la răspunsuri,
07:06
from the firing patterns?
198
411000
2000
de la tiparele codificate?
07:08
So, when we did this for responses
199
413000
3000
Am aplicat asta la răspunsurile
07:11
from the standard method and from
200
416000
3000
de la metoda standard
07:14
our encoder and transducer.
201
419000
2000
și de la sistemul nostru codificator-traductor.
07:16
So let me show you, and I'm going to
202
421000
2000
Așadar dați-mi voie să vă arăt.
07:18
start with the standard method first.
203
423000
2000
Voi începe întâi cu metoda standard.
07:20
So you can see that it's pretty limited,
204
425000
2000
Vedeți că e destul de limitată,
07:22
and because the firing patterns aren't
205
427000
2000
și pentru că tiparele de trimitere
07:24
in the right code, they're very limited in
206
429000
2000
nu au codul corect sunt foarte limitate
07:26
what they can tell you about
207
431000
2000
în ce pot spune despre ce se întâmplă.
07:28
what's out there. So you can see that
208
433000
2000
Vedeți că este ceva acolo
07:30
there's something there, but it's not so clear
209
435000
2000
dar nu e clar ce e acel ceva.
07:32
what that something is, and this just sort of
210
437000
2000
Și asta oarecum se întoarce
07:34
circles back to what I was saying in the
211
439000
2000
la ce spuneam la început.
07:36
beginning, that with the standard method,
212
441000
2000
Cu metoda standard pacienții văd
07:38
patients can see high-contrast edges, they
213
443000
2000
margini de contrast puternic, văd lumină,
07:40
can see light, but it doesn't easily go
214
445000
2000
dar nu se reușește mai mult de atât.
07:42
further than that. So what was
215
447000
2000
Prin urmare care era imaginea?
07:44
the image? It was a baby's face.
216
449000
3000
Era fața unui bebeluș.
07:47
So what about with our approach,
217
452000
2000
Dar abordarea noastră cu adăugare de cod?
07:49
adding the code? And you can see
218
454000
2000
Vedeți că este mult mai bine.
07:51
that it's much better. Not only can you
219
456000
2000
Nu numai că vă dați seamna
07:53
tell that it's a baby's face, but you can
220
458000
2000
că e fața unui bebeluș,
07:55
tell that it's this baby's face, which is a
221
460000
2000
dar vedeți că e fața acestui bebeluș,
07:57
really challenging task.
222
462000
2000
o sarcină destul de greu de îndeplinit.
07:59
So on the left is the encoder
223
464000
2000
În stânga e codificatorul singur
08:01
alone, and on the right is from an actual
224
466000
2000
iar în dreapta de la o retină oarbă,
08:03
blind retina, so the encoder and the transducer.
225
468000
2000
așadar codificatorul și traductorul.
08:05
But the key one really is the encoder alone,
226
470000
2000
Dar elementul-cheie e codificatorul însuși,
08:07
because we can team up the encoder with
227
472000
2000
pentru că-l putem cupla
08:09
the different transducer.
228
474000
2000
cu un alt traductor.
08:11
This is just actually the first one that we tried.
229
476000
2000
Acesta e primul pe care l-am încercat.
08:13
I just wanted to say something about the standard method.
230
478000
2000
Voiam să vă spun ceva despre metoda standard.
08:15
When this first came out, it was just a really
231
480000
2000
Când a ieșit pe piață a fost un lucru nemaipomenit,
08:17
exciting thing, the idea that you
232
482000
2000
ideea că puteai face
08:19
even make a blind retina respond at all.
233
484000
3000
o retină oarbă să răspundă cât de cât.
08:22
But there was this limiting factor,
234
487000
3000
Dar exista un factor limită:
08:25
the issue of the code, and how to make
235
490000
2000
emiterea codului
08:27
the cells respond better,
236
492000
2000
și inducerea celulelor de-a răspunde mai bine,
08:29
produce normal responses,
237
494000
2000
de-a produce răspunsuri normale.
08:31
and so this was our contribution.
238
496000
2000
Asta a fost contribuția noastră.
08:33
Now I just want to wrap up,
239
498000
2000
Acum aș vrea să fac un sumar.
08:35
and as I was mentioning earlier
240
500000
2000
Așa cum am menționat mai devreme,
08:37
of course I have a lot of other data
241
502000
2000
am desigur multe alte date dacă sunteți interesați,
08:39
if you're interested, but I just wanted to give
242
504000
2000
dar am vrut să transmit
08:41
this sort of basic idea
243
506000
2000
această idee de bază
08:43
of being able to communicate
244
508000
3000
a posibilității de-a comunica
08:46
with the brain in its language, and
245
511000
2000
cu creierul în limba lui
08:48
the potential power of being able to do that.
246
513000
3000
și potențiala putere de-a face asta.
08:51
So it's different from the motor prosthetics
247
516000
2000
În concluzie, e diferită de alte proteze motorii
08:53
where you're communicating from the brain
248
518000
2000
unde comunici de la creier cu un dispozitiv.
08:55
to a device. Here we have to communicate
249
520000
2000
Aici trebuie să comunicăm
08:57
from the outside world
250
522000
2000
dinspre lumea exterioară
08:59
into the brain and be understood,
251
524000
2000
înspre creier și să fim înțeleși,
09:01
and be understood by the brain.
252
526000
2000
să fim înțeleși de creier.
09:03
And then the last thing I wanted
253
528000
2000
Ultimul lucru pe care doream să-l spun,
09:05
to say, really, is to emphasize
254
530000
2000
țin să subliniez faptul
09:07
that the idea generalizes.
255
532000
2000
că ideea poate fi generalizată.
09:09
So the same strategy that we used
256
534000
2000
Aceeași strategie pe care am folosit-o
09:11
to find the code for the retina we can also
257
536000
2000
să găsim codul pentru retină o putem folosi
09:13
use to find the code for other areas,
258
538000
2000
să găsim codul pentru alte zone,
09:15
for example, the auditory system and
259
540000
2000
de ex. sistemul audtitiv, sistemul motor,
09:17
the motor system, so for treating deafness
260
542000
2000
adică pentru tratarea surdității
09:19
and for motor disorders.
261
544000
2000
și bolilor motorii.
09:21
So just the same way that we were able to
262
546000
2000
În același mod în care am putut sări
09:23
jump over the damaged
263
548000
2000
peste circuitele defecte din retină
09:25
circuitry in the retina to get to the retina's
264
550000
2000
pentru a ajunge la celulele output din retină
09:27
output cells, we can jump over the
265
552000
2000
putem sări și peste
09:29
damaged circuitry in the cochlea
266
554000
2000
circuite nefuncționale din cohlee
09:31
to get the auditory nerve,
267
556000
2000
pentru a ajunge la nervul auditiv,
09:33
or jump over damaged areas in the cortex,
268
558000
2000
ori peste zone afectate din cortex,
09:35
in the motor cortex, to bridge the gap
269
560000
3000
din cortexul motor, pentru a înlocui
09:38
produced by a stroke.
270
563000
2000
conexiunile distruse de un atac cerebral.
09:40
I just want to end with a simple
271
565000
2000
Doresc să închei cu un simplu mesaj
09:42
message that understanding the code
272
567000
2000
că înțelegerea codului
09:44
is really, really important, and if we
273
569000
2000
este foarte, foarte importantă.
09:46
can understand the code,
274
571000
2000
Și dacă înțelegem codul, limbajul creierului,
09:48
the language of the brain, things become
275
573000
2000
lucruri care nu păreau posibile
09:50
possible that didn't seem obviously
276
575000
2000
devin posibile acum.
09:52
possible before. Thank you.
277
577000
2000
Mulțumesc.
09:54
(Applause)
278
579000
5000
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Sheila Nirenberg - NeuroscientistSheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices.
Why you should listen
Sheila Nirenberg is a neuroscientist/professor at Weill Medical College of Cornell University, where she studies neural coding – that is, how the brain takes information from the outside world and encodes it in patterns of electrical activity. The idea is to be able to decode the activity, to look at a pattern of electrical pulses and know what an animal is seeing or thinking or feeling. Recently, she’s been using this work to develop new kinds of prosthetic devices, particularly ones for treating blindness.
Sheila Nirenberg | Speaker | TED.com