TED2011
Ed Boyden: A light switch for neurons
Эд Бойден: Переключатель для нейронов
Filmed:
Readability: 4
1,098,379 views
Эд Бойден рассказывает, как посредством внедрения генов светочувствительных белков в клетки мозга можно выборочно активировать или деактивировать отдельные нейроны с помощью оптоволоконных имплантантов. С таким невероятным качеством контроля ему удалось вылечить мышей с аналогами посттравматического стрессового расстройства и определенными формами слепоты. На горизонте - нейронное протезирование. Ведущий - Хуан Энрикес - задает несколько вопросов в конце лекции.
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
Представьте свой обычный день.
00:17
You woke up, felt fresh air on your face as you walked out the door,
1
2000
3000
Вы проснулись, вдохнули свежий воздух, выйдя за дверь,
00:20
encountered new colleagues and had great discussions,
2
5000
2000
встретили новых коллег и что-нибудь обсудили,
00:22
and felt in awe when you found something new.
3
7000
2000
поразились, узнав что-нибудь новое.
00:24
But I bet there's something you didn't think about today --
4
9000
2000
Но готов поспорить, кое о чем вы не вспомнили -
00:26
something so close to home
5
11000
2000
о чем-то настолько близком,
00:28
that you probably don't think about it very often at all.
6
13000
2000
что вы, возможно, об этом не так часто думаете.
00:30
And that's that all the sensations, feelings,
7
15000
2000
А именно - о том, что все ощущения,
00:32
decisions and actions
8
17000
2000
решения и действия
00:34
are mediated by the computer in your head
9
19000
2000
осуществляются посредством компьютера в вашей голове
00:36
called the brain.
10
21000
2000
под названием мозг.
00:38
Now the brain may not look like much from the outside --
11
23000
2000
Внешний вид мозга никак не отражает его устройства -
00:40
a couple pounds of pinkish-gray flesh,
12
25000
2000
розовато-сероватая,
00:42
amorphous --
13
27000
2000
бесформенная масса,
00:44
but the last hundred years of neuroscience
14
29000
2000
но за последние сотню лет нейробиология
00:46
have allowed us to zoom in on the brain,
15
31000
2000
позволила нам заглянуть внутрь мозга,
00:48
and to see the intricacy of what lies within.
16
33000
2000
и увидеть, как непросто он устроен.
00:50
And they've told us that this brain
17
35000
2000
От ученых мы узнали, что мозг -
00:52
is an incredibly complicated circuit
18
37000
2000
это невероятно сложная электросхема,
00:54
made out of hundreds of billions of cells called neurons.
19
39000
4000
состоящая из миллионов клеток, которые называются нейронами.
00:58
Now unlike a human-designed computer,
20
43000
3000
В отличие от компьютера, созданного людьми,
01:01
where there's a fairly small number of different parts --
21
46000
2000
где количество деталей вполне обозримо -
01:03
we know how they work, because we humans designed them --
22
48000
3000
и мы знаем, как они работают, потому что это мы их сделали -
01:06
the brain is made out of thousands of different kinds of cells,
23
51000
3000
мозг состоит из тысяч разновидностей клеток,
01:09
maybe tens of thousands.
24
54000
2000
может быть, даже десятков тысяч.
01:11
They come in different shapes; they're made out of different molecules.
25
56000
2000
Они разной формы; они состоят из разных молекул;
01:13
And they project and connect to different brain regions,
26
58000
3000
и они тесно связаны с различными областями мозга.
01:16
and they also change different ways in different disease states.
27
61000
3000
А также они меняют свое поведение при разных болезнях.
01:19
Let's make it concrete.
28
64000
2000
Давайте конкретизируем.
01:21
There's a class of cells,
29
66000
2000
Есть клетки особого класса,
01:23
a fairly small cell, an inhibitory cell, that quiets its neighbors.
30
68000
3000
которые подавляют и успокаивают соседние клетки.
01:26
It's one of the cells that seems to be atrophied in disorders like schizophrenia.
31
71000
4000
Они оказываются атрофированными, например, при шизофрении.
01:30
It's called the basket cell.
32
75000
2000
Это корзинчатые нейроны.
01:32
And this cell is one of the thousands of kinds of cell
33
77000
2000
И это - один из тысяч видов клеток,
01:34
that we are learning about.
34
79000
2000
которые мы изучаем.
01:36
New ones are being discovered everyday.
35
81000
2000
Каждый день открываются новые виды.
01:38
As just a second example:
36
83000
2000
Еще один пример:
01:40
these pyramidal cells, large cells,
37
85000
2000
эти крупные клетки в форме пирамид
01:42
they can span a significant fraction of the brain.
38
87000
2000
могут охватывать значительную часть мозга.
01:44
They're excitatory.
39
89000
2000
Они действуют возбуждающе.
01:46
And these are some of the cells
40
91000
2000
А эти клетки - одни из тех,
01:48
that might be overactive in disorders such as epilepsy.
41
93000
3000
которые становятся гиперактивными, например, при эпилепсии.
01:51
Every one of these cells
42
96000
2000
Каждая из этих клеток -
01:53
is an incredible electrical device.
43
98000
3000
это невероятный электроприбор.
01:56
They receive input from thousands of upstream partners
44
101000
2000
Они получают импульс от тысяч соседей сверху цепочки
01:58
and compute their own electrical outputs,
45
103000
3000
и пересчитывают собственный электрический импульс,
02:01
which then, if they pass a certain threshold,
46
106000
2000
который, дойдя до определенного порога,
02:03
will go to thousands of downstream partners.
47
108000
2000
перейдет к соседям вниз по цепочке.
02:05
And this process, which takes just a millisecond or so,
48
110000
3000
И этот процесс, занимающий около одной миллисекунды,
02:08
happens thousands of times a minute
49
113000
2000
происходит тысячи раз в минуту
02:10
in every one of your 100 billion cells,
50
115000
2000
в каждой из ваших сотен миллионов клеток,
02:12
as long as you live
51
117000
2000
все время, пока вы живете,
02:14
and think and feel.
52
119000
3000
думаете и чувствуете.
02:17
So how are we going to figure out what this circuit does?
53
122000
3000
Как же мы выясним, что делает эта электросхема?
02:20
Ideally, we could go through the circuit
54
125000
2000
В идеале мы бы прошли по всей цепочке элементов,
02:22
and turn these different kinds of cell on and off
55
127000
3000
включая и выключая разные виды клеток,
02:25
and see whether we could figure out
56
130000
2000
и отмечая, какие из них
02:27
which ones contribute to certain functions
57
132000
2000
участвуют в тех или иных функциях,
02:29
and which ones go wrong in certain pathologies.
58
134000
2000
и какие работают неправильно при тех или иных патологиях.
02:31
If we could activate cells, we could see what powers they can unleash,
59
136000
3000
Если бы мы могли активировать клетки, мы бы увидели,
02:34
what they can initiate and sustain.
60
139000
2000
что они запускают и за что они отвечают.
02:36
If we could turn them off,
61
141000
2000
Если бы могли их выключить,
02:38
then we could try and figure out what they're necessary for.
62
143000
2000
мы бы попытались понять, зачем они нужны.
02:40
And that's a story I'm going to tell you about today.
63
145000
3000
Об этом я собираюсь вам сегодня рассказать.
02:43
And honestly, where we've gone through over the last 11 years,
64
148000
3000
И, честно говоря, последние 11 лет
02:46
through an attempt to find ways
65
151000
2000
мы провели, выясняя,
02:48
of turning circuits and cells and parts and pathways of the brain
66
153000
2000
как эти схемы, клетки, и отделы мозга
02:50
on and off,
67
155000
2000
можно включать и выключать,
02:52
both to understand the science
68
157000
2000
чтобы понять их работу
02:54
and also to confront some of the issues
69
159000
3000
и преодолеть некоторые проблемы,
02:57
that face us all as humans.
70
162000
3000
которые стоят перед человечеством.
03:00
Now before I tell you about the technology,
71
165000
3000
Прежде чем я расскажу о технологии,
03:03
the bad news is that a significant fraction of us in this room,
72
168000
3000
я сообщу неприятную вещь: большинство из нас,
03:06
if we live long enough,
73
171000
2000
если мы проживем достаточно долго,
03:08
will encounter, perhaps, a brain disorder.
74
173000
2000
вероятно, получат расстройство мозга.
03:10
Already, a billion people
75
175000
2000
Уже миллион людей
03:12
have had some kind of brain disorder
76
177000
2000
имеют расстройство мозга,
03:14
that incapacitates them,
77
179000
2000
которое сделало их недееспособными.
03:16
and the numbers don't do it justice though.
78
181000
2000
И цифрами этого не выразить.
03:18
These disorders -- schizophrenia, Alzheimer's,
79
183000
2000
Эти нарушения - шизофрения, болезнь Альцгеймера,
03:20
depression, addiction --
80
185000
2000
депрессия, зависимость -
03:22
they not only steal our time to live, they change who we are.
81
187000
3000
они не только отнимают наши годы жизни, но и меняют нас;
03:25
They take our identity and change our emotions
82
190000
2000
они влияют на нашу индивидуальность и меняют эмоции -
03:27
and change who we are as people.
83
192000
3000
они меняют нас как людей.
03:30
Now in the 20th century,
84
195000
3000
В 20 веке
03:33
there was some hope that was generated
85
198000
3000
была надежда на разработку медикаментов,
03:36
through the development of pharmaceuticals for treating brain disorders,
86
201000
3000
которые лечат расстройства мозга.
03:39
and while many drugs have been developed
87
204000
3000
И хотя были созданы новые препараты,
03:42
that can alleviate symptoms of brain disorders,
88
207000
2000
которые могут ослаблять симптомы расстройств мозга,
03:44
practically none of them can be considered to be cured.
89
209000
3000
ни одно из них нельзя вылечить.
03:47
And part of that's because we're bathing the brain in the chemical.
90
212000
3000
И отчасти потому, что мы лечим мозг химически.
03:50
This elaborate circuit
91
215000
2000
Наша "электросхема",
03:52
made out of thousands of different kinds of cell
92
217000
2000
созданная из тысяч видов клеток,
03:54
is being bathed in a substance.
93
219000
2000
погружается в химическую субстанцию.
03:56
That's also why, perhaps, most of the drugs, and not all, on the market
94
221000
2000
Вот почему, наверное, большинство лекарств - но не все -
03:58
can present some kind of serious side effect too.
95
223000
3000
имеют серьезные побочные эффекты.
04:01
Now some people have gotten some solace
96
226000
3000
Некоторые люди чувствуют облегчение
04:04
from electrical stimulators that are implanted in the brain.
97
229000
3000
от электрических стимуляторов, имплантированных в мозг.
04:07
And for Parkinson's disease,
98
232000
2000
И что касается болезни Паркинсона,
04:09
Cochlear implants,
99
234000
2000
улиточные имплантанты
04:11
these have indeed been able
100
236000
2000
как раз смогли
04:13
to bring some kind of remedy
101
238000
2000
дать некоторое облегчение
04:15
to people with certain kinds of disorder.
102
240000
2000
людям, страдающим от подобных расстройств.
04:17
But electricity also will go in all directions --
103
242000
2000
Но электрический импульс идет во все направления -
04:19
the path of least resistance,
104
244000
2000
по пути наименьшего сопротивления,
04:21
which is where that phrase, in part, comes from.
105
246000
2000
в буквальном физическом смысле.
04:23
And it also will affect normal circuits as well as the abnormal ones that you want to fix.
106
248000
3000
Он влияет как на нормальные участки, так и на те, которые нужно исправить.
04:26
So again, we're sent back to the idea
107
251000
2000
Таким образом, мы снова пришли к проблеме
04:28
of ultra-precise control.
108
253000
2000
очень точного контроля.
04:30
Could we dial-in information precisely where we want it to go?
109
255000
3000
Могли бы мы задавать импульсу точное место действия?
04:34
So when I started in neuroscience 11 years ago,
110
259000
4000
Когда я 11 лет назад начал заниматься нейробиологией,
04:38
I had trained as an electrical engineer and a physicist,
111
263000
3000
у меня было образование электроинженера и физика,
04:41
and the first thing I thought about was,
112
266000
2000
и первое, что мне пришло в голову,
04:43
if these neurons are electrical devices,
113
268000
2000
было то, что нейроны - это электроприборы,
04:45
all we need to do is to find some way
114
270000
2000
и все, что нужно сделать, это
04:47
of driving those electrical changes at a distance.
115
272000
2000
управлять этими приборами дистанционно.
04:49
If we could turn on the electricity in one cell,
116
274000
2000
Если бы мы могли дать разряд одной клетке,
04:51
but not its neighbors,
117
276000
2000
не влияя на соседние,
04:53
that would give us the tool we need to activate and shut down these different cells,
118
278000
3000
у нас был бы способ активировать и подавлять разные клетки,
04:56
figure out what they do and how they contribute
119
281000
2000
выяснить, как они участвуют в системе,
04:58
to the networks in which they're embedded.
120
283000
2000
в которую они встроены.
05:00
And also it would allow us to have the ultra-precise control we need
121
285000
2000
Также это дало бы нам очень точный контроль,
05:02
in order to fix the circuit computations
122
287000
3000
чтобы исправить те расчеты "электросхемы",
05:05
that have gone awry.
123
290000
2000
которые были нарушены.
05:07
Now how are we going to do that?
124
292000
2000
Как же мы это сделаем?
05:09
Well there are many molecules that exist in nature,
125
294000
2000
В природе существует множество молекул,
05:11
which are able to convert light into electricity.
126
296000
3000
которые могут преобразовывать свет в электричество.
05:14
You can think of them as little proteins
127
299000
2000
Можно представить их как молекулы белка,
05:16
that are like solar cells.
128
301000
2000
которые похожи на фотоэлементы.
05:18
If we can install these molecules in neurons somehow,
129
303000
3000
Если мы встроим эти молекулы в нейроны,
05:21
then these neurons would become electrically drivable with light.
130
306000
3000
этими нейронами можно будет управлять с помощью света.
05:24
And their neighbors, which don't have the molecule, would not.
131
309000
3000
А их соседи без встроенных молекул будут нетронуты.
05:27
There's one other magic trick you need to make this all happen,
132
312000
2000
Есть один фокус, который нужно проделать, чтобы это удалось -
05:29
and that's the ability to get light into the brain.
133
314000
3000
нужно, чтобы свет мог проникнуть в мозг.
05:32
And to do that -- the brain doesn't feel pain -- you can put --
134
317000
3000
Для этого - кстати, мозг не чувствует боли -
05:35
taking advantage of all the effort
135
320000
2000
и, учитывая достижения,
05:37
that's gone into the Internet and communications and so on --
136
322000
2000
применяемые для интернета, коммуникаций и так далее -
05:39
optical fibers connected to lasers
137
324000
2000
можно поместить в мозг оптоволокно,
05:41
that you can use to activate, in animal models for example,
138
326000
2000
которое можно использовать, например, на животных
05:43
in pre-clinical studies,
139
328000
2000
в преклинических исследованиях,
05:45
these neurons and to see what they do.
140
330000
2000
активируя нейроны и наблюдая за ними.
05:47
So how do we do this?
141
332000
2000
Итак, как это работает?
05:49
Around 2004,
142
334000
2000
Примерно в 2004 году
05:51
in collaboration with Gerhard Nagel and Karl Deisseroth,
143
336000
2000
в сотрудничестве с Герхардом Нэйджелом и Карлом Дайссеротом
05:53
this vision came to fruition.
144
338000
2000
мы придумали, как воплотить эту идею.
05:55
There's a certain alga that swims in the wild,
145
340000
3000
Есть вид свободно плавающих морских водорослей,
05:58
and it needs to navigate towards light
146
343000
2000
которые ориентируются по свету,
06:00
in order to photosynthesize optimally.
147
345000
2000
чтобы оптимально фотосинтезировать.
06:02
And it senses light with a little eye-spot,
148
347000
2000
Они улавливают свет небольшим глазком,
06:04
which works not unlike how our eye works.
149
349000
3000
который работает не так, как работает глаз.
06:07
In its membrane, or its boundary,
150
352000
2000
В его мембране или оболочке
06:09
it contains little proteins
151
354000
3000
есть белки,
06:12
that indeed can convert light into electricity.
152
357000
3000
которые преобразуют свет в электричество.
06:15
So these molecules are called channelrhodopsins.
153
360000
3000
Эти белки называются каналродопсином.
06:18
And each of these proteins acts just like that solar cell that I told you about.
154
363000
3000
И эти белки действуют как фотоэлементы, о которых я говорил.
06:21
When blue light hits it, it opens up a little hole
155
366000
3000
Когда светит синий свет, белок приоткрывается
06:24
and allows charged particles to enter the eye-spot,
156
369000
2000
и позволяет частицам света проникнуть в глазок.
06:26
and that allows this eye-spot to have an electrical signal
157
371000
2000
И таким образом глазок получает электрический сигнал
06:28
just like a solar cell charging up a battery.
158
373000
3000
как солнечная батарея, которую заряжают фотоны.
06:31
So what we need to do is to take these molecules
159
376000
2000
То есть нам нужно взять эти молекулы
06:33
and somehow install them in neurons.
160
378000
2000
и каким-то образом встроить их в нейроны.
06:35
And because it's a protein,
161
380000
2000
А поскольку это белок,
06:37
it's encoded for in the DNA of this organism.
162
382000
3000
он зашифрован в ДНК этого организма.
06:40
So all we've got to do is take that DNA,
163
385000
2000
То есть нужно взять этот ДНК,
06:42
put it into a gene therapy vector, like a virus,
164
387000
3000
создать на его основе вектор генной терапии наподобие вирусного,
06:45
and put it into neurons.
165
390000
3000
и доставить его в нейроны.
06:48
So it turned out that this was a very productive time in gene therapy,
166
393000
3000
Это было продуктивное время в генной терапии,
06:51
and lots of viruses were coming along.
167
396000
2000
вирусы стали использовать для доставки генетического материала.
06:53
So this turned out to be very simple to do.
168
398000
2000
Наша задача оказалась легко выполнимой.
06:55
And early in the morning one day in the summer of 2004,
169
400000
3000
И одним ранним летним утром 2004 года
06:58
we gave it a try, and it worked on the first try.
170
403000
2000
нам удалось реализовать это с первой попытки.
07:00
You take this DNA and you put it into a neuron.
171
405000
3000
Берется этот ДНК и закладывается в нейрон.
07:03
The neuron uses its natural protein-making machinery
172
408000
3000
После этого нейрон средствами собственной строительной системы
07:06
to fabricate these little light-sensitive proteins
173
411000
2000
производит эти чувствительные к свету белки
07:08
and install them all over the cell,
174
413000
2000
и распределяет их по всей клетке,
07:10
like putting solar panels on a roof,
175
415000
2000
наподобие солнечных батарей на крыше.
07:12
and the next thing you know,
176
417000
2000
И в результате этого
07:14
you have a neuron which can be activated with light.
177
419000
2000
получается нейрон, который можно активировать светом.
07:16
So this is very powerful.
178
421000
2000
Очень эффективный метод.
07:18
One of the tricks you have to do
179
423000
2000
Одной из проблем было понять,
07:20
is to figure out how to deliver these genes to the cells that you want
180
425000
2000
как доставить гены в нужные клетки
07:22
and not all the other neighbors.
181
427000
2000
и избежать его попадания в соседние.
07:24
And you can do that; you can tweak the viruses
182
429000
2000
Это оказалось возможным. Можно "выстрелить" вирусом,
07:26
so they hit just some cells and not others.
183
431000
2000
так что он попадет в определенные клетки.
07:28
And there's other genetic tricks you can play
184
433000
2000
Есть и другие генетические хитрости для получения клеток,
07:30
in order to get light-activated cells.
185
435000
3000
которые активируются светом.
07:33
This field has now come to be known as optogenetics.
186
438000
4000
Эту методику называют сейчас оптогенетикой.
07:37
And just as one example of the kind of thing you can do,
187
442000
2000
И в качестве примера ее возможностей:
07:39
you can take a complex network,
188
444000
2000
можно взять целую сеть клеток
07:41
use one of these viruses to deliver the gene
189
446000
2000
и использовать вирус, чтобы доставить ген
07:43
just to one kind of cell in this dense network.
190
448000
3000
только в один вид клеток этой сплетенной сети.
07:46
And then when you shine light on the entire network,
191
451000
2000
Затем, когда свет попадет на всю сеть,
07:48
just that cell type will be activated.
192
453000
2000
активируется только один тип клеток.
07:50
So for example, lets sort of consider that basket cell I told you about earlier --
193
455000
3000
Например, рассмотрим корзинчатые нейроны, о которых я говорил ранее -
07:53
the one that's atrophied in schizophrenia
194
458000
2000
те, которые атрофируются при шизофрении,
07:55
and the one that is inhibitory.
195
460000
2000
они работают на подавление.
07:57
If we can deliver that gene to these cells --
196
462000
2000
Если мы отправим этот ген в эти клетки,
07:59
and they're not going to be altered by the expression of the gene, of course --
197
464000
3000
и влияние гена на нее не изменит ее кардинально -
08:02
and then flash blue light over the entire brain network,
198
467000
3000
а затем осветим всю систему клеток мозга,
08:05
just these cells are going to be driven.
199
470000
2000
то включатся только эти клетки.
08:07
And when the light turns off, these cells go back to normal,
200
472000
2000
Без света эти клетки вернутся в нормальное состояние,
08:09
so they don't seem to be averse against that.
201
474000
3000
то есть они к этому вполне расположены.
08:12
Not only can you use this to study what these cells do,
202
477000
2000
С помощью этого можно не только изучать клетки
08:14
what their power is in computing in the brain,
203
479000
2000
и их участие в работе мозга,
08:16
but you can also use this to try to figure out --
204
481000
2000
но и понять,
08:18
well maybe we could jazz up the activity of these cells,
205
483000
2000
удастся ли вернуть активность этих клеток,
08:20
if indeed they're atrophied.
206
485000
2000
если они были атрофированы.
08:22
Now I want to tell you a couple of short stories
207
487000
2000
Сейчас я расскажу вам о том,
08:24
about how we're using this,
208
489000
2000
как мы используем это
08:26
both at the scientific, clinical and pre-clinical levels.
209
491000
3000
в научных, клинических и предклинических целях.
08:29
One of the questions we've confronted
210
494000
2000
Мы решили выяснить,
08:31
is, what are the signals in the brain that mediate the sensation of reward?
211
496000
3000
какие сигналы в мозге передают ощущение поощрения.
08:34
Because if you could find those,
212
499000
2000
Потому что если найти их,
08:36
those would be some of the signals that could drive learning.
213
501000
2000
то их можно использовать, чтобы мотивировать обучение.
08:38
The brain will do more of whatever got that reward.
214
503000
2000
Мозг готов работать больше, если его поощряют.
08:40
And also these are signals that go awry in disorders such as addiction.
215
505000
3000
Эти сигналы передаются искаженно, например, при зависимостях.
08:43
So if we could figure out what cells they are,
216
508000
2000
Поняв, какие клетки отвечают за эти сигналы,
08:45
we could maybe find new targets
217
510000
2000
можно обнаружить новые отделы,
08:47
for which drugs could be designed or screened against,
218
512000
2000
чтобы лечить или блокировать их,
08:49
or maybe places where electrodes could be put in
219
514000
2000
или найти, куда подключить электроды
08:51
for people who have very severe disability.
220
516000
3000
при особенно тяжелых нарушениях.
08:54
So to do that, we came up with a very simple paradigm
221
519000
2000
Чтобы это сделать, мы разработали простую схему
08:56
in collaboration with the Fiorella group,
222
521000
2000
в сотрудничестве с компанией Фиорелла груп.
08:58
where one side of this little box,
223
523000
2000
Если в одну половину этой коробки
09:00
if the animal goes there, the animal gets a pulse of light
224
525000
2000
попадает крыса, она получает вспышку света,
09:02
in order to make different cells in the brain sensitive to light.
225
527000
2000
и часть клеток ее мозга становится чувствительной к свету.
09:04
So if these cells can mediate reward,
226
529000
2000
Если эти клетки отвечают за поощрение,
09:06
the animal should go there more and more.
227
531000
2000
крыса будет приходить туда снова и снова.
09:08
And so that's what happens.
228
533000
2000
Происходит следующее.
09:10
This animal's going to go to the right-hand side and poke his nose there,
229
535000
2000
Животное идет в правую часть коробки и, едва сунув туда нос,
09:12
and he gets a flash of blue light every time he does that.
230
537000
2000
каждый раз получает вспышку синего света.
09:14
And he'll do that hundreds and hundreds of times.
231
539000
2000
И оно будет делать это сотни раз.
09:16
These are the dopamine neurons,
232
541000
2000
Это - дофаминовые нейроны,
09:18
which some of you may have heard about, in some of the pleasure centers in the brain.
233
543000
2000
они находятся в так называемых центрах удовольствия.
09:20
Now we've shown that a brief activation of these
234
545000
2000
Как видно, легкой активации достаточно,
09:22
is enough, indeed, to drive learning.
235
547000
2000
чтобы мотивировать.
09:24
Now we can generalize the idea.
236
549000
2000
Теперь обобщим эту мысль.
09:26
Instead of one point in the brain,
237
551000
2000
Вместо одной точки в мозге
09:28
we can devise devices that span the brain,
238
553000
2000
можно создать приборы, охватывающие весь мозг
09:30
that can deliver light into three-dimensional patterns --
239
555000
2000
и доставляющие свет в трехмерные системы -
09:32
arrays of optical fibers,
240
557000
2000
системы оптоволокна,
09:34
each coupled to its own independent miniature light source.
241
559000
2000
каждая из которых подключена к отдельному источнику света.
09:36
And then we can try to do things in vivo
242
561000
2000
Затем можно реализовать в живом организме то,
09:38
that have only been done to-date in a dish --
243
563000
3000
что прежде было возможно только в лаборатории -
09:41
like high-throughput screening throughout the entire brain
244
566000
2000
например, мощное сканирование всего мозга
09:43
for the signals that can cause certain things to happen.
245
568000
2000
для поиска сигналов, отвечающих за что-то конкретное.
09:45
Or that could be good clinical targets
246
570000
2000
Или это может помочь определить цель
09:47
for treating brain disorders.
247
572000
2000
при лечении расстройств мозга.
09:49
And one story I want to tell you about
248
574000
2000
Я хотел бы рассказать вам,
09:51
is how can we find targets for treating post-traumatic stress disorder --
249
576000
3000
как это поможет при посттравматическом стрессовом расстройстве -
09:54
a form of uncontrolled anxiety and fear.
250
579000
3000
форме неконтролируемой тревоги и страха.
09:57
And one of the things that we did
251
582000
2000
Среди прочего
09:59
was to adopt a very classical model of fear.
252
584000
3000
мы адаптировали классическую модель тревоги,
10:02
This goes back to the Pavlovian days.
253
587000
3000
которая использовалась еще академиком Павловым.
10:05
It's called Pavlovian fear conditioning --
254
590000
2000
В данном случае это рефлекс страха,
10:07
where a tone ends with a brief shock.
255
592000
2000
он вырабатывается через звук, за которым следует удар током.
10:09
The shock isn't painful, but it's a little annoying.
256
594000
2000
Удар не болезнен, но неприятен.
10:11
And over time -- in this case, a mouse,
257
596000
2000
Позже животное - мышь в данном случае,
10:13
which is a good animal model, commonly used in such experiments --
258
598000
2000
она прекрасно подходит для подобных экспериментов -
10:15
the animal learns to fear the tone.
259
600000
2000
учится бояться звука.
10:17
The animal will react by freezing,
260
602000
2000
Животное будет впадать в оцепенение,
10:19
sort of like a deer in the headlights.
261
604000
2000
как олень, увидевший горящие фары.
10:21
Now the question is, what targets in the brain can we find
262
606000
3000
Теперь надо выяснить, какие области мозга
10:24
that allow us to overcome this fear?
263
609000
2000
позволят преодолеть этот страх?
10:26
So what we do is we play that tone again
264
611000
2000
Для этого мы снова включаем звук -
10:28
after it's been associated with fear.
265
613000
2000
тот, что рефлекторно вызывает страх.
10:30
But we activate targets in the brain, different ones,
266
615000
2000
Но мы активируем уже другие области мозга,
10:32
using that optical fiber array I told you about in the previous slide,
267
617000
3000
используя оптоволокно с предыдущего слайда,
10:35
in order to try and figure out which targets
268
620000
2000
чтобы определить, какие области мозга
10:37
can cause the brain to overcome that memory of fear.
269
622000
3000
помогут мозгу забыть об этом страхе.
10:40
And so this brief video
270
625000
2000
Это небольшое видео
10:42
shows you one of these targets that we're working on now.
271
627000
2000
покажет работу той области, с которой мы работаем.
10:44
This is an area in the prefrontal cortex,
272
629000
2000
Это - область в префронтальной коре,
10:46
a region where we can use cognition to try to overcome aversive emotional states.
273
631000
3000
она отвечает за способность преодолевать неприятные эмоции.
10:49
And the animal's going to hear a tone -- and a flash of light occurred there.
274
634000
2000
Животное слышит звук - в этот момент вспыхивает свет.
10:51
There's no audio on this, but you can see the animal's freezing.
275
636000
2000
Видео без звука, но вы видите, что животное замерло.
10:53
This tone used to mean bad news.
276
638000
2000
Этот звук вызывает у него страх.
10:55
And there's a little clock in the lower left-hand corner,
277
640000
2000
В левом нижнем углу есть небольшие часы,
10:57
so you can see the animal is about two minutes into this.
278
642000
3000
по ним видно, что животное в оцепенении уже 2 минуты.
11:00
And now this next clip
279
645000
2000
Теперь можно увидеть,
11:02
is just eight minutes later.
280
647000
2000
что происходит через 8 минут.
11:04
And the same tone is going to play, and the light is going to flash again.
281
649000
3000
Прозвучит тот же звук и снова будет вспышка света.
11:07
Okay, there it goes. Right now.
282
652000
3000
Вы как раз ее сейчас видите.
11:10
And now you can see, just 10 minutes into the experiment,
283
655000
3000
Теперь, через 10 минут после эксперимента, вы видите,
11:13
that we've equipped the brain by photoactivating this area
284
658000
3000
как мы повлияли на область мозга с помощью света,
11:16
to overcome the expression
285
661000
2000
чтобы убрать из памяти
11:18
of this fear memory.
286
663000
2000
этот страх.
11:20
Now over the last couple of years, we've gone back to the tree of life
287
665000
3000
Последние пару лет мы исследовали линию эволюции жизни,
11:23
because we wanted to find ways to turn circuits in the brain off.
288
668000
3000
чтобы выяснить, как отключать отдельные области мозга.
11:26
If we could do that, this could be extremely powerful.
289
671000
3000
Если научиться делать это, решится множество задач.
11:29
If you can delete cells just for a few milliseconds or seconds,
290
674000
3000
Если можно удалять клетки за несколько миллисекунд или секунд,
11:32
you can figure out what necessary role they play
291
677000
2000
то можно выяснить их функцию
11:34
in the circuits in which they're embedded.
292
679000
2000
в той области, где они находятся.
11:36
And we've now surveyed organisms from all over the tree of life --
293
681000
2000
Мы исследовали организмы на каждой ступени эволюции -
11:38
every kingdom of life except for animals, we see slightly differently.
294
683000
3000
каждое царство - кроме животных, которое исследовалось иначе.
11:41
And we found all sorts of molecules, they're called halorhodopsins or archaerhodopsins,
295
686000
3000
И мы нашли виды молекул, называемые халородопсины или археродопсины,
11:44
that respond to green and yellow light.
296
689000
2000
они реагируют на зеленый и желтый свет.
11:46
And they do the opposite thing of the molecule I told you about before
297
691000
2000
Они работают наоборот, нежели молекулы, о которых говорилось выше,
11:48
with the blue light activator channelrhodopsin.
298
693000
3000
каналродопсины, активируемые синим светом.
11:52
Let's give an example of where we think this is going to go.
299
697000
3000
Приведем пример, куда это может привести.
11:55
Consider, for example, a condition like epilepsy,
300
700000
3000
Рассмотрим эпилепсию,
11:58
where the brain is overactive.
301
703000
2000
при которой мозг гиперактивен.
12:00
Now if drugs fail in epileptic treatment,
302
705000
2000
В то время как лекарства неэффективны,
12:02
one of the strategies is to remove part of the brain.
303
707000
2000
другой стратегией будет удалить часть мозга.
12:04
But that's obviously irreversible, and there could be side effects.
304
709000
2000
Но это будет необратимо и повлечет побочные эффекты.
12:06
What if we could just turn off that brain for a brief amount of time,
305
711000
3000
Если бы мы могли просто отключить эту часть мозга на время,
12:09
until the seizure dies away,
306
714000
3000
пока приступ не пройдет,
12:12
and cause the brain to be restored to its initial state --
307
717000
3000
и затем вернуть мозг в прежнее состояние -
12:15
sort of like a dynamical system that's being coaxed down into a stable state.
308
720000
3000
вроде динамической системы, которую возвращают в начальное состояние.
12:18
So this animation just tries to explain this concept
309
723000
3000
Видео иллюстрирует эту концепцию,
12:21
where we made these cells sensitive to being turned off with light,
310
726000
2000
при которой мы заставляем клетки отключаться при вспышке света,
12:23
and we beam light in,
311
728000
2000
пускаем луч света,
12:25
and just for the time it takes to shut down a seizure,
312
730000
2000
чтобы, как мы надеемся, отключить клетки на время
12:27
we're hoping to be able to turn it off.
313
732000
2000
приступа эпилепсии.
12:29
And so we don't have data to show you on this front,
314
734000
2000
Мы пока не можем показать вам результаты,
12:31
but we're very excited about this.
315
736000
2000
но мы многого от них ожидаем.
12:33
Now I want to close on one story,
316
738000
2000
Теперь я расскажу
12:35
which we think is another possibility --
317
740000
2000
еще об одной возможности,
12:37
which is that maybe these molecules, if you can do ultra-precise control,
318
742000
2000
которая заключается в том, что эти молекулы при точном контроле
12:39
can be used in the brain itself
319
744000
2000
могут быть использованы в мозге,
12:41
to make a new kind of prosthetic, an optical prosthetic.
320
746000
3000
чтобы создавать новый вид протезирования - оптическое.
12:44
I already told you that electrical stimulators are not uncommon.
321
749000
3000
Я говорил, что электрические стимуляторы нередки.
12:47
Seventy-five thousand people have Parkinson's deep-brain stimulators implanted.
322
752000
3000
75 000 людей с болезнью Паркинсона имеют такие имплантанты.
12:50
Maybe 100,000 people have Cochlear implants,
323
755000
2000
Около 100 000 человек имеют улитковые имплантанты,
12:52
which allow them to hear.
324
757000
2000
позволяющие слышать.
12:54
There's another thing, which is you've got to get these genes into cells.
325
759000
3000
Проблема в том, что эти гены нужно доставлять в клетки мозга.
12:57
And new hope in gene therapy has been developed
326
762000
3000
В генной терапии появилась новая надежда -
13:00
because viruses like the adeno-associated virus,
327
765000
2000
потому что вирусы наподобие адено-ассоциированных,
13:02
which probably most of us around this room have,
328
767000
2000
которые есть, наверное, у большинства в этом зале,
13:04
and it doesn't have any symptoms,
329
769000
2000
не дают никаких симптомов.
13:06
which have been used in hundreds of patients
330
771000
2000
И они использовались на сотнях пациентов,
13:08
to deliver genes into the brain or the body.
331
773000
2000
чтобы доставить гены в мозг или другие органы.
13:10
And so far, there have not been serious adverse events
332
775000
2000
Пока не было обнаружено никаких вредных последствий
13:12
associated with the virus.
333
777000
2000
от этого вируса.
13:14
There's one last elephant in the room, the proteins themselves,
334
779000
3000
Есть еще одна очевидная проблема - сами белки,
13:17
which come from algae and bacteria and fungi,
335
782000
2000
происходящие от водорослей плесени,
13:19
and all over the tree of life.
336
784000
2000
и вообще отовсюду.
13:21
Most of us don't have fungi or algae in our brains,
337
786000
2000
У большинства в мозгу нет плесени и водорослей,
13:23
so what is our brain going to do if we put that in?
338
788000
2000
так как мозг поведет себя, если мы их туда поместим?
13:25
Are the cells going to tolerate it? Will the immune system react?
339
790000
2000
Будет ли мозг к ним толерантен? Отреагирует ли иммунная система?
13:27
In its early days -- these have not been done on humans yet --
340
792000
2000
До сих пор не было проведено исследований на людях,
13:29
but we're working on a variety of studies
341
794000
2000
но мы исследуем множество случаев,
13:31
to try and examine this,
342
796000
2000
чтобы испытать этот метод.
13:33
and so far we haven't seen overt reactions of any severity
343
798000
3000
И пока что у нас не было серьезных реакций
13:36
to these molecules
344
801000
2000
на эти молекулы
13:38
or to the illumination of the brain with light.
345
803000
3000
или на освещение мозга светом.
13:41
So it's early days, to be upfront, but we're excited about it.
346
806000
3000
Если честно, это только начало, но мы ожидаем многого.
13:44
I wanted to close with one story,
347
809000
2000
Я собирался рассказать
13:46
which we think could potentially
348
811000
2000
еще об одной возможности
13:48
be a clinical application.
349
813000
2000
для клинического использования.
13:50
Now there are many forms of blindness
350
815000
2000
Существует несколько форм слепоты,
13:52
where the photoreceptors,
351
817000
2000
при которых зрительные рецепторы,
13:54
our light sensors that are in the back of our eye, are gone.
352
819000
3000
наши световые сенсоры на дне глаза, атрофируются.
13:57
And the retina, of course, is a complex structure.
353
822000
2000
А сетчатка имеет, разумеется, сложную структуру.
13:59
Now let's zoom in on it here, so we can see it in more detail.
354
824000
2000
Давайте рассмотрим ее ближе и в деталях.
14:01
The photoreceptor cells are shown here at the top,
355
826000
3000
Зрительные рецепторы находятся в самом верху,
14:04
and then the signals that are detected by the photoreceptors
356
829000
2000
сигналы, принимаемые этими рецепторами,
14:06
are transformed by various computations
357
831000
2000
трансформируются множеством расчетов,
14:08
until finally that layer of cells at the bottom, the ganglion cells,
358
833000
3000
пока нижний слой клеток - ганглиоциты -
14:11
relay the information to the brain,
359
836000
2000
не передадут информацию в мозг,
14:13
where we see that as perception.
360
838000
2000
где мы ее и воспринимаем.
14:15
In many forms of blindness, like retinitis pigmentosa,
361
840000
3000
При слепоте, в том числе при пигментной дистрофии сетчатки -
14:18
or macular degeneration,
362
843000
2000
или макулярной дегенерации -
14:20
the photoreceptor cells have atrophied or been destroyed.
363
845000
3000
зрительные рецепторы атрофируются или разрушаются.
14:23
Now how could you repair this?
364
848000
2000
Как это можно было бы решить?
14:25
It's not even clear that a drug could cause this to be restored,
365
850000
3000
Даже не ясно, мог бы медикамент вылечить это,
14:28
because there's nothing for the drug to bind to.
366
853000
2000
потому что его ни к чему нельзя привязать.
14:30
On the other hand, light can still get into the eye.
367
855000
2000
С другой стороны, свет по-прежнему попадает через глаз.
14:32
The eye is still transparent and you can get light in.
368
857000
3000
Глаз по-прежнему прозрачен и свет попадает внутрь.
14:35
So what if we could just take these channelrhodopsins and other molecules
369
860000
3000
Поэтому можно взять эти каналродорфины и другие молекулы
14:38
and install them on some of these other spare cells
370
863000
2000
и установить их на других клетках,
14:40
and convert them into little cameras.
371
865000
2000
превратив их в маленькие видеокамеры.
14:42
And because there's so many of these cells in the eye,
372
867000
2000
Поскольку в глазу очень много этих клеток,
14:44
potentially, they could be very high-resolution cameras.
373
869000
3000
потенциально это камеры с очень высоким разрешением.
14:47
So this is some work that we're doing.
374
872000
2000
Этим мы и занимаемся.
14:49
It's being led by one of our collaborators,
375
874000
2000
Этот проект ведет наш коллега,
14:51
Alan Horsager at USC,
376
876000
2000
Алан Хорсагер из университета Южной Калифорнии,
14:53
and being sought to be commercialized by a start-up company Eos Neuroscience,
377
878000
3000
и его пытается сделать коммерческим компания Иос Ньюросаенс,
14:56
which is funded by the NIH.
378
881000
2000
основанная институтом здравоохранения.
14:58
And what you see here is a mouse trying to solve a maze.
379
883000
2000
На видео мышь пытается выбраться из лабиринта.
15:00
It's a six-arm maze. And there's a bit of water in the maze
380
885000
2000
В лабиринте шесть ходов. Также в нем налита вода,
15:02
to motivate the mouse to move, or he'll just sit there.
381
887000
2000
чтобы заставить мышь двигаться, иначе она бы просто сидела.
15:04
And the goal, of course, of this maze
382
889000
2000
Цель лабиринта -
15:06
is to get out of the water and go to a little platform
383
891000
2000
выбраться из воды на небольшую платформу
15:08
that's under the lit top port.
384
893000
2000
за верхним коридором.
15:10
Now mice are smart, so this mouse solves the maze eventually,
385
895000
3000
Мышь сообразительна, поэтому в итоге находит выход,
15:13
but he does a brute-force search.
386
898000
2000
но она ищет его простым перебором.
15:15
He's swimming down every avenue until he finally gets to the platform.
387
900000
3000
Она заплывает в каждый коридор, пока не достигает платформы.
15:18
So he's not using vision to do it.
388
903000
2000
Она не использует для этого зрение.
15:20
These different mice are different mutations
389
905000
2000
Эти мыши представляют разные мутации,
15:22
that recapitulate different kinds of blindness that affect humans.
390
907000
3000
которые отображают разные виды человеческой слепоты.
15:25
And so we're being careful in trying to look at these different models
391
910000
3000
Мы изучаем эти модели с осторожностью,
15:28
so we come up with a generalized approach.
392
913000
2000
чтобы суметь прийти к обобщению.
15:30
So how are we going to solve this?
393
915000
2000
Как это сделать?
15:32
We're going to do exactly what we outlined in the previous slide.
394
917000
2000
Мы сделаем то, что было описано на предыдущем слайде.
15:34
We're going to take these blue light photosensors
395
919000
2000
Мы возьмем сенсоры, реагирующие на синий свет,
15:36
and install them on a layer of cells
396
921000
2000
и установим их в слое клеток
15:38
in the middle of the retina in the back of the eye
397
923000
3000
в центре сетчатки на задней стенке глаза
15:41
and convert them into a camera --
398
926000
2000
и превратим их в камеры.
15:43
just like installing solar cells all over those neurons
399
928000
2000
Так же, как фотоэлементы распределялись по нейронам,
15:45
to make them light sensitive.
400
930000
2000
чтобы сделать их светочувствительными.
15:47
Light is converted to electricity on them.
401
932000
2000
Свет превращается в них в электричество.
15:49
So this mouse was blind a couple weeks before this experiment
402
934000
3000
Эта мышь была слепой за несколько недель до эксперимента
15:52
and received one dose of this photosensitive molecule in a virus.
403
937000
3000
и она получила дозу этих светочувствительных молекул с вирусом.
15:55
And now you can see, the animal can indeed avoid walls
404
940000
2000
Теперь вы видите, что зверек не натыкается на стены,
15:57
and go to this little platform
405
942000
2000
выходит к платформе
15:59
and make cognitive use of its eyes again.
406
944000
3000
и снова может использовать зрение.
16:02
And to point out the power of this:
407
947000
2000
Нужно подчеркнуть,
16:04
these animals are able to get to that platform
408
949000
2000
что эти зверьки добирались до платформы
16:06
just as fast as animals that have seen their entire lives.
409
951000
2000
так же быстро, как и те, которые всегда были зрячими.
16:08
So this pre-clinical study, I think,
410
953000
2000
Эти преклинические исследования
16:10
bodes hope for the kinds of things
411
955000
2000
дают надежду на то,
16:12
we're hoping to do in the future.
412
957000
2000
что можно воплотить в будущем.
16:14
To close, I want to point out that we're also exploring
413
959000
3000
В заключение я хотел бы отдельно заметить,
16:17
new business models for this new field of neurotechnology.
414
962000
2000
что также исследуем новые бизнес-модели для нейротехнологии.
16:19
We're developing these tools,
415
964000
2000
Мы разрабатываем эти приборы,
16:21
but we share them freely with hundreds of groups all over the world,
416
966000
2000
но мы бесплатно распространяем их по всему миру,
16:23
so people can study and try to treat different disorders.
417
968000
2000
так что люди могут работать с ними и пытаться лечить нарушения.
16:25
And our hope is that, by figuring out brain circuits
418
970000
3000
Наша надежда в том, что, найдя отделы мозга
16:28
at a level of abstraction that lets us repair them and engineer them,
419
973000
3000
в теории, что позволит нам лечить и модифицировать их,
16:31
we can take some of these intractable disorders that I told you about earlier,
420
976000
3000
мы сможем устранить уже упомянутые расстройства мозга,
16:34
practically none of which are cured,
421
979000
2000
которые не поддаются лечению,
16:36
and in the 21st century make them history.
422
981000
2000
и в 21 веке оставить их в прошлом.
16:38
Thank you.
423
983000
2000
Спасибо.
16:40
(Applause)
424
985000
13000
(Аплодисменты)
16:53
Juan Enriquez: So some of the stuff is a little dense.
425
998000
3000
Хуан Энрикес: Кое-что было немного непонятно.
16:56
(Laughter)
426
1001000
2000
(Смех)
16:58
But the implications
427
1003000
2000
Но умозаключения
17:00
of being able to control seizures or epilepsy
428
1005000
3000
о возможности контроля над приступами эпилепсии
17:03
with light instead of drugs,
429
1008000
2000
с помощью света вместо лекарств
17:05
and being able to target those specifically
430
1010000
3000
и о возможности целенаправленно лечить только их
17:08
is a first step.
431
1013000
2000
это первый шаг.
17:10
The second thing that I think I heard you say
432
1015000
2000
Второе, что я понял из вашей речи,
17:12
is you can now control the brain in two colors,
433
1017000
3000
было то, что мозгом можно управлять наподобие электричества.
17:15
like an on/off switch.
434
1020000
2000
Через включение и выключение.
17:17
Ed Boyden: That's right.
435
1022000
2000
Эд Бойден: Верно.
17:19
JE: Which makes every impulse going through the brain a binary code.
436
1024000
3000
ХЭ: То есть все импульсы в мозге становятся бинарным кодом.
17:22
EB: Right, yeah.
437
1027000
2000
ЭБ: Да, верно.
17:24
So with blue light, we can drive information, and it's in the form of a one.
438
1029000
3000
Синим светом можно направлять информацию, он аналогичен фазе.
17:27
And by turning things off, it's more or less a zero.
439
1032000
2000
А выключение клеток аналогично нулю.
17:29
So our hope is to eventually build brain coprocessors
440
1034000
2000
То есть мы надеемся создать мозговые компрессоры,
17:31
that work with the brain
441
1036000
2000
которые будут работать с мозгом,
17:33
so we can augment functions in people with disabilities.
442
1038000
3000
и мы сможем вернуть утраченные функции мозга с нарушениями.
17:36
JE: And in theory, that means that,
443
1041000
2000
ХЭ: И в теории это означает,
17:38
as a mouse feels, smells,
444
1043000
2000
что то, как мышь чувствует,
17:40
hears, touches,
445
1045000
2000
нюхает, слышит,
17:42
you can model it out as a string of ones and zeros.
446
1047000
3000
вы можете представить в виде ряда единиц и нулей.
17:45
EB: Sure, yeah. We're hoping to use this as a way of testing
447
1050000
2000
ЭБ: Конечно. Мы надеемся использовать это как способ проверки,
17:47
what neural codes can drive certain behaviors
448
1052000
2000
какие нейронные коды могут направлять поведение,
17:49
and certain thoughts and certain feelings,
449
1054000
2000
мысли и определенные чувства
17:51
and use that to understand more about the brain.
450
1056000
3000
и использовать это, чтобы лучше изучить мозг.
17:54
JE: Does that mean that some day you could download memories
451
1059000
3000
ХЭ: Значит ли это, что когда-нибудь вы сможете скопировать воспоминания
17:57
and maybe upload them?
452
1062000
2000
или, возможно, записать в мозг новые?
17:59
EB: Well that's something we're starting to work on very hard.
453
1064000
2000
ЭБ: Над этим мы начали интенсивно работать.
18:01
We're now working on some work
454
1066000
2000
Сейчас мы пытаемся
18:03
where we're trying to tile the brain with recording elements too.
455
1068000
2000
научиться помещать в мозг записывающие устройства.
18:05
So we can record information and then drive information back in --
456
1070000
3000
То есть мы можем сохранять информацию из мозга и отправлять ее обратно -
18:08
sort of computing what the brain needs
457
1073000
2000
определяя потребности мозга,
18:10
in order to augment its information processing.
458
1075000
2000
чтобы усовершенствовать его способность обрабатывать информацию.
18:12
JE: Well, that might change a couple things. Thank you. (EB: Thank you.)
459
1077000
3000
ХЭ: Что же, это могло бы кое-что изменить. Спасибо. (ЭБ: Спасибо).
18:15
(Applause)
460
1080000
3000
(Аплодисменты)
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