TED2012
Carl Schoonover: How to look inside the brain
Carl Schoonover: Beynin içine nasıl bakılır
Filmed:
Readability: 4.8
962,022 views
Şimdiye kadar beyni anlamak konusunda hayret verici ilerlemeler oldu, ama içindeki nöronları nasıl inceleyebilirsiniz? , Nörobilimci ve TED Fellow Carl Schoonover beyinlerimizin içine bakabilmemizi sağlayan araçları görkemli resimler kullanarak gösteriyor.
Carl Schoonover - Neuroscience PhD student + writer
Carl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist. Full bio
Carl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
This is a thousand-year-old drawing of the brain.
0
359
3996
Bu beynin bin yıllık bir çizimi.
00:20
It's a diagram of the visual system.
1
4355
1912
Görsel sistemin bir diyagramı.
00:22
And some things look very familiar today.
2
6267
2750
Bazı şeyler bugün çok tanıdık görünüyor.
00:24
Two eyes at the bottom, optic nerve flowing out from the back.
3
9017
4367
Altta iki tane göz, arkadan çıkan optik sinir.
00:29
There's a very large nose
4
13384
2120
Belirli bir şeye bağlı olduğu görülmeyen
00:31
that doesn't seem to be connected to anything in particular.
5
15504
3317
büyük bir burun var.
00:34
And if we compare this
6
18821
1700
Ve eğer bunu görsel sistemin
00:36
to more recent representations of the visual system,
7
20521
2074
daha yeni sunumlarıyla kıyaslarsak,
00:38
you'll see that things have gotten substantially more complicated
8
22595
2957
aradan geçen bin yıl içerisinde bazı şeylerin
00:41
over the intervening thousand years.
9
25552
1573
esasında daha karmaşık bir hal aldığını görebilirsiniz.
00:43
And that's because today we can see what's inside of the brain,
10
27125
2965
Bunun sebebi bugün beynin içini görebilmemiz,
00:45
rather than just looking at its overall shape.
11
30090
2481
tüm şekline bakmak yerine.
00:48
Imagine you wanted to understand how a computer works
12
32571
3979
Bir bilgisayarın nasıl çalıştığını anlamaya çalıştığınızı bir hayal edin,
00:52
and all you could see was a keyboard, a mouse, a screen.
13
36550
3179
tek görebildiğiniz şey bir klavye, bir fare ve bir de ekran olurdu.
00:55
You really would be kind of out of luck.
14
39729
2396
Gerçekten şanssız olurdunuz.
00:58
You want to be able to open it up, crack it open,
15
42125
2042
Onu açabilmek, onu kırıp açabilmek,
01:00
look at the wiring inside.
16
44167
1844
içerideki kablolara bakmak istersiniz.
01:01
And up until a little more than a century ago,
17
46011
1864
Yaklaşık son yüz yıla kadar,
01:03
nobody was able to do that with the brain.
18
47875
2000
kimse bunu beyin ile yapamıyordu.
01:05
Nobody had had a glimpse of the brain's wiring.
19
49875
1880
Kimse beynin kablolarına göz atamamıştı.
01:07
And that's because if you take a brain out of the skull
20
51755
2952
Bunun sebebi de, bir beyni kafatasının içinden çıkarırsanız
01:10
and you cut a thin slice of it,
21
54707
1689
ve ince bir dilimini keserseniz,
01:12
put it under even a very powerful microscope,
22
56396
2498
en güçlü mikroskobun altına koysanız bile,
01:14
there's nothing there.
23
58894
1181
orada bir şey yoktur.
01:15
It's gray, formless.
24
60075
1613
Gridir, şekilsizdir.
01:17
There's no structure. It won't tell you anything.
25
61688
2604
Yapısı yoktur. Size hiçbir şey söylemez.
01:20
And this all changed in the late 19th century.
26
64292
2854
Ve tüm bunlar 19. yüzyılın sonlarında değişti.
01:23
Suddenly, new chemical stains for brain tissue were developed
27
67146
3875
Birden, beyin dokusu için yeni kimyasal lekeler gelişti
01:26
and they gave us our first glimpses at brain wiring.
28
71021
2812
ve bizim beynin kablolarına ilk kez göz atmamızı sağladı.
01:29
The computer was cracked open.
29
73833
2013
Bilgisayar kırılıp açılmıştı.
01:31
So what really launched modern neuroscience
30
75846
2856
Modern nörobilimi tetikleyen şey
01:34
was a stain called the Golgi stain.
31
78702
1965
Golgi lekesi denen lekeydi.
01:36
And it works in a very particular way.
32
80667
1881
Bu, belirli bir şekilde çalışır.
01:38
Instead of staining all of the cells inside of a tissue,
33
82548
3110
Bir dokudaki tüm hücreleri lekelemek yerine,
01:41
it somehow only stains about one percent of them.
34
85658
3032
bir şekilde sadece bir yüzdesini lekeliyor.
01:44
It clears the forest, reveals the trees inside.
35
88690
3342
Ormanı açıyor, içindeki ağaçları açığa çıkarıyor.
01:47
If everything had been labeled, nothing would have been visible.
36
92032
2672
Eğer her şey etiketli olsaydı, hiçbir şey görünür olmazdı.
01:50
So somehow it shows what's there.
37
94704
2046
Bir şekilde orada nelerin olduğunu gösteriyor.
01:52
Spanish neuroanatomist Santiago Ramon y Cajal,
38
96750
2667
İspanyol nöroanatomist Santiago Ramon y Cajal,
01:55
who's widely considered the father of modern neuroscience,
39
99417
2845
geniş çapta modern nörobilimin babası olarak da kabul edilir,
01:58
applied this Golgi stain, which yields data which looks like this,
40
102262
3897
buna benzer bilgileri veren Golgi lekesini uyguladı
02:02
and really gave us the modern notion of the nerve cell, the neuron.
41
106159
3758
ve bize sınır hücresinin, yani nöronun modern kavramınını verdi.
02:05
And if you're thinking of the brain as a computer,
42
109917
2614
Eğer beyni bir bilgisayar olarak düşünürseniz,
02:08
this is the transistor.
43
112531
2011
bu da transistörü.
02:10
And very quickly Cajal realized
44
114542
2075
Ve Cajal hemen nöronların tek başına
02:12
that neurons don't operate alone,
45
116617
2337
çalışmadıklarını, onun yerine
02:14
but rather make connections with others
46
118954
1838
tıpkı bir birgisayardaki gibi
02:16
that form circuits just like in a computer.
47
120792
2506
birbiriyle devreler kurarak bağlantı sağladıklarını fark etti.
02:19
Today, a century later, when researchers want to visualize neurons,
48
123298
3391
Bugün, bir yüz yıl sonra, araştırmacılar nöronları görselleştirmek isterken,
02:22
they light them up from the inside rather than darkening them.
49
126689
2767
onları karartmak yerine içeriden aydınlatıyorlar.
02:25
And there's several ways of doing this.
50
129456
1150
Bunu yapmanın bir sürü yolu var.
02:26
But one of the most popular ones
51
130606
1727
Ama en popüler olanlardan biri
02:28
involves green fluorescent protein.
52
132333
2092
yeşil floresan proteini içerir.
02:30
Now green fluorescent protein,
53
134425
1659
Tuhaf bir şekilde biyoparlak bir deniz anasından elde edilen
02:31
which oddly enough comes from a bioluminescent jellyfish,
54
136084
3145
yeşil floresan proteini
02:35
is very useful.
55
139229
1238
çok kullanışlı bir madde.
02:36
Because if you can get the gene for green fluorescent protein
56
140467
2638
Çünkü yeşil floresan protein'in genini elde edip
02:39
and deliver it to a cell,
57
143105
1675
bir hücreye verirseniz,
02:40
that cell will glow green --
58
144780
1747
o hücre yeşil olarak parlar--
02:42
or any of the many variants now of green fluorescent protein,
59
146527
3746
ya da şimdiki yeşil floresan protein'in birçok versiyonlarından,
02:46
you get a cell to glow many different colors.
60
150273
1664
bir hücrenin birçok farklı renkte parlamasını sağlayabilirsiniz.
02:47
And so coming back to the brain,
61
151937
1521
Şimdi beyne geri dönersek,
02:49
this is from a genetically engineered mouse called "Brainbow."
62
153458
3800
bu genetiği değiştirilmiş bir fareden ve adı ''Beyinkuşağı''.
02:53
And it's so called, of course,
63
157258
1550
Öyle deniyor
02:54
because all of these neurons are glowing different colors.
64
158808
3612
çünkü tüm bu nöronlar farklı renklerde parlıyor.
02:58
Now sometimes neuroscientists need to identify
65
162420
3451
Şimdi bazen nörobilimciler nöronların
03:01
individual molecular components of neurons, molecules,
66
165871
3044
tüm hücre yerine
03:04
rather than the entire cell.
67
168915
1798
bireysel moleküler bileşenleri, molekülleri tanımlaması gerekir.
03:06
And there's several ways of doing this,
68
170713
1706
Bunu yapmanın bir sürü yolu var
03:08
but one of the most popular ones
69
172419
1469
ama en popüler olanı
03:09
involves using antibodies.
70
173888
2195
antikorları içerir.
03:11
And you're familiar, of course,
71
176083
1337
Bağışıklık sisteminin
03:13
with antibodies as the henchmen of the immune system.
72
177420
2951
yardımcıları olan antikorlar sizlere tanıdık geliyor elbette.
03:16
But it turns out that they're so useful to the immune system
73
180371
2418
Ama bağışıklık sistemi için o kadar yararlılar
03:18
because they can recognize specific molecules,
74
182789
2550
çünkü belirli molekülleri tanıyabiliyorlar,
03:21
like, for example, the code protein
75
185339
2119
mesela vücuda istila eden
03:23
of a virus that's invading the body.
76
187458
2388
bir virüsün protein kodu.
03:25
And researchers have used this fact
77
189846
2045
Araştırmacılar bu gerçeği
03:27
in order to recognize specific molecules inside of the brain,
78
191891
4325
beynin içindeki belirli molekülleri tanıyabilmek için,
03:32
recognize specific substructures of the cell
79
196216
2640
hücrenin belirli altyapılarını tanıyabilmek için
03:34
and identify them individually.
80
198856
2244
ve onları tek tek belireyebilmek için kullandılar.
03:37
And a lot of the images I've been showing you here are very beautiful,
81
201100
3025
Burada sizlere gösterdiğim resimlerin çoğu gerçekten çok güzel,
03:40
but they're also very powerful.
82
204125
1906
ama aynı zamanda çok güçlüler.
03:41
They have great explanatory power.
83
206031
1636
Onların muazzam bir açıklayıcı gücü var.
03:43
This, for example, is an antibody staining
84
207667
2090
Bu, örnek olarak, dilimlenmiş bir fare beynini
03:45
against serotonin transporters in a slice of mouse brain.
85
209757
3520
serotonin taşıyıcılarına karşı lekeleyen bir antikor.
03:49
And you've heard of serotonin, of course,
86
213277
1681
Ve serotonini elbette
03:50
in the context of diseases like depression and anxiety.
87
214958
2827
depresyon ve endişe durumlarında duymuşsunuzdur.
03:53
You've heard of SSRIs,
88
217785
1408
SSRI'ı duymuşsunuzdur,
03:55
which are drugs that are used to treat these diseases.
89
219193
2897
bu hastalıkları iyileştiren ilaçlar.
03:57
And in order to understand how serotonin works,
90
222090
2890
Ve serotoninin nasıl çalıştığını anlayabilmek için,
04:00
it's critical to understand where the serontonin machinery is.
91
224980
3076
serontonin mekanizmasının nerede olduğunu anlamak gerekir.
04:03
And antibody stainings like this one
92
228056
1596
Ve bunun gibi antikor lekelemeleri
04:05
can be used to understand that sort of question.
93
229652
3546
böylesine bir soruyu anlayabilmek için kullanılabilir.
04:09
I'd like to leave you with the following thought:
94
233198
2558
Sizi şu düşünceyle bırakmak istiyorum:
04:11
Green fluorescent protein and antibodies
95
235756
2610
Yeşil floresan protein ve antikorların
04:14
are both totally natural products at the get-go.
96
238366
3007
ikisi de başlangıçta tümüyle doğal ürünler.
04:17
They were evolved by nature
97
241373
2779
Doğa tarafından herhangi bir sebep için
04:20
in order to get a jellyfish to glow green for whatever reason,
98
244152
2567
denizanaların yeşil parlaması için,
04:22
or in order to detect the code protein of an invading virus, for example.
99
246719
4383
ya da örnek olarak, istila eden bir virüsün protein kodunu fark edebilmek için evrildiler.
04:27
And only much later did scientists come onto the scene
100
251102
3017
Ve daha sonra bilim insanları sahneye çıkıp
04:30
and say, "Hey, these are tools,
101
254119
2023
ve ''Hey, bunlar güzel araçlar,
04:32
these are functions that we could use
102
256142
2113
bunlar araştırma paletimizde
04:34
in our own research tool palette."
103
258255
2008
kullanabileceğimiz fonksiyonlar" derler.
04:36
And instead of applying feeble human minds
104
260263
3628
Bu araçları sıfırdan tasarlamak için
04:39
to designing these tools from scratch,
105
263891
1884
zayıf insan zihinlerini kullanmak yerine,
04:41
there were these ready-made solutions right out there in nature
106
265775
2904
doğadaki en iyi mühendis tarafından
04:44
developed and refined steadily for millions of years
107
268679
3236
milyonlarca yıldır geliştirilmiş ve işlenmiş
04:47
by the greatest engineer of all.
108
271915
1700
hazır halde çözümleri bulunuyor.
04:49
Thank you.
109
273615
1262
Teşekkürler.
04:50
(Applause)
110
274877
2538
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Carl Schoonover - Neuroscience PhD student + writerCarl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist.
Why you should listen
Carl is a neuroscience PhD candidate at Columbia University, where he works on microanatomy and electrophysiology of rodent somatosensory cortex. He the author of Portraits of the Mind: Visualizing the Brain from Antiquity to the 21st Century, and has written for the New York Times, Le Figaro, the Huffington Post, Science, Scientific American, Design Observer, and Boing Boing. In 2008 he cofounded NeuWrite, a collaborative working group for scientists, writers, and those in between. He hosts a radio show on WkCR 89.9FM, which focuses on opera and classical music, and their relationship to the brain.
Carl Schoonover | Speaker | TED.com