TEDxBeaconStreet
Sam Rodriques: What we'll learn about the brain in the next century
Sam Rodriques: Gelecek yüzyılda beyinle ilgili neler öğreneceğiz?
Filmed:
Readability: 4
1,621,715 views
Bu hayal gücü yüksek konuşmada, nöromühendis Sam Rodriques bizleri önümüzdeki 100 yılın beyin bilimine heyecanlı bir yolculuğa götürüyor. Beyin rahatsızlıklarını anlamada kilit nokta olabilecek kafatasımıza ufak delikler açmak ve nöronlarımızın elektriksel aktivitelerini inceleyecek araştırma araçları kullanmak gibi tuhaf (ve bazen korkutucu) yenilikleri gözler önüne getiriyor.
Sam Rodriques - Neuroengineer
Sam Rodriques invents new technologies to help neuroscientists understand how the brain works. Full bio
Sam Rodriques invents new technologies to help neuroscientists understand how the brain works. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
I want to tell you guys
something about neuroscience.
something about neuroscience.
0
1040
2507
Sizlere sinirbilimden bahsedeceğim.
00:16
I'm a physicist by training.
1
4040
1800
Fizik eğitimi aldım.
00:18
About three years ago, I left physics
2
6230
2206
Yaklaşık üç yıl önce fiziği
00:20
to come and try to understand
how the brain works.
how the brain works.
3
8460
2349
beynin çalışma şeklini
anlamak için bıraktım.
anlamak için bıraktım.
00:22
And this is what I found.
4
10833
1474
Şunu keşfettim:
00:24
Lots of people are working on depression.
5
12331
2064
Birçok insan depresyon üzerine çalışıyor.
00:26
And that's really good,
6
14419
1159
Harika bir olay,
00:27
depression is something
that we really want to understand.
that we really want to understand.
7
15602
2721
depresyon gerçekten de anlamak
istediğimiz bir şey.
istediğimiz bir şey.
00:30
Here's how you do it:
8
18347
1167
Bunu şöyle yaparız:
00:31
you take a jar and you fill it up,
about halfway, with water.
about halfway, with water.
9
19538
4161
Bir kavanoz alıp yarısına kadar
su ile doldururuz.
su ile doldururuz.
00:35
And then you take a mouse,
and you put the mouse in the jar, OK?
and you put the mouse in the jar, OK?
10
23723
4182
Sonra bir fareyi alıp onu
kavanozun içine atarız.
kavanozun içine atarız.
00:39
And the mouse swims around
for a little while
for a little while
11
27929
2350
Fare kısa bir süre yüzer,
00:42
and then at some point,
the mouse gets tired
the mouse gets tired
12
30303
2388
sonra yorulur
00:44
and decides to stop swimming.
13
32715
1934
ve yüzmeyi bırakmaya karar verir.
00:46
And when it stops swimming,
that's depression.
that's depression.
14
34673
3133
İşte yüzmeyi bıraktığı an
depresyondur.
depresyondur.
00:50
OK?
15
38696
1150
Öyle değil mi?
00:52
And I'm from theoretical physics,
16
40291
3380
Teorik fizik okudum,
00:55
so I'm used to people making
very sophisticated mathematical models
very sophisticated mathematical models
17
43695
3668
dolayısıyla fiziksel olayı net olarak
tanımlamak için
tanımlamak için
00:59
to precisely describe physical phenomena,
18
47387
2881
karmaşık matematiksel modeller
oluşturan insanlara alışığım,
oluşturan insanlara alışığım,
01:02
so when I saw that this
is the model for depression,
is the model for depression,
19
50292
2452
bunun depresyon modeli
olduğunu görünce
olduğunu görünce
01:04
I though to myself, "Oh my God,
we have a lot of work to do."
we have a lot of work to do."
20
52768
2937
kendi kendime "Aman Tanrım!
Yapılacak çok şey var." dedim.
Yapılacak çok şey var." dedim.
01:07
(Laughter)
21
55729
1370
(Gülüşmeler)
01:09
But this is a kind of general
problem in neuroscience.
problem in neuroscience.
22
57123
2951
Fakat bu sinirbilimin
genel bir problemidir.
genel bir problemidir.
01:12
So for example, take emotion.
23
60377
2111
Örneğin, duyguyu ele alın.
01:14
Lots of people want to understand emotion.
24
62512
2459
Pek çok insan duyguyu anlamak ister.
01:17
But you can't study emotion
in mice or monkeys
in mice or monkeys
25
65352
3313
Ancak fareler ya da maymunlarla
duyguyu inceleyemezsiniz,
duyguyu inceleyemezsiniz,
01:20
because you can't ask them
26
68689
1254
çünkü ne hissettiklerini
01:21
how they're feeling
or what they're experiencing.
or what they're experiencing.
27
69967
2317
veya deneyimlediğini
onlara soramazsınız.
onlara soramazsınız.
01:24
So instead, people who want
to understand emotion,
to understand emotion,
28
72308
2357
Buna karşılık, duyguyu
anlamak isteyenler sonunda
anlamak isteyenler sonunda
01:26
typically end up studying
what's called motivated behavior,
what's called motivated behavior,
29
74689
2777
güdülenmiş davranış denilen
şeyi incelemeye başlar,
şeyi incelemeye başlar,
01:29
which is code for "what the mouse does
when it really, really wants cheese."
when it really, really wants cheese."
30
77490
3658
yani "peyniri gerçekten istediğinde
fare ne yapar" kanunu.
fare ne yapar" kanunu.
01:33
OK, I could go on and on.
31
81839
1675
Ve saire ve saire.
01:35
I mean, the point is, the NIH
spends about 5.5 billion dollars a year
spends about 5.5 billion dollars a year
32
83538
6316
NIH (Ulusal Sağlık Kurumu)
sinirbilim araştırmalarına yıllık
sinirbilim araştırmalarına yıllık
yaklaşık 5,5 milyar dolar harcıyor.
01:41
on neuroscience research.
33
89878
1532
01:43
And yet there have been almost
no significant improvements in outcomes
no significant improvements in outcomes
34
91434
3603
Ancak geçtiğimiz 40 yılda
beyin rahatsızlığı geçirenler için
beyin rahatsızlığı geçirenler için
01:47
for patients with brain diseases
in the past 40 years.
in the past 40 years.
35
95061
3491
sonuçlarda neredeyse
önemli bir gelişme hiç olmadı.
önemli bir gelişme hiç olmadı.
01:51
And I think a lot of that
is basically due to the fact
is basically due to the fact
36
99015
2540
Bana göre, esasında
01:53
that mice might be OK as a model
for cancer or diabetes,
for cancer or diabetes,
37
101579
4151
fareler kanser veya diyabet için
iyi bir model olabilir
iyi bir model olabilir
01:57
but the mouse brain
is just not sophisticated enough
is just not sophisticated enough
38
105754
2687
ancak fare beyni insan psikolojisi
02:00
to reproduce human psychology
or human brain disease.
or human brain disease.
39
108465
3175
veya insan beyni rahatsızlıklarını
üretebilecek kadar gelişmiş değil.
üretebilecek kadar gelişmiş değil.
02:04
OK?
40
112379
1225
Değil mi?
02:05
So if the mouse models are so bad,
why are we still using them?
why are we still using them?
41
113628
3634
Peki bu kadar kötü olmasına rağmen
neden hâlâ fare modellerini kullanıyoruz?
neden hâlâ fare modellerini kullanıyoruz?
02:10
Well, it basically boils down to this:
42
118143
2103
Esas nedeni şu:
02:12
the brain is made up of neurons
43
120270
2556
Beyin nöronlardan oluşur,
02:14
which are these little cells that send
electrical signals to each other.
electrical signals to each other.
44
122850
3447
bunlar birbirine elektrik sinyalleri
gönderen küçük hücrelerdir.
gönderen küçük hücrelerdir.
02:18
If you want to understand
how the brain works,
how the brain works,
45
126680
2144
Beynin çalışma şeklini anlamak için
02:20
you have to be able to measure
the electrical activity of these neurons.
the electrical activity of these neurons.
46
128848
3808
bu nöronların elektriksel aktivitesini
ölçebilmeniz gerekir.
ölçebilmeniz gerekir.
02:25
But to do that, you have to get
really close to the neurons
really close to the neurons
47
133339
2992
Bunun içinse nöronların
bir çeşit elektrikli kayıt cihazı
bir çeşit elektrikli kayıt cihazı
02:28
with some kind of electrical
recording device or a microscope.
recording device or a microscope.
48
136355
2928
veya bir mikroskopla çok
yakınına girmek gerekir.
yakınına girmek gerekir.
02:31
And so you can do that in mice
and you can do it in monkeys,
and you can do it in monkeys,
49
139563
2810
Bunu farelerde yapabilirsiniz,
maymunlarda da
maymunlarda da
çünkü fiziksel olarak
onların beynine cihaz koyabiliriz
onların beynine cihaz koyabiliriz
02:34
because you can physically
put things into their brain
put things into their brain
50
142397
2548
02:36
but for some reason we still
can't do that in humans, OK?
can't do that in humans, OK?
51
144969
3046
ama bazı nedenlerden dolayı
bunu insanlara uygulayamayız.
bunu insanlara uygulayamayız.
02:40
So instead, we've invented
all these proxies.
all these proxies.
52
148533
3370
Bunun yerine,
alternatif şeyler icat ettik.
alternatif şeyler icat ettik.
02:43
So the most popular one is probably this,
53
151927
2515
Muhtemelen en yaygın olanı
02:46
functional MRI, fMRI,
54
154466
2397
işlevsel MRI, yani fMRI,
02:48
which allows you to make these
pretty pictures like this,
pretty pictures like this,
55
156887
2692
bunlar, siz farklı aktvitelerle meşgulken
beyninizin hangi kısmının
aydınlandığını gösteren
aydınlandığını gösteren
02:51
that show which parts
of your brain light up
of your brain light up
56
159603
2056
02:53
when you're engaged
in different activities.
in different activities.
57
161683
2126
bu küçük resimleri yapmanızı sağlar.
02:55
But this is a proxy.
58
163833
1920
Bu temsili bir şey.
02:57
You're not actually measuring
neural activity here.
neural activity here.
59
165777
3292
Burada aslında
nöral aktiviteyi ölçmüyorsunuz.
nöral aktiviteyi ölçmüyorsunuz.
03:01
What you're doing
is you're measuring, essentially,
is you're measuring, essentially,
60
169093
2842
Yaptığınız şey aslında
03:03
like, blood flow in the brain.
61
171959
1832
beyindeki kan akışını ölçmektir.
Daha çok kanın olduğu yeri.
03:05
Where there's more blood.
62
173815
1238
03:07
It's actually where there's more oxygen,
but you get the idea, OK?
but you get the idea, OK?
63
175077
3103
Yani daha çok oksijenin olduğu yer,
tahmin etmişsinizdir.
tahmin etmişsinizdir.
03:10
The other thing that you can do
is you can do this --
is you can do this --
64
178204
2519
Yapılabilecek diğer şeyse
elektroensefalografidir,
elektroensefalografidir,
03:12
electroencephalography -- you can put
these electrodes on your head, OK?
these electrodes on your head, OK?
65
180747
3591
bu elektrotları kafanıza
yerleştirirsiniz.
yerleştirirsiniz.
03:16
And then you can measure your brain waves.
66
184362
2143
Sonra da beyin dalgalarını ölçersiniz.
03:19
And here, you're actually measuring
electrical activity.
electrical activity.
67
187125
3079
Burada da aslında
elektriksel aktiviteyi ölçersiniz.
elektriksel aktiviteyi ölçersiniz.
03:22
But you're not measuring
the activity of neurons.
the activity of neurons.
68
190228
2365
Nöronların aktivitesini değil.
03:24
You're measuring
these electrical currents,
these electrical currents,
69
192911
2444
Beyninizde bir ileri bir geri sıçratarak
03:27
sloshing back and forth in your brain.
70
195379
2299
bu elektrik akımlarını ölçüyorsunuz.
03:30
So the point is just
that these technologies that we have
that these technologies that we have
71
198157
2674
Asıl mesele elimizdeki bu teknolojilerin
03:32
are really measuring the wrong thing.
72
200855
2436
aslında yanlış şeyi ölçüyor olması.
03:35
Because, for most of the diseases
that we want to understand --
that we want to understand --
73
203315
2953
Çünkü, anlamak istediğimiz
birçok hastalıkta mesela
birçok hastalıkta mesela
03:38
like, Parkinson's is the classic example.
74
206292
2198
-klasik örneğimiz
parkinson- da olduğu gibi.
parkinson- da olduğu gibi.
03:40
In Parkinson's, there's one particular
kind of neuron deep in your brain
kind of neuron deep in your brain
75
208514
3554
Parkinsonda beynin derinliklerinde
hastalığa sebep olan
hastalığa sebep olan
03:44
that is responsible for the disease,
76
212092
1731
belirli bir nöron türü vardır
03:45
and these technologies just don't have
the resolution that you need
the resolution that you need
77
213847
3182
ve bu teknolojiler de
ulaşmaya çalıştığınız sonuca götürmüyor.
ulaşmaya çalıştığınız sonuca götürmüyor.
03:49
to get at that.
78
217053
1373
03:50
And so that's why
we're still stuck with the animals.
we're still stuck with the animals.
79
218450
3974
İşte hâlâ hayvanlara takılıp
kalmamızın nedeni bu.
kalmamızın nedeni bu.
03:54
Not that anyone wants
to be studying depression
to be studying depression
80
222448
2533
Kimse kavanozlara fare koyarak
03:57
by putting mice into jars, right?
81
225005
2262
depresyonu incelemek istemez, değil mi?
03:59
It's just that there's this pervasive
sense that it's not possible
sense that it's not possible
82
227291
3753
Sağlıklı bireylerde
nöronların hareketlerini
nöronların hareketlerini
04:03
to look at the activity of neurons
in healthy humans.
in healthy humans.
83
231068
3847
incelemenin mümkün olmadığına dair
yaygın bir görüş var.
yaygın bir görüş var.
04:08
So here's what I want to do.
84
236180
1492
Yapmak istediğim şey şu:
04:09
I want to take you into the future.
85
237974
2521
Sizi geleceğe götürmek istiyorum.
04:12
To have a look at one way in which
I think it could potentially be possible.
I think it could potentially be possible.
86
240519
4482
Muhtemelen gerçekleşeceğini düşündüğüm
bir açıdan bakmaya.
bir açıdan bakmaya.
04:17
And I want to preface this by saying,
I don't have all the details.
I don't have all the details.
87
245526
3298
Bunu tüm detayları bilmediğimi
söyleyerek başlamak isterim.
söyleyerek başlamak isterim.
04:21
So I'm just going to provide you
with a kind of outline.
with a kind of outline.
88
249272
2967
Size sadece ana hatları vereceğim.
04:24
But we're going to go the year 2100.
89
252263
2400
Önce 2100 yılına gideceğiz.
04:27
Now what does the year 2100 look like?
90
255732
2299
2100 yılı nasıl görünüyor?
04:30
Well, to start with, the climate
is a bit warmer that what you're used to.
is a bit warmer that what you're used to.
91
258055
3518
İlk olarak iklimle başlayalım;
alışık olduğunuzdan biraz sıcak olur.
alışık olduğunuzdan biraz sıcak olur.
04:33
(Laughter)
92
261597
3583
(Gülüşmeler)
04:37
And that robotic vacuum cleaner
that you know and love
that you know and love
93
265204
4952
Bildiğiniz ve sevdiğiniz
elektrikli temizlik robotu
elektrikli temizlik robotu
birkaç jenerasyon
geçmesine rağmen
geçmesine rağmen
04:42
went through a few generations,
94
270180
1514
04:43
and the improvements
were not always so good.
were not always so good.
95
271718
2843
pek de gelişmemiş,
gelişmeler hep de iyi olacak değil.
gelişmeler hep de iyi olacak değil.
04:46
(Laughter)
96
274585
1595
(Gülüşmeler)
04:48
It was not always for the better.
97
276530
2310
Her zaman da iyi olacak değil.
04:52
But actually, in the year 2100
most things are surprisingly recognizable.
most things are surprisingly recognizable.
98
280221
4538
Aslında 2100 yılına dair pek çok şey
bildiğimiz türden.
bildiğimiz türden.
04:57
It's just the brain is totally different.
99
285458
2734
Farklı olan sadece beyin.
05:00
For example, in the year 2100,
100
288740
2547
Örneğin, 2100 yılında
05:03
we understand the root causes
of Alzheimer's.
of Alzheimer's.
101
291311
2857
Alzheimer'a sebep olan şeyi anlayacağız.
05:06
So we can deliver targeted
genetic therapies or drugs
genetic therapies or drugs
102
294192
3714
Bozulma sürecini
başlamadan önce durdurmak için
başlamadan önce durdurmak için
05:09
to stop the degenerative process
before it begins.
before it begins.
103
297930
2876
hedefe yönelik terapi
veya ilaçlar geliştirebiliriz.
veya ilaçlar geliştirebiliriz.
05:13
So how did we do it?
104
301629
1333
Peki bunu nasıl yaptık?
05:15
Well, there were essentially three steps.
105
303898
2238
Temel olarak üç aşama vardı.
05:18
The first step was
that we had to figure out
that we had to figure out
106
306589
2814
İlk aşamada kafatası üzerinden
05:21
some way to get electrical
connections through the skull
connections through the skull
107
309427
3293
elektrik bağlantılarını
çözmek zorundaydık,
çözmek zorundaydık,
05:24
so we could measure
the electrical activity of neurons.
the electrical activity of neurons.
108
312744
3015
böylece nöronların
elektriksel aktivitelerini ölçebilecektik.
elektriksel aktivitelerini ölçebilecektik.
05:28
And not only that,
it had to be easy and risk-free.
it had to be easy and risk-free.
109
316339
4349
Sadece bu değil,
kolay ve risksiz olmalıydı.
kolay ve risksiz olmalıydı.
05:32
Something that basically anyone
would be OK with,
would be OK with,
110
320712
2378
Herkesin tamam diyebileceği bir şey,
05:35
like getting a piercing.
111
323114
1600
mesela piercing taktırmak gibi.
05:37
Because back in 2017,
112
325156
2747
2017 yılında kafatası içine ulaşmanın
05:39
the only way that we knew of
to get through the skull
to get through the skull
113
327927
2913
tek yolu bu deliklerden
çeyrekler boyutunda
çeyrekler boyutunda
05:42
was to drill these holes
the size of quarters.
the size of quarters.
114
330864
2817
bu delikleri açmaktı.
05:46
You would never let
someone do that to you.
someone do that to you.
115
334015
2039
Kimsenin size bunu yapmasına
izin vermezdiniz.
izin vermezdiniz.
05:48
So in the 2020s,
116
336967
2253
2020'lerde
05:51
people began to experiment --
rather than drilling these gigantic holes,
rather than drilling these gigantic holes,
117
339244
3381
bu dev delikleri açmaktansa
bir saç kılından daha kalın olmayan
bir saç kılından daha kalın olmayan
05:54
drilling microscopic holes,
no thicker than a piece of hair.
no thicker than a piece of hair.
118
342649
3115
bu mikroskobik delikleri
denemeye başladılar.
denemeye başladılar.
05:58
And the idea here
was really for diagnosis --
was really for diagnosis --
119
346735
2096
Bu sadece teşhis amaçlı yapılıyordu,
06:00
there are lots of times in the diagnosis
of brain disorders
of brain disorders
120
348855
2786
beyin rahatsızlıklarını teşhis ederken
06:03
when you would like to be able to look
at the neural activity beneath the skull
at the neural activity beneath the skull
121
351665
4872
kafatası altındaki sinirsel aktiviteleri
görmek istenirse çoğu kez yapılırdı.
görmek istenirse çoğu kez yapılırdı.
06:08
and being able to drill
these microscopic holes
these microscopic holes
122
356561
3191
Mikroskobik delikler açmak da
06:11
would make that much easier
for the patient.
for the patient.
123
359776
2142
bunu daha kolay hale getirecekti.
06:13
In the end, it would be
like getting a shot.
like getting a shot.
124
361942
2349
Sonuçta bu vurulmak gibiydi.
06:16
You just go in and you sit down
125
364315
1580
Gidip oturuyorsunuz,
06:17
and there's a thing
that comes down on your head,
that comes down on your head,
126
365919
2301
başınıza doğru bir şey gelir,
06:20
and a momentary sting and then it's done,
127
368244
1953
bir anda yapışır ve iş biter,
06:22
and you can go back about your day.
128
370221
1864
siz de gününüze devam edersiniz.
06:24
So we're eventually able to do it
129
372736
4793
En nihayetinde bu delikleri
06:29
using lasers to drill the holes.
130
377553
2667
lazerle açabilir hale geldik.
06:32
And with the lasers,
it was fast and extremely reliable,
it was fast and extremely reliable,
131
380244
2620
Lazerle hızlı ve son derece güvenliydi,
06:34
you couldn't even tell
the holes were there,
the holes were there,
132
382888
2213
deliklerin var olduğunu
söyleyemezdiniz bile,
söyleyemezdiniz bile,
06:37
any more than you could tell
that one of your hairs was missing.
that one of your hairs was missing.
133
385125
3000
hatta bir telden fazla saçınızın
gittiğini de.
gittiğini de.
06:40
And I know it might sound crazy,
using lasers to drill holes in your skull,
using lasers to drill holes in your skull,
134
388753
4738
Lazeri kafatasınızda delik açmak
için kullanmak çılgın gelebilir biliyorum,
için kullanmak çılgın gelebilir biliyorum,
06:45
but back in 2017,
135
393515
1366
ama 2017 yılına dönersek
06:46
people were OK with surgeons
shooting lasers into their eyes
shooting lasers into their eyes
136
394905
4109
insanlar düzeltici ameliyatlarda
cerrahların lazerle gözlerini delmesine
cerrahların lazerle gözlerini delmesine
06:51
for corrective surgery
137
399038
1214
izin veriyordu.
06:52
So when you're already here,
it's not that big of a step.
it's not that big of a step.
138
400276
3887
Yani zaten bu noktadayken
pek de önemli bir adım değil.
pek de önemli bir adım değil.
06:57
OK?
139
405561
1151
Öyle değil mi?
06:58
So the next step,
that happened in the 2030s,
that happened in the 2030s,
140
406736
3571
Sonraki aşama ise,
2030 yıllarında ortaya çıkan
2030 yıllarında ortaya çıkan
07:02
was that it's not just about
getting through the skull.
getting through the skull.
141
410331
3086
kafatasının içine girmek değildi.
07:05
To measure the activity of neurons,
142
413441
1700
Sinirlerin etkinliğini ölçmek için
07:07
you have to actually make it
into the brain tissue itself.
into the brain tissue itself.
143
415165
3825
bunu beyin dokusunun tam içinde
yapmak zorundaydınız.
yapmak zorundaydınız.
07:11
And the risk, whenever
you put something into the brain tissue,
you put something into the brain tissue,
144
419344
2968
Riski ise, beyin dokusu içine
bir şey koymanızın
bir şey koymanızın
07:14
is essentially that of stroke.
145
422336
1439
inme etkisi yapmasıdır.
07:15
That you would hit
a blood vessel and burst it,
a blood vessel and burst it,
146
423799
2196
Bir kan damarına vurup
onu patlatırsanız
onu patlatırsanız
07:18
and that causes a stroke.
147
426019
1519
bu da inmeye sebep olur.
07:19
So, by the mid 2030s,
we had invented these flexible probes
we had invented these flexible probes
148
427916
3725
2030'ların ortalarında
bu esnek sondaları icat ettik,
bu esnek sondaları icat ettik,
07:23
that were capable of going
around blood vessels,
around blood vessels,
149
431665
2278
kan damarlarının içinden geçmektense
07:25
rather than through them.
150
433967
1476
etrafında dolaşabileceklerdi.
07:27
And thus, we could put
huge batteries of these probes
huge batteries of these probes
151
435467
5697
Böylelikle bu devasa büyüklükte sondaları
hastaların beynine yerleştirebiliyor
07:33
into the brains of patients
152
441188
1357
07:34
and record from thousands of their neurons
without any risk to them.
without any risk to them.
153
442569
3270
ve hiçbir risk olmaksızın
binlerce sinirden kayıt alabiliyorduk.
binlerce sinirden kayıt alabiliyorduk.
07:39
And what we discovered,
sort of to our surprise,
sort of to our surprise,
154
447458
4061
Keşfettiğimiz şey biraz şaşırtıcıydı,
07:43
is that the neurons that we could identify
155
451543
2190
keşfettiğimiz bu nöronlar
07:45
were not responding
to things like ideas or emotion,
to things like ideas or emotion,
156
453757
3524
düşünce veya his gibi şeylere
cevap vermiyordu;
cevap vermiyordu;
07:49
which was what we had expected.
157
457305
1627
bu tahmin ettiğimiz şeydi.
07:50
They were mostly responding
to things like Jennifer Aniston
to things like Jennifer Aniston
158
458956
3796
Jennifer Aniston veya Halle Berry
gibi şeylere çoğunlukla
gibi şeylere çoğunlukla
07:54
or Halle Berry
159
462776
2404
cevap veriyordu,
07:57
or Justin Trudeau.
160
465204
1310
veya justin Trudeau'ya.
07:58
I mean --
161
466538
1253
Yani--
07:59
(Laughter)
162
467815
2326
(Kahkahalar)
08:02
In hindsight, we shouldn't
have been that surprised.
have been that surprised.
163
470165
2437
Tecrübeyle sabit,
pek de şaşırmamalıydık.
pek de şaşırmamalıydık.
08:04
I mean, what do your neurons
spend most of their time thinking about?
spend most of their time thinking about?
164
472626
3262
Yani, sinirleriniz çoğu zamanını
neyi düşünerek geçiriyordu?
neyi düşünerek geçiriyordu?
08:07
(Laughter)
165
475912
1150
(Kahkahalar)
08:09
But really, the point is that
166
477380
2040
Hakikaten de
08:11
this technology enabled us to begin
studying neuroscience in individuals.
studying neuroscience in individuals.
167
479444
4430
bu teknoloji bireylerde
sinirbilimi incelememizi sağlamıştı.
sinirbilimi incelememizi sağlamıştı.
08:15
So much like the transition to genetics,
at the single cell level,
at the single cell level,
168
483898
4230
Tek hücre düzeyinde genetiğe geçiş gibi,
08:20
we started to study neuroscience,
at the single human level.
at the single human level.
169
488152
3206
tek insan düzeyinde
sinirbilim çalışmaya başladık.
sinirbilim çalışmaya başladık.
08:23
But we weren't quite there yet.
170
491890
1618
Ancak tam olarak değil.
08:25
Because these technologies
171
493895
1642
Çünkü bu teknolojiler hâlâ daha
08:27
were still restricted
to medical applications,
to medical applications,
172
495561
3056
tıbbi uygulamalarla sınırlıydı;
08:30
which meant that we were studying
sick brains, not healthy brains.
sick brains, not healthy brains.
173
498641
3391
yani sağlıklı değil
hasta beyinleri inceliyorduk.
hasta beyinleri inceliyorduk.
08:35
Because no matter how safe
your technology is,
your technology is,
174
503235
3754
Sahip olduğunuz teknoloji
ne kadar güvenli olsa da
ne kadar güvenli olsa da
08:39
you can't stick something
into someone's brain
into someone's brain
175
507013
2730
araştırma amacıyla kimsenin beynine
08:41
for research purposes.
176
509767
1420
bir şey yapıştıramazsınız.
08:43
They have to want it.
177
511211
1549
Bunu istemeleri gerekiyor.
08:44
And why would they want it?
178
512784
1460
Niye istesinler ki?
08:46
Because as soon as you have
an electrical connection to the brain,
an electrical connection to the brain,
179
514268
3571
Çünkü beyne herhangi bir
elektrik bağlantısı olduğunda
elektrik bağlantısı olduğunda
08:49
you can use it to hook
the brain up to a computer.
the brain up to a computer.
180
517863
2444
bunu beyni bilgisayara bağlamak
için kullanabilirsiniz.
için kullanabilirsiniz.
08:53
Oh, well, you know, the general public
was very skeptical at first.
was very skeptical at first.
181
521061
3429
Tabii genel kanı
ilk başta çok şüpheciydi.
ilk başta çok şüpheciydi.
08:56
I mean, who wants to hook
their brain up to their computers?
their brain up to their computers?
182
524514
2869
Yani kim beynini bilgisayara
bağlamak ister ki?
bağlamak ister ki?
08:59
Well just imagine being able
to send an email with a thought.
to send an email with a thought.
183
527926
4236
Bir düşünmeyle e-posta
gönderebildiğinizi hayal edin.
gönderebildiğinizi hayal edin.
09:04
(Laughter)
184
532186
2253
(Kahkahalar)
09:06
Imagine being able to take
a picture with your eyes, OK?
a picture with your eyes, OK?
185
534463
4500
Gözlerinizle
resim çekebildiğinizi düşünün.
resim çekebildiğinizi düşünün.
09:10
(Laughter)
186
538987
1230
(Kahkahalar)
09:12
Imagine never forgetting anything anymore,
187
540241
2963
Artık hiçbir şeyi
unutmadığınızı düşünün,
unutmadığınızı düşünün,
09:15
because anything
that you choose to remember
that you choose to remember
188
543228
2159
çünkü istediğinizde hatırlamak üzere
09:17
will be stored permanently
on a hard drive somewhere,
on a hard drive somewhere,
189
545411
2477
her şey bir sabit diskte depolanacak.
09:19
able to be recalled at will.
190
547912
2029
09:21
(Laughter)
191
549965
3366
(Kahkahalar)
09:25
The line here
between crazy and visionary
between crazy and visionary
192
553355
3381
Buradaki çılgınlık ve
önsezi arasındaki çizgi
önsezi arasındaki çizgi
09:28
was never quite clear.
193
556760
1467
pek belirgin değildi.
09:30
But the systems were safe.
194
558720
1857
Ancak sistemler güvenliydi.
09:32
So when the FDA decided to deregulate
these laser-drilling systems, in 2043,
these laser-drilling systems, in 2043,
195
560879
5016
2043'te FDA lazerli delme sistemlerinde
kısıtlamaları kaldırmaya kara verdiğinde
kısıtlamaları kaldırmaya kara verdiğinde
09:37
commercial demand just exploded.
196
565919
2357
ticari talep patlayacaktı.
09:40
People started signing their emails,
197
568300
1888
İnsanlar e-postalarını
şöyle imzalayacaktı:
şöyle imzalayacaktı:
09:42
"Please excuse any typos.
198
570212
1341
"Lütfen yazım hatalarını bağışlayın.
09:43
Sent from my brain."
199
571577
1333
Beynimden gönderildi."
09:44
(Laughter)
200
572934
1001
(Kahkahalar)
09:45
Commercial systems
popped up left and right,
popped up left and right,
201
573959
2072
Ticari sistemler sağa sola açılacak,
09:48
offering the latest and greatest
in neural interfacing technology.
in neural interfacing technology.
202
576055
3238
en yeni ve muhteşem
sinirsel arayüz teknolojisini sunacaktı.
sinirsel arayüz teknolojisini sunacaktı.
09:51
There were 100 electrodes.
203
579792
1753
100 elektrot vardı.
09:53
A thousand electrodes.
204
581569
1911
Binlerce elektrot.
09:55
High bandwidth for only 99.99 a month.
205
583504
2476
Aylık 99,99 yüksek bant genişliğinde.
09:58
(Laughter)
206
586004
1539
(Kahkahalar)
09:59
Soon, everyone had them.
207
587567
1534
Kısa zamanda herkes buna
sahip olacaktı.
sahip olacaktı.
10:01
And that was the key.
208
589694
1571
Kilit nokta buydu.
10:03
Because, in the 2050s,
if you were a neuroscientist,
if you were a neuroscientist,
209
591289
2923
Çünkü 2050'lerde sinirbilimci iseniz
10:06
you could have someone come into your lab
essentially from off the street.
essentially from off the street.
210
594236
3939
laboratuvarınıza
caddeden geçen birini alabilirsiniz.
caddeden geçen birini alabilirsiniz.
10:10
And you could have them engaged
in some emotional task
in some emotional task
211
598792
2864
Onları bazı duygusal görevler
10:13
or social behavior or abstract reasoning,
212
601680
2437
veya sosyal davranış
ya da soyut akıl yürütme gibi
ya da soyut akıl yürütme gibi
10:16
things you could never study in mice.
213
604141
2531
farelerle çalışamadığınız şeylerle
meşgul edebilirsiniz.
meşgul edebilirsiniz.
10:18
And you could record
the activity of their neurons
the activity of their neurons
214
606696
3111
zaten sahip oldukları
arayüzleri kullanarak
arayüzleri kullanarak
10:21
using the interfaces
that they already had.
that they already had.
215
609831
3191
sinirlerinin etkinliğini
kaydedebilirsiniz.
kaydedebilirsiniz.
10:25
And then you could also ask them
about what they were experiencing.
about what they were experiencing.
216
613046
3189
Sonra da onlara
neler hissettiklerini sorabilirsiniz.
neler hissettiklerini sorabilirsiniz.
10:28
So this link between
psychology and neuroscience
psychology and neuroscience
217
616259
3349
Böylece hayvanlarda asla yapamayacağınız
10:31
that you could never make
in the animals, was suddenly there.
in the animals, was suddenly there.
218
619632
3381
psikoloji ve sinirbilim arasındaki
bu bağ birden ortaya çıkar.
bu bağ birden ortaya çıkar.
10:35
So perhaps the classic example of this
219
623695
2184
Belki de bunun en klasik örneği
10:37
was the discovery
of the neural basis for insight.
of the neural basis for insight.
220
625903
3523
"sezgi"nin sinirsel temelinin keşfiydi.
10:41
That "Aha!" moment, the moment
it all comes together, it clicks.
it all comes together, it clicks.
221
629450
3600
"Hah!" dediğiniz her şeyin anlaşıldığı
o an, jeton düşer.
o an, jeton düşer.
10:45
And this was discovered
by two scientists in 2055,
by two scientists in 2055,
222
633593
4056
Bu, 2055 yılında
iki bilim adamı tarafından keşfedildi,
iki bilim adamı tarafından keşfedildi,
10:49
Barry and Late,
223
637673
1372
Barry ve Late,
10:51
who observed, in the dorsal
prefrontal cortex,
prefrontal cortex,
224
639069
3663
arka alın korteksinde
10:54
how in the brain of someone
trying to understand an idea,
trying to understand an idea,
225
642756
5222
bir kişinin bir fikri anlamaya
çalışma şeklini,
çalışma şeklini,
farklı yoğunluktaki sinirlerin kendilerini
nasıl organize ettiklerini inceledi,
nasıl organize ettiklerini inceledi,
11:00
how different populations of neurons
would reorganize themselves --
would reorganize themselves --
226
648002
3369
11:03
you're looking at neural
activity here in orange --
activity here in orange --
227
651395
2436
-turuncu alanda sinirsel etkinliği
görüyorsunuz-
görüyorsunuz-
11:05
until finally their activity aligns
in a way that leads to positive feedback.
in a way that leads to positive feedback.
228
653855
3738
ta ki etkinlikleri pozitif geri bildirime
benzer bir düzene girene kadar.
benzer bir düzene girene kadar.
11:10
Right there.
229
658339
1150
Tam şurası.
11:12
That is understanding.
230
660723
1467
Anlama noktası.
11:15
So finally, we were able to get
at the things that make us human.
at the things that make us human.
231
663413
4437
Sonunda, bizi insan yapan şeylere
ulaşabilmiştik.
ulaşabilmiştik.
11:21
And that's what really opened the way
to major insights from medicine.
to major insights from medicine.
232
669871
4578
Bu, tıpla ilgili önemli şeyleri
anlamaya yol açmıştı.
anlamaya yol açmıştı.
11:27
Because, starting in the 2060s,
233
675465
2755
2060'larda,
11:30
with the ability to record
the neural activity
the neural activity
234
678244
2484
farklı zihinsel hastalıkları olan
11:32
in the brains of patients
with these different mental diseases,
with these different mental diseases,
235
680752
3587
hastaların beyinlerindeki sinirsel
aktiviteleri kaydedebilme yetisiyle
aktiviteleri kaydedebilme yetisiyle
11:36
rather than defining the diseases
on the basis of their symptoms,
on the basis of their symptoms,
236
684363
4690
hastalıklarını semptomlarına göre
tanımlamaktansa
tanımlamaktansa
11:41
as we had at the beginning of the century,
237
689077
2040
yüzyılın başlarında
11:43
we started to define them
238
691141
1222
bunları sinirsel düzeyde
11:44
on the basis of the actual pathology
that we observed at the neural level.
that we observed at the neural level.
239
692387
3539
gözlemlediğimiz gerçek patoloji
üzerinden tanımlamaya başladık.
üzerinden tanımlamaya başladık.
11:48
So for example, in the case of ADHD,
240
696768
3825
Örneğin ADHD (dikkat eksikliği
hiperaktivite bozukluğu) vakasında,
hiperaktivite bozukluğu) vakasında,
11:52
we discovered that there are
dozens of different diseases,
dozens of different diseases,
241
700617
3174
bir düzine farklı hastalık olduğunu,
11:55
all of which had been called ADHD
at the start of the century,
at the start of the century,
242
703815
3009
yüzyılın başında hepsinin ADHD
olarak adlandırıldığını,
olarak adlandırıldığını,
11:58
that actually had nothing
to do with each other,
to do with each other,
243
706848
2301
aslında bunların benzer semptomlar dışında
12:01
except that they had similar symptoms.
244
709173
2118
birbiriyle alakası olmadığını keşfettik.
12:03
And they needed to be treated
in different ways.
in different ways.
245
711625
2372
Bunlara farklı tedavi yolları
uygulanmalıydı.
uygulanmalıydı.
12:06
So it was kind of incredible,
in retrospect,
in retrospect,
246
714307
2247
Yüzyılın başlarına
geri dönüp bakıldığında
geri dönüp bakıldığında
12:08
that at the beginning of the century,
247
716578
1777
bu inanılmazdı,
12:10
we had been treating
all those different diseases
all those different diseases
248
718379
2317
tüm bu farklı hastalıkları aynı ilaçla
12:12
with the same drug,
249
720720
1183
tedavi ediyorduk,
12:13
just by giving people amphetamine,
basically is what we were doing.
basically is what we were doing.
250
721927
3214
yaptığımız şey insanlara
sadece amfetamin vermekti.
sadece amfetamin vermekti.
12:17
And schizophrenia and depression
are the same way.
are the same way.
251
725165
2488
Aynı şekilde şizofreni
ve depresyona da.
ve depresyona da.
12:19
So rather than prescribing drugs to people
essentially at random,
essentially at random,
252
727677
4032
İnsanlara rastgele ilaç yazmaktansa,
12:23
as we had,
253
731733
1150
ilerledikçe
12:24
we learned how to predict
which drugs would be most effective
which drugs would be most effective
254
732907
3511
hangi hastalarda hangi ilaçların
daha etkili olacağını
daha etkili olacağını
12:28
in which patients,
255
736442
1183
öngörmeyi öğrendik
12:29
and that just led to this huge
improvement in outcomes.
improvement in outcomes.
256
737649
2756
ve bu harika gelişmenin
sonuçlarına yön verdik.
sonuçlarına yön verdik.
12:33
OK, I want to bring you back now
to the year 2017.
to the year 2017.
257
741498
3476
Pekala, şimdi sizi 2017'ye
geri getirmek istiyorum.
geri getirmek istiyorum.
12:38
Some of this may sound satirical
or even far fetched.
or even far fetched.
258
746117
3373
Bazı kısımlar alaycı hatta
ihtimal dışı gelebilir.
ihtimal dışı gelebilir.
12:41
And some of it is.
259
749514
1293
Olabilir.
12:43
I mean, I can't actually
see into the future.
see into the future.
260
751291
2651
Geleceği tam olarak göremem.
12:45
I don't actually know
261
753966
1366
30 yıl içinde
12:47
if we're going to be drilling hundreds
or thousands of microscopic holes
or thousands of microscopic holes
262
755356
3667
beynimize binlerce
mikroskobik delik açabilir miyiz
mikroskobik delik açabilir miyiz
12:51
in our heads in 30 years.
263
759047
1667
gerçekten bilmiyorum.
12:53
But what I can tell you
264
761762
1706
Ancak size şunu söyleyebilirim;
12:55
is that we're not going
to make any progress
to make any progress
265
763492
2175
insan beynini veya hastalıklarını
12:57
towards understanding the human brain
or human diseases
or human diseases
266
765691
3727
anlamaya yönelik çalışmalar yapmayacağız,
13:01
until we figure out how to get
at the electrical activity of neurons
at the electrical activity of neurons
267
769442
4516
ta ki sağlıklı insanlarda
nöronların elektriksel aktivitelerine
nöronların elektriksel aktivitelerine
13:05
in healthy humans.
268
773982
1200
nasıl ulaşabileceğimizi çözene kadar.
13:07
And almost no one is working
on figuring out how to do that today.
on figuring out how to do that today.
269
775918
3239
Bugün kimse bunun nasıl
yapılacağı üzerine çalışmıyor.
yapılacağı üzerine çalışmıyor.
13:12
That is the future of neuroscience.
270
780077
2334
Sinirbilimin geleceği bu.
13:14
And I think it's time for neuroscientists
to put down the mouse brain
to put down the mouse brain
271
782752
4393
Bence bu, sinirbilimciler
için artık fare beynini bırakıp
için artık fare beynini bırakıp
13:19
and to dedicate the thought
and investment necessary
and investment necessary
272
787169
2754
gereken fikir ve yatırımı
insan beynini ve hastalıklarını
insan beynini ve hastalıklarını
13:21
to understand the human brain
and human disease.
and human disease.
273
789947
3267
anlamaya adama zamanı.
13:27
Thank you.
274
795629
1151
Teşekkürler.
13:28
(Applause)
275
796804
1172
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Sam Rodriques - NeuroengineerSam Rodriques invents new technologies to help neuroscientists understand how the brain works.
Why you should listen
Sam Rodriques has designed a new nanofabrication method and a new approach to sensing neural activity with probes in the bloodstream, and his forthcoming technologies are aimed at understanding the spatial organization of cells in the brain and the transcriptional activity of neurons over time. He is a graduate student in Physics at the Massachusetts Institute of Technology, with affiliations at the MIT Media Lab, the MIT Department of Brain and Cognitive Sciences and the Broad Institute of Harvard and MIT. He graduated summa cum laude with highest honors in Physics from Haverford College, where he worked on new methods for calculating quantum entanglement in multipartite quantum systems. He has received numerous national awards and fellowships to support his research, including the Hertz Foundation Graduate Fellowship, an NSF Graduate Research Fellowship and a Churchill Scholarship.
Sam Rodriques | Speaker | TED.com