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Carl Schoonover: How to look inside the brain
Carl Schoonover: Einblicke in das Innere unseres Gehirns
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Es sind bemerkenswerte Fortschritte dabei gemacht worden, das menschliche Gehirn zu verstehen, aber wie genau kann man die Neuronen im Gehirn untersuchen? Der Neurowissenschaftler Carl Schoonover zeigt in großartigen Bildern die Werkzeuge, die uns einen Blick in das Innere unseres Gehirn ermöglichen.
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
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00:16
This is a thousand-year-old drawing of the brain.
0
359
3996
Dies ist eine 1000 Jahre alte Zeichnung des Gehirns.
00:20
It's a diagram of the visual system.
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4355
1912
Sie zeigt ein Darstellung des Sehapparats.
00:22
And some things look very familiar today.
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6267
2750
Und einige Dinge kommen uns auch heute bekannt vor.
00:24
Two eyes at the bottom, optic nerve flowing out from the back.
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9017
4367
Unten zwei Augen und der Sehnerv, der dahinter hinausläuft.
00:29
There's a very large nose
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13384
2120
Da ist eine sehr große Nase,
00:31
that doesn't seem to be connected to anything in particular.
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15504
3317
die nicht den Anschein erweckt, als wäre sie mit irgendetwas Speziellem verbunden.
00:34
And if we compare this
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18821
1700
Und wenn wir dies
00:36
to more recent representations of the visual system,
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20521
2074
mit einer neueren Abbildung des Sehapparats vergleichen,
00:38
you'll see that things have gotten substantially more complicated
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22595
2957
dann sehen Sie, dass die Dinge wesentlich komplizierter geworden sind
00:41
over the intervening thousand years.
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25552
1573
im Laufe der letzten eintausend Jahre.
00:43
And that's because today we can see what's inside of the brain,
10
27125
2965
Das liegt daran, dass wir heute sehen können, was im Gehirn ist,
00:45
rather than just looking at its overall shape.
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30090
2481
anstatt nur seine äußere Form zu betrachten.
00:48
Imagine you wanted to understand how a computer works
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32571
3979
Stellen Sie sich vor, Sie wollen verstehen, wie ein Computer funktioniert
00:52
and all you could see was a keyboard, a mouse, a screen.
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36550
3179
und alles, was Sie sehen können, ist eine Tastatur, eine Maus und einen Bildschirm.
00:55
You really would be kind of out of luck.
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39729
2396
Da hätten Sie wirklich Pech gehabt.
00:58
You want to be able to open it up, crack it open,
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42125
2042
Sie würden ihn öffnen wollen, ihn aufreißen wollen,
01:00
look at the wiring inside.
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44167
1844
um sich die Verkabelung im Inneren ansehen zu können.
01:01
And up until a little more than a century ago,
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46011
1864
Und bis vor etwas mehr als einem Jahrhundert
01:03
nobody was able to do that with the brain.
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47875
2000
war niemand in der Lage, das mit dem Gehirn zu machen.
01:05
Nobody had had a glimpse of the brain's wiring.
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49875
1880
Niemand hatte einen Einblick in die "Verkabelung" des Gehirns gehabt.
01:07
And that's because if you take a brain out of the skull
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51755
2952
Das liegt daran, dass, wenn Sie das Gehirn aus dem Schädel nehmen
01:10
and you cut a thin slice of it,
21
54707
1689
und eine dünne Scheibe davon abschneiden,
01:12
put it under even a very powerful microscope,
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56396
2498
diese sogar unter ein sehr starkes Mikroskop legen
01:14
there's nothing there.
23
58894
1181
– da nichts ist.
01:15
It's gray, formless.
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60075
1613
Es ist grau, formlos.
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There's no structure. It won't tell you anything.
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61688
2604
Da gibt es keine Struktur. Es wird Ihnen nichts verraten.
01:20
And this all changed in the late 19th century.
26
64292
2854
Und all dies hat sich im späten 19. Jahrhundert geändert.
01:23
Suddenly, new chemical stains for brain tissue were developed
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67146
3875
Plötzlich wurden neue chemische Färbemittel für das Gehirngewebe entwickelt
01:26
and they gave us our first glimpses at brain wiring.
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71021
2812
und diese gaben uns erste Einblicke in die Verdrahtung des Gehirns.
01:29
The computer was cracked open.
29
73833
2013
Der Computer wurde aufgebrochen.
01:31
So what really launched modern neuroscience
30
75846
2856
Was nun wirklich die modernen Neurowissenschaften nach vorn gebracht hat,
01:34
was a stain called the Golgi stain.
31
78702
1965
war ein Färbemittel namens Golgi-Färbung.
01:36
And it works in a very particular way.
32
80667
1881
Und dieses wirkt auf eine sehr besondere Weise.
01:38
Instead of staining all of the cells inside of a tissue,
33
82548
3110
Anstatt alle Zellen innerhalb eines Gewebes zu färben,
01:41
it somehow only stains about one percent of them.
34
85658
3032
färbt es irgendwie nur etwa ein Prozent davon.
01:44
It clears the forest, reveals the trees inside.
35
88690
3342
Es lichtet den Wald und macht die einzelnen Bäume sichtbar.
01:47
If everything had been labeled, nothing would have been visible.
36
92032
2672
Wenn alles markiert worden wäre, wäre nichts sichtbar geworden.
01:50
So somehow it shows what's there.
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94704
2046
Irgendwie zeigt es also, was da ist.
01:52
Spanish neuroanatomist Santiago Ramon y Cajal,
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96750
2667
Der spanische Neurowissenschaftler Santiago Ramon y Cajal,
01:55
who's widely considered the father of modern neuroscience,
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99417
2845
der weithin als der Vater der modernen Neurowissenschaften angesehen wird,
01:58
applied this Golgi stain, which yields data which looks like this,
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102262
3897
benutze die Golgi-Färbung, was zu Ergebnissen führte, die so aussehen
02:02
and really gave us the modern notion of the nerve cell, the neuron.
41
106159
3758
und hat uns somit die moderne Vorstellung der Nervenzelle gegeben, dem Neuron.
02:05
And if you're thinking of the brain as a computer,
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109917
2614
Und wenn Sie sich das Gehirn wie einen Computer vorstellen,
02:08
this is the transistor.
43
112531
2011
dann ist dies der Transistor.
02:10
And very quickly Cajal realized
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114542
2075
Und Cajal hat sehr schnell erkannt,
02:12
that neurons don't operate alone,
45
116617
2337
dass Neuronen nicht allein operieren,
02:14
but rather make connections with others
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118954
1838
sondern vielmehr Verbindungen zu anderen Neuronen herstellen,
02:16
that form circuits just like in a computer.
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120792
2506
die Kreise bilden, genau wie in einem Computer.
02:19
Today, a century later, when researchers want to visualize neurons,
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123298
3391
Wenn Wissenschaftler heute, ein Jahrhundert später, Neuronen sichtbar machen wollen,
02:22
they light them up from the inside rather than darkening them.
49
126689
2767
dann lassen sie diese von innen aufleuchten, anstatt sie zu verdunkeln.
02:25
And there's several ways of doing this.
50
129456
1150
Und es gibt mehrere Arten, wie man das machen kann.
02:26
But one of the most popular ones
51
130606
1727
Aber eine der gängigsten
02:28
involves green fluorescent protein.
52
132333
2092
beinhaltet grün fluoreszierendes Protein.
02:30
Now green fluorescent protein,
53
134425
1659
Grün fluoreszierendes Protein,
02:31
which oddly enough comes from a bioluminescent jellyfish,
54
136084
3145
das merkwürdigerweise von einer biolumineszenten Qualle stammt,
02:35
is very useful.
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139229
1238
ist sehr nützlich.
02:36
Because if you can get the gene for green fluorescent protein
56
140467
2638
Wenn man nämlich das Gen des grün fluoreszierenden Proteins nimmt
02:39
and deliver it to a cell,
57
143105
1675
und es einer Zelle zuführt,
02:40
that cell will glow green --
58
144780
1747
wird die Zelle grün leuchten –
02:42
or any of the many variants now of green fluorescent protein,
59
146527
3746
oder in einer der vielen anderen Varianten des grün fluoreszierenden Proteins,
02:46
you get a cell to glow many different colors.
60
150273
1664
und so bekommt man eine Zelle, die in vielen verschiedenen Farben leuchtet.
02:47
And so coming back to the brain,
61
151937
1521
Und um zum Gehirn zurückzukommen:
02:49
this is from a genetically engineered mouse called "Brainbow."
62
153458
3800
dies ist von einer gentechnisch veränderten Maus names "Brainbow" (Gehirn-Regenbogen).
02:53
And it's so called, of course,
63
157258
1550
Und sie wird natürlich so genannt,
02:54
because all of these neurons are glowing different colors.
64
158808
3612
weil alle diese Neuronen in unterschiedlichen Farben leuchten.
02:58
Now sometimes neuroscientists need to identify
65
162420
3451
Manchmal müssen Neurowissenschaftler
03:01
individual molecular components of neurons, molecules,
66
165871
3044
individuelle molekulare Komponenten der Neuronen, Moleküle, identifizieren
03:04
rather than the entire cell.
67
168915
1798
anstatt der gesamten Zelle.
03:06
And there's several ways of doing this,
68
170713
1706
Und es gibt verschiedene Arten, dies zu tun,
03:08
but one of the most popular ones
69
172419
1469
aber eine der populärsten Arten
03:09
involves using antibodies.
70
173888
2195
beinhaltet die Nutzung von Antikörpern.
03:11
And you're familiar, of course,
71
176083
1337
Und Sie kennen Antikörper natürlich
03:13
with antibodies as the henchmen of the immune system.
72
177420
2951
als Handlanger des Immunsystems.
03:16
But it turns out that they're so useful to the immune system
73
180371
2418
Und es hat sich herausgestellt, dass sie so hilfreich für das Immunsystem sind,
03:18
because they can recognize specific molecules,
74
182789
2550
weil sie spezifische Moleküle erkennen können,
03:21
like, for example, the code protein
75
185339
2119
wie zum Beispiel das Schlüsselprotein
03:23
of a virus that's invading the body.
76
187458
2388
eines Virus, das den Körper angreift.
03:25
And researchers have used this fact
77
189846
2045
Und Wissenschaftler benutzen diese Tatsache
03:27
in order to recognize specific molecules inside of the brain,
78
191891
4325
um spezifische Moleküle im Gehirn zu erkennen,
03:32
recognize specific substructures of the cell
79
196216
2640
spezifische Unterstrukturen der Zelle zu erkennen
03:34
and identify them individually.
80
198856
2244
und diese einzeln zu identifizieren.
03:37
And a lot of the images I've been showing you here are very beautiful,
81
201100
3025
Und viele der Bilder, die ich Ihnen hier gezeigt habe, sind sehr schön,
03:40
but they're also very powerful.
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204125
1906
aber sie sind auch sehr kraftvoll.
03:41
They have great explanatory power.
83
206031
1636
Sie haben eine sehr starke erklärende Kraft.
03:43
This, for example, is an antibody staining
84
207667
2090
Dies hier ist zum Beispiel eine Antikörper-Färbung
03:45
against serotonin transporters in a slice of mouse brain.
85
209757
3520
der Serotonintransporter im Gehirn einer Maus.
03:49
And you've heard of serotonin, of course,
86
213277
1681
Und Sie kennen natürlich Serotonin
03:50
in the context of diseases like depression and anxiety.
87
214958
2827
im Kontext von Krankheiten wie Depressionen und Angstzuständen.
03:53
You've heard of SSRIs,
88
217785
1408
Sie kennen SSRIs,
03:55
which are drugs that are used to treat these diseases.
89
219193
2897
Medikamente, die zur Behandlung dieser Krankheiten genutzt werden.
03:57
And in order to understand how serotonin works,
90
222090
2890
Und um zu verstehen, wie Serotonin arbeitet,
04:00
it's critical to understand where the serontonin machinery is.
91
224980
3076
ist es entscheidend zu verstehen, wo die "Serotoninmaschine" ist.
04:03
And antibody stainings like this one
92
228056
1596
Eine Antikörper-Färbung wie diese hier
04:05
can be used to understand that sort of question.
93
229652
3546
kann genutzt werden, um diese Art von Fragen zu verstehen.
04:09
I'd like to leave you with the following thought:
94
233198
2558
Ein Gedanke soll den Ausklang bilden:
04:11
Green fluorescent protein and antibodies
95
235756
2610
Grün fluoreszierendes Protein und Antikörper
04:14
are both totally natural products at the get-go.
96
238366
3007
sind beide von Anfang an total natürliche Produkte.
04:17
They were evolved by nature
97
241373
2779
Sie sind von der Natur entwickelt worden,
04:20
in order to get a jellyfish to glow green for whatever reason,
98
244152
2567
damit eine Qualle grün leuchtet, aus welchem Grund auch immer,
04:22
or in order to detect the code protein of an invading virus, for example.
99
246719
4383
oder um das Protein eines angreifenden Virus zu aufzuspüren.
04:27
And only much later did scientists come onto the scene
100
251102
3017
Und erst sehr viel später tauchen Wissenschaftler auf der Bühne auf
04:30
and say, "Hey, these are tools,
101
254119
2023
und sagen: "Hey, das sind Werkzeuge,
04:32
these are functions that we could use
102
256142
2113
das sind Funktionen, die wir nutzen könnten
04:34
in our own research tool palette."
103
258255
2008
in unserer eigenen Werkzeugpalette für die Forschung."
04:36
And instead of applying feeble human minds
104
260263
3628
Und anstatt dass sich der klägliche menschliche Verstand dafür einsetzen musste
04:39
to designing these tools from scratch,
105
263891
1884
um diese Werkzeuge aus dem Nichts zu erfinden,
04:41
there were these ready-made solutions right out there in nature
106
265775
2904
waren da diese vorgefertigten Lösungen direkt draußen in der Natur,
04:44
developed and refined steadily for millions of years
107
268679
3236
entwickelt und ununterbrochen verbessert seit Millionen von Jahren
04:47
by the greatest engineer of all.
108
271915
1700
vom Größten aller Ingenieure.
04:49
Thank you.
109
273615
1262
Danke.
04:50
(Applause)
110
274877
2538
(Applaus)
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