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Ed Boyden: A new way to study the brain's invisible secrets
Ed Boyden: Une nouvelle méthode pour étudier les secrets invisibles du cerveau
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Le neuro-ingénieur Ed Boyden veut savoir comment les minuscules biomolécules de nos cerveaux génèrent des pensées et des émotions, et il veut percer le mystère des changements moléculaires qui provoquent des maladies telles que l'épilepsie et l'Alzheimer. Au lieu de regarder ces structures invisibles à l’œil nu sous un microscope, si nous les agrandissions physiquement pour mieux les voir ? Apprenez comment on pourrait se servir des mêmes polymères qui se trouvent dans les couches pour bébé -- celles qui leur font gonfler -- pour mieux comprendre nos cerveaux.
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
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00:12
Hello, everybody.
0
904
1405
Bonjour, tout le monde.
00:14
I brought with me today a baby diaper.
1
2333
2643
J'ai apporté une couche pour bébé.
00:18
You'll see why in a second.
2
6793
1722
Je vous le dirai pourquoi.
00:20
Baby diapers have interesting properties.
3
8539
2010
Elles ont des propriétés particulières.
00:22
They can swell enormously
when you add water to them,
when you add water to them,
4
10573
2691
Elles se gonflent beaucoup
quand vous y ajoutez de l'eau,
quand vous y ajoutez de l'eau,
00:25
an experiment done
by millions of kids every day.
by millions of kids every day.
5
13288
2984
comme le prouvent des millions
d'enfants tous les jours.
d'enfants tous les jours.
00:28
(Laughter)
6
16296
1150
(Rires)
00:29
But the reason why
7
17470
1494
C'est parce qu'elles ont été conçues
très intelligemment.
très intelligemment.
00:30
is that they're designed
in a very clever way.
in a very clever way.
8
18988
2190
00:33
They're made out of a thing
called a swellable material.
called a swellable material.
9
21202
2635
Elles sont faites d'un matériel gonflable.
00:35
It's a special kind of material that,
when you add water,
when you add water,
10
23861
2737
Quand vous y ajoutez de l'eau,
00:38
it will swell up enormously,
11
26622
1430
ça se gonfle énormément,
00:40
maybe a thousand times in volume.
12
28076
2166
peut-être mille fois en volume.
00:42
And this is a very useful,
industrial kind of polymer.
industrial kind of polymer.
13
30266
3236
C'est un polymère industriel très utile.
00:45
But what we're trying to do
in my group at MIT
in my group at MIT
14
33819
2526
Ce que mon équipe
au MIT essaie de faire
au MIT essaie de faire
00:48
is to figure out if we can do
something similar to the brain.
something similar to the brain.
15
36369
3213
est de voir si on peut faire quelque
chose de semblable au cerveau.
chose de semblable au cerveau.
00:51
Can we make it bigger,
16
39606
1159
Peut-on l'agrandir
00:52
big enough that you
can peer inside
can peer inside
17
40789
1678
pour le regarder de près,
00:54
and see all the tiny building blocks,
the biomolecules,
the biomolecules,
18
42481
2628
pour voir comment ces infimes
blocs, les biomolécules,
blocs, les biomolécules,
00:57
how they're organized in three dimensions,
19
45133
2151
sont organisés en
trois dimensions ?
trois dimensions ?
00:59
the structure, the ground truth
structure of the brain, if you will?
structure of the brain, if you will?
20
47308
3485
Voir la structure de base
du cerveau, on pourrait dire ?
du cerveau, on pourrait dire ?
01:02
If we could get that,
21
50817
1158
En faisant ceci,
01:03
maybe we could have a better understanding
of how the brain is organized
of how the brain is organized
22
51999
3509
on aurait une meilleure idée de
comment le cerveau est organisé pour
comment le cerveau est organisé pour
01:07
to yield thoughts and emotions
23
55532
1659
produire des pensées et émotions,
01:09
and actions and sensations.
24
57215
1719
des actions et sensations.
01:10
Maybe we could try to pinpoint
the exact changes in the brain
the exact changes in the brain
25
58958
3415
Peut-être qu'on pourrait identifier
les changements exacts
les changements exacts
01:14
that result in diseases,
26
62397
1776
qui provoquent des maladies
01:16
diseases like Alzheimer's
and epilepsy and Parkinson's,
and epilepsy and Parkinson's,
27
64197
3212
comme Alzheimer, l'épilepsie
et Parkinson,
et Parkinson,
01:19
for which there are few
treatments, much less cures,
treatments, much less cures,
28
67433
2578
pour lesquelles il y existe
peu de soins et de remèdes
peu de soins et de remèdes
01:22
and for which, very often,
we don't know the cause or the origins
we don't know the cause or the origins
29
70035
3617
et desquelles on connaît
rarement les origines,
rarement les origines,
01:25
and what's really causing them to occur.
30
73676
2135
ce qui les causent vraiment.
01:28
Now, our group at MIT
31
76613
1740
Notre équipe au MIT
01:30
is trying to take
a different point of view
a different point of view
32
78377
2686
essaie de voir les choses
d'une autre façon en retraçant
d'une autre façon en retraçant
01:33
from the way neuroscience has
been done over the last hundred years.
been done over the last hundred years.
33
81087
3230
l'évolution de la neuroscience
au cours des 100 dernières années.
au cours des 100 dernières années.
01:36
We're designers. We're inventors.
34
84341
1579
On est designers et inventeurs.
01:37
We're trying to figure out
how to build technologies
how to build technologies
35
85944
2544
On essaie de concevoir des technologies
01:40
that let us look at and repair the brain.
36
88512
2456
pour observer et réparer le cerveau.
01:42
And the reason is,
37
90992
1151
La raison derrière
01:44
the brain is incredibly,
incredibly complicated.
incredibly complicated.
38
92167
2801
est que le cerveau est
sacrément compliqué.
sacrément compliqué.
01:47
So what we've learned
over the first century of neuroscience
over the first century of neuroscience
39
95484
2887
On a appris au cours du premier
siècle de la neuroscience
siècle de la neuroscience
01:50
is that the brain is a very
complicated network,
complicated network,
40
98395
2303
que le cerveau est un
réseau très complexe
réseau très complexe
01:52
made out of very specialized
cells called neurons
cells called neurons
41
100722
2480
composé de neurones,
des cellules spécialisées
des cellules spécialisées
01:55
with very complex geometries,
42
103226
1667
avec des géométries très complexes
01:56
and electrical currents will flow
through these complexly shaped neurons.
through these complexly shaped neurons.
43
104917
4237
à travers lesquelles traversent
des courants électriques.
des courants électriques.
02:01
Furthermore, neurons
are connected in networks.
are connected in networks.
44
109653
2784
De plus, les neurones
sont connectés en réseaux
sont connectés en réseaux
02:04
They're connected by little junctions
called synapses that exchange chemicals
called synapses that exchange chemicals
45
112461
3835
par de petites jonctions, des synapses,
qui transmettent les éléments chimiques
qui transmettent les éléments chimiques
02:08
and allow the neurons
to talk to each other.
to talk to each other.
46
116320
2218
qui leur permettent de
communiquer entre eux.
communiquer entre eux.
02:10
The density of the brain is incredible.
47
118562
1940
Le cerveau est d'une densité incroyable.
02:12
In a cubic millimeter of your brain,
48
120526
2307
Dans un millimètre cube du cerveau,
02:14
there are about 100,000 of these neurons
49
122857
2457
il y a environ 100 000 de ces neurones
02:17
and maybe a billion of those connections.
50
125338
2517
et peut-être bien
un milliard de ces jonctions.
un milliard de ces jonctions.
02:20
But it's worse.
51
128887
1382
Mais c'est pire que ça.
02:22
So, if you could zoom in to a neuron,
52
130293
2305
Si vous zoomez sur un neurone --
02:24
and, of course, this is just
our artist's rendition of it.
our artist's rendition of it.
53
132622
2750
et ceci n'est qu'une
représentation artistique --
représentation artistique --
02:27
What you would see are thousands
and thousands of kinds of biomolecules,
and thousands of kinds of biomolecules,
54
135396
4207
vous allez voir des milliers et des
milliers de types de biomolécules,
milliers de types de biomolécules,
02:31
little nanoscale machines
organized in complex, 3D patterns,
organized in complex, 3D patterns,
55
139627
4400
des machines nanométriques
organisées en schémas 3D
organisées en schémas 3D
02:36
and together they mediate
those electrical pulses,
those electrical pulses,
56
144051
2628
servant de médiateurs entre
les impulsions électriques,
les impulsions électriques,
02:38
those chemical exchanges
that allow neurons to work together
that allow neurons to work together
57
146703
3937
ces échanges chimiques qui permettent
aux neurones de travailler ensemble
aux neurones de travailler ensemble
02:42
to generate things like thoughts
and feelings and so forth.
and feelings and so forth.
58
150664
3669
pour générer des choses comme
les pensées et les sentiments.
les pensées et les sentiments.
02:46
Now, we don't know how
the neurons in the brain are organized
the neurons in the brain are organized
59
154357
3764
Nous ne savons pas exactement
comment sont organisés ces neurones
comment sont organisés ces neurones
02:50
to form networks,
60
158145
1174
pour former des réseaux
02:51
and we don't know how
the biomolecules are organized
the biomolecules are organized
61
159343
2500
ou comment sont organisées les
biomolécules à l'intérieur des neurones
biomolécules à l'intérieur des neurones
02:53
within neurons
62
161867
1174
02:55
to form these complex, organized machines.
63
163065
2405
pour former ces machines complexes.
02:57
If we really want to understand this,
64
165918
1820
Si on veut vraiment comprendre ceci,
02:59
we're going to need new technologies.
65
167762
1817
il faudra de nouvelles technologies.
03:01
But if we could get such maps,
66
169603
1784
En arrivant à cartographier le tout,
03:03
if we could look at the organization
of molecules and neurons
of molecules and neurons
67
171411
2943
on pourrait voir l'organisation
des molécules et neurones, et
des molécules et neurones, et
03:06
and neurons and networks,
68
174378
1566
des neurones et réseaux.
03:07
maybe we could really understand
how the brain conducts information
how the brain conducts information
69
175968
3437
On pourrait comprendre comment
le cerveau dirige de l'information
le cerveau dirige de l'information
des régions sensorielles,
03:11
from sensory regions,
70
179429
1167
03:12
mixes it with emotion and feeling,
71
180620
1736
mélange ceci avec les émotions
03:14
and generates our decisions and actions.
72
182380
2394
et produit nos décisions et actions.
03:17
Maybe we could pinpoint the exact set
of molecular changes that occur
of molecular changes that occur
73
185131
3789
On pourrait identifier les changements
moléculaires exacts qui se produisent
moléculaires exacts qui se produisent
03:20
in a brain disorder.
74
188944
1202
dans un trouble cérébral.
03:22
And once we know how
those molecules have changed,
those molecules have changed,
75
190170
2822
Une fois qu'on comprend comment
ces molécules ont changé,
ces molécules ont changé,
03:25
whether they've increased in number
or changed in pattern,
or changed in pattern,
76
193016
2780
si elles ont augmenté ou changé de schéma,
03:27
we could use those
as targets for new drugs,
as targets for new drugs,
77
195820
2939
on les utiliserait comme cibles
pour de nouveaux médicaments,
pour de nouveaux médicaments,
03:30
for new ways of delivering
energy into the brain
energy into the brain
78
198783
2271
de nouvelles façons de
transmettre de l'énergie
transmettre de l'énergie
03:33
in order to repair the brain
computations that are afflicted
computations that are afflicted
79
201078
3880
dans le cerveau pour y réparer
les computations abîmées
les computations abîmées
03:36
in patients who suffer
from brain disorders.
from brain disorders.
80
204982
2299
chez les patients atteints
de troubles cérébraux.
de troubles cérébraux.
03:39
We've all seen lots of different
technologies over the last century
technologies over the last century
81
207793
3243
Beaucoup de nouvelles technologies
au cours du dernier siècle
au cours du dernier siècle
03:43
to try to confront this.
82
211060
1166
ont relevé ce défi.
03:44
I think we've all seen brain scans
83
212250
1880
On a tous vu des scans cérébraux
03:46
taken using MRI machines.
84
214154
2034
pris dans des machines fMRI.
03:48
These, of course, have the great power
that they are noninvasive,
that they are noninvasive,
85
216212
3347
Leur grand atout est leur
non invasivité, donc on peut
non invasivité, donc on peut
03:51
they can be used on living human subjects.
86
219583
2355
les utiliser sur des
sujets humains vivants.
sujets humains vivants.
03:54
But also, they're spatially crude.
87
222407
2231
Mais ils sont aussi
visuellement peu raffinés.
visuellement peu raffinés.
03:56
Each of these blobs that you see,
or voxels, as they're called,
or voxels, as they're called,
88
224662
2990
Chacune de ces zones
à l'écran, des voxels,
à l'écran, des voxels,
03:59
can contain millions
and millions of neurons.
and millions of neurons.
89
227676
2689
peut contenir des millions de neurones.
04:02
So it's not at the level of resolution
90
230389
1850
Alors on n'a pas la résolution
04:04
where it can pinpoint
the molecular changes that occur
the molecular changes that occur
91
232263
2538
requise pour identifier les
changements moléculaires
changements moléculaires
04:06
or the changes in the wiring
of these networks
of these networks
92
234825
2286
ou les changements dans
le câblage du cerveau
le câblage du cerveau
04:09
that contributes to our ability
to be conscious and powerful beings.
to be conscious and powerful beings.
93
237135
3946
qui contribue à nous faire des
êtres conscients et capables.
êtres conscients et capables.
04:13
At the other extreme,
you have microscopes.
you have microscopes.
94
241797
3181
À l'autre extrême,
vous avez les microscopes.
vous avez les microscopes.
04:17
Microscopes, of course, will use light
to look at little tiny things.
to look at little tiny things.
95
245002
3295
Ils se servent de la lumière pour
observer des choses minuscules.
observer des choses minuscules.
04:20
For centuries, they've been used
to look at things like bacteria.
to look at things like bacteria.
96
248321
3075
Pendant des siècles, on a ainsi
observé les bactéries, etc.
observé les bactéries, etc.
04:23
For neuroscience,
97
251420
1151
En neuroscience,
04:24
microscopes are actually how neurons
were discovered in the first place,
were discovered in the first place,
98
252595
3412
les microscopes ont fait
la découverte des neurones
la découverte des neurones
04:28
about 130 years ago.
99
256031
1292
il y a 130 ans.
04:29
But light is fundamentally limited.
100
257347
2318
Mais la lumière a ses limites.
04:31
You can't see individual molecules
with a regular old microscope.
with a regular old microscope.
101
259689
3298
On ne peut pas voir des molécules
individuelles avec un microscope.
individuelles avec un microscope.
04:35
You can't look at these tiny connections.
102
263011
2152
On ne peut pas voir ces petites jonctions.
04:37
So if we want to make our ability
to see the brain more powerful,
to see the brain more powerful,
103
265187
3942
Si nous voulons améliorer
la façon d'observer le cerveau,
la façon d'observer le cerveau,
04:41
to get down to the ground truth structure,
104
269153
2168
de voir sa structure de base de près,
04:43
we're going to need to have
even better technologies.
even better technologies.
105
271345
3280
on aura besoin de meilleures technologies.
04:47
My group, a couple years ago,
started thinking:
started thinking:
106
275611
2224
Mon équipe s'est demandé :
04:49
Why don't we do the opposite?
107
277859
1412
si on faisait le contraire ?
04:51
If it's so darn complicated
to zoom in to the brain,
to zoom in to the brain,
108
279295
2461
Si c'est compliqué de
zoomer sur le cerveau,
zoomer sur le cerveau,
04:53
why can't we make the brain bigger?
109
281780
1943
pourquoi pas l'agrandir ?
04:56
It initially started
110
284166
1155
Ça a commencé
04:57
with two grad students in my group,
Fei Chen and Paul Tillberg.
Fei Chen and Paul Tillberg.
111
285345
2996
avec deux doctorants de l'équipe,
Fei Chen et Paul Tillberg.
Fei Chen et Paul Tillberg.
05:00
Now many others in my group
are helping with this process.
are helping with this process.
112
288365
2720
Maintenant d'autres m'aident
dans cette expérience.
dans cette expérience.
05:03
We decided to try to figure out
if we could take polymers,
if we could take polymers,
113
291109
2762
On a décidé d'essayer de
prendre des polymères
prendre des polymères
05:05
like the stuff in the baby diaper,
114
293895
1629
comme ceux des couches
05:07
and install it physically
within the brain.
within the brain.
115
295548
2006
et les installer dans le cerveau.
05:09
If we could do it just right,
and you add water,
and you add water,
116
297578
2241
Si on arrive à le faire
et on y ajoute de l'eau,
et on y ajoute de l'eau,
05:11
you can potentially blow the brain up
117
299843
1835
on pourrait gonfler le cerveau
05:13
to where you could distinguish
those tiny biomolecules from each other.
those tiny biomolecules from each other.
118
301702
3377
au point de pouvoir distinguer
une molécule d'une autre.
une molécule d'une autre.
05:17
You would see those connections
and get maps of the brain.
and get maps of the brain.
119
305103
2870
On pourrait voir ces jonctions
et cartographier le cerveau.
et cartographier le cerveau.
05:19
This could potentially be quite dramatic.
120
307997
1988
Ça pourrait avoir un effet important.
05:22
We brought a little demo here.
121
310009
3008
On a apporté une démo.
05:25
We got some purified baby diaper material.
122
313538
2575
Voici du matériel de couche purifié.
05:28
It's much easier
just to buy it off the Internet
just to buy it off the Internet
123
316137
2274
C'est plus facile d'en
acheter sur Internet
acheter sur Internet
05:30
than to extract the few grains
that actually occur in these diapers.
that actually occur in these diapers.
124
318435
3475
que d'extraire les quelques graines
qui se trouvent dans les couches.
qui se trouvent dans les couches.
05:33
I'm going to put just one teaspoon here
125
321934
2225
Ici, je vais placer une cuillerée
05:36
of this purified polymer.
126
324706
1794
de ce polymère purifié.
05:39
And here we have some water.
127
327270
2152
Et voici un peu d'eau.
05:41
What we're going to do
128
329446
1162
Ce qu'on va faire est
05:42
is see if this teaspoon
of the baby diaper material
of the baby diaper material
129
330632
3011
essayer de voir si cette cuillerée
de matière de couche
de matière de couche
05:45
can increase in size.
130
333667
1709
peut augmenter en taille.
05:48
You're going to see it increase in volume
by about a thousandfold
by about a thousandfold
131
336687
3696
Vous allez la voir augmenter par mille
05:52
before your very eyes.
132
340407
1286
sous vos yeux.
06:01
I could pour much more of this in there,
133
349597
1972
Je pourrais y ajouter encore plus d'eau,
06:03
but I think you've got the idea
134
351593
1558
mais vous avez déjà en gros vu
06:05
that this is a very,
very interesting molecule,
very interesting molecule,
135
353175
2502
que c'est une molécule très intéressante.
06:07
and if can use it in the right way,
136
355701
1912
Si on l'utilise intelligemment,
06:09
we might be able
to really zoom in on the brain
to really zoom in on the brain
137
357637
2321
on pourra zoomer sur
le cerveau d'une façon
le cerveau d'une façon
06:11
in a way that you can't do
with past technologies.
with past technologies.
138
359982
2594
que les autres technologies
n'ont pas pu faire.
n'ont pas pu faire.
06:15
OK. So a little bit of chemistry now.
139
363227
2054
Maintenant, un peu de chimie.
06:17
What's going on
in the baby diaper polymer?
in the baby diaper polymer?
140
365305
2442
Que se passe-t-il dans
ce polymère de couche ?
ce polymère de couche ?
06:19
If you could zoom in,
141
367771
1676
Si on zoomait dessus,
06:21
it might look something like
what you see on the screen.
what you see on the screen.
142
369471
2673
ça ressemblerait à
ce qu'il y a sur l'écran.
ce qu'il y a sur l'écran.
06:24
Polymers are chains of atoms
arranged in long, thin lines.
arranged in long, thin lines.
143
372168
4492
Les polymères sont de longues
et minces chaînes d'atomes.
et minces chaînes d'atomes.
06:28
The chains are very tiny,
144
376684
1367
Ces chaînes sont minuscules,
06:30
about the width of a biomolecule,
145
378075
1864
de la largeur d'une biomolécule,
06:31
and these polymers are really dense.
146
379963
1747
et ces polymères sont très denses.
06:33
They're separated by distances
147
381734
1500
Ils sont séparés par
06:35
that are around the size of a biomolecule.
148
383258
2252
la distance d'une biomolécule.
06:37
This is very good
149
385534
1165
Ceci est bien
06:38
because we could potentially
move everything apart in the brain.
move everything apart in the brain.
150
386723
3041
parce qu'on pourrait tout
écarter dans le cerveau.
écarter dans le cerveau.
06:41
If we add water, what will happen is,
151
389788
1848
Si nous y ajoutons de l'eau,
06:43
this swellable material
is going to absorb the water,
is going to absorb the water,
152
391660
2515
le matériel gonflable va l'absorber,
06:46
the polymer chains will move
apart from each other,
apart from each other,
153
394199
2400
les chaînes vont s'écarter
l'une de l'autre
l'une de l'autre
06:48
and the entire material
is going to become bigger.
is going to become bigger.
154
396623
2634
et tout le matériel va grandir.
06:51
And because these chains are so tiny
155
399615
1814
Parce que ces chaînes sont minuscules
06:53
and spaced by biomolecular distances,
156
401453
2205
et séparées par des
distances biomoléculaires,
distances biomoléculaires,
06:55
we could potentially blow up the brain
157
403682
2039
on pourrait agrandir le cerveau
06:57
and make it big enough to see.
158
405745
1633
à une taille visible.
07:00
Here's the mystery, then:
159
408020
1240
La question clé est :
07:01
How do we actually make
these polymer chains inside the brain
these polymer chains inside the brain
160
409284
3610
comment mettre ces chaînes
de polymère dans le cerveau
de polymère dans le cerveau
07:04
so we can move all the biomolecules apart?
161
412918
2239
pour faire s'écarter les biomolécules ?
07:07
If we could do that,
162
415181
1151
Si on pouvait le faire,
07:08
maybe we could get
ground truth maps of the brain.
ground truth maps of the brain.
163
416356
2397
on pourrait cartographier
les bases du cerveau.
les bases du cerveau.
07:10
We could look at the wiring.
164
418777
1389
On pourrait voir le câblage.
07:12
We can peer inside
and see the molecules within.
and see the molecules within.
165
420190
3157
On y regarderait à l'intérieur
pour voir les molécules.
pour voir les molécules.
07:15
To explain this, we made some animations
166
423925
2481
On a conçu des animations
pour mieux expliquer ceci.
pour mieux expliquer ceci.
07:18
where we actually look
at, in these artist renderings,
at, in these artist renderings,
167
426430
2603
Les représentations artistiques
nous permettent de voir
nous permettent de voir
07:21
what biomolecules might look
like and how we might separate them.
like and how we might separate them.
168
429057
3541
comment seraient les biomolécules
si nous les écartions.
si nous les écartions.
07:24
Step one: what we'd have
to do, first of all,
to do, first of all,
169
432622
2549
La première étape serait
07:27
is attach every biomolecule,
shown in brown here,
shown in brown here,
170
435195
3389
de lier chaque biomolécule
(ici en marron)
(ici en marron)
07:30
to a little anchor, a little handle.
171
438608
2159
à une petite ancre, une petite anse.
07:32
We need to pull the molecules
of the brain apart from each other,
of the brain apart from each other,
172
440791
3095
On doit écarter les molécules du
cerveau l'une de l'autre,
cerveau l'une de l'autre,
07:35
and to do that, we need
to have a little handle
to have a little handle
173
443910
2326
et pour le faire, on a besoin
d'une petite anse
d'une petite anse
07:38
that allows those polymers to bind to them
174
446260
2285
qui fasse que les polymères
se lient à elles
se lient à elles
07:40
and to exert their force.
175
448569
1542
et exercent leur force.
07:43
Now, if you just take baby diaper
polymer and dump it on the brain,
polymer and dump it on the brain,
176
451278
3161
Si vous mettez simplement
le polymère sur le cerveau,
le polymère sur le cerveau,
07:46
obviously, it's going to sit there on top.
177
454463
2037
ça va seulement s'installer dessus.
07:48
So we need to find a way
to make the polymers inside.
to make the polymers inside.
178
456524
2528
Il faudrait plutôt le fabriquer
à l'intérieur même.
à l'intérieur même.
07:51
And this is where we're really lucky.
179
459076
1788
Sur ce point, on est chanceux
07:52
It turns out, you can
get the building blocks,
get the building blocks,
180
460888
2188
car on peut prendre les blocs constructifs
07:55
monomers, as they're called,
181
463100
1372
appelés « monomères »
07:56
and if you let them go into the brain
182
464496
1784
et les lâcher dans le cerveau
07:58
and then trigger the chemical reactions,
183
466304
2036
avant d'induire des réactions chimiques
08:00
you can get them to form
those long chains,
those long chains,
184
468364
2702
qui les transformeraient
en ces longues chaînes
en ces longues chaînes
08:03
right there inside the brain tissue.
185
471090
1798
à l'intérieur même du tissu cérébral.
08:05
They're going to wind their way
around biomolecules
around biomolecules
186
473325
2397
Ils vont s'enrouler
autour des biomolécules
autour des biomolécules
08:07
and between biomolecules,
187
475746
1221
et entre celles-ci
08:08
forming those complex webs
188
476991
1625
pour former des réseaux complexes
08:10
that will allow you, eventually,
to pull apart the molecules
to pull apart the molecules
189
478640
2862
qui permettraient, éventuellement,
d'écarter les molécules
d'écarter les molécules
08:13
from each other.
190
481526
1175
l'une de l'autre.
08:14
And every time one
of those little handles is around,
of those little handles is around,
191
482725
3054
À chaque fois qu'il y
a une petite anse,
a une petite anse,
08:17
the polymer will bind to the handle,
and that's exactly what we need
and that's exactly what we need
192
485803
3350
le polymère s'y attachera,
et c'est ce dont on a besoin
et c'est ce dont on a besoin
08:21
in order to pull the molecules
apart from each other.
apart from each other.
193
489177
2531
pour écarter les molécules
les unes des autres.
les unes des autres.
08:23
All right, the moment of truth.
194
491732
1693
Nous voici à un moment crucial.
08:25
We have to treat this specimen
195
493449
2148
On doit traiter ce spécimen
08:27
with a chemical to kind of loosen up
all the molecules from each other,
all the molecules from each other,
196
495621
3446
avec un agent chimique pour
détacher chaque molécule de l'autre,
détacher chaque molécule de l'autre,
08:31
and then, when we add water,
197
499091
1836
puis, à l'ajout de l'eau,
08:32
that swellable material is going
to start absorbing the water,
to start absorbing the water,
198
500951
2953
le matériel gonflable va
commencer à l'absorber
commencer à l'absorber
08:35
the polymer chains will move apart,
199
503928
1703
et les chaînes vont s'écarter,
08:37
but now, the biomolecules
will come along for the ride.
will come along for the ride.
200
505655
2722
mais maintenant, les biomolécules
vont les accompagner.
vont les accompagner.
08:40
And much like drawing
a picture on a balloon,
a picture on a balloon,
201
508401
2164
Et tout comme quand
on dessine un ballon
on dessine un ballon
08:42
and then you blow up the balloon,
202
510589
1587
et puis qu'on le gonfle,
08:44
the image is the same,
203
512200
1290
l'image reste la même,
08:45
but the ink particles have moved
away from each other.
away from each other.
204
513514
2548
mais les particules d'encre
se sont écartées.
se sont écartées.
08:48
And that's what we've been able
to do now, but in three dimensions.
to do now, but in three dimensions.
205
516086
3467
Et ce que nous avons pu faire en 3D.
08:51
There's one last trick.
206
519577
1999
Il y a un dernier truc.
08:53
As you can see here,
207
521600
1218
Comme vous le voyez,
08:54
we've color-coded
all the biomolecules brown.
all the biomolecules brown.
208
522842
2109
on a codé toutes
les biomolécules en marron
les biomolécules en marron
08:56
That's because they all
kind of look the same.
kind of look the same.
209
524975
2170
parce qu'elles se ressemblent toutes.
08:59
Biomolecules are made
out of the same atoms,
out of the same atoms,
210
527169
2105
Elles sont faites des mêmes atomes,
09:01
but just in different orders.
211
529298
2240
juste dans des ordres différents.
09:03
So we need one last thing
212
531562
1500
On a besoin d'un dernier truc
09:05
in order to make them visible.
213
533086
1695
pour les rendre visibles.
09:06
We have to bring in little tags,
214
534805
1579
On a besoin de petites étiquettes
09:08
with glowing dyes
that will distinguish them.
that will distinguish them.
215
536408
3019
teintes de couleurs vives
qui les différencient.
qui les différencient.
09:11
So one kind of biomolecule
might get a blue color.
might get a blue color.
216
539451
2673
Un type de biomolécule aurait
la couleur bleue.
la couleur bleue.
09:14
Another kind of biomolecule
might get a red color.
might get a red color.
217
542148
2351
Un autre type aurait la couleur rouge.
09:16
And so forth.
218
544523
1276
Et ainsi de suite.
09:17
And that's the final step.
219
545823
1552
Ceci est l'étape finale.
09:19
Now we can look at something like a brain
220
547399
2278
On peut maintenant
regarder le cerveau
regarder le cerveau
09:21
and look at the individual molecules,
221
549701
1796
et voir les molécules individuelles
09:23
because we've moved them
far apart enough from each other
far apart enough from each other
222
551521
2707
parce qu'elles ont été assez
écartées l'une de l'autre
écartées l'une de l'autre
09:26
that we can tell them apart.
223
554252
1698
pour qu'on les différencie.
09:27
So the hope here is that
we can make the invisible visible.
we can make the invisible visible.
224
555974
2834
L'idée est de rendre visible l'invisible.
09:30
We can turn things that might seem
small and obscure
small and obscure
225
558832
2566
On peut prendre des choses
minuscules et obscures
minuscules et obscures
09:33
and blow them up
226
561422
1151
et les agrandir
09:34
until they're like constellations
of information about life.
of information about life.
227
562597
3177
jusqu'à ce qu'elles deviennent
des constellations d'information.
des constellations d'information.
09:37
Here's an actual video
of what it might look like.
of what it might look like.
228
565798
2375
Voici une vidéo d'à quoi ça
pourrait ressembler.
pourrait ressembler.
09:40
We have here a little brain in a dish --
229
568197
2371
On a un petit cerveau dans un pétri --
09:42
a little piece of a brain, actually.
230
570592
1747
un morceau de cerveau, en fait.
09:44
We've infused the polymer in,
231
572363
1596
On y a injecté le polymère
09:45
and now we're adding water.
232
573983
1467
et on y ajoute de l'eau.
09:47
What you'll see is that,
right before your eyes --
right before your eyes --
233
575474
2358
Vous verrez de vos propres yeux
09:49
this video is sped up about sixtyfold --
234
577856
1923
(cette vidéo est accélérée par soixante)
09:51
this little piece of brain tissue
is going to grow.
is going to grow.
235
579803
2725
comment grandit ce petit morceau
de tissu cérébral.
de tissu cérébral.
09:54
It can increase by a hundredfold
or even more in volume.
or even more in volume.
236
582552
3180
Ça peut augmenter par cent
ou encore plus en volume.
ou encore plus en volume.
09:57
And the cool part is, because
those polymers are so tiny,
those polymers are so tiny,
237
585756
2949
Ce qui est super, c'est que
ces polymères sont si petites
ces polymères sont si petites
10:00
we're separating biomolecules
evenly from each other.
evenly from each other.
238
588729
2559
que la séparation des
biomolécules est uniforme.
biomolécules est uniforme.
10:03
It's a smooth expansion.
239
591312
1658
C'est un élargissement uniforme.
10:04
We're not losing the configuration
of the information.
of the information.
240
592994
2687
La configuration de l'information
ne se perd pas.
ne se perd pas.
10:07
We're just making it easier to see.
241
595705
2700
Elle devient simplement
plus facile à voir.
plus facile à voir.
10:11
So now we can take
actual brain circuitry --
actual brain circuitry --
242
599333
2176
Prenons maintenant un
vrai circuit cérébral,
vrai circuit cérébral,
10:13
here's a piece of the brain
involved with, for example, memory --
involved with, for example, memory --
243
601533
3134
par exemple la partie
qui s'occupe de la mémoire,
qui s'occupe de la mémoire,
10:16
and we can zoom in.
244
604691
1263
et on peut zoomer dessus.
10:17
We can start to actually look at
how circuits are configured.
how circuits are configured.
245
605978
2890
On peut discerner comment
sont configurés ces circuits.
sont configurés ces circuits.
10:20
Maybe someday we could read out a memory.
246
608892
1968
Peut-être même « lire » une mémoire.
10:22
Maybe we could actually look
at how circuits are configured
at how circuits are configured
247
610884
2779
Voir comment ils sont configurés pour
10:25
to process emotions,
248
613687
1152
traiter les émotions,
10:26
how the actual wiring
of our brain is organized
of our brain is organized
249
614863
2922
comment le câblage du cerveau
est vraiment organisé
est vraiment organisé
10:29
in order to make us who we are.
250
617809
2567
pour nous rendre qui nous sommes.
10:32
And of course, we can pinpoint, hopefully,
251
620400
2047
Nous espérons, bien sûr, identifier
10:34
the actual problems in the brain
at a molecular level.
at a molecular level.
252
622471
3159
les réels problèmes cérébraux
au niveau moléculaire.
au niveau moléculaire.
10:37
What if we could actually
look into cells in the brain
look into cells in the brain
253
625654
2569
Et si on pouvait regarder
dans les cellules du cerveau
dans les cellules du cerveau
10:40
and figure out, wow, here are the 17
molecules that have altered
molecules that have altered
254
628247
3083
et voir que, disons, 17
molécules ont changé
molécules ont changé
10:43
in this brain tissue that has been
undergoing epilepsy
undergoing epilepsy
255
631354
3455
dans ce tissu cérébral qui
est atteint d'épilepsie
est atteint d'épilepsie
10:46
or changing in Parkinson's disease
256
634833
1650
ou de Parkinson ou
10:48
or otherwise being altered?
257
636507
1517
a changé d'une autre manière ?
10:50
If we get that systematic list
of things that are going wrong,
of things that are going wrong,
258
638048
3043
Si on dresse une liste de
tout ce qui va de travers,
tout ce qui va de travers,
10:53
those become our therapeutic targets.
259
641115
2199
on a une liste de nos
cibles thérapeutiques
cibles thérapeutiques
10:55
We can build drugs that bind those.
260
643338
1677
pour concevoir des médicaments
10:57
We can maybe aim energy
at different parts of the brain
at different parts of the brain
261
645039
2627
et pour cibler de l'énergie
sur certaines parties
sur certaines parties
10:59
in order to help people
with Parkinson's or epilepsy
with Parkinson's or epilepsy
262
647690
2687
afin d'aider ceux atteints de
Parkinson ou d'épilepsie
Parkinson ou d'épilepsie
11:02
or other conditions that affect
over a billion people
over a billion people
263
650401
2551
ou d'autres maladies qui touchent plus
d'un milliard de personnes dans le monde.
d'un milliard de personnes dans le monde.
11:04
around the world.
264
652976
1213
11:07
Now, something interesting
has been happening.
has been happening.
265
655246
2206
Ce qui est intéressant est qu'il s'avère
11:09
It turns out that throughout biomedicine,
266
657476
2705
qu'à travers la biomédecine,
11:12
there are other problems
that expansion might help with.
that expansion might help with.
267
660205
2666
l'agrandissement pourrait
résoudre d'autres problèmes.
résoudre d'autres problèmes.
11:14
This is an actual biopsy
from a human breast cancer patient.
from a human breast cancer patient.
268
662895
3234
Voici la biopsie d'une patiente
atteinte d'un cancer du sein.
atteinte d'un cancer du sein.
11:18
It turns out that if you look at cancers,
269
666505
2188
Si vous regardez les cancers
11:20
if you look at the immune system,
270
668717
1611
ainsi que le système immunitaire,
11:22
if you look at aging,
if you look at development --
if you look at development --
271
670352
2513
le vieillissement et le développement,
11:24
all these processes are involving
large-scale biological systems.
large-scale biological systems.
272
672889
4497
tous ces procédés impliquent des
systèmes biologiques à grande échelle,
systèmes biologiques à grande échelle,
11:29
But of course, the problems begin
with those little nanoscale molecules,
with those little nanoscale molecules,
273
677410
4024
mais, bien sûr, le problème commence
à l'échelle des molécules nanométriques,
à l'échelle des molécules nanométriques,
11:33
the machines that make the cells
and the organs in our body tick.
and the organs in our body tick.
274
681458
3869
ces « machines » qui font marcher
les cellules et organes de nos corps.
les cellules et organes de nos corps.
11:37
So what we're trying
to do now is to figure out
to do now is to figure out
275
685351
2222
On essaie de comprendre comment
11:39
if we can actually use this technology
to map the building blocks of life
to map the building blocks of life
276
687597
3466
utiliser cette technologie pour
cartographier les schémas structuraux
cartographier les schémas structuraux
11:43
in a wide variety of diseases.
277
691087
1745
de plusieurs maladies.
11:44
Can we actually pinpoint
the molecular changes in a tumor
the molecular changes in a tumor
278
692856
2896
Pouvons-nous identifier les
changements dans une tumeur
changements dans une tumeur
11:47
so that we can actually
go after it in a smart way
go after it in a smart way
279
695776
2369
pour pouvoir l'attaquer
de manière intelligente
de manière intelligente
11:50
and deliver drugs that might wipe out
exactly the cells that we want to?
exactly the cells that we want to?
280
698169
3944
et fournir les médicaments qui éliminent
précisément les cellules qu'il faut ?
précisément les cellules qu'il faut ?
11:54
You know, a lot of medicine
is very high risk.
is very high risk.
281
702137
2335
Beaucoup de médicaments
ont un risque très élevé.
ont un risque très élevé.
11:56
Sometimes, it's even guesswork.
282
704496
1782
C'est souvent de l'approximation.
11:58
My hope is we can actually turn
what might be a high-risk moon shot
what might be a high-risk moon shot
283
706626
3875
J'espère transformer quelque
chose à risque très élevé
chose à risque très élevé
12:02
into something that's more reliable.
284
710525
1769
en quelque chose de plus sûr.
12:04
If you think about the original moon shot,
285
712318
2055
La première mission sur la Lune
avait des bases scientifiques solides.
avait des bases scientifiques solides.
12:06
where they actually landed on the moon,
286
714397
1898
12:08
it was based on solid science.
287
716319
1444
12:09
We understood gravity;
288
717787
1603
On comprenait déjà la gravité,
les lois de l'aérodynamisme,
12:11
we understood aerodynamics.
289
719414
1341
12:12
We knew how to build rockets.
290
720779
1395
la construction des fusées.
12:14
The science risk was under control.
291
722198
2468
Le risque scientifique
était sous contrôle,
était sous contrôle,
12:16
It was still a great, great
feat of engineering.
feat of engineering.
292
724690
2753
mais c'était quand même un
grand exploit d'ingénierie.
grand exploit d'ingénierie.
12:19
But in medicine, we don't
necessarily have all the laws.
necessarily have all the laws.
293
727467
2645
Mais en médecine, on n'a pas
toujours toutes les lois.
toujours toutes les lois.
12:22
Do we have all the laws
that are analogous to gravity,
that are analogous to gravity,
294
730136
3109
Avons-nous des lois qui sont
analogues à celle de la gravité,
analogues à celle de la gravité,
12:25
that are analogous to aerodynamics?
295
733269
2344
à celles de l'aérodynamisme ?
12:27
I would argue that with technologies
296
735637
1730
Je dirais qu'avec les technologies
12:29
like the kinds I'm talking about today,
297
737391
1872
dont je parle aujourd'hui,
12:31
maybe we can actually derive those.
298
739287
1693
on pourrait bien trouver ces lois.
12:33
We can map the patterns
that occur in living systems,
that occur in living systems,
299
741004
2857
On pourrait cartographier les
profils des systèmes vivants
profils des systèmes vivants
12:35
and figure out how to overcome
the diseases that plague us.
the diseases that plague us.
300
743885
4558
et trouver des remèdes aux
maladies qui nous affectent.
maladies qui nous affectent.
12:41
You know, my wife and I
have two young kids,
have two young kids,
301
749499
2079
Mon épouse et moi avons deux enfants.
12:43
and one of my hopes as a bioengineer
is to make life better for them
is to make life better for them
302
751602
3234
En tant que bio-ingénieur, je veux
que leur vie soit meilleure
que leur vie soit meilleure
12:46
than it currently is for us.
303
754860
1729
que la nôtre actuellement.
12:48
And my hope is, if we can
turn biology and medicine
turn biology and medicine
304
756613
3730
Mon rêve est de transformer
la biologie et la médecine
la biologie et la médecine
12:52
from these high-risk endeavors
that are governed by chance and luck,
that are governed by chance and luck,
305
760367
4357
de ces projets à risque élevé,
gouvernés par la chance et le hasard,
gouvernés par la chance et le hasard,
12:56
and make them things
that we win by skill and hard work,
that we win by skill and hard work,
306
764748
3927
à des domaines où on réussit grâce
à l'effort et aux compétences.
à l'effort et aux compétences.
13:00
then that would be a great advance.
307
768699
1898
Ce serait une grande avancée.
Merci beaucoup.
13:02
Thank you very much.
308
770621
1206
(Applaudissements)
13:03
(Applause)
309
771851
10383
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