ABOUT THE SPEAKER
Carl Schoonover - Neuroscience PhD student + writer
Carl 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.

More profile about the speaker
Carl Schoonover | Speaker | TED.com
TED2012

Carl Schoonover: How to look inside the brain

קארל שונובר: איך להסתכל אל תוך המח

Filmed:
962,022 views

ישנה התקדמות רבה בהבנה שלנו כיצד פועל המח, אבל איך בעצם ניתן ללמוד על הנוירונים שבתוכו? בעזרת תמונות מדהימות, מדען המח ועמית TED , קארל שונובר מציג את הכלים שמאפשרים לנו לראות אל תוך המח.
- Neuroscience PhD student + writer
Carl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
This is a thousand-year-oldבן אלף drawingצִיוּר of the brainמוֹחַ.
0
359
3996
זהו שרטוט בן אלף שנה של המוח.
00:20
It's a diagramתרשים of the visualחָזוּתִי systemמערכת.
1
4355
1912
זו דיאגרמה של מערכת הראייה.
00:22
And some things look very familiarמוּכָּר todayהיום.
2
6267
2750
הציור מאוד דומה לדיאגרמות שמצויירות כיום.
00:24
Two eyesעיניים at the bottomתַחתִית, opticאופטי nerveעָצָב flowingזורם out from the back.
3
9017
4367
שתי עיניים בתחתית התמונה ועצב הראייה שיוצא מהן מאחור.
00:29
There's a very largeגָדוֹל noseאף
4
13384
2120
ויש אף גדול מאוד
00:31
that doesn't seemנראה to be connectedמְחוּבָּר to anything in particularמיוחד.
5
15504
3317
שלא נראה מחובר לשום דבר.
00:34
And if we compareלְהַשְׁווֹת this
6
18821
1700
ואם נשווה את זה
00:36
to more recentלאחרונה representations- ייצוגים of the visualחָזוּתִי systemמערכת,
7
20521
2074
לשרטוטים של מערכת הראייה מהתקופה האחרונה,
00:38
you'llאתה see that things have gottenקיבל substantiallyבאופן משמעותי more complicatedמסובך
8
22595
2957
תוכלו לראות שדברים נעשו הרבה יותר מורכבים
00:41
over the interveningמתערבת thousandאלף yearsשנים.
9
25552
1573
במהלך אלף השנים שעברו.
00:43
And that's because todayהיום we can see what's insideבְּתוֹך of the brainמוֹחַ,
10
27125
2965
וזה בגלל שכיום אנחנו יכולים לראות מה קורה בתוך המוח,
00:45
ratherבמקום than just looking at its overallבאופן כללי shapeצוּרָה.
11
30090
2481
בניגוד להסתכלות רק על צורתו הנראית לעין.
00:48
Imagineלדמיין you wanted to understandמבין how a computerמַחשֵׁב worksעובד
12
32571
3979
דמיינו שאתם רוצים לדעת כיצד פועל מחשב
00:52
and all you could see was a keyboardמקלדת, a mouseעכבר, a screenמָסָך.
13
36550
3179
וכל מה שאתם יכולים לראות הם מקלדת, עכבר ומסך המחשב.
00:55
You really would be kindסוג of out of luckמַזָל.
14
39729
2396
סוג של חוסר אונים...
00:58
You want to be ableיכול to openלִפְתוֹחַ it up, crackסדק it openלִפְתוֹחַ,
15
42125
2042
אתם רוצים להיות יכולים לפתוח אותו,
01:00
look at the wiringתִיוּל insideבְּתוֹך.
16
44167
1844
ולהסתכל על כל החוטים שבפנים.
01:01
And up untilעד a little more than a centuryמֵאָה agoלִפנֵי,
17
46011
1864
עד לפני קצת יותר ממאה שנה,
01:03
nobodyאף אחד was ableיכול to do that with the brainמוֹחַ.
18
47875
2000
אף אחד לא היה יכול לעשות את זה עם המוח.
01:05
Nobodyאף אחד had had a glimpseהֲצָצָה of the brain'sמוֹחַ wiringתִיוּל.
19
49875
1880
אף אחד לא היה יכול לראות את ה"חיווט" במוח.
01:07
And that's because if you take a brainמוֹחַ out of the skullגולגולת
20
51755
2952
זה בגלל שאם תיקח מוח, תוציא אותו מהגולגולת
01:10
and you cutגזירה a thinדַק sliceפרוסה of it,
21
54707
1689
תחתוך פרוסה דקה ממנו,
01:12
put it underתַחַת even a very powerfulחָזָק microscopeמִיקרוֹסקוֹפּ,
22
56396
2498
ותשים אותה תחת מיקרוסקופ חזק,
01:14
there's nothing there.
23
58894
1181
אין שם כלום.
01:15
It's grayאפור, formlessחסר צורה.
24
60075
1613
זה אפור וחסר צורה.
01:17
There's no structureמִבְנֶה. It won'tרָגִיל tell you anything.
25
61688
2604
אין מבנה מוגדר, זה לא יגיד לך כלום.
01:20
And this all changedהשתנה in the lateמאוחר 19thה centuryמֵאָה.
26
64292
2854
כל זה השתנה לקראת סוף המאה ה-19.
01:23
Suddenlyפִּתְאוֹם, newחָדָשׁ chemicalכִּימִי stainsכתמים for brainמוֹחַ tissueרִקמָה were developedמפותח
27
67146
3875
פתאום החלו לפתח כל מיני צבעים כימיים לצביעת רקמת המוח
01:26
and they gaveנתן us our first glimpsesהצצות at brainמוֹחַ wiringתִיוּל.
28
71021
2812
שנתנו לנו הצצה ראשונה למה שקורה בתוכו.
01:29
The computerמַחשֵׁב was crackedסדוק openלִפְתוֹחַ.
29
73833
2013
פתחנו את המחשב לרווחה.
01:31
So what really launchedMANAG מספר modernמוֹדֶרנִי neuroscienceמדעי המוח
30
75846
2856
אז מה שבאמת קידם את מדעי המוח המודרנים
01:34
was a stainכֶּתֶם calledשקוראים לו the GolgiGolgi stainכֶּתֶם.
31
78702
1965
הוא צבען שנקרא צבען גולג'י.
01:36
And it worksעובד in a very particularמיוחד way.
32
80667
1881
והוא פועל בצורה הבאה.
01:38
Insteadבמקום זאת of stainingהַכתָמָה all of the cellsתאים insideבְּתוֹך of a tissueרִקמָה,
33
82548
3110
במקום לצבוע את כל התאים בתוך רקמה מסויימת,
01:41
it somehowאיכשהו only stainsכתמים about one percentאָחוּז of them.
34
85658
3032
הוא צובע רק כאחוז אחד מהם.
01:44
It clearsמנקה the forestיַעַר, revealsמגלה the treesעצים insideבְּתוֹך.
35
88690
3342
מנקה את התמונה, כך שניתן לראות מה שקורה בפנים.
01:47
If everything had been labeledשכותרתו, nothing would have been visibleנִרְאֶה.
36
92032
2672
אם כל הרקמה היתה נצבעת לא היה ניתן לראות כלום.
01:50
So somehowאיכשהו it showsמופעים what's there.
37
94704
2046
כך שבצורה הזאת ניתן לראות מה קורה שם.
01:52
Spanishספרדית neuroanatomistneuroanatomist Santiagoסנטיאגו Ramonרמון y CajalCajal,
38
96750
2667
המומחה הספרדי לאנטומיה של מערכת העצבים סנטיאגו רמון א כהל,
01:55
who'sמי זה widelyנרחב consideredנחשב the fatherאַבָּא of modernמוֹדֶרנִי neuroscienceמדעי המוח,
39
99417
2845
שנחשב לאבי מדעי המוח המודרנים,
01:58
appliedהוחל this GolgiGolgi stainכֶּתֶם, whichאיזה yieldsתשואות dataנתונים whichאיזה looksנראה like this,
40
102262
3897
השתמש בצבען הגולג'י הזה, שנתן לו תמונה שנראית כך,
02:02
and really gaveנתן us the modernמוֹדֶרנִי notionרעיון of the nerveעָצָב cellתָא, the neuronעֲצָבוֹן.
41
106159
3758
ונתן לנו את הבסיס להבנה של תא העצב, הנוירון.
02:05
And if you're thinkingחושב of the brainמוֹחַ as a computerמַחשֵׁב,
42
109917
2614
ואם נחשוב על המוח כעל מחשב,
02:08
this is the transistorטרָנזִיסטוֹר.
43
112531
2011
אז זה הטרנסיסטור.
02:10
And very quicklyבִּמְהִירוּת CajalCajal realizedהבין
44
114542
2075
מהר מאוד כהל הבין
02:12
that neuronsנוירונים don't operateלְהַפְעִיל aloneלבד,
45
116617
2337
שהנוירון לא פשוט עובד לבד,
02:14
but ratherבמקום make connectionsקשרים with othersאחרים
46
118954
1838
אלא יוצר קשרים עם נוירונים אחרים
02:16
that formטופס circuitsמעגלים just like in a computerמַחשֵׁב.
47
120792
2506
שביחד יוצרים מעגלים, ממש בדומה למה שיש במחשב.
02:19
Todayהיום, a centuryמֵאָה laterיותר מאוחר, when researchersחוקרים want to visualizeלַחֲזוֹת neuronsנוירונים,
48
123298
3391
כיום, מאה שנה מאוחר יותר, כאשר חוקרים רוצים להסתכל על נוירונים,
02:22
they lightאוֹר them up from the insideבְּתוֹך ratherבמקום than darkeningהִתקַדְרוּת them.
49
126689
2767
הם "מאירים" אותם מבפנים, במקום להכהות אותם בצבע כלשהו.
02:25
And there's severalכַּמָה waysדרכים of doing this.
50
129456
1150
ויש כמה שיטות לעשות זאת,
02:26
But one of the mostרוב popularפופולרי onesיחידות
51
130606
1727
אבל אחת השיטות הפופולריות ביותר
02:28
involvesכרוך greenירוק fluorescentפלואורסצנטי proteinחֶלְבּוֹן.
52
132333
2092
משתמשת בחלבון פלורסנטי ירוק
(Green Fluorescent protein)
02:30
Now greenירוק fluorescentפלואורסצנטי proteinחֶלְבּוֹן,
53
134425
1659
החלבון הפלורסנטי הזה,
02:31
whichאיזה oddlyבְּאֹפֶן מוּזַר enoughמספיק comesבא from a bioluminescentביולומינציה jellyfishמדוזה,
54
136084
3145
שמקורו ממדוזה בעלת יכולת הארה ביולוגית (ביולומיניסנציה)
02:35
is very usefulמוֹעִיל.
55
139229
1238
מאוד מועיל,
02:36
Because if you can get the geneגֵן for greenירוק fluorescentפלואורסצנטי proteinחֶלְבּוֹן
56
140467
2638
כיוון שאם אתה יכול לקחת את הגן לחלבון הזה
02:39
and deliverלִמְסוֹר it to a cellתָא,
57
143105
1675
ולהכניס את אותו לתא,
02:40
that cellתָא will glowלַהַט greenירוק --
58
144780
1747
התא יתחיל לזהור בצבע ירוק,
02:42
or any of the manyרב variantsגרסאות now of greenירוק fluorescentפלואורסצנטי proteinחֶלְבּוֹן,
59
146527
3746
או בצבעים אחרים, תלוי בווריאציה של החלבון בה השתמשת,
02:46
you get a cellתָא to glowלַהַט manyרב differentשונה colorsצבעים.
60
150273
1664
אתה יכול לגרום לכך שהתא יחל לזהור בצבעים שונים.
02:47
And so comingמגיע back to the brainמוֹחַ,
61
151937
1521
אז נחזור אם כן למוח,
02:49
this is from a geneticallyמבחינה גנטית engineeredמהונדסים mouseעכבר calledשקוראים לו "BrainbowBrainbow."
62
153458
3800
זוהי תמונה מעכבר מהונדס גנטית שנקרא "בריין-בואו" (מוח-קשת בענן).
02:53
And it's so calledשקוראים לו, of courseקוּרס,
63
157258
1550
והוא נקרא כך, כמובן,
02:54
because all of these neuronsנוירונים are glowingזוהר differentשונה colorsצבעים.
64
158808
3612
בגלל כל הנוירונים הללו שזורחים בצבעים שונים.
02:58
Now sometimesלִפְעָמִים neuroscientistsמדעני מוח need to identifyלזהות
65
162420
3451
לפעמים חוקרים צריכים לזהות
03:01
individualאִישִׁי molecularמולקולרי componentsרכיבים of neuronsנוירונים, moleculesמולקולות,
66
165871
3044
רכיב מולקולרי בודד של נוירונים, מולקולות,
03:04
ratherבמקום than the entireשלם cellתָא.
67
168915
1798
ולאו דווקא תא שלם.
03:06
And there's severalכַּמָה waysדרכים of doing this,
68
170713
1706
ויש מספר דרכים לעשות זאת,
03:08
but one of the mostרוב popularפופולרי onesיחידות
69
172419
1469
אבל הפופולריות ביותר
03:09
involvesכרוך usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני antibodiesנוגדנים.
70
173888
2195
מערבות שימוש בנוגדנים.
03:11
And you're familiarמוּכָּר, of courseקוּרס,
71
176083
1337
אתם מכירים בטח
03:13
with antibodiesנוגדנים as the henchmenעושי דברו of the immuneחֲסִין systemמערכת.
72
177420
2951
את הנוגדנים כ"פועלים השחורים" של מערכת החיסון.
03:16
But it turnsפונה out that they're so usefulמוֹעִיל to the immuneחֲסִין systemמערכת
73
180371
2418
אבל מסתבר שהנוגדנים כל כך יעילים כחלק ממערכת החיסון
03:18
because they can recognizeלזהות specificספֵּצִיפִי moleculesמולקולות,
74
182789
2550
כיוון שהם מסוגלים לזהות מולקולות ספציפיות,
03:21
like, for exampleדוגמא, the codeקוד proteinחֶלְבּוֹן
75
185339
2119
כמו למשל חלבון מסויים,
03:23
of a virusוִירוּס that's invadingפולש the bodyגוּף.
76
187458
2388
שהוא חלק מוירוס שחודר לגוף.
03:25
And researchersחוקרים have used this factעוּבדָה
77
189846
2045
החוקרים משתמשים בעובדה זו
03:27
in orderלהזמין to recognizeלזהות specificספֵּצִיפִי moleculesמולקולות insideבְּתוֹך of the brainמוֹחַ,
78
191891
4325
על מנת לזהות מולקולות ספציפיות בתוך המוח,
03:32
recognizeלזהות specificספֵּצִיפִי substructuresמבנים of the cellתָא
79
196216
2640
לזהות מבנים מסויימים בתוך התא,
03:34
and identifyלזהות them individuallyבנפרד.
80
198856
2244
ולזהות אותם בצורה פרטנית.
03:37
And a lot of the imagesתמונות I've been showingמראה you here are very beautifulיפה,
81
201100
3025
הרבה מהתמונות שהראיתי לכם כאן הן מאוד יפות,
03:40
but they're alsoגַם very powerfulחָזָק.
82
204125
1906
אבל הן גם בעל ערך רב.
03:41
They have great explanatoryמַסבִּיר powerכּוֹחַ.
83
206031
1636
יש להן את היכולת להסביר לנו מה אנחנו רואים.
03:43
This, for exampleדוגמא, is an antibodyנוֹגְדָן stainingהַכתָמָה
84
207667
2090
למשל, זוהי תמונה של צביעה בעזרת נוגדנים
03:45
againstמול serotoninסרוטונין transportersמובילים in a sliceפרוסה of mouseעכבר brainמוֹחַ.
85
209757
3520
שמזהים טרנספורטר של סרוטונין בדגימה ממוח של עכבר.
03:49
And you've heardשמע of serotoninסרוטונין, of courseקוּרס,
86
213277
1681
בטח שמעתם בעבר על סרוטונין,
03:50
in the contextהֶקשֵׁר of diseasesמחלות like depressionדִכָּאוֹן and anxietyחֲרָדָה.
87
214958
2827
בהקשר של דיכאון ולחץ.
03:53
You've heardשמע of SSRIsSSRIs,
88
217785
1408
שמעתם על מעכבי קליטה חוזרת של סרוטונין (SSRI's),
03:55
whichאיזה are drugsסמים that are used to treatטיפול these diseasesמחלות.
89
219193
2897
שמשמשים כתרופות כנגד הפרעות אלו.
03:57
And in orderלהזמין to understandמבין how serotoninסרוטונין worksעובד,
90
222090
2890
ועל מנת להבין כיצד סרוטונין פועל,
04:00
it's criticalקריטי to understandמבין where the serontoninסרונטונין machineryמְכוֹנוֹת is.
91
224980
3076
קריטי לדעת היכן נמצא מנגנון הפעולה שלו.
04:03
And antibodyנוֹגְדָן stainingsכתמים like this one
92
228056
1596
צביעות בעזרת נוגדנים כמו זו
04:05
can be used to understandמבין that sortסוג of questionשְׁאֵלָה.
93
229652
3546
יכולות לעזור לפענח ולענות על שאלות כאלו.
04:09
I'd like to leaveלעזוב you with the followingהבא thought:
94
233198
2558
אני רוצה, אם כן, להשאיר אתכם עם המחשבה הבאה:
04:11
Greenירוק fluorescentפלואורסצנטי proteinחֶלְבּוֹן and antibodiesנוגדנים
95
235756
2610
חלבון פלורסנטי ירוק ונוגדנים
04:14
are bothשניהם totallyלְגַמרֵי naturalטִבעִי productsמוצרים at the get-goלקבל- go.
96
238366
3007
הם מלכתחילה חומרים טבעיים לחלוטין,
04:17
They were evolvedהתפתח by natureטֶבַע
97
241373
2779
הם פותחו על ידי הטבע
04:20
in orderלהזמין to get a jellyfishמדוזה to glowלַהַט greenירוק for whateverמה שתגיד reasonסיבה,
98
244152
2567
על מנת לאפשר למדוזה לזהור מכל סיבה שלא תהיה,
04:22
or in orderלהזמין to detectלזהות the codeקוד proteinחֶלְבּוֹן of an invadingפולש virusוִירוּס, for exampleדוגמא.
99
246719
4383
או על מנת לזהות חלבון של וירוס כלשהו.
04:27
And only much laterיותר מאוחר did scientistsמדענים come ontoעַל גַבֵּי the sceneסְצֵינָה
100
251102
3017
ורק הרבה יותר מאוחר מדענים גילו את הדברים הללו,
04:30
and say, "Hey, these are toolsכלים,
101
254119
2023
ואז הם אמרו, "היי, אלה כלים,
04:32
these are functionsפונקציות that we could use
102
256142
2113
אלה יכולות שאנחנו יכולים להשתמש בהן
04:34
in our ownשֶׁלוֹ researchמחקר toolכְּלִי paletteלוּחַ הַצְבָעִים."
103
258255
2008
ב"ארגז" הכלים המדעיים העומדים לרשותינו".
04:36
And insteadבמקום זאת of applyingיישום feebleחָלוּשׁ humanבן אנוש mindsמוחות
104
260263
3628
ובמקום להשתמש במוח האנושי
04:39
to designingתִכנוּן these toolsכלים from scratchשריטה,
105
263891
1884
ולתכנן את הכלים הללו מאפס,
04:41
there were these ready-madeמוּכָן לְשִׁמוּשׁ solutionsפתרונות right out there in natureטֶבַע
106
265775
2904
יש לנו פתרונות מוכנים שם בחוץ
04:44
developedמפותח and refinedמְזוּקָק steadilyבהתמדה for millionsמיליונים of yearsשנים
107
268679
3236
שפותחו ושופרו במשך מליוני שנים
04:47
by the greatestהגדול ביותר engineerמהנדס of all.
108
271915
1700
על ידי המהנדס הגדול מכולם.
04:49
Thank you.
109
273615
1262
תודה רבה.
04:50
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
110
274877
2538
(מחיאות כפיים)
Translated by Orr Schlesinger
Reviewed by Ido Dekkers

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Carl Schoonover - Neuroscience PhD student + writer
Carl 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.

More profile about the speaker
Carl Schoonover | Speaker | TED.com