ABOUT THE SPEAKER
David Bolinsky - Medical animator
David Bolinsky and his team illustrate scientific and medical concepts with high-drama animation. You've never seen the life of a cell quite like this.

Why you should listen

Medical illustrator and animator David Bolinsky has devoted his career to displaying scientific and medical concepts in a clear, fresh light.

Since the earliest days of computer animation, he knew this art could be a powerful tool for explaining scientific concepts in ways that traditional medical illustration simply couldn't. Now, with XVIVO, the company he co-founded, he works with schools and with medical and scientific firms, turning complex processes into understandable, compelling films.

"The Inner Life of a Cell," highlighted at TED2007, represents the leading edge of medical animation, in both its technical achievement and its focus on compelling, memorable action. Created as part of the BioVision initiative to help explain cellular processes to students at Harvard's Department of Molecular and Cellular Biology, the clip has captured the imagination of the press -- and reportedly, of Hollywood.

More profile about the speaker
David Bolinsky | Speaker | TED.com
TED2007

David Bolinsky: Visualizing the wonder of a living cell

דייויד בולינסקי מנפיש תא

Filmed:
2,216,452 views

אמן ההנפשה הרפואי דייויד בולינסקי מציג שלוש דקות של אנימציה מהממת, המראה את החיים הפעלתניים שבתוככי התא.
- Medical animator
David Bolinsky and his team illustrate scientific and medical concepts with high-drama animation. You've never seen the life of a cell quite like this. Full bio

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

00:25
I'm a medicalרְפוּאִי illustratorמאייר,
0
0
3000
אני מאייר רפואי,
00:28
and I come from a slightlyמְעַט differentשונה pointנְקוּדָה of viewנוף.
1
3000
3000
נקודת השקפה שלי מעט שונה.
00:31
I've been watchingצופה, sinceמאז I grewגדל up,
2
6000
2000
מאז שגדלתי אני מתבונן
00:34
the expressionsביטויים of truthאֶמֶת and beautyיוֹפִי in the artsאמנויות
3
9000
4000
בביטויי האמת והיופי של האמנות,
00:38
and truthאֶמֶת and beautyיוֹפִי in the sciencesמדעים.
4
13000
2000
ובאמת וביופי של המדעים.
00:40
And while these are bothשניהם wonderfulנִפלָא things in theirשֶׁלָהֶם ownשֶׁלוֹ right --
5
15000
3000
ובעוד שני אלה נהדרים בזכות עצמם -
00:43
they bothשניהם have very wonderfulנִפלָא things going for them --
6
18000
3000
ולשניהם יש דברים נפלאים שמדברים בעדם -
00:46
truthאֶמֶת and beautyיוֹפִי as idealsאידיאלים that can be lookedהביט at by the sciencesמדעים
7
21000
6000
הרי שאמת ויופי כאידאלים
שניתן לראותם בעזרת המדע
00:52
and by mathמתמטיקה are almostכִּמעַט like the idealאִידֵאָלִי conjoinedמלוכדות twinsתְאוּמִים
8
27000
5000
וע"י המתמטיקה,
הם כמו תאומים סיאמיים מושלמים
00:57
that a scientistמַדְעָן would want to dateתַאֲרִיך.
9
32000
1000
שהמדע היה רוצה להפגיש ביניהם.
01:00
(Laughterצחוק)
10
35000
2000
[צחוק]
01:02
These are expressionsביטויים of truthאֶמֶת as awe-fullיראת כבוד things,
11
37000
5000
אלו הם ביטויים של אמת
כדברים מעוררי יראת-כבוד,
01:07
by meaningמַשְׁמָעוּת they are things you can worshipפולחן.
12
42000
2000
מבחינת משמעותם,
אלה דברים שאפשר לסגוד להם.
01:10
They are idealsאידיאלים that are powerfulחָזָק. They are irreducibleבלתי ניתנת לצמצום.
13
45000
4000
אלו אידאלים רבי-עוצמה
שאי-אפשר בלעדיהם,
01:15
They are uniqueייחודי. They are usefulמוֹעִיל --
14
50000
2000
הם ייחודיים, הם שימושיים -
01:17
sometimesלִפְעָמִים, oftenלעתים קרובות a long time after the factעוּבדָה.
15
52000
2000
ולעתים קרובות, זמן רב לאחר מעשה.
01:20
And you can actuallyלמעשה rollגָלִיל some of the picturesתמונות now,
16
55000
2000
אפשר להריץ כעת כמה מהתמונות,
01:22
because I don't want to look at me on the screenמָסָך.
17
57000
3000
כי אני לא רוצה
לראות את עצמי על המסך.
01:26
Truthאֶמֶת and beautyיוֹפִי are things
18
61000
2000
האמת והיופי הם דברים
01:28
that are oftenלעתים קרובות opaqueאָטוּם to people who are not in the sciencesמדעים.
19
63000
4000
שלעתים קרובות אינם ברורים
למי שאינו מצוי במדע.
01:33
They are things that describeלְתַאֵר beautyיוֹפִי in a way
20
68000
6000
אלה דברים שמתארים יופי
01:39
that is oftenלעתים קרובות only accessibleנגיש if you understandמבין the languageשפה
21
74000
5000
בדרך שפעמים רבות נגישה
רק למי שמבין את השפה
01:44
and the syntaxתחביר of the personאדם
22
79000
2000
ואת התחביר של האדם
01:46
who studiesלימודים the subjectנושא in whichאיזה truthאֶמֶת and beautyיוֹפִי is expressedהביע.
23
81000
3000
שחוקר את הנושא
בו מובעים האמת והיופי.
01:49
If you look at the mathמתמטיקה, E=mcmc squaredבריבוע,
24
84000
3000
למשל במתמטיקה,
"אי שווה אם-סי בריבוע",
01:52
if you look at the cosmologicalקוסמולוגית constantקָבוּעַ,
25
87000
3000
אם מתבוננים בקבוע הקוסמי,
01:55
where there's an anthropicאנתרופית idealאִידֵאָלִי, where you see that life had to evolveלְהִתְפַּתֵחַ
26
90000
5000
שבו יש אידאל אנתרופי,
ורואים שהחיים היו חייבים
02:00
from the numbersמספרים that describeלְתַאֵר the universeעוֹלָם --
27
95000
3000
להתפתח מהמספרים המתארים את היקום -
02:03
these are things that are really difficultקָשֶׁה to understandמבין.
28
98000
3000
אלה דברים שבאמת קשה להבינם.
02:06
And what I've triedניסה to do
29
101000
1000
ומה שניסיתי לעשות
02:07
sinceמאז I had my trainingהַדְרָכָה as a medicalרְפוּאִי illustratorמאייר --
30
102000
2000
מאז שהוכשרתי כמאייר רפואי -
02:09
sinceמאז I was taughtלימד animationאנימציה by my fatherאַבָּא,
31
104000
3000
מאז שלמדתי אנימציה אצל אבי,
02:12
who was a sculptorפַּסָל and my visualחָזוּתִי mentorמורה --
32
107000
3000
שהיה פסל,
ומורי הרוחני מבחינה ויזואלית -
02:16
I wanted to figureדמות out a way to help people
33
111000
3000
רציתי למצוא דרך לסייע לאנשים
02:20
understandמבין truthאֶמֶת and beautyיוֹפִי in the biologicalבִּיוֹלוֹגִי sciencesמדעים
34
115000
3000
להבין את האמת והיופי שבמדעי הביולוגיה
02:24
by usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני animationאנימציה, by usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני picturesתמונות, by tellingאומר storiesסיפורים
35
119000
3000
בעזרת אנימציה, בעזרת תמונות,
בעזרת סיפורים.
02:28
so that the things that are not necessarilyבהכרח evidentבָּרוּר to people
36
123000
4000
כדי שהדברים שאינם בהכרח גלויים לעין
02:32
can be broughtהביא forthהָלְאָה, and can be taughtלימד, and can be understoodהבין.
37
127000
4000
יוכלו להיראות,
וניתן יהיה ללמדם ולהבינם.
02:36
Studentsסטודנטים todayהיום are oftenלעתים קרובות immersedשָׁקוּעַ in an environmentסביבה
38
131000
5000
התלמידים כיום שקועים תכופות בסביבה
02:42
where what they learnלִלמוֹד is subjectsנושאים that have truthאֶמֶת and beautyיוֹפִי
39
137000
5000
שבה עליהם ללמוד נושאים שהאמת והיופי
02:47
embeddedמוטבע in them, but the way they're taughtלימד is compartmentalizedממודרים
40
142000
5000
טבועים בהם,
אך הם לומדים באופן ממודר
02:52
and it's drawnשָׁלוּף down to the pointנְקוּדָה where the truthאֶמֶת and beautyיוֹפִי
41
147000
5000
עד כדי כך שהאמת והיופי
02:57
are not always evidentבָּרוּר.
42
152000
1000
לא תמיד גלויים לעין.
02:58
It's almostכִּמעַט like that oldישן recipeמַתכּוֹן for chickenעוף soupמרק
43
153000
3000
זה כמעט כמו אותו מתכון ישן
למרק-עוף,
03:01
where you boilרְתִיחָה the chickenעוף untilעד the flavorטעם is just goneנעלם.
44
156000
4000
שבו מרתיחים את העוף
עד שכל הטעם פשוט נעלם.
03:06
We don't want to do that to our studentsסטודנטים.
45
161000
2000
איננו רוצים לעולל זאת לתלמידינו.
03:08
So we have an opportunityהִזדַמְנוּת to really openלִפְתוֹחַ up educationהַשׂכָּלָה.
46
163000
4000
אז יש לנו הזדמנות של ממש
להרחיב את ההשכלה.
03:12
And I had a telephoneטֵלֵפוֹן call from Robertרוברט Lueלואו at Harvardהרווארד,
47
167000
3000
קיבלתי שיחת-טלפון מרוברט ליוּ מהרווארד,
03:15
in the Molecularמולקולרית and Cellularתָאִי Biologyביולוגיה Departmentמַחלָקָה,
48
170000
2000
ממחלקת הביולוגיה של המולקולה והתא,
03:17
a coupleזוּג of yearsשנים agoלִפנֵי. He askedשאל me if my teamקְבוּצָה and I
49
172000
3000
לפני כשנתיים.
הוא שאל אם הצוות שלי ואני
03:21
would be interestedמעוניין and willingמוּכָן to really changeשינוי
50
176000
4000
נהיה מעוניינים ומוכנים להכניס שינוי אמיתי
03:25
how medicalרְפוּאִי and scientificמַדָעִי educationהַשׂכָּלָה is doneבוצע at Harvardהרווארד.
51
180000
3000
בחינוך הרפואי והמדעי בהרווארד.
03:28
So we embarkedיצא on a projectפּרוֹיֶקט that would exploreלַחקוֹר the cellתָא --
52
183000
5000
אז התחלנו בפרוייקט לחקר התא,
03:33
that would exploreלַחקוֹר the truthאֶמֶת and beautyיוֹפִי inherentטָבוּעַ
53
188000
3000
לחקר האמת והיופי
03:36
in molecularמולקולרי and cellularתָאִי biologyביולוגיה
54
191000
2000
הטבועים בביולוגיה של המולקולה והתא
03:38
so that studentsסטודנטים could understandמבין a largerיותר גדול pictureתְמוּנָה
55
193000
3000
כדי שהתלמידים יקבלו תמונה גדולה יותר
03:41
that they could hangלִתְלוֹת all of these factsעובדות on.
56
196000
3000
אליה יוכלו לחבר את כל העובדות.
03:44
They could have a mentalנַפשִׁי imageתמונה of the cellתָא
57
199000
3000
הם יוכלו לקבל דימוי מנטלי של התא
03:47
as a largeגָדוֹל, bustlingהומה, hugelyהַרבֵּה מְאוֹד complicatedמסובך cityעִיר
58
202000
7000
כעיר גדולה, פעלתנית ומורכבת להפליא
03:55
that's occupiedכָּבוּשׁ by micro-machinesמיקרו-מכונות.
59
210000
2000
המאוכלסת במיקרו-מכונות.
03:57
And these micro-machinesמיקרו-מכונות really are at the heartלֵב of life.
60
212000
3000
ומיקרו-מכונות אלה
מצויות בעצם בלב החיים.
04:00
These micro-machinesמיקרו-מכונות,
61
215000
1000
מיקרו-מכונות אלה,
04:01
whichאיזה are the envyקִנְאָה of nanotechnologistsננוטכנולוגיה the worldעוֹלָם over,
62
216000
3000
שהן מושא לקנאת הננו-טכנולוגים
בכל העולם כולו,
04:05
are self-directedעצמית מכוונת, powerfulחָזָק, preciseמְדוּיָק, accurateמְדוּיָק devicesהתקנים
63
220000
7000
הן מתקנים חזקים ומדויקים
בעלי הכוונה-עצמית,
04:12
that are madeעָשׂוּי out of stringsמחרוזות of aminoאמינו acidsחומצות.
64
227000
3000
העשויים ממיתרי חומצות-אמינו.
04:15
And these micro-machinesמיקרו-מכונות powerכּוֹחַ how a cellתָא movesמהלכים.
65
230000
4000
ומיקרו-מכונות אלה מספקות כוח לתנועת התא,
04:19
They powerכּוֹחַ how a cellתָא replicatesמשכפל. They powerכּוֹחַ our heartsלבבות.
66
234000
5000
מספקות כוח לשכפול התא,
מספקות כוח ללבבותינו,
04:24
They powerכּוֹחַ our mindsמוחות.
67
239000
1000
הן מספקות כוח למוחותינו.
04:26
And so what we wanted to do was to figureדמות out
68
241000
3000
כך שמה שרצינו לעשות הוא למצוא
04:30
how we could make this storyכַּתָבָה into an animationאנימציה
69
245000
2000
איך להפוך סיפור זה לאנימציה
04:33
that would be the centerpieceבמרכז of BioVisionsBioVisions at Harvardהרווארד,
70
248000
3000
שתהיה המוצג המרכזי
ב"ביו-ויז'ן" של הרווארד -
04:37
whichאיזה is a websiteאתר אינטרנט that Harvardהרווארד has
71
252000
4000
שהוא אתר של הרווארד
04:41
for its molecularמולקולרי and cellularתָאִי biologyביולוגיה studentsסטודנטים
72
256000
2000
עבור תלמידי הביולוגיה של המולקולה והתא
04:43
that will -- in additionבנוסף to all the textualטְקסטוּאַלִי informationמֵידָע,
73
258000
4000
אשר בנוסף לכל המידע הטקסטואלי,
04:48
in additionבנוסף to all the didacticדִידַקטִי stuffדברים --
74
263000
1000
נוסף על כל החומר הדידקטי -
04:50
put everything togetherיַחַד visuallyחזותית, so that these studentsסטודנטים
75
265000
2000
יחבר הכל מבחינה ויזואלית,
כדי שתלמידים אלה
04:53
would have an internalizedמופנם viewנוף of what a cellתָא really is
76
268000
4000
יקבלו מבט מבפנים
על מהותו האמיתית של התא
04:57
in all of its truthאֶמֶת and beautyיוֹפִי, and be ableיכול to studyלימוד
77
272000
4000
בכל אמיתותו ויופיו, ויוכלו ללמוד
05:01
with this viewנוף in mindאכפת, so that theirשֶׁלָהֶם imaginationsדמיונות would be sparkedנצצו,
78
276000
4000
כשמראה זה בראשם, כדי שדמיונם יוצת,
05:05
so that theirשֶׁלָהֶם passionsתשוקות would be sparkedנצצו
79
280000
2000
כדי שהלהט שלהם יוצת
05:08
and so that they would be ableיכול to go on
80
283000
1000
וכדי שיוכלו להמשיך הלאה,
05:10
and use these visionsחזיונות in theirשֶׁלָהֶם headרֹאשׁ to make newחָדָשׁ discoveriesתגליות
81
285000
4000
ולהשתמש במראות שבעיני-רוחם
לגילוי תגליות חדשות
05:14
and to be ableיכול to find out, really, how life worksעובד.
82
289000
3000
ויוכלו לגלות איך באמת פועלים החיים.
05:17
So we setמַעֲרֶכֶת out by looking at how these moleculesמולקולות are put togetherיַחַד.
83
292000
6000
התחלנו בכך שבדקנו
כיצד מולקולות אלה מצטרפות יחד.
05:24
We workedעבד with a themeנושא, whichאיזה is, you've got macrophagesמקרופאגים
84
299000
5000
התחלנו עם נושא, שהוא...
יש מקרופאגים
05:30
that are streamingנְהִירָה down a capillaryנִימִי,
85
305000
1000
הם זורמים בנימים,
05:32
and they're touchingנוגע the surfaceמשטח of the capillaryנִימִי wallקִיר,
86
307000
2000
ונוגעים בפני השטח של דופן הנים,
05:35
and they're pickingקטיף up informationמֵידָע from cellsתאים
87
310000
2000
הם אוספים מידע מהתאים
05:37
that are on the capillaryנִימִי wallקִיר, and they are givenנָתוּן this informationמֵידָע
88
312000
4000
שעל דופן הנים, ומקבלים מידע על כך
05:41
that there's an inflammationדַלֶקֶת somewhereאי שם outsideבחוץ,
89
316000
3000
שיש דלקת איפשהו בחוץ,
05:44
where they can't see and senseלָחוּשׁ.
90
319000
2000
במקום שאינם יכולים לראות או לחוש.
05:46
But they get the informationמֵידָע that causesגורם ל them to stop,
91
321000
3000
אך הם מקבלים את המידע
שגורם להם לעצור,
05:49
causesגורם ל them to internalizeלְהַפְנִים that they need to make
92
324000
4000
גורם להם להפנים שעליהם לייצר
05:53
all of the variousשׁוֹנִים partsחלקים that will causeגורם them to changeשינוי theirשֶׁלָהֶם shapeצוּרָה,
93
328000
4000
את כל החלקים השונים
שיגרמו להם לשנות צורה,
05:58
and try to get out of this capillaryנִימִי and find out what's going on.
94
333000
4000
ולנסות לצאת מהנימים האלה
ולגלות מה קורה.
06:03
So these molecularמולקולרי motorsמנועים -- we had to work
95
338000
2000
אז המנועים המולקולריים האלה--
היה עלינו לעבוד
06:05
with the Harvardהרווארד scientistsמדענים and databankמאגר נתונים modelsמודלים
96
340000
5000
עם מדעני הרווארד ועם מאגרי נתונים
06:11
of the atomicallyאטומית accurateמְדוּיָק moleculesמולקולות
97
346000
3000
של מולקולות ברמת דיוק אטומית
06:14
and figureדמות out how they movedנִרגָשׁ, and figureדמות out what they did.
98
349000
3000
ולהבין איך הם נעים,
ולהבין מה הם עושים.
06:18
And figureדמות out how to do this in a way
99
353000
2000
ולמצוא איך לעשות זאת
06:20
that was truthfulדוֹבֵר אֶמֶת in that it impartedמקנה what was going on,
100
355000
5000
בדרך שתמסור נאמנה
את מה שמתרחש,
06:26
but not so truthfulדוֹבֵר אֶמֶת that the compactקוֹמפָּקטִי crowdingצְפִיפוּת in a cellתָא
101
361000
5000
אך לא נאמנה עד כדי כך
שהצפיפות הדחוסה שבתא
06:31
would preventלִמְנוֹעַ the vistaנוֹף from happeningמתרחש.
102
366000
3000
תסתיר את מה שקורה.
06:34
And so what I'm going to showלְהַצִיג you is a three-minuteשלוש דקות
103
369000
4000
אז מה שאני עומד להראות לכם
הוא 3 הדקות
06:38
Reader'sשל קורא Digestלְעַכֵּל versionגִרְסָה of the first aspectאספקט of this filmסרט צילום
104
373000
3000
של הגירסה הראשונה של סרטון
ה-"רידרס דייג'סט" שהפקנו.
06:41
that we producedמיוצר. It's an ongoingמתמשך projectפּרוֹיֶקט
105
376000
3000
זהו פרוייקט מתמשך
06:44
that's going to go anotherאַחֵר fourארבעה or fiveחָמֵשׁ yearsשנים.
106
379000
2000
שעתיד להימשך עוד 4 או 5 שנים.
06:47
And I want you to look at this
107
382000
2000
אני רוצה שתצפו בזה
06:49
and see the pathsנתיבים that the cellתָא manufacturesמייצרת --
108
384000
4000
ותראו את הנתיבים שמייצר התא -
06:53
these little walkingהליכה machinesמכונה, they're calledשקוראים לו kinesinsקינסין --
109
388000
3000
המכונות המהלכות הקטנות האלה
קרויות קנסיאנים -
06:57
that take these hugeעָצוּם loadsהמון
110
392000
1000
הן לוקחות מטענים ענקיים
06:59
that would challengeאתגר an antנְמָלָה in relativeקרוב משפחה sizeגודל.
111
394000
2000
שמבחינה יחסית יהוו אתגר לנמלה.
07:02
Runלָרוּץ the movieסרט, please.
112
397000
3000
הקרן בבקשה את הסרט.
07:06
But these machinesמכונה that powerכּוֹחַ the insideבְּתוֹך of the cellsתאים
113
401000
3000
אך מכונות אלה שמספקות אנרגיה
לפנימיותו של התא
07:09
are really quiteדַי amazingמדהים, and they really are the basisבָּסִיס of all life
114
404000
4000
הן מדהימות למדי,
והן בעצם יסוד כל החיים.
07:13
because all of these machinesמכונה interactאינטראקציה with eachכל אחד other.
115
408000
4000
כי כל המכונות פועלות בשילוב זו עם זו.
07:18
They passלַעֲבוֹר informationמֵידָע to eachכל אחד other.
116
413000
1000
הן מעבירות מידע ביניהן;
07:20
They causeגורם differentשונה things to happenלִקְרוֹת insideבְּתוֹך the cellתָא.
117
415000
2000
הן גורמות להתרחשותם
של דברים שונים בתוך התא.
07:23
And the cellתָא will actuallyלמעשה manufactureיִצוּר the partsחלקים that it needsצרכי
118
418000
3000
והתא ממש מייצר את החלקים
שהוא זקוק להם
07:26
on the flyלטוס, זבוב, from informationמֵידָע
119
421000
2000
תוך כדי עבודה, על פי המידע
07:28
that's broughtהביא from the nucleusגַרעִין by moleculesמולקולות that readלקרוא the genesגנים.
120
423000
4000
המובא מהגרעין ע"י מולקולות
שקוראות את הגנים.
07:33
No life, from the smallestהקטן ביותר life to everybodyכולם here,
121
428000
4000
שום חיים, מהקטנים ביותר
ועד לכל אחד מהנוכחים כאן,
07:38
would be possibleאפשרי withoutלְלֹא these little micro-machinesמיקרו-מכונות.
122
433000
2000
לא יתאפשרו
ללא המיקרו-מכונות הקטנות האלה.
07:41
In factעוּבדָה, it would really, in the absenceהֶעְדֵר of these machinesמכונה,
123
436000
3000
למעשה, בהעדר מכונות אלה,
07:45
have madeעָשׂוּי the attendanceנוֹכְחוּת here, Chrisכריס, really quiteדַי sparseדליל.
124
440000
2000
הנוכחות כאן, כריס, היתה דלילה למדי.
07:47
(Laughterצחוק)
125
442000
4000
[צחוק]
07:51
(Musicמוּסִיקָה)
126
446000
12000
[מוסיקה]
08:03
This is the FedExFedEx deliveryמְסִירָה guy of the cellתָא.
127
458000
2000
זהו דואר השליחים של התא:
08:07
This little guy is calledשקוראים לו the kinesinקינסין,
128
462000
1000
הקטנצ'יק הזה נקרא קנסיאן,
08:09
and he pullsמושך a sackשַׂק that's fullמלא of brandמותג newחָדָשׁ manufacturedמְיוּצָר proteinsחלבונים
129
464000
4000
והוא גורר שק מלא בחלבונים חדשים
ישר מהמפעל
08:13
to whereverבַּאֲשֶׁר it's neededנָחוּץ in the cellתָא --
130
468000
2000
לכל מקום בתא בו הם דרושים -
08:15
whetherהאם it's to a membraneקְרוּם, whetherהאם it's to an organelleאורגנל,
131
470000
3000
בין אם זה עבור קרומית,
או עבור אברון,
08:18
whetherהאם it's to buildלִבנוֹת something or repairלְתַקֵן something.
132
473000
2000
אם כדי לבנות משהו או לתקן משהו.
08:20
And eachכל אחד of us has about 100,000 of these things
133
475000
4000
ולכל אחד מאיתנו יש כ-100,000 כאלה
08:24
runningרץ around, right now,
134
479000
1000
שמתרוצצים להם בזה הרגע
08:26
insideבְּתוֹך eachכל אחד one of your 100 trillionטרִילִיוֹן cellsתאים.
135
481000
3000
בתוך כל אחד ממאה טריליון תאי הגוף.
08:29
So no matterחוֹמֶר how lazyעָצֵל you feel,
136
484000
2000
אז לא משנה כמה אתם חשים עצלים,
08:32
you're not really intrinsicallyבאופן מהותי doing nothing.
137
487000
2000
מבחינה מהותית,
אינכם באמת בטלים מעשייה.
08:34
(Laughterצחוק)
138
489000
4000
[צחוק]
08:38
So what I want you to do when you go home
139
493000
2000
מה שאני רוצה שתעשו,
כשתלכו הביתה,
08:40
is think about this, and think about how powerfulחָזָק our cellsתאים are.
140
495000
3000
הוא לחשוב על זה,
לחשוב על כמה שתאינו חזקים,
08:44
And think about some of the things
141
499000
1000
ולחשוב על כמה מהדברים
08:45
that we're learningלְמִידָה about cellularתָאִי mechanicsמֵכָנִיקָה.
142
500000
4000
שאנו לומדים על המכניקה של התא.
08:49
Onceפַּעַם we figureדמות out all that's going on --
143
504000
3000
כשנגלה את כל מה שמתרחש -
08:52
and believe me, we know almostכִּמעַט a percentאָחוּז of what's going on --
144
507000
3000
והאמינו לי, אנו יודעים כמעט
אחוז אחד ממה שמתרחש -
08:56
onceפַּעַם we figureדמות out what's going on,
145
511000
1000
כשנגלה את מה שמתרחש,
08:57
we're really going to be ableיכול to have a lot of controlלִשְׁלוֹט
146
512000
3000
תהיה לנו באמת הרבה שליטה
09:00
over what we do with our healthבְּרִיאוּת,
147
515000
2000
על מה שאנו עושים בנוגע לבריאותנו,
09:02
with what we do with futureעתיד generationsדורות,
148
517000
3000
על מה שאנו עושים בנוגע לדורות העתיד,
09:05
and how long we're going to liveלחיות.
149
520000
1000
על תוחלת חיינו.
09:07
And hopefullyבתקווה we'llטוֹב be ableיכול to use this
150
522000
2000
בתקווה שנוכל להשתמש בכך
09:09
to discoverלְגַלוֹת more truthאֶמֶת, and more beautyיוֹפִי.
151
524000
3000
לגלות עוד אמת ועוד יופי.
09:12
(Musicמוּסִיקָה)
152
527000
14000
[מוסיקה]
09:26
But it's really quiteדַי amazingמדהים that these cellsתאים, these micro-machinesמיקרו-מכונות,
153
541000
4000
אך זה באמת די מדהים שתאים אלה,
מיקרו-מכונות אלה,
09:31
are awareמוּדָע enoughמספיק of what the cellתָא needsצרכי that they do theirשֶׁלָהֶם biddingמתן הצעות מחיר.
154
546000
5000
יודעים מה שהתא צריך,
ויודעים להציע לו זאת.
09:36
They work togetherיַחַד. They make the cellתָא do what it needsצרכי to do.
155
551000
4000
הם פועלים ביחד וגורמים לתא
לעשות מה שעליו לעשות.
09:40
And theirשֶׁלָהֶם workingעובד togetherיַחַד helpsעוזר our bodiesגופים --
156
555000
6000
ועבודתם ביחד עוזרת לגופנו -
09:46
hugeעָצוּם entitiesישויות that they will never see -- functionפוּנקצִיָה properlyכמו שצריך.
157
561000
4000
יישויות ענקיות שהם לעולם לא יראו--
לתפקד כיאות.
09:51
Enjoyתהנה the restמנוחה of the showלְהַצִיג. Thank you.
158
566000
1000
תיהנו מההמשך. תודה רבה.
09:52
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
159
567000
2000
[מחיאות כפיים]
Translated by Shlomo Adam
Reviewed by Avigail Burstein

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
David Bolinsky - Medical animator
David Bolinsky and his team illustrate scientific and medical concepts with high-drama animation. You've never seen the life of a cell quite like this.

Why you should listen

Medical illustrator and animator David Bolinsky has devoted his career to displaying scientific and medical concepts in a clear, fresh light.

Since the earliest days of computer animation, he knew this art could be a powerful tool for explaining scientific concepts in ways that traditional medical illustration simply couldn't. Now, with XVIVO, the company he co-founded, he works with schools and with medical and scientific firms, turning complex processes into understandable, compelling films.

"The Inner Life of a Cell," highlighted at TED2007, represents the leading edge of medical animation, in both its technical achievement and its focus on compelling, memorable action. Created as part of the BioVision initiative to help explain cellular processes to students at Harvard's Department of Molecular and Cellular Biology, the clip has captured the imagination of the press -- and reportedly, of Hollywood.

More profile about the speaker
David Bolinsky | Speaker | TED.com