TEDSummit
Ed Boyden: A new way to study the brain's invisible secrets
אד בוידן: איך חיתולים עוררו השראה להמצאת דרך חדשה לחקר המוח
Filmed:
Readability: 4
1,501,957 views
אד בוידן הוא מהנדס-מוח שרוצה לדעת איך הביומולקולות הזעירות במוחנו מעוררות רגשות, מחשבות ותחושות. הוא רוצה גם לאתר את השינויים המולקולריים המובילים להפרעות כמו אפילפסיה ומחלת אלצהיימר. במקום להגדיל את המבנים הבלתי-נראים הללו בעזרת מיקרוסקופ, הוא תהה: מה יקרה אם נגדיל אותם באופן פיזי כך שיהיה קל יותר לראותם? למדו איך אותם פולימרים המאפשרים לחיתולי תינוקות להתנפח, יכולים להיות המפתח להבנה טובה יותר של מוחינו.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Hello, everybody.
0
904
1405
שלום לכולם.
00:14
I brought with me today a baby diaper.
1
2333
2643
הבאתי איתי היום חיתול.
00:18
You'll see why in a second.
2
6793
1722
תיכף תראו למה.
00:20
Baby diapers have interesting properties.
3
8539
2010
לחיתולים יש תכונה מעניינת.
00:22
They can swell enormously
when you add water to them,
when you add water to them,
4
10573
2691
הם יכולים להתרחב מאוד כשמוסיפים להם מים,
00:25
an experiment done
by millions of kids every day.
by millions of kids every day.
5
13288
2984
ניסוי שנערך על-ידי מיליוני ילדים בכל יום.
00:28
(Laughter)
6
16296
1150
(צחוק)
00:29
But the reason why
7
17470
1494
אבל הסיבה לכך
00:30
is that they're designed
in a very clever way.
in a very clever way.
8
18988
2190
היא שהם מתוכננים בחוכמה רבה.
00:33
They're made out of a thing
called a swellable material.
called a swellable material.
9
21202
2635
הם עשויים מחומר מתנפח.
00:35
It's a special kind of material that,
when you add water,
when you add water,
10
23861
2737
זה חומר מיוחד מאוד שכאשר מוסיפים לו מים,
00:38
it will swell up enormously,
11
26622
1430
הוא מתנפח בצורה משמעותית,
00:40
maybe a thousand times in volume.
12
28076
2166
אולי פי אלף מנפחו המקורי.
00:42
And this is a very useful,
industrial kind of polymer.
industrial kind of polymer.
13
30266
3236
וזה פולימר תעשייתי שימושי מאוד.
00:45
But what we're trying to do
in my group at MIT
in my group at MIT
14
33819
2526
אבל מה שהצוות שלי ב- MIT מנסה לעשות,
00:48
is to figure out if we can do
something similar to the brain.
something similar to the brain.
15
36369
3213
הוא להבין אם אפשר לבצע דבר דומה למוח.
00:51
Can we make it bigger,
16
39606
1159
האם אפשר להגדיל אותו,
00:52
big enough that you
can peer inside
can peer inside
17
40789
1678
באופן שיאפשר לנו להציץ לתוכו
00:54
and see all the tiny building blocks,
the biomolecules,
the biomolecules,
18
42481
2628
ולראות את כל אבני הבנייה הזעירות,
הביו-מולקולות,
הביו-מולקולות,
00:57
how they're organized in three dimensions,
19
45133
2151
איך הן מסודרות בתלת-מימד,
00:59
the structure, the ground truth
structure of the brain, if you will?
structure of the brain, if you will?
20
47308
3485
המבנה הבסיסי של המוח,
01:02
If we could get that,
21
50817
1158
אם נוכל לעשות זאת,
01:03
maybe we could have a better understanding
of how the brain is organized
of how the brain is organized
22
51999
3509
אולי נוכל להבין טוב יותר איך המוח מאורגן
01:07
to yield thoughts and emotions
23
55532
1659
לייצור מחשבות ורגשות,
01:09
and actions and sensations.
24
57215
1719
פעולות ותחושות.
01:10
Maybe we could try to pinpoint
the exact changes in the brain
the exact changes in the brain
25
58958
3415
אולי נוכל לזהות במדוייק
את השינויים החלים במוח
את השינויים החלים במוח
01:14
that result in diseases,
26
62397
1776
הגורמים להיווצרות מחלות,
01:16
diseases like Alzheimer's
and epilepsy and Parkinson's,
and epilepsy and Parkinson's,
27
64197
3212
כמו אלצהיימר, אפילפסיה ופרקינסון,
01:19
for which there are few
treatments, much less cures,
treatments, much less cures,
28
67433
2578
עבורן יש מעט סוגי טיפול,
ועוד פחות אמצעי ריפוי,
ועוד פחות אמצעי ריפוי,
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
ושלעיתים קרובות מאוד,
איננו יודעים מה מקורן
איננו יודעים מה מקורן
01:25
and what's really causing them to occur.
30
73676
2135
ומה באמת גורם להיווצרותן.
01:28
Now, our group at MIT
31
76613
1740
ובכן, הקבוצה שלנו ב- MIT
01:30
is trying to take
a different point of view
a different point of view
32
78377
2686
מנסה לבחון זווית שונה
01:33
from the way neuroscience has
been done over the last hundred years.
been done over the last hundred years.
33
81087
3230
מזו המקובלת בתחום מדעי המוח במאה האחרונה.
01:36
We're designers. We're inventors.
34
84341
1579
אנחנו מעצבים. אנחנו ממציאים.
01:37
We're trying to figure out
how to build technologies
how to build technologies
35
85944
2544
אנחנו מנסים להבין איך לבנות טכנולוגיות
01:40
that let us look at and repair the brain.
36
88512
2456
שיאפשרו לנו לבחון ולתקן את המוח.
01:42
And the reason is,
37
90992
1151
והסיבה היא
01:44
the brain is incredibly,
incredibly complicated.
incredibly complicated.
38
92167
2801
שהמוח הוא מאוד מאוד מסובך.
01:47
So what we've learned
over the first century of neuroscience
over the first century of neuroscience
39
95484
2887
אז מה שלמדנו
במאה הראשונה של חקר מדעי המוח
במאה הראשונה של חקר מדעי המוח
01:50
is that the brain is a very
complicated network,
complicated network,
40
98395
2303
הוא שהמוח הוא מערכת מאוד מסובכת,
01:52
made out of very specialized
cells called neurons
cells called neurons
41
100722
2480
העשויה מתאים ייחודיים הנקראים נוירונים,
01:55
with very complex geometries,
42
103226
1667
בעלי צורות מורכבות.
01:56
and electrical currents will flow
through these complexly shaped neurons.
through these complexly shaped neurons.
43
104917
4237
וזרמים חשמליים זורמים
דרך הנוירונים המורכבים הללו.
דרך הנוירונים המורכבים הללו.
02:01
Furthermore, neurons
are connected in networks.
are connected in networks.
44
109653
2784
יתרה מכך, הנוירונים מחוברים ברשתות.
02:04
They're connected by little junctions
called synapses that exchange chemicals
called synapses that exchange chemicals
45
112461
3835
הם מחוברים זה לזה בצמתים קטנים
הנקראים סינפסות,
הנקראים סינפסות,
דרכם מוחלפים כימיקלים
המאפשרים לנוירונים לשוחח בינהם.
המאפשרים לנוירונים לשוחח בינהם.
02:08
and allow the neurons
to talk to each other.
to talk to each other.
46
116320
2218
02:10
The density of the brain is incredible.
47
118562
1940
צפיפות המוח היא מדהימה.
02:12
In a cubic millimeter of your brain,
48
120526
2307
במילימטר מעוקב במוחכם
02:14
there are about 100,000 of these neurons
49
122857
2457
יש בערך 100,000 נוירונים כאלה
02:17
and maybe a billion of those connections.
50
125338
2517
ואולי מיליארד חיבורים כאלה.
02:20
But it's worse.
51
128887
1382
אבל זה גרוע מכך.
02:22
So, if you could zoom in to a neuron,
52
130293
2305
אם הייתם יכולים לעשות זום על נוירון,
02:24
and, of course, this is just
our artist's rendition of it.
our artist's rendition of it.
53
132622
2750
וזו כמובן רק הדמיה,
02:27
What you would see are thousands
and thousands of kinds of biomolecules,
and thousands of kinds of biomolecules,
54
135396
4207
הייתם רואים אלפי סוגי ביו-מולקולות,
02:31
little nanoscale machines
organized in complex, 3D patterns,
organized in complex, 3D patterns,
55
139627
4400
מכונות ננו זעירות
המאורגנות בדפוסי תלת-מימד מורכבים,
המאורגנות בדפוסי תלת-מימד מורכבים,
02:36
and together they mediate
those electrical pulses,
those electrical pulses,
56
144051
2628
אשר יחד מתווכות את הזרמים החשמליים הללו,
02:38
those chemical exchanges
that allow neurons to work together
that allow neurons to work together
57
146703
3937
השינויים הכימיים המאפשרים לנוירונים
לפעול יחד
לפעול יחד
02:42
to generate things like thoughts
and feelings and so forth.
and feelings and so forth.
58
150664
3669
כדי לייצר דברים כמו מחשבות, רגשות ועוד.
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
אז, איננו יודעים
כיצד מאורגנים הנוירונים במוח
כיצד מאורגנים הנוירונים במוח
02:50
to form networks,
60
158145
1174
ליצירת רשתות,
02:51
and we don't know how
the biomolecules are organized
the biomolecules are organized
61
159343
2500
וכיצד מאורגנות הביו-מולקולות
02:53
within neurons
62
161867
1174
בתוך הנוירונים
02:55
to form these complex, organized machines.
63
163065
2405
ליצירת המכונות המאורגנות
והמורכבות הללו.
והמורכבות הללו.
02:57
If we really want to understand this,
64
165918
1820
אם אנחנו באמת רוצים להבין זאת,
02:59
we're going to need new technologies.
65
167762
1817
יידרשו לנו טכנולוגיות חדשות.
03:01
But if we could get such maps,
66
169603
1784
אבל אם היינו יכולים להשיג מפות כאלה,
03:03
if we could look at the organization
of molecules and neurons
of molecules and neurons
67
171411
2943
אם היינו יכולים לראות את הארגון
של מולקולות ונוירונים,
של מולקולות ונוירונים,
03:06
and neurons and networks,
68
174378
1566
של נוירונים ורשתות,
03:07
maybe we could really understand
how the brain conducts information
how the brain conducts information
69
175968
3437
אולי היינו יכולים להבין ממש
איך המוח מעביר מידע
איך המוח מעביר מידע
03:11
from sensory regions,
70
179429
1167
מהאיזורים התחושתיים,
03:12
mixes it with emotion and feeling,
71
180620
1736
מערבב אותו עם רגשות ותחושות,
03:14
and generates our decisions and actions.
72
182380
2394
ומייצר את ההחלטות והפעולות שלנו.
03:17
Maybe we could pinpoint the exact set
of molecular changes that occur
of molecular changes that occur
73
185131
3789
אולי היינו יכולים להצביע במדויק
על השינויים המולקולריים המתרחשים
על השינויים המולקולריים המתרחשים
03:20
in a brain disorder.
74
188944
1202
בזמן הפרעה מוחית.
03:22
And once we know how
those molecules have changed,
those molecules have changed,
75
190170
2822
וכשנדע איך המולקולות השתנו,
03:25
whether they've increased in number
or changed in pattern,
or changed in pattern,
76
193016
2780
אם הן גדלו במספרן או שינו את דפוסן,
03:27
we could use those
as targets for new drugs,
as targets for new drugs,
77
195820
2939
נוכל להשתמש בזה כמטרה לתרופות חדשות,
03:30
for new ways of delivering
energy into the brain
energy into the brain
78
198783
2271
לגילוי דרכים שונות
להעברת אנרגיה לתוך המוח,
להעברת אנרגיה לתוך המוח,
03:33
in order to repair the brain
computations that are afflicted
computations that are afflicted
79
201078
3880
על מנת לתקן את החישובים המוחיים שנפגעו
03:36
in patients who suffer
from brain disorders.
from brain disorders.
80
204982
2299
בחולים הסובלים מהפרעות מוחיות.
03:39
We've all seen lots of different
technologies over the last century
technologies over the last century
81
207793
3243
כולנו ראינו הרבה טכנולוגיות שונות
במאה האחרונה
במאה האחרונה
03:43
to try to confront this.
82
211060
1166
המנסות לאפשר לנו מבט שכזה
03:44
I think we've all seen brain scans
83
212250
1880
לדעתי כולנו ראינו סריקות מוחיות
03:46
taken using MRI machines.
84
214154
2034
שנעשו בעזרת מכשירי MRI.
03:48
These, of course, have the great power
that they are noninvasive,
that they are noninvasive,
85
216212
3347
יתרונן, כמובן, הוא שהן אינן פולשניות,
03:51
they can be used on living human subjects.
86
219583
2355
ניתן לבצען על בני אדם חיים.
03:54
But also, they're spatially crude.
87
222407
2231
יחד עם זאת, הן גסות מבחינה מרחבית.
03:56
Each of these blobs that you see,
or voxels, as they're called,
or voxels, as they're called,
88
224662
2990
כל כתם כזה, שנקרא ווקסל,
03:59
can contain millions
and millions of neurons.
and millions of neurons.
89
227676
2689
יכול להכיל מילוני מיליונים של נוירונים.
04:02
So it's not at the level of resolution
90
230389
1850
אז רמת הרזולוציה הזו
04:04
where it can pinpoint
the molecular changes that occur
the molecular changes that occur
91
232263
2538
לא יכולה להראות במדוייק
אילו שינויים מולקולריים התרחשו
אילו שינויים מולקולריים התרחשו
04:06
or the changes in the wiring
of these networks
of these networks
92
234825
2286
או אילו שינויים חלו בחיווט הרשתות
04:09
that contributes to our ability
to be conscious and powerful beings.
to be conscious and powerful beings.
93
237135
3946
שתורמות להיותנו יצורים מודעים ועוצמתיים.
04:13
At the other extreme,
you have microscopes.
you have microscopes.
94
241797
3181
בקצה האחר ישנם מיקרוסקופים.
04:17
Microscopes, of course, will use light
to look at little tiny things.
to look at little tiny things.
95
245002
3295
מיקרוסקופים, כמובן, משתמשים באור
כדי להתבונן בדברים זעירים,
כדי להתבונן בדברים זעירים,
04:20
For centuries, they've been used
to look at things like bacteria.
to look at things like bacteria.
96
248321
3075
ובמשך מאות השתמשו בהם
כדי לבחון דברים כמו חיידקים.
כדי לבחון דברים כמו חיידקים.
04:23
For neuroscience,
97
251420
1151
במדעי המוח,
04:24
microscopes are actually how neurons
were discovered in the first place,
were discovered in the first place,
98
252595
3412
המיקרוסקופים אפשרו למעשה
לגלות את הנוירונים,
לגלות את הנוירונים,
04:28
about 130 years ago.
99
256031
1292
לפני כ-130 שנה.
04:29
But light is fundamentally limited.
100
257347
2318
אבל לאור יש מגבלה בסיסית.
04:31
You can't see individual molecules
with a regular old microscope.
with a regular old microscope.
101
259689
3298
אי אפשר לראות מולקולות בודדות
עם מיקרוסקופ ישן ורגיל.
עם מיקרוסקופ ישן ורגיל.
04:35
You can't look at these tiny connections.
102
263011
2152
לא ניתן לבחון את החיבורים הזעירים האלה.
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
אז אם אנחנו רוצים להעצים
את יכולתנו לבחון את המוח,
את יכולתנו לבחון את המוח,
04:41
to get down to the ground truth structure,
104
269153
2168
לאפשר את זיהוי האמת הבסיסית המבנית,
04:43
we're going to need to have
even better technologies.
even better technologies.
105
271345
3280
נזדקק לטכנולוגיות טובות עוד יותר.
04:47
My group, a couple years ago,
started thinking:
started thinking:
106
275611
2224
הקבוצה שלי החלה לחשוב לפני כמה שנים:
04:49
Why don't we do the opposite?
107
277859
1412
למה שלא נעשה את ההיפך?
04:51
If it's so darn complicated
to zoom in to the brain,
to zoom in to the brain,
108
279295
2461
אם כל-כך קשה לעשות זום על המוח,
04:53
why can't we make the brain bigger?
109
281780
1943
למה שלא נגדיל אותו?
04:56
It initially started
110
284166
1155
זה התחיל עם שני תלמידי MA בקבוצה שלי,
פאי צ'אן ופול טילברג.
פאי צ'אן ופול טילברג.
04:57
with two grad students in my group,
Fei Chen and Paul Tillberg.
Fei Chen and Paul Tillberg.
111
285345
2996
עכשיו רבים אחרים בקבוצה הצטרפו לתהליך.
05:00
Now many others in my group
are helping with this process.
are helping with this process.
112
288365
2720
החלטנו לנסות לבדוק אם אפשר לקחת פולימרים,
05:03
We decided to try to figure out
if we could take polymers,
if we could take polymers,
113
291109
2762
כמו החומר שבתוך החיתולים,
05:05
like the stuff in the baby diaper,
114
293895
1629
ולהתקין אותם פיזית בתוך המוח.
05:07
and install it physically
within the brain.
within the brain.
115
295548
2006
אם ניתן לעשות זאת נכון,
ואז להוסיף מים,
ואז להוסיף מים,
05:09
If we could do it just right,
and you add water,
and you add water,
116
297578
2241
05:11
you can potentially blow the brain up
117
299843
1835
אפשר בעקרון לנפח את המוח
05:13
to where you could distinguish
those tiny biomolecules from each other.
those tiny biomolecules from each other.
118
301702
3377
לרמה בה ניתן יהיה
להבחין בין הביו-מולקולות הזעירות.
להבחין בין הביו-מולקולות הזעירות.
05:17
You would see those connections
and get maps of the brain.
and get maps of the brain.
119
305103
2870
תוכלו לראות את החיבורים האלה,
ולקבל מפות של המוח.
ולקבל מפות של המוח.
05:19
This could potentially be quite dramatic.
120
307997
1988
בפוטנציאל, זה יכול להיות די דרמתי.
05:22
We brought a little demo here.
121
310009
3008
הבאנו לכאן הדגמה קטנה.
05:25
We got some purified baby diaper material.
122
313538
2575
השגנו חומר חיתולים טהור.
05:28
It's much easier
just to buy it off the Internet
just to buy it off the Internet
123
316137
2274
הרבה יותר קל לקנות את זה באינטרנט
05:30
than to extract the few grains
that actually occur in these diapers.
that actually occur in these diapers.
124
318435
3475
מאשר להוציא את הגרגרים הבודדים
הנמצאים בתוך החיתולים.
הנמצאים בתוך החיתולים.
05:33
I'm going to put just one teaspoon here
125
321934
2225
אני אשים כאן רק כפית אחת
05:36
of this purified polymer.
126
324706
1794
מהפולימר הטהור הזה.
05:39
And here we have some water.
127
327270
2152
וכאן יש קצת מים.
05:41
What we're going to do
128
329446
1162
מה שנעשה
05:42
is see if this teaspoon
of the baby diaper material
of the baby diaper material
129
330632
3011
הוא לראות אם נפח כפית מחומר החיתולים הזה
05:45
can increase in size.
130
333667
1709
יכול לגדול במימדיו.
05:48
You're going to see it increase in volume
by about a thousandfold
by about a thousandfold
131
336687
3696
ומיד תראו שהוא גדל
בערך פי אלף מנפחו המקורי
בערך פי אלף מנפחו המקורי
05:52
before your very eyes.
132
340407
1286
ממש מול עיניכם.
06:01
I could pour much more of this in there,
133
349597
1972
הייתי יכול לשפוך לכאן הרבה יותר מזה,
06:03
but I think you've got the idea
134
351593
1558
אבל אני חושב שהבנתם את הרעיון
06:05
that this is a very,
very interesting molecule,
very interesting molecule,
135
353175
2502
שזו מולקולה מאוד, מאוד מעניינת,
06:07
and if can use it in the right way,
136
355701
1912
ואם נשתמש בה בדרך נכונה,
06:09
we might be able
to really zoom in on the brain
to really zoom in on the brain
137
357637
2321
אולי נוכל ממש לעשות זום על המוח
06:11
in a way that you can't do
with past technologies.
with past technologies.
138
359982
2594
בדרך שלא התאפשרה בטכנולוגיות קודמות.
06:15
OK. So a little bit of chemistry now.
139
363227
2054
אוקיי. בואו נדבר קצת על כימיה.
06:17
What's going on
in the baby diaper polymer?
in the baby diaper polymer?
140
365305
2442
מה קורה בתוך הפולימר של החיתול?
06:19
If you could zoom in,
141
367771
1676
אם הייתם יכולים לעשות זום,
06:21
it might look something like
what you see on the screen.
what you see on the screen.
142
369471
2673
זה אולי היה נראה
כמו מה שאתם רואים על המסך.
כמו מה שאתם רואים על המסך.
06:24
Polymers are chains of atoms
arranged in long, thin lines.
arranged in long, thin lines.
143
372168
4492
פולימרים הם שרשראות אטומים
המסודרות בקווים ארוכים ודקים.
המסודרות בקווים ארוכים ודקים.
06:28
The chains are very tiny,
144
376684
1367
השרשראות זעירות מאוד,
06:30
about the width of a biomolecule,
145
378075
1864
בערך ברוחב של ביו-מולקולה,
06:31
and these polymers are really dense.
146
379963
1747
והפולימרים האלה מאוד צפופים.
06:33
They're separated by distances
147
381734
1500
המרחק בינהם הוא בערך בגודל של ביו-מולקולה.
06:35
that are around the size of a biomolecule.
148
383258
2252
06:37
This is very good
149
385534
1165
זה מצוין,
06:38
because we could potentially
move everything apart in the brain.
move everything apart in the brain.
150
386723
3041
כי בפוטנציאל ניתן להפריד כל דבר במוח.
06:41
If we add water, what will happen is,
151
389788
1848
אם נוסיף מים, מה שיקרה הוא
06:43
this swellable material
is going to absorb the water,
is going to absorb the water,
152
391660
2515
שהחומר המתנפח יספוג את המים,
06:46
the polymer chains will move
apart from each other,
apart from each other,
153
394199
2400
שרשראות הפולימר יתרחקו זו מזו,
06:48
and the entire material
is going to become bigger.
is going to become bigger.
154
396623
2634
וכל החומר יהפוך לגדול יותר.
06:51
And because these chains are so tiny
155
399615
1814
ומשום שהשרשראות הללו כה זעירות
06:53
and spaced by biomolecular distances,
156
401453
2205
ומופרדות במרווחים של ביו-מולקולה,
06:55
we could potentially blow up the brain
157
403682
2039
בפונטציאל נוכל לנפח את המוח
06:57
and make it big enough to see.
158
405745
1633
ולהפוך אותו לגדול דיו כדי לאפשר התבוננות.
07:00
Here's the mystery, then:
159
408020
1240
אז הנה התעלומה:
07:01
How do we actually make
these polymer chains inside the brain
these polymer chains inside the brain
160
409284
3610
איך אנחנו מחדירים את שרשראות הפולימר למוח,
07:04
so we can move all the biomolecules apart?
161
412918
2239
כך שיפרידו בין כל הביו-מולקולות?
07:07
If we could do that,
162
415181
1151
אם היינו יכולים לעשות זאת,
07:08
maybe we could get
ground truth maps of the brain.
ground truth maps of the brain.
163
416356
2397
אולי היינו יכולים להגיע
למפות אמיתיות של המוח.
למפות אמיתיות של המוח.
07:10
We could look at the wiring.
164
418777
1389
היינו יכולים להסתכל על החיווטים.
07:12
We can peer inside
and see the molecules within.
and see the molecules within.
165
420190
3157
היינו יכולים להביט פנימה
ולראות את המולוקולות.
ולראות את המולוקולות.
07:15
To explain this, we made some animations
166
423925
2481
כדי להסביר זאת, יצרנו כמה הדמיות
07:18
where we actually look
at, in these artist renderings,
at, in these artist renderings,
167
426430
2603
בהן אנחנו ממש רואים,
בדרך אמנותית,
בדרך אמנותית,
07:21
what biomolecules might look
like and how we might separate them.
like and how we might separate them.
168
429057
3541
איך עשויות להיראות ביו-מולקולות,
ואיך ניתן להפריד אותן.
ואיך ניתן להפריד אותן.
07:24
Step one: what we'd have
to do, first of all,
to do, first of all,
169
432622
2549
שלב ראשון: מה שצריך לעשות, קודם כל,
07:27
is attach every biomolecule,
shown in brown here,
shown in brown here,
170
435195
3389
זה לחבר כל ביו-מולקולה, שרואים כאן בחום,
07:30
to a little anchor, a little handle.
171
438608
2159
לעוגן קטן, ידית קטנה.
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
אנחנו צריכים לנתק
את המולקולות של המוח זו מזו,
את המולקולות של המוח זו מזו,
07:35
and to do that, we need
to have a little handle
to have a little handle
173
443910
2326
וכדי לעשות זאת, אנחנו צריכים ידית קטנה
07:38
that allows those polymers to bind to them
174
446260
2285
שתאפשר לפולימרים הללו להיקשר אליהן
07:40
and to exert their force.
175
448569
1542
ולהפעיל את כוחם.
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
אבל אם סתם תקחו פולימר של חיתול
ותזרקו אותו על המוח,
ותזרקו אותו על המוח,
07:46
obviously, it's going to sit there on top.
177
454463
2037
הוא כמובן ישאר שם למעלה.
07:48
So we need to find a way
to make the polymers inside.
to make the polymers inside.
178
456524
2528
אז אנחנו צריכים למצוא דרך
להכניס את הפולימרים פנימה.
להכניס את הפולימרים פנימה.
07:51
And this is where we're really lucky.
179
459076
1788
וכאן יש לנו הרבה מזל.
07:52
It turns out, you can
get the building blocks,
get the building blocks,
180
460888
2188
מסתבר שאפשר לקחת את אבני הבניין,
07:55
monomers, as they're called,
181
463100
1372
מונומרים, כפי שקוראים להם,
07:56
and if you let them go into the brain
182
464496
1784
ואם נכניס אותם לתוך המוח
07:58
and then trigger the chemical reactions,
183
466304
2036
ונפעיל את התגובות הכימיות,
08:00
you can get them to form
those long chains,
those long chains,
184
468364
2702
אפשר לגרום להם ליצור
את השרשראות הארוכות הללו,
את השרשראות הארוכות הללו,
08:03
right there inside the brain tissue.
185
471090
1798
ממש בתוך רקמת המוח.
08:05
They're going to wind their way
around biomolecules
around biomolecules
186
473325
2397
הם יפתלו את דרכם סביב ביו-מולקולות
08:07
and between biomolecules,
187
475746
1221
ובין ביו-מולקולות,
08:08
forming those complex webs
188
476991
1625
וייצרו את הרשתות המורכבות הללו
08:10
that will allow you, eventually,
to pull apart the molecules
to pull apart the molecules
189
478640
2862
שיאפשרו לנו, בסוף של דבר,
למשוך ולהפריד בין המולקולות.
למשוך ולהפריד בין המולקולות.
08:13
from each other.
190
481526
1175
08:14
And every time one
of those little handles is around,
of those little handles is around,
191
482725
3054
ובכל פעם שאחת הידיות הללו נמצאת באיזור,
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
הפולימר יתחבר לידית,
וזה בדיוק מה שאנחנו צריכים
וזה בדיוק מה שאנחנו צריכים
08:21
in order to pull the molecules
apart from each other.
apart from each other.
193
489177
2531
כדי להפריד בין המולקולות.
08:23
All right, the moment of truth.
194
491732
1693
אוקיי, רגע האמת.
08:25
We have to treat this specimen
195
493449
2148
אנחנו צריכים לטפל בדגימה הזו
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
עם כימיקל שירפה את הקשרים בין המולקולות,
08:31
and then, when we add water,
197
499091
1836
ואז, כשנוסיף מים,
08:32
that swellable material is going
to start absorbing the water,
to start absorbing the water,
198
500951
2953
החומר המתנפח יתחיל לספוג את המים,
08:35
the polymer chains will move apart,
199
503928
1703
שרשראות הפולימר יתחילו להיפרד,
08:37
but now, the biomolecules
will come along for the ride.
will come along for the ride.
200
505655
2722
אבל עכשיו הביו-מולקולות יתפסו טרמפ,
08:40
And much like drawing
a picture on a balloon,
a picture on a balloon,
201
508401
2164
ובאופן דומה לציור על גבי בלון,
08:42
and then you blow up the balloon,
202
510589
1587
אחרי שמנפחים את הבלון,
08:44
the image is the same,
203
512200
1290
התמונה נראית אותו הדבר,
08:45
but the ink particles have moved
away from each other.
away from each other.
204
513514
2548
אבל חלקיקי הדיו התרחקו זה מזה.
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
וזה מה שאנו מסוגלים כעת לעשות,
אבל בתלת-מימד.
אבל בתלת-מימד.
08:51
There's one last trick.
206
519577
1999
יש עוד טריק אחד אחרון.
08:53
As you can see here,
207
521600
1218
כפי שניתן לראות כאן,
08:54
we've color-coded
all the biomolecules brown.
all the biomolecules brown.
208
522842
2109
צבענו את כל הביו-מולקולות בחום.
08:56
That's because they all
kind of look the same.
kind of look the same.
209
524975
2170
כי הן נראות די דומה.
08:59
Biomolecules are made
out of the same atoms,
out of the same atoms,
210
527169
2105
ביו-מולקולות בנויות מאותם אטומים,
09:01
but just in different orders.
211
529298
2240
רק בסדר שונה.
09:03
So we need one last thing
212
531562
1500
אז צריך עוד דבר אחד
09:05
in order to make them visible.
213
533086
1695
כדי שניתן יהיה להבחין בינהן.
09:06
We have to bring in little tags,
214
534805
1579
צריך להכניס תגיות קטנות,
09:08
with glowing dyes
that will distinguish them.
that will distinguish them.
215
536408
3019
עם צבעים זוהרים שיבחינו ביניהן.
09:11
So one kind of biomolecule
might get a blue color.
might get a blue color.
216
539451
2673
אז ביו-מולקולה אחת יכולה להיצבע בכחול,
09:14
Another kind of biomolecule
might get a red color.
might get a red color.
217
542148
2351
ביו-מולקולה אחרת יכולה להיצבע באדום,
09:16
And so forth.
218
544523
1276
וכן הלאה.
09:17
And that's the final step.
219
545823
1552
וזה הצעד האחרון.
09:19
Now we can look at something like a brain
220
547399
2278
עכשיו, אנחנו יכולים להסתכל על משהו כמו מוח
09:21
and look at the individual molecules,
221
549701
1796
ולראות את המולקולות הבודדות,
09:23
because we've moved them
far apart enough from each other
far apart enough from each other
222
551521
2707
כי הרחקנו אותן מספיק זו מזו
09:26
that we can tell them apart.
223
554252
1698
כדי להבחין בינהן.
09:27
So the hope here is that
we can make the invisible visible.
we can make the invisible visible.
224
555974
2834
אז אנו מקווים שנוכל להפוך
את הבלתי נראה לנראה.
את הבלתי נראה לנראה.
09:30
We can turn things that might seem
small and obscure
small and obscure
225
558832
2566
שנוכל לקחת דברים שנראים קטנים ומעורפלים,
09:33
and blow them up
226
561422
1151
לנפח ולהגדיל אותם
09:34
until they're like constellations
of information about life.
of information about life.
227
562597
3177
עד שיהפכו למערך מידע על החיים.
09:37
Here's an actual video
of what it might look like.
of what it might look like.
228
565798
2375
הנה סרטון אמיתי של איך זה יכול להיראות.
09:40
We have here a little brain in a dish --
229
568197
2371
יש לנו כאן מוח קטן בצלחת --
09:42
a little piece of a brain, actually.
230
570592
1747
חתיכת מוח, בעצם.
09:44
We've infused the polymer in,
231
572363
1596
החדרנו לתוכו את הפולימר,
09:45
and now we're adding water.
232
573983
1467
ועכשיו אנחנו מוסיפים מים.
09:47
What you'll see is that,
right before your eyes --
right before your eyes --
233
575474
2358
מה שתראו הוא איך ממש מול עיניכם --
09:49
this video is sped up about sixtyfold --
234
577856
1923
הסרטון הואץ במהירות של פי 60 מהמציאות --
09:51
this little piece of brain tissue
is going to grow.
is going to grow.
235
579803
2725
פיסת רקמת המוח הקטנה תגדל.
09:54
It can increase by a hundredfold
or even more in volume.
or even more in volume.
236
582552
3180
היא יכולה לגדול בנפחה פי 100 או יותר.
09:57
And the cool part is, because
those polymers are so tiny,
those polymers are so tiny,
237
585756
2949
והחלק היפה הוא
שמשום שהפולימרים האלה כה זעירים,
שמשום שהפולימרים האלה כה זעירים,
10:00
we're separating biomolecules
evenly from each other.
evenly from each other.
238
588729
2559
אנחנו מצליחים להפריד בין הביו-מולקולות
באופן שווה.
באופן שווה.
10:03
It's a smooth expansion.
239
591312
1658
זו התרחבות אחידה.
10:04
We're not losing the configuration
of the information.
of the information.
240
592994
2687
אנחנו לא מאבדים את התצורה של המידע.
10:07
We're just making it easier to see.
241
595705
2700
אנחנו רק מקלים על הצפייה.
אז ניתן לקחת
מעגלים חשמליים מוחיים אמיתיים --
מעגלים חשמליים מוחיים אמיתיים --
10:11
So now we can take
actual brain circuitry --
actual brain circuitry --
242
599333
2176
10:13
here's a piece of the brain
involved with, for example, memory --
involved with, for example, memory --
243
601533
3134
הנה פיסת מוח הקשורה למשל בזיכרון --
10:16
and we can zoom in.
244
604691
1263
ולעשות עליה זום.
10:17
We can start to actually look at
how circuits are configured.
how circuits are configured.
245
605978
2890
אנחנו יכולים ממש לראות איך המעגלים בנויים.
10:20
Maybe someday we could read out a memory.
246
608892
1968
יום אחד אולי נוכל לקרוא זיכרון.
10:22
Maybe we could actually look
at how circuits are configured
at how circuits are configured
247
610884
2779
אולי נוכל ממש לראות איך המעגלים פועלים,
10:25
to process emotions,
248
613687
1152
לעיבוד רגשות,
10:26
how the actual wiring
of our brain is organized
of our brain is organized
249
614863
2922
איך מאורגן החיווט המוחי שלנו
10:29
in order to make us who we are.
250
617809
2567
שהופך אותנו למי שאנחנו.
10:32
And of course, we can pinpoint, hopefully,
251
620400
2047
וכמובן, יש תקוה שנוכל לזהות במדוייק
10:34
the actual problems in the brain
at a molecular level.
at a molecular level.
252
622471
3159
בעיות אמיתיות במוח, ברמה המולקולרית.
10:37
What if we could actually
look into cells in the brain
look into cells in the brain
253
625654
2569
מה היה קורה אילו יכולנו להסתכל
על תאים בתוך המוח
על תאים בתוך המוח
10:40
and figure out, wow, here are the 17
molecules that have altered
molecules that have altered
254
628247
3083
ולגלות -- וואו!
הנה 17 המולקולות שעברו שינוי
הנה 17 המולקולות שעברו שינוי
10:43
in this brain tissue that has been
undergoing epilepsy
undergoing epilepsy
255
631354
3455
ברקמת המוח הזו שחווה התקפי אפילפסיה,
10:46
or changing in Parkinson's disease
256
634833
1650
או שינויים שקורים במחלת הפרקינסון,
10:48
or otherwise being altered?
257
636507
1517
או שינויים אחרים.
10:50
If we get that systematic list
of things that are going wrong,
of things that are going wrong,
258
638048
3043
אם היינו יכולים להשיג רשימה מסודרת
של כל הדברים שמשתבשים,
של כל הדברים שמשתבשים,
10:53
those become our therapeutic targets.
259
641115
2199
הם היו הופכים למטרות הטיפוליות שלנו.
10:55
We can build drugs that bind those.
260
643338
1677
היינו יכולים לייצר תרופות שמונעות אותם.
10:57
We can maybe aim energy
at different parts of the brain
at different parts of the brain
261
645039
2627
היינו יכולים אולי לכוון אנרגיה
לחלקים שונים במוח,
לחלקים שונים במוח,
10:59
in order to help people
with Parkinson's or epilepsy
with Parkinson's or epilepsy
262
647690
2687
על מנת לסייע לאנשים
עם פרקינסון או אפילפסיה,
עם פרקינסון או אפילפסיה,
11:02
or other conditions that affect
over a billion people
over a billion people
263
650401
2551
או הפרעות אחרות
המשפיעות על מעל מיליארד איש
המשפיעות על מעל מיליארד איש
11:04
around the world.
264
652976
1213
ברחבי העולם.
11:07
Now, something interesting
has been happening.
has been happening.
265
655246
2206
ובכן, משהו מעניין קורה.
11:09
It turns out that throughout biomedicine,
266
657476
2705
מתברר שבכל תחומי הביו-רפואה,
11:12
there are other problems
that expansion might help with.
that expansion might help with.
267
660205
2666
ישנן בעיות נוספות שההגדלה
יכולה לסייע בפתרונן.
יכולה לסייע בפתרונן.
11:14
This is an actual biopsy
from a human breast cancer patient.
from a human breast cancer patient.
268
662895
3234
זו ביופסיה אמיתית מפציינטית עם סרטן השד.
11:18
It turns out that if you look at cancers,
269
666505
2188
מתברר שאם מסתכלים על מחלות סרטניות,
11:20
if you look at the immune system,
270
668717
1611
אם מסתכלים על מערכת החיסון,
11:22
if you look at aging,
if you look at development --
if you look at development --
271
670352
2513
אם מסתכלים על הזדקנות,
אם מסתכלים על התפתחות --
אם מסתכלים על התפתחות --
11:24
all these processes are involving
large-scale biological systems.
large-scale biological systems.
272
672889
4497
כל התהליכים הללו מערבים
מערכות ביולוגיות בקנה מידה גדול.
מערכות ביולוגיות בקנה מידה גדול.
11:29
But of course, the problems begin
with those little nanoscale molecules,
with those little nanoscale molecules,
273
677410
4024
אבל כמובן שהבעיות מתחילות
ברמה של הננו-מולקולות,
ברמה של הננו-מולקולות,
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
אותן מכונות שגורמות לתאים
ולאיברים בגופנו לפעול.
ולאיברים בגופנו לפעול.
11:37
So what we're trying
to do now is to figure out
to do now is to figure out
275
685351
2222
אז מה שאנחנו מנסים לעשות כעת זה לגלות
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
אם אפשר להשתמש בטכנולוגיה הזו
כדי למפות את אבני הבניין של החיים,
כדי למפות את אבני הבניין של החיים,
11:43
in a wide variety of diseases.
277
691087
1745
במגוון רחב של מחלות.
11:44
Can we actually pinpoint
the molecular changes in a tumor
the molecular changes in a tumor
278
692856
2896
האם נוכל להצביע במדוייק
על השינויים המולקולריים החלים בגידול,
על השינויים המולקולריים החלים בגידול,
11:47
so that we can actually
go after it in a smart way
go after it in a smart way
279
695776
2369
כך שנוכל להילחם בו בדרך חכמה,
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
ולהמציא תרופות שיכולות לחסל
בדיוק את התאים הרצויים?
בדיוק את התאים הרצויים?
11:54
You know, a lot of medicine
is very high risk.
is very high risk.
281
702137
2335
אתם יודעים, חלק גדול מהרפואה
מסתמך על לקיחת סיכונים
מסתמך על לקיחת סיכונים
11:56
Sometimes, it's even guesswork.
282
704496
1782
לפעמים זה אפילו ברמה של ניחוש.
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
אני מקוה שנוכל להפוך משהו בעל סיכון גבוה
כמו שיגור חללית לירח,
כמו שיגור חללית לירח,
12:02
into something that's more reliable.
284
710525
1769
לדבר יותר מהימן.
12:04
If you think about the original moon shot,
285
712318
2055
אם תחשבו על השיגור הראשון לירח,
12:06
where they actually landed on the moon,
286
714397
1898
כשהם ממש נחתו על הירח,
12:08
it was based on solid science.
287
716319
1444
זה היה מבוסס על מדע איתן.
12:09
We understood gravity;
288
717787
1603
הבנו את כוח הכבידה,
12:11
we understood aerodynamics.
289
719414
1341
הבנו את האוירודינמיקה,
12:12
We knew how to build rockets.
290
720779
1395
ידענו איך לבנות טילי שיגור.
12:14
The science risk was under control.
291
722198
2468
רמת הסיכון במדע היתה תחת שליטה.
12:16
It was still a great, great
feat of engineering.
feat of engineering.
292
724690
2753
אבל עדיין זה היה הישג הנדסי אדיר.
12:19
But in medicine, we don't
necessarily have all the laws.
necessarily have all the laws.
293
727467
2645
אבל ברפואה, אין לנו בהכרח את כל החוקים.
12:22
Do we have all the laws
that are analogous to gravity,
that are analogous to gravity,
294
730136
3109
האם יש בידינו את כל החוקים
המקבילים לכוח הכבידה?
המקבילים לכוח הכבידה?
12:25
that are analogous to aerodynamics?
295
733269
2344
המקבילים לאוירודינמיקה?
12:27
I would argue that with technologies
296
735637
1730
אני טוען שבעזרת הטכנולוגיות
עליהן אני מדבר היום,
עליהן אני מדבר היום,
12:29
like the kinds I'm talking about today,
297
737391
1872
12:31
maybe we can actually derive those.
298
739287
1693
אולי נוכל להסיק אותם.
12:33
We can map the patterns
that occur in living systems,
that occur in living systems,
299
741004
2857
נוכל למפות את הדפוסים הקיימים במערכות חיות
12:35
and figure out how to overcome
the diseases that plague us.
the diseases that plague us.
300
743885
4558
ולהבין איך לגבור על מחלות הטורדות אותנו.
12:41
You know, my wife and I
have two young kids,
have two young kids,
301
749499
2079
אתם יודעים, לאשתי ולי יש שני ילדים קטנים,
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
ואחת התקוות שלי כביו-מהנדס היא ליצור עבורם
חיים טובים יותר מאלה שיש לנו כיום.
חיים טובים יותר מאלה שיש לנו כיום.
12:46
than it currently is for us.
303
754860
1729
12:48
And my hope is, if we can
turn biology and medicine
turn biology and medicine
304
756613
3730
והתקווה שלי היא
שאם נהפוך את הביולוגיה והרפואה
שאם נהפוך את הביולוגיה והרפואה
12:52
from these high-risk endeavors
that are governed by chance and luck,
that are governed by chance and luck,
305
760367
4357
מניסיונות בסיכון גבוה,
הנשלטים על-ידי מזל ומקריות,
הנשלטים על-ידי מזל ומקריות,
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
לדברים שמצליחים בהם בזכות
כישורים ועבודה קשה,
כישורים ועבודה קשה,
13:00
then that would be a great advance.
307
768699
1898
זאת תהיה התקדמות אדירה.
13:02
Thank you very much.
308
770621
1206
תודה רבה.
13:03
(Applause)
309
771851
10383
(מחיאות כפיים)
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