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Ed Boyden: A new way to study the brain's invisible secrets
Ed Boyden: I pannolini che hanno ispirato un nuovo metodo di studio del cervello
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Il neuroigegnere Ed Boyden vuole sapere come le minuscole biomolecole nel nostro cervello generano emozioni, pensieri e sentimenti -- e vuole scoprire i cambiamenti molecolari che portano a malattie come l'epilessia e l'Alzheimer. Invece di ingrandire queste strutture invisibili con un microscopio, si è chiesto: e se le ingrandissimo fisicamente per vederle più facilmente? Guarda come gli stessi polimeri usati per far gonfiare i pannolini potrebbero essere la chiave per capire meglio il cervello.
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
Buongiorno a tutti,
00:14
I brought with me today a baby diaper.
1
2333
2643
oggi ho portato con me un pannolino.
00:18
You'll see why in a second.
2
6793
1722
Tra un attimo vedrete perché.
00:20
Baby diapers have interesting properties.
3
8539
2010
I pannolini hanno proprietà interessanti.
00:22
They can swell enormously
when you add water to them,
when you add water to them,
4
10573
2691
Possono gonfiarsi enormemente
se aggiungete acqua,
se aggiungete acqua,
00:25
an experiment done
by millions of kids every day.
by millions of kids every day.
5
13288
2984
un esperimento fatto
da milioni di bambini ogni giorno.
da milioni di bambini ogni giorno.
00:28
(Laughter)
6
16296
1150
(Risate)
00:29
But the reason why
7
17470
1494
Ma il motivo
00:30
is that they're designed
in a very clever way.
in a very clever way.
8
18988
2190
è che sono progettati
in modo molto intelligente.
in modo molto intelligente.
00:33
They're made out of a thing
called a swellable material.
called a swellable material.
9
21202
2635
Sono fatti di un materiale che si dilata.
00:35
It's a special kind of material that,
when you add water,
when you add water,
10
23861
2737
È un materiale speciale
che, aggiungendo acqua,
che, aggiungendo acqua,
00:38
it will swell up enormously,
11
26622
1430
si dilata ernormemente,
00:40
maybe a thousand times in volume.
12
28076
2166
anche 1000 volte il suo volume.
00:42
And this is a very useful,
industrial kind of polymer.
industrial kind of polymer.
13
30266
3236
È un tipo di polimero industriale
molto utile.
molto utile.
00:45
But what we're trying to do
in my group at MIT
in my group at MIT
14
33819
2526
Quello che stiamo cercando di fare
nel mio gruppo al MIT
nel mio gruppo al MIT
00:48
is to figure out if we can do
something similar to the brain.
something similar to the brain.
15
36369
3213
è capire se possiamo fare
qualcosa di simile al cervello.
qualcosa di simile al cervello.
00:51
Can we make it bigger,
16
39606
1159
Possiamo ingrandirlo,
00:52
big enough that you
can peer inside
can peer inside
17
40789
1678
tanto da poterci sbirciare dentro
00:54
and see all the tiny building blocks,
the biomolecules,
the biomolecules,
18
42481
2628
e vedere tutti i mattoncini,
le biomolecole,
le biomolecole,
00:57
how they're organized in three dimensions,
19
45133
2151
come sono organizzate in tre dimensioni,
00:59
the structure, the ground truth
structure of the brain, if you will?
structure of the brain, if you will?
20
47308
3485
la struttura vera e propria
del cervello?
del cervello?
01:02
If we could get that,
21
50817
1158
Se potessimo farlo,
01:03
maybe we could have a better understanding
of how the brain is organized
of how the brain is organized
22
51999
3509
forse potremmo capire meglio
come è organizzato il cervello
come è organizzato il cervello
01:07
to yield thoughts and emotions
23
55532
1659
per raccogliere pensieri e emozioni,
01:09
and actions and sensations.
24
57215
1719
azioni e sensazioni.
01:10
Maybe we could try to pinpoint
the exact changes in the brain
the exact changes in the brain
25
58958
3415
Potremmo cercare di localizzare
gli esatti cambiamenti nel cervello
gli esatti cambiamenti nel cervello
01:14
that result in diseases,
26
62397
1776
che generano malattie,
01:16
diseases like Alzheimer's
and epilepsy and Parkinson's,
and epilepsy and Parkinson's,
27
64197
3212
malattie come l'Alzheimer,
l'epilessia e il Parkinson,
l'epilessia e il Parkinson,
01:19
for which there are few
treatments, much less cures,
treatments, much less cures,
28
67433
2578
per cui ci sono pochi trattamenti,
e molte meno cure,
e molte meno cure,
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
e di cui, molto spesso,
non sappiamo la causa o le origini
non sappiamo la causa o le origini
01:25
and what's really causing them to occur.
30
73676
2135
e cosa realmente le scateni.
01:28
Now, our group at MIT
31
76613
1740
Il nostro gruppo al MIT
01:30
is trying to take
a different point of view
a different point of view
32
78377
2686
sta cercando un punto di vista diverso
01:33
from the way neuroscience has
been done over the last hundred years.
been done over the last hundred years.
33
81087
3230
da quello della neuroscienza
degli ultimi cento anni.
degli ultimi cento anni.
01:36
We're designers. We're inventors.
34
84341
1579
Siamo designer. Siamo inventori.
01:37
We're trying to figure out
how to build technologies
how to build technologies
35
85944
2544
Stiamo cercando di capire
come costruire tecnologie
come costruire tecnologie
01:40
that let us look at and repair the brain.
36
88512
2456
che ci facciano osservare
e riparare il cervello.
e riparare il cervello.
01:42
And the reason is,
37
90992
1151
E il motivo è
01:44
the brain is incredibly,
incredibly complicated.
incredibly complicated.
38
92167
2801
che i cervello
è incredibilmente complicato.
è incredibilmente complicato.
01:47
So what we've learned
over the first century of neuroscience
over the first century of neuroscience
39
95484
2887
Quello che abbiamo imparato
nell'ultimo secolo di neuroscienze
nell'ultimo secolo di neuroscienze
01:50
is that the brain is a very
complicated network,
complicated network,
40
98395
2303
è che il cervello è una rete
molto complicata,
molto complicata,
01:52
made out of very specialized
cells called neurons
cells called neurons
41
100722
2480
fatta di cellule molto specializzate
chiamate neuroni
chiamate neuroni
01:55
with very complex geometries,
42
103226
1667
con geometrie molto complesse,
01:56
and electrical currents will flow
through these complexly shaped neurons.
through these complexly shaped neurons.
43
104917
4237
una corrente elettrica scorre attraverso
questi neuroni dalle forme complesse.
questi neuroni dalle forme complesse.
02:01
Furthermore, neurons
are connected in networks.
are connected in networks.
44
109653
2784
Inoltre, i neuroni sono collegati in reti.
02:04
They're connected by little junctions
called synapses that exchange chemicals
called synapses that exchange chemicals
45
112461
3835
Sono collegati da piccoli collegamenti
chiamate sinapsi
chiamate sinapsi
che si scambiano elementi chimici
02:08
and allow the neurons
to talk to each other.
to talk to each other.
46
116320
2218
e permettono ai neuroni di parlarsi.
02:10
The density of the brain is incredible.
47
118562
1940
La densità del cervello è incredibile.
02:12
In a cubic millimeter of your brain,
48
120526
2307
In un millimetro cubo del vostro cervello,
02:14
there are about 100,000 of these neurons
49
122857
2457
ci sono circa 100 000 neuroni
02:17
and maybe a billion of those connections.
50
125338
2517
e forse un miliardo di queste connessioni.
02:20
But it's worse.
51
128887
1382
Ma c'è di peggio.
02:22
So, if you could zoom in to a neuron,
52
130293
2305
Se si potesse zoomare su 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
e, certo, questa è
una rappresentazione artistica.
una rappresentazione artistica.
02:27
What you would see are thousands
and thousands of kinds of biomolecules,
and thousands of kinds of biomolecules,
54
135396
4207
Vedreste migliaia e migliaia
di tipi di biomolecole,
di tipi di biomolecole,
02:31
little nanoscale machines
organized in complex, 3D patterns,
organized in complex, 3D patterns,
55
139627
4400
piccole macchine in nanoscala
organizzate in schemi 3D complessi,
organizzate in schemi 3D complessi,
02:36
and together they mediate
those electrical pulses,
those electrical pulses,
56
144051
2628
e insieme mediano
questi impulsi elettrici,
questi impulsi elettrici,
02:38
those chemical exchanges
that allow neurons to work together
that allow neurons to work together
57
146703
3937
questi scambi chimici che permettono
ai neuroni di lavorare insieme
ai neuroni di lavorare insieme
02:42
to generate things like thoughts
and feelings and so forth.
and feelings and so forth.
58
150664
3669
per generare cose
come pensieri e sensazioni.
come pensieri e sensazioni.
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
Non sappiamo come siano organizzati
i neuroni nel cervello
i neuroni nel cervello
02:50
to form networks,
60
158145
1174
per formare reti,
02:51
and we don't know how
the biomolecules are organized
the biomolecules are organized
61
159343
2500
e non sappiamo
come siano organizzate le biomolecole
come siano organizzate le biomolecole
02:53
within neurons
62
161867
1174
all'interno dei neuroni
02:55
to form these complex, organized machines.
63
163065
2405
per formare queste macchine complesse.
02:57
If we really want to understand this,
64
165918
1820
Se vogliamo veramente capirlo,
02:59
we're going to need new technologies.
65
167762
1817
ci serviranno nuove tecnologie.
03:01
But if we could get such maps,
66
169603
1784
Ma se potessimo avere queste mappe,
03:03
if we could look at the organization
of molecules and neurons
of molecules and neurons
67
171411
2943
se potessimo osservare
l'organizzazione di molecole e neuroni
l'organizzazione di molecole e neuroni
03:06
and neurons and networks,
68
174378
1566
e neuroni e reti,
03:07
maybe we could really understand
how the brain conducts information
how the brain conducts information
69
175968
3437
forse potremmo veramente capire
come il cervello trasmette informazioni
come il cervello trasmette informazioni
03:11
from sensory regions,
70
179429
1167
dalle regioni sensoriali,
03:12
mixes it with emotion and feeling,
71
180620
1736
le mescola con emozioni e sentimenti,
03:14
and generates our decisions and actions.
72
182380
2394
e genera decisioni e azioni.
03:17
Maybe we could pinpoint the exact set
of molecular changes that occur
of molecular changes that occur
73
185131
3789
Forse potremmo definire l'esatta serie
di cambiamenti molecolari che accadono
di cambiamenti molecolari che accadono
03:20
in a brain disorder.
74
188944
1202
in una malattia del cervello.
03:22
And once we know how
those molecules have changed,
those molecules have changed,
75
190170
2822
Una volta che sappiamo
come sono cambiate queste molecole,
come sono cambiate queste molecole,
03:25
whether they've increased in number
or changed in pattern,
or changed in pattern,
76
193016
2780
che ne sia aumentato il numero
o che sia cambiato lo schema,
o che sia cambiato lo schema,
03:27
we could use those
as targets for new drugs,
as targets for new drugs,
77
195820
2939
potremmo usarle
come obiettivo di nuovi farmaci,
come obiettivo di nuovi farmaci,
03:30
for new ways of delivering
energy into the brain
energy into the brain
78
198783
2271
per nuovi metodi
per dare energia al cervello
per dare energia al cervello
03:33
in order to repair the brain
computations that are afflicted
computations that are afflicted
79
201078
3880
per riparare
le elaborazioni del cervello colpite
le elaborazioni del cervello colpite
03:36
in patients who suffer
from brain disorders.
from brain disorders.
80
204982
2299
in pazienti che soffrono
di malattie del cervello.
di malattie del cervello.
03:39
We've all seen lots of different
technologies over the last century
technologies over the last century
81
207793
3243
Abbiamo tutti visto
diverse tecnologie del secolo scorso
diverse tecnologie del secolo scorso
03:43
to try to confront this.
82
211060
1166
per combattere tutto questo.
03:44
I think we've all seen brain scans
83
212250
1880
Credo abbiamo tutti visto
le TAC al cervello
le TAC al cervello
03:46
taken using MRI machines.
84
214154
2034
fatte tramite risonanza magnetica.
03:48
These, of course, have the great power
that they are noninvasive,
that they are noninvasive,
85
216212
3347
Naturalmente, hanno il grande pregio
di essere non invasive,
di essere non invasive,
03:51
they can be used on living human subjects.
86
219583
2355
possono essere usate su soggetti vivi.
03:54
But also, they're spatially crude.
87
222407
2231
Ma sono anche spazialmente molto grezze.
03:56
Each of these blobs that you see,
or voxels, as they're called,
or voxels, as they're called,
88
224662
2990
Ognuna di queste macchie che vedete,
o voxel, come li chiamano,
o voxel, come li chiamano,
03:59
can contain millions
and millions of neurons.
and millions of neurons.
89
227676
2689
può contenere
milioni e milioni di neuroni.
milioni e milioni di neuroni.
04:02
So it's not at the level of resolution
90
230389
1850
Non è al livello di risoluzione
04:04
where it can pinpoint
the molecular changes that occur
the molecular changes that occur
91
232263
2538
che può localizzare
i cambiamenti molecolari
i cambiamenti molecolari
04:06
or the changes in the wiring
of these networks
of these networks
92
234825
2286
o i cambiamenti
nelle comunicazioni di queste reti
nelle comunicazioni di queste reti
04:09
that contributes to our ability
to be conscious and powerful beings.
to be conscious and powerful beings.
93
237135
3946
che contribuiscono alla nostra capacità
di esseri coscienti e potenti.
di esseri coscienti e potenti.
04:13
At the other extreme,
you have microscopes.
you have microscopes.
94
241797
3181
All'altro estremo, ci sono i microscopi.
04:17
Microscopes, of course, will use light
to look at little tiny things.
to look at little tiny things.
95
245002
3295
I microscopi useranno la luce
per osservare cose minuscole.
per osservare cose minuscole.
04:20
For centuries, they've been used
to look at things like bacteria.
to look at things like bacteria.
96
248321
3075
Per secoli, sono stati usati
per osservare cose come i batteri.
per osservare cose come i batteri.
04:23
For neuroscience,
97
251420
1151
Per la neuroscienza,
04:24
microscopes are actually how neurons
were discovered in the first place,
were discovered in the first place,
98
252595
3412
i microscopi hanno consentito
la scoperta dei neuroni,
la scoperta dei neuroni,
04:28
about 130 years ago.
99
256031
1292
circa 130 anni fa.
04:29
But light is fundamentally limited.
100
257347
2318
Ma la luce è sostanzialmente limitata.
04:31
You can't see individual molecules
with a regular old microscope.
with a regular old microscope.
101
259689
3298
Non si vedono le singole molecole
con un normale microscopio.
con un normale microscopio.
04:35
You can't look at these tiny connections.
102
263011
2152
Non si vedono le minuscole connessioni.
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
Se vogliamo aumentare la nostra capacità
di analizzare il cervello,
di analizzare il cervello,
04:41
to get down to the ground truth structure,
104
269153
2168
per andare
fino alla struttura vera e propria,
fino alla struttura vera e propria,
04:43
we're going to need to have
even better technologies.
even better technologies.
105
271345
3280
ci serviranno tecnologie migliori.
04:47
My group, a couple years ago,
started thinking:
started thinking:
106
275611
2224
Il mio gruppo, un paio di anni fa,
ha cominciato a pensare:
ha cominciato a pensare:
04:49
Why don't we do the opposite?
107
277859
1412
perché non facciamo l'opposto?
04:51
If it's so darn complicated
to zoom in to the brain,
to zoom in to the brain,
108
279295
2461
Se è così complicato zoomare nel cervello,
04:53
why can't we make the brain bigger?
109
281780
1943
perché non ingrandiamo il cervello?
04:56
It initially started
110
284166
1155
È iniziato
04:57
with two grad students in my group,
Fei Chen and Paul Tillberg.
Fei Chen and Paul Tillberg.
111
285345
2996
con due studenti del mio gruppo,
Fei Chen e Paul Tillberg.
Fei Chen e Paul Tillberg.
05:00
Now many others in my group
are helping with this process.
are helping with this process.
112
288365
2720
Molti altri nel mio gruppo
stanno aiutando.
stanno aiutando.
05:03
We decided to try to figure out
if we could take polymers,
if we could take polymers,
113
291109
2762
Abbiamo deciso di cercare di capire
se potevamo prendere polimeri,
se potevamo prendere polimeri,
05:05
like the stuff in the baby diaper,
114
293895
1629
quella roba dei pannolini,
05:07
and install it physically
within the brain.
within the brain.
115
295548
2006
e installarli fisicamente nel cervello.
05:09
If we could do it just right,
and you add water,
and you add water,
116
297578
2241
Se potessimo farlo bene,
e aggiungete acqua,
e aggiungete acqua,
05:11
you can potentially blow the brain up
117
299843
1835
potenzialmente
si può far esplodere il cervello
si può far esplodere il cervello
05:13
to where you could distinguish
those tiny biomolecules from each other.
those tiny biomolecules from each other.
118
301702
3377
al punto da poter distinguere
le minuscole biomolecole.
le minuscole biomolecole.
05:17
You would see those connections
and get maps of the brain.
and get maps of the brain.
119
305103
2870
Si vedrebbero le connessioni
e si farebbe una mappa del cervello.
e si farebbe una mappa del cervello.
05:19
This could potentially be quite dramatic.
120
307997
1988
Potrebbe essere abbastanza drammatico.
05:22
We brought a little demo here.
121
310009
3008
Abbiamo portato una piccola demo.
05:25
We got some purified baby diaper material.
122
313538
2575
Abbiamo del materiale
da pannolino purificato.
da pannolino purificato.
05:28
It's much easier
just to buy it off the Internet
just to buy it off the Internet
123
316137
2274
È molto più facile comprarlo su Internet
05:30
than to extract the few grains
that actually occur in these diapers.
that actually occur in these diapers.
124
318435
3475
che estrarre i granellini dai pannolini.
05:33
I'm going to put just one teaspoon here
125
321934
2225
Ne metto qui solo un cucchiaino
05:36
of this purified polymer.
126
324706
1794
di questo polimero purificato.
05:39
And here we have some water.
127
327270
2152
Ecco qua un po' d'acqua.
05:41
What we're going to do
128
329446
1162
Quello che faremo
05:42
is see if this teaspoon
of the baby diaper material
of the baby diaper material
129
330632
3011
è vedere se questo cucchiaino
di materiale da pannolino
di materiale da pannolino
05:45
can increase in size.
130
333667
1709
può aumentare in dimensione.
05:48
You're going to see it increase in volume
by about a thousandfold
by about a thousandfold
131
336687
3696
Lo vedrete aumentare
di volume di circa 1000 volte
di volume di circa 1000 volte
05:52
before your very eyes.
132
340407
1286
davanti ai vostri occhi.
06:01
I could pour much more of this in there,
133
349597
1972
Potrei versarne molto di più,
06:03
but I think you've got the idea
134
351593
1558
ma penso che renda l'idea
06:05
that this is a very,
very interesting molecule,
very interesting molecule,
135
353175
2502
che è una molecola molto interessante,
06:07
and if can use it in the right way,
136
355701
1912
se riesco a usarla nel modo giusto,
06:09
we might be able
to really zoom in on the brain
to really zoom in on the brain
137
357637
2321
potremmo essere in grado
di zoomare nel cervello
di zoomare nel cervello
06:11
in a way that you can't do
with past technologies.
with past technologies.
138
359982
2594
come non si è mai fatto prima
con le tecnologie del passato.
con le tecnologie del passato.
06:15
OK. So a little bit of chemistry now.
139
363227
2054
Ok. Ora un po' di chimica.
06:17
What's going on
in the baby diaper polymer?
in the baby diaper polymer?
140
365305
2442
Cosa succede al polimero del pannolino?
06:19
If you could zoom in,
141
367771
1676
Potendo zoomare,
06:21
it might look something like
what you see on the screen.
what you see on the screen.
142
369471
2673
lo vedreste come appare sullo schermo.
06:24
Polymers are chains of atoms
arranged in long, thin lines.
arranged in long, thin lines.
143
372168
4492
I polimeri sono catene di atomi
organizzate in linee lunghe e sottili.
organizzate in linee lunghe e sottili.
06:28
The chains are very tiny,
144
376684
1367
Le catene sono minuscole,
06:30
about the width of a biomolecule,
145
378075
1864
la larghezza di una molecola,
06:31
and these polymers are really dense.
146
379963
1747
e questi polimeri sono molto densi.
06:33
They're separated by distances
147
381734
1500
Le separa
06:35
that are around the size of a biomolecule.
148
383258
2252
la dimensione di una biomolecola.
06:37
This is very good
149
385534
1165
Va molto bene
06:38
because we could potentially
move everything apart in the brain.
move everything apart in the brain.
150
386723
3041
perché potremmo potenzialmente
spostare tutto nel cervello.
spostare tutto nel cervello.
06:41
If we add water, what will happen is,
151
389788
1848
Se aggiungiamo acqua,
06:43
this swellable material
is going to absorb the water,
is going to absorb the water,
152
391660
2515
questo materiale gonfiabile
assorbirà l'acqua,
assorbirà l'acqua,
06:46
the polymer chains will move
apart from each other,
apart from each other,
153
394199
2400
le catene dei polimeri
si allontaneranno tra loro,
si allontaneranno tra loro,
06:48
and the entire material
is going to become bigger.
is going to become bigger.
154
396623
2634
e l'intero materiale
diventerà più grande.
diventerà più grande.
06:51
And because these chains are so tiny
155
399615
1814
E siccome queste catene
sono molto piccole
sono molto piccole
06:53
and spaced by biomolecular distances,
156
401453
2205
e a distanze biomolecolari,
06:55
we could potentially blow up the brain
157
403682
2039
potremmo potenzialmente
esplodere il cervello
esplodere il cervello
06:57
and make it big enough to see.
158
405745
1633
e renderlo abbastanza grande da vedere.
07:00
Here's the mystery, then:
159
408020
1240
Allora, ecco il mistero:
07:01
How do we actually make
these polymer chains inside the brain
these polymer chains inside the brain
160
409284
3610
come mettiamo
queste catene di polimeri nel cervello
queste catene di polimeri nel cervello
07:04
so we can move all the biomolecules apart?
161
412918
2239
in modo da allontanare le biomolecole?
07:07
If we could do that,
162
415181
1151
Se potessimo farlo,
07:08
maybe we could get
ground truth maps of the brain.
ground truth maps of the brain.
163
416356
2397
potremmo ottenere
una mappa realistica del cervello.
una mappa realistica del cervello.
07:10
We could look at the wiring.
164
418777
1389
Potremmo analizzare i collegamenti.
07:12
We can peer inside
and see the molecules within.
and see the molecules within.
165
420190
3157
Possiamo osservare all'interno
e vedere le molecole.
e vedere le molecole.
07:15
To explain this, we made some animations
166
423925
2481
Per spiegarlo,
abbiamo fatto delle animazioni
abbiamo fatto delle animazioni
07:18
where we actually look
at, in these artist renderings,
at, in these artist renderings,
167
426430
2603
in cui guardiamo,
in queste rappresentazioni artistiche,
in queste rappresentazioni artistiche,
07:21
what biomolecules might look
like and how we might separate them.
like and how we might separate them.
168
429057
3541
come potrebbero essere le biomolecole
e come potremmo separarle.
e come potremmo separarle.
07:24
Step one: what we'd have
to do, first of all,
to do, first of all,
169
432622
2549
Fase uno: quello che dovremmo fare,
prima di tutto,
prima di tutto,
07:27
is attach every biomolecule,
shown in brown here,
shown in brown here,
170
435195
3389
è connettere tutte le biomolecole,
qui in marrone,
qui in marrone,
07:30
to a little anchor, a little handle.
171
438608
2159
a una piccola ancora,
una piccola maniglia.
una piccola maniglia.
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
Dobbiamo allontanare
le molecole del cervello,
le molecole del cervello,
07:35
and to do that, we need
to have a little handle
to have a little handle
173
443910
2326
e per fare questo,
serve una piccola maniglia
serve una piccola maniglia
07:38
that allows those polymers to bind to them
174
446260
2285
che permetta ai polimeri di attaccarsi
07:40
and to exert their force.
175
448569
1542
e esercitare la loro forza.
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
Un polimero di pannolino
buttato nel cervello,
buttato nel cervello,
07:46
obviously, it's going to sit there on top.
177
454463
2037
ovviamente, se ne starà lì sopra.
07:48
So we need to find a way
to make the polymers inside.
to make the polymers inside.
178
456524
2528
Dobbiamo trovare un modo
di fare entrare il polimero.
di fare entrare il polimero.
07:51
And this is where we're really lucky.
179
459076
1788
Qui siamo fortunati.
07:52
It turns out, you can
get the building blocks,
get the building blocks,
180
460888
2188
Si possono prendere i mattoni,
07:55
monomers, as they're called,
181
463100
1372
monomeri, come li chiamano,
07:56
and if you let them go into the brain
182
464496
1784
e se si lasciano andare nel cervello
07:58
and then trigger the chemical reactions,
183
466304
2036
e scatenare le reazioni chimiche,
08:00
you can get them to form
those long chains,
those long chains,
184
468364
2702
si possono far formare lunghe catene,
08:03
right there inside the brain tissue.
185
471090
1798
proprio dentro il tessuto cerebrale.
08:05
They're going to wind their way
around biomolecules
around biomolecules
186
473325
2397
Si faranno strada intorno alle biomolecole
08:07
and between biomolecules,
187
475746
1221
e tra le biomolecole,
08:08
forming those complex webs
188
476991
1625
formando queste reti complesse
08:10
that will allow you, eventually,
to pull apart the molecules
to pull apart the molecules
189
478640
2862
che permetteranno,
alla fine, di allontanare le molecole
alla fine, di allontanare le molecole
08:13
from each other.
190
481526
1175
l'una dall'altra.
08:14
And every time one
of those little handles is around,
of those little handles is around,
191
482725
3054
E ogni volta che compare
una di queste maniglie,
una di queste maniglie,
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
i polimeri vi si attaccano,
ed è quello che ci serve
ed è quello che ci serve
08:21
in order to pull the molecules
apart from each other.
apart from each other.
193
489177
2531
per allontanare le molecole
l'una dall'altra.
l'una dall'altra.
08:23
All right, the moment of truth.
194
491732
1693
Il momento della verità.
08:25
We have to treat this specimen
195
493449
2148
Dobbiamo trattare questo esemplare
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
con una sostanza chimica
per allentare le molecole,
per allentare le molecole,
08:31
and then, when we add water,
197
499091
1836
e poi, quando aggiungiamo acqua,
08:32
that swellable material is going
to start absorbing the water,
to start absorbing the water,
198
500951
2953
quel materiale dilatabile
comincerà ad assorbirla,
comincerà ad assorbirla,
08:35
the polymer chains will move apart,
199
503928
1703
le catene di polimeri
si allontaneranno,
si allontaneranno,
08:37
but now, the biomolecules
will come along for the ride.
will come along for the ride.
200
505655
2722
ma ora, le biomolecole
arriveranno per il giretto.
arriveranno per il giretto.
08:40
And much like drawing
a picture on a balloon,
a picture on a balloon,
201
508401
2164
È come disegnare su un pallone,
08:42
and then you blow up the balloon,
202
510589
1587
e poi gonfiare il pallone,
08:44
the image is the same,
203
512200
1290
l'immagine è la stessa,
08:45
but the ink particles have moved
away from each other.
away from each other.
204
513514
2548
ma le particelle di inchiostro
si sono allontanate l'una dall'altra.
si sono allontanate l'una dall'altra.
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
Questo è quel che siamo riusciti a fare,
ma in tre dimensioni.
ma in tre dimensioni.
08:51
There's one last trick.
206
519577
1999
C'è un ultimo trucco.
08:53
As you can see here,
207
521600
1218
Come vedete qui,
08:54
we've color-coded
all the biomolecules brown.
all the biomolecules brown.
208
522842
2109
abbiamo colorato
tutte le biomolecole in marrone.
tutte le biomolecole in marrone.
08:56
That's because they all
kind of look the same.
kind of look the same.
209
524975
2170
Questo perché si assomigliano tutte.
08:59
Biomolecules are made
out of the same atoms,
out of the same atoms,
210
527169
2105
Le biomolecole sono fatte
degli stessi atomi,
degli stessi atomi,
09:01
but just in different orders.
211
529298
2240
solo in ordini diverso.
09:03
So we need one last thing
212
531562
1500
Ci serve un'ultima cosa
09:05
in order to make them visible.
213
533086
1695
per renderle visibili.
09:06
We have to bring in little tags,
214
534805
1579
Dobbiamo prendere
delle piccole etichette,
delle piccole etichette,
09:08
with glowing dyes
that will distinguish them.
that will distinguish them.
215
536408
3019
di colore brillante che le distingua.
09:11
So one kind of biomolecule
might get a blue color.
might get a blue color.
216
539451
2673
Un tipo di biomolecola
potrebbe avere un blu.
potrebbe avere un blu.
09:14
Another kind of biomolecule
might get a red color.
might get a red color.
217
542148
2351
Un altro tipo di biomolecola
potrebbe prendere il rosso.
potrebbe prendere il rosso.
09:16
And so forth.
218
544523
1276
E così via.
09:17
And that's the final step.
219
545823
1552
Questa è la fase finale.
09:19
Now we can look at something like a brain
220
547399
2278
Ora possiamo osservare un cervello
09:21
and look at the individual molecules,
221
549701
1796
e analizzare le singole molecole,
09:23
because we've moved them
far apart enough from each other
far apart enough from each other
222
551521
2707
perché le abbiamo allontanate
abbastanza l'una dall'altra
abbastanza l'una dall'altra
09:26
that we can tell them apart.
223
554252
1698
da poterle distinguere.
09:27
So the hope here is that
we can make the invisible visible.
we can make the invisible visible.
224
555974
2834
La speranza
è rendere visibile l'invisibile.
è rendere visibile l'invisibile.
09:30
We can turn things that might seem
small and obscure
small and obscure
225
558832
2566
Possiamo trasformare cose
apparentemente piccole e oscure
apparentemente piccole e oscure
09:33
and blow them up
226
561422
1151
e esploderle
09:34
until they're like constellations
of information about life.
of information about life.
227
562597
3177
finché non sono come costellazioni
di informazioni sulla vita.
di informazioni sulla vita.
09:37
Here's an actual video
of what it might look like.
of what it might look like.
228
565798
2375
Ecco un video di come potrebbe essere.
09:40
We have here a little brain in a dish --
229
568197
2371
Qui abbiamo un piccolo cervello
in un piattino --
in un piattino --
09:42
a little piece of a brain, actually.
230
570592
1747
un pezzetto di cervello.
09:44
We've infused the polymer in,
231
572363
1596
Abbiamo infuso il polimero,
09:45
and now we're adding water.
232
573983
1467
ora aggiungiamo acqua.
09:47
What you'll see is that,
right before your eyes --
right before your eyes --
233
575474
2358
Quello che vedrete
è che davanti ai vostri occhi --
è che davanti ai vostri occhi --
09:49
this video is sped up about sixtyfold --
234
577856
1923
questo video è accelerato di 60 volte --
09:51
this little piece of brain tissue
is going to grow.
is going to grow.
235
579803
2725
questo pezzetto
di tessuto cerebrale crescerà.
di tessuto cerebrale crescerà.
09:54
It can increase by a hundredfold
or even more in volume.
or even more in volume.
236
582552
3180
Può aumentare di volume
di 100 volte o anche di più.
di 100 volte o anche di più.
09:57
And the cool part is, because
those polymers are so tiny,
those polymers are so tiny,
237
585756
2949
La cosa bella è che siccome
questi polimeri sono così piccoli,
questi polimeri sono così piccoli,
10:00
we're separating biomolecules
evenly from each other.
evenly from each other.
238
588729
2559
stiamo separando biomolecole
uniformemente.
uniformemente.
10:03
It's a smooth expansion.
239
591312
1658
È un'espansione fluida.
10:04
We're not losing the configuration
of the information.
of the information.
240
592994
2687
Non stiamo perdendo la configurazione
delle informazioni.
delle informazioni.
10:07
We're just making it easier to see.
241
595705
2700
Lo rendiamo solo più facile da vedere.
10:11
So now we can take
actual brain circuitry --
actual brain circuitry --
242
599333
2176
Ora possiamo prendere
un vero circuito cerebrale --
un vero circuito cerebrale --
10:13
here's a piece of the brain
involved with, for example, memory --
involved with, for example, memory --
243
601533
3134
Ecco un pezzo di cervello
attinente alla memoria --
attinente alla memoria --
10:16
and we can zoom in.
244
604691
1263
possiamo zoomare.
10:17
We can start to actually look at
how circuits are configured.
how circuits are configured.
245
605978
2890
Possiamo iniziare a osservare
come sono configurati i circuiti.
come sono configurati i circuiti.
10:20
Maybe someday we could read out a memory.
246
608892
1968
Magari un giorno
potremo leggere la memoria.
potremo leggere la memoria.
10:22
Maybe we could actually look
at how circuits are configured
at how circuits are configured
247
610884
2779
Potremmo analizzare
come sono configurati i circuiti
come sono configurati i circuiti
10:25
to process emotions,
248
613687
1152
nell'elaborazione delle emozioni,
10:26
how the actual wiring
of our brain is organized
of our brain is organized
249
614863
2922
come sono organizzati i circuiti
del nostro cervello
del nostro cervello
10:29
in order to make us who we are.
250
617809
2567
per renderci quello che siamo.
10:32
And of course, we can pinpoint, hopefully,
251
620400
2047
Naturalmente, possiamo definire,
lo spero,
lo spero,
10:34
the actual problems in the brain
at a molecular level.
at a molecular level.
252
622471
3159
i veri problemi del cervello
a livello molecolare.
a livello molecolare.
10:37
What if we could actually
look into cells in the brain
look into cells in the brain
253
625654
2569
E se potessimo osservare
all'interno delle cellule cerebrali
all'interno delle cellule cerebrali
10:40
and figure out, wow, here are the 17
molecules that have altered
molecules that have altered
254
628247
3083
e scorprire, ecco le 17 molecole alterate
10:43
in this brain tissue that has been
undergoing epilepsy
undergoing epilepsy
255
631354
3455
in questo tessuto cerebrale
che ha sofferto di epilessia
che ha sofferto di epilessia
10:46
or changing in Parkinson's disease
256
634833
1650
o sono cambiate
per i morbo di Parkinson
per i morbo di Parkinson
10:48
or otherwise being altered?
257
636507
1517
o sono cambiate per altri motivi?
10:50
If we get that systematic list
of things that are going wrong,
of things that are going wrong,
258
638048
3043
Se otteniamo quella lista sistematica
di cose che vanno storto,
di cose che vanno storto,
10:53
those become our therapeutic targets.
259
641115
2199
quelli diventano
i nostri target terapeutici.
i nostri target terapeutici.
10:55
We can build drugs that bind those.
260
643338
1677
Possiamo creare farmaci
che li uniscono.
che li uniscono.
10:57
We can maybe aim energy
at different parts of the brain
at different parts of the brain
261
645039
2627
Forse possiamo puntare all'energia
in diverse parti del cervello
in diverse parti del cervello
10:59
in order to help people
with Parkinson's or epilepsy
with Parkinson's or epilepsy
262
647690
2687
per aiutare la gente
con il Parkinson o con l'epilessia
con il Parkinson o con l'epilessia
11:02
or other conditions that affect
over a billion people
over a billion people
263
650401
2551
o altre malattie che colpiscono
più di un miliardo di persone
più di un miliardo di persone
11:04
around the world.
264
652976
1213
nel mondo.
11:07
Now, something interesting
has been happening.
has been happening.
265
655246
2206
Accade qualcosa di interessante.
11:09
It turns out that throughout biomedicine,
266
657476
2705
Attraverso la biomedicina,
11:12
there are other problems
that expansion might help with.
that expansion might help with.
267
660205
2666
l'espansione potrebbe aiutare
per altri problemi.
per altri problemi.
11:14
This is an actual biopsy
from a human breast cancer patient.
from a human breast cancer patient.
268
662895
3234
Questa è una biopsia
di un cancro al seno di una paziente.
di un cancro al seno di una paziente.
11:18
It turns out that if you look at cancers,
269
666505
2188
Osservando il cancro,
11:20
if you look at the immune system,
270
668717
1611
analizzando il sistema immunitario,
11:22
if you look at aging,
if you look at development --
if you look at development --
271
670352
2513
l'invecchiamento, lo sviluppo --
11:24
all these processes are involving
large-scale biological systems.
large-scale biological systems.
272
672889
4497
tutti i processi coinvolgono
sistemi biologici su larga scala.
sistemi biologici su larga scala.
11:29
But of course, the problems begin
with those little nanoscale molecules,
with those little nanoscale molecules,
273
677410
4024
Ma ovviamente, il problema inizia
con queste molecole in nanoscala,
con queste molecole in nanoscala,
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
le macchine che fanno scattare
le cellule e gli organi.
le cellule e gli organi.
11:37
So what we're trying
to do now is to figure out
to do now is to figure out
275
685351
2222
Stiamo cercando di capire
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
se possiamo usare queste tecnologia
per mappare i mattoni della vita
per mappare i mattoni della vita
11:43
in a wide variety of diseases.
277
691087
1745
in una vasta gamma di malattie.
11:44
Can we actually pinpoint
the molecular changes in a tumor
the molecular changes in a tumor
278
692856
2896
Possiamo definire
i cambiamenti molecolari in un tumore
i cambiamenti molecolari in un tumore
11:47
so that we can actually
go after it in a smart way
go after it in a smart way
279
695776
2369
in modo da dargli la caccia
in modo intelligente
in modo 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
e somministrare medicinali
che potrebbero spazzare via
le cellule giuste?
le cellule giuste?
11:54
You know, a lot of medicine
is very high risk.
is very high risk.
281
702137
2335
Molti medicinali sono ad alto rischio.
11:56
Sometimes, it's even guesswork.
282
704496
1782
Talvolta si va anche per tentativi.
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
La mia speranza è che si possa
trasformare dei tentativi ad alto rischio
trasformare dei tentativi ad alto rischio
12:02
into something that's more reliable.
284
710525
1769
in qualcosa di più affidabile.
12:04
If you think about the original moon shot,
285
712318
2055
Se pensate al primo lancio sulla luna,
12:06
where they actually landed on the moon,
286
714397
1898
in cui sono poi atterrati sulla luna,
12:08
it was based on solid science.
287
716319
1444
era basato su scienza valida.
12:09
We understood gravity;
288
717787
1603
Abbiamo capito la gravità;
12:11
we understood aerodynamics.
289
719414
1341
abbiamo capito l'aerodinamica.
12:12
We knew how to build rockets.
290
720779
1395
Sapevamo come costruire razzi.
12:14
The science risk was under control.
291
722198
2468
I rischi scientifici
erano sotto controllo.
erano sotto controllo.
12:16
It was still a great, great
feat of engineering.
feat of engineering.
292
724690
2753
È stata comunque
una grande impresa ingegneristica.
una grande impresa ingegneristica.
12:19
But in medicine, we don't
necessarily have all the laws.
necessarily have all the laws.
293
727467
2645
Ma in medicina,
non abbiamo necessariamente
tutte le leggi.
tutte le leggi.
12:22
Do we have all the laws
that are analogous to gravity,
that are analogous to gravity,
294
730136
3109
Abbiamo tutte le leggi
analoghe alla gravità,
analoghe alla gravità,
12:25
that are analogous to aerodynamics?
295
733269
2344
analoghe all'aerodinamica?
12:27
I would argue that with technologies
296
735637
1730
Sono piuttosto dell'idea
che con le tecnologie
che con le tecnologie
12:29
like the kinds I'm talking about today,
297
737391
1872
del tipo di cui sto parlando oggi,
12:31
maybe we can actually derive those.
298
739287
1693
possiamo forse ricavarle.
12:33
We can map the patterns
that occur in living systems,
that occur in living systems,
299
741004
2857
Possiamo mappare gli schemi
dei sistemi viventi,
dei sistemi viventi,
12:35
and figure out how to overcome
the diseases that plague us.
the diseases that plague us.
300
743885
4558
e capire come sconfiggere
le malattie che ci affliggono.
le malattie che ci affliggono.
12:41
You know, my wife and I
have two young kids,
have two young kids,
301
749499
2079
Mia moglie ed io abbiamo due bambini,
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
una delle mie speranze da bioingegnere
è rendere loro la vita migliore
12:46
than it currently is for us.
303
754860
1729
di quanto non lo sia per noi.
12:48
And my hope is, if we can
turn biology and medicine
turn biology and medicine
304
756613
3730
La mia speranza è, se possiamo
trasformare la biologia e la medicina
trasformare la biologia e la medicina
12:52
from these high-risk endeavors
that are governed by chance and luck,
that are governed by chance and luck,
305
760367
4357
da tentativi ad alto rischio
controllati dal caso e dalla fortuna,
controllati dal caso e dalla fortuna,
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
e trasformarle in cose che vinciamo
con le capacità e il duro lavoro,
con le capacità e il duro lavoro,
13:00
then that would be a great advance.
307
768699
1898
sarebbe un enorme progresso.
13:02
Thank you very much.
308
770621
1206
Grazie infinite.
13:03
(Applause)
309
771851
10383
(Applausi)
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