ABOUT THE SPEAKER
Sheila Nirenberg - Neuroscientist
Sheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices.

Why you should listen

Sheila Nirenberg is a neuroscientist/professor at Weill Medical College of Cornell University, where she studies neural coding – that is, how the brain takes information from the outside world and encodes it in patterns of electrical activity. The idea is to be able to decode the activity, to look at a pattern of electrical pulses and know what an animal is seeing or thinking or feeling.  Recently, she’s been using this work to develop new kinds of prosthetic devices, particularly ones for treating blindness.


More profile about the speaker
Sheila Nirenberg | Speaker | TED.com
TEDMED 2011

Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness

シーラ・ニーレンバーグ「失明した網膜への新たな補綴治療」

Filmed:
470,530 views

TEDMEDにて、特定の失明状態を抱える患者に対して視覚回復が望める大胆なアプローチを、シーラ・ニーレンバーグがご紹介します。補綴装置を視神経に直接つないで、網膜から電気信号を脳に送信するという方法です。
- Neuroscientist
Sheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices. Full bio

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

00:15
I study調査 how the brain processesプロセス
0
0
2000
私は脳の情報処理系の
00:17
information情報. That is, how it takes
1
2000
2000
研究をしています
00:19
information情報 in from the outside外側 world世界, and
2
4000
2000
外界から受け取った情報を
00:21
converts変換する it into patternsパターン of electrical電気 activityアクティビティ,
3
6000
2000
電気活動の信号配列に変換することで
00:23
and then how it uses用途 those patternsパターン
4
8000
2000
人は見たり 聞いたり
00:25
to allow許す you to do things --
5
10000
2000
ものに手を伸ばしたりと
00:27
to see, hear聞く, to reachリーチ for an objectオブジェクト.
6
12000
2000
行動を取っているのです
00:29
So I'm really a basic基本的な scientist科学者, not
7
14000
2000
私は臨床医ではなく
00:31
a clinician臨床家, but in the last year and a halfハーフ
8
16000
2000
基礎医学者なのですが
00:33
I've started開始した to switchスイッチ over, to use what
9
18000
2000
この1年半で得た信号配列の
00:35
we've私たちは been learning学習 about these patternsパターン
10
20000
2000
知識を応用して補綴装置の
00:37
of activityアクティビティ to develop開発する prosthetic補綴 devicesデバイス,
11
22000
3000
開発を始めました
00:40
and what I wanted to do today今日 is showショー you
12
25000
2000
信号配列解析の応用例を
00:42
an example of this.
13
27000
2000
お見せします
00:44
It's really our first foray募集 into this.
14
29000
2000
これは失明に対して
00:46
It's the development開発 of a prosthetic補綴 deviceデバイス
15
31000
2000
補綴装置を利用する
00:48
for treating治療する blindness失明.
16
33000
2000
私たちの初の試みです
00:50
So let me start開始 in on that problem問題.
17
35000
2000
失明で苦しんでいる方と
00:52
There are 10 million百万 people in the U.S.
18
37000
2000
黄斑変性などの網膜の
00:54
and manyたくさんの more worldwide世界的に who are blindブラインド
19
39000
2000
疾病により失明のリスクを
00:56
or are facing直面する blindness失明 due支払う to diseases病気
20
41000
2000
抱える人は米国に1000万人
00:58
of the retina網膜, diseases病気 like
21
43000
2000
世界中にも数多くいます
01:00
macular黄斑 degeneration変性, and there's little
22
45000
2000
現在この症状への
01:02
that can be done完了 for them.
23
47000
2000
対処法はほとんどありません
01:04
There are some drugドラッグ treatments治療, but
24
49000
2000
薬物療法もありますが
01:06
they're only effective効果的な on a small小さい fraction分数
25
51000
2000
効力を発揮するのは
01:08
of the population人口. And so, for the vast広大
26
53000
2000
一握りの患者だけです
01:10
majority多数 of patients患者, their彼らの bestベスト hope希望 for
27
55000
2000
ですから大抵の場合は補綴装置による
01:12
regaining回復する sight視力 is throughを通して prosthetic補綴 devicesデバイス.
28
57000
2000
視覚回復が頼みの綱となります
01:14
The problem問題 is that current現在 prosthetics人工器官
29
59000
2000
現在出回っている装置では
01:16
don't work very well. They're still very
30
61000
2000
視覚は限定されてしまい
01:18
limited限られた in the visionビジョン that they can provide提供する.
31
63000
2000
真の補綴とは言えません
01:20
And so, you know, for example, with these
32
65000
2000
例えば 明るい光や
01:22
devicesデバイス, patients患者 can see simple単純 things
33
67000
2000
高コントラストの部分なら
01:24
like bright明るい lightsライト and high高い contrastコントラスト edgesエッジ,
34
69000
2000
見えるようになりますが
01:26
not very much more, so nothing close閉じる
35
71000
2000
これが限界で 正常な視覚には
01:28
to normal正常 visionビジョン has been possible可能.
36
73000
3000
ほど遠いというのが現状です
01:31
So what I'm going to tell you about today今日
37
76000
2000
本日 紹介するのは
01:33
is a deviceデバイス that we've私たちは been workingワーキング on
38
78000
2000
私たちが研究を続けてきた
01:35
that I think has the potential潜在的な to make
39
80000
2000
より効果的で 失明治療の
01:37
a difference, to be much more effective効果的な,
40
82000
2000
分岐点になりうる装置です
01:39
and what I wanted to do is showショー you
41
84000
2000
その仕組みをお見せします
01:41
how it works作品. Okay, so let me back up a
42
86000
2000
少し詳しくなりますが
01:43
little bitビット and showショー you how a normal正常 retina網膜
43
88000
2000
まず私たちが解決を目指す課題を
01:45
works作品 first so you can see the problem問題
44
90000
2000
理解頂くために健康な網膜の
01:47
that we were trying試す to solve解決する.
45
92000
2000
働きを簡単に説明します
01:49
Here you have a retina網膜.
46
94000
2000
左側が画像で 次に網膜―
01:51
So you have an image画像, a retina網膜, and a brain.
47
96000
2000
右側が脳です
01:53
So when you look at something, like this image画像
48
98000
2000
目にこの赤ん坊のような
01:55
of this baby's赤ちゃんの face, it goes行く into your eye
49
100000
2000
画像が飛び込んできた際に
01:57
and it lands土地 on your retina網膜, on the front-endフロントエンド
50
102000
2000
網膜最前列の光受容器という
01:59
cells細胞 here, the photoreceptors光受容体.
51
104000
2000
視細胞がこれを受け取ります
02:01
Then what happens起こる is the retinal網膜 circuitry回路,
52
106000
2000
次に中心部の
02:03
the middle中間 part, goes行く to work on it,
53
108000
2000
網膜回路が作動します
02:05
and what it does is it performs実行する operationsオペレーション
54
110000
2000
受信した画像を計算処理し
02:07
on it, it extracts抽出物 information情報 from it, and it
55
112000
2000
光情報を抽出して
02:09
converts変換する that information情報 into a codeコード.
56
114000
2000
これをコード(一連の信号)に書き換えます
02:11
And the codeコード is in the form of these patternsパターン
57
116000
2000
この電気パルス信号が
02:13
of electrical電気 pulsesパルス that get sent送られた
58
118000
2000
脳に送られます
02:15
up to the brain, and so the keyキー thing is
59
120000
2000
ここで画像が最終的には
02:17
that the image画像 ultimately最終的に gets取得 converted変換された
60
122000
2000
コード化されるという点が
02:19
into a codeコード. And when I say codeコード,
61
124000
2000
大切になります
02:21
I do literally文字通り mean codeコード.
62
126000
2000
文字通りコード化されます
02:23
Like this patternパターン of pulsesパルス here actually実際に means手段 "baby's赤ちゃんの face,"
63
128000
3000
画面上のコードは”赤ん坊の顔”を表しており
02:26
and so when the brain gets取得 this patternパターン
64
131000
2000
脳がこの信号配列を受け取ると
02:28
of pulsesパルス, it knows知っている that what was out there
65
133000
2000
脳は目に映ったものは
02:30
was a baby's赤ちゃんの face, and if it
66
135000
2000
赤ん坊の顔だと認識して
02:32
got a different異なる patternパターン it would know
67
137000
2000
異なる信号配列を受信すれば
02:34
that what was out there was, say, a dog,
68
139000
2000
犬や家といった
02:36
or another別の patternパターン would be a house.
69
141000
2000
異なる像を認識します
02:38
Anywayとにかく, you get the ideaアイディア.
70
143000
2000
大まかにはこんなところです
02:40
And, of courseコース, in realリアル life, it's all dynamic動的,
71
145000
2000
実際には画像は
02:42
meaning意味 that it's changing変化 all the time,
72
147000
2000
動的で常に変化しています
02:44
so the patternsパターン of pulsesパルス are changing変化
73
149000
2000
目に映る外界が常に変るように
02:46
all the time because the world世界 you're
74
151000
2000
パルスの信号配列も常に
02:48
looking at is changing変化 all the time too.
75
153000
3000
変化します
02:51
So, you know, it's sortソート of a complicated複雑な
76
156000
2000
まぁ 少し複雑なものなんです
02:53
thing. You have these patternsパターン of pulsesパルス
77
158000
2000
パルスの信号配列はミリ秒単位で
02:55
coming到来 out of your eye everyすべて millisecondミリ秒
78
160000
2000
目から送信され脳に
02:57
telling伝える your brain what it is that you're seeing見る.
79
162000
2000
何を見ているのかを伝えます
02:59
So what happens起こる when a person
80
164000
2000
さて黄斑変性のような
03:01
gets取得 a retinal網膜 degenerative退行性の disease疾患 like
81
166000
2000
網脈絡膜変性疾患を患った場合には
03:03
macular黄斑 degeneration変性? What happens起こる is
82
168000
2000
網膜に何が起こるのでしょう?
03:05
is that, the front-endフロントエンド cells細胞 die死ぬ,
83
170000
2000
最前列の細胞と
03:07
the photoreceptors光受容体 die死ぬ, and over time,
84
172000
2000
光受容器が死滅するだけでなく
03:09
all the cells細胞 and the circuits回路 that are
85
174000
2000
繋がっている細胞や網膜回路も
03:11
connected接続された to them, they die死ぬ too.
86
176000
2000
全て死滅してしまいます
03:13
Untilまで the only things that you have left
87
178000
2000
最終的に残るのは
03:15
are these cells細胞 here, the output出力 cells細胞,
88
180000
2000
脳に情報を送信する
03:17
the onesもの that send送信する the signalsシグナル to the brain,
89
182000
2000
出力細胞のみです
03:19
but because of all that degeneration変性
90
184000
2000
しかし変性の後は
03:21
they aren'tない sending送信 any signalsシグナル anymoreもう.
91
186000
2000
シグナルを送ることもなくなります
03:23
They aren'tない getting取得 any input入力, so
92
188000
2000
インプットがなくなるので
03:25
the person's brain no longerより長いです gets取得
93
190000
2000
脳に送信されるはずであった
03:27
any visualビジュアル information情報 --
94
192000
2000
視覚情報が失われます
03:29
that is, he or she is blindブラインド.
95
194000
3000
これが失明という状態です
03:32
So, a solution溶液 to the problem問題, then,
96
197000
2000
さて対処法はというと
03:34
would be to buildビルドする a deviceデバイス that could mimic模倣する
97
199000
2000
網膜の光受容器と網膜回路を
03:36
the actions行動 of that front-endフロントエンド circuitry回路
98
201000
2000
模倣する装置をつくり
03:38
and send送信する signalsシグナル to the retina's網膜 output出力 cells細胞,
99
203000
2000
網膜の出力細胞に信号を送り
03:40
and they can go back to doing their彼らの
100
205000
2000
脳への視覚情報の送信を
03:42
normal正常 jobジョブ of sending送信 signalsシグナル to the brain.
101
207000
2000
復旧するというものです
03:44
So this is what we've私たちは been workingワーキング on,
102
209000
2000
これが私たちの研究課題でした
03:46
and this is what our prosthetic補綴 does.
103
211000
2000
そしてこれがその補綴装置です
03:48
So it consists〜する of two parts部品, what we call
104
213000
2000
エンコーダとトランスデューサ(変換器)で
03:50
an encoderエンコーダ and a transducerトランスデューサ.
105
215000
2000
構成されています
03:52
And so the encoderエンコーダ does just
106
217000
2000
このエンコーダが網膜前部の
03:54
what I was saying言って: it mimics模倣 the actions行動
107
219000
2000
画像の受信と
03:56
of the front-endフロントエンド circuitry回路 -- so it takes imagesイメージ
108
221000
2000
そのコード化の
03:58
in and converts変換する them into the retina's網膜 codeコード.
109
223000
2000
プロセスを代行します
04:00
And then the transducerトランスデューサ then makes作る the
110
225000
2000
次にトランスデューサが
04:02
output出力 cells細胞 send送信する the codeコード on up
111
227000
2000
コードを出力細胞へ渡し
04:04
to the brain, and the result結果 is
112
229000
2000
脳へコードが送られます
04:06
a retinal網膜 prosthetic補綴 that can produce作物
113
231000
3000
こうして この補綴装置は
04:09
normal正常 retinal網膜 output出力.
114
234000
2000
通常の網膜出力を再現します
04:11
So a completely完全に blindブラインド retina網膜,
115
236000
2000
こうすることで 網膜回路や
04:13
even one with no front-endフロントエンド circuitry回路 at all,
116
238000
2000
光受容器を失った
04:15
no photoreceptors光受容体,
117
240000
2000
失明状態であっても
04:17
can now send送信する out normal正常 signalsシグナル,
118
242000
2000
脳が画像と解釈できるように
04:19
signalsシグナル that the brain can understandわかる.
119
244000
3000
通常通り信号を送れるのです
04:22
So no other deviceデバイス has been ableできる
120
247000
2000
これは今まで成し得なかった
04:24
to do this.
121
249000
2000
初の快挙なんです
04:26
Okay, so I just want to take
122
251000
2000
さてこの装置の
04:28
a sentence or two to say something about
123
253000
2000
中核であるエンコーダについて
04:30
the encoderエンコーダ and what it's doing, because
124
255000
2000
もう少しお話しします
04:32
it's really the keyキー part and it's
125
257000
2000
興味深く いかした部分でもあります
04:34
sortソート of interesting面白い and kind種類 of coolクール.
126
259000
2000
”いかした”というのは
04:36
I'm not sure "coolクール" is really the right wordワード, but
127
261000
2000
適切な言葉かどうか分かりませんが
04:38
you know what I mean.
128
263000
2000
言いたいことは伝わるでしょう
04:40
So what it's doing is, it's replacing置き換える
129
265000
2000
ここでは網膜回路と
04:42
the retinal網膜 circuitry回路, really the gutsガッツ of
130
267000
2000
その中核で行われている
04:44
the retinal網膜 circuitry回路, with a setセット of equations方程式,
131
269000
2000
複雑な計算を電子チップで
04:46
a setセット of equations方程式 that we can implement実装する
132
271000
2000
再現しているのです
04:48
on a chipチップ. So it's just math数学.
133
273000
2000
単純な計算処理なんですよ
04:50
In other words言葉, we're not literally文字通り replacing置き換える
134
275000
3000
つまり網膜の代替物を埋め込んでいるのでもなく
04:53
the componentsコンポーネント of the retina網膜.
135
278000
2000
異なる役割の全ての細胞に対応する
04:55
It's not like we're making作る a little mini-deviceミニデバイス
136
280000
2000
マイクロデバイスを
04:57
for each of the different異なる cell細胞 typesタイプ.
137
282000
2000
作っているのでもありません
04:59
We've私たちは just abstracted抽象化された what the
138
284000
2000
網膜の働きを一連の計算として
05:01
retina's網膜 doing with a setセット of equations方程式.
139
286000
2000
抽出し再現しているのです
05:03
And so, in a way, the equations方程式 are servingサービング
140
288000
2000
ある意味この計算式が
05:05
as sortソート of a codebookコードブック. An image画像 comes来る in,
141
290000
2000
電信暗号帳の役割を果たしています
05:07
goes行く throughを通して the setセット of equations方程式,
142
292000
3000
通常の網膜が行うように
05:10
and out comes来る streamsストリーム of electrical電気 pulsesパルス,
143
295000
2000
画像が受信され 一連の計算を通り抜け
05:12
just like a normal正常 retina網膜 would produce作物.
144
297000
4000
電気信号に書き換えられるのです
05:16
Now let me put my moneyお金
145
301000
2000
それではこの装置を利用して
05:18
where my mouth is and showショー you that
146
303000
2000
正常な出力ができることと
05:20
we can actually実際に produce作物 normal正常 output出力,
147
305000
2000
この進歩が一体何を意味するのか
05:22
and what the implications意義 of this are.
148
307000
2000
お見せしようと思います
05:24
Here are three setsセット of
149
309000
2000
これは3種類の発信信号記録です
05:26
firing発砲 patternsパターン. The top one is from
150
311000
2000
一番上は盲目でない動物の記録で
05:28
a normal正常 animal動物, the middle中間 one is from
151
313000
2000
真ん中が私たちの
05:30
a blindブラインド animal動物 that's been treated治療された with
152
315000
2000
補綴装置で治療を受けた
05:32
this encoder-transducerエンコーダ - トランスデューサ deviceデバイス, and the
153
317000
2000
盲目状態の信号記録です
05:34
bottom one is from a blindブラインド animal動物 treated治療された
154
319000
2000
下が従来の補綴装置を使用した
05:36
with a standard標準 prosthetic補綴.
155
321000
2000
盲目状態の信号記録です
05:38
So the bottom one is the state-of-the-art最先端
156
323000
2000
下の記録はエンコーダなしの
05:40
deviceデバイス that's out there right now, whichどの is
157
325000
2000
光検出器を利用した
05:42
basically基本的に made up of light detectors検出器,
158
327000
2000
現在利用されている中では
05:44
but no encoderエンコーダ. So what we did was we
159
329000
2000
最先端機器を使用した信号記録です
05:46
presented提示された movies映画 of everyday毎日 things --
160
331000
2000
それぞれに対して 人間・赤ん坊
05:48
people, babies赤ちゃん, parkパーク benchesベンチ,
161
333000
2000
公園のベンチなど日常生活で
05:50
you know, regular定期的 things happeningハプニング -- and
162
335000
2000
目にする画像を見せた後の
05:52
we recorded記録された the responses反応 from the retinas網膜
163
337000
2000
先ほどの3種類の状態の
05:54
of these three groupsグループ of animals動物.
164
339000
2000
網膜の反応を記録しました
05:56
Now just to orientオリエント you, each boxボックス is showing表示
165
341000
2000
3つの図には 種類毎の
05:58
the firing発砲 patternsパターン of severalいくつかの cells細胞,
166
343000
2000
発信信号が示されており
06:00
and just as in the previous slidesスライド,
167
345000
2000
先ほどのスライドと同様に 縦軸は
06:02
each row is a different異なる cell細胞,
168
347000
2000
5~6個のそれぞれの細胞に対応しています
06:04
and I just made the pulsesパルス a little bitビット smaller小さい
169
349000
2000
データ全体を見やすくする
06:06
and thinnerシンナー so I could showショー you
170
351000
3000
便宜上 パルス信号を
06:09
a long stretchストレッチ of dataデータ.
171
354000
2000
縮小して表示してあります
06:11
So as you can see, the firing発砲 patternsパターン
172
356000
2000
ご覧の通りエンコーダと
06:13
from the blindブラインド animal動物 treated治療された with
173
358000
2000
トランスデューサを使用した
06:15
the encoder-transducerエンコーダ - トランスデューサ really do very
174
360000
2000
2番目の盲目グループの発信信号は
06:17
closely密接に match一致 the normal正常 firing発砲 patternsパターン --
175
362000
2000
完璧ではないものの
06:19
and it's not perfect完璧な, but it's prettyかなり good --
176
364000
2000
正常なものと大差有りません
06:21
and the blindブラインド animal動物 treated治療された with
177
366000
2000
従来の補綴装置を
06:23
the standard標準 prosthetic補綴,
178
368000
2000
使用した3番目のグループは
06:25
the responses反応 really don't.
179
370000
2000
信号がほとんど一致しません
06:27
And so with the standard標準 method方法,
180
372000
3000
つまり従来の方法は送信を可能にするものの
06:30
the cells細胞 do fire火災, they just don't fire火災
181
375000
2000
正しくコード化されていないために
06:32
in the normal正常 firing発砲 patternsパターン because
182
377000
2000
正常な発信信号とは
06:34
they don't have the right codeコード.
183
379000
2000
異なる情報を送信してしまうのです
06:36
How important重要 is this?
184
381000
2000
これはどういうことでしょうか?
06:38
What's the potential潜在的な impact影響
185
383000
2000
利用者の視覚能力に
06:40
on a patient's患者の ability能力 to see?
186
385000
3000
どのような影響を及ぼすのでしょう?
06:43
So I'm just going to showショー you one
187
388000
2000
この質問にお答えするため
06:45
bottom-lineボトムライン experiment実験 that answers答え this,
188
390000
2000
ある重要な実験をお見せします
06:47
and of courseコース I've got a lot of other dataデータ,
189
392000
2000
他にもデータはたくさんありますので
06:49
so if you're interested興味がある I'm happyハッピー
190
394000
2000
興味の有る方にはお見せいたします
06:51
to showショー more. So the experiment実験
191
396000
2000
これは再構築実験と
06:53
is calledと呼ばれる a reconstruction再建 experiment実験.
192
398000
2000
呼ばれています
06:55
So what we did is we took取った a moment瞬間
193
400000
2000
動画の部分部分を抜き出し
06:57
in time from these recordings録音 and asked尋ねた,
194
402000
3000
そこで網膜は何を見ていたのかを
07:00
what was the retina網膜 seeing見る at that moment瞬間?
195
405000
2000
確認するというものです
07:02
Can we reconstruct再構築する what the retina網膜
196
407000
2000
さて発信信号から
07:04
was seeing見る from the responses反応
197
409000
2000
網膜が見ていた画像を
07:06
from the firing発砲 patternsパターン?
198
411000
2000
再現できるのでしょうか?
07:08
So, when we did this for responses反応
199
413000
3000
この実験では私たちの装置と
07:11
from the standard標準 method方法 and from
200
416000
3000
従来の装置の両方で
07:14
our encoderエンコーダ and transducerトランスデューサ.
201
419000
2000
再現性を確認しました
07:16
So let me showショー you, and I'm going to
202
421000
2000
それでは結果ですが
07:18
start開始 with the standard標準 method方法 first.
203
423000
2000
従来の装置ではこうなりました
07:20
So you can see that it's prettyかなり limited限られた,
204
425000
2000
限定的であることが伺えます
07:22
and because the firing発砲 patternsパターン aren'tない
205
427000
2000
発信信号が正しく
07:24
in the right codeコード, they're very limited限られた in
206
429000
2000
コード化されておらず
07:26
what they can tell you about
207
431000
2000
何かがあるのは分かりますが
07:28
what's out there. So you can see that
208
433000
2000
像はとても不明瞭であり
07:30
there's something there, but it's not so clearクリア
209
435000
2000
情報量は貧弱です
07:32
what that something is, and this just sortソート of
210
437000
2000
先ほどお話しした通り
07:34
circles back to what I was saying言って in the
211
439000
2000
高コントラスト部や
07:36
beginning始まり, that with the standard標準 method方法,
212
441000
2000
明るい部分しか見えないために
07:38
patients患者 can see high-contrastハイコントラスト edgesエッジ, they
213
443000
2000
このような不明瞭な画像が
07:40
can see light, but it doesn't easily簡単に go
214
445000
2000
生成されてしまうのです
07:42
furtherさらに than that. So what was
215
447000
2000
実際の画像はなんだったのでしょう?
07:44
the image画像? It was a baby's赤ちゃんの face.
216
449000
3000
赤ん坊の顔です
07:47
So what about with our approachアプローチ,
217
452000
2000
さて コードに変換する私たちの
07:49
adding追加する the codeコード? And you can see
218
454000
2000
アプローチはどうでしょうか?
07:51
that it's much better. Not only can you
219
456000
2000
かなりの改善が見られれますね
07:53
tell that it's a baby's赤ちゃんの face, but you can
220
458000
2000
赤ん坊の顔だと分かるだけでなく
07:55
tell that it's this baby's赤ちゃんの face, whichどの is a
221
460000
2000
元画像と同じ赤ん坊だと認識できます
07:57
really challenging挑戦 task仕事.
222
462000
2000
これは本当に大変な作業なんですよ
07:59
So on the left is the encoderエンコーダ
223
464000
2000
左側はエンコーダ単体を使用したもので
08:01
alone単独で, and on the right is from an actual実際の
224
466000
2000
右側はエンコーダとトランスデューサを
08:03
blindブラインド retina網膜, so the encoderエンコーダ and the transducerトランスデューサ.
225
468000
2000
両方を使用した場合の画像です
08:05
But the keyキー one really is the encoderエンコーダ alone単独で,
226
470000
2000
しかしここでの鍵はエンコーダです
08:07
because we can teamチーム up the encoderエンコーダ with
227
472000
2000
というのもこれは色々な
08:09
the different異なる transducerトランスデューサ.
228
474000
2000
トランスデューサと組み合わせられます
08:11
This is just actually実際に the first one that we tried試した.
229
476000
2000
実はこれが初めての試作品なんですよ
08:13
I just wanted to say something about the standard標準 method方法.
230
478000
2000
従来の方法にもコメントしておきましょう
08:15
When this first came来た out, it was just a really
231
480000
2000
盲目の網膜が画像を伝達できるなんて
08:17
excitingエキサイティング thing, the ideaアイディア that you
232
482000
2000
発表された当時は
08:19
even make a blindブラインド retina網膜 respond応答する at all.
233
484000
3000
本当に心躍らされました
08:22
But there was this limiting制限する factor因子,
234
487000
3000
しかし コードもなく信号精度の
08:25
the issue問題 of the codeコード, and how to make
235
490000
2000
改善も必要で 健康な網膜と同じ様に
08:27
the cells細胞 respond応答する better,
236
492000
2000
忠実に再現するという点では
08:29
produce作物 normal正常 responses反応,
237
494000
2000
制約を抱えていましたが
08:31
and so this was our contribution貢献.
238
496000
2000
私たちがこれらを解決しました
08:33
Now I just want to wrapラップ up,
239
498000
2000
まとめると 本日はコードを介して
08:35
and as I was mentioning言及 earlier先に
240
500000
2000
脳に正しく伝達できることと
08:37
of courseコース I have a lot of other dataデータ
241
502000
2000
その手段の一例として
08:39
if you're interested興味がある, but I just wanted to give
242
504000
2000
私たちの装置を紹介しました
08:41
this sortソート of basic基本的な ideaアイディア
243
506000
2000
先ほど申し上げたとおり
08:43
of beingであること ableできる to communicate通信する
244
508000
3000
データは他にいくらでもありますので
08:46
with the brain in its language言語, and
245
511000
2000
興味のある方には
08:48
the potential潜在的な powerパワー of beingであること ableできる to do that.
246
513000
3000
お見せいたします
08:51
So it's different異なる from the motorモーター prosthetics人工器官
247
516000
2000
この補綴装置は運動系装置のように
08:53
where you're communicatingコミュニケーション from the brain
248
518000
2000
脳からの信号を装置に伝えている
08:55
to a deviceデバイス. Here we have to communicate通信する
249
520000
2000
わけではありません
08:57
from the outside外側 world世界
250
522000
2000
外界の情報を脳に
08:59
into the brain and be understood理解された,
251
524000
2000
伝え これを脳が
09:01
and be understood理解された by the brain.
252
526000
2000
理解することが重要なのです
09:03
And then the last thing I wanted
253
528000
2000
最後に強調してお伝えしたいのは
09:05
to say, really, is to emphasize強調する
254
530000
2000
この考え方は汎用的に
09:07
that the ideaアイディア generalizes一般化する.
255
532000
2000
適用できるという点です
09:09
So the same同じ strategy戦略 that we used
256
534000
2000
私たちが網膜のコードを解明した手順を
09:11
to find the codeコード for the retina網膜 we can alsoまた、
257
536000
2000
聴覚や運動系に対応する
09:13
use to find the codeコード for other areasエリア,
258
538000
2000
コード発見に活用することで
09:15
for example, the auditory聴覚 systemシステム and
259
540000
2000
聴覚消失症や運動不全障害も
09:17
the motorモーター systemシステム, so for treating治療する deafness難聴
260
542000
2000
治療することが
09:19
and for motorモーター disorders障害.
261
544000
2000
十分可能です
09:21
So just the same同じ way that we were ableできる to
262
546000
2000
網膜回路を飛び越えて
09:23
jumpジャンプ over the damaged損傷した
263
548000
2000
その先の出力細胞に
09:25
circuitry回路 in the retina網膜 to get to the retina's網膜
264
550000
2000
たどり着いたのと同じ方法で
09:27
output出力 cells細胞, we can jumpジャンプ over the
265
552000
2000
蝸牛殻の先の
09:29
damaged損傷した circuitry回路 in the cochlea蝸牛
266
554000
2000
聴覚神経にたどり着いたり
09:31
to get the auditory聴覚 nerve神経,
267
556000
2000
脳卒中によって生じた
09:33
or jumpジャンプ over damaged損傷した areasエリア in the cortex皮質,
268
558000
2000
大脳皮質内と
09:35
in the motorモーター cortex皮質, to bridgeブリッジ the gapギャップ
269
560000
3000
運動皮質との間の溝を
09:38
produced生産された by a strokeストローク.
270
563000
2000
埋めることもできます
09:40
I just want to end終わり with a simple単純
271
565000
2000
最後にコードの理解こそが
09:42
messageメッセージ that understanding理解 the codeコード
272
567000
2000
大きな意味を持つということは
09:44
is really, really important重要, and if we
273
569000
2000
覚えておいて下さい
09:46
can understandわかる the codeコード,
274
571000
2000
この脳の言語であるコードを
09:48
the language言語 of the brain, things become〜になる
275
573000
2000
解明できれば以前は明らかに
09:50
possible可能 that didn't seem思われる obviously明らかに
276
575000
2000
不可能であったことが可能となるのです
09:52
possible可能 before. Thank you.
277
577000
2000
ご静聴ありがとうございました
09:54
(Applause拍手)
278
579000
5000
(拍手)
Translated by Takahiro Shimpo
Reviewed by Akinori Oyama

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Sheila Nirenberg - Neuroscientist
Sheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices.

Why you should listen

Sheila Nirenberg is a neuroscientist/professor at Weill Medical College of Cornell University, where she studies neural coding – that is, how the brain takes information from the outside world and encodes it in patterns of electrical activity. The idea is to be able to decode the activity, to look at a pattern of electrical pulses and know what an animal is seeing or thinking or feeling.  Recently, she’s been using this work to develop new kinds of prosthetic devices, particularly ones for treating blindness.


More profile about the speaker
Sheila Nirenberg | Speaker | TED.com