ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Ed Boyden | Speaker | TED.com
TEDSummit

Ed Boyden: A new way to study the brain's invisible secrets

エド・ボイデン: 脳の見えない秘密を調べる新しい方法

Filmed:
1,501,957 views

神経工学者のエド・ボイデンは、私達の脳の小さな生体分子がどのように感情、思考、感覚を生み出すのか知ろうとしています。また、てんかんやアルツハイマー病のような脳の疾患を引き起こす生体分子の変化を突き止めたいとも願っています。「見えない構造を顕微鏡で拡大するより、脳組織を物理的に拡大したら見やすくなるのでは?」と彼は考えました。紙おむつの吸収材に使われるポリマーが、なぜ私達の脳をもっと良く理解する為のカギとなり得るのか、知りたいと思いませんか。
- 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

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00:12
Helloこんにちは, everybodyみんな.
0
904
1405
みなさん こんにちは
00:14
I brought持ってきた with me today今日 a baby赤ちゃん diaperおむつ.
1
2333
2643
赤ちゃんの紙おむつを持ってきました
00:18
You'llあなたは see why in a second二番.
2
6793
1722
今 その理由がお分かりになります
00:20
Baby赤ちゃん diapersおむつ have interesting面白い propertiesプロパティ.
3
8539
2010
紙おむつには
興味深い素材が使われています
00:22
They can swell膨らむ enormously巨大
when you add追加する water to them,
4
10573
2691
紙おむつが水分を吸うと
非常に膨れ上がることは
00:25
an experiment実験 done完了
by millions何百万 of kids子供たち everyすべて day.
5
13288
2984
日々何百万人もの赤ちゃんが
実証してくれています
00:28
(Laughter笑い)
6
16296
1150
(笑)
00:29
But the reason理由 why
7
17470
1494
その理由というのは
00:30
is that they're designed設計
in a very clever賢い way.
8
18988
2190
紙おむつが巧妙に考案され
00:33
They're made out of a thing
calledと呼ばれる a swellable膨潤性の material材料.
9
21202
2635
膨潤性のある素材から
作られているからです
00:35
It's a special特別 kind種類 of material材料 that,
when you add追加する water,
10
23861
2737
その特別な素材は
水を加えると驚く程膨れ上がり
00:38
it will swell膨らむ up enormously巨大,
11
26622
1430
00:40
maybe a thousand times in volumeボリューム.
12
28076
2166
千倍もの容積になります
00:42
And this is a very useful有用,
industrial工業用 kind種類 of polymerポリマー.
13
30266
3236
これは有用な工業用ポリマーですが
00:45
But what we're trying試す to do
in my groupグループ at MITMIT
14
33819
2526
MITの私のグループは
我々の脳にも同じような事が
できないかと研究しています
00:48
is to figure数字 out if we can do
something similar類似 to the brain.
15
36369
3213
00:51
Can we make it biggerより大きい,
16
39606
1159
脳をもっと大きく
00:52
big大きい enough十分な that you
can peerピア inside内部
17
40789
1678
脳内部を覗ける程大きくして
00:54
and see all the tiny小さな building建物 blocksブロック,
the biomolecules生体分子,
18
42481
2628
細かな構成部分の生体分子全てが
00:57
how they're organized組織された in three dimensionsディメンション,
19
45133
2151
3次元的にどのような構成になっているか
00:59
the structure構造, the ground接地 truth真実
structure構造 of the brain, if you will?
20
47308
3485
脳の実体を見られないだろうかというものです
01:02
If we could get that,
21
50817
1158
それができれば
01:03
maybe we could have a better understanding理解
of how the brain is organized組織された
22
51999
3509
我々の脳がどのように
思考 感情 行動 感覚を
生み出しているのか
もっと良くわかるでしょうし
01:07
to yield産出 thoughts思考 and emotions感情
23
55532
1659
01:09
and actions行動 and sensations感覚.
24
57215
1719
01:10
Maybe we could try to pinpointピンポイント
the exact正確 changes変更 in the brain
25
58958
3415
脳のどの箇所の変化が
様々な病気を起こしているかを
的確に突き止められるかも知れません
01:14
that result結果 in diseases病気,
26
62397
1776
アルツハイマー病、てんかん、
パーキンソン病などです
01:16
diseases病気 like Alzheimer'sアルツハイマー病
and epilepsyてんかん and Parkinson'sパーキンソン病,
27
64197
3212
01:19
for whichどの there are few少数
treatments治療, much lessもっと少なく cures治癒,
28
67433
2578
これらの病気の完治は勿論のこと
治療法はほとんどなく
01:22
and for whichどの, very oftenしばしば,
we don't know the cause原因 or the origins起源
29
70035
3617
何が原因で発症するか
01:25
and what's really causing原因 them to occur発生する.
30
73676
2135
はっきりとは分かっていません
01:28
Now, our groupグループ at MITMIT
31
76613
1740
MITの我々の研究グループは
01:30
is trying試す to take
a different異なる pointポイント of view見る
32
78377
2686
今までとは異なる視点を持ち
01:33
from the way neuroscience神経科学 has
been done完了 over the last hundred years.
33
81087
3230
過去 100年の神経科学とは
違った方法を試みています
我々はデザイナーでもあり
発明家でもあります
01:36
We're designersデザイナー. We're inventors発明者.
34
84341
1579
01:37
We're trying試す to figure数字 out
how to buildビルドする technologiesテクノロジー
35
85944
2544
我々が研究しているのは
脳内を見て修復する技術を
作り上げることです
01:40
that let us look at and repair修復 the brain.
36
88512
2456
そんな技術が必要な理由は
01:42
And the reason理由 is,
37
90992
1151
01:44
the brain is incredibly信じられないほど,
incredibly信じられないほど complicated複雑な.
38
92167
2801
我々の脳は非常に複雑に
できているからです
01:47
So what we've私たちは learned学んだ
over the first century世紀 of neuroscience神経科学
39
95484
2887
20世紀を通して
我々が神経科学で学んだ事は
01:50
is that the brain is a very
complicated複雑な networkネットワーク,
40
98395
2303
脳は非常に複雑なネットワークであり
01:52
made out of very specialized特化した
cells細胞 calledと呼ばれる neuronsニューロン
41
100722
2480
特殊化した細胞 ニューロンが
01:55
with very complex複合体 geometriesジオメトリ,
42
103226
1667
とても込み入った配置をなし
01:56
and electrical電気 currents電流 will flowフロー
throughを通して these complexly複雑に shaped形をした neuronsニューロン.
43
104917
4237
この複雑に構成されたニューロンを通り
電気が流れているということです
02:01
Furthermoreさらに, neuronsニューロン
are connected接続された in networksネットワーク.
44
109653
2784
さらにネットワークを
作っているニューロンは
02:04
They're connected接続された by little junctionsジャンクション
calledと呼ばれる synapsesシナプス that exchange交換 chemicals薬品
45
112461
3835
シナプスという小さな結合部で繫がり
化学物質で伝達し合い
02:08
and allow許す the neuronsニューロン
to talk to each other.
46
116320
2218
互いに情報交換をしています
02:10
The density密度 of the brain is incredible信じられない.
47
118562
1940
我々の脳の密度はとても高く
02:12
In a cubicキュービック millimeterミリメートル of your brain,
48
120526
2307
脳の1ミリ立方メートル内に
02:14
there are about 100,000 of these neuronsニューロン
49
122857
2457
約十万個のニューロン
02:17
and maybe a billion of those connections接続.
50
125338
2517
十億ものシナプスがあり得るということです
02:20
But it's worse悪化する.
51
128887
1382
それだけではなく
02:22
So, if you could zoomズーム in to a neuronニューロン,
52
130293
2305
1つのニューロンにズームインしてみると
02:24
and, of courseコース, this is just
our artist'sアーティストの rendition演出 of it.
53
132622
2750
もちろんこれは概念図にすぎませんが―
02:27
What you would see are thousands
and thousands of kinds種類 of biomolecules生体分子,
54
135396
4207
何千種もの生体分子が見られ
02:31
little nanoscaleナノスケール machines機械
organized組織された in complex複合体, 3D patternsパターン,
55
139627
4400
その小さなナノスケールの生体分子が
複雑な3Dの形態で構成され
02:36
and together一緒に they mediate仲介する
those electrical電気 pulsesパルス,
56
144051
2628
共に電気のパルスを送り
02:38
those chemical化学 exchanges交換
that allow許す neuronsニューロン to work together一緒に
57
146703
3937
化学物質を交換し合い
ニューロンを恊働させ
02:42
to generate生成する things like thoughts思考
and feelings感情 and so forth前進.
58
150664
3669
思考や感情などを生み出しています
ニューロンがどのように脳内に
ネットワークを作っているのか
02:46
Now, we don't know how
the neuronsニューロン in the brain are organized組織された
59
154357
3764
分かっていません
02:50
to form networksネットワーク,
60
158145
1174
このような生体分子が
02:51
and we don't know how
the biomolecules生体分子 are organized組織された
61
159343
2500
どのようにニューロン内で組織化され
02:53
within以内 neuronsニューロン
62
161867
1174
こうした複雑に組織立った機能を
持っているのか分かっていません
02:55
to form these complex複合体, organized組織された machines機械.
63
163065
2405
02:57
If we really want to understandわかる this,
64
165918
1820
本当にこれを理解したいなら
02:59
we're going to need new新しい technologiesテクノロジー.
65
167762
1817
新しいテクノロジーが必要になるでしょう
03:01
But if we could get suchそのような maps地図,
66
169603
1784
そんな地図を手に入れて
03:03
if we could look at the organization組織
of molecules分子 and neuronsニューロン
67
171411
2943
分子とニューロンや
ニューロンとネットワークの構成が
見られたとしたら
03:06
and neuronsニューロン and networksネットワーク,
68
174378
1566
03:07
maybe we could really understandわかる
how the brain conducts行動する information情報
69
175968
3437
恐らく我々の脳がどうやって
知覚野からの情報を
処理して
03:11
from sensory感覚 regions地域,
70
179429
1167
感情や感覚とミックスして
03:12
mixesミックス it with emotion感情 and feeling感じ,
71
180620
1736
我々を決断や行動に移らせるのか
本当に理解できるかも知れません
03:14
and generates生成する our decisions決定 and actions行動.
72
182380
2394
03:17
Maybe we could pinpointピンポイント the exact正確 setセット
of molecular分子 changes変更 that occur発生する
73
185131
3789
的確にどの分子グループが
脳の疾患を起こしているか
探し出せるかも知れません
03:20
in a brain disorder障害.
74
188944
1202
03:22
And once一度 we know how
those molecules分子 have changedかわった,
75
190170
2822
一旦 分子がどのように
変わったかが分かれば
03:25
whetherかどうか they've彼らは increased増加した in number
or changedかわった in patternパターン,
76
193016
2780
問題の分子が増えようと
パターンが変わろうと
03:27
we could use those
as targetsターゲット for new新しい drugs薬物,
77
195820
2939
その情報を新薬の標的として
03:30
for new新しい ways方法 of delivering配信する
energyエネルギー into the brain
78
198783
2271
脳にエネルギーを送り込む
新しい方法の為に使い
03:33
in order注文 to repair修復 the brain
computations計算 that are afflicted悩んでいる
79
201078
3880
脳疾患を持つ患者の脳機能を
修復することができるでしょう
03:36
in patients患者 who suffer苦しむ
from brain disorders障害.
80
204982
2299
03:39
We've私たちは all seen見た lots of different異なる
technologiesテクノロジー over the last century世紀
81
207793
3243
前世紀に生まれた
多種多様なテクノロジーを使い
我々はこの問題に取り組もうとして来ました
03:43
to try to confront対峙する this.
82
211060
1166
03:44
I think we've私たちは all seen見た brain scansスキャン
83
212250
1880
脳画像を撮る
03:46
taken撮影 usingを使用して MRIMRI machines機械.
84
214154
2034
MRIはご存知だと思います
03:48
These, of courseコース, have the great powerパワー
that they are noninvasive非侵襲的,
85
216212
3347
これは非侵襲的で 高性能であり
03:51
they can be used on living生活 human人間 subjects科目.
86
219583
2355
生きているヒトに使えますが
03:54
But alsoまた、, they're spatially空間的に crude原油.
87
222407
2231
空間解像度は低く
03:56
Each of these blobs that you see,
or voxelsボクセル, as they're calledと呼ばれる,
88
224662
2990
ボクセルと呼ばれる画素の1つ1つは
03:59
can contain含む millions何百万
and millions何百万 of neuronsニューロン.
89
227676
2689
何百万ものニューロンを含んでいます
それで この解像度のレベルでは
04:02
So it's not at the levelレベル of resolution解決
90
230389
1850
04:04
where it can pinpointピンポイント
the molecular分子 changes変更 that occur発生する
91
232263
2538
分子レベルの変化や
04:06
or the changes変更 in the wiring配線
of these networksネットワーク
92
234825
2286
ヒトの意識を制御する高い能力に関わる
04:09
that contributes貢献する to our ability能力
to be conscious意識的な and powerful強力な beings存在.
93
237135
3946
神経ネットワークの配線の変化を
突き止めることはできません
04:13
At the other extreme極端な,
you have microscopes顕微鏡.
94
241797
3181
その一方 顕微鏡もありますね
04:17
Microscopes顕微鏡, of courseコース, will use light
to look at little tiny小さな things.
95
245002
3295
勿論 顕微鏡は微細なものを
見るために光を使います
04:20
For centuries世紀, they've彼らは been used
to look at things like bacteria細菌.
96
248321
3075
何世紀もバクテリアのようなものを
見るのに使われてきました
04:23
For neuroscience神経科学,
97
251420
1151
神経科学において
04:24
microscopes顕微鏡 are actually実際に how neuronsニューロン
were discovered発見された in the first place場所,
98
252595
3412
神経細胞は顕微鏡を使い発見された
というのが始まりで
04:28
about 130 years ago.
99
256031
1292
130年程前のことです
04:29
But light is fundamentally根本的に limited限られた.
100
257347
2318
しかし顕微鏡で見られるものは
基本的に限られています
04:31
You can't see individual個人 molecules分子
with a regular定期的 old古い microscope顕微鏡.
101
259689
3298
普通の顕微鏡では
分子は見分けられません
04:35
You can't look at these tiny小さな connections接続.
102
263011
2152
小さな結合部分を見ることができません
04:37
So if we want to make our ability能力
to see the brain more powerful強力な,
103
265187
3942
脳をもっと詳細を鮮明に見られるようにして
04:41
to get down to the ground接地 truth真実 structure構造,
104
269153
2168
脳の構造を根本から把握したいならば
04:43
we're going to need to have
even better technologiesテクノロジー.
105
271345
3280
もっと進んだテクノロジーが
必要になって来るでしょう
04:47
My groupグループ, a coupleカップル years ago,
started開始した thinking考え:
106
275611
2224
数年前 私の研究グループは
こう考え始めました
04:49
Why don't we do the opposite反対の?
107
277859
1412
「逆から考えてみよう
04:51
If it's so darn駄目 complicated複雑な
to zoomズーム in to the brain,
108
279295
2461
脳にズームインするのがそんなに難しいなら
04:53
why can't we make the brain biggerより大きい?
109
281780
1943
脳を大きくできないだろうか?」
04:56
It initially当初 started開始した
110
284166
1155
まず2人の大学院生の
04:57
with two grad卒業生 students学生の in my groupグループ,
Fei Chenチェン and Paulポール Tillbergティルベルグ.
111
285345
2996
フェイ・チェンとポール・ティルバーグ
と共に始めました
05:00
Now manyたくさんの othersその他 in my groupグループ
are helping助ける with this processプロセス.
112
288365
2720
今では私のグループの多くが
このプロセスに参加しています
05:03
We decided決定しました to try to figure数字 out
if we could take polymersポリマー,
113
291109
2762
紙おむつに使われている
ポリマーが使えるかどうか
05:05
like the stuffもの in the baby赤ちゃん diaperおむつ,
114
293895
1629
脳内に実際埋め込んで
05:07
and installインストール it physically物理的に
within以内 the brain.
115
295548
2006
検討してみる事にしました
05:09
If we could do it just right,
and you add追加する water,
116
297578
2241
それが きちんと入り
水を加えると
05:11
you can potentially潜在的 blowブロー the brain up
117
299843
1835
こうして脳を膨らますことができ
05:13
to where you could distinguish区別する
those tiny小さな biomolecules生体分子 from each other.
118
301702
3377
微細な生体分子の1つ1つが
見分けられます
05:17
You would see those connections接続
and get maps地図 of the brain.
119
305103
2870
その結合の仕方を見て
脳の地図ができます
05:19
This could potentially潜在的 be quiteかなり dramatic劇的.
120
307997
1988
これはかなり劇的なことになりかねません
05:22
We brought持ってきた a little demoデモ here.
121
310009
3008
その小さなデモを持ってきました
05:25
We got some purified精製された baby赤ちゃん diaperおむつ material材料.
122
313538
2575
ここに精製された紙おむつの素材があります
05:28
It's much easierより簡単に
just to buy購入 it off the Internetインターネット
123
316137
2274
ネットで買った方が
05:30
than to extractエキス the few少数 grains穀類
that actually実際に occur発生する in these diapersおむつ.
124
318435
3475
オムツに実際に含まれている
少量のポリマーを抽出するよりは
05:33
I'm going to put just one teaspoonティースプーン here
125
321934
2225
ここに小さじ1杯分の
05:36
of this purified精製された polymerポリマー.
126
324706
1794
精製されたポリマーが入っています
05:39
And here we have some water.
127
327270
2152
ここに水があります
05:41
What we're going to do
128
329446
1162
今から
05:42
is see if this teaspoonティースプーン
of the baby赤ちゃん diaperおむつ material材料
129
330632
3011
一さじの紙おむつ素材 ポリマーが
05:45
can increase増加する in sizeサイズ.
130
333667
1709
大きくなるかどうか見ます
05:48
You're going to see it increase増加する in volumeボリューム
by about a thousandfold千倍
131
336687
3696
千倍ほどに膨らむのが
05:52
before your very eyes.
132
340407
1286
今 見えてきますよ
06:01
I could pour注ぐ much more of this in there,
133
349597
1972
もっと水を入れてもいいのですが
06:03
but I think you've got the ideaアイディア
134
351593
1558
これでポリマーが
06:05
that this is a very,
very interesting面白い molecule分子,
135
353175
2502
とても興味深い分子だと
お分かりになると思います
06:07
and if can use it in the right way,
136
355701
1912
正しく使えば
06:09
we mightかもしれない be ableできる
to really zoomズーム in on the brain
137
357637
2321
今までのテクノロジーでは
できないやり方で
06:11
in a way that you can't do
with past過去 technologiesテクノロジー.
138
359982
2594
本当に脳内にズームイン
できるかもしれません
06:15
OK. So a little bitビット of chemistry化学 now.
139
363227
2054
今度は 化学をちょっと
06:17
What's going on
in the baby赤ちゃん diaperおむつ polymerポリマー?
140
365305
2442
紙おむつのポリマーでは
何が起きているのでしょう?
06:19
If you could zoomズーム in,
141
367771
1676
ズームインしてみると
06:21
it mightかもしれない look something like
what you see on the screen画面.
142
369471
2673
スライドのように
06:24
Polymersポリマー are chainsチェーン of atoms原子
arranged整えられた in long, thin薄いです lines.
143
372168
4492
ポリマーは原子が細長い鎖状になったものです
06:28
The chainsチェーン are very tiny小さな,
144
376684
1367
鎖はとても細く
06:30
about the width of a biomolecule生体分子,
145
378075
1864
生体分子の太さくらいです
06:31
and these polymersポリマー are really dense高密度.
146
379963
1747
とても密度が高く
06:33
They're separated分離された by distances距離
147
381734
1500
鎖間の距離は
06:35
that are around the sizeサイズ of a biomolecule生体分子.
148
383258
2252
生体分子サイズ位です
06:37
This is very good
149
385534
1165
これが とてもいいことなのは
06:38
because we could potentially潜在的
move動く everything apart離れて in the brain.
150
386723
3041
脳内の全てのものを分離させられる
かもしれないからです
06:41
If we add追加する water, what will happen起こる is,
151
389788
1848
水を加えると
06:43
this swellable膨潤性の material材料
is going to absorb吸収します the water,
152
391660
2515
この膨潤性のある材料は水を吸収します
06:46
the polymerポリマー chainsチェーン will move動く
apart離れて from each other,
153
394199
2400
ポリマーの鎖同士の距離間が広がり
06:48
and the entire全体 material材料
is going to become〜になる biggerより大きい.
154
396623
2634
素材全体が膨張します
06:51
And because these chainsチェーン are so tiny小さな
155
399615
1814
ポリマーの鎖はとても細く
06:53
and spaced離間した by biomolecular生体分子 distances距離,
156
401453
2205
その間隔は生体分子サイズなので
06:55
we could potentially潜在的 blowブロー up the brain
157
403682
2039
詳しく見られるほど
脳を膨らませることができるでしょう
06:57
and make it big大きい enough十分な to see.
158
405745
1633
詳しく見られるほど
脳を膨らませることができるでしょう
07:00
Here'sここにいる the mystery神秘, then:
159
408020
1240
しかし 問題は
07:01
How do we actually実際に make
these polymerポリマー chainsチェーン inside内部 the brain
160
409284
3610
脳の生体分子を分離するため
どうやって こんなポリマーの鎖を
07:04
so we can move動く all the biomolecules生体分子 apart離れて?
161
412918
2239
脳内につくれるか
ということです
07:07
If we could do that,
162
415181
1151
それができれば
07:08
maybe we could get
ground接地 truth真実 maps地図 of the brain.
163
416356
2397
脳地図を作ることが可能となり
07:10
We could look at the wiring配線.
164
418777
1389
神経回路が見られるでしょう
07:12
We can peerピア inside内部
and see the molecules分子 within以内.
165
420190
3157
こうして中をのぞき
分子を見る事ができます
07:15
To explain説明する this, we made some animationsアニメーション
166
423925
2481
これを説明するため
アニメーションを作成しました
07:18
where we actually実際に look
at, in these artistアーティスト renderingsレンダリング,
167
426430
2603
この概念図で示すのは
07:21
what biomolecules生体分子 mightかもしれない look
like and how we mightかもしれない separate別々の them.
168
429057
3541
生体分子がどのように見えるか
そして それらの分離の様子です
07:24
Stepステップ one: what we'd結婚した have
to do, first of all,
169
432622
2549
ステップ1:まず しなくてはならない事は
07:27
is attach付ける everyすべて biomolecule生体分子,
shown示された in brown褐色 here,
170
435195
3389
茶色で示してある
生体分子全てに
07:30
to a little anchorアンカー, a little handleハンドル.
171
438608
2159
小さな取っ手をつけます
07:32
We need to pull引く the molecules分子
of the brain apart離れて from each other,
172
440791
3095
脳の分子を1つずつ
離さなくてはならないので
07:35
and to do that, we need
to have a little handleハンドル
173
443910
2326
それには 小さな取っ手が要ります
07:38
that allows許す those polymersポリマー to bindバインド to them
174
446260
2285
ポリマーを取っ手と結合させ
07:40
and to exert発揮する their彼らの force.
175
448569
1542
力を伝えます
07:43
Now, if you just take baby赤ちゃん diaperおむつ
polymerポリマー and dumpダンプ it on the brain,
176
451278
3161
ただ紙おむつのポリマーを
脳の上に置いたら
07:46
obviously明らかに, it's going to sit座る there on top.
177
454463
2037
脳の表面に乗っかっているだけです
07:48
So we need to find a way
to make the polymersポリマー inside内部.
178
456524
2528
ポリマーを脳内に入れる方法を
考え出す必要があります
07:51
And this is where we're really lucky幸運な.
179
459076
1788
ここがとても幸運なところで
07:52
It turnsターン out, you can
get the building建物 blocksブロック,
180
460888
2188
モノマーと呼ばれる単量体を
07:55
monomersモノマー, as they're calledと呼ばれる,
181
463100
1372
これに使えるのです
07:56
and if you let them go into the brain
182
464496
1784
それを脳内に入れて
07:58
and then trigger引き金 the chemical化学 reactions反応,
183
466304
2036
化学反応を引き起こさせ
08:00
you can get them to form
those long chainsチェーン,
184
468364
2702
この長いポリマーの鎖を
作る事ができるのです
08:03
right there inside内部 the brain tissue組織.
185
471090
1798
脳の組織内 その場でです
08:05
They're going to wind their彼らの way
around biomolecules生体分子
186
473325
2397
ポリマーは生体分子の周りや
08:07
and betweenの間に biomolecules生体分子,
187
475746
1221
分子間に巻き付き
08:08
formingフォーミング those complex複合体 websウェブ
188
476991
1625
複雑な網を作り
08:10
that will allow許す you, eventually最終的に,
to pull引く apart離れて the molecules分子
189
478640
2862
最後には分子を
お互いから引き離します
08:13
from each other.
190
481526
1175
最後には分子を
お互いから引き離します
08:14
And everyすべて time one
of those little handlesハンドル is around,
191
482725
3054
取っ手の1つがあれば
08:17
the polymerポリマー will bindバインド to the handleハンドル,
and that's exactly正確に what we need
192
485803
3350
ポリマーは取っ手に結合します
まさにこれが必要なことで
08:21
in order注文 to pull引く the molecules分子
apart離れて from each other.
193
489177
2531
これが分子をお互いから引き離すのです
08:23
All right, the moment瞬間 of truth真実.
194
491732
1693
実は ここで重要な事が1つ
08:25
We have to treat治療する this specimen検体
195
493449
2148
試料を薬品で処理し
08:27
with a chemical化学 to kind種類 of loosen緩む up
all the molecules分子 from each other,
196
495621
3446
分子の繫がりをほぐさなくてはなりません
そうすれば水を加えると
08:31
and then, when we add追加する water,
197
499091
1836
08:32
that swellable膨潤性の material材料 is going
to start開始 absorbing吸収する the water,
198
500951
2953
膨潤性のある素材は
水を吸い始めるのです
08:35
the polymerポリマー chainsチェーン will move動く apart離れて,
199
503928
1703
ポリマーの鎖は互いに遠のき始め
08:37
but now, the biomolecules生体分子
will come along一緒に for the rideライド.
200
505655
2722
それと共に生体分子が
お互い遠のき合います
08:40
And much like drawingお絵かき
a picture画像 on a balloonバルーン,
201
508401
2164
それは風船に
絵を描くのと似ています
08:42
and then you blowブロー up the balloonバルーン,
202
510589
1587
そのまま風船を膨らませても
08:44
the image画像 is the same同じ,
203
512200
1290
上に描かれたイメージは同じですが
08:45
but the inkインク particles粒子 have moved移動した
away from each other.
204
513514
2548
絵のインク分子は
1つ1つ遠のいて行きます
08:48
And that's what we've私たちは been ableできる
to do now, but in three dimensionsディメンション.
205
516086
3467
それと同じ事が3Dでできたのです
08:51
There's one last trickトリック.
206
519577
1999
最後に1つの工夫があります
08:53
As you can see here,
207
521600
1218
ここに見られるように
08:54
we've私たちは color-coded色分けされた
all the biomolecules生体分子 brown褐色.
208
522842
2109
生体分子は全部茶色に
色分けしてあります
08:56
That's because they all
kind種類 of look the same同じ.
209
524975
2170
どれもみんな似ているからです
08:59
Biomolecules生体分子 are made
out of the same同じ atoms原子,
210
527169
2105
生体分子は同じ原子からできていますが
09:01
but just in different異なる orders注文.
211
529298
2240
ただその並び方が違うのです
09:03
So we need one last thing
212
531562
1500
それで最後にあるものが
09:05
in order注文 to make them visible目に見える.
213
533086
1695
分子を見分ける為に必要です
09:06
We have to bring持参する in little tagsタグ,
214
534805
1579
小さな名札です
09:08
with glowing輝く dyes染料
that will distinguish区別する them.
215
536408
3019
光る染料で生体分子を
見分けるようにします
09:11
So one kind種類 of biomolecule生体分子
mightかもしれない get a blue color.
216
539451
2673
ある種の生体分子は青で
09:14
Anotherもう一つ kind種類 of biomolecule生体分子
mightかもしれない get a red color.
217
542148
2351
別の種類は赤という風に
09:16
And so forth前進.
218
544523
1276
種類別に色を変えます
09:17
And that's the final最後の stepステップ.
219
545823
1552
それが最後の段階です
09:19
Now we can look at something like a brain
220
547399
2278
これで脳の
09:21
and look at the individual個人 molecules分子,
221
549701
1796
分子を1つ1つ見る事ができます
09:23
because we've私たちは moved移動した them
far遠い apart離れて enough十分な from each other
222
551521
2707
なぜなら分子同士が十分離れているので
09:26
that we can tell them apart離れて.
223
554252
1698
個々の分子を識別できるからです
09:27
So the hope希望 here is that
we can make the invisible目に見えない visible目に見える.
224
555974
2834
ここでは今まで視認できなかったものを
見えるようにすることが目標です
09:30
We can turn順番 things that mightかもしれない seem思われる
small小さい and obscureあいまいな
225
558832
2566
小さくはっきりしないしないものを
09:33
and blowブロー them up
226
561422
1151
膨らませて
09:34
until〜まで they're like constellations星座
of information情報 about life.
227
562597
3177
生物が持つ情報の集合体が
星座のように見られます
09:37
Here'sここにいる an actual実際の videoビデオ
of what it mightかもしれない look like.
228
565798
2375
これがその様子を示す
実際のビデオです
09:40
We have here a little brain in a dish --
229
568197
2371
培養皿に小さな脳が・・・
09:42
a little pieceピース of a brain, actually実際に.
230
570592
1747
脳の一部が少しあります
09:44
We've私たちは infused注入された the polymerポリマー in,
231
572363
1596
ポリマーが注入されています
09:45
and now we're adding追加する water.
232
573983
1467
これに水を加えます
09:47
What you'llあなたは see is that,
right before your eyes --
233
575474
2358
皆様の目の前で起こるのは・・・
このビデオは60倍に
圧縮されています
09:49
this videoビデオ is spedスピード up about sixtyfold60倍 --
234
577856
1923
09:51
this little pieceピース of brain tissue組織
is going to grow成長する.
235
579803
2725
この小さな脳組織が大きくなります
09:54
It can increase増加する by a hundredfold百倍
or even more in volumeボリューム.
236
582552
3180
百倍あるいはそれ以上の大きさにもなり得ます
09:57
And the coolクール part is, because
those polymersポリマー are so tiny小さな,
237
585756
2949
これが巧くできているのは
ポリマーがとても小さいので
10:00
we're separating分離する biomolecules生体分子
evenly均等に from each other.
238
588729
2559
生体分子を等間隔に
分離させている事です
10:03
It's a smooth滑らかな expansion拡張.
239
591312
1658
スムーズな膨張です
10:04
We're not losing負け the configuration設定
of the information情報.
240
592994
2687
情報の配置関係は失われてはいません
10:07
We're just making作る it easierより簡単に to see.
241
595705
2700
ただ見やすくしているだけです
10:11
So now we can take
actual実際の brain circuitry回路 --
242
599333
2176
これで実際の脳の神経回路を
見る事ができます
10:13
here'sここにいる a pieceピース of the brain
involved関係する with, for example, memory記憶 --
243
601533
3134
例えば ここに記憶を司る
脳の部分があります
10:16
and we can zoomズーム in.
244
604691
1263
ここにズームインして
10:17
We can start開始 to actually実際に look at
how circuits回路 are configured設定された.
245
605978
2890
神経回路がどのように配線されているか
見る事ができます
10:20
Maybe somedayいつか we could read読む out a memory記憶.
246
608892
1968
恐らく将来は記憶を
読み取れるようになるかも
10:22
Maybe we could actually実際に look
at how circuits回路 are configured設定された
247
610884
2779
神経回路がどのようになって
感情を生み出しているのか
10:25
to processプロセス emotions感情,
248
613687
1152
10:26
how the actual実際の wiring配線
of our brain is organized組織された
249
614863
2922
神経回路の繫がりがどうなって
ヒトとしての我々を作っているのか
10:29
in order注文 to make us who we are.
250
617809
2567
見られるようになるかも知れません
10:32
And of courseコース, we can pinpointピンポイント, hopefullyうまくいけば,
251
620400
2047
もちろん うまく行けば
的確に
10:34
the actual実際の problems問題 in the brain
at a molecular分子 levelレベル.
252
622471
3159
脳内の実際の問題箇所を
分子レベルで突き止められるので
10:37
What if we could actually実際に
look into cells細胞 in the brain
253
625654
2569
脳内の細胞を実際に見て
10:40
and figure数字 out, wowワオ, here are the 17
molecules分子 that have altered変更されました
254
628247
3083
「この17個の分子が脳組織に変化を起こして
てんかんの原因となっているんだ」
10:43
in this brain tissue組織 that has been
undergoing受けている epilepsyてんかん
255
631354
3455
とか
10:46
or changing変化 in Parkinson'sパーキンソン病 disease疾患
256
634833
1650
パーキンソン病における推移を見られ
10:48
or otherwiseさもないと beingであること altered変更されました?
257
636507
1517
または修復できるとしたらすごいですね
10:50
If we get that systematic系統的 listリスト
of things that are going wrong違う,
258
638048
3043
悪い箇所の系統立ったリストが手に入るなら
10:53
those become〜になる our therapeutic治療的 targetsターゲット.
259
641115
2199
それが治療の標的となり
10:55
We can buildビルドする drugs薬物 that bindバインド those.
260
643338
1677
そこに結合する薬が作られます
10:57
We can maybe aim目的 energyエネルギー
at different異なる parts部品 of the brain
261
645039
2627
脳の特定箇所に
集中的にエネルギー照射をして
10:59
in order注文 to help people
with Parkinson'sパーキンソン病 or epilepsyてんかん
262
647690
2687
パーキンソン病やてんかんの患者や
11:02
or other conditions条件 that affect影響を与える
over a billion people
263
650401
2551
その他の脳疾患を持つ
世界中の十億以上の人々を
11:04
around the world世界.
264
652976
1213
助けられるかも知れません
11:07
Now, something interesting面白い
has been happeningハプニング.
265
655246
2206
面白いことが今起きています
11:09
It turnsターン out that throughout全体を通して biomedicine生物医学,
266
657476
2705
医学において生体分子を
拡大して観察できることが
11:12
there are other problems問題
that expansion拡張 mightかもしれない help with.
267
660205
2666
助けとなる他の問題があるのです
11:14
This is an actual実際の biopsy生検
from a human人間 breast cancer patient患者.
268
662895
3234
これは乳がん患者の生検材料です
11:18
It turnsターン out that if you look at cancers,
269
666505
2188
このように癌や
11:20
if you look at the immune免疫 systemシステム,
270
668717
1611
免疫組織など
11:22
if you look at agingエージング,
if you look at development開発 --
271
670352
2513
また加齢や成長過程を見ると
11:24
all these processesプロセス are involving関与する
large-scale大規模な biological生物学的 systemsシステム.
272
672889
4497
これらは全て
生物学的システム全体が関与していますが
11:29
But of courseコース, the problems問題 beginベギン
with those little nanoscaleナノスケール molecules分子,
273
677410
4024
もちろん それらの問題は
人体が機能する為の細胞や臓器を作る
11:33
the machines機械 that make the cells細胞
and the organs器官 in our body tickダニ.
274
681458
3869
ナノスケールの分子から始まっています
11:37
So what we're trying試す
to do now is to figure数字 out
275
685351
2222
そこで今 我々は
11:39
if we can actually実際に use this technology技術
to map地図 the building建物 blocksブロック of life
276
687597
3466
様々な病気に広く使えないかと
このテクノロジーを使い
11:43
in a wideワイド variety品種 of diseases病気.
277
691087
1745
生命の構成単位の地図作りに
取り組んでいます
11:44
Can we actually実際に pinpointピンポイント
the molecular分子 changes変更 in a tumor腫瘍
278
692856
2896
癌に起きる分子の変化を
ピンポイントで見つけ
11:47
so that we can actually実際に
go after it in a smartスマート way
279
695776
2369
巧い方法でそれを捉えて
11:50
and deliver配信する drugs薬物 that mightかもしれない wipeワイプ out
exactly正確に the cells細胞 that we want to?
280
698169
3944
ちょうどその箇所に薬を運び
除きたい細胞だけをとり除けないか?
11:54
You know, a lot of medicine医学
is very high高い riskリスク.
281
702137
2335
ご存知のように薬の多くには
危険を伴い
11:56
Sometimes時々, it's even guesswork推測.
282
704496
1782
時には当てずっぽうで投与されます
11:58
My hope希望 is we can actually実際に turn順番
what mightかもしれない be a high-riskリスクが高い moon shotショット
283
706626
3875
私の希望は月に行くかのような
危険性の高い無謀な治療を
12:02
into something that's more reliable信頼性のある.
284
710525
1769
もっと確かなものにすることです
12:04
If you think about the original元の moon shotショット,
285
712318
2055
もっとも実際にあった月旅行は
12:06
where they actually実際に landed着陸した on the moon,
286
714397
1898
月に着陸したので
12:08
it was basedベース on solid固体 science科学.
287
716319
1444
堅固な科学に基づいていました
12:09
We understood理解された gravity重力;
288
717787
1603
重力や
空気力学の理解に基づき
12:11
we understood理解された aerodynamics空力.
289
719414
1341
12:12
We knew知っていた how to buildビルドする rocketsロケット.
290
720779
1395
宇宙船は作られました
12:14
The science科学 riskリスク was under controlコントロール.
291
722198
2468
リスクが科学的にコントロールされた
12:16
It was still a great, great
feat偉業 of engineeringエンジニアリング.
292
724690
2753
それは それは偉大なる
技術の集結でしたが
12:19
But in medicine医学, we don't
necessarily必ずしも have all the laws法律.
293
727467
2645
医療では そんな法則が
必ずしもあるとは言えません
12:22
Do we have all the laws法律
that are analogous類似 to gravity重力,
294
730136
3109
医療に重力や空気力学のような
12:25
that are analogous類似 to aerodynamics空力?
295
733269
2344
そんな法則がありますか?
12:27
I would argue主張する that with technologiesテクノロジー
296
735637
1730
今日私が話しているような
12:29
like the kinds種類 I'm talking話す about today今日,
297
737391
1872
テクノロジーを使いそんな法則を
12:31
maybe we can actually実際に derive派生する those.
298
739287
1693
導き出せるかもしれません
12:33
We can map地図 the patternsパターン
that occur発生する in living生活 systemsシステム,
299
741004
2857
生体のシステム内で
起きているパターンの地図を作り
12:35
and figure数字 out how to overcome克服する
the diseases病気 that plagueペスト us.
300
743885
4558
我々を悩ます病気を克服する方法を
見つけられます
12:41
You know, my wife and I
have two young若い kids子供たち,
301
749499
2079
私と妻には幼い二人の子供たちがいます
12:43
and one of my hopes希望 as a bioengineerバイオエンジニア
is to make life better for them
302
751602
3234
生物工学者として私は
子供たちのために今より良い未来をと
12:46
than it currently現在 is for us.
303
754860
1729
願っています
12:48
And my hope希望 is, if we can
turn順番 biology生物学 and medicine医学
304
756613
3730
そして生物学と医療を
12:52
from these high-riskリスクが高い endeavors努力
that are governed支配 by chanceチャンス and luck,
305
760367
4357
偶然と運にだけに頼る
危険性の高い試みから
12:56
and make them things
that we win勝つ by skillスキル and hardハード work,
306
764748
3927
日々精進して技能を磨き
可能なものにできるならば
13:00
then that would be a great advance前進.
307
768699
1898
それは 大きな進歩となるでしょう
13:02
Thank you very much.
308
770621
1206
ありがとうございました
13:03
(Applause拍手)
309
771851
10383
(拍手)
Translated by Reiko Bovee
Reviewed by Masaki Yanagishita

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Ed Boyden | Speaker | TED.com