TEDGlobal 2011
Allan Jones: A map of the brain
앨런 존스: 두뇌의 지도
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우리는 어떻게 우리의 두뇌가 작동되는지 알 수 있을까요? 그건 마치 한 도시를 이해하는 방법과 같습니다: 지도를 만드는 겁니다. 환상적인 영상자료를 통해 앨런 존스는 그의 팀이 어떻게 유전자가 각각의 작은 지역에서 반응하게 되며, 어떻게 그 유전자들이 모두 다 연결되어 있는지 보여줍니다.
Allan Jones - Brain scientist
As CEO of the Allen Institute for Brain Science, Allan Jones leads an ambitious project to build an open, online, interactive atlas of the human brain. Full bio
As CEO of the Allen Institute for Brain Science, Allan Jones leads an ambitious project to build an open, online, interactive atlas of the human brain. Full bio
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Humans have long held a fascination
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인간은 아주 오랫동안 인간의 뇌의 신비에
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for the human brain.
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매료되어 왔습니다.
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We chart it, we've described it,
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우리는 뇌를 표로 그리고, 설명을 덧붙이고,
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we've drawn it,
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그림으로 표현하였으며,
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we've mapped it.
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지도로 만들었습니다.
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Now just like the physical maps of our world
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이제 오늘날의 기술에 영향을 받아
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that have been highly influenced by technology --
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변화하는 실제 지도들을 생각해보시죠
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think Google Maps,
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구글 지도를 떠올려 보시고,
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think GPS --
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GPS 를 생각해 보세요
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the same thing is happening for brain mapping
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이런 기술의 변화가 두뇌 지도 생성에도
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through transformation.
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응용되고 있습니다.
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So let's take a look at the brain.
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자 이제 뇌를 관찰해 봅시다.
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Most people, when they first look at a fresh human brain,
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대부분의 사람들은 인간의 뇌를 실제로 보고나서
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they say, "It doesn't look what you're typically looking at
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이렇게 말합니다, "이전에 보았던 두뇌와는
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when someone shows you a brain."
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뭔가 달라 보여요."
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Typically, what you're looking at is a fixed brain. It's gray.
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보통, 여러분이 보아 왔던 두뇌는 멈춰 있는 두뇌입니다. 회색이죠.
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And this outer layer, this is the vasculature,
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그리고 이 바깥막은, 두뇌를 둘러싸고 있는
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which is incredible, around a human brain.
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것은 맥관구조로서 대단한 존재입니다.
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This is the blood vessels.
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이것은 혈관들 입니다.
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20 percent of the oxygen
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여러분의 폐에서 나온
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coming from your lungs,
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20%의 산소와
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20 percent of the blood pumped from your heart,
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여러분의 심장에서 만들어낸 20%의 혈액이
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is servicing this one organ.
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이 장기 한개를 지원하고 있습니다.
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That's basically, if you hold two fists together,
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쉽게말해, 두 주먹을 쥐어보시면
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it's just slightly larger than the two fists.
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뇌는 그 두 주먹보다 약간 더 큰 크기입니다.
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Scientists, sort of at the end of the 20th century,
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20세기 말경 과학자들은
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learned that they could track blood flow
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혈액의 흐름을 비침범적으로 추적하여
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to map non-invasively
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여러 활동들이 이뤄지고 있는 두뇌 내부의 지도를
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where activity was going on in the human brain.
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66000
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그릴 수 있다는 것을 발견 하였습니다.
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So for example, they can see in the back part of the brain,
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예를 들어, 그들은 두뇌의 뒷 부분을 볼 수 있었으며
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which is just turning around there.
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바로 이 부분이죠. 여러분이 똑바로 서 있을수 있게
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There's the cerebellum; that's keeping you upright right now.
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74000
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도와주는 이것은 소뇌이며
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It's keeping me standing. It's involved in coordinated movement.
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76000
3000
조화로운 동작을 행할 수 있게 합니다.
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On the side here, this is temporal cortex.
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79000
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이 옆부분은 측두엽 피질 입니다.
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This is the area where primary auditory processing --
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여기서 일차 청각 처리가 이뤄지게 되며
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so you're hearing my words,
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85000
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여러분들이 제 말을 듣고 난 뒤, 그것을
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you're sending it up into higher language processing centers.
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87000
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더 높은 수준의 중앙 언어처리 장치로 보내게 합니다.
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Towards the front of the brain
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두뇌의 앞 방향에서는
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is the place in which all of the more complex thought, decision making --
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91000
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더 복잡한 생각과 결정을 내리는 부분이
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it's the last to mature in late adulthood.
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94000
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위치하며 성인기 말에 마지막으로 성숙해지는 부분 입니다.
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This is where all your decision-making processes are going on.
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모든 의사 결정을 여기서 내립니다.
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It's the place where you're deciding right now
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현재 여러분이 결정을 내리고 있는 부분이며
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you probably aren't going to order the steak for dinner.
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오늘 저녁엔 스테이크를 먹지 말아야지 라는 결정도 내립니다.
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So if you take a deeper look at the brain,
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자 이제 더 깊게 두뇌를 들여다 보면
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one of the things, if you look at it in cross-section,
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아시겠지만, 두뇌의 단면을 통하여
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what you can see
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제대로 된 두뇌의 구조를
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is that you can't really see a whole lot of structure there.
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알아보기가 쉽지 않다는 것 입니다.
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But there's actually a lot of structure there.
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115000
2000
사실, 이곳에는 많은 조직들이 존재하고 있으며
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It's cells and it's wires all wired together.
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세포들과 선들이 다같이 연결되어 있습니다.
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So about a hundred years ago,
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2000
그래서 약 100년 전,
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some scientists invented a stain that would stain cells.
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121000
2000
몇몇 과학자들은 세포 염색제를 개발했습니다.
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And that's shown here in the the very light blue.
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123000
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보시는 밝은 파란색이 그것입니다.
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You can see areas
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정상적인 세포기관들이 염색되는
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where neuronal cell bodies are being stained.
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128000
2000
부분들을 지금 보시고 계십니다.
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And what you can see is it's very non-uniform. You see a lot more structure there.
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130000
3000
매우 일관성이 없어 보이죠. 훨씬 더 많은 조직이 보입니다.
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So the outer part of that brain
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2000
지금 보시는 두뇌의 바깥부분은
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is the neocortex.
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135000
2000
신피질 이라고 합니다.
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It's one continuous processing unit, if you will.
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137000
3000
지속적인 작업을 수행하는 단일체라고 생각하시면 됩니다.
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But you can also see things underneath there as well.
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140000
2000
하지만 그 아래에 있는 것들도 같이 볼 수 있습니다.
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And all of these blank areas
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142000
2000
그리고 이 비어있는 영역들 역시
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are the areas in which the wires are running through.
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144000
2000
많은 것들이 연결되어 있는 영역들 입니다.
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They're probably less cell dense.
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146000
2000
세포 밀도가 좀 더 낮겠죠.
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So there's about 86 billion neurons in our brain.
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148000
4000
인간의 뇌에는 약 860억개의 뉴런이 있습니다.
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And as you can see, they're very non-uniformly distributed.
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152000
3000
보시다시피, 매우 비균일적으로 분포되어 있으며
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And how they're distributed really contributes
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155000
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어떻게 분포되어 있는지가 그들의
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to their underlying function.
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2000
기본적인 기능에 중요한 기여를 합니다.
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And of course, as I mentioned before,
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159000
2000
그리고 물론, 제가 말했다시피,
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since we can now start to map brain function,
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161000
3000
뇌 기능을 지도로 그려내는 것이 가능하기에,
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we can start to tie these into the individual cells.
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164000
3000
각각의 세포에 연관지어 볼 수 있습니다.
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So let's take a deeper look.
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자 그럼 한단계 더 들어가 볼까요.
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Let's look at neurons.
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뉴런을 살펴봅시다.
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So as I mentioned, there are 86 billion neurons.
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171000
2000
말씀드렸다시피, 860억개의 뉴런이 존재하고 있으며
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There are also these smaller cells as you'll see.
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173000
2000
그보다 더 작은 세포들도 여러분은 보시게 될 것입니다.
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These are support cells -- astrocytes glia.
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175000
2000
아교세포 라고 불리는 지원세포들 입니다.
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And the nerves themselves
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177000
3000
그리고 신경들 자체가
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are the ones who are receiving input.
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180000
2000
입력을 받고 있는 중이며
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They're storing it, they're processing it.
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182000
2000
보관하고, 처리하는 작업도 합니다.
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Each neuron is connected via synapses
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184000
4000
각 뉴런은 연접을 통해 두뇌의
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to up to 10,000 other neurons in your brain.
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188000
3000
최대 1만개 까지의 다른 뉴런들과 연결되어 있습니다.
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And each neuron itself
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191000
2000
그리고 각각의 뉴런은
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is largely unique.
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193000
2000
매우 특이합니다.
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The unique character of both individual neurons
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2000
각각의 뉴런들과 두뇌 안에
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and neurons within a collection of the brain
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위치한 뉴런집합의 특성은
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are driven by fundamental properties
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199000
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생화학 고유의 성질에 따라
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of their underlying biochemistry.
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202000
2000
행동하게 됩니다.
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These are proteins.
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204000
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이것들은 단백질 입니다.
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They're proteins that are controlling things like ion channel movement.
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206000
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이 단백질들은 이온 채널의 움직임을 통제하며
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They're controlling who nervous system cells partner up with.
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209000
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신경시스템 세포와 누가 교신을
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And they're controlling
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213000
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이루는가를 통제함과 더불어
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basically everything that the nervous system has to do.
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215000
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다른 모든 신경 시스템이 하는일을 관장합니다.
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So if we zoom in to an even deeper level,
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217000
3000
자 여기서 한단계 더 깊은 레벨로 확대해서 보면,
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all of those proteins
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220000
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이 모든 단백질이
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are encoded by our genomes.
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222000
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각자의 게놈에 의하여 암호화 됩니다.
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We each have 23 pairs of chromosomes.
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224000
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여러분은 각각 23쌍의 염색체를 가지고 있습니다.
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We get one from mom, one from dad.
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227000
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우리는 한개는 어머니로부터, 한개는 아버지로부터 받습니다.
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And on these chromosomes
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229000
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그리고 이 염색체에는
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are roughly 25,000 genes.
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231000
2000
2만 5천개의 유전자가 존재하고 있습니다.
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They're encoded in the DNA.
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233000
2000
DNA 속에 인식되어 있습니다.
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And the nature of a given cell
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235000
3000
그리고 기초 생화학
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driving its underlying biochemistry
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238000
2000
작용을 이끄는 세포의 본성은
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is dictated by which of these 25,000 genes
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240000
3000
2만 5천개의 유전자중 어떤 유전자가
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are turned on
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243000
2000
반응하는가에 따라
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and at what level they're turned on.
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245000
2000
그리고 어떤 레벨에서 반응하는지에 따라 정해지게 됩니다.
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And so our project
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247000
2000
그래서 우리의 프로젝트는
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is seeking to look at this readout,
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249000
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이런 2만 5천개의 유전자중 어떤 유전자가 반응하는지를
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understanding which of these 25,000 genes is turned on.
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252000
3000
자료해독을 통하여 이해하는 것에 있습니다.
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So in order to undertake such a project,
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255000
3000
이런 프로젝트에 착수하기 위해서는,
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we obviously need brains.
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258000
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물론 똑똑한 두뇌들이 필요합니다.
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So we sent our lab technician out.
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261000
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그리서 우리의 연구원을 보냈습니다.
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We were seeking normal human brains.
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264000
2000
우리는 평범한 인간의 뇌를 찾고 있었습니다.
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What we actually start with
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266000
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우리가 실제로 시작한 곳은
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is a medical examiner's office.
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268000
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한 부검소 였습니다.
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This a place where the dead are brought in.
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270000
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이곳은 시체가 모이는 장소입니다.
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We are seeking normal human brains.
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272000
2000
우리는 평범한 인간 뇌들을 찾고 있습니다.
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There's a lot of criteria by which we're selecting these brains.
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274000
3000
평범한 뇌란 많은 기준에 의하여 정해집니다.
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We want to make sure
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277000
2000
우리가 확실히 하려는 것은
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that we have normal humans between the ages of 20 to 60,
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279000
3000
20세부터 60세 사이의
04:57
they died a somewhat natural death
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282000
2000
자연사로 숨졌으며
04:59
with no injury to the brain,
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284000
2000
뇌에 충격을 받지 않았으며
05:01
no history of psychiatric disease,
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286000
2000
정신병력도 없으며
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no drugs on board --
120
288000
2000
약물 복용중도 아닌 상태에서 사망한 경우이며
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we do a toxicology workup.
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290000
2000
독극물의 존재도 확인합니다.
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And we're very careful
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292000
2000
그리고 저희는 매우 조심스럽게
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about the brains that we do take.
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294000
2000
이 두뇌들을 다루고 있습니다.
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We're also selecting for brains
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296000
2000
한편, 뇌 조직을 얻을수 있는
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in which we can get the tissue,
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298000
2000
두뇌들을 골라내고 있으며
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we can get consent to take the tissue
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300000
2000
사후 24시간 안에 뇌 조직을 추출할수 있는
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within 24 hours of time of death.
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302000
2000
허가를 받은 후 추출이 이뤄집니다.
05:19
Because what we're trying to measure, the RNA --
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304000
3000
유전자에 저장되어있는 매우 불안정한
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which is the readout from our genes --
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307000
2000
RNA (Ribonucleic Acid: 리보핵산) 을
05:24
is very labile,
130
309000
2000
측정해야 하기 때문에
05:26
and so we have to move very quickly.
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311000
2000
빠른 작업수행이 이뤄져야 합니다.
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One side note on the collection of brains:
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313000
3000
한가지 두뇌들의 모음에 관하여 이야기 덧붙이자면,
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because of the way that we collect,
133
316000
2000
저희가 수집하는 방식이
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and because we require consent,
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318000
2000
법적인 동의를 요구하기 때문에,
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we actually have a lot more male brains than female brains.
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320000
3000
여성들의 두뇌보다 아주 많은 남성들의 두뇌를 보유하게 되었습니다.
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Males are much more likely to die an accidental death in the prime of their life.
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323000
3000
남성들은 여성보다 인생의 황금기때 사고사로 숨질 확률이 훨씬 더 높기 때문입니다.
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And men are much more likely
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326000
2000
그리고 남자들은 여자들보다
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to have their significant other, spouse, give consent
138
328000
3000
자신의 반려자나, 배우자에게 자신의 두뇌기증 허가를 할 확률이
05:46
than the other way around.
139
331000
2000
월등히 높기 때문입니다.
05:48
(Laughter)
140
333000
4000
(웃음)
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So the first thing that we do at the site of collection
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337000
2000
두뇌수집의 첫 단계는
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is we collect what's called an MR.
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339000
2000
Magnetic Resonance (자기공명) 을 수집하는 것입니다.
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This is magnetic resonance imaging -- MRI.
143
341000
2000
이것은 MRI (Magnetic Resonance Imaging: 자기공명영상) 입니다.
05:58
It's a standard template by which we're going to hang the rest of this data.
144
343000
3000
이것은 우리가 앞으로 이 자료들을 올려 놓을 표준 견본입니다.
06:01
So we collect this MR.
145
346000
2000
이렇게 자기공명 자료를 수집합니다.
06:03
And you can think of this as our satellite view for our map.
146
348000
2000
마치 위성에서 보는 지도와 같은 맥락입니다.
06:05
The next thing we do
147
350000
2000
다음으로 우리가 수집하는 것은
06:07
is we collect what's called a diffusion tensor imaging.
148
352000
3000
Diffusion Tensor Imaging (DTI :확산텐서영상) 이며
06:10
This maps the large cabling in the brain.
149
355000
2000
두뇌의 큰 연결선들을 보여줍니다.
06:12
And again, you can think of this
150
357000
2000
그리고, 이것을 미국의 주와 주 사이를 잇는 고속도로에
06:14
as almost mapping our interstate highways, if you will.
151
359000
2000
빗대어 상상해 보신다면 아마 이해가 빠르실 겁니다.
06:16
The brain is removed from the skull,
152
361000
2000
두뇌는 두개골에서 분리되어
06:18
and then it's sliced into one-centimeter slices.
153
363000
3000
1센티미터 두께의 단면들로 잘립니다.
06:21
And those are frozen solid,
154
366000
2000
그리고 딱딱하게 얼려지고 난 뒤,
06:23
and they're shipped to Seattle.
155
368000
2000
시애틀로 배송되어집니다.
06:25
And in Seattle, we take these --
156
370000
2000
그리고 시애틀에서는, 이것들을 받아서 --
06:27
this is a whole human hemisphere --
157
372000
2000
보시는 것은 인간 반구 전체 입니다 --
06:29
and we put them into what's basically a glorified meat slicer.
158
374000
2000
기본적으로 고기를 얇게 썰어내는 기구에 올리고
06:31
There's a blade here that's going to cut across
159
376000
2000
여기있는 칼날이 뇌 조직의
06:33
a section of the tissue
160
378000
2000
한 부분을 가로질러 잘라 내어
06:35
and transfer it to a microscope slide.
161
380000
2000
현미경 슬라이드 위로 옮깁니다.
06:37
We're going to then apply one of those stains to it,
162
382000
2000
그리고 우리는 염료중 한가지 색을 그곳에 입히고
06:39
and we scan it.
163
384000
2000
스캔을 할 것입니다.
06:41
And then what we get is our first mapping.
164
386000
3000
그리고 나면 첫번째 지도제작이 완성됩니다.
06:44
So this is where experts come in
165
389000
2000
이제 전문가들이 참여하여
06:46
and they make basic anatomic assignments.
166
391000
2000
기본적인 해부 명칭이 배정되어지며 이런
06:48
You could consider this state boundaries, if you will,
167
393000
3000
꽤 광범위한 윤곽선들은 미국의 주 사이의
06:51
those pretty broad outlines.
168
396000
2000
경계선들 이라고도 할 수 있습니다.
06:53
From this, we're able to then fragment that brain into further pieces,
169
398000
4000
이것을 통하여 뇌를 더 작은 조각으로 나눈 뒤에
06:57
which then we can put on a smaller cryostat.
170
402000
2000
더 작은 저온유지장치에 넣습니다.
06:59
And this is just showing this here --
171
404000
2000
그리고 지금 보시다시피 --
07:01
this frozen tissue, and it's being cut.
172
406000
2000
이 얼어붙은 조직은 잘리고 있는 중입니다.
07:03
This is 20 microns thin, so this is about a baby hair's width.
173
408000
3000
두께는 20 마이크론으로 아기들의 머리카락 두께 정도로
07:06
And remember, it's frozen.
174
411000
2000
아직 얼어 있습니다.
07:08
And so you can see here,
175
413000
2000
여기서 보시다시피
07:10
old-fashioned technology of the paintbrush being applied.
176
415000
2000
붓을 이용한 구식적인 기술의 작업을 하고 있습니다.
07:12
We take a microscope slide.
177
417000
2000
현미경 슬라이드를 가지고 와서
07:14
Then we very carefully melt onto the slide.
178
419000
3000
매우 조심스럽게 슬라이드 위에 녹입니다.
07:17
This will then go onto a robot
179
422000
2000
그리고 로봇에게 보내
07:19
that's going to apply one of those stains to it.
180
424000
3000
그곳에서 색을 입히는 작업이 진행됩니다.
07:26
And our anatomists are going to go in and take a deeper look at this.
181
431000
3000
해부학자들은 이것을 가지고 더 깊은 관찰을 합니다.
07:29
So again this is what they can see under the microscope.
182
434000
2000
현미경으로 보면 어렇게 보입니다.
07:31
You can see collections and configurations
183
436000
2000
크고 작은 세포들의 모음과 구성이
07:33
of large and small cells
184
438000
2000
여러 지역에 뭉쳐있는 것을
07:35
in clusters and various places.
185
440000
2000
보실 수 있습니다.
07:37
And from there it's routine. They understand where to make these assignments.
186
442000
2000
그리고 여기서부터는 계속 반복입니다. 해부학자들은 어디에 무엇을
07:39
And they can make basically what's a reference atlas.
187
444000
3000
배치해야 할지 알고 있으며 이렇게 두뇌 지도책이 완성됩니다.
07:42
This is a more detailed map.
188
447000
2000
이것은 더욱 자세한 지도입니다.
07:44
Our scientists then use this
189
449000
2000
저희 과학자들은 이것을 이용하여
07:46
to go back to another piece of that tissue
190
451000
3000
그 조직의 다른 조각으로 돌아가서
07:49
and do what's called laser scanning microdissection.
191
454000
2000
레이저 스캔 현미해부 작업을 합니다.
07:51
So the technician takes the instructions.
192
456000
3000
지시를 받은 후, 기술자가
07:54
They scribe along a place there.
193
459000
2000
한 지역을 표시하게 되면
07:56
And then the laser actually cuts.
194
461000
2000
실제로 그 부분이 레이저로 잘립니다
07:58
You can see that blue dot there cutting. And that tissue falls off.
195
463000
3000
저기 파란 점이 지금 조직을 자르고, 잘린 조직은 떨어지게 됩니다.
08:01
You can see on the microscope slide here,
196
466000
2000
여기 현미경 슬라이드 위에서 보실 수 있습니다.
08:03
that's what's happening in real time.
197
468000
2000
지금 실시간으로 보시고 계십니다.
08:05
There's a container underneath that's collecting that tissue.
198
470000
3000
조직을 모으는 용기가 아래에 있고
08:08
We take that tissue,
199
473000
2000
거기서 그 조직을 가져와서
08:10
we purify the RNA out of it
200
475000
2000
간단한 기술을 통해
08:12
using some basic technology,
201
477000
2000
리보핵산을 정화시킨 후
08:14
and then we put a florescent tag on it.
202
479000
2000
형광 태그를 그 위에 붙입니다.
08:16
We take that tagged material
203
481000
2000
우리는 그 태그가 붙은 물질을 가져다가
08:18
and we put it on to something called a microarray.
204
483000
3000
미세배열기 위에 올려놓습니다.
08:21
Now this may look like a bunch of dots to you,
205
486000
2000
의미없는 점 묶음 같아 보이지만
08:23
but each one of these individual dots
206
488000
2000
이 각각의 점들은
08:25
is actually a unique piece of the human genome
207
490000
2000
슬라이드 위에서 보았던
08:27
that we spotted down on glass.
208
492000
2000
인간 게놈 고유의 조각 입니다.
08:29
This has roughly 60,000 elements on it,
209
494000
3000
약 6만개의 요소를 가지고 있기 때문에,
08:32
so we repeatedly measure various genes
210
497000
3000
저희는 반복하여 2만 5천개의 유전자중
08:35
of the 25,000 genes in the genome.
211
500000
2000
여러가지 유전자들을 측정 후
08:37
And when we take a sample and we hybridize it to it,
212
502000
3000
샘플을 채취하여 혼합물을 만들었고
08:40
we get a unique fingerprint, if you will,
213
505000
2000
다시말해, 독특한 지문을 만들어 냈으며 양적으로
08:42
quantitatively of what genes are turned on in that sample.
214
507000
3000
어떤 유전자들이 그 샘플내에서 반응하는지 알 수 있습니다.
08:45
Now we do this over and over again,
215
510000
2000
이제 우리는 이 작업을 어떤 두뇌가 주어져도
08:47
this process for any given brain.
216
512000
3000
계속 반복해서 진행할 수 있습니다.
08:50
We're taking over a thousand samples for each brain.
217
515000
3000
각각의 두뇌에서는 천개가 넘는 샘플을 채취합니다.
08:53
This area shown here is an area called the hippocampus.
218
518000
3000
지금 보시는 부분은 해마라고 불리는 부분입니다.
08:56
It's involved in learning and memory.
219
521000
2000
학습과 기억력에 관여 하는 부분이죠.
08:58
And it contributes to about 70 samples
220
523000
3000
그리고 천개의 샘플중
09:01
of those thousand samples.
221
526000
2000
70개 정도의 견본을 차지하고 있습니다.
09:03
So each sample gets us about 50,000 data points
222
528000
4000
그래서 각각의 샘플은 반복 측정을 통하여 약 5만개의
09:07
with repeat measurements, a thousand samples.
223
532000
3000
자료포인트와 천개의 샘플을
09:10
So roughly, we have 50 million data points
224
535000
2000
제공 합니다. 인간의 두뇌별로
09:12
for a given human brain.
225
537000
2000
약 500억개의 자료 포인트가 생기게 됩니다.
09:14
We've done right now
226
539000
2000
저희는 현재 두개의 인간 두뇌에 해당하는
09:16
two human brains-worth of data.
227
541000
2000
자료를 수집하였습니다.
09:18
We've put all of that together
228
543000
2000
그리고 그 자료들을 다 모아서
09:20
into one thing,
229
545000
2000
하나의 통합된 자료로 만들었습니다.
09:22
and I'll show you what that synthesis looks like.
230
547000
2000
이제 저는 여러분에게 통합된 자료를 보여드리겠습니다.
09:24
It's basically a large data set of information
231
549000
3000
기본적으로 이것은 많은 정보의 모음 이며
09:27
that's all freely available to any scientist around the world.
232
552000
3000
전세계의 모든 과학자들에게 무료로 열려있습니다.
09:30
They don't even have to log in to come use this tool,
233
555000
3000
이 도구를 사용하기 위하여 로그인 할 필요도 없으며,
09:33
mine this data, find interesting things out with this.
234
558000
4000
이 자료를 바탕으로 새롭고 흥미로운 발견도 하실 수 있습니다.
09:37
So here's the modalities that we put together.
235
562000
3000
여기 우리가 구성해본 양상들이 있습니다.
09:40
You'll start to recognize these things from what we've collected before.
236
565000
3000
좀전에 저희가 모은 자료들을 통해 보셨듯이
09:43
Here's the MR. It provides the framework.
237
568000
2000
자기공명과 함께 관람틀이 제공됩니다.
09:45
There's an operator side on the right that allows you to turn,
238
570000
3000
우측에는 뇌를 돌려볼 수 있는 기능도 있고
09:48
it allows you to zoom in,
239
573000
2000
확대해서 볼 수도 있고
09:50
it allows you to highlight individual structures.
240
575000
3000
각각의 구조물을 밝게 표시할 수도 있습니다.
09:53
But most importantly,
241
578000
2000
하지만 제일 중요한 것은,
09:55
we're now mapping into this anatomic framework,
242
580000
3000
해부학적인 틀을 지도화 한다는 것이며
09:58
which is a common framework for people to understand where genes are turned on.
243
583000
3000
이것을 통해 유전자의 반응들을 한눈에 파악할 수 있습니다.
10:01
So the red levels
244
586000
2000
그래서 빨간색으로 표시된 부분은 유전자의
10:03
are where a gene is turned on to a great degree.
245
588000
2000
반응이 훨씬 더 활발하다는 표시이며
10:05
Green is the sort of cool areas where it's not turned on.
246
590000
3000
초록색은 침착한 부분들로 많은 반응이 보이지 않는 부분입니다.
10:08
And each gene gives us a fingerprint.
247
593000
2000
그리고 각각의 유전자는 지문을 제공합니다.
10:10
And remember that we've assayed all the 25,000 genes in the genome
248
595000
5000
중요한 것은, 저희가 게놈내의 2만 5천개의 모든 유전자를 분석하였으며
10:15
and have all of that data available.
249
600000
4000
그 방대한 자료를 모두에게 열어 놓았다는 것 입니다.
10:19
So what can scientists learn about this data?
250
604000
2000
과학자들은 이 자료를 통해 무엇을 배울 수 있을까요?
10:21
We're just starting to look at this data ourselves.
251
606000
3000
저희도 이제 이 자료를 분석하기 시작하였습니다.
10:24
There's some basic things that you would want to understand.
252
609000
3000
여러분이 아셔야할 몇가지 기초적인 것들이 있습니다.
10:27
Two great examples are drugs,
253
612000
2000
훌륭한 예로써 두가지 약,
10:29
Prozac and Wellbutrin.
254
614000
2000
프로잭과 웰부트린이 있습니다.
10:31
These are commonly prescribed antidepressants.
255
616000
3000
이들은 일반적으로 처방되는 항우울제 입니다.
10:34
Now remember, we're assaying genes.
256
619000
2000
기억하실 것은, 우리는 유전자를 측정하고 있으며
10:36
Genes send the instructions to make proteins.
257
621000
3000
유전자들은 단백질을 만들라는 지시를 내립니다.
10:39
Proteins are targets for drugs.
258
624000
2000
약들은 단백질을 대상으로 하기때문에
10:41
So drugs bind to proteins
259
626000
2000
단백질과 결합을 하게되고
10:43
and either turn them off, etc.
260
628000
2000
그들을 해제하거나 다른 반응을 합니다.
10:45
So if you want to understand the action of drugs,
261
630000
2000
그래서 약이 어떻게 작용하는지 이해하기 위하여서는
10:47
you want to understand how they're acting in the ways you want them to,
262
632000
3000
그 약들이 어떻게 당신이 원하는대로 작용하는지 이해해야 하고
10:50
and also in the ways you don't want them to.
263
635000
2000
또한 원하지 않는대로 작용하는지도 말입니다.
10:52
In the side effect profile, etc.,
264
637000
2000
부작용 및 여러가지 상황에 따라
10:54
you want to see where those genes are turned on.
265
639000
2000
어떤 유전자가 반응하는지 매우 알고 싶으실 겁니다.
10:56
And for the first time, we can actually do that.
266
641000
2000
그리고 사상 최초로, 그것이 가능해졌습니다.
10:58
We can do that in multiple individuals that we've assayed too.
267
643000
3000
저희가 측정했던 많은 개인들의 반응도 관찰이 가능합니다.
11:01
So now we can look throughout the brain.
268
646000
3000
이제 두뇌내부를 세세히 볼 수 있으며
11:04
We can see this unique fingerprint.
269
649000
2000
고유의 지문을 볼수 있고
11:06
And we get confirmation.
270
651000
2000
확인도 가능 합니다.
11:08
We get confirmation that, indeed, the gene is turned on --
271
653000
3000
그 유전자가 정말 반응하고 있다는 확인을 말이죠
11:11
for something like Prozac,
272
656000
2000
프로잭과 같은 경우에도
11:13
in serotonergic structures, things that are already known be affected --
273
658000
3000
세로토닌성 구조및 이미 영향을 받는것으로 알려진 다른것들과 함께
11:16
but we also get to see the whole thing.
274
661000
2000
전체적인 반응도 관찰할 수 있습니다.
11:18
We also get to see areas that no one has ever looked at before,
275
663000
2000
아무도 볼 수 없었던 부분들도 관찰이 가능하며,
11:20
and we see these genes turned on there.
276
665000
2000
유전자들이 그곳에서 반응하는 것을 볼 수 있습니다.
11:22
It's as interesting a side effect as it could be.
277
667000
3000
이보다 더 흥미로운 부작용이 있을까요.
11:25
One other thing you can do with such a thing
278
670000
2000
또 하나 더 가능하게 된 것은
11:27
is you can, because it's a pattern matching exercise,
279
672000
3000
패턴 매칭 작업을 통하여
11:30
because there's unique fingerprint,
280
675000
2000
고유의 지문이 존재하기에
11:32
we can actually scan through the entire genome
281
677000
2000
실제로 전체 게놈을 스캔할 수 있으며
11:34
and find other proteins
282
679000
2000
비슷한 지문을 가진
11:36
that show a similar fingerprint.
283
681000
2000
다른 단백질들을 찾을 수도 있습니다.
11:38
So if you're in drug discovery, for example,
284
683000
3000
예를들어 신약을 개발해야 하는 임무가 주어진다면,
11:41
you can go through
285
686000
2000
게놈이 보여줄 수 있는
11:43
an entire listing of what the genome has on offer
286
688000
2000
전체 목록을 다 확인하여
11:45
to find perhaps better drug targets and optimize.
287
690000
4000
약의 목표물들을 설정하고 최적화 시킬 수 있을 것 입니다.
11:49
Most of you are probably familiar
288
694000
2000
여러분 중 대부분은 아래 문구와 같은 방식의
11:51
with genome-wide association studies
289
696000
2000
게놈분야 연구자료를 뉴스를 통해 접해 보셨을 겁니다.
11:53
in the form of people covering in the news
290
698000
3000
“과학자들은 최근 X 라는 주제에
11:56
saying, "Scientists have recently discovered the gene or genes
291
701000
3000
영향을 미치는 유전자나 유전자들을
11:59
which affect X."
292
704000
2000
발견 하였습니다”
12:01
And so these kinds of studies
293
706000
2000
이런 학문은 정규적으로 과학자들에 의해
12:03
are routinely published by scientists
294
708000
2000
발표되며 꽤 괜찮은 내용을
12:05
and they're great. They analyze large populations.
295
710000
2000
포함하고 있습니다. 그들은 많은 양의
12:07
They look at their entire genomes,
296
712000
2000
집단을 분석하며 전체 게놈들을
12:09
and they try to find hot spots of activity
297
714000
2000
관찰함과 동시에 뜨거운 반응이
12:11
that are linked causally to genes.
298
716000
3000
일어나고 있는 곳을 찾습니다.
12:14
But what you get out of such an exercise
299
719000
2000
하지만 이런 작업을 통해 얻는 것은
12:16
is simply a list of genes.
300
721000
2000
단지 유전자 목록에 불과합니다.
12:18
It tells you the what, but it doesn't tell you the where.
301
723000
3000
무슨일이 일어났는지는 말해주겠지만, 어디서 일어나는지 알 수 없습니다.
12:21
And so it's very important for those researchers
302
726000
3000
그래서 연구원들에게는 이런 자료를 만들었다는게
12:24
that we've created this resource.
303
729000
2000
매우 중요하게 다가옵니다.
12:26
Now they can come in
304
731000
2000
그들은 이제 어떤 활동들을 보고
12:28
and they can start to get clues about activity.
305
733000
2000
쉽게 단서를 찾을수 있습니다.
12:30
They can start to look at common pathways --
306
735000
2000
먼저 보통 쓰이는 활동 경로부터 확인할 수 있으며
12:32
other things that they simply haven't been able to do before.
307
737000
3000
전에는 그저 불가능 했던 방식들을 이제는 시도할 수 있습니다.
12:36
So I think this audience in particular
308
741000
3000
그래서 저는 오늘 청중 여러분이 더욱
12:39
can understand the importance of individuality.
309
744000
3000
각자의 차이의 중요성을 잘 이해하시리라 생각됩니다.
12:42
And I think every human,
310
747000
2000
그리고 모든 인간은
12:44
we all have different genetic backgrounds,
311
749000
4000
각각 다른 유전적인 바탕을 가지고 있으며,
12:48
we all have lived separate lives.
312
753000
2000
각기 다른 삶을 살아왔습니다.
12:50
But the fact is
313
755000
2000
하지만 재미있는 사실은
12:52
our genomes are greater than 99 percent similar.
314
757000
3000
우리의 게놈들은 99퍼센트 이상 일치한다는 것 이고
12:55
We're similar at the genetic level.
315
760000
3000
우리가 유전적 레벨에서도 비슷합니다.
12:58
And what we're finding
316
763000
2000
그리고 우리가 발견한 것은
13:00
is actually, even at the brain biochemical level,
317
765000
2000
생화학적인 두뇌 레벨에서도
13:02
we are quite similar.
318
767000
2000
우리는 매우 비슷합니다.
13:04
And so this shows it's not 99 percent,
319
769000
2000
99퍼센트는 아니지만
13:06
but it's roughly 90 percent correspondence
320
771000
2000
거의 90퍼센트의 일치함을 보입니다
13:08
at a reasonable cutoff,
321
773000
3000
그래서 미지속의 모든 자료들은
13:11
so everything in the cloud is roughly correlated.
322
776000
2000
대락적인 관련성을 보입니다.
13:13
And then we find some outliers,
323
778000
2000
그리고 몇 가지 특수한 평균밖의
13:15
some things that lie beyond the cloud.
324
780000
3000
자료들을 찾기도 하죠.
13:18
And those genes are interesting,
325
783000
2000
이런 유전자들은 매우 흥미롭습니다만,
13:20
but they're very subtle.
326
785000
2000
동시에 매우 민감합니다.
13:22
So I think it's an important message
327
787000
3000
그래서 오늘 여러분에게 보내는 중요한 메시지는
13:25
to take home today
328
790000
2000
우리는 서로의 다른점들에 대해
13:27
that even though we celebrate all of our differences,
329
792000
3000
즐거워 하기도 하지만
13:30
we are quite similar
330
795000
2000
두뇌 레벨에서도 우리는 모두
13:32
even at the brain level.
331
797000
2000
비슷한 존재라는 것 입니다.
13:34
Now what do those differences look like?
332
799000
2000
이런 차이를 눈으로 볼 수 있을까요?
13:36
This is an example of a study that we did
333
801000
2000
보시는 것은 그 차이점들을 정확히 이해하기 위해
13:38
to follow up and see what exactly those differences were --
334
803000
2000
저희들이 마친 연구의 예이며
13:40
and they're quite subtle.
335
805000
2000
그 차이점들은 매우 미묘합니다.
13:42
These are things where genes are turned on in an individual cell type.
336
807000
4000
이 부분들은 한가지 세포 유형 속의 유전자들이 반응하고 있는 곳 입니다.
13:46
These are two genes that we found as good examples.
337
811000
3000
저희가 찾은 이 두개의 유전자들이 좋은 예 입니다.
13:49
One is called RELN -- it's involved in early developmental cues.
338
814000
3000
첫번째는 RELN 이라고 불리며 초기 진행단계 암시에 관계 되어있습니다.
13:52
DISC1 is a gene
339
817000
2000
DISC1 는 한 유전자로서
13:54
that's deleted in schizophrenia.
340
819000
2000
정신분열증상 에서는 누락되어 있습니다.
13:56
These aren't schizophrenic individuals,
341
821000
2000
보시는 것은 정신분열증을 겪는 사람들이 아니지만,
13:58
but they do show some population variation.
342
823000
3000
집단사이 편차가 존재하기도 합니다.
14:01
And so what you're looking at here
343
826000
2000
그래서 지금 보시는 것은
14:03
in donor one and donor four,
344
828000
2000
제공자 1번과 4번의 것으로
14:05
which are the exceptions to the other two,
345
830000
2000
다른 두 제공자들과는 예외적으로
14:07
that genes are being turned on
346
832000
2000
매우 특정한 조직의 부분집합 내에서
14:09
in a very specific subset of cells.
347
834000
2000
유전자들이 반응하고 있습니다.
14:11
It's this dark purple precipitate within the cell
348
836000
3000
지금 보이는 조직내의 어두운 보랏빛 침전물이
14:14
that's telling us a gene is turned on there.
349
839000
3000
유전자가 그 곳에서 반응하고 있다고 말해 줍니다.
14:17
Whether or not that's due
350
842000
2000
이것이 그 개인의 유전적인
14:19
to an individual's genetic background or their experiences,
351
844000
2000
배경이나 경험에 따른 것인지 아닌지는,
14:21
we don't know.
352
846000
2000
저희도 알 수 없습니다.
14:23
Those kinds of studies require much larger populations.
353
848000
3000
그런 연구를 위해서는 훨씬 많은 샘플들이 필요합니다.
14:28
So I'm going to leave you with a final note
354
853000
2000
마지막으로 두뇌의 복잡성에 대해서와
14:30
about the complexity of the brain
355
855000
3000
얼마나 아직도 많은 연구가 필요한지에 대해서
14:33
and how much more we have to go.
356
858000
2000
말씀드리며 말을 마치고 싶습니다.
14:35
I think these resources are incredibly valuable.
357
860000
2000
전 이 자료들이 엄청난 가치를 지닌다고 생각합니다.
14:37
They give researchers a handle
358
862000
2000
연구원들에게 어디로 나아가야 할지를
14:39
on where to go.
359
864000
2000
알려주는 방향타가 되어 줍니다.
14:41
But we only looked at a handful of individuals at this point.
360
866000
3000
하지만 지금까지 우리는 매우 소수의 사람들의 자료만 확인해 보았습니다.
14:44
We're certainly going to be looking at more.
361
869000
2000
물론 앞으로는 훨씬 더 사람들의 자료를 볼 것입니다.
14:46
I'll just close by saying
362
871000
2000
마지막으로 제가 하고 싶은 말은
14:48
that the tools are there,
363
873000
2000
필요한 도구는 준비되었으며
14:50
and this is truly an unexplored, undiscovered continent.
364
875000
4000
이것은 아무도 탐험하지 않은 미지의 분야라는 것 입니다.
14:54
This is the new frontier, if you will.
365
879000
4000
다시말해 새로운 국경입니다.
14:58
And so for those who are undaunted,
366
883000
2000
두뇌의 새로운 발견을 두려워 하지 않으며
15:00
but humbled by the complexity of the brain,
367
885000
2000
그 신비의 소중함을 아는 자들에게는
15:02
the future awaits.
368
887000
2000
밝은 미래가 기다리고 있습니다.
15:04
Thanks.
369
889000
2000
감사합니다.
15:06
(Applause)
370
891000
9000
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Allan Jones - Brain scientistAs CEO of the Allen Institute for Brain Science, Allan Jones leads an ambitious project to build an open, online, interactive atlas of the human brain.
Why you should listen
The Allen Institute for Brain Science -- based in Seattle, kickstarted by Microsoft co-founder Paul Allen -- has a mission to fuel discoveries about the human brain by building tools the entire scientific community can use. As CEO, one of Allan Jones' first projects was to lead the drive to create a comprehensive atlas of the brain of a mouse. Flash forward to April 2011, when the Allen Institute announced the first milestone in its online interactive atlas of the human brain, showing the activity of the more than 20,000 human genes it contains. It's based on a composite of 15 brains, since every human brain is unique.
Think of the Allen Human Brain Atlas as a high-tech bridge between brain anatomy and genetics. Using this atlas, scientists will be able to determine where in the brain genes that encode specific proteins are active, including proteins that are affected by medication. Or researchers could zoom in on brain structures thought to be altered in mental disorders such as schizophrenia to find their molecular footprint. The atlas may provide clues to memory, attention, motor coordination, hunger, and perhaps emotions such as happiness or anxiety.
He says: "Understanding how our genes are used in our brains will help scientists and the medical community better understand and discover new treatments for the full spectrum of brain diseases and disorders."
Watch Dr. Jones' latest TEDx talk on the map of the brain, from TEDxCaltech 2013 >>
Allan Jones | Speaker | TED.com