TEDGlobal 2011
Allan Jones: A map of the brain
Ален Џонс: Мапа на мозокот
Filmed:
Readability: 4.4
1,269,611 views
Како да разбереме на кој начин фунционира мозокот? Исто како што го разбираме градот: преку правење на мапа: Во овој визуелно запрепастувачки говор, Ален Џонс покажува како неговиот тим врши означување на активните гени одделно во секоја мала мозочна област, и воедно како сето тоа е поврзано.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Humans have long held a fascination
0
0
2000
Луѓето одамна биле фасцинирани
00:17
for the human brain.
1
2000
2000
од човечкиот мозок.
00:19
We chart it, we've described it,
2
4000
3000
Сме го претставувале на график,
00:22
we've drawn it,
3
7000
2000
сме го опишувале, цртале,
00:24
we've mapped it.
4
9000
3000
сме го мапирале.
00:27
Now just like the physical maps of our world
5
12000
3000
Исто како што мапите за физичкиот свет
00:30
that have been highly influenced by technology --
6
15000
3000
беа зависни од развојот на технологијата --
00:33
think Google Maps,
7
18000
2000
пример Google Maps,
00:35
think GPS --
8
20000
2000
или GPS-от --
00:37
the same thing is happening for brain mapping
9
22000
2000
истото се случува и со мапирањето на мозокот
00:39
through transformation.
10
24000
2000
преку трансформација.
00:41
So let's take a look at the brain.
11
26000
2000
Да го погледнеме мозокот.
00:43
Most people, when they first look at a fresh human brain,
12
28000
3000
Повеќето луѓе, кога прв пат ќе видат свеж човечки мозок,
00:46
they say, "It doesn't look what you're typically looking at
13
31000
3000
велат, "Па и не личи баш
00:49
when someone shows you a brain."
14
34000
2000
на мозок".
00:51
Typically, what you're looking at is a fixed brain. It's gray.
15
36000
3000
Вообичаено, навикнати сте да гледате мозок кој е сив.
00:54
And this outer layer, this is the vasculature,
16
39000
2000
Овој надворешен слој, ова е васкулатурата,
00:56
which is incredible, around a human brain.
17
41000
2000
во човечкиот мозок.
00:58
This is the blood vessels.
18
43000
2000
Ова се крвните садови.
01:00
20 percent of the oxygen
19
45000
3000
20 проценти од кислородот
01:03
coming from your lungs,
20
48000
2000
што доаѓа од белите дробови,
01:05
20 percent of the blood pumped from your heart,
21
50000
2000
20 проценти крв испумпана од срцето,
01:07
is servicing this one organ.
22
52000
2000
служи само за овој орган.
01:09
That's basically, if you hold two fists together,
23
54000
2000
Мозокот е отприлика малку поголем од големината
01:11
it's just slightly larger than the two fists.
24
56000
2000
на две стиснати тупаници.
01:13
Scientists, sort of at the end of the 20th century,
25
58000
3000
Научниците, некаде на крајот од 20-от век,
01:16
learned that they could track blood flow
26
61000
2000
открија дека можат да го следат крвниот тек
01:18
to map non-invasively
27
63000
3000
со цел да извршат не-инвазивно
01:21
where activity was going on in the human brain.
28
66000
3000
мапирање на мозочната активност.
01:24
So for example, they can see in the back part of the brain,
29
69000
3000
На пример, можат да погледнат во задниот дел од мозокот,
01:27
which is just turning around there.
30
72000
2000
кој што се врти кон нас.
01:29
There's the cerebellum; that's keeping you upright right now.
31
74000
2000
Ова е церебелумот; тој ве држи исправени во моментов.
01:31
It's keeping me standing. It's involved in coordinated movement.
32
76000
3000
Ми овозможува да стојам. Ги овозможува координираните движења.
01:34
On the side here, this is temporal cortex.
33
79000
3000
Од страната овде, ова е темпоралниот кортекс.
01:37
This is the area where primary auditory processing --
34
82000
3000
Ова е областа одговорна за примарна обработка на звукот --
01:40
so you're hearing my words,
35
85000
2000
вие ги слушате моите зборови,
01:42
you're sending it up into higher language processing centers.
36
87000
2000
а потоа ги праќате во повисоките центри за јазична обработка.
01:44
Towards the front of the brain
37
89000
2000
Кон предниот дел од мозокот
01:46
is the place in which all of the more complex thought, decision making --
38
91000
3000
се одвива посложеното размислување, донесувањето на одлуки --
01:49
it's the last to mature in late adulthood.
39
94000
4000
тој дел созрева последен во доцната возраст.
01:53
This is where all your decision-making processes are going on.
40
98000
3000
Овде се одвива целиот процес за донесување одлуки.
01:56
It's the place where you're deciding right now
41
101000
2000
Место каде што во моментов одлучувате
01:58
you probably aren't going to order the steak for dinner.
42
103000
3000
дека веројатно нема да нарачате стек за вечера.
02:01
So if you take a deeper look at the brain,
43
106000
2000
Доколку подлабоко погледнете во мозокот,
02:03
one of the things, if you look at it in cross-section,
44
108000
2000
т.е. доколку погледнете напречно,
02:05
what you can see
45
110000
2000
ќе видите
02:07
is that you can't really see a whole lot of structure there.
46
112000
3000
дека нема да забележите многу структурираност.
02:10
But there's actually a lot of structure there.
47
115000
2000
Но, всушност има многу голема структурираност.
02:12
It's cells and it's wires all wired together.
48
117000
2000
Ова се клетките и мрежи со кои меѓусебно се поврзани.
02:14
So about a hundred years ago,
49
119000
2000
Некаде пред сто години,
02:16
some scientists invented a stain that would stain cells.
50
121000
2000
некои научници открија дамка за боење на клетките.
02:18
And that's shown here in the the very light blue.
51
123000
3000
Тоа е прикажано овде во светло плавото.
02:21
You can see areas
52
126000
2000
Гледате области
02:23
where neuronal cell bodies are being stained.
53
128000
2000
каде нормални клеточни тела се обоени.
02:25
And what you can see is it's very non-uniform. You see a lot more structure there.
54
130000
3000
Гледате дека е многу нееднакво. Овде се наоѓа многу поголема структурираност.
02:28
So the outer part of that brain
55
133000
2000
Надворешниот дел од мозокот
02:30
is the neocortex.
56
135000
2000
се вика неокортекс.
02:32
It's one continuous processing unit, if you will.
57
137000
3000
Тој е единица за континуирана обработка на податоци.
02:35
But you can also see things underneath there as well.
58
140000
2000
Но, исто така може да видите други нешта под него.
02:37
And all of these blank areas
59
142000
2000
Во сите овие бели области
02:39
are the areas in which the wires are running through.
60
144000
2000
поминуваат жиците.
02:41
They're probably less cell dense.
61
146000
2000
Веројатно имаат помалку клетки.
02:43
So there's about 86 billion neurons in our brain.
62
148000
4000
Има околу 86 милијарди неврони во нашиот мозок.
02:47
And as you can see, they're very non-uniformly distributed.
63
152000
3000
Можете да видите, дека се многу нееднакво распространети.
02:50
And how they're distributed really contributes
64
155000
2000
А, начинот на распространетост придонесува
02:52
to their underlying function.
65
157000
2000
за нивната функција.
02:54
And of course, as I mentioned before,
66
159000
2000
Се разбира, како што спомнав,
02:56
since we can now start to map brain function,
67
161000
3000
сега можеме да ја мапираме функцијата на мозокот,
02:59
we can start to tie these into the individual cells.
68
164000
3000
и можеме да ги набљудуваме индивидуалните клетки.
03:02
So let's take a deeper look.
69
167000
2000
Да погледнеме подлабоко.
03:04
Let's look at neurons.
70
169000
2000
Да ги погледнеме невроните.
03:06
So as I mentioned, there are 86 billion neurons.
71
171000
2000
Како што спомнав, има 86 милијарди неврони.
03:08
There are also these smaller cells as you'll see.
72
173000
2000
Има и помали клетки, ќе видите.
03:10
These are support cells -- astrocytes glia.
73
175000
2000
Овие се подржувачки клетки - astrocytes glia.
03:12
And the nerves themselves
74
177000
3000
Самите неврони
03:15
are the ones who are receiving input.
75
180000
2000
добиваат инпут.
03:17
They're storing it, they're processing it.
76
182000
2000
Го складираат и го обработуваат.
03:19
Each neuron is connected via synapses
77
184000
4000
Секој неврон е поврзан преку синапси
03:23
to up to 10,000 other neurons in your brain.
78
188000
3000
со најмногу 10.000 други неврони во мозокот.
03:26
And each neuron itself
79
191000
2000
Секој неврон
03:28
is largely unique.
80
193000
2000
е воглавно уникатен.
03:30
The unique character of both individual neurons
81
195000
2000
Уникатниот карактер на индивидуалните неврони
03:32
and neurons within a collection of the brain
82
197000
2000
и невроните како дел од мозокот
03:34
are driven by fundamental properties
83
199000
3000
се детерминирани од основните карактеристики
03:37
of their underlying biochemistry.
84
202000
2000
на нивната биохемија.
03:39
These are proteins.
85
204000
2000
Ова се протеини.
03:41
They're proteins that are controlling things like ion channel movement.
86
206000
3000
Тие го контролираат движењето на јоните низ каналот.
03:44
They're controlling who nervous system cells partner up with.
87
209000
4000
Тие го контролираат начинот на поврзување помеѓу нервните клетки.
03:48
And they're controlling
88
213000
2000
Исто така ги контролираат
03:50
basically everything that the nervous system has to do.
89
215000
2000
во основа сите функции на нервниот систем.
03:52
So if we zoom in to an even deeper level,
90
217000
3000
Доколку зумираме во уште подлабоко ниво,
03:55
all of those proteins
91
220000
2000
сите овие протеини
03:57
are encoded by our genomes.
92
222000
2000
се енкодирани од страна на нашиот геном.
03:59
We each have 23 pairs of chromosomes.
93
224000
3000
Сите ние имаме 23 пара на хромозоми.
04:02
We get one from mom, one from dad.
94
227000
2000
Еден хромозом добиваме од мама, друг од тато.
04:04
And on these chromosomes
95
229000
2000
На овие хромозоми
04:06
are roughly 25,000 genes.
96
231000
2000
има отприлика 25,000 гени.
04:08
They're encoded in the DNA.
97
233000
2000
Тие се енкодирани во ДНК (ДезоксиРибонуклеинскаКиселина).
04:10
And the nature of a given cell
98
235000
3000
Природата на дадена клетка
04:13
driving its underlying biochemistry
99
238000
2000
и нејзината биохемија
04:15
is dictated by which of these 25,000 genes
100
240000
3000
зависи од тоа кои од овие 25,000 гени
04:18
are turned on
101
243000
2000
се активирани
04:20
and at what level they're turned on.
102
245000
2000
и на кое ниво се активирани.
04:22
And so our project
103
247000
2000
Нашиот проект
04:24
is seeking to look at this readout,
104
249000
3000
е да ги истражиме овие гени,
04:27
understanding which of these 25,000 genes is turned on.
105
252000
3000
и да разбереме кои од овие 25,000 гени се активирани.
04:30
So in order to undertake such a project,
106
255000
3000
За да отпочнеме еден ваков проект,
04:33
we obviously need brains.
107
258000
3000
се разбира ни требаат мозоци.
04:36
So we sent our lab technician out.
108
261000
3000
Така, ги испративме лаборантите во потрага.
04:39
We were seeking normal human brains.
109
264000
2000
Баравме нормални човечки мозоци.
04:41
What we actually start with
110
266000
2000
Всушност започнуваме
04:43
is a medical examiner's office.
111
268000
2000
од медицинскиот вештак.
04:45
This a place where the dead are brought in.
112
270000
2000
Ова е место каде што ги носат мртвите.
04:47
We are seeking normal human brains.
113
272000
2000
Баравме нормални човечки мозоци.
04:49
There's a lot of criteria by which we're selecting these brains.
114
274000
3000
Има многу критериуми според кои ги бираме мозоците.
04:52
We want to make sure
115
277000
2000
Сакаме да бидеме сигурни
04:54
that we have normal humans between the ages of 20 to 60,
116
279000
3000
дека имаме нормални човечки мозоци со возраст од 20 до 60,
04:57
they died a somewhat natural death
117
282000
2000
дека смртта е природна и
04:59
with no injury to the brain,
118
284000
2000
без повреда на мозокот,
05:01
no history of psychiatric disease,
119
286000
2000
дека не постои психијатриска болест,
05:03
no drugs on board --
120
288000
2000
ниту пак користење дрога --
05:05
we do a toxicology workup.
121
290000
2000
спроведуваме токсиколошки тест.
05:07
And we're very careful
122
292000
2000
Многу сме внимателни
05:09
about the brains that we do take.
123
294000
2000
какви мозоци бираме.
05:11
We're also selecting for brains
124
296000
2000
Исто така бираме мозоци
05:13
in which we can get the tissue,
125
298000
2000
од кои со согласност,
05:15
we can get consent to take the tissue
126
300000
2000
би можеле да земеме ткиво
05:17
within 24 hours of time of death.
127
302000
2000
во рок од 24 часа по смртта.
05:19
Because what we're trying to measure, the RNA --
128
304000
3000
Се обидуваме да ја мериме РНК (РибоНуклеинскаКиселина)-
05:22
which is the readout from our genes --
129
307000
2000
преку која ги читаме нашите гени -
05:24
is very labile,
130
309000
2000
а таа е многу нестабилна,
05:26
and so we have to move very quickly.
131
311000
2000
и поради тоа мораме многу брзо да реагираме.
05:28
One side note on the collection of brains:
132
313000
3000
Да кажам нешто за собирањето на мозоци:
05:31
because of the way that we collect,
133
316000
2000
поради начинот на селекција,
05:33
and because we require consent,
134
318000
2000
и поради тоа што бараме согласност,
05:35
we actually have a lot more male brains than female brains.
135
320000
3000
всушност имаме многу повеќе машки отколку женски мозоци.
05:38
Males are much more likely to die an accidental death in the prime of their life.
136
323000
3000
Многу е поголема веројатноста дека машките ќе починат во несреќа.
05:41
And men are much more likely
137
326000
2000
И многу поголема е веројатноста
05:43
to have their significant other, spouse, give consent
138
328000
3000
дека нивната сопруга ќе даде согласност
05:46
than the other way around.
139
331000
2000
отколку обратно.
05:48
(Laughter)
140
333000
4000
(Смеа)
05:52
So the first thing that we do at the site of collection
141
337000
2000
Најпрвин правиме снимање со
05:54
is we collect what's called an MR.
142
339000
2000
магнетна резонанца.
05:56
This is magnetic resonance imaging -- MRI.
143
341000
2000
Ова е снимањето со магнетна резонанца.
05:58
It's a standard template by which we're going to hang the rest of this data.
144
343000
3000
Тоа е стандардната процедура за добивање податоци.
06:01
So we collect this MR.
145
346000
2000
Значи правиме магнетна резонанца.
06:03
And you can think of this as our satellite view for our map.
146
348000
2000
Замислете дека ова е сателитска снимка на нашата мапа.
06:05
The next thing we do
147
350000
2000
Потоа
06:07
is we collect what's called a diffusion tensor imaging.
148
352000
3000
правиме подетални снимки.
06:10
This maps the large cabling in the brain.
149
355000
2000
Ова ни дава слика за поврзаноста на мозокот.
06:12
And again, you can think of this
150
357000
2000
И повторно, замислете дека
06:14
as almost mapping our interstate highways, if you will.
151
359000
2000
ова се нашите меѓудржавни автопати.
06:16
The brain is removed from the skull,
152
361000
2000
Мозокот се отстранува од черепот,
06:18
and then it's sliced into one-centimeter slices.
153
363000
3000
и потоа се сече во парчиња од еден сантиметар.
06:21
And those are frozen solid,
154
366000
2000
Кои потоа се замрзнуваат,
06:23
and they're shipped to Seattle.
155
368000
2000
и се испраќаат во Сиетл.
06:25
And in Seattle, we take these --
156
370000
2000
Во Сиетл, ги земаме овие
06:27
this is a whole human hemisphere --
157
372000
2000
мозочни хемисфери -
06:29
and we put them into what's basically a glorified meat slicer.
158
374000
2000
ги ставаме во нешто налик на сечач за месо.
06:31
There's a blade here that's going to cut across
159
376000
2000
Сечилото врши сечење на
06:33
a section of the tissue
160
378000
2000
делови од ткивото
06:35
and transfer it to a microscope slide.
161
380000
2000
кое потоа се става на микроскопско стакло.
06:37
We're going to then apply one of those stains to it,
162
382000
2000
Потоа вршиме негово обојување со една дамка,
06:39
and we scan it.
163
384000
2000
и го скенираме.
06:41
And then what we get is our first mapping.
164
386000
3000
Така го добиваме првото мапирање.
06:44
So this is where experts come in
165
389000
2000
Овде експертите влегуваат во игра
06:46
and they make basic anatomic assignments.
166
391000
2000
и ги прават основните анатомски обележувања.
06:48
You could consider this state boundaries, if you will,
167
393000
3000
Замислете дека ова се државни граници,
06:51
those pretty broad outlines.
168
396000
2000
овие широки ознаки.
06:53
From this, we're able to then fragment that brain into further pieces,
169
398000
4000
Од ова, имаме можност да го фрагментираме мозокот во уште повеќе делови,
06:57
which then we can put on a smaller cryostat.
170
402000
2000
кои можеме да ги ставиме во помал терморегулатор.
06:59
And this is just showing this here --
171
404000
2000
Тоа го гледаме овде --
07:01
this frozen tissue, and it's being cut.
172
406000
2000
замрзнатото ткиво, кое што се сече.
07:03
This is 20 microns thin, so this is about a baby hair's width.
173
408000
3000
Ова е широко 20 микрони, како ширината на бебешка коса.
07:06
And remember, it's frozen.
174
411000
2000
Запаметете, замрзнато е.
07:08
And so you can see here,
175
413000
2000
Овде гледате,
07:10
old-fashioned technology of the paintbrush being applied.
176
415000
2000
застарена технологија каде што се користи четка.
07:12
We take a microscope slide.
177
417000
2000
Земаме микроскопско стакло.
07:14
Then we very carefully melt onto the slide.
178
419000
3000
И го прилепуваме врз ткивото.
07:17
This will then go onto a robot
179
422000
2000
Ова потоа влегува во робот
07:19
that's going to apply one of those stains to it.
180
424000
3000
кој ќе изврши примена на една од дамките.
07:26
And our anatomists are going to go in and take a deeper look at this.
181
431000
3000
Потоа нашите анатоми подлабоко ќе го разгледаат ова.
07:29
So again this is what they can see under the microscope.
182
434000
2000
Повторно, ова е она што тие гледаат под микроскопот.
07:31
You can see collections and configurations
183
436000
2000
Гледате збирови и конфигурации
07:33
of large and small cells
184
438000
2000
на мали и големи клетки
07:35
in clusters and various places.
185
440000
2000
во кластери низ различни локации.
07:37
And from there it's routine. They understand where to make these assignments.
186
442000
2000
Од овде па натаму сè е рутина. Откриваат каде да ги направат обележувањата.
07:39
And they can make basically what's a reference atlas.
187
444000
3000
Во основа, на крај се добива референтен атлас.
07:42
This is a more detailed map.
188
447000
2000
Ова е подетална мапа.
07:44
Our scientists then use this
189
449000
2000
Нашите научници го користат ова
07:46
to go back to another piece of that tissue
190
451000
3000
за да се вратат на друго парче од тоа ткиво
07:49
and do what's called laser scanning microdissection.
191
454000
2000
и да направат т.н. ласерска микродисекција.
07:51
So the technician takes the instructions.
192
456000
3000
Техничарот ги добива инструкциите.
07:54
They scribe along a place there.
193
459000
2000
Означуваат место.
07:56
And then the laser actually cuts.
194
461000
2000
Потоа ласерот врши сечење.
07:58
You can see that blue dot there cutting. And that tissue falls off.
195
463000
3000
Можете да ја видите плавата точка како сече. И ткивото отпаѓа.
08:01
You can see on the microscope slide here,
196
466000
2000
Овде на микроскопското стакло може да видите,
08:03
that's what's happening in real time.
197
468000
2000
како изгледа во реалност.
08:05
There's a container underneath that's collecting that tissue.
198
470000
3000
Одоздола има контејнер во кој што се собира тоа ткиво.
08:08
We take that tissue,
199
473000
2000
Го земаме тоа ткиво,
08:10
we purify the RNA out of it
200
475000
2000
ја прочистуваме РНК од него
08:12
using some basic technology,
201
477000
2000
со користење на едноставна технологија,
08:14
and then we put a florescent tag on it.
202
479000
2000
и потоа ставаме флуоресцентен маркер на него.
08:16
We take that tagged material
203
481000
2000
Го земаме маркираниот материјал
08:18
and we put it on to something called a microarray.
204
483000
3000
и го ставаме во т.н. микроред.
08:21
Now this may look like a bunch of dots to you,
205
486000
2000
Ова можеби ви изгледа како еден куп точки,
08:23
but each one of these individual dots
206
488000
2000
но секоја од овие поединечни точки
08:25
is actually a unique piece of the human genome
207
490000
2000
е всушност уникатно парче од човечкиот геном
08:27
that we spotted down on glass.
208
492000
2000
кое што е забележано на стаклото.
08:29
This has roughly 60,000 elements on it,
209
494000
3000
Ова содржи отприлика 60,000 елементи,
08:32
so we repeatedly measure various genes
210
497000
3000
значи вршиме повторени мерења на различните гени
08:35
of the 25,000 genes in the genome.
211
500000
2000
од 25-те илјади гени во човечкиот геном.
08:37
And when we take a sample and we hybridize it to it,
212
502000
3000
Откако ќе земаме примерок и ќе го хибридизираме со микроредот,
08:40
we get a unique fingerprint, if you will,
213
505000
2000
од тоа добиваме уникатен отпечаток,
08:42
quantitatively of what genes are turned on in that sample.
214
507000
3000
кој ни кажува кои гени се активирани во тој примерок.
08:45
Now we do this over and over again,
215
510000
2000
Ова го повторуваме повеќе пати,
08:47
this process for any given brain.
216
512000
3000
за секој даден мозок.
08:50
We're taking over a thousand samples for each brain.
217
515000
3000
Земаме преку илјада примероци од секој мозок.
08:53
This area shown here is an area called the hippocampus.
218
518000
3000
Оваа област овде се вика хипокампус.
08:56
It's involved in learning and memory.
219
521000
2000
Одговорна е за учењето и памтењето.
08:58
And it contributes to about 70 samples
220
523000
3000
И таа учествува со околу 70 примероци
09:01
of those thousand samples.
221
526000
2000
од тие илјада примероци.
09:03
So each sample gets us about 50,000 data points
222
528000
4000
Секој примерок ни дава околу 50,000 единици на податоци
09:07
with repeat measurements, a thousand samples.
223
532000
3000
кое што кога ќе го помножиме со илјада,
09:10
So roughly, we have 50 million data points
224
535000
2000
ќе добиеме 50 милиони единици на податоци
09:12
for a given human brain.
225
537000
2000
за секој даден човечки мозок.
09:14
We've done right now
226
539000
2000
Досега имаме обработено
09:16
two human brains-worth of data.
227
541000
2000
два човечки мозоци.
09:18
We've put all of that together
228
543000
2000
Тоа го синтетизиравме
09:20
into one thing,
229
545000
2000
во една целина,
09:22
and I'll show you what that synthesis looks like.
230
547000
2000
и сега ќе ви покажам како изгледа тоа.
09:24
It's basically a large data set of information
231
549000
3000
Во основа тоа се голем број податоци
09:27
that's all freely available to any scientist around the world.
232
552000
3000
слободно достапни за секој научник во светот.
09:30
They don't even have to log in to come use this tool,
233
555000
3000
Дури не мора да се логираат за да ја користат оваа алатка,
09:33
mine this data, find interesting things out with this.
234
558000
4000
да ги анализираат податоците и да откријат интересни работи.
09:37
So here's the modalities that we put together.
235
562000
3000
Еве ги деловите што ги составивме.
09:40
You'll start to recognize these things from what we've collected before.
236
565000
3000
Ќе ги препознаете овие работи врз основа на она што го видовте претходно.
09:43
Here's the MR. It provides the framework.
237
568000
2000
Еве ја магнетната резонанца. Ја дава рамката.
09:45
There's an operator side on the right that allows you to turn,
238
570000
3000
Од десно е местото за оперирање кое ви овозможува да ротирате,
09:48
it allows you to zoom in,
239
573000
2000
да зумирате,
09:50
it allows you to highlight individual structures.
240
575000
3000
ви овозможува да ги означите поединечните структури.
09:53
But most importantly,
241
578000
2000
Но најважно,
09:55
we're now mapping into this anatomic framework,
242
580000
3000
сега ја мапираме анатомската рамка,
09:58
which is a common framework for people to understand where genes are turned on.
243
583000
3000
која ви овозможува да разберете каде се активирани гените.
10:01
So the red levels
244
586000
2000
Црвените нивоа
10:03
are where a gene is turned on to a great degree.
245
588000
2000
се места каде генот е активиран во голем степен.
10:05
Green is the sort of cool areas where it's not turned on.
246
590000
3000
Зеленото се области каде што не е активиран.
10:08
And each gene gives us a fingerprint.
247
593000
2000
Секој ген ни дава отпечаток.
10:10
And remember that we've assayed all the 25,000 genes in the genome
248
595000
5000
Ги анализиравме сите 25,000 гени од геномот
10:15
and have all of that data available.
249
600000
4000
и сите тие податоци ни се достапни.
10:19
So what can scientists learn about this data?
250
604000
2000
Што можат да научат научниците од овие податоци?
10:21
We're just starting to look at this data ourselves.
251
606000
3000
Туку што почнуваме да ги разгледуваме податоците.
10:24
There's some basic things that you would want to understand.
252
609000
3000
Има некои едноставни работи за кои ќе сакате да слушнете.
10:27
Two great examples are drugs,
253
612000
2000
Два одлични примера се лековите,
10:29
Prozac and Wellbutrin.
254
614000
2000
Прозак и Велбутрин.
10:31
These are commonly prescribed antidepressants.
255
616000
3000
Ова се антидепресиви кои често се препишуваат.
10:34
Now remember, we're assaying genes.
256
619000
2000
Како што знаете ние ги анализираме гените.
10:36
Genes send the instructions to make proteins.
257
621000
3000
Гените испраќаат наредби за правење на протеини.
10:39
Proteins are targets for drugs.
258
624000
2000
Протеините се цел на лековите.
10:41
So drugs bind to proteins
259
626000
2000
Лековите се врзуваат за протеините
10:43
and either turn them off, etc.
260
628000
2000
и ги активираат или деактивираат, итн.
10:45
So if you want to understand the action of drugs,
261
630000
2000
Ако сакате да го разберете влијанието на лековите,
10:47
you want to understand how they're acting in the ways you want them to,
262
632000
3000
тогаш треба да разберете како влијаат на пожелен начин и исто,
10:50
and also in the ways you don't want them to.
263
635000
2000
така на начин кој е непожелен.
10:52
In the side effect profile, etc.,
264
637000
2000
Во делот за нус-појави, итн.,
10:54
you want to see where those genes are turned on.
265
639000
2000
ќе сакате да видите каде се активирани тие гени.
10:56
And for the first time, we can actually do that.
266
641000
2000
За прв пат, можеме да го направиме тоа.
10:58
We can do that in multiple individuals that we've assayed too.
267
643000
3000
Можеме да го постигнеме тоа кај повеќе индивидуи што ги анализиравме.
11:01
So now we can look throughout the brain.
268
646000
3000
Сега можеме да гледаме во мозокот.
11:04
We can see this unique fingerprint.
269
649000
2000
Можеме да го видиме уникатниот отпечаток.
11:06
And we get confirmation.
270
651000
2000
И добиваме потврда.
11:08
We get confirmation that, indeed, the gene is turned on --
271
653000
3000
Добиваме потврда дека, навистина генот е активиран --
11:11
for something like Prozac,
272
656000
2000
за Прозак,
11:13
in serotonergic structures, things that are already known be affected --
273
658000
3000
во серотонинските структури, за кои се знаеше дека се засегнати --
11:16
but we also get to see the whole thing.
274
661000
2000
но исто така добиваме поглед кон целината.
11:18
We also get to see areas that no one has ever looked at before,
275
663000
2000
Исто така можеме да видиме области кои што досега никој не ги забележуваше,
11:20
and we see these genes turned on there.
276
665000
2000
и гледаме дека овие гени се активирани таму.
11:22
It's as interesting a side effect as it could be.
277
667000
3000
Најинтересната нус-појава до сега.
11:25
One other thing you can do with such a thing
278
670000
2000
Друго што можете да правите,
11:27
is you can, because it's a pattern matching exercise,
279
672000
3000
бидејќи ова е вежба за откривање на шеми,
11:30
because there's unique fingerprint,
280
675000
2000
и бидејќи барате уникатен отпечаток,
11:32
we can actually scan through the entire genome
281
677000
2000
е дека всушност можете да го скенирате целиот геном
11:34
and find other proteins
282
679000
2000
и да ги најдете другите протеини
11:36
that show a similar fingerprint.
283
681000
2000
кои покажуваат сличен отпечаток.
11:38
So if you're in drug discovery, for example,
284
683000
3000
На пример, доколку истражувате лекови,
11:41
you can go through
285
686000
2000
можете да разгледате
11:43
an entire listing of what the genome has on offer
286
688000
2000
што нуди геномот со цел
11:45
to find perhaps better drug targets and optimize.
287
690000
4000
подобро да го насочите лекот и со тоа да го подобрите.
11:49
Most of you are probably familiar
288
694000
2000
Повеќето од вас се запознаени
11:51
with genome-wide association studies
289
696000
2000
со геномските истражувања
11:53
in the form of people covering in the news
290
698000
3000
презентирани во вестите, каде
11:56
saying, "Scientists have recently discovered the gene or genes
291
701000
3000
велат, "Научниците неодамна го открија генот или гените
11:59
which affect X."
292
704000
2000
што влијаат врз X."
12:01
And so these kinds of studies
293
706000
2000
Ваков вид на истражувања
12:03
are routinely published by scientists
294
708000
2000
научниците рутински објавуваат
12:05
and they're great. They analyze large populations.
295
710000
2000
и тие се супер. Анализираат големи популации.
12:07
They look at their entire genomes,
296
712000
2000
Ги земаат во предвид целите геноми,
12:09
and they try to find hot spots of activity
297
714000
2000
и се обидуваат да ги најдат местата на активност
12:11
that are linked causally to genes.
298
716000
3000
кои се поврзани каузално со гените.
12:14
But what you get out of such an exercise
299
719000
2000
Но, овие истражувања едноставно ви
12:16
is simply a list of genes.
300
721000
2000
даваат листа на гени.
12:18
It tells you the what, but it doesn't tell you the where.
301
723000
3000
Ви кажуваат што, но не ви кажуваат каде.
12:21
And so it's very important for those researchers
302
726000
3000
За овие истражувачи е многу важно тоа
12:24
that we've created this resource.
303
729000
2000
што го создадовме овој извор.
12:26
Now they can come in
304
731000
2000
Сега можат да го користат
12:28
and they can start to get clues about activity.
305
733000
2000
и да почнат да дознаваат за мозочната активност.
12:30
They can start to look at common pathways --
306
735000
2000
Можат да почнат да ги бараат заедничките обрасци --
12:32
other things that they simply haven't been able to do before.
307
737000
3000
на начин на кој не можеа порано.
12:36
So I think this audience in particular
308
741000
3000
Мислам дека особено оваа публика
12:39
can understand the importance of individuality.
309
744000
3000
може да ја разбере важноста на индивидуалноста.
12:42
And I think every human,
310
747000
2000
Мислам дека секој човек,
12:44
we all have different genetic backgrounds,
311
749000
4000
сите ние имаме различно генетско потекло,
12:48
we all have lived separate lives.
312
753000
2000
сите сме живееле различни животи.
12:50
But the fact is
313
755000
2000
Но факт е дека
12:52
our genomes are greater than 99 percent similar.
314
757000
3000
нашите геноми се повеќе од 99 проценти слични.
12:55
We're similar at the genetic level.
315
760000
3000
Ние сме слични на генетско ниво.
12:58
And what we're finding
316
763000
2000
Откривме дека
13:00
is actually, even at the brain biochemical level,
317
765000
2000
дури и на мозочно биохемиско ниво,
13:02
we are quite similar.
318
767000
2000
ние сме прилично слични.
13:04
And so this shows it's not 99 percent,
319
769000
2000
Ова покажува дека не е 99 проценти,
13:06
but it's roughly 90 percent correspondence
320
771000
2000
туку отприлика 90 процентна соодветност
13:08
at a reasonable cutoff,
321
773000
3000
на разумно статистичко ниво,
13:11
so everything in the cloud is roughly correlated.
322
776000
2000
значи сè во облакот е отприлика во корелација.
13:13
And then we find some outliers,
323
778000
2000
Можеме да видиме некои точки
13:15
some things that lie beyond the cloud.
324
780000
3000
кои се наоѓаат надвор од облакот.
13:18
And those genes are interesting,
325
783000
2000
Тие гени се интересни,
13:20
but they're very subtle.
326
785000
2000
но и многу суптилни.
13:22
So I think it's an important message
327
787000
3000
Мислам дека важна поука што треба
13:25
to take home today
328
790000
2000
да ја однесете дома
13:27
that even though we celebrate all of our differences,
329
792000
3000
е дека и покрај тоа што ги славиме нашите разлики,
13:30
we are quite similar
330
795000
2000
ние сме прилично слични
13:32
even at the brain level.
331
797000
2000
дури и на мозочно ниво.
13:34
Now what do those differences look like?
332
799000
2000
Како изгледаат тие разлики?
13:36
This is an example of a study that we did
333
801000
2000
Ова е дел од истражувањето што го направивме
13:38
to follow up and see what exactly those differences were --
334
803000
2000
со цел да видиме како поточно изгледаат тие разлики --
13:40
and they're quite subtle.
335
805000
2000
и тие се прилично мали.
13:42
These are things where genes are turned on in an individual cell type.
336
807000
4000
Ова се нешта каде што гените се активирани во индивидуална клетка.
13:46
These are two genes that we found as good examples.
337
811000
3000
Ова се два гени за кои сметаме дека се добри примери.
13:49
One is called RELN -- it's involved in early developmental cues.
338
814000
3000
Едниот се вика RELN -- одговорен е за раните развојни знаци.
13:52
DISC1 is a gene
339
817000
2000
DISC1 е ген
13:54
that's deleted in schizophrenia.
340
819000
2000
кој недостасува во шизофренијата.
13:56
These aren't schizophrenic individuals,
341
821000
2000
Овие не се шизофрени индивидуи,
13:58
but they do show some population variation.
342
823000
3000
но тие покажуваат одредена популациска варијација.
14:01
And so what you're looking at here
343
826000
2000
Она што гледате овде кај
14:03
in donor one and donor four,
344
828000
2000
првиот и четвртиот донор,
14:05
which are the exceptions to the other two,
345
830000
2000
кои што се исклучоци од другите двајца,
14:07
that genes are being turned on
346
832000
2000
е дека гените се активирани
14:09
in a very specific subset of cells.
347
834000
2000
во многу специфичен збир на клетки.
14:11
It's this dark purple precipitate within the cell
348
836000
3000
Овој темно лилјаков талог во клетката
14:14
that's telling us a gene is turned on there.
349
839000
3000
ни кажува дека таму е активиран ген.
14:17
Whether or not that's due
350
842000
2000
Дали е тоа поради
14:19
to an individual's genetic background or their experiences,
351
844000
2000
индивидуалното генетско потекло или нивното искуство,
14:21
we don't know.
352
846000
2000
не знаеме.
14:23
Those kinds of studies require much larger populations.
353
848000
3000
Ваквиот вид на истражувања имаат потреба од поголеми популации.
14:28
So I'm going to leave you with a final note
354
853000
2000
Ќе завршам со последна забелешка
14:30
about the complexity of the brain
355
855000
3000
за сложеноста на мозокот
14:33
and how much more we have to go.
356
858000
2000
и за тоа уште колку имаме за работа.
14:35
I think these resources are incredibly valuable.
357
860000
2000
Мислам дека овие извори се неверојатно вредни.
14:37
They give researchers a handle
358
862000
2000
Тие им даваат патоказ на истражувачите
14:39
on where to go.
359
864000
2000
каде да се движат.
14:41
But we only looked at a handful of individuals at this point.
360
866000
3000
Но, досега испитавме многу мал број индивидуи.
14:44
We're certainly going to be looking at more.
361
869000
2000
Со сигурност ќе испитаме повеќе.
14:46
I'll just close by saying
362
871000
2000
За крај ќе кажам дека
14:48
that the tools are there,
363
873000
2000
алатките се овде,
14:50
and this is truly an unexplored, undiscovered continent.
364
875000
4000
и ова е навистина неистражен и неоткриен континент.
14:54
This is the new frontier, if you will.
365
879000
4000
Ова е новата граница.
14:58
And so for those who are undaunted,
366
883000
2000
Оние кои се бестрашни,
15:00
but humbled by the complexity of the brain,
367
885000
2000
но понизни пред сложеноста на мозокот,
15:02
the future awaits.
368
887000
2000
имаат иднина пред себе.
15:04
Thanks.
369
889000
2000
Благодарам.
15:06
(Applause)
370
891000
9000
(Аплауз)
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