TED2012
Carl Schoonover: How to look inside the brain
Carl Schoonover: Como olhar dentro do cérebro
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Tivemos avanços notáveis na compreensão do cérebro, mas como podemos realmente estudar os neurônios dentro dele? Usando imagens lindíssimas, o neurocientista e companheiro TED Carl Schoonover mostra ferramentas que nos possibilitam ver dentro de nossos cérebros.
Carl Schoonover - Neuroscience PhD student + writer
Carl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist. Full bio
Carl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist. Full bio
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00:16
This is a thousand-year-old drawing of the brain.
0
359
3996
Esse é um desenho do cérebro de mil anos.
00:20
It's a diagram of the visual system.
1
4355
1912
É um diagrama do sistema visual.
00:22
And some things look very familiar today.
2
6267
2750
E algumas coisas parecem bem familiares hoje.
00:24
Two eyes at the bottom, optic nerve flowing out from the back.
3
9017
4367
Dois olhos na base, o nervo óptico fluindo da parte de trás.
00:29
There's a very large nose
4
13384
2120
Tem um nariz muito grande
00:31
that doesn't seem to be connected to anything in particular.
5
15504
3317
que não parece estar ligado a nada em particular.
00:34
And if we compare this
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18821
1700
E se comparamos isso
00:36
to more recent representations of the visual system,
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20521
2074
às representações do sistema visual mais recentes,
00:38
you'll see that things have gotten substantially more complicated
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22595
2957
verão que as coisas tornaram-se substancialmente mais complicadas
00:41
over the intervening thousand years.
9
25552
1573
através dos mil anos passados.
00:43
And that's because today we can see what's inside of the brain,
10
27125
2965
E isso porque hoje podemos ver o que está dentro do cérebro,
00:45
rather than just looking at its overall shape.
11
30090
2481
em vez de apenas olharmos para a sua forma em geral.
00:48
Imagine you wanted to understand how a computer works
12
32571
3979
Imaginem que gostariam de entender como um computador funciona
00:52
and all you could see was a keyboard, a mouse, a screen.
13
36550
3179
e que só podiam ver um teclado, um mouse, uma tela.
00:55
You really would be kind of out of luck.
14
39729
2396
Vocês não teriam como entender.
00:58
You want to be able to open it up, crack it open,
15
42125
2042
Vocês quereriam abri-lo, abri-lo todo,
01:00
look at the wiring inside.
16
44167
1844
e examinar a fiação dentro dele.
01:01
And up until a little more than a century ago,
17
46011
1864
E, até pouco mais de um século atrás,
01:03
nobody was able to do that with the brain.
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47875
2000
ninguém era capaz de fazer isso com o cérebro.
01:05
Nobody had had a glimpse of the brain's wiring.
19
49875
1880
Ninguém tinha tido um vislumbre da fiação do cérebro.
01:07
And that's because if you take a brain out of the skull
20
51755
2952
E isso porque se vocês tirarem o cérebro do crânio
01:10
and you cut a thin slice of it,
21
54707
1689
e cortarem uma fatia fina dele e
01:12
put it under even a very powerful microscope,
22
56396
2498
a colocarem em um microscópio mesmo muito poderoso,
01:14
there's nothing there.
23
58894
1181
não haverá nada.
01:15
It's gray, formless.
24
60075
1613
É cinzento, sem forma.
01:17
There's no structure. It won't tell you anything.
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61688
2604
Não tem estrutura. Não nos informa nada.
01:20
And this all changed in the late 19th century.
26
64292
2854
E tudo isso mudou no final do século XIX.
01:23
Suddenly, new chemical stains for brain tissue were developed
27
67146
3875
De repente, novos corantes químicos para o tecido cerebral foram desenvolvidos
01:26
and they gave us our first glimpses at brain wiring.
28
71021
2812
e nos deram os primeiros vislumbres das fiações cerebrais.
01:29
The computer was cracked open.
29
73833
2013
Abriu-se o computador por completo.
01:31
So what really launched modern neuroscience
30
75846
2856
Portanto, o que de fato lançou a neurociência moderna
01:34
was a stain called the Golgi stain.
31
78702
1965
foi uma coloração chamada Golgi.
01:36
And it works in a very particular way.
32
80667
1881
E ela funciona de uma maneira muito específica.
01:38
Instead of staining all of the cells inside of a tissue,
33
82548
3110
Em vez de tingir todas as células dentro de um tecido,
01:41
it somehow only stains about one percent of them.
34
85658
3032
ela, de alguma forma, apenas tinge cerca de um por cento delas.
01:44
It clears the forest, reveals the trees inside.
35
88690
3342
Ela desmata a floresta, revela as árvores no seu interior.
01:47
If everything had been labeled, nothing would have been visible.
36
92032
2672
Se tudo tivesse sido rotulado, nada seria visível.
01:50
So somehow it shows what's there.
37
94704
2046
Então, de alguma forma revela o que lá existe.
01:52
Spanish neuroanatomist Santiago Ramon y Cajal,
38
96750
2667
O neuroanatomista espanhol Santiago Ramon y Cajal,
01:55
who's widely considered the father of modern neuroscience,
39
99417
2845
que é considerado o pai da neurociência moderna,
01:58
applied this Golgi stain, which yields data which looks like this,
40
102262
3897
aplicou essa coloração de Golgi, que produz dados como este,
02:02
and really gave us the modern notion of the nerve cell, the neuron.
41
106159
3758
e realmente nos proporcionou a noção moderna da célula nervosa, o neurônio.
02:05
And if you're thinking of the brain as a computer,
42
109917
2614
E, se pensam que o cérebro é como um computador,
02:08
this is the transistor.
43
112531
2011
este é o transistor.
02:10
And very quickly Cajal realized
44
114542
2075
E imediatamente Cajal percebeu
02:12
that neurons don't operate alone,
45
116617
2337
que os neurônios não operam sozinhos,
02:14
but rather make connections with others
46
118954
1838
mas estabelecem conexões com outros
02:16
that form circuits just like in a computer.
47
120792
2506
que formam circuitos tal como num computador.
02:19
Today, a century later, when researchers want to visualize neurons,
48
123298
3391
Hoje, um século depois, quando pesquisadores querem visualizar neurônios,
02:22
they light them up from the inside rather than darkening them.
49
126689
2767
eles os iluminam a partir de dentro em vez de escurecê-los.
02:25
And there's several ways of doing this.
50
129456
1150
E há várias formas de fazer isto.
02:26
But one of the most popular ones
51
130606
1727
Mas uma das formas mais populares
02:28
involves green fluorescent protein.
52
132333
2092
tem a ver com a proteína verde fluorescente.
02:30
Now green fluorescent protein,
53
134425
1659
Agora, a proteína verde fluorescente,
02:31
which oddly enough comes from a bioluminescent jellyfish,
54
136084
3145
que curiosamente é encontrada na água-viva bioluminescente,
02:35
is very useful.
55
139229
1238
é muito útil.
02:36
Because if you can get the gene for green fluorescent protein
56
140467
2638
Porque se pudermos obter o gene da proteína verde fluorescente
02:39
and deliver it to a cell,
57
143105
1675
e introduzi-lo numa célula,
02:40
that cell will glow green --
58
144780
1747
esta célula ficará com brilho verde --
02:42
or any of the many variants now of green fluorescent protein,
59
146527
3746
ou, qualquer uma das muitas variantes da proteína verde fluorescente,
02:46
you get a cell to glow many different colors.
60
150273
1664
conseguimos que uma célula brilhe com muitas cores diferentes.
02:47
And so coming back to the brain,
61
151937
1521
Voltando a falar do cérebro,
02:49
this is from a genetically engineered mouse called "Brainbow."
62
153458
3800
este é de um rato geneticamente modificado chamado “Brainbow” (cérebro arco-íris).
02:53
And it's so called, of course,
63
157258
1550
E é assim chamado, claro,
02:54
because all of these neurons are glowing different colors.
64
158808
3612
porque todos estes neurônios brilham com cores diferentes.
02:58
Now sometimes neuroscientists need to identify
65
162420
3451
Às vezes os neurocientistas precisam identificar
03:01
individual molecular components of neurons, molecules,
66
165871
3044
os componentes moleculares individuais dos neurônios, as moléculas,
03:04
rather than the entire cell.
67
168915
1798
em vez da célula toda.
03:06
And there's several ways of doing this,
68
170713
1706
E há várias maneiras de fazer isto,
03:08
but one of the most popular ones
69
172419
1469
mas uma das mais populares
03:09
involves using antibodies.
70
173888
2195
tem a ver com anticorpos.
03:11
And you're familiar, of course,
71
176083
1337
E, sem dúvida, vocês estão familiarizados
03:13
with antibodies as the henchmen of the immune system.
72
177420
2951
com anticorpos agindo como os capangas do sistema imunitário.
03:16
But it turns out that they're so useful to the immune system
73
180371
2418
Mas acontece que eles são muito úteis para o sistema imunitário
03:18
because they can recognize specific molecules,
74
182789
2550
porque podem reconhecer moléculas específicas,
03:21
like, for example, the code protein
75
185339
2119
como, por exemplo, a proteína código
03:23
of a virus that's invading the body.
76
187458
2388
de um vírus que esteja invadindo o corpo.
03:25
And researchers have used this fact
77
189846
2045
E pesquisadores aproveitam este fato
03:27
in order to recognize specific molecules inside of the brain,
78
191891
4325
para reconhecer moléculas específicas dentro do cérebro,
03:32
recognize specific substructures of the cell
79
196216
2640
reconhecer subestruturas específicas da célula
03:34
and identify them individually.
80
198856
2244
e as identificar individualmente.
03:37
And a lot of the images I've been showing you here are very beautiful,
81
201100
3025
E muitas das imagens que estou mostrando a vocês aqui são muito lindas,
03:40
but they're also very powerful.
82
204125
1906
mas também são muito poderosas.
03:41
They have great explanatory power.
83
206031
1636
Elas têm um grande poder explanatório.
03:43
This, for example, is an antibody staining
84
207667
2090
Esta, por exemplo, é uma coloração do anticorpo
03:45
against serotonin transporters in a slice of mouse brain.
85
209757
3520
contra os transportadores de serotonina numa fatia de cérebro de rato.
03:49
And you've heard of serotonin, of course,
86
213277
1681
Vocês sem dúvida já ouviram falar de serotonina,
03:50
in the context of diseases like depression and anxiety.
87
214958
2827
em relação à doenças como depressão e ansiedade.
03:53
You've heard of SSRIs,
88
217785
1408
Ouviram falar dos ISRS,
03:55
which are drugs that are used to treat these diseases.
89
219193
2897
que são as drogas usadas para o tratamento dessas doenças.
03:57
And in order to understand how serotonin works,
90
222090
2890
E para se entender como a serotonina funciona,
04:00
it's critical to understand where the serontonin machinery is.
91
224980
3076
é fundamental entender-se onde se encontra o mecanismo da serotonina.
04:03
And antibody stainings like this one
92
228056
1596
E colorações de anticorpos como esta
04:05
can be used to understand that sort of question.
93
229652
3546
podem ser usadas para entendermos este tipo de questão.
04:09
I'd like to leave you with the following thought:
94
233198
2558
Eu gostaria de deixar-lhes com o seguinte pensamento:
04:11
Green fluorescent protein and antibodies
95
235756
2610
Tanto as proteínas como os anticorpos verde fluorescentes
04:14
are both totally natural products at the get-go.
96
238366
3007
são, de partida, produtos completamente naturais.
04:17
They were evolved by nature
97
241373
2779
Evoluíram naturalmente
04:20
in order to get a jellyfish to glow green for whatever reason,
98
244152
2567
para fazer uma água-viva com brilho verde por algum motivo,
04:22
or in order to detect the code protein of an invading virus, for example.
99
246719
4383
ou para descobrir a proteína código de um vírus invasor, por exemplo.
04:27
And only much later did scientists come onto the scene
100
251102
3017
E somente muito mais tarde os cientistas chegaram a esta cena
04:30
and say, "Hey, these are tools,
101
254119
2023
e disseram: Ei, essas são ferramentas,
04:32
these are functions that we could use
102
256142
2113
essas são funções que poderíamos usar
04:34
in our own research tool palette."
103
258255
2008
em nossa própria paleta de ferramentas de pesquisas.”
04:36
And instead of applying feeble human minds
104
260263
3628
E, em vez de usar as mentes humanas ineficazes
04:39
to designing these tools from scratch,
105
263891
1884
para criar estas ferramentas a partir do nada,
04:41
there were these ready-made solutions right out there in nature
106
265775
2904
lá estavam estas soluções já prontas bem ali, na natureza,
04:44
developed and refined steadily for millions of years
107
268679
3236
desenvolvidas e aperfeiçoadas durante milhões de anos
04:47
by the greatest engineer of all.
108
271915
1700
pelo maior engenheiro de todos os tempos.
04:49
Thank you.
109
273615
1262
Obrigado.
04:50
(Applause)
110
274877
2538
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Carl Schoonover - Neuroscience PhD student + writerCarl Schoonover is a neuroscientist and one of the founders of NeuWrite, a collaboration between writers and neuroscientist.
Why you should listen
Carl is a neuroscience PhD candidate at Columbia University, where he works on microanatomy and electrophysiology of rodent somatosensory cortex. He the author of Portraits of the Mind: Visualizing the Brain from Antiquity to the 21st Century, and has written for the New York Times, Le Figaro, the Huffington Post, Science, Scientific American, Design Observer, and Boing Boing. In 2008 he cofounded NeuWrite, a collaborative working group for scientists, writers, and those in between. He hosts a radio show on WkCR 89.9FM, which focuses on opera and classical music, and their relationship to the brain.
Carl Schoonover | Speaker | TED.com