TEDxBeaconStreet
Sam Rodriques: What we'll learn about the brain in the next century
Sam Rodriques: O que aprenderemos sobre o cérebro no próximo século
Filmed:
Readability: 4
1,621,715 views
Nessa palestra imaginativa, o neuroengenheiro Sam Rodriques nos leva em uma empolgante viagem aos próximos 100 anos da ciência do cérebro. Ele imagina inovações estranhas (e às vezes assustadoras) que podem ser a chave para entender e tratar as doenças neurológicas, como um laser que faz perfurações minúsculas no crânio, permitindo que sondas estudem a atividade elétrica dos neurônios.
Sam Rodriques - Neuroengineer
Sam Rodriques invents new technologies to help neuroscientists understand how the brain works. Full bio
Sam Rodriques invents new technologies to help neuroscientists understand how the brain works. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
I want to tell you guys
something about neuroscience.
something about neuroscience.
0
1040
2507
Quero falar sobre neurociência.
00:16
I'm a physicist by training.
1
4040
1800
Sou físico de formação.
00:18
About three years ago, I left physics
2
6230
2206
Há cerca de três anos, deixei a física
00:20
to come and try to understand
how the brain works.
how the brain works.
3
8460
2349
para tentar entender
como o cérebro funciona.
como o cérebro funciona.
00:22
And this is what I found.
4
10833
1474
Eis o que descobri.
00:24
Lots of people are working on depression.
5
12331
2064
Muita gente está estudando a depressão.
00:26
And that's really good,
6
14419
1159
Isso é muito bom,
00:27
depression is something
that we really want to understand.
that we really want to understand.
7
15602
2721
pois a depressão é algo
que realmente queremos entender.
que realmente queremos entender.
00:30
Here's how you do it:
8
18347
1167
Veja como isso é feito:
00:31
you take a jar and you fill it up,
about halfway, with water.
about halfway, with water.
9
19538
4161
você pega uma jarra e a enche
com água até a metade.
com água até a metade.
00:35
And then you take a mouse,
and you put the mouse in the jar, OK?
and you put the mouse in the jar, OK?
10
23723
4182
Então, pega um rato
e o coloca na jarra.
e o coloca na jarra.
00:39
And the mouse swims around
for a little while
for a little while
11
27929
2350
O rato nada por um tempo
00:42
and then at some point,
the mouse gets tired
the mouse gets tired
12
30303
2388
e, em algum momento, se cansa
e decide parar de nadar.
e decide parar de nadar.
00:44
and decides to stop swimming.
13
32715
1934
00:46
And when it stops swimming,
that's depression.
that's depression.
14
34673
3133
A depressão é quando ele desiste de nadar.
00:50
OK?
15
38696
1150
Certo?
00:52
And I'm from theoretical physics,
16
40291
3380
Sou da física teórica
00:55
so I'm used to people making
very sophisticated mathematical models
very sophisticated mathematical models
17
43695
3668
e estou acostumado com pessoas criando
modelos matemáticos bem sofisticados
modelos matemáticos bem sofisticados
00:59
to precisely describe physical phenomena,
18
47387
2881
pra descrever fenômenos
físicos com precisão.
físicos com precisão.
01:02
so when I saw that this
is the model for depression,
is the model for depression,
19
50292
2452
Quando vi que esse era
o modelo para a depressão,
o modelo para a depressão,
01:04
I though to myself, "Oh my God,
we have a lot of work to do."
we have a lot of work to do."
20
52768
2937
pensei : "Meu Deus,
temos muito trabalho a fazer".
temos muito trabalho a fazer".
01:07
(Laughter)
21
55729
1370
(Risos)
01:09
But this is a kind of general
problem in neuroscience.
problem in neuroscience.
22
57123
2951
Esse é um problema um pouco
generalizado na neurociência.
generalizado na neurociência.
01:12
So for example, take emotion.
23
60377
2111
Por exemplo, as emoções.
01:14
Lots of people want to understand emotion.
24
62512
2459
Muita gente quer entender as emoções.
01:17
But you can't study emotion
in mice or monkeys
in mice or monkeys
25
65352
3313
Mas não é possível estudar as emoções
em ratos ou macacos,
em ratos ou macacos,
01:20
because you can't ask them
26
68689
1254
pois não dá para perguntar
como eles estão se sentindo.
como eles estão se sentindo.
01:21
how they're feeling
or what they're experiencing.
or what they're experiencing.
27
69967
2317
Então, quem quer entender as emoções
01:24
So instead, people who want
to understand emotion,
to understand emotion,
28
72308
2357
01:26
typically end up studying
what's called motivated behavior,
what's called motivated behavior,
29
74689
2777
acaba estudando o chamado
comportamento motivado,
comportamento motivado,
01:29
which is code for "what the mouse does
when it really, really wants cheese."
when it really, really wants cheese."
30
77490
3658
em outras palavras, o que o rato faz
quando quer muito comer queijo.
quando quer muito comer queijo.
01:33
OK, I could go on and on.
31
81839
1675
Poderia dar vários outros exemplos.
01:35
I mean, the point is, the NIH
spends about 5.5 billion dollars a year
spends about 5.5 billion dollars a year
32
83538
6316
A questão é que o Ministério da Saúde
dos EUA gasta US$ 5,5 bilhões por ano
dos EUA gasta US$ 5,5 bilhões por ano
01:41
on neuroscience research.
33
89878
1532
em pesquisas na neurociência.
01:43
And yet there have been almost
no significant improvements in outcomes
no significant improvements in outcomes
34
91434
3603
Entretanto, quase não houve
melhoras significativas nos resultados
melhoras significativas nos resultados
01:47
for patients with brain diseases
in the past 40 years.
in the past 40 years.
35
95061
3491
para os pacientes com doenças
neurológicas nos últimos 40 anos.
neurológicas nos últimos 40 anos.
01:51
And I think a lot of that
is basically due to the fact
is basically due to the fact
36
99015
2540
Acho que, em grande parte,
isso se deve ao fato
isso se deve ao fato
01:53
that mice might be OK as a model
for cancer or diabetes,
for cancer or diabetes,
37
101579
4151
de que ratos podem ser um bom modelo
para câncer ou diabetes,
para câncer ou diabetes,
01:57
but the mouse brain
is just not sophisticated enough
is just not sophisticated enough
38
105754
2687
mas seu cérebro não é sofisticado
02:00
to reproduce human psychology
or human brain disease.
or human brain disease.
39
108465
3175
para reproduzir a psicologia
ou as doenças neurológicas dos humanos.
ou as doenças neurológicas dos humanos.
02:04
OK?
40
112379
1225
Certo?
02:05
So if the mouse models are so bad,
why are we still using them?
why are we still using them?
41
113628
3634
Se os modelos com ratos são tão ruins,
por que ainda são usados?
por que ainda são usados?
02:10
Well, it basically boils down to this:
42
118143
2103
Basicamente se resume a isso:
02:12
the brain is made up of neurons
43
120270
2556
o cérebro humano é composto por neurônios,
02:14
which are these little cells that send
electrical signals to each other.
electrical signals to each other.
44
122850
3447
que são pequenas células que enviam
sinais elétricos umas às outras.
sinais elétricos umas às outras.
02:18
If you want to understand
how the brain works,
how the brain works,
45
126680
2144
Se você quer entender
como o cérebro funciona,
como o cérebro funciona,
02:20
you have to be able to measure
the electrical activity of these neurons.
the electrical activity of these neurons.
46
128848
3808
tem que ser capaz de medir
a atividade elétrica desses neurônios.
a atividade elétrica desses neurônios.
02:25
But to do that, you have to get
really close to the neurons
really close to the neurons
47
133339
2992
Mas, para isso, é preciso chegar
muito perto dos neurônios
muito perto dos neurônios
02:28
with some kind of electrical
recording device or a microscope.
recording device or a microscope.
48
136355
2928
com algum dispositivo de gravação
elétrico ou microscópio.
elétrico ou microscópio.
02:31
And so you can do that in mice
and you can do it in monkeys,
and you can do it in monkeys,
49
139563
2810
Você pode fazer isso em ratos e macacos,
02:34
because you can physically
put things into their brain
put things into their brain
50
142397
2548
porque é possível colocar
coisas no cérebro deles,
coisas no cérebro deles,
mas ainda não podemos fazer
o mesmo em humanos.
o mesmo em humanos.
02:36
but for some reason we still
can't do that in humans, OK?
can't do that in humans, OK?
51
144969
3046
02:40
So instead, we've invented
all these proxies.
all these proxies.
52
148533
3370
Em vez disso, inventamos
diversas alternativas.
diversas alternativas.
02:43
So the most popular one is probably this,
53
151927
2515
Talvez a mais popular seja
02:46
functional MRI, fMRI,
54
154466
2397
a ressonância magnética funcional, IRMf,
02:48
which allows you to make these
pretty pictures like this,
pretty pictures like this,
55
156887
2692
que permite obter imagens
bonitas como esta,
bonitas como esta,
02:51
that show which parts
of your brain light up
of your brain light up
56
159603
2056
que mostram quais partes
do cérebro acendem
do cérebro acendem
02:53
when you're engaged
in different activities.
in different activities.
57
161683
2126
enquanto realizamos diferentes atividades.
02:55
But this is a proxy.
58
163833
1920
Mas isso é uma representação.
02:57
You're not actually measuring
neural activity here.
neural activity here.
59
165777
3292
A atividade neural não está sendo
mensurada de fato.
mensurada de fato.
03:01
What you're doing
is you're measuring, essentially,
is you're measuring, essentially,
60
169093
2842
O que está sendo medido, essencialmente,
03:03
like, blood flow in the brain.
61
171959
1832
é o fluxo sanguíneo no cérebro,
onde há mais sangue.
onde há mais sangue.
03:05
Where there's more blood.
62
173815
1238
Na verdade, onde há mais oxigênio,
mas vocês entenderam.
mas vocês entenderam.
03:07
It's actually where there's more oxygen,
but you get the idea, OK?
but you get the idea, OK?
63
175077
3103
A outra coisa que podemos fazer
03:10
The other thing that you can do
is you can do this --
is you can do this --
64
178204
2519
03:12
electroencephalography -- you can put
these electrodes on your head, OK?
these electrodes on your head, OK?
65
180747
3591
é o eletroencefalograma,
colocando eletrodos na cabeça
colocando eletrodos na cabeça
03:16
And then you can measure your brain waves.
66
184362
2143
para medir as ondas cerebrais.
03:19
And here, you're actually measuring
electrical activity.
electrical activity.
67
187125
3079
Assim, a atividade elétrica
realmente está sendo medida.
realmente está sendo medida.
03:22
But you're not measuring
the activity of neurons.
the activity of neurons.
68
190228
2365
Mas não a atividade dos neurônios.
03:24
You're measuring
these electrical currents,
these electrical currents,
69
192911
2444
Estamos medindo correntes elétricas
indo e voltando no cérebro.
indo e voltando no cérebro.
03:27
sloshing back and forth in your brain.
70
195379
2299
03:30
So the point is just
that these technologies that we have
that these technologies that we have
71
198157
2674
A questão é que as tecnologias que temos
03:32
are really measuring the wrong thing.
72
200855
2436
estão medindo a coisa errada.
03:35
Because, for most of the diseases
that we want to understand --
that we want to understand --
73
203315
2953
Porque, para a maioria das doenças
que queremos entender...
que queremos entender...
03:38
like, Parkinson's is the classic example.
74
206292
2198
Parkinson seria um exemplo clássico.
03:40
In Parkinson's, there's one particular
kind of neuron deep in your brain
kind of neuron deep in your brain
75
208514
3554
Em Parkinson, há um tipo
de neurônio no cérebro
de neurônio no cérebro
03:44
that is responsible for the disease,
76
212092
1731
que é responsável pela doença.
03:45
and these technologies just don't have
the resolution that you need
the resolution that you need
77
213847
3182
E essas tecnologias simplesmente
não têm a resolução necessária
não têm a resolução necessária
03:49
to get at that.
78
217053
1373
para chegar até eles.
03:50
And so that's why
we're still stuck with the animals.
we're still stuck with the animals.
79
218450
3974
E é por isso que ainda estamos
presos aos animais.
presos aos animais.
03:54
Not that anyone wants
to be studying depression
to be studying depression
80
222448
2533
Não que alguém queira estudar a depressão
colocando ratos em jarras,
colocando ratos em jarras,
03:57
by putting mice into jars, right?
81
225005
2262
03:59
It's just that there's this pervasive
sense that it's not possible
sense that it's not possible
82
227291
3753
mas há uma ideia generalizada
de que não é possível
de que não é possível
04:03
to look at the activity of neurons
in healthy humans.
in healthy humans.
83
231068
3847
examinar a atividade dos neurônios
em humanos saudáveis.
em humanos saudáveis.
04:08
So here's what I want to do.
84
236180
1492
Então eis o que quero fazer.
04:09
I want to take you into the future.
85
237974
2521
Quero levar vocês para o futuro,
04:12
To have a look at one way in which
I think it could potentially be possible.
I think it could potentially be possible.
86
240519
4482
para imaginar uma maneira
através da qual isso seria possível.
através da qual isso seria possível.
04:17
And I want to preface this by saying,
I don't have all the details.
I don't have all the details.
87
245526
3298
Quero começar dizendo
que não tenho todos os detalhes.
que não tenho todos os detalhes.
04:21
So I'm just going to provide you
with a kind of outline.
with a kind of outline.
88
249272
2967
Então, vou apenas traçar um esboço.
04:24
But we're going to go the year 2100.
89
252263
2400
Vamos ao ano de 2100.
04:27
Now what does the year 2100 look like?
90
255732
2299
Como é o ano 2100?
04:30
Well, to start with, the climate
is a bit warmer that what you're used to.
is a bit warmer that what you're used to.
91
258055
3518
Bem, para começar, o clima
está um pouco mais quente.
está um pouco mais quente.
04:33
(Laughter)
92
261597
3583
(Risos)
04:37
And that robotic vacuum cleaner
that you know and love
that you know and love
93
265204
4952
O aspirador automático
que você conhece e ama
que você conhece e ama
04:42
went through a few generations,
94
270180
1514
passou por algumas gerações,
04:43
and the improvements
were not always so good.
were not always so good.
95
271718
2843
e as melhorias nem sempre foram boas.
04:46
(Laughter)
96
274585
1595
(Risos)
04:48
It was not always for the better.
97
276530
2310
Nem sempre melhorou.
04:52
But actually, in the year 2100
most things are surprisingly recognizable.
most things are surprisingly recognizable.
98
280221
4538
Na verdade, a maioria das coisas
é bem reconhecível no ano 2100.
é bem reconhecível no ano 2100.
04:57
It's just the brain is totally different.
99
285458
2734
Já o cérebro é totalmente diferente.
05:00
For example, in the year 2100,
100
288740
2547
Por exemplo, em 2100,
05:03
we understand the root causes
of Alzheimer's.
of Alzheimer's.
101
291311
2857
sabemos as causas da doença de Alzheimer,
05:06
So we can deliver targeted
genetic therapies or drugs
genetic therapies or drugs
102
294192
3714
assim, podemos fazer terapias genéticas
ou drogas específicas
ou drogas específicas
05:09
to stop the degenerative process
before it begins.
before it begins.
103
297930
2876
para impedir o processo degenerativo
antes de ele começar.
antes de ele começar.
05:13
So how did we do it?
104
301629
1333
Como fizemos isso?
05:15
Well, there were essentially three steps.
105
303898
2238
Foram basicamente três etapas.
05:18
The first step was
that we had to figure out
that we had to figure out
106
306589
2814
O primeiro passo foi descobrir
05:21
some way to get electrical
connections through the skull
connections through the skull
107
309427
3293
uma maneira de inserir conexões
elétricas através do crânio
elétricas através do crânio
05:24
so we could measure
the electrical activity of neurons.
the electrical activity of neurons.
108
312744
3015
para medir a atividade
elétrica dos neurônios.
elétrica dos neurônios.
05:28
And not only that,
it had to be easy and risk-free.
it had to be easy and risk-free.
109
316339
4349
Mas teria que ser fácil e livre de riscos.
05:32
Something that basically anyone
would be OK with,
would be OK with,
110
320712
2378
Algo que qualquer um poderia fazer,
05:35
like getting a piercing.
111
323114
1600
como colocar um piercing.
05:37
Because back in 2017,
112
325156
2747
Porque no passado, em 2017,
05:39
the only way that we knew of
to get through the skull
to get through the skull
113
327927
2913
a única maneira conhecida
de atravessar o crânio
de atravessar o crânio
05:42
was to drill these holes
the size of quarters.
the size of quarters.
114
330864
2817
era perfurando buracos
do tamanho de moedas.
do tamanho de moedas.
05:46
You would never let
someone do that to you.
someone do that to you.
115
334015
2039
Você nunca deixaria alguém fazer isso.
05:48
So in the 2020s,
116
336967
2253
Então, nos anos 2020,
05:51
people began to experiment --
rather than drilling these gigantic holes,
rather than drilling these gigantic holes,
117
339244
3381
as pessoas começaram a experimentar,
em vez dos buracos gigantescos,
em vez dos buracos gigantescos,
05:54
drilling microscopic holes,
no thicker than a piece of hair.
no thicker than a piece of hair.
118
342649
3115
a fazer furos microscópicos,
da espessura de um fio de cabelo.
da espessura de um fio de cabelo.
05:58
And the idea here
was really for diagnosis --
was really for diagnosis --
119
346735
2096
A ideia era ajudar no diagnóstico.
06:00
there are lots of times in the diagnosis
of brain disorders
of brain disorders
120
348855
2786
Muitas vezes, no diagnóstico
de distúrbios cerebrais,
de distúrbios cerebrais,
06:03
when you would like to be able to look
at the neural activity beneath the skull
at the neural activity beneath the skull
121
351665
4872
seria útil poder ver a atividade
dos neurônios sob o crânio.
dos neurônios sob o crânio.
06:08
and being able to drill
these microscopic holes
these microscopic holes
122
356561
3191
Poder fazer perfurações microscópicas
06:11
would make that much easier
for the patient.
for the patient.
123
359776
2142
tornaria tudo mais fácil
para o paciente.
para o paciente.
06:13
In the end, it would be
like getting a shot.
like getting a shot.
124
361942
2349
Seria como tomar uma injeção.
06:16
You just go in and you sit down
125
364315
1580
Você apenas se senta,
06:17
and there's a thing
that comes down on your head,
that comes down on your head,
126
365919
2301
um aparelho desce na sua cabeça,
06:20
and a momentary sting and then it's done,
127
368244
1953
há uma picada momentânea, e está feito.
06:22
and you can go back about your day.
128
370221
1864
Você pode voltar para o seu dia.
06:24
So we're eventually able to do it
129
372736
4793
Então, finalmente conseguimos fazer isso
06:29
using lasers to drill the holes.
130
377553
2667
usando laser para perfurar os buracos.
06:32
And with the lasers,
it was fast and extremely reliable,
it was fast and extremely reliable,
131
380244
2620
É rápido e extremamente confiável,
06:34
you couldn't even tell
the holes were there,
the holes were there,
132
382888
2213
você não percebe que os buracos estão lá
06:37
any more than you could tell
that one of your hairs was missing.
that one of your hairs was missing.
133
385125
3000
mais do que poderia perceber
um fio de cabelo faltando.
um fio de cabelo faltando.
06:40
And I know it might sound crazy,
using lasers to drill holes in your skull,
using lasers to drill holes in your skull,
134
388753
4738
Sei que pode parecer maluco,
usar lasers para fazer furos no crânio,
usar lasers para fazer furos no crânio,
06:45
but back in 2017,
135
393515
1366
mas, em 2017,
06:46
people were OK with surgeons
shooting lasers into their eyes
shooting lasers into their eyes
136
394905
4109
procedimentos que emitiam lasers dentro
dos olhos eram considerados normais
dos olhos eram considerados normais
06:51
for corrective surgery
137
399038
1214
em cirurgias de correção.
06:52
So when you're already here,
it's not that big of a step.
it's not that big of a step.
138
400276
3887
Pensando assim, não é um passo tão grande.
06:57
OK?
139
405561
1151
06:58
So the next step,
that happened in the 2030s,
that happened in the 2030s,
140
406736
3571
O próximo passo, que aconteceu em 2030,
07:02
was that it's not just about
getting through the skull.
getting through the skull.
141
410331
3086
foi além de atravessar o crânio.
07:05
To measure the activity of neurons,
142
413441
1700
Para medir a atividade neural,
07:07
you have to actually make it
into the brain tissue itself.
into the brain tissue itself.
143
415165
3825
é necessário fazer isso
no próprio tecido cerebral.
no próprio tecido cerebral.
07:11
And the risk, whenever
you put something into the brain tissue,
you put something into the brain tissue,
144
419344
2968
E o risco, sempre que algo
é colocado no tecido cerebral,
é colocado no tecido cerebral,
07:14
is essentially that of stroke.
145
422336
1439
é provocar um derrame.
07:15
That you would hit
a blood vessel and burst it,
a blood vessel and burst it,
146
423799
2196
Acertar um vaso sanguíneo e furá-lo,
causando um derrame.
causando um derrame.
07:18
and that causes a stroke.
147
426019
1519
07:19
So, by the mid 2030s,
we had invented these flexible probes
we had invented these flexible probes
148
427916
3725
Então, em meados de 2030,
inventamos sondas flexíveis
inventamos sondas flexíveis
07:23
that were capable of going
around blood vessels,
around blood vessels,
149
431665
2278
que transitavam ao redor
dos vasos sanguíneos,
dos vasos sanguíneos,
07:25
rather than through them.
150
433967
1476
e não através deles.
07:27
And thus, we could put
huge batteries of these probes
huge batteries of these probes
151
435467
5697
Assim, poderíamos colocar
várias dessas sondas
várias dessas sondas
07:33
into the brains of patients
152
441188
1357
nos cérebros dos pacientes
07:34
and record from thousands of their neurons
without any risk to them.
without any risk to them.
153
442569
3270
e gravar milhares de seus neurônios
sem qualquer risco.
sem qualquer risco.
07:39
And what we discovered,
sort of to our surprise,
sort of to our surprise,
154
447458
4061
O que descobrimos,
meio que para nossa surpresa,
meio que para nossa surpresa,
07:43
is that the neurons that we could identify
155
451543
2190
é que os neurônios que pudemos identificar
07:45
were not responding
to things like ideas or emotion,
to things like ideas or emotion,
156
453757
3524
não estavam respondendo
a ideias ou emoções,
a ideias ou emoções,
07:49
which was what we had expected.
157
457305
1627
que era o que esperávamos.
07:50
They were mostly responding
to things like Jennifer Aniston
to things like Jennifer Aniston
158
458956
3796
Eles respondiam principalmente
a coisas como Jennifer Aniston
a coisas como Jennifer Aniston
07:54
or Halle Berry
159
462776
2404
ou Halle Berry
07:57
or Justin Trudeau.
160
465204
1310
ou Justin Trudeau.
07:58
I mean --
161
466538
1253
Quero dizer...
07:59
(Laughter)
162
467815
2326
(Risos)
08:02
In hindsight, we shouldn't
have been that surprised.
have been that surprised.
163
470165
2437
Não deveríamos ficar tão surpresos.
08:04
I mean, what do your neurons
spend most of their time thinking about?
spend most of their time thinking about?
164
472626
3262
No que seus neurônios passam
a maior parte do tempo pensando?
a maior parte do tempo pensando?
08:07
(Laughter)
165
475912
1150
(Risos)
08:09
But really, the point is that
166
477380
2040
Realmente, o ponto é que
08:11
this technology enabled us to begin
studying neuroscience in individuals.
studying neuroscience in individuals.
167
479444
4430
essa tecnologia nos permitiu começar
a estudar neurociência em indivíduos.
a estudar neurociência em indivíduos.
08:15
So much like the transition to genetics,
at the single cell level,
at the single cell level,
168
483898
4230
Assim como a transição
para a genética, em nível celular,
para a genética, em nível celular,
08:20
we started to study neuroscience,
at the single human level.
at the single human level.
169
488152
3206
começamos a estudar neurociência
em nível individual.
em nível individual.
08:23
But we weren't quite there yet.
170
491890
1618
Mas ainda não estávamos lá.
08:25
Because these technologies
171
493895
1642
Porque essas tecnologias
08:27
were still restricted
to medical applications,
to medical applications,
172
495561
3056
ainda estavam restritas
para aplicações médicas,
para aplicações médicas,
08:30
which meant that we were studying
sick brains, not healthy brains.
sick brains, not healthy brains.
173
498641
3391
então, estávamos estudando cérebros
doentes, não cérebros saudáveis.
doentes, não cérebros saudáveis.
08:35
Because no matter how safe
your technology is,
your technology is,
174
503235
3754
Não importa o quão segura a tecnologia é,
08:39
you can't stick something
into someone's brain
into someone's brain
175
507013
2730
não se pode inserir algo
no cérebro de alguém
no cérebro de alguém
08:41
for research purposes.
176
509767
1420
para fins de pesquisa.
08:43
They have to want it.
177
511211
1549
A pessoa tem que querer.
08:44
And why would they want it?
178
512784
1460
E por que alguém iria querer?
08:46
Because as soon as you have
an electrical connection to the brain,
an electrical connection to the brain,
179
514268
3571
Uma vez que você tiver
uma conexão elétrica no cérebro,
uma conexão elétrica no cérebro,
08:49
you can use it to hook
the brain up to a computer.
the brain up to a computer.
180
517863
2444
poderá ligá-lo a um computador.
08:53
Oh, well, you know, the general public
was very skeptical at first.
was very skeptical at first.
181
521061
3429
O público geral foi muito
cético no início.
cético no início.
08:56
I mean, who wants to hook
their brain up to their computers?
their brain up to their computers?
182
524514
2869
Quem quer ligar seu cérebro
a computadores?
a computadores?
08:59
Well just imagine being able
to send an email with a thought.
to send an email with a thought.
183
527926
4236
Bem, imagine poder enviar um e-mail
com um pensamento.
com um pensamento.
09:04
(Laughter)
184
532186
2253
(Risos)
09:06
Imagine being able to take
a picture with your eyes, OK?
a picture with your eyes, OK?
185
534463
4500
Imagine poder tirar uma foto
com seus olhos.
com seus olhos.
09:10
(Laughter)
186
538987
1230
(Risos)
09:12
Imagine never forgetting anything anymore,
187
540241
2963
Imagine nunca mais esquecer nada,
09:15
because anything
that you choose to remember
that you choose to remember
188
543228
2159
porque qualquer coisa
que você queira lembrar
que você queira lembrar
09:17
will be stored permanently
on a hard drive somewhere,
on a hard drive somewhere,
189
545411
2477
será armazenada permanentemente
em um disco rígido,
em um disco rígido,
09:19
able to be recalled at will.
190
547912
2029
capaz de ser recuperada à vontade.
09:21
(Laughter)
191
549965
3366
(Risos)
09:25
The line here
between crazy and visionary
between crazy and visionary
192
553355
3381
A linha entre o que é louco ou visionário
09:28
was never quite clear.
193
556760
1467
nunca foi muito clara,
09:30
But the systems were safe.
194
558720
1857
mas os sistemas eram seguros.
09:32
So when the FDA decided to deregulate
these laser-drilling systems, in 2043,
these laser-drilling systems, in 2043,
195
560879
5016
Quando a FDA decidiu liberar
os sistemas de laser, em 2043,
os sistemas de laser, em 2043,
09:37
commercial demand just exploded.
196
565919
2357
a demanda comercial explodiu.
09:40
People started signing their emails,
197
568300
1888
As pessoas escreviam em seus e-mails:
09:42
"Please excuse any typos.
198
570212
1341
"Desculpe pelos erros.
Enviado do meu cérebro".
Enviado do meu cérebro".
09:43
Sent from my brain."
199
571577
1333
09:44
(Laughter)
200
572934
1001
(Risos)
09:45
Commercial systems
popped up left and right,
popped up left and right,
201
573959
2072
Muitos sistemas comerciais apareceram
09:48
offering the latest and greatest
in neural interfacing technology.
in neural interfacing technology.
202
576055
3238
oferecendo o melhor da tecnologia
de interface neural.
de interface neural.
Havia 100 eletrodos.
09:51
There were 100 electrodes.
203
579792
1753
09:53
A thousand electrodes.
204
581569
1911
Mil eletrodos.
09:55
High bandwidth for only 99.99 a month.
205
583504
2476
Banda larga por apenas U$ 99,99 por mês.
09:58
(Laughter)
206
586004
1539
(Risos)
09:59
Soon, everyone had them.
207
587567
1534
Logo, todo mundo tinha.
10:01
And that was the key.
208
589694
1571
E essa foi a chave.
10:03
Because, in the 2050s,
if you were a neuroscientist,
if you were a neuroscientist,
209
591289
2923
Porque, nos anos 2050,
se você fosse neurocientista,
se você fosse neurocientista,
10:06
you could have someone come into your lab
essentially from off the street.
essentially from off the street.
210
594236
3939
qualquer pessoa poderia estar de passagem
e entrar em seu laboratório
e entrar em seu laboratório
10:10
And you could have them engaged
in some emotional task
in some emotional task
211
598792
2864
e realizar alguma tarefa emocional
10:13
or social behavior or abstract reasoning,
212
601680
2437
ou comportamento social,
ou raciocínio abstrato,
ou raciocínio abstrato,
10:16
things you could never study in mice.
213
604141
2531
coisas impossíveis de estudar em ratos.
10:18
And you could record
the activity of their neurons
the activity of their neurons
214
606696
3111
E seria possível gravar a atividade
dos neurônios da pessoa
dos neurônios da pessoa
10:21
using the interfaces
that they already had.
that they already had.
215
609831
3191
usando as interfaces que ela já possuía.
10:25
And then you could also ask them
about what they were experiencing.
about what they were experiencing.
216
613046
3189
Seria possível também perguntar
o que a pessoa estava sentindo.
o que a pessoa estava sentindo.
10:28
So this link between
psychology and neuroscience
psychology and neuroscience
217
616259
3349
Esta ligação entre psicologia
e neurociência,
e neurociência,
10:31
that you could never make
in the animals, was suddenly there.
in the animals, was suddenly there.
218
619632
3381
que não seria possível com animais,
de repente estava lá.
de repente estava lá.
10:35
So perhaps the classic example of this
219
623695
2184
Talvez o exemplo clássico
10:37
was the discovery
of the neural basis for insight.
of the neural basis for insight.
220
625903
3523
tenha sido a descoberta
das bases neurais do insight.
das bases neurais do insight.
10:41
That "Aha!" moment, the moment
it all comes together, it clicks.
it all comes together, it clicks.
221
629450
3600
Aquele momento em que tudo faz sentido.
10:45
And this was discovered
by two scientists in 2055,
by two scientists in 2055,
222
633593
4056
E isso foi descoberto
por dois cientistas em 2055,
por dois cientistas em 2055,
10:49
Barry and Late,
223
637673
1372
Barry e Late.
10:51
who observed, in the dorsal
prefrontal cortex,
prefrontal cortex,
224
639069
3663
Eles observaram, no córtex
pré-frontal dorsal do cérebro
pré-frontal dorsal do cérebro
10:54
how in the brain of someone
trying to understand an idea,
trying to understand an idea,
225
642756
5222
de alguém tentando entender algo,
11:00
how different populations of neurons
would reorganize themselves --
would reorganize themselves --
226
648002
3369
como as diferentes populações
de neurônios se reorganizavam.
de neurônios se reorganizavam.
11:03
you're looking at neural
activity here in orange --
activity here in orange --
227
651395
2436
Veja a atividade neural em laranja.
11:05
until finally their activity aligns
in a way that leads to positive feedback.
in a way that leads to positive feedback.
228
653855
3738
Finalmente, a atividade se ilumina,
levando a um feedback positivo.
levando a um feedback positivo.
11:10
Right there.
229
658339
1150
Ali.
11:12
That is understanding.
230
660723
1467
É o processo de compreensão.
11:15
So finally, we were able to get
at the things that make us human.
at the things that make us human.
231
663413
4437
Finalmente, fomos capazes de chegar
ao que nos faz humanos.
ao que nos faz humanos.
11:21
And that's what really opened the way
to major insights from medicine.
to major insights from medicine.
232
669871
4578
E isso realmente abriu o caminho
para grandes descobertas da medicina.
para grandes descobertas da medicina.
11:27
Because, starting in the 2060s,
233
675465
2755
Porque, a partir de 2060,
11:30
with the ability to record
the neural activity
the neural activity
234
678244
2484
com a capacidade de gravar
a atividade neural
a atividade neural
11:32
in the brains of patients
with these different mental diseases,
with these different mental diseases,
235
680752
3587
nos cérebros de pacientes
com diferentes doenças neurológicas,
com diferentes doenças neurológicas,
11:36
rather than defining the diseases
on the basis of their symptoms,
on the basis of their symptoms,
236
684363
4690
em vez de definir as doenças
com base em seus sintomas,
com base em seus sintomas,
11:41
as we had at the beginning of the century,
237
689077
2040
como era no começo do século,
11:43
we started to define them
238
691141
1222
começamos a defini-las com base
na patologia observada no nível neural.
na patologia observada no nível neural.
11:44
on the basis of the actual pathology
that we observed at the neural level.
that we observed at the neural level.
239
692387
3539
11:48
So for example, in the case of ADHD,
240
696768
3825
Por exemplo, no caso do TDAH,
11:52
we discovered that there are
dozens of different diseases,
dozens of different diseases,
241
700617
3174
descobrimos que existiam
dezenas de diferentes doenças
dezenas de diferentes doenças
11:55
all of which had been called ADHD
at the start of the century,
at the start of the century,
242
703815
3009
que eram chamadas de TDAH
no começo do século
no começo do século
11:58
that actually had nothing
to do with each other,
to do with each other,
243
706848
2301
e não tinham nada a ver uma com a outra,
12:01
except that they had similar symptoms.
244
709173
2118
a não ser sintomas semelhantes.
12:03
And they needed to be treated
in different ways.
in different ways.
245
711625
2372
E precisavam ser tratadas
de maneiras diferentes.
de maneiras diferentes.
12:06
So it was kind of incredible,
in retrospect,
in retrospect,
246
714307
2247
Era quase inacreditável
que, no início do século,
12:08
that at the beginning of the century,
247
716578
1777
tratávamos todas essas doenças
diferentes com a mesma droga,
diferentes com a mesma droga,
12:10
we had been treating
all those different diseases
all those different diseases
248
718379
2317
12:12
with the same drug,
249
720720
1183
como se estivéssemos, basicamente,
dando anfetamina às pessoas.
dando anfetamina às pessoas.
12:13
just by giving people amphetamine,
basically is what we were doing.
basically is what we were doing.
250
721927
3214
O mesmo acontecia
com a esquizofrenia e a depressão.
com a esquizofrenia e a depressão.
12:17
And schizophrenia and depression
are the same way.
are the same way.
251
725165
2488
12:19
So rather than prescribing drugs to people
essentially at random,
essentially at random,
252
727677
4032
Então, em vez de prescrever
medicamentos aleatoriamente,
medicamentos aleatoriamente,
12:23
as we had,
253
731733
1150
como fazíamos,
12:24
we learned how to predict
which drugs would be most effective
which drugs would be most effective
254
732907
3511
aprendemos a prever quais drogas
seriam mais eficazes em cada paciente.
seriam mais eficazes em cada paciente.
12:28
in which patients,
255
736442
1183
Isso levou a uma enorme
melhoria nos resultados.
melhoria nos resultados.
12:29
and that just led to this huge
improvement in outcomes.
improvement in outcomes.
256
737649
2756
12:33
OK, I want to bring you back now
to the year 2017.
to the year 2017.
257
741498
3476
Agora, quero trazer vocês
de volta para o ano de 2017.
de volta para o ano de 2017.
12:38
Some of this may sound satirical
or even far fetched.
or even far fetched.
258
746117
3373
Um pouco do que falei
pode soar satírico ou muito artificial.
pode soar satírico ou muito artificial.
12:41
And some of it is.
259
749514
1293
Em partes, é.
12:43
I mean, I can't actually
see into the future.
see into the future.
260
751291
2651
Não posso realmente prever o futuro.
12:45
I don't actually know
261
753966
1366
Realmente não sei
12:47
if we're going to be drilling hundreds
or thousands of microscopic holes
or thousands of microscopic holes
262
755356
3667
se faremos milhares
de perfurações microscópicas
de perfurações microscópicas
12:51
in our heads in 30 years.
263
759047
1667
nas nossas cabeças em 30 anos.
12:53
But what I can tell you
264
761762
1706
O que posso dizer
12:55
is that we're not going
to make any progress
to make any progress
265
763492
2175
é que não iremos progredir
12:57
towards understanding the human brain
or human diseases
or human diseases
266
765691
3727
na compreensão do cérebro
ou das doenças humanas
ou das doenças humanas
13:01
until we figure out how to get
at the electrical activity of neurons
at the electrical activity of neurons
267
769442
4516
até descobrirmos como chegar
à atividade elétrica dos neurônios
à atividade elétrica dos neurônios
13:05
in healthy humans.
268
773982
1200
em humanos saudáveis.
13:07
And almost no one is working
on figuring out how to do that today.
on figuring out how to do that today.
269
775918
3239
Quase ninguém está tentando
descobrir como fazer isso atualmente.
descobrir como fazer isso atualmente.
13:12
That is the future of neuroscience.
270
780077
2334
Esse é o futuro da neurociência.
13:14
And I think it's time for neuroscientists
to put down the mouse brain
to put down the mouse brain
271
782752
4393
Acho que é hora dos neurocientistas
abandonarem o cérebro do rato
abandonarem o cérebro do rato
13:19
and to dedicate the thought
and investment necessary
and investment necessary
272
787169
2754
e dedicarem o pensamento e o investimento
13:21
to understand the human brain
and human disease.
and human disease.
273
789947
3267
para entender o cérebro
e as doenças dos humanos.
e as doenças dos humanos.
13:27
Thank you.
274
795629
1151
Obrigado.
13:28
(Applause)
275
796804
1172
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Sam Rodriques - NeuroengineerSam Rodriques invents new technologies to help neuroscientists understand how the brain works.
Why you should listen
Sam Rodriques has designed a new nanofabrication method and a new approach to sensing neural activity with probes in the bloodstream, and his forthcoming technologies are aimed at understanding the spatial organization of cells in the brain and the transcriptional activity of neurons over time. He is a graduate student in Physics at the Massachusetts Institute of Technology, with affiliations at the MIT Media Lab, the MIT Department of Brain and Cognitive Sciences and the Broad Institute of Harvard and MIT. He graduated summa cum laude with highest honors in Physics from Haverford College, where he worked on new methods for calculating quantum entanglement in multipartite quantum systems. He has received numerous national awards and fellowships to support his research, including the Hertz Foundation Graduate Fellowship, an NSF Graduate Research Fellowship and a Churchill Scholarship.
Sam Rodriques | Speaker | TED.com