TEDGlobal 2011
Allan Jones: A map of the brain
Allan Jones: O hartă a creierului
Filmed:
Readability: 4.4
1,269,611 views
Cum putem începe să înţelegem cum lucrează creierul? La fel cum începem să înţelegem un oraş: facându-i harta. În această prezentare vizuală impresionantă Allan Jones arată cum înregistrează echipa sa activarea genelor în fiecare zonă minusculă şi cum se realizează conexiunile.
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
Oamenii sunt de multă vreme fascinaţi
00:17
for the human brain.
1
2000
2000
de creierul uman.
00:19
We chart it, we've described it,
2
4000
3000
L-am reprezentat, l-am descris,
00:22
we've drawn it,
3
7000
2000
l-am desenat,
00:24
we've mapped it.
4
9000
3000
i-am făcut harta.
00:27
Now just like the physical maps of our world
5
12000
3000
La fel ca hărţile fizice ale lumii
00:30
that have been highly influenced by technology --
6
15000
3000
influenţate mult de tehnologie --
00:33
think Google Maps,
7
18000
2000
gândiţi-vă la hărţile Google,
00:35
think GPS --
8
20000
2000
la GPS --
00:37
the same thing is happening for brain mapping
9
22000
2000
la fel se întâmplă şi cu reprezentarea creierului,
00:39
through transformation.
10
24000
2000
o adevărată transformare.
00:41
So let's take a look at the brain.
11
26000
2000
Să aruncăm o privire asupra creierului.
00:43
Most people, when they first look at a fresh human brain,
12
28000
3000
Cei mai mulţi când văd prima oară un creier uman proaspăt,
00:46
they say, "It doesn't look what you're typically looking at
13
31000
3000
spun: "Nu seamănă cu ce vezi în mod obişnuit
00:49
when someone shows you a brain."
14
34000
2000
când cineva îţi arată un creier."
00:51
Typically, what you're looking at is a fixed brain. It's gray.
15
36000
3000
Tipic, vedeți un material didactic. E gri.
00:54
And this outer layer, this is the vasculature,
16
39000
2000
Acest strat exterior, vascularizația,
00:56
which is incredible, around a human brain.
17
41000
2000
în jurul creierului uman e incredibilă.
00:58
This is the blood vessels.
18
43000
2000
Acestea sunt vasele de sânge.
01:00
20 percent of the oxygen
19
45000
3000
20% din oxigenul
01:03
coming from your lungs,
20
48000
2000
care vine de la plămâni,
01:05
20 percent of the blood pumped from your heart,
21
50000
2000
20% din sângele pompat de inimă
01:07
is servicing this one organ.
22
52000
2000
deserveşte doar acest organ,
01:09
That's basically, if you hold two fists together,
23
54000
2000
deși, dacă ții pumnii unul lângă altul,
01:11
it's just slightly larger than the two fists.
24
56000
2000
creierul e doar cu puțin mai mare.
01:13
Scientists, sort of at the end of the 20th century,
25
58000
3000
Cercetătorii, pe la sfârşitul secolului 20,
01:16
learned that they could track blood flow
26
61000
2000
au realizat că pot măsura fluxul sangvin
01:18
to map non-invasively
27
63000
3000
pentru a localiza non-invaziv
01:21
where activity was going on in the human brain.
28
66000
3000
unde se activează creierul uman.
01:24
So for example, they can see in the back part of the brain,
29
69000
3000
Astfel, de exemplu, în partea posterioară a creierului,
01:27
which is just turning around there.
30
72000
2000
care se roteşte acum,
01:29
There's the cerebellum; that's keeping you upright right now.
31
74000
2000
iată cerebelul, care ne menţine în poziţie verticală.
01:31
It's keeping me standing. It's involved in coordinated movement.
32
76000
3000
Mă ţine în picioare. E implicat în mişcarea coordonată.
01:34
On the side here, this is temporal cortex.
33
79000
3000
Pe latura asta e cortexul temporal,
01:37
This is the area where primary auditory processing --
34
82000
3000
zona unde are loc procesarea auditivă primară.
01:40
so you're hearing my words,
35
85000
2000
Când auziţi cuvintele mele,
01:42
you're sending it up into higher language processing centers.
36
87000
2000
le trimiteţi mai departe la centrele superioare de procesare limbaj.
01:44
Towards the front of the brain
37
89000
2000
Partea frontală a creierului
01:46
is the place in which all of the more complex thought, decision making --
38
91000
3000
locul unde au loc procesele cognitive complexe, luarea deciziilor,
01:49
it's the last to mature in late adulthood.
39
94000
4000
se dezvoltă doar la maturitate.
01:53
This is where all your decision-making processes are going on.
40
98000
3000
Aici au loc toate procesele de luare de decizii.
01:56
It's the place where you're deciding right now
41
101000
2000
E locul unde decideţi chiar acum
01:58
you probably aren't going to order the steak for dinner.
42
103000
3000
că probabil nu veţi comanda friptură la cină.
02:01
So if you take a deeper look at the brain,
43
106000
2000
Aşa că dacă vă uitaţi cu atenţie la creier,
02:03
one of the things, if you look at it in cross-section,
44
108000
2000
daca vă uitaţi în secţiune transversală,
02:05
what you can see
45
110000
2000
observați că
02:07
is that you can't really see a whole lot of structure there.
46
112000
3000
nu se vede ceva bine structurat acolo.
02:10
But there's actually a lot of structure there.
47
115000
2000
În realitate există o structură complexă acolo.
02:12
It's cells and it's wires all wired together.
48
117000
2000
Sunt celule și conexiuni, toate coordonate într-o rețea.
02:14
So about a hundred years ago,
49
119000
2000
Acum vreo sută de ani
02:16
some scientists invented a stain that would stain cells.
50
121000
2000
s-a inventat un reactiv care marchează celulele.
02:18
And that's shown here in the the very light blue.
51
123000
3000
E arătat aici în bleu deschis.
02:21
You can see areas
52
126000
2000
Vedeţi zone în care
02:23
where neuronal cell bodies are being stained.
53
128000
2000
celulele normale sunt marcate.
02:25
And what you can see is it's very non-uniform. You see a lot more structure there.
54
130000
3000
Iar ce vedeţi e foarte neuniform. Vedeţi mult mai multă structurare acum.
02:28
So the outer part of that brain
55
133000
2000
Partea exterioară a creierului
02:30
is the neocortex.
56
135000
2000
este neocortexul.
02:32
It's one continuous processing unit, if you will.
57
137000
3000
E o unitate de procesare continuă, dacă doriţi.
02:35
But you can also see things underneath there as well.
58
140000
2000
Dar puteţi vedea şi dedesubt ceva.
02:37
And all of these blank areas
59
142000
2000
Toate aceste porţiuni goale
02:39
are the areas in which the wires are running through.
60
144000
2000
sunt zonele prin care trec conexiunile.
02:41
They're probably less cell dense.
61
146000
2000
Au probabil o densitate mai mică a celulelor.
02:43
So there's about 86 billion neurons in our brain.
62
148000
4000
Sunt aprox. 86 miliarde neuroni în creierul nostru.
02:47
And as you can see, they're very non-uniformly distributed.
63
152000
3000
Şi după cum vedeţi, sunt distribuiţi neuniform.
02:50
And how they're distributed really contributes
64
155000
2000
Felul cum sunt distribuiţi contribuie într-adevăr
02:52
to their underlying function.
65
157000
2000
la funcţia lor de bază.
02:54
And of course, as I mentioned before,
66
159000
2000
Şi, bineînţeles, cum am menţionat înainte,
02:56
since we can now start to map brain function,
67
161000
3000
acum putem începe să mapăm funcţiile creierului
02:59
we can start to tie these into the individual cells.
68
164000
3000
putem începe să le legăm de celulele individuale.
03:02
So let's take a deeper look.
69
167000
2000
Deci hai să ne uităm în profunzime.
03:04
Let's look at neurons.
70
169000
2000
Să ne uităm la neuroni.
03:06
So as I mentioned, there are 86 billion neurons.
71
171000
2000
După cum am menţionat există 86 miliarde de neuroni.
03:08
There are also these smaller cells as you'll see.
72
173000
2000
Mai sunt şi aceste celule mai mici, veţi vedea.
03:10
These are support cells -- astrocytes glia.
73
175000
2000
Sunt celule de susţinere -- astrocite glia.
03:12
And the nerves themselves
74
177000
3000
Iar nervii înşişi
03:15
are the ones who are receiving input.
75
180000
2000
sunt cei care primesc input.
03:17
They're storing it, they're processing it.
76
182000
2000
Îl depozitează, îl procesează.
03:19
Each neuron is connected via synapses
77
184000
4000
Fiecare neuron e conectat prin sinapse
03:23
to up to 10,000 other neurons in your brain.
78
188000
3000
de alți 10.000 de neuroni din creierul dvs.
03:26
And each neuron itself
79
191000
2000
Iar fiecare neuron în sine
03:28
is largely unique.
80
193000
2000
este, în mare măsură, unic.
03:30
The unique character of both individual neurons
81
195000
2000
Caracterul unic al neuronilor individuali
03:32
and neurons within a collection of the brain
82
197000
2000
cât şi al neuronilor din formaţiunile creierului
03:34
are driven by fundamental properties
83
199000
3000
e determinat de proprietăţi biochimice fundamentale
03:37
of their underlying biochemistry.
84
202000
2000
care le stau la bază.
03:39
These are proteins.
85
204000
2000
Acestea sunt proteine,
03:41
They're proteins that are controlling things like ion channel movement.
86
206000
3000
care, de exemplu, controlează transferul direcționat al ionilor.
03:44
They're controlling who nervous system cells partner up with.
87
209000
4000
Controlează cu cine fac pereche celulele sistemului nervos.
03:48
And they're controlling
88
213000
2000
Şi controlează, în principiu,
03:50
basically everything that the nervous system has to do.
89
215000
2000
tot ce trebuie să facă sistemul nervos.
03:52
So if we zoom in to an even deeper level,
90
217000
3000
Astfel, analizând în profunzime,
03:55
all of those proteins
91
220000
2000
toate acele proteine
03:57
are encoded by our genomes.
92
222000
2000
sunt codificate de genomul nostru.
03:59
We each have 23 pairs of chromosomes.
93
224000
3000
Avem fiecare câte 23 perechi de cromozomi.
04:02
We get one from mom, one from dad.
94
227000
2000
Unul de la mama, unul de la tata.
04:04
And on these chromosomes
95
229000
2000
Şi pe aceşti cromozomi
04:06
are roughly 25,000 genes.
96
231000
2000
se află aprox. 25.000 de gene.
04:08
They're encoded in the DNA.
97
233000
2000
Ele sunt codificate în ADN.
04:10
And the nature of a given cell
98
235000
3000
Natura unei anumite celule
04:13
driving its underlying biochemistry
99
238000
2000
care-i dirijează procesele biochimice intrinseci
04:15
is dictated by which of these 25,000 genes
100
240000
3000
e dictată de care anume din aceste 25.000 de gene
04:18
are turned on
101
243000
2000
sunt activate
04:20
and at what level they're turned on.
102
245000
2000
şi la ce nivel sunt activate.
04:22
And so our project
103
247000
2000
Astfel proiectul nostru
04:24
is seeking to look at this readout,
104
249000
3000
caută să descifreze această translatare,
04:27
understanding which of these 25,000 genes is turned on.
105
252000
3000
să identifice care din aceste 25.000 de gene e activată.
04:30
So in order to undertake such a project,
106
255000
3000
Pentru a întreprinde un astfel de proiect
04:33
we obviously need brains.
107
258000
3000
evident avem nevoie de creiere.
04:36
So we sent our lab technician out.
108
261000
3000
Aşa că l-am trimis pe laborantul nostru să caute.
04:39
We were seeking normal human brains.
109
264000
2000
Ne interesau creiere umane normale.
04:41
What we actually start with
110
266000
2000
Începem
04:43
is a medical examiner's office.
111
268000
2000
cu laboratorul de autopsie.
04:45
This a place where the dead are brought in.
112
270000
2000
Aici sunt aduşi decedații.
04:47
We are seeking normal human brains.
113
272000
2000
Ne interesează creiere umane normale.
04:49
There's a lot of criteria by which we're selecting these brains.
114
274000
3000
Sunt multe criterii după care selectăm aceste creiere.
04:52
We want to make sure
115
277000
2000
Vrem să fim siguri
04:54
that we have normal humans between the ages of 20 to 60,
116
279000
3000
că avem exemplare între vârstele 20 şi 60 de ani,
04:57
they died a somewhat natural death
117
282000
2000
care au murit de o moarte oarecum naturală
04:59
with no injury to the brain,
118
284000
2000
lăsând creierul intact,
05:01
no history of psychiatric disease,
119
286000
2000
care n-au suferit de afecţiuni psihice,
05:03
no drugs on board --
120
288000
2000
n-au luat droguri--
05:05
we do a toxicology workup.
121
290000
2000
efectuăm o analiză toxicologică.
05:07
And we're very careful
122
292000
2000
Şi suntem foarte atenţi
05:09
about the brains that we do take.
123
294000
2000
cu creierele pe care le luăm.
05:11
We're also selecting for brains
124
296000
2000
De asemenea selectăm creiere
05:13
in which we can get the tissue,
125
298000
2000
din care putem preleva ţesut,
05:15
we can get consent to take the tissue
126
300000
2000
pentru care putem obţine acordul
05:17
within 24 hours of time of death.
127
302000
2000
în interval de 24 h de la deces.
05:19
Because what we're trying to measure, the RNA --
128
304000
3000
Pentru că încercăm să măsurăm ARN-ul,
05:22
which is the readout from our genes --
129
307000
2000
care e citirea informaţiei din genele noastre --
05:24
is very labile,
130
309000
2000
E foarte instabil,
05:26
and so we have to move very quickly.
131
311000
2000
aşa că trebuie să ne mişcăm rapid.
05:28
One side note on the collection of brains:
132
313000
3000
O observaţie despre colectarea creierelor:
05:31
because of the way that we collect,
133
316000
2000
din cauza modului în care le obținem
05:33
and because we require consent,
134
318000
2000
şi pentru că avem nevoie de consimţământ,
05:35
we actually have a lot more male brains than female brains.
135
320000
3000
avem mult mai multe creiere de bărbaţi decât de femei.
05:38
Males are much more likely to die an accidental death in the prime of their life.
136
323000
3000
Bărbaţii sunt mult mai predispuşi să moară în accidente în floarea vârstei.
05:41
And men are much more likely
137
326000
2000
Şi e mult mai probabil ca
05:43
to have their significant other, spouse, give consent
138
328000
3000
partenerele, soţiile lor să îşi dea consimţământul
05:46
than the other way around.
139
331000
2000
decât invers.
05:48
(Laughter)
140
333000
4000
(Râsete)
05:52
So the first thing that we do at the site of collection
141
337000
2000
Aşa că primul lucru pe care îl facem la locul recoltării
05:54
is we collect what's called an MR.
142
339000
2000
e să luăm un RMN.
05:56
This is magnetic resonance imaging -- MRI.
143
341000
2000
E o imagine prin rezonanţă magnetică nucleară, RMN.
05:58
It's a standard template by which we're going to hang the rest of this data.
144
343000
3000
E referința standard în care introducem restul datelor.
06:01
So we collect this MR.
145
346000
2000
Obținem această imagine RMN.
06:03
And you can think of this as our satellite view for our map.
146
348000
2000
Imaginați-o ca pe o perspectivă din satelit a hărţii noastre.
06:05
The next thing we do
147
350000
2000
Următorul lucru pe care-l facem
06:07
is we collect what's called a diffusion tensor imaging.
148
352000
3000
colectăm ceva ce se numeşte imagistică cu tensor de difuzie.
06:10
This maps the large cabling in the brain.
149
355000
2000
Această hartă redă conexiunile majore din creier.
06:12
And again, you can think of this
150
357000
2000
Şi, din nou, puteţi s-o asociați
06:14
as almost mapping our interstate highways, if you will.
151
359000
2000
cu trasarea magistralelor interstatale, dacă doriţi.
06:16
The brain is removed from the skull,
152
361000
2000
Creierul e scos din craniu,
06:18
and then it's sliced into one-centimeter slices.
153
363000
3000
şi apoi e feliat în felii de 1 cm.
06:21
And those are frozen solid,
154
366000
2000
Acestea se solidifică prin îngheţare
06:23
and they're shipped to Seattle.
155
368000
2000
şi se trimit la Seattle.
06:25
And in Seattle, we take these --
156
370000
2000
Iar în Seattle le luăm --
06:27
this is a whole human hemisphere --
157
372000
2000
asta e o emisferă umană întreagă --
06:29
and we put them into what's basically a glorified meat slicer.
158
374000
2000
şi le punem în ceva ca un feliator de carne.
06:31
There's a blade here that's going to cut across
159
376000
2000
O lamă aici va preleva
06:33
a section of the tissue
160
378000
2000
o secţiune de ţesut
06:35
and transfer it to a microscope slide.
161
380000
2000
şi o va transfera pe o lamelă de microscop.
06:37
We're going to then apply one of those stains to it,
162
382000
2000
Apoi aplicăm un marcator
06:39
and we scan it.
163
384000
2000
şi o scanăm.
06:41
And then what we get is our first mapping.
164
386000
3000
Iar ce obţinem e prima noastră hartă.
06:44
So this is where experts come in
165
389000
2000
Aici intervin experţii
06:46
and they make basic anatomic assignments.
166
391000
2000
care fac atribuirile anatomice de bază.
06:48
You could consider this state boundaries, if you will,
167
393000
3000
Le puteți asocia cu graniţele dintre state,
06:51
those pretty broad outlines.
168
396000
2000
aceste demarcări îngroşate.
06:53
From this, we're able to then fragment that brain into further pieces,
169
398000
4000
De aici fragmentăm creierul în bucăţi mai mici,
06:57
which then we can put on a smaller cryostat.
170
402000
2000
pe care le punem pe un criostat mai mic.
06:59
And this is just showing this here --
171
404000
2000
Chiar asta e arătat aici --
07:01
this frozen tissue, and it's being cut.
172
406000
2000
acest ţesut îngheţat, care se taie.
07:03
This is 20 microns thin, so this is about a baby hair's width.
173
408000
3000
Are o grosime de 20 microni, cât firul părului de bebeluş.
07:06
And remember, it's frozen.
174
411000
2000
Şi reţineţi, e îngheţat.
07:08
And so you can see here,
175
413000
2000
Vedeți aici
07:10
old-fashioned technology of the paintbrush being applied.
176
415000
2000
cum se aplică vechea tehnologie a pensulei de vopsea.
07:12
We take a microscope slide.
177
417000
2000
Luăm o lamelă de microscop.
07:14
Then we very carefully melt onto the slide.
178
419000
3000
Apoi, cu mare grijă o topim pe lamelă.
07:17
This will then go onto a robot
179
422000
2000
Aceasta merge apoi pe un robot
07:19
that's going to apply one of those stains to it.
180
424000
3000
care aplică un marcator pe ea.
07:26
And our anatomists are going to go in and take a deeper look at this.
181
431000
3000
Anatomiştii noştri se uită apoi mai cu atenţie.
07:29
So again this is what they can see under the microscope.
182
434000
2000
Din nou, asta văd ei la microscop.
07:31
You can see collections and configurations
183
436000
2000
Vedeţi colecţii şi configuraţii
07:33
of large and small cells
184
438000
2000
de celule mari şi mici
07:35
in clusters and various places.
185
440000
2000
în clustere în diferite locuri.
07:37
And from there it's routine. They understand where to make these assignments.
186
442000
2000
De aici încolo e rutină. Știu unde să facă asignările.
07:39
And they can make basically what's a reference atlas.
187
444000
3000
Alcătuiesc un fel de atlas de referinţă.
07:42
This is a more detailed map.
188
447000
2000
Asta e o hartă mai detaliată.
07:44
Our scientists then use this
189
449000
2000
Cercetătorii noştri o folosesc apoi
07:46
to go back to another piece of that tissue
190
451000
3000
pentru a scana o altă bucată din acel ţesut
07:49
and do what's called laser scanning microdissection.
191
454000
2000
efectuând o microdisecţie cu laser.
07:51
So the technician takes the instructions.
192
456000
3000
Tehnicianul ia instrucţiunile,
07:54
They scribe along a place there.
193
459000
2000
delimitează o porțiune
07:56
And then the laser actually cuts.
194
461000
2000
iar laserul decupează efectiv.
07:58
You can see that blue dot there cutting. And that tissue falls off.
195
463000
3000
Vedeţi cum taie punctul albastru. Țesutul se desprinde.
08:01
You can see on the microscope slide here,
196
466000
2000
Vedeţi pe lamela de microscop,
08:03
that's what's happening in real time.
197
468000
2000
asta se întâmplă în timp real.
08:05
There's a container underneath that's collecting that tissue.
198
470000
3000
Dedesubt e un container care colectează ţesutul.
08:08
We take that tissue,
199
473000
2000
Îl luăm,
08:10
we purify the RNA out of it
200
475000
2000
purificam ARN-ul din el
08:12
using some basic technology,
201
477000
2000
folosind o tehnologie consacrată
08:14
and then we put a florescent tag on it.
202
479000
2000
şi apoi adăugăm un indicativ fluorescent.
08:16
We take that tagged material
203
481000
2000
Luăm acest material marcat
08:18
and we put it on to something called a microarray.
204
483000
3000
şi îl punem în ceva numit microarray.
08:21
Now this may look like a bunch of dots to you,
205
486000
2000
Par doar o mulţime de puncte
08:23
but each one of these individual dots
206
488000
2000
dar fiecare din aceste puncte
08:25
is actually a unique piece of the human genome
207
490000
2000
e de fapt o porțiune unică a genomului uman
08:27
that we spotted down on glass.
208
492000
2000
pe care am identificat-o pe sticlă.
08:29
This has roughly 60,000 elements on it,
209
494000
3000
Asta are aprox. 60.000 de elemente pe ea,
08:32
so we repeatedly measure various genes
210
497000
3000
aşa că măsurăm repetat diferite gene
08:35
of the 25,000 genes in the genome.
211
500000
2000
dintre cele 25.000 de gene aflate în genom.
08:37
And when we take a sample and we hybridize it to it,
212
502000
3000
Şi când luăm un eşantion şi îl hibridizăm,
08:40
we get a unique fingerprint, if you will,
213
505000
2000
obţinem o amprentă cantitativă unică
08:42
quantitatively of what genes are turned on in that sample.
214
507000
3000
a genelor activate în acel eşantion.
08:45
Now we do this over and over again,
215
510000
2000
Repetăm
08:47
this process for any given brain.
216
512000
3000
acest proces pentru fiecare creier.
08:50
We're taking over a thousand samples for each brain.
217
515000
3000
Luăm peste o mie de eşantioane pentru fiecare creier.
08:53
This area shown here is an area called the hippocampus.
218
518000
3000
Zona arătată aici e numită hipocampus
08:56
It's involved in learning and memory.
219
521000
2000
E implicată în învăţare şi memorare.
08:58
And it contributes to about 70 samples
220
523000
3000
Corespunde la cca 70 de mostre
09:01
of those thousand samples.
221
526000
2000
din cele o mie de eşantioane.
09:03
So each sample gets us about 50,000 data points
222
528000
4000
Fiecare eşantion ne dă cca 50.000 de puncte de date
09:07
with repeat measurements, a thousand samples.
223
532000
3000
cu măsurări repetate, o mie de eşantioane.
09:10
So roughly, we have 50 million data points
224
535000
2000
Deci, în mare, avem 50 de milioane de puncte de date
09:12
for a given human brain.
225
537000
2000
pentru fiecare creier.
09:14
We've done right now
226
539000
2000
Tocmai am adunat date
09:16
two human brains-worth of data.
227
541000
2000
pentru două creiere umane.
09:18
We've put all of that together
228
543000
2000
Le-am pus pe toate la un loc
09:20
into one thing,
229
545000
2000
într-o sigură bază de date.
09:22
and I'll show you what that synthesis looks like.
230
547000
2000
O să vă arăt sinteza.
09:24
It's basically a large data set of information
231
549000
3000
E practic un mare set de date
09:27
that's all freely available to any scientist around the world.
232
552000
3000
disponibil gratuit pentru orice om de ştiinţă din lume.
09:30
They don't even have to log in to come use this tool,
233
555000
3000
Nici măcar nu trebuie să se logheze pentru a folosi acest instrument,
09:33
mine this data, find interesting things out with this.
234
558000
4000
să exploreze baza de date, să găsească lucruri interesante cu ea.
09:37
So here's the modalities that we put together.
235
562000
3000
Iată modalităţile pe care le-am alcătuit
09:40
You'll start to recognize these things from what we've collected before.
236
565000
3000
Veţi începe să recunoaşteţi ce am colectat înainte.
09:43
Here's the MR. It provides the framework.
237
568000
2000
Iată RMN-ul care asigură cadrul.
09:45
There's an operator side on the right that allows you to turn,
238
570000
3000
Un meniu de operare pe dreapta vă permite să rotiţi,
09:48
it allows you to zoom in,
239
573000
2000
să măriţi imaginea,
09:50
it allows you to highlight individual structures.
240
575000
3000
să marcaţi structuri individuale.
09:53
But most importantly,
241
578000
2000
Dar, cel mai important,
09:55
we're now mapping into this anatomic framework,
242
580000
3000
această structură anatomică
09:58
which is a common framework for people to understand where genes are turned on.
243
583000
3000
e un cadru de referință pentru a înţelege care gene sunt activate.
10:01
So the red levels
244
586000
2000
Astfel nivelele roşii
10:03
are where a gene is turned on to a great degree.
245
588000
2000
sunt locurile unde o genă e activată în mare măsură.
10:05
Green is the sort of cool areas where it's not turned on.
246
590000
3000
Verzi sunt zonele răcoroase unde nu e activată.
10:08
And each gene gives us a fingerprint.
247
593000
2000
Fiecare genă ne dă o amprentă.
10:10
And remember that we've assayed all the 25,000 genes in the genome
248
595000
5000
Reţineţi că am analizat toate 25.000 gene din genom
10:15
and have all of that data available.
249
600000
4000
şi avem toate datele disponibile.
10:19
So what can scientists learn about this data?
250
604000
2000
Deci ce pot afla cercetătorii din aceste date?
10:21
We're just starting to look at this data ourselves.
251
606000
3000
Noi înşine abia începem să examinăm aceste date.
10:24
There's some basic things that you would want to understand.
252
609000
3000
Sunt câteva aspecte de bază pe care aţi dori să le înţelegeţi.
10:27
Two great examples are drugs,
253
612000
2000
Două exemple bune sunt medicamentele
10:29
Prozac and Wellbutrin.
254
614000
2000
Prozac şi Wellbutrin,
10:31
These are commonly prescribed antidepressants.
255
616000
3000
antidepresive prescrise în mod curent.
10:34
Now remember, we're assaying genes.
256
619000
2000
Reţineţi că analizăm gene.
10:36
Genes send the instructions to make proteins.
257
621000
3000
Genele trimit instrucţiunile pentru asamblarea proteinelor.
10:39
Proteins are targets for drugs.
258
624000
2000
Proteinele sunt ţinte pentru medicamente.
10:41
So drugs bind to proteins
259
626000
2000
Astfel medicamentele se leagă de proteine
10:43
and either turn them off, etc.
260
628000
2000
şi fie le dezactivează, etc.
10:45
So if you want to understand the action of drugs,
261
630000
2000
Deci, dacă vreţi să înţelegeţi acţiunea medicamentelor,
10:47
you want to understand how they're acting in the ways you want them to,
262
632000
3000
vreţi să înţelegeţi modurile în care doriţi să acționeze
10:50
and also in the ways you don't want them to.
263
635000
2000
şi, de asemenea, cele în care nu doriţi să acționeze.
10:52
In the side effect profile, etc.,
264
637000
2000
În profilul de efecte secundare, etc.,
10:54
you want to see where those genes are turned on.
265
639000
2000
vreţi să vedeţi unde sunt activate acele gene.
10:56
And for the first time, we can actually do that.
266
641000
2000
Şi pentru prima oară putem într-adevăr vedea.
10:58
We can do that in multiple individuals that we've assayed too.
267
643000
3000
Putem vedea din eșantioanele pe care le-am examinat.
11:01
So now we can look throughout the brain.
268
646000
3000
Acum ne putem uita în tot creierul.
11:04
We can see this unique fingerprint.
269
649000
2000
Putem vedea această amprentă unică.
11:06
And we get confirmation.
270
651000
2000
Şi obţinem confirmarea.
11:08
We get confirmation that, indeed, the gene is turned on --
271
653000
3000
Obţinem confirmarea că, într-adevăr, gena e activată --
11:11
for something like Prozac,
272
656000
2000
pentru ceva ca Prozac,
11:13
in serotonergic structures, things that are already known be affected --
273
658000
3000
în structuri serotonergice, despre care se știe deja că sunt afectate--
11:16
but we also get to see the whole thing.
274
661000
2000
dar reuşim, de asemenea, să vedem întregul.
11:18
We also get to see areas that no one has ever looked at before,
275
663000
2000
Vedem și zone la care nimeni nu s-a mai uitat vreodată
11:20
and we see these genes turned on there.
276
665000
2000
şi vedem aceste gene activate acolo.
11:22
It's as interesting a side effect as it could be.
277
667000
3000
E un beneficiu secundar din cele mai interesante.
11:25
One other thing you can do with such a thing
278
670000
2000
Altceva ce poţi face cu acest sistem,
11:27
is you can, because it's a pattern matching exercise,
279
672000
3000
pentru că e un exerciţiu de potrivire a șabloanelor,
11:30
because there's unique fingerprint,
280
675000
2000
pentru că e o amprentă unică,
11:32
we can actually scan through the entire genome
281
677000
2000
putem scana întregul genom
11:34
and find other proteins
282
679000
2000
şi putem găsi alte proteine
11:36
that show a similar fingerprint.
283
681000
2000
care prezintă o amprentă asemănătoare.
11:38
So if you're in drug discovery, for example,
284
683000
3000
Dacă lucrezi în cercetare farmaceutică, de pildă,
11:41
you can go through
285
686000
2000
poţi parcurge
11:43
an entire listing of what the genome has on offer
286
688000
2000
o listă întreagă de caracteristici oferite de genom
11:45
to find perhaps better drug targets and optimize.
287
690000
4000
pentru a găsi, eventual, ţinte mai precise pentru medicamente în vederea optimizării.
11:49
Most of you are probably familiar
288
694000
2000
Cei mai mulţi aţi auzit probabil
11:51
with genome-wide association studies
289
696000
2000
de studiile de asociere la nivelul întregului genom,
11:53
in the form of people covering in the news
290
698000
3000
de la ştiri
11:56
saying, "Scientists have recently discovered the gene or genes
291
701000
3000
unde se spune "S-a descoperit recent gena sau genele
11:59
which affect X."
292
704000
2000
care afectează X."
12:01
And so these kinds of studies
293
706000
2000
Astfel de studii
12:03
are routinely published by scientists
294
708000
2000
sunt publicate curent de oameni de ştiinţă
12:05
and they're great. They analyze large populations.
295
710000
2000
şi sunt excepţionale. Analizează populaţii mari.
12:07
They look at their entire genomes,
296
712000
2000
Analizează genoame întregi
12:09
and they try to find hot spots of activity
297
714000
2000
şi încearcă să identifice puncte fierbinţi de activitate
12:11
that are linked causally to genes.
298
716000
3000
care au o legătură cauzală cu genele.
12:14
But what you get out of such an exercise
299
719000
2000
Însă în urma unui asemenea exerciţiu se obţine
12:16
is simply a list of genes.
300
721000
2000
doar o listă de gene.
12:18
It tells you the what, but it doesn't tell you the where.
301
723000
3000
Afli ce, dar nu afli unde.
12:21
And so it's very important for those researchers
302
726000
3000
De aceea e foarte important pentru acei cercetători
12:24
that we've created this resource.
303
729000
2000
că am creat această referință.
12:26
Now they can come in
304
731000
2000
Acum ei pot accesa
12:28
and they can start to get clues about activity.
305
733000
2000
și obțne indicii despre activitate.
12:30
They can start to look at common pathways --
306
735000
2000
Pot începe să analizeze trasee comune --
12:32
other things that they simply haven't been able to do before.
307
737000
3000
căi noi pe care nu le-au avut la dispoziţie până acum.
12:36
So I think this audience in particular
308
741000
3000
Cred că acest public în special
12:39
can understand the importance of individuality.
309
744000
3000
poate înţelege importanţa individualităţii.
12:42
And I think every human,
310
747000
2000
Fiecare din noi
12:44
we all have different genetic backgrounds,
311
749000
4000
avem descendențe genetice diferite,
12:48
we all have lived separate lives.
312
753000
2000
am trăit vieți distincte.
12:50
But the fact is
313
755000
2000
Dar de fapt
12:52
our genomes are greater than 99 percent similar.
314
757000
3000
genoamele noastre sunt peste 99% similare.
12:55
We're similar at the genetic level.
315
760000
3000
Suntem foarte asemănători la nivel genetic.
12:58
And what we're finding
316
763000
2000
Şi descoperim
13:00
is actually, even at the brain biochemical level,
317
765000
2000
că şi la nivelul biochimic cerebral
13:02
we are quite similar.
318
767000
2000
suntem foarte asemănători.
13:04
And so this shows it's not 99 percent,
319
769000
2000
Vedem aici că nu e o corespondenţă de 99%,
13:06
but it's roughly 90 percent correspondence
320
771000
2000
ci de aprox. 90%
13:08
at a reasonable cutoff,
321
773000
3000
o estimare rezonabilă.
13:11
so everything in the cloud is roughly correlated.
322
776000
2000
Tot ce se găseşte în nor e în mare corelat.
13:13
And then we find some outliers,
323
778000
2000
Găsim și nişte excepții exterioare,
13:15
some things that lie beyond the cloud.
324
780000
3000
elemente care se află în afara norului.
13:18
And those genes are interesting,
325
783000
2000
Acele gene sunt interesante,
13:20
but they're very subtle.
326
785000
2000
dar sunt foarte subtile.
13:22
So I think it's an important message
327
787000
3000
Astfel cred că există un mesaj important
13:25
to take home today
328
790000
2000
de luat acasă azi:
13:27
that even though we celebrate all of our differences,
329
792000
3000
chiar dacă salutăm toate diferenţierile noastre,
13:30
we are quite similar
330
795000
2000
suntem destul de asemănători
13:32
even at the brain level.
331
797000
2000
şi la nivelul creierului.
13:34
Now what do those differences look like?
332
799000
2000
Cum arată acele diferenţe?
13:36
This is an example of a study that we did
333
801000
2000
Acesta e un exemplu de studiu pe care l-am făcut
13:38
to follow up and see what exactly those differences were --
334
803000
2000
de-a urmări şi vedea exact acele diferenţe --
13:40
and they're quite subtle.
335
805000
2000
diferențele sunt foarte subtile.
13:42
These are things where genes are turned on in an individual cell type.
336
807000
4000
Astea sunt locuri unde genele sunt activate într-un tip individual de celulă.
13:46
These are two genes that we found as good examples.
337
811000
3000
Astea sunt două gene pe care le-am găsit ca exemple bune.
13:49
One is called RELN -- it's involved in early developmental cues.
338
814000
3000
Una se numeşte RELN. E implicată în implementarea dezvoltării timpurii.
13:52
DISC1 is a gene
339
817000
2000
DISC1 e o genă
13:54
that's deleted in schizophrenia.
340
819000
2000
care e ştearsă în schizofrenie.
13:56
These aren't schizophrenic individuals,
341
821000
2000
Aceştia nu sunt indivizi schizofreni,
13:58
but they do show some population variation.
342
823000
3000
dar prezintă o oarecare variaţie a populaţiei.
14:01
And so what you're looking at here
343
826000
2000
Ceea ce vedeţi aici
14:03
in donor one and donor four,
344
828000
2000
la donatorul 1 şi 4,
14:05
which are the exceptions to the other two,
345
830000
2000
care sunt excepţiile față de ceilalţi doi,
14:07
that genes are being turned on
346
832000
2000
este că genele sunt activate
14:09
in a very specific subset of cells.
347
834000
2000
într-un subset de celule foarte specific.
14:11
It's this dark purple precipitate within the cell
348
836000
3000
Acest precipitat violet din interiorul celulei
14:14
that's telling us a gene is turned on there.
349
839000
3000
ne spune că o genă e activată acolo.
14:17
Whether or not that's due
350
842000
2000
Dacă asta se datorează sau nu
14:19
to an individual's genetic background or their experiences,
351
844000
2000
fondului genetic sau experienţelor individului
14:21
we don't know.
352
846000
2000
nu ştim.
14:23
Those kinds of studies require much larger populations.
353
848000
3000
Aceste tipuri de studii necesită populaţii mult mai mari.
14:28
So I'm going to leave you with a final note
354
853000
2000
Aşa că o să vă las cu o notă finală
14:30
about the complexity of the brain
355
855000
3000
despre complexitatea creierului
14:33
and how much more we have to go.
356
858000
2000
şi cât de mult mai avem de parcurs.
14:35
I think these resources are incredibly valuable.
357
860000
2000
Cred că aceste resurse sunt incredibil de valoroase.
14:37
They give researchers a handle
358
862000
2000
Ele dau cercetătorilor un sprijin
14:39
on where to go.
359
864000
2000
în a şti încotro să meargă.
14:41
But we only looked at a handful of individuals at this point.
360
866000
3000
Ne-am uitat doar la câţiva indivizi până în prezent.
14:44
We're certainly going to be looking at more.
361
869000
2000
Cu siguranţă ne vom uita la mai mulţi
14:46
I'll just close by saying
362
871000
2000
Închei prin a spune doar
14:48
that the tools are there,
363
873000
2000
că instrumentele le avem,
14:50
and this is truly an unexplored, undiscovered continent.
364
875000
4000
iar acesta e cu adevărat un continent neexplorat, nedescoperit.
14:54
This is the new frontier, if you will.
365
879000
4000
Asta e noua frontieră, dacă doriţi.
14:58
And so for those who are undaunted,
366
883000
2000
Deci, pentru cei curioși
15:00
but humbled by the complexity of the brain,
367
885000
2000
dar descurajaţi de complexitatea creierului,
15:02
the future awaits.
368
887000
2000
viitorul îi aşteaptă.
15:04
Thanks.
369
889000
2000
Mulţumesc.
15:06
(Applause)
370
891000
9000
(Aplauze)
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