ABOUT THE SPEAKER
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.

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 >>

More profile about the speaker
Allan Jones | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Allan Jones: A map of the brain

Alen Džouns (Allan Jones): Mapa mozga

Filmed:
1,269,611 views

Kako možemo razumeti funkcionisanje ljudskog mozga? Na isti način na koji razumevamo funkcionisanje grada: pravljenjem mape. U ovom fantastično vizuelno predstavljenom izlaganju Alen Džouns objašnjava na koji način on i njegov tim prave mapu ljudskog mozga, otkrivajući koji su geni aktivirani u kom deliću mozga i na koji način je sve to povezano.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
HumansLjudi have long heldОдржан a fascinationfascinaciju
0
0
2000
Ljudi su već dugo očarani
00:17
for the humanљудско brainмозак.
1
2000
2000
ljudskim mozgom.
00:19
We chartграфикон it, we'veми смо describedописани it,
2
4000
3000
Istražujemo ga, opisujemo ga,
00:22
we'veми смо drawnнацртан it,
3
7000
2000
crtamo ga,
00:24
we'veми смо mappedmapirano it.
4
9000
3000
pravimo mapu ljudskog mozga.
00:27
Now just like the physicalфизички mapsмапе of our worldсвет
5
12000
3000
Tehnologija je značajno uticala
00:30
that have been highlyвисоко influencedпод утицајем by technologyтехнологија --
6
15000
3000
na izgled mapa našeg sveta --
00:33
think GoogleGoogle MapsMape,
7
18000
2000
pomislite na Gugl mape,
00:35
think GPSGPS --
8
20000
2000
pomislite na GPS -
00:37
the sameисти thing is happeningдогађај for brainмозак mappingмапирање
9
22000
2000
isti preobražaj se dešava
00:39
throughкроз transformationтрансформација.
10
24000
2000
i u oblasti mapiranja mozga.
00:41
So let's take a look at the brainмозак.
11
26000
2000
Bacimo pogled na mozak.
00:43
MostVećina people, when they first look at a freshсвеже humanљудско brainмозак,
12
28000
3000
Većina ljudi, kada prvi put vidi svež ljudski mozak,
00:46
they say, "It doesn't look what you're typicallyобично looking at
13
31000
3000
kaže: "Ne podseća na ono što obično vidite
00:49
when someoneнеко showsпоказује you a brainмозак."
14
34000
2000
kada vam neko pokaže mozak."
00:51
TypicallyObično, what you're looking at is a fixedфиксно brainмозак. It's grayсива.
15
36000
3000
Ono što vam je uglavnom pokazivano je prepariran mozak. Siv je.
00:54
And this outerспољашњи layerслој, this is the vasculaturekrvni sistem,
16
39000
2000
Ovaj spoljašnji sloj, to je vaskulatura ,
00:56
whichкоја is incredibleневероватан, around a humanљудско brainмозак.
17
41000
2000
neverovatno je da se nalazi oko ljudskog mozga.
00:58
This is the bloodкрв vesselsпосуде.
18
43000
2000
To su krvni sudovi.
01:00
20 percentпроценат of the oxygenкисеоник
19
45000
3000
20 procenata kiseonika
01:03
comingдолазе from your lungspluća,
20
48000
2000
iz vaših pluća,
01:05
20 percentпроценат of the bloodкрв pumpedIspumpali from your heartсрце,
21
50000
2000
20 procenata krvi ispumpane iz vašeg srca,
01:07
is servicingсервисирање this one organорган.
22
52000
2000
opslužuje ovaj jedan organ.
01:09
That's basicallyу основи, if you holdдржати two fistsпеснице togetherзаједно,
23
54000
2000
Praktično, ako spojite dve pesnice,
01:11
it's just slightlyмало largerвеће than the two fistsпеснице.
24
56000
2000
mozak je jedva malo veći od toga.
01:13
ScientistsNaučnici, sortврста of at the endкрај of the 20thтх centuryвек,
25
58000
3000
Naučnici su negde krajem dvadesetog veka
01:16
learnedнаучио that they could trackтрацк bloodкрв flowток
26
61000
2000
otkrili da prateći krvotok mogu
01:18
to mapМапа non-invasivelynon-invasively
27
63000
3000
neinvazivnim putem da mapiraju
01:21
where activityактивност was going on in the humanљудско brainмозак.
28
66000
3000
mesta aktivnosti u ljudskom mozgu.
01:24
So for exampleпример, they can see in the back partдео of the brainмозак,
29
69000
3000
Na primer, mogu da pogledaju potiljačni deo mozga
01:27
whichкоја is just turningокретање around there.
30
72000
2000
koji se nalazi otprilike ovde.
01:29
There's the cerebellumцеребелум; that's keepingчување you uprightусправно right now.
31
74000
2000
Tu se nalazi mali mozak; održava vas u ovom momentu u uspravnom položaju.
01:31
It's keepingчување me standingстојећи. It's involvedукључени in coordinatedkoordinirali movementпокрет.
32
76000
3000
Meni omogućava da stojim. On je zadužen za održavanje ravnoteže.
01:34
On the sideстрана here, this is temporalтемпорал cortexкортекс.
33
79000
3000
Sa strane se nalazi slepoočni režanj.
01:37
This is the areaподручје where primaryПримарна auditoryслушни processingобрада --
34
82000
3000
Ovaj deo je zadužen za primarnu obradu zvuka --
01:40
so you're hearingслух my wordsречи,
35
85000
2000
tako da možete da čujete moje reči,
01:42
you're sendingслање it up into higherвише languageЈезик processingобрада centersцентри.
36
87000
2000
i šaljete ih dalje u više centre za obradu govornih informacija
01:44
TowardsPrema the frontфронт of the brainмозак
37
89000
2000
Na prednjem delu mozga
01:46
is the placeместо in whichкоја all of the more complexкомплекс thought, decisionодлука makingстварање --
38
91000
3000
nalazi se centar za razmišljanje, donošenje odluka --
01:49
it's the last to matureza odrasle in lateкасни adulthoododraslom dobu.
39
94000
4000
taj deo se poslednji formira, u odraslom dobu.
01:53
This is where all your decision-makingодлучивати processesпроцесима are going on.
40
98000
3000
Tu se odvijaju svi procesi vezani za donošenje odluka.
01:56
It's the placeместо where you're decidingодлучујући right now
41
101000
2000
To je mesto koje upravo sada odlučuje
01:58
you probablyвероватно aren'tнису going to orderнаручи the steakodrezak for dinnerвечера.
42
103000
3000
da verovatno nećete naručiti biftek za večeru.
02:01
So if you take a deeperдубље look at the brainмозак,
43
106000
2000
Ako pažljivije pogledate unutar mozga.
02:03
one of the things, if you look at it in cross-sectionpresjeka,
44
108000
2000
ako posmatrate poprečni presek,
02:05
what you can see
45
110000
2000
možete uočiti da
02:07
is that you can't really see a wholeцела lot of structureструктура there.
46
112000
3000
tu i nema baš mnogo struktura.
02:10
But there's actuallyзаправо a lot of structureструктура there.
47
115000
2000
Ali zapravo, postoji tu mnogo struktura.
02:12
It's cellsћелије and it's wiresжице all wiredжичани togetherзаједно.
48
117000
2000
To su međusobno povezane ćelije i provodnici.
02:14
So about a hundredсто yearsгодине agoпре,
49
119000
2000
Pre nekih sto godina,
02:16
some scientistsнаучници inventedизмишљен a stainmrlja that would stainmrlja cellsћелије.
50
121000
2000
naučnici su izumeli način da oboje ćelije.
02:18
And that's shownпоказано here in the the very lightсветло blueПлави.
51
123000
3000
To je prikazano ovde veoma svetlom plavom bojom.
02:21
You can see areasобласти
52
126000
2000
Možete uočiti zone
02:23
where neuronalneuronskim cellмобилни bodiesтела are beingбиће stainedumazan.
53
128000
2000
koje predstavljaju obojena ćelijska tela neurona.
02:25
And what you can see is it's very non-uniformneravnomerno. You see a lot more structureструктура there.
54
130000
3000
Uočavate da nije jednolično. Primećujete mnogo više struktura.
02:28
So the outerспољашњи partдео of that brainмозак
55
133000
2000
Spoljašnji deo ovog mozga
02:30
is the neocortexнеокортекс.
56
135000
2000
je neokorteks.
02:32
It's one continuousконтинуирано processingобрада unitјединица, if you will.
57
137000
3000
To je, moglo bi se reći, neprekidna jedinica za obradu informacija.
02:35
But you can alsoтакође see things underneathиспод there as well.
58
140000
2000
Takođe možete uočiti i ono što leži ispod toga.
02:37
And all of these blankпразно areasобласти
59
142000
2000
Neobojeni regioni su
02:39
are the areasобласти in whichкоја the wiresжице are runningтрчање throughкроз.
60
144000
2000
delovi gde prolaze provodnici.
02:41
They're probablyвероватно lessмање cellмобилни denseгусто.
61
146000
2000
Gustina ćelija je tu verovatno manja.
02:43
So there's about 86 billionмилијарде neuronsнеурона in our brainмозак.
62
148000
4000
U našem mozgu se nalazi oko 86 milijardi neurona.
02:47
And as you can see, they're very non-uniformlynon-jednoobrazno distributedдистрибуирани.
63
152000
3000
Kao što možete da vidite, nisu uniformno raspoređeni.
02:50
And how they're distributedдистрибуирани really contributesдоприноси
64
155000
2000
Raspored neurona značajno određuje
02:52
to theirњихова underlyingosnovne functionфункција.
65
157000
2000
njihovu ulogu u mozgu.
02:54
And of courseкурс, as I mentionedпоменуто before,
66
159000
2000
Naravno, kao što sam već spomenuo,
02:56
sinceОд we can now startпочетак to mapМапа brainмозак functionфункција,
67
161000
3000
s obzirom da smo počeli da mapiramo funkcije mozga
02:59
we can startпочетак to tieкравата these into the individualпојединац cellsћелије.
68
164000
3000
sada možemo da ih povezujemo sa pojedinačnim ćelijama.
03:02
So let's take a deeperдубље look.
69
167000
2000
Pogledajmo to detaljnije.
03:04
Let's look at neuronsнеурона.
70
169000
2000
Pogledajmo neurone.
03:06
So as I mentionedпоменуто, there are 86 billionмилијарде neuronsнеурона.
71
171000
2000
Kao što rekoh, imamo 86 milijardi neurona.
03:08
There are alsoтакође these smallerмањи cellsћелије as you'llти ћеш see.
72
173000
2000
Tu se nalaze i ove manje ćelije koje ćete videti.
03:10
These are supportподршка cellsћелије -- astrocytesastrocytes gliai.
73
175000
2000
To su pomoćne ćelije - to je glija, to su astrociti.
03:12
And the nervesнерви themselvesсами
74
177000
3000
Sami neuroni su
03:15
are the onesоне who are receivingпријем inputулазни.
75
180000
2000
prijemnici informacija.
03:17
They're storingскладиштење it, they're processingобрада it.
76
182000
2000
Oni ih skladište i obrađuju.
03:19
EachSvaki neuronнеурон is connectedповезан viaпреко synapsessinapse
77
184000
4000
Svaki neuron je putem sinapsi povezan
03:23
to up to 10,000 other neuronsнеурона in your brainмозак.
78
188000
3000
sa do 10 000 drugih neurona u vašem mozgu.
03:26
And eachсваки neuronнеурон itselfсам
79
191000
2000
Svaki neuron je sam po sebi
03:28
is largelyу великој мери uniqueјединствен.
80
193000
2000
poprilično jedinstven.
03:30
The uniqueјединствен characterкарактер of bothи једно и друго individualпојединац neuronsнеурона
81
195000
2000
Jedinstvene osobine i izdvojenih neurona
03:32
and neuronsнеурона withinу склопу a collectionколекција of the brainмозак
82
197000
2000
i grupe neurona jedne strukture mozga
03:34
are drivenвођен by fundamentalфундаментално propertiesсвојства
83
199000
3000
su određene biohemijskim
03:37
of theirњихова underlyingosnovne biochemistryбиокемија.
84
202000
2000
procesima koji se tu odvijaju.
03:39
These are proteinsпротеини.
85
204000
2000
Proteini su za to zaduženi.
03:41
They're proteinsпротеини that are controllingконтролисање things like ionJon channelканал movementпокрет.
86
206000
3000
Proteini koji upravljaju kretanjem jonskih kanala.
03:44
They're controllingконтролисање who nervousнервозан systemсистем cellsћелије partnerпартнер up with.
87
209000
4000
Oni određuju sa kojim strukturama sarađuju ćelije nervnog sistema
03:48
And they're controllingконтролисање
88
213000
2000
Upravljaju u principu svime
03:50
basicallyу основи everything that the nervousнервозан systemсистем has to do.
89
215000
2000
što nervni sistem treba da uradi.
03:52
So if we zoomзоом in to an even deeperдубље levelниво,
90
217000
3000
Uveličanjem do sledećeg nivoa vidimo da
03:55
all of those proteinsпротеини
91
220000
2000
su svi ovi proteini
03:57
are encodedkodirana by our genomesгеноми.
92
222000
2000
kodirani u našem genomu.
03:59
We eachсваки have 23 pairsпарови of chromosomesхромозоми.
93
224000
3000
Svako od nas ima 23 para hromozoma.
04:02
We get one from momмама, one from dadтата.
94
227000
2000
Dobijemo jednu kopiju od majke, jednu od oca.
04:04
And on these chromosomesхромозоми
95
229000
2000
Na ovim hromozomima se
04:06
are roughlyгрубо 25,000 genesгена.
96
231000
2000
nalazi oko 25 000 gena.
04:08
They're encodedkodirana in the DNADNK.
97
233000
2000
Geni su zapisani u našoj DNK.
04:10
And the natureприрода of a givenдато cellмобилни
98
235000
3000
Priroda svake ćelije
04:13
drivingвожња its underlyingosnovne biochemistryбиокемија
99
238000
2000
uslovljava određene biohemijske procese,
04:15
is dictatedдиктирана by whichкоја of these 25,000 genesгена
100
240000
3000
a određena je podskupom uključenih gena
04:18
are turnedокренуо се on
101
243000
2000
od ukupno 25 000 prisutnih u genomu
04:20
and at what levelниво they're turnedокренуо се on.
102
245000
2000
i merom njihove eksprimiranosti.
04:22
And so our projectпројекат
103
247000
2000
Naš projekat ima za cilj
04:24
is seekingтражи to look at this readoutočitavanje,
104
249000
3000
da odgonetne ove parametre,
04:27
understandingразумевање whichкоја of these 25,000 genesгена is turnedокренуо се on.
105
252000
3000
da razume koji od ovih 25 000 gena su uključeni.
04:30
So in orderнаручи to undertakeda preduzme suchтаква a projectпројекат,
106
255000
3000
Da bismo uradili takav projekat,
04:33
we obviouslyочигледно need brainsмозга.
107
258000
3000
očigledno je da su nam neophodni mozgovi.
04:36
So we sentпослат our labлаб technicianтехничар out.
108
261000
3000
Tako da mi šaljemo laboratorijske tehničare na teren.
04:39
We were seekingтражи normalнормално humanљудско brainsмозга.
109
264000
2000
Tražimo zdrave ljudske mozgove.
04:41
What we actuallyзаправо startпочетак with
110
266000
2000
Mi počinjemo u principu
04:43
is a medicalмедицински examiner'sZapazio sam da su officeканцеларија.
111
268000
2000
kod lekara-patologa, u mrtvačnici.
04:45
This a placeместо where the deadмртав are broughtдоведен in.
112
270000
2000
Tu se donose mrtvi ljudi.
04:47
We are seekingтражи normalнормално humanљудско brainsмозга.
113
272000
2000
Mi tražimo zdrave ljudske mozgove.
04:49
There's a lot of criteriaкритеријуми by whichкоја we're selectingBiranje these brainsмозга.
114
274000
3000
Imamo puno kriterijuma po kojima biramo te mozgove.
04:52
We want to make sure
115
277000
2000
Zasigurno proverimo da
04:54
that we have normalнормално humansљуди betweenизмеђу the agesгодине of 20 to 60,
116
279000
3000
su to bili zdravi ljudi stari između 20 i 60 godina,
04:57
they diedумро a somewhatдонекле naturalприродно deathсмрт
117
282000
2000
da su umrli prirodnom smrću
04:59
with no injuryповреда to the brainмозак,
118
284000
2000
bez povreda mozga,
05:01
no historyисторија of psychiatricpsihijatrijski diseaseболест,
119
286000
2000
bez istorije psihijatrijskih bolesti,
05:03
no drugsдроге on boardодбор, табла --
120
288000
2000
da nisu koristili droge -
05:05
we do a toxicologytoksikologija workupPregled.
121
290000
2000
i proverimo toksikologiju.
05:07
And we're very carefulпажљив
122
292000
2000
Pažljiivo se ophodimo prema mozgovima
05:09
about the brainsмозга that we do take.
123
294000
2000
koje prihvatimo.
05:11
We're alsoтакође selectingBiranje for brainsмозга
124
296000
2000
Biramo one mozgove
05:13
in whichкоја we can get the tissueткиво,
125
298000
2000
iz kojih možemo da izolujemo tkivo,
05:15
we can get consentсагласност to take the tissueткиво
126
300000
2000
gde možemo da dobijemo pristanak za preuzimanje tkiva
05:17
withinу склопу 24 hoursсати of time of deathсмрт.
127
302000
2000
u prva 24 sata posle smrti
05:19
Because what we're tryingпокушавајући to measureмеру, the RNARNK --
128
304000
3000
Moramo da budemo brzi u proceduri
05:22
whichкоја is the readoutočitavanje from our genesгена --
129
307000
2000
jer radimo sa RNK molekulima
05:24
is very labilenestabilan,
130
309000
2000
koji prenose informacije sa DNK do proteina,
05:26
and so we have to moveпотез very quicklyбрзо.
131
311000
2000
a veoma su nestabilni.
05:28
One sideстрана noteБелешка on the collectionколекција of brainsмозга:
132
313000
3000
Jedna napomena o prikupljanju mozgova:
05:31
because of the way that we collectсакупити,
133
316000
2000
zbog načina na koji do organa dolazimo
05:33
and because we requireзахтевати consentсагласност,
134
318000
2000
i budući da je neophodan pristanak,
05:35
we actuallyзаправо have a lot more maleМушки brainsмозга than femaleзенски пол brainsмозга.
135
320000
3000
imamo mnogo više muških od ženskih mozgova.
05:38
MalesMužjaci are much more likelyвероватно to dieумрети an accidentalslučajno deathсмрт in the primeглавни of theirњихова life.
136
323000
3000
Veća je verovatnoća za muškarce da umru iznenadnom smrću u najboljim godinama
05:41
And menмушкарци are much more likelyвероватно
137
326000
2000
Mnogo je veća verovatnoća da
05:43
to have theirњихова significantзначајно other, spouseсупруга, give consentсагласност
138
328000
3000
njihov životni partner da odobrenje za proceduru
05:46
than the other way around.
139
331000
2000
nego obrnuto.
05:48
(LaughterSmeh)
140
333000
4000
(smeh)
05:52
So the first thing that we do at the siteсите of collectionколекција
141
337000
2000
Kada preuzmemo organ, na licu mesta
05:54
is we collectсакупити what's calledпозвани an MRG..
142
339000
2000
napravimo nešto što se zove MR snimak.
05:56
This is magneticмагнетски resonanceрезонанца imagingza obradu slika -- MRIMRI.
143
341000
2000
To je slikanje magnetnom rezonancom - MRI.
05:58
It's a standardстандард templateтемплате by whichкоја we're going to hangвиси the restодмор of this dataподаци.
144
343000
3000
To je standradni uzorak na osnovu kojeg ćemo analizirati ostatak podataka.
06:01
So we collectсакупити this MRG..
145
346000
2000
Napravimo taj MR snimak.
06:03
And you can think of this as our satelliteсателит viewпоглед for our mapМапа.
146
348000
2000
To je nešto kao satelitski snimak za našu mapu
06:05
The nextследећи thing we do
147
350000
2000
Sledeći korak je dobijanje
06:07
is we collectсакупити what's calledпозвани a diffusionдифузија tensortenzor imagingza obradu slika.
148
352000
3000
nečega što nazivamo slikanje difuznom magnetnom rezonancom.
06:10
This mapsмапе the largeвелики cablingUpotreba Kabela in the brainмозак.
149
355000
2000
To mapira velike provodnike u mozgu.
06:12
And again, you can think of this
150
357000
2000
To pak možete zamisliti kao
06:14
as almostскоро mappingмапирање our interstateauto-puta highwaysаутопутеви, if you will.
151
359000
2000
mapiranje autoputeva među državama, ako želite.
06:16
The brainмозак is removedуклоњен from the skullЛобања,
152
361000
2000
Potom izvadimo mozak iz lobanje
06:18
and then it's slicedрезани into one-centimetercentimetar sliceskriške.
153
363000
3000
i isečemo ga na deliće debljine jednog centimetra.
06:21
And those are frozenсмрзнуто solidчврст,
154
366000
2000
Te uzorke potom zamrznemo,
06:23
and they're shippedisporučeno to SeattleSeattle.
155
368000
2000
i pošaljemo ih u Sijetl.
06:25
And in SeattleSeattle, we take these --
156
370000
2000
U Sijetlu preuzmemo uzorke,
06:27
this is a wholeцела humanљудско hemispherehemisfera --
157
372000
2000
ovo je čitava jedna hemisfera ljudskog mozga,
06:29
and we put them into what's basicallyу основи a glorifiedslavi meatмесо slicerza pečurku.
158
374000
2000
i postavimo uzorke u proslavljeni sekač mesa.
06:31
There's a bladeBlade here that's going to cutрез acrossпреко
159
376000
2000
Ovaj žilet pravi preseke
06:33
a sectionодељак of the tissueткиво
160
378000
2000
kroz postavljeno tkivo
06:35
and transferтрансфер it to a microscopemikroskop. slideклизање.
161
380000
2000
i potom prebaci uzorak na mikroskopsku pločicu .
06:37
We're going to then applyприменити one of those stainsmrlje to it,
162
382000
2000
Potom nanesemo na te uzorke određene boje
06:39
and we scanскенирање it.
163
384000
2000
i snimamo ih.
06:41
And then what we get is our first mappingмапирање.
164
386000
3000
Tada dobijamo našu prvu mapu.
06:44
So this is where expertsстручњаци come in
165
389000
2000
Stručnjaci potom dolaze na scenu
06:46
and they make basicосновно anatomicanatomsku assignmentszadatke.
166
391000
2000
i određuju anatomske odrednice uzoraka.
06:48
You could considerразмотрити this stateдржава boundariesгранице, if you will,
167
393000
3000
Na to možete gledati kao na granice među državama,
06:51
those prettyприлично broadширок outlinesprikazi strukture.
168
396000
2000
to su poprilično široki obrisi.
06:53
From this, we're ableу могуцности to then fragmentfragment that brainмозак into furtherдаље piecesкомада,
169
398000
4000
Od ove tačke možemo dalje podeliti mozak na manje delove,
06:57
whichкоја then we can put on a smallerмањи cryostatcryostat.
170
402000
2000
koje potom postavimo na manji kriostat.
06:59
And this is just showingпоказивање this here --
171
404000
2000
To je prikazano ovde -
07:01
this frozenсмрзнуто tissueткиво, and it's beingбиће cutрез.
172
406000
2000
zamrznuto tkivo koje sečemo.
07:03
This is 20 micronsmikrona thinтанак, so this is about a babyбеба hair'skosa je widthширина.
173
408000
3000
Uzorci su tanki 20 mikrona, debljine paperjaste dlake.
07:06
And rememberзапамтити, it's frozenсмрзнуто.
174
411000
2000
Zapamtite da je tkivo zamrznuto.
07:08
And so you can see here,
175
413000
2000
Možete ovde primetiti
07:10
old-fashionedstaromodan technologyтехнологија of the paintbrushPaintbrush beingбиће appliedпримењено.
176
415000
2000
da koristimo staromodnu tehniku slikarske četkice.
07:12
We take a microscopemikroskop. slideклизање.
177
417000
2000
Dobijemo preparat za mikroskopiranje.
07:14
Then we very carefullyпажљиво meltotopiti ontoна the slideклизање.
178
419000
3000
Tada pažljivo otopimo uzorak na samoj pločici
07:17
This will then go ontoна a robotробот
179
422000
2000
Posle toga će robot premazati
07:19
that's going to applyприменити one of those stainsmrlje to it.
180
424000
3000
uzorke jednom od ovih boja.
07:26
And our anatomistsanatomists are going to go in and take a deeperдубље look at this.
181
431000
3000
Stručnjaci za anatomiju će zatim analizirati uzorak.
07:29
So again this is what they can see underиспод the microscopemikroskop..
182
434000
2000
Ovo je ono što mogu videti pod mikroskopom.
07:31
You can see collectionsколекције and configurationsконфигурације
183
436000
2000
Možete videti grupacije i oblike
07:33
of largeвелики and smallмали cellsћелије
184
438000
2000
velikih i malih ćelija,
07:35
in clustersкластери and variousразни placesместа.
185
440000
2000
i grupacija ćelija na raznim mestima.
07:37
And from there it's routineрутина. They understandРазумем where to make these assignmentszadatke.
186
442000
2000
Od tog momenta, procedura je rutinska.
07:39
And they can make basicallyу основи what's a referenceреференца atlasAtlas.
187
444000
3000
Oni tada naprave referentni atlas.
07:42
This is a more detaileddetaljne mapМапа.
188
447000
2000
Ovo je detaljnija mapa.
07:44
Our scientistsнаучници then use this
189
449000
2000
Naši naučnici na osnovu toga
07:46
to go back to anotherдруги pieceпиеце of that tissueткиво
190
451000
3000
analiziraju drugi delić tog tkiva
07:49
and do what's calledпозвани laserласер scanningскенирање microdissectionmicrodissection.
191
454000
2000
uz pomoć laserske mikrodisekcije.
07:51
So the technicianтехничар takes the instructionsупутства.
192
456000
3000
Tehničar dobije uputstva.
07:54
They scribepisar alongзаједно a placeместо there.
193
459000
2000
Obeleži region na uzorku.
07:56
And then the laserласер actuallyзаправо cutsрезања.
194
461000
2000
Zatim se u principu laserom napravi rez.
07:58
You can see that blueПлави dotтачка there cuttingсечење. And that tissueткиво fallsпада off.
195
463000
3000
Uočićete ovu plavu tačku koju laser iseca. Tkivo se odvoji od uzorka.
08:01
You can see on the microscopemikroskop. slideклизање here,
196
466000
2000
To možete sada videti na pločici,
08:03
that's what's happeningдогађај in realправи time.
197
468000
2000
to se dešava istovremeno.
08:05
There's a containerконтејнер underneathиспод that's collectingприкупљање that tissueткиво.
198
470000
3000
Ispod svega se nalazi posuda u kojoj sakupljamo tkivo.
08:08
We take that tissueткиво,
199
473000
2000
Mi uzmemo to tkivo,
08:10
we purifyпрочистити the RNARNK out of it
200
475000
2000
izolujemo iz njega RNK
08:12
usingКористећи some basicосновно technologyтехнологија,
201
477000
2000
koristeći osnovnu tehnologiju,
08:14
and then we put a florescentfluoroscentna tagoznaka on it.
202
479000
2000
i onda to obeležimo fluorescentnom bojom.
08:16
We take that taggedTagged materialматеријал
203
481000
2000
Uzmemo taj obeleženi materijal
08:18
and we put it on to something calledпозвани a microarraymicroarray.
204
483000
3000
i prebacimo ga na nešto što zovemo mikroniz (microarray).
08:21
Now this mayможе look like a bunchгомилу of dotstačke to you,
205
486000
2000
Ovo se vama može učiniti da je samo
08:23
but eachсваки one of these individualпојединац dotstačke
206
488000
2000
skup tačkica, ali u principu svaka tačka
08:25
is actuallyзаправо a uniqueјединствен pieceпиеце of the humanљудско genomeгеном
207
490000
2000
predstavlja jedinstveni deo humanog genoma
08:27
that we spottedspazio down on glassстакло.
208
492000
2000
koji smo mi preneli na staklo.
08:29
This has roughlyгрубо 60,000 elementsелементи on it,
209
494000
3000
Tu se nalazi oko 60 000 elemenata,
08:32
so we repeatedlyу више наврата measureмеру variousразни genesгена
210
497000
3000
tako da je svaki od 25 000 gena u genomu
08:35
of the 25,000 genesгена in the genomeгеном.
211
500000
2000
predstavljen nekoliko puta.
08:37
And when we take a sampleузорак and we hybridizehybridize it to it,
212
502000
3000
Kada prebacimo i vežemo naš uzorak za tu platformu,
08:40
we get a uniqueјединствен fingerprintotisak prsta, if you will,
213
505000
2000
dobijemo jedinstveni otisak, možemo ga tako nazvati,
08:42
quantitativelyquantitatively of what genesгена are turnedокренуо се on in that sampleузорак.
214
507000
3000
koji pokazuje koji geni su eksprimirani, i u kom stepenu u tom uzorku
08:45
Now we do this over and over again,
215
510000
2000
Ovo ponavljamo nekoliko puta
08:47
this processпроцес for any givenдато brainмозак.
216
512000
3000
za svaki mozak koji dobijemo.
08:50
We're takingузимајући over a thousandхиљада samplesУзорци for eachсваки brainмозак.
217
515000
3000
Za svaki mozak radimo analizu hiljadu uzoraka.
08:53
This areaподручје shownпоказано here is an areaподручје calledпозвани the hippocampusхипокампус.
218
518000
3000
Deo mozga koji je ovde pokazan se naziva hipokampus.
08:56
It's involvedукључени in learningучење and memoryмеморија.
219
521000
2000
Zadužen je za učenje i pamćenje.
08:58
And it contributesдоприноси to about 70 samplesУзорци
220
523000
3000
Uzorci hipokampalnog regiona mozga čine 70 uzoraka
09:01
of those thousandхиљада samplesУзорци.
221
526000
2000
od tih hiljadu uzoraka koje analiziramo.
09:03
So eachсваки sampleузорак getsдобива us about 50,000 dataподаци pointsбодова
222
528000
4000
Analiza svakog uzorka nam da oko 50 000 nalaza,
09:07
with repeatпонављање measurementsмерења, a thousandхиљада samplesУзорци.
223
532000
3000
imamo ponovljena merenja i radimo sa hiljadu uzoraka.
09:10
So roughlyгрубо, we have 50 millionмилиона dataподаци pointsбодова
224
535000
2000
Otprilike, govorimo o setu od 50 miliona nalaza
09:12
for a givenдато humanљудско brainмозак.
225
537000
2000
za svaki mozak koji analiziramo.
09:14
We'veMoramo doneГотово right now
226
539000
2000
Do sada smo obradili nalaze iz
09:16
two humanљудско brains-worthmozak-vredi of dataподаци.
227
541000
2000
dva ljudska mozga.
09:18
We'veMoramo put all of that togetherзаједно
228
543000
2000
Sve te podatke smo integrisali
09:20
into one thing,
229
545000
2000
u jednu celinu
09:22
and I'll showсхов you what that synthesisсинтеза looksизглед like.
230
547000
2000
i pokazaću vam kako ta sinteza podataka izgleda.
09:24
It's basicallyу основи a largeвелики dataподаци setкомплет of informationинформације
231
549000
3000
To je jedna ogromna baza podataka
09:27
that's all freelyслободно availableдоступан to any scientistнаучник around the worldсвет.
232
552000
3000
koja je besplatna i dostupna svim naučnicima na svetu.
09:30
They don't even have to logПријава in to come use this toolоруђе,
233
555000
3000
Čak ne moraju ni da se registruju da bi je koristili,
09:33
mineмој this dataподаци, find interestingзанимљиво things out with this.
234
558000
4000
istraživali ove podatke i došli do interesantnih informacija.
09:37
So here'sево the modalitiesмодалитиес that we put togetherзаједно.
235
562000
3000
Ovo su moduli koje smo uspostavili.
09:40
You'llCu te startпочетак to recognizeпрепознати these things from what we'veми смо collectedприкупљени before.
236
565000
3000
Prepoznaćete sada strukture sa kojima smo započeli proceduru.
09:43
Here'sEvo the MRG.. It providesпружа the frameworkоквир.
237
568000
2000
Ove je MR snimak. To nam daje okvir rada.
09:45
There's an operatoroperater sideстрана on the right that allowsомогућава you to turnред,
238
570000
3000
Ovde, sa desne strane, imamo operatorske funkcije koje omogućavaju
09:48
it allowsомогућава you to zoomзоом in,
239
573000
2000
da uveličate određeni deo,
09:50
it allowsомогућава you to highlightIsticanje individualпојединац structuresструктуре.
240
575000
3000
da označite pojedinačne strukture.
09:53
But mostнајвише importantlyважно,
241
578000
2000
Najvažnije je to što
09:55
we're now mappingмапирање into this anatomicanatomsku frameworkоквир,
242
580000
3000
sada prevodimo naše nalaze u anatomsku mrežu mozga,
09:58
whichкоја is a commonзаједнички frameworkоквир for people to understandРазумем where genesгена are turnedокренуо се on.
243
583000
3000
to je opšta mreža koja omogućava ljudima da shvate gde su geni eksprimirani.
10:01
So the redцрвена levelsнивоа
244
586000
2000
Crvena boja predstavlja
10:03
are where a geneген is turnedокренуо се on to a great degreeстепен.
245
588000
2000
strukture u kojima je gen snažno eksprimiran.
10:05
GreenZeleni is the sortврста of coolхладан areasобласти where it's not turnedокренуо се on.
246
590000
3000
Zelenom bojom je označen "hladni" region gde gen nije uključen
10:08
And eachсваки geneген givesдаје us a fingerprintotisak prsta.
247
593000
2000
Za svaki gen imamo jedinstvenu šemu.
10:10
And rememberзапамтити that we'veми смо assayedispitana all the 25,000 genesгена in the genomeгеном
248
595000
5000
Zapamtite da smo analizirali svih 25 000 gena u genomu
10:15
and have all of that dataподаци availableдоступан.
249
600000
4000
i svi ti podaci su dostupni.
10:19
So what can scientistsнаучници learnучи about this dataподаци?
250
604000
2000
Šta naučnici mogu iz svega toga da nauče?
10:21
We're just startingпочевши to look at this dataподаци ourselvesсами.
251
606000
3000
Mi sada počinjemo da analiziramo ove podatke.
10:24
There's some basicосновно things that you would want to understandРазумем.
252
609000
3000
Trebalo bi da razumete određene osnovne principe.
10:27
Two great examplesпримери are drugsдроге,
253
612000
2000
Navešću dva divna primera lekova,
10:29
ProzacProzak and WellbutrinVelbutrin.
254
614000
2000
a to su "Prozak" i "Wellbutrin".
10:31
These are commonlyобично prescribedPropisao antidepressantsантидепресиви.
255
616000
3000
To su uobičajeni antidepresivi koje lekari prepisuju
10:34
Now rememberзапамтити, we're assayingassaying genesгена.
256
619000
2000
Zapamtite da mi analiziramo gene.
10:36
GenesGeni sendпошаљи the instructionsупутства to make proteinsпротеини.
257
621000
3000
Oni su recepti za sintezu proteina.
10:39
ProteinsProteini are targetsциљеве for drugsдроге.
258
624000
2000
Proteini su meta lekova.
10:41
So drugsдроге bindвезати to proteinsпротеини
259
626000
2000
Lekovi se vezuju za proteine
10:43
and eitherили turnред them off, etcитд.
260
628000
2000
i mogu da ih uključe ili isključe, itd.
10:45
So if you want to understandРазумем the actionпоступак of drugsдроге,
261
630000
2000
Ako želite da razumete mehanizam delovanja leka,
10:47
you want to understandРазумем how they're actingглума in the waysначини you want them to,
262
632000
3000
treba da shvatite kako oni rade na način koji vi želite
10:50
and alsoтакође in the waysначини you don't want them to.
263
635000
2000
i kako čine ono što ne želite da čine.
10:52
In the sideстрана effectефекат profileprofil, etcитд.,
264
637000
2000
U analizi sporednih efekata lekova, itd.,
10:54
you want to see where those genesгена are turnedокренуо се on.
265
639000
2000
želite da znate gde su ti geni uključeni.
10:56
And for the first time, we can actuallyзаправо do that.
266
641000
2000
Po prvi put smo u principu u stanju to da uradimo.
10:58
We can do that in multipleвише individualsпојединци that we'veми смо assayedispitana too.
267
643000
3000
Možemo analizirati istu stvar kod velikog broja ljudi.
11:01
So now we can look throughoutтоком the brainмозак.
268
646000
3000
Sada možemo da pregledamo ceo mozak.
11:04
We can see this uniqueјединствен fingerprintotisak prsta.
269
649000
2000
Uočićemo taj jedinstveni otisak gena.
11:06
And we get confirmationпотврда.
270
651000
2000
Tako dobijamo potvrdu.
11:08
We get confirmationпотврда that, indeedзаиста, the geneген is turnedокренуо се on --
271
653000
3000
Dobijamo potvrdu da je gen zaista uključen
11:11
for something like ProzacProzak,
272
656000
2000
za delovanje "Prozaca"
11:13
in serotonergicserotonergic structuresструктуре, things that are alreadyвећ knownпознат be affectedутицало, дјеловало --
273
658000
3000
u delovima koji proizvode serotonin, što smo svakako već znali,
11:16
but we alsoтакође get to see the wholeцела thing.
274
661000
2000
ali sada možemo analizirati sve.
11:18
We alsoтакође get to see areasобласти that no one has ever lookedпогледао at before,
275
663000
2000
Sada možemo da analiziramo delove mozga koje niko pre nas nije analizirao,
11:20
and we see these genesгена turnedокренуо се on there.
276
665000
2000
možemo uočiti eksprimiranje tih gena.
11:22
It's as interestingзанимљиво a sideстрана effectефекат as it could be.
277
667000
3000
Interesantno je onoliko koliko neželjeni efekti mogu biti interesantni.
11:25
One other thing you can do with suchтаква a thing
278
670000
2000
Druga primena ovih podataka je
11:27
is you can, because it's a patternобразац matchingPodudaranje exerciseвежбање,
279
672000
3000
u vežbama za pronalaženje šema,
11:30
because there's uniqueјединствен fingerprintotisak prsta,
280
675000
2000
usled toga što je to jedinstveni potpis gena,
11:32
we can actuallyзаправо scanскенирање throughкроз the entireцео genomeгеном
281
677000
2000
možete na osnovu ovoga analizirati čitav genom
11:34
and find other proteinsпротеини
282
679000
2000
i naći i druge proteine
11:36
that showсхов a similarслично fingerprintotisak prsta.
283
681000
2000
koji imaju sličan potpis.
11:38
So if you're in drugдрога discoveryоткриће, for exampleпример,
284
683000
3000
Ukoliko se bavite otkrivanjem novih aktivnih supstanci,
11:41
you can go throughкроз
285
686000
2000
onda možete da analizirate
11:43
an entireцео listingNavodeći of what the genomeгеном has on offerпонуда
286
688000
2000
celu listu proteina koji genom nudi
11:45
to find perhapsможда better drugдрога targetsциљеве and optimizeоптимизира.
287
690000
4000
i možda pronađete bolje mete za lekove i usavršite lek.
11:49
MostVećina of you are probablyвероватно familiarпознат
288
694000
2000
Verovatno su vam poznate studije
11:51
with genome-widegenom-wide associationудружење studiesстудије
289
696000
2000
koje se bave analizom čitavog genoma
11:53
in the formобразац of people coveringpokrivač in the newsвести
290
698000
3000
koje su dobro medijski propraćene, pa nalećete
11:56
sayingговорећи, "ScientistsNaučnici have recentlyнедавно discoveredоткривени the geneген or genesгена
291
701000
3000
na izjave: "Naučnici su nedavno otkrili da je ovaj gen ili geni
11:59
whichкоја affectутицати X."
292
704000
2000
povezan sa osobinom X."
12:01
And so these kindsврсте of studiesстудије
293
706000
2000
Naučnici rutinski objavljuju
12:03
are routinelyрутински publishedобјављен by scientistsнаучници
294
708000
2000
studije ovog tipa
12:05
and they're great. They analyzeанализирај largeвелики populationsпопулације.
295
710000
2000
i one su odlične. Analiziraju velike populacije ljudi.
12:07
They look at theirњихова entireцео genomesгеноми,
296
712000
2000
Analiziraju čitave genome,
12:09
and they try to find hotвруће spotsспотови of activityактивност
297
714000
2000
i pokušavaju da dođu do ključne osobine
12:11
that are linkedповезано causallyuzroиno povezani to genesгена.
298
716000
3000
koja je uzročno povezana sa genima.
12:14
But what you get out of suchтаква an exerciseвежбање
299
719000
2000
Ovakvim vežbicama dolazite samo
12:16
is simplyједноставно a listлиста of genesгена.
300
721000
2000
do liste gena.
12:18
It tellsкаже you the what, but it doesn't tell you the where.
301
723000
3000
To vam govori o "šta", ali vam ne kaže ništa o "gde".
12:21
And so it's very importantважно for those researchersистраживачи
302
726000
3000
Tako da je veoma važno za ove istraživače
12:24
that we'veми смо createdстворено this resourceресурс.
303
729000
2000
da smo stvorili ovu bazu podataka.
12:26
Now they can come in
304
731000
2000
Sada mogu uz pomoć baze podataka
12:28
and they can startпочетак to get cluestragove about activityактивност.
305
733000
2000
i da razumeju aktivnost gena.
12:30
They can startпочетак to look at commonзаједнички pathwaysпутеви --
306
735000
2000
Mogu se baviti istraživanjem zajedničkih mehanizama,
12:32
other things that they simplyједноставно haven'tније been ableу могуцности to do before.
307
737000
3000
i drugih fenomena koje prosto ranije nisu mogli da rade.
12:36
So I think this audienceпублика in particularпосебно
308
741000
3000
Smatram da publika ovde shvata
12:39
can understandРазумем the importanceзначај of individualityindividualnost.
309
744000
3000
važnost posebnosti.
12:42
And I think everyсваки humanљудско,
310
747000
2000
Smatram da svaki čovek,
12:44
we all have differentразличит geneticгенетски backgroundsбацкгроундс,
311
749000
4000
svi imamo drukčiju genetičku pozadinu,
12:48
we all have livedживели separateзасебан livesживи.
312
753000
2000
svi smo živeli drukčije živote.
12:50
But the factчињеница is
313
755000
2000
Ali činjenica je da su
12:52
our genomesгеноми are greaterвеће than 99 percentпроценат similarслично.
314
757000
3000
naši genomi međusobno više od 99 odsto slični.
12:55
We're similarслично at the geneticгенетски levelниво.
315
760000
3000
Na genetičkom nivou mi smo slični.
12:58
And what we're findingпроналажење
316
763000
2000
Pronašli smo da smo
13:00
is actuallyзаправо, even at the brainмозак biochemicalбиохемијски levelниво,
317
765000
2000
čak i na nivou biohemijskih procesa u mozgu
13:02
we are quiteприлично similarслично.
318
767000
2000
veoma slični.
13:04
And so this showsпоказује it's not 99 percentпроценат,
319
769000
2000
Vidimo ovde da sličnost nije 99 odsto,
13:06
but it's roughlyгрубо 90 percentпроценат correspondenceprepiske
320
771000
2000
već postoji oko 90 odsto sličnosti
13:08
at a reasonableразумно cutoffodvajanje,
321
773000
3000
kada postavite razumne parametre
13:11
so everything in the cloudоблак is roughlyгрубо correlatedкорелирани.
322
776000
2000
i time je sve u ovom oblaku delimično povezano.
13:13
And then we find some outliersekstreme,
323
778000
2000
Potom pronađemo neke izuzetke,
13:15
some things that lieлажи beyondизван the cloudоблак.
324
780000
3000
ono što se nalazi izvan ovog oblaka.
13:18
And those genesгена are interestingзанимљиво,
325
783000
2000
Ovi geni su interesantni,
13:20
but they're very subtleсуптилно.
326
785000
2000
ali imaju blage efekte.
13:22
So I think it's an importantважно messageпорука
327
787000
3000
Mislim da je najznačajnija poruka
13:25
to take home todayданас
328
790000
2000
koju treba da ponesete sa ovog predavanja
13:27
that even thoughипак we celebrateславити all of our differencesРазлике,
329
792000
3000
ta da iako slavimo razlike među nama,
13:30
we are quiteприлично similarслично
330
795000
2000
mi smo veoma slični,
13:32
even at the brainмозак levelниво.
331
797000
2000
čak i na nivou mozga.
13:34
Now what do those differencesРазлике look like?
332
799000
2000
Kako izgledaju te razlike?
13:36
This is an exampleпример of a studyстудија that we did
333
801000
2000
Ovo je primer studije koja prati
13:38
to followпратити up and see what exactlyбаш тако those differencesРазлике were --
334
803000
2000
i nadovezuje se na priču gde smo tačno odredili te razlike --
13:40
and they're quiteприлично subtleсуптилно.
335
805000
2000
razlike su veoma suptilne.
13:42
These are things where genesгена are turnedокренуо се on in an individualпојединац cellмобилни typeтип.
336
807000
4000
Ovo su primeri gena koji su eksprimirani u određenom tipu ćelija.
13:46
These are two genesгена that we foundнашао as good examplesпримери.
337
811000
3000
Ova dva gena su zaista dobri primeri.
13:49
One is calledпозвани RELNRELN -- it's involvedукључени in earlyрано developmentalrazvojni cuessignale.
338
814000
3000
Jedan je nazvan RELN -- bitan je za rano razviće.
13:52
DISCDISK1 is a geneген
339
817000
2000
A DISC1 je gen
13:54
that's deletedизбрисан in schizophreniaсхизофренија.
340
819000
2000
koji je mutiran u šizofreniji.
13:56
These aren'tнису schizophrenicшизофренија individualsпојединци,
341
821000
2000
Ovo nisu šizofreni ljudi,
13:58
but they do showсхов some populationпопулација variationvarijacija.
342
823000
3000
ali pokazuju određeni stepen varijabilnosti u populaciji.
14:01
And so what you're looking at here
343
826000
2000
Ovde možete videti
14:03
in donordonator one and donordonator fourчетири,
344
828000
2000
donora broj jedan i broj četiri,
14:05
whichкоја are the exceptionsIzuzeci to the other two,
345
830000
2000
koji se razlikuju u odnosu na ostala dva,
14:07
that genesгена are beingбиће turnedокренуо се on
346
832000
2000
jer su geni eksprimirani
14:09
in a very specificспецифични subsetподсет of cellsћелије.
347
834000
2000
u veoma određenoj grupi ćelija.
14:11
It's this darkтамно purpleљубичаста precipitateпреципитате withinу склопу the cellмобилни
348
836000
3000
Ovaj tamno ljubičasti talog u ćeliji
14:14
that's tellingговорећи us a geneген is turnedокренуо се on there.
349
839000
3000
nam govori da je gen eksprimiran.
14:17
WhetherDa li or not that's dueдуе
350
842000
2000
Ne znamo da li je to uslovljeno
14:19
to an individual'spojedinca geneticгенетски backgroundбацкгроунд or theirњихова experiencesискуства,
351
844000
2000
razlikama u ličnoj genetičkoj pozadini
14:21
we don't know.
352
846000
2000
ili je uslovljeno iskustvom.
14:23
Those kindsврсте of studiesстудије requireзахтевати much largerвеће populationsпопулације.
353
848000
3000
Ovakav tip studija zahteva analizu znatno većih populacija.
14:28
So I'm going to leaveодлази you with a finalконачни noteБелешка
354
853000
2000
Završiću izlaganje komentarom
14:30
about the complexityсложеност of the brainмозак
355
855000
3000
o složenosti mozga i tome
14:33
and how much more we have to go.
356
858000
2000
koliko još treba naučimo.
14:35
I think these resourcesресурса are incrediblyневероватно valuableвредно.
357
860000
2000
Smatram da su ovakve baze podataka neopisivo korisne.
14:37
They give researchersистраживачи a handleручку
358
862000
2000
Pružaju istraživačima smernice
14:39
on where to go.
359
864000
2000
u kom pravcu treba da razmišljaju.
14:41
But we only lookedпогледао at a handfulMuka of individualsпојединци at this pointтачка.
360
866000
3000
Analizirali smo mali broj osoba do sada.
14:44
We're certainlyсигурно going to be looking at more.
361
869000
2000
Sigurno ćemo analizirati više ljudi.
14:46
I'll just closeБлизу by sayingговорећи
362
871000
2000
Završiću komentarom
14:48
that the toolsалати are there,
363
873000
2000
da sada imamo oruđe,
14:50
and this is trulyзаиста an unexplorednetaknute, undiscoveredneotkrivena continentконтинент.
364
875000
4000
a ovo je zaista neistraženi, neotkriveni kontinent.
14:54
This is the newново frontiergranice, if you will.
365
879000
4000
Ovo je, moglo bi se reći, naš novi horizont.
14:58
And so for those who are undauntedneustraљiv,
366
883000
2000
One koji nisu obeshrabreni,
15:00
but humbledponizna by the complexityсложеност of the brainмозак,
367
885000
2000
već očarani složenošću mozga,
15:02
the futureбудућност awaitsčeka.
368
887000
2000
čeka budućnost.
15:04
ThanksHvala ti.
369
889000
2000
Hvala.
15:06
(ApplauseAplauz)
370
891000
9000
(aplauz)
Translated by Jelena Nedjic
Reviewed by Ivana Gadjanski

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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 >>

More profile about the speaker
Allan Jones | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

This site was created in May 2015 and the last update was on January 12, 2020. It will no longer be updated.

We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

Privacy Policy

Developer's Blog

Buy Me A Coffee