TEDSummit
Ed Boyden: A new way to study the brain's invisible secrets
Ed Boyden: Bebek bezleri beyinle ilgili bu yeni çalışmaya ilham kaynağı oldu
Filmed:
Readability: 4
1,501,957 views
Nöromühendis Ed Boyden beyinlerimizdeki minik biyomoleküllerin düşüncelerimizi, hislerimizi ve duygularımızı nasıl oluşturduğunu ve alzheimer ve epilepsi gibi hastalıklara hangi moleküler değişimlerin sebep olduğunu bilmek istiyor. Bu görünmez yapılara yakından bakmaktansa, o şunu merak etti: Peki ya biz onları fiziksel olarak büyütürsek ve daha kolay görmemizi sağlarsak nasıl olur? Bebek bezlerinin şişmesini sağlayan polimerin, beynin yapısını anlamada nasıl anahtar bir rol oynayabileceğini öğrenin.
Ed Boyden - Neuroengineer
Ed Boyden is a professor of biological engineering and brain and cognitive sciences at the MIT Media Lab and the MIT McGovern Institute. Full bio
Ed Boyden is a professor of biological engineering and brain and cognitive sciences at the MIT Media Lab and the MIT McGovern Institute. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Hello, everybody.
0
904
1405
Herkese merhabalar.
Bugün yanımda bir bebek bezi getirdim.
00:14
I brought with me today a baby diaper.
1
2333
2643
00:18
You'll see why in a second.
2
6793
1722
Sebebini birazdan anlayacaksınız.
00:20
Baby diapers have interesting properties.
3
8539
2010
Bebek bezlerinin ilginç özellikleri var.
00:22
They can swell enormously
when you add water to them,
when you add water to them,
4
10573
2691
Su eklendiğinde inanılmaz
derecede şişebilirler, ki bu da
derecede şişebilirler, ki bu da
00:25
an experiment done
by millions of kids every day.
by millions of kids every day.
5
13288
2984
milyonlarca bebek tarafından
her gün yapılan bir deney.
her gün yapılan bir deney.
00:28
(Laughter)
6
16296
1150
(Gülüşmeler)
00:29
But the reason why
7
17470
1494
Fakat bunun sebebi
00:30
is that they're designed
in a very clever way.
in a very clever way.
8
18988
2190
çok akıllıca tasarlanmış olmaları.
00:33
They're made out of a thing
called a swellable material.
called a swellable material.
9
21202
2635
Şişebilir malzeme denen
bir şeyden yapılmışlar.
bir şeyden yapılmışlar.
Su eklediğiniz zaman şişerek hacmini
00:35
It's a special kind of material that,
when you add water,
when you add water,
10
23861
2737
belki de bin katına kadar arttırabilen
00:38
it will swell up enormously,
11
26622
1430
00:40
maybe a thousand times in volume.
12
28076
2166
özel bir madde.
Bu da çok güçlü endüstriyel
türden bir polimer.
türden bir polimer.
00:42
And this is a very useful,
industrial kind of polymer.
industrial kind of polymer.
13
30266
3236
Fakat bizim, MIT'deki grubumla
yapmaya çalıştığımız,
yapmaya çalıştığımız,
00:45
But what we're trying to do
in my group at MIT
in my group at MIT
14
33819
2526
00:48
is to figure out if we can do
something similar to the brain.
something similar to the brain.
15
36369
3213
buna benzer bir şeyi insan beynine
yapıp yapamayacağımızı bulmak.
yapıp yapamayacağımızı bulmak.
00:51
Can we make it bigger,
16
39606
1159
Beynin içine bakabileceğimiz,
00:52
big enough that you
can peer inside
can peer inside
17
40789
1678
beynin yapıtaşları olan biyomolekülleri ve
00:54
and see all the tiny building blocks,
the biomolecules,
the biomolecules,
18
42481
2628
üç boyutta nasıl
düzenlendiklerini görebilecek,
düzenlendiklerini görebilecek,
00:57
how they're organized in three dimensions,
19
45133
2151
beynin yapısını, hatta temel gerçekliğini
00:59
the structure, the ground truth
structure of the brain, if you will?
structure of the brain, if you will?
20
47308
3485
görebileceğimiz kadar büyütebilir miyiz?
01:02
If we could get that,
21
50817
1158
Eğer bunu başarabilirsek
beynin düşünce, duygu, eylem
ve his üretmek üzere
ve his üretmek üzere
01:03
maybe we could have a better understanding
of how the brain is organized
of how the brain is organized
22
51999
3509
nasıl düzenlendiğini belki de
daha iyi anlayabiliriz.
daha iyi anlayabiliriz.
01:07
to yield thoughts and emotions
23
55532
1659
01:09
and actions and sensations.
24
57215
1719
01:10
Maybe we could try to pinpoint
the exact changes in the brain
the exact changes in the brain
25
58958
3415
Belki de, neyin gerçekten
sebep olduğunu ve
sebep olduğunu ve
kökenini bilmediğimiz,
01:14
that result in diseases,
26
62397
1776
Alzheimer, epilepsi, Parkinson gibi
01:16
diseases like Alzheimer's
and epilepsy and Parkinson's,
and epilepsy and Parkinson's,
27
64197
3212
çok az tedavi ve çok daha az
01:19
for which there are few
treatments, much less cures,
treatments, much less cures,
28
67433
2578
kalıcı çareleri olan hastalıklara
01:22
and for which, very often,
we don't know the cause or the origins
we don't know the cause or the origins
29
70035
3617
sebep olan değişimleri tespit edebiliriz.
01:25
and what's really causing them to occur.
30
73676
2135
MIT'deki grubumuz,
01:28
Now, our group at MIT
31
76613
1740
nörobilimin son yüzyılda sahip olduğundan
01:30
is trying to take
a different point of view
a different point of view
32
78377
2686
daha farklı bir bakış
açısı geliştirmeye çalışıyor.
açısı geliştirmeye çalışıyor.
01:33
from the way neuroscience has
been done over the last hundred years.
been done over the last hundred years.
33
81087
3230
Bizler tasarımcıyız. Mucidiz.
01:36
We're designers. We're inventors.
34
84341
1579
Beyni incelememizi ve
onarmamızı sağlayacak
onarmamızı sağlayacak
01:37
We're trying to figure out
how to build technologies
how to build technologies
35
85944
2544
yeni teknolojiler üretmeye çalışıyoruz.
01:40
that let us look at and repair the brain.
36
88512
2456
Bunun sebebi de
01:42
And the reason is,
37
90992
1151
beynin inanılmaz derecede karmaşık olması.
01:44
the brain is incredibly,
incredibly complicated.
incredibly complicated.
38
92167
2801
Nörobilimin ilk yüzyılı boyunca beynin,
01:47
So what we've learned
over the first century of neuroscience
over the first century of neuroscience
39
95484
2887
son derece özelleşmiş ve
karmaşık geometriye sahip,
karmaşık geometriye sahip,
01:50
is that the brain is a very
complicated network,
complicated network,
40
98395
2303
üzerinden akım geçen nöron adı
verilen hücrelerden oluşmuş
verilen hücrelerden oluşmuş
01:52
made out of very specialized
cells called neurons
cells called neurons
41
100722
2480
01:55
with very complex geometries,
42
103226
1667
01:56
and electrical currents will flow
through these complexly shaped neurons.
through these complexly shaped neurons.
43
104917
4237
karmaşık bir ağ olduğunu öğrendik.
02:01
Furthermore, neurons
are connected in networks.
are connected in networks.
44
109653
2784
Yani nöronlar bu ağ içinde bağlantılılar.
02:04
They're connected by little junctions
called synapses that exchange chemicals
called synapses that exchange chemicals
45
112461
3835
Nöronların birbirleriyle konuşmasını
kimyasallar yardımıyla sağlayan
"sinaps"larla birbirlerine bağlılar.
02:08
and allow the neurons
to talk to each other.
to talk to each other.
46
116320
2218
02:10
The density of the brain is incredible.
47
118562
1940
Şimdi, beynin yoğunluğu inanılmaz.
02:12
In a cubic millimeter of your brain,
48
120526
2307
Beyninizin bir milimetrekübünde
02:14
there are about 100,000 of these neurons
49
122857
2457
bu nöronlardan yaklaşık 100.000 tane
02:17
and maybe a billion of those connections.
50
125338
2517
ve belki de milyarlarca
bu bağlantılardan var.
bu bağlantılardan var.
02:20
But it's worse.
51
128887
1382
Ama durum daha da vahim.
02:22
So, if you could zoom in to a neuron,
52
130293
2305
Diyelim ki bir nörona çok
yakından bakabiliyoruz
yakından bakabiliyoruz
02:24
and, of course, this is just
our artist's rendition of it.
our artist's rendition of it.
53
132622
2750
ve tabii ki burada görünen
sanatsal bir temsil.
sanatsal bir temsil.
Göreceğiniz şey, karmaşık 3 boyutlu
yapılara sahip nano boyutlarda
yapılara sahip nano boyutlarda
02:27
What you would see are thousands
and thousands of kinds of biomolecules,
and thousands of kinds of biomolecules,
54
135396
4207
binlerce biyomolekül olurdu.
02:31
little nanoscale machines
organized in complex, 3D patterns,
organized in complex, 3D patterns,
55
139627
4400
Bunlar o elektrik sinyallerini ve
kimyasal alışverişleri
kimyasal alışverişleri
02:36
and together they mediate
those electrical pulses,
those electrical pulses,
56
144051
2628
kontrol ederek nöronların
birlikte çalışmasını,
birlikte çalışmasını,
02:38
those chemical exchanges
that allow neurons to work together
that allow neurons to work together
57
146703
3937
dolayısıyla düşünce, duygu ve benzeri
şeyleri üretmelerini sağlıyorlar.
şeyleri üretmelerini sağlıyorlar.
02:42
to generate things like thoughts
and feelings and so forth.
and feelings and so forth.
58
150664
3669
02:46
Now, we don't know how
the neurons in the brain are organized
the neurons in the brain are organized
59
154357
3764
Şimdi, nöronların beynin
içinde nasıl düzenlenip
içinde nasıl düzenlenip
02:50
to form networks,
60
158145
1174
ağlar oluşturduklarını
02:51
and we don't know how
the biomolecules are organized
the biomolecules are organized
61
159343
2500
ve nöronların içindeki biyomoleküllerin
bu karmaşık, düzenli makineleri
02:53
within neurons
62
161867
1174
02:55
to form these complex, organized machines.
63
163065
2405
nasıl oluşturduklarını bilmiyoruz.
02:57
If we really want to understand this,
64
165918
1820
Bu durumu anlamak için de
yeni teknolojilere ihtiyacımız var.
02:59
we're going to need new technologies.
65
167762
1817
Eğer nöronlar ve moleküllerin
03:01
But if we could get such maps,
66
169603
1784
ve nöronlar ve ağların
yapısına bakabilsek,
yapısına bakabilsek,
03:03
if we could look at the organization
of molecules and neurons
of molecules and neurons
67
171411
2943
eğer bakabilmemizi sağlayan
haritalarımız olsa,
haritalarımız olsa,
03:06
and neurons and networks,
68
174378
1566
belki de beynin, duyumsal
bölgelerden bilgiyi alıp,
bölgelerden bilgiyi alıp,
03:07
maybe we could really understand
how the brain conducts information
how the brain conducts information
69
175968
3437
03:11
from sensory regions,
70
179429
1167
duygu ve hislerle karıştırıp
kararlarımızı ve
kararlarımızı ve
03:12
mixes it with emotion and feeling,
71
180620
1736
03:14
and generates our decisions and actions.
72
182380
2394
eylemlerimizi nasıl
oluşturduğunu anlayabiliriz.
oluşturduğunu anlayabiliriz.
03:17
Maybe we could pinpoint the exact set
of molecular changes that occur
of molecular changes that occur
73
185131
3789
Belki de beyindeki bir
hastalığa sebep olan
hastalığa sebep olan
değişikleri tam olarak tespit edebiliriz.
03:20
in a brain disorder.
74
188944
1202
03:22
And once we know how
those molecules have changed,
those molecules have changed,
75
190170
2822
Bu moleküllerin ne şekilde
değiştiklerini bildiğimizde
değiştiklerini bildiğimizde
03:25
whether they've increased in number
or changed in pattern,
or changed in pattern,
76
193016
2780
– sayıları mı artmış,
düzenleri mi değişmiş –
düzenleri mi değişmiş –
03:27
we could use those
as targets for new drugs,
as targets for new drugs,
77
195820
2939
bu değişimleri yeni
ilaçlar için hedef olarak
ilaçlar için hedef olarak
03:30
for new ways of delivering
energy into the brain
energy into the brain
78
198783
2271
ya da bunları beyin
hastalıklarına sebep olan
hastalıklarına sebep olan
03:33
in order to repair the brain
computations that are afflicted
computations that are afflicted
79
201078
3880
beyinsel işlemleri onarmak için beyne
enerji sağlamanın yeni yollarını
bulmak için kullanabiliriz.
bulmak için kullanabiliriz.
03:36
in patients who suffer
from brain disorders.
from brain disorders.
80
204982
2299
03:39
We've all seen lots of different
technologies over the last century
technologies over the last century
81
207793
3243
Son yüzyıl boyunca bu durumu ele alan
bir sürü farklı teknoloji gördük.
03:43
to try to confront this.
82
211060
1166
Sanırım hepiniz MRI makineleriyle alınmış
03:44
I think we've all seen brain scans
83
212250
1880
03:46
taken using MRI machines.
84
214154
2034
beyin görüntüleri görmüşsünüzdür.
03:48
These, of course, have the great power
that they are noninvasive,
that they are noninvasive,
85
216212
3347
Bunların en önemli özelliği
müdahalesiz olmaları,
müdahalesiz olmaları,
yani canlı insanlar
üzerinde kullanılabiliyorlar.
üzerinde kullanılabiliyorlar.
03:51
they can be used on living human subjects.
86
219583
2355
03:54
But also, they're spatially crude.
87
222407
2231
Ama aynı zamanda,
uzamsal anlamda ilkeller.
uzamsal anlamda ilkeller.
03:56
Each of these blobs that you see,
or voxels, as they're called,
or voxels, as they're called,
88
224662
2990
Bu küçük damlacıkların
-yani voksellerin- içinde
-yani voksellerin- içinde
milyonlarca ve milyonlarca
nöron olabiliyor.
nöron olabiliyor.
03:59
can contain millions
and millions of neurons.
and millions of neurons.
89
227676
2689
Yani bizim bilinçli ve güçlü
yaratıklar oluşumuza
yaratıklar oluşumuza
04:02
So it's not at the level of resolution
90
230389
1850
04:04
where it can pinpoint
the molecular changes that occur
the molecular changes that occur
91
232263
2538
katkı sağlayan moleküllerdeki
ya da nöronların bağlantılarındaki
04:06
or the changes in the wiring
of these networks
of these networks
92
234825
2286
04:09
that contributes to our ability
to be conscious and powerful beings.
to be conscious and powerful beings.
93
237135
3946
değişimleri gösterebilecek
çözünürlüğe sahip değiller.
çözünürlüğe sahip değiller.
04:13
At the other extreme,
you have microscopes.
you have microscopes.
94
241797
3181
Öbür taraftan, mikroskoplar var.
04:17
Microscopes, of course, will use light
to look at little tiny things.
to look at little tiny things.
95
245002
3295
Mikroskoplar ışığı kullanarak küçük
şeyleri görmemizi sağlıyorlar.
şeyleri görmemizi sağlıyorlar.
Yüzyıllarca bakterilere
bakmak için kullanıldılar.
bakmak için kullanıldılar.
04:20
For centuries, they've been used
to look at things like bacteria.
to look at things like bacteria.
96
248321
3075
Nörobilim bakımından da
04:23
For neuroscience,
97
251420
1151
mikroskoplar, 130 yıl kadar
önce nöronların
önce nöronların
04:24
microscopes are actually how neurons
were discovered in the first place,
were discovered in the first place,
98
252595
3412
ilk keşfini sağlayan araçlar.
04:28
about 130 years ago.
99
256031
1292
04:29
But light is fundamentally limited.
100
257347
2318
Ama ışık temelde kısıtlayıcıdır.
04:31
You can't see individual molecules
with a regular old microscope.
with a regular old microscope.
101
259689
3298
Sıradan bir mikroskopla molekülleri
teker teker göremezsiniz.
teker teker göremezsiniz.
O küçük bağlantıları göremezsiniz.
04:35
You can't look at these tiny connections.
102
263011
2152
O hâlde beyne bakma yetimizi güçlendirmek,
04:37
So if we want to make our ability
to see the brain more powerful,
to see the brain more powerful,
103
265187
3942
beynin gerçek ve temel
yapısını görmek istiyorsak,
yapısını görmek istiyorsak,
04:41
to get down to the ground truth structure,
104
269153
2168
04:43
we're going to need to have
even better technologies.
even better technologies.
105
271345
3280
elimizdekilerden daha gelişmiş
teknolojilere ihtiyacımız olacak.
teknolojilere ihtiyacımız olacak.
04:47
My group, a couple years ago,
started thinking:
started thinking:
106
275611
2224
Birkaç yıl önce düşünmeye başladık:
Neden tam tersini yapmıyoruz ki?
04:49
Why don't we do the opposite?
107
277859
1412
Madem beyne yakından bakmak bu kadar zor,
04:51
If it's so darn complicated
to zoom in to the brain,
to zoom in to the brain,
108
279295
2461
niye onu büyütmeyelim ki?
04:53
why can't we make the brain bigger?
109
281780
1943
04:56
It initially started
110
284166
1155
Çalışmaya iki yüksek lisans
öğrencisiyle başladık:
öğrencisiyle başladık:
04:57
with two grad students in my group,
Fei Chen and Paul Tillberg.
Fei Chen and Paul Tillberg.
111
285345
2996
Fei Chen ve Paul Tillberg.
Şimdi başka insanlar da
yardımcı oluyorlar.
yardımcı oluyorlar.
05:00
Now many others in my group
are helping with this process.
are helping with this process.
112
288365
2720
Bebek bezindeki gibi polimerleri
alıp fiziksel olarak
alıp fiziksel olarak
05:03
We decided to try to figure out
if we could take polymers,
if we could take polymers,
113
291109
2762
05:05
like the stuff in the baby diaper,
114
293895
1629
beynin içine yerleştirmeye
çalışmaya karar verdik.
çalışmaya karar verdik.
05:07
and install it physically
within the brain.
within the brain.
115
295548
2006
Eğer düzgün yapabilirsek,
05:09
If we could do it just right,
and you add water,
and you add water,
116
297578
2241
su eklediğimizde
beyni bir ihtimal şişirip
05:11
you can potentially blow the brain up
117
299843
1835
içindeki bu biyomolekülleri
ayırt edebiliriz.
ayırt edebiliriz.
05:13
to where you could distinguish
those tiny biomolecules from each other.
those tiny biomolecules from each other.
118
301702
3377
Bu bağlantıları görerek
beyni haritalayabiliriz.
beyni haritalayabiliriz.
05:17
You would see those connections
and get maps of the brain.
and get maps of the brain.
119
305103
2870
Bu tabii oldukça etkileyici olabilir.
05:19
This could potentially be quite dramatic.
120
307997
1988
Burada küçük bir deney hazırladık.
05:22
We brought a little demo here.
121
310009
3008
05:25
We got some purified baby diaper material.
122
313538
2575
Bir miktar saf bebek bezi malzememiz var.
05:28
It's much easier
just to buy it off the Internet
just to buy it off the Internet
123
316137
2274
İnternetten almak, bebek bezindeki minicik
taneleri ayıklamaktan çok daha kolay.
05:30
than to extract the few grains
that actually occur in these diapers.
that actually occur in these diapers.
124
318435
3475
05:33
I'm going to put just one teaspoon here
125
321934
2225
Bu saflaştırılmış polimerden sadece bir
05:36
of this purified polymer.
126
324706
1794
tatlı kaşığı kadar ekleyeceğim.
05:39
And here we have some water.
127
327270
2152
Burada da bir miktar suyumuz var.
05:41
What we're going to do
128
329446
1162
Şimdi de bu kadar bebek bezi malzemesinin
05:42
is see if this teaspoon
of the baby diaper material
of the baby diaper material
129
330632
3011
boyutunun ne kadar artacağını göreceğiz.
05:45
can increase in size.
130
333667
1709
Gözlerinizin önünde boyutunun
05:48
You're going to see it increase in volume
by about a thousandfold
by about a thousandfold
131
336687
3696
yaklaşık bin katına
çıktığını göreceksiniz.
çıktığını göreceksiniz.
05:52
before your very eyes.
132
340407
1286
Çok daha fazla ekleyebilirim ama
06:01
I could pour much more of this in there,
133
349597
1972
sanırım elimizdeki bu minik molekülün
06:03
but I think you've got the idea
134
351593
1558
çok ilginç ve doğru kullanabilirsek
06:05
that this is a very,
very interesting molecule,
very interesting molecule,
135
353175
2502
beyne geçmiş yöntemlerle
06:07
and if can use it in the right way,
136
355701
1912
bakamadığımız kadar yakından bakma
06:09
we might be able
to really zoom in on the brain
to really zoom in on the brain
137
357637
2321
06:11
in a way that you can't do
with past technologies.
with past technologies.
138
359982
2594
olanağı sağlayacağını anlamışsınızdır.
Tamam. Şimdi biraz kimya.
06:15
OK. So a little bit of chemistry now.
139
363227
2054
Bebek bezi polimerinin
içinde neler oluyor?
içinde neler oluyor?
06:17
What's going on
in the baby diaper polymer?
in the baby diaper polymer?
140
365305
2442
06:19
If you could zoom in,
141
367771
1676
Yakından bakarsak
ekrandakine benzer bir şeyler olacaktır.
06:21
it might look something like
what you see on the screen.
what you see on the screen.
142
369471
2673
Polimerler uzun ince zincirler
hâlinde dizilmiş atomlardır.
hâlinde dizilmiş atomlardır.
06:24
Polymers are chains of atoms
arranged in long, thin lines.
arranged in long, thin lines.
143
372168
4492
Zincirler çok çok ince,
06:28
The chains are very tiny,
144
376684
1367
yaklaşık bir biyomolekül genişliğinde
06:30
about the width of a biomolecule,
145
378075
1864
ve bu polimerler son derece yoğun.
06:31
and these polymers are really dense.
146
379963
1747
Birbirlerinden yaklaşık bir biyomolekül
06:33
They're separated by distances
147
381734
1500
06:35
that are around the size of a biomolecule.
148
383258
2252
genişliğinde mesafelerle ayrılmışlar.
Bu da bizim için çok iyi,
06:37
This is very good
149
385534
1165
06:38
because we could potentially
move everything apart in the brain.
move everything apart in the brain.
150
386723
3041
çünkü beyindeki her şeyi
birbirinden uzaklaştırabiliriz.
birbirinden uzaklaştırabiliriz.
Su eklediğimizde ise,
06:41
If we add water, what will happen is,
151
389788
1848
şişebilir malzeme suyu emecek,
06:43
this swellable material
is going to absorb the water,
is going to absorb the water,
152
391660
2515
polimer zincirleri
birbirlerinden uzaklaşacak
birbirlerinden uzaklaşacak
06:46
the polymer chains will move
apart from each other,
apart from each other,
153
394199
2400
ve bütün malzeme daha
büyük hâle gelecek.
büyük hâle gelecek.
06:48
and the entire material
is going to become bigger.
is going to become bigger.
154
396623
2634
Bu zincirler de çok küçük olduklarından ve
06:51
And because these chains are so tiny
155
399615
1814
06:53
and spaced by biomolecular distances,
156
401453
2205
aralarında biyomoleküler
mesafeler olduğundan dolayı
mesafeler olduğundan dolayı
06:55
we could potentially blow up the brain
157
403682
2039
beyni şişirip görebileceğimiz kadar
06:57
and make it big enough to see.
158
405745
1633
büyütmemizi sağlayabilirler.
O zaman sıkıntımız şu:
07:00
Here's the mystery, then:
159
408020
1240
Bu polimer molekülleri beynin
içine nasıl koyabiliriz ki
içine nasıl koyabiliriz ki
07:01
How do we actually make
these polymer chains inside the brain
these polymer chains inside the brain
160
409284
3610
bütün biyomolekülleri ayırabilelim?
07:04
so we can move all the biomolecules apart?
161
412918
2239
Eğer bunu yapabilirsek
07:07
If we could do that,
162
415181
1151
belki de beynin temel
yapısını haritalayabiliriz.
yapısını haritalayabiliriz.
07:08
maybe we could get
ground truth maps of the brain.
ground truth maps of the brain.
163
416356
2397
Kablolamayı görebiliriz.
07:10
We could look at the wiring.
164
418777
1389
İçeri bir göz atıp içerideki
molekülleri görebiliriz.
molekülleri görebiliriz.
07:12
We can peer inside
and see the molecules within.
and see the molecules within.
165
420190
3157
07:15
To explain this, we made some animations
166
423925
2481
Biyomoleküllerin nasıl görünebileceklerini
07:18
where we actually look
at, in these artist renderings,
at, in these artist renderings,
167
426430
2603
ve bizim onların nasıl
ayırabileceğimizi açıklayabilmek için
ayırabileceğimizi açıklayabilmek için
07:21
what biomolecules might look
like and how we might separate them.
like and how we might separate them.
168
429057
3541
temsili birkaç animasyon hazırladık.
Birinci adım:
07:24
Step one: what we'd have
to do, first of all,
to do, first of all,
169
432622
2549
Öncelikle yapmamız gereken şey,
burada kahverengiyle
belirtilmiş her biyomoleküle
belirtilmiş her biyomoleküle
07:27
is attach every biomolecule,
shown in brown here,
shown in brown here,
170
435195
3389
07:30
to a little anchor, a little handle.
171
438608
2159
küçük bir kulp, bir çapa eklemek.
07:32
We need to pull the molecules
of the brain apart from each other,
of the brain apart from each other,
172
440791
3095
Beyindeki molekülleri birbirinden
uzaklaştırmamız gerekiyor,
uzaklaştırmamız gerekiyor,
bunun için de küçük bir
kulpa sahip olmalıyız ki
kulpa sahip olmalıyız ki
07:35
and to do that, we need
to have a little handle
to have a little handle
173
443910
2326
07:38
that allows those polymers to bind to them
174
446260
2285
polimerler onlara bağlanıp
molekülleri çekebilsin.
molekülleri çekebilsin.
07:40
and to exert their force.
175
448569
1542
Hâliyle, bebek bezi polimerini alıp da
beynin üzerine boca edersek
beynin üzerine boca edersek
07:43
Now, if you just take baby diaper
polymer and dump it on the brain,
polymer and dump it on the brain,
176
451278
3161
07:46
obviously, it's going to sit there on top.
177
454463
2037
beynin üstünde kalır.
Dolayısıyla bu polimerleri
beynin içinde elde etmeliyiz.
beynin içinde elde etmeliyiz.
07:48
So we need to find a way
to make the polymers inside.
to make the polymers inside.
178
456524
2528
İşte bu konuda şansımız var.
07:51
And this is where we're really lucky.
179
459076
1788
Zira monomer dediğimiz
07:52
It turns out, you can
get the building blocks,
get the building blocks,
180
460888
2188
bu küçük yapıtaşlarını elde edip
07:55
monomers, as they're called,
181
463100
1372
beynin içinde reaksiyona sokarsak,
07:56
and if you let them go into the brain
182
464496
1784
bu uzun zincirleri beyin dokusunun
07:58
and then trigger the chemical reactions,
183
466304
2036
08:00
you can get them to form
those long chains,
those long chains,
184
468364
2702
içinde elde edebiliyoruz.
08:03
right there inside the brain tissue.
185
471090
1798
Tam da beyin dokusunun içinde.
Biyomoleküllerin arasından
ve etrafından dolanarak
ve etrafından dolanarak
08:05
They're going to wind their way
around biomolecules
around biomolecules
186
473325
2397
karmaşık ağlarını örecekler
08:07
and between biomolecules,
187
475746
1221
08:08
forming those complex webs
188
476991
1625
ve en sonunda, molekülleri
08:10
that will allow you, eventually,
to pull apart the molecules
to pull apart the molecules
189
478640
2862
birbirlerinden uzaklaştırmanızı
sağlayabilirler.
sağlayabilirler.
08:13
from each other.
190
481526
1175
Ve her bahsettiğim kulplardan
birine rastladıklarında
birine rastladıklarında
08:14
And every time one
of those little handles is around,
of those little handles is around,
191
482725
3054
08:17
the polymer will bind to the handle,
and that's exactly what we need
and that's exactly what we need
192
485803
3350
onlara tutunacaklar,
ki bu da molekülleri çekmek için
tam da ihtiyacımız olan şey.
tam da ihtiyacımız olan şey.
08:21
in order to pull the molecules
apart from each other.
apart from each other.
193
489177
2531
08:23
All right, the moment of truth.
194
491732
1693
O hâlde kritik an.
08:25
We have to treat this specimen
195
493449
2148
Bu numuneyi, onu gevşetecek
08:27
with a chemical to kind of loosen up
all the molecules from each other,
all the molecules from each other,
196
495621
3446
bir kimyasala maruz bırakmalıyız
ki su eklediğimizde
08:31
and then, when we add water,
197
499091
1836
şişebilir malzeme şişsin,
08:32
that swellable material is going
to start absorbing the water,
to start absorbing the water,
198
500951
2953
polimer zincirleri bu sefer
08:35
the polymer chains will move apart,
199
503928
1703
biyomolekülleri de peşlerinden
sürükleyerek açılsınlar.
sürükleyerek açılsınlar.
08:37
but now, the biomolecules
will come along for the ride.
will come along for the ride.
200
505655
2722
08:40
And much like drawing
a picture on a balloon,
a picture on a balloon,
201
508401
2164
Ve tıpkı balonun üstüne
bir resim çizmişiz de
bir resim çizmişiz de
onu şişiriyormuşuz gibi,
08:42
and then you blow up the balloon,
202
510589
1587
resim hâlâ aynı resim
08:44
the image is the same,
203
512200
1290
ama mürekkep tanecikleri
birbirlerinden uzaklaşmış hâlde;
birbirlerinden uzaklaşmış hâlde;
08:45
but the ink particles have moved
away from each other.
away from each other.
204
513514
2548
08:48
And that's what we've been able
to do now, but in three dimensions.
to do now, but in three dimensions.
205
516086
3467
ki demin üç boyutta
yaptığımız da tam olarak bu.
yaptığımız da tam olarak bu.
Son bir şey var.
08:51
There's one last trick.
206
519577
1999
Burada gösterildiği üzere
08:53
As you can see here,
207
521600
1218
bütün biyomoleküller kahverengi.
08:54
we've color-coded
all the biomolecules brown.
all the biomolecules brown.
208
522842
2109
08:56
That's because they all
kind of look the same.
kind of look the same.
209
524975
2170
Çünkü birbirlerine çok benziyorlar.
Biyomoleküller aynı atomlardan oluşurlar,
08:59
Biomolecules are made
out of the same atoms,
out of the same atoms,
210
527169
2105
sadece düzenleri farklıdır.
09:01
but just in different orders.
211
529298
2240
Onları görünür hâle getirmek için
09:03
So we need one last thing
212
531562
1500
09:05
in order to make them visible.
213
533086
1695
son bir şeye ihtiyacımız var.
09:06
We have to bring in little tags,
214
534805
1579
Onları ayırt edebilmek
için parlak renklerde
için parlak renklerde
09:08
with glowing dyes
that will distinguish them.
that will distinguish them.
215
536408
3019
etiketler gerekli.
09:11
So one kind of biomolecule
might get a blue color.
might get a blue color.
216
539451
2673
Yani bir biyomolekül türü
mavi renkle işaretlenir.
mavi renkle işaretlenir.
09:14
Another kind of biomolecule
might get a red color.
might get a red color.
217
542148
2351
Bir diğeri kırmızı olur
ve böyle gider.
09:16
And so forth.
218
544523
1276
09:17
And that's the final step.
219
545823
1552
Bu da son adım.
09:19
Now we can look at something like a brain
220
547399
2278
Sonuç olarak beyin gibi bir şeye ve
teker teker moleküllere bakabiliyoruz,
09:21
and look at the individual molecules,
221
549701
1796
09:23
because we've moved them
far apart enough from each other
far apart enough from each other
222
551521
2707
çünkü onları birbirlerinden
ayırt edebilecek kadar
ayırt edebilecek kadar
uzaklaştırmış olduk.
09:26
that we can tell them apart.
223
554252
1698
09:27
So the hope here is that
we can make the invisible visible.
we can make the invisible visible.
224
555974
2834
Burada umudumuz
görünemeyeni görünür kılmak.
görünemeyeni görünür kılmak.
09:30
We can turn things that might seem
small and obscure
small and obscure
225
558832
2566
Küçük ve karanlık gibi
görünen şeyleri alıp,
görünen şeyleri alıp,
09:33
and blow them up
226
561422
1151
hayatla ilgili bilgi takımyıldızları
09:34
until they're like constellations
of information about life.
of information about life.
227
562597
3177
gibi görünene kadar şişirebiliriz.
İşte gerçekte nasıl olabileceğine
dair bir video.
dair bir video.
09:37
Here's an actual video
of what it might look like.
of what it might look like.
228
565798
2375
Buradaki petri kabında
küçük bir beynimiz var --
küçük bir beynimiz var --
09:40
We have here a little brain in a dish --
229
568197
2371
yani bir beynin küçük bir parçası.
09:42
a little piece of a brain, actually.
230
570592
1747
09:44
We've infused the polymer in,
231
572363
1596
Polimeri içine yerleştirdik,
09:45
and now we're adding water.
232
573983
1467
şimdi de suyu ekliyoruz.
09:47
What you'll see is that,
right before your eyes --
right before your eyes --
233
575474
2358
Gözlerinizin önünde
09:49
this video is sped up about sixtyfold --
234
577856
1923
-- video yaklaşık altmış kat
hızlandırılmış --
hızlandırılmış --
09:51
this little piece of brain tissue
is going to grow.
is going to grow.
235
579803
2725
bu küçük beyin dokusunun
şişip büyüdüğünü göreceksiniz.
şişip büyüdüğünü göreceksiniz.
09:54
It can increase by a hundredfold
or even more in volume.
or even more in volume.
236
582552
3180
Hacmini yüz katına kadar hatta
daha fazla büyütebilir.
daha fazla büyütebilir.
09:57
And the cool part is, because
those polymers are so tiny,
those polymers are so tiny,
237
585756
2949
İşin havalı kısmı da şu ki
bu polimerler o kadar küçük ki,
bu polimerler o kadar küçük ki,
biyomolekülleri birbirlerinden
eşit oranda ayırmış oluyoruz.
eşit oranda ayırmış oluyoruz.
10:00
we're separating biomolecules
evenly from each other.
evenly from each other.
238
588729
2559
10:03
It's a smooth expansion.
239
591312
1658
Düzenli bir büyüme gözlemliyoruz.
10:04
We're not losing the configuration
of the information.
of the information.
240
592994
2687
Yapıdaki düzenle ilgili
bir bilgi kaybımız olmuyor.
bir bilgi kaybımız olmuyor.
10:07
We're just making it easier to see.
241
595705
2700
Sadece kolay görünür hâle getiriyoruz.
10:11
So now we can take
actual brain circuitry --
actual brain circuitry --
242
599333
2176
İşin sonunda gerçek
bir beyin yapısını alıp
bir beyin yapısını alıp
10:13
here's a piece of the brain
involved with, for example, memory --
involved with, for example, memory --
243
601533
3134
-- örneğin hafızayla ilgili
bir beyin parçası --
bir beyin parçası --
10:16
and we can zoom in.
244
604691
1263
ona yakından bakabiliriz.
10:17
We can start to actually look at
how circuits are configured.
how circuits are configured.
245
605978
2890
Bu devrelerin yapısını
inceleme şansını elde edebiliriz.
inceleme şansını elde edebiliriz.
10:20
Maybe someday we could read out a memory.
246
608892
1968
Belki bir gün bir anıyı okuyabiliriz.
10:22
Maybe we could actually look
at how circuits are configured
at how circuits are configured
247
610884
2779
Belki de bu devrelerin duyguları
nasıl işlediğine bakıp
nasıl işlediğine bakıp
10:25
to process emotions,
248
613687
1152
bizi biz yapmak üzere
10:26
how the actual wiring
of our brain is organized
of our brain is organized
249
614863
2922
10:29
in order to make us who we are.
250
617809
2567
beynin nasıl bir ağ
oluşturduğuna bakabiliriz.
oluşturduğuna bakabiliriz.
10:32
And of course, we can pinpoint, hopefully,
251
620400
2047
Ve elbette, umuyoruz ki,
beyindeki hastalıkların
beyindeki hastalıkların
10:34
the actual problems in the brain
at a molecular level.
at a molecular level.
252
622471
3159
sebeplerini moleküler
düzeyde belirleyebiliriz.
düzeyde belirleyebiliriz.
10:37
What if we could actually
look into cells in the brain
look into cells in the brain
253
625654
2569
Örneğin ya hücrelerin içine bakıp, vay,
10:40
and figure out, wow, here are the 17
molecules that have altered
molecules that have altered
254
628247
3083
epilepsi sorunu yaşayan,
parkinson geçiren
parkinson geçiren
ya da başka bir şekilde hasar görmüş
10:43
in this brain tissue that has been
undergoing epilepsy
undergoing epilepsy
255
631354
3455
bu beyin dokusundaki
10:46
or changing in Parkinson's disease
256
634833
1650
değişmiş 17 molekül işte
bunlar, diyebilseydik?
bunlar, diyebilseydik?
10:48
or otherwise being altered?
257
636507
1517
Hasar görmüş bu yapıların sistemli
bir listesini oluşturabilirsek,
bir listesini oluşturabilirsek,
10:50
If we get that systematic list
of things that are going wrong,
of things that are going wrong,
258
638048
3043
10:53
those become our therapeutic targets.
259
641115
2199
tedaviler için hedeflerimizi elde ederiz.
Onlara bağlanacak ilaçlar üretebiliriz.
10:55
We can build drugs that bind those.
260
643338
1677
Dünya çapında milyonlarca insanı etkileyen
10:57
We can maybe aim energy
at different parts of the brain
at different parts of the brain
261
645039
2627
Parkinson, epilepsi ya da
başka hastalıkların tedavisi için
başka hastalıkların tedavisi için
10:59
in order to help people
with Parkinson's or epilepsy
with Parkinson's or epilepsy
262
647690
2687
11:02
or other conditions that affect
over a billion people
over a billion people
263
650401
2551
beynin farklı bölgelerine
enerji gönderebiliriz.
enerji gönderebiliriz.
11:04
around the world.
264
652976
1213
11:07
Now, something interesting
has been happening.
has been happening.
265
655246
2206
Şimdilerde ilginç bir durum ortaya çıktı.
11:09
It turns out that throughout biomedicine,
266
657476
2705
Biyotıp dünyasında numuneleri
büyütmenin yardımcı olabileceği
büyütmenin yardımcı olabileceği
11:12
there are other problems
that expansion might help with.
that expansion might help with.
267
660205
2666
başka problemlerin de olduğu ortaya çıktı.
11:14
This is an actual biopsy
from a human breast cancer patient.
from a human breast cancer patient.
268
662895
3234
Burada gördüğünüz bir gerçek
bir insanın göğüs kanseri biyopsisi.
bir insanın göğüs kanseri biyopsisi.
11:18
It turns out that if you look at cancers,
269
666505
2188
Kansere bakarsak,
11:20
if you look at the immune system,
270
668717
1611
bağışıklık sistemine bakarsak,
yaşlanmaya ve gelişime bakarsak --
11:22
if you look at aging,
if you look at development --
if you look at development --
271
670352
2513
11:24
all these processes are involving
large-scale biological systems.
large-scale biological systems.
272
672889
4497
bütün bu süreçler büyük ölçekli
biyolojik sistemler içeriyorlar.
biyolojik sistemler içeriyorlar.
11:29
But of course, the problems begin
with those little nanoscale molecules,
with those little nanoscale molecules,
273
677410
4024
Fakat tabii ki, sorunlar
o küçük nano-ölçekli
o küçük nano-ölçekli
hücre ve organların işlemesini sağlayan
o küçük makinelerle başlıyor.
o küçük makinelerle başlıyor.
11:33
the machines that make the cells
and the organs in our body tick.
and the organs in our body tick.
274
681458
3869
11:37
So what we're trying
to do now is to figure out
to do now is to figure out
275
685351
2222
Yani aslında başarmaya çalıştığımız şey,
11:39
if we can actually use this technology
to map the building blocks of life
to map the building blocks of life
276
687597
3466
bu teknolojiyi hayatın
yapıtaşlarını haritalamak için
yapıtaşlarını haritalamak için
çeşitli hastalıklar
çerçevesinde kullanabilmek.
çerçevesinde kullanabilmek.
11:43
in a wide variety of diseases.
277
691087
1745
11:44
Can we actually pinpoint
the molecular changes in a tumor
the molecular changes in a tumor
278
692856
2896
Bir tümördeki moleküler
değişimleri belirledikten sonra
değişimleri belirledikten sonra
11:47
so that we can actually
go after it in a smart way
go after it in a smart way
279
695776
2369
onların peşinden daha
zekice yöntemlerle gidip
zekice yöntemlerle gidip
11:50
and deliver drugs that might wipe out
exactly the cells that we want to?
exactly the cells that we want to?
280
698169
3944
tam olarak istediğimiz hücreleri
öldürecek ilaçlar kullanabilir miyiz?
öldürecek ilaçlar kullanabilir miyiz?
11:54
You know, a lot of medicine
is very high risk.
is very high risk.
281
702137
2335
Pek çok ilaç, çok yüksek risk arz ediyor.
Hatta işler bazen tamamen tahmin işi.
11:56
Sometimes, it's even guesswork.
282
704496
1782
11:58
My hope is we can actually turn
what might be a high-risk moon shot
what might be a high-risk moon shot
283
706626
3875
Umudum bir ay yolculuğu kadar
yüksek riskli ve belirsiz bir işi
yüksek riskli ve belirsiz bir işi
daha güven veren bir işe çevirebilmek.
12:02
into something that's more reliable.
284
710525
1769
12:04
If you think about the original moon shot,
285
712318
2055
Eğer gerçekten aya indikleri ilk
ay yolculuğunu düşünürseniz,
12:06
where they actually landed on the moon,
286
714397
1898
o yolculuk sağlam bilimsel
temellere sahipti.
temellere sahipti.
12:08
it was based on solid science.
287
716319
1444
12:09
We understood gravity;
288
717787
1603
Yer çekimini anlıyorduk,
aerodinamiği anlıyorduk.
12:11
we understood aerodynamics.
289
719414
1341
Nasıl roket yapılır biliyorduk.
12:12
We knew how to build rockets.
290
720779
1395
Bilimsel riskler kontrol altındaydı.
12:14
The science risk was under control.
291
722198
2468
12:16
It was still a great, great
feat of engineering.
feat of engineering.
292
724690
2753
Yine de mühendislik anlamında
inanılmaz bir atılımdı.
inanılmaz bir atılımdı.
12:19
But in medicine, we don't
necessarily have all the laws.
necessarily have all the laws.
293
727467
2645
Ama tıpta her zaman bütün
yasalar elimizde olmuyor.
yasalar elimizde olmuyor.
12:22
Do we have all the laws
that are analogous to gravity,
that are analogous to gravity,
294
730136
3109
Yer çekimine ve aerodinamiğe dair
12:25
that are analogous to aerodynamics?
295
733269
2344
bütün yasalara sahip miyiz?
12:27
I would argue that with technologies
296
735637
1730
Bana kalırsa teknolojiyle
- bugün konuştuğum
gibi teknolojilerle -
gibi teknolojilerle -
12:29
like the kinds I'm talking about today,
297
737391
1872
12:31
maybe we can actually derive those.
298
739287
1693
onları türetebiliriz.
Yaşayan sistemlerdeki
kalıpları haritalayabilir,
kalıpları haritalayabilir,
12:33
We can map the patterns
that occur in living systems,
that occur in living systems,
299
741004
2857
12:35
and figure out how to overcome
the diseases that plague us.
the diseases that plague us.
300
743885
4558
bizi uğraştıran hastalıkların
üstesinden gelebiliriz.
üstesinden gelebiliriz.
12:41
You know, my wife and I
have two young kids,
have two young kids,
301
749499
2079
Eşimle iki küçük çocuğumuz var
ve bir biyomühendis olarak
bir umudum hayatı onlar için
bir umudum hayatı onlar için
12:43
and one of my hopes as a bioengineer
is to make life better for them
is to make life better for them
302
751602
3234
bizimkinden daha güzel
bir hâle getirmek.
bir hâle getirmek.
12:46
than it currently is for us.
303
754860
1729
12:48
And my hope is, if we can
turn biology and medicine
turn biology and medicine
304
756613
3730
Bir diğer umudum ise tıbbı ve biyolojiyi
12:52
from these high-risk endeavors
that are governed by chance and luck,
that are governed by chance and luck,
305
760367
4357
talihle yönetilen ve yüksek riskli
maceralar olmaktan çıkarıp
maceralar olmaktan çıkarıp
12:56
and make them things
that we win by skill and hard work,
that we win by skill and hard work,
306
764748
3927
beceri ve çok çalışma sonucu başarılı
olduğumuz alanlara çevirebilmek.
olduğumuz alanlara çevirebilmek.
Bu hepimiz için büyük bir ilerleme olur.
13:00
then that would be a great advance.
307
768699
1898
13:02
Thank you very much.
308
770621
1206
Çok teşekkürler.
13:03
(Applause)
309
771851
10383
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Ed Boyden - NeuroengineerEd Boyden is a professor of biological engineering and brain and cognitive sciences at the MIT Media Lab and the MIT McGovern Institute.
Why you should listen
Ed Boyden leads the Synthetic Neurobiology Group, which develops tools for analyzing and repairing complex biological systems such as the brain. His group applies these tools in a systematic way in order to reveal ground truth scientific understandings of biological systems, which in turn reveal radical new approaches for curing diseases and repairing disabilities. These technologies include expansion microscopy, which enables complex biological systems to be imaged with nanoscale precision, and optogenetic tools, which enable the activation and silencing of neural activity with light (TED Talk: A light switch for neurons). Boyden also co-directs the MIT Center for Neurobiological Engineering, which aims to develop new tools to accelerate neuroscience progress.
Amongst other recognitions, Boyden has received the Breakthrough Prize in Life Sciences (2016), the BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Award (2015), the Carnegie Prize in Mind and Brain Sciences (2015), the Jacob Heskel Gabbay Award (2013), the Grete Lundbeck Brain Prize (2013) and the NIH Director's Pioneer Award (2013). He was also named to the World Economic Forum Young Scientist list (2013) and the Technology Review World's "Top 35 Innovators under Age 35" list (2006). His group has hosted hundreds of visitors to learn how to use new biotechnologies and spun out several companies to bring inventions out of his lab and into the world. Boyden received his Ph.D. in neurosciences from Stanford University as a Hertz Fellow, where he discovered that the molecular mechanisms used to store a memory are determined by the content to be learned. Before that, he received three degrees in electrical engineering, computer science and physics from MIT. He has contributed to over 300 peer-reviewed papers, current or pending patents and articles, and he has given over 300 invited talks on his group's work.
Ed Boyden | Speaker | TED.com