TEDMED 2011
Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness
Sheila Nirenbery: Con mắt giả để chữa khiếm thị
Filmed:
Readability: 4.3
470,530 views
Tại TED Y học, Sheila Nirenberg cho ta thấy một cách táo bạo để đem lại thị lực cho người mắc vài dạng khiếm thị: nối vào dây thần kinh thị giác và gửi tín hiệu từ một chiếc camera thẳng đến não.
Sheila Nirenberg - Neuroscientist
Sheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices. Full bio
Sheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I study how the brain processes
0
0
2000
Tôi nghiên cứu cách não bộ xử lí
00:17
information. That is, how it takes
1
2000
2000
thông tin. Nghĩa là, cách não bộ thu lượm
00:19
information in from the outside world, and
2
4000
2000
thông tin từ thế giới bên ngoài, và
00:21
converts it into patterns of electrical activity,
3
6000
2000
chuyển nó thành các kiểu hình xung điện,
00:23
and then how it uses those patterns
4
8000
2000
và rồi cách não dùng các kiểu hình ấy
00:25
to allow you to do things --
5
10000
2000
để cho ta làm được mọi thứ --
00:27
to see, hear, to reach for an object.
6
12000
2000
để nhìn, nghe, để với lấy đồ vật.
00:29
So I'm really a basic scientist, not
7
14000
2000
Thế, tôi thật sự là một nhà khoa học cơ bản,
00:31
a clinician, but in the last year and a half
8
16000
2000
không phải là y sĩ, nhưng trong một năm rưỡi gần đây
00:33
I've started to switch over, to use what
9
18000
2000
tôi đã bắt đầu chuyển qua lĩnh vực đó, để dùng cái
00:35
we've been learning about these patterns
10
20000
2000
mà chúng tôi đã tìm hiểu được về những kiểu hình
00:37
of activity to develop prosthetic devices,
11
22000
3000
hoạt động xung điện này để phát triển các thiết bị giả,
00:40
and what I wanted to do today is show you
12
25000
2000
và điều tôi muốn làm hôm nay là cho các bạn thấy
00:42
an example of this.
13
27000
2000
một ví dụ.
00:44
It's really our first foray into this.
14
29000
2000
Đây thật sự là bước đi tiên phong của chúng tôi vào lĩnh vực này.
00:46
It's the development of a prosthetic device
15
31000
2000
Đó là sự phát triển của một thiết bị nhân tạo
00:48
for treating blindness.
16
33000
2000
để chữa bệnh khiếm thị.
00:50
So let me start in on that problem.
17
35000
2000
Tôi sẽ mở đầu bằng vấn đề này nhé.
00:52
There are 10 million people in the U.S.
18
37000
2000
Có 10 triệu người chỉ riêng ở nước Mỹ
00:54
and many more worldwide who are blind
19
39000
2000
và rất nhiều người khác trên toàn thế giới bị khiếm thị
00:56
or are facing blindness due to diseases
20
41000
2000
hay là cận kề tình trạng khiếm thị do các bệnh
00:58
of the retina, diseases like
21
43000
2000
về võng mạc, bệnh như là
01:00
macular degeneration, and there's little
22
45000
2000
thoái hóa điểm vàng, và gần như là
01:02
that can be done for them.
23
47000
2000
chẳng có biện pháp nào cứu chữa được cho họ cả.
01:04
There are some drug treatments, but
24
49000
2000
Có vài phương án chữa bệnh bằng thuốc, nhưng
01:06
they're only effective on a small fraction
25
51000
2000
chúng chỉ hiệu quả trên một phần nhỏ
01:08
of the population. And so, for the vast
26
53000
2000
trong tổng số người bệnh. Và thế là,
01:10
majority of patients, their best hope for
27
55000
2000
với phần lớn người bệnh, hi vọng lớn lao nhất
01:12
regaining sight is through prosthetic devices.
28
57000
2000
cho việc khôi phục thị lực được gửi gắm vào các thiết bị nhân tạo.
01:14
The problem is that current prosthetics
29
59000
2000
Vấn đề là thiết bị nhân tạo hiện nay
01:16
don't work very well. They're still very
30
61000
2000
làm việc chưa tốt lắm.
01:18
limited in the vision that they can provide.
31
63000
2000
Thị lực mà chúng tạo ra vẫn vô cùng hạn chế.
01:20
And so, you know, for example, with these
32
65000
2000
Và thế là, bạn biết đấy, ví dụ như,
01:22
devices, patients can see simple things
33
67000
2000
với những thiết bị này, bệnh nhân có thể thấy những vật thể đơn giản
01:24
like bright lights and high contrast edges,
34
69000
2000
như là ánh sáng mạnh và các đường nét tương phản rõ ràng,
01:26
not very much more, so nothing close
35
71000
2000
ngoài ra không còn mấy nữa, tức là
01:28
to normal vision has been possible.
36
73000
3000
chưa thể đạt được gần mức thị lực bình thường.
01:31
So what I'm going to tell you about today
37
76000
2000
Điều tôi sẽ trình bày với các bạn hôm nay
01:33
is a device that we've been working on
38
78000
2000
là một thiết bị chúng tôi đang phát triển
01:35
that I think has the potential to make
39
80000
2000
mà tôi nghĩ có tiềm năng tạo ra
01:37
a difference, to be much more effective,
40
82000
2000
sự khác biệt - có thể hiệu quả hơn nhiều -
01:39
and what I wanted to do is show you
41
84000
2000
và điều tôi muốn làm là cho các bạn thấy
01:41
how it works. Okay, so let me back up a
42
86000
2000
nó hoạt động như thế nào. Vâng, giờ tôi sẽ quay lại một chút
01:43
little bit and show you how a normal retina
43
88000
2000
và trình bày cho các bạn màng lưới mắt bình thường
01:45
works first so you can see the problem
44
90000
2000
hoạt động như thế nào, để bạn thấy được vấn đề
01:47
that we were trying to solve.
45
92000
2000
ta cần giải quyết ở đây.
01:49
Here you have a retina.
46
94000
2000
Ở đây, bạn có một võng mạc.
01:51
So you have an image, a retina, and a brain.
47
96000
2000
Bạn có hình ảnh, võng mạc, và não bộ.
01:53
So when you look at something, like this image
48
98000
2000
Khi bạn nhìn vào cái gì đó, như hình ảnh
01:55
of this baby's face, it goes into your eye
49
100000
2000
gương mặt em bé này, nó đi vào trong mắt bạn
01:57
and it lands on your retina, on the front-end
50
102000
2000
và tới võng mạc, vào các tế bào ở phần phía trước,
01:59
cells here, the photoreceptors.
51
104000
2000
tế bào cảm thụ ánh sáng.
02:01
Then what happens is the retinal circuitry,
52
106000
2000
Và rồi điều sẽ xảy ra là mạng mạch trong võng mạc,
02:03
the middle part, goes to work on it,
53
108000
2000
phần giữa, xử lí thông tin,
02:05
and what it does is it performs operations
54
110000
2000
nhiệm vụ của nó là thực hiện các thao tác,
02:07
on it, it extracts information from it, and it
55
112000
2000
thu thập thông tin từ hình ảnh,
02:09
converts that information into a code.
56
114000
2000
và chuyển thông tin đó thành một mật mã.
02:11
And the code is in the form of these patterns
57
116000
2000
Mật mã này ở dạng các kiểu hình
02:13
of electrical pulses that get sent
58
118000
2000
xung điện, sẽ được gửi
02:15
up to the brain, and so the key thing is
59
120000
2000
lên não, và thế là vấn đề chính là
02:17
that the image ultimately gets converted
60
122000
2000
hình ảnh cuối cùng sẽ được chuyển hóa
02:19
into a code. And when I say code,
61
124000
2000
thành một mật mã. Và khi tôi dùng từ mật mã,
02:21
I do literally mean code.
62
126000
2000
ý tôi đúng là mật mã nghĩa đen.
02:23
Like this pattern of pulses here actually means "baby's face,"
63
128000
3000
Như là kiểu hình các xung điện này thật sự nghĩa là "mặt em bé"
02:26
and so when the brain gets this pattern
64
131000
2000
và thế là khi não bộ nhận được kiểu hình xung điện này,
02:28
of pulses, it knows that what was out there
65
133000
2000
nó biết cái ngoài kia
02:30
was a baby's face, and if it
66
135000
2000
là gương mặt một em bé, và nếu nó
02:32
got a different pattern it would know
67
137000
2000
nhận được một kiểu hình khác, nó sẽ biết
02:34
that what was out there was, say, a dog,
68
139000
2000
là cái ngoài kia, ví dụ nhé, là một chú chó,
02:36
or another pattern would be a house.
69
141000
2000
hoặc một kiểu hình khác sẽ có nghĩa là cái nhà.
02:38
Anyway, you get the idea.
70
143000
2000
Đại khái bạn có thể hình dung đuợc rồi đấy.
02:40
And, of course, in real life, it's all dynamic,
71
145000
2000
Và tất nhiên, trong đời thực, tất cả luôn biến chuyển,
02:42
meaning that it's changing all the time,
72
147000
2000
nghĩa là nó luôn luôn thay đổi,
02:44
so the patterns of pulses are changing
73
149000
2000
tức là các kiểu hình xung điện đang thay đổi
02:46
all the time because the world you're
74
151000
2000
liên tục bởi vì thế giới ta đang chiêm ngưỡng
02:48
looking at is changing all the time too.
75
153000
3000
cũng đang liên tục thay đổi.
02:51
So, you know, it's sort of a complicated
76
156000
2000
Thế nên, bạn biết đấy, cái này khá phức tạp.
02:53
thing. You have these patterns of pulses
77
158000
2000
Bạn có những kiểu hình xung điện này
02:55
coming out of your eye every millisecond
78
160000
2000
phát ra từ mắt mỗi phần nghìn của giây
02:57
telling your brain what it is that you're seeing.
79
162000
2000
báo cáo cho não bộ bạn đang nhìn thấy cái gì.
02:59
So what happens when a person
80
164000
2000
Thế nên, điều gì xảy ra khi một người
03:01
gets a retinal degenerative disease like
81
166000
2000
mắc một chứng bệnh thoái hóa võng mạc như là
03:03
macular degeneration? What happens is
82
168000
2000
thoái hóa điểm vàng?
03:05
is that, the front-end cells die,
83
170000
2000
Điều xảy ra là, các tế bào phía trước chết đi,
03:07
the photoreceptors die, and over time,
84
172000
2000
tế bào cảm thụ ánh sáng chết đi, và, qua thời gian,
03:09
all the cells and the circuits that are
85
174000
2000
tất cả các tế bào và mạng mạch
03:11
connected to them, they die too.
86
176000
2000
được nối với chúng cũng chết.
03:13
Until the only things that you have left
87
178000
2000
Cho tới khi cái duy nhất anh còn lại
03:15
are these cells here, the output cells,
88
180000
2000
là những tế bào này, tế bào đầu ra,
03:17
the ones that send the signals to the brain,
89
182000
2000
các tế bào gửi tín hiệu lên não,
03:19
but because of all that degeneration
90
184000
2000
nhưng bởi vì những sự thoái hóa nói trên,
03:21
they aren't sending any signals anymore.
91
186000
2000
chúng không gửi tín hiệu nào nữa.
03:23
They aren't getting any input, so
92
188000
2000
Chúng không được cung cấp chút dữ liệu nào,
03:25
the person's brain no longer gets
93
190000
2000
nên não người bệnh không còn nhận được
03:27
any visual information --
94
192000
2000
bất kì thông tin hình ảnh nào --
03:29
that is, he or she is blind.
95
194000
3000
tức là, anh hoặc chị ấy đã bị khiếm thị.
03:32
So, a solution to the problem, then,
96
197000
2000
Thế, một giải pháp cho vấn đề này là
03:34
would be to build a device that could mimic
97
199000
2000
xây dựng một thiết bị có thể mô phỏng
03:36
the actions of that front-end circuitry
98
201000
2000
các hoạt động của mạng lưới phía trước ấy
03:38
and send signals to the retina's output cells,
99
203000
2000
và gửi tín hiệu cho các tế bào đầu ra của võng mạc,
03:40
and they can go back to doing their
100
205000
2000
và các tế bào này có thể quay lại
03:42
normal job of sending signals to the brain.
101
207000
2000
làm nhiệm vụ bình thường là gửi tín hiệu lên não.
03:44
So this is what we've been working on,
102
209000
2000
Thế, đây là vấn đề chúng tôi đang nghiên cứu,
03:46
and this is what our prosthetic does.
103
211000
2000
và đó chình là cái mà thiết bị nhân tạo của chúng tôi làm.
03:48
So it consists of two parts, what we call
104
213000
2000
Nó có hai phần mà chúng tôi gọi là
03:50
an encoder and a transducer.
105
215000
2000
bộ phận mã hóa và bộ phận dẫn truyền.
03:52
And so the encoder does just
106
217000
2000
Và bộ phận mã hóa làm
03:54
what I was saying: it mimics the actions
107
219000
2000
chính cái việc tôi đang nói: nó mô phỏng các hoạt động
03:56
of the front-end circuitry -- so it takes images
108
221000
2000
của mạng lưới phía trước -- thế là nó trữ lại hình ảnh
03:58
in and converts them into the retina's code.
109
223000
2000
và chuyển hóa hình ảnh thành mật mã của võng mạc.
04:00
And then the transducer then makes the
110
225000
2000
Và rồi bộ phận dẫn truyền khiến
04:02
output cells send the code on up
111
227000
2000
các tế bào đầu ra gửi mật mã lên não,
04:04
to the brain, and the result is
112
229000
2000
và kết quả là
04:06
a retinal prosthetic that can produce
113
231000
3000
một võng mạc nhân tạo có thể tạo ra
04:09
normal retinal output.
114
234000
2000
thành phẩm như võng mạc bình thường.
04:11
So a completely blind retina,
115
236000
2000
Thế là, một võng mạc hoàn toàn không hoạt động,
04:13
even one with no front-end circuitry at all,
116
238000
2000
ngay cả một cái hoàn toàn không có mạng mạch phía trước,
04:15
no photoreceptors,
117
240000
2000
không có tế bào cảm thụ ánh sáng,
04:17
can now send out normal signals,
118
242000
2000
giờ có thể gửi tín hiệu bình thường,
04:19
signals that the brain can understand.
119
244000
3000
tín hiệu mà não bộ có thể hiểu được.
04:22
So no other device has been able
120
247000
2000
Không thiết bị nào khác cho tới nay
04:24
to do this.
121
249000
2000
có thể làm được điều này.
04:26
Okay, so I just want to take
122
251000
2000
Được rồi, thế tôi chỉ muốn
04:28
a sentence or two to say something about
123
253000
2000
dành một hoặc hai câu trình bày một chút
04:30
the encoder and what it's doing, because
124
255000
2000
về bộ phận mã hóa và hoạt động của nó, bởi vì
04:32
it's really the key part and it's
125
257000
2000
nó thật sự là phần chủ chốt
04:34
sort of interesting and kind of cool.
126
259000
2000
và nó khá là thú vị và "ngầu."
04:36
I'm not sure "cool" is really the right word, but
127
261000
2000
Tôi không chắc "ngầu" có phải là từ đúng không,
04:38
you know what I mean.
128
263000
2000
nhưng các bạn biết ý tôi rồi đấy.
04:40
So what it's doing is, it's replacing
129
265000
2000
Và việc nó làm là, nó thay thế cho
04:42
the retinal circuitry, really the guts of
130
267000
2000
mạng mạch võng mạch, thực tế là phần chính của
04:44
the retinal circuitry, with a set of equations,
131
269000
2000
mạng mạch võng mạc, bằng một tập hợp các phương trình,
04:46
a set of equations that we can implement
132
271000
2000
một tập hợp các phương trình ta có thể cài
04:48
on a chip. So it's just math.
133
273000
2000
trên một con chíp. Thế nên chỉ là toán học thôi.
04:50
In other words, we're not literally replacing
134
275000
3000
Nói cách khác, không phải ta đang thay thế
04:53
the components of the retina.
135
278000
2000
các phần của võng mạc theo đúng nghĩa đen.
04:55
It's not like we're making a little mini-device
136
280000
2000
Không phải như là chúng ta làm một thiết bị xinh xinh thu nhỏ
04:57
for each of the different cell types.
137
282000
2000
cho mỗi loại tế bào khác nhau.
04:59
We've just abstracted what the
138
284000
2000
Vừa đây chúng ta đã nói sơ lược
05:01
retina's doing with a set of equations.
139
286000
2000
về việc võng mạc làm gì với một tập hợp các phương trình rồi.
05:03
And so, in a way, the equations are serving
140
288000
2000
Và thế là, theo một cách nào đó, các phương trình có vai trò như là
05:05
as sort of a codebook. An image comes in,
141
290000
2000
cuốn sách giải mã. Một hình ảnh tới,
05:07
goes through the set of equations,
142
292000
3000
được xử lí qua tập hợp các phương trình,
05:10
and out comes streams of electrical pulses,
143
295000
2000
và một chuỗi các xung điện được phát ra ngoài,
05:12
just like a normal retina would produce.
144
297000
4000
cứ như một võng mạc bình thường tạo ra vậy.
05:16
Now let me put my money
145
301000
2000
Nào, nói có chứng,
05:18
where my mouth is and show you that
146
303000
2000
hãy để tôi cho các bạn thấy rằng
05:20
we can actually produce normal output,
147
305000
2000
ta thật sự có thể tạo đầu ra bình thường,
05:22
and what the implications of this are.
148
307000
2000
và ý nghĩa của việc này là như thế nào.
05:24
Here are three sets of
149
309000
2000
Đây là ba tập hợp
05:26
firing patterns. The top one is from
150
311000
2000
các kiểu hình được phát ra. Cái trên cùng
05:28
a normal animal, the middle one is from
151
313000
2000
là từ một động vật bình thường, cái ở giữa là từ
05:30
a blind animal that's been treated with
152
315000
2000
một động vật mù đã được chữa bằng
05:32
this encoder-transducer device, and the
153
317000
2000
thiết bị mã hóa-dẫn truyền này, và
05:34
bottom one is from a blind animal treated
154
319000
2000
cái dưới cùng là từ một động vật mù
05:36
with a standard prosthetic.
155
321000
2000
điều trị bằng thiết bị nhân tạo thông thường hiện nay.
05:38
So the bottom one is the state-of-the-art
156
323000
2000
Thế, cái dưới cùng là thiết bị tối tân nhất
05:40
device that's out there right now, which is
157
325000
2000
có mặt trên thị trường hiện nay,
05:42
basically made up of light detectors,
158
327000
2000
làm từ các bộ phận cảm quan ánh sáng,
05:44
but no encoder. So what we did was we
159
329000
2000
nhưng không có bộ phận mã hóa. Thế, điều chúng tôi làm là
05:46
presented movies of everyday things --
160
331000
2000
chiếu phim của những vật thể hàng ngày --
05:48
people, babies, park benches,
161
333000
2000
con người, trẻ em, ghế đá công viên,
05:50
you know, regular things happening -- and
162
335000
2000
bạn biết đến, những thứ vẫn xảy ra bình thường -- và
05:52
we recorded the responses from the retinas
163
337000
2000
chúng tôi ghi lại phản hồi từ võng mạc
05:54
of these three groups of animals.
164
339000
2000
của ba nhóm động vật này.
05:56
Now just to orient you, each box is showing
165
341000
2000
Nào, để định hướng cho các bạn nhé, mỗi ô cho thấy
05:58
the firing patterns of several cells,
166
343000
2000
kiểu phát xung điện của vài tế bào,
06:00
and just as in the previous slides,
167
345000
2000
và cũng như trong các slide trước vậy,
06:02
each row is a different cell,
168
347000
2000
mỗi hàng là một tế bào khác nhau,
06:04
and I just made the pulses a little bit smaller
169
349000
2000
và tôi chỉ làm các xung điện nhỏ hơn
06:06
and thinner so I could show you
170
351000
3000
và hẹp hơn một chút, để tôi có thể cho các bạn thấy
06:09
a long stretch of data.
171
354000
2000
chuỗi dữ liệu dài hơn.
06:11
So as you can see, the firing patterns
172
356000
2000
Thế, như bạn thấy đấy, các kiểu hình phát xung điện
06:13
from the blind animal treated with
173
358000
2000
từ động vật mù điều trị bằng
06:15
the encoder-transducer really do very
174
360000
2000
thiết bị mã hóa-dẫn truyền thật sự là
06:17
closely match the normal firing patterns --
175
362000
2000
rất giống với kiểu hình bình thường --
06:19
and it's not perfect, but it's pretty good --
176
364000
2000
và nó không hoàn hảo, nhưng nó khá là tốt --
06:21
and the blind animal treated with
177
366000
2000
và động vật mù điều trị bằng
06:23
the standard prosthetic,
178
368000
2000
thiết bị nhân tạo thông thường,
06:25
the responses really don't.
179
370000
2000
phản hồi thật sự không giống.
06:27
And so with the standard method,
180
372000
3000
Và thế là với phương pháp thông thường,
06:30
the cells do fire, they just don't fire
181
375000
2000
các tế bào cũng phát tín hiệu, chỉ là chúng
06:32
in the normal firing patterns because
182
377000
2000
không phát ra các kiểu hình bình thường
06:34
they don't have the right code.
183
379000
2000
vì chúng không có mật mã đúng.
06:36
How important is this?
184
381000
2000
Điều này quan trọng tới đâu?
06:38
What's the potential impact
185
383000
2000
Đâu là tiềm năng ảnh hưởng
06:40
on a patient's ability to see?
186
385000
3000
lên khả năng nhìn của bệnh nhân?
06:43
So I'm just going to show you one
187
388000
2000
Thế, đơn giản tôi sẽ cho các bạn xem
06:45
bottom-line experiment that answers this,
188
390000
2000
một thí nghiệm mấu chốt trả lời cho câu hỏi này,
06:47
and of course I've got a lot of other data,
189
392000
2000
và dĩ nhiên tôi còn rất nhiều dữ liệu nữa,
06:49
so if you're interested I'm happy
190
394000
2000
nên nếu các bạn có quan tâm,
06:51
to show more. So the experiment
191
396000
2000
tôi rất hân hạnh được trình bày thêm. Thí nghiệm này
06:53
is called a reconstruction experiment.
192
398000
2000
được gọi là thí nghiệm tái tạo lại.
06:55
So what we did is we took a moment
193
400000
2000
Điều chúng tôi làm là chọn một thời điểm nhất định
06:57
in time from these recordings and asked,
194
402000
3000
từ các bản lưu này và hỏi:
07:00
what was the retina seeing at that moment?
195
405000
2000
Thời điểm đó võng mạc nhìn thấy cái gì?
07:02
Can we reconstruct what the retina
196
407000
2000
Liệu ta có thể tái tạo cái mà võng mạc đang nhìn thấy
07:04
was seeing from the responses
197
409000
2000
từ những phản hồi
07:06
from the firing patterns?
198
411000
2000
từ các kiểu hình phát xung điện không?
07:08
So, when we did this for responses
199
413000
3000
Thế là, khi chúng tôi làm điều này với các phản hồi,
07:11
from the standard method and from
200
416000
3000
từ phương pháp thông dụng
07:14
our encoder and transducer.
201
419000
2000
và từ thiết bị mã hóa-dẫn truyền của chúng tôi.
07:16
So let me show you, and I'm going to
202
421000
2000
Để tôi cho các bạn thấy nhé, và tôi sẽ
07:18
start with the standard method first.
203
423000
2000
bắt đầu bằng phương pháp thông dụng trước.
07:20
So you can see that it's pretty limited,
204
425000
2000
Các bạn có thể thấy rằng còn khá nhiều hạn chế,
07:22
and because the firing patterns aren't
205
427000
2000
và bởi vì các kiểu hình phát điện
07:24
in the right code, they're very limited in
206
429000
2000
không được mã hóa đúng, chúng rất hạn chế
07:26
what they can tell you about
207
431000
2000
trong việc báo cho ta biết rằng
07:28
what's out there. So you can see that
208
433000
2000
có cái gì ngoài kia. Thế là, bạn có thể nhìn thấy
07:30
there's something there, but it's not so clear
209
435000
2000
ngoài kia có cái gì đấy, nhưng không rõ là
07:32
what that something is, and this just sort of
210
437000
2000
"cái gì đấy" cụ thể là cái gì, và điều này đưa ta quay lại
07:34
circles back to what I was saying in the
211
439000
2000
điểm mà tôi trình bày từ đầu,
07:36
beginning, that with the standard method,
212
441000
2000
rằng với phương pháp thông dụng,
07:38
patients can see high-contrast edges, they
213
443000
2000
bệnh nhân có thể thấy các đường nét tương phản sắc nét,
07:40
can see light, but it doesn't easily go
214
445000
2000
họ có thể thấy ánh sáng, nhưng không dễ
07:42
further than that. So what was
215
447000
2000
mà nhìn gì rõ hơn. Vậy hình ảnh đó là cái gì vậy?
07:44
the image? It was a baby's face.
216
449000
3000
Đó là gương mặt một em bé.
07:47
So what about with our approach,
217
452000
2000
Thế còn phương pháp tiếp cận của chúng tôi, thêm mật mã vào
07:49
adding the code? And you can see
218
454000
2000
thì sao? Và các bạn có thể thấy
07:51
that it's much better. Not only can you
219
456000
2000
là tốt hơn nhiều. Bạn không chỉ có thể
07:53
tell that it's a baby's face, but you can
220
458000
2000
nói rằng đây là gương mặt một em bé,
07:55
tell that it's this baby's face, which is a
221
460000
2000
mà bạn còn có thể nói cụ thể đây là gương mặt em bé này,
07:57
really challenging task.
222
462000
2000
một nhiệm vụ khó khăn vô cùng.
07:59
So on the left is the encoder
223
464000
2000
Phía bên trái là riêng bộ phận mã hóa thôi,
08:01
alone, and on the right is from an actual
224
466000
2000
và phía bên phải là từ một võng mạc bị mù thật,
08:03
blind retina, so the encoder and the transducer.
225
468000
2000
có cả bộ phận mã hóa và dẫn truyền.
08:05
But the key one really is the encoder alone,
226
470000
2000
Nhưng điểm mấu chốt thật ra là chỉ mình bộ phận mã hóa thôi,
08:07
because we can team up the encoder with
227
472000
2000
vì chúng tôi có thể ghép bộ phận mã hóa này
08:09
the different transducer.
228
474000
2000
với bộ phận dẫn truyền khác.
08:11
This is just actually the first one that we tried.
229
476000
2000
Đây thật ra chỉ là bộ phận dẫn truyền đầu tiên mà chúng tôi thử.
08:13
I just wanted to say something about the standard method.
230
478000
2000
Tôi chỉ muốn nói điều gì đó về phương pháp thông dụng.
08:15
When this first came out, it was just a really
231
480000
2000
Khi mới xuất hiện, nó thật sự là
08:17
exciting thing, the idea that you
232
482000
2000
một thứ vô cùng lý thú, cái ý tưởng rằng ta
08:19
even make a blind retina respond at all.
233
484000
3000
có thể làm cả một võng mạc bị mù phản ứng lại chút ít.
08:22
But there was this limiting factor,
234
487000
3000
Nhưng có tác nhân hạn chế này,
08:25
the issue of the code, and how to make
235
490000
2000
sự phát ra mật mã, và làm sao để cho
08:27
the cells respond better,
236
492000
2000
tế bào phản ứng tốt hơn,
08:29
produce normal responses,
237
494000
2000
tạo ra các phản hồi bình thường,
08:31
and so this was our contribution.
238
496000
2000
và thế là đây là đóng góp của chúng tôi.
08:33
Now I just want to wrap up,
239
498000
2000
Giờ, đã đến lúc tôi kết thúc,
08:35
and as I was mentioning earlier
240
500000
2000
và như tôi đã đề cập trước đây,
08:37
of course I have a lot of other data
241
502000
2000
dĩ nhiên tôi có rất nhiều dữ liệu khác
08:39
if you're interested, but I just wanted to give
242
504000
2000
nếu các bạn quan tâm, nhưng tôi chỉ muốn đưa ra
08:41
this sort of basic idea
243
506000
2000
ý tưởng cơ bản này
08:43
of being able to communicate
244
508000
3000
về khả năng giao tiếp
08:46
with the brain in its language, and
245
511000
2000
với não bộ bằng ngôn ngữ của nó,
08:48
the potential power of being able to do that.
246
513000
3000
và sức mạnh tiềm tàng của khả năng đó.
08:51
So it's different from the motor prosthetics
247
516000
2000
Điều này rất khác với thiết bị nhân tạo cơ học
08:53
where you're communicating from the brain
248
518000
2000
với đó bạn phải bắc cầu giao tiếp từ não bộ
08:55
to a device. Here we have to communicate
249
520000
2000
đến một thiết bị. Ở đây ta phải bắc cầu giao tiếp
08:57
from the outside world
250
522000
2000
từ thế giới bên ngoài
08:59
into the brain and be understood,
251
524000
2000
vào trong não, và được hiểu,
09:01
and be understood by the brain.
252
526000
2000
được não hiểu.
09:03
And then the last thing I wanted
253
528000
2000
Và rồi, điều cuối cùng tôi muốn nói,
09:05
to say, really, is to emphasize
254
530000
2000
thật sự thì, tôi muốn nhấn mạnh rằng
09:07
that the idea generalizes.
255
532000
2000
ý tưởng này có thể tổng quát hóa lên được.
09:09
So the same strategy that we used
256
534000
2000
Chính chiến lược mà chúng tôi sử dụng
09:11
to find the code for the retina we can also
257
536000
2000
để tìm mật mã cho võng mạc,
09:13
use to find the code for other areas,
258
538000
2000
chúng tôi cũng có thể dùng để tìm mật mã cho các khu vực khác,
09:15
for example, the auditory system and
259
540000
2000
ví dụ như hệ thính giác
09:17
the motor system, so for treating deafness
260
542000
2000
và hệ cơ xương, để điều trị khiếm thính
09:19
and for motor disorders.
261
544000
2000
và rối loạn chuyển động.
09:21
So just the same way that we were able to
262
546000
2000
Chính bằng cách chúng tôi
09:23
jump over the damaged
263
548000
2000
bỏ qua mạng mạch bị hỏng hóc trong võng mạc
09:25
circuitry in the retina to get to the retina's
264
550000
2000
để tới các tế bào đầu ra của võng mạc,
09:27
output cells, we can jump over the
265
552000
2000
ta cũng có thể bỏ qua
09:29
damaged circuitry in the cochlea
266
554000
2000
mạng mạch bị hỏng hóc trong ốc tai
09:31
to get the auditory nerve,
267
556000
2000
để tới dây thần kinh thính giác,
09:33
or jump over damaged areas in the cortex,
268
558000
2000
hay là bỏ qua các khu vực hư hỏng trong vỏ não,
09:35
in the motor cortex, to bridge the gap
269
560000
3000
trong vùng vỏ não vận động, để trám vào khe hở
09:38
produced by a stroke.
270
563000
2000
mà đột quỵ tạo ra.
09:40
I just want to end with a simple
271
565000
2000
Tôi chỉ muốn kết thúc bằng một thông điệp đơn giản
09:42
message that understanding the code
272
567000
2000
rằng hiểu được mật mã
09:44
is really, really important, and if we
273
569000
2000
thật sự, thật sự vô cùng quan trọng,
09:46
can understand the code,
274
571000
2000
và nếu ta có thể hiểu được mật mã,
09:48
the language of the brain, things become
275
573000
2000
ngôn ngữ của não bộ,
09:50
possible that didn't seem obviously
276
575000
2000
điều mà trước đây có vẻ không tưởng
09:52
possible before. Thank you.
277
577000
2000
sẽ trở thành có thể. Xin cám ơn.
09:54
(Applause)
278
579000
5000
(Vỗ tay)
ABOUT THE SPEAKER
Sheila Nirenberg - NeuroscientistSheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices.
Why you should listen
Sheila Nirenberg is a neuroscientist/professor at Weill Medical College of Cornell University, where she studies neural coding – that is, how the brain takes information from the outside world and encodes it in patterns of electrical activity. The idea is to be able to decode the activity, to look at a pattern of electrical pulses and know what an animal is seeing or thinking or feeling. Recently, she’s been using this work to develop new kinds of prosthetic devices, particularly ones for treating blindness.
Sheila Nirenberg | Speaker | TED.com