Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness

Sheila Nirenberg: Eine Augenprothese gegen Blindheit

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2011-12-20 ・ TED


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Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness

Sheila Nirenberg: Eine Augenprothese gegen Blindheit

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TED


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Übersetzung: Constantin Lisson Lektorat: Brigitte Federi
00:15
I study how the brain processes
0
15330
2000
Ich erforsche, wie das Hirn
00:17
information. That is, how it takes
1
17330
2000
Informationen verarbeitet. Wie es
00:19
information in from the outside world, and
2
19330
2000
Informationen von der Außenwelt aufnimmt, und
00:21
converts it into patterns of electrical activity,
3
21330
2000
sie in Muster elektrischer Aktivität umwandelt.
00:23
and then how it uses those patterns
4
23330
2000
Und dann, wie es diese Muster nutzt,
00:25
to allow you to do things --
5
25330
2000
um uns Dinge tun zu lassen –
00:27
to see, hear, to reach for an object.
6
27330
2000
zu hören, zu sehen, nach einem Objekt zu greifen.
00:29
So I'm really a basic scientist, not
7
29330
2000
Ich bin also Grundlagenwissenschaftlerin,
00:31
a clinician, but in the last year and a half
8
31330
2000
keine Klinikärztin, aber über die vergangenen 1,5 Jahre
00:33
I've started to switch over, to use what
9
33330
2000
habe ich umgesattelt, um das, was wir
00:35
we've been learning about these patterns
10
35330
2000
über diese Muster herausgefunden haben
00:37
of activity to develop prosthetic devices,
11
37330
3000
zu nutzen, um Prothesen zu entwickeln,
00:40
and what I wanted to do today is show you
12
40330
2000
und ich würde Ihnen heute gerne
00:42
an example of this.
13
42330
2000
ein Beispiel dafür zeigen.
00:44
It's really our first foray into this.
14
44330
2000
Das ist unser erster Vorstoß in dieses Feld.
00:46
It's the development of a prosthetic device
15
46330
2000
Es handelt sich um die Entwicklung einer Prothese
00:48
for treating blindness.
16
48330
2000
zur Behandlung von Erblindung.
00:50
So let me start in on that problem.
17
50330
2000
Lassen Sie mich also mit dem Problem beginnen.
00:52
There are 10 million people in the U.S.
18
52330
2000
Es gibt in den USA 10 Millionen Menschen,
00:54
and many more worldwide who are blind
19
54330
2000
und weltweit weit mehr, die blind sind,
00:56
or are facing blindness due to diseases
20
56330
2000
oder erblindet sind aufgrund von Erkrankungen
00:58
of the retina, diseases like
21
58330
2000
der Netzhaut, Krankheiten wie
01:00
macular degeneration, and there's little
22
60330
2000
Makuladegeneration, und es gibt nicht viel,
01:02
that can be done for them.
23
62330
2000
das man für sie tun kann.
01:04
There are some drug treatments, but
24
64330
2000
Es gibt einige medikamentöse Behandlungen, aber
01:06
they're only effective on a small fraction
25
66330
2000
sie sind nur bei einem Bruchteil
01:08
of the population. And so, for the vast
26
68330
2000
der Bevölkerung effektiv. Und so sind
01:10
majority of patients, their best hope for
27
70330
2000
für die meisten Patienten die Prothesen
01:12
regaining sight is through prosthetic devices.
28
72330
2000
die beste Hoffnung, ihr Augenlicht wiederzuerlangen.
01:14
The problem is that current prosthetics
29
74330
2000
Das Problem ist, dass derzeitige Prothesen
01:16
don't work very well. They're still very
30
76330
2000
nicht sehr gut funktionieren. Sie sind noch immer sehr
01:18
limited in the vision that they can provide.
31
78330
2000
eingeschränkt im Bezug auf die Sicht, die sie bieten.
01:20
And so, you know, for example, with these
32
80330
2000
So können Patienten mit diesen Geräten
01:22
devices, patients can see simple things
33
82330
2000
zwar einfache Dinge sehen,
01:24
like bright lights and high contrast edges,
34
84330
2000
wie helles Licht und kontrastreiche Konturen,
01:26
not very much more, so nothing close
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86330
2000
aber nicht viel mehr, also gab es bis jetzt nichts,
01:28
to normal vision has been possible.
36
88330
3000
das an das normale Sehen herankommt.
01:31
So what I'm going to tell you about today
37
91330
2000
Wovon ich Ihnen also heute erzählen möchte,
01:33
is a device that we've been working on
38
93330
2000
ist ein Gerät, an dem wir gearbeitet haben,
01:35
that I think has the potential to make
39
95330
2000
von dem ich denke, es hat das Potential,
01:37
a difference, to be much more effective,
40
97330
2000
einen Unterschied zu bewirken, viel effektiver zu sein,
01:39
and what I wanted to do is show you
41
99330
2000
und ich wollte Ihnen zeigen,
01:41
how it works. Okay, so let me back up a
42
101330
2000
wie es funktioniert. Lassen Sie mich also
01:43
little bit and show you how a normal retina
43
103330
2000
zuerst zeigen, wie eine normale Netzhaut arbeitet,
01:45
works first so you can see the problem
44
105330
2000
so dass Sie das Problem sehen,
01:47
that we were trying to solve.
45
107330
2000
das wir zu lösen versuchen.
01:49
Here you have a retina.
46
109330
2000
Hier haben wir eine Netzhaut.
01:51
So you have an image, a retina, and a brain.
47
111330
2000
Sie haben also ein Bild, eine Netzhaut, ein Gehirn.
01:53
So when you look at something, like this image
48
113330
2000
Wenn Sie also etwas ansehen, wie dieses Bild
01:55
of this baby's face, it goes into your eye
49
115330
2000
vom Gesicht dieses Babys, geht es in ihr Auge
01:57
and it lands on your retina, on the front-end
50
117330
2000
und trifft auf Ihre Netzhaut, auf die vorderen
01:59
cells here, the photoreceptors.
51
119330
2000
Zellen hier, die Fotorezeptoren.
02:01
Then what happens is the retinal circuitry,
52
121330
2000
Was dann passiert, ist, dass der Schaltkreis der Netzhaut,
02:03
the middle part, goes to work on it,
53
123330
2000
der mittlere Teil, aktiv wird,
02:05
and what it does is it performs operations
54
125330
2000
und er nimmt Informationen auf
02:07
on it, it extracts information from it, and it
55
127330
2000
und wandelt diese Informationen
02:09
converts that information into a code.
56
129330
2000
in einen Code um.
02:11
And the code is in the form of these patterns
57
131330
2000
Dieser Code ist in der Form dieser Muster
02:13
of electrical pulses that get sent
58
133330
2000
elektrischer Impulse, die hoch ins Gehirn
02:15
up to the brain, and so the key thing is
59
135330
2000
gesendet werden, und so ist das Wesentliche,
02:17
that the image ultimately gets converted
60
137330
2000
dass das Bild schließlich in einen Code
02:19
into a code. And when I say code,
61
139330
2000
umgewandelt wird. Und wenn ich Code sage,
02:21
I do literally mean code.
62
141330
2000
meine ich buchstäblich Code.
02:23
Like this pattern of pulses here actually means "baby's face,"
63
143330
3000
Diese Muster von Impulsen bedeuten also wirklich "Kindergesicht",
02:26
and so when the brain gets this pattern
64
146330
2000
und wenn das Gehirn also dieses Impulsmuster
02:28
of pulses, it knows that what was out there
65
148330
2000
empfängt, weiß es, dass das da draußen
02:30
was a baby's face, and if it
66
150330
2000
ein Kindergesicht war, und wenn es
02:32
got a different pattern it would know
67
152330
2000
ein anderes Muster empfinge, wüsste es,
02:34
that what was out there was, say, a dog,
68
154330
2000
dass da draußen beispielsweise ein Hund war,
02:36
or another pattern would be a house.
69
156330
2000
oder ein anderes Muster wäre ein Haus.
02:38
Anyway, you get the idea.
70
158330
2000
Wie auch immer, Sie können es sich vorstellen.
02:40
And, of course, in real life, it's all dynamic,
71
160330
2000
Und natürlich ist das alles in Wirklichkeit dynamisch,
02:42
meaning that it's changing all the time,
72
162330
2000
es verändert sich also ständig,
02:44
so the patterns of pulses are changing
73
164330
2000
also verändern sich die Impulsmuster
02:46
all the time because the world you're
74
166330
2000
ständig, weil sich die Welt, die Sie sich
02:48
looking at is changing all the time too.
75
168330
3000
ansehen, auch die ganze Zeit verändert.
02:51
So, you know, it's sort of a complicated
76
171330
2000
Wissen Sie, es ist eine ziemlich komplizierte
02:53
thing. You have these patterns of pulses
77
173330
2000
Sache. Sie haben diese Impulsmuster
02:55
coming out of your eye every millisecond
78
175330
2000
die aus Ihrem Auge kommen, millisekündlich,
02:57
telling your brain what it is that you're seeing.
79
177330
2000
und sie sagen Ihrem Gehirn, was Sie sehen.
02:59
So what happens when a person
80
179330
2000
Was passiert also, wenn jemand
03:01
gets a retinal degenerative disease like
81
181330
2000
eine netzhautdegenerative Erkrankung wie
03:03
macular degeneration? What happens is
82
183330
2000
Makuladegeneration erleidet? Was passiert ist,
03:05
is that, the front-end cells die,
83
185330
2000
dass die Zellen der Vorderseite sterben,
03:07
the photoreceptors die, and over time,
84
187330
2000
die Fotorezeptoren sterben, und im Laufe der Zeit
03:09
all the cells and the circuits that are
85
189330
2000
sterben auch alle anderen Zellen und
03:11
connected to them, they die too.
86
191330
2000
Kreisläufe, die mit ihnen verbunden sind.
03:13
Until the only things that you have left
87
193330
2000
Bis alles, was Ihnen übrig bleibt,
03:15
are these cells here, the output cells,
88
195330
2000
diese Zellen hier sind, die Ausgangszellen,
03:17
the ones that send the signals to the brain,
89
197330
2000
jene, die die Signale an das Gehirn senden,
03:19
but because of all that degeneration
90
199330
2000
aber wegen der starken Degeneration
03:21
they aren't sending any signals anymore.
91
201330
2000
senden sie diese Signale nicht mehr.
03:23
They aren't getting any input, so
92
203330
2000
Sie bekommen keine Eingangssignale, also
03:25
the person's brain no longer gets
93
205330
2000
erhält das Gehirn des Betroffenen
03:27
any visual information --
94
207330
2000
keine visuelle Information mehr –
03:29
that is, he or she is blind.
95
209330
3000
das bedeutet, er oder sie ist blind.
03:32
So, a solution to the problem, then,
96
212330
2000
Eine Lösung für das Problem wäre dann
03:34
would be to build a device that could mimic
97
214330
2000
ein Gerät zu entwickeln, dass das Verhalten
03:36
the actions of that front-end circuitry
98
216330
2000
der vorderseitigen Schaltungen imitiert
03:38
and send signals to the retina's output cells,
99
218330
2000
und Signale an die Ausgangszellen der Netzhaut schickt,
03:40
and they can go back to doing their
100
220330
2000
und diese können wieder an die Arbeit gehen,
03:42
normal job of sending signals to the brain.
101
222330
2000
und ihre Signale an das Gehirn senden.
03:44
So this is what we've been working on,
102
224330
2000
Daran haben wir also gearbeitet,
03:46
and this is what our prosthetic does.
103
226330
2000
und unsere Prothese tut folgendes.
03:48
So it consists of two parts, what we call
104
228330
2000
Sie besteht aus zwei Teilen, die wir
03:50
an encoder and a transducer.
105
230330
2000
Encoder und Transducer nennen.
03:52
And so the encoder does just
106
232330
2000
Und der Encoder macht genau
03:54
what I was saying: it mimics the actions
107
234330
2000
wonach er klingt: er imitiert die Aktionen
03:56
of the front-end circuitry -- so it takes images
108
236330
2000
der vorderseitigen Schaltungen - nimmt also Bilder
03:58
in and converts them into the retina's code.
109
238330
2000
und wandelt sie in den Code der Netzhaut um.
04:00
And then the transducer then makes the
110
240330
2000
Und der Transducer bringt dann die
04:02
output cells send the code on up
111
242330
2000
Ausgangszellen dazu, den Code an das
04:04
to the brain, and the result is
112
244330
2000
Gehirn weiterzuleiten, und das Ergebnis ist
04:06
a retinal prosthetic that can produce
113
246330
3000
eine Netzhautprothese, die einen normalen
04:09
normal retinal output.
114
249330
2000
Netzhaut-Output produziert.
04:11
So a completely blind retina,
115
251330
2000
Eine vollständig blinde Retina kann also,
04:13
even one with no front-end circuitry at all,
116
253330
2000
sogar ohne jegliche vorderseitige Schaltung,
04:15
no photoreceptors,
117
255330
2000
ohne Fotorezeptoren,
04:17
can now send out normal signals,
118
257330
2000
jetzt normale Signale aussenden,
04:19
signals that the brain can understand.
119
259330
3000
Signale, die das Gehirn verstehen kann.
04:22
So no other device has been able
120
262330
2000
Bisher war noch kein anderes Gerät
04:24
to do this.
121
264330
2000
hierzu imstande.
04:26
Okay, so I just want to take
122
266330
2000
Okay, ich möchte gerne
04:28
a sentence or two to say something about
123
268330
2000
einen oder zwei Sätze sagen über
04:30
the encoder and what it's doing, because
124
270330
2000
den Encoder und was er tut, denn
04:32
it's really the key part and it's
125
272330
2000
er ist das Schlüsselelement und
04:34
sort of interesting and kind of cool.
126
274330
2000
er ist ziemlich interessant und cool.
04:36
I'm not sure "cool" is really the right word, but
127
276330
2000
Ich bin nicht sicher, ob "cool" das richtige Wort ist
04:38
you know what I mean.
128
278330
2000
aber Sie verstehen schon.
04:40
So what it's doing is, it's replacing
129
280330
2000
Er ersetzt also
04:42
the retinal circuitry, really the guts of
130
282330
2000
die retinale Schaltung, also deren
04:44
the retinal circuitry, with a set of equations,
131
284330
2000
Kernbestandteile durch einen Satz Gleichungen,
04:46
a set of equations that we can implement
132
286330
2000
die wir in einen Chip implementieren können.
04:48
on a chip. So it's just math.
133
288330
2000
Es ist also nur Mathematik.
04:50
In other words, we're not literally replacing
134
290330
3000
In anderen Worten, wir ersetzen nicht wirklich
04:53
the components of the retina.
135
293330
2000
die Bestandteile der Netzhaut.
04:55
It's not like we're making a little mini-device
136
295330
2000
Es ist nicht, als ob wir ein winziges Gerät
04:57
for each of the different cell types.
137
297330
2000
für jeden Zelltypen entwerfen.
04:59
We've just abstracted what the
138
299330
2000
Wir haben einfach abstrahiert,
05:01
retina's doing with a set of equations.
139
301330
2000
was die Retina mit Gleichungen tut.
05:03
And so, in a way, the equations are serving
140
303330
2000
Und so dienen diese Gleichungen gewissermaßen
05:05
as sort of a codebook. An image comes in,
141
305330
2000
als eine Art Codebuch. Ein Bild kommt an,
05:07
goes through the set of equations,
142
307330
3000
passiert die Gleichungen,
05:10
and out comes streams of electrical pulses,
143
310330
2000
und heraus kommen Ströme elektrischer Impulse,
05:12
just like a normal retina would produce.
144
312330
4000
wie sie eine normale Netzhaut produzieren würde.
05:16
Now let me put my money
145
316330
2000
Lassen Sie mich nun
05:18
where my mouth is and show you that
146
318330
2000
konkreter werden und Ihnen zeigen, dass
05:20
we can actually produce normal output,
147
320330
2000
wir tatsächlich einen normalen Output produzieren können,
05:22
and what the implications of this are.
148
322330
2000
und was die Auswirkungen hiervon sind.
05:24
Here are three sets of
149
324330
2000
Hier haben wir die drei
05:26
firing patterns. The top one is from
150
326330
2000
Sätze von Sequenzmustern. Das Obere ist
05:28
a normal animal, the middle one is from
151
328330
2000
von einem normalen Tier, das Mittlere ist
05:30
a blind animal that's been treated with
152
330330
2000
von einem blinden Tier, das mit dieser
05:32
this encoder-transducer device, and the
153
332330
2000
Encoder-Transducer-Prothese behandelt wurde,
05:34
bottom one is from a blind animal treated
154
334330
2000
und das Unterste ist von einem blinden, mit einer
05:36
with a standard prosthetic.
155
336330
2000
normalen Prothese behandelten Tier.
05:38
So the bottom one is the state-of-the-art
156
338330
2000
Das Unterste ist also das aktuelle
05:40
device that's out there right now, which is
157
340330
2000
Gerät, das gerade jetzt draußen ist, das
05:42
basically made up of light detectors,
158
342330
2000
im Grunde aus Lichtdetektoren besteht,
05:44
but no encoder. So what we did was we
159
344330
2000
aber keinem Encoder. Was wir also taten
05:46
presented movies of everyday things --
160
346330
2000
war Videos von alltäglichen Dingen abzuspielen --
05:48
people, babies, park benches,
161
348330
2000
Menschen, Babies, Parkbänke,
05:50
you know, regular things happening -- and
162
350330
2000
Sie wissen schon, normale Dinge, die passieren – und
05:52
we recorded the responses from the retinas
163
352330
2000
wir filmten die Reaktionen der Netzhäute
05:54
of these three groups of animals.
164
354330
2000
dieser Gruppen von Tieren.
05:56
Now just to orient you, each box is showing
165
356330
2000
Nur um Ihnen Orientierung zu geben, jeder Kasten
05:58
the firing patterns of several cells,
166
358330
2000
zeigt die Impulsmuster verschiedener Zellen,
06:00
and just as in the previous slides,
167
360330
2000
und genau wie auf den vorherigen Folien,
06:02
each row is a different cell,
168
362330
2000
ist jede Reihe eine andere Zelle,
06:04
and I just made the pulses a little bit smaller
169
364330
2000
und ich habe nur die Impulse ein wenig skaliert
06:06
and thinner so I could show you
170
366330
3000
und dünner gemacht, um Ihnen einen
06:09
a long stretch of data.
171
369330
2000
langen Datenstreifen zu zeigen.
06:11
So as you can see, the firing patterns
172
371330
2000
Wie Sie also sehen können, stimmen die
06:13
from the blind animal treated with
173
373330
2000
Impulsmuster der mit dem Encoder-Transducer
06:15
the encoder-transducer really do very
174
375330
2000
behandelten Tiere weitgehend mit den
06:17
closely match the normal firing patterns --
175
377330
2000
normalen Impulsmustern überein –
06:19
and it's not perfect, but it's pretty good --
176
379330
2000
und sie sind nicht perfekt, aber ziemlich gut –
06:21
and the blind animal treated with
177
381330
2000
und bei dem blinden Tier, das mit der Standartprothese
06:23
the standard prosthetic,
178
383330
2000
behandelt wurde, tun das
06:25
the responses really don't.
179
385330
2000
die Antworten absolut nicht.
06:27
And so with the standard method,
180
387330
3000
Mit der Standardmethode also
06:30
the cells do fire, they just don't fire
181
390330
2000
feuern die Zellen, aber sie feuern nicht
06:32
in the normal firing patterns because
182
392330
2000
in den normalen Mustern, weil sie nicht
06:34
they don't have the right code.
183
394330
2000
den richtigen Code haben.
06:36
How important is this?
184
396330
2000
Wie wichtig ist das?
06:38
What's the potential impact
185
398330
2000
Was ist die mögliche Auswirkung
06:40
on a patient's ability to see?
186
400330
3000
auf das Sehvermögen des Patienten?
06:43
So I'm just going to show you one
187
403330
2000
Ich werde Ihnen jetzt ein Experiment zeigen,
06:45
bottom-line experiment that answers this,
188
405330
2000
das uns diese Frage beantwortet,
06:47
and of course I've got a lot of other data,
189
407330
2000
und natürlich habe ich noch viele andere Daten,
06:49
so if you're interested I'm happy
190
409330
2000
wenn Sie also interessiert sind, zeige ich
06:51
to show more. So the experiment
191
411330
2000
gerne mehr. Das Experiment
06:53
is called a reconstruction experiment.
192
413330
2000
ist ein Rekonstruktionsexperiment.
06:55
So what we did is we took a moment
193
415330
2000
Also, wir nahmen uns einen Zeitpunkt
06:57
in time from these recordings and asked,
194
417330
3000
während dieser Aufnahmen und fragten uns,
07:00
what was the retina seeing at that moment?
195
420330
2000
was die Netzhaut in diesem Moment sah.
07:02
Can we reconstruct what the retina
196
422330
2000
Können wir rekonstruieren, was die Netzhaut
07:04
was seeing from the responses
197
424330
2000
von den Antworten der
07:06
from the firing patterns?
198
426330
2000
Impulsmuster sah?
07:08
So, when we did this for responses
199
428330
3000
Das haben wir also mit den Antworten
07:11
from the standard method and from
200
431330
3000
der Standardmethode und unseres
07:14
our encoder and transducer.
201
434330
2000
Encoders und Transducers getan.
07:16
So let me show you, and I'm going to
202
436330
2000
Lassen Sie mich Ihnen das zeigen,
07:18
start with the standard method first.
203
438330
2000
ich werde mit der Standardmethode beginnen.
07:20
So you can see that it's pretty limited,
204
440330
2000
Sie können sehen, dass sie recht eingeschränkt ist,
07:22
and because the firing patterns aren't
205
442330
2000
und weil diese Impulsmuster nicht im
07:24
in the right code, they're very limited in
206
444330
2000
richtigen Code sind, sind sie sehr
07:26
what they can tell you about
207
446330
2000
eingeschränkt darin uns zu sagen,
07:28
what's out there. So you can see that
208
448330
2000
was da draußen ist. Sie sehen also, dass
07:30
there's something there, but it's not so clear
209
450330
2000
da etwas ist, aber es ist nicht wirklich klar,
07:32
what that something is, and this just sort of
210
452330
2000
was dieses Etwas ist, und damit kommen wir
07:34
circles back to what I was saying in the
211
454330
2000
wieder zu dem, was ich am Anfang sagte:
07:36
beginning, that with the standard method,
212
456330
2000
dass Patienten mit der Standardmethode
07:38
patients can see high-contrast edges, they
213
458330
2000
hochkontrastige Umrisse erkennen können,
07:40
can see light, but it doesn't easily go
214
460330
2000
Licht sehen können, aber es geht nicht
07:42
further than that. So what was
215
462330
2000
weiter als das. Was war das also
07:44
the image? It was a baby's face.
216
464330
3000
für ein Bild? Es war ein Babygesicht.
07:47
So what about with our approach,
217
467330
2000
Wie sieht es also mit unserem Ansatz aus,
07:49
adding the code? And you can see
218
469330
2000
den Code zu addieren? Sie können sehen,
07:51
that it's much better. Not only can you
219
471330
2000
dass es so viel besser ist. Nicht nur können Sie
07:53
tell that it's a baby's face, but you can
220
473330
2000
das Babygesicht erkennen, Sie können sogar
07:55
tell that it's this baby's face, which is a
221
475330
2000
erkennen, dass es das Gesicht dieses Babies ist,
07:57
really challenging task.
222
477330
2000
eine wirkliche Herausforderung.
07:59
So on the left is the encoder
223
479330
2000
Links ist also der Encoder alleine,
08:01
alone, and on the right is from an actual
224
481330
2000
und rechts sehen sie eine blinde Netzhaut,
08:03
blind retina, so the encoder and the transducer.
225
483330
2000
also Encoder und Transducer.
08:05
But the key one really is the encoder alone,
226
485330
2000
Aber der entscheidende Faktor ist wirklich der Encoder,
08:07
because we can team up the encoder with
227
487330
2000
weil wir den Encoder mit dem anderen Transducer
08:09
the different transducer.
228
489330
2000
zusammenbringen können.
08:11
This is just actually the first one that we tried.
229
491330
2000
Dieser hier ist der erste, den wir ausprobiert haben.
08:13
I just wanted to say something about the standard method.
230
493330
2000
Ich wollte nur etwas zur Standardmethode sagen
08:15
When this first came out, it was just a really
231
495330
2000
Als sie zunächst rauskam, war es eine
08:17
exciting thing, the idea that you
232
497330
2000
wirklich aufregende Sache, die Idee, dass
08:19
even make a blind retina respond at all.
233
499330
3000
man eine blinde Retina überhaupt anregen konnte.
08:22
But there was this limiting factor,
234
502330
3000
Aber es gab den limitierenden Faktor,
08:25
the issue of the code, and how to make
235
505330
2000
das Problem mit dem Code, und wie man
08:27
the cells respond better,
236
507330
2000
Zellen besser antworten lassen konnte,
08:29
produce normal responses,
237
509330
2000
um normale Reaktionen zu bewirken,
08:31
and so this was our contribution.
238
511330
2000
und das war also unser Beitrag.
08:33
Now I just want to wrap up,
239
513330
2000
Jetzt möchte ich nur zusammenfassen,
08:35
and as I was mentioning earlier
240
515330
2000
und wie ich früher schon erwähnte,
08:37
of course I have a lot of other data
241
517330
2000
habe ich natürlich noch viele Daten,
08:39
if you're interested, but I just wanted to give
242
519330
2000
falls Sie interessiert sind, aber ich wollte nur
08:41
this sort of basic idea
243
521330
2000
diese grundlegenden Daten geben,
08:43
of being able to communicate
244
523330
3000
in der Lage zu sein, mit dem Gehirn
08:46
with the brain in its language, and
245
526330
2000
in seiner Sprache zu kommunizieren,
08:48
the potential power of being able to do that.
246
528330
3000
und den potentiellen Möglichkeiten, die sich daraus ergeben.
08:51
So it's different from the motor prosthetics
247
531330
2000
Es ist hier anders als mit Bewegungsprothesen,
08:53
where you're communicating from the brain
248
533330
2000
wenn wir vom Gehirn aus mit einem Gerät
08:55
to a device. Here we have to communicate
249
535330
2000
kommunizieren. Hier müssen wir von
08:57
from the outside world
250
537330
2000
der Außenwelt aus in das Gehirn
08:59
into the brain and be understood,
251
539330
2000
kommunizieren und vom Gehirn
09:01
and be understood by the brain.
252
541330
2000
verstanden werden.
09:03
And then the last thing I wanted
253
543330
2000
Und zuletzt wollte ich
09:05
to say, really, is to emphasize
254
545330
2000
betonen, wirklich hervorheben,
09:07
that the idea generalizes.
255
547330
2000
dass die Idee Grundlagen schafft.
09:09
So the same strategy that we used
256
549330
2000
Also dieselbe Strategie, die wir benutzten,
09:11
to find the code for the retina we can also
257
551330
2000
um den Code der Netzhaut zu finden, können wir auch
09:13
use to find the code for other areas,
258
553330
2000
nutzen, um den Code für andere Bereiche zu finden,
09:15
for example, the auditory system and
259
555330
2000
wie zum Beispiel das auditive System und
09:17
the motor system, so for treating deafness
260
557330
2000
das motorische System, also um Taubheit
09:19
and for motor disorders.
261
559330
2000
und motorische Schäden zu heilen.
09:21
So just the same way that we were able to
262
561330
2000
Genauso wie wir in der Lage waren, die
09:23
jump over the damaged
263
563330
2000
beschädigten Areale zu umgehen,
09:25
circuitry in the retina to get to the retina's
264
565330
2000
um zu den Ausgangszellen der Netzhaut zu gelangen,
09:27
output cells, we can jump over the
265
567330
2000
können wir über beschädigte Verschaltungen
09:29
damaged circuitry in the cochlea
266
569330
2000
im Innenohr springen,
09:31
to get the auditory nerve,
267
571330
2000
um zum Hörnerv zu gelangen,
09:33
or jump over damaged areas in the cortex,
268
573330
2000
oder wir springen über beschädigte Areale des Kortex,
09:35
in the motor cortex, to bridge the gap
269
575330
3000
um im motorischen Kortex um eine Lücke zu schließen,
09:38
produced by a stroke.
270
578330
2000
die ein Schlaganfall verursacht hat.
09:40
I just want to end with a simple
271
580330
2000
Ich möchte gern abschließen mit der einfachen
09:42
message that understanding the code
272
582330
2000
Nachricht, dass den Code zu verstehen
09:44
is really, really important, and if we
273
584330
2000
wirklich sehr sehr wichtig ist, und wenn wir
09:46
can understand the code,
274
586330
2000
den Code verstehen können,
09:48
the language of the brain, things become
275
588330
2000
die Sprache des Gehirns, werden Dinge
09:50
possible that didn't seem obviously
276
590330
2000
möglich, die bisher offenbar nicht
09:52
possible before. Thank you.
277
592330
2000
möglich waren. Danke.
09:54
(Applause)
278
594330
5000
(Beifall)
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