Allan Jones: A map of the brain

Allan Jones: Eine Karte des Gehirns

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TED


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Übersetzung: Maja Janiec Lektorat: Alex Boos
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Humans have long held a fascination
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Seit langem übt das menschliche Gehirn
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for the human brain.
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eine Faszination auf Menschen aus.
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We chart it, we've described it,
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Wir machten Schaubilder, Beschreibungen,
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we've drawn it,
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Zeichnungen
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we've mapped it.
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und Karten.
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Now just like the physical maps of our world
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Nun, ebenso wie die physischen Karten unserer Erde,
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that have been highly influenced by technology --
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die sehr von Technologie beeinflusst wurden –
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think Google Maps,
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denken sie an Google Maps,
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think GPS --
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denken sie an GPS –
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the same thing is happening for brain mapping
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dasselbe passiert bei Gehirnaufzeichnungen
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through transformation.
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durch Umwandlung.
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So let's take a look at the brain.
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Sehen wir uns also das Gehirn an.
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Most people, when they first look at a fresh human brain,
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Viele Menschen, wenn sie zum ersten Mal ein frisches menschliches Gehirn sehen,
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they say, "It doesn't look what you're typically looking at
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sagen: "Normalerweise sieht es anders aus,
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when someone shows you a brain."
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wenn man ein Gehirn gezeigt bekommt."
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Typically, what you're looking at is a fixed brain. It's gray.
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Was sie normalerweise sehen, ist ein fixiertes Gehirn. Es ist grau.
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And this outer layer, this is the vasculature,
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Und diese Aussenschicht, das Gefäßsystem –
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which is incredible, around a human brain.
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welches unglaublich ist – umgibt das menschliche Gehirn.
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This is the blood vessels.
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Dies sind die Blutgefäße.
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20 percent of the oxygen
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20 Prozent des Sauerstoffs
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coming from your lungs,
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kommt aus den Lungen,
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20 percent of the blood pumped from your heart,
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20 Prozent unseren Blutes wird aus dem Herzen gepumpt,
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is servicing this one organ.
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es versorgt dieses eine Organ.
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That's basically, if you hold two fists together,
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Es ist im Grunde, wenn sie ihre zwei Fäuste aneinander halten,
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it's just slightly larger than the two fists.
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2000
ein wenig grösser als ihre beiden Fäuste.
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Scientists, sort of at the end of the 20th century,
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73260
3000
Wissenschaftler fanden Ende des 20. Jahrhunderts heraus,
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learned that they could track blood flow
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dass sie den Blutfluss verfolgen können,
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to map non-invasively
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um nicht-invasiv aufzuzeichnen,
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where activity was going on in the human brain.
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wo Aktivität im menschlichen Gehirn stattfindet.
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So for example, they can see in the back part of the brain,
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So können sie, z.B. die Rückseite des Gehirns betrachten,
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which is just turning around there.
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87260
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welches sich gerade herumdreht.
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There's the cerebellum; that's keeping you upright right now.
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89260
2000
Da ist das Kleinhirn; es hält sie in diesem Moment aufrecht.
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It's keeping me standing. It's involved in coordinated movement.
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Dadurch kann ich stehen. Es ist an koordinierten Bewegungen beteiligt.
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On the side here, this is temporal cortex.
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94260
3000
Auf der rechten Seite befindet sich der temporale Kortex.
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This is the area where primary auditory processing --
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3000
Das ist der Bereich, in dem die erste Verarbeitung des Hörens stattfindet --
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so you're hearing my words,
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2000
sie hören meine Worte,
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you're sending it up into higher language processing centers.
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102260
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sie senden sie in höher gelegene Sprachverarbeitungszentren.
01:44
Towards the front of the brain
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104260
2000
In Richtung des vorderen Hirnbereichs
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is the place in which all of the more complex thought, decision making --
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106260
3000
ist der Bereich, in dem komplexe Gedankenvorgänge, wie Entscheidungen stattfinden –
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it's the last to mature in late adulthood.
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Es ist das Letzte, was im späten Erwachsenenalter heranreift.
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This is where all your decision-making processes are going on.
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3000
Dort finden alle Entscheidungsprozesse statt.
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It's the place where you're deciding right now
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2000
Es ist der Bereich, in dem sie jetzt gerade entscheiden,
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you probably aren't going to order the steak for dinner.
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vielleicht doch nicht das Steak zum Abendessen zu bestellen.
02:01
So if you take a deeper look at the brain,
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2000
Wenn sie also einen tieferen Blick in das Gehirn werfen,
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one of the things, if you look at it in cross-section,
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2000
ist eines der Dinge, die sie
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what you can see
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2000
im Querschnitt erkennen,
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is that you can't really see a whole lot of structure there.
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3000
dass sie eine ganze Menge kleiner Strukturen nicht sehen können.
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But there's actually a lot of structure there.
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130260
2000
Aber es gibt hier tatsächlich viele Strukturen.
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It's cells and it's wires all wired together.
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132260
2000
Seine Zellen und seine Leitungen sind alle miteinander verdrahtet.
02:14
So about a hundred years ago,
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134260
2000
Vor etwa 100 Jahren erfanden
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some scientists invented a stain that would stain cells.
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136260
2000
einige Wissenschaftler eine Farbe, die Zellen einfärben konnte.
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And that's shown here in the the very light blue.
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3000
Hier an dem leichten Blau zu sehen.
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You can see areas
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141260
2000
Sie können Bereiche sehen,
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where neuronal cell bodies are being stained.
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2000
in denen normale Körperzellen eingefärbt sind.
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And what you can see is it's very non-uniform. You see a lot more structure there.
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145260
3000
Und was sie sehen ist sehr ungleichmäßig. Hier sehen sie eine größere Anordnung.
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So the outer part of that brain
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2000
Der äußere Bereich des Gehirns
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is the neocortex.
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150260
2000
ist der Neokortex.
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It's one continuous processing unit, if you will.
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152260
3000
Es ist eine durchgehende Verarbeitungseinheit, wenn sie so wollen.
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But you can also see things underneath there as well.
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155260
2000
Ebenso können sie etwas unterhalb erkennen.
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And all of these blank areas
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157260
2000
Alle diese leeren Gebiete,
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are the areas in which the wires are running through.
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159260
2000
sind die Gebiete, in denen die Leitungen durchlaufen.
02:41
They're probably less cell dense.
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161260
2000
Sie sind wahrscheinlich weniger zelldurchlässig.
02:43
So there's about 86 billion neurons in our brain.
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163260
4000
Es gibt etwa 86 Billionen Neuronen in unseren Gehirn.
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And as you can see, they're very non-uniformly distributed.
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167260
3000
Wie sie hier sehen können, sind sie sehr ungleichmäßig verteilt.
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And how they're distributed really contributes
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2000
Und die Art und Weise, wie sie verteilt sind, trägt sehr
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to their underlying function.
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172260
2000
zu ihrer eigentlichen Funktionsweise bei.
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And of course, as I mentioned before,
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174260
2000
Und, wie ich zuvor angemerkt habe,
02:56
since we can now start to map brain function,
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176260
3000
da wir nun anfangen können, die Gehirnfunktion zu kartieren,
02:59
we can start to tie these into the individual cells.
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179260
3000
können wir anfangen, sie einzelnen Zellen zuzuordnen.
03:02
So let's take a deeper look.
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182260
2000
Sehen wir uns das also genauer an.
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Let's look at neurons.
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184260
2000
Werfen wir einen Blick auf die Neuronen.
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So as I mentioned, there are 86 billion neurons.
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186260
2000
Wie ich bereits erwähnte, gibt es 86 Billionen Neuronen.
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There are also these smaller cells as you'll see.
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188260
2000
Außerdem gibt es diese kleineren Zellen wie sie sehen werden.
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These are support cells -- astrocytes glia.
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190260
2000
Es handelt sich um Stützzellen – sogenannte Astrozyten.
03:12
And the nerves themselves
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192260
3000
Die Nerven selber
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are the ones who are receiving input.
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195260
2000
sind diejenigen, die Informationen erhalten.
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They're storing it, they're processing it.
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197260
2000
Sie speichern und verarbeiten sie.
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Each neuron is connected via synapses
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4000
Jedes Neuron ist mit bis zu 10.000 anderen
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to up to 10,000 other neurons in your brain.
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3000
Neuronen in Ihrem Gehirn mittels Synapsen verbunden.
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And each neuron itself
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206260
2000
Und jedes Neuron für sich
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is largely unique.
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208260
2000
ist weitgehend einzigartig.
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The unique character of both individual neurons
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2000
Der einzigartige Charakter von beiden einzelnen Nervenzellen
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and neurons within a collection of the brain
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2000
und Neuronen innerhalb des Gehirnverbands
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are driven by fundamental properties
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resultiert aus der grundlegendes Eigenschaft
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of their underlying biochemistry.
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217260
2000
ihrer zugrunde liegenden Biochemie.
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These are proteins.
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219260
2000
Das sind Proteine.
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They're proteins that are controlling things like ion channel movement.
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221260
3000
Proteine, die Dinge wie die Bewegungen der Ionenkanäle steuern.
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They're controlling who nervous system cells partner up with.
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224260
4000
Sie steuern, mit wem sich Nervenzellen zusammenschließen.
03:48
And they're controlling
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228260
2000
Und sie steuern
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basically everything that the nervous system has to do.
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230260
2000
im Grunde alles, was mit dem Nervensystem zu tun hat.
03:52
So if we zoom in to an even deeper level,
90
232260
3000
Wenn wir diesen Bereich noch näher betrachten,
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all of those proteins
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235260
2000
sind alle diese Proteine
03:57
are encoded by our genomes.
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237260
2000
durch unsere Genome kodiert.
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We each have 23 pairs of chromosomes.
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239260
3000
Jeder von uns hat 23 Chromosomenpaare.
04:02
We get one from mom, one from dad.
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242260
2000
Eins bekommen wir von der Mutter, eins vom Vater.
04:04
And on these chromosomes
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244260
2000
Und auf diesen Chromosomen
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are roughly 25,000 genes.
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246260
2000
haben wir schätzungsweise 25.000 Gene.
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They're encoded in the DNA.
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248260
2000
Sie verschlüsseln die DNA.
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And the nature of a given cell
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250260
3000
Und das Wesen einer bestimmten Zelle,
04:13
driving its underlying biochemistry
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253260
2000
seine zu Grunde liegende Biochemie anzutreiben,
04:15
is dictated by which of these 25,000 genes
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255260
3000
ist dadurch bestimmt, welche der 25.000 Gene
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are turned on
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258260
2000
eingeschaltet sind
04:20
and at what level they're turned on.
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260260
2000
und zu welchem Schwellenwert sie eingeschaltet sind.
04:22
And so our project
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262260
2000
Unsere Aufgabe ist es also
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is seeking to look at this readout,
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264260
3000
diese Anzeige zu betrachten,
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understanding which of these 25,000 genes is turned on.
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267260
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um zu verstehen, welches dieser 25.000 Gene arbeitet.
04:30
So in order to undertake such a project,
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270260
3000
Um so eine Aufgabe durchzuführen,
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we obviously need brains.
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273260
3000
brauchen wir selbstverständlich Gehirne.
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So we sent our lab technician out.
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3000
Darum haben wir unseren Laborassistenten losgeschickt.
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We were seeking normal human brains.
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279260
2000
Wir haben normale menschliche Gehirne gesucht.
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What we actually start with
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281260
2000
Womit wir tatsächlich anfangen
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is a medical examiner's office.
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283260
2000
ist die Gerichtsmedizin / Pathologie.
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This a place where the dead are brought in.
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285260
2000
Hier werden Verstorbene hingebracht.
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We are seeking normal human brains.
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287260
2000
Wir suchen normale menschliche Gehirne.
04:49
There's a lot of criteria by which we're selecting these brains.
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289260
3000
Wir suchen die Gehirne nach vielen Kriterien aus.
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We want to make sure
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292260
2000
Wir möchten sicherstellen,
04:54
that we have normal humans between the ages of 20 to 60,
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294260
3000
dass wir normale Gehirne von 20- bis 60-Jährigen haben,
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they died a somewhat natural death
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297260
2000
die eines natürlichen Todes gestorben sind,
04:59
with no injury to the brain,
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299260
2000
ohne Gehirnverletzungen.
05:01
no history of psychiatric disease,
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301260
2000
ohne psychiatrischen Hintergrund,
05:03
no drugs on board --
120
303260
2000
ohne Drogen –
05:05
we do a toxicology workup.
121
305260
2000
wir machen eine toxikologische Untersuchung,
05:07
And we're very careful
122
307260
2000
und überlegen gründlich,
05:09
about the brains that we do take.
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309260
2000
welche Gehirne wir nehmen.
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We're also selecting for brains
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311260
2000
Wir achten auch darauf,
05:13
in which we can get the tissue,
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313260
2000
dass wir die Erlaubnis zur
05:15
we can get consent to take the tissue
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315260
2000
Gewebeentnahme innerhalb eines
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within 24 hours of time of death.
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317260
2000
Tages nach Todeseintritt erhalten.
05:19
Because what we're trying to measure, the RNA --
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319260
3000
Denn was wir messen wollen, die RNA –
05:22
which is the readout from our genes --
129
322260
2000
welches die Ausgabe unserer Gene ist --
05:24
is very labile,
130
324260
2000
ist sehr unstabil,
05:26
and so we have to move very quickly.
131
326260
2000
und daher müssen wir es schnell angehen.
05:28
One side note on the collection of brains:
132
328260
3000
Eine Anmerkung bezüglich des Beschaffens der Gehirne:
05:31
because of the way that we collect,
133
331260
2000
aufgrund der Art und Weise wie wir sie beschaffen
05:33
and because we require consent,
134
333260
2000
und weil wir um Zustimmung bitten,
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we actually have a lot more male brains than female brains.
135
335260
3000
haben wir tatsächlich mehr Gehirne von Männern als von Frauen.
05:38
Males are much more likely to die an accidental death in the prime of their life.
136
338260
3000
Bei Männer ist der Unfalltot mitten im Leben viel wahrscheinlicher,
05:41
And men are much more likely
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341260
2000
und bei Männern bekommt man
05:43
to have their significant other, spouse, give consent
138
343260
3000
vom Lebenspartner auch eher die Zustimmung,
05:46
than the other way around.
139
346260
2000
als anders herum.
05:48
(Laughter)
140
348260
4000
(Gelächter)
05:52
So the first thing that we do at the site of collection
141
352260
2000
Das Erste was wir mit der Sammlung machen
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is we collect what's called an MR.
142
354260
2000
wir lassen ein MR vornehmen –
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This is magnetic resonance imaging -- MRI.
143
356260
2000
eine Kernspintomografie.
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It's a standard template by which we're going to hang the rest of this data.
144
358260
3000
Das ist die Standardarbeitsweise, mit der wir die restlichen Daten einreihen.
06:01
So we collect this MR.
145
361260
2000
Also veranlassen wir ein MR.
06:03
And you can think of this as our satellite view for our map.
146
363260
2000
Sie können sich das als Satellitenbild für unsere Karte vorstellen.
06:05
The next thing we do
147
365260
2000
Als nächstes veranlassen
06:07
is we collect what's called a diffusion tensor imaging.
148
367260
3000
wir eine sogenannte Diffusionstensor-Bildgebung.
06:10
This maps the large cabling in the brain.
149
370260
2000
Dies kartografiert die großen Hauptverknüpfungen im Gehirn.
06:12
And again, you can think of this
150
372260
2000
Und noch einmal, Sie können sich das
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as almost mapping our interstate highways, if you will.
151
374260
2000
beinah wie das Kartografieren unserer Autobahnen vorstellen, wenn sie wollen.
06:16
The brain is removed from the skull,
152
376260
2000
Das Gehirn ist aus dem Schädel entfernt
06:18
and then it's sliced into one-centimeter slices.
153
378260
3000
und in 1 cm dicke Scheiben geschnitten.
06:21
And those are frozen solid,
154
381260
2000
Diese werden hart gefroren
06:23
and they're shipped to Seattle.
155
383260
2000
und nach Seattle verschickt.
06:25
And in Seattle, we take these --
156
385260
2000
In Seattle nehmen wir sie –
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this is a whole human hemisphere --
157
387260
2000
das ist eine ganze menschliche Gehirnhälfte –
06:29
and we put them into what's basically a glorified meat slicer.
158
389260
2000
und legen sie hier rein – nur eine bessere Aufschnittmaschine.
06:31
There's a blade here that's going to cut across
159
391260
2000
Die Klinge hier schneidet ein waagerechtes
06:33
a section of the tissue
160
393260
2000
Stück aus dem Gewebe
06:35
and transfer it to a microscope slide.
161
395260
2000
und legt es auf den Objektträger des Mikroskops.
06:37
We're going to then apply one of those stains to it,
162
397260
2000
Dann werden wir etwas Farbstoff aufbringen
06:39
and we scan it.
163
399260
2000
und es scannen.
06:41
And then what we get is our first mapping.
164
401260
3000
So erhalten wir unsere erste Kartierung.
06:44
So this is where experts come in
165
404260
2000
Jetzt kommen Experten ins Spiel
06:46
and they make basic anatomic assignments.
166
406260
2000
und machen grundlegende anatomische Zuordnungen.
06:48
You could consider this state boundaries, if you will,
167
408260
3000
Wenn Sie wollen, können sie diese ziemlich breiten
06:51
those pretty broad outlines.
168
411260
2000
Umrisse als Staatsgrenzen betrachten.
06:53
From this, we're able to then fragment that brain into further pieces,
169
413260
4000
Danach können wir das Gehirn in weitere Teile zerlegen,
06:57
which then we can put on a smaller cryostat.
170
417260
2000
die wir dann in einen kleineren Tiefkühler legen können.
06:59
And this is just showing this here --
171
419260
2000
Und das ist gerade hier zu sehen –
07:01
this frozen tissue, and it's being cut.
172
421260
2000
gefrorenes Gewebe und es wird geschnitten.
07:03
This is 20 microns thin, so this is about a baby hair's width.
173
423260
3000
Es ist 20 Mikrometer dünn, etwa die Breite eines Babyhaars.
07:06
And remember, it's frozen.
174
426260
2000
Und vergessen Sie nicht, es ist gefroren.
07:08
And so you can see here,
175
428260
2000
Und hier sehen Sie die
07:10
old-fashioned technology of the paintbrush being applied.
176
430260
2000
Verwendung eines altmodischen Pinsels.
07:12
We take a microscope slide.
177
432260
2000
Wir nehmen einen Objektträger,
07:14
Then we very carefully melt onto the slide.
178
434260
3000
und schmelzen es behutsam auf darauf.
07:17
This will then go onto a robot
179
437260
2000
Der Objektträger kommt auf einen
07:19
that's going to apply one of those stains to it.
180
439260
3000
Roboter, der einen der Farbstoffe aufbringt.
07:26
And our anatomists are going to go in and take a deeper look at this.
181
446260
3000
Dann sehen unsere Anatomen es sich genauer an.
07:29
So again this is what they can see under the microscope.
182
449260
2000
Das ist also, was sie unter dem Mikroskop sehen können.
07:31
You can see collections and configurations
183
451260
2000
Man kann Ansammlungen und Anordnungen
07:33
of large and small cells
184
453260
2000
von großen und kleinen Zellen
07:35
in clusters and various places.
185
455260
2000
in Anhäufungen oder an verschiedenen Stellen sehen.
07:37
And from there it's routine. They understand where to make these assignments.
186
457260
2000
Danach kommt Routine. Sie wissen, wo diese Zuordnungen zu machen sind.
07:39
And they can make basically what's a reference atlas.
187
459260
3000
Und sie können im Grunde einen Referenzatlas machen.
07:42
This is a more detailed map.
188
462260
2000
Das ist eine detailliertere Karte.
07:44
Our scientists then use this
189
464260
2000
Unsere Wissenschaftler benutzen sie dann,
07:46
to go back to another piece of that tissue
190
466260
3000
um an einem anderen Stück des Gewebes
07:49
and do what's called laser scanning microdissection.
191
469260
2000
eine sogenannte Laser-Mikrodissektion zu machen.
07:51
So the technician takes the instructions.
192
471260
3000
Der Techniker erhält also die Anweisungen.
07:54
They scribe along a place there.
193
474260
2000
Sie zeichnen es der Länge nach an.
07:56
And then the laser actually cuts.
194
476260
2000
Und dann schneidet der Laser.
07:58
You can see that blue dot there cutting. And that tissue falls off.
195
478260
3000
Sie können den blauen Punkt dort schneiden sehen. Und dann fällt das Gewebe herunter.
08:01
You can see on the microscope slide here,
196
481260
2000
Sie können hier auf dem Objektträger sehen,
08:03
that's what's happening in real time.
197
483260
2000
das dies in Echtzeit passiert.
08:05
There's a container underneath that's collecting that tissue.
198
485260
3000
Unterhalb ist ein Behälter, der das Gewebe auffängt.
08:08
We take that tissue,
199
488260
2000
Wir nehmen das Gewebe,
08:10
we purify the RNA out of it
200
490260
2000
wir entnehmen die RNA
08:12
using some basic technology,
201
492260
2000
mittels bewährter Technologie
08:14
and then we put a florescent tag on it.
202
494260
2000
und geben etwas Effloreszenz drauf.
08:16
We take that tagged material
203
496260
2000
Wir nehmen das markierte Material
08:18
and we put it on to something called a microarray.
204
498260
3000
und legen es auf einen sogenannten Genchip.
08:21
Now this may look like a bunch of dots to you,
205
501260
2000
Das muss für sie jetzt wie ein Bündel von Punkten aussehen,
08:23
but each one of these individual dots
206
503260
2000
aber jeder dieser einzelnen Punkte ist
08:25
is actually a unique piece of the human genome
207
505260
2000
tatsächlich ein einzigartiges Stück menschlichen Genoms,
08:27
that we spotted down on glass.
208
507260
2000
das wir auf Glas tupften.
08:29
This has roughly 60,000 elements on it,
209
509260
3000
Es hat ungefähr 60,000 Elemente darauf,
08:32
so we repeatedly measure various genes
210
512260
3000
so dass wir verschieden der 25.000 Gene
08:35
of the 25,000 genes in the genome.
211
515260
2000
im Genom mehrfach messen.
08:37
And when we take a sample and we hybridize it to it,
212
517260
3000
Und wenn wir eine Probe nehmen und es dazu kreuzen,
08:40
we get a unique fingerprint, if you will,
213
520260
2000
bekommen wir so etwas wie einen einzigartigen Fingerabdruck,
08:42
quantitatively of what genes are turned on in that sample.
214
522260
3000
quantitativ der Gene die in dieser Probe eingeschaltet werden.
08:45
Now we do this over and over again,
215
525260
2000
Dann wiederholen wir den Vorgang
08:47
this process for any given brain.
216
527260
3000
mit jedem einzelnen Gehirn.
08:50
We're taking over a thousand samples for each brain.
217
530260
3000
Wir nehmen über 1,000 Proben von jedem Gehirn.
08:53
This area shown here is an area called the hippocampus.
218
533260
3000
Dieses Gebiet hier ist der sogenannte Hippocampus.
08:56
It's involved in learning and memory.
219
536260
2000
Er ist für das Lernen und das Gedächtnis zuständig.
08:58
And it contributes to about 70 samples
220
538260
3000
Und er trägt ungefähr 70 Proben
09:01
of those thousand samples.
221
541260
2000
zu den 1,000 Proben bei.
09:03
So each sample gets us about 50,000 data points
222
543260
4000
Jede Probe bringt uns ungefähr 50,000 Datenpunkte
09:07
with repeat measurements, a thousand samples.
223
547260
3000
mit wiederholten Messungen, beinahe 1,000 Proben.
09:10
So roughly, we have 50 million data points
224
550260
2000
Wir haben schätzungsweise 50 Millionen Datenpunkte
09:12
for a given human brain.
225
552260
2000
für jedes einzelne Gehirn.
09:14
We've done right now
226
554260
2000
Bislang entspricht die
09:16
two human brains-worth of data.
227
556260
2000
Datenmenge zwei menschlichen Gehirnen.
09:18
We've put all of that together
228
558260
2000
Wir haben das alles in eins
09:20
into one thing,
229
560260
2000
zusammengepackt,
09:22
and I'll show you what that synthesis looks like.
230
562260
2000
und ich werde ihnen zeigen, wie die Synthese aussieht.
09:24
It's basically a large data set of information
231
564260
3000
Im Grunde ist es ein großer Datensatz an Informationen,
09:27
that's all freely available to any scientist around the world.
232
567260
3000
welcher für alle Wissenschaftler dieser Welt zugänglich ist.
09:30
They don't even have to log in to come use this tool,
233
570260
3000
Sie müssen sich nicht einmal einloggen, um dieses Werkzeug zu benutzen,
09:33
mine this data, find interesting things out with this.
234
573260
4000
die Daten zu analysier und interessante Dinge herauszufinden.
09:37
So here's the modalities that we put together.
235
577260
3000
Hier sind die Modalitäten, die wir zusammengestellt haben.
09:40
You'll start to recognize these things from what we've collected before.
236
580260
3000
Sie werden sie, von dem was wir vorher zusammengetragen haben, wiedererkennen.
09:43
Here's the MR. It provides the framework.
237
583260
2000
Hier ist das MR. Es stellt das Grundgerüst dar.
09:45
There's an operator side on the right that allows you to turn,
238
585260
3000
Da ist ein Leitelement auf der rechten Seite, welches ihnen erlaubt, sich zu drehen,
09:48
it allows you to zoom in,
239
588260
2000
es erlaubt ihnen, sich auf etwas zu konzentrieren,
09:50
it allows you to highlight individual structures.
240
590260
3000
es erlaubt ihnen, individuelle Strukturen hervorzuheben.
09:53
But most importantly,
241
593260
2000
Allen voran kartieren
09:55
we're now mapping into this anatomic framework,
242
595260
3000
wir jetzt diese anatomische Struktur, die als allgemeines
09:58
which is a common framework for people to understand where genes are turned on.
243
598260
3000
System Menschen erlaubt zu verstehen, welche Gene eingeschaltet sind.
10:01
So the red levels
244
601260
2000
Die roten Ebenen zeigen,
10:03
are where a gene is turned on to a great degree.
245
603260
2000
wo Gene in hohem Maße stimuliert sind.
10:05
Green is the sort of cool areas where it's not turned on.
246
605260
3000
Grün gehört zu den kühleren Bereichen, wo sie nicht stimuliert sind.
10:08
And each gene gives us a fingerprint.
247
608260
2000
Und jedes Gen gibt uns einen Fingerabdruck.
10:10
And remember that we've assayed all the 25,000 genes in the genome
248
610260
5000
Und erinnern sie sich daran, dass wir alle 25,000 Gene des Genoms untersucht haben
10:15
and have all of that data available.
249
615260
4000
und alle Daten verfügbar sind.
10:19
So what can scientists learn about this data?
250
619260
2000
Was können Wissenschaftler also aus diesen Daten lernen?
10:21
We're just starting to look at this data ourselves.
251
621260
3000
Wir fangen gerade erst an, die Daten anzusehen.
10:24
There's some basic things that you would want to understand.
252
624260
3000
Es gibt grundlegende Dinge, die man verstehen will.
10:27
Two great examples are drugs,
253
627260
2000
Zwei wichtige Beispiele sind Medikamente,
10:29
Prozac and Wellbutrin.
254
629260
2000
Prozac und Wellbutrin.
10:31
These are commonly prescribed antidepressants.
255
631260
3000
Dies sind üblicherweise verschriebene Antidepressiva.
10:34
Now remember, we're assaying genes.
256
634260
2000
Jetzt erinnern Sie sich, wir untersuchen Gene.
10:36
Genes send the instructions to make proteins.
257
636260
3000
Gene senden Instruktionen, Proteine zu bilden.
10:39
Proteins are targets for drugs.
258
639260
2000
Proteine sind Ziele für Medikamente.
10:41
So drugs bind to proteins
259
641260
2000
Medikamente binden sich an Proteine
10:43
and either turn them off, etc.
260
643260
2000
und schalten sie ab, etc.
10:45
So if you want to understand the action of drugs,
261
645260
2000
Wenn man also die Wirkung von Medikamenten verstehen will,
10:47
you want to understand how they're acting in the ways you want them to,
262
647260
3000
will man verstehen, warum sie auf gewünschte Weise agieren,
10:50
and also in the ways you don't want them to.
263
650260
2000
aber auch auf unerwünschte.
10:52
In the side effect profile, etc.,
264
652260
2000
In dem Nebenwirkungsprofil etc.,
10:54
you want to see where those genes are turned on.
265
654260
2000
möchten man sehen, wo solche Gene eingschaltet werden.
10:56
And for the first time, we can actually do that.
266
656260
2000
Und zum ersten Mal können wir genau das tun.
10:58
We can do that in multiple individuals that we've assayed too.
267
658260
3000
Wir können dieses bei mehreren Personen machen, die wir auch untersucht haben.
11:01
So now we can look throughout the brain.
268
661260
3000
Wir können jetzt ganz und gar das Gehirn ansehen.
11:04
We can see this unique fingerprint.
269
664260
2000
Wir können diesen einzigartigen Fingerabdruck sehen.
11:06
And we get confirmation.
270
666260
2000
Und wir bekommen Bestätigung.
11:08
We get confirmation that, indeed, the gene is turned on --
271
668260
3000
Wir bekommen Bestätigung, dass das Gen tatsächlich eingeschaltet ist –
11:11
for something like Prozac,
272
671260
2000
für etwas wie Prozac,
11:13
in serotonergic structures, things that are already known be affected --
273
673260
3000
in serotonergen Strukturen werden bekannte Dinge beeinflußt –
11:16
but we also get to see the whole thing.
274
676260
2000
aber wir bekommen auch das Ganze zu sehen.
11:18
We also get to see areas that no one has ever looked at before,
275
678260
2000
Wir bekommen Bereiche zu sehen, die zuvor noch niemand gesehen hat
11:20
and we see these genes turned on there.
276
680260
2000
und wir sehen hier diese stimulierten Gene.
11:22
It's as interesting a side effect as it could be.
277
682260
3000
Es ist so interessant wie eine Nebenwirkung nur sein kann.
11:25
One other thing you can do with such a thing
278
685260
2000
Eine andere Sache, die man damit machen kann ist,
11:27
is you can, because it's a pattern matching exercise,
279
687260
3000
weil es um Mustererkennung geht,
11:30
because there's unique fingerprint,
280
690260
2000
weil es einen einzigartigen Fingerabdruck gibt,
11:32
we can actually scan through the entire genome
281
692260
2000
können wir tatsächlich das ganze Genom untersuchen
11:34
and find other proteins
282
694260
2000
und andere Proteine mit
11:36
that show a similar fingerprint.
283
696260
2000
ähnlichem Fingerabdruck finden.
11:38
So if you're in drug discovery, for example,
284
698260
3000
Wenn Sie also z.B. in der Pharmaforschung tätig sind,
11:41
you can go through
285
701260
2000
können sie durch eine ganze Liste von
11:43
an entire listing of what the genome has on offer
286
703260
2000
Angeboten gehen, die ein Genom zu bieten hat,
11:45
to find perhaps better drug targets and optimize.
287
705260
4000
um vielleicht bessere Wirkungsorte zu finden und zu optimieren.
11:49
Most of you are probably familiar
288
709260
2000
Viele von ihnen kennen sich sicherlich
11:51
with genome-wide association studies
289
711260
2000
mit Gesamt-Genom-Assoziationsstudien aus,
11:53
in the form of people covering in the news
290
713260
3000
wenn die Nachrichten davon berichten,
11:56
saying, "Scientists have recently discovered the gene or genes
291
716260
3000
dass 'Wissenschaftler kürzlich das Gen oder die Gene mit der
11:59
which affect X."
292
719260
2000
Wirkung auf X entdeckt haben'.
12:01
And so these kinds of studies
293
721260
2000
Und diese Art von Studien
12:03
are routinely published by scientists
294
723260
2000
werden laufend von Wissenschaftlern veröffentlicht
12:05
and they're great. They analyze large populations.
295
725260
2000
und sie sind großartig. Sie analysieren große Populationen.
12:07
They look at their entire genomes,
296
727260
2000
Sie betrachten ihre gesamten Genome
12:09
and they try to find hot spots of activity
297
729260
2000
und sie versuchen Aktivitätsherde zu finden,
12:11
that are linked causally to genes.
298
731260
3000
die ursächlich mit den Genen verknüpft sind.
12:14
But what you get out of such an exercise
299
734260
2000
Aber was sie aus solch einer Anwendung herausbekommen,
12:16
is simply a list of genes.
300
736260
2000
ist einfach eine Liste von Genen.
12:18
It tells you the what, but it doesn't tell you the where.
301
738260
3000
Die zeigt dir das Was, aber nicht das Wo.
12:21
And so it's very important for those researchers
302
741260
3000
Und so ist es für diese Forscher sehr wichtig,
12:24
that we've created this resource.
303
744260
2000
das wir diese Quelle erschaffen haben.
12:26
Now they can come in
304
746260
2000
Jetzt können sie hereinkommen
12:28
and they can start to get clues about activity.
305
748260
2000
und anfangen, Hinweise bezüglich der Aktivität zu bekommen.
12:30
They can start to look at common pathways --
306
750260
2000
Sie können anfangen, sich allgemeine Pfade anzusehen --
12:32
other things that they simply haven't been able to do before.
307
752260
3000
andere Dinge, zu denen sie vorher nicht imstande waren.
12:36
So I think this audience in particular
308
756260
3000
So denke ich, dass besonders dieses Publikum
12:39
can understand the importance of individuality.
309
759260
3000
die Wichtigkeit der Individualität verstehen kann.
12:42
And I think every human,
310
762260
2000
Und ich denke, jeder Mensch,
12:44
we all have different genetic backgrounds,
311
764260
4000
wir alle haben verschiedene genetische Hintergründe,
12:48
we all have lived separate lives.
312
768260
2000
wir alle haben eigenständige Leben gelebt.
12:50
But the fact is
313
770260
2000
Aber Tatsache ist,
12:52
our genomes are greater than 99 percent similar.
314
772260
3000
die Ähnlichkeit unserer Genome ist größer als 99 %.
12:55
We're similar at the genetic level.
315
775260
3000
Wir sind auf genetischen Niveau gleich.
12:58
And what we're finding
316
778260
2000
Und tatsächlich stellen wir fest,
13:00
is actually, even at the brain biochemical level,
317
780260
2000
sogar auf der biochemischen Ebene des Gehirns
13:02
we are quite similar.
318
782260
2000
sind wir ziemlich gleich.
13:04
And so this shows it's not 99 percent,
319
784260
2000
Und das zeigt uns, dass nicht 99 Prozent,
13:06
but it's roughly 90 percent correspondence
320
786260
2000
aber annähernd 99 Prozent
13:08
at a reasonable cutoff,
321
788260
3000
in guter Näherung, so dass
13:11
so everything in the cloud is roughly correlated.
322
791260
2000
alles in der [Daten-]Wolke grob korreliert.
13:13
And then we find some outliers,
323
793260
2000
Und wir finden einige Sonderfälle,
13:15
some things that lie beyond the cloud.
324
795260
3000
einige Dinge, die außerhalb der Wolke liegen.
13:18
And those genes are interesting,
325
798260
2000
Und diese Gene sind interessant
13:20
but they're very subtle.
326
800260
2000
aber sie sind sehr fein.
13:22
So I think it's an important message
327
802260
3000
Daher denke ich, die wichtige Botschaft,
13:25
to take home today
328
805260
2000
die sie heute mitnehmen sollen ist,
13:27
that even though we celebrate all of our differences,
329
807260
3000
auch wenn wir all unsere Unterschiede ausleben,
13:30
we are quite similar
330
810260
2000
sind wir ziemlich ähnlich,
13:32
even at the brain level.
331
812260
2000
auch auf der Gehirnebene.
13:34
Now what do those differences look like?
332
814260
2000
Nun, wie sehen diese Unterschiede aus?
13:36
This is an example of a study that we did
333
816260
2000
Dies ist ein Beispiel einer Studie, die wir machten,
13:38
to follow up and see what exactly those differences were --
334
818260
2000
um zu verfolgen und zu sehen, was genau diese Unterschiede sind –
13:40
and they're quite subtle.
335
820260
2000
und sie sind recht fein.
13:42
These are things where genes are turned on in an individual cell type.
336
822260
4000
Dabei werden Gene in einem individuellen Zelltyp aktiviert.
13:46
These are two genes that we found as good examples.
337
826260
3000
Dieses sind zwei Gene, die wir als gutes Beispiel gefunden haben.
13:49
One is called RELN -- it's involved in early developmental cues.
338
829260
3000
Eins heißt RELN – es ist an frühen Entwicklungsmerkmalen beteiligt.
13:52
DISC1 is a gene
339
832260
2000
DISC1 ist ein Gen,
13:54
that's deleted in schizophrenia.
340
834260
2000
welches bei Schizophrenie gelöscht wird.
13:56
These aren't schizophrenic individuals,
341
836260
2000
Dies sind keine schizophrenen Personen
13:58
but they do show some population variation.
342
838260
3000
aber sie zeigen Abweichungen von der Grundgesamtheit.
14:01
And so what you're looking at here
343
841260
2000
Hier sehen sie nun bei Spender
14:03
in donor one and donor four,
344
843260
2000
Eins und Spender Fünf,
14:05
which are the exceptions to the other two,
345
845260
2000
die Ausnahmen zu den zwei anderen sind,
14:07
that genes are being turned on
346
847260
2000
das Gene in einer sehr spezifischen
14:09
in a very specific subset of cells.
347
849260
2000
Teilmenge der Zellen aktiviert sind.
14:11
It's this dark purple precipitate within the cell
348
851260
3000
Es ist diese dunkelviolette Ablagerung in den Zellen,
14:14
that's telling us a gene is turned on there.
349
854260
3000
die uns sagt, dass ein Gen hier aktiviert ist.
14:17
Whether or not that's due
350
857260
2000
Ob das vom individuellen
14:19
to an individual's genetic background or their experiences,
351
859260
2000
genetischen Hintergrund oder ihren Erfahrungen abhängt,
14:21
we don't know.
352
861260
2000
wissen wir nicht.
14:23
Those kinds of studies require much larger populations.
353
863260
3000
Diese Art von Studien verlangen eine viel größere Population.
14:28
So I'm going to leave you with a final note
354
868260
2000
Ich verlasse Sie nun mit einer letzten Anmerkung
14:30
about the complexity of the brain
355
870260
3000
zur Komplexität des Gehirns, und dazu
14:33
and how much more we have to go.
356
873260
2000
wie weit wir noch gehen müssen.
14:35
I think these resources are incredibly valuable.
357
875260
2000
Ich halte diese Mittel für unglaublich wertvoll.
14:37
They give researchers a handle
358
877260
2000
Sie geben Wissenschaftlern Richtung
14:39
on where to go.
359
879260
2000
für weitere Arbeiten.
14:41
But we only looked at a handful of individuals at this point.
360
881260
3000
Aber an diesem Punkt haben wir nur auf eine handvoll Personen betrachtet.
14:44
We're certainly going to be looking at more.
361
884260
2000
Wir werden aber mit Sicherheit mehr betrachten.
14:46
I'll just close by saying
362
886260
2000
Lassen sie mich abschließend sagen,
14:48
that the tools are there,
363
888260
2000
dass die Werkzeuge vorhanden sind
14:50
and this is truly an unexplored, undiscovered continent.
364
890260
4000
und das dies ein wirklich unerforschter, unentdeckter Kontinent ist.
14:54
This is the new frontier, if you will.
365
894260
4000
Das ist neues Grenzland, wenn sie so wollen.
14:58
And so for those who are undaunted,
366
898260
2000
Und für diejenigen, die unerschrocken sind
15:00
but humbled by the complexity of the brain,
367
900260
2000
aber beeindruckt von der Komplexität des Gehirns,
15:02
the future awaits.
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902260
2000
die Zukunft wartet.
15:04
Thanks.
369
904260
2000
Dankeschön.
15:06
(Applause)
370
906260
9000
(Beifall)
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