Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness

Sheila Nirenberg: Una prótesis ocular para tratar la ceguera

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2011-12-20 ・ TED


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Sheila Nirenberg: Una prótesis ocular para tratar la ceguera

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Traductor: Francisco Gnecco Revisor: Lidia Cámara de la Fuente
00:15
I study how the brain processes
0
15330
2000
Me dedico a estudiar los procesos
00:17
information. That is, how it takes
1
17330
2000
de información en el cerebro. Osea,
00:19
information in from the outside world, and
2
19330
2000
cómo capta información externa y
00:21
converts it into patterns of electrical activity,
3
21330
2000
la convierte en patrones de actividad eléctrica,
00:23
and then how it uses those patterns
4
23330
2000
y cómo usa esos patrones
00:25
to allow you to do things --
5
25330
2000
para poder hacer cosas;
00:27
to see, hear, to reach for an object.
6
27330
2000
para ver, oír, alcanzar objetos.
00:29
So I'm really a basic scientist, not
7
29330
2000
En realidad soy básicamente investigadora y no
00:31
a clinician, but in the last year and a half
8
31330
2000
médica que trata a pacientes, pero en el último año y medio
00:33
I've started to switch over, to use what
9
33330
2000
comencé a cambiar, a usar lo que
00:35
we've been learning about these patterns
10
35330
2000
hemos aprendido sobre patrones
00:37
of activity to develop prosthetic devices,
11
37330
3000
de actividad para desarrollar prótesis.
00:40
and what I wanted to do today is show you
12
40330
2000
Lo que haré hoy es mostrarles
00:42
an example of this.
13
42330
2000
un ejemplo de esto.
00:44
It's really our first foray into this.
14
44330
2000
Es nuestra primera incursión.
00:46
It's the development of a prosthetic device
15
46330
2000
Es el desarrollo de una prótesis
00:48
for treating blindness.
16
48330
2000
para corregir la ceguera.
00:50
So let me start in on that problem.
17
50330
2000
Permítanme comenzar con el problema.
00:52
There are 10 million people in the U.S.
18
52330
2000
En EEUU hay 10 millones de personas
00:54
and many more worldwide who are blind
19
54330
2000
y muchos más en todo el mundo, ciegas,
00:56
or are facing blindness due to diseases
20
56330
2000
o que están a punto de quedar ciegas por
00:58
of the retina, diseases like
21
58330
2000
males de retina, como
01:00
macular degeneration, and there's little
22
60330
2000
la degeneración macular. Y no se
01:02
that can be done for them.
23
62330
2000
puede hacer mucho para ayudarles.
01:04
There are some drug treatments, but
24
64330
2000
Hay tratamientos farmacológicos pero
01:06
they're only effective on a small fraction
25
66330
2000
sólo son efectivos para una pequeña parte
01:08
of the population. And so, for the vast
26
68330
2000
de la población. Para la gran mayoría
01:10
majority of patients, their best hope for
27
70330
2000
de los pacientes, la mayor esperanza
01:12
regaining sight is through prosthetic devices.
28
72330
2000
de recuperar la vista es mediante prótesis.
01:14
The problem is that current prosthetics
29
74330
2000
El problema es que las prótesis actuales
01:16
don't work very well. They're still very
30
76330
2000
no funcionan muy bien. Son muy limitadas
01:18
limited in the vision that they can provide.
31
78330
2000
en la visión que pueden proporcionar.
01:20
And so, you know, for example, with these
32
80330
2000
Por ejemplo, en el caso de esos aparatos,
01:22
devices, patients can see simple things
33
82330
2000
los pacientes ven cosas sencillas como
01:24
like bright lights and high contrast edges,
34
84330
2000
luces brillantes y bordes de alto contraste
01:26
not very much more, so nothing close
35
86330
2000
y no mucho más. No se ha logrado nada parecido
01:28
to normal vision has been possible.
36
88330
3000
a la visión normal.
01:31
So what I'm going to tell you about today
37
91330
2000
Pero hoy quiero contarles algo sobre
01:33
is a device that we've been working on
38
93330
2000
una prótesis en la que estamos trabajando
01:35
that I think has the potential to make
39
95330
2000
que pienso, tiene el potencial para
01:37
a difference, to be much more effective,
40
97330
2000
marcar una diferencia mucho más efectiva.
01:39
and what I wanted to do is show you
41
99330
2000
Lo que haré es mostrarles
01:41
how it works. Okay, so let me back up a
42
101330
2000
cómo funciona. Permítanme retroceder
01:43
little bit and show you how a normal retina
43
103330
2000
un tanto y mostrarles primero como funciona
01:45
works first so you can see the problem
44
105330
2000
una retina normal, para que vean el problema
01:47
that we were trying to solve.
45
107330
2000
que tratamos de resolver.
01:49
Here you have a retina.
46
109330
2000
Aquí tenemos una retina.
01:51
So you have an image, a retina, and a brain.
47
111330
2000
Tenemos una imagen, una retina y un cerebro.
01:53
So when you look at something, like this image
48
113330
2000
Al mirar algo, como esta imagen
01:55
of this baby's face, it goes into your eye
49
115330
2000
de la cara de un bebé, llega al ojo
01:57
and it lands on your retina, on the front-end
50
117330
2000
y se coloca en la retina, en las células de
01:59
cells here, the photoreceptors.
51
119330
2000
la parte delantera, los fotoreceptores.
02:01
Then what happens is the retinal circuitry,
52
121330
2000
Entonces los circuitos de la retina,
02:03
the middle part, goes to work on it,
53
123330
2000
en la zona intermedia, empiezan a trabajar
02:05
and what it does is it performs operations
54
125330
2000
y llevan a cabo algunas operaciones,
02:07
on it, it extracts information from it, and it
55
127330
2000
extraen la información y
02:09
converts that information into a code.
56
129330
2000
la convierten en un código.
02:11
And the code is in the form of these patterns
57
131330
2000
Ese código tiene la forma de patrones
02:13
of electrical pulses that get sent
58
133330
2000
de pulsos eléctricos que se envían
02:15
up to the brain, and so the key thing is
59
135330
2000
hacia el cerebro. Lo importante es que
02:17
that the image ultimately gets converted
60
137330
2000
la imagen finalmente se convierte
02:19
into a code. And when I say code,
61
139330
2000
en un código. Digo código
02:21
I do literally mean code.
62
141330
2000
en sentido literal.
02:23
Like this pattern of pulses here actually means "baby's face,"
63
143330
3000
Este patrón de pulsos aquí, se traduce en "cara de bebé".
02:26
and so when the brain gets this pattern
64
146330
2000
Así, cuando el cerebro recibe este patrón
02:28
of pulses, it knows that what was out there
65
148330
2000
de pulsos, sabe que lo que había allá afuera
02:30
was a baby's face, and if it
66
150330
2000
era una cara de bebé. Si recibe
02:32
got a different pattern it would know
67
152330
2000
un patrón diferente, sabrá que
02:34
that what was out there was, say, a dog,
68
154330
2000
lo que había era, por ejemplo, un perro,
02:36
or another pattern would be a house.
69
156330
2000
u otro patrón, podría ser una casa.
02:38
Anyway, you get the idea.
70
158330
2000
Creo que entienden la idea.
02:40
And, of course, in real life, it's all dynamic,
71
160330
2000
Claro, en la vida real todo es muy dinámico,
02:42
meaning that it's changing all the time,
72
162330
2000
o sea que cambia todo el tiempo.
02:44
so the patterns of pulses are changing
73
164330
2000
Los patrones de pulsos cambian
02:46
all the time because the world you're
74
166330
2000
porque el mundo que
02:48
looking at is changing all the time too.
75
168330
3000
miramos también cambia.
02:51
So, you know, it's sort of a complicated
76
171330
2000
Es algo bastante complicado.
02:53
thing. You have these patterns of pulses
77
173330
2000
Tenemos patrones de pulsos
02:55
coming out of your eye every millisecond
78
175330
2000
provenientes de los ojos cada milisegundo
02:57
telling your brain what it is that you're seeing.
79
177330
2000
que dicen al cerebro lo que ven.
02:59
So what happens when a person
80
179330
2000
¿Qué le ocurre a una persona con una
03:01
gets a retinal degenerative disease like
81
181330
2000
enfermedad de la retina como
03:03
macular degeneration? What happens is
82
183330
2000
la degeneración macular? Lo que sucede es
03:05
is that, the front-end cells die,
83
185330
2000
que mueren las células frontales,
03:07
the photoreceptors die, and over time,
84
187330
2000
los fotoreceptores, y con el tiempo,
03:09
all the cells and the circuits that are
85
189330
2000
todas las células y los circuitos
03:11
connected to them, they die too.
86
191330
2000
conectados a ellas mueren también,
03:13
Until the only things that you have left
87
193330
2000
hasta quedar únicamente
03:15
are these cells here, the output cells,
88
195330
2000
estas células, las células de salida,
03:17
the ones that send the signals to the brain,
89
197330
2000
las que mandan las señales al cerebro.
03:19
but because of all that degeneration
90
199330
2000
Pero debido a toda esa degeneración
03:21
they aren't sending any signals anymore.
91
201330
2000
ya no pueden enviar ninguna señal.
03:23
They aren't getting any input, so
92
203330
2000
No tienen ninguna entrada,
03:25
the person's brain no longer gets
93
205330
2000
por tanto el cerebro de la persona ya no
03:27
any visual information --
94
207330
2000
recibe ninguna información;
03:29
that is, he or she is blind.
95
209330
3000
es decir, está ciega.
03:32
So, a solution to the problem, then,
96
212330
2000
Una solución al problema sería entonces
03:34
would be to build a device that could mimic
97
214330
2000
construir un aparato que imitara
03:36
the actions of that front-end circuitry
98
216330
2000
las acciones de los circuitos frontales
03:38
and send signals to the retina's output cells,
99
218330
2000
y enviara señales a las células de salida de la retina,
03:40
and they can go back to doing their
100
220330
2000
de modo que éstas retomaran su
03:42
normal job of sending signals to the brain.
101
222330
2000
función normal de mandar señales al cerebro.
03:44
So this is what we've been working on,
102
224330
2000
Es en esto en lo que trabajamos
03:46
and this is what our prosthetic does.
103
226330
2000
y esto es lo que hace nuestra prótesis.
03:48
So it consists of two parts, what we call
104
228330
2000
Consta de dos partes llamadas
03:50
an encoder and a transducer.
105
230330
2000
codificador y transductor.
03:52
And so the encoder does just
106
232330
2000
Lo que hace el codificador es simplemente
03:54
what I was saying: it mimics the actions
107
234330
2000
lo que dije: imita las acciones
03:56
of the front-end circuitry -- so it takes images
108
236330
2000
de los circuitos frontales capta imágenes
03:58
in and converts them into the retina's code.
109
238330
2000
y las convierte en códigos de retina.
04:00
And then the transducer then makes the
110
240330
2000
Luego el transductor hace que
04:02
output cells send the code on up
111
242330
2000
las células de salida envíen el código
04:04
to the brain, and the result is
112
244330
2000
al cerebro. El resultado es una
04:06
a retinal prosthetic that can produce
113
246330
3000
prótesis de retina que puede producir
04:09
normal retinal output.
114
249330
2000
salida de retina normal.
04:11
So a completely blind retina,
115
251330
2000
Así, una retina completamente ciega,
04:13
even one with no front-end circuitry at all,
116
253330
2000
aunque no tenga ningún circuito frontal,
04:15
no photoreceptors,
117
255330
2000
sin fotoreceptores,
04:17
can now send out normal signals,
118
257330
2000
ahora puede enviar señales normales
04:19
signals that the brain can understand.
119
259330
3000
que el cerebro puede interpretar.
04:22
So no other device has been able
120
262330
2000
Ningún otro aparato ha podido
04:24
to do this.
121
264330
2000
hacer esto.
04:26
Okay, so I just want to take
122
266330
2000
Sólo quiero decir
04:28
a sentence or two to say something about
123
268330
2000
una o dos frases sobre lo que es
04:30
the encoder and what it's doing, because
124
270330
2000
el codificador y lo que hace, porque
04:32
it's really the key part and it's
125
272330
2000
en realidad es la parte central.
04:34
sort of interesting and kind of cool.
126
274330
2000
Es interesante, es genial.
04:36
I'm not sure "cool" is really the right word, but
127
276330
2000
No estoy segura si la palabra "genial" es la correcta,
04:38
you know what I mean.
128
278330
2000
pero Uds. me entienden.
04:40
So what it's doing is, it's replacing
129
280330
2000
Lo que hace es que reemplaza
04:42
the retinal circuitry, really the guts of
130
282330
2000
los circuitos de la retina, osea la esencia
04:44
the retinal circuitry, with a set of equations,
131
284330
2000
de esos circuitos, con un conjunto de ecuaciones
04:46
a set of equations that we can implement
132
286330
2000
que podemos implementar en un chip.
04:48
on a chip. So it's just math.
133
288330
2000
Puras matemáticas.
04:50
In other words, we're not literally replacing
134
290330
3000
En otras palabras, no reemplazamos
04:53
the components of the retina.
135
293330
2000
los componentes de la retina.
04:55
It's not like we're making a little mini-device
136
295330
2000
No hacemos un aparato en miniatura
04:57
for each of the different cell types.
137
297330
2000
para cada uno de los diversos tipos de células.
04:59
We've just abstracted what the
138
299330
2000
Simplemente hemos abstraído el
05:01
retina's doing with a set of equations.
139
301330
2000
funcionamiento de la retina con unas ecuaciones.
05:03
And so, in a way, the equations are serving
140
303330
2000
Las ecuaciones, en cierta forma, sirven
05:05
as sort of a codebook. An image comes in,
141
305330
2000
como diccionario. Llega una imagen,
05:07
goes through the set of equations,
142
307330
3000
pasa por las ecuaciones
05:10
and out comes streams of electrical pulses,
143
310330
2000
y sale una secuencia de pulsos eléctricos,
05:12
just like a normal retina would produce.
144
312330
4000
como los de una retina normal.
05:16
Now let me put my money
145
316330
2000
Ahora permítanme mostrar
05:18
where my mouth is and show you that
146
318330
2000
en la práctica, cómo
05:20
we can actually produce normal output,
147
320330
2000
podemos producir una visión normal.
05:22
and what the implications of this are.
148
322330
2000
Veremos las implicaciones.
05:24
Here are three sets of
149
324330
2000
Aquí hay tres conjuntos de
05:26
firing patterns. The top one is from
150
326330
2000
patrones de señales. La de arriba es de
05:28
a normal animal, the middle one is from
151
328330
2000
un animal normal. La del medio es de
05:30
a blind animal that's been treated with
152
330330
2000
un animal ciego que ha sido tratado con
05:32
this encoder-transducer device, and the
153
332330
2000
el mecanismo codificador-transductor y la
05:34
bottom one is from a blind animal treated
154
334330
2000
inferior es de un animal tratado
05:36
with a standard prosthetic.
155
336330
2000
con una prótesis corriente.
05:38
So the bottom one is the state-of-the-art
156
338330
2000
La última es el sistema más moderno
05:40
device that's out there right now, which is
157
340330
2000
de los existentes en la actualidad,
05:42
basically made up of light detectors,
158
342330
2000
básicamente hecho con detectores de luz,
05:44
but no encoder. So what we did was we
159
344330
2000
sin codificador. Lo que hicimos fue
05:46
presented movies of everyday things --
160
346330
2000
presentar una película sobre cosas corrientes;
05:48
people, babies, park benches,
161
348330
2000
gente, bebés, bancos de parque,
05:50
you know, regular things happening -- and
162
350330
2000
osea, cosas normales que suceden, y
05:52
we recorded the responses from the retinas
163
352330
2000
grabamos las respuestas de las retinas
05:54
of these three groups of animals.
164
354330
2000
de estos tres grupos de animales.
05:56
Now just to orient you, each box is showing
165
356330
2000
Simplemente como orientación, cada cuadro
05:58
the firing patterns of several cells,
166
358330
2000
muestra los patrones de varias células,
06:00
and just as in the previous slides,
167
360330
2000
y, como en las gráficas anteriores,
06:02
each row is a different cell,
168
362330
2000
cada fila es una célula diferente.
06:04
and I just made the pulses a little bit smaller
169
364330
2000
Sólo que aquí reduje un tanto los pulsos
06:06
and thinner so I could show you
170
366330
3000
y los hice más delgados para mostrar
06:09
a long stretch of data.
171
369330
2000
una larga cadena de datos.
06:11
So as you can see, the firing patterns
172
371330
2000
Como pueden ver, los patrones de señales
06:13
from the blind animal treated with
173
373330
2000
de los animales ciegos tratados con
06:15
the encoder-transducer really do very
174
375330
2000
el codificador-transductor,
06:17
closely match the normal firing patterns --
175
377330
2000
realmente se ajustan a los normales;
06:19
and it's not perfect, but it's pretty good --
176
379330
2000
no es perfecto, pero sí bastante bueno.
06:21
and the blind animal treated with
177
381330
2000
Y en el caso del animal ciego tratado
06:23
the standard prosthetic,
178
383330
2000
con la prótesis corriente,
06:25
the responses really don't.
179
385330
2000
las respuestas no se parecen.
06:27
And so with the standard method,
180
387330
3000
Con el método corriente
06:30
the cells do fire, they just don't fire
181
390330
2000
las células sí emiten señales, pero
06:32
in the normal firing patterns because
182
392330
2000
no con los patrones normales, porque
06:34
they don't have the right code.
183
394330
2000
no tienen el código correcto.
06:36
How important is this?
184
396330
2000
¿Qué es lo importante de esto?
06:38
What's the potential impact
185
398330
2000
¿Cuál es el impacto potencial
06:40
on a patient's ability to see?
186
400330
3000
en la capacidad de ver de un paciente?
06:43
So I'm just going to show you one
187
403330
2000
Sólo les mostraré los resultados
06:45
bottom-line experiment that answers this,
188
405330
2000
de un experimento que responde a esto.
06:47
and of course I've got a lot of other data,
189
407330
2000
Claro que tengo muchos más datos;
06:49
so if you're interested I'm happy
190
409330
2000
si tienen interés, me encantaría
06:51
to show more. So the experiment
191
411330
2000
mostrarles más. Éste se llama
06:53
is called a reconstruction experiment.
192
413330
2000
experimento de reconstrucción.
06:55
So what we did is we took a moment
193
415330
2000
Lo que hicimos fue tomar un momento
06:57
in time from these recordings and asked,
194
417330
3000
de esas grabaciones y preguntarnos,
07:00
what was the retina seeing at that moment?
195
420330
2000
¿qué veía la retina en ese momento?
07:02
Can we reconstruct what the retina
196
422330
2000
¿Podríamos reconstruir lo que la retina
07:04
was seeing from the responses
197
424330
2000
veía, a partir de las respuestas
07:06
from the firing patterns?
198
426330
2000
de los patrones de señales?
07:08
So, when we did this for responses
199
428330
3000
Esto lo hicimos con las respuestas
07:11
from the standard method and from
200
431330
3000
del método corriente y con las del
07:14
our encoder and transducer.
201
434330
2000
codificador y transductor.
07:16
So let me show you, and I'm going to
202
436330
2000
Aquí están. Comienzo con
07:18
start with the standard method first.
203
438330
2000
el método corriente, primero.
07:20
So you can see that it's pretty limited,
204
440330
2000
Como pueden ver, es muy imperfecto.
07:22
and because the firing patterns aren't
205
442330
2000
Como los patrones de señales no están
07:24
in the right code, they're very limited in
206
444330
2000
en el código correcto, son muy inadecuados
07:26
what they can tell you about
207
446330
2000
sobre lo que pueden mostrar
07:28
what's out there. So you can see that
208
448330
2000
de lo que había. Se puede ver que
07:30
there's something there, but it's not so clear
209
450330
2000
hay algo ahí, pero no está muy claro
07:32
what that something is, and this just sort of
210
452330
2000
qué es. De esto
07:34
circles back to what I was saying in the
211
454330
2000
hablaba al
07:36
beginning, that with the standard method,
212
456330
2000
principio sobre el método corriente.
07:38
patients can see high-contrast edges, they
213
458330
2000
Los pacientes pueden ver bordes de alto contraste,
07:40
can see light, but it doesn't easily go
214
460330
2000
pueden ver la luz, pero no mucho más
07:42
further than that. So what was
215
462330
2000
que eso. Entonces, ¿Cuál era
07:44
the image? It was a baby's face.
216
464330
3000
la imagen? La cara del bebé.
07:47
So what about with our approach,
217
467330
2000
Y ¿cómo es con nuestro método,
07:49
adding the code? And you can see
218
469330
2000
si se añade el código? Como pueden ver
07:51
that it's much better. Not only can you
219
471330
2000
es mucho mejor. No sólo se puede decir
07:53
tell that it's a baby's face, but you can
220
473330
2000
que es la cara de un bebé, sino que es
07:55
tell that it's this baby's face, which is a
221
475330
2000
la cara de ese bebé, lo cual es ya un reto
07:57
really challenging task.
222
477330
2000
bastante exigente.
07:59
So on the left is the encoder
223
479330
2000
A la izquierda está el del codificador
08:01
alone, and on the right is from an actual
224
481330
2000
solo, y a la derecha, el de una retina
08:03
blind retina, so the encoder and the transducer.
225
483330
2000
ciega, con el codificador y el transductor
08:05
But the key one really is the encoder alone,
226
485330
2000
El elemento clave es el codificador solo,
08:07
because we can team up the encoder with
227
487330
2000
porque se puede conectar con
08:09
the different transducer.
228
489330
2000
un transductor diferente.
08:11
This is just actually the first one that we tried.
229
491330
2000
Este es el primero que ensayamos.
08:13
I just wanted to say something about the standard method.
230
493330
2000
Quisiera decir algo sobre el método corriente.
08:15
When this first came out, it was just a really
231
495330
2000
Cuando salió por primera vez, fue algo muy
08:17
exciting thing, the idea that you
232
497330
2000
emocionante; era la idea de
08:19
even make a blind retina respond at all.
233
499330
3000
poder hacer que una retina ciega respondiera.
08:22
But there was this limiting factor,
234
502330
3000
Pero existía este factor limitador,
08:25
the issue of the code, and how to make
235
505330
2000
el del código y cómo hacer que
08:27
the cells respond better,
236
507330
2000
las células respondieran mejor,
08:29
produce normal responses,
237
509330
2000
que produjeran respuestas normales,
08:31
and so this was our contribution.
238
511330
2000
y ésta es nuestra contribución.
08:33
Now I just want to wrap up,
239
513330
2000
Ahora quiero terminar.
08:35
and as I was mentioning earlier
240
515330
2000
Como dije antes,
08:37
of course I have a lot of other data
241
517330
2000
tengo muchos datos más,
08:39
if you're interested, but I just wanted to give
242
519330
2000
si tienen interés. Todo lo que quería mostrar
08:41
this sort of basic idea
243
521330
2000
era la idea básica
08:43
of being able to communicate
244
523330
3000
de que podemos comunicarnos
08:46
with the brain in its language, and
245
526330
2000
con el cerebro en su lenguaje, y la
08:48
the potential power of being able to do that.
246
528330
3000
capacidad potencial de poder hacerlo.
08:51
So it's different from the motor prosthetics
247
531330
2000
Esto es diferente de las prótesis de movimiento
08:53
where you're communicating from the brain
248
533330
2000
donde la comunicación va del cerebro
08:55
to a device. Here we have to communicate
249
535330
2000
al aparato. Aquí tenemos que comunicarnos
08:57
from the outside world
250
537330
2000
desde el mundo exterior
08:59
into the brain and be understood,
251
539330
2000
hacia el cerebro y lograr que
09:01
and be understood by the brain.
252
541330
2000
éste nos entienda.
09:03
And then the last thing I wanted
253
543330
2000
Lo último que quiero
09:05
to say, really, is to emphasize
254
545330
2000
destacar es que
09:07
that the idea generalizes.
255
547330
2000
la idea se puede generalizar.
09:09
So the same strategy that we used
256
549330
2000
La misma estrategia que usamos
09:11
to find the code for the retina we can also
257
551330
2000
para hallar el código de la retina, también
09:13
use to find the code for other areas,
258
553330
2000
puede usarse para encontrar otros códigos,
09:15
for example, the auditory system and
259
555330
2000
por ejemplo, del sistema auditivo y
09:17
the motor system, so for treating deafness
260
557330
2000
del sistema motriz, para tratar la sordera
09:19
and for motor disorders.
261
559330
2000
y los trastornos de movimiento.
09:21
So just the same way that we were able to
262
561330
2000
De la misma manera que hemos
09:23
jump over the damaged
263
563330
2000
evitado los circuitos
09:25
circuitry in the retina to get to the retina's
264
565330
2000
deteriorados de la retina para llegar a las células
09:27
output cells, we can jump over the
265
567330
2000
de salida, así mismo podremos evitar los
09:29
damaged circuitry in the cochlea
266
569330
2000
circuitos defectuosos de la cóclea
09:31
to get the auditory nerve,
267
571330
2000
para llegar al nervio auditivo,
09:33
or jump over damaged areas in the cortex,
268
573330
2000
o evitar las áreas defectuosas del área motriz de
09:35
in the motor cortex, to bridge the gap
269
575330
3000
la corteza cerebral, para evitar el vacío
09:38
produced by a stroke.
270
578330
2000
dejado por una apoplejía.
09:40
I just want to end with a simple
271
580330
2000
Terminaré con un sencillo
09:42
message that understanding the code
272
582330
2000
mensaje diciendo que entender el código
09:44
is really, really important, and if we
273
584330
2000
es algo realmente muy importante, y si
09:46
can understand the code,
274
586330
2000
podemos entender
09:48
the language of the brain, things become
275
588330
2000
el lenguaje del cerebro, las cosas que
09:50
possible that didn't seem obviously
276
590330
2000
antes no parecían factibles, ahora
09:52
possible before. Thank you.
277
592330
2000
serán posibles. Gracias.
09:54
(Applause)
278
594330
5000
(Aplausos)
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