Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness

Sheila Nirenberg: Une prothèse oculaire pour traiter la cécité

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2011-12-20 ・ TED


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Sheila Nirenberg: Une prothèse oculaire pour traiter la cécité

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Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Elisabeth Buffard Relecteur: Anna Cristiana Minoli
00:15
I study how the brain processes
0
15330
2000
J'étudie comment le cerveau traite l'information.
00:17
information. That is, how it takes
1
17330
2000
C'est-à-dire, comment il reçoit
00:19
information in from the outside world, and
2
19330
2000
les informations du monde extérieur, et
00:21
converts it into patterns of electrical activity,
3
21330
2000
les convertit en modèles d'activité électrique,
00:23
and then how it uses those patterns
4
23330
2000
puis comment il utilise ces modèles
00:25
to allow you to do things --
5
25330
2000
pour vous permettre de faire des choses --
00:27
to see, hear, to reach for an object.
6
27330
2000
voir, entendre, tendre la main pour attraper un objet.
00:29
So I'm really a basic scientist, not
7
29330
2000
Je suis à la base un scientifique,
00:31
a clinician, but in the last year and a half
8
31330
2000
pas un clinicien, mais depuis un an et demi
00:33
I've started to switch over, to use what
9
33330
2000
j'ai commencé à m'engager dans une nouvelle voie,
00:35
we've been learning about these patterns
10
35330
2000
à utiliser ce que nous avons appris de ces modèles
00:37
of activity to develop prosthetic devices,
11
37330
3000
d'activité pour développer des prothèses,
00:40
and what I wanted to do today is show you
12
40330
2000
et aujourd'hui, je voulais vous en montrer
00:42
an example of this.
13
42330
2000
un exemple.
00:44
It's really our first foray into this.
14
44330
2000
C'est vraiment notre première tentative dans ce domaine.
00:46
It's the development of a prosthetic device
15
46330
2000
C'est le développement d'une prothèse
00:48
for treating blindness.
16
48330
2000
pour traiter la cécité.
00:50
So let me start in on that problem.
17
50330
2000
Permettez-moi d'aborder ce problème.
00:52
There are 10 million people in the U.S.
18
52330
2000
Il y a 10 millions de personnes aux États-Unis
00:54
and many more worldwide who are blind
19
54330
2000
et beaucoup d'autres dans le monde qui sont aveugles
00:56
or are facing blindness due to diseases
20
56330
2000
ou qui sont confrontés à la cécité suite à une maladie
00:58
of the retina, diseases like
21
58330
2000
de la rétine, des maladies comme
01:00
macular degeneration, and there's little
22
60330
2000
la dégénérescence maculaire, et il n'y a pas
01:02
that can be done for them.
23
62330
2000
grand chose qu'on puisse faire pour eux.
01:04
There are some drug treatments, but
24
64330
2000
Il y a des traitements médicamenteux, mais
01:06
they're only effective on a small fraction
25
66330
2000
ils ne sont efficaces que sur une petite fraction
01:08
of the population. And so, for the vast
26
68330
2000
de la population. Et donc, pour la grande
01:10
majority of patients, their best hope for
27
70330
2000
majorité des patients, leurs plus grand espoir
01:12
regaining sight is through prosthetic devices.
28
72330
2000
de retrouver la vue repose sur des prothèses.
01:14
The problem is that current prosthetics
29
74330
2000
Le problème est que les prothèses actuelles
01:16
don't work very well. They're still very
30
76330
2000
de fonctionnent pas très bien. Elles sont encore très
01:18
limited in the vision that they can provide.
31
78330
2000
limitées quant à la vision qu'elles procurent.
01:20
And so, you know, for example, with these
32
80330
2000
Et donc, par exemple, avec ces prothèses,
01:22
devices, patients can see simple things
33
82330
2000
les patients peuvent voir des choses simples
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like bright lights and high contrast edges,
34
84330
2000
comme les lumières vives et des bordures à contraste élevé,
01:26
not very much more, so nothing close
35
86330
2000
pas beaucoup plus, donc rien qui se rapproche
01:28
to normal vision has been possible.
36
88330
3000
d'une vision normale n'a été possible.
01:31
So what I'm going to tell you about today
37
91330
2000
Alors ce dont je vais vous parler aujourd'hui
01:33
is a device that we've been working on
38
93330
2000
est une prothèse sur laquelle nous avons travaillé
01:35
that I think has the potential to make
39
95330
2000
et qui je pense peut faire une différence,
01:37
a difference, to be much more effective,
40
97330
2000
en étant beaucoup plus efficace,
01:39
and what I wanted to do is show you
41
99330
2000
et je voulais vous montrer
01:41
how it works. Okay, so let me back up a
42
101330
2000
comment elle fonctionne. Revenons un peu
01:43
little bit and show you how a normal retina
43
103330
2000
en arrière, et je vais vous montrer d'abord comment fonctionne
01:45
works first so you can see the problem
44
105330
2000
une rétine normale pour que vous voyez le problème
01:47
that we were trying to solve.
45
107330
2000
que nous avons tenté de résoudre.
01:49
Here you have a retina.
46
109330
2000
Vous avez ici une rétine.
01:51
So you have an image, a retina, and a brain.
47
111330
2000
Vous avez donc une image, une rétine et un cerveau.
01:53
So when you look at something, like this image
48
113330
2000
Quand vous regardez quelque chose, comme cette image
01:55
of this baby's face, it goes into your eye
49
115330
2000
d'un visage de bébé, elle entre dans votre œil
01:57
and it lands on your retina, on the front-end
50
117330
2000
et atterri sur votre rétine, sur les cellules
01:59
cells here, the photoreceptors.
51
119330
2000
frontales ici, les photorécepteurs.
02:01
Then what happens is the retinal circuitry,
52
121330
2000
Et ensuite, les circuits rétiniens,
02:03
the middle part, goes to work on it,
53
123330
2000
la partie centrale, travaille dessus,
02:05
and what it does is it performs operations
54
125330
2000
et elle effectue des opérations dessus,
02:07
on it, it extracts information from it, and it
55
127330
2000
elle en extrait des informations, et
02:09
converts that information into a code.
56
129330
2000
elle convertit ces informations en code.
02:11
And the code is in the form of these patterns
57
131330
2000
Et le code a la forme de ces modèles
02:13
of electrical pulses that get sent
58
133330
2000
d'impulsions électriques qui sont envoyés
02:15
up to the brain, and so the key thing is
59
135330
2000
au cerveau, et donc la clé est que
02:17
that the image ultimately gets converted
60
137330
2000
l'image est finalement convertie
02:19
into a code. And when I say code,
61
139330
2000
en code. Et quand je dis code,
02:21
I do literally mean code.
62
141330
2000
je veux vraiment dire code littéralement.
02:23
Like this pattern of pulses here actually means "baby's face,"
63
143330
3000
Comme ce modèle d'impulsions électriques ici veut vraiment dire
02:26
and so when the brain gets this pattern
64
146330
2000
"visage de bébé", et donc quand le cerveau reçoit ce modèle
02:28
of pulses, it knows that what was out there
65
148330
2000
d'impulsions, il sait que ce qui était là
02:30
was a baby's face, and if it
66
150330
2000
c'était un visage de bébé, et si
02:32
got a different pattern it would know
67
152330
2000
il recevait un modèle différent il saurait
02:34
that what was out there was, say, a dog,
68
154330
2000
que ce qui était là c'était, disons, un chien,
02:36
or another pattern would be a house.
69
156330
2000
ou un autre modèle serait une maison.
02:38
Anyway, you get the idea.
70
158330
2000
N'importe comment, vous comprenez l'idée.
02:40
And, of course, in real life, it's all dynamic,
71
160330
2000
Et bien sûr, dans la vraie vie, tout est dynamique,
02:42
meaning that it's changing all the time,
72
162330
2000
ce qui signifie que ça change tout le temps,
02:44
so the patterns of pulses are changing
73
164330
2000
les modèles d'impulsions changent donc
02:46
all the time because the world you're
74
166330
2000
tout le temps parce que le monde que
02:48
looking at is changing all the time too.
75
168330
3000
vous voyez change aussi tout le temps.
02:51
So, you know, it's sort of a complicated
76
171330
2000
Vous voyez, c'est plutôt compliqué.
02:53
thing. You have these patterns of pulses
77
173330
2000
Vous avez ces modèles d'impulsions
02:55
coming out of your eye every millisecond
78
175330
2000
qui sortent de votre œil à chaque milliseconde
02:57
telling your brain what it is that you're seeing.
79
177330
2000
et qui disent à votre cerveau ce que vous voyez.
02:59
So what happens when a person
80
179330
2000
Qu'est-ce qui se passe quand quelqu'un
03:01
gets a retinal degenerative disease like
81
181330
2000
a une maladie dégénérative rétinienne comme
03:03
macular degeneration? What happens is
82
183330
2000
le dégénérescence maculaire? Ce qui se passe
03:05
is that, the front-end cells die,
83
185330
2000
c'est que les cellules de surface meurent,
03:07
the photoreceptors die, and over time,
84
187330
2000
les photorécepteurs meurent, et avec le temps,
03:09
all the cells and the circuits that are
85
189330
2000
toutes les cellules et les circuits qui
03:11
connected to them, they die too.
86
191330
2000
y sont connectés meurent aussi.
03:13
Until the only things that you have left
87
193330
2000
Jusqu'à ce que les seules choses qui vous restent
03:15
are these cells here, the output cells,
88
195330
2000
sont les cellules ici, les cellules d'informations,
03:17
the ones that send the signals to the brain,
89
197330
2000
celles qui envoient les signaux au cerveau,
03:19
but because of all that degeneration
90
199330
2000
mais à cause de toute cette dégénérescence
03:21
they aren't sending any signals anymore.
91
201330
2000
elles n'envoient plus de signaux.
03:23
They aren't getting any input, so
92
203330
2000
Elles ne reçoivent plus d'informations, alors
03:25
the person's brain no longer gets
93
205330
2000
le cerveau de la personne ne reçoit plus
03:27
any visual information --
94
207330
2000
d'informations visuelles --
03:29
that is, he or she is blind.
95
209330
3000
c'est-à-dire il ou elle est aveugle.
03:32
So, a solution to the problem, then,
96
212330
2000
Alors, la solution au problème
03:34
would be to build a device that could mimic
97
214330
2000
serait de construire une prothèse qui imiterait
03:36
the actions of that front-end circuitry
98
216330
2000
les actions de ce circuit frontal
03:38
and send signals to the retina's output cells,
99
218330
2000
et enverrait des signaux aux cellules d'informations de la rétine,
03:40
and they can go back to doing their
100
220330
2000
et qu'elles puissent à nouveau remplir leur fonction
03:42
normal job of sending signals to the brain.
101
222330
2000
normale qui est d'envoyer des signaux au cerveau.
03:44
So this is what we've been working on,
102
224330
2000
C'est donc ce sur quoi nous avons travaillé,
03:46
and this is what our prosthetic does.
103
226330
2000
et voici ce que fait notre prothèse.
03:48
So it consists of two parts, what we call
104
228330
2000
Elle consiste en deux parties, ce qu'on appelle
03:50
an encoder and a transducer.
105
230330
2000
un encodeur et un transducteur.
03:52
And so the encoder does just
106
232330
2000
Et l'encodeur fait exactement
03:54
what I was saying: it mimics the actions
107
234330
2000
ce que je disais : il imite les actions
03:56
of the front-end circuitry -- so it takes images
108
236330
2000
des circuits frontaux -- donc il amène des images
03:58
in and converts them into the retina's code.
109
238330
2000
et les convertit dans le code de la rétine.
04:00
And then the transducer then makes the
110
240330
2000
Et puis le transducteur fait
04:02
output cells send the code on up
111
242330
2000
envoyer ce code par les cellules d'informations
04:04
to the brain, and the result is
112
244330
2000
jusqu'au cerveau, et le résultat
04:06
a retinal prosthetic that can produce
113
246330
3000
est que la prothèse rétinienne peut produire
04:09
normal retinal output.
114
249330
2000
un rendu rétinien normal.
04:11
So a completely blind retina,
115
251330
2000
Une rétine complètement aveugle,
04:13
even one with no front-end circuitry at all,
116
253330
2000
même une rétine sans aucun circuit frontal,
04:15
no photoreceptors,
117
255330
2000
aucun photorécepteur,
04:17
can now send out normal signals,
118
257330
2000
peut à présent envoyer des signaux normaux,
04:19
signals that the brain can understand.
119
259330
3000
des signaux que le cerveau peut comprendre.
04:22
So no other device has been able
120
262330
2000
Aucun autre dispositif n'a pu
04:24
to do this.
121
264330
2000
faire ça.
04:26
Okay, so I just want to take
122
266330
2000
Bon je veux simplement dire
04:28
a sentence or two to say something about
123
268330
2000
une phrase ou deux sur l'encodeur
04:30
the encoder and what it's doing, because
124
270330
2000
et ce qu'il fait, parce que
04:32
it's really the key part and it's
125
272330
2000
c'est vraiment un élément clé et
04:34
sort of interesting and kind of cool.
126
274330
2000
il est assez intéressant et sympa.
04:36
I'm not sure "cool" is really the right word, but
127
276330
2000
Je ne suis pas sure que sympa soit le mot qui convient, mais
04:38
you know what I mean.
128
278330
2000
vous voyez ce que je veux dire.
04:40
So what it's doing is, it's replacing
129
280330
2000
Ce qu'il fait, c'est qu'il remplace
04:42
the retinal circuitry, really the guts of
130
282330
2000
les circuits rétiniens, les tripes mêmes
04:44
the retinal circuitry, with a set of equations,
131
284330
2000
des circuits rétiniens, par un ensemble d'équations,
04:46
a set of equations that we can implement
132
286330
2000
un ensemble d'équations que nous implémentons
04:48
on a chip. So it's just math.
133
288330
2000
sur une puce. Ce ne sont donc que des maths.
04:50
In other words, we're not literally replacing
134
290330
3000
En d'autres termes, nous ne remplaçons pas littéralement
04:53
the components of the retina.
135
293330
2000
les composants de la rétine.
04:55
It's not like we're making a little mini-device
136
295330
2000
Ce n'est pas comme si nous faisions un mini-dispositif
04:57
for each of the different cell types.
137
297330
2000
pour chacun des différents types de cellule.
04:59
We've just abstracted what the
138
299330
2000
Nous avons seulement fait une abstraction
05:01
retina's doing with a set of equations.
139
301330
2000
de ce que fait la rétine avec un ensemble d'équations.
05:03
And so, in a way, the equations are serving
140
303330
2000
Et donc, dans un sens, les équations servent
05:05
as sort of a codebook. An image comes in,
141
305330
2000
de manuel du code, en quelque sorte. Une image entre,
05:07
goes through the set of equations,
142
307330
3000
passe par l'ensemble d'équations,
05:10
and out comes streams of electrical pulses,
143
310330
2000
et des flots d'impulsions électriques ressortent,
05:12
just like a normal retina would produce.
144
312330
4000
comme en produirait une rétine normale.
05:16
Now let me put my money
145
316330
2000
Permettez-moi de joindre le geste à la parole
05:18
where my mouth is and show you that
146
318330
2000
et de vous montrer que
05:20
we can actually produce normal output,
147
320330
2000
nous pouvons vraiment produire un rendu normal,
05:22
and what the implications of this are.
148
322330
2000
et quelles sont les implications de tout ceci.
05:24
Here are three sets of
149
324330
2000
Voici trois ensembles
05:26
firing patterns. The top one is from
150
326330
2000
de modèles d’activation. Celui d'en haut
05:28
a normal animal, the middle one is from
151
328330
2000
est celui d'un animal normal, celui du milieu
05:30
a blind animal that's been treated with
152
330330
2000
est celui d'un animal aveugle qu'on a traité avec
05:32
this encoder-transducer device, and the
153
332330
2000
ce dispositif d'encodeur-transducteur, et
05:34
bottom one is from a blind animal treated
154
334330
2000
celui du bas est celui d'un animal aveugle
05:36
with a standard prosthetic.
155
336330
2000
traité avec une prothèse classique.
05:38
So the bottom one is the state-of-the-art
156
338330
2000
Celui d'en bas est le dispositif nec plus ultra
05:40
device that's out there right now, which is
157
340330
2000
qui est actuellement sur le marché, et
05:42
basically made up of light detectors,
158
342330
2000
qui se compose essentiellement de détecteurs de lumière,
05:44
but no encoder. So what we did was we
159
344330
2000
mais n'a pas d'encodeur. Alors ce que nous avons fait,
05:46
presented movies of everyday things --
160
346330
2000
nous avons présenté des films de choses de la vie quotidienne --
05:48
people, babies, park benches,
161
348330
2000
des gens, des bébés, des bancs dans un parc,
05:50
you know, regular things happening -- and
162
350330
2000
vous savez, des choses normales -- et
05:52
we recorded the responses from the retinas
163
352330
2000
nous avons enregistré les réactions des rétines
05:54
of these three groups of animals.
164
354330
2000
de ces trois groupes d'animaux.
05:56
Now just to orient you, each box is showing
165
356330
2000
Juste pour vous donner des repères, chaque case montre
05:58
the firing patterns of several cells,
166
358330
2000
les modèles d'activation de plusieurs cellules,
06:00
and just as in the previous slides,
167
360330
2000
et tout comme dans les diapos précédentes,
06:02
each row is a different cell,
168
362330
2000
chaque rangée est une cellule différente,
06:04
and I just made the pulses a little bit smaller
169
364330
2000
et j'ai seulement réduit les impulsions
06:06
and thinner so I could show you
170
366330
3000
et je les ai rendues plus minces pour vous montrer
06:09
a long stretch of data.
171
369330
2000
tout un ensemble de données.
06:11
So as you can see, the firing patterns
172
371330
2000
Et comme vous pouvez le voir, les modèles d’activation
06:13
from the blind animal treated with
173
373330
2000
de l'animal aveugle traité avec
06:15
the encoder-transducer really do very
174
375330
2000
l'encodeur-transducteur sont vraiment très proches
06:17
closely match the normal firing patterns --
175
377330
2000
des modèles d’activation normaux --
06:19
and it's not perfect, but it's pretty good --
176
379330
2000
et ce n'est pas parfait, mais c'est plutôt bien.
06:21
and the blind animal treated with
177
381330
2000
et l'animal aveugle traité
06:23
the standard prosthetic,
178
383330
2000
avec la prothèse classique,
06:25
the responses really don't.
179
385330
2000
les réactions ne sont pas du tout bonnes.
06:27
And so with the standard method,
180
387330
3000
Et donc avec la méthode classique,
06:30
the cells do fire, they just don't fire
181
390330
2000
les cellules 's'activent, mais elles ne s'activent pas
06:32
in the normal firing patterns because
182
392330
2000
selon les modèles normaux parce que
06:34
they don't have the right code.
183
394330
2000
elles n'ont pas le bon code.
06:36
How important is this?
184
396330
2000
Quelle importance cela a-t-il?
06:38
What's the potential impact
185
398330
2000
Quel est l'impact potentiel
06:40
on a patient's ability to see?
186
400330
3000
sur la capacité de voir du patient?
06:43
So I'm just going to show you one
187
403330
2000
Je vais juste vous montrer
06:45
bottom-line experiment that answers this,
188
405330
2000
une expérience de base qui apporte une réponse
06:47
and of course I've got a lot of other data,
189
407330
2000
et bien sûr j'ai beaucoup d’autres données,
06:49
so if you're interested I'm happy
190
409330
2000
alors si ça vous intéresse, je serais ravie
06:51
to show more. So the experiment
191
411330
2000
de vous en montrer plus. On appelle donc cette expérience
06:53
is called a reconstruction experiment.
192
413330
2000
une expérience de reconstruction.
06:55
So what we did is we took a moment
193
415330
2000
Nous avons pris un moment donné
06:57
in time from these recordings and asked,
194
417330
3000
de ces enregistrements et avons posé la question suivante :
07:00
what was the retina seeing at that moment?
195
420330
2000
que voyait la rétine à ce moment-là?
07:02
Can we reconstruct what the retina
196
422330
2000
Pouvons-nous reconstruire ce que la rétine
07:04
was seeing from the responses
197
424330
2000
voyait à partir des réactions
07:06
from the firing patterns?
198
426330
2000
aux modèles d’activation?
07:08
So, when we did this for responses
199
428330
3000
Cela quand nous avons travaillé sur les réactions
07:11
from the standard method and from
200
431330
3000
à la méthode classique et
07:14
our encoder and transducer.
201
434330
2000
à notre encodeur et transducteur.
07:16
So let me show you, and I'm going to
202
436330
2000
Permettez-moi de vous le montrer, et je commencerai
07:18
start with the standard method first.
203
438330
2000
par la méthode classique.
07:20
So you can see that it's pretty limited,
204
440330
2000
Vous voyez que c'est plutôt limité,
07:22
and because the firing patterns aren't
205
442330
2000
et parce que les modèles d’activation ne sont pas
07:24
in the right code, they're very limited in
206
444330
2000
dans le bon code, ils sont très limités quant à
07:26
what they can tell you about
207
446330
2000
ce qu'ils peuvent dire
07:28
what's out there. So you can see that
208
448330
2000
sur ce qu'il y a là dehors. Vous pouvez voir
07:30
there's something there, but it's not so clear
209
450330
2000
qu'il y a quelque chose là, mais il est difficile
07:32
what that something is, and this just sort of
210
452330
2000
de savoir ce que c'est, et dans un sens
07:34
circles back to what I was saying in the
211
454330
2000
cela nous ramène à ce que je disais au début,
07:36
beginning, that with the standard method,
212
456330
2000
qu'avec la méthode classique,
07:38
patients can see high-contrast edges, they
213
458330
2000
les patients peuvent voir des bords au contraste élevé,
07:40
can see light, but it doesn't easily go
214
460330
2000
ils peuvent voir de la lumière, mais
07:42
further than that. So what was
215
462330
2000
ça ne va pas beaucoup plus loin. Alors,
07:44
the image? It was a baby's face.
216
464330
3000
quelle était cette image? C'était le visage d'un bébé.
07:47
So what about with our approach,
217
467330
2000
Et avec notre approche,
07:49
adding the code? And you can see
218
469330
2000
en ajoutant le code? Et vous pouvez voir
07:51
that it's much better. Not only can you
219
471330
2000
que c'est beaucoup mieux. Non seulement vous pouvez
07:53
tell that it's a baby's face, but you can
220
473330
2000
dire que c'est un visage de bébé, mais vous pouvez
07:55
tell that it's this baby's face, which is a
221
475330
2000
dire que c'est le visage de ce bébé,
07:57
really challenging task.
222
477330
2000
ce qui est une tâche vraiment difficile.
07:59
So on the left is the encoder
223
479330
2000
Donc à gauche vous voyez l'encodeur seul,
08:01
alone, and on the right is from an actual
224
481330
2000
et à droite c'est une véritable rétine aveugle,
08:03
blind retina, so the encoder and the transducer.
225
483330
2000
donc avec l'encodeur et le transducteur.
08:05
But the key one really is the encoder alone,
226
485330
2000
Mais la clé est en fait l'encodeur seul,
08:07
because we can team up the encoder with
227
487330
2000
parce que nous pouvons le coupler avec
08:09
the different transducer.
228
489330
2000
un transducteur différent.
08:11
This is just actually the first one that we tried.
229
491330
2000
C'est en fait le premier que nous avons essayé.
08:13
I just wanted to say something about the standard method.
230
493330
2000
Je voulais dire quelque chose sur la méthode classique.
08:15
When this first came out, it was just a really
231
495330
2000
Quand c'est sorti pour la première fois, c'était
08:17
exciting thing, the idea that you
232
497330
2000
vraiment enthousiasmant, l'idée que vous
08:19
even make a blind retina respond at all.
233
499330
3000
pouviez obtenir une réaction quelconque de la rétine.
08:22
But there was this limiting factor,
234
502330
3000
Mais il y avait un facteur limitatif,
08:25
the issue of the code, and how to make
235
505330
2000
le problème du code, et comment faire
08:27
the cells respond better,
236
507330
2000
que les cellules répondent mieux.
08:29
produce normal responses,
237
509330
2000
produisent des réactions normales,
08:31
and so this was our contribution.
238
511330
2000
et c'était donc notre contribution.
08:33
Now I just want to wrap up,
239
513330
2000
Je voudrais maintenant terminer,
08:35
and as I was mentioning earlier
240
515330
2000
et comme je le disais plus tôt,
08:37
of course I have a lot of other data
241
517330
2000
bien sûr j'ai beaucoup d'autres données
08:39
if you're interested, but I just wanted to give
242
519330
2000
si ça vous intéresse, mais je voulais donner
08:41
this sort of basic idea
243
521330
2000
cette idée générale
08:43
of being able to communicate
244
523330
3000
de la capacité de communiquer
08:46
with the brain in its language, and
245
526330
2000
avec le cerveau dans sa langue, et
08:48
the potential power of being able to do that.
246
528330
3000
la puissance potentielle de pouvoir le faire.
08:51
So it's different from the motor prosthetics
247
531330
2000
C'est donc différent des prothèses motorisées
08:53
where you're communicating from the brain
248
533330
2000
dans lesquelles on communique depuis le cerveau
08:55
to a device. Here we have to communicate
249
535330
2000
vers un appareil. Ici nous devons communiquer
08:57
from the outside world
250
537330
2000
depuis le monde extérieur
08:59
into the brain and be understood,
251
539330
2000
jusque dans le cerveau et être compris,
09:01
and be understood by the brain.
252
541330
2000
et être compris par le cerveau.
09:03
And then the last thing I wanted
253
543330
2000
Et la dernière chose que je voulais
09:05
to say, really, is to emphasize
254
545330
2000
dire en fait, c'est insister
09:07
that the idea generalizes.
255
547330
2000
sur le fait que l'idée se généralise.
09:09
So the same strategy that we used
256
549330
2000
La même stratégie que nous avons employée
09:11
to find the code for the retina we can also
257
551330
2000
pour trouver le code pour la rétine peut aussi
09:13
use to find the code for other areas,
258
553330
2000
être employée pour trouver le code pour d'autres zones,
09:15
for example, the auditory system and
259
555330
2000
par exemple le système auditif et
09:17
the motor system, so for treating deafness
260
557330
2000
le système moteur, donc pour traiter la surdité
09:19
and for motor disorders.
261
559330
2000
et les désordres moteurs.
09:21
So just the same way that we were able to
262
561330
2000
Tout comme nous avons pu
09:23
jump over the damaged
263
563330
2000
contourner les circuits endommagés
09:25
circuitry in the retina to get to the retina's
264
565330
2000
de la rétine pour arriver à ses cellules de production,
09:27
output cells, we can jump over the
265
567330
2000
nous pouvons contourner
09:29
damaged circuitry in the cochlea
266
569330
2000
les circuits endommagés dans la cochlée
09:31
to get the auditory nerve,
267
571330
2000
pour atteindre le nerf auditif,
09:33
or jump over damaged areas in the cortex,
268
573330
2000
ou contourner les zones endommagées dans le cortex,
09:35
in the motor cortex, to bridge the gap
269
575330
3000
dans le cortex moteur, pour palier au manque
09:38
produced by a stroke.
270
578330
2000
résultant d'une attaque.
09:40
I just want to end with a simple
271
580330
2000
Je veux terminer par un message simple :
09:42
message that understanding the code
272
582330
2000
comprendre le code est très
09:44
is really, really important, and if we
273
584330
2000
très important, et si
09:46
can understand the code,
274
586330
2000
nous pouvons comprendre le code,
09:48
the language of the brain, things become
275
588330
2000
le langage du cerveau, les choses qui ne semblaient pas
09:50
possible that didn't seem obviously
276
590330
2000
possibles à première vue le deviennent.
09:52
possible before. Thank you.
277
592330
2000
Merci.
09:54
(Applause)
278
594330
5000
(Applaudissements)
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