Janet Iwasa: How animations can help scientists test a hypothesis

65,746 views ・ 2014-08-07

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Paula Puskadi Lektor: Lilla Kovács
00:12
Take a look at this drawing.
0
12710
1869
Nézd csak ezt a rajzot.
00:14
Can you tell what it is?
1
14579
1604
Meg tudod mondani, hogy ez mi ?
00:16
I'm a molecular biologist by training,
2
16183
2747
Én egy molekuláris biológus vagyok képzésem szerint,
00:18
and I've seen a lot of these kinds of drawings.
3
18930
2603
és sok ehhez hasonló rajzot láttam.
00:21
They're usually referred to as a model figure,
4
21533
3092
Általában, modell figuraként említik,
00:24
a drawing that shows how we think
5
24625
1734
a rajz pedig azt mutatja, ahogy elképzeljük,
00:26
a cellular or molecular process occurs.
6
26359
2664
az egysejtes vagy molekuláris folyamat lejátszódását.
00:29
This particular drawing is of a process
7
29023
2499
Ez a rajz, éppen egy folyamatról,
00:31
called clathrin-mediated endocytosis.
8
31522
4323
a clathrin-közvetített endocytosisról szól.
00:35
It's a process by which a molecule can get
9
35845
2610
Az a folyamat, ahogy a molekula képes
00:38
from the outside of the cell to the inside
10
38455
2238
a sejt külsejétől, belülre kerülni
00:40
by getting captured in a bubble or a vesicle
11
40693
2537
egy buborékba zárva, vagy cisztában
00:43
that then gets internalized by the cell.
12
43230
2820
ami aztán bekerül a sejtbe.
00:46
There's a problem with this drawing, though,
13
46050
1835
Azonban egy gond van ezzel a rajzzal,
00:47
and it's mainly in what it doesn't show.
14
47885
2632
főleg amiatt, amit nem mutat.
00:50
From lots of experiments,
15
50517
1465
Több kísérletezés után,
00:51
from lots of different scientists,
16
51982
1835
különféle tudósoktól,
00:53
we know a lot about what these molecules look like,
17
53817
2996
sokat tudunk arról, hogy miként néznek ki ezek a molekulák,
00:56
how they move around in the cell,
18
56813
1682
hogyan mozognak a sejtben,
00:58
and that this is all taking place
19
58495
1825
és, hogy mindez
01:00
in an incredibly dynamic environment.
20
60320
2990
egy nagyon dinamikus környezetben játszódik le.
01:03
So in collaboration with a clathrin expert Tomas Kirchhausen,
21
63310
3473
Így a clathrin szakértővel, Tomas Kirchhausennel együttműködve,
01:06
we decided to create a new kind of model figure
22
66783
2319
elhatároztuk, hogy készítünk egy új típusmodellt,
01:09
that showed all of that.
23
69102
2024
ami mindezt megmutatja.
01:11
So we start outside of the cell.
24
71126
1736
Nos, a sejten kívül kezdjük.
01:12
Now we're looking inside.
25
72862
1648
Aztán betekintünk.
01:14
Clathrin are these three-legged molecules
26
74510
2080
A clathrinek, melyek háromlábú molekulák,
01:16
that can self-assemble into soccer-ball-like shapes.
27
76590
3288
és maguktól összeállnak egy futball-labda szerű alakzatba.
01:19
Through connections with a membrane,
28
79878
1697
Kapcsolatok révén, egy membránnal,
01:21
clathrin is able to deform the membrane
29
81575
2167
a clathrin, képes eldeformálni a membránt
01:23
and form this sort of a cup
30
83742
1413
és egy pohárka félét formálva
01:25
that forms this sort of a bubble, or a vesicle,
31
85155
2307
kialakít egy afféle buborékot, vagy cisztát,
01:27
that's now capturing some of the proteins
32
87462
1784
ami, most rabul ejt néhány proteint,
01:29
that were outside of the cell.
33
89246
1654
melyek a sejten kívül voltak.
01:30
Proteins are coming in now that basically pinch off this vesicle,
34
90900
3498
A fehérjék most jönnek , hogy alapjában, lecsípjék ezt a cisztát,
01:34
making it separate from the rest of the membrane,
35
94398
2584
elkülönítve a hártya többi felétől,
01:36
and now clathrin is basically done with its job,
36
96982
2392
és így a clathrin végzett a feladatával,
01:39
and so proteins are coming in now —
37
99374
1238
és most fehérjék jönnek be
01:40
we've covered them yellow and orange —
38
100612
1946
sárga, és narancs színnel jelölve
01:42
that are responsible for taking apart this clathrin cage.
39
102558
2542
melyek, a clathrin ketrec szétszedéséért felelősek.
01:45
And so all of these proteins can get basically recycled
40
105100
3282
Így mind a proteinok, alapjában, újrahasznosíthatóak,
01:48
and used all over again.
41
108382
1536
és újra is vannak használva.
01:49
These processes are too small to be seen directly,
42
109918
3409
Ezek a folyamatok túl kicsik ahhoz, hogy közvetlenül láthatóak legyenek,
01:53
even with the best microscopes,
43
113327
1832
még a legjobb mikroszkópokkal is,
01:55
so animations like this provide a really powerful way
44
115159
2631
így ilyen animáció, mint ez, hatékony utat kínál arra,
01:57
of visualizing a hypothesis.
45
117790
3018
hogy ábrázolhasson egy hipotézist.
02:00
Here's another illustration,
46
120808
1846
Itt egy másik illusztráció,
02:02
and this is a drawing of how a researcher might think
47
122654
2736
és ez egy rajz arról, hogy miként képzeli a kutató
02:05
that the HIV virus gets into and out of cells.
48
125390
3505
ahogy a HIV vírus be, és kikerül a sejtekből.
02:08
And again, this is a vast oversimplification
49
128895
2519
Megint, ez egy óriási leegyszerűsítése,
02:11
and doesn't begin to show
50
131414
1744
pedig, még nem kezd mutatkozni,
02:13
what we actually know about these processes.
51
133158
2482
hogy valójában, mit is tudunk ezekről a folyamatokról.
02:15
You might be surprised to know
52
135640
2215
Talán meglepő tudni,
02:17
that these simple drawings are the only way
53
137855
2767
hogy ezek az egyszerű rajzok az egyetlen módja annak,
02:20
that most biologists visualize their molecular hypotheses.
54
140622
3832
ahogy a legtöbb biológus el tudja képzelni a molekuláris hipotézisét.
02:24
Why?
55
144454
1028
Miért?
02:25
Because creating movies of processes
56
145482
1990
Mert filmeket készíteni a folyamatokról,
02:27
as we think they actually occur is really hard.
57
147472
3014
ahogyan elképzeljük azokat, valójában nagyon nehéz.
02:30
I spent months in Hollywood learning 3D animation software,
58
150486
3633
Hónapokat töltöttem Hollywoodban, a 3D-s szoftver elsajátításával,
02:34
and I spend months on each animation,
59
154119
2281
és hónapokat szintén, minden animáción,
02:36
and that's just time that most researchers can't afford.
60
156400
3350
és ez pont az az idő, amit a kutatók nem engedhetnek meg maguknak.
02:39
The payoffs can be huge, though.
61
159750
2200
De óriási a megtérülés.
02:41
Molecular animations are unparalleled
62
161950
2384
A molekuláris animációknak párja sincs,
02:44
in their ability to convey a great deal of information
63
164334
3441
arra a képességre, hogy nagy adag információt közvetítsen
02:47
to broad audiences with extreme accuracy.
64
167775
3592
óriási közönségeknek, rendkívüli pontossággal.
02:51
And I'm working on a new project now
65
171367
1503
Most egy új projekten dolgozom,
02:52
called "The Science of HIV"
66
172870
1438
A HIV tudományának hívják,
02:54
where I'll be animating the entire life cycle
67
174308
2362
aminek a teljes élettartamát fogom animálni
02:56
of the HIV virus as accurately as possible
68
176670
3104
a HIV vírusnak, amilyen pontosan csak lehet,
02:59
and all in molecular detail.
69
179774
1961
és mindezt, molekuláris részletességgel.
03:01
The animation will feature data
70
181735
2151
Ez az animáció adatokat fog közvetíteni,
03:03
from thousands of researchers collected over decades,
71
183886
2976
tudósok ezreitől, évtizedek gyűjtéseiből,
03:06
data on what this virus looks like,
72
186862
3080
adatok arról, hogy miként néz ki ez a vírus,
03:09
how it's able to infect cells in our body,
73
189942
3088
hogyan képes megfertőzni a sejteket a testünkben,
03:13
and how therapeutics are helping to combat infection.
74
193030
3972
és hogy tudjuk a terápia segítségével leküzdeni a fertőzést.
03:17
Over the years, I found that animations
75
197002
2329
Az évek folyamán azt találtam, hogy az animációk
03:19
aren't just useful for communicating an idea,
76
199331
2819
nemcsak az elképzelések közvetítésére hasznosak,
03:22
but they're also really useful
77
202150
1496
hanem megfelelnek
03:23
for exploring a hypothesis.
78
203646
2312
a hipotézisek körbejárására is.
03:25
Biologists for the most part are still using a paper and pencil
79
205958
3194
A legtöbb biológus, még mindig papírral és ceruzával dolgozik,
03:29
to visualize the processes they study,
80
209152
2222
hogy ábrázolja a tanulmányozott folyamatokat,
03:31
and with the data we have now, that's just not good enough anymore.
81
211374
3480
és azzal az adat halmazzal, amivel dolgozunk, így már nem alkalmas.
03:34
The process of creating an animation
82
214854
2416
Egy animáció folyamatának a megalkotása
03:37
can act as a catalyst that allows researchers
83
217270
2657
katalizátorként is hathat, mely megengedi a kutatóknak,
03:39
to crystalize and refine their own ideas.
84
219927
2951
hogy kikristályosítsák, és finomítsák az elképzeléseiket.
03:42
One researcher I worked with
85
222878
1784
Egyik kutató, akivel dolgoztam, aki a
03:44
who works on the molecular mechanisms
86
224662
1776
molekuláris mechanizmusokon dolgozik
03:46
of neurodegenerative diseases
87
226438
1784
a neurodegeneratív betegségekkel
03:48
came up with experiments that were related
88
228222
1978
kísérleteket állít elő, melyek kapcsolatban vannak
03:50
directly to the animation that she and I worked on together,
89
230200
2983
közvetlenül az animációval, melyen együtt dolgoztunk,
03:53
and in this way, animation can feed back into the research process.
90
233183
4121
így az animáció visszajelzés a kutatási folyamatban.
03:57
I believe that animation can change biology.
91
237304
2853
Hiszem, hogy az animáció, nagy változást hoz a biológiába.
04:00
It can change the way that we communicate with one another,
92
240157
2568
Megjavítja a köztes kommunikációt,
04:02
how we explore our data
93
242725
1623
ahogy feltárjuk az adatainkat,
04:04
and how we teach our students.
94
244348
1327
ahogy tanítjuk a diákokat.
04:05
But for that change to happen,
95
245675
1454
Hogy a változás létrejöjjön,
04:07
we need more researchers creating animations,
96
247129
3157
több animációt készítő kutatóra van szükségünk,
04:10
and toward that end, I brought together a team
97
250286
2255
és ezért összehoztam egy csapat
04:12
of biologists, animators and programmers
98
252541
3137
biológust, animátort, és programozót,
04:15
to create a new, free, open-source software —
99
255678
3047
hogy egy új, szabad, nyílt forrású szoftvert,
04:18
we call it Molecular Flipbook —
100
258725
1904
a "Molekuláris Felcsapható Könyv" -et,
04:20
that's created just for biologists
101
260629
1896
amit a biológusoknak hoztunk létre,
04:22
just to create molecular animations.
102
262525
3545
hogy molekuláris animációkat alkossunk.
04:26
From our testing, we've found that it only takes 15 minutes
103
266070
3712
A próbáinkból azt találtuk, hogy csak 15 percbe kerül
04:29
for a biologist who has never touched animation software before
104
269782
3268
egy biológusnak, aki soha nem használt animációs szoftvert ez előtt,
04:33
to create her first molecular animation
105
273050
2736
hogy létrehozza az első molekuláris animációját
04:35
of her own hypothesis.
106
275786
1522
az első hipotéziséről.
04:37
We're also building an online database
107
277308
2150
Szintén építünk egy online adatbázist,
04:39
where anyone can view, download and contribute
108
279458
2775
amit bárki meg tud nézni, letölteni, vagy hozzátenni
04:42
their own animations.
109
282233
1616
a saját animációját.
04:43
We're really excited to announce
110
283849
1971
Igazán izgatottak vagyunk bejelenteni,
04:45
that the beta version of the molecular animation
111
285820
2462
hogy a molekuláris animáció béta verziója,
04:48
software toolkit will be available for download today.
112
288282
4208
a szoftver készlet a mai napon, már letöltésre kész.
04:52
We are really excited to see what biologists will create with it
113
292490
2743
Izgalmas látni, hogy mit fognak a biológusaink alkotni,
04:55
and what new insights they're able to gain
114
295233
2056
és milyen más új bepillantást nyerhetnek
04:57
from finally being able to animate
115
297289
1481
azáltal, hogy animálhatják
04:58
their own model figures.
116
298770
1703
a saját modellező figuráikat.
05:00
Thank you.
117
300473
2240
Köszönöm.
05:02
(Applause)
118
302713
3158
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7