Neil Burgess: How your brain tells you where you are

120,734 views ・ 2012-02-06

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Peter Szombati Lektor: Anna Patai
00:15
When we park in a big parking lot,
0
15260
2000
Amikor megállunk egy nagy parkolóban,
00:17
how do we remember where we parked our car?
1
17260
2000
honnan tudjuk, pontosan hol van az autónk?
00:19
Here's the problem facing Homer.
2
19260
3000
Homer is ezzel a problémával szembesül.
00:22
And we're going to try to understand
3
22260
2000
És most megnézzük,
00:24
what's happening in his brain.
4
24260
2000
mi is történik az agyában.
00:26
So we'll start with the hippocampus, shown in yellow,
5
26260
2000
Kezdjük a hippokampusznál, a képen sárgával jelölve.
00:28
which is the organ of memory.
6
28260
2000
Ez az emlékezet szerve.
00:30
If you have damage there, like in Alzheimer's,
7
30260
2000
Ha az agynak ez a része megsérül, mint az Alzheimer-kór
00:32
you can't remember things including where you parked your car.
8
32260
2000
esetében, akkor képtelenné válunk emlékezni bizonyos dolgokra, többek között arra is, hogy hol a kocsink.
00:34
It's named after Latin for "seahorse,"
9
34260
2000
Latinul a szó tengeri csikót jelent,
00:36
which it resembles.
10
36260
2000
és hasonlít is rá.
00:38
And like the rest of the brain, it's made of neurons.
11
38260
2000
Neuronokból épül fel, csakúgy, mint az agy többi része.
00:40
So the human brain
12
40260
2000
Tehát az emberi agy
00:42
has about a hundred billion neurons in it.
13
42260
2000
körülbelül százmilliárd neuronból áll.
00:44
And the neurons communicate with each other
14
44260
3000
És ezek a neuronok elektromos impulzusokat küldenek
00:47
by sending little pulses or spikes of electricity
15
47260
2000
az egymást összekötő idegrostokon keresztül,
00:49
via connections to each other.
16
49260
2000
így kommunikálva egymással.
00:51
The hippocampus is formed of two sheets of cells,
17
51260
3000
A hippokampusz két sejtrétegből áll,
00:54
which are very densely interconnected.
18
54260
2000
amelyek nagyon sűrűn kapcsolódnak.
00:56
And scientists have begun to understand
19
56260
2000
A tudósok mostanában kezdték megérteni,
00:58
how spatial memory works
20
58260
2000
hogy működik a helyismereti emlékezet,
01:00
by recording from individual neurons
21
60260
2000
úgy, hogy egyes neuronok aktivitását mérték
01:02
in rats or mice
22
62260
2000
patkányokban és egerekben,
01:04
while they forage or explore an environment
23
64260
2000
amikor az állatok felmérnek és felfedeznek egy környezetet
01:06
looking for food.
24
66260
2000
élelmet keresve.
01:08
So we're going to imagine we're recording from a single neuron
25
68260
3000
Most képzeljük azt, hogy figyeljük egy neuron aktivitását
01:11
in the hippocampus of this rat here.
26
71260
3000
ennek a patkánynak a hippokampuszában,
01:14
And when it fires a little spike of electricity,
27
74260
2000
és amikor egy kis elektromos kisülést hoz létre,
01:16
there's going to be a red dot and a click.
28
76260
3000
azt egy vörös pöttyel és egy kattanással jelezzük.
01:19
So what we see
29
79260
2000
Amint az jól látszik,
01:21
is that this neuron knows
30
81260
2000
a neuron tudja,
01:23
whenever the rat has gone into one particular place in its environment.
31
83260
3000
amikor a patkány egy bizonyos helyre ér,
01:26
And it signals to the rest of the brain
32
86260
2000
és jelez az agy többi részének
01:28
by sending a little electrical spike.
33
88260
3000
a már említett elektromos impulzussal.
01:31
So we could show the firing rate of that neuron
34
91260
3000
Most láthatjuk a neuron kisülési sebességét
01:34
as a function of the animal's location.
35
94260
2000
az állat helyzetének függvényében.
01:36
And if we record from lots of different neurons,
36
96260
2000
Ha sok különböző neuron aktivitását mérjük,
01:38
we'll see that different neurons fire
37
98260
2000
láthatjuk, hogy más neuronok sülnek ki,
01:40
when the animal goes in different parts of its environment,
38
100260
2000
amikor az állat más helyre ér a környezetében,
01:42
like in this square box shown here.
39
102260
2000
mint ahogy ebben a négyzetben látszik is.
01:44
So together they form a map
40
104260
2000
Összességében egy térképet formálnak,
01:46
for the rest of the brain,
41
106260
2000
az agy többi részének,
01:48
telling the brain continually,
42
108260
2000
és folyamatosan tájékoztatják az agyat arról,
01:50
"Where am I now within my environment?"
43
110260
2000
"Hol vagyok most a környezetemben?"
01:52
Place cells are also being recorded in humans.
44
112260
3000
E "helysejtek" aktivitását embereknél is mérték.
01:55
So epilepsy patients sometimes need
45
115260
2000
Epilepsziásoknál néha mérik az agy
01:57
the electrical activity in their brain monitoring.
46
117260
3000
elektromos aktivitását.
02:00
And some of these patients played a video game
47
120260
2000
Néhányuk videojátékot játszott,
02:02
where they drive around a small town.
48
122260
2000
amelyben egy kisvárosban kellett közlekedniük.
02:04
And place cells in their hippocampi would fire, become active,
49
124260
3000
A helysejtek a hippokampuszukban aktivizálódnak, kisülnek,
02:07
start sending electrical impulses
50
127260
3000
elektromos impulzusokat küldenek,
02:10
whenever they drove through a particular location in that town.
51
130260
3000
amikor egy bizonyos helyre érnek a városban.
02:13
So how does a place cell know
52
133260
2000
Honnan tudja egy helysejt,
02:15
where the rat or person is within its environment?
53
135260
3000
hol van a patkány vagy az ember a környezetében?
02:18
Well these two cells here
54
138260
2000
Ha ezt a két sejtet nézzük,
02:20
show us that the boundaries of the environment
55
140260
2000
akkor láthatjuk, hogy a tér határai
02:22
are particularly important.
56
142260
2000
kiemelt fontosságúak.
02:24
So the one on the top
57
144260
2000
A fölső sejt akkor sül ki,
02:26
likes to fire sort of midway between the walls
58
146260
2000
amikor körülbelül a két fal közé ér
02:28
of the box that their rat's in.
59
148260
2000
a patkány a dobozban.
02:30
And when you expand the box, the firing location expands.
60
150260
3000
Ha kibővítjük a helyet a dobozban, akkor a kisülési hely is bővül.
02:33
The one below likes to fire
61
153260
2000
Az alsó sejt akkor sül ki,
02:35
whenever there's a wall close by to the south.
62
155260
3000
amikor déli irányban egy fal közeledik.
02:38
And if you put another wall inside the box,
63
158260
2000
Ha még egy falat berakunk a dobozba,
02:40
then the cell fires in both place
64
160260
2000
a sejt mindkét helyen kisül,
02:42
wherever there's a wall to the south
65
162260
2000
mindig, amikor déli irányban falat észlel
02:44
as the animal explores around in its box.
66
164260
3000
a patkány a dobozban.
02:48
So this predicts
67
168260
2000
Azt a következtetést vonhatjuk le,
02:50
that sensing the distances and directions of boundaries around you --
68
170260
2000
hogy a távolságok, irányok és határok érzékelése
02:52
extended buildings and so on --
69
172260
2000
a minket körülvevő térben
02:54
is particularly important for the hippocampus.
70
174260
3000
kiemelten fontos a hippokampusz számára.
02:57
And indeed, on the inputs to the hippocampus,
71
177260
2000
A hippokampusz bemeneteinél
02:59
cells are found which project into the hippocampus,
72
179260
2000
olyan sejteket találunk, amelyek a hippokampusznak szolgáltatnak információt,
03:01
which do respond exactly
73
181260
2000
és ezen sejtek pontosan
03:03
to detecting boundaries or edges
74
183260
3000
a határokat, és a széleket érzékelik
03:06
at particular distances and directions
75
186260
2000
bizonyos távolságokban és irányokban,
03:08
from the rat or mouse
76
188260
2000
ahogy a patkány vagy az egér
03:10
as it's exploring around.
77
190260
2000
felméri környezetét.
03:12
So the cell on the left, you can see,
78
192260
2000
A baloldali sejt tehát, ahogy látják
03:14
it fires whenever the animal gets near
79
194260
2000
kisül, amikor az állat közel kerül
03:16
to a wall or a boundary to the east,
80
196260
3000
egy falhoz vagy határvonalhoz keleti irányban,
03:19
whether it's the edge or the wall of a square box
81
199260
3000
legyen az egy szél vagy négyzet alakú doboz fala,
03:22
or the circular wall of the circular box
82
202260
2000
egy kör alakú doboz fala,
03:24
or even the drop at the edge of a table, which the animals are running around.
83
204260
3000
vagy akár egy asztal szélén a mélység.
03:27
And the cell on the right there
84
207260
2000
A jobboldali sejt pedig
03:29
fires whenever there's a boundary to the south,
85
209260
2000
kisül, amikor határvonal található déli irányban,
03:31
whether it's the drop at the edge of the table or a wall
86
211260
2000
akár az asztal széléről, akár falról beszélünk,
03:33
or even the gap between two tables that are pulled apart.
87
213260
3000
de kiváltja a reakciót a rés két asztal között, amelyeket kicsit elhúztunk egymás mellől.
03:36
So that's one way in which we think
88
216260
2000
Ez tehát az egyik része a mechanizmusnak,
03:38
place cells determine where the animal is as it's exploring around.
89
218260
3000
amiről a tudósok úgy gondolják, a helysejtek használnak az állat helyzetének meghatározására.
03:41
We can also test where we think objects are,
90
221260
3000
Azt is letesztelhetjük, hogy bizonyos tárgyakat hogyan találhatunk meg,
03:44
like this goal flag, in simple environments --
91
224260
3000
mint például ezt a zászlót egyszerű környezetben,
03:47
or indeed, where your car would be.
92
227260
2000
vagy bizony azt, hol is van a kocsink.
03:49
So we can have people explore an environment
93
229260
3000
Tehát van egy környezetünk, amiben emberek vándorolnak,
03:52
and see the location they have to remember.
94
232260
3000
és látják azt a helyet, amire emlékezniük kell.
03:55
And then, if we put them back in the environment,
95
235260
2000
És ha visszahelyezzük őket a környezetbe,
03:57
generally they're quite good at putting a marker down
96
237260
2000
általában elég nagy pontossággal tudnak letenni egy jelzést arra a helyre,
03:59
where they thought that flag or their car was.
97
239260
3000
ahol emlékeik szerint látták a zászlót vagy az autójukat.
04:02
But on some trials,
98
242260
2000
Néhány próba során
04:04
we could change the shape and size of the environment
99
244260
2000
megváltoztattuk a környezet méretét és alakját,
04:06
like we did with the place cell.
100
246260
2000
ahogy azt a helysejtek esetében is tettük.
04:08
In that case, we can see
101
248260
2000
Ezekben az esetekben azt látjuk,
04:10
how where they think the flag had been changes
102
250260
3000
hogy az emlékeikben található hely, ahol a zászló volt, megváltozik,
04:13
as a function of how you change the shape and size of the environment.
103
253260
3000
a környezet méretének és alakjának változásával arányosan.
04:16
And what you see, for example,
104
256260
2000
Például, ha a zászló
04:18
if the flag was where that cross was in a small square environment,
105
258260
3000
annak a kis keresztnek a helyén volt, abban a kis négyzet alakú környezetben,
04:21
and then if you ask people where it was,
106
261260
2000
aztán megkérdezzük az alanyokat, hol volt,
04:23
but you've made the environment bigger,
107
263260
2000
de a környezetet közben felnagyítjuk,
04:25
where they think the flag had been
108
265260
2000
akkor a hely, ahová a zászlót helyezik,
04:27
stretches out in exactly the same way
109
267260
2000
pontosan úgy helyeződik át,
04:29
that the place cell firing stretched out.
110
269260
2000
mint ahová a helysejt kisülése helyeződött át.
04:31
It's as if you remember where the flag was
111
271260
2000
Mintha úgy emlékeznénk a zászló helyére,
04:33
by storing the pattern of firing across all of your place cells
112
273260
3000
hogy eltároljuk a helysejtek kisülési mintázatait
04:36
at that location,
113
276260
2000
az adott helyen,
04:38
and then you can get back to that location
114
278260
2000
aztán úgy találunk vissza arra a helyre,
04:40
by moving around
115
280260
2000
hogy sétálgatunk,
04:42
so that you best match the current pattern of firing of your place cells
116
282260
2000
és megnézzük, hogy a helysejtek jelenlegi kisülési mintázata hol hasonlít legjobban
04:44
with that stored pattern.
117
284260
2000
az eltárolt mintázathoz.
04:46
That guides you back to the location that you want to remember.
118
286260
3000
Ez vezet vissza arra a helyre, amire emlékezni szeretnénk.
04:49
But we also know where we are through movement.
119
289260
3000
De a mozgás is segít abban, hogy megtudjuk, hol vagyunk.
04:52
So if we take some outbound path --
120
292260
2000
Tehát ha egy kivezető útvonalat választunk,
04:54
perhaps we park and we wander off --
121
294260
2000
mondjuk leparkoltunk és eltávolodunk a kocsitól,
04:56
we know because our own movements,
122
296260
2000
akkor a mozdulataink alapján,
04:58
which we can integrate over this path
123
298260
2000
amiket rá tudunk helyezni erre az útvonalra,
05:00
roughly what the heading direction is to go back.
124
300260
2000
emlékszünk, nagyjából merre tudunk visszajutni.
05:02
And place cells also get this kind of path integration input
125
302260
4000
A helysejtek kapnak útvonalintegrációs adatokat
05:06
from a kind of cell called a grid cell.
126
306260
3000
más sejtektől, amelyeket '"rácssejteknek" neveztek el.
05:09
Now grid cells are found, again,
127
309260
2000
A rácssejtek szintén a hippokampusz
05:11
on the inputs to the hippocampus,
128
311260
2000
bemeneti csatornáin találhatóak,
05:13
and they're a bit like place cells.
129
313260
2000
és hasonlítanak egy kicsit a helysejtekre.
05:15
But now as the rat explores around,
130
315260
2000
De ahogy a patkány feltárja környezetét,
05:17
each individual cell fires
131
317260
2000
a rácssejtek mindegyike
05:19
in a whole array of different locations
132
319260
3000
egy egész sor kisülést produkál más-más helyeken
05:22
which are laid out across the environment
133
322260
2000
amelyek a környezetet teljesen átfogják,
05:24
in an amazingly regular triangular grid.
134
324260
3000
egy gyönyörűen szabályos háromszöges rácshálózatba.
05:29
And if you record from several grid cells --
135
329260
3000
És ha egyszerre több rácssejt aktivitását mérjük,
05:32
shown here in different colors --
136
332260
2000
és különböző színekkel jelöljük,
05:34
each one has a grid-like firing pattern across the environment,
137
334260
3000
mindegyikük a környezetet átfogó rácsszerű kisülési mintázatot produkál,
05:37
and each cell's grid-like firing pattern is shifted slightly
138
337260
3000
és minden sejt rácsszerű kisülési mintázata egy kicsit el van tolódva
05:40
relative to the other cells.
139
340260
2000
a többi sejt mintázatához képest.
05:42
So the red one fires on this grid
140
342260
2000
A vörös tehát ezen a rácson sül ki,
05:44
and the green one on this one and the blue on on this one.
141
344260
3000
a zöld azon, a kék pedig ezen,
05:47
So together, it's as if the rat
142
347260
3000
összevetve tehát a patkány
05:50
can put a virtual grid of firing locations
143
350260
2000
képes a környezetére rávetíteni egy virtuális rácsot,
05:52
across its environment --
144
352260
2000
ami mutatja a kisüléseket,
05:54
a bit like the latitude and longitude lines that you'd find on a map,
145
354260
3000
hasonlóan a szélességi és hosszúsági vonalakhoz, amik térképeken találhatók,
05:57
but using triangles.
146
357260
2000
csak háromszögekkel.
05:59
And as it moves around,
147
359260
2000
Ahogy járkál,
06:01
the electrical activity can pass
148
361260
2000
az elektromos aktivitás átkerül
06:03
from one of these cells to the next cell
149
363260
2000
egyik sejtről a másikra,
06:05
to keep track of where it is,
150
365260
2000
hogy kövesse, merre is jár
06:07
so that it can use its own movements
151
367260
2000
így tudja felhasználni saját mozgását is arra,
06:09
to know where it is in its environment.
152
369260
2000
hogy megállapítsa, mi a jelenlegi helyzete.
06:11
Do people have grid cells?
153
371260
2000
Vannak az embereknek rácssejtjeik?
06:13
Well because all of the grid-like firing patterns
154
373260
2000
Mivel az összes rácsszerű kisülési mintázatnak
06:15
have the same axes of symmetry,
155
375260
2000
ugyanaz a szimmetriatengelye,
06:17
the same orientations of grid, shown in orange here,
156
377260
3000
ugyanúgy orientálódnak, ahogy az narancssárgával látszik is itt,
06:20
it means that the net activity
157
380260
2000
ezért a rácssejtek aktivitása
06:22
of all of the grid cells in a particular part of the brain
158
382260
3000
az agy egy bizonyos részében
06:25
should change
159
385260
2000
megváltozik
06:27
according to whether we're running along these six directions
160
387260
2000
annak függvényében, hogy éppen e hat irány egyikében mozgunk,
06:29
or running along one of the six directions in between.
161
389260
3000
vagy egy olyan irányban, ami e hat irány között található.
06:32
So we can put people in an MRI scanner
162
392260
2000
Tehát egy MRI-készülékkel mérhetjük az agyi aktivitást,
06:34
and have them do a little video game
163
394260
2000
miközben emberek játszanak egy olyan játékkal,
06:36
like the one I showed you
164
396260
2000
amit korábban bemutattam önöknek,
06:38
and look for this signal.
165
398260
2000
és figyelhetjük ezt az adatot.
06:40
And indeed, you do see it in the human entorhinal cortex,
166
400260
3000
És láthatjuk is az entorhinális kéregben,
06:43
which is the same part of the brain that you see grid cells in rats.
167
403260
3000
ami az agynak ugyanaz a része, amiben a patkányok rácssejtjei találhatók.
06:46
So back to Homer.
168
406260
2000
Térjünk vissza Homerhez.
06:48
He's probably remembering where his car was
169
408260
2000
Valószínűleg emlékszik rá, hol a kocsija,
06:50
in terms of the distances and directions
170
410260
2000
emlékszik az irányokra és a távolságokra,
06:52
to extended buildings and boundaries
171
412260
2000
a környezet határaira
06:54
around the location where he parked.
172
414260
2000
a hely körül, ahol parkolt.
06:56
And that would be represented
173
416260
2000
És ezt ábrázolhatjuk
06:58
by the firing of boundary-detecting cells.
174
418260
2000
a határvonal-érzékelő sejtek kisülésével.
07:00
He's also remembering the path he took out of the car park,
175
420260
3000
Az útvonalra is emlékszik, amelyen elhagyta a parkolót,
07:03
which would be represented in the firing of grid cells.
176
423260
3000
amit ábrázolhatunk a rácssejtek kisülési mintázataival.
07:06
Now both of these kinds of cells
177
426260
2000
Mindkét típusú sejt
07:08
can make the place cells fire.
178
428260
2000
kisülésre készteti a helysejteket.
07:10
And he can return to the location where he parked
179
430260
2000
És úgy térhet vissza az autójához,
07:12
by moving so as to find where it is
180
432260
3000
hogy elindul, és megkeresi,
07:15
that best matches the firing pattern
181
435260
2000
hol hasonlít legjobban az agyában
07:17
of the place cells in his brain currently
182
437260
2000
a jelenegi kisülési minta
07:19
with the stored pattern where he parked his car.
183
439260
3000
az eltárolt kisülési mintához.
07:22
And that guides him back to that location
184
442260
2000
Ez vezeti vissza őt a helyre
07:24
irrespective of visual cues
185
444260
2000
a látványtól függetlenül,
07:26
like whether his car's actually there.
186
446260
2000
mint például attól is, hogy ott van-e az autó egyáltalán.
07:28
Maybe it's been towed.
187
448260
2000
Talán elvontatták....
07:30
But he knows where it was, so he knows to go and get it.
188
450260
3000
De tudja, hogy hol volt, tehát vissza tud találni hozzá.
07:33
So beyond spatial memory,
189
453260
2000
A helymemórián kívül,
07:35
if we look for this grid-like firing pattern
190
455260
2000
ha rácsszerű kisülési mintázatot keresünk
07:37
throughout the whole brain,
191
457260
2000
az agy egészében,
07:39
we see it in a whole series of locations
192
459260
3000
sok helyen megtaláljuk,
07:42
which are always active
193
462260
2000
amelyek mindig aktívak,
07:44
when we do all kinds of autobiographical memory tasks,
194
464260
2000
ha önéletrajzi adatokra kell emlékeznünk,
07:46
like remembering the last time you went to a wedding, for example.
195
466260
3000
mint például mikor voltunk utoljára esküvőn.
07:49
So it may be that the neural mechanisms
196
469260
2000
Azok az idegi mechanizmusok talán,
07:51
for representing the space around us
197
471260
3000
amelyek kifejezik a teret körülöttünk,
07:54
are also used for generating visual imagery
198
474260
4000
úgyszintén használatosak arra, hogy létrehozzunk
07:58
so that we can recreate the spatial scene, at least,
199
478260
3000
egy vizuális környezetet, amelyben elhelyezhetjük
08:01
of the events that have happened to us when we want to imagine them.
200
481260
3000
az eseményeket, amik megtörténtek velünk, és így visszaidézhetőkké válnak.
08:04
So if this was happening,
201
484260
2000
Tehát ha tényleg ez a helyzet,
08:06
your memories could start by place cells activating each other
202
486260
3000
az emlékek létrehozása úgy kezdődik, hogy a helysejtek egymást aktivizálni kezdik
08:09
via these dense interconnections
203
489260
2000
a sűrű kapcsolataik által,
08:11
and then reactivating boundary cells
204
491260
2000
aztán aktiválják a határsejteket,
08:13
to create the spatial structure
205
493260
2000
hogy létrehozzanak egy környezetet, egy helyszínt,
08:15
of the scene around your viewpoint.
206
495260
2000
hogy hogy nézett ki a jelenet a nézőpontunkból.
08:17
And grid cells could move this viewpoint through that space.
207
497260
2000
A rácssejtek mozgathatják ezt a nézőpontot a helyszínen belül.
08:19
Another kind of cell, head direction cells,
208
499260
2000
Másféle sejtek, amelyek a fej irányát rögzítik,
08:21
which I didn't mention yet,
209
501260
2000
amelyeket még nem említettem,
08:23
they fire like a compass according to which way you're facing.
210
503260
3000
úgy sülnek ki, mint egy iránytű, annak függvényében, éppen merre nézünk.
08:26
They could define the viewing direction
211
506260
2000
Meghatározzák a nézőpontot,
08:28
from which you want to generate an image for your visual imagery,
212
508260
3000
amelyből létrehozhatunk egy képet a képi emlékezethez,
08:31
so you can imagine what happened when you were at this wedding, for example.
213
511260
3000
tehát például elképzelhetjük, mi történt, amikor ezen az esküvőn voltunk.
08:34
So this is just one example
214
514260
2000
Ez csak egy példa
08:36
of a new era really
215
516260
2000
a kognitív neurológia
08:38
in cognitive neuroscience
216
518260
2000
egy új korszakából,
08:40
where we're beginning to understand
217
520260
2000
amelyben kezdjük megérteni
08:42
psychological processes
218
522260
2000
a pszichológiai folyamatokat,
08:44
like how you remember or imagine or even think
219
524260
3000
mint az emlékezet, a képzelet vagy akár a gondolkodás,
08:47
in terms of the actions
220
527260
2000
agyunk milliárdnyi különálló
08:49
of the billions of individual neurons that make up our brains.
221
529260
3000
neuronjai aktivitásának függvényében.
08:52
Thank you very much.
222
532260
2000
Köszönöm a figyelmüket!
08:54
(Applause)
223
534260
3000
(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