Michael Dickinson: How a fly flies

Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast

Fordító: Sándor Nagy Lektor: Laszlo Kereszturi

I grew up watching Star Trek. I love Star Trek.

A Star Treken nőttem fel. Imádom a Star Treket.

Star Trek made me want to see alien creatures,

A Star Trek piszkálta fel bennem a vágyat, hogy idegenekkel találkozzam,

creatures from a far-distant world.

idegen lényekkel távoli világokból.

But basically, I figured out that I could find

Aztán rájöttem, hogy alapjában véve

those alien creatures right on Earth.

idegen lények itt a Földön is vannak.

And what I do is I study insects.

Így kezdtem el tanulmányozni a rovarokat.

I'm obsessed with insects, particularly insect flight.

Megszállottja vagyok a rovaroknak, különösen a repülésüknek.

I think the evolution of insect flight is perhaps

Úgy vélem, hogy a rovarrepülés evolúciója

one of the most important events in the history of life.

az egyik legfontosabb esemény az élet történetében.

Without insects, there'd be no flowering plants.

Rovarok nélkül nem lennének virágos növények.

Without flowering plants, there would be no

Virágos növények nélkül nem lennének

clever, fruit-eating primates giving TED Talks.

okos, gyümölcsevő főemlősök, akik TED-előadásokat tartanak.

(Laughter)

(Nevetés)

Now,

Az imént

David and Hidehiko and Ketaki

David, Hidehiko és Ketaki

gave a very compelling story about

lebilincselő történetet adott elő

the similarities between fruit flies and humans,

a muslica és az ember közötti hasonlóságról,

and there are many similarities,

mert sok a hasonlóság közöttünk,

and so you might think that if humans are similar to fruit flies,

ezért azt gondolhatják, hogy ha az ember hasonlít a muslicához,

the favorite behavior of a fruit fly might be this, for example --

akkor a muslica egyik kedvenc viselkedési módja lehet például ez --

(Laughter)

(Nevetés)

but in my talk, I don't want to emphasize on the similarities

de én nem annyira a hasonlóságot kívánom hangsúlyozni előadásomban,

between humans and fruit flies, but rather the differences,

mint inkább az ember és a muslica közötti eltéréseket,

and focus on the behaviors that I think fruit flies excel at doing.

azokra a viselkedésekre koncentrálva, amelyekben szerintem a muslica nagyot alakít.

And so I want to show you a high-speed video sequence

Most pedig mutatok önöknek egy nagysebességű videófelvételt,

of a fly shot at 7,000 frames per second in infrared lighting,

mely infravörös fényben készült egy muslicáról 7000 kocka per másodperc sebességgel;

and to the right, off-screen, is an electronic looming predator

jobbra, a képen kívül, egy elektronikus ragadozó bukkan fel,

that is going to go at the fly.

mely megtámadja a legyet.

The fly is going to sense this predator.

A muslica érzékeli a ragadozót.

It is going to extend its legs out.

Kimereszti a lábait.

It's going to sashay away

Elsasszézik, hogy egy nappal

to live to fly another day.

tovább éljen, és repülhessen még egy kicsit.

Now I have carefully cropped this sequence

A képsorozatot úgy vágtam meg,

to be exactly the duration of a human eye blink,

hogy az időtartama pontosan egyezzen az emberi szem pislantásáéval,

so in the time that it would take you to blink your eye,

vagyis mialatt egyet pislogtak,

the fly has seen this looming predator,

a légy észrevette a felbukkanó ragadozót,

estimated its position, initiated a motor pattern to fly it away,

megbecsülte a helyzetét, elkezdett egy mozgássort, hogy elkerülje,

beating its wings at 220 times a second as it does so.

másodpercenként 220 alkalommal lebbentve szárnyát.

I think this is a fascinating behavior

Szerintem ez elképesztő viselkedés,

that shows how fast the fly's brain can process information.

mely megmutatja, milyen gyorsan dolgozza fel a légy agya az információt.

Now, flight -- what does it take to fly?

Hát igen, repülés -- mi is kell a repüléshez?

Well, in order to fly, just as in a human aircraft,

Nos, ha olyan repülésre gondolunk, mint az ember által épített repülőgépé,

you need wings that can generate sufficient aerodynamic forces,

akkor szükség van olyan szárnyakra, amelyek elég nagy aerodinamikai erőket generálnak,

you need an engine sufficient to generate the power required for flight,

kell egy motor is, mely elegendő teljesítményt hoz létre a repüléshez,

and you need a controller,

és kell egy irányítás --

and in the first human aircraft, the controller was basically

az első, ember által gyártott gépben ez a irányítás lényegében

the brain of Orville and Wilbur sitting in the cockpit.

Orville és Wilbur agya volt, akik a pilótafülkében ültek.

Now, how does this compare to a fly?

Lássuk, hogyan viszonyul ez a légy repüléséhez.

Well, I spent a lot of my early career trying to figure out

Nos, pályafutásom kezdete nagyrészt azzal telt, hogy rájöjjek,

how insect wings generate enough force to keep the flies in the air.

hogyan generál egy rovar szárnya annyi erőt ahhoz, hogy megtartsa a levegőben.

And you might have heard how engineers proved

Mert talán hallottak már arról, hogy mérnöki számítások szerint

that bumblebees couldn't fly.

a poszméh nem lenne képes repülni.

Well, the problem was in thinking that the insect wings

Nos, ez abból a feltétevésből adódott, hogy a rovarszárny

function in the way that aircraft wings work. But they don't.

nyilván úgy működik, ahogy a repülőgépé. Márpedig ez nem így van.

And we tackle this problem by building giant,

A problémát úgy lehet megragadni, hogy építünk

dynamically scaled model robot insects

egy óriási, dinamikailag méretarányos robotrovarmodellt,

that would flap in giant pools of mineral oil

amely egy ásványolajjal töltött hatalmas tartályban verdes a szárnyával,

where we could study the aerodynamic forces.

hogy ezzel tanulmányozzuk az aerodinamikai erőket.

And it turns out that the insects flap their wings

A vizsgálatokból kiderült, hogy a rovarok nagyon cselesen

in a very clever way, at a very high angle of attack

verdesnek a szárnyukkal, s a nagy támadási szög miatt

that creates a structure at the leading edge of the wing,

a szárny elülső szélénél egy sajátos struktúra alakul ki,

a little tornado-like structure called a leading edge vortex,

egy tornádószerű struktúra, melyet belépőélörvénynek hívnak,

and it's that vortex that actually enables the wings

és ez az örvény az, amely tulajdonképpen képessé teszi a szárnyat

to make enough force for the animal to stay in the air.

arra, hogy elég erőt generáljon a rovar levegőben tartásához.

But the thing that's actually most -- so, what's fascinating

Érdekes a szárny morfológiája is,

is not so much that the wing has some interesting morphology.

de nem az a leginkább bámulatra méltó.

What's clever is the way the fly flaps it,

A legérdekesebb az, ahogy a légy verdes vele;

which of course ultimately is controlled by the nervous system,

ezt a cseles mozgást természetesen végső fokon az idegrendszere szabályozza:

and this is what enables flies to perform

ez teszi lehetővé a legyek számára az

these remarkable aerial maneuvers.

ilyen figyelemreméltó légi manővereket.

Now, what about the engine?

És mi a helyzet a motorral?

The engine of the fly is absolutely fascinating.

A muslica motorja aztán csakugyan elképesztő!

They have two types of flight muscle:

Kétfajta repülő izmuk van:

so-called power muscle, which is stretch-activated,

az úgynevezett teljesítményizom, mely nyúlás-aktivált,

which means that it activates itself and does not need to be controlled

ami azt jelenti, hogy önmagát aktiválja, ezért nem igényel szabályozást

on a contraction-by-contraction basis by the nervous system.

az idegrendszer részéről minden összehúzódás alkalmával.

It's specialized to generate the enormous power required for flight,

Ez arra specializálódott, hogy előállítsa a repüléshez szükséges hatalmas teljesítményt --

and it fills the middle portion of the fly,

ez tölti ki a légy testének középső részét,

so when a fly hits your windshield,

amikor tehát a légy a szélvédőbe csapódik,

it's basically the power muscle that you're looking at.

lényegében a teljesítményizom fröccsen szét rajta.

But attached to the base of the wing

De a szárny tövénél csatlakozik

is a set of little, tiny control muscles

egy csomó apró, szabályozó izom is,

that are not very powerful at all, but they're very fast,

amelyek egyáltalán nem erősek, ellenben igen gyorsak,

and they're able to reconfigure the hinge of the wing

és képesek újrakonfigurálni a szárny csuklóját

on a stroke-by-stroke basis,

minden egyes csapás előtt,

and this is what enables the fly to change its wing

lehetővé téve a légy számára a szárnybeállás módosítását

and generate the changes in aerodynamic forces

és ezzel a generált aerodinamikai erők megváltoztatását

which change its flight trajectory.

úgy, ahogy a kívánt repülési pálya megköveteli.

And of course, the role of the nervous system is to control all this.

És persze az idegrendszer feladata az, hogy mindezt szabályozza.

So let's look at the controller.

Lássuk tehát a szabályzót.

Now flies excel in the sorts of sensors

A legyek különféle szenzorokat vetnek be

that they carry to this problem.

a szabályozás megoldására.

They have antennae that sense odors and detect wind detection.

Van csápjuk a szagok és a szélirány érzékelésére.

They have a sophisticated eye which is

Bonyolult felépítésű összetett szemük

the fastest visual system on the planet.

a leggyorsabb vizuális eszköz a földkerekségen.

They have another set of eyes on the top of their head.

A fejük tetején található egy további szemkészlet is.

We have no idea what they do.

Senki sem tudja, hogy ez mire való.

They have sensors on their wing.

Vannak érzékelők a szárnyukon is.

Their wing is covered with sensors, including sensors

A szárnyukat borító szenzorok egy része

that sense deformation of the wing.

a szárny deformációját érzékeli.

They can even taste with their wings.

De a szárnyukkal még ízlelni is tudnak.

One of the most sophisticated sensors a fly has

A legyek egyik legbonyolultabb szenzora

is a structure called the halteres.

a billér nevű struktúra.

The halteres are actually gyroscopes.

A billér lényegében giroszkóp.

These devices beat back and forth about 200 hertz during flight,

Ez a készülék 200 hertzcel billeg előre-hátra repülés közben,

and the animal can use them to sense its body rotation

és az állat arra használja, hogy érzékelje a teste elfordulását,

and initiate very, very fast corrective maneuvers.

és hogy igen-igen gyors pályakorrekciót kezdeményezhessen.

But all of this sensory information has to be processed

De mindezeket a szenzoros információkat fel kell dolgoznia

by a brain, and yes, indeed, flies have a brain,

egy agynak, és igen, a legyeknek agyuk is van,

a brain of about 100,000 neurons.

mely körülbelül 100 000 neuronból áll.

Now several people at this conference

A konferencián többen is felvetették,

have already suggested that fruit flies could serve neuroscience

hogy a muslicák hasznára lehetnének az idegkutatásnak,

because they're a simple model of brain function.

mert egyszerű modellként szolgálhatnának az agyfunkciók tanulmányozásához.

And the basic punchline of my talk is,

Előadásom fő poénjaként

I'd like to turn that over on its head.

szeretném feje tetejére állítani ezt a vélekedést.

I don't think they're a simple model of anything.

Nem hinném, hogy egy légy bármi számára egyszerű modell volna.

And I think that flies are a great model.

Másrészt a légy nagyszerű modell.

They're a great model for flies.

Jól modellezhetők vele a legyek.

(Laughter)

(Nevetés)

And let's explore this notion of simplicity.

És most elemezzük az egyszerűség kérdését.

So I think, unfortunately, a lot of neuroscientists,

Sajnos, azt hiszem, mi, idegkutatók, legalábbis sokan közülünk,

we're all somewhat narcissistic.

eléggé önimádók vagyunk.

When we think of brain, we of course imagine our own brain.

Amikor az agyra gondolunk, természetesen a saját agyunkat képzeljük magunk elé.

But remember that this kind of brain,

De ne feledjük, hogy a legyekéhez hasonló agy,

which is much, much smaller

mely a mienknél sokkalta kisebb

— instead of 100 billion neurons, it has 100,000 neurons —

-- 100 milliárd neuron helyett csak 100 ezerből áll --

but this is the most common form of brain on the planet

a leggyakoribb agytípus a földön,

and has been for 400 million years.

és már 400 millió éve létezik.

And is it fair to say that it's simple?

És csakugyan jogos egyszerűnek mondani?

Well, it's simple in the sense that it has fewer neurons,

Nos, csakugyan egyszerű abban az értelemben, hogy kevesebb neuronból áll.

but is that a fair metric?

De vajon korrekt ez a mérce?

And I would propose it's not a fair metric.

Én azt mondanám, hogy nem az.

So let's sort of think about this. I think we have to compare --

Mert gondoljunk csak egy kicsit bele. Szerintem --

(Laughter) —

(Nevetés) --

we have to compare the size of the brain

az agy méretét azzal kell összevetni,

with what the brain can do.

hogy mire képes az az agy.

So I propose we have a Trump number,

Tehát vezessük be a Trump-számot,

and the Trump number is the ratio of this man's

mely ennek a férfiúnak a viselkedési repertoárja osztva

behavioral repertoire to the number of neurons in his brain.

az agyában lévő neuronok számával.

We'll calculate the Trump number for the fruit fly.

Most pedig számítsuk ki a muslica Trump-számát.

Now, how many people here think the Trump number

Nos, hányan tippelnek arra, hogy

is higher for the fruit fly?

a muslica Trump-száma a magasabb?

(Applause)

(Taps)

It's a very smart, smart audience.

Látom, intelligens hallgatóság gyűlt egybe.

Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.

Valóban, az egyenlőtlenség ebbe az irányba mutat.

Now I realize that it is a little bit absurd

Elismerem, kissé abszurd

to compare the behavioral repertoire of a human to a fly.

egy ember viselkedési repertoárját egy légyéhez hasonlítani.

But let's take another animal just as an example. Here's a mouse.

Vegyünk hát egy másik állatot példa gyanánt. Íme egy egér.

A mouse has about 1,000 times as many neurons as a fly.

Az egérnek 1000-szer annyi neuronja van, mint a légynek.

I used to study mice. When I studied mice,

Régebben egereket tanulmányoztam. Akkoriban még

I used to talk really slowly.

szép lassan beszéltem.

And then something happened when I started to work on flies.

Amikor áttértem a legyekre, valami történhetett velem.

(Laughter)

(Nevetés)

And I think if you compare the natural history of flies and mice,

És azt hiszem, ha összehasonlítják a legyek és az egerek természetrajzát,

it's really comparable. They have to forage for food.

egyezéseket fognak találni. Mindkettő élelem után kutat.

They have to engage in courtship.

Mindkettő udvarlást folytat.

They have sex. They hide from predators.

Szex is van mindkettőnél. Elrejtőznek a ragadozók elől.

They do a lot of the similar things.

Egy csomó hasonló dolgot csinálnak.

But I would argue that flies do more.

De állítom, hogy a legyek többet tudnak.

So for example, I'm going to show you a sequence,

Példaként bemutatok egy képsort,

and I have to say, some of my funding comes from the military,

hozzátéve, hogy a kutatási támogatást részben a seregtől kapom,

so I'm showing this classified sequence

tehát bemutatom ezt a titkosított képsort,

and you cannot discuss it outside of this room. Okay?

amiről nem beszélhetnek senkivel e falakon kívül. Rendben?

So I want you to look at the payload

Figyeljék meg azt a szállítmányt,

at the tail of the fruit fly.

mely a muslica farkánál látható.

Watch it very closely,

Nézzék meg jól,

and you'll see why my six-year-old son

és megértik, mért is akar a hatéves fiam

now wants to be a neuroscientist.

idegkutató lenni.

Wait for it.

Várni kell picit.

Pshhew.

Pssú.

So at least you'll admit that if fruit flies are not as clever as mice,

Azt mindenképp el kell ismerniük, hogy ha a muslica nincs is olyan okos, mint egy egér,

they're at least as clever as pigeons. (Laughter)

annyi esze azért van, mint egy galambnak. (Nevetés)

Now, I want to get across that it's not just a matter of numbers

Tehát oda akarok kilyukadni, hogy nemcsak a mennyiség érdekes,

but also the challenge for a fly to compute

hanem az a kihívás is, amit a légy agyának jelent,

everything its brain has to compute with such tiny neurons.

hogy ilyen parányi neuronokkal dolgozza fel az összes információt.

So this is a beautiful image of a visual interneuron from a mouse

Itt ez a gyönyörű felvétel egy egér vizuális asszociációs neuronjáról

that came from Jeff Lichtman's lab,

Jeff Lichtman laboratóriumából,

and you can see the wonderful images of brains

és láthatták a csodálatos agyfelvételeket is,

that he showed in his talk.

melyeket az előadásában mutatott.

But up in the corner, in the right corner, you'll see,

És itt a felső sarokban, jobbra, láthatják

at the same scale, a visual interneuron from a fly.

a légy vizuális asszociációs neuronját is ugyanabban a nagyításban.

And I'll expand this up.

Nagyítsuk fel jobban.

And it's a beautifully complex neuron.

Gyönyörű, összetett neuron.

It's just very, very tiny, and there's lots of biophysical challenges

Csakhogy igen-ige aprócska, és hatalmas biofizikai kihívást jelent

with trying to compute information with tiny, tiny neurons.

az információfeldolgozás ilyen icipici neuronokkal.

How small can neurons get? Well, look at this interesting insect.

Milyen kicsi lehet egy neuron egyáltalán? Nézzük ezt az érdekes rovart.

It looks sort of like a fly. It has wings, it has eyes,

Légyfélének látszik [de darázs]. Van szárnya, van szeme,

it has antennae, its legs, complicated life history,

van csápja, van lába, bonyolult élettörténete,

it's a parasite, it has to fly around and find caterpillars

egy parazita, melynek röpdösnie kell, hogy találjon magának egy hernyót

to parasatize,

melyen élősködhet,

but not only is its brain the size of a salt grain,

de nemcsak az agya porszemnyi,

which is comparable for a fruit fly,

ami összemérhető a muslicáéval,

it is the size of a salt grain.

ő maga is porszemnyi.

So here's some other organisms at the similar scale.

Mutatok két hasonló méretű organizmust.

This animal is the size of a paramecium and an amoeba,

Ez a rovar akkora, mint a papucsállatka vagy az amőba,

and it has a brain of 7,000 neurons that's so small --

és az agya 7000 neuronból áll, melyek olyan kicsik --

you know these things called cell bodies you've been hearing about,

talán hallottak már a sejttestről: ez az a dolog,

where the nucleus of the neuron is?

amelyben a neuron magja található.

This animal gets rid of them because they take up too much space.

Nos, ez a rovar megszabadult ezektől, mert túl sok helyet foglalnak el.

So this is a session on frontiers in neuroscience.

Ez az ülés az idegtudomány határairól szól.

I would posit that one frontier in neuroscience is to figure out how the brain of that thing works.

Állítom, hogy az idegtudomány egyik határát annak kiderítése jelenti, hogyan működik az agya ennek a jószágnak.

But let's think about this. How can you make a small number of neurons do a lot?

Gondolkodjunk egy csöppet. Mitől lehet képes kis számú neuron egy nagy feladat elvégzésére?

And I think, from an engineering perspective,

Azt hiszem, a mérnöki zsargon

you think of multiplexing.

ezt hívja multiplexelésnek.

You can take a hardware and have that hardware

Fogsz egy hardvert, és

do different things at different times,

más-más alkalommal más-más feladatot végeztetsz el vele,

or have different parts of the hardware doing different things.

vagy a hardver különböző részeivel más-mást csináltatsz.

And these are the two concepts I'd like to explore.

Ez az a két koncepció, amelyet vizsgálni szeretnék.

And they're not concepts that I've come up with,

Ezeket az elgondolásokat nem én találtam ki:

but concepts that have been proposed by others in the past.

mások vetették fel őket már régebben.

And one idea comes from lessons from chewing crabs.

Az egyik ötletem a rákrágás megfigyeléséből adódik.

And I don't mean chewing the crabs.

És itt nem a rák megrágására gondolok.

I grew up in Baltimore, and I chew crabs very, very well.

Mellesleg, Baltimore-ban cseperedtem fel, és mindig nagyon jól megrágtam a rákot.

But I'm talking about the crabs actually doing the chewing.

Arról beszélek, ahogy a rákok maguk rágicsálnak.

Crab chewing is actually really fascinating.

A rák rágása igazán lenyűgöző dolog.

Crabs have this complicated structure under their carapace

A rákoknak van egy komplikált szerkezet a páncéljuk alatt,

called the gastric mill

afféle "gyomormalom":

that grinds their food in a variety of different ways.

ez a csőszerű dolog a táplálék aprítására szolgál.

And here's an endoscopic movie of this structure.

Íme egy endoszkópos felvétel a működéséről.

The amazing thing about this is that it's controlled

Az a legelképesztőbb, hogy a működését

by a really tiny set of neurons, about two dozen neurons

egészen kevés, kb. két tucat neuron vezérli,

that can produce a vast variety of different motor patterns,

melyek rengetegféle motorikus mintázatot képesek létrehozni,

and the reason it can do this is that this little tiny ganglion

amit az tesz lehetővé, hogy ez az icipici idegdúc

in the crab is actually inundated by many, many neuromodulators.

tele van mindenféle neuromodulátorral.

You heard about neuromodulators earlier.

A korábbi előadásokban szó volt ezekről az anyagokról.

There are more neuromodulators

Többféle neuromodulátor van bennük,

that alter, that innervate this structure than actually neurons in the structure,

mint ahány neuronból állnak: ezek változtatják meg, stimulálják ezt a szerkezetet,

and they're able to generate a complicated set of patterns.

miáltal bonyolult mintázatok sokasága jöhet létre.

And this is the work by Eve Marder and her many colleagues

Ezt a kutatást Eve Marder és számos munkatársa végezte,

who've been studying this fascinating system

akik ezen az elképesztő rendszeren,

that show how a smaller cluster of neurons

megmutatták, hogy egy kis neuroncsoport

can do many, many, many things

milyen sokféle dologra képes annak köszönhetően,

because of neuromodulation that can take place on a moment-by-moment basis.

hogy a neuromoduláció pillanatról pillanatra képes változni.

So this is basically multiplexing in time.

Tehát itt lényegében multiplexelést láttunk az időben.

Imagine a network of neurons with one neuromodulator.

Képzeljünk el egy neuronhálózatot egyetlen neuromodulátorral.

You select one set of cells to perform one sort of behavior,

Kiválasztunk valahány sejtet egy bizonyos viselkedés végrehajtására,

another neuromodulator, another set of cells,

aztán egy másik neuromodulátorhoz másik sejteket rendelünk,

a different pattern, and you can imagine

más mintázattal, és el lehet képzelni,

you could extrapolate to a very, very complicated system.

extrapolálni lehet, milyen nagyon bonyolult rendszer jön ki a végén.

Is there any evidence that flies do this?

Van rá bizonyíték, hogy a legyeknél is ez van?

Well, for many years in my laboratory and other laboratories around the world,

Nos, az én laboratóriumomban és máshol is világszerte, sok éven át

we've been studying fly behaviors in little flight simulators.

folytak kísérletek kis repülésszimulátorokkal a legyek viselkedésének tanulmányozására.

You can tether a fly to a little stick.

Odapányváz az ember egy legyet egy kis pálcához.

You can measure the aerodynamic forces it's creating.

Meg lehet mérni a légy által létrehozott aerodinamikai erőket.

You can let the fly play a little video game

A légy egy kis videójátékra is rábírható,

by letting it fly around in a visual display.

csak hagyni kell repülni egy vizuális környezetben.

So let me show you a little tiny sequence of this.

Meg is mutatok egy ilyen képsorozatot.

Here's a fly

Itt egy légy

and a large infrared view of the fly in the flight simulator,

és itt a légy képe infravörös fényben a repülésszimulátorban --

and this is a game the flies love to play.

a legyek imádják ezt a játékot.

You allow them to steer towards the little stripe,

Az ember hagyja, hogy a kis csík felé manőverezzenek,

and they'll just steer towards that stripe forever.

és vég nélkül manővereznek a csík felé.

It's part of their visual guidance system.

Ez része a vizuális irányítási rendszerüknek.

But very, very recently, it's been possible

De legújabban lehetővé vált,

to modify these sorts of behavioral arenas for physiologies.

hogy ezeket a viselkedési arénákat fiziológiai célra is felhasználhassuk.

So this is the preparation that one of my former post-docs,

Itt van például ez az elrendezés, melyet egyik korábbi posztdoktorom,

Gaby Maimon, who's now at Rockefeller, developed,

Gaby Maimon fejlesztett ki, aki most a Rockefellernél dolgozik.

and it's basically a flight simulator

Ez lényegében egy repülésszimulátor,

but under conditions where you actually can stick an electrode

de úgy van kitalálva, hogy be lehet dugni egy elektródot

in the brain of the fly and record

a légy agyába, hogy mérni lehessen azokat a jeleket,

from a genetically identified neuron in the fly's brain.

melyek a légy agyának egy genetikailag azonosított neuronjától származnak.

And this is what one of these experiments looks like.

És így néz ki egy ilyen kísérlet.

It was a sequence taken from another post-doc in the lab,

A képsorozatot egy másik posztdoktor készítette a laborban:

Bettina Schnell.

Bettina Schnell.

The green trace at the bottom is the membrane potential

Alul, a zöld grafikon a légy agyában kiszemelt neuron

of a neuron in the fly's brain,

membránpotenciálját mutatja.

and you'll see the fly start to fly, and the fly is actually

Láthatjuk, hogy a légy repülni kezd, és azt is, hogy tulajdonképpen

controlling the rotation of that visual pattern itself

maga irányítja a vizuális mintázat elfordulását

by its own wing motion,

a szárnymozgásával,

and you can see this visual interneuron

és látszik az is, hogy ez a vizuális asszociációs neuron

respond to the pattern of wing motion as the fly flies.

reagál a repülő légy szárnymozgására.

So for the first time we've actually been able to record

Elsőként voltunk képesek ténylegesen regisztrálni

from neurons in the fly's brain while the fly

egy légy agyában lévő neuronok jelét, miközben a rovar

is performing sophisticated behaviors such as flight.

olyan bonyolult viselkedést mutatott, mint a repülés.

And one of the lessons we've been learning

Az egyik fontos dolog, amit ebből megtanultunk az,

is that the physiology of cells that we've been studying

hogy azoknak a sejteknek a fiziológiája, melyeket

for many years in quiescent flies

éveken át tanulmányoztunk nyugalomban lévő legyekkel,

is not the same as the physiology of those cells

nem ugyanaz, mint amikor ugyanazon sejtek fiziológiáját

when the flies actually engage in active behaviors

olyan aktív tevékenységet folytató legyekben nézzük,

like flying and walking and so forth.

mint a repülés, mászkálás és ehhez hasonlók.

And why is the physiology different?

És miért lesz más a fiziológia?

Well it turns out it's these neuromodulators,

Nos, kiderült, hogy a magyarázatot ugyanazok a neuromodulátorok adják,

just like the neuromodulators in that little tiny ganglion in the crabs.

amelyekről a tarisznyarák parányi idegdúcaival kapcsolatban beszéltem.

So here's a picture of the octopamine system.

Íme, itt egy ábra az oktopamin rendszerről.

Octopamine is a neuromodulator

Az oktopamin olyan neuromodulátor,

that seems to play an important role in flight and other behaviors.

amely a jelek szerint fontos szerepet játszik a repülésben és más viselkedésekben.

But this is just one of many neuromodulators

De ez csupán egyike a számos neuromodulátornak,

that's in the fly's brain.

mely a légy agyában található.

So I really think that, as we learn more,

Az a gyanúm, hogy ha több ismeretet szerzünk majd,

it's going to turn out that the whole fly brain

ki fog derülni, hogy a légy egész agya

is just like a large version of this stomatogastric ganglion,

olyan, mintha az említett sztomatogasztrikus ganglion nagyobb változata lenne,

and that's one of the reasons why it can do so much with so few neurons.

és ez az egyik oka annak, hogy olyan kevés neuronnal olyan sokra képes.

Now, another idea, another way of multiplexing

És itt egy másik trükk, egy másik módja a multiplexelésnek,

is multiplexing in space,

multiplexelés a térben,

having different parts of a neuron

amikor egy neuron különböző részei

do different things at the same time.

mást-mást csinálnak ugyanabban az időpontban.

So here's two sort of canonical neurons

Íme két közönséges neuron,

from a vertebrate and an invertebrate,

az egyik egy gerincesből, a másik egy gerinctelenből,

a human pyramidal neuron from Ramon y Cajal,

egy emberi piramidális neuron rajza Ramon y Cajaltól,

and another cell to the right, a non-spiking interneuron,

és egy másik, jobbra, egy impulzus nélküli asszociációs neuronról

and this is the work of Alan Watson and Malcolm Burrows many years ago,

Alan Watson és Malcolm Burrows több évvel ezelőtti munkájából,

and Malcolm Burrows came up with a pretty interesting idea

melyben Malcolm Burrows egy meglehetősen érdekes ötlettel állt elő,

based on the fact that this neuron from a locust

ami azon a tényen alapult, hogy ez a sáskában található neuron

does not fire action potentials.

nem produkál csúcsot az akciós potenciál görbéjén.

It's a non-spiking cell.

Más szóval, ez egy impulzus nélküli sejt.

So a typical cell, like the neurons in our brain,

Egy tipikus [ideg]sejtnek, mint az agyunkban lévő neuronok,

has a region called the dendrites that receives input,

van egy dendriteknek nevezett része, amelybe bemeneti jelek érkeznek,

and that input sums together

melyek összegződve

and will produce action potentials

akciós potenciált hoznak létre,

that run down the axon and then activate

és ez az impulzus végigfut az axonon, és aktiválja

all the output regions of the neuron.

a neuron összes jelkimenetét.

But non-spiking neurons are actually quite complicated

Az impulzus nélküli neuron eléggé bonyolult:

because they can have input synapses and output synapses

lehetnek neki bemenő szinapszisai és kimenő szinapszisai is,

all interdigitated, and there's no single action potential

az egész keresztbe-kasul kötve, meghatározott akciós potenciál nélkül,

that drives all the outputs at the same time.

mely egyszerre vezérelné az összes kimenetet.

So there's a possibility that you have computational compartments

Elképzelhető tehát, hogy léteznek olyan jelfeldolgozó rekeszek, blokkok,

that allow the different parts of the neuron

amelyek lehetővé teszik, hogy a neuron különböző részei

to do different things at the same time.

mást-mást csináljanak egyidejűleg.

So these basic concepts of multitasking in time

Amiről tehát itt szó van, az

and multitasking in space,

multitaszking (többfeladatosság) térben.

I think these are things that are true in our brains as well,

Úgy vélem, hogy ezek az emberi agyra is érvényesek,

but I think the insects are the true masters of this.

de a technika igazi mesterei mégiscsak a rovarok.

So I hope you think of insects a little bit differently next time,

Remélem tehát, hogy legközelebb egy kicsit másképp gondolnak a rovarokra,

and as I say up here, please think before you swat.

és ahogy a transzparensen kérem, kétszer is meggondolják, mielőtt lecsapnak egyet.

(Applause)

(Taps)