Allan Jones: A map of the brain

Fordító: Edit Dr. Kósa Lektor: Laszlo Kereszturi

Humans have long held a fascination

Az embereket régóta lenyűgözi

for the human brain.

az emberi agy.

We chart it, we've described it,

Részekre osztottuk, leírtuk,

we've drawn it,

lerajzoltuk,

we've mapped it.

térképet készítettünk róla.

Now just like the physical maps of our world

Éppen úgy, mint a fizikai világunk térképeivel,

that have been highly influenced by technology --

amelyeket nagyban befolyásol a technika --

think Google Maps,

gondoljanak csak a Google Maps-re,

think GPS --

a GPS-re --

the same thing is happening for brain mapping

ugyanaz a dolog történik az agy térképezésével is

through transformation.

az átalakulás során.

So let's take a look at the brain.

Tehát vessünk egy pillantást az agyra.

Most people, when they first look at a fresh human brain,

A legtöbb ember, amikor megnéz egy friss emberi agyat,

they say, "It doesn't look what you're typically looking at

azt mondja: "Ez nem úgy néz ki, mint amit tipikusan látsz,

when someone shows you a brain."

amikor valaki megmutat neked egy agyat."

Typically, what you're looking at is a fixed brain. It's gray.

Amit tipikusan néz az ember, az egy fixált agy. Szürke.

And this outer layer, this is the vasculature,

Ez a külső réteg, ez az érrendszer,

which is incredible, around a human brain.

ami hihetetlen, az emberi agy körül.

This is the blood vessels.

Ez az érhálózat.

20 percent of the oxygen

Az oxigén 20%-a,

coming from your lungs,

ami a tüdőből jön,

20 percent of the blood pumped from your heart,

a vér 20%-a, amit a szív pumpál,

is servicing this one organ.

ezt az egy szervet szolgálja.

That's basically, if you hold two fists together,

Alapvetően, ha a két öklünket összerakjuk,

it's just slightly larger than the two fists.

az agy csak egy picit nagyobb, mint a két ököl.

Scientists, sort of at the end of the 20th century,

A tudósok a 20. század vége felé rájöttek,

learned that they could track blood flow

hogyan követhetik a véráramot ahhoz,

to map non-invasively

hogy nem invazív módon térképezzék fel,

where activity was going on in the human brain.

hol megy végbe aktivitás az emberi agyban.

So for example, they can see in the back part of the brain,

Így például beleláthatnak az agy hátsó részébe,

which is just turning around there.

ami éppen most fordul ide.

There's the cerebellum; that's keeping you upright right now.

Ez a kisagy; ez tart minket felegyenesedve.

It's keeping me standing. It's involved in coordinated movement.

Ez tart állva. Részt vesz a koordinációs mozgásokban.

On the side here, this is temporal cortex.

Itt oldalt ez a temporális kéreg.

This is the area where primary auditory processing --

Ez az a terület, ahol az elsődleges hallás

so you're hearing my words,

végbemegy -- így hallják a hangomat, és elküldik

you're sending it up into higher language processing centers.

a magasabb rendű nyelvi feldolgozó központokba.

Towards the front of the brain

Az agy elülső része felé haladva itt van

is the place in which all of the more complex thought, decision making --

a bonyolultabb gondolkodás, döntéshozás helye --

it's the last to mature in late adulthood.

ez lesz utoljára érett a késői felnőttkorban.

This is where all your decision-making processes are going on.

Itt megy végbe az összes döntéshozó folyamat.

It's the place where you're deciding right now

Ez az a hely, ahol éppen most talán azt döntik el,

you probably aren't going to order the steak for dinner.

hogy nem rendelnek steaket vacsorára.

So if you take a deeper look at the brain,

Szóval, ha mélyebben belenézünk az agyba,

one of the things, if you look at it in cross-section,

ha megnézzük a keresztmetszetét,

what you can see

az egyik dolog, amit látunk az,

is that you can't really see a whole lot of structure there.

hogy nem igazán látunk sok szerkezetet.

But there's actually a lot of structure there.

De valójában nagyon strukturált.

It's cells and it's wires all wired together.

A sejtjei és vezetékei mind össze vannak kötve egymással.

So about a hundred years ago,

Kb. 100 évvel ezelőtt néhány tudós

some scientists invented a stain that would stain cells.

felfedezett egy festéket, ami megfesti a sejteket.

And that's shown here in the the very light blue.

Ez látható itt a nagyon világos kék részen.

You can see areas

Láthatjuk azokat a területeket,

where neuronal cell bodies are being stained.

ahol az idegsejttestek meg vannak festve.

And what you can see is it's very non-uniform. You see a lot more structure there.

És amit látunk, nem egységes. Bonyolult szerkezetet látunk.

So the outer part of that brain

Szóval az agy külső része

is the neocortex.

a neocortex (magyarul új agykéreg).

It's one continuous processing unit, if you will.

Ez egy folytonos feldolgozóegység, ha úgy tetszik.

But you can also see things underneath there as well.

De alatta is láthatunk dolgokat.

And all of these blank areas

Ezek a fehér területek azok a helyek,

are the areas in which the wires are running through.

amiken keresztül a vezetékek futnak.

They're probably less cell dense.

Ezek valószínűleg kevesebb sejtet tartalmaznak.

So there's about 86 billion neurons in our brain.

Körülbelül 86 milliárd idegsejt található az agyunkban.

And as you can see, they're very non-uniformly distributed.

És amint látják, nagyon egyenlőtlenül oszlanak el.

And how they're distributed really contributes

Az, hogy hogyan oszlanak el, kapcsolatban van

to their underlying function.

az alapműködésükkel.

And of course, as I mentioned before,

És természetesen, ahogy már korábban említettem,

since we can now start to map brain function,

mivel elkezdtük feltérképezni az agy működését,

we can start to tie these into the individual cells.

elkezdhetjük hozzákötni az egyedi sejtekhez.

So let's take a deeper look.

Nézzük csak meg mélyebben.

Let's look at neurons.

Nézzük az idegsejteket.

So as I mentioned, there are 86 billion neurons.

Tehát amint mondtam, 86 milliárd idegsejtünk van.

There are also these smaller cells as you'll see.

Vannak még ezek a kisebb sejtek is, ahogy látni fogják.

These are support cells -- astrocytes glia.

Ezek támasztósejtek -- astrocyta gliasejtek.

And the nerves themselves

Maguk az idegek azok,

are the ones who are receiving input.

amik a bemenő jeleket kapják.

They're storing it, they're processing it.

Tárolják és feldolgozzák.

Each neuron is connected via synapses

Minden idegsejt szinapszisokon keresztül kapcsolódik

to up to 10,000 other neurons in your brain.

legalább tízezer másik idegsejthez az agyban.

And each neuron itself

És minden idegsejt önmaga is

is largely unique.

jórészt egyedi.

The unique character of both individual neurons

Mind az egyes idegsejtek, mind az agyon belüli

and neurons within a collection of the brain

idegsejtek együttesének egyedi jellegzetességeit

are driven by fundamental properties

alapvető biokémiájuk

of their underlying biochemistry.

sarkalatos tulajdonságai irányítják.

These are proteins.

Ezek fehérjék.

They're proteins that are controlling things like ion channel movement.

Olyan fehérjék, amelyek olyasmit szabályoznak, mint az ioncsatornák.

They're controlling who nervous system cells partner up with.

Azt irányítják, hogy kivel társulnak az idegrendszer sejtjei.

And they're controlling

Alapvetően mindent ezek

basically everything that the nervous system has to do.

szabályoznak, amit az idegrendszer csinál.

So if we zoom in to an even deeper level,

Ha még mélyebb szintre közelítünk,

all of those proteins

ezek a fehérjék mind

are encoded by our genomes.

bele vannak kódolva a genomunkba.

We each have 23 pairs of chromosomes.

Mindannyiunknak 23 pár kromoszómája van.

We get one from mom, one from dad.

A párokból egyet anyutól, egyet aputól kapunk.

And on these chromosomes

És ezeken a kromoszómákon

are roughly 25,000 genes.

durván 25 ezer gén van.

They're encoded in the DNA.

A DNS-be vannak belekódolva.

And the nature of a given cell

Egy adott sejt természetét,

driving its underlying biochemistry

amelyet alapvető biokémiája irányít,

is dictated by which of these 25,000 genes

az szabja meg, hogy ebből a 25 ezer génből

are turned on

melyik van bekapcsolva,

and at what level they're turned on.

és milyen szinten van bekapcsolva.

And so our project

A projektünk ezt a kiolvasott információt kutatja,

is seeking to look at this readout,

megnézzük ezt az információt, hogy megtudjuk,

understanding which of these 25,000 genes is turned on.

ebből a 25 ezer génből melyik van bekapcsolva.

So in order to undertake such a project,

A projekt végrehajtásához

we obviously need brains.

nyilvánvalóan agyakra van szükségünk.

So we sent our lab technician out.

Ezért kiküldtük a labortechnikusunkat.

We were seeking normal human brains.

Szabályos emberi agyakat keresünk.

What we actually start with

Az orvosszakértői

is a medical examiner's office.

hivatalban kezdtük.

This a place where the dead are brought in.

Ez az a hely, ahova a halottakat viszik.

We are seeking normal human brains.

Szabályos emberi agyakat keresünk.

There's a lot of criteria by which we're selecting these brains.

Sok kritérium alapján választjuk ki ezeket az agyakat.

We want to make sure

Biztosnak kell lennünk abban,

that we have normal humans between the ages of 20 to 60,

hogy 20-60 éves közötti átlagos emberek,

they died a somewhat natural death

akik valamilyen természetes halállal haltak meg,

with no injury to the brain,

amely nem károsította az agyukat,

no history of psychiatric disease,

nincs pszichiátriai kórelőzményük,

no drugs on board --

nem drogoztak --

we do a toxicology workup.

toxikológiai vizsgálatot végzünk.

And we're very careful

Nagyon óvatosak vagyunk

about the brains that we do take.

az aggyal, amit elviszünk.

We're also selecting for brains

Olyan agyakat választunk,

in which we can get the tissue,

amelyekben a szövetet,

we can get consent to take the tissue

a szövet elviteléhez való hozzájárulást

within 24 hours of time of death.

a halál után 24 órán belül megkaphatjuk.

Because what we're trying to measure, the RNA --

Mivel amit mérni akarunk, az RNS --

which is the readout from our genes --

amely a génjeink kiolvasott információja --

is very labile,

nagyon labilis,

and so we have to move very quickly.

így nagyon gyorsan kell lépnünk.

One side note on the collection of brains:

Egy széljegyzet az agyak gyűjtéséhez:

because of the way that we collect,

a gyűjtés módja miatt,

and because we require consent,

és mivel hozzájárulást kérünk,

we actually have a lot more male brains than female brains.

sokkal több férfiagyunk van, mint női.

Males are much more likely to die an accidental death in the prime of their life.

A férfiak sokkal nagyobb valószínűséggel halnak hirtelen halált

And men are much more likely

életük teljében. És a férfiaknak sokkal valószínűbb, hogy

to have their significant other, spouse, give consent

van egy fontos valakijük, házastársuk, aki

than the other way around.

beleegyezését adja, mint a másik nemnek.

(Laughter)

(Nevetés)

So the first thing that we do at the site of collection

Tehát az első dolog, amit a begyűjtés

is we collect what's called an MR.

helyén teszünk, hogy beszerezzük az MR-t.

This is magnetic resonance imaging -- MRI.

Ez a mágneses rezonanciás képalkotás -- MRI.

It's a standard template by which we're going to hang the rest of this data.

Ez egy standard sablon, amellyel a többi adatot fogjuk be.

So we collect this MR.

Tehát megcsináljuk az MR-t. Úgy gondoljanak rá,

And you can think of this as our satellite view for our map.

hogy ez a térképünk műholdas nézete.

The next thing we do

A következő dolog, amit csinálunk,

is we collect what's called a diffusion tensor imaging.

a diffúziós tenzor leképezés.

This maps the large cabling in the brain.

Ez az agy nagy idegpályáit térképezi le.

And again, you can think of this

Úgy gondolhatnak erre, ha tetszik, mintha

as almost mapping our interstate highways, if you will.

az államok közötti autópályákat térképeznénk.

The brain is removed from the skull,

Az agyat kiveszik a koponyából,

and then it's sliced into one-centimeter slices.

aztán egy centiméteres szeletekre vágják.

And those are frozen solid,

Ezeket megfagyasztják,

and they're shipped to Seattle.

majd elszállítják Seattle-be.

And in Seattle, we take these --

Mi Seattle-ben fogjuk ezeket --

this is a whole human hemisphere --

ez egy teljes emberi félteke --, és betesszük

and we put them into what's basically a glorified meat slicer.

őket alapvetően egy megszépített hússzeletelőbe.

There's a blade here that's going to cut across

Van itt egy penge, ami átvágja a

a section of the tissue

szövetmetszetet,

and transfer it to a microscope slide.

és átalakítja mikroszkópos metszetté.

We're going to then apply one of those stains to it,

Aztán az egyik festékkel megfestjük,

and we scan it.

és megvizsgáljuk.

And then what we get is our first mapping.

Amit így kapunk, az az első térképezésünk.

So this is where experts come in

Itt jönnek a képbe a szakértők,

and they make basic anatomic assignments.

és alapvető anatómiai felosztást végeznek.

You could consider this state boundaries, if you will,

Államhatároknak is képzelhetik ezeket,

those pretty broad outlines.

azokat a meglehetősen durva körvonalakat.

From this, we're able to then fragment that brain into further pieces,

Ebből aztán az agyat további darabokra tudjuk szétszedni,

which then we can put on a smaller cryostat.

amiket majd egy kisebb kriosztátba tehetünk.

And this is just showing this here --

Éppen ezt mutatom itt --

this frozen tissue, and it's being cut.

ez a fagyasztott szövet, amit éppen vágnak.

This is 20 microns thin, so this is about a baby hair's width.

Ez húsz mikron vastag, körülbelül egy kisbaba hajszálának a szélességével egyenlő.

And remember, it's frozen.

Ne felejtsék el, meg van fagyasztva.

And so you can see here,

Itt láthatják, hogy egy régimódi

old-fashioned technology of the paintbrush being applied.

technikát, ecsetet alkalmazunk.

We take a microscope slide.

Fogunk egy mikroszkópos metszetet.

Then we very carefully melt onto the slide.

Nagyon óvatosan ráolvasztjuk a tárgylemezre.

This will then go onto a robot

Ezután egy robotra kerül,

that's going to apply one of those stains to it.

amely valamelyik festéket alkalmazza.

And our anatomists are going to go in and take a deeper look at this.

Jönnek az anatómusaink , és alaposabban megnézik.

So again this is what they can see under the microscope.

Ezt látják a mikroszkóp alatt.

You can see collections and configurations

Nagy és kis sejtek halmozódását

of large and small cells

és alakzatait látják

in clusters and various places.

csoportokba rendeződve, különböző helyeken.

And from there it's routine. They understand where to make these assignments.

Innen kezdve már rutinmunka jön. Tudják, hol kell megcsinálni

And they can make basically what's a reference atlas.

a felosztásokat. Alapvetően egy referenciaatlaszt tudnak készíteni.

This is a more detailed map.

Ez egy részletesebb térkép.

Our scientists then use this

A tudósaink aztán ezt használják arra,

to go back to another piece of that tissue

hogy visszatérjenek ugyanannak a szövetnek egy

and do what's called laser scanning microdissection.

másik darabjához, és lézer mikrodisszekciót végezzenek.

So the technician takes the instructions.

A technikus megkapja az utasításokat.

They scribe along a place there.

Körberajzol egy helyet.

And then the laser actually cuts.

Aztán a lézer kivágja.

You can see that blue dot there cutting. And that tissue falls off.

Látják azt a kék pontot, amit kivág. Aztán ez a szövet leesik.

You can see on the microscope slide here,

Itt láthatják a mikroszkopikus metszetet,

that's what's happening in real time.

ez valós időben történik.

There's a container underneath that's collecting that tissue.

Van egy tartály alatta, ami felfogja a szövetet.

We take that tissue,

Vesszük ezt a szövetet,

we purify the RNA out of it

alapvető technológia segítségével

using some basic technology,

RNS-t tisztítunk belőle,

and then we put a florescent tag on it.

aztán egy fluoreszcens jelet teszünk rá.

We take that tagged material

Fogjuk ezt a megjelölt anyagot,

and we put it on to something called a microarray.

és egy microarray-re tesszük.

Now this may look like a bunch of dots to you,

Ez most Önöknek lehet, hogy úgy néz ki, mint egy csomó pont,

but each one of these individual dots

de ezeknek az egyedi pontoknak mindegyike

is actually a unique piece of the human genome

valójában a humán genom egy egyedi darabja,

that we spotted down on glass.

amit üvegre képeztünk le.

This has roughly 60,000 elements on it,

Durván 60 ezer elem van rajta,

so we repeatedly measure various genes

tehát a genomban lévő 25 ezer gén

of the 25,000 genes in the genome.

változatait többször mérjük.

And when we take a sample and we hybridize it to it,

Amikor veszünk egy mintát és hozzá hibridizáljuk,

we get a unique fingerprint, if you will,

egy egyedi lenyomatot kapunk, ha úgy tetszik, mennyiségileg

quantitatively of what genes are turned on in that sample.

megkapjuk, hogy abban a mintában mely gének vannak bekapcsolva.

Now we do this over and over again,

Ezt a folyamatot újra és újra megcsináljuk

this process for any given brain.

egy adott agy esetében.

We're taking over a thousand samples for each brain.

Mindegyik agyból több mint ezer mintát veszünk.

This area shown here is an area called the hippocampus.

Ez a terület, amit itt látnak, a hippokampusz.

It's involved in learning and memory.

Ez a tanulásban és a memóriában játszik szerepet.

And it contributes to about 70 samples

És ez körülbelül 70 mintával járul hozzá

of those thousand samples.

ahhoz az ezer mintához.

So each sample gets us about 50,000 data points

Mindegyik minta körülbelül 50 ezer adatpontot ad nekünk,

with repeat measurements, a thousand samples.

ismételt mérésekkel, ezer mintából.

So roughly, we have 50 million data points

Így durván 50 millió adatpontunk van

for a given human brain.

egy adott emberi agy esetében.

We've done right now

Éppen most csináltunk meg

two human brains-worth of data.

két emberi agynyi adatot.

We've put all of that together

Ezeket egy dologgá

into one thing,

illesztjük össze,

and I'll show you what that synthesis looks like.

és megmutatom Önöknek, hogy néz ki ez a szintézis.

It's basically a large data set of information

Ez alapvetően egy nagy információs adathalmaz,

that's all freely available to any scientist around the world.

amely szabadon elérhető bármelyik tudós számára a világon.

They don't even have to log in to come use this tool,

Még csak be sem kell jelentkezniük ennek az eszköznek a használatához,

mine this data, find interesting things out with this.

hogy bányásszanak az adatok között, hogy érdekes dolgokat tudjanak meg.

So here's the modalities that we put together.

Itt van a jelleg, amit összeraktunk.

You'll start to recognize these things from what we've collected before.

Felismerhetik azokat a dolgokat, amikből kiindultunk.

Here's the MR. It provides the framework.

Itt van az MR. Ez adja a vázat.

There's an operator side on the right that allows you to turn,

A jobb oldalon van egy kezelői oldal, ami

it allows you to zoom in,

lehetővé teszi a forgatást, a nagyítást,

it allows you to highlight individual structures.

lehetővé teszi egyedi struktúrák kiemelését.

But most importantly,

De a legfontosabb, hogy most már ebben

we're now mapping into this anatomic framework,

az anatómiai vázban térképezünk, amely egy közös váz

which is a common framework for people to understand where genes are turned on.

az embereknek, hogy megtudják, hol vannak bekapcsolva a gének.

So the red levels

A piros felszínek azok,

are where a gene is turned on to a great degree.

ahol a gének nagymértékben be vannak kapcsolva.

Green is the sort of cool areas where it's not turned on.

A zöld egyfajta hideg terület, ahol nincsenek bekapcsolva.

And each gene gives us a fingerprint.

Mindegyik gén egy ujjlenyomatot ad nekünk.

And remember that we've assayed all the 25,000 genes in the genome

Ne felejtsék el, megvizsgáltuk mind a 25 ezer gént a genomban,

and have all of that data available.

és az összes adatot elérhetővé tettük.

So what can scientists learn about this data?

Mit tanulhatnak a tudósok ezekből az adatokból?

We're just starting to look at this data ourselves.

Mi magunk is éppen most kezdjük megnézni ezeket az adatokat.

There's some basic things that you would want to understand.

Van néhány alap dolog, amit az ember meg szeretne tudni.

Two great examples are drugs,

A gyógyszer a fő példánk ,

Prozac and Wellbutrin.

a Prozac és a Wellbutrin.

These are commonly prescribed antidepressants.

Ezek rendszeresen felírt antidepresszánsok.

Now remember, we're assaying genes.

Ne felejtsék el, géneket vizsgálunk.

Genes send the instructions to make proteins.

A gének küldik a fehérjék készítéséhez az utasításokat.

Proteins are targets for drugs.

A fehérjék a gyógyszerek célpontjai.

So drugs bind to proteins

A gyógyszerek hozzákapcsolódnak a fehérjékhez,

and either turn them off, etc.

és kikapcsolják őket stb.

So if you want to understand the action of drugs,

Ha meg akarjuk érteni a gyógyszerek működését,

you want to understand how they're acting in the ways you want them to,

meg akarjuk érteni, hogyan működnek úgy, ahogy szeretnénk,

and also in the ways you don't want them to.

és úgy, ahogy nem akarjuk, hogy működjenek.

In the side effect profile, etc.,

A mellékhatások profiljában stb.,

you want to see where those genes are turned on.

azt akarjuk látni, hogy azok a gének hol vannak bekapcsolva.

And for the first time, we can actually do that.

És most először ezt tényleg meg tudjuk tenni.

We can do that in multiple individuals that we've assayed too.

Ezt több egyedben is megtehetjük, amiket megvizsgáltunk.

So now we can look throughout the brain.

Tehát körülnézhetünk az agyban.

We can see this unique fingerprint.

Láthatjuk ezeket az egyedi ujjlenyomatokat.

And we get confirmation.

Megerősítést kaphatunk.

We get confirmation that, indeed, the gene is turned on --

Megerősítést kaphatunk, hogy valóban, a gén

for something like Prozac,

be van kapcsolva -- olyasmi esetében, mint a Prozac,

in serotonergic structures, things that are already known be affected --

a szerotonerg szerkezetekben, olyan dolgok esetében, amikről már tudjuk, hogy hatásosak --

but we also get to see the whole thing.

de az egész dolgot is láthatjuk.

We also get to see areas that no one has ever looked at before,

Olyan területeket is láthatunk, amiket senki nem nézett meg ezelőtt,

and we see these genes turned on there.

és látjuk, hogy ezek a gének itt be vannak kapcsolva.

It's as interesting a side effect as it could be.

Ez olyan érdekes mellékhatás, amilyen csak lehet.

One other thing you can do with such a thing

Egy másik dolog, amit az ilyesmivel meg lehet csinálni,

is you can, because it's a pattern matching exercise,

mivel ez egy mintaillesztési feladat,

because there's unique fingerprint,

mivel egyedi ujjlenyomatok vannak,

we can actually scan through the entire genome

hogy végig pásztázzuk az egész genomot,

and find other proteins

és más fehérjéket keresünk,

that show a similar fingerprint.

amelyeknek hasonló ujjlenyomatuk van.

So if you're in drug discovery, for example,

Ha az ember például a gyógyszerkutatásban

you can go through

dolgozik, végigmehet

an entire listing of what the genome has on offer

a teljes listán, amit a genom ad, hogy esetleg

to find perhaps better drug targets and optimize.

jobb gyógyszercélpontot találjon és optimalizáljon.

Most of you are probably familiar

Önök közül valószínűleg nagyon sokan

with genome-wide association studies

ismerik a genommal kapcsolatos tanulmányokat,

in the form of people covering in the news

ahogy a hírekben közvetítik:

saying, "Scientists have recently discovered the gene or genes

„A tudósok nemrég felfedezték azt a gént vagy géneket,

which affect X."

amely(ek) X-re hat(nak).”

And so these kinds of studies

Ezeket a fajta tanulmányokat

are routinely published by scientists

rendszeresen publikálják a tudósok,

and they're great. They analyze large populations.

és ezek nagyszerűek. Nagy populációkat elemeznek.

They look at their entire genomes,

Megnézik a teljes genomot,

and they try to find hot spots of activity

és megpróbálnak aktivitási forró pontokat találni,

that are linked causally to genes.

amelyek okozatilag a génekhez kapcsolódnak.

But what you get out of such an exercise

De egy ilyen kísérletből egyszerűen csak

is simply a list of genes.

egy génlistát kapunk.

It tells you the what, but it doesn't tell you the where.

Ez megmutatja, hogy mi, de nem mutatja meg, hogy hol.

And so it's very important for those researchers

Ezeknek a kutatóknak nagyon fontos,

that we've created this resource.

hogy létrehoztuk ezt a forrást.

Now they can come in

Most bejöhetnek,

and they can start to get clues about activity.

és kulcsot kaphatnak ezekhez az aktivitásokhoz.

They can start to look at common pathways --

Elkezdhetnek közös útvonalakat keresni --

other things that they simply haven't been able to do before.

más olyan dolgokat, amiket azelőtt nem tudtak megcsinálni.

So I think this audience in particular

Azt hiszem, ez a közönség különösen

can understand the importance of individuality.

megérti az egyéniség fontosságát.

And I think every human,

Úgy gondolom, minden embernek,

we all have different genetic backgrounds,

mindannyiunknak más genetikai háttere van,

we all have lived separate lives.

mindannyian független életet élünk.

But the fact is

De tény,

our genomes are greater than 99 percent similar.

hogy a genomunk több mint 99%-a azonos.

We're similar at the genetic level.

Genetikai szinten azonosak vagyunk.

And what we're finding

És valójában azt találjuk,

is actually, even at the brain biochemical level,

hogy még az agy biokémiai szintjén is

we are quite similar.

meglehetősen hasonlóak vagyunk.

And so this shows it's not 99 percent,

Ez azt mutatja, hogy nem 99%,

but it's roughly 90 percent correspondence

hanem durván 90% egyezés van

at a reasonable cutoff,

egy ésszerű határon belül,

so everything in the cloud is roughly correlated.

tehát a felhőben minden nagyjából összefüggésben van.

And then we find some outliers,

Találunk néhány távol álló pontot,

some things that lie beyond the cloud.

olyanokat, amik a felhőn kívül találhatók.

And those genes are interesting,

És azok a gének érdekesek,

but they're very subtle.

de nagyon apróak.

So I think it's an important message

Azt hiszem, egy fontos üzenet,

to take home today

amit ma hazavihetnek, hogy annak ellenére,

that even though we celebrate all of our differences,

hogy a különbségeinket hangsúlyozzuk,

we are quite similar

meglehetősen hasonlóak vagyunk

even at the brain level.

még az agy szintjén is.

Now what do those differences look like?

Hogy néznek ki a különbségek?

This is an example of a study that we did

Ez egy olyan tanulmányból vett példa, amit azért végeztünk,

to follow up and see what exactly those differences were --

hogy lássuk, pontosan mik ezek a különbségek --

and they're quite subtle.

és ezek bizony elég apróak.

These are things where genes are turned on in an individual cell type.

Ezek olyan dolgok, ahol a gének be vannak kapcsolva egy egyedi sejttípusban.

These are two genes that we found as good examples.

Itt van két gén, amit jó példának találtunk.

One is called RELN -- it's involved in early developmental cues.

Az egyiket úgy hívják: RELN -- ez a korai fejlődési utasításokban vesz részt.

DISC1 is a gene

A DISC1 egy olyan gén,

that's deleted in schizophrenia.

amely törölve van a skizofréniában.

These aren't schizophrenic individuals,

Ezek nem skizofrén egyedek,

but they do show some population variation.

de bizonyos ingadozást mutatnak a populációban.

And so what you're looking at here

Amit itt látnak,

in donor one and donor four,

az egyes és négyes donorban,

which are the exceptions to the other two,

a másik kettővel ellentétben,

that genes are being turned on

hogy bekapcsolt gének vannak

in a very specific subset of cells.

a sejtek egy nagyon specifikus alcsoportjában.

It's this dark purple precipitate within the cell

Ez a sötétlila üledék a sejten belül

that's telling us a gene is turned on there.

mutatja, hogy egy gén ott be van kapcsolva.

Whether or not that's due

Azt, hogy vajon ez az egyed genetikai hátterének

to an individual's genetic background or their experiences,

vagy a tapasztalatainak köszönhető-e,

we don't know.

nem tudjuk.

Those kinds of studies require much larger populations.

Az ilyesféle vizsgálatok sokkal nagyobb populációt igényelnek.

So I'm going to leave you with a final note

Egy utolsó megjegyzéssel távozom,

about the complexity of the brain

az agy összetettségére vonatkozóan,

and how much more we have to go.

és hogy milyen sokat kell még haladnunk.

I think these resources are incredibly valuable.

Azt hiszem, ezek a források hihetetlenül értékesek.

They give researchers a handle

Fogódzót adnak a kutatóknak azzal

on where to go.

kapcsolatban, hogy merre menjenek.

But we only looked at a handful of individuals at this point.

De eddig csak egy maroknyi egyedet néztünk meg.

We're certainly going to be looking at more.

Biztos, hogy többet fogunk megnézni.

I'll just close by saying

Azzal zárom,

that the tools are there,

hogy az eszközök ott vannak,

and this is truly an unexplored, undiscovered continent.

és ez valóban egy felderítetlen, felfedezetlen kontinens.

This is the new frontier, if you will.

Ez az új határ, ha úgy tetszik.

And so for those who are undaunted,

És azokat, akik rettenthetetlenek,

but humbled by the complexity of the brain,

de alázatossá teszi őket az agy összetettsége,

the future awaits.

várja a jövő.

Thanks.

Köszönöm.

(Applause)

(Taps)