What we'll learn about the brain in the next century | Sam Rodriques

174,352 views ・ 2018-07-03

TED


Silakan klik dua kali pada teks bahasa Inggris di bawah ini untuk memutar video.

Translator: Intari Pramudita Reviewer: Yolanda Raintina
00:13
I want to tell you guys something about neuroscience.
0
13040
2507
Saya ingin memberitahu Anda tentang ilmu saraf.
00:16
I'm a physicist by training.
1
16040
1800
Saya seorang fisikawan dalam pelatihan.
00:18
About three years ago, I left physics
2
18230
2206
Tiga tahun yang lalu, saya meninggalkan fisika.
00:20
to come and try to understand how the brain works.
3
20460
2349
dan beralih untuk mempelajari cara kerja otak.
00:22
And this is what I found.
4
22833
1474
Inilah yang saya temukan.
00:24
Lots of people are working on depression.
5
24331
2064
Banyak orang meneliti masalah depresi.
00:26
And that's really good,
6
26419
1159
Dan itu sangat bagus,
00:27
depression is something that we really want to understand.
7
27602
2721
karena kita ingin memahami segala sesuatu tentang depresi.
00:30
Here's how you do it:
8
30347
1167
Cara untuk memahaminya :
00:31
you take a jar and you fill it up, about halfway, with water.
9
31538
4161
Ambil toples, lalu isi separuhnya dengan air.
00:35
And then you take a mouse, and you put the mouse in the jar, OK?
10
35723
4182
Kemudian ambil seekor tikus, dan masukkan tikus itu ke dalam toples.
00:39
And the mouse swims around for a little while
11
39929
2350
Tikus itu akan berenang beberapa saat
00:42
and then at some point, the mouse gets tired
12
42303
2388
pada akhirnya, tikus itu kelelahan dan berhenti berenang.
00:44
and decides to stop swimming.
13
44715
1934
00:46
And when it stops swimming, that's depression.
14
46673
3133
Ketika tikus itu berhenti berenang, saat itulah ia depresi.
00:50
OK?
15
50696
1150
Oke?
00:52
And I'm from theoretical physics,
16
52291
3380
Saya mendalami fisika teoritis,
00:55
so I'm used to people making very sophisticated mathematical models
17
55695
3668
jadi saya biasanya membuat suatu pemodelan matematika yang rumit
00:59
to precisely describe physical phenomena,
18
59387
2881
untuk mendeskripsikan fenomena fisika secara detail.
01:02
so when I saw that this is the model for depression,
19
62292
2452
Jadi, saat melihat ini untuk memodelkannya
01:04
I though to myself, "Oh my God, we have a lot of work to do."
20
64768
2937
Saya berpikir, "Ya Tuhan, banyak sekali tugas kami."
01:07
(Laughter)
21
67729
1370
(Tertawa)
01:09
But this is a kind of general problem in neuroscience.
22
69123
2951
Ini adalah masalah umum dalam ilmu saraf.
01:12
So for example, take emotion.
23
72377
2111
Misalnya adalah emosi.
01:14
Lots of people want to understand emotion.
24
74512
2459
Banyak orang ingin mempelajari tentang emosi.
01:17
But you can't study emotion in mice or monkeys
25
77352
3313
Tapi Anda tak bisa mempelajari emosi pada tikus atau monyet
01:20
because you can't ask them
26
80689
1254
karena Anda tak bisa tanyakan apa yang mereka rasakan atau alami.
01:21
how they're feeling or what they're experiencing.
27
81967
2317
Sebaliknya, mereka yang mempelajari itu,
01:24
So instead, people who want to understand emotion,
28
84308
2357
mereka akhirnya mempelajari perilaku motivasi,
01:26
typically end up studying what's called motivated behavior,
29
86689
2777
01:29
which is code for "what the mouse does when it really, really wants cheese."
30
89490
3658
misalnya, "apa yang akan dilakukan tikus jika ia sangat menginginkan keju."
01:33
OK, I could go on and on.
31
93839
1675
Banyak contoh lainnya.
01:35
I mean, the point is, the NIH spends about 5.5 billion dollars a year
32
95538
6316
Maksud saya, intinya adalah NIH menghabiskan 5,5 miliar dolar setahun
01:41
on neuroscience research.
33
101878
1532
untuk penelitian ilmu saraf.
01:43
And yet there have been almost no significant improvements in outcomes
34
103434
3603
Tapi, hampir tidak ada kemajuan pada pasien penyakit otak dalam 40 tahun ini.
01:47
for patients with brain diseases in the past 40 years.
35
107061
3491
01:51
And I think a lot of that is basically due to the fact
36
111015
2540
Dan saya pikir pada dasarnya ini karena
01:53
that mice might be OK as a model for cancer or diabetes,
37
113579
4151
tikus biasanya dijadikan model untuk kanker atau diabetes
01:57
but the mouse brain is just not sophisticated enough
38
117754
2687
tetapi otak tikus kurang canggih
02:00
to reproduce human psychology or human brain disease.
39
120465
3175
untuk mewakili psikologis atau penyakit otak manusia.
02:04
OK?
40
124379
1225
Oke?
02:05
So if the mouse models are so bad, why are we still using them?
41
125628
3634
Jadi, jika model tikus sangat buruk, mengapa kami masih menggunakannya?
Sebenarnya, dasarnya adalah
02:10
Well, it basically boils down to this:
42
130143
2103
02:12
the brain is made up of neurons
43
132270
2556
otak terdiri dari neuron, yaitu sel-sel yang saling mengirim sinyal listrik.
02:14
which are these little cells that send electrical signals to each other.
44
134850
3447
02:18
If you want to understand how the brain works,
45
138680
2144
Jika ingin memahami cara kerja otak,
02:20
you have to be able to measure the electrical activity of these neurons.
46
140848
3808
Anda harus mengukur aktivitas listrik neuron.
02:25
But to do that, you have to get really close to the neurons
47
145339
2992
Untuk melakukan itu, Anda harus berinteraksi dengan neuron
02:28
with some kind of electrical recording device or a microscope.
48
148355
2928
menggunakan alat perekam listrik atau mikroskop.
02:31
And so you can do that in mice and you can do it in monkeys,
49
151563
2810
Jadi Anda bisa menggunakannya pada tikus atau monyet
02:34
because you can physically put things into their brain
50
154397
2548
karena Anda bisa masukkan benda ke otak mereka
02:36
but for some reason we still can't do that in humans, OK?
51
156969
3046
tapi kami masih tidak bisa melakukannya pada manusia.
02:40
So instead, we've invented all these proxies.
52
160533
3370
Jadi kami menciptakan semua proxy ini.
02:43
So the most popular one is probably this,
53
163927
2515
Proxy yang paling umum adalah MRI dan fMRI
02:46
functional MRI, fMRI,
54
166466
2397
02:48
which allows you to make these pretty pictures like this,
55
168887
2692
yang bisa menghasilkan gambar menarik seperti ini,
02:51
that show which parts of your brain light up
56
171603
2056
yang menunjukkan bagian otak yang bekerja saat Anda melakukan berbagai aktivitas.
02:53
when you're engaged in different activities.
57
173683
2126
02:55
But this is a proxy.
58
175833
1920
Ini hanyalah proxy.
02:57
You're not actually measuring neural activity here.
59
177777
3292
Anda tidak mengukur aktivitas saraf.
03:01
What you're doing is you're measuring, essentially,
60
181093
2842
Yang Anda lakukan adalah mengukur aliran darah di otak.
03:03
like, blood flow in the brain.
61
183959
1832
03:05
Where there's more blood.
62
185815
1238
Saat lebih banyak darah
Sebenarnya ada lebih banyak oksigen. Anda mengerti, kan?
03:07
It's actually where there's more oxygen, but you get the idea, OK?
63
187077
3103
Hal lain yang bisa Anda lakukan adalah
03:10
The other thing that you can do is you can do this --
64
190204
2519
03:12
electroencephalography -- you can put these electrodes on your head, OK?
65
192747
3591
electroencephalography yang dapat Anda pakai di kepala,
03:16
And then you can measure your brain waves.
66
196362
2143
Lalu Anda dapat mengukur gelombang otak.
03:19
And here, you're actually measuring electrical activity.
67
199125
3079
Sebenarnya Anda mengukur aktivitas listrik.
03:22
But you're not measuring the activity of neurons.
68
202228
2365
Tapi Anda tidak mengukur aktivitas neuron.
03:24
You're measuring these electrical currents,
69
204911
2444
Yang Anda ukur adalah arus listrik yang mengalir bolak balik di otak Anda.
03:27
sloshing back and forth in your brain.
70
207379
2299
Sesungguhnya teknik ini mengukur hal yang tidak tepat.
03:30
So the point is just that these technologies that we have
71
210157
2674
03:32
are really measuring the wrong thing.
72
212855
2436
03:35
Because, for most of the diseases that we want to understand --
73
215315
2953
Sebab, sebagian besar penyakit yang ingin kita pahami, misalnya Parkinson,
03:38
like, Parkinson's is the classic example.
74
218292
2198
03:40
In Parkinson's, there's one particular kind of neuron deep in your brain
75
220514
3554
Pada Parkinson, ada satu jenis neuron otak yang bertanggung jawab pada penyakit ini,
03:44
that is responsible for the disease,
76
224092
1731
03:45
and these technologies just don't have the resolution that you need
77
225847
3182
dan teknologi belum mampu memecahkan masalah itu.
03:49
to get at that.
78
229053
1373
03:50
And so that's why we're still stuck with the animals.
79
230450
3974
Karena itulah kami masih memakai hewan.
03:54
Not that anyone wants to be studying depression
80
234448
2533
Bukan berarti kami mempelajari depresi dengan menaruh tikus di toples, kan?
03:57
by putting mice into jars, right?
81
237005
2262
03:59
It's just that there's this pervasive sense that it's not possible
82
239291
3753
Hanya saja, kami tidak mungkin meneliti aktivitas neuron pada manusia sehat.
04:03
to look at the activity of neurons in healthy humans.
83
243068
3847
Jadi inilah yang akan saya lakukan.
04:08
So here's what I want to do.
84
248180
1492
04:09
I want to take you into the future.
85
249974
2521
Bayangkan masa depan.
04:12
To have a look at one way in which I think it could potentially be possible.
86
252519
4482
Menurut saya, ada satu cara yang mungkin untuk dapat dilakukan.
04:17
And I want to preface this by saying, I don't have all the details.
87
257526
3298
Saya belum punya semua detailnya.
04:21
So I'm just going to provide you with a kind of outline.
88
261272
2967
Jadi saya akan ceritakan garis besarnya saja.
04:24
But we're going to go the year 2100.
89
264263
2400
Kita akan menuju tahun 2100.
04:27
Now what does the year 2100 look like?
90
267732
2299
Seperti apa tahun 2100?
Pertama, iklimnya lebih panas.
04:30
Well, to start with, the climate is a bit warmer that what you're used to.
91
270055
3518
04:33
(Laughter)
92
273597
3583
(Tertawa)
04:37
And that robotic vacuum cleaner that you know and love
93
277204
4952
Dan robot penghisap debu andalan Anda, mengalami beberapa perubahan,
04:42
went through a few generations,
94
282180
1514
04:43
and the improvements were not always so good.
95
283718
2843
dan perubahannya tidak begitu baik.
04:46
(Laughter)
96
286585
1595
(Tertawa)
04:48
It was not always for the better.
97
288530
2310
Tidak selalu menjadi lebih baik.
04:52
But actually, in the year 2100 most things are surprisingly recognizable.
98
292221
4538
Namun sebenarnya, di tahun 2100, perubahan-perubahannya dapat dikenali.
04:57
It's just the brain is totally different.
99
297458
2734
Otak mengalami perubahan besar.
05:00
For example, in the year 2100,
100
300740
2547
Misalnya pada 2100,
kita tahu penyebab Alzheimer.
05:03
we understand the root causes of Alzheimer's.
101
303311
2857
05:06
So we can deliver targeted genetic therapies or drugs
102
306192
3714
Jadi dapat kita obati dengan terapi atau obat genetik
05:09
to stop the degenerative process before it begins.
103
309930
2876
untuk mencegah proses degeneratif.
05:13
So how did we do it?
104
313629
1333
Bagaimana caranya?
05:15
Well, there were essentially three steps.
105
315898
2238
Pada dasarnya ada tiga langkah.
05:18
The first step was that we had to figure out
106
318589
2814
Pertama, kami harus mencari cara untuk mendapatkan arus listrik melalui tengkorak
05:21
some way to get electrical connections through the skull
107
321427
3293
05:24
so we could measure the electrical activity of neurons.
108
324744
3015
sehingga kita dapat mengukur aktivitas listrik neuron.
05:28
And not only that, it had to be easy and risk-free.
109
328339
4349
Tak hanya itu, cara itu harus mudah dan tanpa resiko.
05:32
Something that basically anyone would be OK with,
110
332712
2378
Suatu hal yang semua orang tak keberatan, seperti menindik telinga.
05:35
like getting a piercing.
111
335114
1600
05:37
Because back in 2017,
112
337156
2747
Karena pada tahun 2017,
05:39
the only way that we knew of to get through the skull
113
339927
2913
satu-satunya cara untuk menembus tengkorak
05:42
was to drill these holes the size of quarters.
114
342864
2817
adalah dengan mengebor lubang kecil.
Anda pasti tak akan mau mengalaminya.
05:46
You would never let someone do that to you.
115
346015
2039
05:48
So in the 2020s,
116
348967
2253
Jadi pada tahun 2020,
05:51
people began to experiment -- rather than drilling these gigantic holes,
117
351244
3381
orang-orang mulai bereksperimen, bukan dengan membuat lubang raksasa,
05:54
drilling microscopic holes, no thicker than a piece of hair.
118
354649
3115
tapi mengebor lubang mikroskopis, yang lebih tipis dari sehelai rambut.
05:58
And the idea here was really for diagnosis --
119
358735
2096
Ide ini sebenarnya untuk diagnosis,
06:00
there are lots of times in the diagnosis of brain disorders
120
360855
2786
banyak penyakit otak yang perlu diamati aktivitas saraf di dalam tengkoraknya
06:03
when you would like to be able to look at the neural activity beneath the skull
121
363665
4872
06:08
and being able to drill these microscopic holes
122
368561
3191
dan melubanginya dengan saangat kecil akan memudahkannya, termasuk bagi pasien.
06:11
would make that much easier for the patient.
123
371776
2142
06:13
In the end, it would be like getting a shot.
124
373942
2349
Ini rasanya seperti disuntik.
06:16
You just go in and you sit down
125
376315
1580
Anda masuk ke ruangan dan duduk, dan sesuatu masuk ke kepala Anda
06:17
and there's a thing that comes down on your head,
126
377919
2301
ada rasa sakit sesaat lalu selesai,
06:20
and a momentary sting and then it's done,
127
380244
1953
dan Anda beraktivitas seperti biasa.
06:22
and you can go back about your day.
128
382221
1864
06:24
So we're eventually able to do it
129
384736
4793
Jadi, kami melakukannya dengan menggunakan laser untuk mengebor.
06:29
using lasers to drill the holes.
130
389553
2667
Dengan laser, semua cepat dan mudah,
06:32
And with the lasers, it was fast and extremely reliable,
131
392244
2620
06:34
you couldn't even tell the holes were there,
132
394888
2213
bahkan Anda tak bisa melihat bekas lubangnya,
seperti Anda tak sadar ada satu rambut yang hilang.
06:37
any more than you could tell that one of your hairs was missing.
133
397125
3000
06:40
And I know it might sound crazy, using lasers to drill holes in your skull,
134
400753
4738
Memang ini terdengar gila, menggunakan laser untuk melubangi tengkorak,
06:45
but back in 2017,
135
405515
1366
tetapi pada tahun 2017,
06:46
people were OK with surgeons shooting lasers into their eyes
136
406905
4109
ahli bedah menggunakan laser untuk mengoperasi mata.
06:51
for corrective surgery
137
411038
1214
06:52
So when you're already here, it's not that big of a step.
138
412276
3887
Jadi itu bukanlah masalah besar.
06:57
OK?
139
417561
1151
Oke?
06:58
So the next step, that happened in the 2030s,
140
418736
3571
Jadi langkah berikutnya pada tahun 2030an,
07:02
was that it's not just about getting through the skull.
141
422331
3086
bukan hanya menembus tengkorak.
07:05
To measure the activity of neurons,
142
425441
1700
Untuk mengukur aktivitas neuron, kita harus masuk ke jaringan otak.
07:07
you have to actually make it into the brain tissue itself.
143
427165
3825
07:11
And the risk, whenever you put something into the brain tissue,
144
431344
2968
Risikonya, jika sesuatu dimasukkan ke jaringan otak
hal itu dapat menyebabkan stroke.
07:14
is essentially that of stroke.
145
434336
1439
07:15
That you would hit a blood vessel and burst it,
146
435799
2196
Bisa saja kena pembuluh darah dan menyebabkan stroke.
07:18
and that causes a stroke.
147
438019
1519
07:19
So, by the mid 2030s, we had invented these flexible probes
148
439916
3725
Jadi pada pertengahan tahun 2030, kami punya suatu alat yang elastis
07:23
that were capable of going around blood vessels,
149
443665
2278
yang dapat mengelilingi pembuluh darah, bukan menembusnya.
07:25
rather than through them.
150
445967
1476
07:27
And thus, we could put huge batteries of these probes
151
447467
5697
Alat ini menggunakan baterai, yang dimasukkan ke dalam otak pasien,
07:33
into the brains of patients
152
453188
1357
07:34
and record from thousands of their neurons without any risk to them.
153
454569
3270
lalu merekam ribuan neuron tanpa adanya risiko.
07:39
And what we discovered, sort of to our surprise,
154
459458
4061
Hal yang mengejutkan dalam penemuan kami adalah
07:43
is that the neurons that we could identify
155
463543
2190
neuron yang kami identifikasi tidak merespons ide atau emosi,
07:45
were not responding to things like ideas or emotion,
156
465757
3524
07:49
which was what we had expected.
157
469305
1627
yang semula menjadi dugaan kami.
07:50
They were mostly responding to things like Jennifer Aniston
158
470956
3796
Mereka merespons hal-hal seperti Jennifer Aniston
07:54
or Halle Berry
159
474776
2404
atau Halle Berry
atau Justin Trudeau
07:57
or Justin Trudeau.
160
477204
1310
07:58
I mean --
161
478538
1253
Maksud saya--
07:59
(Laughter)
162
479815
2326
(Tertawa)
08:02
In hindsight, we shouldn't have been that surprised.
163
482165
2437
Sebenarnya itu tidak terlalu mengejutkan.
08:04
I mean, what do your neurons spend most of their time thinking about?
164
484626
3262
Maksud saya, apa yang sering dipikirkan oleh neuron-neuron Anda?
08:07
(Laughter)
165
487912
1150
(Tertawa)
08:09
But really, the point is that
166
489380
2040
Tapi intinya adalah
08:11
this technology enabled us to begin studying neuroscience in individuals.
167
491444
4430
teknologi ini mampu mempelajari ilmu saraf pada manusia.
08:15
So much like the transition to genetics, at the single cell level,
168
495898
4230
Sama seperti transisi genetika pada tingkat sel,
kita bisa mempelajari ilmu saraf pada tingkat manusia.
08:20
we started to study neuroscience, at the single human level.
169
500152
3206
08:23
But we weren't quite there yet.
170
503890
1618
Tapi kami belum sampai ke sana.
08:25
Because these technologies
171
505895
1642
Karena teknologi ini terbatas pada bidang medis,
08:27
were still restricted to medical applications,
172
507561
3056
08:30
which meant that we were studying sick brains, not healthy brains.
173
510641
3391
artinya kami mempelajari otak yang sakit, bukan otak yang sehat.
Karena seaman apa pun teknologi,
08:35
Because no matter how safe your technology is,
174
515235
3754
Anda tak bisa memasukkan sesuatu ke otak seseorang hanya untuk penelitian.
08:39
you can't stick something into someone's brain
175
519013
2730
08:41
for research purposes.
176
521767
1420
08:43
They have to want it.
177
523211
1549
Mereka harus sukarela.
08:44
And why would they want it?
178
524784
1460
Lalu mengapa mereka harus bersedia?
08:46
Because as soon as you have an electrical connection to the brain,
179
526268
3571
Karena sambungan listrik di otak akan dihubungkan ke komputer.
08:49
you can use it to hook the brain up to a computer.
180
529863
2444
08:53
Oh, well, you know, the general public was very skeptical at first.
181
533061
3429
Tentu saja, awalnya, publik sangat meragukannya.
08:56
I mean, who wants to hook their brain up to their computers?
182
536514
2869
Siapa yang mau otaknya dihubungkan ke komputer?
08:59
Well just imagine being able to send an email with a thought.
183
539926
4236
Bayangkan saja menulis email hanya dengan memikirkannya.
(Tertawa)
09:04
(Laughter)
184
544186
2253
09:06
Imagine being able to take a picture with your eyes, OK?
185
546463
4500
Bayangkan Anda bisa memotret dengan menggunakan mata.
09:10
(Laughter)
186
550987
1230
(Tertawa)
09:12
Imagine never forgetting anything anymore,
187
552241
2963
Bayangkan Anda tidak akan pernah melupakan apapun
karena semua ingatan tersimpan permanen pada perangkat,
09:15
because anything that you choose to remember
188
555228
2159
09:17
will be stored permanently on a hard drive somewhere,
189
557411
2477
09:19
able to be recalled at will.
190
559912
2029
yang bisa diakses kapan saja.
09:21
(Laughter)
191
561965
3366
(Tertawa)
09:25
The line here between crazy and visionary
192
565355
3381
Di sini batasnya antara kegilaan dan khayalan yang tak jelas.
09:28
was never quite clear.
193
568760
1467
09:30
But the systems were safe.
194
570720
1857
Tapi sistemnya aman.
09:32
So when the FDA decided to deregulate these laser-drilling systems, in 2043,
195
572879
5016
Ketika FDA menghapuskan sistem pengeboran laser, pada tahun 2043,
09:37
commercial demand just exploded.
196
577919
2357
permintaan penggunaannya akan melonjak.
Orang-orang akan mencantumkan email mereka dengan
09:40
People started signing their emails,
197
580300
1888
09:42
"Please excuse any typos.
198
582212
1341
"Maaf bila ada salah pengetikan. Dikirim dari otak saya."
09:43
Sent from my brain."
199
583577
1333
09:44
(Laughter)
200
584934
1001
(Tertawa)
09:45
Commercial systems popped up left and right,
201
585959
2072
Para penjual bermunculan menawarkan penghubung saraf terbaru dan terhebat.
09:48
offering the latest and greatest in neural interfacing technology.
202
588055
3238
09:51
There were 100 electrodes.
203
591792
1753
Ada 100 elektroda.
09:53
A thousand electrodes.
204
593569
1911
Ada ribuan elektroda.
09:55
High bandwidth for only 99.99 a month.
205
595504
2476
Bandwith kecepatan tinggi 99.99 sebulan.
09:58
(Laughter)
206
598004
1539
(Tertawa)
09:59
Soon, everyone had them.
207
599567
1534
Lalu, semua orang memilikinya.
10:01
And that was the key.
208
601694
1571
Itu kuncinya.
10:03
Because, in the 2050s, if you were a neuroscientist,
209
603289
2923
Karena pada tahun 2050an, jika Anda seorang ahli saraf,
10:06
you could have someone come into your lab essentially from off the street.
210
606236
3939
Anda bisa undang siapa pun di jalanan untuk datang ke lab.
10:10
And you could have them engaged in some emotional task
211
610792
2864
Anda bisa meneliti emosi manusia, perilaku sosial, atau penalaran abstrak,
10:13
or social behavior or abstract reasoning,
212
613680
2437
sesuatu yang Anda tak bisa pelajari pada tikus.
10:16
things you could never study in mice.
213
616141
2531
10:18
And you could record the activity of their neurons
214
618696
3111
Dan Anda bisa merekam aktivitas neuron mereka
10:21
using the interfaces that they already had.
215
621831
3191
dengan menggunakan antarmuka yang telah ada.
Anda juga bisa tanya mereka tentang apa yang mereka alami.
10:25
And then you could also ask them about what they were experiencing.
216
625046
3189
Jadi hubungan antara psikologi dan ilmu saraf
10:28
So this link between psychology and neuroscience
217
628259
3349
10:31
that you could never make in the animals, was suddenly there.
218
631632
3381
akhirnya dapat dipelajari pada manusia.
10:35
So perhaps the classic example of this
219
635695
2184
Contoh umumnya adalah penemuan aktivitas neuron pada pemahaman.
10:37
was the discovery of the neural basis for insight.
220
637903
3523
10:41
That "Aha!" moment, the moment it all comes together, it clicks.
221
641450
3600
Momen "Aha", ketika semua masuk akal, cocok.
10:45
And this was discovered by two scientists in 2055,
222
645593
4056
Ini akan ditemukan oleh dua ilmuwan pada 2055,
10:49
Barry and Late,
223
649673
1372
Barry dan Late,
yang mengamati dorsal prefrontal cortex,
10:51
who observed, in the dorsal prefrontal cortex,
224
651069
3663
10:54
how in the brain of someone trying to understand an idea,
225
654756
5222
cara otak seseorang untuk mencoba memahami sebuah ide,
populasi neuron yang berbeda akan mengatur ulang dirinya--
11:00
how different populations of neurons would reorganize themselves --
226
660002
3369
11:03
you're looking at neural activity here in orange --
227
663395
2436
Bagian oranye adalah aktivitas neuron
11:05
until finally their activity aligns in a way that leads to positive feedback.
228
665855
3738
lalu aktivitasnya akan menghasilkan masukan positif
11:10
Right there.
229
670339
1150
Di sini.
11:12
That is understanding.
230
672723
1467
Itulah pemahaman.
11:15
So finally, we were able to get at the things that make us human.
231
675413
4437
Jadi, kita bisa tahu esensi dari manusia.
11:21
And that's what really opened the way to major insights from medicine.
232
681871
4578
Itulah yang akan menjadi solusi dari segi medis.
11:27
Because, starting in the 2060s,
233
687465
2755
Karena mulai tahun 2060an,
11:30
with the ability to record the neural activity
234
690244
2484
dengan kemampuan merekam aktivitas neuron
11:32
in the brains of patients with these different mental diseases,
235
692752
3587
pada otak berbagai pasien dengan penyakit mental,
11:36
rather than defining the diseases on the basis of their symptoms,
236
696363
4690
daripada menentukan penyakitnya berdasarkan gejalanya,
seperti yang kita alami pada awal abad ini,
11:41
as we had at the beginning of the century,
237
701077
2040
kita bisa menentukannya berdasarkan patologi pada tingkat neuron.
11:43
we started to define them
238
703141
1222
11:44
on the basis of the actual pathology that we observed at the neural level.
239
704387
3539
11:48
So for example, in the case of ADHD,
240
708768
3825
Misalnya pada kasus ADHD,
11:52
we discovered that there are dozens of different diseases,
241
712617
3174
kami menemukan ada berbagai penyakit yang pada abad ini, semuanya disebut ADHD
11:55
all of which had been called ADHD at the start of the century,
242
715815
3009
yang sebenarnyanya tidak saling berhubungan,
11:58
that actually had nothing to do with each other,
243
718848
2301
kecuali terdaapat gejala yang sama.
12:01
except that they had similar symptoms.
244
721173
2118
12:03
And they needed to be treated in different ways.
245
723625
2372
Mereka harus diobati dengan cara berbeda.
12:06
So it was kind of incredible, in retrospect,
246
726307
2247
Jadi cukup menakjubkan
12:08
that at the beginning of the century,
247
728578
1777
pada awal abad ini, kami mengobati berbagai penyakit itu
12:10
we had been treating all those different diseases
248
730379
2317
12:12
with the same drug,
249
732720
1183
dengan obat yang sama,
12:13
just by giving people amphetamine, basically is what we were doing.
250
733927
3214
hanya dengan memberi mereka amfetamin.
Schizophrenia dan depresi juga demikian.
12:17
And schizophrenia and depression are the same way.
251
737165
2488
12:19
So rather than prescribing drugs to people essentially at random,
252
739677
4032
Jadi daripada meresepkan obat yang sama
12:23
as we had,
253
743733
1150
seperti dulu,
12:24
we learned how to predict which drugs would be most effective
254
744907
3511
kami belajar bagaimana memprediksi obat yang paling efektif untuk pasien tertentu,
12:28
in which patients,
255
748442
1183
12:29
and that just led to this huge improvement in outcomes.
256
749649
2756
dan hasilnya akan meningkat dengan pesat.
12:33
OK, I want to bring you back now to the year 2017.
257
753498
3476
Saya ingin kita kembali ke tahun 2017.
Mungkin akan terdengar seperti sindiran atau dibuat-buat.
12:38
Some of this may sound satirical or even far fetched.
258
758117
3373
12:41
And some of it is.
259
761514
1293
Beberapa di antaranya.
12:43
I mean, I can't actually see into the future.
260
763291
2651
Saya tak bisa lihat ke masa depan.
12:45
I don't actually know
261
765966
1366
Saya sungguh tidak tahu
12:47
if we're going to be drilling hundreds or thousands of microscopic holes
262
767356
3667
akankah kita mengebor ratusan atau ribuan lubang mikroskopis
di kepala kita dalam 30 tahun ini.
12:51
in our heads in 30 years.
263
771047
1667
12:53
But what I can tell you
264
773762
1706
Tapi saya beritahu Anda
12:55
is that we're not going to make any progress
265
775492
2175
bahwa kita tak akan mengalami kemajuan
12:57
towards understanding the human brain or human diseases
266
777691
3727
untuk dapat memahami otak manusia atau penyakitnya
13:01
until we figure out how to get at the electrical activity of neurons
267
781442
4516
sampai kita menemukan cara untuk mendapatkan aktivitas listrik neuron
13:05
in healthy humans.
268
785982
1200
pada manusia yang sehat.
13:07
And almost no one is working on figuring out how to do that today.
269
787918
3239
Dan saat ini, hampir tak ada yang menelitinya.
13:12
That is the future of neuroscience.
270
792077
2334
Itulah masa depan ilmu saraf.
13:14
And I think it's time for neuroscientists to put down the mouse brain
271
794752
4393
Saya pikir, ini saatnya bagi ahli saraf beralih dari otak tikus
13:19
and to dedicate the thought and investment necessary
272
799169
2754
lalu mendedikasikan pemikiran dan investasi yang ada
13:21
to understand the human brain and human disease.
273
801947
3267
untuk mempelajari otak manusia dan penyakitnya.
13:27
Thank you.
274
807629
1151
Terima kasih.
13:28
(Applause)
275
808804
1172
(Tepuk tangan)
Tentang situs web ini

Situs ini akan memperkenalkan Anda pada video YouTube yang berguna untuk belajar bahasa Inggris. Anda akan melihat pelajaran bahasa Inggris yang diajarkan oleh guru-guru terbaik dari seluruh dunia. Klik dua kali pada subtitle bahasa Inggris yang ditampilkan di setiap halaman video untuk memutar video dari sana. Subtitle bergulir selaras dengan pemutaran video. Jika Anda memiliki komentar atau permintaan, silakan hubungi kami menggunakan formulir kontak ini.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7