Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness

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TED


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Traduttore: Daniele Buratti Revisore: Elena Montrasio
00:15
I study how the brain processes
0
15330
2000
Io studio l'informazione nei processi
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information. That is, how it takes
1
17330
2000
cerebrali. Ossia il modo di convogliare
00:19
information in from the outside world, and
2
19330
2000
le informazioni dal mondo esterno
00:21
converts it into patterns of electrical activity,
3
21330
2000
e convertirle in schemi di attività elettrica,
00:23
and then how it uses those patterns
4
23330
2000
e poi usarli per poter compiere
00:25
to allow you to do things --
5
25330
2000
delle azioni -
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to see, hear, to reach for an object.
6
27330
2000
vedere, udire, prendere oggetti.
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So I'm really a basic scientist, not
7
29330
2000
In realtà sono uno scienziato teorico,
00:31
a clinician, but in the last year and a half
8
31330
2000
ma nell'ultimo anno e mezzo ho cominciato
00:33
I've started to switch over, to use what
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33330
2000
a sconfinare nella sperimentazione,
00:35
we've been learning about these patterns
10
35330
2000
usando quel che avevo imparato su questi schemi
00:37
of activity to develop prosthetic devices,
11
37330
3000
di attività per sviluppare congegni prostetici,
00:40
and what I wanted to do today is show you
12
40330
2000
e oggi volevo mostrarvi
00:42
an example of this.
13
42330
2000
uno di questi congegni.
00:44
It's really our first foray into this.
14
44330
2000
E' la prima volta che ne parlo in pubblico.
00:46
It's the development of a prosthetic device
15
46330
2000
E' lo sviluppo di una protesi
00:48
for treating blindness.
16
48330
2000
per il trattamento della cecità.
00:50
So let me start in on that problem.
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50330
2000
Lasciate che vi spieghi il problema.
00:52
There are 10 million people in the U.S.
18
52330
2000
Vi sono 10 milioni di persone negli USA
00:54
and many more worldwide who are blind
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54330
2000
e molte altre nel mondo che sono cieche
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or are facing blindness due to diseases
20
56330
2000
o a rischio di cecità a causa di malattie
00:58
of the retina, diseases like
21
58330
2000
della retina, come
01:00
macular degeneration, and there's little
22
60330
2000
la degenerazione maculare,
01:02
that can be done for them.
23
62330
2000
per cui c'è poco da fare.
01:04
There are some drug treatments, but
24
64330
2000
Esistono cure farmacologiche,
01:06
they're only effective on a small fraction
25
66330
2000
ma funzionano solo per una piccola parte
01:08
of the population. And so, for the vast
26
68330
2000
della popolazione. Per la gran parte
01:10
majority of patients, their best hope for
27
70330
2000
dei pazienti l'unica speranza è poter
01:12
regaining sight is through prosthetic devices.
28
72330
2000
riacquistare la vista grazie a delle protesi.
01:14
The problem is that current prosthetics
29
74330
2000
Il problema è che le protesi esistenti
01:16
don't work very well. They're still very
30
76330
2000
non funzionano bene. Sono ancora
01:18
limited in the vision that they can provide.
31
78330
2000
molto limitate nell'amplificazione della vista.
01:20
And so, you know, for example, with these
32
80330
2000
Ad esempio, sapete, con questi congegni
01:22
devices, patients can see simple things
33
82330
2000
i pazienti possono vedere oggetti semplici,
01:24
like bright lights and high contrast edges,
34
84330
2000
come luci brillanti o profili ad alto contrasto,
01:26
not very much more, so nothing close
35
86330
2000
non molto di più, niente che si avvicini
01:28
to normal vision has been possible.
36
88330
3000
alla normale capacità visiva.
01:31
So what I'm going to tell you about today
37
91330
2000
Ma oggi vi parlerò
01:33
is a device that we've been working on
38
93330
2000
di un congegno su cui ho lavorato
01:35
that I think has the potential to make
39
95330
2000
che credo abbia il potenziale
01:37
a difference, to be much more effective,
40
97330
2000
per essere diverso e molto più efficace,
01:39
and what I wanted to do is show you
41
99330
2000
e volevo mostrarvi come funziona.
01:41
how it works. Okay, so let me back up a
42
101330
2000
Bene, ora faccio un passo indietro
01:43
little bit and show you how a normal retina
43
103330
2000
e vi mostro il funzionamento di una retina normale,
01:45
works first so you can see the problem
44
105330
2000
così capirete che tipo di problemi
01:47
that we were trying to solve.
45
107330
2000
abbiamo cercato di risolvere.
01:49
Here you have a retina.
46
109330
2000
Ecco una retina.
01:51
So you have an image, a retina, and a brain.
47
111330
2000
Dunque avete un'immagine, una retina e un cervello.
01:53
So when you look at something, like this image
48
113330
2000
Quando guardate qualcosa, come l'immagine
01:55
of this baby's face, it goes into your eye
49
115330
2000
di questo bimbo, questa passa attraverso l'occhio
01:57
and it lands on your retina, on the front-end
50
117330
2000
e arriva sulla retina, dove viene catturata
01:59
cells here, the photoreceptors.
51
119330
2000
da cellule chiamate fotorecettori.
02:01
Then what happens is the retinal circuitry,
52
121330
2000
Questo dà il via al circuito elettrico della retina,
02:03
the middle part, goes to work on it,
53
123330
2000
la parte centrale comincia a lavorarci
02:05
and what it does is it performs operations
54
125330
2000
ed effettua delle operazioni,
02:07
on it, it extracts information from it, and it
55
127330
2000
estraendo le informazioni
02:09
converts that information into a code.
56
129330
2000
e trasformandole in codici.
02:11
And the code is in the form of these patterns
57
131330
2000
Il codice prende la forma di impulsi elettrici
02:13
of electrical pulses that get sent
58
133330
2000
che vengono convogliati al cervello,
02:15
up to the brain, and so the key thing is
59
135330
2000
e dunque la cosa fondamentale
02:17
that the image ultimately gets converted
60
137330
2000
è che l'immagine viene trasformata
02:19
into a code. And when I say code,
61
139330
2000
in codice. E quando dico codice
02:21
I do literally mean code.
62
141330
2000
intendo letteralmente codice.
02:23
Like this pattern of pulses here actually means "baby's face,"
63
143330
3000
Questo schema di impulsi significa proprio "volto di bimbo",
02:26
and so when the brain gets this pattern
64
146330
2000
e quando gli impulsi arrivano al cervello,
02:28
of pulses, it knows that what was out there
65
148330
2000
questo capisce che si trova di fronte
02:30
was a baby's face, and if it
66
150330
2000
al viso di un bambino,
02:32
got a different pattern it would know
67
152330
2000
e se avesse ricevuto uno schema di impulsi
02:34
that what was out there was, say, a dog,
68
154330
2000
diverso, magari l'avrebbe associato
02:36
or another pattern would be a house.
69
156330
2000
a un cane o forse a un cavallo.
02:38
Anyway, you get the idea.
70
158330
2000
Ad ogni modo avete capito.
02:40
And, of course, in real life, it's all dynamic,
71
160330
2000
Naturalmente nella vita vera è tutto dinamico,
02:42
meaning that it's changing all the time,
72
162330
2000
cioè in continuo cambiamento,
02:44
so the patterns of pulses are changing
73
164330
2000
e gli schemi di impulsi cambiano sempre,
02:46
all the time because the world you're
74
166330
2000
perché il mondo che osservate
02:48
looking at is changing all the time too.
75
168330
3000
cambia in ogni istante.
02:51
So, you know, it's sort of a complicated
76
171330
2000
Dunque è una cosa alquanto complicata.
02:53
thing. You have these patterns of pulses
77
173330
2000
Avete questi impulsi provenienti
02:55
coming out of your eye every millisecond
78
175330
2000
dagli occhi ogni millisecondo che dicono
02:57
telling your brain what it is that you're seeing.
79
177330
2000
al cervello cosa state vedendo.
02:59
So what happens when a person
80
179330
2000
E quello che succede quando una persona
03:01
gets a retinal degenerative disease like
81
181330
2000
ha una malattia degenerativa della retina,
03:03
macular degeneration? What happens is
82
183330
2000
come la degenerazione maculare,
03:05
is that, the front-end cells die,
83
185330
2000
è che le cellule, i fotoricettori
03:07
the photoreceptors die, and over time,
84
187330
2000
muoiono, e con il passare del tempo
03:09
all the cells and the circuits that are
85
189330
2000
tutte le cellule e i circuiti ad essi collegati
03:11
connected to them, they die too.
86
191330
2000
muoiono anche loro.
03:13
Until the only things that you have left
87
193330
2000
Finché l'unica cosa che rimane
03:15
are these cells here, the output cells,
88
195330
2000
sono queste cellule,
03:17
the ones that send the signals to the brain,
89
197330
2000
quelle che inviano i segnali al cervello,
03:19
but because of all that degeneration
90
199330
2000
ma a causa della degenerazione
03:21
they aren't sending any signals anymore.
91
201330
2000
non hanno più niente da trasmettere.
03:23
They aren't getting any input, so
92
203330
2000
Dato che non ricevono informazioni,
03:25
the person's brain no longer gets
93
205330
2000
al cervello non arriva più
03:27
any visual information --
94
207330
2000
nessuna informazione visiva -
03:29
that is, he or she is blind.
95
209330
3000
ossia si diventa ciechi.
03:32
So, a solution to the problem, then,
96
212330
2000
Perciò una soluzione potrebbe essere
03:34
would be to build a device that could mimic
97
214330
2000
un congegno che mimi le azioni svolte
03:36
the actions of that front-end circuitry
98
216330
2000
dai fotorecettori e che invii le informazioni
03:38
and send signals to the retina's output cells,
99
218330
2000
alle cellule preposte ai segnali in uscita dalla retina,
03:40
and they can go back to doing their
100
220330
2000
così che possano tornare al loro compito
03:42
normal job of sending signals to the brain.
101
222330
2000
di inviare i segnali al cervello.
03:44
So this is what we've been working on,
102
224330
2000
Dunque questo è ciò a cui stiamo lavorando
03:46
and this is what our prosthetic does.
103
226330
2000
e questo è ciò che riesce a fare la nostra protesi.
03:48
So it consists of two parts, what we call
104
228330
2000
E' costituita da due parti:
03:50
an encoder and a transducer.
105
230330
2000
un codificatore e un trasduttore.
03:52
And so the encoder does just
106
232330
2000
Quello che fa il codificatore
03:54
what I was saying: it mimics the actions
107
234330
2000
è mimare le azioni del circuito anteriore
03:56
of the front-end circuitry -- so it takes images
108
236330
2000
della retina, in modo da raccogliere le immagini
03:58
in and converts them into the retina's code.
109
238330
2000
e convertirle in un codice che la retina comprende.
04:00
And then the transducer then makes the
110
240330
2000
E il trasduttore fa sì che le cellule
04:02
output cells send the code on up
111
242330
2000
della parte posteriore inviino il codice
04:04
to the brain, and the result is
112
244330
2000
al cervello, e il risultato
04:06
a retinal prosthetic that can produce
113
246330
3000
è una protesi retinica in grado di reagire
04:09
normal retinal output.
114
249330
2000
come una normale retina.
04:11
So a completely blind retina,
115
251330
2000
E così una retina completamente cieca,
04:13
even one with no front-end circuitry at all,
116
253330
2000
in cui sia assente il circuito anteriore,
04:15
no photoreceptors,
117
255330
2000
quello dei fotorecettori,
04:17
can now send out normal signals,
118
257330
2000
è ora in grado di inviare segnali normali,
04:19
signals that the brain can understand.
119
259330
3000
segnali che il cervello riesce a comprendere.
04:22
So no other device has been able
120
262330
2000
Nessun altro congegno è mai riuscito
04:24
to do this.
121
264330
2000
a fare tanto.
04:26
Okay, so I just want to take
122
266330
2000
Bene, voglio dirvi
04:28
a sentence or two to say something about
123
268330
2000
brevemente qualcosa sul codificatore
04:30
the encoder and what it's doing, because
124
270330
2000
e sul suo funzionamento, perché è davvero
04:32
it's really the key part and it's
125
272330
2000
la parte fondamentale ed è
04:34
sort of interesting and kind of cool.
126
274330
2000
ed è proprio interessante e forte.
04:36
I'm not sure "cool" is really the right word, but
127
276330
2000
Non so se 'forte' sia la parola più adatta,
04:38
you know what I mean.
128
278330
2000
ma sapete cosa intendo dire.
04:40
So what it's doing is, it's replacing
129
280330
2000
Dunque ciò che fa è sostituire
04:42
the retinal circuitry, really the guts of
130
282330
2000
il circuito retinico, la sua parte
04:44
the retinal circuitry, with a set of equations,
131
284330
2000
preminente, con una serie di equazioni
04:46
a set of equations that we can implement
132
286330
2000
che possiamo affidare ad un chip elettronico.
04:48
on a chip. So it's just math.
133
288330
2000
Si tratta solo di matematica.
04:50
In other words, we're not literally replacing
134
290330
3000
In altre parole, non stiamo proprio rimpiazzando
04:53
the components of the retina.
135
293330
2000
le parti della retina.
04:55
It's not like we're making a little mini-device
136
295330
2000
Non costruiamo un mini apparato
04:57
for each of the different cell types.
137
297330
2000
per ogni tipologia di cellule.
04:59
We've just abstracted what the
138
299330
2000
Abbiamo solo sintetizzato il compito
05:01
retina's doing with a set of equations.
139
301330
2000
della retina con una serie di equazioni.
05:03
And so, in a way, the equations are serving
140
303330
2000
E in un certo senso le equazioni costituiscono
05:05
as sort of a codebook. An image comes in,
141
305330
2000
un dizionario dei codici. Arriva un'immagine,
05:07
goes through the set of equations,
142
307330
3000
passa attraverso i sistemi di equazioni
05:10
and out comes streams of electrical pulses,
143
310330
2000
e ne esce sotto forma di impulsi elettrici,
05:12
just like a normal retina would produce.
144
312330
4000
proprio come li produrrebbe una normale retina.
05:16
Now let me put my money
145
316330
2000
Adesso lasciate
05:18
where my mouth is and show you that
146
318330
2000
che vi mostri, in pratica, come
05:20
we can actually produce normal output,
147
320330
2000
possiamo ottenere una visione normale,
05:22
and what the implications of this are.
148
322330
2000
e quali sono le implicazioni.
05:24
Here are three sets of
149
324330
2000
Qui abbiamo tre modalità
05:26
firing patterns. The top one is from
150
326330
2000
di elaborazione immagine. In alto,
05:28
a normal animal, the middle one is from
151
328330
2000
quella di un animale normale, al centro
05:30
a blind animal that's been treated with
152
330330
2000
di un animale cieco a cui è stato applicato
05:32
this encoder-transducer device, and the
153
332330
2000
il congegno codificatore-trasduttore, e in basso
05:34
bottom one is from a blind animal treated
154
334330
2000
quella di un animale cieco
05:36
with a standard prosthetic.
155
336330
2000
dotato di protesi standard.
05:38
So the bottom one is the state-of-the-art
156
338330
2000
Dunque in basso c'è l'ultima tecnologia
05:40
device that's out there right now, which is
157
340330
2000
disponibile oggi, costituita essenzialmente
05:42
basically made up of light detectors,
158
342330
2000
da rilevatori di luce, ma che non fa uso
05:44
but no encoder. So what we did was we
159
344330
2000
di codificatori. E così abbiamo realizzato
05:46
presented movies of everyday things --
160
346330
2000
dei filmati con immagini comuni -
05:48
people, babies, park benches,
161
348330
2000
persone, bambini, panchine,
05:50
you know, regular things happening -- and
162
350330
2000
insomma cose normali -
05:52
we recorded the responses from the retinas
163
352330
2000
e abbiamo registrato la risposta della retina
05:54
of these three groups of animals.
164
354330
2000
dei tre animali.
05:56
Now just to orient you, each box is showing
165
356330
2000
Ora, tanto per farvi capire, ogni riquadro mostra
05:58
the firing patterns of several cells,
166
358330
2000
gli schemi di attivazione di diverse cellule,
06:00
and just as in the previous slides,
167
360330
2000
e come per le immagini precedenti,
06:02
each row is a different cell,
168
362330
2000
ogni fila corrisponde a cellule diverse,
06:04
and I just made the pulses a little bit smaller
169
364330
2000
e ho rimpicciolito gli impulsi in modo
06:06
and thinner so I could show you
170
366330
3000
da farvi vedere una lunga
06:09
a long stretch of data.
171
369330
2000
serie di dati.
06:11
So as you can see, the firing patterns
172
371330
2000
Come potete vedere, gli schemi di attivazione
06:13
from the blind animal treated with
173
373330
2000
dell'animale cieco
06:15
the encoder-transducer really do very
174
375330
2000
con il codificatore-trasduttore si avvicinano
06:17
closely match the normal firing patterns --
175
377330
2000
di molto a quelli normali -
06:19
and it's not perfect, but it's pretty good --
176
379330
2000
non è ancora perfetto, ma è abbastanza buono -
06:21
and the blind animal treated with
177
381330
2000
mentre per l'animale con la protesi
06:23
the standard prosthetic,
178
383330
2000
standard, i risultati
06:25
the responses really don't.
179
385330
2000
lasciano a desiderare.
06:27
And so with the standard method,
180
387330
3000
Perché con il metodo standard
06:30
the cells do fire, they just don't fire
181
390330
2000
le cellule si attivano,
06:32
in the normal firing patterns because
182
392330
2000
ma non secondo uno schema normale,
06:34
they don't have the right code.
183
394330
2000
perché non hanno il codice corretto.
06:36
How important is this?
184
396330
2000
Ma quanto è importante averlo?
06:38
What's the potential impact
185
398330
2000
Qual è l'impatto potenziale
06:40
on a patient's ability to see?
186
400330
3000
sulla capacità visiva di un paziente?
06:43
So I'm just going to show you one
187
403330
2000
Ora vi mostrerò un esperimento
06:45
bottom-line experiment that answers this,
188
405330
2000
concreto per farvelo capire,
06:47
and of course I've got a lot of other data,
189
407330
2000
e certamente dispongo di molti altri dati,
06:49
so if you're interested I'm happy
190
409330
2000
e se siete interessati sarò lieta
06:51
to show more. So the experiment
191
411330
2000
di condividerli con voi. L'esperimento
06:53
is called a reconstruction experiment.
192
413330
2000
si chiama esperimento di ricostruzione.
06:55
So what we did is we took a moment
193
415330
2000
Abbiamo preso un determinato fotogramma
06:57
in time from these recordings and asked,
194
417330
3000
della registrazione e ci siamo chiesti
07:00
what was the retina seeing at that moment?
195
420330
2000
cosa stesse vedendo la retina in quel momento.
07:02
Can we reconstruct what the retina
196
422330
2000
Possiamo ricostruire ciò che ha visto
07:04
was seeing from the responses
197
424330
2000
la retina in base alla reazione
07:06
from the firing patterns?
198
426330
2000
delle cellule?
07:08
So, when we did this for responses
199
428330
3000
E abbiamo fatto lo stesso
07:11
from the standard method and from
200
431330
3000
per le risposte da metodo standard
07:14
our encoder and transducer.
201
434330
2000
e quelle da codificatore-trasduttore.
07:16
So let me show you, and I'm going to
202
436330
2000
Ora ve le mostro,
07:18
start with the standard method first.
203
438330
2000
e inizierò con il metodo standard.
07:20
So you can see that it's pretty limited,
204
440330
2000
Potete constatare che è alquanto limitato,
07:22
and because the firing patterns aren't
205
442330
2000
e dato che gli schemi di attivazione
07:24
in the right code, they're very limited in
206
444330
2000
non hanno il codice corretto, possono dirvi
07:26
what they can tell you about
207
446330
2000
ben poco di cio' che succede là fuori
07:28
what's out there. So you can see that
208
448330
2000
Capite che c'è qualcosa,
07:30
there's something there, but it's not so clear
209
450330
2000
ma non è chiaro cosa sia quel qualcosa,
07:32
what that something is, and this just sort of
210
452330
2000
quindi torniamo
07:34
circles back to what I was saying in the
211
454330
2000
a quello che dicevo all'inizio,
07:36
beginning, that with the standard method,
212
456330
2000
che con il metodo standard i pazienti
07:38
patients can see high-contrast edges, they
213
458330
2000
percepiscono solo profili ad alto contrasto,
07:40
can see light, but it doesn't easily go
214
460330
2000
percepiscono la luce,
07:42
further than that. So what was
215
462330
2000
ma non molto di più. Qual era l'immagine?
07:44
the image? It was a baby's face.
216
464330
3000
il volto di un bambino.
07:47
So what about with our approach,
217
467330
2000
Ma che succede con il nostro metodo,
07:49
adding the code? And you can see
218
469330
2000
quando aggiungiamo il codice?
07:51
that it's much better. Not only can you
219
471330
2000
Va molto meglio. Non solo riuscite
07:53
tell that it's a baby's face, but you can
220
473330
2000
a capire che è il viso di un bambino,
07:55
tell that it's this baby's face, which is a
221
475330
2000
ma che è proprio di questo bambino,
07:57
really challenging task.
222
477330
2000
una cosa davvero difficile.
07:59
So on the left is the encoder
223
479330
2000
A sinistra l'immagine recepita
08:01
alone, and on the right is from an actual
224
481330
2000
dal solo codificatore, e a destra
08:03
blind retina, so the encoder and the transducer.
225
483330
2000
da una retina cieca, con l'ausilio del codificatore-trasduttore.
08:05
But the key one really is the encoder alone,
226
485330
2000
Ma la più importante è quella con il solo codificatore,
08:07
because we can team up the encoder with
227
487330
2000
dato che abbiamo la possibilità di abbinarlo
08:09
the different transducer.
228
489330
2000
a diversi trasduttori.
08:11
This is just actually the first one that we tried.
229
491330
2000
Questo è solo il primo che abbiamo provato.
08:13
I just wanted to say something about the standard method.
230
493330
2000
Volevo parlarvi un attimo del metodo standard.
08:15
When this first came out, it was just a really
231
495330
2000
Quando questo venne alla ribalta fu una cosa
08:17
exciting thing, the idea that you
232
497330
2000
entusiasmante, l'idea di riuscire
08:19
even make a blind retina respond at all.
233
499330
3000
a far funzionare una retina del tutto cieca.
08:22
But there was this limiting factor,
234
502330
3000
Ma c'era un fattore limitante,
08:25
the issue of the code, and how to make
235
505330
2000
il problema del codice e di come
08:27
the cells respond better,
236
507330
2000
far reagire meglio le cellule
08:29
produce normal responses,
237
509330
2000
perché rispondessero normalmente,
08:31
and so this was our contribution.
238
511330
2000
e questo è stato il nostro contributo.
08:33
Now I just want to wrap up,
239
513330
2000
Ora vorrei concludere,
08:35
and as I was mentioning earlier
240
515330
2000
e come vi dicevo prima,
08:37
of course I have a lot of other data
241
517330
2000
dispongo di molti altri dati,
08:39
if you're interested, but I just wanted to give
242
519330
2000
se vi interessano, ma volevo lasciarvi
08:41
this sort of basic idea
243
521330
2000
con questa idea di base,
08:43
of being able to communicate
244
523330
3000
sulla possibilità di comunicare
08:46
with the brain in its language, and
245
526330
2000
con il cervello nel suo linguaggio
08:48
the potential power of being able to do that.
246
528330
3000
e sulle possibilità che questo dischiude.
08:51
So it's different from the motor prosthetics
247
531330
2000
Cosa diversa dalle protesi motorizzate
08:53
where you're communicating from the brain
248
533330
2000
in cui la comunicazione va dal cervello
08:55
to a device. Here we have to communicate
249
535330
2000
al congegno. Qui dobbiamo comunicare
08:57
from the outside world
250
537330
2000
il mondo esterno
08:59
into the brain and be understood,
251
539330
2000
al cervello e far sì
09:01
and be understood by the brain.
252
541330
2000
che possa essere compreso.
09:03
And then the last thing I wanted
253
543330
2000
E l'ultima cosa che volevo dire,
09:05
to say, really, is to emphasize
254
545330
2000
davvero, è sottolineare
09:07
that the idea generalizes.
255
547330
2000
come l'idea funzioni anche per altro.
09:09
So the same strategy that we used
256
549330
2000
La stessa strategia usata per trovare
09:11
to find the code for the retina we can also
257
551330
2000
il codice per la retina si può usare
09:13
use to find the code for other areas,
258
553330
2000
anche per i codici di altre aree,
09:15
for example, the auditory system and
259
555330
2000
ad esempio per il sistema uditivo
09:17
the motor system, so for treating deafness
260
557330
2000
e quello motorio, e dunque per il trattamento
09:19
and for motor disorders.
261
559330
2000
di sordità e di disordini motori.
09:21
So just the same way that we were able to
262
561330
2000
E come siamo riusciti ad aggirare
09:23
jump over the damaged
263
563330
2000
i circuiti danneggiati
09:25
circuitry in the retina to get to the retina's
264
565330
2000
della retina per raggiungere le cellule
09:27
output cells, we can jump over the
265
567330
2000
posteriori, possiamo aggirare
09:29
damaged circuitry in the cochlea
266
569330
2000
i circuiti danneggiati della coclea
09:31
to get the auditory nerve,
267
571330
2000
per raggiungere il nervo uditivo,
09:33
or jump over damaged areas in the cortex,
268
573330
2000
oppure oltrepassare le zone danneggiate
09:35
in the motor cortex, to bridge the gap
269
575330
3000
della corteccia cerebrale per colmare
09:38
produced by a stroke.
270
578330
2000
il divario creato da un ictus.
09:40
I just want to end with a simple
271
580330
2000
Volevo concludere con un semplice
09:42
message that understanding the code
272
582330
2000
messaggio: comprendere il codice
09:44
is really, really important, and if we
273
584330
2000
è estremamente importante,
09:46
can understand the code,
274
586330
2000
perché in questo modo,
09:48
the language of the brain, things become
275
588330
2000
conoscendo il linguaggio del cervello,
09:50
possible that didn't seem obviously
276
590330
2000
cose prima impossibili
09:52
possible before. Thank you.
277
592330
2000
diventano possibili. Grazie.
09:54
(Applause)
278
594330
5000
(Applausi)
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