Neil Burgess: How your brain tells you where you are

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TED


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Traduttore: Anna Cristiana Minoli Revisore: Elena Montrasio
00:15
When we park in a big parking lot,
0
15260
2000
Quando parcheggiamo in un grande parcheggio,
00:17
how do we remember where we parked our car?
1
17260
2000
come ricordiamo dove abbiamo lasciato la macchina?
00:19
Here's the problem facing Homer.
2
19260
3000
Questo è il problema che ha Homer.
00:22
And we're going to try to understand
3
22260
2000
E cercheremo di capire
00:24
what's happening in his brain.
4
24260
2000
cosa succede nel suo cervello.
00:26
So we'll start with the hippocampus, shown in yellow,
5
26260
2000
Cominciamo con l'ippocampo, evidenziato in giallo,
00:28
which is the organ of memory.
6
28260
2000
che è l'organo della memoria.
00:30
If you have damage there, like in Alzheimer's,
7
30260
2000
Se è compromesso, come nell'Alzheimer,
00:32
you can't remember things including where you parked your car.
8
32260
2000
non vi ricordate le cose, compreso dove avete parcheggiato la macchina.
00:34
It's named after Latin for "seahorse,"
9
34260
2000
Prende il nome dal cavalluccio marino,
00:36
which it resembles.
10
36260
2000
che gli assomiglia.
00:38
And like the rest of the brain, it's made of neurons.
11
38260
2000
E come il resto del cervello, è fatto di neuroni.
00:40
So the human brain
12
40260
2000
Il cervello umano
00:42
has about a hundred billion neurons in it.
13
42260
2000
contiene circa 100 miliardi di neuroni.
00:44
And the neurons communicate with each other
14
44260
3000
I neuroni comunicano tra di loro
00:47
by sending little pulses or spikes of electricity
15
47260
2000
inviando piccoli impulsi o picchi di elettricità
00:49
via connections to each other.
16
49260
2000
tramite le loro connessioni.
00:51
The hippocampus is formed of two sheets of cells,
17
51260
3000
L'ippocampo è formato da due strati di cellule,
00:54
which are very densely interconnected.
18
54260
2000
che sono densamente interconnesse.
00:56
And scientists have begun to understand
19
56260
2000
Gli scienziati hanno cominciato a capire
00:58
how spatial memory works
20
58260
2000
come funziona la memoria spaziale
01:00
by recording from individual neurons
21
60260
2000
analizzando i singoli neuroni
01:02
in rats or mice
22
62260
2000
nelle cavie
01:04
while they forage or explore an environment
23
64260
2000
mentre cercano cibo
01:06
looking for food.
24
66260
2000
o esplorano l'ambiente.
01:08
So we're going to imagine we're recording from a single neuron
25
68260
3000
Immagineremo di seguire le fasi di un singolo neurone
01:11
in the hippocampus of this rat here.
26
71260
3000
nell'ippocampo di una cavia.
01:14
And when it fires a little spike of electricity,
27
74260
2000
Quando invia un piccolo impulso elettrico,
01:16
there's going to be a red dot and a click.
28
76260
3000
un puntino rosso si accende e lampeggia.
01:19
So what we see
29
79260
2000
Quello che notiamo
01:21
is that this neuron knows
30
81260
2000
è che questo neurone sa
01:23
whenever the rat has gone into one particular place in its environment.
31
83260
3000
quando la cavia è andata in un punto particolare di quell'ambiente.
01:26
And it signals to the rest of the brain
32
86260
2000
E lo segnala al resto del cervello
01:28
by sending a little electrical spike.
33
88260
3000
inviando un piccolo impulso elettrico.
01:31
So we could show the firing rate of that neuron
34
91260
3000
Possiamo quindi mostrare la cadenza di invio di quel neurone
01:34
as a function of the animal's location.
35
94260
2000
come funzione della localizzazione dell'animale.
01:36
And if we record from lots of different neurons,
36
96260
2000
E se consideriamo tanti neuroni diversi,
01:38
we'll see that different neurons fire
37
98260
2000
vediamo che diversi neuroni si attivano
01:40
when the animal goes in different parts of its environment,
38
100260
2000
quando l'animale va in punti diversi dell'ambiente,
01:42
like in this square box shown here.
39
102260
2000
come nel riquadro che vedete qui.
01:44
So together they form a map
40
104260
2000
Insieme formano una mappa
01:46
for the rest of the brain,
41
106260
2000
per il resto del cervello,
01:48
telling the brain continually,
42
108260
2000
dicendo continuamente al cervello:
01:50
"Where am I now within my environment?"
43
110260
2000
"Dove sono ora in questo ambiente?"
01:52
Place cells are also being recorded in humans.
44
112260
3000
Le cellule di posizione sono registrate anche negli umani.
01:55
So epilepsy patients sometimes need
45
115260
2000
Talvolta i pazienti epilettici hanno bisogno
01:57
the electrical activity in their brain monitoring.
46
117260
3000
di un controllo dell'attività elettrica del cervello.
02:00
And some of these patients played a video game
47
120260
2000
Alcuni di quei pazienti hanno giocato a un videogioco
02:02
where they drive around a small town.
48
122260
2000
dove devono guidare in una piccola città.
02:04
And place cells in their hippocampi would fire, become active,
49
124260
3000
Le cellule di posizione del loro ippocampo si attivano,
02:07
start sending electrical impulses
50
127260
3000
cominciano ad inviare impulsi elettrici
02:10
whenever they drove through a particular location in that town.
51
130260
3000
ogni volta che guidano in un particolare punto di quella città.
02:13
So how does a place cell know
52
133260
2000
Allora, una cellula di posizione come sa
02:15
where the rat or person is within its environment?
53
135260
3000
dove sono la cavia o la persona nel loro ambiente?
02:18
Well these two cells here
54
138260
2000
Queste due cellule
02:20
show us that the boundaries of the environment
55
140260
2000
mostrano che i confini dell'ambiente
02:22
are particularly important.
56
142260
2000
sono particolarmente importanti.
02:24
So the one on the top
57
144260
2000
A quella in alto
02:26
likes to fire sort of midway between the walls
58
146260
2000
piace attivarsi a metà strada tra i due muri
02:28
of the box that their rat's in.
59
148260
2000
della scatola in cui si trova la cavia.
02:30
And when you expand the box, the firing location expands.
60
150260
3000
Quando allargate la scatola, il luogo di attivazione si espande.
02:33
The one below likes to fire
61
153260
2000
A quella in basso piace attivarsi
02:35
whenever there's a wall close by to the south.
62
155260
3000
ogni volta che un muro si avvicina a sud.
02:38
And if you put another wall inside the box,
63
158260
2000
E se mettete un altro muro nella scatola,
02:40
then the cell fires in both place
64
160260
2000
la cellula si attiva in entrambi i punti
02:42
wherever there's a wall to the south
65
162260
2000
ogni volta che c'è un muro a sud
02:44
as the animal explores around in its box.
66
164260
3000
mentre l'animale esplora la scatola.
02:48
So this predicts
67
168260
2000
Questo fa prevedere
02:50
that sensing the distances and directions of boundaries around you --
68
170260
2000
che rilevare le distanze e la direzione dei confini intorno a noi --
02:52
extended buildings and so on --
69
172260
2000
edifici circostanti e così via --
02:54
is particularly important for the hippocampus.
70
174260
3000
è particolarmente importante per l'ippocampo.
02:57
And indeed, on the inputs to the hippocampus,
71
177260
2000
Ed effettivamente, sulla base delle indicazioni all'ippocampo,
02:59
cells are found which project into the hippocampus,
72
179260
2000
si trovano cellule che proiettano dentro l'ippocampo,
03:01
which do respond exactly
73
181260
2000
che rispondono esattamente
03:03
to detecting boundaries or edges
74
183260
3000
al rilevamento di confini e bordi
03:06
at particular distances and directions
75
186260
2000
a particolari distanze e direzioni
03:08
from the rat or mouse
76
188260
2000
dalla cavia
03:10
as it's exploring around.
77
190260
2000
mentre questa esplora l'area.
03:12
So the cell on the left, you can see,
78
192260
2000
Quindi la cellula sulla sinistra, vedete,
03:14
it fires whenever the animal gets near
79
194260
2000
si attiva ogni volta che l'animale si avvicina
03:16
to a wall or a boundary to the east,
80
196260
3000
a un muro o a un confine a est.
03:19
whether it's the edge or the wall of a square box
81
199260
3000
che sia il bordo di un muro di una scatola quadrata
03:22
or the circular wall of the circular box
82
202260
2000
o un muro circolare di una scatola circolare
03:24
or even the drop at the edge of a table, which the animals are running around.
83
204260
3000
o anche il bordo di un tavolo, che l'animale percorre.
03:27
And the cell on the right there
84
207260
2000
E la cellula qui sulla destra
03:29
fires whenever there's a boundary to the south,
85
209260
2000
si attiva ogni volta che c'è un confine a sud,
03:31
whether it's the drop at the edge of the table or a wall
86
211260
2000
che sia lo spigolo del tavolo o un muro
03:33
or even the gap between two tables that are pulled apart.
87
213260
3000
o anche uno spazio tra due tavoli che vengono allontanati.
03:36
So that's one way in which we think
88
216260
2000
Ecco quindi un modo in cui pensiamo
03:38
place cells determine where the animal is as it's exploring around.
89
218260
3000
che le cellule determinino dov'è l'animale mentre esplora i dintorni.
03:41
We can also test where we think objects are,
90
221260
3000
Possiamo anche testare dove pensiamo siano gli oggetti,
03:44
like this goal flag, in simple environments --
91
224260
3000
come questa bandierina, in ambienti semplici --
03:47
or indeed, where your car would be.
92
227260
2000
o naturalmente, dove si trova la vostra auto.
03:49
So we can have people explore an environment
93
229260
3000
Possiamo fare in modo che le persone esplorino l'ambiente
03:52
and see the location they have to remember.
94
232260
3000
e vedano il punto che devono ricordare.
03:55
And then, if we put them back in the environment,
95
235260
2000
E poi, una volta rimesse nell'ambiente,
03:57
generally they're quite good at putting a marker down
96
237260
2000
generalmente sono abbastanza brave a identificare
03:59
where they thought that flag or their car was.
97
239260
3000
dove pensavano che fossero la bandierina o l'auto.
04:02
But on some trials,
98
242260
2000
Ma in alcuni esperimenti,
04:04
we could change the shape and size of the environment
99
244260
2000
si poteva cambiare la forma e la dimensione dell'ambiente
04:06
like we did with the place cell.
100
246260
2000
come abbiamo fatto con le cellule di posizione.
04:08
In that case, we can see
101
248260
2000
In quel caso, vediamo
04:10
how where they think the flag had been changes
102
250260
3000
come cambi il punto in cui pensavano che fosse la bandierina
04:13
as a function of how you change the shape and size of the environment.
103
253260
3000
in funzione di come si cambiano la forma e la dimensione dell'ambiente.
04:16
And what you see, for example,
104
256260
2000
E quello che vedete, per esempio,
04:18
if the flag was where that cross was in a small square environment,
105
258260
3000
se la bandierina era dove c'era la croce in una piccola area quadrata,
04:21
and then if you ask people where it was,
106
261260
2000
e chiedete alle persone dov'era,
04:23
but you've made the environment bigger,
107
263260
2000
dopo avere ingrandito l'area,
04:25
where they think the flag had been
108
265260
2000
il punto in cui pensavano che fosse la bandierina
04:27
stretches out in exactly the same way
109
267260
2000
si allarga esattamente nello stesso modo
04:29
that the place cell firing stretched out.
110
269260
2000
in cui si sono allargate le cellule di posizione.
04:31
It's as if you remember where the flag was
111
271260
2000
È come se ricordaste dov'era la bandierina
04:33
by storing the pattern of firing across all of your place cells
112
273260
3000
immagazzinando il percorso di attivazione di tutte le cellule di posizione
04:36
at that location,
113
276260
2000
in quella posizione,
04:38
and then you can get back to that location
114
278260
2000
per poi tornare indietro a quella posizione
04:40
by moving around
115
280260
2000
muovendovi
04:42
so that you best match the current pattern of firing of your place cells
116
282260
2000
così da far coincidere l'attuale percorso di attivazione delle cellule di posizione
04:44
with that stored pattern.
117
284260
2000
con quel percorso memorizzato.
04:46
That guides you back to the location that you want to remember.
118
286260
3000
E questo vi riporta a quel punto che volete ricordare.
04:49
But we also know where we are through movement.
119
289260
3000
Sappiamo anche dove siamo attraverso il movimento.
04:52
So if we take some outbound path --
120
292260
2000
Se imbocchiamo un percorso in uscita --
04:54
perhaps we park and we wander off --
121
294260
2000
per esempio parcheggiamo e ci allontaniamo --
04:56
we know because our own movements,
122
296260
2000
sappiamo grazie ai nostri movimenti,
04:58
which we can integrate over this path
123
298260
2000
che possiamo integrare in questo percorso,
05:00
roughly what the heading direction is to go back.
124
300260
2000
pressapoco qual è la direzione giusta per tornare indietro.
05:02
And place cells also get this kind of path integration input
125
302260
4000
E le cellule di posizione prendono questi dati integrativi del percorso
05:06
from a kind of cell called a grid cell.
126
306260
3000
da un tipo di cellula detta cellula grid.
05:09
Now grid cells are found, again,
127
309260
2000
Le cellule grid, ancora una volta, si trovano
05:11
on the inputs to the hippocampus,
128
311260
2000
tra le informazioni dell'ippocampo,
05:13
and they're a bit like place cells.
129
313260
2000
e sono un po' come le cellule di posizione.
05:15
But now as the rat explores around,
130
315260
2000
Ma ora, mentre la cavia esplora i dintorni,
05:17
each individual cell fires
131
317260
2000
ogni singola cellula si attiva
05:19
in a whole array of different locations
132
319260
3000
in tutta una serie di punti diversi
05:22
which are laid out across the environment
133
322260
2000
sparsi in tutto l'ambiente
05:24
in an amazingly regular triangular grid.
134
324260
3000
in una meravigliosa griglia triangolare regolare.
05:29
And if you record from several grid cells --
135
329260
3000
Se raccogliete informazioni da diverse cellule grid --
05:32
shown here in different colors --
136
332260
2000
che vedete qui in diversi colori --
05:34
each one has a grid-like firing pattern across the environment,
137
334260
3000
ognuna ha uno schema di attivazione a griglia in tutto l'ambiente,
05:37
and each cell's grid-like firing pattern is shifted slightly
138
337260
3000
e ogni schema di attivazione delle cellule grid si sposta leggermente
05:40
relative to the other cells.
139
340260
2000
relazionandosi con le altre cellule.
05:42
So the red one fires on this grid
140
342260
2000
Quindi quella rossa su questa griglia
05:44
and the green one on this one and the blue on on this one.
141
344260
3000
e la verde su questa e la blu su questa.
05:47
So together, it's as if the rat
142
347260
3000
Tutte insieme: è come se la cavia
05:50
can put a virtual grid of firing locations
143
350260
2000
potesse fare una griglia virtuale di luoghi di attivazione
05:52
across its environment --
144
352260
2000
attraverso l'ambiente --
05:54
a bit like the latitude and longitude lines that you'd find on a map,
145
354260
3000
un po' come la latitudine e la longitudine di una mappa,
05:57
but using triangles.
146
357260
2000
ma utilizzando dei triangoli.
05:59
And as it moves around,
147
359260
2000
E mentre si muove,
06:01
the electrical activity can pass
148
361260
2000
l'attività elettrica può passare
06:03
from one of these cells to the next cell
149
363260
2000
da una cellula a quella successiva
06:05
to keep track of where it is,
150
365260
2000
per prendere nota di dove si trova,
06:07
so that it can use its own movements
151
367260
2000
per poter usare i propri movimenti
06:09
to know where it is in its environment.
152
369260
2000
per sapere dov'è nell'ambiente.
06:11
Do people have grid cells?
153
371260
2000
Le persone hanno le cellule grid?
06:13
Well because all of the grid-like firing patterns
154
373260
2000
Siccome questi schemi di attivazione a griglia
06:15
have the same axes of symmetry,
155
375260
2000
hanno lo stesso asse di simmetria,
06:17
the same orientations of grid, shown in orange here,
156
377260
3000
lo stesso orientamento della griglia, mostrato qui in arancione,
06:20
it means that the net activity
157
380260
2000
significa che l'attività di rete
06:22
of all of the grid cells in a particular part of the brain
158
382260
3000
di tutte le cellule grid in una particolare zona del cervello
06:25
should change
159
385260
2000
dovrebbe cambiare
06:27
according to whether we're running along these six directions
160
387260
2000
a seconda che scorriamo lungo queste sei direzioni
06:29
or running along one of the six directions in between.
161
389260
3000
o scorriamo tra l'una e l'altra di queste sei direzioni.
06:32
So we can put people in an MRI scanner
162
392260
2000
Possiamo fare una risonanza magnetica
06:34
and have them do a little video game
163
394260
2000
e far giocare le persone a un piccolo videogioco
06:36
like the one I showed you
164
396260
2000
come quello che vi ho mostrato
06:38
and look for this signal.
165
398260
2000
e cercare questo segnale.
06:40
And indeed, you do see it in the human entorhinal cortex,
166
400260
3000
E naturalmente, si vede nella corteccia entorinale umana,
06:43
which is the same part of the brain that you see grid cells in rats.
167
403260
3000
che è la stessa parte del cervello in cui si trovano le cellule grid delle cavie.
06:46
So back to Homer.
168
406260
2000
Bene, torniamo a Homer.
06:48
He's probably remembering where his car was
169
408260
2000
Probabilmente ricorda dov'era la macchina
06:50
in terms of the distances and directions
170
410260
2000
in termini di distanza e direzioni
06:52
to extended buildings and boundaries
171
412260
2000
fino agli edifici e ai confini circostanti
06:54
around the location where he parked.
172
414260
2000
intorno al punto in cui ha parcheggiato.
06:56
And that would be represented
173
416260
2000
E questo viene rappresentato
06:58
by the firing of boundary-detecting cells.
174
418260
2000
dall'attivazione di cellule per l'identificazione dei confini.
07:00
He's also remembering the path he took out of the car park,
175
420260
3000
Si ricorda anche il percorso che ha fatto nell'allontanarsi dalla macchina,
07:03
which would be represented in the firing of grid cells.
176
423260
3000
rappresentato dall'attivazione delle cellule grid.
07:06
Now both of these kinds of cells
177
426260
2000
Entrambi questi tipi di cellule
07:08
can make the place cells fire.
178
428260
2000
fanno attivare le cellule di posizione.
07:10
And he can return to the location where he parked
179
430260
2000
Egli può ritornare al posto dove ha parcheggiato
07:12
by moving so as to find where it is
180
432260
3000
muovendosi in modo da trovare
07:15
that best matches the firing pattern
181
435260
2000
dove l'attuale schema di attivazione
07:17
of the place cells in his brain currently
182
437260
2000
delle cellule di posizione coincide maggiormente
07:19
with the stored pattern where he parked his car.
183
439260
3000
con lo schema memorizzato quando ha parcheggiato.
07:22
And that guides him back to that location
184
442260
2000
E tutto questo lo guida verso quel punto
07:24
irrespective of visual cues
185
444260
2000
a prescindere da riferimenti visivi
07:26
like whether his car's actually there.
186
446260
2000
o dal fatto che la sua auto sia effettivamente là.
07:28
Maybe it's been towed.
187
448260
2000
Magari gliel'hanno rimossa.
07:30
But he knows where it was, so he knows to go and get it.
188
450260
3000
Ma sa dov'era, quindi sa dove andare a riprenderla.
07:33
So beyond spatial memory,
189
453260
2000
Quindi oltre alla memoria spaziale,
07:35
if we look for this grid-like firing pattern
190
455260
2000
se osserviamo questo schema di attivazione a griglia
07:37
throughout the whole brain,
191
457260
2000
in tutto il cervello,
07:39
we see it in a whole series of locations
192
459260
3000
lo vediamo in tanti diversi punti
07:42
which are always active
193
462260
2000
che sono sempre attivi
07:44
when we do all kinds of autobiographical memory tasks,
194
464260
2000
mentre facciamo qualunque tipo di attività di memorizzazione autobiografica
07:46
like remembering the last time you went to a wedding, for example.
195
466260
3000
come ricordare l'ultima volta che siamo stati a un matrimonio, per esempio.
07:49
So it may be that the neural mechanisms
196
469260
2000
Potrebbe essere che i meccanismi neurali
07:51
for representing the space around us
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471260
3000
per la rappresentazione dello spazio circostante
07:54
are also used for generating visual imagery
198
474260
4000
vengano anche usati per generare rappresentazioni visive
07:58
so that we can recreate the spatial scene, at least,
199
478260
3000
tanto da poter ricreare scenari spaziali
08:01
of the events that have happened to us when we want to imagine them.
200
481260
3000
degli eventi che ci sono capitati quando li vogliamo immaginare.
08:04
So if this was happening,
201
484260
2000
Quindi se succede questo,
08:06
your memories could start by place cells activating each other
202
486260
3000
i vostri ricordi cominciano con l'attivazione delle cellule di posizione
08:09
via these dense interconnections
203
489260
2000
attraverso le dense interconnessioni
08:11
and then reactivating boundary cells
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491260
2000
e poi con la riattivazione delle cellule di confine
08:13
to create the spatial structure
205
493260
2000
per creare una struttura spaziale
08:15
of the scene around your viewpoint.
206
495260
2000
della scena intorno al vostro punto di vista.
08:17
And grid cells could move this viewpoint through that space.
207
497260
2000
E le cellule grid possono spostare questo punto di vista nello spazio.
08:19
Another kind of cell, head direction cells,
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499260
2000
Un altro tipo di cellule, le cellule di orientamento,
08:21
which I didn't mention yet,
209
501260
2000
che ancora non ho menzionato,
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they fire like a compass according to which way you're facing.
210
503260
3000
si attivano come una bussola a seconda della direzione verso cui siete orientati.
08:26
They could define the viewing direction
211
506260
2000
Riescono a definire la direzione della vista
08:28
from which you want to generate an image for your visual imagery,
212
508260
3000
da cui volete generare un'immagine per le vostre immagini visive,
08:31
so you can imagine what happened when you were at this wedding, for example.
213
511260
3000
potete immaginare, per esempio, cos'è successo quand'eravate al matrimonio.
08:34
So this is just one example
214
514260
2000
Questo è solo un esempio
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of a new era really
215
516260
2000
di una nuova era
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in cognitive neuroscience
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518260
2000
della neuroscienza cognitiva
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where we're beginning to understand
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520260
2000
dove cominciamo a capire
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psychological processes
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522260
2000
i processi psicologici
08:44
like how you remember or imagine or even think
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524260
3000
come il ricordare o immaginare o perfino pensare
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in terms of the actions
220
527260
2000
alle azioni
08:49
of the billions of individual neurons that make up our brains.
221
529260
3000
dei miliardi di singoli neuroni che formano il vostro cervello.
08:52
Thank you very much.
222
532260
2000
Grazie infinite.
08:54
(Applause)
223
534260
3000
(Applausi)
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