Allan Jones: A map of the brain

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TED


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Traduttore: Ana María Pérez Revisore: Elena Montrasio
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Humans have long held a fascination
0
15260
2000
L'uomo è sempre stato affascinato
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for the human brain.
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17260
2000
dal cervello umano.
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We chart it, we've described it,
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19260
3000
Lo tracciamo, l'abbiamo descritto,
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we've drawn it,
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22260
2000
l'abbiamo disegnato,
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we've mapped it.
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3000
l'abbiamo mappato.
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Now just like the physical maps of our world
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Proprio come la cartografia del mondo
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that have been highly influenced by technology --
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è stata fortemente influenzata dalla tecnologia -
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think Google Maps,
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2000
pensate a Google Maps,
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think GPS --
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2000
al GPS -
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the same thing is happening for brain mapping
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37260
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la stessa cosa accade per la mappatura del cervello
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through transformation.
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attraverso la trasformazione.
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So let's take a look at the brain.
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2000
Diamo uno sguardo al cervello.
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Most people, when they first look at a fresh human brain,
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Molte persone quando vedono un cervello fresco per la prima volta
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they say, "It doesn't look what you're typically looking at
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dicono: "È diverso da quello che di solito si vede
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when someone shows you a brain."
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quando qualcuno vi mostra un cervello".
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Typically, what you're looking at is a fixed brain. It's gray.
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3000
Di solito quello che vedete è un cervello fisso. È grigio.
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And this outer layer, this is the vasculature,
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2000
Questo strato più esterno è il sistema vascolare.
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which is incredible, around a human brain.
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Quello di un cervello umano è straordinario.
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This is the blood vessels.
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58260
2000
Questi sono i vasi sanguigni.
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20 percent of the oxygen
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3000
Il 20% dell'ossigeno
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coming from your lungs,
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2000
proveniente dai polmoni,
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20 percent of the blood pumped from your heart,
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65260
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e il 20% del sangue pompato dal cuore
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is servicing this one organ.
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sono al servizio di questo organo.
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That's basically, if you hold two fists together,
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2000
Il cervello è praticamente un po' più grande
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it's just slightly larger than the two fists.
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2000
di due pugni chiusi messi insieme.
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Scientists, sort of at the end of the 20th century,
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3000
Verso la fine del 20° secolo, gli scienziati
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learned that they could track blood flow
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76260
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appresero come monitorare il flusso sanguigno
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to map non-invasively
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tracciando mappe non invasive
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where activity was going on in the human brain.
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per rilevare l'attività nel cervello umano.
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So for example, they can see in the back part of the brain,
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84260
3000
In tal modo si può vedere nell'area posteriore del cervello,
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which is just turning around there.
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87260
2000
proprio come si vede sullo schermo.
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There's the cerebellum; that's keeping you upright right now.
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89260
2000
Ecco il cervelletto, che vi tiene in posizione verticale.
01:31
It's keeping me standing. It's involved in coordinated movement.
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91260
3000
Mi permette di stare in piedi. È coinvolto nel movimento coordinato.
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On the side here, this is temporal cortex.
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94260
3000
Su questo lato c'è la corteccia temporale.
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This is the area where primary auditory processing --
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3000
L'area in cui si verifica il processo uditivo primario -
01:40
so you're hearing my words,
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100260
2000
così sentite le mie parole,
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you're sending it up into higher language processing centers.
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102260
2000
che vengono inviate ai centri di elaborazione del linguaggio.
01:44
Towards the front of the brain
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104260
2000
Verso la parte anteriore del cervello
01:46
is the place in which all of the more complex thought, decision making --
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106260
3000
si verifica il pensiero più complesso, il processo decisionale -
01:49
it's the last to mature in late adulthood.
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109260
4000
ultimo a maturare in tarda età adulta.
01:53
This is where all your decision-making processes are going on.
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113260
3000
È qui che si svolgono tutti i processi decisionali.
01:56
It's the place where you're deciding right now
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2000
È il luogo in cui probabilmente in questo momento
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you probably aren't going to order the steak for dinner.
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118260
3000
state decidendo che non ordinerete la bistecca a cena.
02:01
So if you take a deeper look at the brain,
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121260
2000
Guardando più da vicino il cervello,
02:03
one of the things, if you look at it in cross-section,
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123260
2000
se lo si guarda in sezione trasversale,
02:05
what you can see
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125260
2000
ciò che si nota
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is that you can't really see a whole lot of structure there.
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127260
3000
è che qui non si riesce a vedere una grande struttura.
02:10
But there's actually a lot of structure there.
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130260
2000
Ma c'è n'è davvero tanta.
02:12
It's cells and it's wires all wired together.
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132260
2000
Ci sono cellule e collegamenti interconnessi.
02:14
So about a hundred years ago,
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134260
2000
Un centinaio di anni fa,
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some scientists invented a stain that would stain cells.
50
136260
2000
alcuni scienziati inventarono un colorante per le cellule.
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And that's shown here in the the very light blue.
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138260
3000
Come vedete qui in azzurro.
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You can see areas
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141260
2000
Potete vedere aree
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where neuronal cell bodies are being stained.
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143260
2000
dove i corpi cellulari normali vengono colorati.
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And what you can see is it's very non-uniform. You see a lot more structure there.
54
145260
3000
Non è per niente uniforme. È molto più strutturato qui.
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So the outer part of that brain
55
148260
2000
La parte esterna del cervello
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is the neocortex.
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150260
2000
è la neocorteccia.
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It's one continuous processing unit, if you will.
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152260
3000
È un'unità di elaborazione continua.
02:35
But you can also see things underneath there as well.
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155260
2000
Inoltre, vedete che ci sono delle cose al di sotto.
02:37
And all of these blank areas
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157260
2000
E in tutte queste aree in bianco
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are the areas in which the wires are running through.
60
159260
2000
ci sono le zone dove passano i collegamenti,
02:41
They're probably less cell dense.
61
161260
2000
e in cui si ha una minor densità di cellule.
02:43
So there's about 86 billion neurons in our brain.
62
163260
4000
Ci sono circa 86 miliardi di neuroni nel nostro cervello.
02:47
And as you can see, they're very non-uniformly distributed.
63
167260
3000
Come vedete, non sono distribuiti in maniera uniforme.
02:50
And how they're distributed really contributes
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170260
2000
Questa distribuzione contribuisce in realtà
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to their underlying function.
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172260
2000
alla loro funzione di base.
02:54
And of course, as I mentioned before,
66
174260
2000
E naturalmente, come ho detto prima,
02:56
since we can now start to map brain function,
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176260
3000
poiché ora riusciamo a mappare le funzioni cerebrali,
02:59
we can start to tie these into the individual cells.
68
179260
3000
cominciamo a farle risalire alle singole cellule.
03:02
So let's take a deeper look.
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182260
2000
Diamo un'occhiata più approfondita.
03:04
Let's look at neurons.
70
184260
2000
Osserviamo i neuroni.
03:06
So as I mentioned, there are 86 billion neurons.
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186260
2000
Come ho già detto, ce ne sono 86 miliardi.
03:08
There are also these smaller cells as you'll see.
72
188260
2000
Ci sono anche queste cellule più piccole, come vedrete.
03:10
These are support cells -- astrocytes glia.
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190260
2000
Queste sono cellule di supporto - astrociti.
03:12
And the nerves themselves
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192260
3000
E i nervi stessi
03:15
are the ones who are receiving input.
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195260
2000
ricevono l'input.
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They're storing it, they're processing it.
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197260
2000
Lo memorizzano e lo elaborano.
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Each neuron is connected via synapses
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199260
4000
Ogni neurone è collegato via sinapsi
03:23
to up to 10,000 other neurons in your brain.
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203260
3000
con altri 10.000 neuroni nel cervello.
03:26
And each neuron itself
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206260
2000
E ogni neurone
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is largely unique.
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208260
2000
è in gran parte unico.
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The unique character of both individual neurons
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210260
2000
L'unicità di entrambi i singoli neuroni
03:32
and neurons within a collection of the brain
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212260
2000
e dei neuroni all'interno di una zona del cervello
03:34
are driven by fundamental properties
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214260
3000
sono determinati dalle proprietà fondamentali
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of their underlying biochemistry.
84
217260
2000
della loro biochimica di base.
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These are proteins.
85
219260
2000
Queste sono proteine​​
03:41
They're proteins that are controlling things like ion channel movement.
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221260
3000
​​che controllano aspetti quali il movimento dei canali ionici.
03:44
They're controlling who nervous system cells partner up with.
87
224260
4000
Controllano con quali cellule del sistema nervoso associarsi.
03:48
And they're controlling
88
228260
2000
Controllano praticamente
03:50
basically everything that the nervous system has to do.
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230260
2000
tutto quello che deve fare il sistema nervoso.
03:52
So if we zoom in to an even deeper level,
90
232260
3000
Quindi, se ci avviciniamo ancora di più,
03:55
all of those proteins
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235260
2000
tutte quelle proteine
03:57
are encoded by our genomes.
92
237260
2000
sono codificate dal nostro genoma.
03:59
We each have 23 pairs of chromosomes.
93
239260
3000
Ognuno di noi ha 23 coppie di cromosomi:
04:02
We get one from mom, one from dad.
94
242260
2000
uno dalla mamma e uno dal papà.
04:04
And on these chromosomes
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244260
2000
E in questi cromosomi
04:06
are roughly 25,000 genes.
96
246260
2000
ci sono circa 25.000 geni
04:08
They're encoded in the DNA.
97
248260
2000
codificati nel DNA.
04:10
And the nature of a given cell
98
250260
3000
La natura di una determinata cellula
04:13
driving its underlying biochemistry
99
253260
2000
che attiva la propria biochimica di base
04:15
is dictated by which of these 25,000 genes
100
255260
3000
è determinata da quali di questi 25.000 geni
04:18
are turned on
101
258260
2000
vengono attivati
04:20
and at what level they're turned on.
102
260260
2000
e a quale livello si attivano.
04:22
And so our project
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262260
2000
Quindi il nostro progetto
04:24
is seeking to look at this readout,
104
264260
3000
sta cercando di osservare questa lettura
04:27
understanding which of these 25,000 genes is turned on.
105
267260
3000
e di capire quale di questi 25.000 geni è attivato.
04:30
So in order to undertake such a project,
106
270260
3000
Per intraprendere un progetto del genere
04:33
we obviously need brains.
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273260
3000
abbiamo ovviamente bisogno di cervelli.
04:36
So we sent our lab technician out.
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276260
3000
Quindi abbiamo inviato i nostri tecnici
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We were seeking normal human brains.
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279260
2000
alla ricerca di cervelli umani normali.
04:41
What we actually start with
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281260
2000
Abbiamo iniziato nello studio
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is a medical examiner's office.
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283260
2000
di un medico legale,
04:45
This a place where the dead are brought in.
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285260
2000
il luogo in cui vengono portati i cadaveri.
04:47
We are seeking normal human brains.
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287260
2000
Siamo alla ricerca di cervelli normali.
04:49
There's a lot of criteria by which we're selecting these brains.
114
289260
3000
Ci sono molti criteri per selezionarli.
04:52
We want to make sure
115
292260
2000
Vogliamo assicurarci
04:54
that we have normal humans between the ages of 20 to 60,
116
294260
3000
che siano di essere umani normali tra i 20 e 60 anni
04:57
they died a somewhat natural death
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297260
2000
deceduti per cause naturali,
04:59
with no injury to the brain,
118
299260
2000
senza lesioni al cervello,
05:01
no history of psychiatric disease,
119
301260
2000
nessun passato di malattie psichiatriche,
05:03
no drugs on board --
120
303260
2000
né problemi di droga -
05:05
we do a toxicology workup.
121
305260
2000
facciamo un test tossicologico.
05:07
And we're very careful
122
307260
2000
E stiamo molto attenti
05:09
about the brains that we do take.
123
309260
2000
ai cervelli che scegliamo.
05:11
We're also selecting for brains
124
311260
2000
Selezioniamo anche dei cervelli
05:13
in which we can get the tissue,
125
313260
2000
da cui poter prelevare i tessuti.
05:15
we can get consent to take the tissue
126
315260
2000
Possiamo ottenere il consenso di prelevarli
05:17
within 24 hours of time of death.
127
317260
2000
entro 24 ore dal decesso.
05:19
Because what we're trying to measure, the RNA --
128
319260
3000
Perché ciò che cerchiamo di misurare, l'RNA -
05:22
which is the readout from our genes --
129
322260
2000
che è la lettura dei nostri geni -
05:24
is very labile,
130
324260
2000
è molto labile,
05:26
and so we have to move very quickly.
131
326260
2000
e quindi dobbiamo agire molto in fretta.
05:28
One side note on the collection of brains:
132
328260
3000
Una nota a margine sulla raccolta dei cervelli:
05:31
because of the way that we collect,
133
331260
2000
a causa del modo in cui li otteniamo,
05:33
and because we require consent,
134
333260
2000
e dato che abbiamo bisogno di consenso,
05:35
we actually have a lot more male brains than female brains.
135
335260
3000
abbiamo molti più cervelli maschili che femminili.
05:38
Males are much more likely to die an accidental death in the prime of their life.
136
338260
3000
I maschi hanno più probabilità di morire per un incidente nel fiore degli anni.
05:41
And men are much more likely
137
341260
2000
E sono molto più propensi
05:43
to have their significant other, spouse, give consent
138
343260
3000
ad avere un partner, una moglie che ne dia il consenso
05:46
than the other way around.
139
346260
2000
piuttosto che il contrario.
05:48
(Laughter)
140
348260
4000
(Risate)
05:52
So the first thing that we do at the site of collection
141
352260
2000
Quindi la prima cosa che facciamo nel luogo di raccolta
05:54
is we collect what's called an MR.
142
354260
2000
consiste nell'eseguire una RM,
05:56
This is magnetic resonance imaging -- MRI.
143
356260
2000
una risonanza magnetica - RMI.
05:58
It's a standard template by which we're going to hang the rest of this data.
144
358260
3000
È un modello standard con cui introdurremo il resto dei dati.
06:01
So we collect this MR.
145
361260
2000
Abbiamo dunque la RM,
06:03
And you can think of this as our satellite view for our map.
146
363260
2000
simile a una visione satellitare della nostra mappa.
06:05
The next thing we do
147
365260
2000
Poi quello che facciamo
06:07
is we collect what's called a diffusion tensor imaging.
148
367260
3000
è raccogliere la cosiddetta imaging del tensore di diffusione,
06:10
This maps the large cabling in the brain.
149
370260
2000
che traccia la mappa del cablaggio cerebrale.
06:12
And again, you can think of this
150
372260
2000
E ancora, si può considerare
06:14
as almost mapping our interstate highways, if you will.
151
374260
2000
come una mappatura delle nostre autostrade interstatali.
06:16
The brain is removed from the skull,
152
376260
2000
Il cervello viene rimosso dal cranio,
06:18
and then it's sliced into one-centimeter slices.
153
378260
3000
quindi tagliato in sezioni spesse un centimetro.
06:21
And those are frozen solid,
154
381260
2000
Queste vengono congelate
06:23
and they're shipped to Seattle.
155
383260
2000
e inviate a Seattle.
06:25
And in Seattle, we take these --
156
385260
2000
A Seattle le prendiamo -
06:27
this is a whole human hemisphere --
157
387260
2000
questo è un emisfero umano completo -
06:29
and we put them into what's basically a glorified meat slicer.
158
389260
2000
e le mettiamo in una sorta di affettatrice.
06:31
There's a blade here that's going to cut across
159
391260
2000
Qui c'è una lama che attraverserà
06:33
a section of the tissue
160
393260
2000
una sezione del tessuto
06:35
and transfer it to a microscope slide.
161
395260
2000
e la trasferirà sul vetrino del microscopio.
06:37
We're going to then apply one of those stains to it,
162
397260
2000
Poi la coloreremo
06:39
and we scan it.
163
399260
2000
e la scansioneremo.
06:41
And then what we get is our first mapping.
164
401260
3000
Otteniamo così la nostra prima mappatura.
06:44
So this is where experts come in
165
404260
2000
Qui entrano in gioco gli esperti
06:46
and they make basic anatomic assignments.
166
406260
2000
che fanno le assegnazioni anatomiche di base.
06:48
You could consider this state boundaries, if you will,
167
408260
3000
Potete considerare queste linee piuttosto spesse
06:51
those pretty broad outlines.
168
411260
2000
come i confini tra stati.
06:53
From this, we're able to then fragment that brain into further pieces,
169
413260
4000
Da questo, frammentiamo quel cervello in ulteriori parti
06:57
which then we can put on a smaller cryostat.
170
417260
2000
che poi metteremo su un criostato più piccolo.
06:59
And this is just showing this here --
171
419260
2000
E qui vi mostriamo -
07:01
this frozen tissue, and it's being cut.
172
421260
2000
questo tessuto congelato che viene tagliato.
07:03
This is 20 microns thin, so this is about a baby hair's width.
173
423260
3000
Ha 20 micron di spessore, come i capelli di un bambino.
07:06
And remember, it's frozen.
174
426260
2000
Ricordate che è congelato.
07:08
And so you can see here,
175
428260
2000
Vedete che qui
07:10
old-fashioned technology of the paintbrush being applied.
176
430260
2000
usiamo la vecchia tecnologia del pennello.
07:12
We take a microscope slide.
177
432260
2000
Prendiamo un vetrino da microscopio.
07:14
Then we very carefully melt onto the slide.
178
434260
3000
Poi, con molta cura lo scongeliamo sul vetrino.
07:17
This will then go onto a robot
179
437260
2000
Questo va poi ad un robot
07:19
that's going to apply one of those stains to it.
180
439260
3000
che applicherà uno di quei coloranti.
07:26
And our anatomists are going to go in and take a deeper look at this.
181
446260
3000
E i nostri anatomisti andranno ad analizzarlo in dettaglio.
07:29
So again this is what they can see under the microscope.
182
449260
2000
Questo è quello che si vede al microscopio.
07:31
You can see collections and configurations
183
451260
2000
Potete vedere collezioni e configurazioni
07:33
of large and small cells
184
453260
2000
di cellule grandi e piccole
07:35
in clusters and various places.
185
455260
2000
in gruppi e punti diversi.
07:37
And from there it's routine. They understand where to make these assignments.
186
457260
2000
E da lì è routine. Loro sanno cosa fare.
07:39
And they can make basically what's a reference atlas.
187
459260
3000
Praticamente sono in grado di fare un atlante di riferimento.
07:42
This is a more detailed map.
188
462260
2000
Questa è una mappa più dettagliata.
07:44
Our scientists then use this
189
464260
2000
Poi i nostri scienziati usano questo
07:46
to go back to another piece of that tissue
190
466260
3000
per tornare a un altro pezzo di quel tessuto
07:49
and do what's called laser scanning microdissection.
191
469260
2000
ed eseguono la cosiddetta microdissezione laser.
07:51
So the technician takes the instructions.
192
471260
3000
Quindi il tecnico riceve le istruzioni,
07:54
They scribe along a place there.
193
474260
2000
e loro delineano un punto.
07:56
And then the laser actually cuts.
194
476260
2000
Poi il laser taglia.
07:58
You can see that blue dot there cutting. And that tissue falls off.
195
478260
3000
Vedete il taglio del punto blu. E quel tessuto si stacca.
08:01
You can see on the microscope slide here,
196
481260
2000
Si vede qui sul vetrino
08:03
that's what's happening in real time.
197
483260
2000
ciò che accade in tempo reale.
08:05
There's a container underneath that's collecting that tissue.
198
485260
3000
Sotto c'è un contenitore che raccoglie il tessuto.
08:08
We take that tissue,
199
488260
2000
Lo prendiamo,
08:10
we purify the RNA out of it
200
490260
2000
purifichiamo il suo RNA
08:12
using some basic technology,
201
492260
2000
usando una tecnologia di base
08:14
and then we put a florescent tag on it.
202
494260
2000
e applichiamo un'etichetta fluorescente.
08:16
We take that tagged material
203
496260
2000
Prendiamo il materiale etichettato
08:18
and we put it on to something called a microarray.
204
498260
3000
e lo mettiamo su quello che chiamiamo microarray.
08:21
Now this may look like a bunch of dots to you,
205
501260
2000
A voi possono sembrare una serie di punti,
08:23
but each one of these individual dots
206
503260
2000
ma ognuno di questi singoli punti
08:25
is actually a unique piece of the human genome
207
505260
2000
è in realtà un pezzo unico del genoma umano
08:27
that we spotted down on glass.
208
507260
2000
che abbiamo individuato sul vetro.
08:29
This has roughly 60,000 elements on it,
209
509260
3000
Questo contiene circa 60.000 elementi,
08:32
so we repeatedly measure various genes
210
512260
3000
e noi possiamo misurare ripetutamente vari geni
08:35
of the 25,000 genes in the genome.
211
515260
2000
tra i 25.000 geni del genoma.
08:37
And when we take a sample and we hybridize it to it,
212
517260
3000
E quando prendiamo un campione e lo ibridiamo,
08:40
we get a unique fingerprint, if you will,
213
520260
2000
otteniamo un'impronta unica
08:42
quantitatively of what genes are turned on in that sample.
214
522260
3000
che quantifica i geni attivati in quel campione.
08:45
Now we do this over and over again,
215
525260
2000
Ripetiamo continuamente questo processo
08:47
this process for any given brain.
216
527260
3000
per ogni cervello a disposizione.
08:50
We're taking over a thousand samples for each brain.
217
530260
3000
Prendiamo oltre un migliaio di campioni di ogni cervello.
08:53
This area shown here is an area called the hippocampus.
218
533260
3000
Questa zona, qui, è l'ippocampo.
08:56
It's involved in learning and memory.
219
536260
2000
È coinvolta nell'apprendimento e nella memoria.
08:58
And it contributes to about 70 samples
220
538260
3000
E contribuisce fino a circa 70 campioni
09:01
of those thousand samples.
221
541260
2000
di quelle migliaia di campioni.
09:03
So each sample gets us about 50,000 data points
222
543260
4000
Così ogni campione ci dà circa 50.000 dati
09:07
with repeat measurements, a thousand samples.
223
547260
3000
con misure ripetute, un migliaio di campioni.
09:10
So roughly, we have 50 million data points
224
550260
2000
Quindi abbiamo all'incirca 50 milioni di punti di dati
09:12
for a given human brain.
225
552260
2000
per ogni cervello umano.
09:14
We've done right now
226
554260
2000
Ora abbiamo i dati
09:16
two human brains-worth of data.
227
556260
2000
equivalenti a due cervelli umani.
09:18
We've put all of that together
228
558260
2000
Abbiamo combinato tutto questo
09:20
into one thing,
229
560260
2000
in una sintesi unica
09:22
and I'll show you what that synthesis looks like.
230
562260
2000
e vi mostrerò l'aspetto di questa sintesi.
09:24
It's basically a large data set of information
231
564260
3000
Si tratta di una grande quantità di informazioni
09:27
that's all freely available to any scientist around the world.
232
567260
3000
gratuitamente a disposizione di ogni scienziato al mondo.
09:30
They don't even have to log in to come use this tool,
233
570260
3000
Non serve registrarsi per usare questo strumento,
09:33
mine this data, find interesting things out with this.
234
573260
4000
analizzare i dati e trovare cose interessanti.
09:37
So here's the modalities that we put together.
235
577260
3000
Queste sono le modalità che abbiamo ideato.
09:40
You'll start to recognize these things from what we've collected before.
236
580260
3000
Le riconoscerete da quello che abbiamo raccolto prima.
09:43
Here's the MR. It provides the framework.
237
583260
2000
Ecco la RM che fornisce la struttura.
09:45
There's an operator side on the right that allows you to turn,
238
585260
3000
A destra c'è un operatore che vi permette di ruotare,
09:48
it allows you to zoom in,
239
588260
2000
ingrandire,
09:50
it allows you to highlight individual structures.
240
590260
3000
ed evidenziare singole strutture.
09:53
But most importantly,
241
593260
2000
Ma la cosa più importante,
09:55
we're now mapping into this anatomic framework,
242
595260
3000
è che ora facciamo le mappe di questa struttura anatomica,
09:58
which is a common framework for people to understand where genes are turned on.
243
598260
3000
una struttura comune per comprendere dove vengono attivati i geni.
10:01
So the red levels
244
601260
2000
Nei livelli rossi
10:03
are where a gene is turned on to a great degree.
245
603260
2000
viene attivato un gene al massimo grado.
10:05
Green is the sort of cool areas where it's not turned on.
246
605260
3000
Nel verde ci sono le zone fredde dove non è attivato.
10:08
And each gene gives us a fingerprint.
247
608260
2000
E ogni gene ci fornisce un'impronta digitale.
10:10
And remember that we've assayed all the 25,000 genes in the genome
248
610260
5000
Ricordate che abbiamo analizzato tutti i 25.000 geni del genoma
10:15
and have all of that data available.
249
615260
4000
e abbiamo tutti i dati disponibili.
10:19
So what can scientists learn about this data?
250
619260
2000
Che cosa apprendono gli scienziati da questi dati?
10:21
We're just starting to look at this data ourselves.
251
621260
3000
Noi stessi stiamo solo iniziando a studiare questi dati.
10:24
There's some basic things that you would want to understand.
252
624260
3000
Ci sono alcuni aspetti di base che vorremmo capire.
10:27
Two great examples are drugs,
253
627260
2000
Ottimi esempi sono due farmaci,
10:29
Prozac and Wellbutrin.
254
629260
2000
il Prozac e il Wellbutrin,
10:31
These are commonly prescribed antidepressants.
255
631260
3000
gli antidepressivi più comunemente prescritti.
10:34
Now remember, we're assaying genes.
256
634260
2000
Ricordate che noi analizziamo i geni.
10:36
Genes send the instructions to make proteins.
257
636260
3000
I geni inviano le istruzioni per produrre proteine​​.
10:39
Proteins are targets for drugs.
258
639260
2000
Le proteine ​​sono i bersagli dei farmaci.
10:41
So drugs bind to proteins
259
641260
2000
I farmaci si legano alle proteine
10:43
and either turn them off, etc.
260
643260
2000
e le disattivano, ecc.
10:45
So if you want to understand the action of drugs,
261
645260
2000
Se volete comprendere l'azione dei farmaci,
10:47
you want to understand how they're acting in the ways you want them to,
262
647260
3000
capire come agiscono in modo desiderato
10:50
and also in the ways you don't want them to.
263
650260
2000
e anche in modo indesiderato,
10:52
In the side effect profile, etc.,
264
652260
2000
gli effetti collaterali, ecc.,
10:54
you want to see where those genes are turned on.
265
654260
2000
dovete guardare dove vengono attivati questi geni.
10:56
And for the first time, we can actually do that.
266
656260
2000
E per la prima volta, possiamo davvero farlo.
10:58
We can do that in multiple individuals that we've assayed too.
267
658260
3000
Possiamo farlo anche su molti individui che abbiamo analizzato.
11:01
So now we can look throughout the brain.
268
661260
3000
Ora possiamo osservare tutto il cervello.
11:04
We can see this unique fingerprint.
269
664260
2000
Possiamo vedere questa impronta digitale unica.
11:06
And we get confirmation.
270
666260
2000
E ottenere la conferma.
11:08
We get confirmation that, indeed, the gene is turned on --
271
668260
3000
Conferma che, in effetti, il gene viene attivato -
11:11
for something like Prozac,
272
671260
2000
per un farmaco come il Prozac,
11:13
in serotonergic structures, things that are already known be affected --
273
673260
3000
in strutture serotoninergiche, già notoriamente interessate -
11:16
but we also get to see the whole thing.
274
676260
2000
ma si può anche ottenere una visione generale.
11:18
We also get to see areas that no one has ever looked at before,
275
678260
2000
Vediamo anche zone che nessuno ha mai visto prima,
11:20
and we see these genes turned on there.
276
680260
2000
e vediamo questi geni attivati lì.
11:22
It's as interesting a side effect as it could be.
277
682260
3000
È un effetto collaterale molto interessante.
11:25
One other thing you can do with such a thing
278
685260
2000
Un'altra cosa che si può fare,
11:27
is you can, because it's a pattern matching exercise,
279
687260
3000
dato che è un esercizio di equivalenza di pattern,
11:30
because there's unique fingerprint,
280
690260
2000
e c'è un'impronta digitale unica,
11:32
we can actually scan through the entire genome
281
692260
2000
è scansionare l'intero genoma
11:34
and find other proteins
282
694260
2000
e trovare altre proteine
11:36
that show a similar fingerprint.
283
696260
2000
​​che mostrino un'impronta digitale simile.
11:38
So if you're in drug discovery, for example,
284
698260
3000
Se siete alla ricerca di nuovi farmaci, per esempio,
11:41
you can go through
285
701260
2000
è possibile esaminare
11:43
an entire listing of what the genome has on offer
286
703260
2000
un intero elenco di ciò che il genoma ha da offrire
11:45
to find perhaps better drug targets and optimize.
287
705260
4000
per trovare migliori bersagli farmacologici e ottimizzarli.
11:49
Most of you are probably familiar
288
709260
2000
Probabilmente avrete sentito parlare
11:51
with genome-wide association studies
289
711260
2000
degli studi di associazione multipla [genome-wide]
11:53
in the form of people covering in the news
290
713260
3000
che i notiziari annunciano in tal modo:
11:56
saying, "Scientists have recently discovered the gene or genes
291
716260
3000
"Gli scienziati hanno recentemente scoperto il gene, i geni
11:59
which affect X."
292
719260
2000
che interessano X".
12:01
And so these kinds of studies
293
721260
2000
Questo tipo di studi
12:03
are routinely published by scientists
294
723260
2000
viene regolarmente pubblicato dagli scienziati,
12:05
and they're great. They analyze large populations.
295
725260
2000
e sono bravissimi. Analizzano grandi popolazioni.
12:07
They look at their entire genomes,
296
727260
2000
Analizzano i loro interi genomi
12:09
and they try to find hot spots of activity
297
729260
2000
e cercano di trovare punti di alta attività
12:11
that are linked causally to genes.
298
731260
3000
collegati ai geni secondo cause specifiche.
12:14
But what you get out of such an exercise
299
734260
2000
Ma quello che si ottiene da tale esercizio
12:16
is simply a list of genes.
300
736260
2000
è semplicemente un elenco di geni.
12:18
It tells you the what, but it doesn't tell you the where.
301
738260
3000
Vi dice il cosa, ma non il dove.
12:21
And so it's very important for those researchers
302
741260
3000
Quindi, per quei ricercatori, è molto importante
12:24
that we've created this resource.
303
744260
2000
il fatto che abbiamo creato questa risorsa.
12:26
Now they can come in
304
746260
2000
Ora possono venire da noi
12:28
and they can start to get clues about activity.
305
748260
2000
e cominciare ad ottenere indizi sull'attività.
12:30
They can start to look at common pathways --
306
750260
2000
Possono iniziare a guardare a dei percorsi comuni -
12:32
other things that they simply haven't been able to do before.
307
752260
3000
altri modi che non erano riusciti a individuare prima.
12:36
So I think this audience in particular
308
756260
3000
Penso che questo pubblico in particolare
12:39
can understand the importance of individuality.
309
759260
3000
possa capire l'importanza dell'individualità.
12:42
And I think every human,
310
762260
2000
E penso che ogni essere umano,
12:44
we all have different genetic backgrounds,
311
764260
4000
tutti noi abbiamo diversi background genetici,
12:48
we all have lived separate lives.
312
768260
2000
abbiamo tutti vissuto vite separate.
12:50
But the fact is
313
770260
2000
Ma il fatto è
12:52
our genomes are greater than 99 percent similar.
314
772260
3000
che i nostri genomi sono più del 99% simili.
12:55
We're similar at the genetic level.
315
775260
3000
Siamo simili a livello genetico.
12:58
And what we're finding
316
778260
2000
E scopriamo che
13:00
is actually, even at the brain biochemical level,
317
780260
2000
anche a livello di chimica cerebrale,
13:02
we are quite similar.
318
782260
2000
siamo piuttosto simili.
13:04
And so this shows it's not 99 percent,
319
784260
2000
Questo mostra che la corrispondenza non è del 99%
13:06
but it's roughly 90 percent correspondence
320
786260
2000
ma è circa del 90%,
13:08
at a reasonable cutoff,
321
788260
3000
in un ragionevole margine,
13:11
so everything in the cloud is roughly correlated.
322
791260
2000
quindi tutto, nella nuvola, è più o meno correlato.
13:13
And then we find some outliers,
323
793260
2000
E poi troviamo alcuni valori anomali,
13:15
some things that lie beyond the cloud.
324
795260
3000
alcuni elementi che si trovano al di là della nuvola.
13:18
And those genes are interesting,
325
798260
2000
Questi geni sono interessanti
13:20
but they're very subtle.
326
800260
2000
ma appena percettibili.
13:22
So I think it's an important message
327
802260
3000
Secondo me un messaggio importante
13:25
to take home today
328
805260
2000
da portare con sé oggi
13:27
that even though we celebrate all of our differences,
329
807260
3000
è che, nonostante celebriamo tutte le nostre differenze,
13:30
we are quite similar
330
810260
2000
siamo molto simili,
13:32
even at the brain level.
331
812260
2000
anche a livello cerebrale.
13:34
Now what do those differences look like?
332
814260
2000
Ora, quali sono queste differenze?
13:36
This is an example of a study that we did
333
816260
2000
Ecco l'esempio di uno studio condotto
13:38
to follow up and see what exactly those differences were --
334
818260
2000
per monitorare esattamente queste differenze -
13:40
and they're quite subtle.
335
820260
2000
e sono abbastanza sottili.
13:42
These are things where genes are turned on in an individual cell type.
336
822260
4000
Qui i geni sono attivati in un unico tipo di cellula.
13:46
These are two genes that we found as good examples.
337
826260
3000
Questi due geni sono esempi validi.
13:49
One is called RELN -- it's involved in early developmental cues.
338
829260
3000
Uno, l'RELN, è coinvolto nelle prime fasi dello sviluppo.
13:52
DISC1 is a gene
339
832260
2000
Il DISC1 è un gene
13:54
that's deleted in schizophrenia.
340
834260
2000
soppresso nella schizofrenia.
13:56
These aren't schizophrenic individuals,
341
836260
2000
Questi non sono soggetti schizofrenici,
13:58
but they do show some population variation.
342
838260
3000
ma mostrano alcune variazioni nella popolazione.
14:01
And so what you're looking at here
343
841260
2000
E quello che vedete qui
14:03
in donor one and donor four,
344
843260
2000
nei donatori uno e quattro,
14:05
which are the exceptions to the other two,
345
845260
2000
che sono l'eccezione agli altri due,
14:07
that genes are being turned on
346
847260
2000
è che i geni si attivano
14:09
in a very specific subset of cells.
347
849260
2000
in un sottogruppo molto specifico di cellule.
14:11
It's this dark purple precipitate within the cell
348
851260
3000
È questo precipitato viola scuro all'interno della cellula
14:14
that's telling us a gene is turned on there.
349
854260
3000
che ci dice che lì c'è un gene attivo.
14:17
Whether or not that's due
350
857260
2000
Che sia dovuto o meno
14:19
to an individual's genetic background or their experiences,
351
859260
2000
al background genetico di una persona o alle sue esperienze,
14:21
we don't know.
352
861260
2000
non lo sappiamo.
14:23
Those kinds of studies require much larger populations.
353
863260
3000
Questi studi richiedono popolazioni molto più ampie.
14:28
So I'm going to leave you with a final note
354
868260
2000
Quindi vi lascerò con una nota finale
14:30
about the complexity of the brain
355
870260
3000
sulla complessità del cervello
14:33
and how much more we have to go.
356
873260
2000
e su quanto dobbiamo ancora fare.
14:35
I think these resources are incredibly valuable.
357
875260
2000
Ritengo queste risorse incredibilmente importanti.
14:37
They give researchers a handle
358
877260
2000
Danno ai ricercatori la possibilità
14:39
on where to go.
359
879260
2000
di sapere dove dirigersi.
14:41
But we only looked at a handful of individuals at this point.
360
881260
3000
Ma in questa fase abbiamo studiato solo alcuni individui.
14:44
We're certainly going to be looking at more.
361
884260
2000
Sicuramente ne analizzeremo di più.
14:46
I'll just close by saying
362
886260
2000
Concludo solo dicendo
14:48
that the tools are there,
363
888260
2000
che gli strumenti ci sono,
14:50
and this is truly an unexplored, undiscovered continent.
364
890260
4000
ed è veramente un continente inesplorato, tutto da scoprire.
14:54
This is the new frontier, if you will.
365
894260
4000
Questa è la nuova frontiera.
14:58
And so for those who are undaunted,
366
898260
2000
E quindi per gli intrepidi,
15:00
but humbled by the complexity of the brain,
367
900260
2000
intimiditi dalla complessità del cervello,
15:02
the future awaits.
368
902260
2000
il futuro vi attende.
15:04
Thanks.
369
904260
2000
Grazie.
15:06
(Applause)
370
906260
9000
(Applausi)

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