Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness

מתרגם: Yuval Globerson מבקר: Sigal Tifferet

I study how the brain processes

אני חוקרת כיצד המוח מעבד

information. That is, how it takes

מידע. כלומר, כיצד הוא לוקח

information in from the outside world, and

מידע מן העולם החיצוני,

converts it into patterns of electrical activity,

וממיר אותו לתבניות של פעילות חשמלית,

and then how it uses those patterns

וכיצד הוא משתמש בתבניות הללו

to allow you to do things --

כדי לאפשר לנו לעשות דברים:

to see, hear, to reach for an object.

לראות, לשמוע, לגעת בחפץ.

So I'm really a basic scientist, not

אז למעשה אני מדענית,

a clinician, but in the last year and a half

לא קלינאית, אך בשנה וחצי האחרונות

I've started to switch over, to use what

עברתי את הקווים כדי להשתמש במה

we've been learning about these patterns

שלמדנו על התבניות הללו

of activity to develop prosthetic devices,

כדי לפתח תותבים.

and what I wanted to do today is show you

היום אני רוצה להראות לכם

an example of this.

דוגמא לכך.

It's really our first foray into this.

זהו באמת הניסיון הראשון שלנו

It's the development of a prosthetic device

לפיתוח של מתקן תותב

for treating blindness.

שיירפא עיוורון.

So let me start in on that problem.

הבה נתחיל בבעיה.

There are 10 million people in the U.S.

ישנם 10 מיליון אנשים בארה"ב,

and many more worldwide who are blind

והרבה יותר ברחבי העולם, עיוורים

or are facing blindness due to diseases

או שסובלים מעיוורון עכב מחלות

of the retina, diseases like

רשתית, מחלות כגון

macular degeneration, and there's little

ניוון מקולרי, ורק מעט ניתן

that can be done for them.

לעשות למענם.

There are some drug treatments, but

ישנם טיפולים תרופתיים,

they're only effective on a small fraction

אך הם יעילים רק עבור חלק

of the population. And so, for the vast

קטן מהאוכלוסייה. כך שעבור הרוב

majority of patients, their best hope for

הגדול של המטופלים, התקווה הגדולה

regaining sight is through prosthetic devices.

היא השבת הראייה בעזרת מכשיר תותב.

The problem is that current prosthetics

הבעיה עם התותבים הנוכחיים היא

don't work very well. They're still very

שאינם עובדים טוב במיוחד.

limited in the vision that they can provide.

הראייה שהם מספקים עדיין מוגבלת.

And so, you know, for example, with these

כך, לדוגמא, בעזרת המכשירים האלה,

devices, patients can see simple things

מטופל יכול לראות דברים פשוטים

like bright lights and high contrast edges,

כגון אורות בוהקים או ניגוד צבעים חזק,

not very much more, so nothing close

ולא הרבה יותר. אז לא היה

to normal vision has been possible.

פתרון הקרוב לראיה נורמלית.

So what I'm going to tell you about today

היום אספר לכם על

is a device that we've been working on

מתקן שאנו עובדים עליו,

that I think has the potential to make

ואני מאמינה שיהיה מסוגל

a difference, to be much more effective,

לחולל שינוי, להיות יעיל בהרבה,

and what I wanted to do is show you

ורציתי להראות לכם כיצד הוא עובד.

how it works. Okay, so let me back up a

אוקיי, בואו נחזור מעט אחורה

little bit and show you how a normal retina

ותחילה נראה כיצד עובדת רשתית רגילה,

works first so you can see the problem

כדי שתוכלו להבין את הבעיה

that we were trying to solve.

שאנו מנסים לפתור.

Here you have a retina.

הנה רשתית.

So you have an image, a retina, and a brain.

הנה תמונה, רשתית ומוח.

So when you look at something, like this image

כשאתם מסתכלים על משהו, כמו תמונה

of this baby's face, it goes into your eye

של תינוק, היא נכנסת לתוך עינכם

and it lands on your retina, on the front-end

ונוחתת על הרשתית שלכם, על התאים

cells here, the photoreceptors.

הקדמיים, הפוטורצפטורים.

Then what happens is the retinal circuitry,

מה שקורה כעת הוא שהמעגלים הרשתיים,

the middle part, goes to work on it,

החלק האמצעי, מתחיל לפעול,

and what it does is it performs operations

הוא מבצע על התמונה פעולות,

on it, it extracts information from it, and it

מוציא ממנה את המידע,

converts that information into a code.

וממיר את המידע לקוד.

And the code is in the form of these patterns

הקוד הזה הוא בצורת תבניות של

of electrical pulses that get sent

פולסים חשמליים שנשלחים

up to the brain, and so the key thing is

אל המוח, הדבר החשוב הוא

that the image ultimately gets converted

שהתמונה, בסופו של דבר, מומרת

into a code. And when I say code,

לקוד. וכשאני אומרת קוד,

I do literally mean code.

אני מתכוונת, מילולית, לקוד.

Like this pattern of pulses here actually means "baby's face,"

למשל תבנית זו של פולסים אומרת "פנים של תינוק",

and so when the brain gets this pattern

וכשהמוח מקבל את תבנית הפולסים

of pulses, it knows that what was out there

הזו, הוא יודע שיש שם

was a baby's face, and if it

פנים של תינוק, ואם הוא היה

got a different pattern it would know

מקבל תבנית אחרת, הוא היה יודע

that what was out there was, say, a dog,

שמה שיש שם הוא, נניח, כלב,

or another pattern would be a house.

או תבנית אחרת תהיה בית.

Anyway, you get the idea.

בכל מקרה, הבנתם את הרעיון.

And, of course, in real life, it's all dynamic,

ובמציאות, כמובן, הכל דינאמי,

meaning that it's changing all the time,

כלומר משתנה כל הזמן,

so the patterns of pulses are changing

אז תבניות הפולסים משתנות

all the time because the world you're

כל הזמן, מכיוון שהעולם

looking at is changing all the time too.

שאתם מתבוננים בו משתנה כל הזמן.

So, you know, it's sort of a complicated

אז, אתם יודעים, זה דבר יחסית

thing. You have these patterns of pulses

מורכב, תבניות הפולסים האלה

coming out of your eye every millisecond

יוצאות מעינכם כל אלפית שניה,

telling your brain what it is that you're seeing.

מספרות למוח מה אתם רואים.

So what happens when a person

אז מה קורה כשאדם

gets a retinal degenerative disease like

לוקה במחלת ניוון של הרשתית כמו

macular degeneration? What happens is

ניוון מקולרי? מה שקורה הוא

is that, the front-end cells die,

שהתאים הקדמיים מתים,

the photoreceptors die, and over time,

הפוטורצפטורים מתים, ובמהלך הזמן

all the cells and the circuits that are

כל התאים והמעגלים

connected to them, they die too.

המקושרים אליהם מתים גם.

Until the only things that you have left

עד שהדבר היחיד שנותר הם

are these cells here, the output cells,

התאים האלה כאן, תאי הפלט,

the ones that send the signals to the brain,

אלה ששולחים את האותות למוח,

but because of all that degeneration

אבל בגלל הניוון,

they aren't sending any signals anymore.

הם לא שולחים יותר אותות כלל.

They aren't getting any input, so

הם גם לא מקבלים שם קלט,

the person's brain no longer gets

אז מוחו של האדם לא מקבל יותר

any visual information --

שום מידע חזותי --

that is, he or she is blind.

כלומר, הם עיוורים.

So, a solution to the problem, then,

אז פתרון לבעיה יהיה

would be to build a device that could mimic

לבנות מכשיר שייחקה

the actions of that front-end circuitry

את פעולת התאים הקדמיים

and send signals to the retina's output cells,

וישלח אותות לתאי הפלט של הרשתית,

and they can go back to doing their

והם יחזרו לבצע את

normal job of sending signals to the brain.

עבודתם הרגילה של שליחת אותות למוח.

So this is what we've been working on,

אז על זה אנחנו עבדנו,

and this is what our prosthetic does.

וזה מה שהתותב שלנו עושה.

So it consists of two parts, what we call

הוא מכיל שני חלקים, שאנו מכנים

an encoder and a transducer.

המקודד והמתמיר.

And so the encoder does just

המקודד פשוט עושה

what I was saying: it mimics the actions

את מה שתיארתי: הוא מחקה את פעולת

of the front-end circuitry -- so it takes images

התאים הקדמיים - לוקח את התמונות

in and converts them into the retina's code.

וממיר אותן לקוד של הרשתית.

And then the transducer then makes the

אז המתמיר גורם לתאי

output cells send the code on up

הפלט לשלוח את הקוד

to the brain, and the result is

אל המוח, והתוצאה היא

a retinal prosthetic that can produce

שרשתית תותבת מפיקה

normal retinal output.

פלט של רשתית רגילה.

So a completely blind retina,

אז רשתית עיוורת לחלוטין,

even one with no front-end circuitry at all,

אפילו כזו ללא תאים קדמיים בכלל,

no photoreceptors,

ללא פוטורצפטורים,

can now send out normal signals,

יכולה כעת לשלוח אותות רגילים,

signals that the brain can understand.

אותות שהמוח מסוגל להבין.

So no other device has been able

ואף מתקן אחר לא היה

to do this.

מסוגל לעשות זאת.

Okay, so I just want to take

אוקיי, עכשיו אומר

a sentence or two to say something about

משפט או שניים בקשר

the encoder and what it's doing, because

למקודד ומה שהוא עושה, מכיוון

it's really the key part and it's

שזה באמת החלק העיקרי,

sort of interesting and kind of cool.

ודי מעניין ומגניב.

I'm not sure "cool" is really the right word, but

אולי "מגניב" זו לא המילה הנכונה,

you know what I mean.

אבל הבנתם אותי.

So what it's doing is, it's replacing

אז המקודד מחליף

the retinal circuitry, really the guts of

את המעגלים הרשתיים, ממש את קרביהם,

the retinal circuitry, with a set of equations,

במערכת משוואות,

a set of equations that we can implement

מערכת של משוואות שאנו יכולים לממש

on a chip. So it's just math.

על שבב. זו פשוט מתמטיקה.

In other words, we're not literally replacing

במילים אחרות, אנחנו לא באמת

the components of the retina.

מחליפים את רכיבי הרשתית.

It's not like we're making a little mini-device

זה לא שאנחנו יוצרים מיני-מתקן קטן

for each of the different cell types.

עבור כל סוג של תא.

We've just abstracted what the

פשוט הפשטנו את מה שעושה

retina's doing with a set of equations.

הרשתית בעזרת מערכת משוואות.

And so, in a way, the equations are serving

כך שבדרך כלשהי המשוואות משמשות

as sort of a codebook. An image comes in,

כסוג של ספר-קוד. תמונה נכנסת,

goes through the set of equations,

עוברת דרך מערכת המשוואות,

and out comes streams of electrical pulses,

ואז יוצא זרם של פולסים חשמליים,

just like a normal retina would produce.

ממש כמו שרשתית רגילה הייתה מפיקה.

Now let me put my money

עכשיו אראה לכם שזה לא

where my mouth is and show you that

רק דיבורים ואראה לכם שאנו

we can actually produce normal output,

מסוגלים להפיק פלט נורמלי,

and what the implications of this are.

ואת ההשלכות לכך.

Here are three sets of

הנה שלוש קבוצות של

firing patterns. The top one is from

תבניות ירי. העליונה היא

a normal animal, the middle one is from

מחיה נורמלית, האמצעית

a blind animal that's been treated with

מחיה עיוורת שטופלה בעזרת

this encoder-transducer device, and the

המתקן המקודד-מתמיר,

bottom one is from a blind animal treated

והתחתונה מחיה עיוורת שטופלה

with a standard prosthetic.

בעזרת תותב סטנדרטי.

So the bottom one is the state-of-the-art

אז התחתונה היא מהמתקן

device that's out there right now, which is

העדכני ביותר שקיים כיום, שהוא

basically made up of light detectors,

בעיקרון עשוי מחיישני אור,

but no encoder. So what we did was we

אך ללא מקודד. אנחנו הצגנו

presented movies of everyday things --

סרטים של דברים יום-יומיים --

people, babies, park benches,

אנשים, תינוקות, ספסלים בפארק,

you know, regular things happening -- and

אתם יודעים, דברים שגרתיים,

we recorded the responses from the retinas

והקלטנו את התגובות מהרשתיות

of these three groups of animals.

בשלוש הקבוצות של החיות.

Now just to orient you, each box is showing

כל תיבה מראה את

the firing patterns of several cells,

תבנית הירי של תאים מסוימים,

and just as in the previous slides,

ממש כמו בשקופיות הקודמות,

each row is a different cell,

כל שורה היא תא שונה,

and I just made the pulses a little bit smaller

רק הקטנתי מעט את הפולסים

and thinner so I could show you

כדי שאוכל להראות לכם

a long stretch of data.

רצף ארוך של מידע.

So as you can see, the firing patterns

אתם יכולים לראות, תבניות הירי

from the blind animal treated with

של חיה עיוורת המטופלת

the encoder-transducer really do very

במקודד-מתמיר אכן מתאימות

closely match the normal firing patterns --

מאוד לתבניות הירי של חיה נורמלית --

and it's not perfect, but it's pretty good --

זה לא מושלם, אך טוב מאוד --

and the blind animal treated with

והחיה העיוורת שמטופלת

the standard prosthetic,

בפרוטזה סטנדרטית,

the responses really don't.

התגובות אינן מתאימות.

And so with the standard method,

אז בשיטה הסטנדרטית,

the cells do fire, they just don't fire

התאים אכן יורים, פשוט לא

in the normal firing patterns because

את תבניות הירי הרגילות

they don't have the right code.

כי אין להם את הקוד הנכון.

How important is this?

עד כמה זה חשוב?

What's the potential impact

מה ההשפעה הפוטנציאלית

on a patient's ability to see?

על יכולת המטופל לראות?

So I'm just going to show you one

אראה לכם ניסוי מפתח

bottom-line experiment that answers this,

שעונה על שאלה זו.

and of course I've got a lot of other data,

כמובן שיש לי עוד המון מידע,

so if you're interested I'm happy

אם אתם מעוניינים אשמח

to show more. So the experiment

להראות עוד. אז הניסוי

is called a reconstruction experiment.

נקרא ניסוי שחזור.

So what we did is we took a moment

לקחנו רגע בזמן

in time from these recordings and asked,

מההקלטות הללו ושאלנו

what was the retina seeing at that moment?

מה ראתה הרשתית ברגע הזה?

Can we reconstruct what the retina

האם אנו מסוגלים לשחזר מה ראתה

was seeing from the responses

הרשתית מהתגובות

from the firing patterns?

שבתבניות הירי?

So, when we did this for responses

ובכן, עשינו זאת עבור תגובות

from the standard method and from

מהשיטה הסטנדרטית

our encoder and transducer.

ומהמקודד והמתמיר שלנו.

So let me show you, and I'm going to

כעת אראה לכם, תחילה

start with the standard method first.

בשיטה הסטנדרטית.

So you can see that it's pretty limited,

אתם רואים שזה די מוגבל,

and because the firing patterns aren't

מכיוון שתבניות הירי אינן

in the right code, they're very limited in

בקוד הנכון, הן מוגבלות מאוד

what they can tell you about

במה שהן מספרות על

what's out there. So you can see that

מה שנמצא בחוץ. ניתן לראות

there's something there, but it's not so clear

שיש שם משהו, אך לא ברור

what that something is, and this just sort of

מה המשהו הזה, זה רק חוזר

circles back to what I was saying in the

אחורה למה שאמרתי

beginning, that with the standard method,

בהתחלה, שעם השיטה הסטנדרטית,

patients can see high-contrast edges, they

מטופל יכול לראות ניגוד-צבעים חזק,

can see light, but it doesn't easily go

לראות אור, אך לא

further than that. So what was

מעבר לכך. מה הייתה

the image? It was a baby's face.

התמונה? אלה פנים של תינוק.

So what about with our approach,

ומה עם הגישה שלנו,

adding the code? And you can see

שמוסיפה את הקוד? ניתן לראות שהיא

that it's much better. Not only can you

טובה בהרבה. לא רק שניתן

tell that it's a baby's face, but you can

לומר שאלה פנים של תינוק, ניתן אף לומר

tell that it's this baby's face, which is a

שאלה הפנים של התינוק הזה,

really challenging task.

וזו משימה מאתגרת.

So on the left is the encoder

משמאל זה מהמקודד

alone, and on the right is from an actual

בלבד, מימין מרשתית עיוורת

blind retina, so the encoder and the transducer.

וממקודד ומתמיר.

But the key one really is the encoder alone,

אך העיקרי באמת הוא המקודד בלבד,

because we can team up the encoder with

כי אנו מסוגלים לחבר את המקודד עם

the different transducer.

מתמיר שונה.

This is just actually the first one that we tried.

למעשה זה הראשון שניסינו.

I just wanted to say something about the standard method.

רציתי לומר משהו לגבי השיטה הסטנדרטית.

When this first came out, it was just a really

כשזה יצא לראשונה, זה היה דבר

exciting thing, the idea that you

מרגש מאוד, הרעיון שניתן

even make a blind retina respond at all.

בכלל לגרום לרשתית עיוורת להגיב.

But there was this limiting factor,

אך היה לנו את הגורם המגביל,

the issue of the code, and how to make

הנושא של הקוד, וכיצד לגרום

the cells respond better,

לתאים להגיב טוב יותר,

produce normal responses,

להפיק תגובות נורמליות,

and so this was our contribution.

וזו הייתה התרומה שלנו.

Now I just want to wrap up,

אני רוצה כעת לסכם,

and as I was mentioning earlier

כמו שהזכרתי מוקדם יותר

of course I have a lot of other data

כמובן שיש ברשותי המון מידע נוסף

if you're interested, but I just wanted to give

אם תרצו, אך אני רק רוצה

this sort of basic idea

לתאר לכם את הרעיון הבסיסי,

of being able to communicate

של להיות מסוגלים לתקשר

with the brain in its language, and

עם המוח בשפתו שלו,

the potential power of being able to do that.

והכוח הגלום ביכולת הזו.

So it's different from the motor prosthetics

זה שונה מפרוטזות ממונעות,

where you're communicating from the brain

שם מתקשרים מהמוח אל

to a device. Here we have to communicate

המתקן. פה אנו חייבים לתקשר

from the outside world

מהעולם החיצוני,

into the brain and be understood,

אל תוך המוח ולהיות מובנים

and be understood by the brain.

על-ידי המוח.

And then the last thing I wanted

והדבר האחרון שרציתי

to say, really, is to emphasize

לומר, באמת, הוא להדגיש

that the idea generalizes.

שניתן להכליל את הרעיון הזה.

So the same strategy that we used

ניתן להשתמש באסטרטגיה

to find the code for the retina we can also

למציאת קוד הרשתית כדי

use to find the code for other areas,

למצוא את הקודים של אזורים אחרים,

for example, the auditory system and

למשל, את מערכת השמיעה,

the motor system, so for treating deafness

ומערכת התנועה, עבור טיפול בחירשות,

and for motor disorders.

ובהפרעות בתנועה.

So just the same way that we were able to

באותה הדרך שבה יכולנו

jump over the damaged

לדלג מעל המעגלים הרשתיים

circuitry in the retina to get to the retina's

הפגועים, ולהגיע אל תאי הפלט

output cells, we can jump over the

של הרשתית, אנו מסוגלים לדלג

damaged circuitry in the cochlea

מעל החיבור הפגוע בשבלול-האוזן,

to get the auditory nerve,

ולהגיע לעצב השמיעה,

or jump over damaged areas in the cortex,

או לדלג מעל אזורים פגועים בקורטקס המוטורי,

in the motor cortex, to bridge the gap

כדי לגשר על הפער

produced by a stroke.

שנגרם כתוצאה משבץ.

I just want to end with a simple

רציתי לסיים עם מסר

message that understanding the code

פשוט - הבנה של הקוד

is really, really important, and if we

היא באמת, באמת חשובה, ואם

can understand the code,

נהיה מסוגלים להבין את הקוד,

the language of the brain, things become

את שפתו של המוח, דברים

possible that didn't seem obviously

שנראו בלתי-אפשריים

possible before. Thank you.

הופכים לאפשריים. תודה לכם.

(Applause)

(מחיאות כפיים)