Deborah Gordon: What ants teach us about the brain, cancer and the Internet

מתרגם: Ido Dekkers מבקר: Tal Dekkers

I study ants

אני חוקרת נמלים

in the desert, in the tropical forest

במדבר, ביערות הטרופיים

and in my kitchen,

ובמטבח שלי,

and in the hills around Silicon Valley where I live.

ובגבעות מסביב לעמק הסיליקון שם אני גרה.

I've recently realized that ants

לאחרונה הבנתי שנמלים

are using interactions differently

משתמשות באינטראקציות בצורה שונה

in different environments,

בסביבות שונות,

and that got me thinking that we could learn from this

וזה גרם לי לחשוב שנוכל ללמוד מזה

about other systems,

על מערכות אחרות,

like brains and data networks that we engineer,

כמו המוח ורשתות מידע שאנחנו מהנדסים,

and even cancer.

ואפילו סרטן.

So what all these systems have in common

אז מה שמשותף לכל המערכות האלו

is that there's no central control.

זה שהן לא בעלות שליטה מרכזית.

An ant colony consists of sterile female workers --

מושבת נמלים מכילה עובדות נקביות עקרות --

those are the ants you see walking around —

אלה הנמלים שאתם רואים שמסתובבות --

and then one or more reproductive females

ונקבה אחת או יותר שמתרבות

who just lay the eggs.

שפשוט מטילות ביצים.

They don't give any instructions.

הן לא נותנות הוראות.

Even though they're called queens,

אפילו שהן נקראות מלכות,

they don't tell anybody what to do.

הן לא אומרות לאף אחד מה לעשות.

So in an ant colony, there's no one in charge,

אז במושבת נמלים, אין אף אחד שמנהל,

and all systems like this without central control

וכל המערכות כמו זו בלי שליטה מרכזית

are regulated using very simple interactions.

מופעלות על ידי תקשורת פשוטה.

Ants interact using smell.

נמלים מתקשרות בשימוש בריח.

They smell with their antennae,

הן מריחות עם המחושים שלהן,

and they interact with their antennae,

והן מתקשרות עם המחושים שלהן,

so when one ant touches another with its antennae,

אז כשנמלה אחת נוגעת באחרת עם המחושים,

it can tell, for example, if the other ant

היא יכול לדעת, לדוגמה, אם הנמלה האחרת

is a nestmate

היא חברה לקן

and what task that other ant has been doing.

ואיזו משימה הנמלה האחרת עושה.

So here you see a lot of ants moving around

אז פה אתם רואים הרבה נמלים מסתובבות

and interacting in a lab arena

ומתקשרות בזירת מעבדה

that's connected by tubes to two other arenas.

ומחוברת על ידי צינורות לשתי זירות אחרות.

So when one ant meets another,

אז כשנמלה אחת פוגשת אחרת,

it doesn't matter which ant it meets,

זה לא משנה איזו נמלה היא פוגשת,

and they're actually not transmitting

והן למעשה לא משדרות

any kind of complicated signal or message.

כל סוג של אות מסובך או הודעה.

All that matters to the ant is the rate

כל מה שמשנה לנמלה הוא הקצב

at which it meets other ants.

בו היא פוגשת נמלים אחרות.

And all of these interactions, taken together,

וכל ההתקשרויות האלו, יחד,

produce a network.

יוצרות רשת.

So this is the network of the ants

אז זו רשת של נמלים

that you just saw moving around in the arena,

שראיתם נעות בזירה,

and it's this constantly shifting network

וזו רשת שמשתנה כל הזמן

that produces the behavior of the colony,

שיוצרת את ההתנהגות של המושבה,

like whether all the ants are hiding inside the nest,

כמו איפה כל הנמלים מתחבאות בתוך הקן,

or how many are going out to forage.

או כמה יוצאות ללקט.

A brain actually works in the same way,

מוח למעשה עובד באותה דרך,

but what's great about ants is

אבל מה שנפלא בנמלים זה

that you can see the whole network as it happens.

שאתם יכולים לראות את כל הרשת כשהיא מתרחשת.

There are more than 12,000 species of ants,

יש יותר מ 12,000 מינים של נמלים,

in every conceivable environment,

בכל סביבה אפשרית,

and they're using interactions differently

והן משתמשות בתקשורת אחרת

to meet different environmental challenges.

כדי להתמודד עם אתגרים סביבתיים שונים.

So one important environmental challenge

אז אתגר סביבתי חשוב אחד

that every system has to deal with

שכל מערכת צריכה להתמודד איתו

is operating costs, just what it takes

היא עלויות תפעול, פשוט מה נדרש

to run the system.

להריץ את המערכת.

And another environmental challenge is resources,

ואתגר סביבתי אחר הוא משאבים,

finding them and collecting them.

למצוא ולאסוף אותם,

In the desert, operating costs are high

במדבר, עליות התפעול גבוהות

because water is scarce,

מפני שמים הם נדירים,

and the seed-eating ants that I study in the desert

והנמלים אוכלות הזרעים שאני חוקרת במדבר

have to spend water to get water.

צריכות להוציא מים כדי להביא מים.

So an ant outside foraging,

אז נמלה מלקטת בחוץ

searching for seeds in the hot sun,

מחפשת זרעים בשמש החמה,

just loses water into the air.

פשוט מאבדת מים לאויר.

But the colony gets its water

אבל המושבה מקבלת מים

by metabolizing the fats out of the seeds

עם מטבוליזציה של השומנים מהזרעים

that they eat.

שהן אוכלות.

So in this environment, interactions are used

אז בסביבה הזו, התקשורת משמשת

to activate foraging.

להפעיל ליקוט.

An outgoing forager doesn't go out unless

מלקטת לא יוצאת אלא אם

it gets enough interactions with returning foragers,

היא מקבלת מספיק משוב ממלקטות חוזרות,

and what you see are the returning foragers

ומה שאתם רואים זה את המלקטות החוזרות

going into the tunnel, into the nest,

נכנסות למנהרה, לתוך הקן,

and meeting outgoing foragers on their way out.

ופוגשות מלקטות יוצאות בדרך החוצה.

This makes sense for the ant colony,

זה הגיוני למושבת הנמלים,

because the more food there is out there,

מפני שככל שיש שם יותר אוכל,

the more quickly the foragers find it,

המלקטים מוצאים אותו מהר יותר,

the faster they come back,

וחוזרים מהר יותר,

and the more foragers they send out.

והם שולחים יותר מלקטות החוצה,

The system works to stay stopped,

המערכת עובדת להשאר עצורה,

unless something positive happens.

אלא אם משהו חיובי מתרחש.

So interactions function to activate foragers.

אז תקשורת משמשת כדי להפעיל מלקטות.

And we've been studying the evolution of this system.

וחקרנו את האבולוציה של המערכת.

First of all, there's variation.

ראשית, יש גיוון.

It turns out that colonies are different.

מסתבר שהמושבות שלנו שונות.

On dry days, some colonies forage less,

בימים יבשים, כמה מושבות מלקטות פחות,

so colonies are different in how

אז מושבות שונות באיך

they manage this trade-off

שהן מנהלות את החליפין

between spending water to search for seeds

בין בזבוז מים כדי ללקט זרעים

and getting water back in the form of seeds.

ולהביא מים חזרה בצורה של זרעים.

And we're trying to understand why

ואנחנו מנסים להבין למה

some colonies forage less than others

כמה מושבות מלקטות פחות מאחרות

by thinking about ants as neurons,

על ידי חשיבה על נמלים כמו על ניורונים,

using models from neuroscience.

שימוש במודלים ממדעי המוח.

So just as a neuron adds up its stimulation

אז פשוט כמו שניורון מוסיף את העירור שלו

from other neurons to decide whether to fire,

מניורונים אחרים כדי להחליט אם לירות,

an ant adds up its stimulation from other ants

נמלה מוסיפה את הגירוי מנמלים אחרות

to decide whether to forage.

כדי להחליט אם ללקט.

And what we're looking for is whether there might be

ומה שאנחנו מחפשים זה אם יש

small differences among colonies

הבדלים קטנים בין המושבות

in how many interactions each ant needs

בכמה תקשורות כל נמלה צריכה

before it's willing to go out and forage,

לפני שהיא מוכנה לצאת וללקט.

because a colony like that would forage less.

מפני שמושבה כמו זו תלקט פחות.

And this raises an analogous question about brains.

וזה מעלה שאלה אנלוגית על מוחות.

We talk about the brain,

אנחנו מדברים על המוח,

but of course every brain is slightly different,

אבל כמובן על מוח שונה מעט,

and maybe there are some individuals

ואולי יש כמה אנשים

or some conditions

או כמה מצבים

in which the electrical properties of neurons are such

בהם התכונות החשמליות של ניורונים הן כאלה

that they require more stimulus to fire,

שהן דורשות יותר גירוי כדי לירות.

and that would lead to differences in brain function.

וזה יוביל להבדלים בין פעולות מוחיות.

So in order to ask evolutionary questions,

אז כדי לשאול שאלות אבולוציוניות,

we need to know about reproductive success.

אנחנו צרכים לדעת על הצלחה התרבותית.

This is a map of the study site

זו מפה של אתר המחקר

where I have been tracking this population

שם עקבתי אחרי האוכלוסיה

of harvester ant colonies for 28 years,

של מושבות נמלים מלקטות במשך 28 שנים,

which is about as long as a colony lives.

שזה בערך אורך החיים של מושבה.

Each symbol is a colony,

כל סמל הוא מושבה,

and the size of the symbol is how many offspring it had,

והגודל של הסמל הוא כמה צאצאים היו לה,

because we were able to use genetic variation

מפני שהיינו מסוגלים להשתמש בשינויים גנטיים

to match up parent and offspring colonies,

כדי להתאים את מושבות ההורה והצאצא,

that is, to figure out which colonies

שזה אומר, כדי להבין איזו מושבה

were founded by a daughter queen

הוקמה על ידי בת מלכה

produced by which parent colony.

שנוצרה על ידי איזו מושבה אם.

And this was amazing for me, after all these years,

וזה היה מדהים בשבילי, אחרי כל השנים,

to find out, for example, that colony 154,

להבין, לדוגמה, שמושבה 154,

whom I've known well for many years,

שהכרתי טוב במשך שנים,

is a great-grandmother.

היא סבתא רבה.

Here's her daughter colony,

הנה מושבת הבת שלה,

here's her granddaughter colony,

הנה הנכדה שלה,

and these are her great-granddaughter colonies.

ואלה המושבות הנינות שלה.

And by doing this, I was able to learn

ובכך שעשינו זאת, הייתי מסוגלת ללמוד

that offspring colonies resemble parent colonies

שמושבות הצאצאים דומות למושבות הורים

in their decisions about which days are so hot

בהחלטות שלהן בנוגע לאיזה ימים הם חמים כל כך

that they don't forage,

שהן לא מלקטות,

and the offspring of parent colonies

והצאצאים של מושבות הורה

live so far from each other that the ants never meet,

חיים כל כך רחוק אחד מהשני שהנמלים לעולם לא נפגשות,

so the ants of the offspring colony

אז הנמלים של המושבות הבנות

can't be learning this from the parent colony.

לא יכולות ללמוד את זה מהמושבה האם.

And so our next step is to look

וכך השלב הבא שלנו הוא להביט

for the genetic variation underlying this resemblance.

בשינויים הגנטיים שמתחת לדמיון.

So then I was able to ask, okay, who's doing better?

אז הייתי מסוגלת לשאול, בסדר, מי מצליח יותר?

Over the time of the study,

במשך זמן המחקר,

and especially in the past 10 years,

ובעיקר ב 10 השנים האחרונות,

there's been a very severe and deepening drought

היתה בצורת מאוד חמורה ועמוקה

in the Southwestern U.S.,

בדרום מערב ארצות הברית,

and it turns out that the colonies that conserve water,

ומסתבר שהמושבות ששומרות מים,

that stay in when it's really hot outside,

שנשארות בפנים כשממש חם בחוץ,

and thus sacrifice getting as much food as possible,

ולכן מקריבות השגת אוכל ככל האפשר,

are the ones more likely to have offspring colonies.

הן אלה שיש יותר סיכוי שיהיו להן מושבות בנות.

So all this time, I thought that colony 154

אז כל הזמן הזה, חשבתי שמושבה 154

was a loser, because on really dry days,

היתה מפסידנית, מפני שבימים ממש יבשים,

there'd be just this trickle of foraging,

היה רק טפטוף של ליקוט.

while the other colonies were out

בעוד המושבות האחרות היו בחוץ

foraging, getting lots of food,

ליקטו, הביאו הרבה אוכל,

but in fact, colony 154 is a huge success.

אבל למעשה, מושבה 154 היא הצלחה גדולה.

She's a matriarch.

היא מטריארכית.

She's one of the rare great-grandmothers on the site.

היא אחת הסבתות-רבות היחידות באתר.

To my knowledge, this is the first time

למיטב ידיעתי, זו הפעם הראשונה

that we've been able to track

שהיינו מסוגלים לעקוב

the ongoing evolution of collective behavior

אחרי ההתפתחות המתמשכת של התנהגות קולקטיבית

in a natural population of animals

באוכלוסייה טבעית של חיות

and find out what's actually working best.

ולגלות מה למעשה עובד הכי טוב.

Now, the Internet uses an algorithm

עכשיו, האינטרנט משתמש באלגוריתם

to regulate the flow of data

כדי לנטר את הזרימה של המידע

that's very similar to the one

שמאוד דומה לזה

that the harvester ants are using to regulate

שהנמלים המלקטות משתמשות בו כדי לנטר

the flow of foragers.

את הזרימה של מלקטות.

And guess what we call this analogy?

ונחשו איך אנחנו קוראים לאנלוגיה הזו?

The anternet is coming.

האנטרנט מגיע.

(Applause)

(מחיאות כפיים)

So data doesn't leave the source computer

אז המידע לא עוזב את מחשב המקור

unless it gets a signal that there's enough bandwidth

אלא אם הוא מקבל אות שיש מספיק רוחב פס

for it to travel on.

בשבילו לנוע עליו.

In the early days of the Internet,

בימים הראשונים של האינטרנט,

when operating costs were really high

כשעלויות הפעלה היו מאוד גבוהות

and it was really important not to lose any data,

וזה היה ממש חשוב לא לאבד מידע,

then the system was set up for interactions

אז מערכות היו מכווונות לתקשורת

to activate the flow of data.

להפעיל את הזרימה של המידע.

It's interesting that the ants are using an algorithm

זה מעניין שהנמלים משתמשות באלגוריתם

that's so similar to the one that we recently invented,

שכל כך דומה לזה שאנחנו המצאנו לאחרונה,

but this is only one of a handful of ant algorithms

אבל זה רק אחד מהרבה אלגוריתמים של נמלים

that we know about,

שאנחנו יודעים עליהם,

and ants have had 130 million years

ושהיו להם 130 מליון שנה

to evolve a lot of good ones,

לפתח הרבה טובים.

and I think it's very likely

ואני חושבת שזה מאוד אפשרי

that some of the other 12,000 species

שלכמה מ 12,800 המינים האחרים

are going to have interesting algorithms

יהיו אלגוריתמים מעניינים

for data networks

לרשתות מידע

that we haven't even thought of yet.

שאפילו עדיין לא חשבנו עליהם.

So what happens when operating costs are low?

אז מה קורה כשעלויות התפעול נמוכות?

Operating costs are low in the tropics,

עלויות תפעול נמוכות באזורים הטרופיים,

because it's very humid, and it's easy for the ants

מפני שמאוד לח, וזה קל לנמלים

to be outside walking around.

להיות בחוץ ולהסתובב.

But the ants are so abundant

אבל הנמלים כל כך נפוצות

and diverse in the tropics

ומגוונות בטרופי

that there's a lot of competition.

שיש הרבה תחרות.

Whatever resource one species is using,

בכל משאב שמין אחד משתמש בו

another species is likely to be using that

יש סבירות גבוהה שגם מין אחר ישתמש

at the same time.

באותו הזמן.

So in this environment, interactions are used

אז בסביבה הזו, תקשורת משמשת

in the opposite way.

בדרך ההפוכה.

The system keeps going

המערכת ממשיכה

unless something negative happens,

אלא אם משהו שלילי קורה,

and one species that I study makes circuits

ומין אחד שאני חוקרת יוצר מעגלים

in the trees of foraging ants

בעצים של נמלים מלקטות

going from the nest to a food source and back,

הולך מהקן למקור מזון וחזרה,

just round and round,

פשוט הלוך וחזור,

unless something negative happens,

אלא אם משהו שלילי קורה,

like an interaction

כמו מפגש

with ants of another species.

עם נמלים ממין אחר.

So here's an example of ant security.

אז הנה דוגמה לאבטחת נמלים.

In the middle, there's an ant

במרכז, יש נמלה

plugging the nest entrance with its head

אוטמת את הקן עם הראש שלה

in response to interactions with another species.

בתגובה לפגישה עם מין אחר.

Those are the little ones running around

אלה הקטנות שמתרוצצות

with their abdomens up in the air.

עם הבטן באויר.

But as soon as the threat is passed,

אבל ברגע שהאיום עבר,

the entrance is open again,

הכניסה פתוחה שוב,

and maybe there are situations

ואולי יש מצבים

in computer security

באבטחת מחשבים

where operating costs are low enough

שם עלויות התפעול נמוכות מספיק

that we could just block access temporarily

שנוכל פשוט זמנית לחסום גישה

in response to an immediate threat,

בתגובה לאיום מיידי,

and then open it again,

ואז לפתוח שוב,

instead of trying to build

במקום לנסות לבנות

a permanent firewall or fortress.

חומת אש קבועה או מבצר.

So another environmental challenge

אז אתגר סביבתי אחר

that all systems have to deal with

שכל המערכות צריכות להתמודד איתו

is resources, finding and collecting them.

הוא משאבים, למצוא ולאסוף אותם.

And to do this, ants solve the problem

וכדי לעשות את זה, נמלים צריכות לפתור בעיה

of collective search,

של חיפוש קולקטיבי,

and this is a problem that's of great interest

וזו בעיה שמאוד מעניינת

right now in robotics,

עכשיו ברובוטיקה,

because we've understood that,

מפני שהבנו,

rather than sending a single,

שבמקום לשלוח רובוט יחיד,

sophisticated, expensive robot out

מתוחכם ויקר

to explore another planet

לחקור כוכב אחר

or to search a burning building,

או לבדוק בניין בוער,

that instead, it may be more effective

במקום, זה יותר יעיל

to get a group of cheaper robots

לקחת קבוצה של רובוטים זולים יותר

exchanging only minimal information,

שמשתפים רק מידע בסיסי,

and that's the way that ants do it.

וזו הדרך שנמלים עושות את זה.

So the invasive Argentine ant

אז הנמלה הארגנטינאית הפולשת

makes expandable search networks.

יוצרת רשתות חיפוש מתרחבות.

They're good at dealing with the main problem

הן טובות בטיפול בבעיה העיקרית

of collective search,

של חיפוש קולקטיבי,

which is the trade-off between

שזה התפשרות בין

searching very thoroughly

חיפוש ממש יסודי

and covering a lot of ground.

וכיסוי שטח גדול.

And what they do is,

when there are many ants in a small space,

ומה שהן עושות זה,

כשיש הרבה נמלים במרחב קטן,

then each one can search very thoroughly

אז כל אחת יכולה לחפש מאוד ביסודיות

because there will be another ant nearby

מפני שתהיה נמלה אחרת קרובה

searching over there,

שמחפשת שם,

but when there are a few ants

אבל כשיש כמה נמלים

in a large space,

במרחב גדול,

then they need to stretch out their paths

אז הן צריכות להאריך את המסלולים שלהן

to cover more ground.

כדי לכסות שטח גדול יותר.

I think they use interactions to assess density,

אני חושבת שהן משתמשות בתקשורת כדי להעריך דחיסות,

so when they're really crowded,

אז כשהן באמת צפופות,

they meet more often,

הן נפגשות יותר,

and they search more thoroughly.

והן מחפשות יותר ביסודיות.

Different ant species must use different algorithms,

מיני נמלים שונים חייבים להשתמש באלגוריתמים שונים,

because they've evolved to deal with

מפני שהם התפתחו להתמודד עם

different resources,

משאבים שונים.

and it could be really useful to know about this,

וזה יכול להיות מאוד שימושי לדעת על זה,

and so we recently asked ants

אז לאחרונה ביקשנו מנמלים

to solve the collective search problem

לפתור את בעיות החיפוש הקולקטיביות

in the extreme environment

בסביבות קיצוניות

of microgravity

של מיקרו כבידה

in the International Space Station.

בתחנת החלל הבין לאומית.

When I first saw this picture, I thought,

כשראיתי את התמונה הזו לראשונה, חשבתי,

Oh no, they've mounted the habitat vertically,

אוי לא, הם התקינו את סביבת המחיה אנכית,

but then I realized that, of course, it doesn't matter.

אבל אז הבנתי, כמובן, שזה לא משנה.

So the idea here is that the ants

אז הרעיון פה הוא שהנמלים

are working so hard to hang on

עובדות קשה להתפש

to the wall or the floor or whatever you call it

לקירות או לרצפה או איך שתקראו לזה

that they're less likely to interact,

כך שיש סיכוי קטן יותר שהן יתקשרו,

and so the relationship between

וכך היחסים בין

how crowded they are and how often they meet

כמה צפופות הן וכמה הן נפגשות

would be messed up.

יתבלגן.

We're still analyzing the data.

אנחנו עדיין מנתחים את המידע.

I don't have the results yet.

אין לי תוצאות עדיין.

But it would be interesting to know

אבל זה יהיה מעניין לדעת

how other species solve this problem

איך מינים אחרים פותרים את הבעיה הזו

in different environments on Earth,

בסביבות שונות על כדור הארץ,

and so we're setting up a program

וכך אנחנו מתחילים תוכנית

to encourage kids around the world

לעודד ילדים מסביב לעולם

to try this experiment with different species.

לעשות את הניסוי הזה עם מינים שונים.

It's very simple.

זה מאוד פשוט.

It can be done with cheap materials.

זה יכול להעשות עם חומרים זולים.

And that way, we could make a global map

ובדרך זו, נוכל ליצור מפה גלובלית

of ant collective search algorithms.

של אלגוריתמים של חיפוש של מושבות נמלים.

And I think it's pretty likely that the invasive species,

ואני חושבת שזה די סביר שמינים פולשים,

the ones that come into our buildings,

אלה שנכנסים לבניינים,

are going to be really good at this,

יהיו ממש טובים בזה,

because they're in your kitchen

מפני שהם במטבח שלכם

because they're really good at finding food and water.

מפני שהם ממש טובים בלמצוא מזון ומים.

So the most familiar resource for ants

אז המשאב הכי מוכר לנמלים

is a picnic,

הוא הפיקניק,

and this is a clustered resource.

וזה משאב מקובץ.

When there's one piece of fruit,

כשיש פיסה אחת של פרי,

there's likely to be another piece of fruit nearby,

יש סיכוי גבוה שתהיה עוד פיסה של פרי בסביבה,

and the ants that specialize on clustered resources

והנמלים שמתמחות במשאבים מקובצים

use interactions for recruitment.

משתמשות בתקשורת לגיוס.

So when one ant meets another,

אז כשנמלה אחת פוגשת אחרת,

or when it meets a chemical deposited

או כשהיא פוגשת הפקדה כימית

on the ground by another,

של אחרת על האדמה,

then it changes direction to follow

אז היא משנה כיוון כדי לעקוב

in the direction of the interaction,

אחרי כיוון ההתקשרות,

and that's how you get the trail of ants

וכך אתם מקבלים את שיירת הנמלים

sharing your picnic.

שחולקות בפיקניק שלכם.

Now this is a place where I think we might be able

עכשיו זה מקום בו אני חושבת שאנחנו מסוגלים

to learn something from ants about cancer.

ללמוד משהו מהנמלים על סרטן.

I mean, first, it's obvious that we could do a lot

אני מתכוונת, ראשית, זה ברור שנוכל לעשות הרבה

to prevent cancer

כדי למנוע סרטן

by not allowing people to spread around

בכך שלא נאפשר לאנשים לפזר

or sell the toxins that promote

או למכור חומרים רעילים שמקדמים

the evolution of cancer in our bodies,

את האבולוציה של סרטן בגוף שלנו,

but I don't think the ants can help us much with this

אבל אני לא חושבת שהנמלים יכולות לעזור הרבה עם זה

because ants never poison their own colonies.

מפני שנמלים לעולם לא ירעילו את המושבה שלהן.

But we might be able to learn something from ants

אבל אולי נהיה מסוגלים ללמוד משהו מהנמלים

about treating cancer.

על טיפול בסרטן.

There are many different kinds of cancer.

יש הרבה סוגים שונים של סרטן.

Each one originates in a particular part of the body,

כל אחד מקורו בחלק אחר של הגוף,

and then some kinds of cancer will spread

ואז סוגים מסויימים של סרטן יתפשטו

or metastasize to particular other tissues

או ישלחו גרורות לרקמות אחרות בפרט

where they must be getting resources that they need.

שם הם חייבים לקבל את המשאבים שהם צריכים.

So if you think from the perspective

אז אם תחשבו מנקודת המבט

of early metastatic cancer cells

של תאי סרטן גרורתי מוקדם

as they're out searching around

כשהם מחפשים

for the resources that they need,

משאבים שהם צריכים,

if those resources are clustered,

אם המשאבים האלה מקובצים,

they're likely to use interactions for recruitment,

יש סבירות גבוהה שהם ישתמשו בתקשורת לגיוס,

and if we can figure out how cancer cells are recruiting,

ואם נוכל להבין איך תאי הסרטן מגייסים,

then maybe we could set traps

אז אולי נוכל להכין מלכודות

to catch them before they become established.

כדי ללכוד אותם לפני שהם מתמקמים.

So ants are using interactions in different ways

אז נמלים משתמשות בתקשורת בדרכים שונות

in a huge variety of environments,

במגוון עצום של סביבות,

and we could learn from this

ונוכל ללמוד מזה

about other systems that operate

על מערכות אחרות שפועלות

without central control.

בלי ניהול מרכזי.

Using only simple interactions,

על ידי שימוש בתקשורות פשוטות,

ant colonies have been performing

מושבות נמלים ביצעו

amazing feats for more than 130 million years.

דברים מדהימים במשך יותר מ 130 מליון שנים.

We have a lot to learn from them.

יש לנו הרבה ללמוד מהן.

Thank you.

תודה לכם.

(Applause)

(מחיאות כפיים)