Allan Jones: A map of the brain

アラン・ジョーンズ: 脳の地図

164,945 views ・ 2011-11-10

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Takahiro Shimpo 校正: Masaki Yanagishita
00:15
Humans have long held a fascination
0
15260
2000
脳は常に
00:17
for the human brain.
1
17260
2000
人を魅了してきました
00:19
We chart it, we've described it,
2
19260
3000
人は脳の構造を研究して記録し
00:22
we've drawn it,
3
22260
2000
図に描いて
00:24
we've mapped it.
4
24260
3000
地図を作りました
00:27
Now just like the physical maps of our world
5
27260
3000
さてGoogle MapsやGPSのように
00:30
that have been highly influenced by technology --
6
30260
3000
テクノロジーの恩恵に授かった
00:33
think Google Maps,
7
33260
2000
物理地図と同様に
00:35
think GPS --
8
35260
2000
脳マッピングも
00:37
the same thing is happening for brain mapping
9
37260
2000
今 変革の時を
00:39
through transformation.
10
39260
2000
迎えているのです
00:41
So let's take a look at the brain.
11
41260
2000
それでは脳を見てみましょう
00:43
Most people, when they first look at a fresh human brain,
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43260
3000
新鮮な脳を見ると大抵の人は
00:46
they say, "It doesn't look what you're typically looking at
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46260
3000
「いつも見せてもらっているものと
00:49
when someone shows you a brain."
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49260
2000
少し違うな」と言います
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Typically, what you're looking at is a fixed brain. It's gray.
15
51260
3000
通例 目にするものは灰色の固定標本なんです
00:54
And this outer layer, this is the vasculature,
16
54260
2000
さて 外側は高度に発達した
00:56
which is incredible, around a human brain.
17
56260
2000
脈管系です
00:58
This is the blood vessels.
18
58260
2000
赤い部分は血管です
01:00
20 percent of the oxygen
19
60260
3000
肺から送りだされる酸素の20%と
01:03
coming from your lungs,
20
63260
2000
心臓から送り出される血流の
01:05
20 percent of the blood pumped from your heart,
21
65260
2000
20%がこの単一の
01:07
is servicing this one organ.
22
67260
2000
器官で消費されています
01:09
That's basically, if you hold two fists together,
23
69260
2000
大きさはというと
01:11
it's just slightly larger than the two fists.
24
71260
2000
拳2つをわずかに上回る程度です
01:13
Scientists, sort of at the end of the 20th century,
25
73260
3000
研究者は20世紀の終わり頃に
01:16
learned that they could track blood flow
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76260
2000
血流を追跡することで
01:18
to map non-invasively
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78260
3000
脳を侵襲することなく
01:21
where activity was going on in the human brain.
28
81260
3000
脳の活動部位を特定するに至りました
01:24
So for example, they can see in the back part of the brain,
29
84260
3000
例えば脳の
01:27
which is just turning around there.
30
87260
2000
後方の部分には
01:29
There's the cerebellum; that's keeping you upright right now.
31
89260
2000
垂直でいたり 立っていたりするなど
01:31
It's keeping me standing. It's involved in coordinated movement.
32
91260
3000
協調運動を司る小脳があります
01:34
On the side here, this is temporal cortex.
33
94260
3000
こちら側には側頭皮質が見えます
01:37
This is the area where primary auditory processing --
34
97260
3000
ここで一次聴覚が処理され
01:40
so you're hearing my words,
35
100260
2000
聴き取った単語を高次の
01:42
you're sending it up into higher language processing centers.
36
102260
2000
言語処理センターに送りだします
01:44
Towards the front of the brain
37
104260
2000
脳の前方部では
01:46
is the place in which all of the more complex thought, decision making --
38
106260
3000
より複雑な思考や意志決定が行われます
01:49
it's the last to mature in late adulthood.
39
109260
4000
成熟は最も遅く 成人期の後半です
01:53
This is where all your decision-making processes are going on.
40
113260
3000
全ての意志決定プロセスはここで処理されます
01:56
It's the place where you're deciding right now
41
116260
2000
「今晩 ステーキは注文しない」
01:58
you probably aren't going to order the steak for dinner.
42
118260
3000
といった意志決定はこの部分で行われています
02:01
So if you take a deeper look at the brain,
43
121260
2000
脳を掘り下げて
02:03
one of the things, if you look at it in cross-section,
44
123260
2000
その断面図を眺めてみると
02:05
what you can see
45
125260
2000
たいした脳構造は
02:07
is that you can't really see a whole lot of structure there.
46
127260
3000
見当たらないように見えますが
02:10
But there's actually a lot of structure there.
47
130260
2000
ここにも脳構造はあるのです
02:12
It's cells and it's wires all wired together.
48
132260
2000
細胞とケーブルは全て繋がっています
02:14
So about a hundred years ago,
49
134260
2000
約100年前 研究者が
02:16
some scientists invented a stain that would stain cells.
50
136260
2000
細胞を染める染色剤を開発しました
02:18
And that's shown here in the the very light blue.
51
138260
3000
画面上の薄い青色の部分は
02:21
You can see areas
52
141260
2000
神経細胞体です
02:23
where neuronal cell bodies are being stained.
53
143260
2000
分布はとても不均等ですね
02:25
And what you can see is it's very non-uniform. You see a lot more structure there.
54
145260
3000
もっと構造が見えます
02:28
So the outer part of that brain
55
148260
2000
さて脳の外側には
02:30
is the neocortex.
56
150260
2000
新皮質があります
02:32
It's one continuous processing unit, if you will.
57
152260
3000
これは一連の処理装置とでも呼びましょうか
02:35
But you can also see things underneath there as well.
58
155260
2000
この下にもまだ見るものはたくさんあります
02:37
And all of these blank areas
59
157260
2000
そしてこの染色されていない部分は全て
02:39
are the areas in which the wires are running through.
60
159260
2000
ワイヤー(軸索)が通っている部分で
02:41
They're probably less cell dense.
61
161260
2000
細胞密度は低いはずです
02:43
So there's about 86 billion neurons in our brain.
62
163260
4000
脳内にはおよそ860億のニューロンが存在します
02:47
And as you can see, they're very non-uniformly distributed.
63
167260
3000
ご覧の通り分布はとても不均等ですが
02:50
And how they're distributed really contributes
64
170260
2000
この分布こそが脳の機能と
02:52
to their underlying function.
65
172260
2000
密接に関連しているのです
02:54
And of course, as I mentioned before,
66
174260
2000
もちろん説明した通り
02:56
since we can now start to map brain function,
67
176260
3000
脳機能マッピングが可能となり始め
02:59
we can start to tie these into the individual cells.
68
179260
3000
個々の細胞を機能と結び付けることも始められます
03:02
So let's take a deeper look.
69
182260
2000
それでは細かく見ていきましょう
03:04
Let's look at neurons.
70
184260
2000
初めにニューロンが見えてきます
03:06
So as I mentioned, there are 86 billion neurons.
71
186260
2000
ニューロンの数は860億です
03:08
There are also these smaller cells as you'll see.
72
188260
2000
より小さな細胞が見えてきますよ
03:10
These are support cells -- astrocytes glia.
73
190260
2000
アストロサイトグリアという支持細胞です
03:12
And the nerves themselves
74
192260
3000
この神経自身が
03:15
are the ones who are receiving input.
75
195260
2000
入力情報を受信し
03:17
They're storing it, they're processing it.
76
197260
2000
蓄え 処理します
03:19
Each neuron is connected via synapses
77
199260
4000
脳内の各ニューロンはシナプスを通じて最大で
03:23
to up to 10,000 other neurons in your brain.
78
203260
3000
1万のニューロンと連結されます
03:26
And each neuron itself
79
206260
2000
それぞれのニューロンが
03:28
is largely unique.
80
208260
2000
独自性を備えています
03:30
The unique character of both individual neurons
81
210260
2000
各ニューロンと集合体としての
03:32
and neurons within a collection of the brain
82
212260
2000
ニューロンの特徴の両方を
03:34
are driven by fundamental properties
83
214260
3000
決定しているのは表に見えない基本的な
03:37
of their underlying biochemistry.
84
217260
2000
生化学的性質なのです
03:39
These are proteins.
85
219260
2000
これはタンパク質です
03:41
They're proteins that are controlling things like ion channel movement.
86
221260
3000
イオンチャンネルの動きを制御する働きがあり
03:44
They're controlling who nervous system cells partner up with.
87
224260
4000
神経細胞の連結を管理するだけではなく
03:48
And they're controlling
88
228260
2000
神経系の機能は全て
03:50
basically everything that the nervous system has to do.
89
230260
2000
タンパク質がコントロールしています
03:52
So if we zoom in to an even deeper level,
90
232260
3000
更に倍率を上げて見ましょう すると
03:55
all of those proteins
91
235260
2000
タンパク質は全てゲノムに
03:57
are encoded by our genomes.
92
237260
2000
コード化されています
03:59
We each have 23 pairs of chromosomes.
93
239260
3000
人間は23対の染色体を持っています
04:02
We get one from mom, one from dad.
94
242260
2000
両親のそれぞれから一つずつを受け継ぎます
04:04
And on these chromosomes
95
244260
2000
この染色体の中には
04:06
are roughly 25,000 genes.
96
246260
2000
おおよそ25000の遺伝子があり
04:08
They're encoded in the DNA.
97
248260
2000
全てDNAとしてコード化されています
04:10
And the nature of a given cell
98
250260
3000
脳細胞がその基盤である
04:13
driving its underlying biochemistry
99
253260
2000
生化学的機能を左右する性質は
04:15
is dictated by which of these 25,000 genes
100
255260
3000
この25000のうちのどの遺伝子が
04:18
are turned on
101
258260
2000
活性化されているか またその活性化の度合いにより
04:20
and at what level they're turned on.
102
260260
2000
決定されます
04:22
And so our project
103
262260
2000
私たちのプロジェクトでは
04:24
is seeking to look at this readout,
104
264260
3000
活性化した遺伝子を
04:27
understanding which of these 25,000 genes is turned on.
105
267260
3000
特定することを目指しています
04:30
So in order to undertake such a project,
106
270260
3000
このプロジェクトにはもちろん
04:33
we obviously need brains.
107
273260
3000
脳が必要となります
04:36
So we sent our lab technician out.
108
276260
3000
私たちは実験補助者を送り出して
04:39
We were seeking normal human brains.
109
279260
2000
正常な脳を探しています
04:41
What we actually start with
110
281260
2000
まずは死体が運び込まれる
04:43
is a medical examiner's office.
111
283260
2000
検死官の事務所から
04:45
This a place where the dead are brought in.
112
285260
2000
当たります
04:47
We are seeking normal human brains.
113
287260
2000
正常な人な脳を求めています
04:49
There's a lot of criteria by which we're selecting these brains.
114
289260
3000
選定にはいくつもの基準があります
04:52
We want to make sure
115
292260
2000
年齢は20から60歳
04:54
that we have normal humans between the ages of 20 to 60,
116
294260
3000
自然死した人で
04:57
they died a somewhat natural death
117
297260
2000
脳には傷がついていないこと
04:59
with no injury to the brain,
118
299260
2000
精神疾患歴がないこと
05:01
no history of psychiatric disease,
119
301260
2000
薬物使用歴がないこと
05:03
no drugs on board --
120
303260
2000
05:05
we do a toxicology workup.
121
305260
2000
加えて毒物学検査も行います
05:07
And we're very careful
122
307260
2000
更に提供していただく脳にも
05:09
about the brains that we do take.
123
309260
2000
細心の注意を払っています
05:11
We're also selecting for brains
124
311260
2000
この他 親族の同意の下
05:13
in which we can get the tissue,
125
313260
2000
死後24時間以内に
05:15
we can get consent to take the tissue
126
315260
2000
脳組織を採取できる
05:17
within 24 hours of time of death.
127
317260
2000
脳を選んでいます
05:19
Because what we're trying to measure, the RNA --
128
319260
3000
私たちの研究しているRNAというのは
05:22
which is the readout from our genes --
129
322260
2000
遺伝子情報の読み出しなのですが
05:24
is very labile,
130
324260
2000
変性しやすいために
05:26
and so we have to move very quickly.
131
326260
2000
すぐに処理しなくてはいけません
05:28
One side note on the collection of brains:
132
328260
3000
脳採集の豆知識になりますが
05:31
because of the way that we collect,
133
331260
2000
私たちの収集方法や
05:33
and because we require consent,
134
333260
2000
同意の必要性もあって
05:35
we actually have a lot more male brains than female brains.
135
335260
3000
女性のものより男性の脳が多く手に入ります
05:38
Males are much more likely to die an accidental death in the prime of their life.
136
338260
3000
男性が壮年に事故死する可能性は女性より高く
05:41
And men are much more likely
137
341260
2000
更に配偶者から
05:43
to have their significant other, spouse, give consent
138
343260
3000
臓器提供の同意が得られるのは
05:46
than the other way around.
139
346260
2000
得てして男性なのです
05:48
(Laughter)
140
348260
4000
(笑)
05:52
So the first thing that we do at the site of collection
141
352260
2000
さて脳を入手してまず初めにすることは
05:54
is we collect what's called an MR.
142
354260
2000
MR画像の撮影です
05:56
This is magnetic resonance imaging -- MRI.
143
356260
2000
磁気共鳴映像法と呼ばれるものです
05:58
It's a standard template by which we're going to hang the rest of this data.
144
358260
3000
標準データとして残りのデータの参照に使います
06:01
So we collect this MR.
145
361260
2000
こうして集めたMR画像は
06:03
And you can think of this as our satellite view for our map.
146
363260
2000
脳の衛星画像だと思って下さい
06:05
The next thing we do
147
365260
2000
その次に行うのが
06:07
is we collect what's called a diffusion tensor imaging.
148
367260
3000
拡散テンソル画像の撮影です
06:10
This maps the large cabling in the brain.
149
370260
2000
脳内の線維連絡を画像化します
06:12
And again, you can think of this
150
372260
2000
こちらは言い方を変えれば
06:14
as almost mapping our interstate highways, if you will.
151
374260
2000
脳内の高速道路を映し出したものです
06:16
The brain is removed from the skull,
152
376260
2000
頭蓋骨から取り出された脳は
06:18
and then it's sliced into one-centimeter slices.
153
378260
3000
1cm厚にスライスされていきます
06:21
And those are frozen solid,
154
381260
2000
このように凍結し
06:23
and they're shipped to Seattle.
155
383260
2000
シアトルに発送されます
06:25
And in Seattle, we take these --
156
385260
2000
シアトルではというと
06:27
this is a whole human hemisphere --
157
387260
2000
この脳半球全部を
06:29
and we put them into what's basically a glorified meat slicer.
158
389260
2000
ハイテクなミートスライサーにかけます
06:31
There's a blade here that's going to cut across
159
391260
2000
この刃が
06:33
a section of the tissue
160
393260
2000
脳の組織をスライスし
06:35
and transfer it to a microscope slide.
161
395260
2000
顕微鏡のスライドグラスに乗せます
06:37
We're going to then apply one of those stains to it,
162
397260
2000
その後 染色を施し
06:39
and we scan it.
163
399260
2000
スキャンにかけます
06:41
And then what we get is our first mapping.
164
401260
3000
こうして最初の地図が得られます
06:44
So this is where experts come in
165
404260
2000
ここで専門家が基本的な
06:46
and they make basic anatomic assignments.
166
406260
2000
解剖学的特定を行います
06:48
You could consider this state boundaries, if you will,
167
408260
3000
このきれいな縁取りを
06:51
those pretty broad outlines.
168
411260
2000
州の境界とでも思って下さい
06:53
From this, we're able to then fragment that brain into further pieces,
169
413260
4000
ここから 更に脳を細分化していき
06:57
which then we can put on a smaller cryostat.
170
417260
2000
小型の凍結切片作成機にかけます
06:59
And this is just showing this here --
171
419260
2000
これは凍結された脳を
07:01
this frozen tissue, and it's being cut.
172
421260
2000
スライスしているところです
07:03
This is 20 microns thin, so this is about a baby hair's width.
173
423260
3000
厚さは赤ん坊の髪と同じ20ミクロンです
07:06
And remember, it's frozen.
174
426260
2000
これでもまだ凍っているんですよ
07:08
And so you can see here,
175
428260
2000
ご覧の通り少し時代遅れではありますが
07:10
old-fashioned technology of the paintbrush being applied.
176
430260
2000
ブラシを使って
07:12
We take a microscope slide.
177
432260
2000
スライドグラスの上に載せ
07:14
Then we very carefully melt onto the slide.
178
434260
3000
細心の注意を払ってこれを溶かします
07:17
This will then go onto a robot
179
437260
2000
その後染色ロボットで
07:19
that's going to apply one of those stains to it.
180
439260
3000
染色します
07:26
And our anatomists are going to go in and take a deeper look at this.
181
446260
3000
解剖学者たちがここから更に解析を行います
07:29
So again this is what they can see under the microscope.
182
449260
2000
これは顕微鏡の画像です
07:31
You can see collections and configurations
183
451260
2000
脳内に点在する大小様々な細胞からなる
07:33
of large and small cells
184
453260
2000
集合体や配置が
07:35
in clusters and various places.
185
455260
2000
確認できますね
07:37
And from there it's routine. They understand where to make these assignments.
186
457260
2000
ここから通常の方法で脳部位を特定していき
07:39
And they can make basically what's a reference atlas.
187
459260
3000
基準地図ができます
07:42
This is a more detailed map.
188
462260
2000
これはもっと詳細な脳地図です
07:44
Our scientists then use this
189
464260
2000
次に
07:46
to go back to another piece of that tissue
190
466260
3000
もうひとつの組織片を使い
07:49
and do what's called laser scanning microdissection.
191
469260
2000
レーザー光で組織の一部を切り取ります
07:51
So the technician takes the instructions.
192
471260
3000
ここでは技術者が切断する部位を
07:54
They scribe along a place there.
193
474260
2000
画面上でトレースし
07:56
And then the laser actually cuts.
194
476260
2000
レーザー光で切断していきます
07:58
You can see that blue dot there cutting. And that tissue falls off.
195
478260
3000
青い点が組織を切って 分離します
08:01
You can see on the microscope slide here,
196
481260
2000
スライドグラス上で
08:03
that's what's happening in real time.
197
483260
2000
切断をしている最中の画像です
08:05
There's a container underneath that's collecting that tissue.
198
485260
3000
下には切断後の組織の受け皿があります
08:08
We take that tissue,
199
488260
2000
切断された組織を取り出し
08:10
we purify the RNA out of it
200
490260
2000
ここから基本的な技術を利用して
08:12
using some basic technology,
201
492260
2000
RNAを精製します
08:14
and then we put a florescent tag on it.
202
494260
2000
そしてこれを蛍光標識します
08:16
We take that tagged material
203
496260
2000
標識されたサンプルを
08:18
and we put it on to something called a microarray.
204
498260
3000
マイクロアレイという機械で分析します
08:21
Now this may look like a bunch of dots to you,
205
501260
2000
ただの点の集合体に見えるかもしれませんが
08:23
but each one of these individual dots
206
503260
2000
それぞれの点が実は
08:25
is actually a unique piece of the human genome
207
505260
2000
ガラス上に固定された
08:27
that we spotted down on glass.
208
507260
2000
ヒトゲノムの特定の断片なんです
08:29
This has roughly 60,000 elements on it,
209
509260
3000
ここには約6万の要素がありますが
08:32
so we repeatedly measure various genes
210
512260
3000
ゲノム内の遺伝子を
08:35
of the 25,000 genes in the genome.
211
515260
2000
反復して測定しています
08:37
And when we take a sample and we hybridize it to it,
212
517260
3000
さて サンプルにハイブリッド形成すると
08:40
we get a unique fingerprint, if you will,
213
520260
2000
サンプル中で活性化している
08:42
quantitatively of what genes are turned on in that sample.
214
522260
3000
遺伝子の量を示す固有の「指紋」が得られます
08:45
Now we do this over and over again,
215
525260
2000
この一連の作業を
08:47
this process for any given brain.
216
527260
3000
1つの脳に何度も何度も繰り返します
08:50
We're taking over a thousand samples for each brain.
217
530260
3000
1つの脳から取るサンプル数は1000を上回ります
08:53
This area shown here is an area called the hippocampus.
218
533260
3000
ご覧頂いているのは学習と記憶をつかさどる
08:56
It's involved in learning and memory.
219
536260
2000
海馬という部位です
08:58
And it contributes to about 70 samples
220
538260
3000
1000のサンプルの内
09:01
of those thousand samples.
221
541260
2000
約70がこの部位から得られます
09:03
So each sample gets us about 50,000 data points
222
543260
4000
各サンプルから5万程のデータが得られるので
09:07
with repeat measurements, a thousand samples.
223
547260
3000
1つの脳から取るサンプルの数約1000個からは
09:10
So roughly, we have 50 million data points
224
550260
2000
大体の値としては脳ひとつにつき
09:12
for a given human brain.
225
552260
2000
データ数は5000万ということになります
09:14
We've done right now
226
554260
2000
現在までに2つの脳の
09:16
two human brains-worth of data.
227
556260
2000
データの解析が終わっています
09:18
We've put all of that together
228
558260
2000
こうして得られたデータを全て統合し
09:20
into one thing,
229
560260
2000
1つにまとめ上げました
09:22
and I'll show you what that synthesis looks like.
230
562260
2000
合わせたものがこちらです
09:24
It's basically a large data set of information
231
564260
3000
これは世界中の研究者に無償で公開されている
09:27
that's all freely available to any scientist around the world.
232
567260
3000
膨大な情報の集合体とでも言っておきましょう
09:30
They don't even have to log in to come use this tool,
233
570260
3000
このツールを使ってデータを探索して
09:33
mine this data, find interesting things out with this.
234
573260
4000
興味あることを発見するのにログインは不要です
09:37
So here's the modalities that we put together.
235
577260
3000
次にデータの統合方法をご紹介します
09:40
You'll start to recognize these things from what we've collected before.
236
580260
3000
こちらの画像は先ほどもお見せしましたね
09:43
Here's the MR. It provides the framework.
237
583260
2000
このMR画像が枠組みになります
09:45
There's an operator side on the right that allows you to turn,
238
585260
3000
右側にあるツールバーを利用して
09:48
it allows you to zoom in,
239
588260
2000
回転 倍率の変更
09:50
it allows you to highlight individual structures.
240
590260
3000
一つずつの構造をハイライトするなどの操作も可能です
09:53
But most importantly,
241
593260
2000
しかしそれ以上に大切なのは
09:55
we're now mapping into this anatomic framework,
242
595260
3000
この誰もが理解できる脳の解剖学的骨格に
09:58
which is a common framework for people to understand where genes are turned on.
243
598260
3000
どの遺伝子が活性化されているかを書き加えたことです
10:01
So the red levels
244
601260
2000
赤い部位は遺伝子が
10:03
are where a gene is turned on to a great degree.
245
603260
2000
高度に活性化されている部位です
10:05
Green is the sort of cool areas where it's not turned on.
246
605260
3000
緑の部分は活動していない部分になります
10:08
And each gene gives us a fingerprint.
247
608260
2000
一つずつの遺伝子の「指紋」が描けます
10:10
And remember that we've assayed all the 25,000 genes in the genome
248
610260
5000
お話しした通りゲノム中の25000の遺伝子すべてを解析しました
10:15
and have all of that data available.
249
615260
4000
その全てのデータを閲覧することができます
10:19
So what can scientists learn about this data?
250
619260
2000
研究者はここから何を学べるでしょう?
10:21
We're just starting to look at this data ourselves.
251
621260
3000
私たち自身はデータの解析を始めたばかりです
10:24
There's some basic things that you would want to understand.
252
624260
3000
ご理解頂きたい基本的なことがらがあります
10:27
Two great examples are drugs,
253
627260
2000
プロザックとウェルブトリンは
10:29
Prozac and Wellbutrin.
254
629260
2000
この上ない例です
10:31
These are commonly prescribed antidepressants.
255
631260
3000
2つとも広く処方されている抗うつ剤です
10:34
Now remember, we're assaying genes.
256
634260
2000
私たちの研究対象は遺伝子でしたね
10:36
Genes send the instructions to make proteins.
257
636260
3000
遺伝子がタンパク質合成の指令をだします
10:39
Proteins are targets for drugs.
258
639260
2000
タンパク質こそが薬物の標的なのです
10:41
So drugs bind to proteins
259
641260
2000
薬物はタンパク質に結合し
10:43
and either turn them off, etc.
260
643260
2000
不活性化したりするのです
10:45
So if you want to understand the action of drugs,
261
645260
2000
薬効を理解するには
10:47
you want to understand how they're acting in the ways you want them to,
262
647260
3000
まず期待通りに薬物が作用しているか否かを
10:50
and also in the ways you don't want them to.
263
650260
2000
理解する必要があるのです
10:52
In the side effect profile, etc.,
264
652260
2000
副作用に関しても どの遺伝子が
10:54
you want to see where those genes are turned on.
265
654260
2000
活性化されたか知る必要があります
10:56
And for the first time, we can actually do that.
266
656260
2000
初めてそれができるようになりました
10:58
We can do that in multiple individuals that we've assayed too.
267
658260
3000
複数の被験者からもデータが得られます
11:01
So now we can look throughout the brain.
268
661260
3000
脳内をくまなく探索することができますし
11:04
We can see this unique fingerprint.
269
664260
2000
固有の「指紋」を
確認することもできます
11:06
And we get confirmation.
270
666260
2000
11:08
We get confirmation that, indeed, the gene is turned on --
271
668260
3000
セロトニン作動性の神経に働くことが知られている
11:11
for something like Prozac,
272
671260
2000
プロザックなどの薬物が実際に関連した遺伝子を
11:13
in serotonergic structures, things that are already known be affected --
273
673260
3000
活性化していることが裏付けられます
11:16
but we also get to see the whole thing.
274
676260
2000
脳全体を見る必要もあります
11:18
We also get to see areas that no one has ever looked at before,
275
678260
2000
誰も調べたことのなかったような部位も調べる必要があります
11:20
and we see these genes turned on there.
276
680260
2000
そしてそこで活性化されている遺伝子を知ることができます
11:22
It's as interesting a side effect as it could be.
277
682260
3000
この上なく興味をそそる「副作用」です
11:25
One other thing you can do with such a thing
278
685260
2000
もう一つできることがあります
11:27
is you can, because it's a pattern matching exercise,
279
687260
3000
この地図はパターンマッチングを利用しており
11:30
because there's unique fingerprint,
280
690260
2000
それぞれに固有の「指紋」があるため
11:32
we can actually scan through the entire genome
281
692260
2000
このゲノム全体をスキャンして
11:34
and find other proteins
282
694260
2000
類似した「指紋」を持つタンパク質を
11:36
that show a similar fingerprint.
283
696260
2000
検索することができます
11:38
So if you're in drug discovery, for example,
284
698260
3000
例えば新薬開発を行う際には
11:41
you can go through
285
701260
2000
ゲノムの提供してくれる
11:43
an entire listing of what the genome has on offer
286
703260
2000
リスト全体を検討して
11:45
to find perhaps better drug targets and optimize.
287
705260
4000
よりよい薬物標的を見つけ最適化を図ることができます
11:49
Most of you are probably familiar
288
709260
2000
皆さんのほとんどは
11:51
with genome-wide association studies
289
711260
2000
「最近ある研究者がXに
11:53
in the form of people covering in the news
290
713260
3000
影響を及ぼす遺伝子を発見しました」というような
11:56
saying, "Scientists have recently discovered the gene or genes
291
716260
3000
ゲノムワイド関連解析についての
11:59
which affect X."
292
719260
2000
ニュースを耳にしたことがあるでしょう
12:01
And so these kinds of studies
293
721260
2000
このような素晴しい研究は
12:03
are routinely published by scientists
294
723260
2000
日常的に発表されています
12:05
and they're great. They analyze large populations.
295
725260
2000
多くの人を分析し ゲノム全体を分析して
12:07
They look at their entire genomes,
296
727260
2000
遺伝子と因果関係のありそうな
12:09
and they try to find hot spots of activity
297
729260
2000
活性化している いわゆる
12:11
that are linked causally to genes.
298
731260
3000
ホットスポットを探しているのです
12:14
But what you get out of such an exercise
299
734260
2000
しかしここから得られるのは
12:16
is simply a list of genes.
300
736260
2000
単なる遺伝子名のリストに過ぎません
12:18
It tells you the what, but it doesn't tell you the where.
301
738260
3000
その活動部位についての情報は皆無です
12:21
And so it's very important for those researchers
302
741260
3000
ですから 私たちの地図はこういった研究者にとって
12:24
that we've created this resource.
303
744260
2000
大変有益なものとなるでしょう
12:26
Now they can come in
304
746260
2000
この地図を利用して
12:28
and they can start to get clues about activity.
305
748260
2000
活動部位の情報を得ることもできますし
12:30
They can start to look at common pathways --
306
750260
2000
以前は 単純にできなかった
12:32
other things that they simply haven't been able to do before.
307
752260
3000
遺伝子活性経路のようなものを見ることもできます
12:36
So I think this audience in particular
308
756260
3000
ここにいる皆さんはとりわけ
12:39
can understand the importance of individuality.
309
759260
3000
個性のもつ重要性をより一層理解できるでしょう
12:42
And I think every human,
310
762260
2000
私たちは皆異なる
12:44
we all have different genetic backgrounds,
311
764260
4000
遺伝的背景を持ち
12:48
we all have lived separate lives.
312
768260
2000
異なる人生を生きてきました
12:50
But the fact is
313
770260
2000
しかし 実際には私たちの
12:52
our genomes are greater than 99 percent similar.
314
772260
3000
ゲノムの99%以上は似通っています
12:55
We're similar at the genetic level.
315
775260
3000
遺伝子レベルでは皆同じなんです
12:58
And what we're finding
316
778260
2000
脳も生化学的レベルでは
13:00
is actually, even at the brain biochemical level,
317
780260
2000
類似であるということが
13:02
we are quite similar.
318
782260
2000
明らかになりつつあります
13:04
And so this shows it's not 99 percent,
319
784260
2000
この図を見てみると
13:06
but it's roughly 90 percent correspondence
320
786260
2000
99%とは言わないまでも90%程の相関は
13:08
at a reasonable cutoff,
321
788260
3000
有意に認められるので
13:11
so everything in the cloud is roughly correlated.
322
791260
2000
概ね似ていると言えるでしょう
13:13
And then we find some outliers,
323
793260
2000
通常からから外れているものも
13:15
some things that lie beyond the cloud.
324
795260
3000
ときに見受けられます
13:18
And those genes are interesting,
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798260
2000
こういった遺伝子は興味をそそるものの
13:20
but they're very subtle.
326
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2000
差異はごく僅かなものです
13:22
So I think it's an important message
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802260
3000
そこで今日皆さんに覚えて頂きたい
13:25
to take home today
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2000
大切なメッセージとは
13:27
that even though we celebrate all of our differences,
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807260
3000
私たちの個性は祝福されているものの
13:30
we are quite similar
330
810260
2000
脳という観点からすると
13:32
even at the brain level.
331
812260
2000
とても似通っているという点です
13:34
Now what do those differences look like?
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814260
2000
さて 違いとはどんなものでしょうか?
13:36
This is an example of a study that we did
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816260
2000
こちらはその違いに焦点を当てた
13:38
to follow up and see what exactly those differences were --
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2000
私たちの追跡調査の結果で
13:40
and they're quite subtle.
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2000
これは個々の細胞で活性化されている遺伝子の様子ですが
13:42
These are things where genes are turned on in an individual cell type.
336
822260
4000
違いはほんの僅かなものですね
13:46
These are two genes that we found as good examples.
337
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3000
この2つの遺伝子はそれを示すよい例だと思います
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One is called RELN -- it's involved in early developmental cues.
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3000
ひとつは初期発生の決定要因であるリーリンです
13:52
DISC1 is a gene
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2000
DISC1 は統合失調症で
13:54
that's deleted in schizophrenia.
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2000
欠失の見られる遺伝子です
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These aren't schizophrenic individuals,
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2000
これは統合失調症の患者さんからのサンプルではありませんが
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but they do show some population variation.
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3000
ばらつきがいくらか見られます
14:01
And so what you're looking at here
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2000
ここでご覧頂いている
14:03
in donor one and donor four,
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2000
ドナー1 とドナー4 ですが
14:05
which are the exceptions to the other two,
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2000
この2つは例外で
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that genes are being turned on
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2000
一部の特定の細胞だけで
14:09
in a very specific subset of cells.
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2000
遺伝子が活性化されています
14:11
It's this dark purple precipitate within the cell
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851260
3000
この細胞内の暗紫色の沈殿物が
14:14
that's telling us a gene is turned on there.
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3000
そこで遺伝子が活性化されていることを示しています
14:17
Whether or not that's due
350
857260
2000
この現象が個人の遺伝子的背景のせいか
14:19
to an individual's genetic background or their experiences,
351
859260
2000
経験のせいかということは
14:21
we don't know.
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2000
わかっていません
14:23
Those kinds of studies require much larger populations.
353
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3000
こういった研究では もっと多くの被験者が必要です
14:28
So I'm going to leave you with a final note
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868260
2000
最後に脳の複雑さと
14:30
about the complexity of the brain
355
870260
3000
これからの課題について
14:33
and how much more we have to go.
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873260
2000
少し触れて終わりにしたいと思います
14:35
I think these resources are incredibly valuable.
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875260
2000
これらのデータは大変有効なものです
14:37
They give researchers a handle
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877260
2000
研究者たちにこれからの
14:39
on where to go.
359
879260
2000
道筋を示してくれます
14:41
But we only looked at a handful of individuals at this point.
360
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3000
しかし解析を行った被験者は指で数える程なので
14:44
We're certainly going to be looking at more.
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2000
私たちは解析を継続します
14:46
I'll just close by saying
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2000
最後に一言だけ言わせて下さい
14:48
that the tools are there,
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2000
ツールは出そろいました
14:50
and this is truly an unexplored, undiscovered continent.
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4000
これは前人未踏の未知の大陸であり
14:54
This is the new frontier, if you will.
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4000
これは最前線とでも呼びましょうかね
14:58
And so for those who are undaunted,
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2000
新たな発見を恐れず
15:00
but humbled by the complexity of the brain,
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2000
脳の複雑さに謙虚な方には
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the future awaits.
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2000
未来が待ち受けています
15:04
Thanks.
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2000
ありがとうございました
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(Applause)
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(拍手)
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