Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness

번역: InHyuk Song 검토: Jungsoo Kim

I study how the brain processes

저는 뇌가 정보를 처리하는 방법을 연구합니다

information. That is, how it takes

그러니까 뇌가 어떻게

information in from the outside world, and

외부 세계의 정보를 받아들여서 이것을

converts it into patterns of electrical activity,

전기적 활동들의 패턴으로 변환을 하고

and then how it uses those patterns

그 패턴을 이용해서

to allow you to do things --

어떻게 여러분으로 하여금

to see, hear, to reach for an object.

보고 듣고 사물에 손을 뻗도록 하는지에 관해 연구하는 겁니다.

So I'm really a basic scientist, not

저는 기초과학자로

a clinician, but in the last year and a half

임상의는 아닙니다. 그런데 일년 반 전에

I've started to switch over, to use what

그게 바뀌기 시작했습니다. 우리가

we've been learning about these patterns

이런 패턴들을 학습하는 것을 이용해서

of activity to develop prosthetic devices,

보철기기를 개발하는 활동 쪽으로요.

and what I wanted to do today is show you

그리고 오늘 여러분에게

an example of this.

그 예를 보여드리는 것입니다

It's really our first foray into this.

처음으로 여러분에게 보여드리는 것인데요

It's the development of a prosthetic device

그건 맹인들을 훈련시키기 위한

for treating blindness.

보철기기의 개발입니다

So let me start in on that problem.

문제점으로부터 시작해 보겠습니다

There are 10 million people in the U.S.

미국에만 천만명의 맹인이 있으며

and many more worldwide who are blind

그리고 전세계적으로도 훨씬 많은 이들이

or are facing blindness due to diseases

실명에 직면하고 있는데

of the retina, diseases like

망막손상이나 시력 감퇴 같은 질병들에 의한

macular degeneration, and there's little

것입니다. 하지만 그들을 위해

that can be done for them.

해 줄 수 있는 것은 거의 없습니다

There are some drug treatments, but

몇가지 약물 치료가 있긴 합니다만

they're only effective on a small fraction

일부의 사람들에 대해서만 효과가

of the population. And so, for the vast

있습니다. 대부분의 환자들에게는

majority of patients, their best hope for

시야를 되찾는 최선의 희망이

regaining sight is through prosthetic devices.

보철기기를 통한 것입니다

The problem is that current prosthetics

문제는 현재의 이 보조기기들이

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

잘 동작하지 않는다는 겁니다. 그것들이

limited in the vision that they can provide.

제공할 수 있는 시야는 대단히 제약적입니다.

And so, you know, for example, with these

그래서, 예를 들어 이것들을 가지고

devices, patients can see simple things

환자들은 대단히 간단한 것들을 볼 수가 있습니다

like bright lights and high contrast edges,

밝은 빛이라던가 경계가 뚜렷한 것들에 대해서만요

not very much more, so nothing close

그 이상의 것도 안되고, 일반적으로 가능한

to normal vision has been possible.

시야와는 전혀 가깝지도 않은 것입니다

So what I'm going to tell you about today

그래서 오늘 말씀드리고자 하는 것은

is a device that we've been working on

우리가 현재 진행중인 기기에 관한 것으로

that I think has the potential to make

제 생각에는 이것이 분명 차이를 만들 수 있고

a difference, to be much more effective,

훨씬 효과적이라는 것입니다

and what I wanted to do is show you

여러분에게 이것이 어떻게 동작하는지 보여드리도록 하겠습니다.

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

자, 제가 좀 더 보조설명을 드리도록 하죠

little bit and show you how a normal retina

어떻게 보통의 망막이 동작하는지

works first so you can see the problem

우리가 풀려고 하는 문제가

that we were trying to solve.

무엇인지를 먼저 보실 겁니다

Here you have a retina.

여기에 망막이 있습니다

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

이미지가 있고, 망막이 있고, 뇌가 있습니다

So when you look at something, like this image

여러분이 무언가를 볼 때, 여기에 있는

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

아이의 얼굴 이미지처럼요, 이게 여러분의 눈으로 갑니다

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

그리고 망막 앞단 세포인

cells here, the photoreceptors.

광수용체에 착상이 됩니다

Then what happens is the retinal circuitry,

이때 중간 부분에 있는

the middle part, goes to work on it,

망막 신경망이 작동하기 시작하는데

and what it does is it performs operations

일련의 동작들을 수행하는 것으로

on it, it extracts information from it, and it

이미지로부터 정보들을 추출하여

converts that information into a code.

하나의 코드로 변환합니다

And the code is in the form of these patterns

코드는 이런 전기적인 파형의

of electrical pulses that get sent

패턴의 형태로 이루어진채로

up to the brain, and so the key thing is

뇌의 위쪽 부분으로 보내집니다. 여기서 핵심은

that the image ultimately gets converted

이미지들은 궁극적으로 코드로

into a code. And when I say code,

변환된다는 것입니다. 제가 코드라고 말했는데

I do literally mean code.

문자 그대로 코드를 의미하는 것입니다.

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

이러한 전기적 패턴처럼 여기에 아이의 얼굴을 의미합니다

and so when the brain gets this pattern

뇌가 이러한 신호 패턴을 받았을 때

of pulses, it knows that what was out there

뇌는 거기에 있는 것이

was a baby's face, and if it

아기의 얼굴이라는 것을 아는 겁니다. 만약

got a different pattern it would know

다른 패턴을 얻는다면

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

그것은 개가 될 수도 있고

or another pattern would be a house.

집을 의미하는 또다른 패턴일 수도 있는 것입니다

Anyway, you get the idea.

어쨌거나 무슨 말인지 아시겠죠

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

물론 실제 생활에서는 모든 것이 다이나믹합니다

meaning that it's changing all the time,

항상 바뀐다는 말이죠

so the patterns of pulses are changing

파형의 패턴들은 계속해서 바뀝니다

all the time because the world you're

여러분이 보고 있는 세상들이

looking at is changing all the time too.

항상 바뀌고 있으니까요

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

그래서, 이것은 복잡한 종류의 것입니다

thing. You have these patterns of pulses

여러분은 눈동자로부터 나오는

coming out of your eye every millisecond

이러한 파형 패턴들을 매 백만분의 1초마다 얻어서

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

두뇌에게 여러분이 보는 것을 알려줍니다

So what happens when a person

만약 어떤 사람이 시력 감퇴와 같은

gets a retinal degenerative disease like

망막퇴행성 질환을 앓는다고 한다면?

macular degeneration? What happens is

그 안에서 일어나는 것은

is that, the front-end cells die,

앞단의 세포들이 죽는다는 것이고

the photoreceptors die, and over time,

광수용체가 죽는다는 것입니다. 시간이 지날수록

all the cells and the circuits that are

모든 세포들이, 그것에 연결되어 있는

connected to them, they die too.

신경들이 역시 죽는다는 말입니다

Until the only things that you have left

여러분이 남기게 되는 유일한 것이

are these cells here, the output cells,

여기에 있는 세포들, 즉 출력 세포들로

the ones that send the signals to the brain,

뇌로 신호들을 보내는 세포들입니다

but because of all that degeneration

하지만 퇴보하는 모든 것들 때문에

they aren't sending any signals anymore.

신호들을 더 이상 보내지 못하게 됩니다

They aren't getting any input, so

어떠한 입력도 받지 못하게 됩니다

the person's brain no longer gets

그래서 사람의 두뇌는 더 이상

any visual information --

어떠한 시각적인 정보도 얻지 못하게 되죠

that is, he or she is blind.

즉 실명하게 되는 것입니다

So, a solution to the problem, then,

그래서 이 문제에 대한 해결책은

would be to build a device that could mimic

앞단의 신경회로에 해당하는 동작들을

the actions of that front-end circuitry

흉내낼 수 있는 장치들을 만들어내는 것이죠

and send signals to the retina's output cells,

그래서 망막의 출력 세포들에게 신호들을 보낼 수 있게요

and they can go back to doing their

그래서 두뇌로 신호를 전송하는

normal job of sending signals to the brain.

일상의 일들을 계속할 수 있도록 돌려보내는거죠

So this is what we've been working on,

이게 우리가 지금 하고 있는 일입니다

and this is what our prosthetic does.

이게 우리 보철기구가 하는 것입니다

So it consists of two parts, what we call

두개 부분으로 구성되어 있는데 저희는

an encoder and a transducer.

부호기(encoder)와 변환기(transducer)라고 부릅니다

And so the encoder does just

부호기는 그냥 제가 설명했던 것을 합니다

what I was saying: it mimics the actions

앞단의 신경회로의 행동들을 모방하는데

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

영상들을 취해서

in and converts them into the retina's code.

망막용 코드로 변환합니다

And then the transducer then makes the

변환기는 그런 다음 아웃푹 셀에게

output cells send the code on up

코드를 두뇌쪽으로 전송하도록 합니다

to the brain, and the result is

그래서 그 결과는

a retinal prosthetic that can produce

망막 보철기로 하여금 정삭정인

normal retinal output.

망막 출력을 재생하도록 하는 거죠

So a completely blind retina,

완전히 실명한 망막도

even one with no front-end circuitry at all,

단 하나의 앞단 신경망이 없고

no photoreceptors,

광수용체가 없어도

can now send out normal signals,

정상 신호를 전송할 수가 있습니다

signals that the brain can understand.

두뇌가 이해할 수 있는 신호들이죠

So no other device has been able

지금까지 어떤 장치도 이것을

to do this.

하지는 못했습니다

Okay, so I just want to take

자, 제가 부호기에 관해서 이것이 무엇인지를

a sentence or two to say something about

한 두개의 문장만으로 설명을 드리고 싶은데요

the encoder and what it's doing, because

왜냐하면 이것이 핵심 부분이기 때문이고

it's really the key part and it's

가장 흥미롭고

sort of interesting and kind of cool.

쿨한 것이니까요.

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

'쿨(cool)'하다는 표현이 적당한 단어인지는 확신이 없지만

you know what I mean.

제가 무슨 말을 할려는지는 아실 겁니다

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

그래서 제가 하고 있는 것은

the retinal circuitry, really the guts of

진짜 이것을 칩에다가 구현할 수 있는

the retinal circuitry, with a set of equations,

하나의 방정식을 가지는

a set of equations that we can implement

망막 회로를 만드는 것입니다

on a chip. So it's just math.

그래서 이것은 바로 수학입니다

In other words, we're not literally replacing

다시 말하면, 우리는 문자 그대로

the components of the retina.

망막의 구성요소들을 교체하는 것이 아닙니다

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

우리가 다른 형태의 각 세포들을 위한

for each of the different cell types.

작은 장치를 만드는 것 같은것이 아니라

We've just abstracted what the

망막이 가진 방정식들이 하는 일을

retina's doing with a set of equations.

담아내는 일입니다

And so, in a way, the equations are serving

어떤 면에서는 방정식들이

as sort of a codebook. An image comes in,

방정식들을 코드책들을 전송하는 것입니다

goes through the set of equations,

영상들이 입력으로 들어오면 이것이

and out comes streams of electrical pulses,

방정식을 거쳐서 전기적인 펄스의 스트림으로 나오는 것입니다

just like a normal retina would produce.

정상의 망막이 생산해내는 것과 같은 것이죠

Now let me put my money

그럼 제가 한 이야기가 뜬구름 잡는 것이

where my mouth is and show you that

아님을 말씀드리기 위해 실제로 정상적인 출력을

we can actually produce normal output,

생산해내는 것을 보여드리고

and what the implications of this are.

이것이 어떤 의미를 내포하는지 알려드리겠습니다

Here are three sets of

여기에 세 종류의

firing patterns. The top one is from

발화 패턴들이 있습니다. 제일 위에 있는 것은

a normal animal, the middle one is from

일반 동물에서 나온 것이고 중간의 것은

a blind animal that's been treated with

맹인 동물에서 나온 것인데

this encoder-transducer device, and the

부호기-변환기 처치를 받은 것입니다

bottom one is from a blind animal treated

아래에 있는 것은 표준의 보조기를

with a standard prosthetic.

달고 있는 동물에서 나온 것입니다

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

아래에 있는 것이 현존하는

device that's out there right now, which is

최첨단의 것입니다.

basically made up of light detectors,

이것은 기본적으로 빛 감지기로 구성이 된 것인데

but no encoder. So what we did was we

부호기가 없는 형태입니다. 그래서 우리는

presented movies of everyday things --

일상의 것들을 담은 영화를 보여주는데

people, babies, park benches,

사람들, 아기들, 공원의 벤치들 같은것들이죠

you know, regular things happening -- and

알다시피 매일 일어나는 것들입니다

we recorded the responses from the retinas

그래서 세 그룹의 동물들의 망막 반응을

of these three groups of animals.

녹화를 합니다

Now just to orient you, each box is showing

여러분이 알아볼 수 있도록, 각 상자는

the firing patterns of several cells,

세포들에서의 발화 패턴들을 보여주는 것이구요

and just as in the previous slides,

이전의 슬라이드에서 처럼

each row is a different cell,

각 행은 서로 다른 세포입니다

and I just made the pulses a little bit smaller

파형들을 조금 더 작고 얇게 만들어서

and thinner so I could show you

여러분이 길게 늘어져 있는 데이터들을

a long stretch of data.

보실 수 있도록 했습니다

So as you can see, the firing patterns

보시다시피, 부호기-변환기를 장착한

from the blind animal treated with

맹인 동물들이의 발화 패턴은

the encoder-transducer really do very

보통의 발화 패턴들과

closely match the normal firing patterns --

가깝께 일치하는 것을 보실 수 있습니다

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

완벽하지는 않지만 제법 좋습니다

and the blind animal treated with

일반적인 보철기를 달고 있는

the standard prosthetic,

동물들의 경우엔

the responses really don't.

전혀 그렇지 않지만요

And so with the standard method,

표준화된 방법으로는

the cells do fire, they just don't fire

세포들은 신호를 전송합니다. 그런데

in the normal firing patterns because

정상적인 패턴과는 다른데, 왜냐하면

they don't have the right code.

적절한 코드가 없기 때문입니다

How important is this?

이게 얼마나 중요한지요?

What's the potential impact

이것이 환자의 시력에 대한

on a patient's ability to see?

잠재적인 가능성은 무엇일까요?

So I'm just going to show you one

그래서 저는 여러분에게

bottom-line experiment that answers this,

결론적 실험을 보여드리고자 합니다

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

물론 다른 많은 데이터들도 가지고 있어서

so if you're interested I'm happy

관심만 있으시다면 더 보여드릴 수도 있습니다.

to show more. So the experiment

그래서, 이 실험은

is called a reconstruction experiment.

재건 실험으로 불리는데요

So what we did is we took a moment

우리는 녹화한 자료에서

in time from these recordings and asked,

한 부분을 선택하여, 그 순간에

what was the retina seeing at that moment?

망막이 본 것은 무엇인지?

Can we reconstruct what the retina

그 반응으로부터 망막이 보았던 것을

was seeing from the responses

정상적인 망막의 발화 패턴을

from the firing patterns?

재현할 수 있는가?

So, when we did this for responses

그래서, 그 표준화된 방법으로부터

from the standard method and from

그리고 부호기와 변환기로부터의

our encoder and transducer.

반응들을 실험 했습니다

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

결과를 보여드리겠습니다

start with the standard method first.

먼저 표준화된 방법입니다.

So you can see that it's pretty limited,

여러분이 보실 것은 대단히 제한적인 것입니다

and because the firing patterns aren't

왜냐하면 발화 패턴들이 딱 맞는 코드가 아니기 때문인데

in the right code, they're very limited in

실제로 보고 있는 것이

what they can tell you about

무엇인지 말해주기는 어렵습니다.

what's out there. So you can see that

그래서, 거기에 무엇인가 있다는 점만

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

인지 할 수 있습니다. 그게 무엇인지 분명하게

what that something is, and this just sort of

구분하기는 어렵습니다. 앞에서 말씀드렸던

circles back to what I was saying in the

이야기로 다시 돌아가서

beginning, that with the standard method,

표준 방법으로 다시 설명하면

patients can see high-contrast edges, they

환자들은 고-채도의 경계들을 볼 수 있습니다

can see light, but it doesn't easily go

환자들은 빛을 볼 수 있지만, 그 너머로는

further than that. So what was

쉽게 가지 못합니다. 그럼

the image? It was a baby's face.

이미지는 어떨까요? 이것은 아기의 얼굴입니다

So what about with our approach,

우리의 접근 방법으로

adding the code? And you can see

코드를 추가하면요? 훨씬

that it's much better. Not only can you

나아진 것을 보실 수 있습니다. 여러분이

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

이것이 아기 얼굴이라고 말할 수 있을 뿐만 아니라

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

그것이 특정 아기의 얼굴이라는 것을 구분할 수 있는

really challenging task.

정말이지 도전적인 작업입니다

So on the left is the encoder

왼쪽이 부호기만 있는 것이고

alone, and on the right is from an actual

오른쪽은 실제 맹인의 망막입니다

blind retina, so the encoder and the transducer.

부호기와 변환기인 거죠

But the key one really is the encoder alone,

진짜 핵심은 부호기가 하나 있는 것입니다

because we can team up the encoder with

부호기를 다른 변환기와

the different transducer.

함께 짜 맞출 수 있기 때문인데요

This is just actually the first one that we tried.

이건 우리가 시도했던 첫번째 것입니다

I just wanted to say something about the standard method.

표준화된 방법에 관해서 말씀드리고자 합니다

When this first came out, it was just a really

이것이 처음 나왔을 때, 정말이지

exciting thing, the idea that you

흥분되는 것이었습니다. 맹인용

even make a blind retina respond at all.

망막을 만든다는 아이디어라니

But there was this limiting factor,

하지만 여기에는 제한적인 요소가 있습니다

the issue of the code, and how to make

코드에 대한 문제인데요, 어떻게 하면

the cells respond better,

세포들이 더 잘 반응할 수 있도록 할 것인가,

produce normal responses,

보통의 반응들을 생산해 낼 것인가이죠

and so this was our contribution.

이것이 우리가 했던 업적이었습니다

Now I just want to wrap up,

정리를 하도록 하겠습니다

and as I was mentioning earlier

제가 지금까지 언급했던 것은

of course I have a lot of other data

물론 다른 많은 데이터들을 가지고 있지만

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

만약 관심이 있으시다면요. 하지만 여러분에게

this sort of basic idea

이렇게 두뇌와 의사소통할 수 있는

of being able to communicate

기본적인 아이디어들을 드리고 싶습니다

with the brain in its language, and

그리고 그런 것들을 할 수 있는

the potential power of being able to do that.

잠재적인 능력도 말이지요.

So it's different from the motor prosthetics

두뇌로부터 기기로의 통신을 하는 것은

where you're communicating from the brain

모터가 달린 보조기기와는 다른 것입니다

to a device. Here we have to communicate

우리는 외부 세계로부터

from the outside world

두뇌로의, 그리고 두뇌가 이해할 수 있게

into the brain and be understood,

의사소통을 할 수 있도록

and be understood by the brain.

해야 합니다

And then the last thing I wanted

그리고 나서 마지막으로 말하고자 하는 것은

to say, really, is to emphasize

이런 아이디어들을 일반화할 수 있도록

that the idea generalizes.

하자는 것입니다.

So the same strategy that we used

그래서 우리가 망막을 위한 코드를 발견하기 위해

to find the code for the retina we can also

사용했던 같은 전략을

use to find the code for other areas,

다른 영역들을 위한 코드를 발견하는데에서도

for example, the auditory system and

사용해야 합니다. 그러니까 청각 시스템과

the motor system, so for treating deafness

운동 시스템에서도 말입니다. 난청을 치료하는 데에도

and for motor disorders.

운동 장애를 위해서도 말입니다

So just the same way that we were able to

망막 손상을 넘기 위해

jump over the damaged

망막의 출력 세포에 도달하기 위해

circuitry in the retina to get to the retina's

우리가 할 수 있었던 마찬가지의 방법으로

output cells, we can jump over the

달팽이관에 손상을 입어

damaged circuitry in the cochlea

청각 신경에 도달하기 위한

to get the auditory nerve,

극복 방법을 찾아야 합니다

or jump over damaged areas in the cortex,

손상된 영역을 뛰어넘을 수 있어야 합니다

in the motor cortex, to bridge the gap

대뇌 피질에서, 운동 피질에서의 것을

produced by a stroke.

그래서 뇌졸증에 의해서 야기된 틈을 연결해야 합니다

I just want to end with a simple

이제 간단히 제 이야기를 마치고자 합니다

message that understanding the code

코드를 이해하는 것이

is really, really important, and if we

정말 정말 중요합니다. 만약

can understand the code,

우리가 코드를 이해할 수 있다면

the language of the brain, things become

두뇌의 언어를 이해할 수 있다면

possible that didn't seem obviously

우리가 전에는 분명히 볼 수 없었던 것들이

possible before. Thank you.

가능해지게 됩니다. 감사합니다

(Applause)

(박수)