Michael Dickinson: How a fly flies

Michael Dickinson: Como uma mosca voa

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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7000
Tradutor: Paula Perin Revisor: Rafael Eufrasio
00:15
I grew up watching Star Trek. I love Star Trek.
1
15805
3532
Eu cresci assistindo a Star Trek. Eu amo Star Trek.
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Star Trek made me want to see alien creatures,
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19337
4462
Star Trek fez com que eu quisesse ver criaturas alienígenas.
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creatures from a far-distant world.
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23799
2303
criaturas de um mundo distante.
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But basically, I figured out that I could find
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26102
2787
Mas, basicamente, eu percebi que eu poderia achar
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those alien creatures right on Earth.
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28889
2977
aquelas criaturas alieníginas aqui mesmo na Terra.
00:31
And what I do is I study insects.
6
31866
2653
E o que eu faço é estudar insetos.
00:34
I'm obsessed with insects, particularly insect flight.
7
34519
3256
Eu sou obcecado com insetos, principalmente pelo vôo dos insetos.
00:37
I think the evolution of insect flight is perhaps
8
37775
3141
Eu acredito que a evolução dos insetos é talvez
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one of the most important events in the history of life.
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40916
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um dos eventos mais importantes da história da vida.
00:43
Without insects, there'd be no flowering plants.
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43658
2237
Sem insetos, não haveriam plantas com flores.
00:45
Without flowering plants, there would be no
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45895
1916
Sem plantas com flores, não haveriam
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clever, fruit-eating primates giving TED Talks.
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47811
3137
primatas inteligentes e comedores de frutas dando palestras no TED.
00:50
(Laughter)
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50948
2300
(Risos)
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Now,
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53248
1987
Agora,
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David and Hidehiko and Ketaki
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55235
3039
David e Hidehiko e Ketaki
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gave a very compelling story about
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3445
apresentaram uma história muito convincente
01:01
the similarities between fruit flies and humans,
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61719
2805
sobre as semelhanças entre moscas-da-fruta e humanos,
01:04
and there are many similarities,
18
64524
1489
e há várias semelhanças,
01:06
and so you might think that if humans are similar to fruit flies,
19
66013
3002
e então você deve pensar que se os humanos são parecidos com moscas-da-fruta,
01:09
the favorite behavior of a fruit fly might be this, for example --
20
69015
3797
o comportamento favorito de uma mosca-da-fruta deve ser esse, por exemplo
01:12
(Laughter)
21
72812
2282
(Risos)
01:15
but in my talk, I don't want to emphasize on the similarities
22
75094
3191
mas na minha palestra, eu não quero enfatizar as semelhanças
01:18
between humans and fruit flies, but rather the differences,
23
78285
3067
entre humanos e moscas-da-fruta, mas sim as diferenças,
01:21
and focus on the behaviors that I think fruit flies excel at doing.
24
81352
5287
e focar nos comportamentos em que as moscas-da-fruta se sobressaem.
01:26
And so I want to show you a high-speed video sequence
25
86639
2856
E então eu gostaria de mostrar a vocês uma sequência acelerada de vídeos
01:29
of a fly shot at 7,000 frames per second in infrared lighting,
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89495
3935
de uma mosca filmada a 7.000 quadros por segundo sob irradiação infravermelha.
01:33
and to the right, off-screen, is an electronic looming predator
27
93430
4210
e à direita, fora da tela, está um predator eletrônico iminente
01:37
that is going to go at the fly.
28
97640
1435
que irá em direção à mosca.
01:39
The fly is going to sense this predator.
29
99075
1838
A mosca sentirá a presença deste predador.
01:40
It is going to extend its legs out.
30
100913
2455
Ela irá estender suas pernas.
01:43
It's going to sashay away
31
103368
1613
Ela irá se contorcer para escapar
01:44
to live to fly another day.
32
104981
2565
e viver para voar mais um dia.
01:47
Now I have carefully cropped this sequence
33
107546
2362
Agora eu combinei essa sequência
01:49
to be exactly the duration of a human eye blink,
34
109908
3160
para durar exatamente o mesmo que uma piscada humana.
01:53
so in the time that it would take you to blink your eye,
35
113068
2834
então, no tempo que vocês levam para piscar,
01:55
the fly has seen this looming predator,
36
115902
3265
a mosca viu o predador iminente,
01:59
estimated its position, initiated a motor pattern to fly it away,
37
119167
6168
estimou sua localização, iniciou um padrão motor para escapar,
02:05
beating its wings at 220 times a second as it does so.
38
125335
4464
batendo suas asas 220 vezes por segundo, como ela faz.
02:09
I think this is a fascinating behavior
39
129799
1973
Eu acho que isso é um comportamento fascinante
02:11
that shows how fast the fly's brain can process information.
40
131772
3921
que mostra quão rápido o cérebro da mosca processa informações.
02:15
Now, flight -- what does it take to fly?
41
135693
2842
Agora, vôo -- o que é preciso para voar?
02:18
Well, in order to fly, just as in a human aircraft,
42
138535
2864
Bem, para voar, assim como para uma aeronave,
02:21
you need wings that can generate sufficient aerodynamic forces,
43
141399
2735
você precisa de asas que gerem forças aerodinâmicas suficientes.
02:24
you need an engine sufficient to generate the power required for flight,
44
144134
3546
você precisa de um motor suficiente para gerar a força exigida no vôo,
02:27
and you need a controller,
45
147680
1709
e você precisa de um controlador,
02:29
and in the first human aircraft, the controller was basically
46
149389
2626
e na primeira aeronave, o controlador era basicamente
02:32
the brain of Orville and Wilbur sitting in the cockpit.
47
152015
4312
o cérebro de Orville e Willbur sentados na cabine.
02:36
Now, how does this compare to a fly?
48
156327
2753
Agora, como isso se compara com a mosca?
02:39
Well, I spent a lot of my early career trying to figure out
49
159080
3251
Bem, eu passei boa parte da minha carreira tentando entender
02:42
how insect wings generate enough force to keep the flies in the air.
50
162331
4336
como asas de inseto geram força suficiente para manter as moscas no ar.
02:46
And you might have heard how engineers proved
51
166667
1610
E você deve ter ouvido como engenheiros provaram
02:48
that bumblebees couldn't fly.
52
168277
2634
que abelhões não poderiam voar.
02:50
Well, the problem was in thinking that the insect wings
53
170911
2620
Bem, o problema está em pensar que asas de inseto
02:53
function in the way that aircraft wings work. But they don't.
54
173531
3119
funcionam do mesmo modo que asas de aeronaves. Mas elas não funcionam.
02:56
And we tackle this problem by building giant,
55
176650
2854
E nós lidamos com esse problema construindo gigantes,
02:59
dynamically scaled model robot insects
56
179504
3432
modelos dinamicamente magnificados de insetos robôs
03:02
that would flap in giant pools of mineral oil
57
182936
3336
que bateriam as asas em piscinas gigantes de óleo mineral
03:06
where we could study the aerodynamic forces.
58
186272
2274
nas quais poderíamos estudar as forças aerodinâmicas
03:08
And it turns out that the insects flap their wings
59
188546
2158
e parece que os insetos batem suas asas
03:10
in a very clever way, at a very high angle of attack
60
190704
2592
de modo muito inteligente, a um ângulo alto de ataque
03:13
that creates a structure at the leading edge of the wing,
61
193296
3121
que cria uma estrutura na borda de ataque da asa,
03:16
a little tornado-like structure called a leading edge vortex,
62
196417
3199
uma pequena estrutura parecida com um tornado chamada borda de ataque vórtex,
03:19
and it's that vortex that actually enables the wings
63
199616
2954
e é esse vórtex que permite que as asas
03:22
to make enough force for the animal to stay in the air.
64
202570
3359
façam força o suficiente para que o animal fique no ar.
03:25
But the thing that's actually most -- so, what's fascinating
65
205929
2428
Mas a coisa que é na verdade mais -- então, o que é fascinante
03:28
is not so much that the wing has some interesting morphology.
66
208357
2975
não é tanto que a asa tenha uma morfologia interessante.
03:31
What's clever is the way the fly flaps it,
67
211332
3645
O que é inteligente é o modo com que a mosca bate as asas,
03:34
which of course ultimately is controlled by the nervous system,
68
214977
3136
que logicamente é basicamente controlado pelo sistema nervoso,
03:38
and this is what enables flies to perform
69
218113
2647
e é isso que permite que moscas façam
03:40
these remarkable aerial maneuvers.
70
220760
2807
essas notáveis manobras aéreas.
03:43
Now, what about the engine?
71
223567
2097
Então, e quanto ao motor?
03:45
The engine of the fly is absolutely fascinating.
72
225664
2492
O motor da mosca é absolutamente fascinante.
03:48
They have two types of flight muscle:
73
228156
1898
Elas tem dois tipos de músculos para o vôo:
03:50
so-called power muscle, which is stretch-activated,
74
230054
2985
o chamado músculo de força, que é ativado por distensão,
03:53
which means that it activates itself and does not need to be controlled
75
233039
3726
o que significa que ele se auto-ativa e não precisa ser controlado
03:56
on a contraction-by-contraction basis by the nervous system.
76
236765
3339
pelo sistema nervoso, num regime de contração-a-contração.
04:00
It's specialized to generate the enormous power required for flight,
77
240104
4609
É especializado para gerar a força enorme exigida para o vôo,
04:04
and it fills the middle portion of the fly,
78
244713
2079
e preenche a porção central da mosca,
04:06
so when a fly hits your windshield,
79
246792
1547
então quando uma mosca bate no seu para-brisa,
04:08
it's basically the power muscle that you're looking at.
80
248339
2406
você está vendo basicamente o músculo
04:10
But attached to the base of the wing
81
250745
2146
Mas ligado à base da asa
04:12
is a set of little, tiny control muscles
82
252891
2638
há um conjunto de pequenos, minúsculos músculos de controle
04:15
that are not very powerful at all, but they're very fast,
83
255529
3301
que não são nem um pouco poderosos, mas são muito velozes,
04:18
and they're able to reconfigure the hinge of the wing
84
258830
3206
e são capazes de reconfigurar a dobradiça da asa
04:22
on a stroke-by-stroke basis,
85
262036
1762
de batida-a-batida,
04:23
and this is what enables the fly to change its wing
86
263798
3142
e é isso que permite a mosca a mudar sua asa
04:26
and generate the changes in aerodynamic forces
87
266940
2971
e gerar mudanças nas forças aerodinâmicas
04:29
which change its flight trajectory.
88
269911
2573
que mudam a trajetória de vôo.
04:32
And of course, the role of the nervous system is to control all this.
89
272484
3563
E claro, o papel do sistema nervoso é controlar tudo isso.
04:36
So let's look at the controller.
90
276047
1512
Então vamos olhar para o controlador.
04:37
Now flies excel in the sorts of sensors
91
277559
2647
Aqui, moscas se sobressaem nos tipos de sensores
04:40
that they carry to this problem.
92
280206
2284
que elas carregam para esse problema.
04:42
They have antennae that sense odors and detect wind detection.
93
282490
4127
Elas têm antenas que sentem odores e detectam o vento.
04:46
They have a sophisticated eye which is
94
286617
1675
Elas têm um olho sofisticados que é
04:48
the fastest visual system on the planet.
95
288292
2456
o sistema visual mais rápido do planeta.
04:50
They have another set of eyes on the top of their head.
96
290748
2036
Elas têm outro conjunto de olhos no topo da cabeça.
04:52
We have no idea what they do.
97
292784
2052
Nós não temos nem ideia do que eles fazem,
04:54
They have sensors on their wing.
98
294836
2954
Elas tem sensores nas asas.
04:57
Their wing is covered with sensors, including sensors
99
297790
3760
As asas são cobertas de sensores, inclusive sensores
05:01
that sense deformation of the wing.
100
301550
2046
que sentem deformações na asa.
05:03
They can even taste with their wings.
101
303596
2109
Elas podem até sentir sabores com suas asas.
05:05
One of the most sophisticated sensors a fly has
102
305705
2555
Um dos sensores mais sofisticados que uma mosca tem
05:08
is a structure called the halteres.
103
308260
1807
é uma estrutura chamada de halteres.
05:10
The halteres are actually gyroscopes.
104
310067
1879
OS halteres são na verdade giroscópios.
05:11
These devices beat back and forth about 200 hertz during flight,
105
311946
4449
Esses dispositivos batem pra frente e pra trás a 200 hertz durante o vôo,
05:16
and the animal can use them to sense its body rotation
106
316395
2673
e o animal pode usá-los para sentir o corpo em rotação
05:19
and initiate very, very fast corrective maneuvers.
107
319068
3968
e iniciar manobras corretivas muito, muito rápido.
05:23
But all of this sensory information has to be processed
108
323036
2329
Mas toda essa informação sensorial precisa ser processada
05:25
by a brain, and yes, indeed, flies have a brain,
109
325365
3720
por um cérebro e sim, de fato, moscas têm um cérebro,
05:29
a brain of about 100,000 neurons.
110
329085
3159
um cérebro com cerca de 100.000 neurônios.
05:32
Now several people at this conference
111
332244
2193
Agora várias pessoas nessa conferência
05:34
have already suggested that fruit flies could serve neuroscience
112
334437
4808
já sugeriram que as moscas-da-fruta podem servir a neurociência
05:39
because they're a simple model of brain function.
113
339245
3247
porque elas representam um modelo simples da função cerebral.
05:42
And the basic punchline of my talk is,
114
342492
2077
a mensagem básica da minha palestra é,
05:44
I'd like to turn that over on its head.
115
344569
2658
eu gostaria de mudar isso completamente.
05:47
I don't think they're a simple model of anything.
116
347227
2628
Eu não acho que elas são um modelo simples de nada.
05:49
And I think that flies are a great model.
117
349855
2477
E eu acho que moscas são um modelo ótimo.
05:52
They're a great model for flies.
118
352332
2516
Elas são um modelo ótimo de moscas.
05:54
(Laughter)
119
354848
2481
(Risos)
05:57
And let's explore this notion of simplicity.
120
357329
3003
E vamos explorar essa noção de simplicidade.
06:00
So I think, unfortunately, a lot of neuroscientists,
121
360332
2431
Então eu acho que, infelizmente, muitos neurocientistas,
06:02
we're all somewhat narcissistic.
122
362763
1832
somos todos um pouco narcisistas.
06:04
When we think of brain, we of course imagine our own brain.
123
364595
3433
Quando pensamos em cérebro, claro que imaginamos nosso próprio cérebro.
06:08
But remember that this kind of brain,
124
368028
1960
Mas lembre-se que esse tipo de cérebro,
06:09
which is much, much smaller
125
369988
1768
que é muito, muito menor
06:11
— instead of 100 billion neurons, it has 100,000 neurons —
126
371756
2678
- ao invés dos 100 bilhões de neurônios, tem apenas 100.000 neurônios -
06:14
but this is the most common form of brain on the planet
127
374434
2882
mas esse é o tipo de cérebro mais comum do planeta.
06:17
and has been for 400 million years.
128
377316
2904
e foi assim durante 400 milhões de anos.
06:20
And is it fair to say that it's simple?
129
380220
2288
e então é justo dizer que é simples?
06:22
Well, it's simple in the sense that it has fewer neurons,
130
382508
2095
Bem, é simples no sentido de que tem menos neurônios,
06:24
but is that a fair metric?
131
384603
1754
mas isso é uma medida justa?
06:26
And I would propose it's not a fair metric.
132
386357
2276
E eu proponho que não é uma medida justa.
06:28
So let's sort of think about this. I think we have to compare --
133
388633
3100
Então vamos meio que pensar sobre isso. Eu acho que temos que comprarar --
06:31
(Laughter) —
134
391733
1559
(Risos)
06:33
we have to compare the size of the brain
135
393292
5121
nós temos que comparar o tamanho do cérebro
06:38
with what the brain can do.
136
398413
2030
com o que o cérebro pode fazer.
06:40
So I propose we have a Trump number,
137
400443
2881
Então eu proponho o número Trump,
06:43
and the Trump number is the ratio of this man's
138
403324
2865
e o número Trump é a razão entre o repertório comportamental
06:46
behavioral repertoire to the number of neurons in his brain.
139
406189
3679
desse homem pela número de neurônios em seu cérebro.
06:49
We'll calculate the Trump number for the fruit fly.
140
409868
2668
Vamos calcular o número Trump para a mosca-da-fruta.
06:52
Now, how many people here think the Trump number
141
412536
2684
Agora, quantas pessoas aqui acham que o número Trump
06:55
is higher for the fruit fly?
142
415220
2489
é maior para a mosca-da-fruta?
06:57
(Applause)
143
417709
2431
(Aplausos)
07:00
It's a very smart, smart audience.
144
420140
3428
Essa é uma audiência muito, muito esperta.
07:03
Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
145
423568
3327
Sim, a inequalidade vai nessa diração, ou eu assim proponho.
07:06
Now I realize that it is a little bit absurd
146
426895
2382
Eu sei que isso é um pouco absurdo
07:09
to compare the behavioral repertoire of a human to a fly.
147
429277
3558
comparar o repertório comportamental de um humano com uma mosca.
07:12
But let's take another animal just as an example. Here's a mouse.
148
432835
4143
Mas então vamos pegar outro animal, só como um exemplo. Aqui está um camundongo.
07:16
A mouse has about 1,000 times as many neurons as a fly.
149
436978
4305
Um camundongo tem cerca de 1000 vezes mais neurônios que uma mosca.
07:21
I used to study mice. When I studied mice,
150
441283
2027
Eu costumava estudar camundongos. Quando eu estudava camundongos,
07:23
I used to talk really slowly.
151
443310
2837
Eu costumava falar bem devagar.
07:26
And then something happened when I started to work on flies.
152
446147
2576
E então algo aconteceu quando eu comecei a trabalhar com moscas.
07:28
(Laughter)
153
448723
2412
(Risos)
07:31
And I think if you compare the natural history of flies and mice,
154
451135
3460
Eu acho que se você comparar a história natural de moscas com camundongos,
07:34
it's really comparable. They have to forage for food.
155
454595
3313
é realmente comparável. Ambos tem que procurar por alimento.
07:37
They have to engage in courtship.
156
457908
2447
Ambos tem que se envolver no processo de corte.
07:40
They have sex. They hide from predators.
157
460355
3471
Ambos fazem sexo. Ambos se escondem
07:43
They do a lot of the similar things.
158
463826
1980
Eles fazem muitas coisas parecidas.
07:45
But I would argue that flies do more.
159
465806
1718
Mas eu argumentaria que moscas fazem mais.
07:47
So for example, I'm going to show you a sequence,
160
467524
3378
Então, por exemplo, eu vou mostrar-lhes uma sequência,
07:50
and I have to say, some of my funding comes from the military,
161
470902
4205
e eu devo dizer que parte dos meus fundos vem dos militares
07:55
so I'm showing this classified sequence
162
475107
2072
então eu estou mostrando informação confidencial
07:57
and you cannot discuss it outside of this room. Okay?
163
477179
4093
e vocês não podem discuti-la fora desta sala. Tudo bem?
08:01
So I want you to look at the payload
164
481272
1908
Então eu quero que você olhe para a matriz de choque
08:03
at the tail of the fruit fly.
165
483180
3026
na cauda da mosca-da-fruta.
08:06
Watch it very closely,
166
486206
2101
Observe atentamente,
08:08
and you'll see why my six-year-old son
167
488307
4297
e você verá porque meu filho de seis anos
08:12
now wants to be a neuroscientist.
168
492604
4729
quer ser um neurocientista agora.
08:17
Wait for it.
169
497333
1179
Esperem.
08:18
Pshhew.
170
498512
1569
Phew.
08:20
So at least you'll admit that if fruit flies are not as clever as mice,
171
500081
3084
Então pelo menos você vai admitir que moscas-da-fruta não são tão inteligentes quanto camundongos,
08:23
they're at least as clever as pigeons. (Laughter)
172
503165
4916
elas são pelo menos tão inteligentes quanto pombos. (Risos)
08:28
Now, I want to get across that it's not just a matter of numbers
173
508081
3967
Eu quero passar a mensagem que não é só uma questão de números
08:32
but also the challenge for a fly to compute
174
512048
2598
mas também o desafio para uma mosca computar
08:34
everything its brain has to compute with such tiny neurons.
175
514646
2849
tudo que seu cérebro precisa computar com neurônios tão pequenos.
08:37
So this is a beautiful image of a visual interneuron from a mouse
176
517495
2988
Essa é uma bela imagem de um interneurônio visual de um camundongo
08:40
that came from Jeff Lichtman's lab,
177
520483
2768
que veio do laboratório de Jeff Lichtman.
08:43
and you can see the wonderful images of brains
178
523251
3247
e você pode ver as imagens maravilhosas dos cérebros
08:46
that he showed in his talk.
179
526498
3193
que ele mostrou em sua palestra.
08:49
But up in the corner, in the right corner, you'll see,
180
529691
2368
Mas lá no canto, no canto direito, você verá,
08:52
at the same scale, a visual interneuron from a fly.
181
532059
4112
na mesma escala, um interneurônio visual de uma mosca.
08:56
And I'll expand this up.
182
536171
1841
E eu vou magnificar isso.
08:58
And it's a beautifully complex neuron.
183
538012
2170
E é um neurônio lindamente complexo.
09:00
It's just very, very tiny, and there's lots of biophysical challenges
184
540182
3485
É apenas muito, muito pequeno e tem vários desafios biofísicos
09:03
with trying to compute information with tiny, tiny neurons.
185
543667
3623
ao tentar computar toda a informação com neurônios tão pequenininhos.
09:07
How small can neurons get? Well, look at this interesting insect.
186
547290
3537
Quão pequenos neurônios podem ficar? Bem, veja este interessante inseto.
09:10
It looks sort of like a fly. It has wings, it has eyes,
187
550827
2212
Parece um pouco com uma mosca. Tem asas e olhos,
09:13
it has antennae, its legs, complicated life history,
188
553039
2799
tem antena, pernas, história de vida complicada,
09:15
it's a parasite, it has to fly around and find caterpillars
189
555838
3096
é um parasita, tem que voar por aí e achar lagartas
09:18
to parasatize,
190
558934
1382
para parasitar,
09:20
but not only is its brain the size of a salt grain,
191
560316
4115
mas não só o cérebro é do tamanho de um grão de sal,
09:24
which is comparable for a fruit fly,
192
564431
1969
que é comparável ao da mosca-da-fruta,
09:26
it is the size of a salt grain.
193
566400
2926
é do tamanho de um grão de sal.
09:29
So here's some other organisms at the similar scale.
194
569326
3635
Aqui estão outros organismos numa escala similar.
09:32
This animal is the size of a paramecium and an amoeba,
195
572961
4130
Este animal é do tamanho de um paramécio e uma ameba,
09:37
and it has a brain of 7,000 neurons that's so small --
196
577091
3880
e tem um cérebro de 7.000 neurônios que é tão pequeno--
09:40
you know these things called cell bodies you've been hearing about,
197
580971
2456
vocês sabem dessas coisas chamadas de corpos celulares que vocês têm ouvido,
09:43
where the nucleus of the neuron is?
198
583427
1651
aonde o núcleo do neurônio está?
09:45
This animal gets rid of them because they take up too much space.
199
585078
3460
Este animal se livra deles porque eles ocupam muito espaço.
09:48
So this is a session on frontiers in neuroscience.
200
588538
2473
Essa é uma sessão de fronteiras na neurociência.
09:51
I would posit that one frontier in neuroscience is to figure out how the brain of that thing works.
201
591011
5360
Eu proponho que uma fronteira da neurociência é descobrir como o cérebro de uma coisa dessas funciona.
09:56
But let's think about this. How can you make a small number of neurons do a lot?
202
596371
5633
Mas vamos pensar sobre isso. Como você poderia fazer um número pequeno de neurônios fazer muito?
10:02
And I think, from an engineering perspective,
203
602004
2522
E eu acho que de uma perspectiva da engenharia,
10:04
you think of multiplexing.
204
604526
1729
você pensa em "multiplexing".
10:06
You can take a hardware and have that hardware
205
606255
2703
Você pode pegar um disco rígido e fazer isso
10:08
do different things at different times,
206
608958
1613
fazer coisas diferentes em horas diferentes,
10:10
or have different parts of the hardware doing different things.
207
610571
2995
ou ter partes diferentes do disco rígido fazendo coisas diferentes.
10:13
And these are the two concepts I'd like to explore.
208
613566
3271
E esses são os dois conceitos que eu gostaria de explorar.
10:16
And they're not concepts that I've come up with,
209
616837
1658
E esses não são conceitos que eu inventei,
10:18
but concepts that have been proposed by others in the past.
210
618495
4545
mas sim conceitos que foram propostos por outros no passado.
10:23
And one idea comes from lessons from chewing crabs.
211
623040
3075
E uma ideia vem de lições de mastigação de caranguejos.
10:26
And I don't mean chewing the crabs.
212
626115
1867
E eu não quero dizer mastigando os caranguejos.
10:27
I grew up in Baltimore, and I chew crabs very, very well.
213
627982
3599
Eu cresci em Baltimore, e eu mastigo caranguejos muito, muito bem.
10:31
But I'm talking about the crabs actually doing the chewing.
214
631581
2857
Mas eu estou falando dos caranguejos mesmo mastigando algo.
10:34
Crab chewing is actually really fascinating.
215
634438
2030
Mastigação de caranguejos é realmente fascinante.
10:36
Crabs have this complicated structure under their carapace
216
636468
3259
Caranguejos tem essa estrutura complicada debaixo de suas carapaças.
10:39
called the gastric mill
217
639727
1310
chamada de moinho gástrico
10:41
that grinds their food in a variety of different ways.
218
641037
2430
que tritura a comida numa variedade de modos.
10:43
And here's an endoscopic movie of this structure.
219
643467
5259
E aqui está um filme de uma endoscopia dessa estrutura.
10:48
The amazing thing about this is that it's controlled
220
648726
2560
O mais impressionante é que essa coisa é controlada
10:51
by a really tiny set of neurons, about two dozen neurons
221
651286
3432
por um conjunto mínimo de neurônios, cerca de duas dúzias de neurônios
10:54
that can produce a vast variety of different motor patterns,
222
654718
4963
que podem produzir uma vasta variedade de padrões motores diferentes,
10:59
and the reason it can do this is that this little tiny ganglion
223
659681
4347
e o motivo pelo qual pode fazer isso é que este pequenino gânglio
11:04
in the crab is actually inundated by many, many neuromodulators.
224
664028
4184
no caranguejo é, na realidade, imundado por vários, vários neuromoduladores.
11:08
You heard about neuromodulators earlier.
225
668212
2141
Vocês ouviram sobre neuromoduladores antes.
11:10
There are more neuromodulators
226
670353
2225
Existem mais neuromoduladores
11:12
that alter, that innervate this structure than actually neurons in the structure,
227
672578
5485
que alteram, que inervam essa estrutura do que os próprios neurônios dessa estrutura,
11:18
and they're able to generate a complicated set of patterns.
228
678063
4242
e eles são capazes de gerar um conjunto complicado de padrões.
11:22
And this is the work by Eve Marder and her many colleagues
229
682305
3441
E este é o trabalho de Eve Marder e vários de seus colegas
11:25
who've been studying this fascinating system
230
685746
2295
que vêm estudando esse sistema fascinante
11:28
that show how a smaller cluster of neurons
231
688041
2152
que mostram como um conjunto pequeno de neurônios
11:30
can do many, many, many things
232
690193
1825
podem fazer muitas, muitas coisas
11:32
because of neuromodulation that can take place on a moment-by-moment basis.
233
692018
4856
por causa de neuromodulação que pode acontecer de momento a momento.
11:36
So this is basically multiplexing in time.
234
696874
2439
Então isso é basicamente "multiplexing" no tempo.
11:39
Imagine a network of neurons with one neuromodulator.
235
699313
2785
Imagine uma rede de neurônios com um neuromodulador.
11:42
You select one set of cells to perform one sort of behavior,
236
702098
3478
Você seleciona um conjunto de células para realizar um tipo de comportamento,
11:45
another neuromodulator, another set of cells,
237
705576
2618
outro neuromodulador, outro conjunto de células,
11:48
a different pattern, and you can imagine
238
708194
1713
um padrão diferente, e você pode imaginar
11:49
you could extrapolate to a very, very complicated system.
239
709907
3878
você pode extrapolar para um sistema muito, muito complicado.
11:53
Is there any evidence that flies do this?
240
713785
2094
Existem alguma indicação que moscas fazem isso?
11:55
Well, for many years in my laboratory and other laboratories around the world,
241
715879
3375
Bem, por muitos anos no meu laboratório e no laboratório de outros pelo mundo,
11:59
we've been studying fly behaviors in little flight simulators.
242
719254
2648
nós temos estudado comportamento de moscas em pequenos simuladores de vôo.
12:01
You can tether a fly to a little stick.
243
721902
1706
você pode amarrar uma mosca a um pequeno bastão.
12:03
You can measure the aerodynamic forces it's creating.
244
723608
2501
Você pode medir as forças aerodinâmicas que a mosca está criando.
12:06
You can let the fly play a little video game
245
726109
2546
Você pode deixar a mosca jogar um video game.
12:08
by letting it fly around in a visual display.
246
728655
3878
ao deixar a mosca voar num display visual.
12:12
So let me show you a little tiny sequence of this.
247
732533
2337
Então deixe-me mostrar pequenas sequências disso.
12:14
Here's a fly
248
734870
1227
Aqui está uma mosca
12:16
and a large infrared view of the fly in the flight simulator,
249
736097
3437
e uma visão infravermelha da mosca no simulador de vôo,
12:19
and this is a game the flies love to play.
250
739534
1955
e este é um jogo que moscas adoram jogar.
12:21
You allow them to steer towards the little stripe,
251
741489
2437
Você permite que elas conduzam em direção a pequena pista,
12:23
and they'll just steer towards that stripe forever.
252
743926
2825
e elas vão simplesmente em direção a pista para sempre.
12:26
It's part of their visual guidance system.
253
746751
3558
É parte da orientação de seu sistema visual.
12:30
But very, very recently, it's been possible
254
750309
2345
Mas muito, muito recentemente tem sido possível
12:32
to modify these sorts of behavioral arenas for physiologies.
255
752654
4940
modificar esses tipos de arenas comportamentais por fisiologias.
12:37
So this is the preparation that one of my former post-docs,
256
757594
2488
Então está é a preparação que um dos meus antigos pós-doutorandos,
12:40
Gaby Maimon, who's now at Rockefeller, developed,
257
760082
2443
Gaby Maimon, que está agora na Rockefeller, desenvolveu
12:42
and it's basically a flight simulator
258
762525
1686
e é basicamente um simulador de vôo
12:44
but under conditions where you actually can stick an electrode
259
764211
3075
mas dentro de condições que você pode realmente colocar um eletrodo
12:47
in the brain of the fly and record
260
767286
2264
no cérebro da mosca e grava
12:49
from a genetically identified neuron in the fly's brain.
261
769550
3656
de um neurônio geneticamente identificado no cérebro da mosca.
12:53
And this is what one of these experiments looks like.
262
773206
2298
E é assim que um desses experimentos se parece.
12:55
It was a sequence taken from another post-doc in the lab,
263
775504
2971
Foi uma sequência tirada por outra pós-doutoranda do laboratório,
12:58
Bettina Schnell.
264
778475
1199
Bettina Schnell.
12:59
The green trace at the bottom is the membrane potential
265
779674
3392
O traço verde no fundo é o potencial de membrana
13:03
of a neuron in the fly's brain,
266
783066
2030
de um neurônio do cérebro de uma mosca,
13:05
and you'll see the fly start to fly, and the fly is actually
267
785096
2942
e você verá a mosca começando a voar, e o vôo é na verdade
13:08
controlling the rotation of that visual pattern itself
268
788038
3279
controlar a rotação do próprio padrão visual
13:11
by its own wing motion,
269
791317
1479
pela sua própria movimentação da asa,
13:12
and you can see this visual interneuron
270
792796
2110
e você pode ver esse interneurônio visual
13:14
respond to the pattern of wing motion as the fly flies.
271
794906
3908
responder a um padrão de movimento de asa enquanto a mosca voa.
13:18
So for the first time we've actually been able to record
272
798814
2376
Então pela primeira vez nós fomos capazes de medir
13:21
from neurons in the fly's brain while the fly
273
801190
2908
neurônios no cérebro da mosca enquanto ela está
13:24
is performing sophisticated behaviors such as flight.
274
804098
4468
realizando comportamentos sofisticados como o vôo.
13:28
And one of the lessons we've been learning
275
808566
1855
E uma das lições que estamos aprendendo
13:30
is that the physiology of cells that we've been studying
276
810421
2420
é que a fisiologia das células que estamos estudando
13:32
for many years in quiescent flies
277
812841
2421
por vários anos em moscas dormentes
13:35
is not the same as the physiology of those cells
278
815262
2648
não é a mesma fisiologia das células
13:37
when the flies actually engage in active behaviors
279
817910
2736
quando a mosca está ativamente envolvida em comportamentos ativos
13:40
like flying and walking and so forth.
280
820646
2539
como voando ou andando e assim por diante.
13:43
And why is the physiology different?
281
823185
2925
e por que essa fisiologia é diferente?
13:46
Well it turns out it's these neuromodulators,
282
826110
2057
Bem o que observamos é que são esses neuromoduladores,
13:48
just like the neuromodulators in that little tiny ganglion in the crabs.
283
828167
3951
assim como os neuromoduladores naqueles pequenos gânglios do caranguejo.
13:52
So here's a picture of the octopamine system.
284
832118
2550
Então aqui está uma foto do sistema octopamina.
13:54
Octopamine is a neuromodulator
285
834668
1754
Octopamina é um neuromodulador
13:56
that seems to play an important role in flight and other behaviors.
286
836422
4336
que parece desempenhar um papel importante no vôo e outros comportamentos.
14:00
But this is just one of many neuromodulators
287
840758
2472
Mas esse é apenas um de vários neuromoduladores
14:03
that's in the fly's brain.
288
843230
1071
que estão no cérebro da mosca.
14:04
So I really think that, as we learn more,
289
844301
2666
Então eu realmente acho, ao aprendermos mais,
14:06
it's going to turn out that the whole fly brain
290
846967
2527
veremos que o cérebro inteiro da mosca
14:09
is just like a large version of this stomatogastric ganglion,
291
849494
3089
é simplesmente como uma versão maior desse gânglio estomagástrico,
14:12
and that's one of the reasons why it can do so much with so few neurons.
292
852583
4360
e esse é um dos motivos pelo qual pode fazer tanto com tão poucos neurônios.
14:16
Now, another idea, another way of multiplexing
293
856943
2787
Agora, outra idéia, outro jeito de "multiplexing"
14:19
is multiplexing in space,
294
859730
1656
é "multiplexing" no espaço,
14:21
having different parts of a neuron
295
861386
1694
tendo partes diferentes de um neurônio
14:23
do different things at the same time.
296
863080
2122
fazendo coisas diferentes ao mesmo tempo.
14:25
So here's two sort of canonical neurons
297
865202
1833
Então aqui estão dois tipos de neurônios canônicos
14:27
from a vertebrate and an invertebrate,
298
867035
2285
de um vertebrado e de um invertebrado,
14:29
a human pyramidal neuron from Ramon y Cajal,
299
869320
3250
um neurônio piramidal de Ramon y Cajal,
14:32
and another cell to the right, a non-spiking interneuron,
300
872570
4003
e outra célular à direita, um interneuron "non-spiking",
14:36
and this is the work of Alan Watson and Malcolm Burrows many years ago,
301
876573
4147
e esse é o trabalho de Alan Watson e Malcolm Burrows de muitos anos atrás,
14:40
and Malcolm Burrows came up with a pretty interesting idea
302
880720
3075
e Malcom Burrows chegou a uma idéia muito interessante
14:43
based on the fact that this neuron from a locust
303
883795
2882
baseado no fato desse neurônio de um gafanhoto
14:46
does not fire action potentials.
304
886677
1959
não ativa potenciais de ação.
14:48
It's a non-spiking cell.
305
888636
1748
É uma célula "non-spiking".
14:50
So a typical cell, like the neurons in our brain,
306
890384
2780
Então uma célula típica, como os neurônios em nosso cérebro,
14:53
has a region called the dendrites that receives input,
307
893164
2752
tem uma região chamada de dendritos que recebem "input",
14:55
and that input sums together
308
895916
2589
e esse "input" se soma
14:58
and will produce action potentials
309
898505
2296
e produz potenciais de ação
15:00
that run down the axon and then activate
310
900801
2331
que correm pelo axônio e então ativam
15:03
all the output regions of the neuron.
311
903132
2296
todas as regiões de "output" dos neurônios
15:05
But non-spiking neurons are actually quite complicated
312
905428
2876
Mas neurônios non-spiking são na verdade bem complicados
15:08
because they can have input synapses and output synapses
313
908304
3112
porque eles podem ter sinapses "input" ou sinapses "output"
15:11
all interdigitated, and there's no single action potential
314
911416
3663
todas interligadas, e não há um único potencial de ação
15:15
that drives all the outputs at the same time.
315
915079
3126
que aciona todos os "outputs" ao mesmo tempo.
15:18
So there's a possibility that you have computational compartments
316
918205
3907
Então existe uma possibilidade que você tenha compartimentos computacionais
15:22
that allow the different parts of the neuron
317
922112
3978
que permitem partes diferentes de um neurônio
15:26
to do different things at the same time.
318
926090
2560
fazer coisas diferentes ao mesmo tempo.
15:28
So these basic concepts of multitasking in time
319
928650
4671
Então esses conceitos básicos de "multitasking" no tempo
15:33
and multitasking in space,
320
933321
2361
e "multitasking" no espaço,
15:35
I think these are things that are true in our brains as well,
321
935682
2832
Eu acho que essas são coisas que ocorrem nos nossos cérebros também,
15:38
but I think the insects are the true masters of this.
322
938514
2577
mas eu acho que insetos são verdadeiros mestres nisso.
15:41
So I hope you think of insects a little bit differently next time,
323
941091
3116
Então eu espero que você pense em insetos de um jeito diferente a próxima vez,
15:44
and as I say up here, please think before you swat.
324
944207
2935
e como eu digo daqui, por favor pense antes de esmagá-los.
15:47
(Applause)
325
947142
2953
(Aplausos)
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