Michael Dickinson: How a fly flies

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TED


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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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7000
Tradutor: Edgar Fernandes Revisora: Margarida Ferreira
00:15
I grew up watching Star Trek. I love Star Trek.
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15805
3532
Cresci a ver o Caminho das Estrelas. Adoro o Caminho das Estrelas.
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Star Trek made me want to see alien creatures,
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19337
4462
O Caminho das Estrelas fez-me querer ver extraterrestres,
00:23
creatures from a far-distant world.
3
23799
2303
criaturas de um mundo distante.
00:26
But basically, I figured out that I could find
4
26102
2787
No entanto, percebi que podia encontrar
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those alien creatures right on Earth.
5
28889
2977
essas criaturas estranhas aqui na Terra.
00:31
And what I do is I study insects.
6
31866
2653
Eu estudo insetos.
00:34
I'm obsessed with insects, particularly insect flight.
7
34519
3256
Sou obcecado com insetos, particularmente os voadores.
00:37
I think the evolution of insect flight is perhaps
8
37775
3141
Penso que a evolução dos insetos voadores é talvez
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one of the most important events in the history of life.
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40916
2742
um dos mais importantes eventos da História da Vida.
00:43
Without insects, there'd be no flowering plants.
10
43658
2237
Sem insetos, não haveria plantas com flor.
00:45
Without flowering plants, there would be no
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45895
1916
Sem plantas com flor, não haveria espertos primatas frugívoros
00:47
clever, fruit-eating primates giving TED Talks.
12
47811
3137
a fazer palestras TED.
00:50
(Laughter)
13
50948
2300
(Risos)
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Now,
14
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1987
Ora bem,
00:55
David and Hidehiko and Ketaki
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55235
3039
David, Hidehiko e Ketaki
00:58
gave a very compelling story about
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58274
3445
contaram uma história convincente
01:01
the similarities between fruit flies and humans,
17
61719
2805
sobre as parecenças entre moscas da fruta e humanos,
01:04
and there are many similarities,
18
64524
1489
e há muitas parecenças.
01:06
and so you might think that if humans are similar to fruit flies,
19
66013
3002
Podíamos pensar que, se os humanos fossem semelhantes às moscas da fruta,
01:09
the favorite behavior of a fruit fly might be this, for example --
20
69015
3797
o comportamento favorito das moscas da fruta podia ser este.
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
Na minha palestra, não quero enfatizar as parecenças
01:18
between humans and fruit flies, but rather the differences,
23
78285
3067
entre humanos e moscas da fruta, mas antes as diferenças
01:21
and focus on the behaviors that I think fruit flies excel at doing.
24
81352
5287
e focar os comportamentos em que as moscas da fruta são excelentes.
01:26
And so I want to show you a high-speed video sequence
25
86639
2856
Quero mostrar-vos uma sequência, a alta velocidade,
01:29
of a fly shot at 7,000 frames per second in infrared lighting,
26
89495
3935
de uma mosca a 7000 "frames" por segundo, sob uma luz infravermelha.
01:33
and to the right, off-screen, is an electronic looming predator
27
93430
4210
À direita, fora do ecrã, está à espreita um predador eletrónico
01:37
that is going to go at the fly.
28
97640
1435
na direção da mosca.
01:39
The fly is going to sense this predator.
29
99075
1838
A mosca vai sentir este predador.
01:40
It is going to extend its legs out.
30
100913
2455
Vai estender as pernas.
01:43
It's going to sashay away
31
103368
1613
Vai fugir
01:44
to live to fly another day.
32
104981
2565
para viver e voar mais um dia.
01:47
Now I have carefully cropped this sequence
33
107546
2362
Editei cuidadosamente esta sequência
01:49
to be exactly the duration of a human eye blink,
34
109908
3160
para ter exatamente a duração de um pestanejar.
01:53
so in the time that it would take you to blink your eye,
35
113068
2834
Assim, no tempo de um piscar de olhos,
01:55
the fly has seen this looming predator,
36
115902
3265
a mosca viu este predador à espreita,
01:59
estimated its position, initiated a motor pattern to fly it away,
37
119167
6168
calculou a sua posição, iniciou um padrão motor
para voar para longe,
02:05
beating its wings at 220 times a second as it does so.
38
125335
4464
batendo as asas 220 vezes por segundo.
02:09
I think this is a fascinating behavior
39
129799
1973
Penso ser um comportamento fascinante
02:11
that shows how fast the fly's brain can process information.
40
131772
3921
que mostra a rapidez com que o cérebro da mosca
pode processar informação.
02:15
Now, flight -- what does it take to fly?
41
135693
2842
O voo — 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, simplesmente,
02:21
you need wings that can generate sufficient aerodynamic forces,
43
141399
2735
um avião precisa de asas
que possam gerar forças aerodinâmicas suficientes,
02:24
you need an engine sufficient to generate the power required for flight,
44
144134
3546
um motor com potência suficiente para voar
02:27
and you need a controller,
45
147680
1709
e precisa de um controlador.
02:29
and in the first human aircraft, the controller was basically
46
149389
2626
No primeiro avião, o controlador era basicamente
02:32
the brain of Orville and Wilbur sitting in the cockpit.
47
152015
4312
os cérebros de Orville e Wilbur sentados no "cockpit".
02:36
Now, how does this compare to a fly?
48
156327
2753
Como se compara isto a uma mosca?
02:39
Well, I spent a lot of my early career trying to figure out
49
159080
3251
Passei o início da minha carreira a tentar entender
02:42
how insect wings generate enough force to keep the flies in the air.
50
162331
4336
como podem as asas dos insetos gerar força para manter as moscas no ar.
02:46
And you might have heard how engineers proved
51
166667
1610
Devem ter ouvido que os engenheiros provaram
02:48
that bumblebees couldn't fly.
52
168277
2634
que os zângãos não voam.
02:50
Well, the problem was in thinking that the insect wings
53
170911
2620
O problema foi pensar que as asas dos insetos
02:53
function in the way that aircraft wings work. But they don't.
54
173531
3119
funcionam como as dos aviões, mas não funcionam.
02:56
And we tackle this problem by building giant,
55
176650
2854
Abordamos o problema construindo
02:59
dynamically scaled model robot insects
56
179504
3432
gigantescos modelos dinâmicos de insetos robôs, à escala
03:02
that would flap in giant pools of mineral oil
57
182936
3336
que batiam as asas, em piscinas gigantes de óleo mineral,
03:06
where we could study the aerodynamic forces.
58
186272
2274
onde podíamos estudar as forças aerodinâmicas.
03:08
And it turns out that the insects flap their wings
59
188546
2158
Parece que os insetos batem as asas
03:10
in a very clever way, at a very high angle of attack
60
190704
2592
de forma inteligente, com um elevado ângulo de ataque
03:13
that creates a structure at the leading edge of the wing,
61
193296
3121
que cria uma estrutura na ponta da asa,
03:16
a little tornado-like structure called a leading edge vortex,
62
196417
3199
uma estrutura tipo tornado chamado vórtice de ponta.
03:19
and it's that vortex that actually enables the wings
63
199616
2954
É esse vórtice que possibilita
03:22
to make enough force for the animal to stay in the air.
64
202570
3359
que as asas criem força suficiente para o animal se manter no ar.
03:25
But the thing that's actually most -- so, what's fascinating
65
205929
2428
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 genial é a forma como a mosca bate as asas,
03:34
which of course ultimately is controlled by the nervous system,
68
214977
3136
o que é controlado pelo sistema nervosa.
03:38
and this is what enables flies to perform
69
218113
2647
É isto que permite às moscas
03:40
these remarkable aerial maneuvers.
70
220760
2807
realizar estas manobras aéreas notáveis.
03:43
Now, what about the engine?
71
223567
2097
E quanto ao motor?
03:45
The engine of the fly is absolutely fascinating.
72
225664
2492
O motor das moscas é absolutamente fascinante.
03:48
They have two types of flight muscle:
73
228156
1898
Têm dois tipos de músculos de voo:
03:50
so-called power muscle, which is stretch-activated,
74
230054
2985
o chamado músculo de poder, ativado por esticão,
03:53
which means that it activates itself and does not need to be controlled
75
233039
3726
o que significa que se ativa a si mesmo e não precisa de ser controlado
03:56
on a contraction-by-contraction basis by the nervous system.
76
236765
3339
numa base de contração sequencial pelo sistema nervoso.
04:00
It's specialized to generate the enormous power required for flight,
77
240104
4609
Especializou-se para gerar um poder enorme necessário ao voo
04:04
and it fills the middle portion of the fly,
78
244713
2079
e preenche a porção média da mosca.
04:06
so when a fly hits your windshield,
79
246792
1547
Quando uma mosca atinge um parabrisas,
04:08
it's basically the power muscle that you're looking at.
80
248339
2406
é basicamente o músculo de poder que se vê.
04:10
But attached to the base of the wing
81
250745
2146
Mas, agarrado à base da asa,
04:12
is a set of little, tiny control muscles
82
252891
2638
há um conjunto de pequenos músculos de controlo
04:15
that are not very powerful at all, but they're very fast,
83
255529
3301
nada poderosos, mas muito rápidos,
04:18
and they're able to reconfigure the hinge of the wing
84
258830
3206
capazes de reconfigurar a extremidade da asa
04:22
on a stroke-by-stroke basis,
85
262036
1762
numa base de batidas sequenciais.
04:23
and this is what enables the fly to change its wing
86
263798
3142
É isto que capacita a mosca a mudar a asa,
04:26
and generate the changes in aerodynamic forces
87
266940
2971
e a gerar as mudanças nas forças aerodinâmicas
04:29
which change its flight trajectory.
88
269911
2573
que mudam a sua trajetória de voo.
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 isto.
04:36
So let's look at the controller.
90
276047
1512
Vamos então ao controlador.
04:37
Now flies excel in the sorts of sensors
91
277559
2647
As moscas são excelentes nos tipos de sensores
04:40
that they carry to this problem.
92
280206
2284
que trazem para este problema.
04:42
They have antennae that sense odors and detect wind detection.
93
282490
4127
Têm antenas que detetam odores e detetam a direção do vento.
04:46
They have a sophisticated eye which is
94
286617
1675
Têm olhos sofisticados
04:48
the fastest visual system on the planet.
95
288292
2456
que são os sistemas visuais mais rápidos do planeta.
04:50
They have another set of eyes on the top of their head.
96
290748
2036
Têm outro conjunto de olhos no topo da cabeça.
04:52
We have no idea what they do.
97
292784
2052
Não temos ideia do que fazem.
04:54
They have sensors on their wing.
98
294836
2954
Têm sensores nas asas.
04:57
Their wing is covered with sensors, including sensors
99
297790
3760
As asas estão cobertas de sensores,
incluindo uns que sentem a deformação da asa.
05:01
that sense deformation of the wing.
100
301550
2046
05:03
They can even taste with their wings.
101
303596
2109
Podem até saborear com as suas asas.
05:05
One of the most sophisticated sensors a fly has
102
305705
2555
Um dos mais sofisticados sensores duma mosca
05:08
is a structure called the halteres.
103
308260
1807
é uma estrutura chamada halteres.
05:10
The halteres are actually gyroscopes.
104
310067
1879
Os halteres são giroscópios.
05:11
These devices beat back and forth about 200 hertz during flight,
105
311946
4449
Estes mecanismos batem a cerca de 200 hertz durante o voo.
05:16
and the animal can use them to sense its body rotation
106
316395
2673
O animal pode usá-los para sentir a sua rotação corporal
05:19
and initiate very, very fast corrective maneuvers.
107
319068
3968
e iniciar manobras evasivas muito, muito rápidas.
05:23
But all of this sensory information has to be processed
108
323036
2329
Mas toda esta informação sensorial tem de ser processada por um cérebro.
05:25
by a brain, and yes, indeed, flies have a brain,
109
325365
3720
Sim, as moscas têm cérebro,
05:29
a brain of about 100,000 neurons.
110
329085
3159
com cerca de 100 000 neurónios.
05:32
Now several people at this conference
111
332244
2193
Várias pessoas, nesta conferência,
05:34
have already suggested that fruit flies could serve neuroscience
112
334437
4808
sugeriram já que as moscas da fruta podem servir a neurociência
05:39
because they're a simple model of brain function.
113
339245
3247
porque são um modelo simples do funcionamento do cérebro.
05:42
And the basic punchline of my talk is,
114
342492
2077
A piada da minha palestra é que
05:44
I'd like to turn that over on its head.
115
344569
2658
gostaria de desmentir isso.
05:47
I don't think they're a simple model of anything.
116
347227
2628
Penso que não são nenhum modelo simples.
05:49
And I think that flies are a great model.
117
349855
2477
Penso que são um grande modelo.
05:52
They're a great model for flies.
118
352332
2516
São um grande modelo para as moscas.
05:54
(Laughter)
119
354848
2481
(Risos)
05:57
And let's explore this notion of simplicity.
120
357329
3003
Exploremos esta noção de simplicidade.
06:00
So I think, unfortunately, a lot of neuroscientists,
121
360332
2431
Penso, infelizmente, que muitos de nós, 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, pensamos logo no nosso cérebro.
06:08
But remember that this kind of brain,
124
368028
1960
Mas este tipo de cérebro,
06:09
which is much, much smaller
125
369988
1768
que é muito mais pequeno
06:11
— instead of 100 billion neurons, it has 100,000 neurons —
126
371756
2678
— em vez de 100 mil milhões de neurónios, tem 100 000 neurónios —
06:14
but this is the most common form of brain on the planet
127
374434
2882
mas é o tipo de cérebro mais comum do planeta
06:17
and has been for 400 million years.
128
377316
2904
e já o era há 400 milhões de anos.
06:20
And is it fair to say that it's simple?
129
380220
2288
Será justo dizer que é simples?
06:22
Well, it's simple in the sense that it has fewer neurons,
130
382508
2095
É simples no sentido de que tem menos neurónios,
06:24
but is that a fair metric?
131
384603
1754
mas será essa uma medida justa?
06:26
And I would propose it's not a fair metric.
132
386357
2276
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
Pensemos então nisto. Penso que temos de comparar...
06:31
(Laughter) —
134
391733
1559
(Risos)
06:33
we have to compare the size of the brain
135
393292
5121
... temos de comparar o tamanho do cérebro
06:38
with what the brain can do.
136
398413
2030
com o que o cérebro consegue fazer.
06:40
So I propose we have a Trump number,
137
400443
2881
Proponho que tenhamos um fator Trump.
06:43
and the Trump number is the ratio of this man's
138
403324
2865
O fator Trump é a razão entre o repertório comportamental deste homem
06:46
behavioral repertoire to the number of neurons in his brain.
139
406189
3679
e o número de neurónios no seu cérebro.
06:49
We'll calculate the Trump number for the fruit fly.
140
409868
2668
Calculemos o fator Trump para a mosca da fruta.
06:52
Now, how many people here think the Trump number
141
412536
2684
Quantos aqui pensam que o fator Trump
06:55
is higher for the fruit fly?
142
415220
2489
é mais alto na mosca da fruta?
06:57
(Applause)
143
417709
2431
(Aplausos)
07:00
It's a very smart, smart audience.
144
420140
3428
São uma audiência esperta.
07:03
Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
145
423568
3327
A desigualdade vai nessa direção, ou assim o diria.
07:06
Now I realize that it is a little bit absurd
146
426895
2382
Percebo que seja 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 homem com o da mosca.
07:12
But let's take another animal just as an example. Here's a mouse.
148
432835
4143
Mas tomemos outro animal como exemplo. Aqui está um rato.
07:16
A mouse has about 1,000 times as many neurons as a fly.
149
436978
4305
Um rato tem cerca de 1000 vezes mais neurónios que uma mosca.
07:21
I used to study mice. When I studied mice,
150
441283
2027
Eu estudava ratos.
07:23
I used to talk really slowly.
151
443310
2837
Quando os estudava, costumava falar muito lentamente.
07:26
And then something happened when I started to work on flies.
152
446147
2576
Mas ocorreu uma coisa, quando 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
Penso que, comparando a história natural de moscas e ratos, eles são comparáveis.
07:34
it's really comparable. They have to forage for food.
155
454595
3313
Têm de procurar alimento.
07:37
They have to engage in courtship.
156
457908
2447
Têm de realizar a corte sexual.
07:40
They have sex. They hide from predators.
157
460355
3471
Têm sexo. Escondem-se de predadores.
07:43
They do a lot of the similar things.
158
463826
1980
Têm bastantes parecenças.
07:45
But I would argue that flies do more.
159
465806
1718
Mas diria que as moscas fazem mais.
07:47
So for example, I'm going to show you a sequence,
160
467524
3378
Por exemplo, vou mostrar uma sequência,
07:50
and I have to say, some of my funding comes from the military,
161
470902
4205
— alguns dos meus fundos são militares,
07:55
so I'm showing this classified sequence
162
475107
2072
por isso, mostro uma sequência confidencial
07:57
and you cannot discuss it outside of this room. Okay?
163
477179
4093
e não a podem discutir fora desta sala. Ok?
(Risos)
08:01
So I want you to look at the payload
164
481272
1908
Quero que vejam bem a carga
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
Olhem com atenção
08:08
and you'll see why my six-year-old son
167
488307
4297
e verão porque é que o meu filho de 6 anos
08:12
now wants to be a neuroscientist.
168
492604
4729
agora quer ser um neurocientista.
08:17
Wait for it.
169
497333
1179
Esperem.
08:18
Pshhew.
170
498512
1569
Pshhiiiuuu...
08:20
So at least you'll admit that if fruit flies are not as clever as mice,
171
500081
3084
Ao menos reconheçam que, se as moscas não são tão espertas como os ratos,
08:23
they're at least as clever as pigeons. (Laughter)
172
503165
4916
são tão espertas como os pombos.
(Risos)
08:28
Now, I want to get across that it's not just a matter of numbers
173
508081
3967
Quero que percebam que não é só uma questão de números
08:32
but also the challenge for a fly to compute
174
512048
2598
mas um desafio para a mosca processar
08:34
everything its brain has to compute with such tiny neurons.
175
514646
2849
tudo o que o seu cérebro processa com neurónios tão pequenos.
08:37
So this is a beautiful image of a visual interneuron from a mouse
176
517495
2988
Esta é uma bonita imagem dum interneurónio visual de um rato
08:40
that came from Jeff Lichtman's lab,
177
520483
2768
vindo do laboratório de Jeff Lichtman.
08:43
and you can see the wonderful images of brains
178
523251
3247
Podem ver as belas imagens de cérebros
08:46
that he showed in his talk.
179
526498
3193
que ele mostrou na sua palestra.
08:49
But up in the corner, in the right corner, you'll see,
180
529691
2368
Mas no canto superior, à direita,
08:52
at the same scale, a visual interneuron from a fly.
181
532059
4112
verão, na mesma escala, um interneurónio visual duma mosca.
08:56
And I'll expand this up.
182
536171
1841
Vou aumentar isto.
08:58
And it's a beautifully complex neuron.
183
538012
2170
É um belo neurónio complexo.
09:00
It's just very, very tiny, and there's lots of biophysical challenges
184
540182
3485
É muito pequeno, e existem vários desafios biofísicos
09:03
with trying to compute information with tiny, tiny neurons.
185
543667
3623
em tentar processar informações com neurónios tão pequenos.
09:07
How small can neurons get? Well, look at this interesting insect.
186
547290
3537
Quão pequenos podem ser? Vejam este interessante inseto.
09:10
It looks sort of like a fly. It has wings, it has eyes,
187
550827
2212
Parece uma mosca.
Tem asas, tem olhos, tem antenas, pernas, uma história de vida complicada.
09:13
it has antennae, its legs, complicated life history,
188
553039
2799
09:15
it's a parasite, it has to fly around and find caterpillars
189
555838
3096
É um parasita, tem de voar e encontrar 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 apenas o seu cérebro do tamanho de um grão de sal,
09:24
which is comparable for a fruit fly,
192
564431
1969
o que é comparável à mosca da fruta,
09:26
it is the size of a salt grain.
193
566400
2926
ele 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 de escala semelhante.
09:32
This animal is the size of a paramecium and an amoeba,
195
572961
4130
Este animal é do tamanho duma paramécia e duma ameba.
09:37
and it has a brain of 7,000 neurons that's so small --
196
577091
3880
Tem um cérebro com 7000 neurónios, é tão pequeno.
09:40
you know these things called cell bodies you've been hearing about,
197
580971
2456
Nestas coisas chamadas corpos celulares, de que têm ouvido falar,
09:43
where the nucleus of the neuron is?
198
583427
1651
onde fica o núcleo do neurónio?
09:45
This animal gets rid of them because they take up too much space.
199
585078
3460
Este animal livra-se dele porque ocupa muito espaço.
09:48
So this is a session on frontiers in neuroscience.
200
588538
2473
Esta é uma sessão sobre as fronteiras da 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
Afirmo que uma fronteira da neurociência
é perceber como funciona o cérebro daquela coisa.
09:56
But let's think about this. How can you make a small number of neurons do a lot?
202
596371
5633
Pensem no seguinte:
Como se pode levar um pequeno número de neurónios a fazer muito?
10:02
And I think, from an engineering perspective,
203
602004
2522
Penso que, da perspetiva de engenharia,
10:04
you think of multiplexing.
204
604526
1729
se pensa em multiplicação.
10:06
You can take a hardware and have that hardware
205
606255
2703
Podemos levar um equipamento
10:08
do different things at different times,
206
608958
1613
a fazer diferentes coisas em momentos diferentes,
10:10
or have different parts of the hardware doing different things.
207
610571
2995
ou diferentes partes do equipamento a fazer coisas diferentes.
10:13
And these are the two concepts I'd like to explore.
208
613566
3271
São dois conceitos que gostaria de explorar.
10:16
And they're not concepts that I've come up with,
209
616837
1658
E não são conceitos inventados por mim,
10:18
but concepts that have been proposed by others in the past.
210
618495
4545
mas conceitos propostos por outros, no passado.
10:23
And one idea comes from lessons from chewing crabs.
211
623040
3075
Uma ideia vem de lições tiradas da mastigação dos caranguejos.
10:26
And I don't mean chewing the crabs.
212
626115
1867
Não quero dizer mastigar os caranguejos.
10:27
I grew up in Baltimore, and I chew crabs very, very well.
213
627982
3599
Cresci em Baltimore, e mastigo caranguejos muito bem.
10:31
But I'm talking about the crabs actually doing the chewing.
214
631581
2857
Mas falo dos caranguejos a mastigar.
10:34
Crab chewing is actually really fascinating.
215
634438
2030
A mastigação dos caranguejos é mesmo fascinante.
10:36
Crabs have this complicated structure under their carapace
216
636468
3259
Os caranguejos têm uma estrutura complicada debaixo da carapaça,
10:39
called the gastric mill
217
639727
1310
chamada raspador gástrico,
10:41
that grinds their food in a variety of different ways.
218
641037
2430
que mói a comida numa série de formas diferentes.
10:43
And here's an endoscopic movie of this structure.
219
643467
5259
Aqui está uma endoscopia filmada dessa estrutura.
10:48
The amazing thing about this is that it's controlled
220
648726
2560
O espantoso sobre isto é que é controlado
10:51
by a really tiny set of neurons, about two dozen neurons
221
651286
3432
por um pequeno conjunto de neurónios — cerca de 12 neurónios —
10:54
that can produce a vast variety of different motor patterns,
222
654718
4963
que podem produzir uma grande variedade de diferentes padrões motores.
10:59
and the reason it can do this is that this little tiny ganglion
223
659681
4347
A razão desta capacidade
é que este pequeno gânglio do caranguejo
11:04
in the crab is actually inundated by many, many neuromodulators.
224
664028
4184
está inundado por muitos neuromoduladores.
11:08
You heard about neuromodulators earlier.
225
668212
2141
Já ouviram falar de neuromoduladores.
11:10
There are more neuromodulators
226
670353
2225
Há mais neuromoduladores que alteram, que inervam esta estrutura
11:12
that alter, that innervate this structure than actually neurons in the structure,
227
672578
5485
do que neurónios na estrutura.
11:18
and they're able to generate a complicated set of patterns.
228
678063
4242
E são capazes de gerar um complicado conjunto de padrões.
11:22
And this is the work by Eve Marder and her many colleagues
229
682305
3441
Este é o trabalho de Eve Marder e seus colegas,
11:25
who've been studying this fascinating system
230
685746
2295
que têm estudado este fascinante sistema,
11:28
that show how a smaller cluster of neurons
231
688041
2152
que mostra como um pequeno grupo de neurónios
11:30
can do many, many, many things
232
690193
1825
pode fazer muitas coisas
11:32
because of neuromodulation that can take place on a moment-by-moment basis.
233
692018
4856
por causa da neuromodulação que pode ocorrer momento-a-momento.
11:36
So this is basically multiplexing in time.
234
696874
2439
Isto é basicamente multiplicação no tempo.
11:39
Imagine a network of neurons with one neuromodulator.
235
699313
2785
Imaginem uma rede de neurónios com um neuromodulador.
11:42
You select one set of cells to perform one sort of behavior,
236
702098
3478
Escolhem um grupo de células para realizar um tipo de comportamento,
11:45
another neuromodulator, another set of cells,
237
705576
2618
outro modulador, outro grupo de células,
11:48
a different pattern, and you can imagine
238
708194
1713
um padrão diferente.
11:49
you could extrapolate to a very, very complicated system.
239
709907
3878
Podem imaginar que se pode extrapolar para um sistema muito complicado.
11:53
Is there any evidence that flies do this?
240
713785
2094
Existem provas que as moscas o fazem.
11:55
Well, for many years in my laboratory and other laboratories around the world,
241
715879
3375
Durante muitos anos, no meu e noutros laboratórios no mundo,
11:59
we've been studying fly behaviors in little flight simulators.
242
719254
2648
estudámos comportamentos de moscas, em simuladores de voo.
12:01
You can tether a fly to a little stick.
243
721902
1706
Pode-se prender uma mosca a um pauzinho.
12:03
You can measure the aerodynamic forces it's creating.
244
723608
2501
Pode-se medir as forças aerodinâmicas que cria.
12:06
You can let the fly play a little video game
245
726109
2546
Pode-se deixar a mosca jogar um pequeno jogo vídeo,
12:08
by letting it fly around in a visual display.
246
728655
3878
deixando-a voar à vontade num monitor.
12:12
So let me show you a little tiny sequence of this.
247
732533
2337
Deixem mostrar-vos uma pequena sequência disto.
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 grande imagem em infravermelho da mosca num simulador de voo.
12:19
and this is a game the flies love to play.
250
739534
1955
Este é um jogo que as moscas adoram jogar.
12:21
You allow them to steer towards the little stripe,
251
741489
2437
Se permitirmos que elas se dirijam para a risca,
12:23
and they'll just steer towards that stripe forever.
252
743926
2825
elas voltarão sempre a essa risca.
12:26
It's part of their visual guidance system.
253
746751
3558
Faz parte do seu sistema de orientação visual.
12:30
But very, very recently, it's been possible
254
750309
2345
Mas muito recentemente, tem sido possível
12:32
to modify these sorts of behavioral arenas for physiologies.
255
752654
4940
modificar estas arenas comportamentais para as fisiologias.
12:37
So this is the preparation that one of my former post-docs,
256
757594
2488
Esta é a preparação desenvolvida por um dos meus estudantes,
12:40
Gaby Maimon, who's now at Rockefeller, developed,
257
760082
2443
Gaby Maimon, que está em Rockefeller.
12:42
and it's basically a flight simulator
258
762525
1686
Basicamente, é um simulador de voo,
12:44
but under conditions where you actually can stick an electrode
259
764211
3075
mas sob condições onde se pode prender um elétrodo
12:47
in the brain of the fly and record
260
767286
2264
no cérebro da mosca e gravar
12:49
from a genetically identified neuron in the fly's brain.
261
769550
3656
a partir do neurónio geneticamente identificado no cérebro da mosca.
12:53
And this is what one of these experiments looks like.
262
773206
2298
Uma dessas experiências tem este aspeto.
12:55
It was a sequence taken from another post-doc in the lab,
263
775504
2971
Foi uma sequência gravada por outra estudante, no 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 neurónio no cérebro da mosca.
13:05
and you'll see the fly start to fly, and the fly is actually
267
785096
2942
Veem a mosca começar a voar.
Ela própria está a controlar a rotação do padrão visual
13:08
controlling the rotation of that visual pattern itself
268
788038
3279
13:11
by its own wing motion,
269
791317
1479
pelo movimento das suas asas.
13:12
and you can see this visual interneuron
270
792796
2110
Veem este interneurónio visual
13:14
respond to the pattern of wing motion as the fly flies.
271
794906
3908
responder ao padrão de movimento das asas, enquanto voa.
13:18
So for the first time we've actually been able to record
272
798814
2376
Pela primeira vez conseguimos gravar
13:21
from neurons in the fly's brain while the fly
273
801190
2908
os neurónios do cérebro da mosca,
13:24
is performing sophisticated behaviors such as flight.
274
804098
4468
enquanto ela realiza sofisticados comportamentos como o voo.
13:28
And one of the lessons we've been learning
275
808566
1855
Uma das lições que aprendemos
13:30
is that the physiology of cells that we've been studying
276
810421
2420
é que a fisiologia das células que temos estudado
13:32
for many years in quiescent flies
277
812841
2421
durante muitos anos, em moscas em repouso,
13:35
is not the same as the physiology of those cells
278
815262
2648
não é a mesma fisiologia das mesmas células
13:37
when the flies actually engage in active behaviors
279
817910
2736
quando as moscas realizam comportamentos ativos,
13:40
like flying and walking and so forth.
280
820646
2539
como voar e andar e assim por diante.
13:43
And why is the physiology different?
281
823185
2925
E porque é a fisiologia diferente?
13:46
Well it turns out it's these neuromodulators,
282
826110
2057
Parece que é por causa destes neuromoduladores,
13:48
just like the neuromodulators in that little tiny ganglion in the crabs.
283
828167
3951
como os neuromoduladores naquele pequeno gânglio dos caranguejos.
13:52
So here's a picture of the octopamine system.
284
832118
2550
Isto é uma imagem do sistema da octopamina.
13:54
Octopamine is a neuromodulator
285
834668
1754
A octopamina é um neuromodulador
13:56
that seems to play an important role in flight and other behaviors.
286
836422
4336
que parece ter um papel importante no voo e noutros comportamentos.
14:00
But this is just one of many neuromodulators
287
840758
2472
Mas este é apenas um dos muitos neuromoduladores
14:03
that's in the fly's brain.
288
843230
1071
no cérebro da mosca.
14:04
So I really think that, as we learn more,
289
844301
2666
Penso realmente que, à medida que aprendermos,
14:06
it's going to turn out that the whole fly brain
290
846967
2527
vamos vendo que todo o cérebro da mosca
14:09
is just like a large version of this stomatogastric ganglion,
291
849494
3089
é como uma versão alargada deste gânglio estomatogástrico,
14:12
and that's one of the reasons why it can do so much with so few neurons.
292
852583
4360
e é uma das razões para ela ser capaz de fazer tanto com tão poucos neurónios.
14:16
Now, another idea, another way of multiplexing
293
856943
2787
Outra ideia, outra forma de multiplicar
14:19
is multiplexing in space,
294
859730
1656
é multiplicar no espaço,
14:21
having different parts of a neuron
295
861386
1694
tendo partes diferentes dum neurónio
14:23
do different things at the same time.
296
863080
2122
a fazer coisas diferentes ao mesmo tempo.
14:25
So here's two sort of canonical neurons
297
865202
1833
Aqui estão dois tipos de neurónios canónicos,
14:27
from a vertebrate and an invertebrate,
298
867035
2285
dum vertebrado e dum invertebrado,
14:29
a human pyramidal neuron from Ramon y Cajal,
299
869320
3250
um neurónio piramidal humano de Ramon e Cajal
14:32
and another cell to the right, a non-spiking interneuron,
300
872570
4003
e outra célula à direita, um interneurónio "sem picos",
14:36
and this is the work of Alan Watson and Malcolm Burrows many years ago,
301
876573
4147
Isto é um trabalho de há muitos anos de Alan Watson e Malcolm Burrows.
14:40
and Malcolm Burrows came up with a pretty interesting idea
302
880720
3075
Malcolm Burrows teve uma ideia interessante
14:43
based on the fact that this neuron from a locust
303
883795
2882
baseada no facto de este neurónio dum gafanhoto
14:46
does not fire action potentials.
304
886677
1959
não emitir potenciais de ação.
14:48
It's a non-spiking cell.
305
888636
1748
É uma célula "sem picos".
14:50
So a typical cell, like the neurons in our brain,
306
890384
2780
É uma célula típica, como os neurónios no nosso cérebro.
14:53
has a region called the dendrites that receives input,
307
893164
2752
Tem uma região chamada dendrites que recebem impulsos.
14:55
and that input sums together
308
895916
2589
E esses impulsos conjugam-se
14:58
and will produce action potentials
309
898505
2296
e produzem potenciais de ação
15:00
that run down the axon and then activate
310
900801
2331
que percorrem os axónios
e vão ativar todas as regiões de saída do neurónio.
15:03
all the output regions of the neuron.
311
903132
2296
15:05
But non-spiking neurons are actually quite complicated
312
905428
2876
Mas os neurónios "sem picos" são bastante complicados
15:08
because they can have input synapses and output synapses
313
908304
3112
porque podem ter impulsos sinápticos de entrada e de saída,
15:11
all interdigitated, and there's no single action potential
314
911416
3663
todos interdigitados, e não existe um potencial de ação único
15:15
that drives all the outputs at the same time.
315
915079
3126
que conduza todos os impulsos de saída ao mesmo tempo.
15:18
So there's a possibility that you have computational compartments
316
918205
3907
Existe a possibilidade de ter compartimentos computacionais
15:22
that allow the different parts of the neuron
317
922112
3978
que permitem às diferentes partes do neurónio
fazer coisas diferentes ao mesmo tempo.
15:26
to do different things at the same time.
318
926090
2560
15:28
So these basic concepts of multitasking in time
319
928650
4671
Penso que estes conceitos básicos de multitarefa no tempo
15:33
and multitasking in space,
320
933321
2361
(Risos)
e multitarefa no espaço,
15:35
I think these are things that are true in our brains as well,
321
935682
2832
são coisas existentes também no nosso cérebro.
15:38
but I think the insects are the true masters of this.
322
938514
2577
Mas penso que os insetos são verdadeiros mestres nisto.
15:41
So I hope you think of insects a little bit differently next time,
323
941091
3116
Espero que, para a próxima, pensem nos insetos de forma diferente
15:44
and as I say up here, please think before you swat.
324
944207
2935
e, como costumo dizer, por favor, pensem antes de os matarem.
15:47
(Applause)
325
947142
2953
(Aplausos)
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