Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Isabel Villan Revisor: Rafael Eufrasio
00:15
I study how the brain processes
0
15330
2000
Estudo como o cérebro processa
00:17
information. That is, how it takes
1
17330
2000
informação. Isto é, como ele pega
00:19
information in from the outside world, and
2
19330
2000
informação do mundo exterior e
00:21
converts it into patterns of electrical activity,
3
21330
2000
a converte em padrões de atividade elétrica,
00:23
and then how it uses those patterns
4
23330
2000
e, então, como ele usa esses padrões
00:25
to allow you to do things --
5
25330
2000
para permitir que você faça coisas --
00:27
to see, hear, to reach for an object.
6
27330
2000
ver, ouvir, alcançar um objeto.
00:29
So I'm really a basic scientist, not
7
29330
2000
Então, sou basicamente uma cientista, não
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a clinician, but in the last year and a half
8
31330
2000
uma médica, mas no último ano e meio
00:33
I've started to switch over, to use what
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33330
2000
comecei a mudar, a usar o que
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we've been learning about these patterns
10
35330
2000
aprendemos sobre esses padrões
00:37
of activity to develop prosthetic devices,
11
37330
3000
de atividade para desenvolver dispositivos de prótese,
00:40
and what I wanted to do today is show you
12
40330
2000
e o que eu queria fazer hoje é mostrar a vocês
00:42
an example of this.
13
42330
2000
um exemplo disso.
00:44
It's really our first foray into this.
14
44330
2000
É realmente nossa primeira incursão nisso.
00:46
It's the development of a prosthetic device
15
46330
2000
É o desenvolvimento de um aparelho de prótese
00:48
for treating blindness.
16
48330
2000
para tratar cegueira.
00:50
So let me start in on that problem.
17
50330
2000
Deixem-me começar com o problema.
00:52
There are 10 million people in the U.S.
18
52330
2000
Há 10 milhões de pessoas nos E.U.A
00:54
and many more worldwide who are blind
19
54330
2000
e muitos mais no mundo todo que são cegos
00:56
or are facing blindness due to diseases
20
56330
2000
ou estão se tornando cegos devido a doenças
00:58
of the retina, diseases like
21
58330
2000
da retina, doenças como
01:00
macular degeneration, and there's little
22
60330
2000
degeneração macular, e pouco existe
01:02
that can be done for them.
23
62330
2000
que possa ser feito por elas.
01:04
There are some drug treatments, but
24
64330
2000
Há alguns tratamentos com medicamentos, mas
01:06
they're only effective on a small fraction
25
66330
2000
eles são eficazes para apenas uma pequena fração
01:08
of the population. And so, for the vast
26
68330
2000
da população. Assim, para a grande
01:10
majority of patients, their best hope for
27
70330
2000
maioria dos pacientes, a melhor expectativa deles
01:12
regaining sight is through prosthetic devices.
28
72330
2000
para recuperar a visão é através de dispositivos de prótese.
01:14
The problem is that current prosthetics
29
74330
2000
O problema é que as próteses atuais
01:16
don't work very well. They're still very
30
76330
2000
não funcionam muito bem. Elas ainda são
01:18
limited in the vision that they can provide.
31
78330
2000
muito limitadas no campo de visão que proporcionam.
01:20
And so, you know, for example, with these
32
80330
2000
Dessa forma, sabem, por exemplo, com esses
01:22
devices, patients can see simple things
33
82330
2000
dispositivos, os pacientes podem ver coisas simples
01:24
like bright lights and high contrast edges,
34
84330
2000
como luzes brilhantes e bordas de contrastes fortes,
01:26
not very much more, so nothing close
35
86330
2000
não muito mais, portanto, nada próximo
01:28
to normal vision has been possible.
36
88330
3000
da visão normal tem sido possível.
01:31
So what I'm going to tell you about today
37
91330
2000
Assim, aquilo sobre o que vou lhes falar hoje
01:33
is a device that we've been working on
38
93330
2000
é um dispositivo no qual estamos trabalhando
01:35
that I think has the potential to make
39
95330
2000
que, penso, tem o potencial de fazer
01:37
a difference, to be much more effective,
40
97330
2000
diferença, ser muito mais eficiente,
01:39
and what I wanted to do is show you
41
99330
2000
e o que eu queria fazer é mostrar a vocês
01:41
how it works. Okay, so let me back up a
42
101330
2000
como ele funciona. Ok, deixem-me retroceder"
01:43
little bit and show you how a normal retina
43
103330
2000
um pouquinho e mostrar a vocês primeiro como uma retina normal
01:45
works first so you can see the problem
44
105330
2000
funciona para que vocês possam ver o problema
01:47
that we were trying to solve.
45
107330
2000
que estamos tentando resolver.
01:49
Here you have a retina.
46
109330
2000
Aqui você tem um retina.
01:51
So you have an image, a retina, and a brain.
47
111330
2000
Você tem uma imagem, uma retina e um cérebro.
01:53
So when you look at something, like this image
48
113330
2000
Assim, quando você olha para algo, como esta imagem
01:55
of this baby's face, it goes into your eye
49
115330
2000
do rosto de um bebê, ela vai para seu olho
01:57
and it lands on your retina, on the front-end
50
117330
2000
e repousa na sua retina, nessas células
01:59
cells here, the photoreceptors.
51
119330
2000
frontais aqui, os fotorreceptores.
02:01
Then what happens is the retinal circuitry,
52
121330
2000
A seguir o que acontece é que o circuito da retina,
02:03
the middle part, goes to work on it,
53
123330
2000
a parte média, vai trabalhar nisso,
02:05
and what it does is it performs operations
54
125330
2000
e o que ela faz é executar operações
02:07
on it, it extracts information from it, and it
55
127330
2000
nisso, ela extrai informação disso e
02:09
converts that information into a code.
56
129330
2000
converte essa informação em um código.
02:11
And the code is in the form of these patterns
57
131330
2000
E o código é em forma desses padrões
02:13
of electrical pulses that get sent
58
133330
2000
de pulsos elétricos que são enviados
02:15
up to the brain, and so the key thing is
59
135330
2000
para o cérebro, portanto, o elemento chave é
02:17
that the image ultimately gets converted
60
137330
2000
que a imagem, em última análise, é convertida
02:19
into a code. And when I say code,
61
139330
2000
em um código. E quando digo código,
02:21
I do literally mean code.
62
141330
2000
eu literalmente me refiro a código.
02:23
Like this pattern of pulses here actually means "baby's face,"
63
143330
3000
Como esse padrão de pulsos aqui, na verdade, significa "rosto de bebê",
02:26
and so when the brain gets this pattern
64
146330
2000
e assim, quando o cérebro tem esse padrão
02:28
of pulses, it knows that what was out there
65
148330
2000
de pulsos, ele sabe que aquilo lá
02:30
was a baby's face, and if it
66
150330
2000
era um rosto de bebê, e se ele
02:32
got a different pattern it would know
67
152330
2000
tivesse um padrão diferente, ele saberia
02:34
that what was out there was, say, a dog,
68
154330
2000
que o que estava lá era, digamos, um cachorro,
02:36
or another pattern would be a house.
69
156330
2000
ou um outro padrão seria uma casa.
02:38
Anyway, you get the idea.
70
158330
2000
De qualquer forma, vocês entenderam a ideia.
02:40
And, of course, in real life, it's all dynamic,
71
160330
2000
E, é claro, na vida real, tudo é dinâmico,
02:42
meaning that it's changing all the time,
72
162330
2000
significando que está mundando o tempo todo,
02:44
so the patterns of pulses are changing
73
164330
2000
portanto, os padrões de pulsos estão mudando
02:46
all the time because the world you're
74
166330
2000
o tempo todo porque o mundo para o qual
02:48
looking at is changing all the time too.
75
168330
3000
você está olhando está mudando o tempo todo também.
02:51
So, you know, it's sort of a complicated
76
171330
2000
Sabem, é uma coisa meio
02:53
thing. You have these patterns of pulses
77
173330
2000
complicada. Você tem esses padrões de pulsos
02:55
coming out of your eye every millisecond
78
175330
2000
vindo de seu olho a cada milissegundo
02:57
telling your brain what it is that you're seeing.
79
177330
2000
dizendo ao seu cérebro o que você está vendo.
02:59
So what happens when a person
80
179330
2000
Então, o que acontece quando uma pessoa
03:01
gets a retinal degenerative disease like
81
181330
2000
tem um doença degenerativa na retina como
03:03
macular degeneration? What happens is
82
183330
2000
a degeneração macular? O que acontece é
03:05
is that, the front-end cells die,
83
185330
2000
isso, as células frontais morrem,
03:07
the photoreceptors die, and over time,
84
187330
2000
os fotorreceptores morrem e, com o tempo,
03:09
all the cells and the circuits that are
85
189330
2000
todas as células e circuitos que estão
03:11
connected to them, they die too.
86
191330
2000
ligados a elas morrem também.
03:13
Until the only things that you have left
87
193330
2000
Até que a única coisa que resta
03:15
are these cells here, the output cells,
88
195330
2000
são essas células aqui, as células processadoras,
03:17
the ones that send the signals to the brain,
89
197330
2000
aquelas que enviam os sinais ao cérebro,
03:19
but because of all that degeneration
90
199330
2000
mas, por causa de toda essa degeneração,
03:21
they aren't sending any signals anymore.
91
201330
2000
elas não estão enviando mais nenhum sinal.
03:23
They aren't getting any input, so
92
203330
2000
Elas não estão recebendo nenhum dado, assim
03:25
the person's brain no longer gets
93
205330
2000
o cérebro da pessoa não obtém mais
03:27
any visual information --
94
207330
2000
nenhuma informação visual --
03:29
that is, he or she is blind.
95
209330
3000
ou seja, ele ou ela está cego.
03:32
So, a solution to the problem, then,
96
212330
2000
Dessa maneira, a solução para o problema, portanto,
03:34
would be to build a device that could mimic
97
214330
2000
seria construir um dispositivo que pudesse imitar
03:36
the actions of that front-end circuitry
98
216330
2000
as ações desse circuito frontal
03:38
and send signals to the retina's output cells,
99
218330
2000
e enviar sinais para as células processadoras da retina,
03:40
and they can go back to doing their
100
220330
2000
para que elas possam voltar a fazer seu
03:42
normal job of sending signals to the brain.
101
222330
2000
trabalho normal de enviar sinais ao cérebro.
03:44
So this is what we've been working on,
102
224330
2000
Assim, isto é aquilo em que estivemos trabalhando
03:46
and this is what our prosthetic does.
103
226330
2000
e isto é o que nossa prótese faz.
03:48
So it consists of two parts, what we call
104
228330
2000
Ela consiste de duas partes que chamamos
03:50
an encoder and a transducer.
105
230330
2000
de codificador e transdutor.
03:52
And so the encoder does just
106
232330
2000
Assim, o codificador faz exatamente
03:54
what I was saying: it mimics the actions
107
234330
2000
o que eu dizia: ele imita as ações
03:56
of the front-end circuitry -- so it takes images
108
236330
2000
do circuito frontal -- ele pega imagens
03:58
in and converts them into the retina's code.
109
238330
2000
e as converte no código da retina.
04:00
And then the transducer then makes the
110
240330
2000
E, a seguir, o transdutor faz
04:02
output cells send the code on up
111
242330
2000
as células processadoras enviarem o código
04:04
to the brain, and the result is
112
244330
2000
ao cérebro, e o resultado é
04:06
a retinal prosthetic that can produce
113
246330
3000
uma prótese da retina que pode produzir
04:09
normal retinal output.
114
249330
2000
os efeitos normais da retina.
04:11
So a completely blind retina,
115
251330
2000
Assim, uma retina completamente cega,
04:13
even one with no front-end circuitry at all,
116
253330
2000
mesmo uma sem nenhum circuito frontal,
04:15
no photoreceptors,
117
255330
2000
sem fotorreceptores,
04:17
can now send out normal signals,
118
257330
2000
pode agora enviar sinais normais,
04:19
signals that the brain can understand.
119
259330
3000
sinais que o cérebro pode entender.
04:22
So no other device has been able
120
262330
2000
Nenhum outro dispositivo foi capaz
04:24
to do this.
121
264330
2000
de fazer isto.
04:26
Okay, so I just want to take
122
266330
2000
Ok, eu queria apenas usar
04:28
a sentence or two to say something about
123
268330
2000
uma ou duas frases para dizer algo sobre
04:30
the encoder and what it's doing, because
124
270330
2000
o codificador e o que ele faz, porque
04:32
it's really the key part and it's
125
272330
2000
ele é realmente a parte chave e
04:34
sort of interesting and kind of cool.
126
274330
2000
é interessante e legal.
04:36
I'm not sure "cool" is really the right word, but
127
276330
2000
Não sei se "legal" é na verdade a palavra certa, mas
04:38
you know what I mean.
128
278330
2000
vocês sabem o que quero dizer.
04:40
So what it's doing is, it's replacing
129
280330
2000
Então, o que ele está fazendo é substituir
04:42
the retinal circuitry, really the guts of
130
282330
2000
o circuito da retina, na verdade, as entranhas do
04:44
the retinal circuitry, with a set of equations,
131
284330
2000
circuito da retina, por um conjunto de equações,
04:46
a set of equations that we can implement
132
286330
2000
um conjunto de equações que podemos acrescentar
04:48
on a chip. So it's just math.
133
288330
2000
a um chip. Assim é apenas matemática.
04:50
In other words, we're not literally replacing
134
290330
3000
Em outras palavras, não estamos literalmente substituindo
04:53
the components of the retina.
135
293330
2000
os componentes da retina.
04:55
It's not like we're making a little mini-device
136
295330
2000
Não é como se estivéssemos fazendo pequeninos minidispositivos
04:57
for each of the different cell types.
137
297330
2000
para cada um dos diferentes tipos de células.
04:59
We've just abstracted what the
138
299330
2000
Apenas abstraímos o que
05:01
retina's doing with a set of equations.
139
301330
2000
a retina faz com um conjunto de equações.
05:03
And so, in a way, the equations are serving
140
303330
2000
E assim, de certa forma, as equações estão servindo
05:05
as sort of a codebook. An image comes in,
141
305330
2000
como um tipo de codificador. Uma imagem surge,
05:07
goes through the set of equations,
142
307330
3000
passa pelo conjunto de equações
05:10
and out comes streams of electrical pulses,
143
310330
2000
e saem correntes de pulsos elétricos,
05:12
just like a normal retina would produce.
144
312330
4000
exatamente como uma retina normal produziria.
05:16
Now let me put my money
145
316330
2000
Agora deixem-me ser coerente
05:18
where my mouth is and show you that
146
318330
2000
com minhas afirmações e mostrar-lhes que
05:20
we can actually produce normal output,
147
320330
2000
podemos realmente produzir resultados normais
05:22
and what the implications of this are.
148
322330
2000
e quais são as implicações disso.
05:24
Here are three sets of
149
324330
2000
Aqui estão três conjuntos de
05:26
firing patterns. The top one is from
150
326330
2000
padrões de acendimento. O do topo é de
05:28
a normal animal, the middle one is from
151
328330
2000
um animal normal, o do meio é de um
05:30
a blind animal that's been treated with
152
330330
2000
animal cego que está sendo tratado com
05:32
this encoder-transducer device, and the
153
332330
2000
este dispositivo codificador-transdutor, e o
05:34
bottom one is from a blind animal treated
154
334330
2000
da base é de um animal cego tratado
05:36
with a standard prosthetic.
155
336330
2000
com uma prótese padrão.
05:38
So the bottom one is the state-of-the-art
156
338330
2000
Aquele da base é o nível mais alto de desenvolvimento
05:40
device that's out there right now, which is
157
340330
2000
do dispositivo que existe por aí agora, que é
05:42
basically made up of light detectors,
158
342330
2000
basicamente feito de detetores de luz,
05:44
but no encoder. So what we did was we
159
344330
2000
mas sem codificador. Então o que fizemos foi:
05:46
presented movies of everyday things --
160
346330
2000
apresentamos filmes de coisas cotidianas --
05:48
people, babies, park benches,
161
348330
2000
pessoas, bebês, bancos de parque,
05:50
you know, regular things happening -- and
162
350330
2000
sabem, coisas normais acontecendo -- e
05:52
we recorded the responses from the retinas
163
352330
2000
gravamos as respostas das retinas
05:54
of these three groups of animals.
164
354330
2000
desses três grupos de animais.
05:56
Now just to orient you, each box is showing
165
356330
2000
Apenas para orientá-los, cada caixa está mostrando
05:58
the firing patterns of several cells,
166
358330
2000
os padrões de acendimento de várias células
06:00
and just as in the previous slides,
167
360330
2000
e, exatamente como nos slides anteriores,
06:02
each row is a different cell,
168
362330
2000
cada linha é um célula diferente,
06:04
and I just made the pulses a little bit smaller
169
364330
2000
e apenas tornei os pulsos um pouco menores
06:06
and thinner so I could show you
170
366330
3000
e mais finos para que pudesse mostrar a vocês
06:09
a long stretch of data.
171
369330
2000
um trecho longo de dados.
06:11
So as you can see, the firing patterns
172
371330
2000
Assim, como podem ver, os padrões de acendimento
06:13
from the blind animal treated with
173
373330
2000
do animal cego tratado com
06:15
the encoder-transducer really do very
174
375330
2000
o codificador-transdutor realmente se
06:17
closely match the normal firing patterns --
175
377330
2000
aproximam muito dos padrões de acendimento normais --
06:19
and it's not perfect, but it's pretty good --
176
379330
2000
não está perfeito, mas é bastante bom --
06:21
and the blind animal treated with
177
381330
2000
e no animal cego tratado com
06:23
the standard prosthetic,
178
383330
2000
a prótese padrão,
06:25
the responses really don't.
179
385330
2000
as respostas realmente não são boas.
06:27
And so with the standard method,
180
387330
3000
Dessa forma, com o método padrão,
06:30
the cells do fire, they just don't fire
181
390330
2000
as células de fato acendem, apenas não acendem
06:32
in the normal firing patterns because
182
392330
2000
nos padrões normais de acendimento porque
06:34
they don't have the right code.
183
394330
2000
elas não têm o código correto.
06:36
How important is this?
184
396330
2000
Quão importante é isso?
06:38
What's the potential impact
185
398330
2000
Qual é o impacto potencial
06:40
on a patient's ability to see?
186
400330
3000
na habilidade de ver de um paciente?
06:43
So I'm just going to show you one
187
403330
2000
Vou mostrar-lhes exatamente um
06:45
bottom-line experiment that answers this,
188
405330
2000
experimento de base que responde essa questão,
06:47
and of course I've got a lot of other data,
189
407330
2000
e, claro, tenho muitos outros dados,
06:49
so if you're interested I'm happy
190
409330
2000
e se estiverem interessados fico feliz
06:51
to show more. So the experiment
191
411330
2000
em mostrar-lhes. O experimento
06:53
is called a reconstruction experiment.
192
413330
2000
é chamado de experiência de reconstrução.
06:55
So what we did is we took a moment
193
415330
2000
O que fizemos foi: pegamos um momento
06:57
in time from these recordings and asked,
194
417330
3000
dessas gravações e perguntamos,
07:00
what was the retina seeing at that moment?
195
420330
2000
o que a retina estava vendo nesse momento?
07:02
Can we reconstruct what the retina
196
422330
2000
Podemos reconstruir o que a retina
07:04
was seeing from the responses
197
424330
2000
estava vendo a partir das respostas
07:06
from the firing patterns?
198
426330
2000
dos padrões de acendimento?
07:08
So, when we did this for responses
199
428330
3000
Assim, fizemos isso para respostas
07:11
from the standard method and from
200
431330
3000
do método padrão e de
07:14
our encoder and transducer.
201
434330
2000
nosso codificador e transdutor.
07:16
So let me show you, and I'm going to
202
436330
2000
Deixem-me mostrar-lhes, e vou
07:18
start with the standard method first.
203
438330
2000
começar com o método padrão primeiro.
07:20
So you can see that it's pretty limited,
204
440330
2000
Então, podem ver que é bastante limitada,
07:22
and because the firing patterns aren't
205
442330
2000
e porque os padrões de acendimento não estão
07:24
in the right code, they're very limited in
206
444330
2000
no código correto, eles são muito limitados
07:26
what they can tell you about
207
446330
2000
naquilo que conseguem captar sobre
07:28
what's out there. So you can see that
208
448330
2000
o que está lá fora. Portanto, você pode ver que
07:30
there's something there, but it's not so clear
209
450330
2000
há alguma coisa lá, mas não está tão claro
07:32
what that something is, and this just sort of
210
452330
2000
qual é essa coisa, e isso remete
07:34
circles back to what I was saying in the
211
454330
2000
exatamente ao que eu dizia
07:36
beginning, that with the standard method,
212
456330
2000
no começo, que com o método padrão
07:38
patients can see high-contrast edges, they
213
458330
2000
os pacientes podem ver bordas de alto contraste,
07:40
can see light, but it doesn't easily go
214
460330
2000
eles podem ver luz, mas não vai muito
07:42
further than that. So what was
215
462330
2000
além disso. Então qual era
07:44
the image? It was a baby's face.
216
464330
3000
a imagem? Era um rosto de bebê.
07:47
So what about with our approach,
217
467330
2000
E com a nossa abordagem,
07:49
adding the code? And you can see
218
469330
2000
adicionando o código? Podem ver
07:51
that it's much better. Not only can you
219
471330
2000
que é muito melhor. Não apenas você pode
07:53
tell that it's a baby's face, but you can
220
473330
2000
dizer que é o rosto de um bebê, mas você pode
07:55
tell that it's this baby's face, which is a
221
475330
2000
dizer que é o rosto daquele bebê, o que é
07:57
really challenging task.
222
477330
2000
uma tarefa realmente desafiadora.
07:59
So on the left is the encoder
223
479330
2000
A da esquerda é do codificador
08:01
alone, and on the right is from an actual
224
481330
2000
apenas, e a da direita é de uma retina
08:03
blind retina, so the encoder and the transducer.
225
483330
2000
cega real, daí o codificador e o transdutor.
08:05
But the key one really is the encoder alone,
226
485330
2000
Mas o elemento chave realmente é apenas o codificador,
08:07
because we can team up the encoder with
227
487330
2000
porque podemos acoplar o codificador com
08:09
the different transducer.
228
489330
2000
um transdutor diferente.
08:11
This is just actually the first one that we tried.
229
491330
2000
Este na verdade é o primeiro que testamos.
08:13
I just wanted to say something about the standard method.
230
493330
2000
Queria apenas dizer algo sobre o método padrão.
08:15
When this first came out, it was just a really
231
495330
2000
Quando isto surgiu, era realmente
08:17
exciting thing, the idea that you
232
497330
2000
uma coisa entusiasmante, a ideia de que você
08:19
even make a blind retina respond at all.
233
499330
3000
fizesse mesmo uma retina cega responder.
08:22
But there was this limiting factor,
234
502330
3000
Mas havia esse fator limitante,
08:25
the issue of the code, and how to make
235
505330
2000
a questão do código, e como fazer
08:27
the cells respond better,
236
507330
2000
as células responder melhor,
08:29
produce normal responses,
237
509330
2000
produzir respostas normais,
08:31
and so this was our contribution.
238
511330
2000
então essa foi nossa contribuição.
08:33
Now I just want to wrap up,
239
513330
2000
Agora, gostaria de resumir,
08:35
and as I was mentioning earlier
240
515330
2000
e como mencionei anteriormente,
08:37
of course I have a lot of other data
241
517330
2000
claro, tenho muitos outros dados
08:39
if you're interested, but I just wanted to give
242
519330
2000
se estiverem interessados, mas queria dar
08:41
this sort of basic idea
243
521330
2000
esse tipo de ideia básica
08:43
of being able to communicate
244
523330
3000
de ser capaz de comunicar
08:46
with the brain in its language, and
245
526330
2000
com o cérebro na linguagem dele, e
08:48
the potential power of being able to do that.
246
528330
3000
o poder potencial de ser capaz de fazer isso.
08:51
So it's different from the motor prosthetics
247
531330
2000
É diferente da prótese motora,
08:53
where you're communicating from the brain
248
533330
2000
na qual você se comunica do cérebro
08:55
to a device. Here we have to communicate
249
535330
2000
para o dispositivo. Aqui temos que comunicar
08:57
from the outside world
250
537330
2000
do mundo exterior
08:59
into the brain and be understood,
251
539330
2000
para o cérebro e ser entendidos,
09:01
and be understood by the brain.
252
541330
2000
e ser entendidos pelo cérebro.
09:03
And then the last thing I wanted
253
543330
2000
E assim, a última coisa que eu queria
09:05
to say, really, is to emphasize
254
545330
2000
dizer, realmente, é enfatizar
09:07
that the idea generalizes.
255
547330
2000
que a ideia se generaliza.
09:09
So the same strategy that we used
256
549330
2000
Dessa forma, a mesma estratégia que usamos
09:11
to find the code for the retina we can also
257
551330
2000
para encontrar o código para a retina podemos também
09:13
use to find the code for other areas,
258
553330
2000
usar para achar o código para outras áreas,
09:15
for example, the auditory system and
259
555330
2000
por exemplo, o sistema auditivo e
09:17
the motor system, so for treating deafness
260
557330
2000
o sistema motor, para tratar surdez
09:19
and for motor disorders.
261
559330
2000
e desordens motoras.
09:21
So just the same way that we were able to
262
561330
2000
Exatamente da mesma forma que fomos capazes
09:23
jump over the damaged
263
563330
2000
de saltar sobre o circuito
09:25
circuitry in the retina to get to the retina's
264
565330
2000
danificado na retina para atingir as células
09:27
output cells, we can jump over the
265
567330
2000
processadoras da retina, podemos saltar o
09:29
damaged circuitry in the cochlea
266
569330
2000
circuito danificado da cóclea
09:31
to get the auditory nerve,
267
571330
2000
para chegar ao nervo auditivo,
09:33
or jump over damaged areas in the cortex,
268
573330
2000
ou saltar sobre áreas danificadas no córtex,
09:35
in the motor cortex, to bridge the gap
269
575330
3000
no córtex motor, para contornar uma sequela
09:38
produced by a stroke.
270
578330
2000
produzida por uma apoplexia.
09:40
I just want to end with a simple
271
580330
2000
Queria finalizar com a simples
09:42
message that understanding the code
272
582330
2000
mensagem de que entender o código
09:44
is really, really important, and if we
273
584330
2000
é realmente, realmente importante, e se
09:46
can understand the code,
274
586330
2000
podemos entender o código,
09:48
the language of the brain, things become
275
588330
2000
a linguagem do cérebro, as coisas se tornam
09:50
possible that didn't seem obviously
276
590330
2000
possíveis quando não pareciam obviamente
09:52
possible before. Thank you.
277
592330
2000
possíveis antes. Obrigada
09:54
(Applause)
278
594330
5000
(Aplausos)
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