Carl Schoonover: How to look inside the brain

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TED


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Tradutor: Nadja Nathan Revisor: Viviane Ferraz Matos
00:15
This is a thousand-year-old drawing of the brain.
0
15619
3996
Esse é um desenho do cérebro de mil anos.
00:19
It's a diagram of the visual system.
1
19615
1912
É um diagrama do sistema visual.
00:21
And some things look very familiar today.
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21527
2750
E algumas coisas parecem bem familiares hoje.
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Two eyes at the bottom, optic nerve flowing out from the back.
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24277
4367
Dois olhos na base, o nervo óptico fluindo da parte de trás.
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There's a very large nose
4
28644
2120
Tem um nariz muito grande
00:30
that doesn't seem to be connected to anything in particular.
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30764
3317
que não parece estar ligado a nada em particular.
00:34
And if we compare this
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34081
1700
E se comparamos isso
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to more recent representations of the visual system,
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35781
2074
às representações do sistema visual mais recentes,
00:37
you'll see that things have gotten substantially more complicated
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37855
2957
verão que as coisas tornaram-se substancialmente mais complicadas
00:40
over the intervening thousand years.
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40812
1573
através dos mil anos passados.
00:42
And that's because today we can see what's inside of the brain,
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42385
2965
E isso porque hoje podemos ver o que está dentro do cérebro,
00:45
rather than just looking at its overall shape.
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45350
2481
em vez de apenas olharmos para a sua forma em geral.
00:47
Imagine you wanted to understand how a computer works
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47831
3979
Imaginem que gostariam de entender como um computador funciona
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and all you could see was a keyboard, a mouse, a screen.
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51810
3179
e que só podiam ver um teclado, um mouse, uma tela.
00:54
You really would be kind of out of luck.
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54989
2396
Vocês não teriam como entender.
00:57
You want to be able to open it up, crack it open,
15
57385
2042
Vocês quereriam abri-lo, abri-lo todo,
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look at the wiring inside.
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59427
1844
e examinar a fiação dentro dele.
01:01
And up until a little more than a century ago,
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61271
1864
E, até pouco mais de um século atrás,
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nobody was able to do that with the brain.
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63135
2000
ninguém era capaz de fazer isso com o cérebro.
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Nobody had had a glimpse of the brain's wiring.
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65135
1880
Ninguém tinha tido um vislumbre da fiação do cérebro.
01:07
And that's because if you take a brain out of the skull
20
67015
2952
E isso porque se vocês tirarem o cérebro do crânio
01:09
and you cut a thin slice of it,
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69967
1689
e cortarem uma fatia fina dele e
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put it under even a very powerful microscope,
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71656
2498
a colocarem em um microscópio mesmo muito poderoso,
01:14
there's nothing there.
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74154
1181
não haverá nada.
01:15
It's gray, formless.
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75335
1613
É cinzento, sem forma.
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There's no structure. It won't tell you anything.
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76948
2604
Não tem estrutura. Não nos informa nada.
01:19
And this all changed in the late 19th century.
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79552
2854
E tudo isso mudou no final do século XIX.
01:22
Suddenly, new chemical stains for brain tissue were developed
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82406
3875
De repente, novos corantes químicos para o tecido cerebral foram desenvolvidos
01:26
and they gave us our first glimpses at brain wiring.
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86281
2812
e nos deram os primeiros vislumbres das fiações cerebrais.
01:29
The computer was cracked open.
29
89093
2013
Abriu-se o computador por completo.
01:31
So what really launched modern neuroscience
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91106
2856
Portanto, o que de fato lançou a neurociência moderna
01:33
was a stain called the Golgi stain.
31
93962
1965
foi uma coloração chamada Golgi.
01:35
And it works in a very particular way.
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95927
1881
E ela funciona de uma maneira muito específica.
01:37
Instead of staining all of the cells inside of a tissue,
33
97808
3110
Em vez de tingir todas as células dentro de um tecido,
01:40
it somehow only stains about one percent of them.
34
100918
3032
ela, de alguma forma, apenas tinge cerca de um por cento delas.
01:43
It clears the forest, reveals the trees inside.
35
103950
3342
Ela desmata a floresta, revela as árvores no seu interior.
01:47
If everything had been labeled, nothing would have been visible.
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107292
2672
Se tudo tivesse sido rotulado, nada seria visível.
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So somehow it shows what's there.
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109964
2046
Então, de alguma forma revela o que lá existe.
01:52
Spanish neuroanatomist Santiago Ramon y Cajal,
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112010
2667
O neuroanatomista espanhol Santiago Ramon y Cajal,
01:54
who's widely considered the father of modern neuroscience,
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114677
2845
que é considerado o pai da neurociência moderna,
01:57
applied this Golgi stain, which yields data which looks like this,
40
117522
3897
aplicou essa coloração de Golgi, que produz dados como este,
02:01
and really gave us the modern notion of the nerve cell, the neuron.
41
121419
3758
e realmente nos proporcionou a noção moderna da célula nervosa, o neurônio.
02:05
And if you're thinking of the brain as a computer,
42
125177
2614
E, se pensam que o cérebro é como um computador,
02:07
this is the transistor.
43
127791
2011
este é o transistor.
02:09
And very quickly Cajal realized
44
129802
2075
E imediatamente Cajal percebeu
02:11
that neurons don't operate alone,
45
131877
2337
que os neurônios não operam sozinhos,
02:14
but rather make connections with others
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134214
1838
mas estabelecem conexões com outros
02:16
that form circuits just like in a computer.
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136052
2506
que formam circuitos tal como num computador.
02:18
Today, a century later, when researchers want to visualize neurons,
48
138558
3391
Hoje, um século depois, quando pesquisadores querem visualizar neurônios,
02:21
they light them up from the inside rather than darkening them.
49
141949
2767
eles os iluminam a partir de dentro em vez de escurecê-los.
02:24
And there's several ways of doing this.
50
144716
1150
E há várias formas de fazer isto.
02:25
But one of the most popular ones
51
145866
1727
Mas uma das formas mais populares
02:27
involves green fluorescent protein.
52
147593
2092
tem a ver com a proteína verde fluorescente.
02:29
Now green fluorescent protein,
53
149685
1659
Agora, a proteína verde fluorescente,
02:31
which oddly enough comes from a bioluminescent jellyfish,
54
151344
3145
que curiosamente é encontrada na água-viva bioluminescente,
02:34
is very useful.
55
154489
1238
é muito útil.
02:35
Because if you can get the gene for green fluorescent protein
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155727
2638
Porque se pudermos obter o gene da proteína verde fluorescente
02:38
and deliver it to a cell,
57
158365
1675
e introduzi-lo numa célula,
02:40
that cell will glow green --
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160040
1747
esta célula ficará com brilho verde --
02:41
or any of the many variants now of green fluorescent protein,
59
161787
3746
ou, qualquer uma das muitas variantes da proteína verde fluorescente,
02:45
you get a cell to glow many different colors.
60
165533
1664
conseguimos que uma célula brilhe com muitas cores diferentes.
02:47
And so coming back to the brain,
61
167197
1521
Voltando a falar do cérebro,
02:48
this is from a genetically engineered mouse called "Brainbow."
62
168718
3800
este é de um rato geneticamente modificado chamado “Brainbow” (cérebro arco-íris).
02:52
And it's so called, of course,
63
172518
1550
E é assim chamado, claro,
02:54
because all of these neurons are glowing different colors.
64
174068
3612
porque todos estes neurônios brilham com cores diferentes.
02:57
Now sometimes neuroscientists need to identify
65
177680
3451
Às vezes os neurocientistas precisam identificar
03:01
individual molecular components of neurons, molecules,
66
181131
3044
os componentes moleculares individuais dos neurônios, as moléculas,
03:04
rather than the entire cell.
67
184175
1798
em vez da célula toda.
03:05
And there's several ways of doing this,
68
185973
1706
E há várias maneiras de fazer isto,
03:07
but one of the most popular ones
69
187679
1469
mas uma das mais populares
03:09
involves using antibodies.
70
189148
2195
tem a ver com anticorpos.
03:11
And you're familiar, of course,
71
191343
1337
E, sem dúvida, vocês estão familiarizados
03:12
with antibodies as the henchmen of the immune system.
72
192680
2951
com anticorpos agindo como os capangas do sistema imunitário.
03:15
But it turns out that they're so useful to the immune system
73
195631
2418
Mas acontece que eles são muito úteis para o sistema imunitário
03:18
because they can recognize specific molecules,
74
198049
2550
porque podem reconhecer moléculas específicas,
03:20
like, for example, the coat protein
75
200599
2119
como, por exemplo, a proteína código
03:22
of a virus that's invading the body.
76
202718
2388
de um vírus que esteja invadindo o corpo.
03:25
And researchers have used this fact
77
205106
2045
E pesquisadores aproveitam este fato
03:27
in order to recognize specific molecules inside of the brain,
78
207151
4325
para reconhecer moléculas específicas dentro do cérebro,
03:31
recognize specific substructures of the cell
79
211476
2640
reconhecer subestruturas específicas da célula
03:34
and identify them individually.
80
214116
2244
e as identificar individualmente.
03:36
And a lot of the images I've been showing you here are very beautiful,
81
216360
3025
E muitas das imagens que estou mostrando a vocês aqui são muito lindas,
03:39
but they're also very powerful.
82
219385
1906
mas também são muito poderosas.
03:41
They have great explanatory power.
83
221291
1636
Elas têm um grande poder explanatório.
03:42
This, for example, is an antibody staining
84
222927
2090
Esta, por exemplo, é uma coloração do anticorpo
03:45
against serotonin transporters in a slice of mouse brain.
85
225017
3520
contra os transportadores de serotonina numa fatia de cérebro de rato.
03:48
And you've heard of serotonin, of course,
86
228537
1681
Vocês sem dúvida já ouviram falar de serotonina,
03:50
in the context of diseases like depression and anxiety.
87
230218
2827
em relação à doenças como depressão e ansiedade.
03:53
You've heard of SSRIs,
88
233045
1408
Ouviram falar dos ISRS,
03:54
which are drugs that are used to treat these diseases.
89
234453
2897
que são as drogas usadas para o tratamento dessas doenças.
03:57
And in order to understand how serotonin works,
90
237350
2890
E para se entender como a serotonina funciona,
04:00
it's critical to understand where the serontonin machinery is.
91
240240
3076
é fundamental entender-se onde se encontra o mecanismo da serotonina.
04:03
And antibody stainings like this one
92
243316
1596
E colorações de anticorpos como esta
04:04
can be used to understand that sort of question.
93
244912
3546
podem ser usadas para entendermos este tipo de questão.
04:08
I'd like to leave you with the following thought:
94
248458
2558
Eu gostaria de deixar-lhes com o seguinte pensamento:
04:11
Green fluorescent protein and antibodies
95
251016
2610
Tanto as proteínas como os anticorpos verde fluorescentes
04:13
are both totally natural products at the get-go.
96
253626
3007
são, de partida, produtos completamente naturais.
04:16
They were evolved by nature
97
256633
2779
Evoluíram naturalmente
04:19
in order to get a jellyfish to glow green for whatever reason,
98
259412
2567
para fazer uma água-viva com brilho verde por algum motivo,
04:21
or in order to detect the coat protein of an invading virus, for example.
99
261979
4383
ou para descobrir a proteína código de um vírus invasor, por exemplo.
04:26
And only much later did scientists come onto the scene
100
266362
3017
E somente muito mais tarde os cientistas chegaram a esta cena
04:29
and say, "Hey, these are tools,
101
269379
2023
e disseram: Ei, essas são ferramentas,
04:31
these are functions that we could use
102
271402
2113
essas são funções que poderíamos usar
04:33
in our own research tool palette."
103
273515
2008
em nossa própria paleta de ferramentas de pesquisas.”
04:35
And instead of applying feeble human minds
104
275523
3628
E, em vez de usar as mentes humanas ineficazes
04:39
to designing these tools from scratch,
105
279151
1884
para criar estas ferramentas a partir do nada,
04:41
there were these ready-made solutions right out there in nature
106
281035
2904
lá estavam estas soluções já prontas bem ali, na natureza,
04:43
developed and refined steadily for millions of years
107
283939
3236
desenvolvidas e aperfeiçoadas durante milhões de anos
04:47
by the greatest engineer of all.
108
287175
1700
pelo maior engenheiro de todos os tempos.
04:48
Thank you.
109
288875
1262
Obrigado.
04:50
(Applause)
110
290137
2538
(Aplausos)
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