Allan Jones: A map of the brain

164,820 views ・ 2011-11-10

TED


Vă rugăm să faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză de mai jos pentru a reda videoclipul.

Traducător: Alexandra Anca Codreanu Corector: Ariana Bleau Lugo
00:15
Humans have long held a fascination
0
15260
2000
Oamenii sunt de multă vreme fascinaţi
00:17
for the human brain.
1
17260
2000
de creierul uman.
00:19
We chart it, we've described it,
2
19260
3000
L-am reprezentat, l-am descris,
00:22
we've drawn it,
3
22260
2000
l-am desenat,
00:24
we've mapped it.
4
24260
3000
i-am făcut harta.
00:27
Now just like the physical maps of our world
5
27260
3000
La fel ca hărţile fizice ale lumii
00:30
that have been highly influenced by technology --
6
30260
3000
influenţate mult de tehnologie --
00:33
think Google Maps,
7
33260
2000
gândiţi-vă la hărţile Google,
00:35
think GPS --
8
35260
2000
la GPS --
00:37
the same thing is happening for brain mapping
9
37260
2000
la fel se întâmplă şi cu reprezentarea creierului,
00:39
through transformation.
10
39260
2000
o adevărată transformare.
00:41
So let's take a look at the brain.
11
41260
2000
Să aruncăm o privire asupra creierului.
00:43
Most people, when they first look at a fresh human brain,
12
43260
3000
Cei mai mulţi când văd prima oară un creier uman proaspăt,
00:46
they say, "It doesn't look what you're typically looking at
13
46260
3000
spun: "Nu seamănă cu ce vezi în mod obişnuit
00:49
when someone shows you a brain."
14
49260
2000
când cineva îţi arată un creier."
00:51
Typically, what you're looking at is a fixed brain. It's gray.
15
51260
3000
Tipic, vedeți un material didactic. E gri.
00:54
And this outer layer, this is the vasculature,
16
54260
2000
Acest strat exterior, vascularizația,
00:56
which is incredible, around a human brain.
17
56260
2000
în jurul creierului uman e incredibilă.
00:58
This is the blood vessels.
18
58260
2000
Acestea sunt vasele de sânge.
01:00
20 percent of the oxygen
19
60260
3000
20% din oxigenul
01:03
coming from your lungs,
20
63260
2000
care vine de la plămâni,
01:05
20 percent of the blood pumped from your heart,
21
65260
2000
20% din sângele pompat de inimă
01:07
is servicing this one organ.
22
67260
2000
deserveşte doar acest organ,
01:09
That's basically, if you hold two fists together,
23
69260
2000
deși, dacă ții pumnii unul lângă altul,
01:11
it's just slightly larger than the two fists.
24
71260
2000
creierul e doar cu puțin mai mare.
01:13
Scientists, sort of at the end of the 20th century,
25
73260
3000
Cercetătorii, pe la sfârşitul secolului 20,
01:16
learned that they could track blood flow
26
76260
2000
au realizat că pot măsura fluxul sangvin
01:18
to map non-invasively
27
78260
3000
pentru a localiza non-invaziv
01:21
where activity was going on in the human brain.
28
81260
3000
unde se activează creierul uman.
01:24
So for example, they can see in the back part of the brain,
29
84260
3000
Astfel, de exemplu, în partea posterioară a creierului,
01:27
which is just turning around there.
30
87260
2000
care se roteşte acum,
01:29
There's the cerebellum; that's keeping you upright right now.
31
89260
2000
iată cerebelul, care ne menţine în poziţie verticală.
01:31
It's keeping me standing. It's involved in coordinated movement.
32
91260
3000
Mă ţine în picioare. E implicat în mişcarea coordonată.
01:34
On the side here, this is temporal cortex.
33
94260
3000
Pe latura asta e cortexul temporal,
01:37
This is the area where primary auditory processing --
34
97260
3000
zona unde are loc procesarea auditivă primară.
01:40
so you're hearing my words,
35
100260
2000
Când auziţi cuvintele mele,
01:42
you're sending it up into higher language processing centers.
36
102260
2000
le trimiteţi mai departe la centrele superioare de procesare limbaj.
01:44
Towards the front of the brain
37
104260
2000
Partea frontală a creierului
01:46
is the place in which all of the more complex thought, decision making --
38
106260
3000
locul unde au loc procesele cognitive complexe, luarea deciziilor,
01:49
it's the last to mature in late adulthood.
39
109260
4000
se dezvoltă doar la maturitate.
01:53
This is where all your decision-making processes are going on.
40
113260
3000
Aici au loc toate procesele de luare de decizii.
01:56
It's the place where you're deciding right now
41
116260
2000
E locul unde decideţi chiar acum
01:58
you probably aren't going to order the steak for dinner.
42
118260
3000
că probabil nu veţi comanda friptură la cină.
02:01
So if you take a deeper look at the brain,
43
121260
2000
Aşa că dacă vă uitaţi cu atenţie la creier,
02:03
one of the things, if you look at it in cross-section,
44
123260
2000
daca vă uitaţi în secţiune transversală,
02:05
what you can see
45
125260
2000
observați că
02:07
is that you can't really see a whole lot of structure there.
46
127260
3000
nu se vede ceva bine structurat acolo.
02:10
But there's actually a lot of structure there.
47
130260
2000
În realitate există o structură complexă acolo.
02:12
It's cells and it's wires all wired together.
48
132260
2000
Sunt celule și conexiuni, toate coordonate într-o rețea.
02:14
So about a hundred years ago,
49
134260
2000
Acum vreo sută de ani
02:16
some scientists invented a stain that would stain cells.
50
136260
2000
s-a inventat un reactiv care marchează celulele.
02:18
And that's shown here in the the very light blue.
51
138260
3000
E arătat aici în bleu deschis.
02:21
You can see areas
52
141260
2000
Vedeţi zone în care
02:23
where neuronal cell bodies are being stained.
53
143260
2000
celulele normale sunt marcate.
02:25
And what you can see is it's very non-uniform. You see a lot more structure there.
54
145260
3000
Iar ce vedeţi e foarte neuniform. Vedeţi mult mai multă structurare acum.
02:28
So the outer part of that brain
55
148260
2000
Partea exterioară a creierului
02:30
is the neocortex.
56
150260
2000
este neocortexul.
02:32
It's one continuous processing unit, if you will.
57
152260
3000
E o unitate de procesare continuă, dacă doriţi.
02:35
But you can also see things underneath there as well.
58
155260
2000
Dar puteţi vedea şi dedesubt ceva.
02:37
And all of these blank areas
59
157260
2000
Toate aceste porţiuni goale
02:39
are the areas in which the wires are running through.
60
159260
2000
sunt zonele prin care trec conexiunile.
02:41
They're probably less cell dense.
61
161260
2000
Au probabil o densitate mai mică a celulelor.
02:43
So there's about 86 billion neurons in our brain.
62
163260
4000
Sunt aprox. 86 miliarde neuroni în creierul nostru.
02:47
And as you can see, they're very non-uniformly distributed.
63
167260
3000
Şi după cum vedeţi, sunt distribuiţi neuniform.
02:50
And how they're distributed really contributes
64
170260
2000
Felul cum sunt distribuiţi contribuie într-adevăr
02:52
to their underlying function.
65
172260
2000
la funcţia lor de bază.
02:54
And of course, as I mentioned before,
66
174260
2000
Şi, bineînţeles, cum am menţionat înainte,
02:56
since we can now start to map brain function,
67
176260
3000
acum putem începe să mapăm funcţiile creierului
02:59
we can start to tie these into the individual cells.
68
179260
3000
putem începe să le legăm de celulele individuale.
03:02
So let's take a deeper look.
69
182260
2000
Deci hai să ne uităm în profunzime.
03:04
Let's look at neurons.
70
184260
2000
Să ne uităm la neuroni.
03:06
So as I mentioned, there are 86 billion neurons.
71
186260
2000
După cum am menţionat există 86 miliarde de neuroni.
03:08
There are also these smaller cells as you'll see.
72
188260
2000
Mai sunt şi aceste celule mai mici, veţi vedea.
03:10
These are support cells -- astrocytes glia.
73
190260
2000
Sunt celule de susţinere -- astrocite glia.
03:12
And the nerves themselves
74
192260
3000
Iar nervii înşişi
03:15
are the ones who are receiving input.
75
195260
2000
sunt cei care primesc input.
03:17
They're storing it, they're processing it.
76
197260
2000
Îl depozitează, îl procesează.
03:19
Each neuron is connected via synapses
77
199260
4000
Fiecare neuron e conectat prin sinapse
03:23
to up to 10,000 other neurons in your brain.
78
203260
3000
de alți 10.000 de neuroni din creierul dvs.
03:26
And each neuron itself
79
206260
2000
Iar fiecare neuron în sine
03:28
is largely unique.
80
208260
2000
este, în mare măsură, unic.
03:30
The unique character of both individual neurons
81
210260
2000
Caracterul unic al neuronilor individuali
03:32
and neurons within a collection of the brain
82
212260
2000
cât şi al neuronilor din formaţiunile creierului
03:34
are driven by fundamental properties
83
214260
3000
e determinat de proprietăţi biochimice fundamentale
03:37
of their underlying biochemistry.
84
217260
2000
care le stau la bază.
03:39
These are proteins.
85
219260
2000
Acestea sunt proteine,
03:41
They're proteins that are controlling things like ion channel movement.
86
221260
3000
care, de exemplu, controlează transferul direcționat al ionilor.
03:44
They're controlling who nervous system cells partner up with.
87
224260
4000
Controlează cu cine fac pereche celulele sistemului nervos.
03:48
And they're controlling
88
228260
2000
Şi controlează, în principiu,
03:50
basically everything that the nervous system has to do.
89
230260
2000
tot ce trebuie să facă sistemul nervos.
03:52
So if we zoom in to an even deeper level,
90
232260
3000
Astfel, analizând în profunzime,
03:55
all of those proteins
91
235260
2000
toate acele proteine
03:57
are encoded by our genomes.
92
237260
2000
sunt codificate de genomul nostru.
03:59
We each have 23 pairs of chromosomes.
93
239260
3000
Avem fiecare câte 23 perechi de cromozomi.
04:02
We get one from mom, one from dad.
94
242260
2000
Unul de la mama, unul de la tata.
04:04
And on these chromosomes
95
244260
2000
Şi pe aceşti cromozomi
04:06
are roughly 25,000 genes.
96
246260
2000
se află aprox. 25.000 de gene.
04:08
They're encoded in the DNA.
97
248260
2000
Ele sunt codificate în ADN.
04:10
And the nature of a given cell
98
250260
3000
Natura unei anumite celule
04:13
driving its underlying biochemistry
99
253260
2000
care-i dirijează procesele biochimice intrinseci
04:15
is dictated by which of these 25,000 genes
100
255260
3000
e dictată de care anume din aceste 25.000 de gene
04:18
are turned on
101
258260
2000
sunt activate
04:20
and at what level they're turned on.
102
260260
2000
şi la ce nivel sunt activate.
04:22
And so our project
103
262260
2000
Astfel proiectul nostru
04:24
is seeking to look at this readout,
104
264260
3000
caută să descifreze această translatare,
04:27
understanding which of these 25,000 genes is turned on.
105
267260
3000
să identifice care din aceste 25.000 de gene e activată.
04:30
So in order to undertake such a project,
106
270260
3000
Pentru a întreprinde un astfel de proiect
04:33
we obviously need brains.
107
273260
3000
evident avem nevoie de creiere.
04:36
So we sent our lab technician out.
108
276260
3000
Aşa că l-am trimis pe laborantul nostru să caute.
04:39
We were seeking normal human brains.
109
279260
2000
Ne interesau creiere umane normale.
04:41
What we actually start with
110
281260
2000
Începem
04:43
is a medical examiner's office.
111
283260
2000
cu laboratorul de autopsie.
04:45
This a place where the dead are brought in.
112
285260
2000
Aici sunt aduşi decedații.
04:47
We are seeking normal human brains.
113
287260
2000
Ne interesează creiere umane normale.
04:49
There's a lot of criteria by which we're selecting these brains.
114
289260
3000
Sunt multe criterii după care selectăm aceste creiere.
04:52
We want to make sure
115
292260
2000
Vrem să fim siguri
04:54
that we have normal humans between the ages of 20 to 60,
116
294260
3000
că avem exemplare între vârstele 20 şi 60 de ani,
04:57
they died a somewhat natural death
117
297260
2000
care au murit de o moarte oarecum naturală
04:59
with no injury to the brain,
118
299260
2000
lăsând creierul intact,
05:01
no history of psychiatric disease,
119
301260
2000
care n-au suferit de afecţiuni psihice,
05:03
no drugs on board --
120
303260
2000
n-au luat droguri--
05:05
we do a toxicology workup.
121
305260
2000
efectuăm o analiză toxicologică.
05:07
And we're very careful
122
307260
2000
Şi suntem foarte atenţi
05:09
about the brains that we do take.
123
309260
2000
cu creierele pe care le luăm.
05:11
We're also selecting for brains
124
311260
2000
De asemenea selectăm creiere
05:13
in which we can get the tissue,
125
313260
2000
din care putem preleva ţesut,
05:15
we can get consent to take the tissue
126
315260
2000
pentru care putem obţine acordul
05:17
within 24 hours of time of death.
127
317260
2000
în interval de 24 h de la deces.
05:19
Because what we're trying to measure, the RNA --
128
319260
3000
Pentru că încercăm să măsurăm ARN-ul,
05:22
which is the readout from our genes --
129
322260
2000
care e citirea informaţiei din genele noastre --
05:24
is very labile,
130
324260
2000
E foarte instabil,
05:26
and so we have to move very quickly.
131
326260
2000
aşa că trebuie să ne mişcăm rapid.
05:28
One side note on the collection of brains:
132
328260
3000
O observaţie despre colectarea creierelor:
05:31
because of the way that we collect,
133
331260
2000
din cauza modului în care le obținem
05:33
and because we require consent,
134
333260
2000
şi pentru că avem nevoie de consimţământ,
05:35
we actually have a lot more male brains than female brains.
135
335260
3000
avem mult mai multe creiere de bărbaţi decât de femei.
05:38
Males are much more likely to die an accidental death in the prime of their life.
136
338260
3000
Bărbaţii sunt mult mai predispuşi să moară în accidente în floarea vârstei.
05:41
And men are much more likely
137
341260
2000
Şi e mult mai probabil ca
05:43
to have their significant other, spouse, give consent
138
343260
3000
partenerele, soţiile lor să îşi dea consimţământul
05:46
than the other way around.
139
346260
2000
decât invers.
05:48
(Laughter)
140
348260
4000
(Râsete)
05:52
So the first thing that we do at the site of collection
141
352260
2000
Aşa că primul lucru pe care îl facem la locul recoltării
05:54
is we collect what's called an MR.
142
354260
2000
e să luăm un RMN.
05:56
This is magnetic resonance imaging -- MRI.
143
356260
2000
E o imagine prin rezonanţă magnetică nucleară, RMN.
05:58
It's a standard template by which we're going to hang the rest of this data.
144
358260
3000
E referința standard în care introducem restul datelor.
06:01
So we collect this MR.
145
361260
2000
Obținem această imagine RMN.
06:03
And you can think of this as our satellite view for our map.
146
363260
2000
Imaginați-o ca pe o perspectivă din satelit a hărţii noastre.
06:05
The next thing we do
147
365260
2000
Următorul lucru pe care-l facem
06:07
is we collect what's called a diffusion tensor imaging.
148
367260
3000
colectăm ceva ce se numeşte imagistică cu tensor de difuzie.
06:10
This maps the large cabling in the brain.
149
370260
2000
Această hartă redă conexiunile majore din creier.
06:12
And again, you can think of this
150
372260
2000
Şi, din nou, puteţi s-o asociați
06:14
as almost mapping our interstate highways, if you will.
151
374260
2000
cu trasarea magistralelor interstatale, dacă doriţi.
06:16
The brain is removed from the skull,
152
376260
2000
Creierul e scos din craniu,
06:18
and then it's sliced into one-centimeter slices.
153
378260
3000
şi apoi e feliat în felii de 1 cm.
06:21
And those are frozen solid,
154
381260
2000
Acestea se solidifică prin îngheţare
06:23
and they're shipped to Seattle.
155
383260
2000
şi se trimit la Seattle.
06:25
And in Seattle, we take these --
156
385260
2000
Iar în Seattle le luăm --
06:27
this is a whole human hemisphere --
157
387260
2000
asta e o emisferă umană întreagă --
06:29
and we put them into what's basically a glorified meat slicer.
158
389260
2000
şi le punem în ceva ca un feliator de carne.
06:31
There's a blade here that's going to cut across
159
391260
2000
O lamă aici va preleva
06:33
a section of the tissue
160
393260
2000
o secţiune de ţesut
06:35
and transfer it to a microscope slide.
161
395260
2000
şi o va transfera pe o lamelă de microscop.
06:37
We're going to then apply one of those stains to it,
162
397260
2000
Apoi aplicăm un marcator
06:39
and we scan it.
163
399260
2000
şi o scanăm.
06:41
And then what we get is our first mapping.
164
401260
3000
Iar ce obţinem e prima noastră hartă.
06:44
So this is where experts come in
165
404260
2000
Aici intervin experţii
06:46
and they make basic anatomic assignments.
166
406260
2000
care fac atribuirile anatomice de bază.
06:48
You could consider this state boundaries, if you will,
167
408260
3000
Le puteți asocia cu graniţele dintre state,
06:51
those pretty broad outlines.
168
411260
2000
aceste demarcări îngroşate.
06:53
From this, we're able to then fragment that brain into further pieces,
169
413260
4000
De aici fragmentăm creierul în bucăţi mai mici,
06:57
which then we can put on a smaller cryostat.
170
417260
2000
pe care le punem pe un criostat mai mic.
06:59
And this is just showing this here --
171
419260
2000
Chiar asta e arătat aici --
07:01
this frozen tissue, and it's being cut.
172
421260
2000
acest ţesut îngheţat, care se taie.
07:03
This is 20 microns thin, so this is about a baby hair's width.
173
423260
3000
Are o grosime de 20 microni, cât firul părului de bebeluş.
07:06
And remember, it's frozen.
174
426260
2000
Şi reţineţi, e îngheţat.
07:08
And so you can see here,
175
428260
2000
Vedeți aici
07:10
old-fashioned technology of the paintbrush being applied.
176
430260
2000
cum se aplică vechea tehnologie a pensulei de vopsea.
07:12
We take a microscope slide.
177
432260
2000
Luăm o lamelă de microscop.
07:14
Then we very carefully melt onto the slide.
178
434260
3000
Apoi, cu mare grijă o topim pe lamelă.
07:17
This will then go onto a robot
179
437260
2000
Aceasta merge apoi pe un robot
07:19
that's going to apply one of those stains to it.
180
439260
3000
care aplică un marcator pe ea.
07:26
And our anatomists are going to go in and take a deeper look at this.
181
446260
3000
Anatomiştii noştri se uită apoi mai cu atenţie.
07:29
So again this is what they can see under the microscope.
182
449260
2000
Din nou, asta văd ei la microscop.
07:31
You can see collections and configurations
183
451260
2000
Vedeţi colecţii şi configuraţii
07:33
of large and small cells
184
453260
2000
de celule mari şi mici
07:35
in clusters and various places.
185
455260
2000
în clustere în diferite locuri.
07:37
And from there it's routine. They understand where to make these assignments.
186
457260
2000
De aici încolo e rutină. Știu unde să facă asignările.
07:39
And they can make basically what's a reference atlas.
187
459260
3000
Alcătuiesc un fel de atlas de referinţă.
07:42
This is a more detailed map.
188
462260
2000
Asta e o hartă mai detaliată.
07:44
Our scientists then use this
189
464260
2000
Cercetătorii noştri o folosesc apoi
07:46
to go back to another piece of that tissue
190
466260
3000
pentru a scana o altă bucată din acel ţesut
07:49
and do what's called laser scanning microdissection.
191
469260
2000
efectuând o microdisecţie cu laser.
07:51
So the technician takes the instructions.
192
471260
3000
Tehnicianul ia instrucţiunile,
07:54
They scribe along a place there.
193
474260
2000
delimitează o porțiune
07:56
And then the laser actually cuts.
194
476260
2000
iar laserul decupează efectiv.
07:58
You can see that blue dot there cutting. And that tissue falls off.
195
478260
3000
Vedeţi cum taie punctul albastru. Țesutul se desprinde.
08:01
You can see on the microscope slide here,
196
481260
2000
Vedeţi pe lamela de microscop,
08:03
that's what's happening in real time.
197
483260
2000
asta se întâmplă în timp real.
08:05
There's a container underneath that's collecting that tissue.
198
485260
3000
Dedesubt e un container care colectează ţesutul.
08:08
We take that tissue,
199
488260
2000
Îl luăm,
08:10
we purify the RNA out of it
200
490260
2000
purificam ARN-ul din el
08:12
using some basic technology,
201
492260
2000
folosind o tehnologie consacrată
08:14
and then we put a florescent tag on it.
202
494260
2000
şi apoi adăugăm un indicativ fluorescent.
08:16
We take that tagged material
203
496260
2000
Luăm acest material marcat
08:18
and we put it on to something called a microarray.
204
498260
3000
şi îl punem în ceva numit microarray.
08:21
Now this may look like a bunch of dots to you,
205
501260
2000
Par doar o mulţime de puncte
08:23
but each one of these individual dots
206
503260
2000
dar fiecare din aceste puncte
08:25
is actually a unique piece of the human genome
207
505260
2000
e de fapt o porțiune unică a genomului uman
08:27
that we spotted down on glass.
208
507260
2000
pe care am identificat-o pe sticlă.
08:29
This has roughly 60,000 elements on it,
209
509260
3000
Asta are aprox. 60.000 de elemente pe ea,
08:32
so we repeatedly measure various genes
210
512260
3000
aşa că măsurăm repetat diferite gene
08:35
of the 25,000 genes in the genome.
211
515260
2000
dintre cele 25.000 de gene aflate în genom.
08:37
And when we take a sample and we hybridize it to it,
212
517260
3000
Şi când luăm un eşantion şi îl hibridizăm,
08:40
we get a unique fingerprint, if you will,
213
520260
2000
obţinem o amprentă cantitativă unică
08:42
quantitatively of what genes are turned on in that sample.
214
522260
3000
a genelor activate în acel eşantion.
08:45
Now we do this over and over again,
215
525260
2000
Repetăm
08:47
this process for any given brain.
216
527260
3000
acest proces pentru fiecare creier.
08:50
We're taking over a thousand samples for each brain.
217
530260
3000
Luăm peste o mie de eşantioane pentru fiecare creier.
08:53
This area shown here is an area called the hippocampus.
218
533260
3000
Zona arătată aici e numită hipocampus
08:56
It's involved in learning and memory.
219
536260
2000
E implicată în învăţare şi memorare.
08:58
And it contributes to about 70 samples
220
538260
3000
Corespunde la cca 70 de mostre
09:01
of those thousand samples.
221
541260
2000
din cele o mie de eşantioane.
09:03
So each sample gets us about 50,000 data points
222
543260
4000
Fiecare eşantion ne dă cca 50.000 de puncte de date
09:07
with repeat measurements, a thousand samples.
223
547260
3000
cu măsurări repetate, o mie de eşantioane.
09:10
So roughly, we have 50 million data points
224
550260
2000
Deci, în mare, avem 50 de milioane de puncte de date
09:12
for a given human brain.
225
552260
2000
pentru fiecare creier.
09:14
We've done right now
226
554260
2000
Tocmai am adunat date
09:16
two human brains-worth of data.
227
556260
2000
pentru două creiere umane.
09:18
We've put all of that together
228
558260
2000
Le-am pus pe toate la un loc
09:20
into one thing,
229
560260
2000
într-o sigură bază de date.
09:22
and I'll show you what that synthesis looks like.
230
562260
2000
O să vă arăt sinteza.
09:24
It's basically a large data set of information
231
564260
3000
E practic un mare set de date
09:27
that's all freely available to any scientist around the world.
232
567260
3000
disponibil gratuit pentru orice om de ştiinţă din lume.
09:30
They don't even have to log in to come use this tool,
233
570260
3000
Nici măcar nu trebuie să se logheze pentru a folosi acest instrument,
09:33
mine this data, find interesting things out with this.
234
573260
4000
să exploreze baza de date, să găsească lucruri interesante cu ea.
09:37
So here's the modalities that we put together.
235
577260
3000
Iată modalităţile pe care le-am alcătuit
09:40
You'll start to recognize these things from what we've collected before.
236
580260
3000
Veţi începe să recunoaşteţi ce am colectat înainte.
09:43
Here's the MR. It provides the framework.
237
583260
2000
Iată RMN-ul care asigură cadrul.
09:45
There's an operator side on the right that allows you to turn,
238
585260
3000
Un meniu de operare pe dreapta vă permite să rotiţi,
09:48
it allows you to zoom in,
239
588260
2000
să măriţi imaginea,
09:50
it allows you to highlight individual structures.
240
590260
3000
să marcaţi structuri individuale.
09:53
But most importantly,
241
593260
2000
Dar, cel mai important,
09:55
we're now mapping into this anatomic framework,
242
595260
3000
această structură anatomică
09:58
which is a common framework for people to understand where genes are turned on.
243
598260
3000
e un cadru de referință pentru a înţelege care gene sunt activate.
10:01
So the red levels
244
601260
2000
Astfel nivelele roşii
10:03
are where a gene is turned on to a great degree.
245
603260
2000
sunt locurile unde o genă e activată în mare măsură.
10:05
Green is the sort of cool areas where it's not turned on.
246
605260
3000
Verzi sunt zonele răcoroase unde nu e activată.
10:08
And each gene gives us a fingerprint.
247
608260
2000
Fiecare genă ne dă o amprentă.
10:10
And remember that we've assayed all the 25,000 genes in the genome
248
610260
5000
Reţineţi că am analizat toate 25.000 gene din genom
10:15
and have all of that data available.
249
615260
4000
şi avem toate datele disponibile.
10:19
So what can scientists learn about this data?
250
619260
2000
Deci ce pot afla cercetătorii din aceste date?
10:21
We're just starting to look at this data ourselves.
251
621260
3000
Noi înşine abia începem să examinăm aceste date.
10:24
There's some basic things that you would want to understand.
252
624260
3000
Sunt câteva aspecte de bază pe care aţi dori să le înţelegeţi.
10:27
Two great examples are drugs,
253
627260
2000
Două exemple bune sunt medicamentele
10:29
Prozac and Wellbutrin.
254
629260
2000
Prozac şi Wellbutrin,
10:31
These are commonly prescribed antidepressants.
255
631260
3000
antidepresive prescrise în mod curent.
10:34
Now remember, we're assaying genes.
256
634260
2000
Reţineţi că analizăm gene.
10:36
Genes send the instructions to make proteins.
257
636260
3000
Genele trimit instrucţiunile pentru asamblarea proteinelor.
10:39
Proteins are targets for drugs.
258
639260
2000
Proteinele sunt ţinte pentru medicamente.
10:41
So drugs bind to proteins
259
641260
2000
Astfel medicamentele se leagă de proteine
10:43
and either turn them off, etc.
260
643260
2000
şi fie le dezactivează, etc.
10:45
So if you want to understand the action of drugs,
261
645260
2000
Deci, dacă vreţi să înţelegeţi acţiunea medicamentelor,
10:47
you want to understand how they're acting in the ways you want them to,
262
647260
3000
vreţi să înţelegeţi modurile în care doriţi să acționeze
10:50
and also in the ways you don't want them to.
263
650260
2000
şi, de asemenea, cele în care nu doriţi să acționeze.
10:52
In the side effect profile, etc.,
264
652260
2000
În profilul de efecte secundare, etc.,
10:54
you want to see where those genes are turned on.
265
654260
2000
vreţi să vedeţi unde sunt activate acele gene.
10:56
And for the first time, we can actually do that.
266
656260
2000
Şi pentru prima oară putem într-adevăr vedea.
10:58
We can do that in multiple individuals that we've assayed too.
267
658260
3000
Putem vedea din eșantioanele pe care le-am examinat.
11:01
So now we can look throughout the brain.
268
661260
3000
Acum ne putem uita în tot creierul.
11:04
We can see this unique fingerprint.
269
664260
2000
Putem vedea această amprentă unică.
11:06
And we get confirmation.
270
666260
2000
Şi obţinem confirmarea.
11:08
We get confirmation that, indeed, the gene is turned on --
271
668260
3000
Obţinem confirmarea că, într-adevăr, gena e activată --
11:11
for something like Prozac,
272
671260
2000
pentru ceva ca Prozac,
11:13
in serotonergic structures, things that are already known be affected --
273
673260
3000
în structuri serotonergice, despre care se știe deja că sunt afectate--
11:16
but we also get to see the whole thing.
274
676260
2000
dar reuşim, de asemenea, să vedem întregul.
11:18
We also get to see areas that no one has ever looked at before,
275
678260
2000
Vedem și zone la care nimeni nu s-a mai uitat vreodată
11:20
and we see these genes turned on there.
276
680260
2000
şi vedem aceste gene activate acolo.
11:22
It's as interesting a side effect as it could be.
277
682260
3000
E un beneficiu secundar din cele mai interesante.
11:25
One other thing you can do with such a thing
278
685260
2000
Altceva ce poţi face cu acest sistem,
11:27
is you can, because it's a pattern matching exercise,
279
687260
3000
pentru că e un exerciţiu de potrivire a șabloanelor,
11:30
because there's unique fingerprint,
280
690260
2000
pentru că e o amprentă unică,
11:32
we can actually scan through the entire genome
281
692260
2000
putem scana întregul genom
11:34
and find other proteins
282
694260
2000
şi putem găsi alte proteine
11:36
that show a similar fingerprint.
283
696260
2000
care prezintă o amprentă asemănătoare.
11:38
So if you're in drug discovery, for example,
284
698260
3000
Dacă lucrezi în cercetare farmaceutică, de pildă,
11:41
you can go through
285
701260
2000
poţi parcurge
11:43
an entire listing of what the genome has on offer
286
703260
2000
o listă întreagă de caracteristici oferite de genom
11:45
to find perhaps better drug targets and optimize.
287
705260
4000
pentru a găsi, eventual, ţinte mai precise pentru medicamente în vederea optimizării.
11:49
Most of you are probably familiar
288
709260
2000
Cei mai mulţi aţi auzit probabil
11:51
with genome-wide association studies
289
711260
2000
de studiile de asociere la nivelul întregului genom,
11:53
in the form of people covering in the news
290
713260
3000
de la ştiri
11:56
saying, "Scientists have recently discovered the gene or genes
291
716260
3000
unde se spune "S-a descoperit recent gena sau genele
11:59
which affect X."
292
719260
2000
care afectează X."
12:01
And so these kinds of studies
293
721260
2000
Astfel de studii
12:03
are routinely published by scientists
294
723260
2000
sunt publicate curent de oameni de ştiinţă
12:05
and they're great. They analyze large populations.
295
725260
2000
şi sunt excepţionale. Analizează populaţii mari.
12:07
They look at their entire genomes,
296
727260
2000
Analizează genoame întregi
12:09
and they try to find hot spots of activity
297
729260
2000
şi încearcă să identifice puncte fierbinţi de activitate
12:11
that are linked causally to genes.
298
731260
3000
care au o legătură cauzală cu genele.
12:14
But what you get out of such an exercise
299
734260
2000
Însă în urma unui asemenea exerciţiu se obţine
12:16
is simply a list of genes.
300
736260
2000
doar o listă de gene.
12:18
It tells you the what, but it doesn't tell you the where.
301
738260
3000
Afli ce, dar nu afli unde.
12:21
And so it's very important for those researchers
302
741260
3000
De aceea e foarte important pentru acei cercetători
12:24
that we've created this resource.
303
744260
2000
că am creat această referință.
12:26
Now they can come in
304
746260
2000
Acum ei pot accesa
12:28
and they can start to get clues about activity.
305
748260
2000
și obțne indicii despre activitate.
12:30
They can start to look at common pathways --
306
750260
2000
Pot începe să analizeze trasee comune --
12:32
other things that they simply haven't been able to do before.
307
752260
3000
căi noi pe care nu le-au avut la dispoziţie până acum.
12:36
So I think this audience in particular
308
756260
3000
Cred că acest public în special
12:39
can understand the importance of individuality.
309
759260
3000
poate înţelege importanţa individualităţii.
12:42
And I think every human,
310
762260
2000
Fiecare din noi
12:44
we all have different genetic backgrounds,
311
764260
4000
avem descendențe genetice diferite,
12:48
we all have lived separate lives.
312
768260
2000
am trăit vieți distincte.
12:50
But the fact is
313
770260
2000
Dar de fapt
12:52
our genomes are greater than 99 percent similar.
314
772260
3000
genoamele noastre sunt peste 99% similare.
12:55
We're similar at the genetic level.
315
775260
3000
Suntem foarte asemănători la nivel genetic.
12:58
And what we're finding
316
778260
2000
Şi descoperim
13:00
is actually, even at the brain biochemical level,
317
780260
2000
că şi la nivelul biochimic cerebral
13:02
we are quite similar.
318
782260
2000
suntem foarte asemănători.
13:04
And so this shows it's not 99 percent,
319
784260
2000
Vedem aici că nu e o corespondenţă de 99%,
13:06
but it's roughly 90 percent correspondence
320
786260
2000
ci de aprox. 90%
13:08
at a reasonable cutoff,
321
788260
3000
o estimare rezonabilă.
13:11
so everything in the cloud is roughly correlated.
322
791260
2000
Tot ce se găseşte în nor e în mare corelat.
13:13
And then we find some outliers,
323
793260
2000
Găsim și nişte excepții exterioare,
13:15
some things that lie beyond the cloud.
324
795260
3000
elemente care se află în afara norului.
13:18
And those genes are interesting,
325
798260
2000
Acele gene sunt interesante,
13:20
but they're very subtle.
326
800260
2000
dar sunt foarte subtile.
13:22
So I think it's an important message
327
802260
3000
Astfel cred că există un mesaj important
13:25
to take home today
328
805260
2000
de luat acasă azi:
13:27
that even though we celebrate all of our differences,
329
807260
3000
chiar dacă salutăm toate diferenţierile noastre,
13:30
we are quite similar
330
810260
2000
suntem destul de asemănători
13:32
even at the brain level.
331
812260
2000
şi la nivelul creierului.
13:34
Now what do those differences look like?
332
814260
2000
Cum arată acele diferenţe?
13:36
This is an example of a study that we did
333
816260
2000
Acesta e un exemplu de studiu pe care l-am făcut
13:38
to follow up and see what exactly those differences were --
334
818260
2000
de-a urmări şi vedea exact acele diferenţe --
13:40
and they're quite subtle.
335
820260
2000
diferențele sunt foarte subtile.
13:42
These are things where genes are turned on in an individual cell type.
336
822260
4000
Astea sunt locuri unde genele sunt activate într-un tip individual de celulă.
13:46
These are two genes that we found as good examples.
337
826260
3000
Astea sunt două gene pe care le-am găsit ca exemple bune.
13:49
One is called RELN -- it's involved in early developmental cues.
338
829260
3000
Una se numeşte RELN. E implicată în implementarea dezvoltării timpurii.
13:52
DISC1 is a gene
339
832260
2000
DISC1 e o genă
13:54
that's deleted in schizophrenia.
340
834260
2000
care e ştearsă în schizofrenie.
13:56
These aren't schizophrenic individuals,
341
836260
2000
Aceştia nu sunt indivizi schizofreni,
13:58
but they do show some population variation.
342
838260
3000
dar prezintă o oarecare variaţie a populaţiei.
14:01
And so what you're looking at here
343
841260
2000
Ceea ce vedeţi aici
14:03
in donor one and donor four,
344
843260
2000
la donatorul 1 şi 4,
14:05
which are the exceptions to the other two,
345
845260
2000
care sunt excepţiile față de ceilalţi doi,
14:07
that genes are being turned on
346
847260
2000
este că genele sunt activate
14:09
in a very specific subset of cells.
347
849260
2000
într-un subset de celule foarte specific.
14:11
It's this dark purple precipitate within the cell
348
851260
3000
Acest precipitat violet din interiorul celulei
14:14
that's telling us a gene is turned on there.
349
854260
3000
ne spune că o genă e activată acolo.
14:17
Whether or not that's due
350
857260
2000
Dacă asta se datorează sau nu
14:19
to an individual's genetic background or their experiences,
351
859260
2000
fondului genetic sau experienţelor individului
14:21
we don't know.
352
861260
2000
nu ştim.
14:23
Those kinds of studies require much larger populations.
353
863260
3000
Aceste tipuri de studii necesită populaţii mult mai mari.
14:28
So I'm going to leave you with a final note
354
868260
2000
Aşa că o să vă las cu o notă finală
14:30
about the complexity of the brain
355
870260
3000
despre complexitatea creierului
14:33
and how much more we have to go.
356
873260
2000
şi cât de mult mai avem de parcurs.
14:35
I think these resources are incredibly valuable.
357
875260
2000
Cred că aceste resurse sunt incredibil de valoroase.
14:37
They give researchers a handle
358
877260
2000
Ele dau cercetătorilor un sprijin
14:39
on where to go.
359
879260
2000
în a şti încotro să meargă.
14:41
But we only looked at a handful of individuals at this point.
360
881260
3000
Ne-am uitat doar la câţiva indivizi până în prezent.
14:44
We're certainly going to be looking at more.
361
884260
2000
Cu siguranţă ne vom uita la mai mulţi
14:46
I'll just close by saying
362
886260
2000
Închei prin a spune doar
14:48
that the tools are there,
363
888260
2000
că instrumentele le avem,
14:50
and this is truly an unexplored, undiscovered continent.
364
890260
4000
iar acesta e cu adevărat un continent neexplorat, nedescoperit.
14:54
This is the new frontier, if you will.
365
894260
4000
Asta e noua frontieră, dacă doriţi.
14:58
And so for those who are undaunted,
366
898260
2000
Deci, pentru cei curioși
15:00
but humbled by the complexity of the brain,
367
900260
2000
dar descurajaţi de complexitatea creierului,
15:02
the future awaits.
368
902260
2000
viitorul îi aşteaptă.
15:04
Thanks.
369
904260
2000
Mulţumesc.
15:06
(Applause)
370
906260
9000
(Aplauze)

Original video on YouTube.com
Despre acest site

Acest site vă va prezenta videoclipuri de pe YouTube care sunt utile pentru a învăța limba engleză. Veți vedea lecții de engleză predate de profesori de top din întreaga lume. Faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză afișate pe fiecare pagină video pentru a reda videoclipul de acolo. Subtitrările se derulează în sincron cu redarea videoclipului. Dacă aveți comentarii sau solicitări, vă rugăm să ne contactați folosind acest formular de contact.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7