Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness

Sheila Nirenberg: Körlüğü tedavi edecek protez bir göz

Çeviri: ibrahim kuru Gözden geçirme: Meric Aydonat

I study how the brain processes

Beynin bilgiyi nasıl

information. That is, how it takes

işlediğini araştırıyorum. Yani

information in from the outside world, and

beynin dış dünyadan bilgiyi alıp

converts it into patterns of electrical activity,

bunu nasıl elektriksel aktivite dizilerine çevirdiğini,

and then how it uses those patterns

ve bu dizileri bişeyler yapmak için

to allow you to do things --

nasıl kullandığını araştırıyorum --

to see, hear, to reach for an object.

--görmek, duymak, bir nesneye uzanmak gibi.

So I'm really a basic scientist, not

Ben gerçekten sade bir bilimciyim,

a clinician, but in the last year and a half

klinisyen değilim, fakat ,

I've started to switch over, to use what

protez cihazlar üretme amacıyla

we've been learning about these patterns

bu aktivite dizileri hakkında öğrendiklerimi kullanmak için

of activity to develop prosthetic devices,

son bir buçuk sene içerisinde değişmeye başladım

and what I wanted to do today is show you

ve bu gün yapmak istediğim

an example of this.

bunun bir örneğini size göstermek.

It's really our first foray into this.

Bu gerçekten ilk deneysel girişimimiz.

It's the development of a prosthetic device

Bu görme engelliliği tedavi etmek için

for treating blindness.

protez bir cihazın geliştirilmesi.

So let me start in on that problem.

Problemi anlatayım.

There are 10 million people in the U.S.

Amerika'da 10 milyon,

and many more worldwide who are blind

tüm dünyada ise bundan çok daha fazla

or are facing blindness due to diseases

görme engelli, sarı nokta hastalığı gibi

of the retina, diseases like

retina hastalıkları yüzünden

macular degeneration, and there's little

görememekte ve onlar için

that can be done for them.

yapılabilecek pek bir şey yok.

There are some drug treatments, but

Bazı ilaç tedavileri var,

they're only effective on a small fraction

fakat bunlar nüfusun çok az bir kısmında

of the population. And so, for the vast

yararlı olabiliyor. Bu yüzden

majority of patients, their best hope for

hastaların çoğu için tekrar görebilme

regaining sight is through prosthetic devices.

umutlarının en büyüğü protez aygıtlarda.

The problem is that current prosthetics

Sorun ise halihazırdaki protez cihazlar

don't work very well. They're still very

iyi çalışmıyorlar. Sağlayabildikleri görüş

limited in the vision that they can provide.

hâlâ oldukça sınırlı.

And so, you know, for example, with these

Bu cihazlarla parlak ışıklar gibi

devices, patients can see simple things

basit şeyleri ve yüksek zıtlığa sahip

like bright lights and high contrast edges,

kenarları görmek mümkün,

not very much more, so nothing close

fakat normal görüşe yakın

to normal vision has been possible.

bir görüş mümkün değil.

So what I'm going to tell you about today

Bu gün size uzun zamandır üzerinde çalıştığımız

is a device that we've been working on

ve bu konuda bir fark yaratma potansiyeline

that I think has the potential to make

sahip bir cihazdan bahsedeceğim,

a difference, to be much more effective,

bu cihaz çok daha etkili

and what I wanted to do is show you

ve size nasıl çalıştığını göstermek

how it works. Okay, so let me back up a

istiyorum. Tamam, şimdi biraz

little bit and show you how a normal retina

normal retinanın nasıl çalıştığına bakalım

works first so you can see the problem

ki çözmeye çalıştığımız

that we were trying to solve.

problemi görün.

Here you have a retina.

İşte retina.

So you have an image, a retina, and a brain.

Burada bir resim, retina ve beyin var.

So when you look at something, like this image

Bir şeye baktığınızda

of this baby's face, it goes into your eye

buradaki bebek yüzü gibi bir resime mesela,

and it lands on your retina, on the front-end

resimden yansıyan ışık gözünüzde retinaya düşüyor,

cells here, the photoreceptors.

ve burada ön-yüz hücrelerine, fotoreseptörlere düşüyor.

Then what happens is the retinal circuitry,

Sonra retinal devre,

the middle part, goes to work on it,

orta kısım, fotoreseptörlerden gelen

and what it does is it performs operations

veri üzerinde işlemler uyguluyor,

on it, it extracts information from it, and it

bu verideki bilgiyi çıkarıyor

converts that information into a code.

ve o bilgiyi koda dönüştürüyor.

And the code is in the form of these patterns

Ve kod beyine gönderilen

of electrical pulses that get sent

elektrik darbeleri örüntüsü formunda,

up to the brain, and so the key thing is

yani önemli olan görüntü

that the image ultimately gets converted

sonuçta bir koda dönüştürülüyor.

into a code. And when I say code,

Ve kod dediğimde, mecazi olarak değil

I do literally mean code.

tam anlamıyla koddan bahsediyorum.

Like this pattern of pulses here actually means "baby's face,"

Mesela bu darbe dizileri aslında "bebek yüzü" anlamına geliyor

and so when the brain gets this pattern

ve beyin bu darbe dizilerini aldığında,

of pulses, it knows that what was out there

orada olanın bir bebeğin

was a baby's face, and if it

yüzü olduğunu anlıyor,

got a different pattern it would know

eğer farklı bir dizi alsaydı

that what was out there was, say, a dog,

aldığı diziye göre orada olanın, atıyorum, bir köpek

or another pattern would be a house.

veya bir ev olduğunu anlayabilirdi.

Anyway, you get the idea.

Herneyse, fikri anladınız.

And, of course, in real life, it's all dynamic,

Ve tabi ki, gerçek hayatta, herşey dinamik,

meaning that it's changing all the time,

yani herşey sürekli değişiyor,

so the patterns of pulses are changing

darbe dizileri de sürekli değişiyor,

all the time because the world you're

çünkü izlediğiniz dünya da

looking at is changing all the time too.

sürekli değişiyor.

So, you know, it's sort of a complicated

Gördüğünüz gibi karmaşık bir problem.

thing. You have these patterns of pulses

Her milisaniyede gözünüzden çıkarak

coming out of your eye every millisecond

beyninize giden ve beyninize o an ne gördüğünü

telling your brain what it is that you're seeing.

bildiren bu darbe dizileri var.

So what happens when a person

Peki sağlıklı bir insan

gets a retinal degenerative disease like

maküler dejenerasyon gibi retinal

macular degeneration? What happens is

dejeneratif bir hastalık geçirdiğinde ne olur?

is that, the front-end cells die,

Önyüz hücreleri ölür,

the photoreceptors die, and over time,

fotoreseptörler ölür ve zamanla

all the cells and the circuits that are

bütün hücreler ve bunları birbirine

connected to them, they die too.

bağlayan devreler de ölür.

Until the only things that you have left

Sonunda elinizde tek kalan

are these cells here, the output cells,

beyine sinyalleri gönderen

the ones that send the signals to the brain,

buradaki çıkış hücreleridir,

but because of all that degeneration

fakat bütün bu dejenerasyon sebebiyle

they aren't sending any signals anymore.

onlarda artık sinyal gönderemezler.

They aren't getting any input, so

Çünkü hiçbir girdi alamazlar,

the person's brain no longer gets

yani artık bu kişinin beyni

any visual information --

hiçbir görsel veri alamamaktadır --

that is, he or she is blind.

yani kişi artık bir görme engellidir.

So, a solution to the problem, then,

Şimdi bu probleme bir çözüm,

would be to build a device that could mimic

retina çıkış hücrelerine sinyal gönderecek

the actions of that front-end circuitry

ön-yüz devresinin yaptığı işi taklit edecek

and send signals to the retina's output cells,

bir aygıt geliştirmektir, böylece retina çıkış hücreleri

and they can go back to doing their

kendi normal görevleri olan

normal job of sending signals to the brain.

beyne sinyal gönderme işini yapabilirler.

So this is what we've been working on,

Bu üzerinde çalıştığımız konuydu

and this is what our prosthetic does.

ve protez cihazımızın yaptığı iş de buydu.

So it consists of two parts, what we call

Cihaz iki parçadan oluşuyor,

an encoder and a transducer.

birisi kodlayıcı diğeri ise dönüştürücü.

And so the encoder does just

Kodlayıcı tam olarak

what I was saying: it mimics the actions

biraz önce söylediğim şeyi yapıyor.

of the front-end circuitry -- so it takes images

ön-yüz devresinin yaptıklarını taklit ediyor --

in and converts them into the retina's code.

görüntüyü alıyor ve bunu retinanın koduna dönüştürüyor.

And then the transducer then makes the

Ardından dönüştürücü çıkış hücrelerinin

output cells send the code on up

kodu beyine iletmesini sağlıyor,

to the brain, and the result is

ve böylece normal retinal

a retinal prosthetic that can produce

çıkış üretebilen retinal bir

normal retinal output.

protez elde etmiş oluyoruz.

So a completely blind retina,

Böylece tamamen kör bir retina,

even one with no front-end circuitry at all,

hiç önyüz devresi olmasa dahi,

no photoreceptors,

hiç bir fototoreseptörü olmasa dahi,

can now send out normal signals,

beynin anlayabileceği normal sinyaller

signals that the brain can understand.

üretip beyine gönderebilecek hale geliyor.

So no other device has been able

Şimdiye kadar hiç bir cihaz

to do this.

bunu yapamamıştı.

Okay, so I just want to take

Tamam, kodlayıcı ve ne yaptığı

a sentence or two to say something about

hakkında bir iki söz etmek istiyorum,

the encoder and what it's doing, because

çünkü bu, işin gerçekten

it's really the key part and it's

önemli bir parçası,

sort of interesting and kind of cool.

ilginç ve harika.

I'm not sure "cool" is really the right word, but

'Harika' kelimesi burda tam doğru kullanılmamış olabilir,

you know what I mean.

fakat siz ne demek istediğimi anladınız.

So what it's doing is, it's replacing

Kodlayıcı elektronik çiplerin üzerinde gerçekleyebileceğimiz

the retinal circuitry, really the guts of

matematiksel formülleri kullanarak

the retinal circuitry, with a set of equations,

retinal devrenin yerine geçiyor,

a set of equations that we can implement

gerçekten retinal devrenin tam kalbinin

on a chip. So it's just math.

yerine geçiyor. Yani sadece matematik.

In other words, we're not literally replacing

Bir başka deyişle retinanın bileşenlerini

the components of the retina.

gerçekten değiştiriyor değiliz.

It's not like we're making a little mini-device

Her farklı hücre tipi için minik

for each of the different cell types.

farklı aygıt yapıyor değiliz.

We've just abstracted what the

Sadece retinanın yaptıklarını

retina's doing with a set of equations.

matematiksel formüllerle özetliyoruz.

And so, in a way, the equations are serving

Ve böylece, bir manada bu eşitlikler, kod kitabına

as sort of a codebook. An image comes in,

benzer bir görev görüyor. Bir görüntü geliyor,

goes through the set of equations,

bazı eşitliklerden geçiyor,

and out comes streams of electrical pulses,

ve buradan aynen normal bir retinanın üreteceği şekilde

just like a normal retina would produce.

elektrik darbe dizileri çıkıyor.

Now let me put my money

Şimdi biraz laf yerine iş yapalım

where my mouth is and show you that

ve gerçekten de normal çıkış üretebildiğimizi

we can actually produce normal output,

gösterip, bunun sonuçlarının

and what the implications of this are.

neler olabileceğinden bahsedelim.

Here are three sets of

Burada üç çıkış dizisi

firing patterns. The top one is from

kümesi var. En üstte olan normal bir

a normal animal, the middle one is from

hayvandan alınmış, ortadaki ise burada anlattığımız

a blind animal that's been treated with

kodlayıcı-dönüştürücü ile tedavi edilmiş

this encoder-transducer device, and the

kör bir hayvandan alınmış,

bottom one is from a blind animal treated

en alttaki ise standart protez tedavisi uygulanmış

with a standard prosthetic.

kör bir hayvandan alınmış.

So the bottom one is the state-of-the-art

Yani en alttaki dizi kümesi, kodlayıcı olmadan

device that's out there right now, which is

sadece ışık sensörlerinden oluşan ve şu an bulunabilecek

basically made up of light detectors,

son teknoloji ile elde edebileceğiniz

but no encoder. So what we did was we

durumu gösteriyor. Bizim yaptığımız ise

presented movies of everyday things --

günlük hayatta gördüğümüz şeylerin --

people, babies, park benches,

insanların, bebeklerin, park banklarının

you know, regular things happening -- and

ve bunun gibi sıradan şeylerin görüntülerini

we recorded the responses from the retinas

bu üç grup hayvana gösterip,

of these three groups of animals.

retinalarının tepkilerini kaydetmekti.

Now just to orient you, each box is showing

Sadece bilginiz olsun diye söylüyorum, her kutu

the firing patterns of several cells,

bir çok hücrenin çıkış dizisini gösteriyor,

and just as in the previous slides,

ve önceki slaytlarda olduğu gibi,

each row is a different cell,

her satır farklı bir hucre,

and I just made the pulses a little bit smaller

ve bu uzun datayı gösterebilmek için

and thinner so I could show you

bu dizileri biraz küçültüp

a long stretch of data.

incelttim.

So as you can see, the firing patterns

Gördüğünüz gibi kodlayıcı-dönüştürücü ile

from the blind animal treated with

tedavi edilmiş kör bir hayvandan alınan

the encoder-transducer really do very

çıkış dizileri normal çıkış dizilerine

closely match the normal firing patterns --

gerçekten oldukça benziyor --

and it's not perfect, but it's pretty good --

kusursuz değil, fakat oldukça iyi --

and the blind animal treated with

ve standart protez ile tedavi edilmiş

the standard prosthetic,

kör bir hayvandan alınan

the responses really don't.

diziler ise normal dizilere benzemiyor.

And so with the standard method,

Yani standart yöntem ile,

the cells do fire, they just don't fire

hücreler çıkış üretiyor, bu çıkış

in the normal firing patterns because

normal çıkış dizilerine benzemiyor

they don't have the right code.

çünkü doğru kodlar kendilerine gelmiyor.

How important is this?

Bu ne kadar önemli ?

What's the potential impact

Hastanın görebilmesinde

on a patient's ability to see?

bunun potansiyel etkisi nedir ?

So I'm just going to show you one

Şimdi bu soruları kısa bir şekilde cevaplayan

bottom-line experiment that answers this,

bir deney göstereceğim,

and of course I've got a lot of other data,

tabii ki konu ile ilgili başka bir çok veri var,

so if you're interested I'm happy

eğer ilgilenirseniz, fazlasını göstermekten

to show more. So the experiment

memnun olurum. Deneyin adı

is called a reconstruction experiment.

yeniden inşa deneyi.

So what we did is we took a moment

Bu kayıtlardan bir anı seçip

in time from these recordings and asked,

retinanın o an

what was the retina seeing at that moment?

ne gördüğünü sorduk?

Can we reconstruct what the retina

Retinanın o an gördüğü

was seeing from the responses

görüntüyü bu çıkış dizilerinden

from the firing patterns?

çıkartabilir miyiz ?

So, when we did this for responses

Bu deneyi standart metottan

from the standard method and from

ve bizim kodlayıcı-dönüştürücü

our encoder and transducer.

metodumuzdan alınan dizilere

So let me show you, and I'm going to

uyguladığımızda çıkan sonuçları göstereceğim.

start with the standard method first.

Standart yöntem ile başlıyoruz.

So you can see that it's pretty limited,

Gördüğünüz gibi oldukça sınırlı,

and because the firing patterns aren't

ve çıkış dizileri doğru kodda olmadığı için

in the right code, they're very limited in

orada ne olduğu hakkında fikir vermesi

what they can tell you about

açısından oldukça sınırlı.

what's out there. So you can see that

Orada bir şey olduğunu

there's something there, but it's not so clear

görebiliyorsunuz, fakat ne olduğu yeterince belirgin değil,

what that something is, and this just sort of

ve yine ilk başta söylediğime geliyorum,

circles back to what I was saying in the

standart yöntem ile

beginning, that with the standard method,

hastalar yüksek zıtlığa

patients can see high-contrast edges, they

sahip kenarları görebilir,

can see light, but it doesn't easily go

ışığı görebilir, fakat bundan

further than that. So what was

ilerisine gidemez. Peki,

the image? It was a baby's face.

resim neydi ? Bir bebeğin yüzüydü.

So what about with our approach,

Peki bizim yaklaşımımızda ne oldu,

adding the code? And you can see

yani kod kısmını eklediğimizde ?

that it's much better. Not only can you

Gördüğünüz gibi çok daha iyi .

tell that it's a baby's face, but you can

Bir bebeğin yüzü olduğunu söyleyebilmenin ötesinde

tell that it's this baby's face, which is a

bu bebeğin yüzü olduğunu da söyleyebilirsiniz,

really challenging task.

ki bu gerçekten zor bir iş.

So on the left is the encoder

Solda sadece kodlayıcının

alone, and on the right is from an actual

olması durumu gösteriliyor, sağda ise

blind retina, so the encoder and the transducer.

kör bir retina ve kodlayıcı-dönüştürücü olması durumu.

But the key one really is the encoder alone,

Fakat burada gerçekten önemli olan kodlayıcı,

because we can team up the encoder with

çünkü kodlayıcıyı farklı dönüştürücülerle

the different transducer.

birleştirebiliriz.

This is just actually the first one that we tried.

Bu gerçekten ilk denediğimizdi.

I just wanted to say something about the standard method.

Standart metot hakkında bir şey söylemek istiyorum.

When this first came out, it was just a really

Kör bir retinayı yanıt verebilir

exciting thing, the idea that you

hale getirme fikri bile ilk çıktığında

even make a blind retina respond at all.

sadece gerçekten heyecan verici bir fikirdi.

But there was this limiting factor,

Fakat bu sınırlayıcı faktör vardı,

the issue of the code, and how to make

kod meselesi, hücrelerin nasıl daha iyi

the cells respond better,

yanıt verebilir hale getirilip

produce normal responses,

normal yanıtlar oluşturmasının sağlanması,

and so this was our contribution.

işte bu bizim katkımızdı.

Now I just want to wrap up,

Şimdi özetlemek istiyorum,

and as I was mentioning earlier

tabii daha önce de bahsettiğim gibi,

of course I have a lot of other data

eğer ilgileniyorsanız çok fazla veri var,

if you're interested, but I just wanted to give

fakat burada sadece beyin ile

this sort of basic idea

beynin kendi dilinde iletişim kurulabilmesi

of being able to communicate

temel fikrini vermek,

with the brain in its language, and

ve bunu yapabilmenin potansiyel

the potential power of being able to do that.

gücünden bahsetmek istiyorum.

So it's different from the motor prosthetics

Yani durumumuz, iletişimin beyinden

where you're communicating from the brain

aygıta doğru olduğu motor protezlerinden oldukça farklı.

to a device. Here we have to communicate

Burada dış dünyadan beyin ile

from the outside world

iletişim kurup

into the brain and be understood,

beynin bu iletişimi

and be understood by the brain.

anlaması gerekiyor.

And then the last thing I wanted

Son olarak söylemek istediğim şey,

to say, really, is to emphasize

bu fikrin genelleştirilebileceğinin

that the idea generalizes.

altının çizilmesi gerektiğidir.

So the same strategy that we used

Yani retinanın kodunu bulmak için kullandığımız

to find the code for the retina we can also

stratejinin aynısını diğer bölgelerin

use to find the code for other areas,

kodunu bulmak için de kullanabiliriz,

for example, the auditory system and

örneğin, işitme sistemi, ya da

the motor system, so for treating deafness

hareket sistemi için, yani işitme engellilerin

and for motor disorders.

veya felçlilerin tedavisinde kullanabiliriz.

So just the same way that we were able to

Yani aynen retinadaki zarar görmüş devreyi atlayarak

jump over the damaged

retinanın çıkış hücrelerine

circuitry in the retina to get to the retina's

erişebildiğimiz gibi,

output cells, we can jump over the

kulak salyangozundaki

damaged circuitry in the cochlea

zarar görmüş devreyi atlayarak

to get the auditory nerve,

işitme sinirlerine erişebilir,

or jump over damaged areas in the cortex,

beyin kabuğundaki zarar görmüş kısmı atlayarak

in the motor cortex, to bridge the gap

felç sebebiyle oluşmuş

produced by a stroke.

açıklığı kapatabiliriz.

I just want to end with a simple

Şu basit mesajla

message that understanding the code

bitirmek istiyorum: bu kodu anlamak gerçekten,

is really, really important, and if we

gerçekten önemli,

can understand the code,

Eğer bu kodu anlayabilirsek,

the language of the brain, things become

şu an bize imkansız gibi görünen

possible that didn't seem obviously

bir çok şey yapılabilir hale gelecek.

possible before. Thank you.

Teşekkürler.

(Applause)

(Alkışlar)