A new way to study the brain's invisible secrets | Ed Boyden

147,219 views ・ 2016-08-29

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Oğul Can Yurdakul Gözden geçirme: Mehmet Şeker
00:12
Hello, everybody.
0
12904
1405
Herkese merhabalar.
00:14
I brought with me today a baby diaper.
1
14333
2643
Bugün yanımda bir bebek bezi getirdim.
00:18
You'll see why in a second.
2
18793
1722
Sebebini birazdan anlayacaksınız.
00:20
Baby diapers have interesting properties.
3
20539
2010
Bebek bezlerinin ilginç özellikleri var.
00:22
They can swell enormously when you add water to them,
4
22573
2691
Su eklendiğinde inanılmaz derecede şişebilirler, ki bu da
00:25
an experiment done by millions of kids every day.
5
25288
2984
milyonlarca bebek tarafından her gün yapılan bir deney.
00:28
(Laughter)
6
28296
1150
(Gülüşmeler)
00:29
But the reason why
7
29470
1494
Fakat bunun sebebi
00:30
is that they're designed in a very clever way.
8
30988
2190
çok akıllıca tasarlanmış olmaları.
00:33
They're made out of a thing called a swellable material.
9
33202
2635
Şişebilir malzeme denen bir şeyden yapılmışlar.
00:35
It's a special kind of material that, when you add water,
10
35861
2737
Su eklediğiniz zaman şişerek hacmini
00:38
it will swell up enormously,
11
38622
1430
belki de bin katına kadar arttırabilen
00:40
maybe a thousand times in volume.
12
40076
2166
özel bir madde.
00:42
And this is a very useful, industrial kind of polymer.
13
42266
3236
Bu da çok güçlü endüstriyel türden bir polimer.
00:45
But what we're trying to do in my group at MIT
14
45819
2526
Fakat bizim, MIT'deki grubumla yapmaya çalıştığımız,
00:48
is to figure out if we can do something similar to the brain.
15
48369
3213
buna benzer bir şeyi insan beynine yapıp yapamayacağımızı bulmak.
00:51
Can we make it bigger,
16
51606
1159
Beynin içine bakabileceğimiz,
00:52
big enough that you can peer inside
17
52789
1678
beynin yapıtaşları olan biyomolekülleri ve
00:54
and see all the tiny building blocks, the biomolecules,
18
54481
2628
üç boyutta nasıl düzenlendiklerini görebilecek,
00:57
how they're organized in three dimensions,
19
57133
2151
beynin yapısını, hatta temel gerçekliğini
00:59
the structure, the ground truth structure of the brain, if you will?
20
59308
3485
görebileceğimiz kadar büyütebilir miyiz?
01:02
If we could get that,
21
62817
1158
Eğer bunu başarabilirsek
01:03
maybe we could have a better understanding of how the brain is organized
22
63999
3509
beynin düşünce, duygu, eylem ve his üretmek üzere
01:07
to yield thoughts and emotions
23
67532
1659
nasıl düzenlendiğini belki de daha iyi anlayabiliriz.
01:09
and actions and sensations.
24
69215
1719
01:10
Maybe we could try to pinpoint the exact changes in the brain
25
70958
3415
Belki de, neyin gerçekten sebep olduğunu ve
01:14
that result in diseases,
26
74397
1776
kökenini bilmediğimiz,
01:16
diseases like Alzheimer's and epilepsy and Parkinson's,
27
76197
3212
Alzheimer, epilepsi, Parkinson gibi
01:19
for which there are few treatments, much less cures,
28
79433
2578
çok az tedavi ve çok daha az
01:22
and for which, very often, we don't know the cause or the origins
29
82035
3617
kalıcı çareleri olan hastalıklara
sebep olan değişimleri tespit edebiliriz.
01:25
and what's really causing them to occur.
30
85676
2135
01:28
Now, our group at MIT
31
88613
1740
MIT'deki grubumuz,
01:30
is trying to take a different point of view
32
90377
2686
nörobilimin son yüzyılda sahip olduğundan
01:33
from the way neuroscience has been done over the last hundred years.
33
93087
3230
daha farklı bir bakış açısı geliştirmeye çalışıyor.
01:36
We're designers. We're inventors.
34
96341
1579
Bizler tasarımcıyız. Mucidiz.
01:37
We're trying to figure out how to build technologies
35
97944
2544
Beyni incelememizi ve onarmamızı sağlayacak
yeni teknolojiler üretmeye çalışıyoruz.
01:40
that let us look at and repair the brain.
36
100512
2456
01:42
And the reason is,
37
102992
1151
Bunun sebebi de
01:44
the brain is incredibly, incredibly complicated.
38
104167
2801
beynin inanılmaz derecede karmaşık olması.
01:47
So what we've learned over the first century of neuroscience
39
107484
2887
Nörobilimin ilk yüzyılı boyunca beynin,
son derece özelleşmiş ve karmaşık geometriye sahip,
01:50
is that the brain is a very complicated network,
40
110395
2303
01:52
made out of very specialized cells called neurons
41
112722
2480
üzerinden akım geçen nöron adı verilen hücrelerden oluşmuş
01:55
with very complex geometries,
42
115226
1667
01:56
and electrical currents will flow through these complexly shaped neurons.
43
116917
4237
karmaşık bir ağ olduğunu öğrendik.
02:01
Furthermore, neurons are connected in networks.
44
121653
2784
Yani nöronlar bu ağ içinde bağlantılılar.
02:04
They're connected by little junctions called synapses that exchange chemicals
45
124461
3835
Nöronların birbirleriyle konuşmasını
kimyasallar yardımıyla sağlayan
02:08
and allow the neurons to talk to each other.
46
128320
2218
"sinaps"larla birbirlerine bağlılar.
02:10
The density of the brain is incredible.
47
130562
1940
Şimdi, beynin yoğunluğu inanılmaz.
02:12
In a cubic millimeter of your brain,
48
132526
2307
Beyninizin bir milimetrekübünde
02:14
there are about 100,000 of these neurons
49
134857
2457
bu nöronlardan yaklaşık 100.000 tane
02:17
and maybe a billion of those connections.
50
137338
2517
ve belki de milyarlarca bu bağlantılardan var.
02:20
But it's worse.
51
140887
1382
Ama durum daha da vahim.
02:22
So, if you could zoom in to a neuron,
52
142293
2305
Diyelim ki bir nörona çok yakından bakabiliyoruz
02:24
and, of course, this is just our artist's rendition of it.
53
144622
2750
ve tabii ki burada görünen sanatsal bir temsil.
Göreceğiniz şey, karmaşık 3 boyutlu yapılara sahip nano boyutlarda
02:27
What you would see are thousands and thousands of kinds of biomolecules,
54
147396
4207
binlerce biyomolekül olurdu.
02:31
little nanoscale machines organized in complex, 3D patterns,
55
151627
4400
Bunlar o elektrik sinyallerini ve kimyasal alışverişleri
02:36
and together they mediate those electrical pulses,
56
156051
2628
kontrol ederek nöronların birlikte çalışmasını,
02:38
those chemical exchanges that allow neurons to work together
57
158703
3937
dolayısıyla düşünce, duygu ve benzeri şeyleri üretmelerini sağlıyorlar.
02:42
to generate things like thoughts and feelings and so forth.
58
162664
3669
02:46
Now, we don't know how the neurons in the brain are organized
59
166357
3764
Şimdi, nöronların beynin içinde nasıl düzenlenip
02:50
to form networks,
60
170145
1174
ağlar oluşturduklarını
02:51
and we don't know how the biomolecules are organized
61
171343
2500
ve nöronların içindeki biyomoleküllerin
02:53
within neurons
62
173867
1174
bu karmaşık, düzenli makineleri
02:55
to form these complex, organized machines.
63
175065
2405
nasıl oluşturduklarını bilmiyoruz.
02:57
If we really want to understand this,
64
177918
1820
Bu durumu anlamak için de
02:59
we're going to need new technologies.
65
179762
1817
yeni teknolojilere ihtiyacımız var.
03:01
But if we could get such maps,
66
181603
1784
Eğer nöronlar ve moleküllerin
03:03
if we could look at the organization of molecules and neurons
67
183411
2943
ve nöronlar ve ağların yapısına bakabilsek,
eğer bakabilmemizi sağlayan haritalarımız olsa,
03:06
and neurons and networks,
68
186378
1566
03:07
maybe we could really understand how the brain conducts information
69
187968
3437
belki de beynin, duyumsal bölgelerden bilgiyi alıp,
03:11
from sensory regions,
70
191429
1167
duygu ve hislerle karıştırıp kararlarımızı ve
03:12
mixes it with emotion and feeling,
71
192620
1736
03:14
and generates our decisions and actions.
72
194380
2394
eylemlerimizi nasıl oluşturduğunu anlayabiliriz.
03:17
Maybe we could pinpoint the exact set of molecular changes that occur
73
197131
3789
Belki de beyindeki bir hastalığa sebep olan
03:20
in a brain disorder.
74
200944
1202
değişikleri tam olarak tespit edebiliriz.
03:22
And once we know how those molecules have changed,
75
202170
2822
Bu moleküllerin ne şekilde değiştiklerini bildiğimizde
03:25
whether they've increased in number or changed in pattern,
76
205016
2780
– sayıları mı artmış, düzenleri mi değişmiş –
03:27
we could use those as targets for new drugs,
77
207820
2939
bu değişimleri yeni ilaçlar için hedef olarak
03:30
for new ways of delivering energy into the brain
78
210783
2271
ya da bunları beyin hastalıklarına sebep olan
03:33
in order to repair the brain computations that are afflicted
79
213078
3880
beyinsel işlemleri onarmak için beyne
03:36
in patients who suffer from brain disorders.
80
216982
2299
enerji sağlamanın yeni yollarını bulmak için kullanabiliriz.
03:39
We've all seen lots of different technologies over the last century
81
219793
3243
Son yüzyıl boyunca bu durumu ele alan
bir sürü farklı teknoloji gördük.
03:43
to try to confront this.
82
223060
1166
03:44
I think we've all seen brain scans
83
224250
1880
Sanırım hepiniz MRI makineleriyle alınmış
03:46
taken using MRI machines.
84
226154
2034
beyin görüntüleri görmüşsünüzdür.
03:48
These, of course, have the great power that they are noninvasive,
85
228212
3347
Bunların en önemli özelliği müdahalesiz olmaları,
03:51
they can be used on living human subjects.
86
231583
2355
yani canlı insanlar üzerinde kullanılabiliyorlar.
03:54
But also, they're spatially crude.
87
234407
2231
Ama aynı zamanda, uzamsal anlamda ilkeller.
03:56
Each of these blobs that you see, or voxels, as they're called,
88
236662
2990
Bu küçük damlacıkların -yani voksellerin- içinde
03:59
can contain millions and millions of neurons.
89
239676
2689
milyonlarca ve milyonlarca nöron olabiliyor.
04:02
So it's not at the level of resolution
90
242389
1850
Yani bizim bilinçli ve güçlü yaratıklar oluşumuza
04:04
where it can pinpoint the molecular changes that occur
91
244263
2538
katkı sağlayan moleküllerdeki
04:06
or the changes in the wiring of these networks
92
246825
2286
ya da nöronların bağlantılarındaki
04:09
that contributes to our ability to be conscious and powerful beings.
93
249135
3946
değişimleri gösterebilecek çözünürlüğe sahip değiller.
04:13
At the other extreme, you have microscopes.
94
253797
3181
Öbür taraftan, mikroskoplar var.
04:17
Microscopes, of course, will use light to look at little tiny things.
95
257002
3295
Mikroskoplar ışığı kullanarak küçük şeyleri görmemizi sağlıyorlar.
04:20
For centuries, they've been used to look at things like bacteria.
96
260321
3075
Yüzyıllarca bakterilere bakmak için kullanıldılar.
04:23
For neuroscience,
97
263420
1151
Nörobilim bakımından da
04:24
microscopes are actually how neurons were discovered in the first place,
98
264595
3412
mikroskoplar, 130 yıl kadar önce nöronların
ilk keşfini sağlayan araçlar.
04:28
about 130 years ago.
99
268031
1292
04:29
But light is fundamentally limited.
100
269347
2318
Ama ışık temelde kısıtlayıcıdır.
04:31
You can't see individual molecules with a regular old microscope.
101
271689
3298
Sıradan bir mikroskopla molekülleri teker teker göremezsiniz.
O küçük bağlantıları göremezsiniz.
04:35
You can't look at these tiny connections.
102
275011
2152
04:37
So if we want to make our ability to see the brain more powerful,
103
277187
3942
O hâlde beyne bakma yetimizi güçlendirmek,
beynin gerçek ve temel yapısını görmek istiyorsak,
04:41
to get down to the ground truth structure,
104
281153
2168
04:43
we're going to need to have even better technologies.
105
283345
3280
elimizdekilerden daha gelişmiş teknolojilere ihtiyacımız olacak.
04:47
My group, a couple years ago, started thinking:
106
287611
2224
Birkaç yıl önce düşünmeye başladık:
04:49
Why don't we do the opposite?
107
289859
1412
Neden tam tersini yapmıyoruz ki?
04:51
If it's so darn complicated to zoom in to the brain,
108
291295
2461
Madem beyne yakından bakmak bu kadar zor,
04:53
why can't we make the brain bigger?
109
293780
1943
niye onu büyütmeyelim ki?
04:56
It initially started
110
296166
1155
Çalışmaya iki yüksek lisans öğrencisiyle başladık:
04:57
with two grad students in my group, Fei Chen and Paul Tillberg.
111
297345
2996
Fei Chen ve Paul Tillberg.
Şimdi başka insanlar da yardımcı oluyorlar.
05:00
Now many others in my group are helping with this process.
112
300365
2720
Bebek bezindeki gibi polimerleri alıp fiziksel olarak
05:03
We decided to try to figure out if we could take polymers,
113
303109
2762
05:05
like the stuff in the baby diaper,
114
305895
1629
beynin içine yerleştirmeye çalışmaya karar verdik.
05:07
and install it physically within the brain.
115
307548
2006
05:09
If we could do it just right, and you add water,
116
309578
2241
Eğer düzgün yapabilirsek,
su eklediğimizde
05:11
you can potentially blow the brain up
117
311843
1835
beyni bir ihtimal şişirip
05:13
to where you could distinguish those tiny biomolecules from each other.
118
313702
3377
içindeki bu biyomolekülleri ayırt edebiliriz.
Bu bağlantıları görerek beyni haritalayabiliriz.
05:17
You would see those connections and get maps of the brain.
119
317103
2870
05:19
This could potentially be quite dramatic.
120
319997
1988
Bu tabii oldukça etkileyici olabilir.
Burada küçük bir deney hazırladık.
05:22
We brought a little demo here.
121
322009
3008
05:25
We got some purified baby diaper material.
122
325538
2575
Bir miktar saf bebek bezi malzememiz var.
05:28
It's much easier just to buy it off the Internet
123
328137
2274
İnternetten almak, bebek bezindeki minicik
05:30
than to extract the few grains that actually occur in these diapers.
124
330435
3475
taneleri ayıklamaktan çok daha kolay.
05:33
I'm going to put just one teaspoon here
125
333934
2225
Bu saflaştırılmış polimerden sadece bir
05:36
of this purified polymer.
126
336706
1794
tatlı kaşığı kadar ekleyeceğim.
05:39
And here we have some water.
127
339270
2152
Burada da bir miktar suyumuz var.
05:41
What we're going to do
128
341446
1162
Şimdi de bu kadar bebek bezi malzemesinin
05:42
is see if this teaspoon of the baby diaper material
129
342632
3011
boyutunun ne kadar artacağını göreceğiz.
05:45
can increase in size.
130
345667
1709
05:48
You're going to see it increase in volume by about a thousandfold
131
348687
3696
Gözlerinizin önünde boyutunun
yaklaşık bin katına çıktığını göreceksiniz.
05:52
before your very eyes.
132
352407
1286
06:01
I could pour much more of this in there,
133
361597
1972
Çok daha fazla ekleyebilirim ama
06:03
but I think you've got the idea
134
363593
1558
sanırım elimizdeki bu minik molekülün
çok ilginç ve doğru kullanabilirsek
06:05
that this is a very, very interesting molecule,
135
365175
2502
06:07
and if can use it in the right way,
136
367701
1912
beyne geçmiş yöntemlerle
06:09
we might be able to really zoom in on the brain
137
369637
2321
bakamadığımız kadar yakından bakma
06:11
in a way that you can't do with past technologies.
138
371982
2594
olanağı sağlayacağını anlamışsınızdır.
06:15
OK. So a little bit of chemistry now.
139
375227
2054
Tamam. Şimdi biraz kimya.
06:17
What's going on in the baby diaper polymer?
140
377305
2442
Bebek bezi polimerinin içinde neler oluyor?
06:19
If you could zoom in,
141
379771
1676
Yakından bakarsak
06:21
it might look something like what you see on the screen.
142
381471
2673
ekrandakine benzer bir şeyler olacaktır.
06:24
Polymers are chains of atoms arranged in long, thin lines.
143
384168
4492
Polimerler uzun ince zincirler hâlinde dizilmiş atomlardır.
06:28
The chains are very tiny,
144
388684
1367
Zincirler çok çok ince,
06:30
about the width of a biomolecule,
145
390075
1864
yaklaşık bir biyomolekül genişliğinde
06:31
and these polymers are really dense.
146
391963
1747
ve bu polimerler son derece yoğun.
06:33
They're separated by distances
147
393734
1500
Birbirlerinden yaklaşık bir biyomolekül
06:35
that are around the size of a biomolecule.
148
395258
2252
genişliğinde mesafelerle ayrılmışlar.
06:37
This is very good
149
397534
1165
Bu da bizim için çok iyi,
06:38
because we could potentially move everything apart in the brain.
150
398723
3041
çünkü beyindeki her şeyi birbirinden uzaklaştırabiliriz.
06:41
If we add water, what will happen is,
151
401788
1848
Su eklediğimizde ise,
06:43
this swellable material is going to absorb the water,
152
403660
2515
şişebilir malzeme suyu emecek,
polimer zincirleri birbirlerinden uzaklaşacak
06:46
the polymer chains will move apart from each other,
153
406199
2400
06:48
and the entire material is going to become bigger.
154
408623
2634
ve bütün malzeme daha büyük hâle gelecek.
06:51
And because these chains are so tiny
155
411615
1814
Bu zincirler de çok küçük olduklarından ve
06:53
and spaced by biomolecular distances,
156
413453
2205
aralarında biyomoleküler mesafeler olduğundan dolayı
06:55
we could potentially blow up the brain
157
415682
2039
beyni şişirip görebileceğimiz kadar
06:57
and make it big enough to see.
158
417745
1633
büyütmemizi sağlayabilirler.
O zaman sıkıntımız şu:
07:00
Here's the mystery, then:
159
420020
1240
07:01
How do we actually make these polymer chains inside the brain
160
421284
3610
Bu polimer molekülleri beynin içine nasıl koyabiliriz ki
bütün biyomolekülleri ayırabilelim?
07:04
so we can move all the biomolecules apart?
161
424918
2239
07:07
If we could do that,
162
427181
1151
Eğer bunu yapabilirsek
07:08
maybe we could get ground truth maps of the brain.
163
428356
2397
belki de beynin temel yapısını haritalayabiliriz.
07:10
We could look at the wiring.
164
430777
1389
Kablolamayı görebiliriz.
İçeri bir göz atıp içerideki molekülleri görebiliriz.
07:12
We can peer inside and see the molecules within.
165
432190
3157
07:15
To explain this, we made some animations
166
435925
2481
Biyomoleküllerin nasıl görünebileceklerini
07:18
where we actually look at, in these artist renderings,
167
438430
2603
ve bizim onların nasıl ayırabileceğimizi açıklayabilmek için
07:21
what biomolecules might look like and how we might separate them.
168
441057
3541
temsili birkaç animasyon hazırladık.
07:24
Step one: what we'd have to do, first of all,
169
444622
2549
Birinci adım:
Öncelikle yapmamız gereken şey,
07:27
is attach every biomolecule, shown in brown here,
170
447195
3389
burada kahverengiyle belirtilmiş her biyomoleküle
07:30
to a little anchor, a little handle.
171
450608
2159
küçük bir kulp, bir çapa eklemek.
07:32
We need to pull the molecules of the brain apart from each other,
172
452791
3095
Beyindeki molekülleri birbirinden uzaklaştırmamız gerekiyor,
07:35
and to do that, we need to have a little handle
173
455910
2326
bunun için de küçük bir kulpa sahip olmalıyız ki
07:38
that allows those polymers to bind to them
174
458260
2285
polimerler onlara bağlanıp molekülleri çekebilsin.
07:40
and to exert their force.
175
460569
1542
07:43
Now, if you just take baby diaper polymer and dump it on the brain,
176
463278
3161
Hâliyle, bebek bezi polimerini alıp da beynin üzerine boca edersek
07:46
obviously, it's going to sit there on top.
177
466463
2037
beynin üstünde kalır.
07:48
So we need to find a way to make the polymers inside.
178
468524
2528
Dolayısıyla bu polimerleri beynin içinde elde etmeliyiz.
07:51
And this is where we're really lucky.
179
471076
1788
İşte bu konuda şansımız var.
07:52
It turns out, you can get the building blocks,
180
472888
2188
Zira monomer dediğimiz
bu küçük yapıtaşlarını elde edip
07:55
monomers, as they're called,
181
475100
1372
07:56
and if you let them go into the brain
182
476496
1784
beynin içinde reaksiyona sokarsak,
07:58
and then trigger the chemical reactions,
183
478304
2036
bu uzun zincirleri beyin dokusunun
08:00
you can get them to form those long chains,
184
480364
2702
içinde elde edebiliyoruz.
08:03
right there inside the brain tissue.
185
483090
1798
Tam da beyin dokusunun içinde.
08:05
They're going to wind their way around biomolecules
186
485325
2397
Biyomoleküllerin arasından ve etrafından dolanarak
08:07
and between biomolecules,
187
487746
1221
karmaşık ağlarını örecekler
08:08
forming those complex webs
188
488991
1625
08:10
that will allow you, eventually, to pull apart the molecules
189
490640
2862
ve en sonunda, molekülleri
birbirlerinden uzaklaştırmanızı sağlayabilirler.
08:13
from each other.
190
493526
1175
08:14
And every time one of those little handles is around,
191
494725
3054
Ve her bahsettiğim kulplardan birine rastladıklarında
08:17
the polymer will bind to the handle, and that's exactly what we need
192
497803
3350
onlara tutunacaklar,
ki bu da molekülleri çekmek için tam da ihtiyacımız olan şey.
08:21
in order to pull the molecules apart from each other.
193
501177
2531
08:23
All right, the moment of truth.
194
503732
1693
O hâlde kritik an.
08:25
We have to treat this specimen
195
505449
2148
Bu numuneyi, onu gevşetecek
08:27
with a chemical to kind of loosen up all the molecules from each other,
196
507621
3446
bir kimyasala maruz bırakmalıyız
ki su eklediğimizde
08:31
and then, when we add water,
197
511091
1836
08:32
that swellable material is going to start absorbing the water,
198
512951
2953
şişebilir malzeme şişsin,
08:35
the polymer chains will move apart,
199
515928
1703
polimer zincirleri bu sefer
biyomolekülleri de peşlerinden sürükleyerek açılsınlar.
08:37
but now, the biomolecules will come along for the ride.
200
517655
2722
08:40
And much like drawing a picture on a balloon,
201
520401
2164
Ve tıpkı balonun üstüne bir resim çizmişiz de
08:42
and then you blow up the balloon,
202
522589
1587
onu şişiriyormuşuz gibi,
08:44
the image is the same,
203
524200
1290
resim hâlâ aynı resim
08:45
but the ink particles have moved away from each other.
204
525514
2548
ama mürekkep tanecikleri birbirlerinden uzaklaşmış hâlde;
08:48
And that's what we've been able to do now, but in three dimensions.
205
528086
3467
ki demin üç boyutta yaptığımız da tam olarak bu.
08:51
There's one last trick.
206
531577
1999
Son bir şey var.
08:53
As you can see here,
207
533600
1218
Burada gösterildiği üzere
08:54
we've color-coded all the biomolecules brown.
208
534842
2109
bütün biyomoleküller kahverengi.
08:56
That's because they all kind of look the same.
209
536975
2170
Çünkü birbirlerine çok benziyorlar.
08:59
Biomolecules are made out of the same atoms,
210
539169
2105
Biyomoleküller aynı atomlardan oluşurlar,
09:01
but just in different orders.
211
541298
2240
sadece düzenleri farklıdır.
09:03
So we need one last thing
212
543562
1500
Onları görünür hâle getirmek için
09:05
in order to make them visible.
213
545086
1695
son bir şeye ihtiyacımız var.
09:06
We have to bring in little tags,
214
546805
1579
Onları ayırt edebilmek için parlak renklerde
09:08
with glowing dyes that will distinguish them.
215
548408
3019
etiketler gerekli.
09:11
So one kind of biomolecule might get a blue color.
216
551451
2673
Yani bir biyomolekül türü mavi renkle işaretlenir.
09:14
Another kind of biomolecule might get a red color.
217
554148
2351
Bir diğeri kırmızı olur
09:16
And so forth.
218
556523
1276
ve böyle gider.
09:17
And that's the final step.
219
557823
1552
Bu da son adım.
09:19
Now we can look at something like a brain
220
559399
2278
Sonuç olarak beyin gibi bir şeye ve
09:21
and look at the individual molecules,
221
561701
1796
teker teker moleküllere bakabiliyoruz,
09:23
because we've moved them far apart enough from each other
222
563521
2707
çünkü onları birbirlerinden ayırt edebilecek kadar
uzaklaştırmış olduk.
09:26
that we can tell them apart.
223
566252
1698
09:27
So the hope here is that we can make the invisible visible.
224
567974
2834
Burada umudumuz görünemeyeni görünür kılmak.
09:30
We can turn things that might seem small and obscure
225
570832
2566
Küçük ve karanlık gibi görünen şeyleri alıp,
09:33
and blow them up
226
573422
1151
hayatla ilgili bilgi takımyıldızları
09:34
until they're like constellations of information about life.
227
574597
3177
gibi görünene kadar şişirebiliriz.
09:37
Here's an actual video of what it might look like.
228
577798
2375
İşte gerçekte nasıl olabileceğine dair bir video.
Buradaki petri kabında küçük bir beynimiz var --
09:40
We have here a little brain in a dish --
229
580197
2371
09:42
a little piece of a brain, actually.
230
582592
1747
yani bir beynin küçük bir parçası.
09:44
We've infused the polymer in,
231
584363
1596
Polimeri içine yerleştirdik,
09:45
and now we're adding water.
232
585983
1467
şimdi de suyu ekliyoruz.
09:47
What you'll see is that, right before your eyes --
233
587474
2358
Gözlerinizin önünde
09:49
this video is sped up about sixtyfold --
234
589856
1923
-- video yaklaşık altmış kat hızlandırılmış --
09:51
this little piece of brain tissue is going to grow.
235
591803
2725
bu küçük beyin dokusunun şişip büyüdüğünü göreceksiniz.
09:54
It can increase by a hundredfold or even more in volume.
236
594552
3180
Hacmini yüz katına kadar hatta daha fazla büyütebilir.
09:57
And the cool part is, because those polymers are so tiny,
237
597756
2949
İşin havalı kısmı da şu ki bu polimerler o kadar küçük ki,
10:00
we're separating biomolecules evenly from each other.
238
600729
2559
biyomolekülleri birbirlerinden eşit oranda ayırmış oluyoruz.
10:03
It's a smooth expansion.
239
603312
1658
Düzenli bir büyüme gözlemliyoruz.
10:04
We're not losing the configuration of the information.
240
604994
2687
Yapıdaki düzenle ilgili bir bilgi kaybımız olmuyor.
10:07
We're just making it easier to see.
241
607705
2700
Sadece kolay görünür hâle getiriyoruz.
10:11
So now we can take actual brain circuitry --
242
611333
2176
İşin sonunda gerçek bir beyin yapısını alıp
10:13
here's a piece of the brain involved with, for example, memory --
243
613533
3134
-- örneğin hafızayla ilgili bir beyin parçası --
10:16
and we can zoom in.
244
616691
1263
ona yakından bakabiliriz.
10:17
We can start to actually look at how circuits are configured.
245
617978
2890
Bu devrelerin yapısını inceleme şansını elde edebiliriz.
10:20
Maybe someday we could read out a memory.
246
620892
1968
Belki bir gün bir anıyı okuyabiliriz.
10:22
Maybe we could actually look at how circuits are configured
247
622884
2779
Belki de bu devrelerin duyguları nasıl işlediğine bakıp
10:25
to process emotions,
248
625687
1152
10:26
how the actual wiring of our brain is organized
249
626863
2922
bizi biz yapmak üzere
10:29
in order to make us who we are.
250
629809
2567
beynin nasıl bir ağ oluşturduğuna bakabiliriz.
10:32
And of course, we can pinpoint, hopefully,
251
632400
2047
Ve elbette, umuyoruz ki, beyindeki hastalıkların
10:34
the actual problems in the brain at a molecular level.
252
634471
3159
sebeplerini moleküler düzeyde belirleyebiliriz.
10:37
What if we could actually look into cells in the brain
253
637654
2569
Örneğin ya hücrelerin içine bakıp, vay,
10:40
and figure out, wow, here are the 17 molecules that have altered
254
640247
3083
epilepsi sorunu yaşayan, parkinson geçiren
10:43
in this brain tissue that has been undergoing epilepsy
255
643354
3455
ya da başka bir şekilde hasar görmüş
10:46
or changing in Parkinson's disease
256
646833
1650
bu beyin dokusundaki
değişmiş 17 molekül işte bunlar, diyebilseydik?
10:48
or otherwise being altered?
257
648507
1517
Hasar görmüş bu yapıların sistemli bir listesini oluşturabilirsek,
10:50
If we get that systematic list of things that are going wrong,
258
650048
3043
10:53
those become our therapeutic targets.
259
653115
2199
tedaviler için hedeflerimizi elde ederiz.
10:55
We can build drugs that bind those.
260
655338
1677
Onlara bağlanacak ilaçlar üretebiliriz.
10:57
We can maybe aim energy at different parts of the brain
261
657039
2627
Dünya çapında milyonlarca insanı etkileyen
10:59
in order to help people with Parkinson's or epilepsy
262
659690
2687
Parkinson, epilepsi ya da başka hastalıkların tedavisi için
11:02
or other conditions that affect over a billion people
263
662401
2551
beynin farklı bölgelerine enerji gönderebiliriz.
11:04
around the world.
264
664976
1213
11:07
Now, something interesting has been happening.
265
667246
2206
Şimdilerde ilginç bir durum ortaya çıktı.
11:09
It turns out that throughout biomedicine,
266
669476
2705
Biyotıp dünyasında numuneleri büyütmenin yardımcı olabileceği
11:12
there are other problems that expansion might help with.
267
672205
2666
başka problemlerin de olduğu ortaya çıktı.
11:14
This is an actual biopsy from a human breast cancer patient.
268
674895
3234
Burada gördüğünüz bir gerçek bir insanın göğüs kanseri biyopsisi.
11:18
It turns out that if you look at cancers,
269
678505
2188
Kansere bakarsak,
11:20
if you look at the immune system,
270
680717
1611
bağışıklık sistemine bakarsak,
11:22
if you look at aging, if you look at development --
271
682352
2513
yaşlanmaya ve gelişime bakarsak --
11:24
all these processes are involving large-scale biological systems.
272
684889
4497
bütün bu süreçler büyük ölçekli biyolojik sistemler içeriyorlar.
11:29
But of course, the problems begin with those little nanoscale molecules,
273
689410
4024
Fakat tabii ki, sorunlar o küçük nano-ölçekli
11:33
the machines that make the cells and the organs in our body tick.
274
693458
3869
hücre ve organların işlemesini sağlayan o küçük makinelerle başlıyor.
11:37
So what we're trying to do now is to figure out
275
697351
2222
Yani aslında başarmaya çalıştığımız şey,
11:39
if we can actually use this technology to map the building blocks of life
276
699597
3466
bu teknolojiyi hayatın yapıtaşlarını haritalamak için
çeşitli hastalıklar çerçevesinde kullanabilmek.
11:43
in a wide variety of diseases.
277
703087
1745
11:44
Can we actually pinpoint the molecular changes in a tumor
278
704856
2896
Bir tümördeki moleküler değişimleri belirledikten sonra
11:47
so that we can actually go after it in a smart way
279
707776
2369
onların peşinden daha zekice yöntemlerle gidip
11:50
and deliver drugs that might wipe out exactly the cells that we want to?
280
710169
3944
tam olarak istediğimiz hücreleri öldürecek ilaçlar kullanabilir miyiz?
11:54
You know, a lot of medicine is very high risk.
281
714137
2335
Pek çok ilaç, çok yüksek risk arz ediyor.
11:56
Sometimes, it's even guesswork.
282
716496
1782
Hatta işler bazen tamamen tahmin işi.
11:58
My hope is we can actually turn what might be a high-risk moon shot
283
718626
3875
Umudum bir ay yolculuğu kadar yüksek riskli ve belirsiz bir işi
12:02
into something that's more reliable.
284
722525
1769
daha güven veren bir işe çevirebilmek.
12:04
If you think about the original moon shot,
285
724318
2055
Eğer gerçekten aya indikleri ilk
12:06
where they actually landed on the moon,
286
726397
1898
ay yolculuğunu düşünürseniz,
o yolculuk sağlam bilimsel temellere sahipti.
12:08
it was based on solid science.
287
728319
1444
12:09
We understood gravity;
288
729787
1603
Yer çekimini anlıyorduk,
aerodinamiği anlıyorduk.
12:11
we understood aerodynamics.
289
731414
1341
12:12
We knew how to build rockets.
290
732779
1395
Nasıl roket yapılır biliyorduk.
Bilimsel riskler kontrol altındaydı.
12:14
The science risk was under control.
291
734198
2468
12:16
It was still a great, great feat of engineering.
292
736690
2753
Yine de mühendislik anlamında inanılmaz bir atılımdı.
12:19
But in medicine, we don't necessarily have all the laws.
293
739467
2645
Ama tıpta her zaman bütün yasalar elimizde olmuyor.
12:22
Do we have all the laws that are analogous to gravity,
294
742136
3109
Yer çekimine ve aerodinamiğe dair
12:25
that are analogous to aerodynamics?
295
745269
2344
bütün yasalara sahip miyiz?
12:27
I would argue that with technologies
296
747637
1730
Bana kalırsa teknolojiyle
12:29
like the kinds I'm talking about today,
297
749391
1872
- bugün konuştuğum gibi teknolojilerle -
12:31
maybe we can actually derive those.
298
751287
1693
onları türetebiliriz.
Yaşayan sistemlerdeki kalıpları haritalayabilir,
12:33
We can map the patterns that occur in living systems,
299
753004
2857
12:35
and figure out how to overcome the diseases that plague us.
300
755885
4558
bizi uğraştıran hastalıkların üstesinden gelebiliriz.
12:41
You know, my wife and I have two young kids,
301
761499
2079
Eşimle iki küçük çocuğumuz var
12:43
and one of my hopes as a bioengineer is to make life better for them
302
763602
3234
ve bir biyomühendis olarak bir umudum hayatı onlar için
12:46
than it currently is for us.
303
766860
1729
bizimkinden daha güzel bir hâle getirmek.
12:48
And my hope is, if we can turn biology and medicine
304
768613
3730
Bir diğer umudum ise tıbbı ve biyolojiyi
12:52
from these high-risk endeavors that are governed by chance and luck,
305
772367
4357
talihle yönetilen ve yüksek riskli maceralar olmaktan çıkarıp
12:56
and make them things that we win by skill and hard work,
306
776748
3927
beceri ve çok çalışma sonucu başarılı olduğumuz alanlara çevirebilmek.
13:00
then that would be a great advance.
307
780699
1898
Bu hepimiz için büyük bir ilerleme olur.
13:02
Thank you very much.
308
782621
1206
Çok teşekkürler.
13:03
(Applause)
309
783851
10383
(Alkış)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7