Seit langem übt das menschliche Gehirn eine Faszination auf Menschen aus. Wir machten Schaubilder, Beschreibungen, Zeichnungen und Karten. Nun, ebenso wie die physischen Karten unserer Erde, die sehr von Technologie beeinflusst wurden – denken sie an Google Maps, denken sie an GPS – dasselbe passiert bei Gehirnaufzeichnungen durch Umwandlung.
Humans have long held a fascination for the human brain. We chart it, we've described it, we've drawn it, we've mapped it. Now just like the physical maps of our world that have been highly influenced by technology -- think Google Maps, think GPS -- the same thing is happening for brain mapping through transformation.
Sehen wir uns also das Gehirn an. Viele Menschen, wenn sie zum ersten Mal ein frisches menschliches Gehirn sehen, sagen: "Normalerweise sieht es anders aus, wenn man ein Gehirn gezeigt bekommt." Was sie normalerweise sehen, ist ein fixiertes Gehirn. Es ist grau. Und diese Aussenschicht, das Gefäßsystem – welches unglaublich ist – umgibt das menschliche Gehirn. Dies sind die Blutgefäße. 20 Prozent des Sauerstoffs kommt aus den Lungen, 20 Prozent unseren Blutes wird aus dem Herzen gepumpt, es versorgt dieses eine Organ. Es ist im Grunde, wenn sie ihre zwei Fäuste aneinander halten, ein wenig grösser als ihre beiden Fäuste.
So let's take a look at the brain. Most people, when they first look at a fresh human brain, they say, "It doesn't look what you're typically looking at when someone shows you a brain." Typically, what you're looking at is a fixed brain. It's gray. And this outer layer, this is the vasculature, which is incredible, around a human brain. This is the blood vessels. 20 percent of the oxygen coming from your lungs, 20 percent of the blood pumped from your heart, is servicing this one organ. That's basically, if you hold two fists together, it's just slightly larger than the two fists.
Wissenschaftler fanden Ende des 20. Jahrhunderts heraus, dass sie den Blutfluss verfolgen können, um nicht-invasiv aufzuzeichnen, wo Aktivität im menschlichen Gehirn stattfindet. So können sie, z.B. die Rückseite des Gehirns betrachten, welches sich gerade herumdreht. Da ist das Kleinhirn; es hält sie in diesem Moment aufrecht. Dadurch kann ich stehen. Es ist an koordinierten Bewegungen beteiligt. Auf der rechten Seite befindet sich der temporale Kortex. Das ist der Bereich, in dem die erste Verarbeitung des Hörens stattfindet -- sie hören meine Worte, sie senden sie in höher gelegene Sprachverarbeitungszentren. In Richtung des vorderen Hirnbereichs ist der Bereich, in dem komplexe Gedankenvorgänge, wie Entscheidungen stattfinden – Es ist das Letzte, was im späten Erwachsenenalter heranreift. Dort finden alle Entscheidungsprozesse statt. Es ist der Bereich, in dem sie jetzt gerade entscheiden, vielleicht doch nicht das Steak zum Abendessen zu bestellen.
Scientists, sort of at the end of the 20th century, learned that they could track blood flow to map non-invasively where activity was going on in the human brain. So for example, they can see in the back part of the brain, which is just turning around there. There's the cerebellum; that's keeping you upright right now. It's keeping me standing. It's involved in coordinated movement. On the side here, this is temporal cortex. This is the area where primary auditory processing -- so you're hearing my words, you're sending it up into higher language processing centers. Towards the front of the brain is the place in which all of the more complex thought, decision making -- it's the last to mature in late adulthood. This is where all your decision-making processes are going on. It's the place where you're deciding right now you probably aren't going to order the steak for dinner.
Wenn sie also einen tieferen Blick in das Gehirn werfen, ist eines der Dinge, die sie im Querschnitt erkennen, dass sie eine ganze Menge kleiner Strukturen nicht sehen können. Aber es gibt hier tatsächlich viele Strukturen. Seine Zellen und seine Leitungen sind alle miteinander verdrahtet. Vor etwa 100 Jahren erfanden einige Wissenschaftler eine Farbe, die Zellen einfärben konnte. Hier an dem leichten Blau zu sehen. Sie können Bereiche sehen, in denen normale Körperzellen eingefärbt sind. Und was sie sehen ist sehr ungleichmäßig. Hier sehen sie eine größere Anordnung. Der äußere Bereich des Gehirns ist der Neokortex. Es ist eine durchgehende Verarbeitungseinheit, wenn sie so wollen. Ebenso können sie etwas unterhalb erkennen. Alle diese leeren Gebiete, sind die Gebiete, in denen die Leitungen durchlaufen. Sie sind wahrscheinlich weniger zelldurchlässig. Es gibt etwa 86 Billionen Neuronen in unseren Gehirn. Wie sie hier sehen können, sind sie sehr ungleichmäßig verteilt. Und die Art und Weise, wie sie verteilt sind, trägt sehr zu ihrer eigentlichen Funktionsweise bei. Und, wie ich zuvor angemerkt habe, da wir nun anfangen können, die Gehirnfunktion zu kartieren, können wir anfangen, sie einzelnen Zellen zuzuordnen.
So if you take a deeper look at the brain, one of the things, if you look at it in cross-section, what you can see is that you can't really see a whole lot of structure there. But there's actually a lot of structure there. It's cells and it's wires all wired together. So about a hundred years ago, some scientists invented a stain that would stain cells. And that's shown here in the the very light blue. You can see areas where neuronal cell bodies are being stained. And what you can see is it's very non-uniform. You see a lot more structure there. So the outer part of that brain is the neocortex. It's one continuous processing unit, if you will. But you can also see things underneath there as well. And all of these blank areas are the areas in which the wires are running through. They're probably less cell dense. So there's about 86 billion neurons in our brain. And as you can see, they're very non-uniformly distributed. And how they're distributed really contributes to their underlying function. And of course, as I mentioned before, since we can now start to map brain function, we can start to tie these into the individual cells.
Sehen wir uns das also genauer an. Werfen wir einen Blick auf die Neuronen. Wie ich bereits erwähnte, gibt es 86 Billionen Neuronen. Außerdem gibt es diese kleineren Zellen wie sie sehen werden. Es handelt sich um Stützzellen – sogenannte Astrozyten. Die Nerven selber sind diejenigen, die Informationen erhalten. Sie speichern und verarbeiten sie. Jedes Neuron ist mit bis zu 10.000 anderen Neuronen in Ihrem Gehirn mittels Synapsen verbunden. Und jedes Neuron für sich ist weitgehend einzigartig. Der einzigartige Charakter von beiden einzelnen Nervenzellen und Neuronen innerhalb des Gehirnverbands resultiert aus der grundlegendes Eigenschaft ihrer zugrunde liegenden Biochemie. Das sind Proteine. Proteine, die Dinge wie die Bewegungen der Ionenkanäle steuern. Sie steuern, mit wem sich Nervenzellen zusammenschließen. Und sie steuern im Grunde alles, was mit dem Nervensystem zu tun hat.
So let's take a deeper look. Let's look at neurons. So as I mentioned, there are 86 billion neurons. There are also these smaller cells as you'll see. These are support cells -- astrocytes glia. And the nerves themselves are the ones who are receiving input. They're storing it, they're processing it. Each neuron is connected via synapses to up to 10,000 other neurons in your brain. And each neuron itself is largely unique. The unique character of both individual neurons and neurons within a collection of the brain are driven by fundamental properties of their underlying biochemistry. These are proteins. They're proteins that are controlling things like ion channel movement. They're controlling who nervous system cells partner up with. And they're controlling basically everything that the nervous system has to do.
Wenn wir diesen Bereich noch näher betrachten, sind alle diese Proteine durch unsere Genome kodiert. Jeder von uns hat 23 Chromosomenpaare. Eins bekommen wir von der Mutter, eins vom Vater. Und auf diesen Chromosomen haben wir schätzungsweise 25.000 Gene. Sie verschlüsseln die DNA. Und das Wesen einer bestimmten Zelle, seine zu Grunde liegende Biochemie anzutreiben, ist dadurch bestimmt, welche der 25.000 Gene eingeschaltet sind und zu welchem Schwellenwert sie eingeschaltet sind.
So if we zoom in to an even deeper level, all of those proteins are encoded by our genomes. We each have 23 pairs of chromosomes. We get one from mom, one from dad. And on these chromosomes are roughly 25,000 genes. They're encoded in the DNA. And the nature of a given cell driving its underlying biochemistry is dictated by which of these 25,000 genes are turned on and at what level they're turned on.
Unsere Aufgabe ist es also diese Anzeige zu betrachten, um zu verstehen, welches dieser 25.000 Gene arbeitet. Um so eine Aufgabe durchzuführen, brauchen wir selbstverständlich Gehirne. Darum haben wir unseren Laborassistenten losgeschickt. Wir haben normale menschliche Gehirne gesucht. Womit wir tatsächlich anfangen ist die Gerichtsmedizin / Pathologie. Hier werden Verstorbene hingebracht. Wir suchen normale menschliche Gehirne. Wir suchen die Gehirne nach vielen Kriterien aus. Wir möchten sicherstellen, dass wir normale Gehirne von 20- bis 60-Jährigen haben, die eines natürlichen Todes gestorben sind, ohne Gehirnverletzungen. ohne psychiatrischen Hintergrund, ohne Drogen – wir machen eine toxikologische Untersuchung, und überlegen gründlich, welche Gehirne wir nehmen. Wir achten auch darauf, dass wir die Erlaubnis zur Gewebeentnahme innerhalb eines Tages nach Todeseintritt erhalten. Denn was wir messen wollen, die RNA – welches die Ausgabe unserer Gene ist -- ist sehr unstabil, und daher müssen wir es schnell angehen.
And so our project is seeking to look at this readout, understanding which of these 25,000 genes is turned on. So in order to undertake such a project, we obviously need brains. So we sent our lab technician out. We were seeking normal human brains. What we actually start with is a medical examiner's office. This a place where the dead are brought in. We are seeking normal human brains. There's a lot of criteria by which we're selecting these brains. We want to make sure that we have normal humans between the ages of 20 to 60, they died a somewhat natural death with no injury to the brain, no history of psychiatric disease, no drugs on board -- we do a toxicology workup. And we're very careful about the brains that we do take. We're also selecting for brains in which we can get the tissue, we can get consent to take the tissue within 24 hours of time of death. Because what we're trying to measure, the RNA -- which is the readout from our genes -- is very labile, and so we have to move very quickly.
Eine Anmerkung bezüglich des Beschaffens der Gehirne: aufgrund der Art und Weise wie wir sie beschaffen und weil wir um Zustimmung bitten, haben wir tatsächlich mehr Gehirne von Männern als von Frauen. Bei Männer ist der Unfalltot mitten im Leben viel wahrscheinlicher, und bei Männern bekommt man vom Lebenspartner auch eher die Zustimmung, als anders herum.
One side note on the collection of brains: because of the way that we collect, and because we require consent, we actually have a lot more male brains than female brains. Males are much more likely to die an accidental death in the prime of their life. And men are much more likely to have their significant other, spouse, give consent than the other way around.
(Gelächter)
(Laughter)
Das Erste was wir mit der Sammlung machen wir lassen ein MR vornehmen – eine Kernspintomografie. Das ist die Standardarbeitsweise, mit der wir die restlichen Daten einreihen. Also veranlassen wir ein MR. Sie können sich das als Satellitenbild für unsere Karte vorstellen. Als nächstes veranlassen wir eine sogenannte Diffusionstensor-Bildgebung. Dies kartografiert die großen Hauptverknüpfungen im Gehirn. Und noch einmal, Sie können sich das beinah wie das Kartografieren unserer Autobahnen vorstellen, wenn sie wollen. Das Gehirn ist aus dem Schädel entfernt und in 1 cm dicke Scheiben geschnitten. Diese werden hart gefroren und nach Seattle verschickt. In Seattle nehmen wir sie – das ist eine ganze menschliche Gehirnhälfte – und legen sie hier rein – nur eine bessere Aufschnittmaschine. Die Klinge hier schneidet ein waagerechtes Stück aus dem Gewebe und legt es auf den Objektträger des Mikroskops. Dann werden wir etwas Farbstoff aufbringen und es scannen. So erhalten wir unsere erste Kartierung.
So the first thing that we do at the site of collection is we collect what's called an MR. This is magnetic resonance imaging -- MRI. It's a standard template by which we're going to hang the rest of this data. So we collect this MR. And you can think of this as our satellite view for our map. The next thing we do is we collect what's called a diffusion tensor imaging. This maps the large cabling in the brain. And again, you can think of this as almost mapping our interstate highways, if you will. The brain is removed from the skull, and then it's sliced into one-centimeter slices. And those are frozen solid, and they're shipped to Seattle. And in Seattle, we take these -- this is a whole human hemisphere -- and we put them into what's basically a glorified meat slicer. There's a blade here that's going to cut across a section of the tissue and transfer it to a microscope slide. We're going to then apply one of those stains to it, and we scan it. And then what we get is our first mapping.
Jetzt kommen Experten ins Spiel und machen grundlegende anatomische Zuordnungen. Wenn Sie wollen, können sie diese ziemlich breiten Umrisse als Staatsgrenzen betrachten. Danach können wir das Gehirn in weitere Teile zerlegen, die wir dann in einen kleineren Tiefkühler legen können. Und das ist gerade hier zu sehen – gefrorenes Gewebe und es wird geschnitten. Es ist 20 Mikrometer dünn, etwa die Breite eines Babyhaars. Und vergessen Sie nicht, es ist gefroren. Und hier sehen Sie die Verwendung eines altmodischen Pinsels. Wir nehmen einen Objektträger, und schmelzen es behutsam auf darauf. Der Objektträger kommt auf einen Roboter, der einen der Farbstoffe aufbringt. Dann sehen unsere Anatomen es sich genauer an.
So this is where experts come in and they make basic anatomic assignments. You could consider this state boundaries, if you will, those pretty broad outlines. From this, we're able to then fragment that brain into further pieces, which then we can put on a smaller cryostat. And this is just showing this here -- this frozen tissue, and it's being cut. This is 20 microns thin, so this is about a baby hair's width. And remember, it's frozen. And so you can see here, old-fashioned technology of the paintbrush being applied. We take a microscope slide. Then we very carefully melt onto the slide. This will then go onto a robot that's going to apply one of those stains to it. And our anatomists are going to go in and take a deeper look at this.
Das ist also, was sie unter dem Mikroskop sehen können. Man kann Ansammlungen und Anordnungen von großen und kleinen Zellen in Anhäufungen oder an verschiedenen Stellen sehen. Danach kommt Routine. Sie wissen, wo diese Zuordnungen zu machen sind. Und sie können im Grunde einen Referenzatlas machen. Das ist eine detailliertere Karte.
So again this is what they can see under the microscope. You can see collections and configurations of large and small cells in clusters and various places. And from there it's routine. They understand where to make these assignments. And they can make basically what's a reference atlas. This is a more detailed map.
Unsere Wissenschaftler benutzen sie dann, um an einem anderen Stück des Gewebes eine sogenannte Laser-Mikrodissektion zu machen. Der Techniker erhält also die Anweisungen. Sie zeichnen es der Länge nach an. Und dann schneidet der Laser. Sie können den blauen Punkt dort schneiden sehen. Und dann fällt das Gewebe herunter. Sie können hier auf dem Objektträger sehen, das dies in Echtzeit passiert. Unterhalb ist ein Behälter, der das Gewebe auffängt. Wir nehmen das Gewebe, wir entnehmen die RNA mittels bewährter Technologie und geben etwas Effloreszenz drauf. Wir nehmen das markierte Material und legen es auf einen sogenannten Genchip.
Our scientists then use this to go back to another piece of that tissue and do what's called laser scanning microdissection. So the technician takes the instructions. They scribe along a place there. And then the laser actually cuts. You can see that blue dot there cutting. And that tissue falls off. You can see on the microscope slide here, that's what's happening in real time. There's a container underneath that's collecting that tissue. We take that tissue, we purify the RNA out of it using some basic technology, and then we put a florescent tag on it. We take that tagged material and we put it on to something called a microarray.
Das muss für sie jetzt wie ein Bündel von Punkten aussehen, aber jeder dieser einzelnen Punkte ist tatsächlich ein einzigartiges Stück menschlichen Genoms, das wir auf Glas tupften. Es hat ungefähr 60,000 Elemente darauf, so dass wir verschieden der 25.000 Gene im Genom mehrfach messen. Und wenn wir eine Probe nehmen und es dazu kreuzen, bekommen wir so etwas wie einen einzigartigen Fingerabdruck, quantitativ der Gene die in dieser Probe eingeschaltet werden.
Now this may look like a bunch of dots to you, but each one of these individual dots is actually a unique piece of the human genome that we spotted down on glass. This has roughly 60,000 elements on it, so we repeatedly measure various genes of the 25,000 genes in the genome. And when we take a sample and we hybridize it to it, we get a unique fingerprint, if you will, quantitatively of what genes are turned on in that sample.
Dann wiederholen wir den Vorgang mit jedem einzelnen Gehirn. Wir nehmen über 1,000 Proben von jedem Gehirn. Dieses Gebiet hier ist der sogenannte Hippocampus. Er ist für das Lernen und das Gedächtnis zuständig. Und er trägt ungefähr 70 Proben zu den 1,000 Proben bei. Jede Probe bringt uns ungefähr 50,000 Datenpunkte mit wiederholten Messungen, beinahe 1,000 Proben.
Now we do this over and over again, this process for any given brain. We're taking over a thousand samples for each brain. This area shown here is an area called the hippocampus. It's involved in learning and memory. And it contributes to about 70 samples of those thousand samples. So each sample gets us about 50,000 data points with repeat measurements, a thousand samples.
Wir haben schätzungsweise 50 Millionen Datenpunkte für jedes einzelne Gehirn. Bislang entspricht die Datenmenge zwei menschlichen Gehirnen. Wir haben das alles in eins zusammengepackt, und ich werde ihnen zeigen, wie die Synthese aussieht. Im Grunde ist es ein großer Datensatz an Informationen, welcher für alle Wissenschaftler dieser Welt zugänglich ist. Sie müssen sich nicht einmal einloggen, um dieses Werkzeug zu benutzen, die Daten zu analysier und interessante Dinge herauszufinden. Hier sind die Modalitäten, die wir zusammengestellt haben. Sie werden sie, von dem was wir vorher zusammengetragen haben, wiedererkennen. Hier ist das MR. Es stellt das Grundgerüst dar. Da ist ein Leitelement auf der rechten Seite, welches ihnen erlaubt, sich zu drehen, es erlaubt ihnen, sich auf etwas zu konzentrieren, es erlaubt ihnen, individuelle Strukturen hervorzuheben.
So roughly, we have 50 million data points for a given human brain. We've done right now two human brains-worth of data. We've put all of that together into one thing, and I'll show you what that synthesis looks like. It's basically a large data set of information that's all freely available to any scientist around the world. They don't even have to log in to come use this tool, mine this data, find interesting things out with this. So here's the modalities that we put together. You'll start to recognize these things from what we've collected before. Here's the MR. It provides the framework. There's an operator side on the right that allows you to turn, it allows you to zoom in, it allows you to highlight individual structures.
Allen voran kartieren wir jetzt diese anatomische Struktur, die als allgemeines System Menschen erlaubt zu verstehen, welche Gene eingeschaltet sind. Die roten Ebenen zeigen, wo Gene in hohem Maße stimuliert sind. Grün gehört zu den kühleren Bereichen, wo sie nicht stimuliert sind. Und jedes Gen gibt uns einen Fingerabdruck. Und erinnern sie sich daran, dass wir alle 25,000 Gene des Genoms untersucht haben und alle Daten verfügbar sind.
But most importantly, we're now mapping into this anatomic framework, which is a common framework for people to understand where genes are turned on. So the red levels are where a gene is turned on to a great degree. Green is the sort of cool areas where it's not turned on. And each gene gives us a fingerprint. And remember that we've assayed all the 25,000 genes in the genome and have all of that data available.
Was können Wissenschaftler also aus diesen Daten lernen? Wir fangen gerade erst an, die Daten anzusehen. Es gibt grundlegende Dinge, die man verstehen will. Zwei wichtige Beispiele sind Medikamente, Prozac und Wellbutrin. Dies sind üblicherweise verschriebene Antidepressiva. Jetzt erinnern Sie sich, wir untersuchen Gene. Gene senden Instruktionen, Proteine zu bilden. Proteine sind Ziele für Medikamente. Medikamente binden sich an Proteine und schalten sie ab, etc. Wenn man also die Wirkung von Medikamenten verstehen will, will man verstehen, warum sie auf gewünschte Weise agieren, aber auch auf unerwünschte. In dem Nebenwirkungsprofil etc., möchten man sehen, wo solche Gene eingschaltet werden. Und zum ersten Mal können wir genau das tun. Wir können dieses bei mehreren Personen machen, die wir auch untersucht haben.
So what can scientists learn about this data? We're just starting to look at this data ourselves. There's some basic things that you would want to understand. Two great examples are drugs, Prozac and Wellbutrin. These are commonly prescribed antidepressants. Now remember, we're assaying genes. Genes send the instructions to make proteins. Proteins are targets for drugs. So drugs bind to proteins and either turn them off, etc. So if you want to understand the action of drugs, you want to understand how they're acting in the ways you want them to, and also in the ways you don't want them to. In the side effect profile, etc., you want to see where those genes are turned on. And for the first time, we can actually do that. We can do that in multiple individuals that we've assayed too.
Wir können jetzt ganz und gar das Gehirn ansehen. Wir können diesen einzigartigen Fingerabdruck sehen. Und wir bekommen Bestätigung. Wir bekommen Bestätigung, dass das Gen tatsächlich eingeschaltet ist – für etwas wie Prozac, in serotonergen Strukturen werden bekannte Dinge beeinflußt – aber wir bekommen auch das Ganze zu sehen. Wir bekommen Bereiche zu sehen, die zuvor noch niemand gesehen hat und wir sehen hier diese stimulierten Gene. Es ist so interessant wie eine Nebenwirkung nur sein kann. Eine andere Sache, die man damit machen kann ist, weil es um Mustererkennung geht, weil es einen einzigartigen Fingerabdruck gibt, können wir tatsächlich das ganze Genom untersuchen und andere Proteine mit ähnlichem Fingerabdruck finden. Wenn Sie also z.B. in der Pharmaforschung tätig sind, können sie durch eine ganze Liste von Angeboten gehen, die ein Genom zu bieten hat, um vielleicht bessere Wirkungsorte zu finden und zu optimieren.
So now we can look throughout the brain. We can see this unique fingerprint. And we get confirmation. We get confirmation that, indeed, the gene is turned on -- for something like Prozac, in serotonergic structures, things that are already known be affected -- but we also get to see the whole thing. We also get to see areas that no one has ever looked at before, and we see these genes turned on there. It's as interesting a side effect as it could be. One other thing you can do with such a thing is you can, because it's a pattern matching exercise, because there's unique fingerprint, we can actually scan through the entire genome and find other proteins that show a similar fingerprint. So if you're in drug discovery, for example, you can go through an entire listing of what the genome has on offer to find perhaps better drug targets and optimize.
Viele von ihnen kennen sich sicherlich mit Gesamt-Genom-Assoziationsstudien aus, wenn die Nachrichten davon berichten, dass 'Wissenschaftler kürzlich das Gen oder die Gene mit der Wirkung auf X entdeckt haben'. Und diese Art von Studien werden laufend von Wissenschaftlern veröffentlicht und sie sind großartig. Sie analysieren große Populationen. Sie betrachten ihre gesamten Genome und sie versuchen Aktivitätsherde zu finden, die ursächlich mit den Genen verknüpft sind. Aber was sie aus solch einer Anwendung herausbekommen, ist einfach eine Liste von Genen. Die zeigt dir das Was, aber nicht das Wo. Und so ist es für diese Forscher sehr wichtig, das wir diese Quelle erschaffen haben. Jetzt können sie hereinkommen und anfangen, Hinweise bezüglich der Aktivität zu bekommen. Sie können anfangen, sich allgemeine Pfade anzusehen -- andere Dinge, zu denen sie vorher nicht imstande waren.
Most of you are probably familiar with genome-wide association studies in the form of people covering in the news saying, "Scientists have recently discovered the gene or genes which affect X." And so these kinds of studies are routinely published by scientists and they're great. They analyze large populations. They look at their entire genomes, and they try to find hot spots of activity that are linked causally to genes. But what you get out of such an exercise is simply a list of genes. It tells you the what, but it doesn't tell you the where. And so it's very important for those researchers that we've created this resource. Now they can come in and they can start to get clues about activity. They can start to look at common pathways -- other things that they simply haven't been able to do before.
So denke ich, dass besonders dieses Publikum die Wichtigkeit der Individualität verstehen kann. Und ich denke, jeder Mensch, wir alle haben verschiedene genetische Hintergründe, wir alle haben eigenständige Leben gelebt. Aber Tatsache ist, die Ähnlichkeit unserer Genome ist größer als 99 %. Wir sind auf genetischen Niveau gleich. Und tatsächlich stellen wir fest, sogar auf der biochemischen Ebene des Gehirns sind wir ziemlich gleich. Und das zeigt uns, dass nicht 99 Prozent, aber annähernd 99 Prozent in guter Näherung, so dass alles in der [Daten-]Wolke grob korreliert. Und wir finden einige Sonderfälle, einige Dinge, die außerhalb der Wolke liegen. Und diese Gene sind interessant aber sie sind sehr fein. Daher denke ich, die wichtige Botschaft, die sie heute mitnehmen sollen ist, auch wenn wir all unsere Unterschiede ausleben, sind wir ziemlich ähnlich, auch auf der Gehirnebene.
So I think this audience in particular can understand the importance of individuality. And I think every human, we all have different genetic backgrounds, we all have lived separate lives. But the fact is our genomes are greater than 99 percent similar. We're similar at the genetic level. And what we're finding is actually, even at the brain biochemical level, we are quite similar. And so this shows it's not 99 percent, but it's roughly 90 percent correspondence at a reasonable cutoff, so everything in the cloud is roughly correlated. And then we find some outliers, some things that lie beyond the cloud. And those genes are interesting, but they're very subtle. So I think it's an important message to take home today that even though we celebrate all of our differences, we are quite similar even at the brain level.
Nun, wie sehen diese Unterschiede aus? Dies ist ein Beispiel einer Studie, die wir machten, um zu verfolgen und zu sehen, was genau diese Unterschiede sind – und sie sind recht fein. Dabei werden Gene in einem individuellen Zelltyp aktiviert. Dieses sind zwei Gene, die wir als gutes Beispiel gefunden haben. Eins heißt RELN – es ist an frühen Entwicklungsmerkmalen beteiligt. DISC1 ist ein Gen, welches bei Schizophrenie gelöscht wird. Dies sind keine schizophrenen Personen aber sie zeigen Abweichungen von der Grundgesamtheit. Hier sehen sie nun bei Spender Eins und Spender Fünf, die Ausnahmen zu den zwei anderen sind, das Gene in einer sehr spezifischen Teilmenge der Zellen aktiviert sind. Es ist diese dunkelviolette Ablagerung in den Zellen, die uns sagt, dass ein Gen hier aktiviert ist. Ob das vom individuellen genetischen Hintergrund oder ihren Erfahrungen abhängt, wissen wir nicht. Diese Art von Studien verlangen eine viel größere Population.
Now what do those differences look like? This is an example of a study that we did to follow up and see what exactly those differences were -- and they're quite subtle. These are things where genes are turned on in an individual cell type. These are two genes that we found as good examples. One is called RELN -- it's involved in early developmental cues. DISC1 is a gene that's deleted in schizophrenia. These aren't schizophrenic individuals, but they do show some population variation. And so what you're looking at here in donor one and donor four, which are the exceptions to the other two, that genes are being turned on in a very specific subset of cells. It's this dark purple precipitate within the cell that's telling us a gene is turned on there. Whether or not that's due to an individual's genetic background or their experiences, we don't know. Those kinds of studies require much larger populations.
Ich verlasse Sie nun mit einer letzten Anmerkung zur Komplexität des Gehirns, und dazu wie weit wir noch gehen müssen. Ich halte diese Mittel für unglaublich wertvoll. Sie geben Wissenschaftlern Richtung für weitere Arbeiten. Aber an diesem Punkt haben wir nur auf eine handvoll Personen betrachtet. Wir werden aber mit Sicherheit mehr betrachten. Lassen sie mich abschließend sagen, dass die Werkzeuge vorhanden sind und das dies ein wirklich unerforschter, unentdeckter Kontinent ist. Das ist neues Grenzland, wenn sie so wollen. Und für diejenigen, die unerschrocken sind aber beeindruckt von der Komplexität des Gehirns, die Zukunft wartet.
So I'm going to leave you with a final note about the complexity of the brain and how much more we have to go. I think these resources are incredibly valuable. They give researchers a handle on where to go. But we only looked at a handful of individuals at this point. We're certainly going to be looking at more. I'll just close by saying that the tools are there, and this is truly an unexplored, undiscovered continent. This is the new frontier, if you will. And so for those who are undaunted, but humbled by the complexity of the brain, the future awaits.
Dankeschön.
Thanks.
(Beifall)
(Applause)