Vyrostl jsem na sledování Star Treku. Miluju Star Trek. Kvůli Star Treku jsem chtěl spatřit mimozemská stvoření, stvoření ze vzdáleného světa. Ale vlastně jsem zjistil, že mohu nalézt tyto cizí vetřelce přímo na Zemi.
I grew up watching Star Trek. I love Star Trek. Star Trek made me want to see alien creatures, creatures from a far-distant world. But basically, I figured out that I could find those alien creatures right on Earth.
Zabývám se studiem hmyzu. Jsem hmyzem posedlý, obzvláště hmyzím letem. Myslím, že evoluce letu hmyzu je asi jednou z nejdůležitějších událostí v historii života. Bez hmyzu by nebyly žádné kvetoucí rostliny. Bez kvetoucích rostlin by nebyli žádní chytří, ovocem se živící primáti a jejich TED přednášky.
And what I do is I study insects. I'm obsessed with insects, particularly insect flight. I think the evolution of insect flight is perhaps one of the most important events in the history of life. Without insects, there'd be no flowering plants. Without flowering plants, there would be no clever, fruit-eating primates giving TED Talks.
(Smích)
(Laughter)
Takže, David a Hidehiko a Ketaki vyprávěli velmi působivě o podobnostech mezi ovocnými muškami a lidmi, a existuje mnoho podobností, takže si možná myslíte, že se lidé podobají ovocným muškám, oblíbené chování ovocné mušky je třeba toto -- (Smích) ale v mé přednášce nechci zdůraznit podobnosti mezi lidmi a ovocnými muškami, ale spíše rozdíly, a zaměřit se na aktivity, ve kterých ovocné mušky vynikají.
Now, David and Hidehiko and Ketaki gave a very compelling story about the similarities between fruit flies and humans, and there are many similarities, and so you might think that if humans are similar to fruit flies, the favorite behavior of a fruit fly might be this, for example -- (Laughter) but in my talk, I don't want to emphasize on the similarities between humans and fruit flies, but rather the differences, and focus on the behaviors that I think fruit flies excel at doing.
Takže vám chci ukázat rychlou videosekvenci letu mouchy, který je snímán v infračerveném světle rychlostí 7 tisíc obrázků za sekundu a napravo, mimo záběr, je elektronicky hrozící predátor, který půjde po té mušce. Muška ucítí predátora. Protáhne své nohy a odpluje pryč a bude žít a létat i příští den. Pečlivě jsem ořízl tuto sekvenci, aby trvala přesně stejně dlouho, jako mrknutí lidského oka, takže za tu dobu, co vám zabere jedno mrknutí, muška zahlédla hrozícího nepřítele, odhadla jeho polohu, započala pohyb nutný k odletu, mávajíc křídly 220krát za sekundu a zmizela pryč. Myslím, že to je fascinující chování, které ukazuje, jak rychle dokáže muší mozek zpracovávat informace.
And so I want to show you a high-speed video sequence of a fly shot at 7,000 frames per second in infrared lighting, and to the right, off-screen, is an electronic looming predator that is going to go at the fly. The fly is going to sense this predator. It is going to extend its legs out. It's going to sashay away to live to fly another day. Now I have carefully cropped this sequence to be exactly the duration of a human eye blink, so in the time that it would take you to blink your eye, the fly has seen this looming predator, estimated its position, initiated a motor pattern to fly it away, beating its wings at 220 times a second as it does so. I think this is a fascinating behavior that shows how fast the fly's brain can process information.
A teď, let -- co létání obnáší? K letu, stejně jako je tomu u letadel, jsou třeba křídla, která generují dostatečné aerodynamické síly, dále potřebujete motor s dostatečným výkonem pro pohon letu a potřebujete ovladač, v prvním lidmi sestrojeném letadle byl ovladačem mozek pánů Orvilla a Wilbury, kteří seděli v kabině.
Now, flight -- what does it take to fly? Well, in order to fly, just as in a human aircraft, you need wings that can generate sufficient aerodynamic forces, you need an engine sufficient to generate the power required for flight, and you need a controller, and in the first human aircraft, the controller was basically the brain of Orville and Wilbur sitting in the cockpit.
Jak se toto podobá mušce? Velkou část mé rané kariéry jsem strávil zkoumáním, jak hmyzí křídla vytvářejí dostatek síly, aby se hmyz udržel ve vzduchu. Možná jste slyšeli, že inženýři prokázali, že čmeláci v podstatě létat nemohou. Problém byl v předpokladu, že hmyzí křídla fungují stejně jako křídla letadel. Ale není tomu tak. Tenhle problém řešíme sestrojováním obrovských, dynamicky škálovaných modelů hmyzích robotů, kteří se třepotají v obrovské lázni minerálního oleje, kde můžeme studovat aerodynamické síly. A ukazuje se, že hmyz mává svými křídly velice chytře, pod velmi vysokým úhlem záběru, který vytváří strukturu na předním okraji křídla, malou, tornádu podobnou strukturu zvanou vír předního okraje, a tento vír ve skutečnosti umožňuje křídlům vytvářet dostatek síly a hmyz se tak udrží ve vzduchu. Ale co je nejvíc -- fascinující není to, že křídlo má zajímavou stavbu. Chytrý je způsob, jakým moucha mává, což je samozřejmě řízeno nervovým systémem a umožňuje mouše provádět tyto pozoruhodné vzdušné manévry.
Now, how does this compare to a fly? Well, I spent a lot of my early career trying to figure out how insect wings generate enough force to keep the flies in the air. And you might have heard how engineers proved that bumblebees couldn't fly. Well, the problem was in thinking that the insect wings function in the way that aircraft wings work. But they don't. And we tackle this problem by building giant, dynamically scaled model robot insects that would flap in giant pools of mineral oil where we could study the aerodynamic forces. And it turns out that the insects flap their wings in a very clever way, at a very high angle of attack that creates a structure at the leading edge of the wing, a little tornado-like structure called a leading edge vortex, and it's that vortex that actually enables the wings to make enough force for the animal to stay in the air. But the thing that's actually most -- so, what's fascinating is not so much that the wing has some interesting morphology. What's clever is the way the fly flaps it, which of course ultimately is controlled by the nervous system, and this is what enables flies to perform these remarkable aerial maneuvers.
Takže, jak je to s pohonem? Muší motor je naprosto fascinující. Mají dva druhy letových svalů: takzvané silové svaly, aktivované tahem, což znamená, že se aktivují samy a nemusí být řízeny nervovým systémem, jednu kontrakci po druhé. Jsou specializované na vytváření obrovské síly potřebné k letu, umožňují střední fázi letu, takže když moucha narazí na vaše přední sklo, díváte se v podstatě na tyto silové svaly. K základně křídla je přichycená sada malých, jemných řídících svalů, které nejsou vůbec silové, ale jsou velmi rychlé a schopné rekonfigurovat křídelní kloub, mávnutí za mávnutím, a toto umožňuje mouše měnit své křídlo a vytvářet změny aerodynamických sil, které mění letovou dráhu. Samozřejmě, že toto všechno ovládá nervový systém.
Now, what about the engine? The engine of the fly is absolutely fascinating. They have two types of flight muscle: so-called power muscle, which is stretch-activated, which means that it activates itself and does not need to be controlled on a contraction-by-contraction basis by the nervous system. It's specialized to generate the enormous power required for flight, and it fills the middle portion of the fly, so when a fly hits your windshield, it's basically the power muscle that you're looking at. But attached to the base of the wing is a set of little, tiny control muscles that are not very powerful at all, but they're very fast, and they're able to reconfigure the hinge of the wing on a stroke-by-stroke basis, and this is what enables the fly to change its wing and generate the changes in aerodynamic forces which change its flight trajectory. And of course, the role of the nervous system is to control all this.
Takže se podívejme na ovladač. Moucha vyniká celou řadou senzorů, které slouží tomuto účelu. Mají tykadla, která cítí pachy a určují směr větru. Mají propracované oko, nejrychlejší vizuální systém na planetě. Nahoře na hlavě mají další pár očí. Nemáme tušení, k čemu slouží. Mají senzory na křídlech. Křídla jsou senzory pokryta, včetně senzorů, které detekují deformaci křídla. Pomocí křídel mohou dokonce ochutnávat. Jedním z nejrafinovanějších muších senzorů je struktura zvaná halteres (kyvadélka). Kyvadélka jsou ve skutečnosti gyroskopy. Tato zařízení kmitají během letu sem a tam frekvencí 200 Hz a moucha jejich pomocí vnímá rotaci těla a provádí velmi rychlé opravné pohyby. Všechny tyto smyslové informace se zpracovávají v mozku, ano, mouchy opravdu mají mozek, mozek asi se 100 tisíci neurony.
So let's look at the controller. Now flies excel in the sorts of sensors that they carry to this problem. They have antennae that sense odors and detect wind detection. They have a sophisticated eye which is the fastest visual system on the planet. They have another set of eyes on the top of their head. We have no idea what they do. They have sensors on their wing. Their wing is covered with sensors, including sensors that sense deformation of the wing. They can even taste with their wings. One of the most sophisticated sensors a fly has is a structure called the halteres. The halteres are actually gyroscopes. These devices beat back and forth about 200 hertz during flight, and the animal can use them to sense its body rotation and initiate very, very fast corrective maneuvers. But all of this sensory information has to be processed by a brain, and yes, indeed, flies have a brain, a brain of about 100,000 neurons.
Několik lidí během této konference naznačilo, že ovocná muška by mohla posloužit neurovědám, protože jsou jednoduchým modelem mozkové funkce. Hlavní pointou mé přednášky je, že bych to rád úplně otočil. Myslím, že nejsou žádným jednoduchým modelem. Ano, mouchy jsou skvělý model. Jsou skvělé jako model pro mouchy. (Smích)
Now several people at this conference have already suggested that fruit flies could serve neuroscience because they're a simple model of brain function. And the basic punchline of my talk is, I'd like to turn that over on its head. I don't think they're a simple model of anything. And I think that flies are a great model. They're a great model for flies. (Laughter)
Prozkoumejme nyní představu jednoduchosti. Myslím, že mnoho neurovědců jsou bohužel poněkud narcističtí. Když hovoříme o mozku, samozřejmě si představujeme náš vlastní mozek. Ale uvědomte si, že tento druh mozku, který je mnohem, mnohem menší -- místo 100 miliard neuronů jich má 100 tisíc -- ale je to nejběžnější druh mozku na planetě a je tady už 400 milionů let. Je tedy zdvořilé říci, že je jednoduchý? Ano, je jednoduchý v tom smyslu, že má méně neuronů, ale je to spravedlivé srovnání? Navrhuji, že to spravedlivé není. Takže se nad tím zamysleme. Myslím, že musíme porovnat -- (Smích) -- musíme porovnat velikost mozku s tím, co mozek dokáže dělat. Takže navrhuji použít Trumpové číslo, (pozn: Donald Trump, americký magnát a muž na obrázku) a toto Trumpové číslo bude poměr repertoáru lidského chování vzhledem k počtu neuronů v jeho mozku. Spočítejme Trumpové číslo pro ovocnou mušku. A teď, kolik lidí si myslí, že Trumpové číslo je vyšší u ovocné mušky?
And let's explore this notion of simplicity. So I think, unfortunately, a lot of neuroscientists, we're all somewhat narcissistic. When we think of brain, we of course imagine our own brain. But remember that this kind of brain, which is much, much smaller — instead of 100 billion neurons, it has 100,000 neurons — but this is the most common form of brain on the planet and has been for 400 million years. And is it fair to say that it's simple? Well, it's simple in the sense that it has fewer neurons, but is that a fair metric? And I would propose it's not a fair metric. So let's sort of think about this. I think we have to compare -- (Laughter) — we have to compare the size of the brain with what the brain can do. So I propose we have a Trump number, and the Trump number is the ratio of this man's behavioral repertoire to the number of neurons in his brain. We'll calculate the Trump number for the fruit fly. Now, how many people here think the Trump number is higher for the fruit fly?
(Potlesk)
(Applause)
Jste velmi, velmi chytré publikum. Ano, nerovnost míří tímto směrem, aspoň předpokládám.
It's a very smart, smart audience. Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
Chápu, že je poněkud absurdní srovnávat repertoár chování člověka a mouchy. Ale uvažme jiné zvíře, jen jako příklad. Zde máme myš. Myš má tisíckrát více neuronů než moucha. Dříve jsem se myšmi zabýval. Když jsem je studoval, mluvil jsem velice pomalu. A pak se něco stalo, když jsem se začal zabývat mouchami. (Smích) A myslím, že když porovnáte přírodní historii mouchy a myši, jsou porovnatelné. Musejí shánět potravu. Musejí se dvořit druhému pohlaví. Mají sex. Ukrývají se před nepřáteli. Dělají mnoho podobných věcí. Ale tvrdím, že mouchy dokážou více. Například, zde vám ukážu jednu sekvenci, a musím říci, část mého výzkumu hradí armáda, takže vám ukážu tuto důvěrnou sekvenci a nesmíte se o ní zmínit mimo tuto místnost. OK? Podívejte se na zátěž na ocase ovocné mušky. Sledujte to pozorně a uvidíte, proč můj šestiletý syn chce nyní být neurovědcem. Počkejte si na to. Fí. Aspoň uznejte, že i když ovocná muška není tak chytrá jako myš, je aspoň tak chytrá jako holub. (Smích)
Now I realize that it is a little bit absurd to compare the behavioral repertoire of a human to a fly. But let's take another animal just as an example. Here's a mouse. A mouse has about 1,000 times as many neurons as a fly. I used to study mice. When I studied mice, I used to talk really slowly. And then something happened when I started to work on flies. (Laughter) And I think if you compare the natural history of flies and mice, it's really comparable. They have to forage for food. They have to engage in courtship. They have sex. They hide from predators. They do a lot of the similar things. But I would argue that flies do more. So for example, I'm going to show you a sequence, and I have to say, some of my funding comes from the military, so I'm showing this classified sequence and you cannot discuss it outside of this room. Okay? So I want you to look at the payload at the tail of the fruit fly. Watch it very closely, and you'll see why my six-year-old son now wants to be a neuroscientist. Wait for it. Pshhew. So at least you'll admit that if fruit flies are not as clever as mice, they're at least as clever as pigeons. (Laughter)
Rád bych dokázal, co není jen záležitostí čísel, ale také úkolem, kdy musí moucha počítat vše, co musí její mozek počítat těmi malinkými neurony. Zde je pěkný obrázek vizuálního interneuoronu myši z laboratoře Jeffa Lichtmana, vidíte krásné obrázky mozků, které ukázal ve své prezentaci. Ale nahoře, v pravém horním roku vidíte vizuální interneuron mouchy, v tom samém měřítku. Zvětším to. Je to nádherně složitý neuron. Jen je velmi, velmi malinký a je proto velmi biofyzikálně obtížné provádět výpočty informací s malými, malinkými neurony.
Now, I want to get across that it's not just a matter of numbers but also the challenge for a fly to compute everything its brain has to compute with such tiny neurons. So this is a beautiful image of a visual interneuron from a mouse that came from Jeff Lichtman's lab, and you can see the wonderful images of brains that he showed in his talk. But up in the corner, in the right corner, you'll see, at the same scale, a visual interneuron from a fly. And I'll expand this up. And it's a beautifully complex neuron. It's just very, very tiny, and there's lots of biophysical challenges with trying to compute information with tiny, tiny neurons.
Jak chytré mohou neurony být? Podívejte se na tento zajímavý hmyz. Vypadá to jako druh mouchy. Má křídla, má oči, má tykadla, má nohy, komplikovaný životní příběh, je to parazit, musí poletovat a hledat housenky, na kterých parazituje, ale nejen že má mozek velikosti zrníčka soli, což je srovnatelné s ovocnou muškou, samotný je velikosti zrnka soli. A zde máme jiný organismus v podobném měřítku. Tento živočich je velký jako trepka a améba, jeho mozek má 7 tisíc neuronů, které jsou tak malé -- znáte buněčná těla, slyšeli jste o nich, kde je jádro neuronu? Tento živočich se jich zbavil, protože zabíraly moc místa. Takže toto je lekce o hranicích neurovědy. Předpokládám, že jednou z hranic neurovědy je zjistit, jak pracuje mozek těchto organismů.
How small can neurons get? Well, look at this interesting insect. It looks sort of like a fly. It has wings, it has eyes, it has antennae, its legs, complicated life history, it's a parasite, it has to fly around and find caterpillars to parasatize, but not only is its brain the size of a salt grain, which is comparable for a fruit fly, it is the size of a salt grain. So here's some other organisms at the similar scale. This animal is the size of a paramecium and an amoeba, and it has a brain of 7,000 neurons that's so small -- you know these things called cell bodies you've been hearing about, where the nucleus of the neuron is? This animal gets rid of them because they take up too much space. So this is a session on frontiers in neuroscience. I would posit that one frontier in neuroscience is to figure out how the brain of that thing works.
Ale zamysleme se nad jedním: jak přinutíme malý počet neuronů, aby hodně pracoval? Myslím, že z inženýrského hlediska nás napadne multiplex, mnohonásobné využití. Vezmete hardware a ten dělá v různé době různé věci, nebo různé části toho hardware dělají v různé době různé věci. A tyto dva koncepty bych rád prozkoumal. Nejsou to koncepty, na které jsem přišel já, ale koncepty, které již dříve navrhli jiní.
But let's think about this. How can you make a small number of neurons do a lot? And I think, from an engineering perspective, you think of multiplexing. You can take a hardware and have that hardware do different things at different times, or have different parts of the hardware doing different things. And these are the two concepts I'd like to explore. And they're not concepts that I've come up with, but concepts that have been proposed by others in the past.
Jeden nápad přišel od žvýkání krabů. Nemyslím tím, jak žvýkat kraby. Vyrostl jsme v Baltimore a žvýkám kraby velmi, velmi dobře. Mluvím o krabech, kteří žvýkají. Krabí žvýkání je velmi fascinující. Krabi mají pod krunýřem složitou strukturu zvanou žaludeční mlýnek, která potravu různými způsoby rozmělňuje. Zde je endoskopické video této struktury. Úžasné na tom je, že je to řízeno malinkou sadou neuronů, asi dvěma tucty neuronů, které mohou vytvářet širokou škálu různých pohybových vzorů, a mohou to dělat proto, že tento malý krabí ganglion je v podstatě zaplaven mnoha, mnoha neuromodulátory. Už jste o neuromodulátorech slyšeli. Existuje více neuromodulátorů, které mění, inervují tuto strukturu, než je ve struktuře neuronů a ty mohou tvořit komplikovanou sadu vzorů. A toto je práce Eve Marder a mnoha jejích kolegů, kteří studovali tento fascinující systém, který odhaluje, jak malý shluk neuronů může dělat mnoho, velmi mnoho věcí díky neuromodulaci, která se mění -- jeden okamžik za druhým. Což je v podstatě mnohonásobné využití v čase. Představte si síť neuronů s jedním neuromodulátorem. Vyberete jednu sadu buněk, aby prováděla určitou práci, další neuromodulátor, další sada buněk, různé druhy, a snadno si představíte, že můžeme docílit velmi, velmi komplikovaný systém.
And one idea comes from lessons from chewing crabs. And I don't mean chewing the crabs. I grew up in Baltimore, and I chew crabs very, very well. But I'm talking about the crabs actually doing the chewing. Crab chewing is actually really fascinating. Crabs have this complicated structure under their carapace called the gastric mill that grinds their food in a variety of different ways. And here's an endoscopic movie of this structure. The amazing thing about this is that it's controlled by a really tiny set of neurons, about two dozen neurons that can produce a vast variety of different motor patterns, and the reason it can do this is that this little tiny ganglion in the crab is actually inundated by many, many neuromodulators. You heard about neuromodulators earlier. There are more neuromodulators that alter, that innervate this structure than actually neurons in the structure, and they're able to generate a complicated set of patterns. And this is the work by Eve Marder and her many colleagues who've been studying this fascinating system that show how a smaller cluster of neurons can do many, many, many things because of neuromodulation that can take place on a moment-by-moment basis. So this is basically multiplexing in time. Imagine a network of neurons with one neuromodulator. You select one set of cells to perform one sort of behavior, another neuromodulator, another set of cells, a different pattern, and you can imagine you could extrapolate to a very, very complicated system.
Jsou nějaké důkazy, že toto dělají mouchy? Mnoho let jsme v naší laboratoři a dalších laboratořích po celém světě studovali chování much v malém letovém simulátoru. Připevníte mouchu k malé tyčince. A měříte aerodynamické síly, které vytváří. Můžete mouchu nechat, ať hraje videohru tak, že ji necháte poletovat ve vizuálním displeji. Ukážu vám kratinkou sekvenci. Zde je moucha a zvětšený infračervený obraz mouchy v letovém simulátoru a tuto hru má moucha velice ráda. Necháte je, aby zamířily směrem k tomu proužku a ony k němu budou mířit pořád. Je to součást jejich vizuálního naváděcího systému. Ale nedávno začalo být možné modifikovat tento druh arény pro fyziologii. Toto je úprava vyvinutá jednou z mých bývalých kolegyň, Gaby Maimon, která nyní působí u Rockefeller, a je to v podstatě letový simulátor, ale takový, kde je možné umístit elektrodu do mozku mouchy a zaznamenávat z geneticky identifikovatelného neuronu v muším mozku. A takto vypadá jeden z těchto experimentů. Je to sekvence další kolegyně z laboratoře, Bettiny Schnell. Zelená stopa dole je membránový potenciál neuronu v muším mozku. Vidíte, jak moucha vzlétá, a moucha v podstatě řídí rotaci vizuálního obrazce pohyby vlastních křídel a vidíte, jak vizuální interneuron odpovídá vzoru pohybu křídel, jak moucha letí. Tohle je poprvé, kdy jsme mohli zaznamenat v neuronech mušího mozku, jak moucha provádí komplikovanou aktivitu jako je let. A jedna z věcí, co jsme se naučili, byla, že fyziologie buněk, které jsme studovali mnoho let u mušek v klidovém stavu není tatáž, jako je fyziologie těchto buněk, když mouchy provozují aktivní chování jako je let, chůze a tak dále. A proč se fyziologie liší? Ukazuje se, že jde o tyto neuromodulátory, stejně jako byly neuromodulátory v tom malinkém ganglionu u krabů. Zde je schéma octopaminového systému. Octopamin je neuromodulátor, který zřejmě hraje důležitou roli během letu a dalších aktivit. Ale je to jen jeden z mnoha neuromodulátorů v mozku mouchy. Takže si myslím, že až se dozvíme více, ukáže se, že celý muší mozek je prostě větší verzí tohoto žaludečního ganglionu, a to je jeden z důvodů, proč to dokáže tolik věcí s tak malým počtem neuronů.
Is there any evidence that flies do this? Well, for many years in my laboratory and other laboratories around the world, we've been studying fly behaviors in little flight simulators. You can tether a fly to a little stick. You can measure the aerodynamic forces it's creating. You can let the fly play a little video game by letting it fly around in a visual display. So let me show you a little tiny sequence of this. Here's a fly and a large infrared view of the fly in the flight simulator, and this is a game the flies love to play. You allow them to steer towards the little stripe, and they'll just steer towards that stripe forever. It's part of their visual guidance system. But very, very recently, it's been possible to modify these sorts of behavioral arenas for physiologies. So this is the preparation that one of my former post-docs, Gaby Maimon, who's now at Rockefeller, developed, and it's basically a flight simulator but under conditions where you actually can stick an electrode in the brain of the fly and record from a genetically identified neuron in the fly's brain. And this is what one of these experiments looks like. It was a sequence taken from another post-doc in the lab, Bettina Schnell. The green trace at the bottom is the membrane potential of a neuron in the fly's brain, and you'll see the fly start to fly, and the fly is actually controlling the rotation of that visual pattern itself by its own wing motion, and you can see this visual interneuron respond to the pattern of wing motion as the fly flies. So for the first time we've actually been able to record from neurons in the fly's brain while the fly is performing sophisticated behaviors such as flight. And one of the lessons we've been learning is that the physiology of cells that we've been studying for many years in quiescent flies is not the same as the physiology of those cells when the flies actually engage in active behaviors like flying and walking and so forth. And why is the physiology different? Well it turns out it's these neuromodulators, just like the neuromodulators in that little tiny ganglion in the crabs. So here's a picture of the octopamine system. Octopamine is a neuromodulator that seems to play an important role in flight and other behaviors. But this is just one of many neuromodulators that's in the fly's brain. So I really think that, as we learn more, it's going to turn out that the whole fly brain is just like a large version of this stomatogastric ganglion, and that's one of the reasons why it can do so much with so few neurons.
A další nápad, další způsob multiplexingu je multiplexing v prostoru, kdy různé části neuronu vykonávají různé věci ve stejnou dobu. Zde máme dva druhy kanonických neuronů obratlovce a bezobratlých, lidský pyramidový neuron od Ramon y Cajal, a další buňku napravo, interneuron a toto je práce Alana Watsona a Malcolma Burrowse, z doby před mnoha lety a Malcolm Burrows měl velmi zajímavý nápad založený na faktu, že tento neuron kobylky nevytváří akční potenciál. Je to „non-spiking“ buňka. Typická buňka, jako třeba neurony v našem mozku, má oblast zvanou dendrity, které přijímají vzruchy, a tyto vzruchy se sčítají a vytvoří akční potenciál, který probíhá axonem a aktivuje všechny výstupní oblasti neuronu. Ale „non-spiking“ neurony jsou velice komplikované, protože mají všechny vstupní i výstupní synapse propojené, a není žádný jednotný akční potenciál, který by řídil všechny výstupy ve stejné chvíli. Takže je možné, že máte výpočetní střediska, která dovolují různým částem neuronu provádět různé věci ve stejnou dobu.
Now, another idea, another way of multiplexing is multiplexing in space, having different parts of a neuron do different things at the same time. So here's two sort of canonical neurons from a vertebrate and an invertebrate, a human pyramidal neuron from Ramon y Cajal, and another cell to the right, a non-spiking interneuron, and this is the work of Alan Watson and Malcolm Burrows many years ago, and Malcolm Burrows came up with a pretty interesting idea based on the fact that this neuron from a locust does not fire action potentials. It's a non-spiking cell. So a typical cell, like the neurons in our brain, has a region called the dendrites that receives input, and that input sums together and will produce action potentials that run down the axon and then activate all the output regions of the neuron. But non-spiking neurons are actually quite complicated because they can have input synapses and output synapses all interdigitated, and there's no single action potential that drives all the outputs at the same time. So there's a possibility that you have computational compartments that allow the different parts of the neuron to do different things at the same time.
Takže myslím, že tyto základní koncepty dělání mnoha věcí najednou a na několika místech platí i pro náš mozek, ale myslím, že hmyz je v tomto opravdový mistr. Takže doufám, že už budete o hmyzu smýšlet trochu jinak a jak zde říkám, prosím rozmyslete si, než nějaký zaplácnete.
So these basic concepts of multitasking in time and multitasking in space, I think these are things that are true in our brains as well, but I think the insects are the true masters of this. So I hope you think of insects a little bit differently next time, and as I say up here, please think before you swat.
(Potlesk)
(Applause)