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.
Uzay Yolu izleyerek büyüdüm. Uzay Yolu'nu çok severim. Uzay Yolu, bende uzaylıları görme isteği uyandırdı başka dünyalara ait yaratıkları. Aslında böyle yaratıkları burada, yeryüzünde de bulabileceğimi fark ettim.
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.
Yaptığım şey, böcekler üzerinde çalışmak. Böceklere kafayı takmış durumdayım, özellikle de uçuşlarına. Böcek uçuşunun evriminin, canlılık tarihindeki en önemli olaylardan biri olduğu kanısındayım. Böcekler olmasaydı, çiçekli bitkiler olmazdı. Çiçekli bitkiler olmasaydı, akıllı, meyve yiyip TED konuşması yapan primatlar olmazdı.
(Laughter)
(Kahkahalar)
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.
Şimdi, David, Hidehiko ve Ketaki meyve sineği ile insan benzerliğine dair ilgi uyandırıcı bir öykü anlattılar. Pek çok benzerlik vardı. Dolayısıyla, insanlar meyve sineklerine benziyorsa, bir sineğin favori eyleminin şu olduğunu düşünebilirsiniz mesela. (Kahkahalar) Ancak bu konuşmada benzerlikleri vurgulamak istemiyorum, daha ziyade insanla sinek arasındaki farklara, ve bence sineğin uzmanlaştığı davranışlara odaklanalım.
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.
Şimdi size bir sineğin kızılötesi ışıkta, saniyede 7.000 kare hızla çekilmiş videosunu göstereceğim. Sağ tarafta, ekranın dışında, saklanmış elektronik bir yırtıcı var, sineğe doğru gidecek. Sinek bu yırtıcının varlığını algılayacak, Bacaklarını dışarı doğru uzatacak. Yaşamak için oradan uzağa süzülecek. Göz açıp kapatana kadar gerçekleşen bu olayları dikkatle ele aldım. Siz gözünüzü kırparken, sinek yaklaşan yırtıcıyı gördü, konumunu hesapladı, uzaklaşmak için harekete geçti, o esnada da kanatlarını saniyede 220 kez çırptı. Bence bu, sinek beyninin bilgiyi ne kadar hızlı işlediğini gösteren büyüleyici bir davranış.
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.
Şimdi, gelelim uçuşa. Uçmak için gereken ne? Uçmak için, tıpkı bir uçakta olduğu gibi, yeteri kadar aerodinamik kuvvet üretebilecek kanatlar, uçuş için gereken gücü üretmeye yetecek bir motor ve bir kumandan gerekir. İnsan yapımı ilk uçakta kumandan, aslında, kokpitte oturan Orville ile Wilbur'ın beyinleriydi.
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.
Şimdi bu bir sinekle kıyaslanabilir mi? Kariyerimin ilk aşamalarının büyük bölümünü, böcek kanatlarının sinekleri havada tutmaya yetecek gücü nasıl ürettiğini anlamak için harcadım. Mühendislerin, yaban arılarının uçamayacağını kanıtladığını duymuşsunuzdur. Problem, böcek kanatlarının işlevinin, uçak kanatlarının çalışması gibi olduğu fikrindeydi. Ama öyle değil. Bu problemi ele almak için, dinamik olarak ölçeklenmiş model robot böceklerin içlerinde kanat çırptığı, aerodinamik kuvvetleri ölçebileceğimiz dev madeni yağ havuzları inşa ettik. Ve şunu bulduk: Böcekler kanatlarını öylesine akıllıca ve yüksek bir hamle açısında çırpıyordu ki, kanadın önünde bir yapı oluşuyordu. Kanat Önü Girdabı denilen bu küçük hortum benzeri yapı sayesinde kanatlar, hayvanı havada tutmaya yetecek kuvveti oluşturuyordu. Yani asıl büyüleyici olan şey kanadın enteresan bir dış görünüşü olması değil. Akıllıca olan, sineğin onu çırpış biçimi. Bu da sonuçta sinir sistemince kumanda ediliyor ve sineklerin dikkat çekici uçuş manevraları yapmalarını sağlıyor.
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.
Peki ya motor? Sineğin motoru tam anlamıyla muhteşemdir. İki çeşit uçuş kasına sahipler: Güç kası denilenler germe-etkilidir, yani kendisi etkinleşir ve sinir sisteminin kasılıp-gevşemelerle kontrolüne gerek yoktur. Uçuş için gereken muazzam gücü üretmek için uzmanlaşmışlardır ve sineğin orta bölümünü işgal ederler. Yani bir sinek ön camınıza çarptığında bakmakta olduğunuz şey aslında güç kasıdır. Ayrıca kanadın tabanına iliştirilmiş küçük, minicik denetim kasları vardır ve bunlar hiç de güçlü olmamakla beraber çok hızlıdır. Darbeleme temelli olarak kanat eklemini şekillendirebilir ve sineğin kanadını değiştirmesini sağlayarak, uçuş güzergâhını değiştiren aerodinamik kuvvet değişimlerini üretirler. Ve elbette, sinir sisteminin rolü de tüm bunları kumanda etmektir.
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.
O halde kumandana bakalım. Sinekler bu probleme taşınacak türde sensörlerde de uzmanlaşmışlardır. Kokuları ve rüzgarı algılayan antenleri var. Gözleri öylesine gelişmiş ki, gezegendeki en hızlı görsel sistemlerdir. Kafalarının üstünde bir başka göz grubu vardır. Neye yaradıkları hakkında hiç bir fikrimiz yok. Kanatlarında algılayıcılar var. Kanatları sensörlerle kaplı. Bazı sensörler kanat deformasyonlarını algılıyor. Kanatları ile tat bile alabiliyorlar. Sineklerin sahip olduğu en gelişmiş sensörlerden biri "halteres" denilen yapıdır. Halteres aslında bir jiroskop. Bu aygıt, uçuşta öne-arkaya saniyede 200'e yakın devir yapar. Böylece hayvan, gövde dönüşünü algılayarak son derece hızlı düzeltme manevraları yapabilir. Tabi tüm bu algısal bilgilerin bir beyin tarafından işlenmesi lazım. Evet, elbette sineğin yaklaşık 100.000 nöronlu bir beyni var.
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)
Bu konferansta bulunan bazı kişiler, meyve sineklerinin nöroloji araştırmalarında kullanılabileceğini, çünkü beynin işlevi için basit bir model olduklarını öne sürdü. Bu konuşmanın can alıcı noktası olarak, bunu alt-üst etmek istiyorum. Bana kalırsa onlar hiçbir şeyin basit bir modeli değiller. Bence sinekler üstün bir model. Onlar, sinekler için gayet üstün bir model. (Kahkahalar)
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?
Şimdi gelin şu basitlik kavramını araştıralım. Bence, biz nörobilimcilerin pek çoğu ne yazık ki narsistiz. Bir beyin düşündüğümüzde, tabi ki akla kendimizinki geliyor. Ama unutmayın ki bu beyin türü, çok daha küçük olmakla birlikte -- 100 milyar yerine 100 bin nöronlu -- gezegendeki en yaygın beyin biçimidir ve 400 milyon yıldır varolagelmiştir. Peki bunun basit olduğunu söylemek doğru mu? Daha az nöronu olması yönünden basit olabillir, ama bu adil bir ölçek mi? Adil bir ölçek olmadığını ileri sürüyorum ben. Gelin biraz düşünelim. Bence kıyaslama -- (Kahkahalar) kıyaslama, beynin büyüklüğüne bağlı olarak yapabildikleri düşünülerek yapılmalı. Şimdi Trump sayısı diye birşey tanımlayalım. Trump sayısı, bu adamın davranış kalıbı sayısının beynindeki nöronlara oranı olsun. Meyve sineğinin Trump sayısını hesaplayacağız. Peki aramızdan kaç kişi Trump sayısının meyve sineğinde daha yüksek olduğunu düşünüyor?
(Applause)
(Alkış)
It's a very smart, smart audience. Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
Akıllı bir dinleyici kitlesi. Evet, eşitsizlik bu yönde gider, ya da ben böyle derdim.
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)
Anlaşılıyor ki, bir insanın davranış kalıplarını bir sineğinkilerle karşılaştırmak biraz saçma. Örnek olarak bir başka hayvanı alalım. Mesela fare. Faredeki nöron sayısı, sinekten 1000 kat kadar fazladır. Fareler üzerinde çalışmıştım. O zamanlar gerçekten pek yavaş konuşurdum. Sonra sinekler üzerinde çalışmaya başlayınca bir şey oldu. (Kahkahalar) Sineklerle farelerin doğal gelişimi karşılaştırıldığında, bence kıyaslanabilirler. Yiyecek aramak zorundadırlar. Kur yapmaları gerekir. Çiftleşiyorlar. Yırtıcılardan saklanıyorlar. Bir sürü benzer şey yapıyorlar. Ama sineklerin daha fazla şey yaptığını iddia ediyorum. Şimdi size bir kayıt göstereceğim. Ama haberiniz olsun, ödeneğimin bir bölümünü ordu karşılıyor ve göstereceğim bu gizli kaydı bu odanın dışında unutacaksınız. Tamam mı? Sineğin kuyruğunda taşıdığı yüke bakmanızı istiyorum. Dikkatle izleyin, ve 6 yaşındaki oğlumun neden artık nörobilimci olmak istediğini anlayacaksınız. Biraz bekleyin. İşte. Sineklerin fare kadar olmasa da en azından güvercin kadar zeki olduğunu itiraf edin.
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.
(Kahkahalar) Varmak istediğim nokta şu: Olay sayılardan ibaret değil. Sinek beyninin hesaplaması gereken bütün o şeyleri minicik nöronlarla yapması gerek. Farenin nöronlar arası bağlantılarını gösteren bu güzel görüntü Jeff Lichtman'ın laboratuvarından. Konuşmasında gösterdiği harika beyin görüntülerini görebilirsiniz. Ve sağ üst köşede, aynı ölçekte, bir sineğinkini göreceksiniz. Bunu büyütelim. Güzel, kompleks bir nöron. Sadece çok küçük ve böylesine küçük nöronlarla
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.
bilgi işlemeye çalışmanın pek çok biofiziksel güçlüğü var. Nöronlar ne kadar küçülebilir? Şu ilginç böceğe bakın. Sineğe benziyor. Kanatları var, gözleri var, antenleri var, bacakları var. Yaşam öyküsü karmaşık. Bu bir parazit. Etrafta uçup, yerleşmek için tırtıl bulması gerek. Üstelik beyni meyve sineğininki gibi tuz tanesi büyüklüğünde değil, bunun kendisi tuz tanesi büyüklüğünde. Bunlar da aynı ölçekte birkaç başka organizma. Bu hayvan, bir Terliksi Hayvan ya da Amip büyüklüğünde ve beyni 7.000 minik nörondan oluşuyor. Bilirsiniz, bunlara Hücre Gövdesi deniyor, Nöron Çekirdeği'nin bulunduğu yer. Bu hayvanda onlar yok, çünkü çok yer kaplıyorlar. Bu nörobilimin sınırlarıyla ilgili bir toplantı.
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.
Bence bu canlının beyninin nasıl işlediğini çözmek, nörobilimin sınırlarını zorlayan şeylerden biri. Gelin bunu düşünelim. Az sayıda nöronun çok iş yapmasını nasıl sağlarsınız? Sanırım, bir mühendisin bakış açısından, çoklama aklınıza geliyor. Bir donanım alıp, bunun farklı zamanlarda farklı şeyler yapmasını sağlayabilirsiniz, ya da donanımın farklı parçalarının farklı şeyler yapmasını. Bunlar, incelemek istediğim iki kavram. Bunlar benim icat ettiğim kavramlar değil,
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.
geçmişte başkalarının ileri sürdüğü kavramlar. Fikirlerden biri yengeç çiğnemesinden geliyor. Yengeçleri çiğnemeyi kastetmiyorum. Ben Baltimore'luyum ve çok iyi yengeç çiğnerim. Ama bahsettiğim şey, çiğneme yapan yengeçler. Yengeç çiğnemesi gerçekten muhteşemdir. Yengeçlerin kabuklarının altında bu komplike yapı var, adı Midesel Öğütücü. Yiyecekleri bir kaç farklı yolla öğütüyor. İşte bu yapının endoskobik bir filmi. Buradaki muhteşem nokta şu ki, bunu kumanda eden engin bir çeşitlilikte hareket kalıpları üretebilen çok az sayıda, sadece iki düzine kadar nöron. Bu küçücük grubun bunu yapabilmesinin nedeni, çok sayıda nöromodülatör ile çevrili olması. Nöromodülatörleri daha önce duymuşsunuzdur. Bu yapıyı değiştiren ve sinir sistemine bağlayan nöromodülatör sayısı, nöron sayısından fazladır. Komplike bir kalıplar kümesi üretebiliyorlar. Eve Marder ile bu muhteşem sistem üzerinde çalışan çok sayıda meslektaşının araştırmasından görülüyor ki, küçük bir nöron kümesinin çok çok fazla şey yapabilmesinin nedeni an-be-an temelli oluşan nöromodülasyondür. Aslında bu zamanda çoklamadır. Tek bir nöromodülatörlü bir nöron ağı düşünün. Bir davranış çeşidi için bir hücre kümesi seçersiniz, başka nöromodülatör, başka hücre kümesi, farklı bir kalıp ve tahmin edebileceğiniz gibi
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.
çok komplike bir sistem elde edebilirsiniz. Sineklerin bunu yaptığına dair kanıt var mı? Uzun yıllardır dünya çapındaki pek çok laboratuvarda, küçük uçuş simülatörlerinde, sineklerin davranışını inceliyoruz. Sineği iple bir çubuğa bağlayabilirsiniz. Yarattığı aerodinamik kuvvetleri ölçebilirsiniz. Bir görüntünün etrafında uçmasına izin verip ona video oyunu oynatabilirsiniz. Size böyle küçücük bir kayıt göstereyim. İşte bir sinek ve sineğin uçuş simülatöründeki büyük kızılötesi görünümü. Bu sineklerin oynamayı sevdiği bir oyun. Sineğin ufak bir çizgiye doğru uçmasına izin veriyorsunuz, ve hep o çizgiye doğru uçuyor. Bu onların görsel algılama sisteminin bir parçası Ama çok güncel de olsa, fizyolojiler için bu tür davranışsal sahneleri değiştirmek mümkün. Eski Post-Doc araştırmacılarımdan olan ve şu anda Rockefeller'da çalışan Gaby Maimon'ın geliştirdiği bir uçuş simülatöründe, sineğin beynine bir elektrot yerleştirip, beyindeki genetik olarak tanımlı bir nörondan kayıt yapılabiliyor. Bu deneylerden biri şuna benzer bir şey. Bu kayıt, laboratuvardaki bir başka Post-Doc olan Bettina Schnell tarafından alınmış. Alttaki yeşil iz sinek beynindeki bir nöronun Membran Potansiyeli. Gördüğünüz gibi sinek uçmaya başladığında, kanat hareketiyle aslında bu görsel kalıbın kendi dönüşünü kontrol ediyor. Ve sinek uçarken, kanat hareketinin kalıbına verilen bu nöronlar arası görsel tepkiyi görebiliyorsunuz. Böylece ilk kez, sinek uçuş gibi gelişmiş bir davranış sergilerken beynindeki nöronlardan kayıt alabildik. Öğrendiğimiz şeylerden biri şu oldu: Senelerdir üzerinde çalıştığımız duran sineklerin hücre fizyolojisi, uçan ya da yürüyen aktif davranış içindeki sineklerin hücre fizyolojisi ile aynı değil. Peki fizyoloji niçin farklı? Nöromodülatörlerden dolayı olduğu anlaşılıyor, tıpkı yengeçlerde ki o küçücük topluluğun nöromodülatörleri gibi. Bu bir oktopamin sisteminin resmi. Oktopamin bir nöromodülatör. Uçuşta ve diğer davranışlarda önemli rol oynuyora benziyor. Ama o sinek beynindeki bir sürü nöromodülatörden sadece biri. Ve benim düşünceme göre, araştırdıkça göreceğiz ki, sinek beyninin bütünü, bu midesel sinir düğümlerinin daha geniş hali olup, bu kadar az nöronla o kadar çok şey yapabilmelerinin nedenlerinden biridir.
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.
Bir başka fikir, bir diğer çoklama yolu da uzayda çoklamadır. Nöronun farklı parçalarına, aynı anda farklı şeyler yaptırmak. Burada iki çeşit kanonik nöron görüyoruz: Biri omurgalıya, diğeri omurgasıza ait. Ramony Cajal'dan piramitsel bir insan nöronu ve sağdaki de dikensiz bir ara nöron, o da Alan Watson ve Malcolm Burrows'ın seneler önceki bir çalışmasından. Malcolm Burrows, bir çekirgeye ait olan bu nöronun eylem potansiyeli ateşlememesine dayanan oldukça ilginç bir fikir ortaya atmıştı. Bu dikensiz bir hücre. Tipik bir hücre, örneğin beynimizdeki bir nöron, Dendrit adında girdiyi alan bir bölgeye sahiptir. Girdileri toplar ve uzantıları çalıştırıp, nöronun çıktı bölgelerini etkinleştiren eylem potansiyelleri üretir. Dikensiz nöronlar ise biraz karmaşıktır, çünkü hem giriş hem de çıkış sinapslarının hepsi içine kapanıktır ve tüm çıktıları aynı anda veren tek bir eylem potansiyeli yoktur. Yani, nöronun farklı parçalarının aynı anda farklı şeyler yapmasını sağlayan hesaplama bölmelerinin varolma olasılığı vardır. Zamanda çoklama ve uzayda çoklama dediğimiz
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.
bu temel kavramlar, sanıyorum bizim beynimiz için de geçerli, fakat böcekler, bunun asıl ustaları bence. Bundan sonra böcekler hakkında daha farklı düşüneceğinizi umuyorum ve burada da yazdığım gibi diyorum ki, lütfen ezmeden önce tekrar düşünün.
(Applause)
(Alkış)