I believe that we can both unravel the mysteries of the universe and save human lives at the same time through interdisciplinary research. And I'm going to share with you today just one story, my story, that has crossed these paths.
Tôi tin rằng chúng ta có thể vừa làm sáng tỏ bí ẩn của vũ trụ, vừa có thể cứu nhân loại cùng một lúc bằng nghiên cứu liên ngành. Và hôm nay tôi sẽ chia sẻ với bạn một câu chuyện, câu chuyện của tôi, nó đã đi theo tôi suốt các chặng đường.
We start the in supernova remnant Cassiopeia A. It's one of the youngest ones in our galaxy, about 330 years old. An astronomy colleague approached me one day, and she had over eight years of magnificent data, just trying to understand the 3-D structure of this nebula, the supernova remnant. But she had no way to look at it. So I looked at the data with her and said, "I think I can help you." And although -- and this is all real data you're seeing on the screen above me -- this is the Hollywood rendering version, but the rough draft I made with her looks something more like this. And she was able to make novel discoveries about how supernovas explode and how shells explode within it, using a piece of software developed at Brigham and Women's Hospital here in Boston, called 3D Slicer. It was originally developed for looking at patients' brain scans, doing surgical planning and doing 3-D renderings of anatomy. Who knew our solution was lurking just across the river?
Chúng ta hãy bắt đầu với tàn dư siêu tân tinh Cassiopeia A. Nó là một trong những tàn dư trẻ nhất trong vũ trụ, tầm khoảng 330 tuổi. Một hôm, một đồng nghiệp của tôi đến gặp tôi, cô ấy đã có hơn 8 năm làm việc ở Magnificent Data, và đang cố gắng hiểu cấu trúc 3D của tinh vân này, của tàn dư siêu tân tinh. Nhưng cô ấy lại không biết cách để quan sát nó. Vì vậy, tôi quan sát dữ liệu cùng cô ấy và nói rằng:” Tôi có thể giúp bạn” Mặc dù đây là dữ liệu thực nhưng bạn có thể thấy nó ở màn hình phía trên tôi, đây chỉ là phiên bản đồ hoạ Hollywood, nhưng bản nháp mà tôi với đồng nghiệp làm thì trông giống cái này hơn. Và cô ấy đã có thể làm tiểu thuyết viết về khám phá cách tân tin phát nổ thế nào cũng như cách hạt nhân bên trong tân tinh nổ thế nào, bằng cách dùng mẫu phần mềm được nghiên cứu tại bệnh viện Brigham and Women’s ở Boston, nó được gọi là phần mềm cắt 3D. Ban đầu nó được phát triển để quan sát các mẫu scan não của bệnh nhân, lập kế hoạch phẫu thuật, và phát hoạ giải phẫu 3D. Đâu ai biết giải pháp của chúng tôi chỉ vô tình xuất hiện.
Now, people don't believe me when I tell them that astronomy and medical imaging -- these two seemingly different fields -- are really similar. So we're going to play a little game I like to call "Which is which?" I play this with new doctors and astronomers I work with. I'm going to show you two images on the screen. One of them is biomedical and one of them is astronomical, and you have to pick them correctly in your head. So here is the first set. And again, one of these is biomedical and one is astronomical. I'll give you a second to make your little vote mentally. So it turns out the one on the left is some of the raw data of the supernova remnant we were just looking at, and on the right, we have an angiogram of a patient's heart and coronary arteries.
Bây giờ, mọi người sẽ không tin tôi khi tôi nói rằng thiên văn học và y học -- hai lĩnh vực có vẻ khác nhau, nhưng thực ra tương đồng. Bây giờ hãy cùng chơi một trò chơi tôi hay gọi là trò “Đây là gì” Tôi đã chơi trò này với các bác sĩ và nhà thiên văn học mà tôi làm việc cùng. Tôi sẽ cho bạn thấy 2 bức ảnh trên màn hình Một trong hai là y sinh, cái còn lại là thiên văn học và bạn phải chọn trong đầu chính xác nhé. Đây là cặp ảnh đầu tiên Một lần nữa, một trong hai tấm là y sinh còn cái còn lại là thiên văn học nhé. Tôi sẽ cho các bạn một giây để đưa ra lựa chọn theo lý trí của mình Và có vẻ bên trái là cái gì đó thuộc dữ liệu thô của tàn dư tân tinh chúng ta vừa quan sát và bên phải, đó là chụp động mạch tim bệnh nhân và động mạch vành.
OK, we're going to try another one. Now, this one is much closer to my daily bread and butter. Tell me which is which. And one of these is literally millimeters across, and the other is billions of miles. So, it turns out the one on the left is a confocal microscopy image of a human cornea, and on the right, we have a radio telescope image of the star-forming region NGC-1333. Now, aside from the fact that these images look similar and that doctors trying to find a tumor in a patient's brain or a young star forming is similar, the way the data comes from the machine or the telescope is remarkably similar.
OK, hãy thử thêm một cái nữa nhé. Đây là ảnh gần đúng hơn với công việc của tôi. Bây giờ, hãy nói cho tôi biết đây là gì. Một trong hai thực sự rộng vài mili mét, và cái còn lại rộng vài tỉ mét. Và bên trái là ảnh chụp từ kính hiển vi đồng tiêu của giác mạc người, và bên phải, chúng ta có ảnh chụp từ kính viễn vọng vô tuyến của khu vực hình thành sao NGC-1333. Bên cạnh việc những tấm ảnh này giống nhau và việc các bác sĩ tìm ra một khối u trong não bệnh nhân hay một ngôi sao hình thành là giống nhau, thì cách dữ liệu xuất từ máy móc hoặc kính viễn vọng cũng giống nhau.
Here's an MRI scanner. And if you've never seen the raw data of a patient's brain, this is what it looks like. When the MRI scanner is acquiring the data, it goes in slices. So you can see the patient's nose, their eyes; it kind of progresses towards the middle of the head; you can start to see the cortex, and it steps through to the back of the brain. Now, believe it or not, telescopes, and particularly radio telescopes, operate in a similar manner. If we were to look at the raw data from these telescopes ... We're going to look at a nebula called M16. We start with this radio telescope at the front of the nebula, stepping back towards the middle of the nebula, just like the middle of the patient's brain -- those bright regions are where young stars are forming -- all the way to the back of the nebula, just like the back of the patient's head. Now, although the doctors are able to then take this data and look at it in 3-D and do surgical planning, this is cutting-edge, just about as good as you get with any astronomer, and this is what they have to look at to understand the 3-D structure and velocity's momentum in our universe. But we can do better.
Đây là một máy scan MRI. Và nếu bạn chưa từng thấy dữ liệu thô từ não của một bệnh nhân thì đây là thứ bạn sẽ thấy. Khi máy scan MRI tiếp nhận dữ liệu, nó cho ra thành từng mặt cắt. Vì vậy bạn có thể thấy mũi của bệnh nhân, mắt của họ, rồi theo quy trình nó sẽ tới giữa đầu, bạn sẽ bắt đầu thấy vỏ não, và đến phần phía sau của bộ não. Bây giờ, dù tin hay không, thì kính viễn vọng, cụ thể là kính viễn vọng vô tuyến,đang vận hành tương tự nhau. Nếu ta đã quan sát dữ liệu thô từ những chiếc kính viễn vọng này, thì bây giờ ta sẽ cùng quan sát một tinh vân được gọi là M16. Hãy bắt đầu với kính viễn vọng vô tuyến khi quan sát phía trước của tinh vân, sau đó quay về phía trung tâm của tinh vân giống như phía trung tâm của não bệnh nhân. Những vùng sáng này là nơi các tân tinh đang hình thành -- tất cả các hướng quay về phía đằng sau tinh vân cũng giống như phía đằng sau của não bệnh nhân Bây giờ, mặc dù các bác sĩ có thể lấy dữ liệu này đi, rồi quan sát nó bằng mô hình 3D và lên kế hoạch phẫu thuật, việc này thì nổi bật, cũng rất tuyệt vời đối với bất kỳ nhà thiên văn học nào, nhưng đây là thứ mà họ phải quan sát để hiểu được cấu trúc 3D và động lượng của vận tốc trong vũ trụ. Nhưng chúng ta có thể làm tốt hơn.
So, you might recognize this nebula more like this: the famous Hubble image of the Pillars of Creation or the Eagle Nebula. And, I'm going to fade this out onto a radio image, it's a false color in the background, and fade away the Hubble image you're used to. But we don't need to just look at this in 3-D, we can look at it in 2-D, and here I'm using a radiology tool kit called OsiriX.
Vì vậy, có lẽ bạn sẽ nhận ra tinh vân này trông như này: Pillars of Creation, ảnh chụp từ kính viễn vọng Hubble,hay còn gọi là tinh vân Eagel. Và giờ tôi sẽ làm mờ nó trên một tấm ảnh vô tuyến với phần nền là màu nhân tạo, và nó đã làm mờ dần tấm ảnh mà bạn đã xem. Nhưng ta không nhất thiết chỉ nhìn nó ở dạng 3D, mà có thể ở cả dạng 2D, và ở đây tôi đang dùng bộ dụng cụ X-quang gọi là OsiriX.
When I showed this to astronomer Marc Pound, whose data this is, he was amazed, because he had been trying so hard to study the impact of a young group of stars. And he had this theory that there's this wind crashing and tossing the pillars over, and it took him months to prove this with conventional visualization. But in one shot, you can see the shock wave of wind blasting through across to the left-hand side of the screen. Now, I don't think myself or any of my collaborators would've anticipated how far this has gone, and by sharing the medical technology with astronomy and astronomy with medical, we've been able to find new stars and supernova remnants, and revolutionize how you do heart diagnostics and look at data for different patients and organize it and data-mine it.
Khi tôi chiếu tấm ảnh này cho nhà thiên văn học Marc Pound, chủ sở hữu của bộ dữ liệu này, anh ta đã rất hào hứng bởi vì anh ấy đã nỗ lực rất nhiều để nghiên cứu về tác động của một nhóm tân tinh. Và anh ấy đưa giả thuyết rằng hiện có một cơn gió thổi mạnh và hất tung các cột trụ, và nó đã khiến anh ấy mất vài tháng để chứng minh bằng phân tích trực quan. Nhưng chỉ với một lần quan sát, bạn có thể thấy một cơn gió xoáy mạnh thổi về phía bên tay trái của màn hình. Bây giờ, tôi không nghĩ rằng bản thân tôi hoặc bất kỳ cộng tác viên nào sẽ đoán được điều này đi xa tới đâu. Bằng việc chia sẻ công nghệ y học với thiên văn học và thiên văn học với y học, chúng tôi đã có thể tìm ra tân tinh và tàn dư siêu tân tinh, và cải tiến hoá cách chẩn đoán tim và quan sát dữ liệu của nhiều bệnh nhân khác nhau,sắp xếp cũng như khai thác chúng
I don't have time to show you all these great projects, but I'll show you one of them. This is a collaboration I've been working on, called The Multiscale Hemodynamics Project. I'm working with doctors at Brigham and Women's Hospital. Now, what this represents is a novel way of doing heart disease diagnostics. And instead of the conventional invasive angiography, this is just a CT scan. What you see here are the coronary arteries. So you have your heart, and the arteries wrap around the outside. These are the arteries you worry about getting blocked and giving you a heart attack and killing you. So it's really important that we look at them.
Tôi không có đủ thời gian để cho bạn xem tất cả các dự án tuyệt vời, nhưng tôi sẽ cho bạn xem một trong số đó Đây là một sự cộng tác mà tôi đang thực hiện, nó được gọi là dự án Huyết động học đa tỷ lệ Tôi đang làm việc với các bác sĩ ở bệnh viện Brigham and Women’s. Thứ mà dự án mô tả là một phương thức kỳ diệu để chẩn đoán bệnh tim. Và thay vì là chụp mạch xâm lấn trực quan, đây chỉ là phương thức chụp CT. Thứ mà bạn thấy đó là động mạch vành. Đây là quả tim của bạn, và có động mạch bao phủ phía ngoài. Những động mạch này sẽ làm bạn lo lắng nó sẽ bị chặn lại, khiến bạn lên cơn đau tim và giết chết bạn. Do đó nó rất quan trọng để chúng ta quan sát chúng.
Now, this is a CT scan of a patient with a blood-flow simulation -- that's the coloring up there. That simulation was originally developed for studying the structure of DNA, and then the visualization was done with a tool kit called VisIt, originally developed for physics simulations. Interdisciplinary. My assignment was to try and come up with a new way of looking at this to make it optimal for the doctors and hospital: How can we make it the most efficient for them for a diagnosis?
Đây là ảnh chụp CT của một bệnh nhân mô phỏng dòng chảy của máu - khu vực được tô màu. Bản mô phỏng này ban đầu được phát triển để nghiên cứu cấu trúc DNA, sau đó bản đồ hoạ trực quan được hoàn thành bằng một công cụ gọi là Vislt, ban đầu nó được cải tiến cho các mô phỏng thí nghiệm vật lý. Mô phỏng liên ngành. Công việc của tôi là nỗ lực nghĩ ra một phương pháp mới để quan sát nó để làm nó tối ưu cho các bác sĩ và cho bệnh viện. Làm cách nào để khiến nó hiệu quả nhất cho họ để chẩn đoán?
And I came up with this image. It's 2-D; I took the whole artery and collapsed everything into a 2-D plane. I got some very quizzical looks when I showed this to the doctors originally. But I was inspired to do this representation from my astronomy work, where we've been using these tree diagrams along the bottom to understand the structure of nebulae. Well, we were inspired in that work from the bioinformatics and genome community, where they use these tree diagrams to understand their gene expression data. They were inspired by the evolutionary biologists, who use these tree diagrams to understand how species evolve and are related, the first of which was drawn by Sir Charles Darwin. Here's an example from his "Origin of the Species." So, straight from Darwin, through biology, physics, astronomy, back to medical imaging. Interdisciplinary. One may say, "Well, is this 2-D representation better?" I did a study at Harvard Medical School to answer just that question.
Và tôi đã nảy ra ý tưởng này. Đó là 2D. Tôi đã sử dụng tất cả động mạnh và huỷ bỏ mọi thứ để đưa vào một mặt phẳng 2D. Và tôi đã đấy được vài thứ kì quặc khi lần đầu tôi đưa cho các bác sĩ xem. Nhưng tôi đã lấy cảm hứng cho bài diễn thuyết này từ công việc thiên văn, khu vực chúng tôi dùng sơ đồ cây ở phía dưới màn hình là để hiểu cấu trúc của tinh vân. Và, chúng tôi đã lấy cảm hứng công việc từ nhóm tin sinh học và di truyền học, nơi mà họ đã dùng sơ đồ cây để hiểu được dữ liệu biểu hiện gen. Họ đã lấy cảm hứng từ các nhà sinh học tiến hoá, người đã dùng sơ đồ cây để hiểu cách các loài tiến hoá & có liên quan thế nào, và sơ đồ đầu tiên trong số đó đã được vẽ bởi ông Charles Darwin. Đây là một sơ đồ ví dụ trong quyển “Nguồn gốc các loài” của ông ấy Như vậy, theo Darwin, thông qua sinh học, vật lý, thiên văn học, rồi trở lại tới hình ảnh y học. Là liên ngành. Có lẽ ai đó sẽ nói rằng “Liệu bài diễn thuyết 2D có tốt hơn?” Tôi đã thực hiện một nghiên cứu ở Đại học Y dược Harvard để trả lời câu hỏi này.
And it turns out, if you present the image on the left to a doctor, on average, they find about 39% of the high-risk regions that could explode or block your heart and kill you. On the right, we can do a little better, and they're able to find 62% of these high-risk, dangerous regions. But we can do even better, simply by changing the colors. The rainbow color map is a sin most doctors and astronomers and physicists are guilty of using. (Laughs) And it doesn't focus the best qualities of your visual system. The human system can see brightness variation, contrast ... not really good at that whole "green-yellow-blue" thing.
Và hoá ra là, nếu bạn trình chiếu tấm ảnh bên trái cho một bác sĩ xem, thì trung bình, họ sẽ tìm ra khoảng 39% những vùng có rủi ro cao chúng có thể gây vỡ hoặc nghẽn tim và sẽ giết chết bạn. Đối với ảnh bên phải, chúng ta có thể làm nó tốt hơn, và họ sẽ tìm ra 62% các vùng có rủi ro và nguy hiểm. Nhưng chúng ta có thể làm tốt hơn nữa bằng cách đơn giản là thay đổi các màu sắc Bản đồ màu cầu vồng này là một lỗi sai mà đa số bác sĩ, nhà thiên văn học và nhà vật lý học đang vô tình sử dụng (Cười) Nó không hề tập trung vào chất lượng của hệ thống hình ảnh. Cơ chế con người có thể nhận biết sự thay đổi độ sáng, độ tương phản,.. và không thực sự giỏi nhận biết các thứ chỉ toàn màu “xanh lá-vàng-xanh dương”.
But now, if you look in the shades of red and highlight the regions that are most diseased with dark red, now doctors can find 91% of the high-risk regions, simply by changing the colors.
Nhưng hiện tại, nếu bạn nhìn vào tông đỏ và tô đậm vùng bị bệnh nhiều nhất với màu đỏ đậm, thì bây giờ các bác sĩ có thể tìm ra 91% vùng có rủi ro cao, chỉ đơn giản bằng cách thay đổi màu sắc.
(Applause)
(vỗ tay)
And I would have never known the importance of color if it was not for my computer science and visualization collaborators showing this to me. So again: interdisciplinary collaboration.
Đáng lẽ bạn sẽ không biết được tầm quan trọng của màu sắc nếu không nhờ có sự kết hợp giữa khoa học máy tính và trực quan đã cho tôi thấy điều đó. Cho nên một lần nữa: sự kết hợp liên ngành.
How do you even get a collaboration like this? In the case of astronomical medicine, it started with a Harvard Astronomy professor, Alyssa Goodman, serendipitously meeting a computer scientist and imaging specialist from Brigham and Woman’s Hospital, and their recruitment of a very adventurous, open-minded, young student. (Laughter) And from there, it has exploded: we've pulled in cardiologists and computer scientists and radiologists and astronomers, physicists, chemists, computational physicists -- I mean, we've brought so many people together. And it's been enlightening to share domains and information across borders. And we're still going. And although most of the people up on the screen are from Harvard or Harvard Med, now we cross different institutions and continents to work together.
Bạn có thể tạo ra sự kết hợp giống vậy như thế nào? Trong trường hợp y học thiên văn, nó đã bắt đầu từ một giáo sư thiên văn của đại học Harvard, Alyssa Goodman, người đã tình cờ gặp một nhà khoa học máy tính và một chuyên gia hình ảnh đến từ bệnh viện Brigham and Woman’s, sau đó là chương trình tuyển chọn sinh viên trẻ, một cách mạo hiểm và cởi mở. (cười) Và từ đó đã mở ra một điều là: chúng tôi đã thu hút các bác sĩ tim mạch các nhà khoa học máy tính và các bác sĩ X-quang và các nhà thiên văn học, vật lý học, hoá học, vật lý tính toán -- Ý tôi là, chúng tôi đã gắn kết rất nhiều người lại với nhau. Và điều đó đang thúc đẩy để chia sẻ các tên miền và thông tin xuyên biến giới. Và chúng tôi đang tiếp tục điều đó. Mặc dù đa số mọi người hiện đến từ Harvard hoặc đại học Y khoa Harvard, chúng tôi đang đi tới các viện đào tạo và các châu lục khác nhau để cùng làm việc.
All I can say is, it has just been wonderful. We're continuing to make new discoveries. And I just urge you: attend conferences not in your own domain, read books and journals not in your own discipline, watch TED talks and come to events like this and say hi to the neighbor sitting next to you, because you really never know where your next great idea is going to come from.
Và tôi có thể nói rằng, điều đó thật tuyệt vời. Chúng tôi đang cố gắng để tạo ra các khám phá mới. Và tôi muốn khuyên bạn rằng: hãy không chỉ tham gia các buổi hội thảo ở khu vực của bạn, hãy không chỉ đọc sách và tạp chí như một kỷ luật của bản thân, mà hãy xem TED và tham dự những sự kiện giống vậy và chào hỏi đến những người ngồi cạnh bạn, bởi vì bạn sẽ không bao giờ biết được ý tưởng tiếp theo của bạn sẽ đến từ đâu.
Thank you.
Xin cám ơn.
(Applause)
(vỗ tay)