I want to tell you guys something about neuroscience. I'm a physicist by training. About three years ago, I left physics to come and try to understand how the brain works. And this is what I found. Lots of people are working on depression. And that's really good, depression is something that we really want to understand.
Je voudrais vous dire quelques mots au sujet des neurosciences. Je suis physicien de formation. Il y a trois ans, j'ai quitté ce domaine pour tenter de comprendre le fonctionnement du cerveau. Et voici ce que j'ai trouvé. Il y a beaucoup de travaux sur la dépression. Et c'est très bien, c'est un domaine qu'il faut vraiment tenter de comprendre.
Here's how you do it: you take a jar and you fill it up, about halfway, with water. And then you take a mouse, and you put the mouse in the jar, OK? And the mouse swims around for a little while and then at some point, the mouse gets tired and decides to stop swimming. And when it stops swimming, that's depression. OK? And I'm from theoretical physics, so I'm used to people making very sophisticated mathematical models to precisely describe physical phenomena, so when I saw that this is the model for depression, I though to myself, "Oh my God, we have a lot of work to do."
Voici comment on procède : vous prenez un pot et vous le remplissez à moitié avec de l'eau. Puis vous prenez une souris et vous la mettez dans le pot. Et la souris nage pendant un petit moment puis, à un moment donné, la souris se fatigue et elle décide d'arrêter de nager. Et quand elle arrête de nager, c'est la dépression. D'accord ? Je viens du domaine de la physique théorique, donc, j'ai l'habitude de modèles mathématiques très sophistiqués pour décrire très précisément des phénomènes physiques, donc, quand j'ai vu ce modèle pour la dépression, je me suis dit : « Mon Dieu, il y a beaucoup de travail à faire. »
(Laughter)
(Rires)
But this is a kind of general problem in neuroscience. So for example, take emotion. Lots of people want to understand emotion. But you can't study emotion in mice or monkeys because you can't ask them how they're feeling or what they're experiencing. So instead, people who want to understand emotion, typically end up studying what's called motivated behavior, which is code for "what the mouse does when it really, really wants cheese." OK, I could go on and on. I mean, the point is, the NIH spends about 5.5 billion dollars a year on neuroscience research. And yet there have been almost no significant improvements in outcomes for patients with brain diseases in the past 40 years. And I think a lot of that is basically due to the fact that mice might be OK as a model for cancer or diabetes, but the mouse brain is just not sophisticated enough to reproduce human psychology or human brain disease. OK?
Mais c'est un problème assez général en neurosciences. Prenez par exemple l'émotion. Beaucoup de gens voudraient comprendre l'émotion. Mais on ne peut l'étudier chez les souris ou chez les singes car on ne peut pas leur demander comment ils vont ou se sentent. Donc les gens qui veulent comprendre l'émotion passent par l'étude de ce qu'on appelle le comportement motivé. Autrement dit, « ce que la souris fait quand elle veut vraiment du fromage. » Je pourrais continuer sans fin. L'Institut National de Santé dépense près de 5,5 milliards de dollars par an sur les recherches en neurosciences. Et pourtant, il n'y a eu presque aucune amélioration significative, pour les patients souffrant de maladies du cerveau, ces 40 dernières années. Je pense que c'est essentiellement dû au fait que les souris sont d'assez bons modèles pour étudier le cancer ou le diabète, mais le cerveau d'une souris n'est juste pas assez sophistiqué pour reproduire la psychologie humaine ou les maladies du cerveau humain. D'accord ?
So if the mouse models are so bad, why are we still using them? Well, it basically boils down to this: the brain is made up of neurons which are these little cells that send electrical signals to each other. If you want to understand how the brain works, you have to be able to measure the electrical activity of these neurons. But to do that, you have to get really close to the neurons with some kind of electrical recording device or a microscope. And so you can do that in mice and you can do it in monkeys, because you can physically put things into their brain but for some reason we still can't do that in humans, OK? So instead, we've invented all these proxies. So the most popular one is probably this, functional MRI, fMRI, which allows you to make these pretty pictures like this, that show which parts of your brain light up when you're engaged in different activities. But this is a proxy. You're not actually measuring neural activity here. What you're doing is you're measuring, essentially, like, blood flow in the brain. Where there's more blood. It's actually where there's more oxygen, but you get the idea, OK?
Mais si ces modèles basés sur les souris sont mauvais, pourquoi les utiliser ? La raison est la suivante : le cerveau est composé de neurones, qui sont de petites cellules s'échangeant des signaux électriques. Pour pouvoir comprendre le fonctionnement du cerveau, vous devez être capable de mesurer l'activité électrique de ces neurones. Mais pour réussir cela, il faut se rapprocher au plus près des neurones avec une sorte d'appareil d'enregistrement ou de microscope. Vous pouvez faire cela chez les souris et chez les singes, en implantant des choses dans leur cerveau, mais pour une raison quelconque, c'est impossible à faire chez les humains. Nous avons donc inventé toutes sortes d'équipements. La méthode la plus populaire est sans doute celle-ci : l'IRM fonctionnelle, ou IRMf, qui vous permet de faire de jolies images comme celle-ci, qui montre les régions du cerveau qui s'éclairent lorsqu'on fait diverses activités. Mais ce n'est qu'un artifice. Ce n'est pas vraiment l'activité neuronale qu'on mesure. Ce qu'on mesure réellement, ce sont des paramètres comme le flux sanguin dans le cerveau. Là où il y a le plus de sang, - en fait, le plus d'oxygène - mais c'est l'idée.
The other thing that you can do is you can do this -- electroencephalography -- you can put these electrodes on your head, OK? And then you can measure your brain waves. And here, you're actually measuring electrical activity. But you're not measuring the activity of neurons. You're measuring these electrical currents, sloshing back and forth in your brain. So the point is just that these technologies that we have are really measuring the wrong thing. Because, for most of the diseases that we want to understand -- like, Parkinson's is the classic example. In Parkinson's, there's one particular kind of neuron deep in your brain that is responsible for the disease, and these technologies just don't have the resolution that you need to get at that. And so that's why we're still stuck with the animals. Not that anyone wants to be studying depression by putting mice into jars, right? It's just that there's this pervasive sense that it's not possible to look at the activity of neurons in healthy humans.
L'autre méthode que l'on peut utiliser est la suivante : l'électroencéphalographie. On met des électrodes sur la tête. Cela permet de mesurer les ondes cérébrales. Vous pouvez ainsi mesurer une activité électrique. Mais on ne mesure pas vraiment l'activité des neurones. On mesure des courants électriques, qui vont et viennent dans le cerveau. Bref, ces technologies qu'on possède mesurent la mauvaise information. Car, la plupart des maladies qu'on veut comprendre, dont la maladie de Parkinson est un exemple classique. Pour cette maladie, c'est un type de neurone particulier qui est responsable de la maladie, et ces technologies n'ont simplement pas la résolution nécessaire pour observer cela. Voilà pourquoi on travaille encore sur des animaux. Ce n'est pas qu'on veuille étudier la dépression en mettant des souris dans des pots. C'est simplement qu'il n'est pas possible d'étudier l'activité de neurones dans des cerveaux humains sains.
So here's what I want to do. I want to take you into the future. To have a look at one way in which I think it could potentially be possible. And I want to preface this by saying, I don't have all the details. So I'm just going to provide you with a kind of outline. But we're going to go the year 2100. Now what does the year 2100 look like? Well, to start with, the climate is a bit warmer that what you're used to.
Alors, voici ce que je veux faire. Je veux vous emmener dans le futur, pour vous montrer des techniques qui pourraient rendre cela possible. Je veux tout d'abord dire que je n'ai pas tous les détails. Je vais donc vous proposer un aperçu. Bon alors, voyageons jusqu'à l'année 2100. A quoi ressemble l'année 2100 ? Pour commencer, le climat est un peu plus chaud que celui auquel vous êtes habitués.
(Laughter)
(Rires)
And that robotic vacuum cleaner that you know and love went through a few generations, and the improvements were not always so good.
Et l'aspirateur robot que vous connaissez et aimez a évolué sur quelques générations, et les améliorations n'étaient pas toujours les meilleures.
(Laughter)
(Rires)
It was not always for the better. But actually, in the year 2100 most things are surprisingly recognizable. It's just the brain is totally different. For example, in the year 2100, we understand the root causes of Alzheimer's. So we can deliver targeted genetic therapies or drugs to stop the degenerative process before it begins. So how did we do it? Well, there were essentially three steps. The first step was that we had to figure out some way to get electrical connections through the skull so we could measure the electrical activity of neurons. And not only that, it had to be easy and risk-free. Something that basically anyone would be OK with, like getting a piercing. Because back in 2017, the only way that we knew of to get through the skull was to drill these holes the size of quarters. You would never let someone do that to you.
Elles n'allaient pas toujours dans le bon sens. Mais en fait, en 2100, la plupart des choses sont assez reconnaissables. C'est juste que le cerveau est totalement différent. Par exemple, en 2100, on comprend les causes de la maladie d'Alzheimer et on peut utiliser des thérapies génétiques ciblées ou des médicaments pour mettre fin au processus dégénératif avant qu'il ne commence. Alors, comment est-on arrivé là ? Il y avait essentiellement trois étapes à franchir. La première était de trouver un moyen d'obtenir des connexions électriques à travers le crâne afin de pouvoir mesurer l'activité électrique des neurones. Et cela de manière facile et sans risque. Quelque chose que tout le monde accepterait de faire comme un piercing, par exemple. Car en 2017, le seul moyen connu pour passer à travers le crâne était de percer des trous de la taille d'une pièce de 25 cents. Vous ne laisseriez jamais quelqu'un vous faire une telle chose.
So in the 2020s, people began to experiment -- rather than drilling these gigantic holes, drilling microscopic holes, no thicker than a piece of hair. And the idea here was really for diagnosis -- there are lots of times in the diagnosis of brain disorders when you would like to be able to look at the neural activity beneath the skull and being able to drill these microscopic holes would make that much easier for the patient. In the end, it would be like getting a shot. You just go in and you sit down and there's a thing that comes down on your head, and a momentary sting and then it's done, and you can go back about your day. So we're eventually able to do it using lasers to drill the holes. And with the lasers, it was fast and extremely reliable, you couldn't even tell the holes were there, any more than you could tell that one of your hairs was missing. And I know it might sound crazy, using lasers to drill holes in your skull, but back in 2017, people were OK with surgeons shooting lasers into their eyes for corrective surgery So when you're already here, it's not that big of a step. OK?
Alors, pendant les années 2020, on a commencé à expérimenter -- au lieu de percer ces gros trous, on perçait des trous microscopiques, pas plus épais qu'un cheveu. Et cela pour aider au diagnostic -- souvent, pour le diagnostic des troubles cérébraux on voudrait être capable de voir l'activité neuronale sous le crâne, et être capable de percer ces trous microscopiques rendrait cette épreuve plus simple pour le patient. En fin de compte, cela serait comme une piqûre. Vous entrez, vous vous asseyez et quelque chose descend sur votre tête, une courte piqûre, et puis c'est fini, et vous retournez à vos activités. Bref, on est finalement parvenu à faire cela en utilisant des rayons laser pour percer les trous. Ces rayons lasers, sont rapides et extrêmement fiables, on ne remarque même pas que les trous sont là, pas plus qu'on ne voit un cheveu manquant sur votre tête. L'idée d'utiliser des rayons laser pour percer de trous dans le crâne paraît folle mais en 2017, les gens acceptaient des opérations au laser dans leurs yeux pour de la chirurgie corrective. A partir de là, ce n'est pas un si grand pas, n'est-ce pas ?
So the next step, that happened in the 2030s, was that it's not just about getting through the skull. To measure the activity of neurons, you have to actually make it into the brain tissue itself. And the risk, whenever you put something into the brain tissue, is essentially that of stroke. That you would hit a blood vessel and burst it, and that causes a stroke. So, by the mid 2030s, we had invented these flexible probes that were capable of going around blood vessels, rather than through them. And thus, we could put huge batteries of these probes into the brains of patients and record from thousands of their neurons without any risk to them. And what we discovered, sort of to our surprise, is that the neurons that we could identify were not responding to things like ideas or emotion, which was what we had expected. They were mostly responding to things like Jennifer Aniston or Halle Berry or Justin Trudeau. I mean --
Ensuite, l'étape suivante, pendant les années 2030, ne fut pas simplement de parvenir à percer le crâne. Pour mesurer l'activité des neurones, il faut entrer dans le tissu cérébral lui-même. Mais le risque en faisant cela est de causer un accident vasculaire. Endommager un vaisseau sanguin et provoquer un AVC. Donc, au milieu des années 2030, on a inventé des sondes flexibles capables de contourner les vaisseaux sanguins, au lieu de les traverser. On a ainsi été capable de mettre un grand nombre de ces sondes dans les cerveaux des patients et enregistrer les signaux de milliers de neurones sans aucun risque pour eux. Ce qu'on a découvert, à notre grande surprise, est que les neurones qu'on pouvait identifier ne répondaient pas aux idées ou aux émotions, ce qu'on s'attendait à observer, Ils répondaient plutôt à des choses comme Jennifer Aniston, Halle Berry ou Justin Trudeau. Je veux dire --
(Laughter)
(Rires)
In hindsight, we shouldn't have been that surprised. I mean, what do your neurons spend most of their time thinking about?
Rétrospectivement, on n'aurait pas dû être surpris. Vos neurones passent la plupart de leur temps à penser à quoi ?
(Laughter)
(Rires)
But really, the point is that this technology enabled us to begin studying neuroscience in individuals. So much like the transition to genetics, at the single cell level, we started to study neuroscience, at the single human level.
Mais sérieusement, cette technologie a permis d'étudier les neurosciences au niveau de l'individu. Un peu comme la transition de la génétique au niveau d'une seule cellule, on a commencé à étudier les neurosciences au niveau de l'individu.
But we weren't quite there yet. Because these technologies were still restricted to medical applications, which meant that we were studying sick brains, not healthy brains. Because no matter how safe your technology is, you can't stick something into someone's brain for research purposes. They have to want it. And why would they want it? Because as soon as you have an electrical connection to the brain, you can use it to hook the brain up to a computer. Oh, well, you know, the general public was very skeptical at first. I mean, who wants to hook their brain up to their computers? Well just imagine being able to send an email with a thought.
Mais il restait du chemin à parcourir. Car ces technologies étaient encore limitées aux applications médicales, et on étudiait les cerveaux malades, et non pas ceux en bonne santé. Parce que même si la technologie est sûre, on ne peut insérer quelque chose dans le cerveau de quelqu'un à des fins de recherche. Ils doivent en avoir envie. Et pourquoi en auraient-ils envie ? Parce que, dès qu'on crée une connexion électrique avec le cerveau, on peut l'utiliser pour connecter le cerveau à un ordinateur. Évidemment, le public était très sceptique au début. Qui voudrait connecter son cerveau à un ordinateur ? Eh bien, imaginez pouvoir envoyer un mail par la pensée !
(Laughter)
(Rires)
Imagine being able to take a picture with your eyes, OK?
Imaginez pouvoir prendre une photo avec vos yeux.
(Laughter)
(Rires)
Imagine never forgetting anything anymore, because anything that you choose to remember will be stored permanently on a hard drive somewhere, able to be recalled at will.
Imaginez de ne jamais plus rien oublier, car tout ce que vous choisissez de vous souvenir serait stocké sur un disque dur, capable d'être rappelé à volonté.
(Laughter)
(Rires)
The line here between crazy and visionary was never quite clear. But the systems were safe. So when the FDA decided to deregulate these laser-drilling systems, in 2043, commercial demand just exploded. People started signing their emails, "Please excuse any typos. Sent from my brain."
La frontière entre le fou et le visionnaire n'a jamais été très franche. Mais les systèmes étaient sûrs. Alors, quand en 2043, la FDA a décidé de déréglementer ces systèmes au laser, la demande commerciale a explosé. Les gens se mirent à signer leurs mails « Veuillez pardonner toute faute. Envoyé par mon cerveau. »
(Laughter)
(Rires)
Commercial systems popped up left and right, offering the latest and greatest in neural interfacing technology. There were 100 electrodes. A thousand electrodes. High bandwidth for only 99.99 a month.
Des offres commerciales se mirent à apparaître, offrant la technologie d'interface neuronale la plus récente et la meilleure. D'abord avec une centaine d'électrodes. Puis un millier d'électrodes. De la haute bande passante pour seulement 99,99 par mois.
(Laughter)
(Rires)
Soon, everyone had them. And that was the key. Because, in the 2050s, if you were a neuroscientist, you could have someone come into your lab essentially from off the street. And you could have them engaged in some emotional task or social behavior or abstract reasoning, things you could never study in mice. And you could record the activity of their neurons using the interfaces that they already had. And then you could also ask them about what they were experiencing. So this link between psychology and neuroscience that you could never make in the animals, was suddenly there.
Bientôt, tout le monde eut la sienne. Et c'était la clé. Car, dans les années 2050, si vous étiez neuroscientifique, des personnes pouvaient venir directement à votre laboratoire. Et vous pouviez les engager pour étudier des émotions, le comportement social, ou le raisonnement abstrait, ce qu'on ne pourrait jamais étudier avec des souris. Et vous pouviez enregistrer l'activité de leurs neurones en utilisant les interfaces qu'ils avaient déjà. Et puis vous pouviez leur demander ce qu'ils éprouvaient. Alors, ce lien entre la psychologie et les neurosciences, qu'on ne pouvait jamais voir chez les animaux, était là, tout d'un coup.
So perhaps the classic example of this was the discovery of the neural basis for insight. That "Aha!" moment, the moment it all comes together, it clicks. And this was discovered by two scientists in 2055, Barry and Late, who observed, in the dorsal prefrontal cortex, how in the brain of someone trying to understand an idea, how different populations of neurons would reorganize themselves -- you're looking at neural activity here in orange -- until finally their activity aligns in a way that leads to positive feedback. Right there. That is understanding.
L'exemple peut-être le plus classique fut la découverte de la base neurale de la compréhension. Ce moment de révélation, le moment où ça a fait tilt. Et cela a été découvert par deux scientifiques en 2055, Barry et Late, qui ont observé, dans le cortex préfrontal dorsal, dans le cerveau de quelqu'un en train d'essayer de comprendre une idée comment les différentes populations de neurones se réorganisaient - vous voyez l'activé neuronale en orange jusqu'à ce que leur activité s'aligne pour fournir un retour d'information positif. Juste là. Voilà à quoi ressemble la compréhension.
So finally, we were able to get at the things that make us human. And that's what really opened the way to major insights from medicine. Because, starting in the 2060s, with the ability to record the neural activity in the brains of patients with these different mental diseases, rather than defining the diseases on the basis of their symptoms, as we had at the beginning of the century, we started to define them on the basis of the actual pathology that we observed at the neural level. So for example, in the case of ADHD, we discovered that there are dozens of different diseases, all of which had been called ADHD at the start of the century, that actually had nothing to do with each other, except that they had similar symptoms. And they needed to be treated in different ways. So it was kind of incredible, in retrospect, that at the beginning of the century, we had been treating all those different diseases with the same drug, just by giving people amphetamine, basically is what we were doing. And schizophrenia and depression are the same way. So rather than prescribing drugs to people essentially at random, as we had, we learned how to predict which drugs would be most effective in which patients, and that just led to this huge improvement in outcomes.
Nous étions enfin capables d'atteindre ce qui nous rend humain. Et cela a vraiment ouvert la voie vers de grandes percées médicales. Parce que, à partir des années 2060, avec la capacité d'enregistrer l'activité neurale dans les cerveaux des patients atteints de diverses maladies mentales, au lieu de définir les maladies par rapport à leurs symptômes, comme on le faisait au début du siècle, on commençait à les définir par rapport à la vraie pathologie qu'on observait au niveau neuronal. Par exemple, dans le cas du trouble déficitaire de l'attention, on a découvert qu'il existe des dizaines de maladies différentes, appelées au début du siècle trouble déficitaire de l'attention, qui n'avaient rien à voir les uns avec les autres à part des symptômes similaires. Et qui avaient besoin d'être traités différemment. Rétrospectivement, cela paraît un peu incroyable qu'au début du siècle, on traitait toutes ces différentes maladies avec le même médicament. En général, simplement en donnant aux gens de l'amphétamine. Et la schizophrénie et la dépression de la même manière. Donc, au lieu de prescrire des médicaments aux gens essentiellement au hasard comme on faisait, on a appris comment prédire quels médicaments seraient les plus efficaces chez certains patients, ce qui a conduit à une amélioration extraordinaire des résultats.
OK, I want to bring you back now to the year 2017. Some of this may sound satirical or even far fetched. And some of it is. I mean, I can't actually see into the future. I don't actually know if we're going to be drilling hundreds or thousands of microscopic holes in our heads in 30 years. But what I can tell you is that we're not going to make any progress towards understanding the human brain or human diseases until we figure out how to get at the electrical activity of neurons in healthy humans. And almost no one is working on figuring out how to do that today. That is the future of neuroscience. And I think it's time for neuroscientists to put down the mouse brain and to dedicate the thought and investment necessary to understand the human brain and human disease.
Je vais vous ramener maintenant en 2017. Ce que je viens de raconter semble peut-être satirique ou exagéré, et c'est vrai pour certains points. Je ne suis pas vraiment capable de prédire l'avenir. Je ne sais pas vraiment si on percera des centaines ou des milliers de trous microscopiques dans nos têtes d'ici 30 ans. Mais ce que je peux vous dire, c'est qu'on ne fera aucun progrès vers la compréhension du cerveau humain ou les maladies humaines avant de trouver comment étudier l'activité électrique des neurones chez des humains en bonne santé. Et il n'y a presque personne qui y travaille aujourd'hui. Ceci est l'avenir des neurosciences. Et je pense qu'il est temps de laisser les cerveaux de souris et de focaliser la pensée et les investissements nécessaires pour comprendre le cerveau humain et les maladies humaines.
Thank you.
Merci.
(Applause)
(Applaudissements)