I study how the brain processes information. That is, how it takes information in from the outside world, and converts it into patterns of electrical activity, and then how it uses those patterns to allow you to do things -- to see, hear, to reach for an object. So I'm really a basic scientist, not a clinician, but in the last year and a half I've started to switch over, to use what we've been learning about these patterns of activity to develop prosthetic devices, and what I wanted to do today is show you an example of this. It's really our first foray into this. It's the development of a prosthetic device for treating blindness.
Az agy információfeldolgozását tanulmányozom. Azt, hogyan fogadja be a külvilág információit, hogyan alakítja elektromos jelek mintázataivá, és hogyan használja e mintázatokat, hogy cselekedhessünk: lássunk, halljunk, s egy tárgyért nyúljunk. Alapkutatással foglalkozom, nem vagyok gyógyító orvos, de az utóbbi másfél évben kezdek váltani, hogy amit e mintázatokról megismerünk, alkalmazzam protetikai eszközök fejlesztésére. Ma egy példát szeretnék mutatni erről. Ez az első próbálkozásunk: egy protetikai eszköz fejlesztése vakság kezelésére.
So let me start in on that problem. There are 10 million people in the U.S. and many more worldwide who are blind or are facing blindness due to diseases of the retina, diseases like macular degeneration, and there's little that can be done for them. There are some drug treatments, but they're only effective on a small fraction of the population. And so, for the vast majority of patients, their best hope for regaining sight is through prosthetic devices. The problem is that current prosthetics don't work very well. They're still very limited in the vision that they can provide. And so, you know, for example, with these devices, patients can see simple things like bright lights and high contrast edges, not very much more, so nothing close to normal vision has been possible.
Kezdjük a helyzet jellemzésével! Az USA-ban tízmillió vak él, de a világon sokkal többen vannak; van, akire vakság vár a recehártya betegségei vagy a sárgafolt sorvadása miatt, és nem sokat tehetünk értük. Létezik gyógyszeres kezelés, de csak a lakosság töredékénél hatásos. Ezért a betegek zöme a protetikai eszközöktől reméli látása visszanyerését. Az a baj, hogy a jelenlegi eszközök nem működnek valami jól. Csak részben adják vissza a látást. Az efféle eszközökkel egyszerű dolgokat láthatnak, pl. fényeket, igen éles kontrasztokat, sokkal többet nem, semmi olyat, ami megközelítené a normál látást.
So what I'm going to tell you about today is a device that we've been working on that I think has the potential to make a difference, to be much more effective, and what I wanted to do is show you how it works. Okay, so let me back up a little bit and show you how a normal retina works first so you can see the problem that we were trying to solve. Here you have a retina. So you have an image, a retina, and a brain. So when you look at something, like this image of this baby's face, it goes into your eye and it lands on your retina, on the front-end cells here, the photoreceptors. Then what happens is the retinal circuitry, the middle part, goes to work on it, and what it does is it performs operations on it, it extracts information from it, and it converts that information into a code. And the code is in the form of these patterns of electrical pulses that get sent up to the brain, and so the key thing is that the image ultimately gets converted into a code. And when I say code, I do literally mean code. Like this pattern of pulses here actually means "baby's face," and so when the brain gets this pattern of pulses, it knows that what was out there was a baby's face, and if it got a different pattern it would know that what was out there was, say, a dog, or another pattern would be a house. Anyway, you get the idea.
Ma az általunk fejlesztett készülékről fogok beszélni, amelyben megvan a lehetőség, hogy változást hozzon, hatékonyabb legyen. Bemutatom a működését. Kezdjük kissé előbbről, a recehártya normális működésével. Így jobban érzékelik a megoldandó föladatot. Ez a recehártya, a retina. A képen a retina és az agy látható. Ha erre a babaarcra nézünk, a képe bejut a szemünkbe, ahol a recehártya felületi sejtjeire, a fényérzékeny receptorokra kerül. A recehártya középső rétegében lévő idegi "áramkör" dolgozza föl a képet, műveleteket végez rajta, kinyeri belőle az információt, és kóddá alakítja. A kód elektromos impulzusok formájában jut be az agyba, ezért a döntő kérdés, hogy a kép végül kóddá alakuljon át. Amikor kódról beszélek, ezt szó szerint értem. Ez az impulzusegyüttes azt jelenti: bébiarc, és mikor az impulzusegyüttes az agyba jut, az agy érti, miről van szó: egy bébiarcról. Ha más mintázatot kap, tudni fogja, hogy másról, pl. kutyáról vagy házról van szó. Tudatosítja a fogalmat.
And, of course, in real life, it's all dynamic, meaning that it's changing all the time, so the patterns of pulses are changing all the time because the world you're looking at is changing all the time too. So, you know, it's sort of a complicated thing. You have these patterns of pulses coming out of your eye every millisecond telling your brain what it is that you're seeing. So what happens when a person gets a retinal degenerative disease like macular degeneration? What happens is is that, the front-end cells die, the photoreceptors die, and over time, all the cells and the circuits that are connected to them, they die too. Until the only things that you have left are these cells here, the output cells, the ones that send the signals to the brain, but because of all that degeneration they aren't sending any signals anymore. They aren't getting any input, so the person's brain no longer gets any visual information -- that is, he or she is blind.
A valóságban a folyamat dinamikusan megy végbe, vagyis állandóan változik, az impulzusminta mindig változik, mivel környezetünk is állandóan változik. A folyamat elég bonyolult. Ilyen impulzusegyüttesek érkeznek ezredmásodpercenként a szemünkből, és közlik az agyunkkal, mit látunk. Mi történik, amikor valaki recehártya-sorvadásban, pl. a sárgafolt-sorvadásban megbetegszik, azaz elhalnak a felületi sejtek, a fényérzékeny receptorok, majd idővel a hozzájuk kapcsolódó összes sejt is elhal. Míg végül csak ezek maradnak meg, a kilépő idegsejtek, amelyek továbbítanák a jeleket az agyba, de a sorvadás miatt már nincs mit továbbítaniuk. Nem kapnak bemenő jelet, ezért a beteg agya többé már nem jut látásinformációhoz, ezért a páciens vak.
So, a solution to the problem, then, would be to build a device that could mimic the actions of that front-end circuitry and send signals to the retina's output cells, and they can go back to doing their normal job of sending signals to the brain. So this is what we've been working on, and this is what our prosthetic does. So it consists of two parts, what we call an encoder and a transducer. And so the encoder does just what I was saying: it mimics the actions of the front-end circuitry -- so it takes images in and converts them into the retina's code. And then the transducer then makes the output cells send the code on up to the brain, and the result is a retinal prosthetic that can produce normal retinal output. So a completely blind retina, even one with no front-end circuitry at all, no photoreceptors, can now send out normal signals, signals that the brain can understand. So no other device has been able to do this.
A probléma megoldása, hogy a felületi sejtek áramköreit utánzó eszközt alakítsunk ki, amely jeleket küldhet a recehártya kilépő idegsejtjeibe, s működésüket fölújítva, azok ismét jeleket küldhessenek az agyba. Ezen dolgozunk, a protézisünk erre képes. Két részből áll: a kódolóból és a jelátalakítóból. A kódoló feladata utánozni a felületi áramkörök működését: képeket fogad be, és átalakítja őket a recehártya kódjaivá. A jelátalakító útján a kilépő idegsejtek a kódot elküldik az agyba, és az eredmény: egy recehártya-protézis, amely recehártya-kimeneti jelet állít elő. Így a teljesen vak recehártya – még teljesen hiányzó felületi áramkörök, működésképtelen fényreceptorok esetén is rendes jeleket tud küldeni, amelyeket az agy képes értelmezni. Semmilyen más készülék nem képes erre.
Okay, so I just want to take a sentence or two to say something about the encoder and what it's doing, because it's really the key part and it's sort of interesting and kind of cool. I'm not sure "cool" is really the right word, but you know what I mean. So what it's doing is, it's replacing the retinal circuitry, really the guts of the retinal circuitry, with a set of equations, a set of equations that we can implement on a chip. So it's just math. In other words, we're not literally replacing the components of the retina. It's not like we're making a little mini-device for each of the different cell types. We've just abstracted what the retina's doing with a set of equations. And so, in a way, the equations are serving as sort of a codebook. An image comes in, goes through the set of equations, and out comes streams of electrical pulses, just like a normal retina would produce.
Egy keveset szólok a kódolóról és a feladatáról, mert ez kulcskérdés, érdekes, és elég menő. Nem biztos, hogy a <i>menő</i> a legjobb szó rá, de értik, mire gondolok. A kódoló kiváltja a recehártya áramkörének lényegét egy egyenletrendszerrel, amelyet egy csipbe írhatunk. Ez csak matek, azaz a recehártya elemeit nem szó szerint helyettesítjük. Nem készítünk egy-egy pici műszert minden egyes sejttípushoz. A recehártya feladatát egy egyenletrendszerbe sűrítettük, ezért ez szolgál egyfajta kódkönyvként. A bejutó kép átmegy az egyenletrendszeren, s a kimeneten elektromos impulzusok jelennek meg, mint amilyeneket az ép recehártya képezne.
Now let me put my money where my mouth is and show you that we can actually produce normal output, and what the implications of this are. Here are three sets of firing patterns. The top one is from a normal animal, the middle one is from a blind animal that's been treated with this encoder-transducer device, and the bottom one is from a blind animal treated with a standard prosthetic. So the bottom one is the state-of-the-art device that's out there right now, which is basically made up of light detectors, but no encoder. So what we did was we presented movies of everyday things -- people, babies, park benches, you know, regular things happening -- and we recorded the responses from the retinas of these three groups of animals. Now just to orient you, each box is showing the firing patterns of several cells, and just as in the previous slides, each row is a different cell, and I just made the pulses a little bit smaller and thinner so I could show you a long stretch of data.
Hogy ne a levegőbe beszéljek, megmutatom, hogy képesek vagyunk rendes kimenő jelet előállítani, és azt is, mi ennek a következménye. Ez itt három tüzelő mintázat. A felső egy állaté, a középső egy kódoló-jelátalakító eszközzel kezelt vak állaté, a legalsó pedig egy sztenderd protézissel kezelt állaté. Az alsó a jelenleg kapható, lényegében fényérzékelőkből álló modern műszer, de nincs benne kódoló. A próba abból állt, hogy mindennapi dolgokról: emberekről, babákról, padokról szóló filmet vetítettünk, és rögzítettük az állatok e három csoportjának recehártyáról érkező reakciót. Mindhárom ábra több sejt tüzelő mintázatát mutatja, s akárcsak az előző diákon, minden sor egy-egy sejtet mutat. Az impulzusokat lekicsinyítettem és megritkítottam, hogy hosszabb adatfolyamot mutathassak.
So as you can see, the firing patterns from the blind animal treated with the encoder-transducer really do very closely match the normal firing patterns -- and it's not perfect, but it's pretty good -- and the blind animal treated with the standard prosthetic, the responses really don't. And so with the standard method, the cells do fire, they just don't fire in the normal firing patterns because they don't have the right code. How important is this? What's the potential impact on a patient's ability to see? So I'm just going to show you one bottom-line experiment that answers this, and of course I've got a lot of other data, so if you're interested I'm happy to show more. So the experiment is called a reconstruction experiment. So what we did is we took a moment in time from these recordings and asked, what was the retina seeing at that moment? Can we reconstruct what the retina was seeing from the responses from the firing patterns?
Látható, hogy a kódoló- jelátalakítóval kezelt vak állat tüzelő mintázata eléggé egybevág a szokásos tüzelő mintázatokkal, s noha nem tökéletes, de elég jó. A sztenderd protézissel kezelt vak állat reagálása viszont nem nagyon. A sztenderd módszernél a sejtek ugyan tüzelnek, de nem a normális tüzeléssel, mert nincs meg a helyes kódjuk. Mennyiben fontos ez? Mennyire befolyásolja ez a beteg látóképességét? Bemutatom a legfontosabb kísérletet, amely választ ad erre. Sok más adatot is gyűjtöttem, és ha kíváncsiak rájuk, készséggel bemutatom őket. Ez egy ún. rekonstrukciós kísérlet. A fölvételekből kiválasztottunk egy pillanatot, és figyeltük, mit lát a recehártya e pillanatban. Rekonstruálhatjuk-e, amit a recehártya lát a tüzelő mintázatok válaszaiból?
So, when we did this for responses from the standard method and from our encoder and transducer. So let me show you, and I'm going to start with the standard method first. So you can see that it's pretty limited, and because the firing patterns aren't in the right code, they're very limited in what they can tell you about what's out there. So you can see that there's something there, but it's not so clear what that something is, and this just sort of circles back to what I was saying in the beginning, that with the standard method, patients can see high-contrast edges, they can see light, but it doesn't easily go further than that. So what was the image? It was a baby's face. So what about with our approach, adding the code? And you can see that it's much better. Not only can you tell that it's a baby's face, but you can tell that it's this baby's face, which is a really challenging task. So on the left is the encoder alone, and on the right is from an actual blind retina, so the encoder and the transducer. But the key one really is the encoder alone, because we can team up the encoder with the different transducer.
Elvégeztük mind a sztenderd módszerre, mind a kódoló-jelátalakító kialakítású eszközre nézve. Először bemutatom a sztenderd módszer esetét. Az eredmény eléggé korlátozott, és ha az impulzusminta helytelenül van kódolva, akkor kevés információt kapunk. Valamit látunk, de nemigen tudjuk kivenni, hogy az micsoda. Valamilyen köröket látunk. Korábban beszéltem róla, hogy a betegek a sztenderd módszernél csak erős kontrasztokat, fényt látnak, ennél többet nemigen. Mi volt a képen? Egy babaarc. És ha a módszerünkhöz hozzáadjuk a kódot? A látás lényegesen megjavult. Nemcsak általában egy babaarcot látunk, hanem mondhatjuk, hogy pontosan e baba arcát. Ez pedig nem kis föladat. A bal oldalon egyedül a kódoló van, jobbra a vak recehártya a kódolóval és a jelátalakítóval. A lényeges a kódoló, mert a kódolót csatolhatjuk különféle jelátalakítókhoz.
This is just actually the first one that we tried. I just wanted to say something about the standard method. When this first came out, it was just a really exciting thing, the idea that you even make a blind retina respond at all. But there was this limiting factor, the issue of the code, and how to make the cells respond better, produce normal responses, and so this was our contribution. Now I just want to wrap up, and as I was mentioning earlier of course I have a lot of other data if you're interested, but I just wanted to give this sort of basic idea of being able to communicate with the brain in its language, and the potential power of being able to do that. So it's different from the motor prosthetics where you're communicating from the brain to a device. Here we have to communicate from the outside world into the brain and be understood, and be understood by the brain.
Ezt próbáltuk ki először. Szólnék pár szót a sztenderd módszerről. Amikor a módszer megjelent, megdöbbenést váltott ki, hogy a vak recehártyát egyáltalán reagálásra késztettük. De ott volt ez a korlátozó tényező, a kódok kérdése, és az, hogyan késztessük a sejteket jobb, normális válaszra. És itt jön a mi szerepünk. Összefoglalva: korábban említettem, hogy sok egyéb adatunk is van, ha érdekli önöket. Csak a fő elvről szólok most, nevezetesen: hogyan közölhetünk valamit az aggyal a saját nyelvén, és hogy milyen lehetőség rejlik ebben. Ez eltér a motoros protézisektől, ahol a közlés az agyból indul ki a készülék irányába. Itt a külvilágból indul az agyba, és ott tudatosul az információ.
And then the last thing I wanted to say, really, is to emphasize that the idea generalizes. So the same strategy that we used to find the code for the retina we can also use to find the code for other areas, for example, the auditory system and the motor system, so for treating deafness and for motor disorders. So just the same way that we were able to jump over the damaged circuitry in the retina to get to the retina's output cells, we can jump over the damaged circuitry in the cochlea to get the auditory nerve, or jump over damaged areas in the cortex, in the motor cortex, to bridge the gap produced by a stroke.
Végezetül, szeretném hangsúlyozni, hogy az ötlet általánosítható. A recehártya kódolási módszerét alkalmazhatjuk más területeken is, pl. a hallórendszer és a motorikus rendszer esetén, tehát süketség és motorikus rendellenességek kezelésére. Azonos módszerrel, mint ahogy áthidaltuk a retina sérült áramkörét, hogy eljussunk kimeneti sejtjeihez, áthidalhatjuk a belső fül sérült csigajáratát is, hogy eljussunk a hallóideghez, vagy áthidaljuk az agykéreg sérült területét a motoros kéregben, szélütés okozta hatás kiküszöbölésére.
I just want to end with a simple message that understanding the code is really, really important, and if we can understand the code, the language of the brain, things become possible that didn't seem obviously possible before. Thank you.
Egyszerű gondolattal fejezem be: a kód megértése rendkívül fontos. Ha megértjük a kódot, az agy nyelvét, olyan dolgok válnak lehetségessé, amelyek eddig még sohasem. Köszönöm.
(Applause)
(Taps)