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.
Estudo a forma como o cérebro processa informação. Isto é, como recebe informação do exterior e a converte em padrões de actividade eléctrica, e a forma como usa esses padrões para que possamos fazer coisas - ver, ouvir, alcançar um objecto. Sou uma cientista de ciências básicas, não sou médica clínica, mas no último ano e meio tenho invertido esse papel, para usar o que aprendemos sobre estes padrões de actividade no desenvolvimento de próteses, e o que quero fazer hoje é mostrar-vos um exemplo disto. É a nossa primeira tentativa do género. O desenvolvimento de uma prótese para tratar a cegueira.
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.
Permitam-me apresentar o problema. Há 10 milhões de pessoas nos E.U.A. e muitas mais no mundo que são cegas ou sofrem de cegueira devido a doenças da retina, doenças como a degenerescência macular, e não se pode fazer muito por elas. Existem medicamentos, mas só são eficazes numa fracção reduzida da população. Por isso, para a maioria dos doentes, a melhor hipótese de recuperar a visão é através de próteses. O problema é que as próteses actuais não funcionam muito bem. São ainda muito limitadas quanto à visão que fornecem. Por exemplo, com estes aparelhos, os doentes podem ver coisas simples como luzes brilhantes e formas com elevado contraste, mas não muito mais, não tem sido possível reproduzir nada parecido com a visão normal.
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.
Por isso hoje vou falar-vos de um aparelho no qual temos trabalhado que penso ter o potencial para marcar a diferença, ser muito mais eficaz, e queria então mostrar-vos como funciona. Ok, deixem-me voltar um pouco atrás e mostrar-vos como funciona uma retina normal, para que entendam o problema que estamos a tentar resolver. Temos aqui uma retina. Temos uma imagem, uma retina e um cérebro. Quando olhamos para algo, como esta imagem da face de um bebé, ela vai para o olho e pára na retina, nestas células frontais, chamadas fotorreceptores. De seguida, a parte do meio, as ligações retinais, trabalham a imagem, operam sobre ela e extraem informação que convertem num código. O código tem a forma destes padrões de impulsos eléctricos que são enviados para o cérebro, portanto o essencial é que a imagem acaba convertida num código. E quando digo "código", quero mesmo dizer "código". Este padrão de impulsos aqui significa mesmo "face de bebé", por isso quando o cérebro recebe este padrão, sabe que o que está à sua frente é uma face de bebé, e se recebesse um padrão diferente saberia que tinha à frente, por exemplo, um cão, e outro padrão poderia ser uma casa. Vocês percebem a ideia.
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.
E, claro, na vida real, tudo é dinâmico, ou seja, muda a todo o momento, logo os padrões de impulsos mudam a toda a hora porque o mundo que observamos também está sempre a mudar. Portanto, vêem como isto é um pouco complicado. Temos padrões de impulsos vindos do olho a cada milissegundo, que dizem ao cérebro o que estamos a ver. O que acontece quando uma pessoa tem uma doença degenerativa retinal tal como a degenerescência macular? O que acontece é que as células frontais morrem, os fotorreceptores morrem, e com o tempo todas as células e circuitos ligados a eles morrem também. Até que a única coisa que resta são estas células, as células de saída de dados, as que enviam sinais ao cérebro, mas com a degenerescência deixam de enviar esses sinais. Não estão a receber dados, por isso o cérebro da pessoa deixa de receber informação visual, ou seja a pessoa está cega.
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.
Ora, uma solução para o problema seria construir um dispositivo que imitasse as acções daquelas células frontais e enviasse sinais às células de saída de dados, para elas voltarem a executar a sua função normal de enviar sinais ao cérebro. É então nisto que estamos a trabalhar, e isto é o que a nossa prótese faz. Consiste em duas partes, a que chamamos um codificador e um transdutor. O codificador faz aquilo que referi: imita as acções das células frontais - pega nas imagens e converte-as no código da retina. O transdutor faz com que as células de saída de dados enviem o código para o cérebro, e o resultado é uma prótese retinal que pode produzir dados da retina normais. Desta forma, uma retina completamente cega, mesmo sem células frontais, sem fotorreceptores, pode agora enviar sinais normais, sinais que o cérebro pode entender. Nenhum outro aparelho tem sido capaz de fazer isto.
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.
Ok, quero agora dizer uma ou duas coisas sobre o codificador e sobre o que ele faz, porque trata-se da peça-chave e é interessante e bastante fixe. Não sei se "fixe" será a palavra adequada, mas vocês entendem. O que ele faz é substituir o conjunto das células retinais, todo ele, com um conjunto de equações, conjunto que podemos inserir num chip. Portanto, é só matemática. Por outras palavras, não estamos literalmente a substituir os componentes da retina. Não estamos propriamente a fazer um mini-dispositivo para cada tipo diferente de células. Simplesmente abstraímos o que a retina faz num conjunto de equações. De certa forma, as equações funcionam como uma espécie de livro de código. Uma imagem chega, passa pelo conjunto de equações, e saem linhas de impulsos eléctricos, tal como uma retina normal o faria.
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.
Deixem-me então provar aquilo que disse e mostrar-vos que conseguimos mesmo produzir dados normais e as implicações que isto traz. Temos aqui três conjuntos de padrões de disparo. O de cima é de um animal normal, o do meio é de um animal cego tratado com o nosso codificador-transdutor, e o último é de um animal tratado com uma prótese comum. O de baixo, trata-se de uma prótese nova, de última geração, que funciona à base de detectores de luz, mas sem codificador. O que fizemos foi passar filmes de cenas quotidianas - pessoas, bebés, bancos de jardim, acontecimentos do dia-a-dia, entendem - e gravámos as respostas das retinas destes três grupos de animais. Só para vos orientar, cada caixa mostra os padrões de disparo de várias células, e tal como nos slides anteriores, cada coluna é uma célula diferente, e eu apenas reduzi o tamanho e grossura dos impulsos para vos poder mostrar uma fila longa de dados.
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?
Como podem ver, os padrões de disparo do animal cego tratado com o codificador-transdutor assemelham-se muito a padrões de disparo normais - não são perfeitos, mas são bastante bons - e no animal cego com a prótese comum, as respostas não se assemelham nada. Desta forma, com o método comum, as células disparam, mas não segundo os padrões normais, porque não têm o código certo. Qual a importância disto? Qual o impacto potencial na capacidade de ver de um doente? Vou apenas mostrar-vos uma experiência prática que responde à questão, e é claro que tenho muito mais dados, por isso se vos interessar, tenho todo o gosto em mostrar mais. A experiência chama-se experiência de reconstrução. O que fizemos foi pegar num determinado momento destas gravações e perguntar, o que via a retina naquele momento? Poderíamos reconstruir o que a retina via a partir das respostas dos padrões de disparo?
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.
Fizemo-lo para as respostas do método comum e para as do nosso codificador e transdutor. Deixem-me mostrar-vos, e começo com as do método comum primeiro. Conseguem ver que são muito limitadas, e como os padrões de disparo não estão no código certo, são muito limitados naquilo que nos podem dizer sobre o que vêem. Podem ver que está algo à frente, mas não é tão claro saber o que é. E aqui estamos a voltar ao que já disse no início, que com o método comum, os doentes conseguem ver formas com elevado contraste, ver luz mas não vêem muito mais que isso. Qual era então a imagem? Era a face de um bebé. O que acontece com a nossa abordagem, acrescentando o código? Podemos ver que é muito melhor. Conseguimos não apenas identificar a cara do bebé, mas saber também que é a cara daquele bebé em especial, o que é algo muito difícil. Temos à esquerda o codificador isolado, e à direita uma retina cega, com o codificador e o transdutor. Mas o que interessa é a que tem só o codificador, porque podemos combinar o codificador com um transdutor diferente. Esta foi simplesmente
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.
a nossa primeira tentativa. Queria apenas acrescentar algo sobre o método comum. Quando saiu, era algo muito excitante, esta ideia de que se podia fazer com que uma retina cega respondesse de todo. Mas havia um factor limitante, a questão do código, e como fazer com que as células respondessem melhor, produzissem respostas normais, e portanto esta foi a nossa contribuição. Para terminar, como dizia anteriormente, tenho muitos outros dados se estiverem interessados, mas queria apenas partilhar esta ideia relativamente geral de que somos capazes de comunicar com o cérebro na sua linguagem, e o que se poderá conseguir com isso. É diferente das próteses motoras onde se comunica com um dispositivo a partir do cérebro. Aqui temos que comunicar desde o mundo exterior até ao cérebro, e sermos entendidos pelo cérebro.
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.
A última coisa que queria fazer, na verdade, é sublinhar que esta ideia pode ser generalizada. A mesma estratégia que usámos para encontrar o código para a retina pode ser usada para encontrar o código para outras áreas, como por exemplo o sistema auditivo, ou o sistema motor, para o tratamento da surdez e deficiências motoras. Da mesma forma que conseguimos ultrapassar os circuitos danificados da retina para chegar às células de saída de dados, podemos ultrapassar circuitos danificados da cóclea, para chegar ao nervo auditivo, ou ultrapassar áreas danificadas do córtex, no córtex motor, para ultrapassar a falha provocada por um AVC.
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.
Queria terminar com uma mensagem simples. Que entender o código é muito, muito importante, e que se entendermos o código, a linguagem do cérebro, há coisas que se tornam possíveis que anteriormente nos pareciam impossíveis. Obrigada.
(Applause)
(Aplausos)