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.
Я изучаю, каким образом мозг перерабатывает информацию. То есть, как он получает информацию из внешнего мира и преобразует её в электрическую активность, и как потом использует её для того, чтобы позволить вам видеть, слышать, брать предметы. Я на самом деле обычный учёный, а не практикующий врач, но в последние полгода я начала переключаться, использовать мои знания о моделях этой активности для создания протезов, и сегодня я хочу показать вам образец одного из них. Это наша первая попытка его создания. Речь идёт о создании протеза для лечения слепоты.
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.
Давайте начнём с обзора этой проблемы. Около 10 миллионов людей в США и ещё больше по всему миру либо потеряли зрение, либо находятся на грани его потери из-за таких болезней сетчатки, как дегенерация желтого пятна; немного можно сделать для их лечения. Есть медикаментозное лечение, но оно эффективно только для малого процента населения. Поэтому для большинства пациентов надеждой на восстановление зрения являются протезы. Проблема в том, что современные протезы плохо работают. Они всё ещё очень ограничены в способности воссоздавать зрение. Так, мы знаем, что при их помощи пациенты могут видеть простейшие вещи, такие как яркий свет или высококонтрастные края, но не более того, поэтому что-либо, хоть немного похожее на нормальное зрение было невозможным.
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.
Сегодня я расскажу вам об устройстве, над которым мы работаем, которое, на мой взгляд, способно оказать большое влияние и быть намного более эффективным; и я хотела бы показать вам, как оно работает. Позвольте мне на слайдах показать работу нормальной сетчатки, и вы сможете понять проблему, которую мы пытаемся решить. Вот она, сетчатка. Это происходит так: рисунок — сетчатка — мозг. Когда вы смотрите на что-либо, например, на это изображение лица ребёнка, оно попадает в глаз и опускается на сетчатку, на фронтальные клетки, фоторецепторы. Затем компонент сетчатки, её средний слой, начинает работу и проделывает операции с изображением, извлекая из него информацию, преобразовывая её в код. Код представляет собой электрические импульсы, посылаемые в мозг; так, суть процесса в том, что изображение в конце концов преобразуется в код. И, называя его кодом, я буквально имею в виду код. Именно этот набор импульсов означает — «лицо ребёнка», поэтому, когда мозг получает этот набор импульсов, он понимает, что там было именно лицо ребёнка, и если бы он получил другой набор, он бы понял, что там была, скажем, собака, или другой набор означал бы дом. Думаю, идея ясна.
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.
И, конечно, в реальной жизни всё это динамично, всё постоянно изменяется, и наборы импульсов меняются непрерывно, ведь созерцаемый вами мир тоже постоянно меняется. Поэтому это довольно сложный процесс. Наборы импульсов выходят из ваших глаз каждую миллисекунду, сообщая мозгу о том, что вы видите. Что же происходит, когда человек страдает дегенеративным заболеванием сетчатки вроде дистрофии жёлтого пятна? Происходит следующее: фронтовые клетки отмирают, фоторецепторы отмирают, и со временем все связанные с ними клетки других слоёв тоже отмирают. Пока не останутся только лишь вот эти клетки, периферические клетки, посылающие сигналы в мозг; но из-за всей этой дистрофии они больше не посылают сигналы. Они ничего не получают на входе, поэтому человеческий мозг больше не получает никакой визуальной информации — одним словом, человек теряет зрение.
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.
Решением проблемы было бы создание прибора, имитирующего действия фронтального слоя, посылающего сигналы клеткам на выходе сетчатки, чтобы они могли возобновить работу по отправке сигналов в мозг. Вот над чем мы продолжаем работать, и вот как работает наш протез. Он состоит из двух частей, мы называем их кодер и передатчик. Кодер делает буквально следующее: он имитирует действия фронтального слоя сетчатки — принимает изображения и преобразует их в код сетчатки. Затем передатчик заставляет клетки на выходе посылать код в мозг, что в итоге позволяет протезу сетчатки работать как нормальная сетчатка. Так, абсолютно невидящая сетчатка, даже абсолютно без фронтальных клеток и фоторецепторов, способна теперь посылать обычные сигналы, понятные головному мозгу. Ни одно другое устройство не было способно на это.
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.
Хорошо, сейчас я хочу сказать пару слов о кодере и его работе, т.к. это основная часть, она интересная и довольно клёвая. Я не уверена, что «клёвая» — самое подходящее слово, но, надеюсь, вы понимаете, о чём я. Кодер делает следующее: он заменяет центральный слой сетчатки, внутренность сетчатки, набором формул, который мы можем поместить на чип. Это простая математика. Другими словами, мы не буквально заменяем компоненты сетчатки. Мы не делаем мини-устройства для каждого типа клеток. Мы абстрагировали работу сетчатки при помощи формул. Так, в какой-то степени формулы служат в качестве кодовой книги. Изображение попадает внутрь, проходит через набор формул, и на выходе получаются электрические импульсы, которые мы бы получили от здоровой сетчатки.
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.
Позвольте мне подкрепить мои слова делом и показать вам, что мы на самом деле можем иметь нормальный выход, и какие у этого последствия. Вот три варианта рабочей модели. Первая представляет здоровое животное, средняя — слепое животное после лечения при помощи кодера-передатчика, и нижняя модель представляет слепое животное со стандартным протезом. Нижняя модель — это передовое устройство, используемое в настоящий момент, созданное при помощи фотодатчиков, но без кодера. Мы сделали следующее: мы показали видео повседневных вещей — людей, детей, скамеек в парке, обычных происходящих вещей — и записали реакцию сетчатки у каждой из этих трёх групп животных. Идея такова: каждый прямоугольник показывает рабочую модель нескольких клеток, и, как и на предыдущих слайдах, каждый ряд отвечает за определённую клетку. Я немного уменьшила импульсы и сделала их тоньше, чтобы показать вам длинный участок информации.
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?
Как вы можете наблюдать, рабочая модель слепого животного с кодером-передатчиком очень похожа на здоровую рабочую модель — она не идеальна, но довольно хороша — модель же слепого животного, имеющего стандартный протез, не имеет такого эффекта. При стандартном методе клетки работают, но не достигают эффекта нормальной рабочей модели, т.к. у них нет нужного кода. Насколько это важно? Насколько это может повлиять на способность пациента видеть? Сейчас я покажу вам один окончательный эксперимент, который отвечает на эти вопросы. Конечно, у меня есть и другая информация, так что если вам интересно, я рада буду её показать. Этот эксперимент называется реконструкцией. Мы взяли один момент из записи и спросили: что именно сетчатка видела в тот момент? Можем ли мы вычислить, что сетчатка видела, исходя из реакции рабочей модели?
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.
Мы проделали это для получения реакции от стандартного метода и от нашего кодера-передатчика. Позвольте показать вам, я начну со стандартного метода. Вы можете видеть, что он довольно ограничен, и поскольку рабочая модель нужный код, она ограничена в представлении того, что мы должны видеть. Вы можете видеть что-то, но изображение абсолютно нечёткое, неясно, что это; это ещё раз подтверждает мои слова вначале: при помощи стандартного метода пациенты могут видеть лишь высококонтрастные края, свет, но не более того. Что же это за изображение? Это лицо ребёнка. Что если мы к нашему методу добавим код? Вы можете видеть значительное улучшение. Вы не только можете различить лицо ребёнка, но и определить, что это лицо именно этого ребёнка, а это довольно сложная задача. Слева находится лишь кодер, справа же — сама незрячая сетчатка, кодер и передатчик. Главным же является кодер, ведь мы можем подсоединить его к другому передатчику.
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.
Это всего лишь первый вариант, который мы опробовали. Я бы хотела сказать пару слов о стандартном методе. Когда он только появился, он был потрясающ, мы были рады, что слепая сетчатка может в принципе реагировать. Но нас ограничивало отсутствие кода, мы хотели улучшить реакцию клеток, создать нормальную реакцию, это и стало нашим достижением. В заключение хочу сказать, как я уже упомянула, у меня, конечно, есть много других материалов, если вам интересно; но я бы хотела остановиться на главной идее: мы можем общаться с мозгом на его языке и имеем потенциальную возможность делать это. Это отличается от моторного протеза, в котором общение происходит от мозга к прибору. Здесь нам нужно передавать информацию из внешнего мира в мозг и быть понятыми, мозг должен нас понять.
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.
Последнее, о чём я бы хотела сказать, я бы хотела подчеркнуть, что идея может быть обобщена. Так, ту же стратегию, что мы используем при поиске кода для сетчатки, мы можем использовать и при поиске кода для других областей, например, для слухового аппарата и двигательной системы, для лечения глухоты и моторных нарушений. Таким же образом, как мы смогли обойти повреждённую область сетчатки, чтобы добраться до её клеток на выходе, мы можем обойти повреждённую область ушной улитки, чтобы добраться до слухового нерва, или же обойти повреждённые области коры головного мозга в его двигательной зоне, чтобы преодолеть разрыв, вызванный параличом.
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.
Я хотела бы закончить этой простой идеей: понимание кода чрезвычайно важно, если мы сможем понять код, язык мозга, станут возможными вещи, абсолютно невозможные прежде. Спасибо.
(Applause)
(Аплодисменты)