كيف تساعدنا البيانات للكشف عن أسرار الدماغ
-
0:01 - 0:08قبل تسع سنوات، اكتشفت شقيقتي أورامًا
في رقبتها وذراعها، وشخصّت بالسرطان. -
0:09 - 0:16ومنذ ذلك اليوم، بدأت تستفيد مما لدى العلم
من معرفة عن السرطان. -
0:16 - 0:18في كل مرة تذهبُ فيه إلى الطبيب،
-
0:18 - 0:25يفحصون جزيئات محددة التي تعطيهم معلومات
عن حالتها السابقة وما هي الخطوة القادمة. -
0:26 - 0:31أصبحت الخيارات الطبية الحديثة متاحة
كل عدة سنوات. -
0:31 - 0:38أدرك الجميع أنها تكافح مرضًا جسديًا
بكل بسالة. -
0:39 - 0:44تلّقت هذا الربيع علاجًا طبيًا مبتكرًا
في تجربة سريرية، -
0:44 - 0:46مما أعاق تقدم السرطان عندها.
-
0:47 - 0:50خمنوا مع مَنْ سأقضي عيد الشكر؟
-
0:50 - 0:55مع أختي المُفعمة بالنشاط،
التي تمارس التمارين الرياضية أكثر مني، -
0:55 - 1:00التي - ربما كالعديد منكم -
تتحدث بشكل متزايد عن المرض القاتل -
1:00 - 1:01في الزمن الماضي.
-
1:03 - 1:06يستطيع العلم في حياتنا،
وحتى في عقدٍ من الزمن... -
1:07 - 1:10تغيير ما الذي يعنيه
إصابة أحدكم بمرض معين. -
1:12 - 1:14ولكن ليس لكل الأمراض.
-
1:15 - 1:19كنتُ وصديقي روبرت زميلين
في الدراسة في كلية الدراسات العليا. -
1:19 - 1:26كان روبرت ذكيًا، ولكن مع مرور كل شهر،
بدأ تفكيره يتشتت أكثر. -
1:26 - 1:32ترك الكلية وبدأ يعمل في متجر،
ولكن أصبح ذلك أيضًا معقدًا للغاية. -
1:33 - 1:36أصبح روبرت مرعوبًا ومنعزلًا.
-
1:36 - 1:41بعد عام ونصف، بدأ يسمع أصواتًا
ويعتقد بأن أشخاصًا يلاحقونه. -
1:41 - 1:46شخّص الأطباء حالته بانفصام الشخصية،
وأعطوه أفضل الأدوية. -
1:46 - 1:49عملت تلك الأدوية
على تهدئة الأصوات نوعًا ما، -
1:49 - 1:53ولكنها لم تسترجع عقله البارع
أو علاقاته الاجتماعية. -
1:54 - 1:59كافح روبرت ليبقى على تواصل مع الأشخاص
من المدرسة والعمل والأصدقاء. -
1:59 - 2:03ابتعد بعيدًا، ولا أعرف أين أجده اليوم.
-
2:03 - 2:08إن كان سيشاهد هذه المحادثة،
آمل أن يجدني. -
2:11 - 2:20لِمَ لدى بعض الأدوية الكثير لتقديمه لأختي،
والقليل لتقديمه لملايين الناس مثل روبرت؟ -
2:21 - 2:22فالحاجة موجودة.
-
2:22 - 2:25تقدرُ منظمة الصحة العالمية
بأن الأمراض العقلية -
2:25 - 2:30مثل انفصام الشخصية والاضطراب ذو الاتجاهين
والاكتئاب الشديد -
2:30 - 2:36هي السبب الأكبر في خسارة سنوات
من العمر والعمل. -
2:36 - 2:39وجزئيًا بسبب أن هذه الأمراض
تهاجم في مراحل مبكرة في العمر أحيانًا، -
2:39 - 2:42وفي عدة طرق، في أوج العمر،
-
2:42 - 2:48عندما ينتهي الأشخاص من تعليمهم،
وبدء حياتهم العملية وتكوين علاقات وعائلات. -
2:48 - 2:57يمكن أن تؤدي هذه الأمراض إلى الانتحار،
حيث تضعف قدرة الشخص للعمل كما ينبغي، -
2:58 - 3:01وتسبب العديد من المآسي
التي من الصعب تقديرها: -
3:01 - 3:07مثل خسارة العلاقات والتواصل الاجتماعي،
وضياع الفرص لتحقيق الأحلام والأهداف. -
3:08 - 3:13تحدُ هذه الأمراض من إمكانات البشر
في طرقٍ يصعب ببساطة تقديرها. -
3:15 - 3:21نعيشُ في عصرٍ حيث هناك تقدمًا طبيًا واسعًا
في العديد من المجالات الأخرى. -
3:21 - 3:26قصة إصابة أختي بالسرطان هي مثال رائع،
ويمكننا القول نفس الشيء عن أمراض القلب. -
3:26 - 3:30فالأدوية المخفضة للكوليسترول مثل (Stains)
ستمنعُ ملايين النوبات القلبية والدماغية. -
3:31 - 3:36عندما تنظرون في هذه المجالات
من التقدم الطبي الشامل على مدى حياتنا، -
3:36 - 3:37فلدى هذه المجالات القصة المشتركة:
-
3:38 - 3:43اكتشف العلماء الجزئيات
التي تتعلق بمرضٍ ما، -
3:43 - 3:47وطوروا طرقًا لكشف
وقياس هذه الجزئيات في الجسم، -
3:48 - 3:54واكتشفوا طرقًا لمحاربة تلك الجزئيات
باستخدام جزئيات أخرى كالأدوية. -
3:54 - 3:58إنها الخطة التي عملت مرارًا وتكرارًا.
-
3:59 - 4:03لكن عندما يتعلق الأمر بالدماغ،
فالخطة كانت محدودة، -
4:03 - 4:10لأننا حتى اليوم لا نعرف بما فيه الكفاية
عن كيفية عمل الدماغ. -
4:11 - 4:15نحتاج أن نعرف أي من خلايانا
تتعلق لكل مرض، -
4:15 - 4:18وأية جزئيات في هذه الخلايا
تتعلقُ لكل مرض. -
4:19 - 4:22وهذه هي المهمة التي أرغبُ الحديث
عنها إليكم اليوم. -
4:23 - 4:28يطورُ مختبري التقنيات التي تحاول
تحويل الدماغ إلى قضية بيانات ضخمة. -
4:28 - 4:32أتعلمون أنني قبل أن أصبح عالم أحياء
عملتُ في مجالي الحاسوب والرياضيات، -
4:32 - 4:33وتعلمتُ هذا الدرس:
-
4:34 - 4:41أينما تستطيعون جمع معلومات ضخمة
لأنواع البيانات الصحيحة حول عمل نظام ما، -
4:41 - 4:48تستطيعون استخدام الحواسيب بطرق جديدة فعالة
لفهم ذلك النظام ومعرفة كيف يعمل. -
4:48 - 4:53اليوم، أساليب البيانات الضخمة
تحول حتى أكبر القطاعات في اقتصادنا، -
4:53 - 4:57ويمكنها عمل نفس الشيء
في علم الأحياء والطب كذلك. -
4:57 - 4:59لكن عليكم الحصول
على أنواع البيانات الصحيحة. -
4:59 - 5:01وعليكم الحصول على البيانات
حول الأمور الصحيحة. -
5:02 - 5:06ويتطلب ذلك في أكثر الأحيان
التقنيات والأفكار الجديدة. -
5:07 - 5:10وتلك هي المهمة التي تحفزُ العلماء
في مختبري. -
5:11 - 5:14أريد اليوم أن أخبركم قصتين قصيرتين
عن عملنا. -
5:15 - 5:22والعقبة الأساسية التي نواجهها في محاولة
تحويل الدماغ إلى قضية بيانات ضخمة -
5:22 - 5:26هي أن أدمغتنا تتكون
وتنشأ من بلايين الخلايا. -
5:27 - 5:33وخلايانا ليست ذات طابع عام بل متخصصة
مثل البشر في مجال العمل، -
5:33 - 5:41تتخصص في ملايين الوظائف الخلوية المختلفة،
أو أنواع الخلية. -
5:41 - 5:48في الواقع، يمكنُ لكل نوع خلية في أجسامنا
أن تعطي محادثة حية عن عملها على مسرح TED. -
5:48 - 5:53لكن كعلماء،
لا نعرف حتى الآن عدد أنواع الخلية الموجودة -
5:53 - 5:57ولا نعرفُ ما ستكون عناوين
معظم تلك المحادثات. -
6:00 - 6:03نعرفُ الآن أمورًا عديدة مهمة
عن أنواع الخلية. -
6:03 - 6:06ويمكن أن تختلف بشكل ملحوظ في الحجم والشكل.
-
6:06 - 6:12ستستجيبُ إحداها لجزيء لا تستجيب له الأخرى
حيث تصنعُ أنواع الخلية جزئيات مختلفة. -
6:12 - 6:14لكن توصل العلم إلى حدٍ ما إلى هذه الأفكار
-
6:14 - 6:19على أساس مرحلي:
خلية واحدة في كل مرة وجزيء واحد في كل مرة. -
6:20 - 6:25أردنا أن نجعلها ممكنة لنعرف عن جميعها
سريعًا وبشكلٍ منظم. -
6:26 - 6:31الآن وحتى مؤخرًا،
كانت الحالة أنه إذا أردتم جرد كل الجزئيات -
6:31 - 6:38في جزء من الدماغ أو في أي عضو، عليكم أولًا
طحنها إلى نوع من العصير الخلوي. -
6:39 - 6:43لكن هذه هي المشكلة
حيث حالما تمّ طحن الخلايا، -
6:43 - 6:49يمكنكم دراسة محتويات الخلية في المتوسط،
وليس كل خلية منفردة. -
6:49 - 6:53تخليوا أنكم كنتم تحاولون فهم
كيفية عمل مدينة كبيرة كنيويورك، -
6:53 - 6:58يمكنكم عمل ذلك فقط من خلال مراجعة بعض
الإحصائيات عن المواطن العادي لنيويورك. -
6:58 - 7:06لن تعرفوا الكثير بالتأكيد لأن كل شيء ممتع
ومهم ومثير يكمن في التنوع والتخصصات. -
7:06 - 7:09وينطبق نفس الشيء على خلايانا.
-
7:09 - 7:16وأردنا جعل ذلك ممكنًا لدراسة الدماغ
ليس كعصير خلوي ولكن كسلطة فاكهة خلوية. -
7:16 - 7:22حيث نستطيع الحصول على حقائق حولها
وفهم كل جزء منفرد من الفاكهة (الخلايا). -
7:22 - 7:25وطورنا لهذا السبب تقنية للقيام بذلك.
-
7:25 - 7:27وأنتم على وشك مشاهدة فيلم حول ذلك.
-
7:29 - 7:39نغلف هنا عشرات الآلاف من الخلايا المنفردة
في قطرة سائل صغيرة جدًا لتحليلها جزئيًا. -
7:40 - 7:44عندما تستقرُ الخلية في قطرة السائل،
تُستقبلُ عن طريق خرزة صغيرة جدًا، -
7:44 - 7:49تتلقى الخرزة ملايين من جزئيات الرمز الخيطي
للحمض النووي الريبوزي منقوص الأكسجين/DNA. -
7:49 - 7:54وتتلقى كل خرزة سلسلة رموز خيطية مختلفة
لخلايا مختلفة. -
7:55 - 7:58ندمجُ الرموز الخيطية للحمض النووي الريبوزي
منقصوص الأكسجين -
7:58 - 8:01في جزئيات الحمض النووي الريبوزي (RNA).
-
8:01 - 8:03تلك هي النسخ طبق الأصل الجزيئية
-
8:03 - 8:07التي تنتجها من جينات محددة
لتستخدمها للقيام بوظيفتها. -
8:07 - 8:17ومن ثم نسلسلُ مليارات من هذه الجزئيات معًا
ونستخدم السلاسل لتخبرنا أي خلية وأي جين -
8:17 - 8:19ينبثق منه كل جزيء.
-
8:21 - 8:24نسمي هذه الطريقة تسلسل القطرات (Drop-seq)
لأننا نستخدم قطرات السائل -
8:24 - 8:26لفصل الخلايا لتحليلها،
-
8:26 - 8:32ونستخدم سلاسل الحمض النووي الريبوزي
منقوص الأكسجين لتعليم وجرد وتتبع كل شيء. -
8:33 - 8:35وعندما نقوم الآن بعمل تجربة،
-
8:35 - 8:38فإننا نحللُ عشرات الآلاف
من الخلايا المنفردة. -
8:39 - 8:42واليوم في هذا المجال من العلم،
-
8:42 - 8:51يزداد التحدي كيف نتعلم قدر المستطاع
وبأسرع ما يمكن من مجموعات المعطيات الضخمة. -
8:53 - 8:56عندما كنا نطور طريقة تسلسل القطرات،
اعتاد الناس أن يقولوا لنا: -
8:56 - 9:01"سيجعلكم هذا يا رفاق تسيرون نحو
كل مشروع دماغ رئيسي." -
9:01 - 9:03لم نرى الأمر بهذا الشكل.
-
9:03 - 9:07العلم هو الأفضل عندما ينتج كل واحد فينا
الكثير من البيانات المثيرة للاهتمام. -
9:08 - 9:11لذلك قمنا بصياغة كتاب تعليمات من 25 صفحة،
-
9:11 - 9:16حيث يمكن لأي عالم أن يبني نظامه الخاص
من تسلسل القطرات من البداية. -
9:16 - 9:23وتم تحميل كتاب التعلميات من موقع مختبرنا
الإلكتروني 50000 مرة في السنتين الماضيتين. -
9:24 - 9:30صُغنا برمجية يمكن لأي عالم أن يستخدمها
لتحليل البيانات من تجارب تسلسل القطرات. -
9:30 - 9:31وهذه البرمجية مجانية أيضًا،
-
9:31 - 9:36وتم تحميلها من موقعنا الإلكتروني
30000 مرة في السنتين الماضيتين. -
9:36 - 9:42وكتبت لنا المئات من المختبرات
حول اكتشافاتنا باستخدام هذه الطريقة. -
9:43 - 9:46اليوم، تستخدم هذه التقنية
لعمل أطلس للخلايا البشرية. -
9:46 - 9:50سيكون أطلس لكل أنواع الخلية في جسم الإنسان
-
9:50 - 9:53والجينات المحددة التي تستخدمها
كل نوع خلية للقيام بوظيفتها. -
9:56 - 9:59أرغبُ الآن أن أخبركم
عن التحدي الثاني الذي نواجهه -
9:59 - 10:01في محاولة تغيير الدماغ
إلى قضية بيانات ضخمة. -
10:01 - 10:08وذلك التحدي هو ما نرغب أن نتعلمه من أدمغة
مئات الآلاف من الأشخاص الأحياء. -
10:08 - 10:12ولكن أدمغتنا ليست متاحة من ناحية جسمانية
بينما نحن أحياء. -
10:13 - 10:17ولكن كيف لنا اكتشاف عوامل جزيئية
إن كنا لا نمتلك الجزيئات؟ -
10:18 - 10:22ينبثق الحل من حقيقة أن أكثر الجزئيات
تزويدًا بالمعلومات هي البروتينات -
10:22 - 10:25المُشفّرة في الحمض النووي الريبوزي
منقوص الأكسجين الخاص بنا، -
10:25 - 10:30حيث لديه كل الوصفات التي تتبعها خلايانا
لعمل كل البروتينات الخاصة بنا. -
10:30 - 10:39وتختلف هذه الوصفات من شخص إلى شخص
بطرق تجعل البروتينات تختلف من شخص إلى شخص -
10:39 - 10:44في تسلسلها الدقيق،
وفي مقدار ما تنتجه كل نوع خلية لكل بروتين. -
10:44 - 10:48جميعها مشفرة في حمضنا النووي الريبوزي
منقوص الأكسجين، وكلها تتعلق بعلم الوراثة، -
10:48 - 10:51ولكنها ليست الجينات الوراثية
التي درسناها في المدرسة. -
10:52 - 10:54هل تذكرون حرف B الكبير وحرف b الصغير؟
-
10:54 - 10:57لو ورثتم B الكبيرة،
ستحصلون على عيون بُنية اللون. -
10:57 - 10:58إنها بهذه البساطة.
-
10:59 - 11:03إن عددًا قليلًا جدًا من الصفات
هي بتلك البساطة. -
11:03 - 11:08حتى أن لون العين يتشكل
عن طريق أكثر من جزيء لصبغة منفردة. -
11:09 - 11:16والشيء المعقد هو أن وظيفة أدمغتنا
تتشكل عن طريق تفاعل آلاف الجينات. -
11:16 - 11:21وتختلف كل من هذه الجينات
من شخص إلى شخص إلى آخر، -
11:21 - 11:24ويعتبر كل واحد فينا بمثابة مزيج فريد
من ذلك الاختلاف. -
11:25 - 11:28إنها الإمكانية للحصول على معلومات ضخمة.
-
11:28 - 11:34واليوم، من المحتمل إحراز تقدم بشكل متزايد
على نطاق لم يكن ممكنًا من قبل أبدًا. -
11:34 - 11:38يساهم الناس في الدراسات الجينية
بأعداد قياسية، -
11:39 - 11:45والعلماء حول العالم يشاركون البيانات
مع بعضهم البعض لتسريع التقدم. -
11:46 - 11:51أرغبُ في إخباركم قصة قصيرة حول الاكتشاف
الذي حققناه مؤخرا عن جينات انفصام الشخصية. -
11:52 - 11:56وكان تحقيق ذلك ممكنًا
عن طريق 50000 شخص من 30 دولة، -
11:56 - 12:01ممن تبرعوا بحمضهم النووي الريبوزي منقوص
الأكسجين للبحث الجيني لانفصام الشخصية. -
12:03 - 12:09كان معروفًا منذ عدة سنوات أن أكبر تأثير
للجينيوم البشري لخطر انفصام الشخصية -
12:09 - 12:14يأتي من جزء من الجينيوم الذي يشفر العديد
من الجزئيات في جهاز المناعة لدينا. -
12:14 - 12:17لكن لم يكن واضحًا أي جين هو المسؤول.
-
12:18 - 12:22طور عالم في مختبري طريقة جديدة لتحليل
الحمض النووي الريبوزي باستخدام الحواسيب، -
12:22 - 12:25واكتشف شيئًا مثيرًا للدهشة جدًا.
-
12:25 - 12:28وجد جينًا يدعى مركب بروتيني متمم 4
(complement component 4)... -
12:28 - 12:31يدعى سي 4 (C4) للاختصار...
-
12:31 - 12:35يأتي على شكل عشرات من الأشكال المختلفة
في جينيوم أشخاص مختلفين، -
12:35 - 12:41وتنتجُ هذه الأشكال المختلفة كميات مختلفة
من بروتين سي 4 في أدمغتنا. -
12:41 - 12:45ووجد أنه كلما تنتج جيناتنا كمية أكبر
من بروتين سي 4، -
12:45 - 12:48تزداد خطر إصابتنا بانفصام الشخصية.
-
12:48 - 12:53لا يزال بروتين سي 4 واحدٌ من عوامل الخطر
في نظامنا المعقد. -
12:53 - 12:59ليست هذه B الكبيرة،
ولكنها فكرة حول الجزيء المهم. -
12:59 - 13:05عُرفت البروتينات المتممة مثل سي 4
لفترة طويلة لدورها في نظام المناعة، -
13:05 - 13:10حيث تتصرف كنوع من الرقعة الوصفية الجزيئية
التي تقول: "كُلني." -
13:10 - 13:16وتوضع تلك الرقعة الوصفية على العديد
من الخلايا المدمرة والميتة في أجسامنا -
13:16 - 13:18وتدعو الخلايا المناعية لاستبعادها.
-
13:19 - 13:22لكن وجد اثنان من زملائي أن الرقعة الوصفية
لبروتين سي 4 -
13:23 - 13:29توضع أيضًا على نقاط التشابك العصبي للدماغ
وتحفز استبعادها. -
13:29 - 13:34الآن، إنتاج واستبعاد نقاط التشابك العصبي
هو جزء طبيعي من التنمية البشرية والمعرفة. -
13:34 - 13:37تنتج وتستبعد أدمغتنا نقاط التشابك العصبي
في كل الأوقات. -
13:38 - 13:41لكن تشيرُ نتائجنا الجينية أنه
في حالة انفصام الشخصية -
13:41 - 13:44قد تتجه عملية الاستبعاد إلى التسارع.
-
13:45 - 13:49أخبرني العلماء في العديد من شركات الأدوية
أنهم متحمسون جدًا بشأن هذا الاكتشاف، -
13:49 - 13:54لأنهم كانوا يعملون على البروتينات المُتممة
لسنوات في نظام المناعة، -
13:54 - 13:56وتعلموا الكثير عن كيفية عملها.
-
13:57 - 14:01وقد طوروا جزئيات من شأنها التداخل
مع البروتينات المُتممة، -
14:01 - 14:04وبدأوا تجربتها في الدماغ
ونظام المناعة أيضًا. -
14:05 - 14:10من المحتمل أن تكون طريقًا
نحو اكتشاف دواء ربما يعالجُ سببًا جذريًا -
14:10 - 14:13أكثر من العَرض المنفرد،
-
14:13 - 14:18ونأمل كثيرًا أن ينجح هذا العمل للعديد
من العلماء على مدى السنوات العديدة. -
14:20 - 14:26ويعتبر بروتين سي 4 مثالًا واحدًا
لإمكانية الطرق العلمية على أساس البيانات -
14:26 - 14:30لفتح مجالات جديدة للمشاكل الطبية
التي يبلغ عمرها قرونًا. -
14:30 - 14:36هناك المئات من الأمكنة في مجموعات جيناتنا
التي تشكل خطورة الإصابة بأمراض الدماغ، -
14:36 - 14:40ويمكن أن تقودنا أية مجموعة من الجينات
إلى الفكرة الجزيئية التالية -
14:40 - 14:42حول الجزيء الذي يهم.
-
14:42 - 14:46ويوجد المئات من أنواع الخلية
التي تستخدم هذه الجينات في مجموعات مختلفة. -
14:46 - 14:50كما أننا نعملُ مع العلماء الآخرين
على إنتاج البقية من البيانات اللازمة -
14:50 - 14:52ولنتعلّم كل ما نستطيع من تلك المعطيات.
-
14:52 - 14:55نأمل في فتح المزيد من المجالات الجديدة.
-
14:56 - 15:02علم الوراثة وتحليل الخلية المنفردة
ما هما إلا وسيلتان فقط -
15:02 - 15:09لمحاولة تحويل الدماغ إلى قضية بيانات ضخمة.
وهناك المزيد مما نستطيع القيام به. -
15:09 - 15:16يبتكر العلماء في مختبري تقنية للوصف السريع
لروابط التشابك العصبي في الدماغ -
15:16 - 15:18لمعرفة أي الخلايا العصبية
التي تتواصل مع بعضها البعض -
15:19 - 15:23وكيف يتغير ذلك التواصل
مدى الحياة وأثناء المرض. -
15:23 - 15:28ونطور طريقة لنجربها في أنبوبة منفردة
-
15:28 - 15:31عن كيف أن الخلايا بمعية المئات
من مجموعات الجينات المختلفة للبشر -
15:31 - 15:33تستجيب بشكل مختلف لنفس الحافز.
-
15:34 - 15:42تجمع هذه المشاريع الناس معًا بغض النظر
عن تنوع خلفياتهم وتدريبهم واهتماماتهم... -
15:42 - 15:48إن كانت في الأحياء والحواسيب والكيمياء،
والرياضيات وعلم الإحصاء والهندسة. -
15:48 - 15:52لكن الإمكانيات العلمية
تجمع الأشخاص ذوي الاهتمامات المختلفة -
15:52 - 15:55على العمل معًا بشكل مكثف.
-
15:57 - 16:02ما هو المستقبل الذي نأمل مواكبته؟
خذوا مرض السرطان، -
16:02 - 16:14تحركنا من عصر الجهل حول أسباب السرطان حيث
كان ينسب عادة إلى الصفات النفسية الشخصية، -
16:14 - 16:20إلى فهم الجزيئية الحديثة
للأسباب الحيوية الحقيقية للسرطان. -
16:20 - 16:28ويقود ذلك الفهم اليوم إلى علاج مُبتكر
تلو الآخر ولا يزال هناك الكثير للقيام به. -
16:28 - 16:31نحن محاطون فعلًا بالأشخاص
الذين تم علاجهم من السرطان -
16:31 - 16:34الذي اعتبر غير قابل للعلاج منذ جيل.
-
16:36 - 16:44ووجد ملايين الناجين من السرطان كشقيقتي
أنفسهم مع سنوات حياتية لم تكن من المسلّمات -
16:44 - 16:50ومع فرص جديدة للعمل والمتعة
والتواصل الاجتماعي. -
16:51 - 16:56هذا هو المستقبل الذي نصمم على مواكبته
بشأن الأمراض العقلية... -
16:57 - 17:03الفهم الحقيقي والتعاطف
والإمكانية غير المحدودة. -
17:03 - 17:04شكرًا لكم.
-
17:04 - 17:09(تصفيق)
- Title:
- كيف تساعدنا البيانات للكشف عن أسرار الدماغ
- Speaker:
- ستيف مكارول
- Description:
-
more » « less
يرغب عالم الوراثة الجينية ستيف مكارول في عمل أطلس لجميع الخلايا في جسم الإنسان لكي نتمكن من فهم كيفية عمل جينات محددة بتفصيل دقيق ولا سيما في الدماغ. في هذه المحادثة المثيرة بشدة، يشارك تقدم فريقه بما فيه ابتكارهم لما يسمى تسلسل القطرات (Drop-seq) التي هي تقنية تسمح للعلماء بتحليل الخلايا بشكل منفرد على نطاق لم يكن ممكنًا من قبل أبدًا، كما أنه يصف كيف يمكن لهذا البحث أن يقود إلى طرق جديدة لعلاج الأمراض العقلية مثل انفصام الشخصية.
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 17:22
|
Retired user approved Arabic subtitles for How data is helping us unravel the mysteries of the brain | |
|
|
Retired user edited Arabic subtitles for How data is helping us unravel the mysteries of the brain | |
|
Sarah El_Gayyar accepted Arabic subtitles for How data is helping us unravel the mysteries of the brain | |
|
|
Sarah El_Gayyar edited Arabic subtitles for How data is helping us unravel the mysteries of the brain | |
|
Nawal Sharabati edited Arabic subtitles for How data is helping us unravel the mysteries of the brain | |
|
|
Nawal Sharabati edited Arabic subtitles for How data is helping us unravel the mysteries of the brain | |
|
|
Nawal Sharabati edited Arabic subtitles for How data is helping us unravel the mysteries of the brain | |
|
|
Nawal Sharabati edited Arabic subtitles for How data is helping us unravel the mysteries of the brain |