Return to Video

Michael Dickinson: Como uma mosca voa

  • 0:01 - 0:04
    Eu cresci assistindo a Star Trek. Eu amo Star Trek.
  • 0:04 - 0:09
    Star Trek fez com que eu quisesse ver criaturas alienígenas.
  • 0:09 - 0:11
    criaturas de um mundo distante.
  • 0:11 - 0:14
    Mas, basicamente, eu percebi que eu poderia achar
  • 0:14 - 0:17
    aquelas criaturas alieníginas aqui mesmo na Terra.
  • 0:17 - 0:19
    E o que eu faço é estudar insetos.
  • 0:19 - 0:23
    Eu sou obcecado com insetos, principalmente pelo vôo dos insetos.
  • 0:23 - 0:26
    Eu acredito que a evolução dos insetos é talvez
  • 0:26 - 0:28
    um dos eventos mais importantes da história da vida.
  • 0:28 - 0:31
    Sem insetos, não haveriam plantas com flores.
  • 0:31 - 0:33
    Sem plantas com flores, não haveriam
  • 0:33 - 0:36
    primatas inteligentes e comedores de frutas dando palestras no TED.
  • 0:36 - 0:38
    (Risos)
  • 0:38 - 0:40
    Agora,
  • 0:40 - 0:43
    David e Hidehiko e Ketaki
  • 0:43 - 0:46
    apresentaram uma história muito convincente
  • 0:46 - 0:49
    sobre as semelhanças entre moscas-da-fruta e humanos,
  • 0:49 - 0:51
    e há várias semelhanças,
  • 0:51 - 0:54
    e então você deve pensar que se os humanos são parecidos com moscas-da-fruta,
  • 0:54 - 0:58
    o comportamento favorito de uma mosca-da-fruta deve ser esse, por exemplo
  • 0:58 - 1:00
    (Risos)
  • 1:00 - 1:03
    mas na minha palestra, eu não quero enfatizar as semelhanças
  • 1:03 - 1:06
    entre humanos e moscas-da-fruta, mas sim as diferenças,
  • 1:06 - 1:11
    e focar nos comportamentos em que as moscas-da-fruta se sobressaem.
  • 1:11 - 1:14
    E então eu gostaria de mostrar a vocês uma sequência acelerada de vídeos
  • 1:14 - 1:18
    de uma mosca filmada a 7.000 quadros por segundo sob irradiação infravermelha.
  • 1:18 - 1:22
    e à direita, fora da tela, está um predator eletrônico iminente
  • 1:22 - 1:24
    que irá em direção à mosca.
  • 1:24 - 1:26
    A mosca sentirá a presença deste predador.
  • 1:26 - 1:28
    Ela irá estender suas pernas.
  • 1:28 - 1:30
    Ela irá se contorcer para escapar
  • 1:30 - 1:32
    e viver para voar mais um dia.
  • 1:32 - 1:35
    Agora eu combinei essa sequência
  • 1:35 - 1:38
    para durar exatamente o mesmo que uma piscada humana.
  • 1:38 - 1:41
    então, no tempo que vocês levam para piscar,
  • 1:41 - 1:44
    a mosca viu o predador iminente,
  • 1:44 - 1:50
    estimou sua localização, iniciou um padrão motor para escapar,
  • 1:50 - 1:55
    batendo suas asas 220 vezes por segundo, como ela faz.
  • 1:55 - 1:57
    Eu acho que isso é um comportamento fascinante
  • 1:57 - 2:00
    que mostra quão rápido o cérebro da mosca processa informações.
  • 2:00 - 2:03
    Agora, vôo -- o que é preciso para voar?
  • 2:03 - 2:06
    Bem, para voar, assim como para uma aeronave,
  • 2:06 - 2:09
    você precisa de asas que gerem forças aerodinâmicas suficientes.
  • 2:09 - 2:12
    você precisa de um motor suficiente para gerar a força exigida no vôo,
  • 2:12 - 2:14
    e você precisa de um controlador,
  • 2:14 - 2:17
    e na primeira aeronave, o controlador era basicamente
  • 2:17 - 2:21
    o cérebro de Orville e Willbur sentados na cabine.
  • 2:21 - 2:24
    Agora, como isso se compara com a mosca?
  • 2:24 - 2:27
    Bem, eu passei boa parte da minha carreira tentando entender
  • 2:27 - 2:31
    como asas de inseto geram força suficiente para manter as moscas no ar.
  • 2:31 - 2:33
    E você deve ter ouvido como engenheiros provaram
  • 2:33 - 2:36
    que abelhões não poderiam voar.
  • 2:36 - 2:38
    Bem, o problema está em pensar que asas de inseto
  • 2:38 - 2:41
    funcionam do mesmo modo que asas de aeronaves. Mas elas não funcionam.
  • 2:41 - 2:44
    E nós lidamos com esse problema construindo gigantes,
  • 2:44 - 2:48
    modelos dinamicamente magnificados de insetos robôs
  • 2:48 - 2:51
    que bateriam as asas em piscinas gigantes de óleo mineral
  • 2:51 - 2:53
    nas quais poderíamos estudar as forças aerodinâmicas
  • 2:53 - 2:55
    e parece que os insetos batem suas asas
  • 2:55 - 2:58
    de modo muito inteligente, a um ângulo alto de ataque
  • 2:58 - 3:01
    que cria uma estrutura na borda de ataque da asa,
  • 3:01 - 3:04
    uma pequena estrutura parecida com um tornado chamada borda de ataque vórtex,
  • 3:04 - 3:07
    e é esse vórtex que permite que as asas
  • 3:07 - 3:11
    façam força o suficiente para que o animal fique no ar.
  • 3:11 - 3:13
    Mas a coisa que é na verdade mais -- então, o que é fascinante
  • 3:13 - 3:16
    não é tanto que a asa tenha uma morfologia interessante.
  • 3:16 - 3:20
    O que é inteligente é o modo com que a mosca bate as asas,
  • 3:20 - 3:23
    que logicamente é basicamente controlado pelo sistema nervoso,
  • 3:23 - 3:26
    e é isso que permite que moscas façam
  • 3:26 - 3:28
    essas notáveis manobras aéreas.
  • 3:28 - 3:30
    Então, e quanto ao motor?
  • 3:30 - 3:33
    O motor da mosca é absolutamente fascinante.
  • 3:33 - 3:35
    Elas tem dois tipos de músculos para o vôo:
  • 3:35 - 3:38
    o chamado músculo de força, que é ativado por distensão,
  • 3:38 - 3:42
    o que significa que ele se auto-ativa e não precisa ser controlado
  • 3:42 - 3:45
    pelo sistema nervoso, num regime de contração-a-contração.
  • 3:45 - 3:49
    É especializado para gerar a força enorme exigida para o vôo,
  • 3:49 - 3:52
    e preenche a porção central da mosca,
  • 3:52 - 3:53
    então quando uma mosca bate no seu para-brisa,
  • 3:53 - 3:55
    você está vendo basicamente o músculo
  • 3:55 - 3:58
    Mas ligado à base da asa
  • 3:58 - 4:00
    há um conjunto de pequenos, minúsculos músculos de controle
  • 4:00 - 4:04
    que não são nem um pouco poderosos, mas são muito velozes,
  • 4:04 - 4:07
    e são capazes de reconfigurar a dobradiça da asa
  • 4:07 - 4:09
    de batida-a-batida,
  • 4:09 - 4:12
    e é isso que permite a mosca a mudar sua asa
  • 4:12 - 4:15
    e gerar mudanças nas forças aerodinâmicas
  • 4:15 - 4:17
    que mudam a trajetória de vôo.
  • 4:17 - 4:21
    E claro, o papel do sistema nervoso é controlar tudo isso.
  • 4:21 - 4:22
    Então vamos olhar para o controlador.
  • 4:22 - 4:25
    Aqui, moscas se sobressaem nos tipos de sensores
  • 4:25 - 4:27
    que elas carregam para esse problema.
  • 4:27 - 4:31
    Elas têm antenas que sentem odores e detectam o vento.
  • 4:31 - 4:33
    Elas têm um olho sofisticados que é
  • 4:33 - 4:35
    o sistema visual mais rápido do planeta.
  • 4:35 - 4:38
    Elas têm outro conjunto de olhos no topo da cabeça.
  • 4:38 - 4:40
    Nós não temos nem ideia do que eles fazem,
  • 4:40 - 4:43
    Elas tem sensores nas asas.
  • 4:43 - 4:46
    As asas são cobertas de sensores, inclusive sensores
  • 4:46 - 4:48
    que sentem deformações na asa.
  • 4:48 - 4:50
    Elas podem até sentir sabores com suas asas.
  • 4:50 - 4:53
    Um dos sensores mais sofisticados que uma mosca tem
  • 4:53 - 4:55
    é uma estrutura chamada de halteres.
  • 4:55 - 4:57
    OS halteres são na verdade giroscópios.
  • 4:57 - 5:01
    Esses dispositivos batem pra frente e pra trás a 200 hertz durante o vôo,
  • 5:01 - 5:04
    e o animal pode usá-los para sentir o corpo em rotação
  • 5:04 - 5:08
    e iniciar manobras corretivas muito, muito rápido.
  • 5:08 - 5:10
    Mas toda essa informação sensorial precisa ser processada
  • 5:10 - 5:14
    por um cérebro e sim, de fato, moscas têm um cérebro,
  • 5:14 - 5:17
    um cérebro com cerca de 100.000 neurônios.
  • 5:17 - 5:19
    Agora várias pessoas nessa conferência
  • 5:19 - 5:24
    já sugeriram que as moscas-da-fruta podem servir a neurociência
  • 5:24 - 5:27
    porque elas representam um modelo simples da função cerebral.
  • 5:27 - 5:29
    a mensagem básica da minha palestra é,
  • 5:29 - 5:32
    eu gostaria de mudar isso completamente.
  • 5:32 - 5:35
    Eu não acho que elas são um modelo simples de nada.
  • 5:35 - 5:37
    E eu acho que moscas são um modelo ótimo.
  • 5:37 - 5:40
    Elas são um modelo ótimo de moscas.
  • 5:40 - 5:42
    (Risos)
  • 5:42 - 5:45
    E vamos explorar essa noção de simplicidade.
  • 5:45 - 5:48
    Então eu acho que, infelizmente, muitos neurocientistas,
  • 5:48 - 5:49
    somos todos um pouco narcisistas.
  • 5:49 - 5:53
    Quando pensamos em cérebro, claro que imaginamos nosso próprio cérebro.
  • 5:53 - 5:55
    Mas lembre-se que esse tipo de cérebro,
  • 5:55 - 5:56
    que é muito, muito menor
  • 5:56 - 5:59
    - ao invés dos 100 bilhões de neurônios, tem apenas 100.000 neurônios -
  • 5:59 - 6:02
    mas esse é o tipo de cérebro mais comum do planeta.
  • 6:02 - 6:05
    e foi assim durante 400 milhões de anos.
  • 6:05 - 6:07
    e então é justo dizer que é simples?
  • 6:07 - 6:09
    Bem, é simples no sentido de que tem menos neurônios,
  • 6:09 - 6:11
    mas isso é uma medida justa?
  • 6:11 - 6:13
    E eu proponho que não é uma medida justa.
  • 6:13 - 6:16
    Então vamos meio que pensar sobre isso. Eu acho que temos que comprarar --
  • 6:16 - 6:18
    (Risos)
  • 6:18 - 6:23
    nós temos que comparar o tamanho do cérebro
  • 6:23 - 6:25
    com o que o cérebro pode fazer.
  • 6:25 - 6:28
    Então eu proponho o número Trump,
  • 6:28 - 6:31
    e o número Trump é a razão entre o repertório comportamental
  • 6:31 - 6:35
    desse homem pela número de neurônios em seu cérebro.
  • 6:35 - 6:37
    Vamos calcular o número Trump para a mosca-da-fruta.
  • 6:37 - 6:40
    Agora, quantas pessoas aqui acham que o número Trump
  • 6:40 - 6:42
    é maior para a mosca-da-fruta?
  • 6:42 - 6:45
    (Aplausos)
  • 6:45 - 6:48
    Essa é uma audiência muito, muito esperta.
  • 6:48 - 6:52
    Sim, a inequalidade vai nessa diração, ou eu assim proponho.
  • 6:52 - 6:54
    Eu sei que isso é um pouco absurdo
  • 6:54 - 6:58
    comparar o repertório comportamental de um humano com uma mosca.
  • 6:58 - 7:02
    Mas então vamos pegar outro animal, só como um exemplo. Aqui está um camundongo.
  • 7:02 - 7:06
    Um camundongo tem cerca de 1000 vezes mais neurônios que uma mosca.
  • 7:06 - 7:08
    Eu costumava estudar camundongos. Quando eu estudava camundongos,
  • 7:08 - 7:11
    Eu costumava falar bem devagar.
  • 7:11 - 7:13
    E então algo aconteceu quando eu comecei a trabalhar com moscas.
  • 7:13 - 7:16
    (Risos)
  • 7:16 - 7:19
    Eu acho que se você comparar a história natural de moscas com camundongos,
  • 7:19 - 7:23
    é realmente comparável. Ambos tem que procurar por alimento.
  • 7:23 - 7:25
    Ambos tem que se envolver no processo de corte.
  • 7:25 - 7:29
    Ambos fazem sexo. Ambos se escondem
  • 7:29 - 7:31
    Eles fazem muitas coisas parecidas.
  • 7:31 - 7:32
    Mas eu argumentaria que moscas fazem mais.
  • 7:32 - 7:36
    Então, por exemplo, eu vou mostrar-lhes uma sequência,
  • 7:36 - 7:40
    e eu devo dizer que parte dos meus fundos vem dos militares
  • 7:40 - 7:42
    então eu estou mostrando informação confidencial
  • 7:42 - 7:46
    e vocês não podem discuti-la fora desta sala. Tudo bem?
  • 7:46 - 7:48
    Então eu quero que você olhe para a matriz de choque
  • 7:48 - 7:51
    na cauda da mosca-da-fruta.
  • 7:51 - 7:53
    Observe atentamente,
  • 7:53 - 7:57
    e você verá porque meu filho de seis anos
  • 7:57 - 8:02
    quer ser um neurocientista agora.
  • 8:02 - 8:03
    Esperem.
  • 8:03 - 8:05
    Phew.
  • 8:05 - 8:08
    Então pelo menos você vai admitir que moscas-da-fruta não são tão inteligentes quanto camundongos,
  • 8:08 - 8:13
    elas são pelo menos tão inteligentes quanto pombos. (Risos)
  • 8:13 - 8:17
    Eu quero passar a mensagem que não é só uma questão de números
  • 8:17 - 8:19
    mas também o desafio para uma mosca computar
  • 8:19 - 8:22
    tudo que seu cérebro precisa computar com neurônios tão pequenos.
  • 8:22 - 8:25
    Essa é uma bela imagem de um interneurônio visual de um camundongo
  • 8:25 - 8:28
    que veio do laboratório de Jeff Lichtman.
  • 8:28 - 8:31
    e você pode ver as imagens maravilhosas dos cérebros
  • 8:31 - 8:34
    que ele mostrou em sua palestra.
  • 8:34 - 8:37
    Mas lá no canto, no canto direito, você verá,
  • 8:37 - 8:41
    na mesma escala, um interneurônio visual de uma mosca.
  • 8:41 - 8:43
    E eu vou magnificar isso.
  • 8:43 - 8:45
    E é um neurônio lindamente complexo.
  • 8:45 - 8:48
    É apenas muito, muito pequeno e tem vários desafios biofísicos
  • 8:48 - 8:52
    ao tentar computar toda a informação com neurônios tão pequenininhos.
  • 8:52 - 8:56
    Quão pequenos neurônios podem ficar? Bem, veja este interessante inseto.
  • 8:56 - 8:58
    Parece um pouco com uma mosca. Tem asas e olhos,
  • 8:58 - 9:01
    tem antena, pernas, história de vida complicada,
  • 9:01 - 9:04
    é um parasita, tem que voar por aí e achar lagartas
  • 9:04 - 9:05
    para parasitar,
  • 9:05 - 9:09
    mas não só o cérebro é do tamanho de um grão de sal,
  • 9:09 - 9:11
    que é comparável ao da mosca-da-fruta,
  • 9:11 - 9:14
    é do tamanho de um grão de sal.
  • 9:14 - 9:18
    Aqui estão outros organismos numa escala similar.
  • 9:18 - 9:22
    Este animal é do tamanho de um paramécio e uma ameba,
  • 9:22 - 9:26
    e tem um cérebro de 7.000 neurônios que é tão pequeno--
  • 9:26 - 9:28
    vocês sabem dessas coisas chamadas de corpos celulares que vocês têm ouvido,
  • 9:28 - 9:30
    aonde o núcleo do neurônio está?
  • 9:30 - 9:33
    Este animal se livra deles porque eles ocupam muito espaço.
  • 9:33 - 9:36
    Essa é uma sessão de fronteiras na neurociência.
  • 9:36 - 9:41
    Eu proponho que uma fronteira da neurociência é descobrir como o cérebro de uma coisa dessas funciona.
  • 9:41 - 9:47
    Mas vamos pensar sobre isso. Como você poderia fazer um número pequeno de neurônios fazer muito?
  • 9:47 - 9:49
    E eu acho que de uma perspectiva da engenharia,
  • 9:49 - 9:51
    você pensa em "multiplexing".
  • 9:51 - 9:54
    Você pode pegar um disco rígido e fazer isso
  • 9:54 - 9:55
    fazer coisas diferentes em horas diferentes,
  • 9:55 - 9:58
    ou ter partes diferentes do disco rígido fazendo coisas diferentes.
  • 9:58 - 10:02
    E esses são os dois conceitos que eu gostaria de explorar.
  • 10:02 - 10:03
    E esses não são conceitos que eu inventei,
  • 10:03 - 10:08
    mas sim conceitos que foram propostos por outros no passado.
  • 10:08 - 10:11
    E uma ideia vem de lições de mastigação de caranguejos.
  • 10:11 - 10:13
    E eu não quero dizer mastigando os caranguejos.
  • 10:13 - 10:16
    Eu cresci em Baltimore, e eu mastigo caranguejos muito, muito bem.
  • 10:16 - 10:19
    Mas eu estou falando dos caranguejos mesmo mastigando algo.
  • 10:19 - 10:21
    Mastigação de caranguejos é realmente fascinante.
  • 10:21 - 10:24
    Caranguejos tem essa estrutura complicada debaixo de suas carapaças.
  • 10:24 - 10:26
    chamada de moinho gástrico
  • 10:26 - 10:28
    que tritura a comida numa variedade de modos.
  • 10:28 - 10:33
    E aqui está um filme de uma endoscopia dessa estrutura.
  • 10:33 - 10:36
    O mais impressionante é que essa coisa é controlada
  • 10:36 - 10:39
    por um conjunto mínimo de neurônios, cerca de duas dúzias de neurônios
  • 10:39 - 10:44
    que podem produzir uma vasta variedade de padrões motores diferentes,
  • 10:44 - 10:49
    e o motivo pelo qual pode fazer isso é que este pequenino gânglio
  • 10:49 - 10:53
    no caranguejo é, na realidade, imundado por vários, vários neuromoduladores.
  • 10:53 - 10:55
    Vocês ouviram sobre neuromoduladores antes.
  • 10:55 - 10:57
    Existem mais neuromoduladores
  • 10:57 - 11:03
    que alteram, que inervam essa estrutura do que os próprios neurônios dessa estrutura,
  • 11:03 - 11:07
    e eles são capazes de gerar um conjunto complicado de padrões.
  • 11:07 - 11:10
    E este é o trabalho de Eve Marder e vários de seus colegas
  • 11:10 - 11:13
    que vêm estudando esse sistema fascinante
  • 11:13 - 11:15
    que mostram como um conjunto pequeno de neurônios
  • 11:15 - 11:17
    podem fazer muitas, muitas coisas
  • 11:17 - 11:22
    por causa de neuromodulação que pode acontecer de momento a momento.
  • 11:22 - 11:24
    Então isso é basicamente "multiplexing" no tempo.
  • 11:24 - 11:27
    Imagine uma rede de neurônios com um neuromodulador.
  • 11:27 - 11:30
    Você seleciona um conjunto de células para realizar um tipo de comportamento,
  • 11:30 - 11:33
    outro neuromodulador, outro conjunto de células,
  • 11:33 - 11:35
    um padrão diferente, e você pode imaginar
  • 11:35 - 11:39
    você pode extrapolar para um sistema muito, muito complicado.
  • 11:39 - 11:41
    Existem alguma indicação que moscas fazem isso?
  • 11:41 - 11:44
    Bem, por muitos anos no meu laboratório e no laboratório de outros pelo mundo,
  • 11:44 - 11:47
    nós temos estudado comportamento de moscas em pequenos simuladores de vôo.
  • 11:47 - 11:48
    você pode amarrar uma mosca a um pequeno bastão.
  • 11:48 - 11:51
    Você pode medir as forças aerodinâmicas que a mosca está criando.
  • 11:51 - 11:53
    Você pode deixar a mosca jogar um video game.
  • 11:53 - 11:57
    ao deixar a mosca voar num display visual.
  • 11:57 - 12:00
    Então deixe-me mostrar pequenas sequências disso.
  • 12:00 - 12:01
    Aqui está uma mosca
  • 12:01 - 12:04
    e uma visão infravermelha da mosca no simulador de vôo,
  • 12:04 - 12:06
    e este é um jogo que moscas adoram jogar.
  • 12:06 - 12:09
    Você permite que elas conduzam em direção a pequena pista,
  • 12:09 - 12:11
    e elas vão simplesmente em direção a pista para sempre.
  • 12:11 - 12:15
    É parte da orientação de seu sistema visual.
  • 12:15 - 12:17
    Mas muito, muito recentemente tem sido possível
  • 12:17 - 12:22
    modificar esses tipos de arenas comportamentais por fisiologias.
  • 12:22 - 12:25
    Então está é a preparação que um dos meus antigos pós-doutorandos,
  • 12:25 - 12:27
    Gaby Maimon, que está agora na Rockefeller, desenvolveu
  • 12:27 - 12:29
    e é basicamente um simulador de vôo
  • 12:29 - 12:32
    mas dentro de condições que você pode realmente colocar um eletrodo
  • 12:32 - 12:34
    no cérebro da mosca e grava
  • 12:34 - 12:38
    de um neurônio geneticamente identificado no cérebro da mosca.
  • 12:38 - 12:40
    E é assim que um desses experimentos se parece.
  • 12:40 - 12:43
    Foi uma sequência tirada por outra pós-doutoranda do laboratório,
  • 12:43 - 12:44
    Bettina Schnell.
  • 12:44 - 12:48
    O traço verde no fundo é o potencial de membrana
  • 12:48 - 12:50
    de um neurônio do cérebro de uma mosca,
  • 12:50 - 12:53
    e você verá a mosca começando a voar, e o vôo é na verdade
  • 12:53 - 12:56
    controlar a rotação do próprio padrão visual
  • 12:56 - 12:58
    pela sua própria movimentação da asa,
  • 12:58 - 13:00
    e você pode ver esse interneurônio visual
  • 13:00 - 13:04
    responder a um padrão de movimento de asa enquanto a mosca voa.
  • 13:04 - 13:06
    Então pela primeira vez nós fomos capazes de medir
  • 13:06 - 13:09
    neurônios no cérebro da mosca enquanto ela está
  • 13:09 - 13:13
    realizando comportamentos sofisticados como o vôo.
  • 13:13 - 13:15
    E uma das lições que estamos aprendendo
  • 13:15 - 13:18
    é que a fisiologia das células que estamos estudando
  • 13:18 - 13:20
    por vários anos em moscas dormentes
  • 13:20 - 13:23
    não é a mesma fisiologia das células
  • 13:23 - 13:25
    quando a mosca está ativamente envolvida em comportamentos ativos
  • 13:25 - 13:28
    como voando ou andando e assim por diante.
  • 13:28 - 13:31
    e por que essa fisiologia é diferente?
  • 13:31 - 13:33
    Bem o que observamos é que são esses neuromoduladores,
  • 13:33 - 13:37
    assim como os neuromoduladores naqueles pequenos gânglios do caranguejo.
  • 13:37 - 13:39
    Então aqui está uma foto do sistema octopamina.
  • 13:39 - 13:41
    Octopamina é um neuromodulador
  • 13:41 - 13:45
    que parece desempenhar um papel importante no vôo e outros comportamentos.
  • 13:45 - 13:48
    Mas esse é apenas um de vários neuromoduladores
  • 13:48 - 13:49
    que estão no cérebro da mosca.
  • 13:49 - 13:52
    Então eu realmente acho, ao aprendermos mais,
  • 13:52 - 13:54
    veremos que o cérebro inteiro da mosca
  • 13:54 - 13:57
    é simplesmente como uma versão maior desse gânglio estomagástrico,
  • 13:57 - 14:02
    e esse é um dos motivos pelo qual pode fazer tanto com tão poucos neurônios.
  • 14:02 - 14:04
    Agora, outra idéia, outro jeito de "multiplexing"
  • 14:04 - 14:06
    é "multiplexing" no espaço,
  • 14:06 - 14:08
    tendo partes diferentes de um neurônio
  • 14:08 - 14:10
    fazendo coisas diferentes ao mesmo tempo.
  • 14:10 - 14:12
    Então aqui estão dois tipos de neurônios canônicos
  • 14:12 - 14:14
    de um vertebrado e de um invertebrado,
  • 14:14 - 14:17
    um neurônio piramidal de Ramon y Cajal,
  • 14:17 - 14:21
    e outra célular à direita, um interneuron "non-spiking",
  • 14:21 - 14:25
    e esse é o trabalho de Alan Watson e Malcolm Burrows de muitos anos atrás,
  • 14:25 - 14:29
    e Malcom Burrows chegou a uma idéia muito interessante
  • 14:29 - 14:31
    baseado no fato desse neurônio de um gafanhoto
  • 14:31 - 14:33
    não ativa potenciais de ação.
  • 14:33 - 14:35
    É uma célula "non-spiking".
  • 14:35 - 14:38
    Então uma célula típica, como os neurônios em nosso cérebro,
  • 14:38 - 14:41
    tem uma região chamada de dendritos que recebem "input",
  • 14:41 - 14:43
    e esse "input" se soma
  • 14:43 - 14:46
    e produz potenciais de ação
  • 14:46 - 14:48
    que correm pelo axônio e então ativam
  • 14:48 - 14:50
    todas as regiões de "output" dos neurônios
  • 14:50 - 14:53
    Mas neurônios non-spiking são na verdade bem complicados
  • 14:53 - 14:56
    porque eles podem ter sinapses "input" ou sinapses "output"
  • 14:56 - 15:00
    todas interligadas, e não há um único potencial de ação
  • 15:00 - 15:03
    que aciona todos os "outputs" ao mesmo tempo.
  • 15:03 - 15:07
    Então existe uma possibilidade que você tenha compartimentos computacionais
  • 15:07 - 15:11
    que permitem partes diferentes de um neurônio
  • 15:11 - 15:13
    fazer coisas diferentes ao mesmo tempo.
  • 15:13 - 15:18
    Então esses conceitos básicos de "multitasking" no tempo
  • 15:18 - 15:20
    e "multitasking" no espaço,
  • 15:20 - 15:23
    Eu acho que essas são coisas que ocorrem nos nossos cérebros também,
  • 15:23 - 15:26
    mas eu acho que insetos são verdadeiros mestres nisso.
  • 15:26 - 15:29
    Então eu espero que você pense em insetos de um jeito diferente a próxima vez,
  • 15:29 - 15:32
    e como eu digo daqui, por favor pense antes de esmagá-los.
  • 15:32 - 15:35
    (Aplausos)
Title:
Michael Dickinson: Como uma mosca voa
Speaker:
Michael Dickinson
Description:

A habilidade de um inseto de voar é talvez um dos maiores feitos da evolução. Michael Dickinson aborda como uma mosca doméstica comum consegue voar com asas tão delicadas, graças a movimentos inteligentes de batidas de asa e músculos de vôo que são poderosos e ágeis. Mas o ingrediente secreto: O incrível cérebro da mosca. (Filmado em TEDxCaltech.)

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
15:55
Rafael Eufrasio approved Portuguese, Brazilian subtitles for How a fly flies
Rafael Eufrasio accepted Portuguese, Brazilian subtitles for How a fly flies
Rafael Eufrasio edited Portuguese, Brazilian subtitles for How a fly flies
Paula Monteiro dos Santos Perin edited Portuguese, Brazilian subtitles for How a fly flies
Paula Monteiro dos Santos Perin edited Portuguese, Brazilian subtitles for How a fly flies
Paula Monteiro dos Santos Perin edited Portuguese, Brazilian subtitles for How a fly flies
Paula Monteiro dos Santos Perin added a translation

Portuguese, Brazilian subtitles

Revisions