Should you donate your DNA to help cure diseases? - Greg Foot

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TED-Ed


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: くまもとポーカー倶楽部 くまぽか 校正: Tomoyuki Suzuki
00:06
So here’s the thing: developing a new drug and getting it to you
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4375
実は 新しい薬を作って あなたのもとに届けるためには
00:10
can take a long time.
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10996
1625
長い時間がかかります
00:12
When we have to work out the cause of a condition—
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12954
2792
多発性硬化症や心臓病などの
00:15
for example, with multiple sclerosis or heart disease—
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3250
病気の原因を解決しなければならないとき
00:18
developing a new drug takes significant trial and error and lots of money.
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18996
6333
新薬を開発するためには膨大な試行錯誤と 多額の費用が必要となります
00:26
Which is why we only have drugs for a small proportion of diseases.
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26746
4417
これが一握りの病気にしか 薬が存在しない理由です
00:32
But you could change all this.
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32121
2125
しかし あなたは状況を変えることができます
00:34
You could help discover new, cheaper drugs for currently untreatable diseases.
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34246
6166
現在は治療できない病気に対して 新しく安価な薬を開発する手助けができます
00:40
It's all about medical crowdsourcing.
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40412
2875
医療のためのクラウドソーシングです
00:44
However, researchers aren’t asking you to donate your money,
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3375
ただし 研究者はあなたにお金を寄付するよう お願いする訳ではありません
00:47
they’re asking you to donate something more personal...
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もっと個人的なものを 寄付するようにお願いしています
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First, though, some drug development history.
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2834
ここで まずは薬の開発の歴史を 見ていきましょう
00:53
Many of the first medicines were discovered by chance.
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53621
3708
最初の薬の多くは 偶然によって発見されました
00:57
Natural philosophers then took these
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57912
1792
自然哲学者たちがこれらを採集し
00:59
and identified the active chemicals inside.
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その中の薬効を持つ化学物質を同定したのです
01:03
And pharmaceutical companies then turned those into drugs.
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63496
3500
そして 製薬会社がその物質を薬にしました
01:07
The thing is, for a long time, we didn’t know why those drugs worked.
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実は長い間 私たちはこれらの薬が どうして効くのか知りませんでした
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Until scientists figured out that disease happens when the molecular machines
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4625
人間の体を正常に保つ分子で出来た機械が つまりタンパク質が
01:17
that keep your body going— your proteins— start misbehaving.
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5167
異常をきたすことで病気になると科学者が 発見し ようやく仕組みが解明されました
01:22
Drugs treat disease by targeting those disruptive proteins.
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4500
薬は この異常なタンパク質を標的にして 病気を治すのです
01:28
Researchers realized that if they can identify
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2708
特定の病気を引き起こす原因が
01:31
which malfunctioning proteins cause a specific disease,
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どのタンパク質の誤作動により 起きているのか同定できれば
01:35
they can then try to find or develop a drug
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3041
そのタンパク質の活性を止めて 病気を防ぐような
01:38
that stops those proteins acting up, and that will prevent the disease.
23
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4459
薬の発見や開発に取り掛かれると 研究者は気が付きました
01:42
It’s a great plan, but it’s a slow process.
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102538
3875
素晴らしい計画ですが これには時間がかかります
01:46
So far, they’ve only identified these therapeutic targets
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106413
3583
今のところ 治療の標的となるタンパク質は 数ある病気の一部でしか
01:49
for a small proportion of diseases.
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同定されていません
01:52
However, this is where you can help.
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しかし ここであなたの出番です
01:56
Researchers are now turning their attention to DNA,
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116121
3375
現在 研究者たちは DNAに着眼点を変えつつあります
01:59
to the genetic instruction manual that tells our bodies how to make our proteins.
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119496
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DNAは体にタンパク質の作り方を伝える 遺伝子による取扱説明書です
02:05
They want to know which small changes in someone’s genome
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125121
3250
病気を引き起こす危険なタンパク質の 産生に繋がりうる ―
02:08
can lead to the production of those dodgy proteins that cause a disease.
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128371
4583
ゲノムの小さな変化を特定しようとしています
02:12
The thing is, that’s a big job.
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132954
2709
実は これは大仕事です
02:15
DNA is huge, and each disease is likely to have hundreds, possibly thousands,
33
135663
5791
DNAは膨大な量で それぞれの病気には 数百 あるいは数千ものタンパク質が
02:21
of proteins involved.
34
141454
1792
関与しています
02:23
But if they have lots of people’s genomes, they can compare them and spot patterns.
35
143496
5750
しかし もし多くの人々のゲノムがわかれば それを比較してパターンを発見できます
02:29
They can look at multiple people suffering from
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149496
2458
現在は治療法のない 同じ病気で苦しんでいる
02:31
the same currently untreatable disease,
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151954
3375
複数の人々に注目して
02:35
find any small genetic changes they share,
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155329
3209
共通して持っている遺伝子変異を特定し
02:38
identify the faulty proteins they code for,
39
158538
3208
それが産生する異常タンパク質を 同定するのです
02:41
and there you go: those are brand new therapeutic targets
40
161746
3750
そうです これが現在治療できない病気に対する
02:45
for a currently untreatable disease.
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165496
2833
新しい治療薬の標的となります
02:50
Now the researchers have three options:
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170163
2583
現在 研究者には3つの選択肢があります
02:53
1. Has one of those new target proteins been previously linked
43
173371
4167
1. これらの標的タンパク質の中には 治療可能な別の病気との関係が
02:57
to a different disease that is treatable?
44
177538
3041
知られていたものも あるのでしょうか
03:00
If so, the drug for that disease may target this protein
45
180579
4625
もしそうなら 治療可能な病気に対する薬が 標的タンパクに作用し
03:05
and work for this disease, too.
46
185204
2250
この病気にも薬効を持つかもしれません
03:07
To find out, start a clinical trial.
47
187454
2625
それを明らかにするために 臨床試験を始めましょう
03:10
2. If not, has one of those new target proteins being previously linked
48
190871
4917
2. 逆に ある標的タンパク質が 他の病気と関係づけられていて
03:15
to a different disease that had a promising drug
49
195788
3166
創薬の見込みはあったものの
03:18
that didn’t ultimately work?
50
198954
2125
結局は成功しなかったものが あるでしょうか?
03:21
If so, its promise may have come from successfully targeting this protein
51
201413
4916
もしそうなら その期待感はタンパク質を 標的に出来ていたことによるのかもしれず
03:26
and it may work for this disease.
52
206329
2292
この病気には薬効を持つかもしれません
03:28
Start a clinical trial to find out.
53
208954
2459
臨床試験を始めて それを明らかにしましょう
03:32
3. If this is a brand new protein target never identified before for any disease
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212496
6625
3. これらの標的タンパク質が どの病気でも同定されていなかった場合
03:39
could they design a new drug to affect it?
55
219121
3375
その病気に効く薬を作れるのでしょうか
03:42
This involves AI machine learning and some very cool chemistry.
56
222496
4667
これには機械学習と ある種の素晴らしい化学が関係します
03:47
And a lot of time, effort, and cost too.
57
227163
3000
多くの時間 努力 そして費用も必要です
03:50
Researchers are excited about all this because they think
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230621
2750
研究者はこのような手法に 興奮しています
03:53
1 in 5 of the proteins in your body either have, or are likely to have,
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233371
5250
なぜなら 人間の体にあるタンパク質のうち 5つに1つは薬と結合できる ―
03:58
a drug that will bind to them.
60
238621
2250
もしくは 結合できそうだと 考えているからです
04:00
And, as any common disease is likely to have hundreds, possibly thousands,
61
240871
3875
どんな一般的な病気でも それに関与するタンパク質は
04:04
of proteins involved,
62
244746
1333
数百 あるいは数千もあるので
04:06
they’re hopeful they’ll be able to identify a few of those proteins
63
246079
3792
その中に 既存の薬の 標的となっているものを
04:09
they’ve already got a drug for.
64
249871
2000
いくつか発見できるとの希望を 持っています
04:11
But this all relies on finding those new therapeutic targets,
65
251871
4917
しかし これはすべて 治療の標的を 新たに発見できるかどうかにかかっており
04:16
and that's why they need you.
66
256788
2083
だから あなたが必要とされているのです
04:19
Well, your data— both your genetic data and your health history data,
67
259121
5958
あなたの遺伝子と既往歴の 両方のデータがあれば
04:25
so they can compare the genomes of people with similar conditions.
68
265079
3875
同じような状況にある人々の ゲノムと比較することができます
04:29
So would you give your data for research?
69
269538
2916
研究のためにあなたのデータを提供しますか?
04:32
There are two questions you may have:
70
272788
2375
ここで2つの疑問が生じるでしょう
04:35
who will have access to my data, and what could they do with it?
71
275163
4666
誰がそのデータにアクセスし そのデータで何をするのでしょうか
04:40
One group is health care providers who are starting to consider
72
280288
3666
アクセス団体の一つは ヘルスケア事業者で
04:43
using genetic analysis to give patients more personal care.
73
283954
4042
遺伝子解析を活用して 個人向け医療の検討を始めています
04:48
Another group is private consumer genetic testing companies.
74
288454
3875
別の団体としては 個人消費者の 遺伝子検査を行う会社があります
04:52
Some have already sold genetic data on to pharmaceutical companies for profit,
75
292329
5334
その中には 利益のために製薬会社へ 遺伝子データを売っている事業者もありますが
04:57
but that was with their customers consent.
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297663
2333
それは顧客の同意に基づいています
04:59
However, it raises another question:
77
299996
2333
しかし ここで別の疑問が生じます
05:02
if your data goes towards making new drugs,
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302329
3167
あなたのデータが新しい薬を 開発することに使われた場合
05:05
should pharmaceutical companies recognize that contribution
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3583
製薬会社はその貢献を認めて 新薬をより安価に
05:09
and offer drugs more cheaply?
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309079
1959
提供するべきなのでしょうか
05:11
Your best bet is to research the organizations who are asking for your data
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311038
4375
あなたができる最善策は データの提供を求める事業者を調べて
05:15
to find out what they will do with it and how they will protect it.
82
315413
3708
それで何をしようとして データをどう保護するか知ることです
05:19
We’ll each have our own take on this,
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319413
2000
それぞれ個人の考え方はありますが
05:21
but what is clear is genomics could be a powerful tool
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321413
2958
明らかなのは ゲノム研究は強力な道具であり
05:24
to cut the current time and cost it takes to develop new drugs
85
324371
4125
現在では治療ができない病気の薬を 開発するための時間と費用を
05:28
for currently untreatable diseases.
86
328496
2583
減らす可能性があるということです
05:32
So, what do you think?
87
332038
1541
あなたはどう考えますか?
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