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

171,144 views ・ 2021-05-13

TED-Ed


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Alper Arslan Gözden geçirme: Gözde Alpçetin
00:06
So here’s the thing: developing a new drug and getting it to you
0
6621
4375
Olay şu: yeni bir ilaç geliştirmek ve onu kullanabilmek
00:10
can take a long time.
1
10996
1625
uzun zaman alabilir.
00:12
When we have to work out the cause of a condition—
2
12954
2792
Bir durumun nedenini bulmaya çalıştığımız zaman
00:15
for example, with multiple sclerosis or heart disease—
3
15746
3250
örneğin, çoklu doku sertleşmesi ya da kalp hastalığıyla birlikte
00:18
developing a new drug takes significant trial and error and lots of money.
4
18996
6333
yeni bir ilaç geliştirmek önemli derecede deneme yanılma ve para gerektirir.
00:26
Which is why we only have drugs for a small proportion of diseases.
5
26746
4417
İşte bu yüzdendir ki hastalıkların sadece küçük bir oranı için ilaçlarımız vardır.
00:32
But you could change all this.
6
32121
2125
Ama bunların hepsini değiştirebilirsiniz.
00:34
You could help discover new, cheaper drugs for currently untreatable diseases.
7
34246
6166
Şu an tedavi edilemeyen hastalıklar için
yeni ve daha ucuz ilaçların keşfi için yardım edebilirsiniz
00:40
It's all about medical crowdsourcing.
8
40412
2875
Bu tamamen tıbbi kitle kaynak kullanımı ile ilgilidir.
00:44
However, researchers aren’t asking you to donate your money,
9
44079
3375
Ancak araştırmacılar sizden paranızı bağışlamanızı istemiyor,
00:47
they’re asking you to donate something more personal...
10
47454
3333
daha kişisel olan bir şeyinizi bağışlamanızı istiyor...
00:50
First, though, some drug development history.
11
50787
2834
İlk olarak biraz ilaç geliştirme tarihi hakkında konuşalım.
00:53
Many of the first medicines were discovered by chance.
12
53621
3708
İlk ilaçların çoğu kazara keşfedilmiştir.
00:57
Natural philosophers then took these
13
57912
1792
O zamanlarda doğa felsefecileri bunları aldılar
00:59
and identified the active chemicals inside.
14
59704
3167
ve içlerindeki aktif kimyasalları belirlediler.
01:03
And pharmaceutical companies then turned those into drugs.
15
63496
3500
Daha sonrasında ilaç şirketleri bunları ilaçlara dönüştürdü.
01:07
The thing is, for a long time, we didn’t know why those drugs worked.
16
67954
4792
Olay şu ki uzunca bir süre bu ilaçların neden işe yaradığını bilmiyorduk.
01:12
Until scientists figured out that disease happens when the molecular machines
17
72746
4625
Ta ki araştırmacılar vücudumuzu çalıştıran moleküler makinelerin, yani proteinlerin,
01:17
that keep your body going— your proteins— start misbehaving.
18
77371
5167
yanlış çalıştığı zaman hastalıkların ortaya çıktığını bulana dek.
01:22
Drugs treat disease by targeting those disruptive proteins.
19
82913
4500
İlaçlar yıkıcı proteinleri hedef alarak hastalıkları tedavi eder.
01:28
Researchers realized that if they can identify
20
88538
2708
Araştırmacılar şunu fark etti: eğer hangi bozuk proteinin
01:31
which malfunctioning proteins cause a specific disease,
21
91246
3792
hangi hastalığa sebep olduğunu belirleyebilirlerse
01:35
they can then try to find or develop a drug
22
95038
3041
daha sonrasında o proteinlerin nüksetmesini durduran
01:38
that stops those proteins acting up, and that will prevent the disease.
23
98079
4459
ve hastalığı engeleyen bir ilaç bulmayı ya da geliştirmeyi deneyebilirlerdi.
01:42
It’s a great plan, but it’s a slow process.
24
102538
3875
Bu müthiş bir plan ama yavaş bir süreç.
01:46
So far, they’ve only identified these therapeutic targets
25
106413
3583
Bu zamana dek bu iyileştirici hedefleri
01:49
for a small proportion of diseases.
26
109996
2542
yalnızca küçük bir hastalık oranı için tanımladılar.
01:52
However, this is where you can help.
27
112538
2416
Ancak burası yardım edebileceğiniz kısım.
01:56
Researchers are now turning their attention to DNA,
28
116121
3375
Araştırmacılar şu anda dikkatlerini DNA’ya
01:59
to the genetic instruction manual that tells our bodies how to make our proteins.
29
119496
5625
ve vücudumuza proteinleri nasıl yapması gerektiğini söyleyen
genetik kullanım kılavuzuna yönlendiriyorlar.
02:05
They want to know which small changes in someone’s genome
30
125121
3250
Birinin genomundaki hangi küçük değişikliklerin hastalığa sebep olan
02:08
can lead to the production of those dodgy proteins that cause a disease.
31
128371
4583
tehlikeli proteinlerin üretimine yol açabileceğini bilmek istiyorlar.
02:12
The thing is, that’s a big job.
32
132954
2709
Bu da büyük bir iş.
02:15
DNA is huge, and each disease is likely to have hundreds, possibly thousands,
33
135663
5791
DNA kocamandır ve her bir hastalığın yüzlerce,
muhtemelen binlerce protein içermesi muhtemeldir.
02:21
of proteins involved.
34
141454
1792
02:23
But if they have lots of people’s genomes, they can compare them and spot patterns.
35
143496
5750
Eğer bir sürü insanın genomuna sahiplerse
onları karşılaştırabilir ve yapılarını görebilirler.
02:29
They can look at multiple people suffering from
36
149496
2458
Halen tedavi edilemeyen aynı hastalıktan muzdarip birçok insana bakabilirler,
02:31
the same currently untreatable disease,
37
151954
3375
02:35
find any small genetic changes they share,
38
155329
3209
paylaştıkları en ufak genetik değişikliği bulabilirler,
02:38
identify the faulty proteins they code for,
39
158538
3208
kodladıkları hatalı proteinleri tanımlayabilirler
02:41
and there you go: those are brand new therapeutic targets
40
161746
3750
ve işte sonuç: bunlar halen tedavi edilemeyen hastalıklar için
02:45
for a currently untreatable disease.
41
165496
2833
yepyeni iyileştirici hedeflerdir.
02:50
Now the researchers have three options:
42
170163
2583
Şimdi ise araştırmacıların üç seçeneği var:
02:53
1. Has one of those new target proteins been previously linked
43
173371
4167
1. Yeni hedef proteinlerden birinin daha önce tedavi edilebilen
02:57
to a different disease that is treatable?
44
177538
3041
farklı bir hastalıkla bağlantısı var mıydı?
03:00
If so, the drug for that disease may target this protein
45
180579
4625
Eğer varsa o hastalık için olan ilaç bu proteini hedef alabilir
03:05
and work for this disease, too.
46
185204
2250
ve bu hastalık için de işe yarayabilir.
03:07
To find out, start a clinical trial.
47
187454
2625
Öğrenmek için klinik deney yapın.
03:10
2. If not, has one of those new target proteins being previously linked
48
190871
4917
2. Eğer bağlantısı yoksa yeni hedef proteinlerden biri
daha önce ümit verici olup sonuç olarak işe yaramayan bir ilaca sahip
03:15
to a different disease that had a promising drug
49
195788
3166
03:18
that didn’t ultimately work?
50
198954
2125
farklı bir hastalıkla bağlantılı mıydı?
03:21
If so, its promise may have come from successfully targeting this protein
51
201413
4916
Eğer varsa ümit vermesi
bu proteini başarılı bir şekilde hedef almasından olabilir
03:26
and it may work for this disease.
52
206329
2292
ve bu hastalık için de işe yarayabilir.
03:28
Start a clinical trial to find out.
53
208954
2459
Öğrenmek için klinik deney yapın.
03:32
3. If this is a brand new protein target never identified before for any disease
54
212496
6625
3. Eğer bu, daha önce hiçbir hastalık için tanımlanmamış
yepyeni bir protein hedefiyse
03:39
could they design a new drug to affect it?
55
219121
3375
onu etkilemek için yeni bir ilaç tasarlayabilirler mi?
03:42
This involves AI machine learning and some very cool chemistry.
56
222496
4667
Bu yapay zekayı, makine öğrenimi ve biraz da çok havalı kimya gerektirir.
03:47
And a lot of time, effort, and cost too.
57
227163
3000
Aynı zamanda çok zaman, çaba ve maliyet de gerektirir.
03:50
Researchers are excited about all this because they think
58
230621
2750
Araştırmacılar bunların hepsi için çok heyecanlılar
çünkü onlar, vücudumuzdaki proteinlerin 5′te 1′inin
03:53
1 in 5 of the proteins in your body either have, or are likely to have,
59
233371
5250
kendilerine bağlı bir ilaca sahip olduğunu
03:58
a drug that will bind to them.
60
238621
2250
ya da ihtimalinin yüksek olduğunu düşünüyorlar.
04:00
And, as any common disease is likely to have hundreds, possibly thousands,
61
240871
3875
Herhangi bir yaygın hastalık yüzlerce,
muhtemelen binlerce protein içerdiğinden de dolayı
04:04
of proteins involved,
62
244746
1333
04:06
they’re hopeful they’ll be able to identify a few of those proteins
63
246079
3792
halihazırda ilaçları olan bu proteinlerden birkaçını
04:09
they’ve already got a drug for.
64
249871
2000
tanımlayabileceklerini umuyorlar.
04:11
But this all relies on finding those new therapeutic targets,
65
251871
4917
Ancak bu tamamen o yeni iyileştirci hedefleri bulmaya bağlıdır.
04:16
and that's why they need you.
66
256788
2083
İşte bu yüzden size ihtiyaçları var.
04:19
Well, your data— both your genetic data and your health history data,
67
259121
5958
Aslında verilerinize, hem genetik hem de sağlık geçmişi verilerinize.
04:25
so they can compare the genomes of people with similar conditions.
68
265079
3875
Böylelikle aynı durumdaki insanların genomlarını karşılaştırabilirler.
04:29
So would you give your data for research?
69
269538
2916
Peki araştırma için verilerinizi verir miydiniz?
04:32
There are two questions you may have:
70
272788
2375
Aklınızda şu iki soru olabilir:
04:35
who will have access to my data, and what could they do with it?
71
275163
4666
Benim verime kimin erişim hakkı olacak ve onunla ne yapabilecek?
04:40
One group is health care providers who are starting to consider
72
280288
3666
İlk grup, genetik analizi kullanarak hastalara daha kişisel bakım vermeyi
04:43
using genetic analysis to give patients more personal care.
73
283954
4042
düşünmeye başlayan sağlık çalışanlarıdır.
04:48
Another group is private consumer genetic testing companies.
74
288454
3875
Diğer grup ise, özel tüketici genetik test şirketleridir.
04:52
Some have already sold genetic data on to pharmaceutical companies for profit,
75
292329
5334
Bazıları zaten kar etmek için ilaç şirketlerine genetik verileri sattı
04:57
but that was with their customers consent.
76
297663
2333
ama müşterileri bunlara razıydı.
04:59
However, it raises another question:
77
299996
2333
Ancak bu, akıllara başka bir soruyu getiriyor:
05:02
if your data goes towards making new drugs,
78
302329
3167
Eğer sizin verileriniz yeni bir ilaç yapmak için kullanılıyorsa
05:05
should pharmaceutical companies recognize that contribution
79
305496
3583
ilaç şirketleri bu katkıyı göz önünde bulundurup
05:09
and offer drugs more cheaply?
80
309079
1959
ilaçları daha mı ucuza satmalı?
05:11
Your best bet is to research the organizations who are asking for your data
81
311038
4375
Yapmanız gereken en iyi şey, verilerinizle ne yapacaklarını
ve onu nasıl koruyacaklarını öğrenmek için
05:15
to find out what they will do with it and how they will protect it.
82
315413
3708
sizden veri isteyen kuruluşları araştırmaktır.
05:19
We’ll each have our own take on this,
83
319413
2000
Bu hepimizin kendi fikri olacak
05:21
but what is clear is genomics could be a powerful tool
84
321413
2958
ama belli olan şey, genom bilimi
halen tedavi edilemeyen hastalıkların ilaçlarını geliştirmek için gereken zamanı
05:24
to cut the current time and cost it takes to develop new drugs
85
324371
4125
05:28
for currently untreatable diseases.
86
328496
2583
ve parayı azaltmak için güçlü bir araç olabilir.
05:32
So, what do you think?
87
332038
1541
Peki ya siz ne düşünüyorsunuz?
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7