How data is helping us unravel the mysteries of the brain | Steve McCarroll

المترجم: Nawal Sharabati المدقّق: Sarah El_Gayyar

Nine years ago,

قبل تسع سنوات، اكتشفت شقيقتي أورامًا في رقبتها وذراعها، وشخصّت بالسرطان.

my sister discovered lumps in her neck and arm

and was diagnosed with cancer.

From that day, she started to benefit

ومنذ ذلك اليوم، بدأت تستفيد مما لدى العلم من معرفة عن السرطان.

from the understanding that science has of cancer.

Every time she went to the doctor,

في كل مرة تذهبُ فيه إلى الطبيب،

they measured specific molecules

يفحصون جزيئات محددة التي تعطيهم معلومات عن حالتها السابقة وما هي الخطوة القادمة.

that gave them information about how she was doing

and what to do next.

New medical options became available every few years.

أصبحت الخيارات الطبية الحديثة متاحة كل عدة سنوات.

أدرك الجميع أنها تكافح مرضًا جسديًا بكل بسالة.

Everyone recognized that she was struggling heroically

with a biological illness.

This spring, she received an innovative new medical treatment

تلّقت هذا الربيع علاجًا طبيًا مبتكرًا في تجربة سريرية،

in a clinical trial.

It dramatically knocked back her cancer.

مما أعاق تقدم السرطان عندها.

Guess who I'm going to spend this Thanksgiving with?

خمنوا مع مَنْ سأقضي عيد الشكر؟

مع أختي المُفعمة بالنشاط، التي تمارس التمارين الرياضية أكثر مني،

My vivacious sister,

who gets more exercise than I do,

and who, like perhaps many people in this room,

التي - ربما كالعديد منكم - تتحدث بشكل متزايد عن المرض القاتل

increasingly talks about a lethal illness

in the past tense.

في الزمن الماضي.

Science can, in our lifetimes -- even in a decade --

يستطيع العلم في حياتنا، وحتى في عقدٍ من الزمن...

transform what it means to have a specific illness.

تغيير ما الذي يعنيه إصابة أحدكم بمرض معين.

But not for all illnesses.

ولكن ليس لكل الأمراض.

My friend Robert and I were classmates in graduate school.

كنتُ وصديقي روبرت زميلين في الدراسة في كلية الدراسات العليا.

Robert was smart,

كان روبرت ذكيًا، ولكن مع مرور كل شهر، بدأ تفكيره يتشتت أكثر.

but with each passing month,

his thinking seemed to become more disorganized.

He dropped out of school, got a job in a store ...

ترك الكلية وبدأ يعمل في متجر، ولكن أصبح ذلك أيضًا معقدًا للغاية.

But that, too, became too complicated.

Robert became fearful and withdrawn.

أصبح روبرت مرعوبًا ومنعزلًا.

A year and a half later, he started hearing voices

بعد عام ونصف، بدأ يسمع أصواتًا ويعتقد بأن أشخاصًا يلاحقونه.

and believing that people were following him.

Doctors diagnosed him with schizophrenia,

شخّص الأطباء حالته بانفصام الشخصية، وأعطوه أفضل الأدوية.

and they gave him the best drug they could.

That drug makes the voices somewhat quieter,

عملت تلك الأدوية على تهدئة الأصوات نوعًا ما،

but it didn't restore his bright mind or his social connectedness.

ولكنها لم تسترجع عقله البارع أو علاقاته الاجتماعية.

Robert struggled to remain connected

كافح روبرت ليبقى على تواصل مع الأشخاص من المدرسة والعمل والأصدقاء.

to the worlds of school and work and friends.

He drifted away,

ابتعد بعيدًا، ولا أعرف أين أجده اليوم.

and today I don't know where to find him.

If he watches this,

إن كان سيشاهد هذه المحادثة، آمل أن يجدني.

I hope he'll find me.

Why does medicine have so much to offer my sister,

لِمَ لدى بعض الأدوية الكثير لتقديمه لأختي، والقليل لتقديمه لملايين الناس مثل روبرت؟

and so much less to offer millions of people like Robert?

The need is there.

فالحاجة موجودة.

The World Health Organization estimates that brain illnesses

تقدرُ منظمة الصحة العالمية بأن الأمراض العقلية

like schizophrenia, bipolar disorder and major depression

مثل انفصام الشخصية والاضطراب ذو الاتجاهين والاكتئاب الشديد

are the world's largest cause of lost years of life and work.

هي السبب الأكبر في خسارة سنوات من العمر والعمل.

That's in part because these illnesses often strike early in life,

وجزئيًا بسبب أن هذه الأمراض تهاجم في مراحل مبكرة في العمر أحيانًا،

in many ways, in the prime of life,

وفي عدة طرق، في أوج العمر،

just as people are finishing their educations, starting careers,

عندما ينتهي الأشخاص من تعليمهم، وبدء حياتهم العملية وتكوين علاقات وعائلات.

forming relationships and families.

These illnesses can result in suicide;

يمكن أن تؤدي هذه الأمراض إلى الانتحار، حيث تضعف قدرة الشخص للعمل كما ينبغي،

they often compromise one's ability to work at one's full potential;

and they're the cause of so many tragedies harder to measure:

وتسبب العديد من المآسي التي من الصعب تقديرها:

lost relationships and connections,

مثل خسارة العلاقات والتواصل الاجتماعي، وضياع الفرص لتحقيق الأحلام والأهداف.

missed opportunities to pursue dreams and ideas.

These illnesses limit human possibilities

تحدُ هذه الأمراض من إمكانات البشر في طرقٍ يصعب ببساطة تقديرها.

in ways we simply cannot measure.

We live in an era in which there's profound medical progress

نعيشُ في عصرٍ حيث هناك تقدمًا طبيًا واسعًا في العديد من المجالات الأخرى.

on so many other fronts.

My sister's cancer story is a great example,

قصة إصابة أختي بالسرطان هي مثال رائع، ويمكننا القول نفس الشيء عن أمراض القلب.

and we could say the same of heart disease.

Drugs like statins will prevent millions of heart attacks and strokes.

فالأدوية المخفضة للكوليسترول مثل (Stains) ستمنعُ ملايين النوبات القلبية والدماغية.

When you look at these areas of profound medical progress

عندما تنظرون في هذه المجالات من التقدم الطبي الشامل على مدى حياتنا،

in our lifetimes,

they have a narrative in common:

فلدى هذه المجالات القصة المشتركة:

scientists discovered molecules that matter to an illness,

اكتشف العلماء الجزئيات التي تتعلق بمرضٍ ما،

they developed ways to detect and measure those molecules in the body,

وطوروا طرقًا لكشف وقياس هذه الجزئيات في الجسم،

and they developed ways to interfere with those molecules

واكتشفوا طرقًا لمحاربة تلك الجزئيات باستخدام جزئيات أخرى كالأدوية.

using other molecules -- medicines.

It's a strategy that has worked again and again and again.

إنها الخطة التي عملت مرارًا وتكرارًا.

But when it comes to the brain, that strategy has been limited,

لكن عندما يتعلق الأمر بالدماغ، فالخطة كانت محدودة،

because today, we don't know nearly enough, yet,

لأننا حتى اليوم لا نعرف بما فيه الكفاية عن كيفية عمل الدماغ.

about how the brain works.

We need to learn which of our cells matter to each illness,

نحتاج أن نعرف أي من خلايانا تتعلق لكل مرض،

and which molecules in those cells matter to each illness.

وأية جزئيات في هذه الخلايا تتعلقُ لكل مرض.

And that's the mission I want to tell you about today.

وهذه هي المهمة التي أرغبُ الحديث عنها إليكم اليوم.

My lab develops technologies with which we try to turn the brain

يطورُ مختبري التقنيات التي تحاول تحويل الدماغ إلى قضية بيانات ضخمة.

into a big-data problem.

You see, before I became a biologist, I worked in computers and math,

أتعلمون أنني قبل أن أصبح عالم أحياء عملتُ في مجالي الحاسوب والرياضيات،

and I learned this lesson:

وتعلمتُ هذا الدرس:

wherever you can collect vast amounts of the right kinds of data

أينما تستطيعون جمع معلومات ضخمة لأنواع البيانات الصحيحة حول عمل نظام ما،

about the functioning of a system,

you can use computers in powerful new ways

تستطيعون استخدام الحواسيب بطرق جديدة فعالة لفهم ذلك النظام ومعرفة كيف يعمل.

to make sense of that system and learn how it works.

Today, big-data approaches are transforming

اليوم، أساليب البيانات الضخمة تحول حتى أكبر القطاعات في اقتصادنا،

ever-larger sectors of our economy,

and they could do the same in biology and medicine, too.

ويمكنها عمل نفس الشيء في علم الأحياء والطب كذلك.

But you have to have the right kinds of data.

لكن عليكم الحصول على أنواع البيانات الصحيحة.

You have to have data about the right things.

وعليكم الحصول على البيانات حول الأمور الصحيحة.

And that often requires new technologies and ideas.

ويتطلب ذلك في أكثر الأحيان التقنيات والأفكار الجديدة.

And that is the mission that animates the scientists in my lab.

وتلك هي المهمة التي تحفزُ العلماء في مختبري.

Today, I want to tell you two short stories from our work.

أريد اليوم أن أخبركم قصتين قصيرتين عن عملنا.

One fundamental obstacle we face

والعقبة الأساسية التي نواجهها في محاولة تحويل الدماغ إلى قضية بيانات ضخمة

in trying to turn the brain into a big-data problem

is that our brains are composed of and built from billions of cells.

هي أن أدمغتنا تتكون وتنشأ من بلايين الخلايا.

And our cells are not generalists; they're specialists.

وخلايانا ليست ذات طابع عام بل متخصصة مثل البشر في مجال العمل،

Like humans at work,

they specialize into thousands of different cellular careers,

تتخصص في ملايين الوظائف الخلوية المختلفة، أو أنواع الخلية.

or cell types.

In fact, each of the cell types in our body

في الواقع، يمكنُ لكل نوع خلية في أجسامنا أن تعطي محادثة حية عن عملها على مسرح TED.

could probably give a lively TED Talk

about what it does at work.

But as scientists, we don't even know today

لكن كعلماء، لا نعرف حتى الآن عدد أنواع الخلية الموجودة

how many cell types there are,

and we don't know what the titles of most of those talks would be.

ولا نعرفُ ما ستكون عناوين معظم تلك المحادثات.

Now, we know many important things about cell types.

نعرفُ الآن أمورًا عديدة مهمة عن أنواع الخلية.

They can differ dramatically in size and shape.

ويمكن أن تختلف بشكل ملحوظ في الحجم والشكل.

One will respond to a molecule that the other doesn't respond to,

ستستجيبُ إحداها لجزيء لا تستجيب له الأخرى حيث تصنعُ أنواع الخلية جزئيات مختلفة.

they'll make different molecules.

But science has largely been reaching these insights

لكن توصل العلم إلى حدٍ ما إلى هذه الأفكار

in an ad hoc way, one cell type at a time,

على أساس مرحلي: خلية واحدة في كل مرة وجزيء واحد في كل مرة.

one molecule at a time.

We wanted to make it possible to learn all of this quickly and systematically.

أردنا أن نجعلها ممكنة لنعرف عن جميعها سريعًا وبشكلٍ منظم.

Now, until recently, it was the case

الآن وحتى مؤخرًا، كانت الحالة أنه إذا أردتم جرد كل الجزئيات

that if you wanted to inventory all of the molecules

in a part of the brain or any organ,

في جزء من الدماغ أو في أي عضو، عليكم أولًا طحنها إلى نوع من العصير الخلوي.

you had to first grind it up into a kind of cellular smoothie.

But that's a problem.

لكن هذه هي المشكلة حيث حالما تمّ طحن الخلايا،

As soon as you've ground up the cells,

you can only study the contents of the average cell --

يمكنكم دراسة محتويات الخلية في المتوسط، وليس كل خلية منفردة.

not the individual cells.

Imagine if you were trying to understand how a big city like New York works,

تخليوا أنكم كنتم تحاولون فهم كيفية عمل مدينة كبيرة كنيويورك،

but you could only do so by reviewing some statistics

يمكنكم عمل ذلك فقط من خلال مراجعة بعض الإحصائيات عن المواطن العادي لنيويورك.

about the average resident of New York.

Of course, you wouldn't learn very much,

لن تعرفوا الكثير بالتأكيد لأن كل شيء ممتع ومهم ومثير يكمن في التنوع والتخصصات.

because everything that's interesting and important and exciting

is in all the diversity and the specializations.

And the same thing is true of our cells.

وينطبق نفس الشيء على خلايانا.

And we wanted to make it possible to study the brain not as a cellular smoothie

وأردنا جعل ذلك ممكنًا لدراسة الدماغ ليس كعصير خلوي ولكن كسلطة فاكهة خلوية.

but as a cellular fruit salad,

in which one could generate data about and learn from

حيث نستطيع الحصول على حقائق حولها وفهم كل جزء منفرد من الفاكهة (الخلايا).

each individual piece of fruit.

So we developed a technology for doing that.

وطورنا لهذا السبب تقنية للقيام بذلك.

You're about to see a movie of it.

وأنتم على وشك مشاهدة فيلم حول ذلك.

Here we're packaging tens of thousands of individual cells,

نغلف هنا عشرات الآلاف من الخلايا المنفردة في قطرة سائل صغيرة جدًا لتحليلها جزئيًا.

each into its own tiny water droplet

for its own molecular analysis.

When a cell lands in a droplet, it's greeted by a tiny bead,

عندما تستقرُ الخلية في قطرة السائل، تُستقبلُ عن طريق خرزة صغيرة جدًا،

and that bead delivers millions of DNA bar code molecules.

تتلقى الخرزة ملايين من جزئيات الرمز الخيطي للحمض النووي الريبوزي منقوص الأكسجين/DNA.

And each bead delivers a different bar code sequence

وتتلقى كل خرزة سلسلة رموز خيطية مختلفة لخلايا مختلفة.

to a different cell.

We incorporate the DNA bar codes

ندمجُ الرموز الخيطية للحمض النووي الريبوزي منقصوص الأكسجين

into each cell's RNA molecules.

في جزئيات الحمض النووي الريبوزي (RNA).

Those are the molecular transcripts it's making

تلك هي النسخ طبق الأصل الجزيئية

of the specific genes that it's using to do its job.

التي تنتجها من جينات محددة لتستخدمها للقيام بوظيفتها.

And then we sequence billions of these combined molecules

ومن ثم نسلسلُ مليارات من هذه الجزئيات معًا ونستخدم السلاسل لتخبرنا أي خلية وأي جين

and use the sequences to tell us

which cell and which gene

every molecule came from.

ينبثق منه كل جزيء.

We call this approach "Drop-seq," because we use droplets

نسمي هذه الطريقة تسلسل القطرات (Drop-seq) لأننا نستخدم قطرات السائل

to separate the cells for analysis,

لفصل الخلايا لتحليلها،

and we use DNA sequences to tag and inventory

ونستخدم سلاسل الحمض النووي الريبوزي منقوص الأكسجين لتعليم وجرد وتتبع كل شيء.

and keep track of everything.

And now, whenever we do an experiment,

وعندما نقوم الآن بعمل تجربة،

we analyze tens of thousands of individual cells.

فإننا نحللُ عشرات الآلاف من الخلايا المنفردة.

And today in this area of science,

واليوم في هذا المجال من العلم،

the challenge is increasingly how to learn as much as we can

يزداد التحدي كيف نتعلم قدر المستطاع وبأسرع ما يمكن من مجموعات المعطيات الضخمة.

as quickly as we can

from these vast data sets.

When we were developing Drop-seq, people used to tell us,

عندما كنا نطور طريقة تسلسل القطرات، اعتاد الناس أن يقولوا لنا:

"Oh, this is going to make you guys the go-to for every major brain project."

"سيجعلكم هذا يا رفاق تسيرون نحو كل مشروع دماغ رئيسي."

That's not how we saw it.

لم نرى الأمر بهذا الشكل.

Science is best when everyone is generating lots of exciting data.

العلم هو الأفضل عندما ينتج كل واحد فينا الكثير من البيانات المثيرة للاهتمام.

So we wrote a 25-page instruction book,

لذلك قمنا بصياغة كتاب تعليمات من 25 صفحة،

with which any scientist could build their own Drop-seq system from scratch.

حيث يمكن لأي عالم أن يبني نظامه الخاص من تسلسل القطرات من البداية.

And that instruction book has been downloaded from our lab website

وتم تحميل كتاب التعلميات من موقع مختبرنا الإلكتروني 50000 مرة في السنتين الماضيتين.

50,000 times in the past two years.

We wrote software that any scientist could use

صُغنا برمجية يمكن لأي عالم أن يستخدمها لتحليل البيانات من تجارب تسلسل القطرات.

to analyze the data from Drop-seq experiments,

and that software is also free,

وهذه البرمجية مجانية أيضًا،

and it's been downloaded from our website 30,000 times in the past two years.

وتم تحميلها من موقعنا الإلكتروني 30000 مرة في السنتين الماضيتين.

And hundreds of labs have written us about discoveries that they've made

وكتبت لنا المئات من المختبرات حول اكتشافاتنا باستخدام هذه الطريقة.

using this approach.

Today, this technology is being used to make a human cell atlas.

اليوم، تستخدم هذه التقنية لعمل أطلس للخلايا البشرية.

It will be an atlas of all of the cell types in the human body

سيكون أطلس لكل أنواع الخلية في جسم الإنسان

and the specific genes that each cell type uses to do its job.

والجينات المحددة التي تستخدمها كل نوع خلية للقيام بوظيفتها.

Now I want to tell you about a second challenge that we face

أرغبُ الآن أن أخبركم عن التحدي الثاني الذي نواجهه

في محاولة تغيير الدماغ إلى قضية بيانات ضخمة.

in trying to turn the brain into a big data problem.

And that challenge is that we'd like to learn from the brains

وذلك التحدي هو ما نرغب أن نتعلمه من أدمغة مئات الآلاف من الأشخاص الأحياء.

of hundreds of thousands of living people.

But our brains are not physically accessible while we're living.

ولكن أدمغتنا ليست متاحة من ناحية جسمانية بينما نحن أحياء.

But how can we discover molecular factors if we can't hold the molecules?

ولكن كيف لنا اكتشاف عوامل جزيئية إن كنا لا نمتلك الجزيئات؟

An answer comes from the fact that the most informative molecules, proteins,

ينبثق الحل من حقيقة أن أكثر الجزئيات تزويدًا بالمعلومات هي البروتينات

are encoded in our DNA,

المُشفّرة في الحمض النووي الريبوزي منقوص الأكسجين الخاص بنا،

which has the recipes our cells follow to make all of our proteins.

حيث لديه كل الوصفات التي تتبعها خلايانا لعمل كل البروتينات الخاصة بنا.

And these recipes vary from person to person to person

وتختلف هذه الوصفات من شخص إلى شخص بطرق تجعل البروتينات تختلف من شخص إلى شخص

in ways that cause the proteins to vary from person to person

in their precise sequence

في تسلسلها الدقيق، وفي مقدار ما تنتجه كل نوع خلية لكل بروتين.

and in how much each cell type makes of each protein.

It's all encoded in our DNA, and it's all genetics,

جميعها مشفرة في حمضنا النووي الريبوزي منقوص الأكسجين، وكلها تتعلق بعلم الوراثة،

but it's not the genetics that we learned about in school.

ولكنها ليست الجينات الوراثية التي درسناها في المدرسة.

Do you remember big B, little b?

هل تذكرون حرف B الكبير وحرف b الصغير؟

If you inherit big B, you get brown eyes?

لو ورثتم B الكبيرة، ستحصلون على عيون بُنية اللون.

It's simple.

إنها بهذه البساطة.

Very few traits are that simple.

إن عددًا قليلًا جدًا من الصفات هي بتلك البساطة.

Even eye color is shaped by much more than a single pigment molecule.

حتى أن لون العين يتشكل عن طريق أكثر من جزيء لصبغة منفردة.

And something as complex as the function of our brains

والشيء المعقد هو أن وظيفة أدمغتنا تتشكل عن طريق تفاعل آلاف الجينات.

is shaped by the interaction of thousands of genes.

And each of these genes varies meaningfully

وتختلف كل من هذه الجينات من شخص إلى شخص إلى آخر،

from person to person to person,

and each of us is a unique combination of that variation.

ويعتبر كل واحد فينا بمثابة مزيج فريد من ذلك الاختلاف.

It's a big data opportunity.

إنها الإمكانية للحصول على معلومات ضخمة.

And today, it's increasingly possible to make progress

واليوم، من المحتمل إحراز تقدم بشكل متزايد على نطاق لم يكن ممكنًا من قبل أبدًا.

on a scale that was never possible before.

People are contributing to genetic studies

يساهم الناس في الدراسات الجينية بأعداد قياسية،

in record numbers,

and scientists around the world are sharing the data with one another

والعلماء حول العالم يشاركون البيانات مع بعضهم البعض لتسريع التقدم.

to speed progress.

I want to tell you a short story about a discovery we recently made

أرغبُ في إخباركم قصة قصيرة حول الاكتشاف الذي حققناه مؤخرا عن جينات انفصام الشخصية.

about the genetics of schizophrenia.

It was made possible by 50,000 people from 30 countries,

وكان تحقيق ذلك ممكنًا عن طريق 50000 شخص من 30 دولة،

who contributed their DNA to genetic research on schizophrenia.

ممن تبرعوا بحمضهم النووي الريبوزي منقوص الأكسجين للبحث الجيني لانفصام الشخصية.

It had been known for several years

كان معروفًا منذ عدة سنوات أن أكبر تأثير للجينيوم البشري لخطر انفصام الشخصية

that the human genome's largest influence on risk of schizophrenia

comes from a part of the genome

يأتي من جزء من الجينيوم الذي يشفر العديد من الجزئيات في جهاز المناعة لدينا.

that encodes many of the molecules in our immune system.

But it wasn't clear which gene was responsible.

لكن لم يكن واضحًا أي جين هو المسؤول.

A scientist in my lab developed a new way to analyze DNA with computers,

طور عالم في مختبري طريقة جديدة لتحليل الحمض النووي الريبوزي باستخدام الحواسيب،

and he discovered something very surprising.

واكتشف شيئًا مثيرًا للدهشة جدًا.

He found that a gene called "complement component 4" --

وجد جينًا يدعى مركب بروتيني متمم 4 (complement component 4)...

it's called "C4" for short --

يدعى سي 4 (C4) للاختصار...

comes in dozens of different forms in different people's genomes,

يأتي على شكل عشرات من الأشكال المختلفة في جينيوم أشخاص مختلفين،

and these different forms make different amounts

وتنتجُ هذه الأشكال المختلفة كميات مختلفة من بروتين سي 4 في أدمغتنا.

of C4 protein in our brains.

And he found that the more C4 protein our genes make,

ووجد أنه كلما تنتج جيناتنا كمية أكبر من بروتين سي 4،

the greater our risk for schizophrenia.

تزداد خطر إصابتنا بانفصام الشخصية.

Now, C4 is still just one risk factor in a complex system.

لا يزال بروتين سي 4 واحدٌ من عوامل الخطر في نظامنا المعقد.

This isn't big B,

ليست هذه B الكبيرة، ولكنها فكرة حول الجزيء المهم.

but it's an insight about a molecule that matters.

Complement proteins like C4 were known for a long time

عُرفت البروتينات المتممة مثل سي 4 لفترة طويلة لدورها في نظام المناعة،

for their roles in the immune system,

where they act as a kind of molecular Post-it note

حيث تتصرف كنوع من الرقعة الوصفية الجزيئية التي تقول: "كُلني."

that says, "Eat me."

And that Post-it note gets put on lots of debris

وتوضع تلك الرقعة الوصفية على العديد من الخلايا المدمرة والميتة في أجسامنا

and dead cells in our bodies

and invites immune cells to eliminate them.

وتدعو الخلايا المناعية لاستبعادها.

But two colleagues of mine found that the C4 Post-it note

لكن وجد اثنان من زملائي أن الرقعة الوصفية لبروتين سي 4

also gets put on synapses in the brain

توضع أيضًا على نقاط التشابك العصبي للدماغ وتحفز استبعادها.

and prompts their elimination.

Now, the creation and elimination of synapses is a normal part

الآن، إنتاج واستبعاد نقاط التشابك العصبي هو جزء طبيعي من التنمية البشرية والمعرفة.

of human development and learning.

Our brains create and eliminate synapses all the time.

تنتج وتستبعد أدمغتنا نقاط التشابك العصبي في كل الأوقات.

But our genetic results suggest that in schizophrenia,

لكن تشيرُ نتائجنا الجينية أنه في حالة انفصام الشخصية

the elimination process may go into overdrive.

قد تتجه عملية الاستبعاد إلى التسارع.

Scientists at many drug companies tell me they're excited about this discovery,

أخبرني العلماء في العديد من شركات الأدوية أنهم متحمسون جدًا بشأن هذا الاكتشاف،

because they've been working on complement proteins for years

لأنهم كانوا يعملون على البروتينات المُتممة لسنوات في نظام المناعة،

in the immune system,

and they've learned a lot about how they work.

وتعلموا الكثير عن كيفية عملها.

They've even developed molecules that interfere with complement proteins,

وقد طوروا جزئيات من شأنها التداخل مع البروتينات المُتممة،

and they're starting to test them in the brain as well as the immune system.

وبدأوا تجربتها في الدماغ ونظام المناعة أيضًا.

It's potentially a path toward a drug that might address a root cause

من المحتمل أن تكون طريقًا نحو اكتشاف دواء ربما يعالجُ سببًا جذريًا

rather than an individual symptom,

أكثر من العَرض المنفرد،

and we hope very much that this work by many scientists over many years

ونأمل كثيرًا أن ينجح هذا العمل للعديد من العلماء على مدى السنوات العديدة.

will be successful.

But C4 is just one example

ويعتبر بروتين سي 4 مثالًا واحدًا لإمكانية الطرق العلمية على أساس البيانات

of the potential for data-driven scientific approaches

to open new fronts on medical problems that are centuries old.

لفتح مجالات جديدة للمشاكل الطبية التي يبلغ عمرها قرونًا.

There are hundreds of places in our genomes

هناك المئات من الأمكنة في مجموعات جيناتنا التي تشكل خطورة الإصابة بأمراض الدماغ،

that shape risk for brain illnesses,

and any one of them could lead us to the next molecular insight

ويمكن أن تقودنا أية مجموعة من الجينات إلى الفكرة الجزيئية التالية

about a molecule that matters.

حول الجزيء الذي يهم.

And there are hundreds of cell types that use these genes in different combinations.

ويوجد المئات من أنواع الخلية التي تستخدم هذه الجينات في مجموعات مختلفة.

As we and other scientists work to generate

كما أننا نعملُ مع العلماء الآخرين على إنتاج البقية من البيانات اللازمة

the rest of the data that's needed

and to learn all that we can from that data,

ولنتعلّم كل ما نستطيع من تلك المعطيات.

we hope to open many more new fronts.

نأمل في فتح المزيد من المجالات الجديدة.

Genetics and single-cell analysis are just two ways

علم الوراثة وتحليل الخلية المنفردة ما هما إلا وسيلتان فقط

of trying to turn the brain into a big data problem.

لمحاولة تحويل الدماغ إلى قضية بيانات ضخمة. وهناك المزيد مما نستطيع القيام به.

There is so much more we can do.

Scientists in my lab are creating a technology

يبتكر العلماء في مختبري تقنية للوصف السريع لروابط التشابك العصبي في الدماغ

for quickly mapping the synaptic connections in the brain

to tell which neurons are talking to which other neurons

لمعرفة أي الخلايا العصبية التي تتواصل مع بعضها البعض

and how that conversation changes throughout life and during illness.

وكيف يتغير ذلك التواصل مدى الحياة وأثناء المرض.

And we're developing a way to test in a single tube

ونطور طريقة لنجربها في أنبوبة منفردة

how cells with hundreds of different people's genomes

عن كيف أن الخلايا بمعية المئات من مجموعات الجينات المختلفة للبشر

respond differently to the same stimulus.

تستجيب بشكل مختلف لنفس الحافز.

These projects bring together people with diverse backgrounds

تجمع هذه المشاريع الناس معًا بغض النظر عن تنوع خلفياتهم وتدريبهم واهتماماتهم...

and training and interests --

biology, computers, chemistry, math, statistics, engineering.

إن كانت في الأحياء والحواسيب والكيمياء، والرياضيات وعلم الإحصاء والهندسة.

But the scientific possibilities rally people with diverse interests

لكن الإمكانيات العلمية تجمع الأشخاص ذوي الاهتمامات المختلفة

into working intensely together.

على العمل معًا بشكل مكثف.

What's the future that we could hope to create?

ما هو المستقبل الذي نأمل مواكبته؟ خذوا مرض السرطان،

Consider cancer.

We've moved from an era of ignorance about what causes cancer,

تحركنا من عصر الجهل حول أسباب السرطان حيث كان ينسب عادة إلى الصفات النفسية الشخصية،

in which cancer was commonly ascribed to personal psychological characteristics,

to a modern molecular understanding of the true biological causes of cancer.

إلى فهم الجزيئية الحديثة للأسباب الحيوية الحقيقية للسرطان.

That understanding today leads to innovative medicine

ويقود ذلك الفهم اليوم إلى علاج مُبتكر تلو الآخر ولا يزال هناك الكثير للقيام به.

after innovative medicine,

and although there's still so much work to do,

we're already surrounded by people who have been cured of cancers

نحن محاطون فعلًا بالأشخاص الذين تم علاجهم من السرطان

that were considered untreatable a generation ago.

الذي اعتبر غير قابل للعلاج منذ جيل.

And millions of cancer survivors like my sister

ووجد ملايين الناجين من السرطان كشقيقتي أنفسهم مع سنوات حياتية لم تكن من المسلّمات

find themselves with years of life that they didn't take for granted

and new opportunities

ومع فرص جديدة للعمل والمتعة والتواصل الاجتماعي.

for work and joy and human connection.

That is the future that we are determined to create around mental illness --

هذا هو المستقبل الذي نصمم على مواكبته بشأن الأمراض العقلية...

one of real understanding and empathy

الفهم الحقيقي والتعاطف والإمكانية غير المحدودة.

and limitless possibility.

Thank you.

شكرًا لكم.

(Applause)

(تصفيق)