Joe DeRisi: Hunting the next killer virus

30,058 views ・ 2009-01-30

TED


Моля, кликнете два пъти върху английските субтитри по-долу, за да пуснете видеото.

Translator: MaYoMo com Reviewer: Anton Hikov
00:12
How can we investigate
0
12160
3000
Как можем да проучваме
00:15
this flora of viruses that surround us, and aid medicine?
1
15160
5000
тази флора от вируси, която ни заобикаля, и да подпомагаме медицината?
00:20
How can we turn our cumulative knowledge of virology
2
20160
4000
Как можем да превърнем натрупаните си познания по вирология
00:24
into a simple, hand-held, single diagnostic assay?
3
24160
4000
в един-единствен, подръчен диагностичен анализ?
00:28
I want to turn everything we know right now about detecting viruses
4
28160
3000
Искам веднага да превърна всичко, което знаем за откриването на вируси
00:31
and the spectrum of viruses that are out there
5
31160
2000
и за спектъра от съществуващи вируси
00:33
into, let's say, a small chip.
6
33160
3000
в, да кажем, един малък чип.
00:36
When we started thinking about this project --
7
36160
2000
Когато започнахме да мислим за този проект...
00:38
how we would make a single diagnostic assay
8
38160
3000
как бихме направили един-единствен диагностичен анализ
00:41
to screen for all pathogens simultaneously --
9
41160
3000
за пресяване за всички патогени едновременно...
00:44
well, there's some problems with this idea.
10
44160
2000
ами, с тази идея има няколко проблема.
00:46
First of all, viruses are pretty complex,
11
46160
4000
Първо, вирусите са доста сложни,
00:50
but they're also evolving very fast.
12
50160
4000
а също така еволюират много бързо.
00:54
This is a picornavirus.
13
54160
1000
Това е пикорнавирус.
00:55
Picornaviruses -- these are things that include
14
55160
2000
Пикорнавирусите... те включват
00:57
the common cold and polio, things like this.
15
57160
3000
обикновената настинка, полиомиелита и подобни неща.
01:00
You're looking at the outside shell of the virus,
16
60160
2000
Гледаш външната черупка на вируса -
01:02
and the yellow color here are those parts of the virus
17
62160
3000
жълтият цвят тук са онези части от вируса,
01:05
that are evolving very, very fast,
18
65160
2000
които еволюират много, много бързо,
01:07
and the blue parts are not evolving very fast.
19
67160
2000
а сините части не еволюират много бързо.
01:09
When people think about making pan-viral detection reagents,
20
69160
3000
Когато хората мислят за създаване на реагенти за пан-вирално откриване,
01:12
usually it's the fast-evolving problem that's an issue,
21
72160
4000
обикновено бързото развитие е проблем,
01:16
because how can we detect things if they're always changing?
22
76160
2000
защото как може да откриваме нещо, ако то постоянно се променя?
01:18
But evolution is a balance:
23
78160
2000
Но еволюцията е баланс:
01:20
where you have fast change, you also have ultra-conservation --
24
80160
4000
когато има бърза промяна, има също и ултра-консервация -
01:24
things that almost never change.
25
84160
2000
неща, които почти никога не се променят.
01:26
And so we looked into this a little more carefully,
26
86160
3000
И така, разгледахме това малко по-внимателно,
01:29
and I'm going to show you data now.
27
89160
1000
и сега ще ви покажа данни.
01:30
This is just some stuff you can do on the computer from the desktop.
28
90160
3000
Това са просто някои неща, които може да направите на компютъра в къщи.
01:33
I took a bunch of these small picornaviruses,
29
93160
2000
Взех куп от тези малки пикорнавируси
01:35
like the common cold, like polio and so on,
30
95160
2000
като обикновената настинка, полиомиелита и така нататък,
01:37
and I just broke them down into small segments.
31
97160
4000
просто ги разбих на малки сегменти,
01:41
And so took this first example, which is called coxsackievirus,
32
101160
3000
така направих този пръв пример, наречен Коксакивирус
01:44
and just break it into small windows.
33
104160
2000
и просто го разбих на малки прозорци.
01:46
And I'm coloring these small windows blue
34
106160
2000
Оцветявам тези малки прозорци в синьо,
01:48
if another virus shares an identical sequence in its genome
35
108160
5000
ако друг вирус споделя идентична секвенция в генома си
01:53
to that virus.
36
113160
1000
с този вирус.
01:54
These sequences right up here --
37
114160
2000
Тези секвенции тук горе...
01:56
which don't even code for protein, by the way --
38
116160
2000
които дори не са код за протеин, между другото...
01:58
are almost absolutely identical across all of these,
39
118160
3000
са почти абсолютно идентични при всички тези,
02:01
so I could use this sequence as a marker
40
121160
4000
така че бих могъл да използвам тази секвенция като маркер
02:05
to detect a wide spectrum of viruses,
41
125160
2000
за откриване на широк спектър от вируси,
02:07
without having to make something individual.
42
127160
3000
без да се налага да правя нещо индивидуално.
02:10
Now, over here there's great diversity:
43
130160
2000
А тук има огромно разнообразие:
02:12
that's where things are evolving fast.
44
132160
2000
ето къде нещата се равиват бързо.
02:14
Down here you can see slower evolution: less diversity.
45
134160
4000
Тук долу виждате по-бавната еволюция: по-малко разнообразие.
02:18
Now, by the time we get out here to, let's say,
46
138160
2000
Докато стигнем тук навън до, да кажем,
02:20
acute bee paralysis virus --
47
140160
2000
вируса на острата пчелна парализа...
02:22
probably a bad one to have if you're a bee ---
48
142160
2000
вероятно е много зле да го пипнеш, ако си пчела...
02:24
this virus shares almost no similarity to coxsackievirus,
49
144160
5000
този вирус няма почти никакви сходства с коксакиевирус,
02:29
but I can guarantee you that the sequences that are most conserved
50
149160
4000
но мога да ви гарантирам, че секвенциите, най-много запазени
02:33
among these viruses on the right-hand of the screen
51
153160
2000
сред тези вируси от дясната страна на екрана
02:35
are in identical regions right up here.
52
155160
3000
са в идентични региони тук горе.
02:38
And so we can encapsulate these regions of ultra-conservation
53
158160
3000
И така можем да капсулираме тези региони на ултра-консервация
02:41
through evolution -- how these viruses evolved --
54
161160
3000
чрез еволюция... как са еволюирали тези вируси...
02:44
by just choosing DNA elements or RNA elements
55
164160
3000
просто като изберем ДНК елементи или РНК елементи
02:47
in these regions to represent on our chip as detection reagents.
56
167160
4000
в тези региони, които да представим на нашия чип като реагенти за откриване.
02:51
OK, so that's what we did, but how are we going to do that?
57
171160
3000
Ето какво направихме, но как да го сторим?
02:54
Well, for a long time, since I was in graduate school,
58
174160
2000
Ами, от дълго време, откакто бях в университета
02:56
I've been messing around making DNA chips --
59
176160
3000
бърникам и правя ДНК чипове...
02:59
that is, printing DNA on glass.
60
179160
2000
тоест, отпечатвам ДНК върху стъкло.
03:01
And that's what you see here:
61
181160
1000
Ето какво виждате тук:
03:02
These little salt spots are just DNA tacked onto glass,
62
182160
3000
тези малки солени петна са просто ДНК, прикрепена на стъкло,
03:05
and so I can put thousands of these on our glass chip
63
185160
3000
така че мога да сложа хиляди такива на нашия стъклен чип
03:08
and use them as a detection reagent.
64
188160
2000
и да ги използвам като реагент за откриване.
03:10
We took our chip over to Hewlett-Packard
65
190160
2000
Отнесохме нашия чип в "Хюлет-Пакард",
03:12
and used their atomic force microscope on one of these spots,
66
192160
2000
разгледахме едно от тези петна с техния атомно захранван микроскоп
03:14
and this is what you see:
67
194160
2000
и ето какво виждате:
03:16
you can actually see the strands of DNA lying flat on the glass here.
68
196160
3000
всъщност виждате нишките ДНК, легнали на стъклото тук.
03:19
So, what we're doing is just printing DNA on glass --
69
199160
3000
Онова, което правим, е просто да отпечатваме ДНК върху стъкло...
03:22
little flat things -- and these are going to be markers for pathogens.
70
202160
4000
малки плоски неща... и това ще са маркери за патогени.
03:26
OK, I make little robots in lab to make these chips,
71
206160
3000
Така, правя малки роботи в лабораторията, които да правят тези чипове
03:29
and I'm really big on disseminating technology.
72
209160
3000
и наистина ме бива в разпространението на технология.
03:32
If you've got enough money to buy just a Camry,
73
212160
3000
Ако имате достатъчно пари да купите само едно "Камри",
03:35
you can build one of these too,
74
215160
2000
и вие може да изградите едно от тези
03:37
and so we put a deep how-to guide on the Web, totally free,
75
217160
4000
и затова поставяме задълбочен наръчник в мрежата, напълно безплатно,
03:41
with basically order-off-the-shelf parts.
76
221160
2000
по същество с широко достъпни части...
03:43
You can build a DNA array machine in your garage.
77
223160
3000
може да изградите машина за анализ на ДНК в гаража си.
03:46
Here's the section on the all-important emergency stop switch.
78
226160
3000
Ето частта за изключително важния стоп превключвател.
03:49
(Laughter)
79
229160
2000
(Смях)
03:51
Every important machine's got to have a big red button.
80
231160
3000
Всяка важна машина трябва да има едно голямо червено копче.
03:54
But really, it's pretty robust.
81
234160
2000
Но всъщност е доста яка.
03:56
You can actually be making DNA chips in your garage
82
236160
3000
Всъщност може да правите ДНК чипове в гаража си
03:59
and decoding some genetic programs pretty rapidly. It's a lot of fun.
83
239160
4000
и да декодирате някои генетични програми доста бързо. Много е забавно.
04:03
(Laughter)
84
243160
1000
(Смях)
04:04
And so what we did -- and this is a really cool project --
85
244160
4000
И така, онова, което правихме... наистина страхотен проект...
04:08
we just started by making a respiratory virus chip.
86
248160
2000
започнахме просто като направихме чип за дихателни вируси.
04:10
I talked about that --
87
250160
2000
Говорих за това...
04:12
you know, that situation where you go into the clinic
88
252160
2000
разбирате ли, ситуацията, при която влизаш в клиниката
04:14
and you don't get diagnosed?
89
254160
2000
и не ти поставят диагноза?
04:16
Well, we just put basically all the human respiratory viruses
90
256160
2000
Е, по същество просто поставяме всички човешки дихателни вируси
04:18
on one chip, and we threw in herpes virus for good measure --
91
258160
3000
на един чип, а включихме и вируса на херпес за цвят...
04:21
I mean, why not?
92
261160
1000
искам да кажа, защо не?
04:22
The first thing you do as a scientist is,
93
262160
2000
Първото, което правиш като учен е,
04:24
you make sure stuff works.
94
264160
1000
трябва да се увериш, че това нещо работи.
04:25
And so what we did is, we take tissue culture cells
95
265160
3000
Затова просто взехме клетки от тъканни култури
04:28
and infect them with various viruses,
96
268160
2000
и ги заразихме с различни вируси,
04:30
and we take the stuff and fluorescently label the nucleic acid,
97
270160
4000
взехме материала и сложихме флуоресцентни етикети на нуклеиновата киселина,
04:34
the genetic material that comes out of these tissue culture cells --
98
274160
3000
генетичния материал, който излиза от тези клетки от тъканни култури...
04:37
mostly viral stuff -- and stick it on the array to see where it sticks.
99
277160
4000
най-вече вирусен материал... и го сложихме върху анализа, за да видим къде ще прилегне.
04:41
Now, if the DNA sequences match, they'll stick together,
100
281160
2000
Ако ДНК секвенциите съвпаднат, ще прилепнат заедно,
04:43
and so we can look at spots.
101
283160
2000
затова можем да гледаме петната.
04:45
And if spots light up, we know there's a certain virus in there.
102
285160
2000
Ако петната светнат, знаем, че там вътре има определен вирус.
04:47
That's what one of these chips really looks like,
103
287160
2000
Ето как изглежда един от тези чипове,
04:49
and these red spots are, in fact, signals coming from the virus.
104
289160
3000
а тези червени петна всъщност са сигнал, идващ от вируса.
04:52
And each spot represents a different family of virus
105
292160
3000
Всяко петно представлява различно семейство вирус
04:55
or species of virus.
106
295160
1000
или видове вирус.
04:56
And so, that's a hard way to look at things,
107
296160
2000
Това е труден начин да се разглеждат нещата,
04:58
so I'm just going to encode things as a little barcode,
108
298160
2000
затова просто ще кодирам нещата като малък баркод,
05:00
grouped by family, so you can see the results in a very intuitive way.
109
300160
4000
групирани по семейство, така че да може да видите резултатите по много интуитивен начин.
05:04
What we did is, we took tissue culture cells
110
304160
2000
Онова, което направихме беше да вземем клетки от тъканни култури
05:06
and infected them with adenovirus,
111
306160
2000
и да ги заразим с аденовирус,
05:08
and you can see this little yellow barcode next to adenovirus.
112
308160
4000
и виждате този малък жълт баркод до аденовирус.
05:12
And, likewise, we infected them with parainfluenza-3 --
113
312160
3000
Подобно заразихме с параинфлуенца-3...
05:15
that's a paramyxovirus -- and you see a little barcode here.
114
315160
2000
това е парамиксовирус... и виждате малък баркод тук.
05:17
And then we did respiratory syncytial virus.
115
317160
3000
А после направихме дихателен синкитиален вирус.
05:20
That's the scourge of daycare centers everywhere --
116
320160
2000
Това е бичът на всички детски градини...
05:22
it's like boogeremia, basically.
117
322160
2000
по същество прилича на бугеремия.
05:24
(Laughter)
118
324160
1000
(Смях)
05:25
You can see that this barcode is the same family,
119
325160
4000
Виждате... виждате, че този баркод е в същото семейство,
05:29
but it's distinct from parainfluenza-3,
120
329160
2000
но е различен от параинфлуенца-3,
05:31
which gives you a very bad cold.
121
331160
2000
която причинява много лоша настинка.
05:33
And so we're getting unique signatures, a fingerprint for each virus.
122
333160
3000
Така че получаваме уникални сигнатури, пръстов отпечатък за всеки вирус.
05:36
Polio and rhino: they're in the same family, very close to each other.
123
336160
3000
Полио и рино: те са в едно и също семейство, много близки един до друг.
05:39
Rhino's the common cold, and you all know what polio is,
124
339160
2000
Рино е обикновената настинка, а всички знаете какво е полиомиелит,
05:41
and you can see that these signatures are distinct.
125
341160
3000
и виждате, че тези сигнатури са различни.
05:44
And Kaposi's sarcoma-associated herpes virus
126
344160
3000
А свързаният със саркомата на Капоши херпесен вирус
05:47
gives a nice signature down here.
127
347160
2000
дава хубава сигнатура тук долу.
05:49
And so it is not any one stripe or something
128
349160
2000
И така, няма една ивица или нещо такова,
05:51
that tells me I have a virus of a particular type here;
129
351160
2000
което да показва, че имам определен тип вирус тук,
05:53
it's the barcode that in bulk represents the whole thing.
130
353160
4000
а баркодът, който представлява цялото нещо.
05:57
All right, I can see a rhinovirus --
131
357160
2000
Така, виждам риновирус...
05:59
and here's the blow-up of the rhinovirus's little barcode --
132
359160
2000
а тук е увеличението на малкия баркод на риновируса...
06:01
but what about different rhinoviruses?
133
361160
2000
ами различните риновируси?
06:03
How do I know which rhinovirus I have?
134
363160
2000
Как да разбера кой риновирус имам?
06:05
There're 102 known variants of the common cold,
135
365160
3000
Има 102 познати варианта на обикновената настинка,
06:08
and there're only 102 because people got bored collecting them:
136
368160
3000
а има само 102, защото на хората им омръзва да ги събират:
06:11
there are just new ones every year.
137
371160
2000
всяка година има нови.
06:13
And so, here are four different rhinoviruses,
138
373160
2000
И така, тук има четири различни риновируса
06:15
and you can see, even with your eye,
139
375160
2000
и виждате, дори с просто око,
06:17
without any fancy computer pattern-matching
140
377160
2000
без никакво завързано компютърно напасване на модели
06:19
recognition software algorithms,
141
379160
2000
и софтуерни алгоритми за разпознаване,
06:21
that you can distinguish each one of these barcodes from each other.
142
381160
3000
че може да различите тези баркодове един от друг.
06:24
Now, this is kind of a cheap shot,
143
384160
2000
Това е малко евтин кадър,
06:26
because I know what the genetic sequence of all these rhinoviruses is,
144
386160
3000
защото знам каква е генетичната секвенция на всички тези риновируси
06:29
and I in fact designed the chip
145
389160
1000
и всъщност съм проектирал чипа
06:30
expressly to be able to tell them apart,
146
390160
2000
изрично за да мога да ги различа,
06:32
but what about rhinoviruses that have never seen a genetic sequencer?
147
392160
4000
ами риновирусите, които никога не са виждали генетична секвенция?
06:36
We don't know what the sequence is; just pull them out of the field.
148
396160
2000
Не знаем каква е секвенцията; просто се изтеглят на място.
06:38
So, here are four rhinoviruses
149
398160
2000
Ето четири риновируса,
06:40
we never knew anything about --
150
400160
2000
за които никога не сме знаели нищо...
06:42
no one's ever sequenced them -- and you can also see
151
402160
3000
никой никога не се е занимавал със секвенциите им... и също виждате,
06:45
that you get unique and distinguishable patterns.
152
405160
2000
че се получават уникални и неразличими модели.
06:47
You can imagine building up some library, whether real or virtual,
153
407160
3000
Може да си представите изграждането на някаква библиотека, била тя реална или виртуална,
06:50
of fingerprints of essentially every virus.
154
410160
2000
от отпечатъци на практически всеки вирус.
06:52
But that's, again, shooting fish in a barrel, you know, right?
155
412160
3000
Но това отново е като да стреляш по риба в буре, нали?
06:55
You have tissue culture cells. There are a ton of viruses.
156
415160
2000
Имаш клетки от тъканни култури: има един тон вирус.
06:57
What about real people?
157
417160
2000
Ами истинските хора?
06:59
You can't control real people, as you probably know.
158
419160
2000
Не можеш да контролираш истинските хора, както вероятно знаете.
07:01
You have no idea what someone's going to cough into a cup,
159
421160
4000
Нямате представа кога някой ще се изкашля в чаша,
07:05
and it's probably really complex, right?
160
425160
3000
а това вероятно е наистина сложно, нали?
07:08
It could have lots of bacteria, it could have more than one virus,
161
428160
3000
Може да има много бактерии, може да има повече от един вирус
07:11
and it certainly has host genetic material.
162
431160
2000
и със сигурност има генетичен материал от гостоприемника,
07:13
So how do we deal with this?
163
433160
1000
така че как да се справим с това?
07:14
And how do we do the positive control here?
164
434160
2000
И как да осъществяваме позитивния контрол тук?
07:16
Well, it's pretty simple.
165
436160
2000
Е, много просто.
07:18
That's me, getting a nasal lavage.
166
438160
2000
Това съм аз, правят ми промивка на носа.
07:20
And the idea is, let's experimentally inoculate people with virus.
167
440160
5000
Идеята е експериментално да заразяваме хора с вирус,
07:25
This is all IRB-approved, by the way; they got paid.
168
445160
5000
така че... това е одобрено от Институционния контролен борд, между другото - платено им е.
07:30
And basically we experimentally inoculate people
169
450160
3000
И по същество експериментално заразяваме хора
07:33
with the common cold virus.
170
453160
1000
с вируса на обикновената настинка.
07:34
Or, even better, let's just take people
171
454160
2000
Или, дори по-добре - просто да вземем хора
07:36
right out of the emergency room --
172
456160
1000
направо от спешното отделение...
07:37
undefined, community-acquired respiratory tract infections.
173
457160
4000
неопределени, придобити от общността инфекции на дихателния тракт.
07:41
You have no idea what walks in through the door.
174
461160
2000
Нямате представа какво влиза през вратата.
07:43
So, let's start off with the positive control first,
175
463160
3000
Да започнем първо с позитивния контрол,
07:46
where we know the person was healthy.
176
466160
2000
при което знаем, че лицето е било здраво.
07:48
They got a shot of virus up the nose,
177
468160
2000
Инжектират им вирус в носа,
07:50
let's see what happens.
178
470160
1000
да видим какво се случва.
07:51
Day zero: nothing happening.
179
471160
2000
Ден нула: не се случва нищо.
07:53
They're healthy; they're clean -- it's amazing.
180
473160
2000
Здрави са; чисти са... изумително е.
07:55
Actually, we thought the nasal tract might be full of viruses
181
475160
2000
Всъщност мислехме, че назалният тракт може би е пълен с вируси,
07:57
even when you're walking around healthy.
182
477160
1000
дори ако се разхождаш наоколо здрав.
07:58
It's pretty clean. If you're healthy, you're pretty healthy.
183
478160
2000
Той е доста чист. Ако си здрав, си доста здрав.
08:00
Day two: we get a very robust rhinovirus pattern,
184
480160
4000
Ден втори получаваме много енергичен модел на риновирус,
08:04
and it's very similar to what we get in the lab
185
484160
2000
доста подобен на онова, което получаваме в лабораторията,
08:06
doing our tissue culture experiment.
186
486160
1000
като правим експеримента си с тъканни култури.
08:07
So that's great, but again, cheap shot, right?
187
487160
3000
Това е страхотно, но отново, евтин кадър, нали?
08:10
We put a ton of virus up this guy's nose. So --
188
490160
2000
Пъхаме един тон вируси в носа на този тип. И така...
08:12
(Laughter)
189
492160
1000
(Смях)
08:13
-- I mean, we wanted it to work. He really had a cold.
190
493160
4000
...искам да кажа, искахме да подейства. Имам предвид, той наистина имаше настинка.
08:17
So, how about the people who walk in off the street?
191
497160
4000
Ами хората, които влизат от улицата?
08:21
Here are two individuals represented by their anonymous ID codes.
192
501160
2000
Има двама индивиди, представени от анонимните си идентификационни кодове.
08:23
They both have rhinoviruses; we've never seen this pattern in lab.
193
503160
4000
И двамата имат риновируси; никога не сме виждали този модел в лабораторията.
08:27
We sequenced part of their viruses;
194
507160
2000
Направихме секвенции на част от техните вируси;
08:29
they're new rhinoviruses no one's actually even seen.
195
509160
3000
те са нови вируси, каквито всъщност никой не е виждал.
08:32
Remember, our evolutionary-conserved sequences
196
512160
2000
Помните, че нашите еволюционно запазени секвенции,
08:34
we're using on this array allow us to detect
197
514160
2000
които използваме при този анализ ни позволяват да откриваме
08:36
even novel or uncharacterized viruses,
198
516160
2000
дори непознати досега или нехарактеризирани вируси,
08:38
because we pick what is conserved throughout evolution.
199
518160
4000
защото подбираме онова, което е консервирано по време на еволюцията.
08:42
Here's another guy. You can play the diagnosis game yourself here.
200
522160
3000
Ето и друг. Тук може сами да играете играта на диагнозата.
08:45
These different blocks represent
201
525160
2000
Тези различни блокове представят
08:47
the different viruses in this paramyxovirus family,
202
527160
2000
различните вироси в това парамиксовирусно семейство,
08:49
so you can kind of go down the blocks
203
529160
1000
така че може един вид да слизаш по блоковете
08:50
and see where the signal is.
204
530160
2000
и да видиш къде е сигналът, разбирате ли.
08:52
Well, doesn't have canine distemper; that's probably good.
205
532160
3000
Е, няма кучешко неразположение (Гана); това вероятно е добре.
08:55
(Laughter)
206
535160
2000
(Смях)
08:57
But by the time you get to block nine,
207
537160
2000
Но докато стигнеш до девети блок,
08:59
you see that respiratory syncytial virus.
208
539160
2000
виждаш този дихателен синкитиален вирус.
09:01
Maybe they have kids. And then you can see, also,
209
541160
3000
Може би има деца. И тогава виждате също
09:04
the family member that's related: RSVB is showing up here.
210
544160
2000
членът от семейството, който е свързан: RSVB се показва тук.
09:06
So, that's great.
211
546160
1000
Така че това е страхотно.
09:07
Here's another individual, sampled on two separate days --
212
547160
3000
Ето друг индивид, от когото са взети проби в два отделни дни...
09:10
repeat visits to the clinic.
213
550160
2000
повторни посещения в клиниката.
09:12
This individual has parainfluenza-1,
214
552160
3000
Този индивид има параинфлуенца-1
09:15
and you can see that there's a little stripe over here
215
555160
2000
и виждате, че тук има една малка ивица
09:17
for Sendai virus: that's mouse parainfluenza.
216
557160
3000
за вируса сендай: това е миша параинфлуенца.
09:20
The genetic relationships are very close there. That's a lot of fun.
217
560160
4000
Генетичните връзки са много близки тук. Много забавно.
09:24
So, we built out the chip.
218
564160
1000
И така, изградихме чипа.
09:25
We made a chip that has every known virus ever discovered on it.
219
565160
4000
Направихме чип, върху който има всеки познат вирус, откриван някога.
09:29
Why not? Every plant virus, every insect virus, every marine virus.
220
569160
3000
Защо не? Всеки растителен вирус, всеки насекомен вирус, всеки морски вирус.
09:32
Everything that we could get out of GenBank --
221
572160
2000
Всичко, което можахме да измъкнем от ГенБанк...
09:34
that is, the national repository of sequences.
222
574160
2000
тоест, националното хранилище за секвенции.
09:36
Now we're using this chip. And what are we using it for?
223
576160
3000
Сега използваме този чип. А за какво го използваме?
09:39
Well, first of all, when you have a big chip like this,
224
579160
2000
Е, първо, когато имаш такъв голям чип,
09:41
you need a little bit more informatics,
225
581160
2000
ти е нужна малко повече информатика,
09:43
so we designed the system to do automatic diagnosis.
226
583160
2000
затова проектирахме системата да поставя автоматична диагноза.
09:45
And the idea is that we simply have virtual patterns,
227
585160
3000
А идеята е, че просто имаме вирусни модели...
09:48
because we're never going to get samples of every virus --
228
588160
2000
защото никога няма да получим проби от всеки вирус;
09:50
it would be virtually impossible. But we can get virtual patterns,
229
590160
3000
би било практически невъзможно. Но можем да получим виртуални модели
09:53
and compare them to our observed result --
230
593160
2000
и да ги сравняваме с наблюдавания резултат,
09:55
which is a very complex mixture -- and come up with some sort of score
231
595160
4000
което е много сложна смес, и да излезем с някакъв вид резултат
09:59
of how likely it is this is a rhinovirus or something.
232
599160
3000
за това доколко е вероятно това да е риновирус, или нещо такова.
10:02
And this is what this looks like.
233
602160
2000
Ето как изглежда.
10:04
If, for example, you used a cell culture
234
604160
2000
Ако, например, се използва клетъчна култура,
10:06
that's chronically infected with papilloma,
235
606160
2000
хронично заразена с папилома,
10:08
you get a little computer readout here,
236
608160
2000
тук се получава малко компютърно съобщение,
10:10
and our algorithm says it's probably papilloma type 18.
237
610160
4000
а нашият алгоритъм казва, че вероятно е папилома тип 18.
10:14
And that is, in fact, what these particular cell cultures
238
614160
2000
С това всъщност са хронично заразени
10:16
are chronically infected with.
239
616160
2000
тези клетъчни култури.
10:18
So let's do something a little bit harder.
240
618160
2000
Да направим нещо малко по-трудно.
10:20
We put the beeper in the clinic.
241
620160
1000
Слагаме пейджъра в клиниката.
10:21
When somebody shows up, and the hospital doesn't know what to do
242
621160
3000
Когато се появи някой и болницата не знае какво да прави,
10:24
because they can't diagnose it, they call us.
243
624160
2000
защото не могат да поставят диагноза, се обаждат на нас.
10:26
That's the idea, and we're setting this up in the Bay Area.
244
626160
2000
Това е идеята, и уреждаме това в районът на Санфранциския залив.
10:28
And so, this case report happened three weeks ago.
245
628160
2000
И така, докладът за този случай беше преди три седмици.
10:30
We have a 28-year-old healthy woman, no travel history,
246
630160
3000
Имаме 28-годишна здрава жена, без пътувания,
10:33
[unclear], doesn't smoke, doesn't drink.
247
633160
3000
[неясно], не пуши, не пие.
10:36
10-day history of fevers, night sweats, bloody sputum --
248
636160
4000
10-дневна температура, нощно изпотяване, кървава слюнка...
10:40
she's coughing up blood -- muscle pain.
249
640160
2000
кашля кръв... мускулни болки.
10:42
She went to the clinic, and they gave her antibiotics
250
642160
4000
Отишла в клиниката, дали й антибиотици
10:46
and then sent her home.
251
646160
1000
и я изпратили вкъщи.
10:47
She came back after ten days of fever, right? Still has the fever,
252
647160
4000
Върнала се след десет дни с висока температура... още имала температура...
10:51
and she's hypoxic -- she doesn't have much oxygen in her lungs.
253
651160
3000
и била хипоксична... нямала много кислород в белите си дробове.
10:54
They did a CT scan.
254
654160
1000
Направили компютърна томография.
10:55
A normal lung is all sort of dark and black here.
255
655160
4000
Един нормален бял дроб е тъмен и черен тук.
10:59
All this white stuff -- it's not good.
256
659160
2000
Всичко това, бялото... не е добре.
11:01
This sort of tree and bud formation indicates there's inflammation;
257
661160
3000
Тази формация, подобна на дърво и пъпки, показва, че има възпаление;
11:04
there's likely to be infection.
258
664160
2000
вероятно е да е инфекция.
11:06
OK. So, the patient was treated then
259
666160
3000
Така. Значи, тогава пациентката била лекувана
11:09
with a third-generation cephalosporin antibiotic and doxycycline,
260
669160
4000
с антибиотик цефалоспорин трето поколение и доксициклин,
11:13
and on day three, it didn't help: she had progressed to acute failure.
261
673160
4000
а на третия ден, това не помогнало; състоянието й се влошило до остра недостатъчност.
11:17
They had to intubate her, so they put a tube down her throat
262
677160
3000
Трябвало да я интубират, затова поставили тръба в гърлото й
11:20
and they began to mechanically ventilate her.
263
680160
1000
и започнали да я вентилират механично.
11:21
She could no longer breathe for herself.
264
681160
2000
Вече не можела да диша сама.
11:23
What to do next? Don't know.
265
683160
2000
А какво да правят после? Не знаели.
11:25
Switch antibiotics: so they switched to another antibiotic,
266
685160
3000
Да сменят антибиотиците - затова сменили с друг антибиотик
11:28
Tamiflu.
267
688160
2000
и "Тамифлу", което...
11:30
It's not clear why they thought she had the flu,
268
690160
2000
не е ясно защо са смятали, че тя има грип...
11:32
but they switched to Tamiflu.
269
692160
2000
но сменили с "Тамифлу".
11:34
And on day six, they basically threw in the towel.
270
694160
2000
А на шестия ден по същество се отказали.
11:36
You do an open lung biopsy when you've got no other options.
271
696160
4000
Отворена белодробна биопсия се прави, когато нямаш други възможности.
11:40
There's an eight percent mortality rate with just doing this procedure,
272
700160
2000
Има осемпроцентна смъртност само при провеждане на тази процедура,
11:42
and so basically -- and what do they learn from it?
273
702160
3000
така че по същество... а какво научават от нея?
11:45
You're looking at her open lung biopsy.
274
705160
2000
Гледате нейната отворена белодробна биопсия.
11:47
And I'm no pathologist, but you can't tell much from this.
275
707160
2000
Не съм патолог, но от това не може да се разбере много.
11:49
All you can tell is, there's a lot of swelling: bronchiolitis.
276
709160
3000
Може да се разбере само, че има силно подуване: бронхиолит.
11:52
It was "unrevealing": that's the pathologist's report.
277
712160
3000
Не е разкрила нищо; това е докладът на патолога.
11:55
And so, what did they test her for?
278
715160
3000
А какви тестове са й провели?
11:58
They have their own tests, of course,
279
718160
1000
Разбира се, имат свои собствени тестове,
11:59
and so they tested her for over 70 different assays,
280
719160
3000
така че я тествали за над 70 различни проби,
12:02
for every sort of bacteria and fungus and viral assay
281
722160
3000
за всеки вид бактерия, гъбички и вирусни проби,
12:05
you can buy off the shelf:
282
725160
2000
които може да се купят:
12:07
SARS, metapneumovirus, HIV, RSV -- all these.
283
727160
3000
SARS, метапневмовирус, ХИВ, RSV... всичко това.
12:10
Everything came back negative, over 100,000 dollars worth of tests.
284
730160
4000
Всичко излязло отрицателно. Тестове на стойност над 100 000 долара.
12:14
I mean, they went to the max for this woman.
285
734160
3000
Имам предвид, че са направили максимума за тази жена.
12:17
And basically on hospital day eight, that's when they called us.
286
737160
3000
И всъщност на осмия ден в болницата ни се обадиха.
12:20
They gave us endotracheal aspirate --
287
740160
2000
Дадоха ни ендотрахиален аспират...
12:22
you know, a little fluid from the throat,
288
742160
2000
малко течност от гърлото,
12:24
from this tube that they got down there -- and they gave us this.
289
744160
2000
от една тръба, която поставили там... и ни дадоха това.
12:26
We put it on the chip; what do we see? Well, we saw parainfluenza-4.
290
746160
5000
Поставихме го на чипа и какво видяхме? Е, видяхме параинфлуенца-4.
12:31
Well, what the hell's parainfluenza-4?
291
751160
2000
А какво е параинфлуенца-4, по дяволите?
12:33
No one tests for parainfluenza-4. No one cares about it.
292
753160
3000
Никой не прави тестове за параинфлуенца-4. На никого не му пука за нея.
12:36
In fact, it's not even really sequenced that much.
293
756160
3000
Всъщност дори не са правени кой знае колко секвенции за нея.
12:39
There's just a little bit of it sequenced.
294
759160
2000
За съвсем малка част от нея е правена секвенция.
12:41
There's almost no epidemiology or studies on it.
295
761160
2000
Почти няма епидемиология или проучвания за нея.
12:43
No one would even consider it,
296
763160
2000
Никой никога не би я взел предвид,
12:45
because no one had a clue that it could cause respiratory failure.
297
765160
3000
защото на никого не може да му хрумне, че тя може да предизвика дихателна недостатъчност.
12:48
And why is that? Just lore. There's no data --
298
768160
3000
А защо така? Просто наука. Няма данни...
12:51
no data to support whether it causes severe or mild disease.
299
771160
4000
няма данни, които да подкрепят дали тя причинява тежко или леко заболяване.
12:55
Clearly, we have a case of a healthy person that's going down.
300
775160
3000
Явно имаме случай на здрав човек, който е повален.
12:58
OK, that's one case report.
301
778160
3000
Това е доклад за един случай.
13:01
I'm going to tell you one last thing in the last two minutes
302
781160
2000
Ще ви кажа едно последно нещо през последните две минути,
13:03
that's unpublished -- it's going to come out tomorrow --
303
783160
3000
което е непубликувано... ще излезе утре...
13:06
and it's an interesting case of how you might use this chip
304
786160
3000
един интересен случай за това как би могъл да се използва този чип
13:09
to find something new and open a new door.
305
789160
2000
за откриване на нещо ново и за отваряне на нова врата.
13:11
Prostate cancer. I don't need to give you many statistics
306
791160
4000
Рак на простатата. Не е нужно да ви давам много статистически данни
13:15
about prostate cancer. Most of you already know it:
307
795160
3000
за рака на простатата. повечето от вас вече знаят:
13:18
third leading cause of cancer deaths in the U.S.
308
798160
2000
трета водеща причина за смърт от рак в САЩ.
13:20
Lots of risk factors,
309
800160
2000
Много рискови фактори,
13:22
but there is a genetic predisposition to prostate cancer.
310
802160
4000
но има генетично предразположение към рак на простатата.
13:26
For maybe about 10 percent of prostate cancer,
311
806160
2000
За може би около 10 процента от рака на простатата
13:28
there are folks that are predisposed to it.
312
808160
2000
има хора, които са предразположени към него.
13:30
And the first gene that was mapped in association studies
313
810160
4000
А първият ген, който бил описан в проучвания за връзка
13:34
for this, early-onset prostate cancer, was this gene called RNASEL.
314
814160
4000
за този ранно проявяващ се рак на простатата бил един ген, наречен RNASEL.
13:38
What is that? It's an antiviral defense enzyme.
315
818160
3000
Какво е това? Това е ензим за антивирусна защита.
13:41
So, we're sitting around and thinking,
316
821160
2000
Значи, седим и си мислим:
13:43
"Why would men who have the mutation --
317
823160
2000
Защо мъже, които имат мутацията,
13:45
a defect in an antiviral defense system -- get prostate cancer?
318
825160
5000
дефект в системата за антивирусна защита, се разболяват от рак на простатата?
13:50
It doesn't make sense -- unless, maybe, there's a virus?"
319
830160
3000
Изглежда безсмислено - освен ако е възможно да има вирус.
13:53
So, we put tumors --- and now we have over 100 tumors -- on our array.
320
833160
6000
Затова включваме тумори... а сега имаме над 100 тумора... в своя анализ.
13:59
And we know who's got defects in RNASEL and who doesn't.
321
839160
3000
Знаем кой има дефекти в RNASEL и кой не.
14:02
And I'm showing you the signal from the chip here,
322
842160
3000
Тук ви показвам сигнала от клипа
14:05
and I'm showing you for the block of retroviral oligos.
323
845160
4000
и ви го показвам заради блокажа на ретровирусни олиго.
14:09
And what I'm telling you here from the signal, is
324
849160
2000
Онова, което ви казвам тук от сигнала е,
14:11
that men who have a mutation in this antiviral defense enzyme,
325
851160
4000
че мъже, които имат мутация в този ензим за антивирусна защита
14:15
and have a tumor, often have -- 40 percent of the time --
326
855160
4000
и които имат тумор, често имат... в 40 процента от случаите...
14:19
a signature which reveals a new retrovirus.
327
859160
4000
сигнатура, която разкрива един нов ретровирус.
14:23
OK, that's pretty wild. What is it?
328
863160
3000
Доста луда работа. Какъв е той?
14:26
So, we clone the whole virus.
329
866160
1000
Значи, клонираме целия вирус.
14:27
First of all, I'll tell you that a little automated prediction told us
330
867160
4000
Първо ще ви кажа, че едно малко автоматизирано предвиждане ни каза,
14:31
it was very similar to a mouse virus.
331
871160
2000
че той е много подобен на един миши вирус.
14:33
But that doesn't tell us too much,
332
873160
1000
Но това не ни казва кой знае какво,
14:34
so we actually clone the whole thing.
333
874160
2000
така че всъщност клонираме цялото нещо.
14:36
And the viral genome I'm showing you right here?
334
876160
2000
А вирусният геном, който ви показвам тук?
14:38
It's a classic gamma retrovirus, but it's totally new;
335
878160
3000
Това е класически гама ретровирус, но е напълно нов;
14:41
no one's ever seen it before.
336
881160
1000
никой не го е виждал преди.
14:42
Its closest relative is, in fact, from mice,
337
882160
3000
Най-близкият му роднина всъщност е от мишки,
14:45
and so we would call this a xenotropic retrovirus,
338
885160
4000
затова бихме го нарекли ксенотропичен ретровирус,
14:49
because it's infecting a species other than mice.
339
889160
3000
защото заразява видове, различни от мишки.
14:52
And this is a little phylogenetic tree
340
892160
2000
А това е малко филогенично дърво,
14:54
to see how it's related to other viruses.
341
894160
2000
за да се види как е свързан с други вируси.
14:56
We've done it for many patients now,
342
896160
3000
После сме го правили за много пациенти
14:59
and we can say that they're all independent infections.
343
899160
3000
и можем да кажем, че всички те са независими инфекции.
15:02
They all have the same virus,
344
902160
1000
Всички имат същия вирус,
15:03
but they're different enough that there's reason to believe
345
903160
3000
но са достатъчно различни, за да има причина да се вярва,
15:06
that they've been independently acquired.
346
906160
2000
че са го придобили независимо.
15:08
Is it really in the tissue? And I'll end up with this: yes.
347
908160
2000
Дали наистина е в тъканта? Ще приключа с това. Да.
15:10
We take slices of these biopsies of tumor tissue
348
910160
3000
Вземаме парчета от тези биопсии от туморна тъкан,
15:13
and use material to actually locate the virus,
349
913160
2000
всъщност използваме материала, за да локализираме вируса
15:15
and we find cells here with viral particles in them.
350
915160
4000
и откриваме тук клетки с вирусни частици в тях.
15:19
These guys really do have this virus.
351
919160
2000
Те наистина имат този вирус.
15:21
Does this virus cause prostate cancer?
352
921160
2000
Причинява ли този вирус рак на простатата?
15:23
Nothing I'm saying here implies causality. I don't know.
353
923160
4000
Нищо от това, което казвам тук, не загатва за причинност. Не знам.
15:27
Is it a link to oncogenesis? I don't know.
354
927160
2000
Дали е връзка с онкогенезиса? Не знам.
15:29
Is it the case that these guys are just more susceptible to viruses?
355
929160
4000
Дали тези просто са по-податливи на вируси?
15:33
Could be. And it might have nothing to do with cancer.
356
933160
3000
Възможно е. И може да няма нищо общо с рака.
15:36
But now it's a door.
357
936160
1000
Но е възможност.
15:37
We have a strong association between the presence of this virus
358
937160
3000
Имаме силна връзка между присъствието на този вирус
15:40
and a genetic mutation that's been linked to cancer.
359
940160
3000
и една генетична мутация, която е била свързана с рака.
15:43
That's where we're at.
360
943160
1000
Ето докъде сме.
15:44
So, it opens up more questions than it answers, I'm afraid,
361
944160
4000
Боя се, че това отваря повече въпроси от онези, на които отговаря,
15:48
but that's what, you know, science is really good at.
362
948160
2000
но нали знаете, че науката е наистина добра в това.
15:50
This was all done by folks in the lab --
363
950160
2000
Всичко това се върши от хората в лабораторията -
15:52
I cannot take credit for most of this.
364
952160
1000
не мога да си приписвам заслуги за повечето от това.
15:53
This is a collaboration between myself and Don.
365
953160
1000
Това е сътрудничество между мен и Дон.
15:54
This is the guy who started the project in my lab,
366
954160
3000
Това е човекът, който стартира проекта в моята лаборатория
15:57
and this is the guy who's been doing prostate stuff.
367
957160
2000
и това е човекът, който се занимава с простатата.
15:59
Thank you very much. (Applause)
368
959160
3000
Много благодаря.
Относно този уебсайт

Този сайт ще ви запознае с видеоклипове в YouTube, които са полезни за изучаване на английски език. Ще видите уроци по английски език, преподавани от първокласни учители от цял свят. Кликнете два пъти върху английските субтитри, показани на всяка страница с видеоклипове, за да възпроизведете видеото оттам. Субтитрите се превъртат в синхрон с възпроизвеждането на видеото. Ако имате някакви коментари или искания, моля, свържете се с нас, като използвате тази форма за контакт.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7