Joe DeRisi: Hunting the next killer virus

Joe DeRisis ViroScan lüftet medizinische Rätsel

30,058 views ・ 2009-01-30

TED


Bitte doppelklicken Sie auf die englischen Untertitel unten, um das Video abzuspielen.

Übersetzung: Myriam Bastian Lektorat: Alex Boos
00:12
How can we investigate
0
12160
3000
Wie geht es, wie lässt sich die uns umgebende
00:15
this flora of viruses that surround us, and aid medicine?
1
15160
5000
Flora an Viren erforschen und damit der Medizin helfen?
00:20
How can we turn our cumulative knowledge of virology
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20160
4000
Wir können wir unser gesamtes virologisches Wissen
00:24
into a simple, hand-held, single diagnostic assay?
3
24160
4000
in ein einfaches, tragbares Diagnosegerät stecken?
00:28
I want to turn everything we know right now about detecting viruses
4
28160
3000
Ich möchte alles, was wir im Moment über die Entdeckung von Viren
00:31
and the spectrum of viruses that are out there
5
31160
2000
und das Virenspektrum hier draußen wissen in,
00:33
into, let's say, a small chip.
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33160
3000
sagen wir, einen kleinen Chip stecken.
00:36
When we started thinking about this project --
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36160
2000
Als wir anfangs über dieses Projekt nachdachten --
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how we would make a single diagnostic assay
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38160
3000
wie wir ein einziges Diagnosearray schaffen können,
00:41
to screen for all pathogens simultaneously --
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41160
3000
um damit gleichzeitig alle Pathogene zu prüfen --
00:44
well, there's some problems with this idea.
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44160
2000
nun da gab es einige Probleme mit dieser Idee.
00:46
First of all, viruses are pretty complex,
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46160
4000
Erstens sind Viren ganz schön komplex,
00:50
but they're also evolving very fast.
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50160
4000
dann verändern sie sich auch sehr schnell.
00:54
This is a picornavirus.
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54160
1000
Hier ist ein Picornavirus.
00:55
Picornaviruses -- these are things that include
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55160
2000
Picornaviren -- sie umfassen Dinge
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the common cold and polio, things like this.
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57160
3000
wie Erkältung und Polio, solche Sachen.
01:00
You're looking at the outside shell of the virus,
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60160
2000
Sie sehen hier die Außenhülle des Virus,
01:02
and the yellow color here are those parts of the virus
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62160
3000
das Gelbe sind die Teile des Virus,
01:05
that are evolving very, very fast,
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65160
2000
die sich sehr schnell entwickeln,
01:07
and the blue parts are not evolving very fast.
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67160
2000
während die blauen Teile recht langsam sind.
01:09
When people think about making pan-viral detection reagents,
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69160
3000
Wenn wir über die Herrstellung pan-viraler Nachweisreagenzen nachdenken,
01:12
usually it's the fast-evolving problem that's an issue,
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72160
4000
dann ist normalerweise die schnelle Entwicklung das Problem
01:16
because how can we detect things if they're always changing?
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76160
2000
denn wie können wir Dinge entdecken, die sich ständig ändern?
01:18
But evolution is a balance:
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78160
2000
Doch ist Evolution ein Gleichgewicht:
01:20
where you have fast change, you also have ultra-conservation --
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80160
4000
Wo es schnellen Wandel gib, gibt es auch das Ultrakonservative --
01:24
things that almost never change.
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84160
2000
Dinge, die sich fast nie ändern.
01:26
And so we looked into this a little more carefully,
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86160
3000
Also schauten wir uns das etwas genauer an,
01:29
and I'm going to show you data now.
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89160
1000
dazu werde ich Ihnen jetzt Daten zeigen.
01:30
This is just some stuff you can do on the computer from the desktop.
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90160
3000
Das sind Dinge, die Sie vom Schreibtisch aus am Computer tun können.
01:33
I took a bunch of these small picornaviruses,
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93160
2000
Ich nahm ein paar von diesen kleinen Picornaviren,
01:35
like the common cold, like polio and so on,
30
95160
2000
wie Erkältung, Polio und so weiter,
01:37
and I just broke them down into small segments.
31
97160
4000
die ich einfach in kleine Segmente zerlegte,
01:41
And so took this first example, which is called coxsackievirus,
32
101160
3000
dann nahm ich das erste Muster, den Coxsackievirus,
01:44
and just break it into small windows.
33
104160
2000
und zerlegte ihn in kleine Fenster.
01:46
And I'm coloring these small windows blue
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106160
2000
Ich färbte diese kleinen Fenster blau, wenn
01:48
if another virus shares an identical sequence in its genome
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108160
5000
ein anderer Virus eine identische Sequenz in seinem
01:53
to that virus.
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113160
1000
Genom aufweis.
01:54
These sequences right up here --
37
114160
2000
Diese Sequenzen hier oben --
01:56
which don't even code for protein, by the way --
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116160
2000
die übrigens nicht einmal für Protein kodieren ---
01:58
are almost absolutely identical across all of these,
39
118160
3000
sind bei allen fast völlig identisch; damit konnte
02:01
so I could use this sequence as a marker
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121160
4000
ich diese Sequenz als Markierung benutzen
02:05
to detect a wide spectrum of viruses,
41
125160
2000
um ein großes Virenspektrum zu entdecken,
02:07
without having to make something individual.
42
127160
3000
ganz ohne Einzeluntersuchung.
02:10
Now, over here there's great diversity:
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130160
2000
Hier herrscht große Diversität:
02:12
that's where things are evolving fast.
44
132160
2000
hier entwickeln sich die Dinge rasant.
02:14
Down here you can see slower evolution: less diversity.
45
134160
4000
Unten ist die Entwicklung langsamer: geringere Diversität.
02:18
Now, by the time we get out here to, let's say,
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138160
2000
Wenn wir hier also, sagen wir, beim akuten
02:20
acute bee paralysis virus --
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140160
2000
Bienenparalyse-Virus herauskommen --
02:22
probably a bad one to have if you're a bee ---
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142160
2000
bestimmt nicht gut, wenn man eine Biene ist --
02:24
this virus shares almost no similarity to coxsackievirus,
49
144160
5000
gleicht dieser Virus dem Coxsackievirus kaum.
02:29
but I can guarantee you that the sequences that are most conserved
50
149160
4000
Aber ich garantiere Ihnen, dass die am meisten konservierten Sequenzen
02:33
among these viruses on the right-hand of the screen
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153160
2000
unter diesen Viren rechts auf dem Bildschirm hier
02:35
are in identical regions right up here.
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155160
3000
oben in identischen Regionen liegen.
02:38
And so we can encapsulate these regions of ultra-conservation
53
158160
3000
So können wir diese Regionen der Ultra-Konservierung durch Evolution
02:41
through evolution -- how these viruses evolved --
54
161160
3000
einkapseln, -- wie sich diese Viren entwickelt haben --
02:44
by just choosing DNA elements or RNA elements
55
164160
3000
indem wir in diesen Regionen einfach DNA- oder RNA-Elemente wählen,
02:47
in these regions to represent on our chip as detection reagents.
56
167160
4000
die wir auf unserem Chip als Nachweisreagenzen darstellen.
02:51
OK, so that's what we did, but how are we going to do that?
57
171160
3000
Ok, genau das haben wir getan, aber wie sollen wir's machen?
02:54
Well, for a long time, since I was in graduate school,
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174160
2000
Nun, seit langem, seit ich im Graduiertenkolleg war,
02:56
I've been messing around making DNA chips --
59
176160
3000
habe ich mit DNA-Chips herum gespielt --
02:59
that is, printing DNA on glass.
60
179160
2000
d.h. ich habe DNA auf Glas gedruckt.
03:01
And that's what you see here:
61
181160
1000
Genau das sehen Sie hier.
03:02
These little salt spots are just DNA tacked onto glass,
62
182160
3000
Diese kleinen Salzpunkte sind einfach auf Glas geheftete DNA,
03:05
and so I can put thousands of these on our glass chip
63
185160
3000
davon kann ich tausende auf unseren Glaschip setzen
03:08
and use them as a detection reagent.
64
188160
2000
und sie als Nachweisreagenzen verwenden.
03:10
We took our chip over to Hewlett-Packard
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190160
2000
Wir brachten unseren Chip zu Hewlett-Packard
03:12
and used their atomic force microscope on one of these spots,
66
192160
2000
und nutzen ihr Rasterkraftmikroskop auf einem dieser Punkte,
03:14
and this is what you see:
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194160
2000
und das sehen Sie:
03:16
you can actually see the strands of DNA lying flat on the glass here.
68
196160
3000
Man sieht tatsächlich die DNA-Stränge flach auf dem Glas liegen.
03:19
So, what we're doing is just printing DNA on glass --
69
199160
3000
Wir drucken also einfach DNA auf Glas --
03:22
little flat things -- and these are going to be markers for pathogens.
70
202160
4000
kleine flache Dinger -- und das werden die Pathogenmarkierungen.
03:26
OK, I make little robots in lab to make these chips,
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206160
3000
OK, im Labor fertige ich kleine Roboter an, die diese Chips bauen,
03:29
and I'm really big on disseminating technology.
72
209160
3000
beim Verbreiten von Technologie bin ich dick dabei.
03:32
If you've got enough money to buy just a Camry,
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212160
3000
Wenn Sie genug Geld haben, können Sie einen Camry kaufen,
03:35
you can build one of these too,
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215160
2000
Sie können aber auch so einen bauen,
03:37
and so we put a deep how-to guide on the Web, totally free,
75
217160
4000
so stellten wir eine ausführliche Anleitung ins Web, völlig kostenlos,
03:41
with basically order-off-the-shelf parts.
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221160
2000
aus Grundmaterialien von der Stange --
03:43
You can build a DNA array machine in your garage.
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223160
3000
Sie können Ihre DNA-Array-Maschine in Ihrer Garage basteln.
03:46
Here's the section on the all-important emergency stop switch.
78
226160
3000
Hier ist der Abschnitt über den überaus wichtigen Notausknopf.
03:49
(Laughter)
79
229160
2000
(Lachen)
03:51
Every important machine's got to have a big red button.
80
231160
3000
Jede wichtige Maschine braucht einen großen roten Knopf.
03:54
But really, it's pretty robust.
81
234160
2000
Aber eigentlich ist sie recht robust.
03:56
You can actually be making DNA chips in your garage
82
236160
3000
Sie können einen DNA-Chip in Ihrer Garage herstellen,
03:59
and decoding some genetic programs pretty rapidly. It's a lot of fun.
83
239160
4000
schnell ein paar genetische Programme dekodieren. Macht Spass.
04:03
(Laughter)
84
243160
1000
(Lachen)
04:04
And so what we did -- and this is a really cool project --
85
244160
4000
Wir fingen erst einmal -- ein wirklich cooles Projekt --
04:08
we just started by making a respiratory virus chip.
86
248160
2000
mit einem Chip für Atemwegsviren an.
04:10
I talked about that --
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250160
2000
Davon habe ich gesprochen --
04:12
you know, that situation where you go into the clinic
88
252160
2000
Kennen Sie diese Situation, wenn Sie im Krankenhaus
04:14
and you don't get diagnosed?
89
254160
2000
keine Diagnose erhalten?
04:16
Well, we just put basically all the human respiratory viruses
90
256160
2000
Wir setzten im Grunde alle Viren für menschliche Atemwegserkrankungen
04:18
on one chip, and we threw in herpes virus for good measure --
91
258160
3000
auf einen Chip, und oben drauf noch Herpes --
04:21
I mean, why not?
92
261160
1000
warum denn nicht?
04:22
The first thing you do as a scientist is,
93
262160
2000
Als Wissenschaftler müssen Sie erstmal
04:24
you make sure stuff works.
94
264160
1000
dafür sorgen, dass Ihr Kram funktioniert.
04:25
And so what we did is, we take tissue culture cells
95
265160
3000
Wir nahmen also Gewebekulturen
04:28
and infect them with various viruses,
96
268160
2000
und infizierten es mit diversen Viren.
04:30
and we take the stuff and fluorescently label the nucleic acid,
97
270160
4000
Wir nehmen das Zeug, markieren die Nukleinsäure farblich,
04:34
the genetic material that comes out of these tissue culture cells --
98
274160
3000
das aus diesen Zellen kommende genetische Material -- hauptsächlich
04:37
mostly viral stuff -- and stick it on the array to see where it sticks.
99
277160
4000
Viruszeug -- und kleben es auf das Array um zu sehen, wo es hängen bleibt.
04:41
Now, if the DNA sequences match, they'll stick together,
100
281160
2000
Passen die DNA-Sequenzen, bleiben sie aufeinander
04:43
and so we can look at spots.
101
283160
2000
kleben und wir können uns Punkte anschauen.
04:45
And if spots light up, we know there's a certain virus in there.
102
285160
2000
Fangen Punkte an zu leuchten, steckt ein bestimmter Virus darin.
04:47
That's what one of these chips really looks like,
103
287160
2000
So sehen diese Chips in Wirklichkeit aus,
04:49
and these red spots are, in fact, signals coming from the virus.
104
289160
3000
und diese roten Punkte sind Signale des Virus.
04:52
And each spot represents a different family of virus
105
292160
3000
Jeder rote Fleck stellt eine andere Virusfamilie oder
04:55
or species of virus.
106
295160
1000
Spezies dar.
04:56
And so, that's a hard way to look at things,
107
296160
2000
Da sich das schwierig anschauen lässt,
04:58
so I'm just going to encode things as a little barcode,
108
298160
2000
kodiere ich die Daten zu einem kleinen Barcode,
05:00
grouped by family, so you can see the results in a very intuitive way.
109
300160
4000
nach Familien gruppiert, so lassen sich die Resultate intuitiv anschauen.
05:04
What we did is, we took tissue culture cells
110
304160
2000
Wir nahmen also Gewebekulturen
05:06
and infected them with adenovirus,
111
306160
2000
und infizierten sie mit dem Adenovirus.
05:08
and you can see this little yellow barcode next to adenovirus.
112
308160
4000
Neben dem Virus können Sie diesen kleinen gelben Barcode sehen.
05:12
And, likewise, we infected them with parainfluenza-3 --
113
312160
3000
Wir infizierten sie auch mit Parainfluenza-3 --
05:15
that's a paramyxovirus -- and you see a little barcode here.
114
315160
2000
das ist ein Paramyxovirus --- hier sehen Sie den Barcode.
05:17
And then we did respiratory syncytial virus.
115
317160
3000
Dann nahmen wir den Respiratory-Synctial-Virus.
05:20
That's the scourge of daycare centers everywhere --
116
320160
2000
Das ist die Geißel aller Arztpraxen --
05:22
it's like boogeremia, basically.
117
322160
2000
im Grunde ganz wie Popelitis.
05:24
(Laughter)
118
324160
1000
(Lachen)
05:25
You can see that this barcode is the same family,
119
325160
4000
Sie sehen, dass dieser Barcode zur selben Familie gehört,
05:29
but it's distinct from parainfluenza-3,
120
329160
2000
sich von Parainfluenza-3 jedoch unterscheidet,
05:31
which gives you a very bad cold.
121
331160
2000
der Ihnen eine wirklich üble Grippe verschafft.
05:33
And so we're getting unique signatures, a fingerprint for each virus.
122
333160
3000
Und so bekommen wir einzigartige Signaturen, Fingerabdrücke aller Viren.
05:36
Polio and rhino: they're in the same family, very close to each other.
123
336160
3000
Polio und Rhino: sie gehören zur selben Familien, ganz nah beieinander.
05:39
Rhino's the common cold, and you all know what polio is,
124
339160
2000
Rhino verursacht Erkältung, und Sie wissen alle, was Polio ist,
05:41
and you can see that these signatures are distinct.
125
341160
3000
Sie können sehen, dass sich diese Signaturen unterscheiden.
05:44
And Kaposi's sarcoma-associated herpes virus
126
344160
3000
Das Kaposi-Sarkom-Herpesvirus zeigt
05:47
gives a nice signature down here.
127
347160
2000
hier unten eine schöne Signatur.
05:49
And so it is not any one stripe or something
128
349160
2000
Es ist nicht ein einzelner Strich, der
05:51
that tells me I have a virus of a particular type here;
129
351160
2000
verrät, dass wir einen bestimmten Virustyps haben;
05:53
it's the barcode that in bulk represents the whole thing.
130
353160
4000
der gesamte Barcode stellt ein einzelnes Virus dar.
05:57
All right, I can see a rhinovirus --
131
357160
2000
Ich kann also ein Rhinovirus sehen --
05:59
and here's the blow-up of the rhinovirus's little barcode --
132
359160
2000
hier einen zergliederten Barcode des Rhinovirus --
06:01
but what about different rhinoviruses?
133
361160
2000
Was ist aber mit verschiedenen Rhinoviren?
06:03
How do I know which rhinovirus I have?
134
363160
2000
Wie kann ich wissen, welches Rhinovirus ich habe?
06:05
There're 102 known variants of the common cold,
135
365160
3000
^
06:08
and there're only 102 because people got bored collecting them:
136
368160
3000
es gibt nur 102, weil es irgendwann langweilig wurde, sie zu sammeln.
06:11
there are just new ones every year.
137
371160
2000
Jedes Jahr gibt es neue.
06:13
And so, here are four different rhinoviruses,
138
373160
2000
Hier sind 4 verschiedene Rhinoviren.
06:15
and you can see, even with your eye,
139
375160
2000
Man kann die einzelnen Barcodes mit bloßem Auge,
06:17
without any fancy computer pattern-matching
140
377160
2000
ohne großartige Softwarealgorithmen zur
06:19
recognition software algorithms,
141
379160
2000
Mustererkennung,
06:21
that you can distinguish each one of these barcodes from each other.
142
381160
3000
von einander unterscheiden.
06:24
Now, this is kind of a cheap shot,
143
384160
2000
Nun, das ist ein billiger Trick,
06:26
because I know what the genetic sequence of all these rhinoviruses is,
144
386160
3000
schließlich kenne ich die genetischen Sequenzen all dieser Rhinoviren,
06:29
and I in fact designed the chip
145
389160
1000
dazu habe ich den Chip entwickelt
06:30
expressly to be able to tell them apart,
146
390160
2000
mit der Absicht, sie unterscheiden zu können.
06:32
but what about rhinoviruses that have never seen a genetic sequencer?
147
392160
4000
Aber was ist mit Rhinoviren, die noch nie einen genetischen Sequenzer gesehen haben?
06:36
We don't know what the sequence is; just pull them out of the field.
148
396160
2000
Wir kennen die Sequenz nicht, ziehen sie einfach aus dem Feld.
06:38
So, here are four rhinoviruses
149
398160
2000
So, hier sind vier Rhinoviren
06:40
we never knew anything about --
150
400160
2000
über die wir nichts wissen --
06:42
no one's ever sequenced them -- and you can also see
151
402160
3000
sie wurden bisher nicht sequenziert -- man sieht, dass
06:45
that you get unique and distinguishable patterns.
152
405160
2000
sie einzigartige und unterscheidbare Muster ergeben.
06:47
You can imagine building up some library, whether real or virtual,
153
407160
3000
Stellen Sie sich vor, dass man eine Bibliothek aufbaut, echt oder virtuell,
06:50
of fingerprints of essentially every virus.
154
410160
2000
von Fingerabdrücken grundsätzlich aller Viren.
06:52
But that's, again, shooting fish in a barrel, you know, right?
155
412160
3000
Auch wieder so ein ungleicher Wettkampf, oder?
06:55
You have tissue culture cells. There are a ton of viruses.
156
415160
2000
Wir haben Kulturgewebezellen und eine Tonne Viren.
06:57
What about real people?
157
417160
2000
Was ist mit wirklichen Menschen?
06:59
You can't control real people, as you probably know.
158
419160
2000
Bekanntlich sind wirkliche Menschen unkontrollierbar.
07:01
You have no idea what someone's going to cough into a cup,
159
421160
4000
Sie wissen nicht, was Ihnen jemand in die Tasse hustet,
07:05
and it's probably really complex, right?
160
425160
3000
und wahrscheinlich ist es wirklich komplex, oder?
07:08
It could have lots of bacteria, it could have more than one virus,
161
428160
3000
Es könnten jede Menge Bakterien sein, es könnte mehr als ein Virus sein,
07:11
and it certainly has host genetic material.
162
431160
2000
bestimmt ist Genmaterial des Wirts dabei.
07:13
So how do we deal with this?
163
433160
1000
Wie gehen wir also damit um?
07:14
And how do we do the positive control here?
164
434160
2000
Und wie führen wir hier die Positvkontrolle durch?
07:16
Well, it's pretty simple.
165
436160
2000
Nun, ganz einfach.
07:18
That's me, getting a nasal lavage.
166
438160
2000
Hier bekomme ich eine Nasenspülung.
07:20
And the idea is, let's experimentally inoculate people with virus.
167
440160
5000
Der Plan ist, Menschen experimentell mit Viren zu impfen,
07:25
This is all IRB-approved, by the way; they got paid.
168
445160
5000
-- übrigens ist das alles behördlich genehmigt, sie wurden dafür bezahlt.
07:30
And basically we experimentally inoculate people
169
450160
3000
Im Grunde impfen wir experimentell Menschen mit
07:33
with the common cold virus.
170
453160
1000
dem Erkältungsvirus.
07:34
Or, even better, let's just take people
171
454160
2000
Oder, noch besser, wir holen Leute
07:36
right out of the emergency room --
172
456160
1000
frisch aus der Notaufnahme --
07:37
undefined, community-acquired respiratory tract infections.
173
457160
4000
undefinierte, ambulant erworbene Atemwegsinfektionen.
07:41
You have no idea what walks in through the door.
174
461160
2000
Sie wissen nicht, was durch die Tür kommt.
07:43
So, let's start off with the positive control first,
175
463160
3000
Wir wollen mit der Positivkontrolle beginnen,
07:46
where we know the person was healthy.
176
466160
2000
wenn wir wissen, dass die Person gesund war.
07:48
They got a shot of virus up the nose,
177
468160
2000
Sie bekamen einen Schuss Viren durch die Nase.
07:50
let's see what happens.
178
470160
1000
Schauen wir, was passiert.
07:51
Day zero: nothing happening.
179
471160
2000
Tag Null: Nichts passiert.
07:53
They're healthy; they're clean -- it's amazing.
180
473160
2000
Sie sind gesund, sie sind sauber -- erstaunlich.
07:55
Actually, we thought the nasal tract might be full of viruses
181
475160
2000
Eigentlich glaubten wir, dass der Nasentrakt voller Viren sein würde,
07:57
even when you're walking around healthy.
182
477160
1000
selbst wenn man ganz gesund ist.
07:58
It's pretty clean. If you're healthy, you're pretty healthy.
183
478160
2000
Er ist richtig sauber. Wenn Sie gesund sind, sind Sie richtig gesund.
08:00
Day two: we get a very robust rhinovirus pattern,
184
480160
4000
Tag zwei: Wir erhalten ein robustes Rhinovirusmuster,
08:04
and it's very similar to what we get in the lab
185
484160
2000
ganz ähnlich dem aus dem Labor
08:06
doing our tissue culture experiment.
186
486160
1000
mit unserem Gewebeexperiment.
08:07
So that's great, but again, cheap shot, right?
187
487160
3000
Schön, aber auch wieder ein billiger Trick, oder?
08:10
We put a ton of virus up this guy's nose. So --
188
490160
2000
Wir jagen eine Tonne Viren in die Nase dieses Kerls. So --
08:12
(Laughter)
189
492160
1000
(Lachen)
08:13
-- I mean, we wanted it to work. He really had a cold.
190
493160
4000
-- wir wollten sogar, dass es funktioniert. Er bekam tatsächlich Erkältung.
08:17
So, how about the people who walk in off the street?
191
497160
4000
Was ist mit den Leuten, denen man auf der Straße begegnet?
08:21
Here are two individuals represented by their anonymous ID codes.
192
501160
2000
Hier werden zwei Einzelpersonen durch anonyme ID-Codes dargestellt.
08:23
They both have rhinoviruses; we've never seen this pattern in lab.
193
503160
4000
Beide haben Rhinoviren; dieses Muster haben wir im Labor nie gesehen.
08:27
We sequenced part of their viruses;
194
507160
2000
Wir sequenzierten einen Teil ihrer Viren;
08:29
they're new rhinoviruses no one's actually even seen.
195
509160
3000
es sind neue, bisher ungesehene Rhinoviren.
08:32
Remember, our evolutionary-conserved sequences
196
512160
2000
Denken Sie daran, dass wir mit unseren evolutionär konservierten
08:34
we're using on this array allow us to detect
197
514160
2000
Sequenzen, die wir mit diesem Array benutzen,
08:36
even novel or uncharacterized viruses,
198
516160
2000
selbst neue, noch nicht charakterisierte Viren entdecken können,
08:38
because we pick what is conserved throughout evolution.
199
518160
4000
weil wir evolutionär konserviertes Material nehmen.
08:42
Here's another guy. You can play the diagnosis game yourself here.
200
522160
3000
Das ist jemand anderes. Sie können selbst das Diagnosespiel spielen.
08:45
These different blocks represent
201
525160
2000
Diese verschiedenen Blöcke stellen
08:47
the different viruses in this paramyxovirus family,
202
527160
2000
die verschiedenen Viren der Paramyxo-Familie dar.
08:49
so you can kind of go down the blocks
203
529160
1000
Sie können also einfach die Blöcke runter
08:50
and see where the signal is.
204
530160
2000
wandern und sehen, wo das Signal ist.
08:52
Well, doesn't have canine distemper; that's probably good.
205
532160
3000
Ok, keine Hundestaube; gut so.
08:55
(Laughter)
206
535160
2000
(Lachen)
08:57
But by the time you get to block nine,
207
537160
2000
Wenn Sie bei Block 9 angekommen sind,
08:59
you see that respiratory syncytial virus.
208
539160
2000
sehen Sie den Respiratory-Synctial-Virus.
09:01
Maybe they have kids. And then you can see, also,
209
541160
3000
Vielleicht haben sie Kinder. Und dann sehen Sie auch
09:04
the family member that's related: RSVB is showing up here.
210
544160
2000
das verwandte Familienmitglied: Hier sehen Sie RSVB.
09:06
So, that's great.
211
546160
1000
Prima.
09:07
Here's another individual, sampled on two separate days --
212
547160
3000
Weitere Proben von zwei verschiedenen Tagen --
09:10
repeat visits to the clinic.
213
550160
2000
wiederholte Krankenhausbesuche.
09:12
This individual has parainfluenza-1,
214
552160
3000
Diese Person hat Parainfluenza-1.
09:15
and you can see that there's a little stripe over here
215
555160
2000
Hier sehen Sie einen kleinen Streifen
09:17
for Sendai virus: that's mouse parainfluenza.
216
557160
3000
für den Sendai-Virus: Parainfluenza bei Mäusen.
09:20
The genetic relationships are very close there. That's a lot of fun.
217
560160
4000
Die genetischen Beziehungen sind hier sehr dicht. Macht jede Menge Spaß.
09:24
So, we built out the chip.
218
564160
1000
So bauten wir den Chip aus.
09:25
We made a chip that has every known virus ever discovered on it.
219
565160
4000
Wir fertigten einen Chip mit allen jemals entdeckten Viren.
09:29
Why not? Every plant virus, every insect virus, every marine virus.
220
569160
3000
Warum nicht? Jeder Virus bei Pflanzen, Insekten und Meerestieren.
09:32
Everything that we could get out of GenBank --
221
572160
2000
Alles, was wir von GenBank, dem nationalen Depot
09:34
that is, the national repository of sequences.
222
574160
2000
für DNA-Sequenzen, bekommen konnten.
09:36
Now we're using this chip. And what are we using it for?
223
576160
3000
Jetzt benutzen wir diesen Chip. Und wozu nutzen wir ihn?
09:39
Well, first of all, when you have a big chip like this,
224
579160
2000
Mit einem so großen Chip braucht man zu aller erst
09:41
you need a little bit more informatics,
225
581160
2000
mehr Informatik; also entwickelten wir
09:43
so we designed the system to do automatic diagnosis.
226
583160
2000
ein System zur automatischen Diagnostik.
09:45
And the idea is that we simply have virtual patterns,
227
585160
3000
Die Idee ist, dass wir einfach virtuelle Muster haben --
09:48
because we're never going to get samples of every virus --
228
588160
2000
weil wir niemals Proben von allen Viren bekommen werden;
09:50
it would be virtually impossible. But we can get virtual patterns,
229
590160
3000
virtuell wäre es möglich. Wir können virtuelle Muster bekommen
09:53
and compare them to our observed result --
230
593160
2000
und mit den beobachteten Resultaten vergleichen,
09:55
which is a very complex mixture -- and come up with some sort of score
231
595160
4000
eine komplexe Mixtur, mit der wir eine Art Trefferliste der Wahrscheinlichkeit,
09:59
of how likely it is this is a rhinovirus or something.
232
599160
3000
entwickeln, dass es ein Rhinovirus oder so ist.
10:02
And this is what this looks like.
233
602160
2000
Und so sieht es aus.
10:04
If, for example, you used a cell culture
234
604160
2000
Wenn man zum Beispiel eine chronisch mit
10:06
that's chronically infected with papilloma,
235
606160
2000
Papilloma infizierte Zellkultur verwendet, erhält
10:08
you get a little computer readout here,
236
608160
2000
man hier eine kleine Computeranzeige und
10:10
and our algorithm says it's probably papilloma type 18.
237
610160
4000
der Algorithmus zeigt, dass es wahrscheinlich Papilloma Typ 18 ist.
10:14
And that is, in fact, what these particular cell cultures
238
614160
2000
Und genau damit sind diese Zellkulturen
10:16
are chronically infected with.
239
616160
2000
chronisch infiziert.
10:18
So let's do something a little bit harder.
240
618160
2000
Wir wollen es ein bisschen schwieriger.
10:20
We put the beeper in the clinic.
241
620160
1000
Wir stellten diese Piepser in der Klinik auf.
10:21
When somebody shows up, and the hospital doesn't know what to do
242
621160
3000
Wenn jemand kommt, dem das Krankenhaus nicht helfen kann, weil
10:24
because they can't diagnose it, they call us.
243
624160
2000
sie keine Diagnose stellen können, rufen sie uns.
10:26
That's the idea, and we're setting this up in the Bay Area.
244
626160
2000
Also stellen wir es im Raum San Francisco auf.
10:28
And so, this case report happened three weeks ago.
245
628160
2000
Und so ereignete sich vor drei Wochen folgender Fall.
10:30
We have a 28-year-old healthy woman, no travel history,
246
630160
3000
Wir haben eine 28-jährige, gesunde Frau, keine Reisegeschichte,
10:33
[unclear], doesn't smoke, doesn't drink.
247
633160
3000
(undeutlich) sie raucht nicht, trinkt nicht.
10:36
10-day history of fevers, night sweats, bloody sputum --
248
636160
4000
10 Tage Fieber, Nachtschwitzen, blutiger Auswurf --
10:40
she's coughing up blood -- muscle pain.
249
640160
2000
sie hustet Blut -- Muskelschmerzen.
10:42
She went to the clinic, and they gave her antibiotics
250
642160
4000
Sie ging ins Krankenhaus und bekam Antibiotika,
10:46
and then sent her home.
251
646160
1000
und wurde nach Hause geschickt.
10:47
She came back after ten days of fever, right? Still has the fever,
252
647160
4000
Nach 10 weiteren Tagen mit Fieber kam sie zurück -- immer noch Fieber --
10:51
and she's hypoxic -- she doesn't have much oxygen in her lungs.
253
651160
3000
sie hat Hypoxie -- wenig Sauerstoff in ihren Lungen.
10:54
They did a CT scan.
254
654160
1000
Sie nahmen einen CT vor.
10:55
A normal lung is all sort of dark and black here.
255
655160
4000
Eine normale Lunge wäre hier schwarz und dunkel.
10:59
All this white stuff -- it's not good.
256
659160
2000
All dieses weiße Zeug ist nicht gut.
11:01
This sort of tree and bud formation indicates there's inflammation;
257
661160
3000
Dieses baumartige Muster deutet auf eine Entzündung hin;
11:04
there's likely to be infection.
258
664160
2000
wahrscheinlich besteht hier eine Infektion.
11:06
OK. So, the patient was treated then
259
666160
3000
OK. Die Patientin wurde mit einem
11:09
with a third-generation cephalosporin antibiotic and doxycycline,
260
669160
4000
Cephalosporinantibiotikum der dritten Generation und mit Doxycin behandelt.
11:13
and on day three, it didn't help: she had progressed to acute failure.
261
673160
4000
Half nicht. Am dritten Tag: Fortschreiten zu akutem Lungenversagen.
11:17
They had to intubate her, so they put a tube down her throat
262
677160
3000
Sie musste intubiert werden, sie steckten ihr einen Schlauch in den Hals
11:20
and they began to mechanically ventilate her.
263
680160
1000
und beatmeten sie mechanisch.
11:21
She could no longer breathe for herself.
264
681160
2000
Sie konnte nicht mehr selbst atmen.
11:23
What to do next? Don't know.
265
683160
2000
Was tun? Keine Ahnung
11:25
Switch antibiotics: so they switched to another antibiotic,
266
685160
3000
Antibiotika wechseln, also nahmen sie ein anderen Antibiotikum,
11:28
Tamiflu.
267
688160
2000
und Tamiflu -- ich weiß
11:30
It's not clear why they thought she had the flu,
268
690160
2000
nicht, warum sie dachten, es ginge um Grippe --
11:32
but they switched to Tamiflu.
269
692160
2000
aber sie nahmen Tamiflu.
11:34
And on day six, they basically threw in the towel.
270
694160
2000
Am sechsten Tag schmissen sie das Handtuch.
11:36
You do an open lung biopsy when you've got no other options.
271
696160
4000
Eine offene Lungenbiopsie wird gemacht, wenn keine andere Wahl besteht.
11:40
There's an eight percent mortality rate with just doing this procedure,
272
700160
2000
Dieser Vorgang birgt eine Sterblichkeitsrate von 8 Prozent.
11:42
and so basically -- and what do they learn from it?
273
702160
3000
Und was haben sie Wesentliches daraus gelernt?
11:45
You're looking at her open lung biopsy.
274
705160
2000
Sie sehen hier ihre offene Lungenbiopsie.
11:47
And I'm no pathologist, but you can't tell much from this.
275
707160
2000
Ich bin kein Pathologe, aber hier sieht man nicht viel.
11:49
All you can tell is, there's a lot of swelling: bronchiolitis.
276
709160
3000
Man kann eine starke Schwellung sehen: Bronchiolitis.
11:52
It was "unrevealing": that's the pathologist's report.
277
712160
3000
Im pathologischen Bericht steht: Nicht aufschlussreich.
11:55
And so, what did they test her for?
278
715160
3000
Worauf wurde sie getestet?
11:58
They have their own tests, of course,
279
718160
1000
Natürlich haben sie ihre eigenen Tests
11:59
and so they tested her for over 70 different assays,
280
719160
3000
und so testeten sie mit 70 verschiedenen Proben
12:02
for every sort of bacteria and fungus and viral assay
281
722160
3000
auf alle Arten Bakterien, Pilze und Viren,
12:05
you can buy off the shelf:
282
725160
2000
die man von der Stange kaufen kann:
12:07
SARS, metapneumovirus, HIV, RSV -- all these.
283
727160
3000
SARS, Metapneumovirus, HIV, RSV - sie alle.
12:10
Everything came back negative, over 100,000 dollars worth of tests.
284
730160
4000
Alles kam negativ zurück. Tests im Wert von über 100.000 Dollar.
12:14
I mean, they went to the max for this woman.
285
734160
3000
Ich meine, sie taten alles für diese Frau.
12:17
And basically on hospital day eight, that's when they called us.
286
737160
3000
Und am 8. Kliniktag riefen sie endlich uns zur Hilfe.
12:20
They gave us endotracheal aspirate --
287
740160
2000
Sie gaben uns eine endotracheale Saugprobe --
12:22
you know, a little fluid from the throat,
288
742160
2000
ein bisschen Flüssigkeit aus dem Hals
12:24
from this tube that they got down there -- and they gave us this.
289
744160
2000
aus dem Schlauch, den sie ihr eingeführt hatten -- das gaben sie uns.
12:26
We put it on the chip; what do we see? Well, we saw parainfluenza-4.
290
746160
5000
Wir trugen sie auf dem Chip auf. Was sieht man? Nun, wir sahen Parainfluenza-4 .
12:31
Well, what the hell's parainfluenza-4?
291
751160
2000
Was zum Teufel ist Parainfluenza-4?
12:33
No one tests for parainfluenza-4. No one cares about it.
292
753160
3000
Keiner testet auf Parainfluenza-4. Niemand kümmert sich darum.
12:36
In fact, it's not even really sequenced that much.
293
756160
3000
Es wurde nicht einmal sehr häufig sequenziert.
12:39
There's just a little bit of it sequenced.
294
759160
2000
Nur ein kleiner Teil davon wurde sequenziert
12:41
There's almost no epidemiology or studies on it.
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761160
2000
Es gibt kaum epidemiologische Studien darüber.
12:43
No one would even consider it,
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763160
2000
Niemand käme je auf den Gedanken, weil
12:45
because no one had a clue that it could cause respiratory failure.
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765160
3000
niemand wusste, dass es Atemwegsversagen verursachen konnte.
12:48
And why is that? Just lore. There's no data --
298
768160
3000
Warum ist das so? Überlieferung. Es gibt keine Daten --
12:51
no data to support whether it causes severe or mild disease.
299
771160
4000
keine, die sagen, ob eine schwere oder leichte Erkrankung verursacht wird.
12:55
Clearly, we have a case of a healthy person that's going down.
300
775160
3000
Klarer Fall von einer gesunden Person, mit der es bergab geht.
12:58
OK, that's one case report.
301
778160
3000
Ok, das ist eine Fallstudie.
13:01
I'm going to tell you one last thing in the last two minutes
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781160
2000
Eines möchte ich Ihnen in den letzten zwei Minuten noch erzählen.
13:03
that's unpublished -- it's going to come out tomorrow --
303
783160
3000
Noch unveröffentlicht -- morgen wird es raus kommen --
13:06
and it's an interesting case of how you might use this chip
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786160
3000
es ist ein interessanter Fall darüber, wie Sie mit diesem
13:09
to find something new and open a new door.
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789160
2000
Chip Neues finden und eine neue Türe öffnen können.
13:11
Prostate cancer. I don't need to give you many statistics
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791160
4000
Prostatakrebs. Über Prostatakrebs brauche ich Ihnen nicht
13:15
about prostate cancer. Most of you already know it:
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795160
3000
viele Statistiken zu geben. Die meisten von Ihnen wissen es:
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third leading cause of cancer deaths in the U.S.
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798160
2000
die dritthäufigste Ursache für Krebstod in den USA..
13:20
Lots of risk factors,
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800160
2000
Viele Risikofaktoren,
13:22
but there is a genetic predisposition to prostate cancer.
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802160
4000
aber auch eine genetische Disposition.
13:26
For maybe about 10 percent of prostate cancer,
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806160
2000
In vielleich10 Prozent der Fälle von Prostatakrebs sind
13:28
there are folks that are predisposed to it.
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808160
2000
sind Leute prädisponiert.
13:30
And the first gene that was mapped in association studies
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810160
4000
Das erste Gen, das wir bei Assoziationsstudien für
13:34
for this, early-onset prostate cancer, was this gene called RNASEL.
314
814160
4000
Prostatakrebs im Frühstadium erschlossen haben, heißt RNASEL.
13:38
What is that? It's an antiviral defense enzyme.
315
818160
3000
Was ist das? Es ist ein Enzym zur Abwehr von Viren.
13:41
So, we're sitting around and thinking,
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821160
2000
Also sitzen wir da und überlegen,
13:43
"Why would men who have the mutation --
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823160
2000
warum bekommen Männer mit dieser Mutation,
13:45
a defect in an antiviral defense system -- get prostate cancer?
318
825160
5000
einem Defekt in der Virusabwehr, Prostatakrebs?
13:50
It doesn't make sense -- unless, maybe, there's a virus?"
319
830160
3000
Völlig sinnlos - außer wenn da vielleicht ein Virus dahinter steckt.
13:53
So, we put tumors --- and now we have over 100 tumors -- on our array.
320
833160
6000
Also nahmen wir Tumore -- jetzt haben wir über 100 -- für das Array.
13:59
And we know who's got defects in RNASEL and who doesn't.
321
839160
3000
Damit wissen wir, wer einen RNASEL-Defekt hat und wer nicht.
14:02
And I'm showing you the signal from the chip here,
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842160
3000
Ich zeige Ihnen das Signal hier auf dem Chip und
14:05
and I'm showing you for the block of retroviral oligos.
323
845160
4000
und ich zeige Ihnen den Block der retroviralen Oligos.
14:09
And what I'm telling you here from the signal, is
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849160
2000
Aus diesem Signal lese ich, dass
14:11
that men who have a mutation in this antiviral defense enzyme,
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851160
4000
Männer mit einer Mutation dieses Virusabwehrenzyms
14:15
and have a tumor, often have -- 40 percent of the time --
326
855160
4000
und einem Tumor häufig -- in 40 Prozent der Fälle --
14:19
a signature which reveals a new retrovirus.
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859160
4000
eine Signatur mit neuem Retrovirus aufweisen.
14:23
OK, that's pretty wild. What is it?
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863160
3000
Ok, ganz schön abgefahren. Was ist das?
14:26
So, we clone the whole virus.
329
866160
1000
Wir klonen das gesamte Virus.
14:27
First of all, I'll tell you that a little automated prediction told us
330
867160
4000
Zunächst hatte uns eine kleine automatische Voraussage erzählt,
14:31
it was very similar to a mouse virus.
331
871160
2000
dass es dem Mausvirus sehr ähnlich sein würde.
14:33
But that doesn't tell us too much,
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873160
1000
Das sagt nicht viel aus, also
14:34
so we actually clone the whole thing.
333
874160
2000
klonen wir tatsächlich das ganze Ding.
14:36
And the viral genome I'm showing you right here?
334
876160
2000
Und das Viralgenom, das ich Ihnen hier zeige?
14:38
It's a classic gamma retrovirus, but it's totally new;
335
878160
3000
Es ist ein klassisches Retrovirus, aber es ist völlig neu.
14:41
no one's ever seen it before.
336
881160
1000
Niemand hat es je zuvor gesehen.
14:42
Its closest relative is, in fact, from mice,
337
882160
3000
Sein nächster Verwandter stammt tatsächlich von Mäusen,
14:45
and so we would call this a xenotropic retrovirus,
338
885160
4000
so könnten wir das als xenotropes Retrovirus bezeichnen,
14:49
because it's infecting a species other than mice.
339
889160
3000
weil es eine andere Spezies als Mäuse befällt.
14:52
And this is a little phylogenetic tree
340
892160
2000
Hier ist ein kleiner phylogenetischer Baum, damit
14:54
to see how it's related to other viruses.
341
894160
2000
Sie sehen, wie es mit anderen Viren verwandt ist.
14:56
We've done it for many patients now,
342
896160
3000
Wir haben das jetzt bei vielen Patienten gemacht und
14:59
and we can say that they're all independent infections.
343
899160
3000
können sagen, dass die Infektionen voneinander unabhängig sind.
15:02
They all have the same virus,
344
902160
1000
Sie alle haben dasselbe Virus,
15:03
but they're different enough that there's reason to believe
345
903160
3000
aber es ist jedes Mal verschieden genug, dass wir vermuten können,
15:06
that they've been independently acquired.
346
906160
2000
dass es unabhängig voneinander erworben wurde.
15:08
Is it really in the tissue? And I'll end up with this: yes.
347
908160
2000
Ist es tatsächlich im Gewebe? Damit möchte ich schließen. Ja.
15:10
We take slices of these biopsies of tumor tissue
348
910160
3000
Wir nehmen Scheiben der Biopsien des Tumorgewebes
15:13
and use material to actually locate the virus,
349
913160
2000
und verwenden Material zur Lokalisierung des Virus
15:15
and we find cells here with viral particles in them.
350
915160
4000
und wir finden Zellen mit Viruspartikeln.
15:19
These guys really do have this virus.
351
919160
2000
Diese Leute haben dieses Virus wirklich.
15:21
Does this virus cause prostate cancer?
352
921160
2000
Verursacht dieses Virus Prostatakrebs?
15:23
Nothing I'm saying here implies causality. I don't know.
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923160
4000
Ich möchte hier keinen kausalen Zusammenhang nahelegen.
15:27
Is it a link to oncogenesis? I don't know.
354
927160
2000
Ist hier eine Verbindung zur Onkogenese? Ich weiß nicht.
15:29
Is it the case that these guys are just more susceptible to viruses?
355
929160
4000
Sind diese Leute einfach anfälliger für Viren?
15:33
Could be. And it might have nothing to do with cancer.
356
933160
3000
Vielleicht. Es könnte nichts mit Krebs zu tun haben.
15:36
But now it's a door.
357
936160
1000
Aber es ist eine Tür.
15:37
We have a strong association between the presence of this virus
358
937160
3000
Es besteht eine starke Assoziationen zwischen dem Vorhandensein dieses Virus
15:40
and a genetic mutation that's been linked to cancer.
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940160
3000
und einer genetischen Mutation mit Verbindung zu Krebs.
15:43
That's where we're at.
360
943160
1000
Das ist der Stand der Dinge.
15:44
So, it opens up more questions than it answers, I'm afraid,
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944160
4000
Leider stellen sich mehr Fragen als beantwortet werden.
15:48
but that's what, you know, science is really good at.
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948160
2000
Aber genau darin ist Wissenschaft wirklich gut.
15:50
This was all done by folks in the lab --
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950160
2000
Das alles stammt von Leuten im Labor;
15:52
I cannot take credit for most of this.
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952160
1000
das Meiste ist nicht mein Verdienst.
15:53
This is a collaboration between myself and Don.
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953160
1000
Es ist eine Zusammenarbeit zwischen Don und mir.
15:54
This is the guy who started the project in my lab,
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954160
3000
Dieser Kerl hat in meinem Labor mit dem Projekt angefangen;
15:57
and this is the guy who's been doing prostate stuff.
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957160
2000
der da hat die ganze Prostatageschichte gemacht.
15:59
Thank you very much. (Applause)
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959160
3000
Vielen Dank.
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