Math can help uncover cancer's secrets | Irina Kareva

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TED


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Übersetzung: Markus Schley Lektorat: P Hakenberg
00:12
I am a translator.
0
12549
1243
Ich bin Übersetzerin.
00:14
I translate from biology into mathematics
1
14514
3191
Ich übersetze vom Biologischen ins Mathematische
00:17
and vice versa.
2
17729
1150
und zurück.
00:19
I write mathematical models
3
19588
1790
Ich schreibe mathematische Modelle,
00:21
which, in my case, are systems of differential equations,
4
21402
2847
in meinem Fall sind das Differentialgleichungssysteme,
00:24
to describe biological mechanisms,
5
24273
1947
um biologische Mechanismen, wie z.B. das Zellwachstum, zu beschreiben.
00:26
such as cell growth.
6
26244
1158
00:28
Essentially, it works like this.
7
28122
1848
Im Wesentlichen funktioniert das so:
00:30
First, I identify the key elements
8
30573
2469
Zuerst bestimme ich die Kernelemente,
00:33
that I believe may be driving behavior over time
9
33066
2777
die vermutlich das Verhalten eines Mechanismus
00:35
of a particular mechanism.
10
35867
1539
im weiteren Verlauf steuern werden.
00:38
Then, I formulate assumptions
11
38230
1891
Dann formuliere ich Annahmen
00:40
about how these elements interact with each other
12
40145
2886
darüber, wie die Elemente untereinander
00:43
and with their environment.
13
43055
1337
und mit ihrer Umgebung wechselwirken.
00:44
It may look something like this.
14
44916
1772
Das könnte ungefähr so aussehen.
00:46
Then, I translate these assumptions into equations,
15
46712
3317
Dann übersetze ich die Annahmen in Gleichungen,
00:50
which may look something like this.
16
50610
1824
was ungefähr so aussehen könnte.
00:53
Finally, I analyze my equations
17
53434
1890
Zuletzt analysiere ich die Gleichungen
00:55
and translate the results back into the language of biology.
18
55348
3101
und übersetze die Ergebnisse zurück in die Sprache der Biologie.
01:00
A key aspect of mathematical modeling
19
60156
2420
Ein Kernaspekt mathematischer Modelle ist,
01:02
is that we, as modelers, do not think about what things are;
20
62600
3908
dass wir als Modellbauer nicht darüber nachdenken, wie etwas beschaffen ist,
01:06
we think about what they do.
21
66532
1855
sondern darüber, was es tut.
01:08
We think about relationships between individuals,
22
68411
2489
Wir denken über Beziehungen zwischen Individuen nach,
01:10
whether they be cells, animals or people,
23
70924
2886
seien es nun Zellen, Tiere oder Personen,
01:13
and how they interact with each other and with their environment.
24
73834
3048
und darüber, wie sie untereinander und mit der Umgebung interagieren.
01:17
Let me give you an example.
25
77639
1340
Hier ein Beispiel.
01:19
What do foxes and immune cells have in common?
26
79719
3803
Was haben Füchse und Immunzellen gemeinsam?
01:24
They're both predators,
27
84793
1459
Beide sind Räuber,
01:26
except foxes feed on rabbits,
28
86744
2723
nur dass Füchse Hasen fressen
01:29
and immune cells feed on invaders, such as cancer cells.
29
89491
3330
und Immunzellen Fremdkörper, wie zum Beispiel Krebszellen.
01:33
But from a mathematical point of view,
30
93273
2345
Doch mathematisch betrachtet
01:35
a qualitatively same system of predator-prey type equations
31
95642
4156
wird ein und dasselbe Gleichungssystem für Räuber-Beute-Beziehungen
01:39
will describe interactions between foxes and rabbits
32
99822
3245
Wechselwirkungen zwischen Füchsen und Hasen ebenso erklären
01:43
and cancer and immune cells.
33
103091
1774
wie zwischen Krebs- und Immunzellen.
01:45
Predator-prey type systems have been studied extensively
34
105609
2708
Räuber-Beute Beziehungen wurden in der Fachliteratur ausgiebig erforscht.
01:48
in scientific literature,
35
108341
1269
01:49
describing interactions of two populations,
36
109634
2378
Sie beschreiben Interaktionen zweier Populationen,
01:52
where survival of one depends on consuming the other.
37
112036
2775
wobei die eine überlebt, indem sie die andere frisst.
01:55
And these same equations provide a framework
38
115485
2620
Dieselben Gleichungen liefern ein Bezugssystem
01:58
for understanding cancer-immune interactions,
39
118129
2311
um Krebs-Immunzell-Interaktionen zu verstehen,
02:00
where cancer is the prey,
40
120464
1841
wobei der Krebs die Beute
02:02
and the immune system is the predator.
41
122329
2372
und das Immunsystem den Räuber darstellt.
02:04
And the prey employs all sorts of tricks to prevent the predator from killing it,
42
124725
4032
Die Beute setzt allerlei Tricks ein, um nicht vom Räuber getötet zu werden,
02:08
ranging from camouflaging itself
43
128781
1820
mal tarnt sie sich selbst,
02:10
to stealing the predator's food.
44
130625
1839
mal stiehlt sie dem Räuber die Nahrung.
02:13
This can have some very interesting implications.
45
133352
2562
Daraus lassen sich sehr interessante Schlüsse ziehen.
02:15
For example, despite enormous successes in the field of immunotherapy,
46
135938
4822
Zum Beispiel: Trotz enormer Erfolge auf dem Gebiet der Immuntherapie
02:20
there still remains somewhat limited efficacy
47
140784
2461
ist ihre Wirksamkeit bei soliden Tumoren immer noch recht beschränkt.
02:23
when it comes solid tumors.
48
143269
1542
02:25
But if you think about it ecologically,
49
145423
2559
Aber wenn man es ökologisch betrachtet,
02:28
both cancer and immune cells --
50
148006
2090
brauchen Krebs- und Immunzellen --
02:30
the prey and the predator --
51
150120
1600
der Räuber und die Beute --
02:31
require nutrients such as glucose to survive.
52
151744
3031
Nährstoffe wie Glukose zum Überleben.
02:35
If cancer cells outcompete the immune cells for shared nutrients
53
155358
4789
Wenn die Krebszellen den Immunzellen deren Nahrungsgrundlage gänzlich entziehen,
02:40
in the tumor microenvironment,
54
160171
1793
innerhalb des Tumormikromilieus,
02:41
then the immune cells will physically not be able to do their job.
55
161988
3414
dann sind die Immunzellen physisch nicht in der Lage zu arbeiten.
02:46
This predator-prey-shared resource type model
56
166291
2868
Das Modell der Ressourcenteilung zwischen Räuber und Beute
02:49
is something I've worked on in my own research.
57
169183
2297
war bislang Gegenstand meiner eigenen Forschung.
02:51
And it was recently shown experimentally
58
171504
2724
Kürzlich wurde experimentell gezeigt, dass die Wiederherstellung
02:54
that restoring the metabolic balance in the tumor microenvironment --
59
174252
4054
des Stoffwechselgleichgewichts im Tumormikromilieu --
02:58
that is, making sure immune cells get their food --
60
178330
3531
wenn man also den Immunzellen genug Nahrung verschafft --
03:01
can give them, the predators, back their edge in fighting cancer, the prey.
61
181885
5245
man ihnen, den Räubern,
beim Kampf gegen den Krebs, der Beute, wieder einen Vorteil verschafft.
03:08
This means that if you abstract a bit,
62
188440
2339
Das heißt, wenn man das etwas abstrahiert,
03:10
you can think about cancer itself as an ecosystem,
63
190803
2955
kann man sich Krebs als Ökosystem vorstellen.
03:13
where heterogeneous populations of cells compete and cooperate
64
193782
4287
Hier kooperieren und konkurrieren verschiedene Zellpopulationen miteinander
um Lebensraum und Nahrung,
03:18
for space and nutrients,
65
198093
2017
03:20
interact with predators -- the immune system --
66
200134
2672
interagieren mit Räubern, -- dem Immunsystem --
03:22
migrate -- metastases --
67
202830
2241
migrieren, -- also metastasieren --
03:25
all within the ecosystem of the human body.
68
205095
2467
alles im Ökosystem des menschlichen Körpers.
03:28
And what do we know about most ecosystems from conservation biology?
69
208221
3869
Und was wissen wir über Ökosysteme aus der Naturschutzbiologie?
03:32
That one of the best ways to extinguish species
70
212643
2852
Wenn man eine Spezies verlässlich ausrotten will,
03:35
is not to target them directly
71
215519
1952
greift man nicht sie direkt,
03:37
but to target their environment.
72
217495
2439
sondern ihren Lebensraum an.
03:40
And so, once we have identified the key components
73
220880
3070
Sobald wir also die Schlüsselkomponenten
03:43
of the tumor environment,
74
223974
1644
des Tumormilieus bestimmt haben,
03:45
we can propose hypotheses
75
225642
1948
können wir Hypothesen aufstellen
03:47
and simulate scenarios and therapeutic interventions
76
227614
3294
und Szenarien sowie therapeutische Maßnahmen simulieren,
03:50
all in a completely safe and affordable way
77
230932
3425
und das alles vollkommen risikofrei und kostengünstig.
03:54
and target different components of the microenvironment
78
234381
3369
Wir können verschiedene Komponenten des Mikromilieus anvisieren
03:57
in such a way as to kill the cancer without harming the host,
79
237774
3996
indem wir den Krebs eliminieren, ohne dem Wirt zu schaden,
04:01
such as me or you.
80
241794
1570
also Ihnen oder mir.
04:05
And so while the immediate goal of my research
81
245029
3002
Und wenngleich es das unmittelbare Ziel meiner Forschung ist,
04:08
is to advance research and innovation
82
248055
2266
Forschung und Innovation voranzubringen,
04:10
and to reduce its cost,
83
250345
1896
sowie deren Kosten zu reduzieren,
04:12
the real intent, of course, is to save lives.
84
252265
2517
ist ihr eigentlicher Zweck natürlich, Leben zu retten.
04:15
And that's what I try to do
85
255278
1771
Und das versuche ich zu erreichen,
04:17
through mathematical modeling applied to biology,
86
257073
2747
durch mathematische Modelle, angewandt auf die Biologie,
04:19
and in particular, to the development of drugs.
87
259844
2471
und insbesondere auf die Entwicklung von Pharmaka.
04:22
It's a field that until relatively recently has remained somewhat marginal,
88
262895
4056
Es ist ein Bereich, der bis vor kurzem nur am Rande wahrgenommen wurde,
04:26
but it has matured.
89
266975
1452
aber er hat sich gemausert.
04:28
And there are now very well-developed mathematical methods,
90
268451
3149
Und nun stehen uns sehr gut ausgereifte mathematische Methoden,
04:31
a lot of preprogrammed tools,
91
271624
1899
viele vorgefertigte Programme,
04:33
including free ones,
92
273547
1496
auch freie,
04:35
and an ever-increasing amount of computational power available to us.
93
275067
4047
sowie eine ständig wachsende Rechnerleistung zur Verfügung.
04:40
The power and beauty of mathematical modeling
94
280718
3399
Das Potential und die Eleganz mathematischer Modelle
04:44
lies in the fact that it makes you formalize,
95
284141
2641
liegt in der sehr strikten Notwendigkeit
04:46
in a very rigorous way,
96
286806
2087
zur Formalisierung dessen,
04:48
what we think we know.
97
288917
1465
was wir zu wissen glauben.
04:50
We make assumptions,
98
290904
1444
Wir stellen Annahmen auf,
04:52
translate them into equations,
99
292372
1568
übersetzen sie in Gleichungen,
04:53
run simulations,
100
293964
1311
führen Simulationen durch,
04:55
all to answer the question:
101
295299
1773
nur um die Frage zu beantworten:
04:57
In a world where my assumptions are true,
102
297096
2246
In einer Welt, in der meine Annahmen wahr sind,
04:59
what do I expect to see?
103
299366
1570
welches Ergebnis erwarte ich?
05:01
It's a pretty simple conceptual framework.
104
301890
2086
Es ist ein ziemlich einfaches Konzept.
05:04
It's all about asking the right questions.
105
304000
2226
Es geht nur um die richtige Fragestellung.
05:06
But it can unleash numerous opportunities for testing biological hypotheses.
106
306603
4095
Doch es eröffnet zahlreiche Möglichkeiten zum Testen biologischer Hypothesen.
05:11
If our predictions match our observations,
107
311696
2600
Wenn die Beobachtungen unseren Voraussagen entsprechen,
05:14
great! -- we got it right, so we can make further predictions
108
314320
3027
super! -- dann lagen wir richtig und machen weitere Voraussagen
05:17
by changing this or that aspect of the model.
109
317371
2560
durch Änderungen am Modell hier und da.
05:20
If, however, our predictions do not match our observations,
110
320733
3700
Wenn jedoch unsere Vorhersagen nicht mit den Beobachtungen übereinstimmen,
05:24
that means that some of our assumptions are wrong,
111
324457
2585
waren einige unserer Annahmen falsch,
05:27
and so our understanding of the key mechanisms
112
327066
2433
und unser Verständnis der Schlüsselmechanismen
05:29
of underlying biology
113
329523
1439
der zugrunde liegenden Biologie ist noch unvollständig.
05:30
is still incomplete.
114
330986
1270
05:32
Luckily, since this is a model,
115
332829
2362
Da es ja glücklicherweise ein Modell ist,
05:35
we control all the assumptions.
116
335215
1889
kontrollieren wir alle Annahmen.
05:37
So we can go through them, one by one,
117
337128
2140
Wir gehen also alle nacheinander durch,
05:39
identifying which one or ones are causing the discrepancy.
118
339292
3829
und ermitteln, welche die Unstimmigkeit verursacht oder verursachen.
05:43
And then we can fill this newly identified gap in knowledge
119
343637
3356
Und dann können wir diese neu identifizierte Wissenslücke
durch experimentelle und theoretische Herangehensweisen füllen.
05:47
using both experimental and theoretical approaches.
120
347017
2715
05:50
Of course, any ecosystem is extremely complex,
121
350699
2821
Jedes Ökosystem ist extrem komplex,
05:53
and trying to describe all the moving parts is not only very difficult,
122
353544
3843
und der Versuch, alle Variablen zu beschreiben, ist nicht nur schwierig,
05:57
but also not very informative.
123
357411
1662
sondern sagt auch wenig aus.
05:59
There's also the issue of timescales,
124
359518
2066
Und dann ist da noch das Thema Zeitskalen,
06:01
because some processes take place on a scale of seconds, some minutes,
125
361608
3668
denn einige Prozesse laufen im Bereich von Sekunden, ein paar Minuten,
06:05
some days, months and years.
126
365300
1948
ein paar Tagen, Monaten und Jahren ab.
06:07
It may not always be possible to separate those out experimentally.
127
367272
3199
Es wird nicht immer gelingen, sie im Experiment auseinanderzuhalten.
06:11
And some things happen so quickly or so slowly
128
371143
3384
Andere laufen so schnell oder so langsam ab,
06:14
that you may physically never be able to measure them.
129
374551
2720
dass man sie wohl nie physikalisch wird messen können.
06:17
But as mathematicians,
130
377295
2288
Aber als Mathematiker
06:19
we have the power to zoom in on any subsystem in any timescale
131
379607
5645
haben wir die Macht, in jedes Subsystem auf jeder Zeitskala hineinzuzoomen
06:25
and simulate effects of interventions
132
385276
2124
und die Folgen eines Eingriffs zu simulieren,
06:27
that take place in any timescale.
133
387424
2701
in jedem beliebigen Zeitraum.
06:31
Of course, this isn't the work of a modeler alone.
134
391942
2934
Dies ist natürlich nicht nur die Arbeit des Modellbauers.
06:34
It has to happen in close collaboration with biologists.
135
394900
3289
Es muss in enger Zusammenarbeit mit Biologen passieren.
06:38
And it does demand some capacity of translation
136
398213
3004
Und es verlangt einiges an Übersetzungsgeschick
06:41
on both sides.
137
401241
1204
auf beiden Seiten.
06:43
But starting with a theoretical formulation of a problem
138
403550
3788
Doch wenn man ein Problem zuerst theoretisch formuliert,
06:47
can unleash numerous opportunities for testing hypotheses
139
407362
3497
eröffnet dies zahlreiche Möglichkeiten, Hypothesen zu testen,
06:50
and simulating scenarios and therapeutic interventions,
140
410883
3239
und um Szenarien und therapeutische Maßnahmen zu simulieren,
06:54
all in a completely safe way.
141
414146
2070
alles vollkommen risikofrei.
06:56
It can identify gaps in knowledge and logical inconsistencies
142
416977
5175
Es kann dabei helfen, Wissenslücken und logische Unstimmigkeiten zu erkennen
07:02
and can help guide us as to where we should keep looking
143
422176
2839
und es kann anzeigen, wo man weiterforschen sollte
07:05
and where there may be a dead end.
144
425039
1895
und wo eine Sackgasse sein könnte.
07:07
In other words:
145
427632
1247
Mit anderen Worten:
07:08
mathematical modeling can help us answer questions
146
428903
3494
Mathematische Modelle helfen Antworten auf Fragen zu finden,
07:12
that directly affect people's health --
147
432421
2388
die unmittelbar die Gesundheit betreffen --
07:15
that affect each person's health, actually --
148
435942
2704
die Gesundheit jedes einzelnen, genauer gesagt --
07:18
because mathematical modeling will be key
149
438670
2676
denn mathematische Modelle werden eine treibende Kraft
07:21
to propelling personalized medicine.
150
441370
1834
für die personalisierte Medizin sein.
07:24
And it all comes down to asking the right question
151
444112
3067
Und alles läuft nur darauf hinaus, die richtige Frage zu stellen
07:27
and translating it to the right equation ...
152
447711
2075
und in die richtige Gleichung zu übersetzen ...
07:30
and back.
153
450670
1150
und zurück.
07:32
Thank you.
154
452533
1151
Vielen Dank.
07:33
(Applause)
155
453708
3299
(Applaus)
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