Joe DeRisi: Hunting the next killer virus

El chip ViroScan de Joe DeRisi resuelve misterios médicos

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2009-01-30 ・ TED


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El chip ViroScan de Joe DeRisi resuelve misterios médicos

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Traductor: Alexander Hristov Revisor: Alexis Jacobs
00:12
How can we investigate
0
12160
3000
¿Cómo podemos hacer, cómo podemos investigar
00:15
this flora of viruses that surround us, and aid medicine?
1
15160
5000
la flora de virus que nos rodean, y ayudar a la ciencia médica?
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How can we turn our cumulative knowledge of virology
2
20160
4000
¿Cómo podemos convertir nuestro conocimiento acumulado sobre la virología
00:24
into a simple, hand-held, single diagnostic assay?
3
24160
4000
en un ensayo químico para el diagnóstico sencillo, único y manejable?
00:28
I want to turn everything we know right now about detecting viruses
4
28160
3000
Quiero convertir todo lo que sabemos ahora mismo sobre la detección de virus
00:31
and the spectrum of viruses that are out there
5
31160
2000
y el espectro de virus que están ahí fuera
00:33
into, let's say, a small chip.
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33160
3000
en, pongamos, un pequeño chip.
00:36
When we started thinking about this project --
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36160
2000
Cuando comenzamos a pensar en este proyecto --
00:38
how we would make a single diagnostic assay
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38160
3000
cómo podríamos hacer un único ensayo químico de diagnóstico
00:41
to screen for all pathogens simultaneously --
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41160
3000
para buscar de forma simultánea todos los patógenos --
00:44
well, there's some problems with this idea.
10
44160
2000
bueno, resultó que había algunos problemas con la idea...
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First of all, viruses are pretty complex,
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46160
4000
Para empezar, los virus son bastante complejos.
00:50
but they're also evolving very fast.
12
50160
4000
Pero además, estan evolucionando con mucha rapidez.
00:54
This is a picornavirus.
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54160
1000
Este es un picornavirus.
00:55
Picornaviruses -- these are things that include
14
55160
2000
Los picornavirus - estos son los virus que incluyen
00:57
the common cold and polio, things like this.
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57160
3000
cosas como el resfriado común y la polio, entre otras.
01:00
You're looking at the outside shell of the virus,
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60160
2000
Esto que vemos aquí es el cápside del virus,
01:02
and the yellow color here are those parts of the virus
17
62160
3000
y el color amarillo aquí indica aquellas partes del virus
01:05
that are evolving very, very fast,
18
65160
2000
que evolucionan con mucha, mucha rapidez.
01:07
and the blue parts are not evolving very fast.
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67160
2000
y las partes azules en cambio no evolucionan tan rápidamente.
01:09
When people think about making pan-viral detection reagents,
20
69160
3000
Cuando la gente piensa en hacer reactivos de detección pan-virales
01:12
usually it's the fast-evolving problem that's an issue,
21
72160
4000
habitualmente el problema está en las partes que evolucionan rápidamente.
01:16
because how can we detect things if they're always changing?
22
76160
2000
Porque...¿cómo podemos detectar cosas si están cambiando continuamente?
01:18
But evolution is a balance:
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78160
2000
Pero la evolución es un equilibrio
01:20
where you have fast change, you also have ultra-conservation --
24
80160
4000
donde tienes cambios muy rápidos, también tienes ultra conservación --
01:24
things that almost never change.
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84160
2000
cosas que casi nunca cambian.
01:26
And so we looked into this a little more carefully,
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86160
3000
Así que decidimos mirar en esto un poco más cuidadosamente
01:29
and I'm going to show you data now.
27
89160
1000
y os voy a mostrar ahora unos datos...
01:30
This is just some stuff you can do on the computer from the desktop.
28
90160
3000
Esto son simplemente cosas que se pueden hacer con un ordenador de escritorio
01:33
I took a bunch of these small picornaviruses,
29
93160
2000
Cogí un puñado de estos pequeños picornavirus
01:35
like the common cold, like polio and so on,
30
95160
2000
como el resfriado común, la polio, etc.,
01:37
and I just broke them down into small segments.
31
97160
4000
y los partí en pequeños segmentos
01:41
And so took this first example, which is called coxsackievirus,
32
101160
3000
así que cogí este primer ejemplo, que se llama Coxsackievirus,
01:44
and just break it into small windows.
33
104160
2000
lo parto en pequeñas ventanas
01:46
And I'm coloring these small windows blue
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106160
2000
y coloreo estas pequeñas ventanas en azul
01:48
if another virus shares an identical sequence in its genome
35
108160
5000
si algún otro virus comparte una secuencia genética idéntica
01:53
to that virus.
36
113160
1000
al primer virus.
01:54
These sequences right up here --
37
114160
2000
Estas secuencias aquí arriba --
01:56
which don't even code for protein, by the way --
38
116160
2000
que, por cierto, ni siquiera codifican proteínas --
01:58
are almost absolutely identical across all of these,
39
118160
3000
son casi completamente idénticas en todos estos
02:01
so I could use this sequence as a marker
40
121160
4000
de forma que podía usar esta secuencia como marcador
02:05
to detect a wide spectrum of viruses,
41
125160
2000
para detectar un amplio conjunto de virus
02:07
without having to make something individual.
42
127160
3000
sin tener que hacer algo individual.
02:10
Now, over here there's great diversity:
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130160
2000
Aquí en cambio hay mucha diversidad,
02:12
that's where things are evolving fast.
44
132160
2000
aquí es donde las cosas evolucionan con rapidez.
02:14
Down here you can see slower evolution: less diversity.
45
134160
4000
Más abajo aquí podéis ver una evolución más lenta : menos diversidad.
02:18
Now, by the time we get out here to, let's say,
46
138160
2000
Para cuando hayamos llegado a, pongamos por ejemplo,
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acute bee paralysis virus --
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140160
2000
el virus de la parálisis aguda de las abejas
02:22
probably a bad one to have if you're a bee ---
48
142160
2000
(probablemente un mal virus si uno es una abeja)
02:24
this virus shares almost no similarity to coxsackievirus,
49
144160
5000
este virus practicametne no guarda similitud con el Coxsackievirus,
02:29
but I can guarantee you that the sequences that are most conserved
50
149160
4000
pero puedo garantizaros que las secuencias que están más conservadas
02:33
among these viruses on the right-hand of the screen
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153160
2000
entre estos virus en la parte derecha de la pantalla
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are in identical regions right up here.
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155160
3000
están en idénticas regiones aquí
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And so we can encapsulate these regions of ultra-conservation
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158160
3000
Así que podemos encapsular estas regiones de ultra-conservación
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through evolution -- how these viruses evolved --
54
161160
3000
a través de la evolución - cómo estos virus evolucionaron -
02:44
by just choosing DNA elements or RNA elements
55
164160
3000
seleccionando bien elementos de ADN o ARN
02:47
in these regions to represent on our chip as detection reagents.
56
167160
4000
en estas regiones para representar sobre nuestro chip como si fuesen reactivos detectores
02:51
OK, so that's what we did, but how are we going to do that?
57
171160
3000
Así que eso es lo que hicimos, pero ¿cómo conseguirlo?
02:54
Well, for a long time, since I was in graduate school,
58
174160
2000
Bueno, durante mucho tiempo, desde la facultad
02:56
I've been messing around making DNA chips --
59
176160
3000
siempre he estado jugando con chips de ADN.
02:59
that is, printing DNA on glass.
60
179160
2000
es decir, imprimiendo ADN sobre vidrio..
03:01
And that's what you see here:
61
181160
1000
y esto es precisamente lo que veis aquí...
03:02
These little salt spots are just DNA tacked onto glass,
62
182160
3000
Estas pequeñas motas de sal son fragmentos de ADN incrustados en vidrio.
03:05
and so I can put thousands of these on our glass chip
63
185160
3000
de forma que puedo poner miles de estas motas en nuestro chip de vidrio
03:08
and use them as a detection reagent.
64
188160
2000
y usarlas como reactivo de detección.
03:10
We took our chip over to Hewlett-Packard
65
190160
2000
Llevamos nuestro chip a Hewlett-Packard
03:12
and used their atomic force microscope on one of these spots,
66
192160
2000
y usamos su microscopio atómico sobre una de estas motas
03:14
and this is what you see:
67
194160
2000
y esto es lo que se puede ver:
03:16
you can actually see the strands of DNA lying flat on the glass here.
68
196160
3000
se pueden realmente apreciar los filamentos de ADN sobre el vidrio.
03:19
So, what we're doing is just printing DNA on glass --
69
199160
3000
Así que lo que estamos haciendo es simplemente imprimir ADN sobre vidrio -
03:22
little flat things -- and these are going to be markers for pathogens.
70
202160
4000
pequeñas cosas planas - y estas cosas van a ser nuestros marcadores para detectar patógenos
03:26
OK, I make little robots in lab to make these chips,
71
206160
3000
Ok, Yo suelo hacer pequeños robots de laboratorio para fabricar estos chips.
03:29
and I'm really big on disseminating technology.
72
209160
3000
y realmente quiero diseminar la tecnología.
03:32
If you've got enough money to buy just a Camry,
73
212160
3000
Si tenéis suficiente dinero para comprar un Camry,
03:35
you can build one of these too,
74
215160
2000
podéis construir uno de estos.
03:37
and so we put a deep how-to guide on the Web, totally free,
75
217160
4000
Así que publicamos en la Web una guía exhaustiva, totalmente gratuita,
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with basically order-off-the-shelf parts.
76
221160
2000
mediante la cual básicamente con piezas estándar
03:43
You can build a DNA array machine in your garage.
77
223160
3000
podéis construir una máquina de chips ADN en vuestro garaje.
03:46
Here's the section on the all-important emergency stop switch.
78
226160
3000
Esta es la sección sobre el importantísimo botón de parada de emergencia.
03:49
(Laughter)
79
229160
2000
(Risas)
03:51
Every important machine's got to have a big red button.
80
231160
3000
Toda máquina importante debe tener un gran botón rojo.
03:54
But really, it's pretty robust.
81
234160
2000
No, en serio, es bastante robusta.
03:56
You can actually be making DNA chips in your garage
82
236160
3000
Realmente podríais estar fabricando chips de ADN en vuestro garaje.
03:59
and decoding some genetic programs pretty rapidly. It's a lot of fun.
83
239160
4000
y decodificando algunos programas genéticos con bastante rapidez. Es muy divertido.
04:03
(Laughter)
84
243160
1000
(Risas)
04:04
And so what we did -- and this is a really cool project --
85
244160
4000
Y esto es precisamente lo que hicimos - y es un proyecto muy interesante -
04:08
we just started by making a respiratory virus chip.
86
248160
2000
comenzamos simplemente haciendo un chip para los virus respiratorios.
04:10
I talked about that --
87
250160
2000
Por ejemplo, hablé de
04:12
you know, that situation where you go into the clinic
88
252160
2000
la situación en la que uno va a la clínica
04:14
and you don't get diagnosed?
89
254160
2000
y no se le diagnostica.
04:16
Well, we just put basically all the human respiratory viruses
90
256160
2000
Bueno, nosotros básicamente pusimos todos los virus respiratorios humanos
04:18
on one chip, and we threw in herpes virus for good measure --
91
258160
3000
en un único chip, y añadimos el herpes como "extra".
04:21
I mean, why not?
92
261160
1000
¿Y por qué no?
04:22
The first thing you do as a scientist is,
93
262160
2000
Lo primero que uno hace como científico es
04:24
you make sure stuff works.
94
264160
1000
asegurarse de que la cosa funciona.
04:25
And so what we did is, we take tissue culture cells
95
265160
3000
Así que cogimos tejidos cultivados
04:28
and infect them with various viruses,
96
268160
2000
y los infectamos con diferentes virus
04:30
and we take the stuff and fluorescently label the nucleic acid,
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270160
4000
y cogemos y etiquetamos de forma fluorescente el ácido nucléico,
04:34
the genetic material that comes out of these tissue culture cells --
98
274160
3000
el material genético que procede de estas células cultivadas -
04:37
mostly viral stuff -- and stick it on the array to see where it sticks.
99
277160
4000
principalmente viral - y lo pegamos sobre el chip para ver dónde se queda encajado.
04:41
Now, if the DNA sequences match, they'll stick together,
100
281160
2000
Ahora bien, si las secuencias de ADN cuadran, se quedarán pegadas juntas
04:43
and so we can look at spots.
101
283160
2000
y así podemos mirar en determinados sitios.
04:45
And if spots light up, we know there's a certain virus in there.
102
285160
2000
Si estos sitios brillan, sabemos que hay un determinado tipo de virus allí.
04:47
That's what one of these chips really looks like,
103
287160
2000
Este es el aspecto que uno de estos chips tiene realmente.
04:49
and these red spots are, in fact, signals coming from the virus.
104
289160
3000
y todas estas zonas rojas son realmente señales provenientes del virus.
04:52
And each spot represents a different family of virus
105
292160
3000
Y cada zona representa una familia diferente de virus
04:55
or species of virus.
106
295160
1000
o especie de virus.
04:56
And so, that's a hard way to look at things,
107
296160
2000
Pero esto es una forma difícil de analizar las cosas,
04:58
so I'm just going to encode things as a little barcode,
108
298160
2000
de forma que simplemente voy a codificar las cosas en forma de un pequeño código de barras
05:00
grouped by family, so you can see the results in a very intuitive way.
109
300160
4000
agrupados por familia, de forma que se puedan ver los resultados de una forma muy intuitiva.
05:04
What we did is, we took tissue culture cells
110
304160
2000
Lo que hicimos es, coger células cultivadas,
05:06
and infected them with adenovirus,
111
306160
2000
infectarlas con adenovirus
05:08
and you can see this little yellow barcode next to adenovirus.
112
308160
4000
y podéis ver este pequeño código de barras amarillo cerca de adenovirus.
05:12
And, likewise, we infected them with parainfluenza-3 --
113
312160
3000
De la misma forma, las infectamos con parainfluenza-3
05:15
that's a paramyxovirus -- and you see a little barcode here.
114
315160
2000
- esto es un paramyxovirus - y podéis ver el código de barras aquí.
05:17
And then we did respiratory syncytial virus.
115
317160
3000
Y también lo hicimos con el virus sincicial respiratorio
05:20
That's the scourge of daycare centers everywhere --
116
320160
2000
Que es la peste de los centros materno-infantiles en todas partes.
05:22
it's like boogeremia, basically.
117
322160
2000
Es como una epidemia de mocos, realmente
05:24
(Laughter)
118
324160
1000
(Risas)
05:25
You can see that this barcode is the same family,
119
325160
4000
Se puede ver - podéis ver que este código de barras está en la misma familia.
05:29
but it's distinct from parainfluenza-3,
120
329160
2000
pero es distinto de la parainfluenza-3
05:31
which gives you a very bad cold.
121
331160
2000
que te causa un resfriado muy fuerte
05:33
And so we're getting unique signatures, a fingerprint for each virus.
122
333160
3000
Así que estamos obteniendo diferentes firmas - una "huella dactilar" de cada virus
05:36
Polio and rhino: they're in the same family, very close to each other.
123
336160
3000
Polio y Rhino - están en la misma familia, muy próximos el uno al otro
05:39
Rhino's the common cold, and you all know what polio is,
124
339160
2000
El Rhinovirus es la causa del resfriado común, y todos sabéis lo que es la polio
05:41
and you can see that these signatures are distinct.
125
341160
3000
y podéis ver que las firmas son diferentes.
05:44
And Kaposi's sarcoma-associated herpes virus
126
344160
3000
Y el virus del sarcoma de Kaposi
05:47
gives a nice signature down here.
127
347160
2000
da una bonita firma aquí abajo
05:49
And so it is not any one stripe or something
128
349160
2000
De forma que no es una única banda o algo
05:51
that tells me I have a virus of a particular type here;
129
351160
2000
lo que dice que tengo un virus de un tipo particular;
05:53
it's the barcode that in bulk represents the whole thing.
130
353160
4000
es el código de barras en completo el que representa al virus en su totalidad.
05:57
All right, I can see a rhinovirus --
131
357160
2000
Bien, puedo ver un rhinovirus
05:59
and here's the blow-up of the rhinovirus's little barcode --
132
359160
2000
y aquí está el pequeño código de barras del rhinovirus expandido...
06:01
but what about different rhinoviruses?
133
361160
2000
pero, ¿qué pasa con los diferentes rhinovirus?
06:03
How do I know which rhinovirus I have?
134
363160
2000
¿Cómo sé qué tipo de rhinovirus tengo?
06:05
There're 102 known variants of the common cold,
135
365160
3000
Hay 102 variantes conocidas del resfriado común,
06:08
and there're only 102 because people got bored collecting them:
136
368160
3000
y sólo hay 102 porque la gente se aburrió de recolectarlas:
06:11
there are just new ones every year.
137
371160
2000
hay simplemente nuevas todos los años
06:13
And so, here are four different rhinoviruses,
138
373160
2000
Así que, aquí tenemos cuatro rhinovirus diferentes
06:15
and you can see, even with your eye,
139
375160
2000
y como podéis ver, incluso simplemente mirando,
06:17
without any fancy computer pattern-matching
140
377160
2000
sin ninguna clase de software de reconocimiento de patrones
06:19
recognition software algorithms,
141
379160
2000
o algoritmos complejos
06:21
that you can distinguish each one of these barcodes from each other.
142
381160
3000
que los códigos de barras se diferencian entre sí.
06:24
Now, this is kind of a cheap shot,
143
384160
2000
Bueno, esto es probablemente algo fácil de decir
06:26
because I know what the genetic sequence of all these rhinoviruses is,
144
386160
3000
porque yo sé cuál es la secuencia genética de todos estos rhinovirus,
06:29
and I in fact designed the chip
145
389160
1000
y de hecho yo diseñé el chip
06:30
expressly to be able to tell them apart,
146
390160
2000
específicamente para ser capaz de diferenciarlos,
06:32
but what about rhinoviruses that have never seen a genetic sequencer?
147
392160
4000
pero ¿qué pasa con los rhinovirus que nunca han visto un secuenciador genético?
06:36
We don't know what the sequence is; just pull them out of the field.
148
396160
2000
No sabemos cuál es la secuencia: simplemente los recogemos del ambiente.
06:38
So, here are four rhinoviruses
149
398160
2000
Así que - aquí hay cuatro rhinovirus
06:40
we never knew anything about --
150
400160
2000
de los cuales nunca hemos sabido nada anteriormente -
06:42
no one's ever sequenced them -- and you can also see
151
402160
3000
de hecho nunca nadie los había secuenciado previamente; podéis ver
06:45
that you get unique and distinguishable patterns.
152
405160
2000
que se obtienen patrones únicos y diferenciados para cada uno de ellos.
06:47
You can imagine building up some library, whether real or virtual,
153
407160
3000
Os podéis imaginar construyendo una especie de librería - real o virtual
06:50
of fingerprints of essentially every virus.
154
410160
2000
de "huellas dactilares" de todos los virus
06:52
But that's, again, shooting fish in a barrel, you know, right?
155
412160
3000
Pero, de todas formas, eso es pan comido ...
06:55
You have tissue culture cells. There are a ton of viruses.
156
415160
2000
tenemos células cultivadas, hay una multitud de virus.
06:57
What about real people?
157
417160
2000
¿Qué pasa con las personas reales?
06:59
You can't control real people, as you probably know.
158
419160
2000
No se puede controlar a las personas reales, como probablemente sepáis
07:01
You have no idea what someone's going to cough into a cup,
159
421160
4000
No tenéis ni idea de lo que alguien puede echar al estornudar en una taza
07:05
and it's probably really complex, right?
160
425160
3000
y probablemente sea bastante complejo, ¿verdad?
07:08
It could have lots of bacteria, it could have more than one virus,
161
428160
3000
Podría tener muchas bacterias, podría tener más de un virus
07:11
and it certainly has host genetic material.
162
431160
2000
y ciertamente tiene un montón de material genético de la propia persona
07:13
So how do we deal with this?
163
433160
1000
así que .. ¿cómo nos las apañamos con esto?
07:14
And how do we do the positive control here?
164
434160
2000
¿Y cómo ejercemos algún tipo de control positivo aquí?
07:16
Well, it's pretty simple.
165
436160
2000
Bueno, es bastante sencillo
07:18
That's me, getting a nasal lavage.
166
438160
2000
Este soy yo, sufriendo una lavativa nasal.
07:20
And the idea is, let's experimentally inoculate people with virus.
167
440160
5000
La idea es - vamos a inocular a la gente experimentalmente con algunos virus
07:25
This is all IRB-approved, by the way; they got paid.
168
445160
5000
así que - esto todo está aprobado, por cierto, todos ellos cobraron por esto -
07:30
And basically we experimentally inoculate people
169
450160
3000
así que básicamente inoculamos experimentalmente a gente
07:33
with the common cold virus.
170
453160
1000
con el virus del resfriado común
07:34
Or, even better, let's just take people
171
454160
2000
o incluso mejor, cojamos gente
07:36
right out of the emergency room --
172
456160
1000
directamente de las urgencias
07:37
undefined, community-acquired respiratory tract infections.
173
457160
4000
con infecciones indefinidas del tracto respiratorio.
07:41
You have no idea what walks in through the door.
174
461160
2000
No tenemos ni idea de lo que entra por la puerta.
07:43
So, let's start off with the positive control first,
175
463160
3000
De forma que comencemos primero con un control positivo -
07:46
where we know the person was healthy.
176
466160
2000
donde conocemos que la persona estaba sana
07:48
They got a shot of virus up the nose,
177
468160
2000
Inoculamos a la persona a través de la nariz con el virus
07:50
let's see what happens.
178
470160
1000
y veamos qué pasa.
07:51
Day zero: nothing happening.
179
471160
2000
En el día cero : nada especial
07:53
They're healthy; they're clean -- it's amazing.
180
473160
2000
Están sanos, están limpios - es increíble.
07:55
Actually, we thought the nasal tract might be full of viruses
181
475160
2000
nosotros realmente pensábamos que el tracto nasal estaría lleno de virus
07:57
even when you're walking around healthy.
182
477160
1000
incluso cuando uno está sano.
07:58
It's pretty clean. If you're healthy, you're pretty healthy.
183
478160
2000
Pero está bastante limpio: Si estás sano, estás realmente sano.
08:00
Day two: we get a very robust rhinovirus pattern,
184
480160
4000
Día dos : obtenemos un patrón muy fuerte típico de un rhinovirus
08:04
and it's very similar to what we get in the lab
185
484160
2000
y muy similar a lo que obtuvimos en el laboratorio
08:06
doing our tissue culture experiment.
186
486160
1000
durante nuestro experimento con las células cultivadas.
08:07
So that's great, but again, cheap shot, right?
187
487160
3000
Así que eso está genial, pero fue fácil.
08:10
We put a ton of virus up this guy's nose. So --
188
490160
2000
Metimos una tonelada de virus por la nariz de este chico, así que
08:12
(Laughter)
189
492160
1000
(Risas)
08:13
-- I mean, we wanted it to work. He really had a cold.
190
493160
4000
- quiero decir, queríamos que funcionara.. El realmente tuvo un buen resfriado.
08:17
So, how about the people who walk in off the street?
191
497160
4000
Pero, ¿qué pasa con la gente que viene directamente de la calle?
08:21
Here are two individuals represented by their anonymous ID codes.
192
501160
2000
Aquí tenemos a dos individuos representados por sus códigos de identificación anónimos
08:23
They both have rhinoviruses; we've never seen this pattern in lab.
193
503160
4000
Ambos tienen rhinovirus; nunca hemos visto este patrón en el laboratorio.
08:27
We sequenced part of their viruses;
194
507160
2000
Hemos secuenciado parte de su virus;
08:29
they're new rhinoviruses no one's actually even seen.
195
509160
3000
son rhinovirus nuevos que nunca nadie ha visto anteriormente.
08:32
Remember, our evolutionary-conserved sequences
196
512160
2000
Recordemos que nuestras secuencias estables evolutivamente
08:34
we're using on this array allow us to detect
197
514160
2000
son las que estamos utilizando en este chip para detectar
08:36
even novel or uncharacterized viruses,
198
516160
2000
incluso virus nuevos o no caracterizados
08:38
because we pick what is conserved throughout evolution.
199
518160
4000
porque nos fijamos en aquello que se conserva a través de su evolución.
08:42
Here's another guy. You can play the diagnosis game yourself here.
200
522160
3000
Aquí tenemos a otra persona. Vosotros mismos podéis jugar al juego del diagnóstico.
08:45
These different blocks represent
201
525160
2000
Cada uno de estos bloques diferentes representan
08:47
the different viruses in this paramyxovirus family,
202
527160
2000
diferentes virus de la familia de los paramyxovirus
08:49
so you can kind of go down the blocks
203
529160
1000
de forma que podemos ir a lo largo de la lista
08:50
and see where the signal is.
204
530160
2000
y ver dónde está la señal.
08:52
Well, doesn't have canine distemper; that's probably good.
205
532160
3000
Bien, no tiene moquillo canino, lo cual probablemente sea bueno
08:55
(Laughter)
206
535160
2000
(Risas)
08:57
But by the time you get to block nine,
207
537160
2000
para cuando hayamos llegado al bloque nuevo
08:59
you see that respiratory syncytial virus.
208
539160
2000
veremos que tiene un virus sincicial respiratorio
09:01
Maybe they have kids. And then you can see, also,
209
541160
3000
A lo mejor tienen hijos. Y podemos ver también
09:04
the family member that's related: RSVB is showing up here.
210
544160
2000
el miembro de la familia que está relacionado. El RSVB (Virus Sincicial Respiratorio B) aparece aquí también...
09:06
So, that's great.
211
546160
1000
Esto está muy bien.
09:07
Here's another individual, sampled on two separate days --
212
547160
3000
Aquí tenemos a otra persona, con muestras tomadas en dos días diferentes
09:10
repeat visits to the clinic.
213
550160
2000
en visitas diferentes a la clínica
09:12
This individual has parainfluenza-1,
214
552160
3000
Esta persona tiene virus paragripal 1
09:15
and you can see that there's a little stripe over here
215
555160
2000
y podéis ver que hay una pequeña banda aquí
09:17
for Sendai virus: that's mouse parainfluenza.
216
557160
3000
para el virus Sendai - este es el virus Sendai - el virus paragripal de los ratones
09:20
The genetic relationships are very close there. That's a lot of fun.
217
560160
4000
sus relaciones genéticas son muy próximas. Esto es verdaderamente divertido.
09:24
So, we built out the chip.
218
564160
1000
Así que, construimos el chip.
09:25
We made a chip that has every known virus ever discovered on it.
219
565160
4000
Construimos un chip que tiene sobre él todos los virus que han sido descubiertos.
09:29
Why not? Every plant virus, every insect virus, every marine virus.
220
569160
3000
¿Por qué no? Cada virus de planta, cada virus de insecto, cada virus marino.
09:32
Everything that we could get out of GenBank --
221
572160
2000
Todo lo que pudimos extraer de GenBank -
09:34
that is, the national repository of sequences.
222
574160
2000
es decir, el almacén nacional de secuencias.
09:36
Now we're using this chip. And what are we using it for?
223
576160
3000
Y ahora estamos utilizando este chip. ¿Para qué lo utilizamos?
09:39
Well, first of all, when you have a big chip like this,
224
579160
2000
Bueno, en primer lugar, cuando tenemos un chip tan grande como este
09:41
you need a little bit more informatics,
225
581160
2000
necesitamos un poco más de informática,
09:43
so we designed the system to do automatic diagnosis.
226
583160
2000
así que diseñamos al sistema para hacer diagnósticos automáticos.
09:45
And the idea is that we simply have virtual patterns,
227
585160
3000
La idea es - simplemente tenemos patrones virtuales -
09:48
because we're never going to get samples of every virus --
228
588160
2000
porque nunca vamos a ser capaces de obtener muestras de cada virus;
09:50
it would be virtually impossible. But we can get virtual patterns,
229
590160
3000
sería virtualmente imposible. Pero podemos obtener patrones virtuales
09:53
and compare them to our observed result --
230
593160
2000
y compararlos con el resultado observado,
09:55
which is a very complex mixture -- and come up with some sort of score
231
595160
4000
que es una mezcla muy compleja, y llegar a un cierto tipo de "puntuación"
09:59
of how likely it is this is a rhinovirus or something.
232
599160
3000
sobre cómo de probable es que se trate de un rinovirus o algo similar.
10:02
And this is what this looks like.
233
602160
2000
Y este es el aspecto que tiene.
10:04
If, for example, you used a cell culture
234
604160
2000
Por ejemplo, si hemos utilizado un cultivo de células
10:06
that's chronically infected with papilloma,
235
606160
2000
con una infección crónica de papiloma
10:08
you get a little computer readout here,
236
608160
2000
se obtiene una pequeña lectura computerizada
10:10
and our algorithm says it's probably papilloma type 18.
237
610160
4000
y nuestro algoritmo indica que probablemente se trate de papiloma del tipo 18.
10:14
And that is, in fact, what these particular cell cultures
238
614160
2000
Y, de hecho, esto es precisamente el tipo de papiloma con el cual este cultivo en particular
10:16
are chronically infected with.
239
616160
2000
estaba crónicamente infectado.
10:18
So let's do something a little bit harder.
240
618160
2000
Así que vamos a hacer algo un poco más difícil.
10:20
We put the beeper in the clinic.
241
620160
1000
Vamos a colocar nuestro sistema en la clínica.
10:21
When somebody shows up, and the hospital doesn't know what to do
242
621160
3000
De forma que cuando alguien aparece y el hospital no sabe lo que hacer
10:24
because they can't diagnose it, they call us.
243
624160
2000
porque no pueden diagnosticarlo, nos pueden llamar.
10:26
That's the idea, and we're setting this up in the Bay Area.
244
626160
2000
Esa es la idea, y estamos implantándola en el Área de la Bahía de San Francisco.
10:28
And so, this case report happened three weeks ago.
245
628160
2000
Por ejemplo, este caso ocurrió hace tres semanas.
10:30
We have a 28-year-old healthy woman, no travel history,
246
630160
3000
Tenemos una mujer de 28 años, sana, sin historial de viajes
10:33
[unclear], doesn't smoke, doesn't drink.
247
633160
3000
no fuma, no bebe
10:36
10-day history of fevers, night sweats, bloody sputum --
248
636160
4000
una historia de fiebres durante 10 días, sudores nocturnos, expectoración con sangre
10:40
she's coughing up blood -- muscle pain.
249
640160
2000
está literalmente tosiendo sangre - dolores musculares.
10:42
She went to the clinic, and they gave her antibiotics
250
642160
4000
Fue a la clínica y le dieron antibióticos. Bien,
10:46
and then sent her home.
251
646160
1000
y la mandaron a casa.
10:47
She came back after ten days of fever, right? Still has the fever,
252
647160
4000
Volvió diez días más tarde, todavía con fiebre
10:51
and she's hypoxic -- she doesn't have much oxygen in her lungs.
253
651160
3000
y además hipóxica - no tiene mucho oxígeno en sus pulmones.
10:54
They did a CT scan.
254
654160
1000
Le hicieron una tomografía
10:55
A normal lung is all sort of dark and black here.
255
655160
4000
Un pulmón normal es generalmente negro y oscuro
10:59
All this white stuff -- it's not good.
256
659160
2000
y todas estas cosas blancas - no son buena señal.
11:01
This sort of tree and bud formation indicates there's inflammation;
257
661160
3000
Este tipo de formación semejante a un árbol indica que hay inflamación
11:04
there's likely to be infection.
258
664160
2000
que es probablemente una infección.
11:06
OK. So, the patient was treated then
259
666160
3000
OK, así que al paciente se le administra entonces
11:09
with a third-generation cephalosporin antibiotic and doxycycline,
260
669160
4000
un antibiótico de tercera generación basado en la cefalosporina, y doxiciclina
11:13
and on day three, it didn't help: she had progressed to acute failure.
261
673160
4000
pero no ayudó. Al tercer día, la paciente llegó al fallo respiratorio agudo.
11:17
They had to intubate her, so they put a tube down her throat
262
677160
3000
Tuvo que ser intubada, así que le pusieron un tubo en la garganta
11:20
and they began to mechanically ventilate her.
263
680160
1000
y comenzaron a ventilarla mecánicamente.
11:21
She could no longer breathe for herself.
264
681160
2000
Ya no era capaz de respirar por sí misma.
11:23
What to do next? Don't know.
265
683160
2000
¿Qué hacer a continuación? Ni idea.
11:25
Switch antibiotics: so they switched to another antibiotic,
266
685160
3000
Cambiar de antibióticos, así que le administraron otro antibiótico,
11:28
Tamiflu.
267
688160
2000
así como Tamiflu, aunque
11:30
It's not clear why they thought she had the flu,
268
690160
2000
no está claro por qué pensaban que ella tenía la gripe,
11:32
but they switched to Tamiflu.
269
692160
2000
pero el caso es que cambiaron a Tamiflu.
11:34
And on day six, they basically threw in the towel.
270
694160
2000
Y al sexto día, básicamente tiraron la toalla.
11:36
You do an open lung biopsy when you've got no other options.
271
696160
4000
Se hace una biopsia a pulmón abierto cuando ya no quedan más opciones.
11:40
There's an eight percent mortality rate with just doing this procedure,
272
700160
2000
Hay un índice de mortandad del 8% simplemente por hacer este procedimiento.
11:42
and so basically -- and what do they learn from it?
273
702160
3000
así que básicamente - ¿qué obtuvieron de la biopsia?
11:45
You're looking at her open lung biopsy.
274
705160
2000
Aquí podéis ver el resultado de su biopsia.
11:47
And I'm no pathologist, but you can't tell much from this.
275
707160
2000
Yo no soy ningún patólogo, pero no se puede decir mucho a partir de este resultado.
11:49
All you can tell is, there's a lot of swelling: bronchiolitis.
276
709160
3000
Lo único que se puede decir, es que hay mucha inflamación - bronquiolitis
11:52
It was "unrevealing": that's the pathologist's report.
277
712160
3000
Resultado indeterminado, este fue el informe del patólogo.
11:55
And so, what did they test her for?
278
715160
3000
Así que, ¿qué tests le hicieron?
11:58
They have their own tests, of course,
279
718160
1000
Ellos tenían sus propias pruebas, por supuesto
11:59
and so they tested her for over 70 different assays,
280
719160
3000
así que probaron más de 70 ensayos diferentes½
12:02
for every sort of bacteria and fungus and viral assay
281
722160
3000
para cada tipo de bacteria, hongo o virus
12:05
you can buy off the shelf:
282
725160
2000
para el que se pudiera comprar un ensayo
12:07
SARS, metapneumovirus, HIV, RSV -- all these.
283
727160
3000
SARS, metapneumovirus, VIH, RSV - todos estos
12:10
Everything came back negative, over 100,000 dollars worth of tests.
284
730160
4000
Todo salió negativo. Más de 100.000 dólares de pruebas.
12:14
I mean, they went to the max for this woman.
285
734160
3000
Quiero decir, ellos realmente lo intentaron todo con esta mujer.
12:17
And basically on hospital day eight, that's when they called us.
286
737160
3000
Y al octavo día, nos llamaron.
12:20
They gave us endotracheal aspirate --
287
740160
2000
Nos dieron un aspirado endotraqueal
12:22
you know, a little fluid from the throat,
288
742160
2000
esto es, el pequeño fluido del interior de la garganta
12:24
from this tube that they got down there -- and they gave us this.
289
744160
2000
a partir de este tubo aquí abajo, y nos lo dieron
12:26
We put it on the chip; what do we see? Well, we saw parainfluenza-4.
290
746160
5000
Lo colocamos sobre el chip y ¿que vemos? - El virus paragripal 4
12:31
Well, what the hell's parainfluenza-4?
291
751160
2000
¿Qué diablos es el virus paragripal 4?
12:33
No one tests for parainfluenza-4. No one cares about it.
292
753160
3000
Nadie nunca hace pruebas para el virus paragripal 4. A nadie le importa.
12:36
In fact, it's not even really sequenced that much.
293
756160
3000
De hecho, ni siquiera está muy secuenciado genéticamente
12:39
There's just a little bit of it sequenced.
294
759160
2000
Hay solo una pequeña parte de él secuenciada.
12:41
There's almost no epidemiology or studies on it.
295
761160
2000
Apenas hay estudios epidemiológicos sobre él.
12:43
No one would even consider it,
296
763160
2000
Nadie nunca lo hubiese considerado,
12:45
because no one had a clue that it could cause respiratory failure.
297
765160
3000
porque nadie sabía que podía causar un fallo respiratorio agudo.
12:48
And why is that? Just lore. There's no data --
298
768160
3000
¿Y por qué? Simplemente folklore. No hay datos -
12:51
no data to support whether it causes severe or mild disease.
299
771160
4000
no hay ningún tipo de datos para decir si causa enfermedades agudas o suaves.
12:55
Clearly, we have a case of a healthy person that's going down.
300
775160
3000
Claramente, tenemos un caso de una persona sana que se está yendo.
12:58
OK, that's one case report.
301
778160
3000
Bien, este es un ejemplo.
13:01
I'm going to tell you one last thing in the last two minutes
302
781160
2000
Os voy a decir una última cosa en estos dos últimos minutos,
13:03
that's unpublished -- it's going to come out tomorrow --
303
783160
3000
algo que todavía no está publicado - aparecerá mañana
13:06
and it's an interesting case of how you might use this chip
304
786160
3000
y es un caso interesante sobre cómo se puede utilizar este chip
13:09
to find something new and open a new door.
305
789160
2000
para encontrar algo nuevo y abrir una nueva puerta.
13:11
Prostate cancer. I don't need to give you many statistics
306
791160
4000
Cáncer de próstata. No necesito daros muchas estadísticas
13:15
about prostate cancer. Most of you already know it:
307
795160
3000
sobre el cáncer de próstata. Muchos de vosotros ya las conocéis:
13:18
third leading cause of cancer deaths in the U.S.
308
798160
2000
es la tercera causa de muerte por cáncer en los EEUU
13:20
Lots of risk factors,
309
800160
2000
Muchos factores de riesgo,
13:22
but there is a genetic predisposition to prostate cancer.
310
802160
4000
pero hay una predisposición genética al cáncer de próstata.
13:26
For maybe about 10 percent of prostate cancer,
311
806160
2000
Para aproximadamente 10% de los casos de cáncer de próstata
13:28
there are folks that are predisposed to it.
312
808160
2000
hay personas que están predispuestas a él.
13:30
And the first gene that was mapped in association studies
313
810160
4000
Y el primer gen que fue mapeado en los estudios
13:34
for this, early-onset prostate cancer, was this gene called RNASEL.
314
814160
4000
para este cáncer de próstata de aparición temprana, fue un gen llamado RNASEL.
13:38
What is that? It's an antiviral defense enzyme.
315
818160
3000
¿Qué es esto? Es una enzima defensiva antiviral.
13:41
So, we're sitting around and thinking,
316
821160
2000
De forma que, estamos sentados aquí pensando :
13:43
"Why would men who have the mutation --
317
823160
2000
¿Por qué hombres que tienen esta mutación,
13:45
a defect in an antiviral defense system -- get prostate cancer?
318
825160
5000
un defecto en una enzima antiviral, desarrollan cáncer de próstata?
13:50
It doesn't make sense -- unless, maybe, there's a virus?"
319
830160
3000
No tiene mucho sentido - salvo que, posiblemente, haya un virus.
13:53
So, we put tumors --- and now we have over 100 tumors -- on our array.
320
833160
6000
Así que pusimos tumores - ahora tenemos más de 100 tumores - en nuestro chip
13:59
And we know who's got defects in RNASEL and who doesn't.
321
839160
3000
Y podemos saber quién tiene defectos en el gen RNASEL y quién no.
14:02
And I'm showing you the signal from the chip here,
322
842160
3000
Y aquí os muestro el señal del chip
14:05
and I'm showing you for the block of retroviral oligos.
323
845160
4000
y aquí tenemos el bloque de los oligos retrovirales
14:09
And what I'm telling you here from the signal, is
324
849160
2000
Y lo que quiero deciros aquí a partir de esta señal es,
14:11
that men who have a mutation in this antiviral defense enzyme,
325
851160
4000
que los hombres que tienen una mutación en su enzima defensiva
14:15
and have a tumor, often have -- 40 percent of the time --
326
855160
4000
y que además tienen un tumor, habitualmente tienen - en el 40% de los casos -
14:19
a signature which reveals a new retrovirus.
327
859160
4000
una señal que revela un nuevo tipo de retrovirus.
14:23
OK, that's pretty wild. What is it?
328
863160
3000
OK, esto es muy prometedor. ¿Qué podemos hacer?
14:26
So, we clone the whole virus.
329
866160
1000
Clonamos el virus completo.
14:27
First of all, I'll tell you that a little automated prediction told us
330
867160
4000
En primer lugar, quiero deciros que una predicción automatizada nos adelantó
14:31
it was very similar to a mouse virus.
331
871160
2000
que es muy similar a un virus de los ratones.
14:33
But that doesn't tell us too much,
332
873160
1000
Pero eso no nos dice realmente mucho,
14:34
so we actually clone the whole thing.
333
874160
2000
así que clonamos todo el virus
14:36
And the viral genome I'm showing you right here?
334
876160
2000
y este es el genoma viral que os muestro aquí.
14:38
It's a classic gamma retrovirus, but it's totally new;
335
878160
3000
Es un genoma clásico de un retrovirus, pero es completamente nuevo:
14:41
no one's ever seen it before.
336
881160
1000
nunca nadie lo ha visto antes.
14:42
Its closest relative is, in fact, from mice,
337
882160
3000
Su pariente más cercano, de hecho, procede de los ratones
14:45
and so we would call this a xenotropic retrovirus,
338
885160
4000
así que este sería un virus xenotrópico
14:49
because it's infecting a species other than mice.
339
889160
3000
porque está infectando a especies distintas de los ratones.
14:52
And this is a little phylogenetic tree
340
892160
2000
Y este es su pequeño árbol filogenético,
14:54
to see how it's related to other viruses.
341
894160
2000
donde podemos ver cómo está relacionado con otros viruses.
14:56
We've done it for many patients now,
342
896160
3000
Y lo hemos hecho para muchos pacientes
14:59
and we can say that they're all independent infections.
343
899160
3000
y podemos decir que son infecciones independientes.
15:02
They all have the same virus,
344
902160
1000
Todos tienen el mismo virus,
15:03
but they're different enough that there's reason to believe
345
903160
3000
pero son suficientemente diferentes, de forma que hay base para pensar
15:06
that they've been independently acquired.
346
906160
2000
que han sido adquiridos de forma independiente.
15:08
Is it really in the tissue? And I'll end up with this: yes.
347
908160
2000
¿Está realmente en los tejidos? Y finalizaré con esto. Sí.
15:10
We take slices of these biopsies of tumor tissue
348
910160
3000
Tomamos porciones de estas biopsias de tejido tumoral
15:13
and use material to actually locate the virus,
349
913160
2000
y utilizamos métodos para localizar realmente el virus,
15:15
and we find cells here with viral particles in them.
350
915160
4000
y encontramos células aquí con partículas virales en ellas.
15:19
These guys really do have this virus.
351
919160
2000
Estos chicos realmente tienen el virus.
15:21
Does this virus cause prostate cancer?
352
921160
2000
¿Causa este virus cáncer de próstata?
15:23
Nothing I'm saying here implies causality. I don't know.
353
923160
4000
No lo sé. Nada de lo que estoy diciendo aquí implica causalidad.
15:27
Is it a link to oncogenesis? I don't know.
354
927160
2000
¿Es un síntoma de oncogénesis? No lo sé.
15:29
Is it the case that these guys are just more susceptible to viruses?
355
929160
4000
¿O puede ser que simplemente esta gente es más susceptible al virus?
15:33
Could be. And it might have nothing to do with cancer.
356
933160
3000
Puede ser. Y puede ser que no tenga nada que ver con el cáncer.
15:36
But now it's a door.
357
936160
1000
Pero es una puerta.
15:37
We have a strong association between the presence of this virus
358
937160
3000
Tenemos una asociación fuerte entre la presencia de este virus
15:40
and a genetic mutation that's been linked to cancer.
359
940160
3000
y una mutación genética vinculada al cáncer.
15:43
That's where we're at.
360
943160
1000
Así que aquí es donde estamos.
15:44
So, it opens up more questions than it answers, I'm afraid,
361
944160
4000
Me temo que eso nos da más preguntas que respuestas.
15:48
but that's what, you know, science is really good at.
362
948160
2000
pero esto es precisamente aquello en lo que la ciencia es realmente buena.
15:50
This was all done by folks in the lab --
363
950160
2000
Todo esto se ha hecho por los chicos del laboratorio;
15:52
I cannot take credit for most of this.
364
952160
1000
yo realmente no puedo atribuirme la mayor parte.
15:53
This is a collaboration between myself and Don.
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953160
1000
Esta es una colaboración entre Don y yo
15:54
This is the guy who started the project in my lab,
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954160
3000
Este es el chico que comenzó el proyecto en mi laboratorio
15:57
and this is the guy who's been doing prostate stuff.
367
957160
2000
y este es el que realizaba las investigaciones sobre la próstata.
15:59
Thank you very much. (Applause)
368
959160
3000
Muchas gracias
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