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

70,391 views ・ 2018-09-24

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Steven Richebourg Relecteur: Leticia TED Andrés
00:12
Nine years ago,
0
12785
1704
Il y a neuf ans,
00:14
my sister discovered lumps in her neck and arm
1
14513
3101
ma sœur a découvert des nodules dans son cou et son bras
00:17
and was diagnosed with cancer.
2
17638
1760
et a reçu un diagnostic de cancer.
00:20
From that day, she started to benefit
3
20985
3199
Depuis ce jour, elle a bénéficié
00:24
from the understanding that science has of cancer.
4
24208
3115
du progrès des connaissances scientifiques sur le cancer.
00:28
Every time she went to the doctor,
5
28206
2099
A chaque visite chez le médecin,
00:30
they measured specific molecules
6
30329
2194
ils évaluaient des molécules spécifiques
00:32
that gave them information about how she was doing
7
32547
2881
qui les renseignaient sur son état de santé
00:35
and what to do next.
8
35452
1309
et sur les étapes à suivre.
00:38
New medical options became available every few years.
9
38095
3666
De nouvelles options médicales étaient disponibles tous les 2-3 ans.
00:43
Everyone recognized that she was struggling heroically
10
43070
4318
Tout le monde a salué son courage dans son combat
00:47
with a biological illness.
11
47412
1728
contre le cancer.
00:50
This spring, she received an innovative new medical treatment
12
50847
3657
Ce printemps, elle a reçu un traitement médical novateur
00:54
in a clinical trial.
13
54528
1202
lors d'un essai clinique.
00:55
It dramatically knocked back her cancer.
14
55754
2224
Le traitement a été radicalement efficace.
00:59
Guess who I'm going to spend this Thanksgiving with?
15
59446
2552
Et devinez avec qui je vais passer Thanksgiving ?
01:02
My vivacious sister,
16
62022
2267
Ma flamboyante sœur,
01:04
who gets more exercise than I do,
17
64313
2629
qui fait plus d'exercice que moi,
01:06
and who, like perhaps many people in this room,
18
66966
2859
et qui, comme beaucoup de gens dans cette salle,
01:09
increasingly talks about a lethal illness
19
69849
2292
parle de sa maladie létale
01:12
in the past tense.
20
72165
1263
de plus en plus au passé.
01:14
Science can, in our lifetimes -- even in a decade --
21
74614
3863
La science peut, à l'échelle d'une vie, voire d'une décennie,
01:18
transform what it means to have a specific illness.
22
78501
3207
transformer le pronostic d'une maladie spécifique.
01:24
But not for all illnesses.
23
84055
1534
Mais pas de toutes les maladies.
01:27
My friend Robert and I were classmates in graduate school.
24
87375
3722
Mon ami Robert et moi étions camarades de classe à l'université.
01:31
Robert was smart,
25
91121
1801
Robert était intelligent,
01:32
but with each passing month,
26
92946
1477
mais mois après mois,
01:34
his thinking seemed to become more disorganized.
27
94447
3154
sa pensée semblait devenir de plus en plus désorganisée.
01:38
He dropped out of school, got a job in a store ...
28
98241
3198
Il a quitté l'université, trouvé un travail dans un magasin...
01:41
But that, too, became too complicated.
29
101463
2218
Mais ça aussi, c'est devenu trop compliqué.
01:44
Robert became fearful and withdrawn.
30
104559
2945
Robert est devenu inquiet et renfermé.
01:48
A year and a half later, he started hearing voices
31
108281
2381
Un an et demi plus tard, il entendait des voix
01:50
and believing that people were following him.
32
110686
2197
et croyait que des gens le suivaient.
01:52
Doctors diagnosed him with schizophrenia,
33
112907
2722
Les docteurs ont diagnostiqué la schizophrénie,
01:55
and they gave him the best drug they could.
34
115653
2120
et lui ont donné le meilleur traitement.
01:57
That drug makes the voices somewhat quieter,
35
117797
3008
Le traitement a atténué les voix,
02:00
but it didn't restore his bright mind or his social connectedness.
36
120829
3989
mais n'a restauré ni son esprit brillant ni ses compétences sociales.
02:06
Robert struggled to remain connected
37
126270
1856
Robert s'est battu pour rester connecté
02:08
to the worlds of school and work and friends.
38
128150
2857
aux études, au travail et aux amis.
02:11
He drifted away,
39
131031
1383
Il a dérivé,
02:12
and today I don't know where to find him.
40
132438
2285
et aujourd'hui je ne sais pas où il est.
02:15
If he watches this,
41
135593
1479
S'il me regarde,
02:17
I hope he'll find me.
42
137962
1628
j'espère qu'il viendra me trouver.
02:22
Why does medicine have so much to offer my sister,
43
142639
4107
Pourquoi la médecine avait tant à offrir à ma sœur,
02:27
and so much less to offer millions of people like Robert?
44
147540
4210
et si peu à des millions de patients comme Robert ?
02:32
The need is there.
45
152952
1290
Le besoin est là.
02:34
The World Health Organization estimates that brain illnesses
46
154266
3153
L'Organisation Mondiale de la Santé estime que les maladies mentales
02:37
like schizophrenia, bipolar disorder and major depression
47
157443
4115
comme la schizophrénie, les troubles bipolaires et la dépression,
02:41
are the world's largest cause of lost years of life and work.
48
161582
4971
sont la première cause de perte d'années de vie et de travail.
02:47
That's in part because these illnesses often strike early in life,
49
167807
3561
C'est en partie lié au fait que ces maladies frappent à un jeune âge,
02:51
in many ways, in the prime of life,
50
171392
2181
au début de la vie active,
02:53
just as people are finishing their educations, starting careers,
51
173597
4464
juste au moment où les gens finissent leurs études, débutent une carrière,
02:58
forming relationships and families.
52
178085
2279
fondent des relations et une famille.
03:00
These illnesses can result in suicide;
53
180388
2829
Ces maladies peuvent conduire au suicide,
03:03
they often compromise one's ability to work at one's full potential;
54
183907
4567
souvent elles compromettent le potentiel professionnel
03:09
and they're the cause of so many tragedies harder to measure:
55
189767
3455
et sont la cause de tant de tragédies difficiles à évaluer :
03:13
lost relationships and connections,
56
193246
2438
rupture des relations et contacts sociaux,
03:15
missed opportunities to pursue dreams and ideas.
57
195708
3039
incapacité à concrétiser ses rêves et ses idées.
03:19
These illnesses limit human possibilities
58
199533
3005
Ces maladies limitent les capacités humaines
03:22
in ways we simply cannot measure.
59
202562
2154
d'une façon qu'on ne peut évaluer.
03:27
We live in an era in which there's profound medical progress
60
207493
4016
Nous vivons dans une ère de grands progrès médicaux
03:31
on so many other fronts.
61
211533
1811
sur tant d'autres fronts.
03:33
My sister's cancer story is a great example,
62
213368
2547
L'histoire du cancer de ma sœur est un bon exemple,
03:35
and we could say the same of heart disease.
63
215939
2062
les maladies cardiaques en sont un autre.
03:38
Drugs like statins will prevent millions of heart attacks and strokes.
64
218025
3585
Les statines permettent de prévenir des millions de crises cardiaques.
03:43
When you look at these areas of profound medical progress
65
223047
2945
Quand on se penche sur ces domaines de grand progrès médical
03:46
in our lifetimes,
66
226016
1464
à l'échelle d'une vie,
03:47
they have a narrative in common:
67
227504
1674
ils ont une histoire commune :
03:50
scientists discovered molecules that matter to an illness,
68
230067
4548
les scientifiques découvrent des molécules jouant un rôle dans une maladie,
03:54
they developed ways to detect and measure those molecules in the body,
69
234639
4679
ils développent des moyens pour détecter et mesurer ces molécules dans le corps,
04:00
and they developed ways to interfere with those molecules
70
240492
2778
et ils développent des moyens d'interférer avec elles
04:03
using other molecules -- medicines.
71
243294
2048
en utilisant des molécules thérapeutiques.
04:05
It's a strategy that has worked again and again and again.
72
245921
4020
C'est une stratégie qui a très bien fonctionné.
04:11
But when it comes to the brain, that strategy has been limited,
73
251403
3642
Mais quand on parle du cerveau, cette stratégie trouve ses limites,
04:15
because today, we don't know nearly enough, yet,
74
255069
4602
parce qu'aujourd'hui, on n'en sait pas encore suffisamment
04:19
about how the brain works.
75
259695
1852
sur le fonctionnement du cerveau.
04:22
We need to learn which of our cells matter to each illness,
76
262526
4266
On doit apprendre quel type de cellule est impliqué dans chaque maladie,
04:26
and which molecules in those cells matter to each illness.
77
266816
3570
et quelles molécules dans ces cellules sont impliquées.
04:31
And that's the mission I want to tell you about today.
78
271058
2651
C'est la mission dont je vais vous parler aujourd'hui.
04:34
My lab develops technologies with which we try to turn the brain
79
274781
3809
Mon laboratoire développe des technologies pour convertir le cerveau
04:38
into a big-data problem.
80
278614
1700
en un problème de mégadonnées.
04:40
You see, before I became a biologist, I worked in computers and math,
81
280338
3536
Avant d'être biologiste, je travaillais dans l'informatique et les maths,
04:43
and I learned this lesson:
82
283898
1324
et j'ai appris une leçon :
04:46
wherever you can collect vast amounts of the right kinds of data
83
286365
4184
là où on peut collecter de grandes quantités de données valides
04:50
about the functioning of a system,
84
290573
2030
sur le fonctionnement d'un système,
04:53
you can use computers in powerful new ways
85
293365
3618
on peut utiliser les ordinateurs de façon percutante et innovante
04:57
to make sense of that system and learn how it works.
86
297007
3225
pour rendre le système cohérent et comprendre son fonctionnement.
05:00
Today, big-data approaches are transforming
87
300256
2522
Aujourd'hui, les approches mégadonnées transforment
05:02
ever-larger sectors of our economy,
88
302802
2483
d'autres plus grands secteurs de notre économie,
05:05
and they could do the same in biology and medicine, too.
89
305309
3286
et peuvent faire la même chose dans la médecine et la biologie.
05:08
But you have to have the right kinds of data.
90
308619
2557
Mais il faut disposer de données valides.
05:11
You have to have data about the right things.
91
311200
2259
Il faut des données sur les points pertinents.
05:13
And that often requires new technologies and ideas.
92
313917
3865
Et souvent ça requiert de nouvelles technologies et de nouvelles idées.
05:18
And that is the mission that animates the scientists in my lab.
93
318815
3494
C'est la mission qui anime les scientifiques de mon laboratoire.
05:23
Today, I want to tell you two short stories from our work.
94
323251
2974
Je vais vous raconter deux brèves histoires sur notre travail.
05:27
One fundamental obstacle we face
95
327427
3104
Un obstacle fondamental
05:30
in trying to turn the brain into a big-data problem
96
330555
2660
à la conversion du cerveau en un problème de mégadonnées
05:33
is that our brains are composed of and built from billions of cells.
97
333946
4538
est que notre cerveau est composé de milliards de cellules.
05:39
And our cells are not generalists; they're specialists.
98
339246
3859
Et nos cellules ne sont pas des généralistes mais des spécialistes.
05:43
Like humans at work,
99
343129
2089
Comme les humains au travail,
05:45
they specialize into thousands of different cellular careers,
100
345242
5274
elles sont spécialisées dans des milliers de fonctions différentes,
05:50
or cell types.
101
350540
1367
ou de types cellulaires.
05:52
In fact, each of the cell types in our body
102
352796
2571
En fait, chaque type de cellule de notre organisme
05:55
could probably give a lively TED Talk
103
355391
1878
pourrait donner une conférence TED
05:57
about what it does at work.
104
357293
1542
sur ce qu'elle fait.
06:00
But as scientists, we don't even know today
105
360422
2370
En tant que scientifiques, on ne sait pas encore
06:02
how many cell types there are,
106
362816
1907
combien il y a de types de cellules,
06:04
and we don't know what the titles of most of those talks would be.
107
364747
3277
ni quel serait le titre de la plupart de ces conférences.
06:11
Now, we know many important things about cell types.
108
371809
2970
On sait beaucoup de choses sur les types de cellules.
06:14
They can differ dramatically in size and shape.
109
374803
2751
Ils différent énormément en termes de taille et de forme.
06:17
One will respond to a molecule that the other doesn't respond to,
110
377578
4135
Un type de cellule va répondre à une molécule et l'autre pas,
06:21
they'll make different molecules.
111
381737
1794
elles sécrètent différentes molécules.
06:23
But science has largely been reaching these insights
112
383555
2521
Mais la science a abouti à ces connaissances
06:26
in an ad hoc way, one cell type at a time,
113
386100
2943
d'une façon séquentielle, un type cellulaire à la fois,
06:29
one molecule at a time.
114
389067
1486
une molécule à la fois.
06:31
We wanted to make it possible to learn all of this quickly and systematically.
115
391854
4731
On voudrait pouvoir acquérir ces connaissances rapidement et globalement.
06:37
Now, until recently, it was the case
116
397673
1748
Jusqu'à récemment,
06:39
that if you wanted to inventory all of the molecules
117
399445
3076
si on voulait recenser toutes les molécules
06:42
in a part of the brain or any organ,
118
402545
2925
dans une partie du cerveau ou d'un autre organe,
06:45
you had to first grind it up into a kind of cellular smoothie.
119
405494
3954
il fallait commencer par le broyer en une sorte de smoothie de cellules.
06:50
But that's a problem.
120
410678
1230
Tout le problème est là.
06:52
As soon as you've ground up the cells,
121
412737
2538
Dès que les cellules sont broyées,
06:55
you can only study the contents of the average cell --
122
415299
3511
on ne peut étudier que le contenu du mélange de cellules
06:58
not the individual cells.
123
418834
1595
et non plus de chaque cellule.
07:01
Imagine if you were trying to understand how a big city like New York works,
124
421182
3709
Imaginez que vous tentiez de comprendre le fonctionnement de New York,
07:04
but you could only do so by reviewing some statistics
125
424915
2542
mais que vous n'ayez accès qu'à des statistiques
07:07
about the average resident of New York.
126
427481
2029
issues de la moyenne des habitants.
07:10
Of course, you wouldn't learn very much,
127
430637
1979
Vous n'apprendriez pas grand-chose,
07:12
because everything that's interesting and important and exciting
128
432640
3000
parce que tout ce qui est intéressant, important et excitant,
07:15
is in all the diversity and the specializations.
129
435664
2732
réside dans la diversité et les particularités.
07:18
And the same thing is true of our cells.
130
438420
2606
C'est la même chose pour les cellules.
07:21
And we wanted to make it possible to study the brain not as a cellular smoothie
131
441050
4750
Et on voudrait rendre possible l'étude du cerveau non pas comme un smoothie
07:25
but as a cellular fruit salad,
132
445824
2478
mais sous la forme d'une salade de fruits,
07:28
in which one could generate data about and learn from
133
448326
2604
à partir de laquelle on pourrait extraire des données
07:30
each individual piece of fruit.
134
450954
1838
de chaque morceau de fruit.
07:34
So we developed a technology for doing that.
135
454253
2718
On a donc développé une technologie pour le faire.
07:36
You're about to see a movie of it.
136
456995
1729
Voici une vidéo pour l'illustrer.
07:41
Here we're packaging tens of thousands of individual cells,
137
461477
4028
Ici on conditionne des dizaines de milliers de cellules individuelles,
07:45
each into its own tiny water droplet
138
465529
2923
chacune dans sa petite goutte d'eau
07:48
for its own molecular analysis.
139
468476
2211
pour sa propre analyse moléculaire.
07:51
When a cell lands in a droplet, it's greeted by a tiny bead,
140
471921
4123
Quand la cellule atterrit dans une goutte, elle est recueillie par une gouttelette
07:56
and that bead delivers millions of DNA bar code molecules.
141
476068
3694
qui libère des millions de code-barres d'ADN moléculaires.
08:01
And each bead delivers a different bar code sequence
142
481115
3308
Chaque gouttelette délivre une séquence de code-barres différente
08:04
to a different cell.
143
484447
1243
pour chaque cellule.
08:06
We incorporate the DNA bar codes
144
486884
2581
On intègre le code-barres d'ADN
08:09
into each cell's RNA molecules.
145
489489
3058
dans les molécules d'ARN de chaque cellule.
08:12
Those are the molecular transcripts it's making
146
492571
2836
Ce sont les transcriptions moléculaires
08:15
of the specific genes that it's using to do its job.
147
495431
3103
que les gènes utilisent pour assurer leur fonction.
08:19
And then we sequence billions of these combined molecules
148
499383
4207
Ensuite, on séquence des milliards de ces molécules combinées
08:24
and use the sequences to tell us
149
504532
2498
et on utilise la séquence pour savoir
08:27
which cell and which gene
150
507054
2602
de quelle cellule et de quel gène
08:29
every molecule came from.
151
509680
1540
provient chaque molécule.
08:32
We call this approach "Drop-seq," because we use droplets
152
512561
3292
On l'appelle le « Drop-seq », car on utilise des gouttes
08:35
to separate the cells for analysis,
153
515877
2575
afin de séparer les cellules à analyser,
08:38
and we use DNA sequences to tag and inventory
154
518476
3445
et on utilise les séquences d'ADN pour identifier, recenser
08:41
and keep track of everything.
155
521945
1488
et suivre les étapes.
08:44
And now, whenever we do an experiment,
156
524727
1976
Maintenant, quand on fait une expérience,
08:46
we analyze tens of thousands of individual cells.
157
526727
3243
on analyse des dizaines de milliers de cellules individuellement.
08:51
And today in this area of science,
158
531018
2624
Aujourd'hui dans ce domaine de la science,
08:53
the challenge is increasingly how to learn as much as we can
159
533666
4931
le défi est d'en apprendre le maximum
08:58
as quickly as we can
160
538621
1872
dans un délai minimum
09:00
from these vast data sets.
161
540517
1738
sur ces grandes quantités de données.
09:04
When we were developing Drop-seq, people used to tell us,
162
544914
2770
Au moment de la mise au point, on entendait souvent :
09:07
"Oh, this is going to make you guys the go-to for every major brain project."
163
547708
4804
« Vous allez être indispensables pour les grands projets sur le cerveau. »
09:13
That's not how we saw it.
164
553257
1544
Ce n'était pas notre vocation.
09:14
Science is best when everyone is generating lots of exciting data.
165
554825
4531
La science est meilleure quand tout le monde produit beaucoup de données.
09:20
So we wrote a 25-page instruction book,
166
560197
3214
On a donc écrit un manuel de 25 pages,
09:23
with which any scientist could build their own Drop-seq system from scratch.
167
563435
4578
avec lequel chaque scientifique peut construire son propre système de A à Z.
09:28
And that instruction book has been downloaded from our lab website
168
568037
3697
À travers du site du laboratoire, ce manuel a été téléchargé
09:31
50,000 times in the past two years.
169
571758
2965
50 000 fois ces deux dernières années.
09:35
We wrote software that any scientist could use
170
575598
3052
On a créé un logiciel que chaque scientifique peut utiliser
09:38
to analyze the data from Drop-seq experiments,
171
578674
2898
pour analyser les données des expériences Drop-seq
09:41
and that software is also free,
172
581596
1715
et c'est aussi un logiciel gratuit,
09:43
and it's been downloaded from our website 30,000 times in the past two years.
173
583335
4388
qui a été téléchargé 30 000 fois depuis deux ans, sur notre site.
09:48
And hundreds of labs have written us about discoveries that they've made
174
588328
4979
Des centaines de labos nous ont écrit à propos des découvertes
09:53
using this approach.
175
593331
1443
issues de cette approche.
09:54
Today, this technology is being used to make a human cell atlas.
176
594798
3560
Aujourd'hui, on utilise cette technologie pour faire un atlas de cellules.
09:58
It will be an atlas of all of the cell types in the human body
177
598382
3354
Ce sera un atlas de tous les types cellulaires du corps humain
10:01
and the specific genes that each cell type uses to do its job.
178
601760
3680
et des gènes spécifiques que chaque type cellulaire utilise pour fonctionner.
10:08
Now I want to tell you about a second challenge that we face
179
608133
2876
Je vais vous parler de notre second défi :
convertir le cerveau en un problème de mégadonnées.
10:11
in trying to turn the brain into a big data problem.
180
611033
2448
10:13
And that challenge is that we'd like to learn from the brains
181
613505
3279
Ce défi est que l'on aimerait pouvoir apprendre du cerveau
10:16
of hundreds of thousands of living people.
182
616808
2444
de centaines de milliers de personnes vivantes.
10:19
But our brains are not physically accessible while we're living.
183
619998
3704
Mais notre cerveau n'est pas physiquement accessible lorsque l'on est en vie.
10:24
But how can we discover molecular factors if we can't hold the molecules?
184
624895
3960
Mais comment découvrir des acteurs moléculaires sans accès à ces molécules ?
10:30
An answer comes from the fact that the most informative molecules, proteins,
185
630352
4548
Une réponse vient du fait que les acteurs les plus informatifs, les protéines,
10:34
are encoded in our DNA,
186
634924
1782
sont encodés dans notre ADN,
10:36
which has the recipes our cells follow to make all of our proteins.
187
636730
4530
qui contient les recettes suivies par nos cellules pour fabriquer nos protéines.
10:41
And these recipes vary from person to person to person
188
641999
4946
Et ces recettes varient d'un individu à l'autre
10:46
in ways that cause the proteins to vary from person to person
189
646969
3342
d'une telle façon que les protéines varient d'un individu à l'autre
10:50
in their precise sequence
190
650335
1787
dans leur séquence précise
10:52
and in how much each cell type makes of each protein.
191
652146
3151
et dans la façon dont chaque type cellulaire fait chaque protéine.
10:56
It's all encoded in our DNA, and it's all genetics,
192
656441
3393
Tout est encodé dans notre ADN, tout est lié à la génétique,
10:59
but it's not the genetics that we learned about in school.
193
659858
2817
mais ce n'est pas la génétique qu'on étudie à l'école.
11:03
Do you remember big B, little b?
194
663572
1983
Vous vous souvenez du grand B, petit b ?
11:06
If you inherit big B, you get brown eyes?
195
666260
2400
Si vous avez un grand B, vous avez les yeux marrons.
11:09
It's simple.
196
669085
1223
C'est simple.
11:11
Very few traits are that simple.
197
671451
3173
Peu de traits sont aussi simples.
11:15
Even eye color is shaped by much more than a single pigment molecule.
198
675232
4725
La couleur des yeux est définie par bien plus qu'une molécule de pigment.
11:20
And something as complex as the function of our brains
199
680861
4250
Et quelque chose d'aussi complexe que le fonctionnement cérébral
11:25
is shaped by the interaction of thousands of genes.
200
685135
3247
est défini par l'interaction de milliers de gènes.
11:28
And each of these genes varies meaningfully
201
688406
2340
Et chacun de ces gènes varie fondamentalement
11:30
from person to person to person,
202
690770
1838
d'un individu à l'autre,
11:32
and each of us is a unique combination of that variation.
203
692632
3517
et chacun de nous est une unique combinaison de ces variations.
11:37
It's a big data opportunity.
204
697419
2216
C'est un réservoir de mégadonnées.
11:40
And today, it's increasingly possible to make progress
205
700214
3176
Et aujourd'hui il est possible de faire des progrès
11:43
on a scale that was never possible before.
206
703414
2796
à une échelle qui n'avait jamais été possible auparavant.
11:46
People are contributing to genetic studies
207
706234
2405
Le nombre de participants à des études génétiques
11:48
in record numbers,
208
708663
1594
atteint des records,
11:51
and scientists around the world are sharing the data with one another
209
711085
4087
et les scientifiques du monde entier partagent leurs résultats
11:55
to speed progress.
210
715196
1571
pour progresser plus rapidement.
11:57
I want to tell you a short story about a discovery we recently made
211
717514
3239
Je vais vous raconter une anecdote à propos d'une récente découverte
12:00
about the genetics of schizophrenia.
212
720777
1894
sur la génétique de la schizophrénie.
12:03
It was made possible by 50,000 people from 30 countries,
213
723506
4596
Ceci fut possible grâce à la contribution de 50 000 personnes de 30 pays
12:08
who contributed their DNA to genetic research on schizophrenia.
214
728126
4700
qui ont donné leur ADN à la recherche génétique sur la schizophrénie.
12:14
It had been known for several years
215
734406
2096
On sait depuis quelques années
12:16
that the human genome's largest influence on risk of schizophrenia
216
736526
4111
que le principal impact de la génétique sur le risque de schizophrénie
12:20
comes from a part of the genome
217
740661
1802
est lié à une partie du génome
12:22
that encodes many of the molecules in our immune system.
218
742487
3344
qui code de nombreuses molécules de notre système immunitaire.
12:25
But it wasn't clear which gene was responsible.
219
745855
3034
Mais on ne savait pas quels gènes étaient impliqués.
12:29
A scientist in my lab developed a new way to analyze DNA with computers,
220
749746
4040
Un scientifique de mon labo a développé une nouvelle façon d'analyser l'ADN
12:33
and he discovered something very surprising.
221
753810
3095
et a découvert un fait surprenant.
12:36
He found that a gene called "complement component 4" --
222
756929
3251
Il a découvert qu'un gène appelé « composant du complément 4 »,
12:40
it's called "C4" for short --
223
760204
1799
aussi appelé C4,
12:43
comes in dozens of different forms in different people's genomes,
224
763036
3889
existe sous des dizaines de formes différentes dans le génome,
12:46
and these different forms make different amounts
225
766949
3197
et ces différentes formes conduisent à différentes quantités
12:50
of C4 protein in our brains.
226
770170
2242
de protéine C4 dans le cerveau.
12:52
And he found that the more C4 protein our genes make,
227
772957
3985
Il a découvert que plus nos gènes produisent de protéine C4,
12:56
the greater our risk for schizophrenia.
228
776966
2112
plus le risque de schizophrénie est élevé.
12:59
Now, C4 is still just one risk factor in a complex system.
229
779919
4907
Le C4 est juste un facteur de risque au sein d'un système complexe.
13:04
This isn't big B,
230
784850
1989
Ce n'est pas un grand B,
13:06
but it's an insight about a molecule that matters.
231
786863
3557
mais c'est un aperçu sur une molécule importante.
13:11
Complement proteins like C4 were known for a long time
232
791492
3637
Les protéines du complément comme le C4 sont connues depuis longtemps
13:15
for their roles in the immune system,
233
795153
1953
pour leur rôle dans l'immunité,
13:17
where they act as a kind of molecular Post-it note
234
797130
2778
où elles jouent le rôle de post-it moléculaire
13:19
that says, "Eat me."
235
799932
1580
qui dit : « Mange-moi ».
13:22
And that Post-it note gets put on lots of debris
236
802475
2667
Ce post-it est déposé sur de nombreux déchets
13:25
and dead cells in our bodies
237
805166
2357
et sur les cellules mortes dans notre corps
13:27
and invites immune cells to eliminate them.
238
807547
2490
et invite les cellules immunitaires à les éliminer.
13:30
But two colleagues of mine found that the C4 Post-it note
239
810779
3539
Mais deux collègues ont trouvé que le post-it C4
13:35
also gets put on synapses in the brain
240
815183
3298
se retrouve aussi déposé sur des synapses dans le cerveau
13:38
and prompts their elimination.
241
818505
1864
incitant à leur élimination.
13:41
Now, the creation and elimination of synapses is a normal part
242
821154
3266
Alors, la création et l'élimination de synapses font partie
13:44
of human development and learning.
243
824444
1854
du développement et de l'apprentissage.
13:46
Our brains create and eliminate synapses all the time.
244
826322
2921
Nos cerveaux créent et éliminent des synapses en continu.
13:49
But our genetic results suggest that in schizophrenia,
245
829921
2960
Mais nos résultats suggèrent que dans la schizophrénie,
13:52
the elimination process may go into overdrive.
246
832905
3233
ce processus d'élimination pourrait être suractivé.
13:57
Scientists at many drug companies tell me they're excited about this discovery,
247
837185
3929
C'est une découverte passionnante pour l'industrie pharmaceutique
14:01
because they've been working on complement proteins for years
248
841138
3239
qui travaille sur les protéines du complément depuis des années,
14:04
in the immune system,
249
844401
1540
dans le système immunitaire,
14:05
and they've learned a lot about how they work.
250
845965
2206
et elle en a beaucoup appris sur leur rôle.
14:08
They've even developed molecules that interfere with complement proteins,
251
848885
3894
On a créé des molécules interférant avec les protéines du complément
14:12
and they're starting to test them in the brain as well as the immune system.
252
852803
3607
et on a commencé à les tester dans le cerveau et le système immunitaire.
14:17
It's potentially a path toward a drug that might address a root cause
253
857124
4721
C'est une voie potentielle vers un médicament qui traitera la cause
14:21
rather than an individual symptom,
254
861869
2649
plutôt qu'un symptôme individuel,
14:24
and we hope very much that this work by many scientists over many years
255
864542
4048
et on espère que ce travail mené par les scientifiques depuis des années
14:28
will be successful.
256
868614
1152
sera couronné de succès.
14:31
But C4 is just one example
257
871689
3014
Mais le C4 est juste un exemple
14:34
of the potential for data-driven scientific approaches
258
874727
3112
du potentiel des approches scientifiques par analyse de données
14:37
to open new fronts on medical problems that are centuries old.
259
877863
3903
pour ouvrir de nouveaux fronts sur des problèmes médicaux centenaires.
14:42
There are hundreds of places in our genomes
260
882144
2745
Il y a des centaines de régions de notre génome
14:44
that shape risk for brain illnesses,
261
884913
2585
qui conditionnent à un risque de maladie mentale,
14:47
and any one of them could lead us to the next molecular insight
262
887522
4066
et chacune pourrait nous guider vers une piste moléculaire
14:51
about a molecule that matters.
263
891612
2020
identifiant une molécule importante.
14:53
And there are hundreds of cell types that use these genes in different combinations.
264
893656
3987
Des centaines de cellules utilisent différentes combinaisons de ces gènes.
14:57
As we and other scientists work to generate
265
897667
2069
Nous, et d'autres, travaillons pour générer
14:59
the rest of the data that's needed
266
899760
2069
les données nécessaires
15:01
and to learn all that we can from that data,
267
901853
2393
et pour apprendre le maximum de ces données,
15:04
we hope to open many more new fronts.
268
904270
2403
en espérant ouvrir beaucoup d'autres fronts.
15:08
Genetics and single-cell analysis are just two ways
269
908483
5079
La génétique et l'analyse par cellule individuelle sont juste deux moyens
15:13
of trying to turn the brain into a big data problem.
270
913586
3767
d'essayer de convertir le cerveau en un problème de mégadonnées.
15:18
There is so much more we can do.
271
918424
2159
On peut en faire tellement plus.
15:21
Scientists in my lab are creating a technology
272
921235
3074
Les chercheurs de mon laboratoire sont en train de créer un outil
15:24
for quickly mapping the synaptic connections in the brain
273
924333
3196
qui cartographie les connexions synaptiques dans le cerveau
15:27
to tell which neurons are talking to which other neurons
274
927553
2938
afin d'identifier les communications entre les neurones
15:30
and how that conversation changes throughout life and during illness.
275
930515
3996
et voir comment elles évoluent au cours de la vie et dans la maladie.
15:35
And we're developing a way to test in a single tube
276
935467
4520
Et nous développons une façon de tester dans un seul tube
15:40
how cells with hundreds of different people's genomes
277
940011
2718
comment les cellules de centaines de génomes différents
15:42
respond differently to the same stimulus.
278
942753
2170
répondent au même stimulus.
15:46
These projects bring together people with diverse backgrounds
279
946248
4903
Ces projets rassemblent des acteurs aux profils différents,
15:51
and training and interests --
280
951175
2493
avec une formation et des intérêts divers :
15:53
biology, computers, chemistry, math, statistics, engineering.
281
953692
5877
la biologie, l'informatique, la chimie, les maths, les statistiques, l'ingénierie.
16:00
But the scientific possibilities rally people with diverse interests
282
960205
4232
Mais les possibilités scientifiques rassemblent ces différents acteurs
16:04
into working intensely together.
283
964461
2235
pour travailler sur un projet commun.
16:08
What's the future that we could hope to create?
284
968871
2551
Quel futur peut-on espérer créer ?
16:12
Consider cancer.
285
972267
1350
Le cancer par exemple ;
16:14
We've moved from an era of ignorance about what causes cancer,
286
974193
3922
nous sommes passée d'une ère d'ignorance sur les causes du cancer,
16:18
in which cancer was commonly ascribed to personal psychological characteristics,
287
978139
6988
lors de laquelle on attribuait le cancer à une susceptibilité psychologique,
16:26
to a modern molecular understanding of the true biological causes of cancer.
288
986238
5395
à une ère de compréhension moléculaire des vraies causes biologiques du cancer.
16:32
That understanding today leads to innovative medicine
289
992100
3074
Cette compréhension mène aujourd'hui à une médecine
16:35
after innovative medicine,
290
995198
1696
de plus en plus innovante,
16:36
and although there's still so much work to do,
291
996918
2839
et même s'il reste beaucoup à faire,
16:39
we're already surrounded by people who have been cured of cancers
292
999781
3394
nous sommes déjà entourés par des patients guéris du cancer
16:43
that were considered untreatable a generation ago.
293
1003199
3269
qui, il y a une génération, auraient été considérés incurables.
16:48
And millions of cancer survivors like my sister
294
1008254
3376
Et des millions de survivants du cancer comme ma sœur
16:51
find themselves with years of life that they didn't take for granted
295
1011654
4401
se retrouvent avec des années de vie qu'ils ne tenaient pas pour acquises
16:56
and new opportunities
296
1016079
1769
et de nouvelles opportunités
16:57
for work and joy and human connection.
297
1017872
3930
de travail, de joie et de relations humaines.
17:03
That is the future that we are determined to create around mental illness --
298
1023358
4378
C'est le futur que nous sommes déterminés à créer pour la maladie mentale :
17:08
one of real understanding and empathy
299
1028581
4119
un futur de compréhension et d'empathie
17:12
and limitless possibility.
300
1032724
1816
où les possibilités sont infinies.
17:15
Thank you.
301
1035159
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Merci.
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(Applause)
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(Applaudissements)
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