What If a Simple Blood Test Could Detect Cancer? | Hani Goodarzi | TED

Fordító: Bernadett Moragyi Lektor: Zsuzsa Viola

Catching cancer at its earliest stages,

A rák felismerése a legkorábbi stádiumban, amikor még a legkezelhetőbb,

when it's most treatable, can save countless lives.

számtalan életet menthet meg.

But the million-dollar question is:

A legfőbb kérdés az,

in an otherwise healthy body made up of trillions of cells,

hogy egy egyébként egészséges, több billió sejtből álló testben

how can we zero in on a small group of rogue cancer cells?

hogyan vehetünk észre egy kis kósza rákos sejtcsoportot.

The answer, I think,

A válasz véleményem szerint

may be rooted in something that, thanks to the pandemic,

olyasvalamiben gyökerezik, ami a pandémia miatt

we have all come to know quite well, and that is RNA.

már mindannyiunknak ismerősen cseng, mégpedig az RNS-ben.

I think these days, everyone has a basic understanding of how RNA works.

Manapság talán már mindenkinek van némi alapfogalma az RNS működéséről

Again, thanks to the COVID vaccines.

a COVID-vakcináknak köszönhetően.

But basically, RNA is transcribed from DNA in the cell,

Az RNS alapvetően a sejtben lévő DNS-ből íródik,

and messenger RNA specifically serves as a template for protein synthesis.

a hírvivő RNS (mRNS) pedig kimondottan a fehérjeszintézishez szolgál sablonként.

So usually the more mRNA you have in the cell,

Tehát általában minél több mRNS van a sejtben,

the more protein you get.

annál több fehérjénk lesz.

But our discovery is a little bit different.

De a mi felfedezésünk kicsit más.

We have found a new class of RNAs

Találtunk egy új RNS-osztályt,

that have changed how we think about cancer detection.

mely megváltoztatta a rák kimutatásával kapcsolatos gondolkodásmódunkat.

These are relatively small RNAs,

Ezek viszonylag apró RNS-ek,

and they don't actually code for any protein.

és nem igazán adnak kódot semmilyen fehérjéhez,

So they're non-coding.

tehát nemkódoló RNS-ek.

And since we found them, we got to name them.

Mivel mi fedeztük fel, mi adhattunk nevet nekik,

And we have called them orphan non-coding RNAs

és mi az “árva nemkódoló RNS” nevet választottuk,

or oncRNAs for short.

röviden: oncRNS.

These oncRNAs have not only changed

Ezek az oncRNS-ek nemcsak megváltoztatták

and transformed our approach to cancer detection

és átalakították a rák neminvazív, vérből történő kimutatására

from blood non-invasively,

irányuló megközelítésünket,

but they've also helped open a window into the tumor itself for us.

hanem segítettek megnyitni számunkra egy ablakot magába a daganatba is.

So leveraging these RNAs,

Tehát ezeket az RNS-eket kihasználva

we are not only detecting cancer earlier,

nemcsak hamarabb vehetjük észre a rákot,

we are actually peering into its biology.

hanem betekinthetünk annak biológiájába is.

So with that short introduction, let me break down the science for you.

Nos, e rövid bevezető után hadd fejtsem ki részletesebben is!

As you may know, every cell in our body shares the same genetic code

Mint tudják, testünk minden egyes sejtjének ugyanaz a genetikai kódja,

as every other cell.

mint az összes többinek.

It's as if our cells have access to the same pantry,

Mintha az összes sejtünk ugyanabból a spájzból főzne,

but then they use different recipes

csak mindegyikük más recepteket használva

to mix the same ingredients into different dishes.

keverné ki a különböző ételeket ugyanazokból az alapanyagokból.

It's actually the diversity in genomic recipes

Valójában a genom receptjeinek sokféleségéből adódik,

that gives us the more than 200 cell types we have in our bodies,

hogy több mint 200 különböző típusú sejt van a testünkben,

each with their own distinct role and function,

amelyek mindegyikének más a szerepe és máshogy működik,

like skin cells, for example, or neurons.

mint például a bőrsejtek vagy az idegsejtek.

And as you can imagine,

És sejthető,

there is a complex machinery in place in the cell that governs this process

hogy van a sejtben egy komplex szerkezet, amely irányítja ezt a folyamatot,

and tells the cell for each of its 20,000 genes

és megmondja a sejtnek mind a 20 000 génjére lebontva,

how much of them it needs to express

hogy melyikből mennyit engedjen érvényesülni ahhoz,

to be a healthy, well-functioning cell.

hogy egészséges, jól működő sejt legyen.

Now, cancer cells, being the resourceful survivalists that they are,

Mármost a rákos sejtek, lévén leleményes túlélők,

they actually hijack components of this machinery to their advantage.

belebabrálnak e szerkezet egyes részeibe, hogy nekik dolgozzon.

And they do this to increase the expression of genes

Ezáltal erősebben kifejeződhetnek azok a gének,

that will help the tumor grow and spread throughout the body,

melyek a daganat növekedését és terjedését segítik,

or silence or down-regulate genes whose job is to keep cancer in check.

vagy elnémítódnak, elnyomás alá kerülnek azok a gének,

amelyek feladata a rák kordában tartása lenne.

Another way of putting this

Máshogy megfogalmazva,

is that cancer cells are basically hacking that original genomic recipe

a rákos sejtek átírják a genom eredeti receptjét,

that I told you about.

amiről az előbb meséltem.

Now a few years ago, we made an interesting discovery

Néhány évvel ezelőtt felfedeztünk valami érdekeset,

that is actually a consequence of this genomic reprogramming

ami épp ennek a genomiális átprogramozásnak a következménye,

that happens in cancer cells, is actually a hallmark of cancer.

amely a rákos sejt belsejében történik, és a rák jelenlétének markere.

Basically, parts of the genome that is normally silent

Az történik, hogy a genom

egészséges sejtekben általában csendes és inaktív részei

and inactive in healthy cells

becomes activated in cancer.

aktiválódnak rák esetén.

And a direct consequence of this activation

Ennek az aktiválódásnak közvetlen következménye

is the birth of a new kind of RNA.

egy újfajta RNS kialakulása.

That we only see these RNAs in cancer,

Ilyen RNS-eket csak rákos megbetegedés esetén látunk,

but not really in healthy cells.

egészséges sejtekben nem igazán.

Now over the past few years,

Az elmúlt évek során

we have spent a lot of time basically mapping these cancer-emergent RNAs

sokat időztünk ezeknek a rákos állapotban kialakuló RNS-eknek a feltérképezésével

across human cancers.

mindenféle rákos betegség esetén.

And as I told you earlier,

És ahogy korábban említettem,

we have come to name them oncRNAs.

ezeket oncRNS-eknek neveztük el OncRNS: árva nemkódoló RNS.

Now, what is even more interesting

Még érdekesebb,

is that which oncRNAs I see in a given sample is not random.

hogy az, hogy milyen oncRNS-eket látok egy adott mintában, nem véletlenszerű,

It's actually tied back to the type or subtype of cancer

hanem utal a vizsgált rák típusára vagy altípusára.

that I'm looking at.

So collectively, oncRNAs actually provide a digital molecular barcode

Tehát összességében az oncRNS

egy digitális molekuláris vonalkódot ad,

that captures cancer cell identity.

amely beazonosítja a rákos sejtet,

And it's actually unique to the type or subtype of cancer.

és egyértelműen egy adott ráktípust vagy annak altípusát jelöli.

But how are these molecular barcodes actually useful?

De hogyan vehetjük hasznát e molekuláris vonalkódoknak?

So it turns out oncRNAs are not actually confined to cancer cells.

Nos, kiderült, hogy az oncRNS-ek nem csak a rákos sejtekben lelhetők fel,

Some of them are nicely packaged and released into the blood.

néhány közülük szépen becsomagolva eljut a véráramba.

And this is something that healthy cells do as well with other small RNAs.

Ilyesmit az egészséges sejtek is tesznek más, apró RNS-ekkel.

And with all of this introduction, I hope you know where I'm going with this.

Ennyi bevezető után remélem, már tudják, hová akarok kilyukadni.

Basically, if oncRNAs are only expressed in cancer cells,

Ha oncRNS-ek csak rákos sejtekben fejeződnek ki,

and some of them do in fact find their way into the bloodstream,

és néhány valóban bejut a véráramba,

doesn't it mean that we should be able to detect them

akkor nem azt jelenti ez, hogy ki kellene tudnunk mutatni őket

in blood samples from cancer patients?

rákos betegek vérmintáiban?

The answer, turns out, is yes, but with an asterisk.

Úgy tűnik, hogy a válasz: de, igen. Csakhogy egy zárójeles megjegyzéssel.

So the oncRNAs that we detect in blood samples from patients

Ugyanis az oncRNS-ek, amelyeket a betegek vérmintáiban észlelünk,

actually form a partial barcode.

igazából csak egy részletét adják a vonalkódnak.

And it's only a partial barcode

És azért csak egy részletet,

because only a subset of oncRNAs

mert a rákos sejtekből az onc-RNS-ek

are actually secreted from cancer cells into the blood.

csak egy része választódik ki ténylegesen a véráramba,

And even a smaller subset can be reliably detected

és ezeknek is csak egy kis része mutatható ki megbízhatóan

in a small volume of blood.

egy kicsiny vérmintából.

However, thanks to the magic of machine learning and AI,

Ám a varázslatos gépi tanulásnak és az MI-nek köszönhetően

we can actually use this partial information

ezekből az információdarabkákból

to reconstruct the original barcode that resides in the tumor.

rekonstruálni tudjuk a daganatban található eredeti vonalkódot.

And we can match that deconstruction

Ezt össze tudjuk hasonlítani

against our catalog of oncRNA barcodes across cancers

a rákos oncRNS-vonalkód- katalógusunk elemeivel,

to not only --

így nemcsak kimutathatjuk a betegség jelenlétét,

to not only detect the presence of the disease,

but also identify its type or subtype.

hanem annak típusát vagy altípusát is azonosítani tudjuk.

And actually, as we grow,

Ahogy egyre jobbak vagyunk,

fundamentally increase the number of these oncRNA catalogs that we have built,

és egyre több ilyen oncRNS-katalógust tudunk összeállítani,

we can go deeper and deeper into the biology of the disease as well.

egyre mélyebbre áshatunk a betegség biológiájába is.

Now, with help from our clinical collaborators at UCSF,

Most az UCSF közszolgálati kutatóegyetem klinikai munkatársaink segítségével

egy lépéssel közelebb kerültünk ahhoz,

we have come a step closer to actually bringing this platform to the clinic.

hogy az eljárást a klinikai használatban is meghonosítsuk.

In a preliminary study across 200 breast cancer patients,

Egy 200 emlőrákos betegen végzett előtanulmányban

we have actually shown that we can use oncRNAs

sikeresen megmutattuk, hogy oncRNS-ek segítségével

to detect residual disease in patients

kimutatható a maradványbetegség

a kezelés után a betegekben,

after they have received treatment,

and knowing which patients have remaining disease,

és ha tudjuk, hogy melyik betegnél van jelen maradványbetegség,

tells clinicians who needs additional treatment or monitoring

az orvosok tudni fogják, hogy kinek van szüksége

a műtét után további kezelésre illetve monitorozásra.

after the surgery.

And this way, patients receive more treatment

Így a betegek csak abban az esetben részesülnek további kezelésben,

only when it's needed.

ha az valóban szükséges.

I truly believe that the next decade is the decade of cancer screening.

Őszintén hiszem, hogy a következő évtized a rákszűrésről fog szólni,

And as you can imagine, blood detection of cancers

és nyilvánvaló, hogy a rák kimutatása vérmintákból

is a major frontier in that war.

e háború egyik fő frontvonala.

And I hope to have convinced you today that leveraging powerful AI

Remélem, sikerült ma meggyőznöm önöket arról,

hogy az oncRNS-ek molekuláris vonalkódjára épülő

built on top of molecular barcodes of oncRNAs,

nagy teljesítményű mesterséges intelligencia felhasználásával

we can envision a future that’s precise and sensitive,

pontos és érzékeny rákszűrést álmodhatunk meg jövőképként,

but more importantly,

amely, és ez még fontosabb,

very accessible.

még széles körben hozzáférhető is.

Blood detection of cancers is not just the hope,

A rákos megbetegedések kimutatása vérmintából nem csupán egy álom,

but it's actually a reality.

hanem a valóság.

Thank you.

Köszönöm.

(Applause)

(Taps)