How young blood might help reverse aging. Yes, really | Tony Wyss-Coray

270,024 views ・ 2015-09-11

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Péter Pallós Lektor: Orsolya Kiss
00:13
This is a painting from the 16th century from Lucas Cranach the Elder.
0
13134
4659
Ez a XVI. századi kép idősebb Lucas Cranach műve,
00:18
It shows the famous Fountain of Youth.
1
18160
2766
a híres Az ifjúság kútja.
00:21
If you drink its water or you bathe in it, you will get health and youth.
2
21308
5726
Aki iszik a vizéből vagy megfürdik benne, egészséges és fiatal lesz tőle.
00:27
Every culture, every civilization has dreamed of finding eternal youth.
3
27857
5549
Minden kultúra, minden civilizáció az örök fiatalságról ábrándozott.
00:34
There are people like Alexander the Great or Ponce De León, the explorer,
4
34044
4752
Nagy Sándor és Ponce De León, a felfedező
00:38
who spent much of their life chasing the Fountain of Youth.
5
38820
3431
életük javát az ifjúság kútja keresésével töltötték.
00:42
They didn't find it.
6
42726
1168
Nem találták meg.
00:45
But what if there was something to it?
7
45450
2600
De mi van, ha mégis van valami a dologban?
00:48
What if there was something to this Fountain of Youth?
8
48074
2699
Ha mégis van valami ezzel az ifjúság kútjával?
00:51
I will share an absolutely amazing development in aging research
9
51284
5178
Ismertetem az öregedéskutatás egyik bámulatos új fejleményét,
00:56
that could revolutionize the way we think about aging
10
56486
3610
amely forradalmasíthatja az öregedéssel kapcsolatos szemléletünket,
01:00
and how we may treat age-related diseases in the future.
11
60120
3202
s azt is, hogyan kezeljük majd az öregedéssel járó betegségeket.
01:04
It started with experiments that showed,
12
64145
2509
Az egész olyan kísérletekkel kezdődött,
01:06
in a recent number of studies about growing,
13
66678
3294
amelyek a növekedésre vonatkozó kutatásokban kimutatták,
01:09
that animals -- old mice -- that share a blood supply with young mice
14
69996
6001
hogy az állatok — idős egerek, amelyek vért kapnak fiatal egerektől —
01:16
can get rejuvenated.
15
76021
1604
megfiatalodhatnak.
01:18
This is similar to what you might see in humans, in Siamese twins,
16
78148
4609
Hasonlóan ahhoz, amit embereknél, pl. sziámi ikreknél láthatunk.
01:22
and I know this sounds a bit creepy.
17
82781
2088
Tudom, hogy ez kissé hátborzongatóan hangzik.
01:25
But what Tom Rando, a stem-cell researcher, reported in 2007,
18
85338
5947
De Tom Rando őssejtkutató 2007-ben közölte,
01:31
was that old muscle from a mouse can be rejuvenated
19
91309
3500
hogy egy öreg egérizom megfiatalítható,
01:34
if it's exposed to young blood through common circulation.
20
94833
4629
ha fiatal vér éri a közös vérkeringés során.
01:39
This was reproduced by Amy Wagers at Harvard a few years later,
21
99903
4643
A Harvardon pár évvel később Amy Wagers megismételte a kísérletet,
01:44
and others then showed that similar rejuvenating effects could be observed
22
104570
4595
és mások kimutatták, hogy hasonló fiatalító hatás figyelhető meg
01:49
in the pancreas, the liver and the heart.
23
109189
2786
a hasnyálmirigyben, a májban és a szívben.
01:52
But what I'm most excited about, and several other labs as well,
24
112974
4097
De ami leginkább lázba hozott, és más laborokat is,
01:57
is that this may even apply to the brain.
25
117095
2419
hogy a jelenség igaz lehet az agy esetében is.
02:00
So, what we found is that an old mouse exposed to a young environment
26
120715
5331
Azt találtuk, hogy fiatal környezet hatásának kitett
02:06
in this model called parabiosis,
27
126070
3013
— ezt parabiózisnak nevezzük —,
02:09
shows a younger brain --
28
129107
1792
öreg egér agya megfiatalodik,
02:10
and a brain that functions better.
29
130923
2182
és a működése is javul.
02:13
And I repeat:
30
133966
1590
Megismétlem:
02:15
an old mouse that gets young blood through shared circulation
31
135580
6213
ha összekapcsolt vérkeringéssel egy öreg egér fiatal vért kap,
02:21
looks younger and functions younger in its brain.
32
141817
2984
fiatalabbnak látszik, és az agya fiatalosabban működik.
02:25
So when we get older --
33
145998
1532
Amikor öregszünk,
02:27
we can look at different aspects of human cognition,
34
147554
2672
más-más szempontból vizsgálhatjuk az emberi megismerést.
02:30
and you can see on this slide here,
35
150250
1753
Ez látható az ábrán.
02:32
we can look at reasoning, verbal ability and so forth.
36
152027
3383
Vizsgálhatjuk az ítélőképességet, a verbális képességet stb.
02:35
And up to around age 50 or 60, these functions are all intact,
37
155899
5279
Egészen 50-60 éves korig ezek a funkciók változatlanul épek,
02:41
and as I look at the young audience here in the room, we're all still fine.
38
161202
4482
s ahogy elnézem a teremben ülő fiatal közönséget, mi még jól vagyunk.
02:45
(Laughter)
39
165708
1008
(Nevetés)
02:46
But it's scary to see how all these curves go south.
40
166740
3807
De hátborzongató, hogy a görbe milyen meredeken tart lefelé.
02:50
And as we get older,
41
170571
1589
Ahogy öregszünk,
02:52
diseases such as Alzheimer's and others may develop.
42
172184
4051
Alzheimer-kór és hozzá hasonló betegségek fejlődhetnek ki.
02:57
We know that with age, the connections between neurons --
43
177004
3571
Ismeretes, hogy a korral a neuronok közötti kapcsolatok —
03:00
the way neurons talk to each other, the synapses -- they start to deteriorate;
44
180599
4651
a szinapszis, mellyel a neuronok egymással beszélgetnek — kezdenek leépülni,
03:05
neurons die, the brain starts to shrink,
45
185274
3306
neuronjaink pusztulnak, az agyunk zsugorodni kezd,
03:08
and there's an increased susceptibility for these neurodegenerative diseases.
46
188604
3992
és megnő a degeneratív idegbetegségek iránti fogékonyság.
03:13
One big problem we have -- to try to understand how this really works
47
193573
4909
Mikor meg akarjuk érteni, valójában hogyan működik ez a mechanizmus
03:18
at a very molecular mechanistic level --
48
198506
2596
molekuláris, fizikai szinten, az a nehézség,
03:21
is that we can't study the brains in detail, in living people.
49
201126
4050
hogy részleteiben nem tudjuk élő ember agyát tanulmányozni.
03:26
We can do cognitive tests, we can do imaging --
50
206033
2986
Végezhetünk megismerési és képalkotási vizsgálatokat,
03:29
all kinds of sophisticated testing.
51
209043
2696
mindenféle egyéb kifinomult vizsgálatot.
03:31
But we usually have to wait until the person dies
52
211763
3618
Ám rendszerint ki kell várnunk, amíg az illető meg nem hal,
03:35
to get the brain and look at how it really changed through age or in a disease.
53
215405
5094
s csak utána nézhetjük meg az agyát, mi változott a kora vagy betegsége miatt.
03:40
This is what neuropathologists do, for example.
54
220888
3064
Pl. ezzel foglalkoznak a neuropatológusok.
03:44
So, how about we think of the brain as being part of the larger organism.
55
224333
5667
Mi lenne, ha az agyat egy nagyobb szervezet részeként vizsgálnánk?
03:50
Could we potentially understand more
56
230024
2477
Többet érthetünk-e meg abból,
03:52
about what happens in the brain at the molecular level
57
232525
2929
ami az agyban molekuláris szinten történik,
03:55
if we see the brain as part of the entire body?
58
235478
3586
ha az agyat az egész test részének tekintjük?
03:59
So if the body ages or gets sick, does that affect the brain?
59
239088
4877
Ha a test öregszik vagy megbetegszik, hatással van-e ez az agyra?
04:03
And vice versa: as the brain gets older, does that influence the rest of the body?
60
243989
4423
És fordítva: ha az agy öregszik, hatással van-e ez a többi testrészre?
04:09
And what connects all the different tissues in the body
61
249050
3491
A különféle testszöveteket nem más kapcsolja össze,
04:12
is blood.
62
252565
1150
mint a vér.
04:14
Blood is the tissue that not only carries cells that transport oxygen, for example,
63
254366
5825
A vér olyan szövet, amely nemcsak továbbítja az oxigént szállító sejteket,
04:20
the red blood cells,
64
260215
1241
— a vörös vérsejteket —,
04:21
or fights infectious diseases,
65
261480
2200
vagy küzd a fertőző betegségek ellen,
04:23
but it also carries messenger molecules,
66
263704
4271
hanem továbbítja a hírvivő molekulákat is,
04:27
hormone-like factors that transport information
67
267999
3912
ezek a sejtek, valamint a szövetek —
04:31
from one cell to another, from one tissue to another,
68
271935
4133
beleértve az agyat — között információt továbbító
04:36
including the brain.
69
276092
1457
hormonszerű képletek.
04:37
So if we look at how the blood changes in disease or age,
70
277573
5138
Ha megnézzük, hogyan változik a vér betegség alatt vagy a korral,
04:42
can we learn something about the brain?
71
282735
2363
megtudhatunk-e valamit az agyról?
04:45
We know that as we get older, the blood changes as well,
72
285651
4836
Tudjuk, hogy az öregedéssel a vér is változik,
04:50
so these hormone-like factors change as we get older.
73
290511
2959
úgyhogy e hormonszerű képletek is változnak az öregedéssel.
04:53
And by and large, factors that we know are required
74
293494
4199
Nagyjából ezek az ismert tényezők kellenek
04:57
for the development of tissues, for the maintenance of tissues --
75
297717
3421
a szövetfejlődéshez és a szövetek fennmaradásához.
05:01
they start to decrease as we get older,
76
301162
2877
Ahogy öregszünk, ezek kezdenek ritkulni,
05:04
while factors involved in repair, in injury and in inflammation --
77
304063
4703
s közben a javításban, a sérülésekben és a gyulladásokban szerepet játszó tényezők
05:08
they increase as we get older.
78
308790
1950
a korral elszaporodnak.
05:10
So there's this unbalance of good and bad factors, if you will.
79
310764
5042
Mondhatjuk, hogy ez a jó és rossz tényezők egyensúlyhiánya.
05:16
And to illustrate what we can do potentially with that,
80
316988
2993
Hogy szemléltessem, milyen lehetőségeink vannak,
05:20
I want to talk you through an experiment that we did.
81
320005
2652
szeretnék önöknek beszélni az egyik kísérletünkről.
05:22
We had almost 300 blood samples from healthy human beings
82
322681
3649
Volt közel 300 egészséges, 20-89 év közötti egyedtől származó
05:26
20 to 89 years of age,
83
326354
2517
vérmintánk.
05:28
and we measured over 100 of these communication factors,
84
328895
3895
Több mint 100 kommunikációs tényezőt mértünk meg,
05:32
these hormone-like proteins that transport information between tissues.
85
332814
4094
azaz hormonszerű fehérjéket, melyek a szövetek között továbbítják az infót.
05:37
And what we noticed first
86
337266
1676
Először is azt figyeltük meg,
05:38
is that between the youngest and the oldest group,
87
338966
2817
hogy a legidősebb és a legfiatalabb csoport között
05:41
about half the factors changed significantly.
88
341807
3297
a tényezők mintegy fele szignifikánsan megváltozott.
05:45
So our body lives in a very different environment as we get older,
89
345128
3135
Tehát ahogy öregszünk, ezeket a tényezőket illetően
05:48
when it comes to these factors.
90
348287
1751
testünk nagyon más környezetben él.
05:50
And using statistical or bioinformatics programs,
91
350062
3496
Statisztikai vagy bioinformatikai programokkal kideríthetjük,
05:53
we could try to discover those factors that best predict age --
92
353582
4694
mely tényezők jelzik leginkább a kort.
05:58
in a way, back-calculate the relative age of a person.
93
358300
3643
azaz kiszámolhatjuk valaki viszonylagos korát.
06:02
And the way this looks is shown in this graph.
94
362337
2856
Ezen az ábrán látható, miről van szó.
06:05
So, on the one axis you see the actual age a person lived,
95
365618
5369
A vízszintes tengelyen az illető megélt kora,
06:11
the chronological age.
96
371011
1305
a kronológiai életkor.
06:12
So, how many years they lived.
97
372340
1722
Az, hogy eddig hány évet élt meg.
06:14
And then we take these top factors that I showed you,
98
374086
2708
Most vesszük az említett leglényegesebb tényezőket,
06:16
and we calculate their relative age, their biological age.
99
376818
4844
és kiszámoljuk az illető viszonylagos, azaz biológiai korát.
06:22
And what you see is that there is a pretty good correlation,
100
382708
3634
Látható, hogy eléggé jól korrelálnak,
06:26
so we can pretty well predict the relative age of a person.
101
386366
3315
úgyhogy elég biztosan megjósolhatjuk valaki viszonylagos korát.
06:29
But what's really exciting are the outliers,
102
389705
3915
De az igazán figyelemre méltók a kivételek,
06:33
as they so often are in life.
103
393644
1804
mint oly gyakran az életben.
06:35
You can see here, the person I highlighted with the green dot
104
395922
4568
Az itt zöld ponttal jelölt személy
06:40
is about 70 years of age
105
400514
2596
kb. 70 éves,
06:43
but seems to have a biological age, if what we're doing here is really true,
106
403134
5006
és ha elméletünk helytálló,
06:48
of only about 45.
107
408164
2043
biológiai kora csak kb. 45 év.
06:50
So is this a person that actually looks much younger than their age?
108
410231
3484
Ő az, aki bátran letagadhatná a korát.
06:54
But more importantly: Is this a person who is maybe at a reduced risk
109
414183
4516
De ennél sokkal fontosabb: nála sokkal kisebb az esélye
06:58
to develop an age-related disease and will have a long life --
110
418723
3324
a korral járó valamilyen betegségnek. Soká fog élni —
07:02
will live to 100 or more?
111
422071
1495
100 évig vagy még tovább?
07:04
On the other hand, the person here, highlighted with the red dot,
112
424402
4561
Viszont a piros ponttal jelölt személy
07:08
is not even 40, but has a biological age of 65.
113
428987
4906
még nincs 40 éves, de a biológiai kora 65 év.
07:13
Is this a person at an increased risk of developing an age-related disease?
114
433917
4398
Nála fokozottabb az esélye a korral járó valamilyen betegségnek?
07:18
So in our lab, we're trying to understand these factors better,
115
438339
3656
Laborunkban igyekszünk jobban megérteni ezeket a tényezőket,
07:22
and many other groups are trying to understand,
116
442019
2238
és sok más csoport is rá akar jönni,
07:24
what are the true aging factors,
117
444281
2076
hogy melyek az igazi öregedéstényezők.
07:26
and can we learn something about them to possibly predict age-related diseases?
118
446381
4973
s hogy megismerve őket esetleg előre számolhatunk-e a korral járó bajokkal?
07:32
So what I've shown you so far is simply correlational, right?
119
452281
4062
Amit eddig mutattam, az csak korrelációs jellegű összefüggés.
07:36
You can just say, "Well, these factors change with age,"
120
456367
4031
Mondhatják erre: "Na jó, ezek a tényezők a korral változnak."
07:40
but you don't really know if they do something about aging.
121
460422
3655
de azt még nem tudjuk, hatással vannak-e az öregedésre.
07:45
So what I'm going to show you now is very remarkable
122
465031
3048
Most viszont mutatok valami figyelemre méltót,
07:48
and it suggests that these factors can actually modulate the age of a tissue.
123
468103
5071
s ez alapján sejthető, hogy e tényezők módosítják a szövetek korát.
07:53
And that's where we come back to this model called parabiosis.
124
473845
3298
S itt visszajutunk az ún. parabiózis-modellhez.
07:57
So, parabiosis is done in mice
125
477167
2540
Egerekben a parabiózist úgy hoztuk létre,
07:59
by surgically connecting the two mice together,
126
479731
4912
hogy a két egeret összeoperáltuk,
08:04
and that leads then to a shared blood system,
127
484667
2333
s így közös vérkeringésük keletkezett.
08:07
where we can now ask, "How does the old brain get influenced
128
487024
4787
Itt föltehetjük a kérdést: Hogyan befolyásolja az öreg agyat,
08:11
by exposure to the young blood?"
129
491835
1738
ha fiatal vér hat rá?
08:14
And for this purpose, we use young mice
130
494144
2204
Erre a célra fiatal egereket használunk,
08:16
that are an equivalency of 20-year-old people,
131
496372
3453
melyek kora 20 éves emberének felel meg,
08:19
and old mice that are roughly 65 years old in human years.
132
499849
4336
az öreg egereké pedig durván egy 65 éves emberének.
08:24
What we found is quite remarkable.
133
504958
2826
Igen figyelemre méltót tapasztaltunk.
08:27
We find there are more neural stem cells that make new neurons
134
507808
3720
Azt találtuk, hogy ezekben az öreg agyakban
08:31
in these old brains.
135
511552
1332
több ős-idegsejt van.
08:33
There's an increased activity of the synapses,
136
513351
2582
A szinapszisok tevékenysége növekedett,
08:35
the connections between neurons.
137
515957
2039
s a neuronközi kapcsolatok mennyisége is.
08:38
There are more genes expressed that are known to be involved
138
518020
3285
Több gén fejeződik ki, mint amelyekről ismert, hogy új emlékképek
08:41
in the formation of new memories.
139
521329
1747
képzésében vesznek részt.
08:43
And there's less of this bad inflammation.
140
523659
2508
Csökken a rossz gyulladások száma.
08:47
But we observed that there are no cells entering the brains of these animals.
141
527427
6496
Ám azt is megfigyeltük, hogy nem jutnak ilyen sejtek az állatok agyába.
08:53
So when we connect them,
142
533947
1386
Mikor összekapcsoljuk őket,
08:55
there are actually no cells going into the old brain, in this model.
143
535357
5376
ebben a modellben egyetlen sejt sem jut az öreg agyba,
09:01
Instead, we've reasoned, then, that it must be the soluble factors,
144
541379
3661
így arra jutottunk, hogy a lényegesek az oldódó összetevők.
09:05
so we could collect simply the soluble fraction of blood which is called plasma,
145
545064
4783
így simán összegyűjthetjük a vér plazmának nevezett oldódó összetevőit,
09:09
and inject either young plasma or old plasma into these mice,
146
549871
3944
és fiatal vagy öreg plazmát fecskendezhetünk az egerekbe,
09:13
and we could reproduce these rejuvenating effects,
147
553839
2368
és reprodukálhatjuk ezeket a fiatalító hatásokat.
09:16
but what we could also do now
148
556231
1714
De azt is tudjuk,
09:17
is we could do memory tests with mice.
149
557969
2450
hogy végezhetünk az egereken memóriateszteket is.
09:20
As mice get older, like us humans, they have memory problems.
150
560443
3853
Ahogy az egerek öregszenek, akárcsak nekünk, nekik is memóriagondjaik támadnak.
09:24
It's just harder to detect them,
151
564818
1593
De az övékét nehezebb kimutatni.
09:26
but I'll show you in a minute how we do that.
152
566435
2344
De rögtön meglátják, mi hogyan csináltuk.
09:28
But we wanted to take this one step further,
153
568803
2695
De egy lépéssel előbbre akartunk jutni,
09:31
one step closer to potentially being relevant to humans.
154
571522
4040
eggyel közelebb az emberek szempontjából lényeges megállapításokhoz.
09:35
What I'm showing you now are unpublished studies,
155
575586
3197
Most még közzé nem tett felméréseket ismertetek,
09:38
where we used human plasma, young human plasma,
156
578807
4533
amelyben emberi plazmát, fiatal emberi plazmát használtunk,
09:43
and as a control, saline,
157
583364
1849
s kontrollként fiziológiás sóoldatot,
09:45
and injected it into old mice,
158
585237
1876
és öreg egerekbe fecskendeztük őket.
09:47
and asked, can we again rejuvenate these old mice?
159
587137
4852
Az volt a kérdés: megfiatalíthatjuk-e az öreg egereket?
09:52
Can we make them smarter?
160
592013
1660
Okosabbá tehetjük-e őket?
09:54
And to do this, we used a test. It's called a Barnes maze.
161
594104
3289
Ehhez az ún. Barnes-féle útvesztővizsgálatot végeztük rajtuk.
09:57
This is a big table that has lots of holes in it,
162
597417
3155
Ez egy nagy asztal, melyen egy csomó lyuk
10:00
and there are guide marks around it,
163
600596
3483
és köröttük tájékoztató jelek vannak,
10:04
and there's a bright light, as on this stage here.
164
604103
2606
jól meg van világítva, mint itt a színpad.
10:06
The mice hate this and they try to escape,
165
606733
3133
Az egerek ezt utálják, és igyekszenek elmenekülni,
10:09
and find the single hole that you see pointed at with an arrow,
166
609890
4256
s meg akarják találni az itt nyíllal jelölt lyukat,
10:14
where a tube is mounted underneath
167
614170
1945
amely alá egy cső van erősítve,
10:16
where they can escape and feel comfortable in a dark hole.
168
616139
3193
s rajta elszökhetnek egy sötét helyre, ahol jól érzik magukat.
10:19
So we teach them, over several days,
169
619977
1802
Napokon át tanítottuk őket,
10:21
to find this space on these cues in the space,
170
621803
2903
hogyan találják meg ezt a helyet a területen a jelek alapján.
10:24
and you can compare this for humans,
171
624730
2794
Összevethetik ezt azzal, mikor meg akarjuk lelni
10:27
to finding your car in a parking lot after a busy day of shopping.
172
627548
4230
a kocsinkat a parkolóban egy egész napi fárasztó bevásárlás után.
10:31
(Laughter)
173
631802
1001
(Nevetés)
10:32
Many of us have probably had some problems with that.
174
632827
3751
Sokunknak vélhetően már volt ezzel gondja.
10:36
So, let's look at an old mouse here.
175
636602
2018
Akkor nézzük csak ezt az öreg egeret.
10:38
This is an old mouse that has memory problems,
176
638954
2176
Az öreg egérnek baja van a memóriájával,
10:41
as you'll notice in a moment.
177
641154
1689
ahogy mindjárt meg is láthatják.
10:43
It just looks into every hole, but it didn't form this spacial map
178
643305
4724
Az egér minden lyukba benéz, de nem alakul ki benne térkép,
10:48
that would remind it where it was in the previous trial or the last day.
179
648053
5247
amelyről eszébe jutna, hol járt az előző próbálkozáskor vagy tegnap.
10:53
In stark contrast, this mouse here is a sibling of the same age,
180
653873
5467
Ez az egér a másiknak az ugyanolyan korú testvére,
10:59
but it was treated with young human plasma for three weeks,
181
659364
5419
de három hétig fiatal emberi plazmával kezeltük,
11:04
with small injections every three days.
182
664807
2533
három naponta apró befecskendezéseket kapott.
11:07
And as you noticed, it almost looks around, "Where am I?" --
183
667741
4223
Észrevehették, hogy az egér körbetekintget: "Hol vagyok?"
11:11
and then walks straight to that hole and escapes.
184
671988
2907
Aztán egyenesen a lyukhoz tart, és meglóg.
11:14
So, it could remember where that hole was.
185
674919
2864
Bizonyára emlékezett rá, hol a lyuk.
11:18
So by all means, this old mouse seems to be rejuvenated --
186
678742
3688
Az öreg egér mindenképp megfiatalodott,
11:22
it functions more like a younger mouse.
187
682454
2379
úgy viselkedik, mint egy fiatalabb.
11:24
And it also suggests that there is something
188
684857
2706
Ebből arra következtetünk, hogy nemcsak
11:27
not only in young mouse plasma, but in young human plasma
189
687587
4991
a fiatal egér plazmájában lehet valami, hanem egy fiatal emberében is,
11:32
that has the capacity to help this old brain.
190
692602
3660
amelynek megvan a tulajdonsága, hogy segítsen az öreg agyon.
11:36
So to summarize,
191
696834
1152
Összefoglalva:
11:38
we find the old mouse, and its brain in particular, are malleable.
192
698010
4199
kimutattuk, hogy az öreg egér, és konkrétan az agya, alakítható.
11:42
They're not set in stone; we can actually change them.
193
702233
3451
Nincsenek kőbe vésve: meg tudjuk változtatni.
11:45
It can be rejuvenated.
194
705708
1473
Az egér megfiatalítható.
11:47
Young blood factors can reverse aging,
195
707680
2597
A fiatal vérelemek visszafordíthatják az öregedést,
11:50
and what I didn't show you --
196
710301
1712
s ezt ugyan nem mutattam meg,
11:52
in this model, the young mouse actually suffers from exposure to the old.
197
712037
5222
de ebben a modellben a fiatal egér szenved az öreg behatásától.
11:57
So there are old-blood factors that can accelerate aging.
198
717283
3380
Vannak az öreg vérnek összetevői, melyek gyorsíthatják az öregedést.
12:01
And most importantly, humans may have similar factors,
199
721725
4317
A legfontosabb: az emberek vérében is lehetnek hasonló összetevők,
12:06
because we can take young human blood and have a similar effect.
200
726066
4078
mert a fiatal embervér is mutathat ilyen hatást.
12:10
Old human blood, I didn't show you, does not have this effect;
201
730592
3556
Nem mutattam, de az öreg embervérnek nincs ilyen hatása;
12:14
it does not make the mice younger.
202
734172
1762
nem fiatalítja meg az egereket.
12:17
So, is this magic transferable to humans?
203
737071
3628
Átvihető-e a varázslat az emberre?
12:20
We're running a small clinical study at Stanford,
204
740723
3629
Stanfordban egy kis klinikai kísérletet végzünk,
12:24
where we treat Alzheimer's patients with mild disease
205
744376
3876
melyben enyhe Alzheimer-kóros betegeket kezelünk
12:28
with a pint of plasma from young volunteers, 20-year-olds,
206
748276
6610
20 éves önkéntesek félliternyi plazmájával.
12:34
and do this once a week for four weeks,
207
754910
2595
A heti egy kezelést négy hétig folytatjuk,
12:37
and then we look at their brains with imaging.
208
757529
3163
majd képalkotási módszerrel megvizsgáljuk a betegek agyát.
12:41
We test them cognitively,
209
761050
1844
Kognitív szempontból vizsgáljuk őket,
12:42
and we ask their caregivers for daily activities of living.
210
762918
4006
a gondozóik tájékoztatnak bennünket az élettevékenységükről.
12:46
What we hope is that there are some signs of improvement
211
766948
3919
Reméljük, hogy a kezeléstől
12:50
from this treatment.
212
770891
1364
állapotuk javulni fog.
12:52
And if that's the case, that could give us hope
213
772758
2556
Ha ez a helyzet, reménykedhetünk,
12:55
that what I showed you works in mice
214
775338
2420
hogy ami az egereknél bevált,
12:57
might also work in humans.
215
777782
1778
az az embernél is megvalósulhat.
13:00
Now, I don't think we will live forever.
216
780478
2358
Nem hiszem, hogy örök életűek leszünk.
13:03
But maybe we discovered
217
783955
2337
De lehet, hogy fölfedeztük:
13:06
that the Fountain of Youth is actually within us,
218
786316
3087
az ifjúság kútja voltaképpen bennünk van,
13:09
and it has just dried out.
219
789427
1738
csak éppen kiszáradt.
13:11
And if we can turn it back on a little bit,
220
791574
2828
Ha egy kicsit visszafordíthatjuk a folyamatot,
13:14
maybe we can find the factors that are mediating these effects,
221
794426
4627
esetleg megtalálhatjuk a tényezőket, amelyek e hatásokat közvetítik,
13:19
we can produce these factors synthetically
222
799077
2587
mesterségesen is előállíthatjuk e tényezőket,
13:21
and we can treat diseases of aging, such as Alzheimer's disease
223
801688
4013
és kezelhetjük az öregedéssel járó betegségeket, pl. az Alzheimer-kórt
13:25
or other dementias.
224
805725
1230
vagy más demenciákat.
13:27
Thank you very much.
225
807282
1151
Köszönöm szépen.
13:28
(Applause)
226
808457
3293
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7