David Agus: A new strategy in the war against cancer

Fordító: Zsolt Dömötörfy Lektor: Laszlo Kereszturi

I'm a cancer doctor, and I walked out of my office

Onkológus vagyok. Egy napon kiléptem a rendelőmből

and walked by the pharmacy in the hospital three or four years ago,

és elsétáltam a kórház patikája előtt, úgy három-négy évvel ezelőtt

and this was the cover of Fortune magazine

és ott ezt látom a Fortune folyóirat címlapján: Miért veszítjük el a rák elleni küzdelmet, és hogyan nyerjük meg?

sitting in the window of the pharmacy.

Ott virított a kirakatban.

And so, as a cancer doctor, you look at this,

Ha az ember történetesen onkológus, akkor ezt látva

and you get a little bit downhearted.

egy kicsit összeszorul a szíve.

But when you start to read the article by Cliff,

Ha azonban elkezdjük olvasni Cliff írását,

who himself is a cancer survivor,

aki maga is rák túlélő,

who was saved by a clinical trial

és aki egy klinikai vizsgálatnak köszönheti életét,

where his parents drove him from New York City to upstate New York

ugyanis a szülei New York Cityből észak New York-ba hordták fel,

to get an experimental therapy for --

hogy megkaphassa azt az akkoriban kísérleti fázisban lévő kezelést

at the time -- Hodgkin's disease, which saved his life,

a Hodgkin kórjára, amely végül megmentette az életét.

he makes remarkable points here.

Cliff figyelemreméltó megjegyzéseket tesz.

And the point of the article was that we have gotten

A cikk fő mondanivalója szerint

reductionist in our view of biology,

a biológiáról való gondolkozásunk redukcionalista lett,

in our view of cancer.

ahogy a rákról való gondolkodásunk is.

For the last 50 years, we have focused on treating

Az utóbbi ötven évben a génekre

the individual gene

összpontosítottunk, azért

in understanding cancer, not in controlling cancer.

hogy megértsük a rákot, és nem azért, hogy kontrolláljuk.

So, this is an astounding table.

Ez egy meghökkentő táblázat.

And this is something that sobers us in our field everyday

Ez az, ami minden nap kijózanít minket, akik ezen a területen dolgozunk.

in that, obviously, we've made remarkable impacts

Nyilvánvalóan nagy sikereket értünk el a

on cardiovascular disease,

szív- és érrendszeri betegségek gyógyításában.

but look at cancer. The death rate in cancer

Nézzük azonban a rákot. A rák okozta halálozási arány

in over 50 years hasn't changed.

több mint 50 éve nem változott.

We've made small wins in diseases like chronic myelogenous leukemia,

Vannak kisebb sikereink olyan betegségekben, mint például a krónikus mieloid leukémia,

where we have a pill that can put 100 percent of people in remission,

erre a ráktípusra van egy gyógyszerünk, ami a betegek 100 százalékát remisszióba juttatja, vagyis a daganat visszahúzódik.

but in general, we haven't made an impact at all in the war on cancer.

De általánosan azt kell mondjuk, hogy nem értünk el nagy változást a rák elleni harcban.

So, what I'm going to tell you today,

Tehát, amit ma itt Önöknek el fogok mondani,

is a little bit of why I think that's the case,

az nem más, mint ami miatt azt gondolom, hogy ide jutottunk.

and then go out of my comfort zone

El fogom hagyni a saját szakterületemet,

and tell you where I think it's going,

és arról fogok beszélni, hogy nézetem szerint milyen irányba várható elmozdulás,

where a new approach -- that we hope to push forward

melyik az az új megközelítés, amely előremozdíthatja

in terms of treating cancer.

a rákos megbetegedések kezelését.

Because this is wrong.

Mert ez helytelen.

So, what is cancer, first of all?

Először is: mi az a rák?

Well, if one has a mass or an abnormal blood value, you go to a doctor,

Ha valaki talál egy csomót, vagy nem jó a vérképe, elmegy az orvoshoz.

they stick a needle in.

Aztán belénk szúrnak egy tűt.

They way we make the diagnosis today is by pattern recognition:

Ma a diagnózis felállítása nem más, mint mintázatok felismerése.

Does it look normal? Does it look abnormal?

Normálisan néz ez ki? Vagy abnormálisan néz ki?

So, that pathologist is just like looking at this plastic bottle.

Olyan mintha a patológus ezt a műanyag flaskát vizsgálná.

This is a normal cell. This is a cancer cell.

Ez egy normális sejt. Ez egy rákos sejt.

That is the state-of-the-art today in diagnosing cancer.

Ez a mai csúcstechnológia a rák diagnózisának felállításakor.

There's no molecular test,

Nincsen molekuláris vizsgálat.

there's no sequencing of genes that was referred to yesterday,

Nincsen génszekvenálás, amiről tegnap hallhattunk.

there's no fancy looking at the chromosomes.

Nincsen csilivili kromoszómavizsgálat.

This is the state-of-the-art and how we do it.

Ez a csúcstechnológia, ez az ahogyan ma ezt csináljuk.

You know, I know very well, as a cancer doctor, I can't treat advanced cancer.

Tudják, én mint onkológus, tudom, hogy nem tudom meggyógyítani az előrehaladott rákot.

So, as an aside, I firmly believe in the field of trying to identify cancer early.

Éppen ezért nagyon is hiszek a rák korai felismerésének fontosságában.

It is the only way you can start to fight cancer, is by catching it early.

Az egyetlen esélyünk, hogy megküzdjünk a rákkal, ha korán elkapjuk.

We can prevent most cancers.

A legtöbb rákos megbetegedés megelőzhető.

You know, the previous talk alluded to preventing heart disease.

Az előző előadás ugye a szív- és érrendszeri betegségek megelőzéséről szólt.

We could do the same in cancer.

Ugyanezt tehetnénk a rákkal is.

I co-founded a company called Navigenics,

Alapítója vagyok egy cégnek, a neve: Navigenics

where, if you spit into a tube --

nos, ha beleköp egy kémcsőbe,

and we can look look at 35 or 40 genetic markers for disease,

mi 35-40 genetikai markert tudunk megvizsgálni,

all of which are delayable in many of the cancers --

amelyek mindegyike sokfajta ráktípus megjelenésére hajlamosíthat.

you start to identify what you could get,

Megnézzük, hogy mi az, amiben megbetegedhet,

and then we can start to work to prevent them.

és akkor elkezdhetjük a megelőzést.

Because the problem is, when you have advanced cancer,

Az ugyanis a probléma, hogy ha előrehaladott stádiumú a rák,

we can't do that much today about it, as the statistics allude to.

nem tudunk ma még túl sokat kezdeni vele, mint ahogyan erre a statisztikák is utalnak.

So, the thing about cancer is that it's a disease of the aged.

Az a helyzet, hogy a rák az idős emberek betegsége.

Why is it a disease of the aged?

Hogy miért az idős emberek betegsége?

Because evolution doesn't care about us after we've had our children.

Mert az evolúció nem törődik velünk, miután megszülettek gyermekeink.

See, evolution protected us during our childbearing years

Az evolúció véd minket azokban az éveinkben, amikor gyermekünk születhet,

and then, after age 35 or 40 or 45,

de aztán, 35, 40 vagy 45 éves kor után

it said "It doesn't matter anymore, because they've had their progeny."

már nem számítunk, mert megvannak az utódaink.

So if you look at cancers, it is very rare -- extremely rare --

Ha megnézzük a rákot, nagyon ritka, extrém ritka

to have cancer in a child, on the order of thousands of cases a year.

a gyermekkorban előforduló rák, néhány ezer ilyen eset fordul elő évente.

As one gets older? Very, very common.

Ahogyan öregszünk, egyre gyakoribb és gyakoribb.

Why is it hard to treat?

Miért olyan nehezen kezelhető?

Because it's heterogeneous,

Mert heterogén betegségről van szó,

and that's the perfect substrate for evolution within the cancer.

ez pedig a rák evolúciója szempontjából kitűnő táptalajnak számít.

It starts to select out for those bad, aggressive cells,

Kiszelektálódnak a rossz, agresszív sejtek,

what we call clonal selection.

ezt nevezzük klonális szelekciónak.

But, if we start to understand

De ha elkezdjük megérteni azt,

that cancer isn't just a molecular defect, it's something more,

hogy a rák nem csak egy genetikai defekt, hanem több ennél,

then we'll get to new ways of treating it, as I'll show you.

akkor új kezelési lehetőségeket is találhatunk, mint ahogyan azt be is fogom Önöknek mutatni.

So, one of the fundamental problems we have in cancer

Az alapvető problémák egyike,

is that, right now, we describe it by a number of adjectives, symptoms:

hogy ma egy sor melléknévvel és tünettel jellemezzük a rákot.

"I'm tired, I'm bloated, I have pain, etc."

Fáradt vagyok, fel vagyok fújódva, fájdalmaim vannak, stb.

You then have some anatomic descriptions,

Aztán jönnek az anatómiai leírások.

you get that CT scan: "There's a three centimeter mass in the liver."

Megvan a CT vizsgálat eredménye: egy 3 cm-es csomó van a májban.

You then have some body part descriptions:

Aztán vannak a testrészek szerinti leírások.

"It's in the liver, in the breast, in the prostate."

A májban van, a mellben, a prosztatában van.

And that's about it.

És körülbelül ennyi is.

So, our dictionary for describing cancer is very, very poor.

Nagyon szegényes a szókincsünk a rák leírására.

It's basically symptoms.

Alapvetően a tüneteket írjuk le.

It's manifestations of a disease.

A betegség megnyilvánulásait.

What's exciting is that over the last two or three years,

Lelkesítő, hogy a kormány az utóbbi 2-3 évben

the government has spent 400 million dollars,

400 millió dollárt költött

and they've allocated another billion dollars,

és további dollármilliárdokat különített el

to what we call the Cancer Genome Atlas Project.

az úgynevezett Rák Genom Atlasz Projektre.

So, it is the idea of sequencing all of the genes in the cancer,

Az elképzelés az, hogy a rák összes génjét megszekvenálják,

and giving us a new lexicon, a new dictionary to describe it.

egy új lexikont adva kezünkbe a betegség leírásához.

You know, in the mid-1850's in France,

Franciaországban az 1850-es évek közepén

they started to describe cancer by body part.

kezdték a rákot a testrészek szerint elnevezni.

That hasn't changed in over 150 years.

Ez mit sem változott több mint 150 év alatt.

It is absolutely archaic that we call cancer

Teljesen archaikus dolog a rákot

by prostate, by breast, by muscle.

prosztata, mell, vagy izom alapján elnevezni.

It makes no sense, if you think about it.

Semmi értelme nincs, ha jobban belegondolunk.

So, obviously, the technology is here today,

Ma már egyértelműen megvan a technológiai hátterünk ahhoz,

and, over the next several years, that will change.

hogy a következő években ez megváltozzon.

You will no longer go to a breast cancer clinic.

Nem egy mellrák klinikát fogunk majd felkeresni,

You will go to a HER2 amplified clinic, or an EGFR activated clinic,

hanem egy HER2 vagy egy EGFR klinikát,

and they will go to some of the pathogenic lesions

és meg fogják találni a kóros génhibák némelyikét,

that were involved in causing this individual cancer.

amelyek az adott rák kialakulásában szerepet játszottak.

So, hopefully, we will go from being the art of medicine

Így remélhetőleg az orvoslás művészete

more to the science of medicine,

mindinkább orvostudománnyá alakul,

and be able to do what they do in infectious disease,

és megvalósulhat, ami ma már működik a fertőző betegségeknél:

which is look at that organism, that bacteria,

vagyis az, hogy megnézzük a kórokozót, a baktériumot,

and then say, "This antibiotic makes sense,

és azt mondjuk, ezt és ezt az antibiotikumot érdemes adni,

because you have a particular bacteria that will respond to it."

mert olyan baktériummal fertőződött meg, amely erre érzékeny.

When one is exposed to H1N1, you take Tamiflu,

Ha az ember H1N1-el fertőződik, Tamiflu-t szedünk,

and you can remarkably decrease the severity of symptoms

aminek segítségével jelentősen csökkennek a tüneteink,

and prevent many of the manifestations of the disease.

és megakadályozhatjuk a betegség szövődményeit.

Why? Because we know what you have, and we know how to treat it --

Hogy miért? Azért, mert tudjuk mi a betegség, és azt is tudjuk, hogyan kell kezelni,

although we can't make vaccine in this country, but that's a different story.

oltást ugyan nem tudunk ebben az országban előállítani ellene, de ez egy más lapra tartozik.

The Cancer Genome Atlas is coming out now.

Most fog megjelenni a Rák Genom Atlasz.

The first cancer was done, which was brain cancer.

Legelőször az agydaganat génjeit szekvenálták meg.

In the next month, the end of December, you'll see ovarian cancer,

A következő hónapban, december végén, a petefészekrák,

and then lung cancer will come several months after.

majd néhány hónappal később a tüdőrák géntérképe készül majd el.

There's also a field of proteomics that I'll talk about in a few minutes,

A proteomikáról néhány perc múlva fogok beszélni,

which I think is going to be the next level

szerintem ez lesz a következő lépcsőfok,

in terms of understanding and classifying disease.

ami a rák megértését és csoportosítását illeti.

But remember, I'm not pushing genomics,

De emlékezzenek rá, nem azért nyomatom a genomikát és

proteomics, to be a reductionist.

a proteomikát hogy redukcionalista legyek.

I'm doing it so we can identify what we're up against.

Azért teszek így, hogy beazonosíthassuk, hogy mi ellen küzdünk.

And there's a very important distinction there that we'll get to.

Van egy nagyon fontos különbség, amihez el fogunk jutni.

In health care today, we spend most of the dollars --

A mai egészségügyi ellátásban a legtöbb pénzt

in terms of treating disease --

a betegség kezelésére költjük,

most of the dollars in the last two years of a person's life.

azon belül a legtöbbet a beteg utolsó két életévében.

We spend very little, if any, dollars in terms of identifying what we're up against.

Nagyon keveset költünk arra, hogy beazonosítsuk, hogy mi ellen is küzdünk.

If you could start to move that, to identify what you're up against,

Ha ezt el lehetne mozdítani a beazonosítás irányába,

you're going to do things a hell of a lot better.

sokkal jobban csinálnánk a dolgokat.

If we could even take it one step further and prevent disease,

Ha még egy lépést tennénk előre, és a megelőzéssel is foglalkoznánk,

we can take it enormously the other direction,

a másik irányba billenhetne a dolog.

and obviously, that's where we need to go, going forward.

És nyilvánvaló, hogy előrefelé kell haladnunk.

So, this is the website of the National Cancer Institute.

Ez itt a Nemzeti Rák Intézet honlapja.

And I'm here to tell you, it's wrong.

Azért vagyok itt, hogy elmondjam, hogy ez nem jó.

So, the website of the National Cancer Institute

A Nemzeti Rák Intézet honlapja szerint

says that cancer is a genetic disease.

a rák genetikai megbetegedés.

The website says, "If you look, there's an individual mutation,

A honlap szerint, ha van egyetlen egy mutáció,

and maybe a second, and maybe a third,

azt követheti egy második, utána egy harmadik,

and that is cancer."

nos, ez a rák.

But, as a cancer doc, this is what I see.

De én mint onkológus a következőképpen látom ezt.

This isn't a genetic disease.

Ez nem egy genetikai betegség.

So, there you see, it's a liver with colon cancer in it,

Amint láthatják, ez itt egy máj, egy vastagbéláttéttel

and you see into the microscope a lymph node

és itt a mikroszkóp alatt egy nyirokcsomó,

where cancer has invaded.

amibe már beterjedt a rák.

You see a CT scan where cancer is in the liver.

Itt egy CT felvételt láthatnak egy rákos májról.

Cancer is an interaction of a cell

A rák nem más, mint egy sejt interakciója,

that no longer is under growth control with the environment.

amelynek növekedése már nem áll környezetének kontrollja alatt.

It's not in the abstract; it's the interaction with the environment.

A környezettel való kölcsönhatáson múlik a dolog.

It's what we call a system.

Ez az, amit rendszernek nevezünk.

The goal of me as a cancer doctor is not to understand cancer.

Nekem mint onkológusnak nem a rák megértése a célom.

And I think that's been the fundamental problem over the last five decades,

És azt hiszem az utóbbi 50 évben ez volt a legnagyobb probléma:

is that we have strived to understand cancer.

az, hogy minden erőnkkel arra törekedtünk, hogy megértsük a rákot.

The goal is to control cancer.

A cél pedig az, hogy kontrollálni tudjuk a rákot!

And that is a very different optimization scheme,

Ez pedig egy teljesen más keretet ad a munkának,

a very different strategy for all of us.

teljesen más stratégiát mindannyiunk számára.

I got up at the American Association of Cancer Research,

Egyszer az Amerikai Rákkutató Társaság

one of the big cancer research meetings, with 20,000 people there,

egyik nagy összejövetelén, ahol 20 ezren voltak jelen,

and I said, "We've made a mistake.

azt mondtam, hogy hibát követtünk el.

We've all made a mistake, myself included,

Mindannyian elkövettük ezt a hibát, magam is,

by focusing down, by being a reductionist.

azáltal, hogy a részletekre koncentráltunk, redukcionalisták voltunk.

We need to take a step back."

Egy lépéssel vissza kell lépnünk.

And, believe it or not, there were hisses in the audience.

És hiszik, vagy nem, felszisszent a hallgatóság.

People got upset, but this is the only way we're going to go forward.

Az emberek elkeseredtek, de ez az egyetlen lehetőség arra, hogy újra előrefelé haladjunk.

You know, I was very fortunate to meet Danny Hillis a few years ago.

Nagyon szerencsés vagyok, hogy néhány éve találkozhattam Danny Hillis-szel.

We were pushed together, and neither one of us really wanted to meet the other.

Összehoztak minket, igazából egyikünk sem akart a másikkal találkozni.

I said, "Do I really want to meet a guy from Disney, who designed computers?"

Azt gondoltam: "Akarok én ezzel a Disneyből jött fickóval találkozni, aki számítógépeket tervezett?"

And he was saying: Does he really want to meet another doctor?

Ő pedig azt mondta magában: "Tényleg szeretnék még egy dokival találkozni?"

But people prevailed on us, and we got together,

De az emberek akarata érvényesült, így összejöttünk,

and it's been transformative in what I do, absolutely transformative.

és ez nagy hatással volt rám, átalakította a gondolkodásomat arról, amit csinálok.

We have designed, and we have worked on the modeling --

Terveztünk, megpróbáltuk modellezni a rákot --

and much of these ideas came from Danny and from his team --

az ötletek többsége Dannyé volt, és a csapatáé --

the modeling of cancer in the body as complex system.

modellezni a rákot az emberi szervezetben, mint összetett rendszerben.

And I'll show you some data there

Mutatok Önöknek néhány adatot,

where I really think it can make a difference and a new way to approach it.

amelyekről azt hiszem, hogy fontosak, és amelyek új szemléletet adhatnak.

The key is, when you look at these variables and you look at this data,

Ahhoz, hogy megértsük ezeket a változókat és ezeket az adatokat,

you have to understand the data inputs.

fontos, hogy tisztában legyünk a bemeneti adatokkal.

You know, if I measured your temperature over 30 days,

Ha például 30 napon keresztül mérném a testhőmérsékletedet,

and I asked, "What was the average temperature?"

és azt kérdezném, mennyi volt az átlaga

and it came back at 98.7, I would say, "Great."

azt mondhatnám, hogy 37, ami príma.

But if during one of those days

De ha közben egy napon

your temperature spiked to 102 for six hours,

a hőmérsékleted 6 órán keresztül 38,9-re emelkedne,

and you took Tylenol and got better, etc.,

és lázcsillapítót vennél be, amitől elmúlna,

I would totally miss it.

akkor ezt figyelmen kívül hagynám.

So, one of the problems, the fundamental problems in medicine

Az orvoslás egyik alapvető problémája, hogy

is that you and I, and all of us,

te és én, és mindannyian

we go to our doctor once a year.

évente egyszer megyünk orvoshoz.

We have discrete data elements; we don't have a time function on them.

Ezért egymástól elkülönített bemeneti adatokkal rendelkezünk, és nem követjük az adatok változását az idő függvényében.

Earlier it was referred to this direct life device.

Korábban hallhattunk erről az életfunkciókat figyelő készülékről,

You know, I've been using it for two and a half months.

már két és fél hónapja használom,

It's a staggering device, not because it tells me

egy megdöbbentő kis kütyü, nem azért, mert megmondja,

how many kilocalories I do every day,

hogy mennyi kilokalóriát használok fel naponta,

but because it looks, over 24 hours, what I've done in a day.

hanem azért, mert 24 órán keresztül rögzíti, hogy mit csináltam aznap.

And I didn't realize that for three hours I'm sitting at my desk,

Korábban észre sem vettem, hogy 3 órán keresztül ülök az íróasztalomnál,

and I'm not moving at all.

és nem mozgok egyáltalán.

And a lot of the functions in the data that we have as input systems here

Ezért a bemeneti adatok valójában jelentősen különböznek attól,

are really different than we understand them,

aminek mi gondoljuk őket,

because we're not measuring them dynamically.

azért, mert nem dinamikusan mérjük őket.

And so, if you think of cancer as a system,

Ha tehát a rákról mint rendszerről gondolkodunk,

there's an input and an output and a state in the middle.

van egy bemenet, egy kimenet, és egy állapot e kettő között.

So, the states, are equivalent classes of history,

A különféle állapotok időben követik egymást,

and the cancer patient, the input, is the environment,

és a rákos beteg számára a bemenet nem más mint a környezet,

the diet, the treatment, the genetic mutations.

a táplálkozás, a kezelések, és a genetikai mutációk.

The output are our symptoms:

A kimenet pedig a tünetek.

Do we have pain? Is the cancer growing? Do we feel bloated, etc.?

Fájdalmunk van? Növekszik a daganat? Fel vagyunk fújódva, stb?

Most of that state is hidden.

Az állapot nagy részben rejtett.

So what we do in our field is we change and input,

Amit csinálunk az nem más, mint hogy megváltoztatjuk a bemenetet,

we give aggressive chemotherapy,

agresszív kemoterápiát adunk.

and we say, "Did that output get better? Did that pain improve, etc.?"

És azt kérdezzük, jobb lett a kimenet? Csökkent a fájdalom? Stb.

And so, the problem is that it's not just one system,

Az a probléma, hogy nem csak egy rendszerről van szó,

it's multiple systems on multiple scales.

hanem összetett rendszerek összetett kapcsolatairól.

It's a system of systems.

Rendszerek rendszeréről.

And so, when you start to look at emergent systems,

Nos, ha megnézzük az emergens rendszereket,

you can look at a neuron under a microscope.

vegyünk például egy idegsejtet mikroszkóp alatt.

A neuron under the microscope is very elegant

Egy idegsejt nagyon elegáns a mikroszkóp alatt,

with little things sticking out and little things over here,

kis nyúlványok lógnak ki belőle itt meg ott,

but when you start to put them together in a complex system,

de amikor elkezdünk belőlük egy összetett rendszert felépíteni,

and you start to see that it becomes a brain,

azt látjuk, hogy egy agy lesz belőle,

and that brain can create intelligence,

amely agy intelligenciát hoz létre.

what we're talking about in the body,

Amiről a test és a rák esetén beszélünk,

and cancer is starting to model it like a complex system.

az az, hogy kezdjük el őket komplex rendszerekként modellezni.

Well, the bad news is that these robust --

Nos, a rossz hír, hogy ezek a robusztus -

and robust is a key word --

és a robusztus szó kulcsfontosságú --

emergent systems are very hard to understand in detail.

emergens rendszerek nagyon nehezen érthetők meg részleteikben.

The good news is you can manipulate them.

A jó hír, hogy manipulálhatjuk őket.

You can try to control them

Megpróbálhatjuk az ellenőrzésünk alá vonni őket,

without that fundamental understanding of every component.

anélkül, hogy minden komponenst részletekbe menően ismernénk.

One of the most fundamental clinical trials in cancer

Az egyik legalapvetőbb klinikai vizsgálatnak az eredménye

came out in February in the New England Journal of Medicine,

februárban jelent meg a New England Journal of Medicine-ben,

where they took women who were pre-menopausal with breast cancer.

amelyben menopauza előtt álló, mellrákban szenvedő nőket vizsgáltak.

So, about the worst kind of breast cancer you can get.

Ez talán a legrosszabb létező emlőrák.

They had gotten their chemotherapy,

Megkapták a szokásos kemoterápiát,

and then they randomized them,

aztán véletlenszerűen csoportokra osztották őket,

where half got placebo,

az egyik csoport placebot kapott,

and half got a drug called Zoledronic acid that builds bone.

a másik pedig egy Zoledronic-sav nevű gyógyszert, amely csontépítő hatással bír.

It's used to treat osteoporosis,

Csontritkulás kezelésére használják,

and they got that twice a year.

ezt kapták évente kétszer.

They looked and, in these 1,800 women,

Megnézték az eredményeket, és az 1800 nőnél,

given twice a year a drug that builds bone,

akik évente kétszer kaptak csontépítő szert

you reduce the recurrence of cancer by 35 percent.

35 százalékkal csökkent a rák kiújulásának kockázata.

Reduce occurrence of cancer by a drug

Csökkent a rák kiújulásának kockázata egy olyan gyógyszer hatására,

that doesn't even touch the cancer.

amelynek köze nincs a rákhoz.

So the notion, you change the soil, the seed doesn't grow as well.

Vagyis ha megváltoztatod a talajt, a mag nem nő ugyanolyan jól.

You change that system,

Megváltoztatod a rendszert,

and you could have a marked effect on the cancer.

és ezzel jelentős hatással lehetsz a rákra.

Nobody has ever shown -- and this will be shocking --

Soha senki nem mutatta ki - nos, ez sokkoló lesz -,

nobody has ever shown that most chemotherapy

soha senki nem mutatta ki, hogy a kemoterápia

actually touches a cancer cell.

valóban érinti a rákos sejtet.

It's never been shown.

Soha nem mutatták ki.

There's all these elegant work in the tissue culture dishes,

Ott vannak az elegáns kutatások a szövetkultúrákkal a petricsészékben,

that if you give this cancer drug, you can do this effect to the cell,

ha ezt a gyógyszert adod, ez lesz a hatása a sejtekre,

but the doses in those dishes are nowhere near

de a laborban használt dózis a közelében sincs annak,

the doses that happen in the body.

ami a szervezetben kialakul.

If I give a woman with breast cancer a drug called Taxol

Ha egy emlőrákos nőnek Taxolt, mellrák elleni szert adok

every three weeks, which is the standard,

három hetente, az előírás szerint,

about 40 percent of women with metastatic cancer

az áttétes nők 40 százaléka

have a great response to that drug.

nagyszerűen reagál rá.

And a response is 50 percent shrinkage.

50 százalékkal csökken a daganat mérete.

Well, remember that's not even an order of magnitude,

Nos, ez még csak egy nagyságrendnyi csökkenést sem jelent,

but that's a different story.

de ez egy másik történet.

They then recur, I give them that same drug every week.

Aztán, amikor kiújul a daganatuk, már hetente adom nekik ugyanezt a szert.

Another 30 percent will respond.

Ekkor mintegy 30 százalék reagál rá.

They then recur, I give them that same drug

Ha ismét kiújul a daganatuk, ugyanezt a szert adom

over 96 hours by continuous infusion,

96 órán keresztül folyamatos infúzióban,

another 20 or 30 percent will respond.

újabb 20 vagy 30 százalék fog reagálni.

So, you can't tell me it's working by the same mechanism in all three size.

Senki ne mondja nekem, hogy ugyanazzal a mechanizmussal működik mind a három dózisban!

It's not. We have no idea the mechanism.

Mert nem. Fogalmunk sincs a mechanizmusról.

So the idea that chemotherapy may just be disrupting

Tehát azt gondolom, hogy a kemoterápia éppen úgy csupán

that complex system,

az összetett rendszer működését zavarja meg,

just like building bone disrupted that system and reduced recurrence,

mint ahogyan a csontépítő gyógyszer is beleavatkozott a rendszerbe és csökkentette a kiújulást,

chemotherapy may work by that same exact way.

a kemoterápia is pont ezen az alapon működhet.

The wild thing about that trial also,

Az őrület a fenti klinikai vizsgálattal kapcsolatban az,

was that it reduced new primaries, so new cancers, by 30 percent also.

hogy a szer 30 százalékkal csökkentette a rák elsődleges megjelenését is!

So, the problem is, yours and mine, all of our systems are changing.

Az tehát a probléma, hogy mindannyiunk rendszere változik.

They're dynamic.

Mert dinamikus.

I mean, this is a scary slide, not to take an aside,

Ez egy elég ijesztő dia, és nem azért, hogy kitérőt tegyünk,

but it looks at obesity in the world.

de nézzük meg, hogyan állunk az elhízással világszerte.

And I'm sorry if you can't read the numbers, they're kind of small.

Bocsánat, kicsit apróra sikerültek a számok,

But, if you start to look at it, that red, that dark color there,

de ha jobban megnézik, a pirossal, a sötét színnel jelölt országokban

more than 75 percent of the population

a népesség több mint 75 százaléka

of those countries are obese.

kórosan elhízott.

Look a decade ago, look two decades ago: markedly different.

Egy évtizeddel ezelőtt, két évtizeddel ezelőtt, lényegesen más volt a helyzet.

So, our systems today are dramatically different

A mai rendszereink teljesen mások, mint

than our systems a decade or two ago.

tíz vagy húsz évvel ezelőtt.

So the diseases we have today,

Azok a betegségek, amelyekkel ma küzdünk,

which reflect patterns in the system over the last several decades,

az elmúlt néhány évtized rendszer-mintázatait tükrözik,

are going to change dramatically over the next decade or so

és jelentősen meg fognak változni a következő évtizedben

based on things like this.

például a fentiek miatt.

So, this picture, although it is beautiful, is a 40-gigabyte picture

Ez a kép, noha gyönyörű, egy 40 gigabájtos kép

of the whole proteome.

az egész proteomról, vagyis a szervezetben előforduló összes fehérjéről.

So this is a drop of blood that has gone through a superconducting magnet,

Ez nem más, mint egy csepp vér, amit egy szupervezető mágnesen vezettek át,

and we're able to get resolution

így olyan felbontást érhetünk el,

where we can start to see all of the proteins in the body.

amelynél láthatóvá válik a szervezet összes fehérjéje.

We can start to see that system.

Így lehetőség nyílik arra, hogy belelássunk a rendszerbe.

Each of the red dots are where a protein has actually been identified.

A piros pontok a már azonosított fehérjéket jelölik.

The power of these magnets, the power of what we can do here,

Ezeknek a mágneseknek az erejének köszönhetően

is that we can see an individual neutron with this technology.

akár az egyes neutronok is láthatóvá válnak.

So, again, this is stuff we're doing with Danny Hillis

Tehát ez az, amin Danny Hillis-szel dolgozunk,

and a group called Applied Proteomics,

és az Alkalmazott Proteomika csoporttal,

where we can start to see individual neutron differences,

hogy láthatóvá tegyük az egyedi neutronális különbségeket,

and we can start to look at that system like we never have before.

és olyan képet kapjunk a rendszerről, amilyet soha ezelőtt.

So, instead of a reductionist view, we're taking a step back.

Tehát a redukcionalista nézet helyett, egy lépest teszünk hátrafelé.

So this is a woman, 46 years old,

Ez egy 46 éves nő,

who had recurrent lung cancer.

akinek tüdőrákja kiújult és áttéteket adott.

It was in her brain, in her lungs, in her liver.

Az agyában, a tüdejében és a májában is megjelent a rák.

She had gotten Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere,

Kapott Carboplatin Taxol-t és Carboplatin Taxotere-t.

Gemcitabine, Navelbine:

Továbbá Gemcitabene-t és Navelbine-t.

Every drug we have she had gotten, and that disease continued to grow.

Tehát minden elképzelhető szert megkapott, de a daganat csak nőtt és nőtt.

She had three kids under the age of 12,

Három 12 év alatti gyermeke volt,

and this is her CT scan.

ez pedig a CT felvétele.

And so what this is, is we're taking a cross-section of her body here,

És itt egy keresztmetszeti képet láthatunk a testéről.

and you can see in the middle there is her heart,

Középen látható a szív

and to the side of her heart on the left there is this large tumor

és a szíve mellett balra ott van az a nagy daganat,

that will invade and will kill her, untreated, in a matter of weeks.

amely kezelés nélkül továbbterjed, és heteken belül megöli őt.

She goes on a pill a day that targets a pathway,

Aztán a hölgy elkezd szedni egy tablettát, amely egy anyagcsereutat támad,

and again, I'm not sure if this pathway was in the system, in the cancer,

és hangsúlyozom, nem biztos, hogy ez az anyagcsereút része a rendszernek, része a ráknak,

but it targeted a pathway, and a month later, pow, that cancer's gone.

mégis, egy hónappal később, hopp, a rák eltűnik.

Six months later it's still gone.

Hat hónappal később még mindig nyoma sincs.

That cancer recurred, and she passed away three years later from lung cancer,

A rák később kiújult és a nő három év múlva meghalt tüdőrákban,

but she got three years from a drug

de három évet kapott egy gyógyszernek köszönhetően,

whose symptoms predominately were acne.

amelyet általában az akné kezelésére használnak.

That's about it.

Ennyi.

So, the problem is that the clinical trial was done,

Az a probléma, hogy lezajlott a klinikai vizsgálat,

and we were a part of it,

mi is résztvevői voltunk,

and in the fundamental clinical trial --

és a vizsgálatok végső ütemében,

the pivotal clinical trial we call the Phase Three,

a döntő, a harmadik fázisban,

we refused to use a placebo.

visszautasítottuk a placebo használatát.

Would you want your mother, your brother, your sister

Önök szeretnék, hogy anyjuk, bátyjuk, vagy nővérük

to get a placebo if they had advanced lung cancer and had weeks to live?

placebót kapjon, ha áttétes tüdődaganatban szenved és néhány hete van hátra?

And the answer, obviously, is not.

Nyilvánvaló, hogy a válasz: nem.

So, it was done on this group of patients.

Tehát ezeken a pácienseken próbáltuk ki a szert,

Ten percent of people in the trial had this dramatic response that was shown here,

a betegek 10 százaléka olyan drámai módon reagált, mint az előbbi 46 éves nő,

and the drug went to the FDA,

a szer eljutott az FDA-hoz,

and the FDA said, "Without a placebo,

erre az FDA azt mondta, placebo nélkül

how do I know patients actually benefited from the drug?"

honnan tudjuk, hogy a szer egyáltalán hatásos volt?

So the morning the FDA was going to meet,

Az FDA tanácskozás reggelén

this was the editorial in the Wall Street Journal.

ez volt a Wall Street Journal vezércikke.

(Laughter)

FDA-tól a pácienseknek: Cseppnyi halál

And so, what do you know, that drug was approved.

Nos, mint tudják ezt a szert végül engedélyezték.

The amazing thing is another company did the right scientific trial,

Csodák csodájára egy másik cég megcsinálta az előírás szerinti klinikai vizsgálatot:

where they gave half placebo and half the drug.

a betegek fele placebót, a fele pedig a szert kapta.

And we learned something important there.

Valami nagyon fontosat tanultunk ebből a vizsgálatból.

What's interesting is they did it in South America and Canada,

Érdekes, hogy vizsgálatot Dél-Amerikában és Kanadában csinálták,

where it's "more ethical to give placebos."

ahol "etikusabb" a placebo használata.

They had to give it also in the U.S. to get approval,

az USA-ban is kellett, hogy történjenek vizsgálatok az engedélyezéshez,

so I think there were three U.S. patients

úgyhogy azt hiszem, 3 amerikai páciens is részt vett a vizsgálatban

in upstate New York who were part of the trial.

New York állam északi részén.

But they did that, and what they found

De megcsinálták, és úgy találták, hogy

is that 70 percent of the non-responders

a szerre nem reagálók 70 százaléka is

lived much longer and did better than people who got placebo.

sokkal tovább és jobb életminőségben élt, mint azok, akik placebót kaptak.

So it challenged everything we knew in cancer,

Ez megváltoztatott mindent, amit eddig tudtunk a rákról,

is that you don't need to get a response.

ezek szerint nem kell hogy reagáljunk a szerre.

You don't need to shrink the disease.

Nem kell csökkenteni a daganat méretét.

If we slow the disease, we may have more of a benefit

Lehet, hogy többet profitálunk, ha lelassítjuk a betegséget,

on patient survival, patient outcome, how they feel,

hosszabb lesz a túlélési idő, jobb az életminőség, és a közérzet,

than if we shrink the disease.

mint akkor, ha csökkentjük a daganatot.

The problem is that, if I'm this doc, and I get your CT scan today

Az a probléma, hogy ha én vagyok ez az orvosod, és megkapom a CT felvételed,

and you've got a two centimeter mass in your liver,

amelyen egy 2 centiméteres csomó van a májadban,

and you come back to me in three months and it's three centimeters,

és aztán 3 hónap múlva visszajössz hozzám, és akkor 3 centiméteres a csomó,

did that drug help you or not?

akkor vajon segített a gyógyszer vagy nem?

How do I know?

Honnan tudjam?

Would it have been 10 centimeters, or am I giving you a drug

Vajon gyógyszer nélkül tíz centiméteresre nőtt volna ennyi idő alatt,

with no benefit and significant cost?

vagy ellenkezőleg: semmi hatása nincs, viszont igen drága?

So, it's a fundamental problem.

Ez az alapvető probléma.

And, again, that's where these new technologies can come in.

Ez az, ahol ezek az új technológiák beleszólhatnak a dologba.

And so, the goal obviously is that you go into your doctor's office --

Így a cél tehát nyilvánvalóan az, hogy elmenjenek orvosukhoz,

well, the ultimate goal is that you prevent disease, right?

igaz, a végső cél az, hogy megelőzzük a betegségeket.

The ultimate goal is that you prevent any of these things from happening.

Az a végső cél, hogy mindezeket a dolgokat megelőzzük.

That is the most effective, cost-effective,

Ez a leghatékonyabb, a legköltséghatékonyabb,

best way we can do things today.

ez a legjobb, amit ma tehetünk.

But if one is unfortunate to get a disease,

De, ha valaki olyan szerencsétlen, hogy megbetegszik,

you'll go into your doctor's office, he or she will take a drop of blood,

akkor elmegy a rendelésre, az orvos vesz tőle vérmintát,

and we will start to know how to treat your disease.

és lassan meg tudjuk majd mondani, hogy hogyan kellene kezelni a betegségét.

The way we've approached it is the field of proteomics,

Az az út, amelyen elértünk ide a proteomika,

again, this looking at the system.

vagyis a rendszerszintű szemlélet.

It's taking a big picture.

Ez egy nagy vállalkozás.

The problem with technologies like this is

Az a probléma az ilyen technológiákkal,

that if one looks at proteins in the body,

hogy ha az ember a szervezet fehérjéit vizsgálja,

there are 11 orders of magnitude difference

11 nagyságrendnyi különbség van a

between the high-abundant and the low-abundant proteins.

gyakori és a ritkán előforduló fehérjék mennyiségében.

So, there's no technology in the world that can span 11 orders of magnitude.

Nincs ma a világon olyan technológia, amely ezt a 11 nagyságrendnyi különbséget le tudná fedni.

And so, a lot of what has been done with people like Danny Hillis and others

Ezért Danny Hillisszel és másokkal is azon próbálkoztunk,

is to try to bring in engineering principles, try to bring the software.

hogy mérnöki módszereket vezessünk be, próbáljunk szoftvereket alkalmazni.

We can start to look at different components along this spectrum.

Elkezdhetünk a spektrum mentén különböző komponenseket vizsgálni.

And so, earlier was talked about cross-discipline, about collaboration.

Korábban szó volt az interdiszciplinaritásról, az együttműködésről.

And I think one of the exciting things that is starting to happen now

Úgy gondolom, hogy ma ez az egyik izgalmas dolog, ami történik,

is that people from those fields are coming in.

az, hogy bejönnek emberek ezekről a területekről.

Yesterday, the National Cancer Institute announced a new program

Tegnap a Nemzeti Rák Intézet meghirdette új programját,

called the Physical Sciences and Oncology,

a fizikai tudományok és az onkológia címmel,

where physicists, mathematicians, are brought in to think about cancer,

fizikusokat, matematikusokat vonnak be a rákról való gondolkodásba,

people who never approached it before.

olyan embereket, akik ezzel még soha nem foglalkoztak.

Danny and I got 16 million dollars, they announced yesterday,

Danny és én 16 millió dollárt kaptunk, jelentették be tegnap,

to try to attach this problem.

arra, hogy megpróbáljunk fogást találni ezen a problémán.

A whole new approach, instead of giving high doses of chemotherapy

Egy teljesen új megközelítést, a különféle nagy dózisú

by different mechanisms,

kemoterápiák helyett

to try to bring technology to get a picture of what's actually happening in the body.

próbáljunk meg az új technológiák segítségével képet kapni arról, hogy mi is történik a szervezetben.

So, just for two seconds, how these technologies work --

Nézzük meg egy pillanatra, hogyan működnek ezek a technológiák,

because I think it's important to understand it.

mert szerintem fontos, hogy megértsük őket.

What happens is every protein in your body is charged,

Testünk összes fehérjéje töltéssel bír,

so the proteins are sprayed in, the magnet spins them around,

ezeket a fehérjéket bepermetezzük egy mágneses mezőbe, ami megforgatja őket,

and then there's a detector at the end.

a végén pedig egy érzékelő van.

When it hit that detector is dependent on the mass and the charge.

A becsapódás helye a fehérje töltésétől és tömegétől függ.

And so we can accurately -- if the magnet is big enough,

Így ha a mágnes elég nagy

and your resolution is high enough --

és a felbontás is elég nagy,

you can actually detect all of the proteins in the body

a test összes fehérjéje precízen elkülöníthető,

and start to get an understanding of the individual system.

és elkezdhetjük megérteni az egyes rendszereket.

And so, as a cancer doctor,

Így én, mint onkológus,

instead of having paper in my chart, in your chart, and it being this thick,

ahelyett, hogy vastag papírhalmokba gyűjteném a táblázatokat,

this is what data flow is starting to look like in our offices,

újabban ehhez hasonló adatáramlási modellekkel dolgozom az irodánkban,

where that drop of blood is creating gigabytes of data.

ahol egyetlen csepp vér adatok gigabájtjait szolgáltatja.

Electronic data elements are describing every aspect of the disease.

Az elektronikus adatsorok a betegség minden aspektusát leírják.

And certainly the goal is we can start to learn from every encounter

És a cél egész biztosan az, hogy tanuljunk minden egyes esetből,

and actually move forward, instead of just having encounter and encounter,

és haladjunk előre, ahelyett, hogy újra és újra szembesüljünk valamivel

without fundamental learning.

anélkül, hogy tanulnánk belőle.

So, to conclude, we need to get away from reductionist thinking.

Egyszóval: el kell távolodnunk a redukcionalista gondolkodástól.

We need to start to think differently and radically.

Meg kell tanulnunk másképp és radikálisan gondolkodni.

And so, I implore everyone here: Think differently. Come up with new ideas.

Ezért arra kérek mindenkit, hogy gondolkozzon másképp. Új ötletekre van szükség.

Tell them to me or anyone else in our field,

Osszák meg ezeket velem, vagy bárki más szakemberrel ezen a területen,

because over the last 59 years, nothing has changed.

mivel az utóbbi 59 évben semmi nem változott.

We need a radically different approach.

Teljesen új szemléletre van szükségünk.

You know, Andy Grove stepped down as chairman of the board at Intel --

Amikor Andy Grove lemondott az Intel vezérigazgatói posztjáról --

and Andy was one of my mentors, tough individual.

és Andy egyike volt a mentoraimnak, makacs személyiség --

When Andy stepped down, he said,

szóval amikor Andy leköszönt, azt mondta:

"No technology will win. Technology itself will win."

"Egyik technológiai sem fog győzni. Maga a technológia fog győzni."

And I'm a firm believer, in the field of medicine and especially cancer,

Én pedig hiszek az orvostudományban, különösen a rákkutatásban,

that it's going to be a broad platform of technologies

abban, hogy sokféle technológia

that will help us move forward

fogja az előrejutásunkat segíteni,

and hopefully help patients in the near-term.

és remélhetőleg a betegek gyógyulását is, már a közeli jövőben.

Thank you very much.

Köszönöm szépen.