Bonnie Bassler: The secret, social lives of bacteria

296,380 views ・ 2009-04-08

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Daniel Farkas Lektor: A. Karolina Romanek
A baktériumok a Föld legősibb élő szervezetei.
00:19
Bacteria are the oldest living organisms on the earth.
0
19012
2802
00:21
They've been here for billions of years,
1
21838
2021
Évmilliók óta itt vannak,
00:23
and what they are are single-celled microscopic organisms.
2
23883
3953
ezek az egysejtű mikroszkopikus szervezetek.
00:27
So they're one cell
3
27860
1296
Szóval ők egyetlen sejt, és a különlegességük,
00:29
and they have this special property that they only have one piece of DNA.
4
29180
3672
hogy csak egyetlen darab DNS-ük van.
00:32
So they have very few genes and genetic information
5
32876
2928
Nagyon kevés génjük van,
és kevés genetikai információjuk, ami a tulajdonságaikat kódolja.
00:35
to encode all of the traits that they carry out.
6
35828
2998
00:38
And the way bacteria make a living is that they consume nutrients
7
38850
3377
A baktériumok abból élnek,
hogy a környezetből tápanyagot vesznek magukhoz,
00:42
from the environment,
8
42251
1160
00:43
they grow to twice their size,
9
43435
1674
méretük duplájára nőnek, középen kettévágják magukat,
00:45
they cut themselves down in the middle,
10
45133
1879
és egy sejtből kettő lesz, és így tovább, és így tovább.
00:47
and one cell becomes two, and so on and so on.
11
47036
2712
00:49
They just grow and divide and grow and divide -- so a kind of boring life,
12
49772
3892
Csak nőnek és osztódnak, nőnek és osztódnak -- elég unalmas életük van,
00:53
except that what I would argue is that you have an amazing interaction
13
53688
3305
kivéve, hogy én arra szeretnék kilyukadni, hogy mi
elképesztő kapcsolatban állunk ezekkel a lényekkel.
00:57
with these critters.
14
57017
1234
00:58
I know you guys think of yourself as humans,
15
58275
2083
Tudom, ti emberként gondoltok magatokra, én viszont valahogy így.
01:00
and this is sort of how I think of you.
16
60382
1891
Ez az ember akarja ábrázolni
01:02
This man is supposed to represent a generic human being,
17
62297
3237
a tipikus emberi lényt,
01:05
and all of the circles in that man are all the cells that make up your body.
18
65558
4158
a körök az emberben pedig a sejtek, amikből a testünk felépül.
01:09
There's about a trillion human cells that make each one of us who we are
19
69740
4144
Mintegy trillió emberi sejt, amik azzá tesznek minket,
akik vagyunk és amik miatt tehetjük, amit teszünk,
01:13
and able to do all the things that we do.
20
73908
2070
ugyanakkor tíztrillió bakteriális sejt van
01:16
But you have 10 trillion bacterial cells in you or on you
21
76002
3341
bennünk vagy rajtunk életünk bármely pillanatában.
01:19
at any moment in your life.
22
79367
1301
01:20
So, 10 times more bacterial cells than human cells on a human being.
23
80692
4614
Azaz tíszer annyi baktériumsejt él
egy emberen, mint amennyi emberi sejtje van.
01:25
And, of course, it's the DNA that counts,
24
85330
1976
És persze a DNS az, ami számít,
01:27
so here's all the A, T, Gs and Cs that make up your genetic code
25
87330
3410
úgyhogy itt van az összes A, T, G és C,
amiből a génkészletünk áll, és adja minden bájos vonásunkat.
01:30
and give you all your charming characteristics.
26
90764
2216
Van kábé 30 000 génünk.
01:33
You have about 30,000 genes.
27
93004
1666
01:34
Well, it turns out you have 100 times more bacterial genes
28
94694
3330
És kiderült, hogy százszor annyi baktériumgén van bennünk-rajtunk
ami szerepet játszik az életünkben.
01:38
playing a role in you or on you all of your life.
29
98048
3542
01:41
So at the best, you're 10 percent human; more likely, about one percent human,
30
101614
4840
Legjobb esetben is csak 10%ban vagyunk emberek,
de inkább csak egy százalékban,
01:46
depending on which of these metrics you like.
31
106478
2408
amelyik mértékegység szerint épp jobban tetszik.
01:48
I know you think of yourself as human beings,
32
108910
2121
Tudom, te emberi lényként gondolsz magadra,
de én 90 vagy 99 %-ban bakteriálisnak látlak.
01:51
but I think of you as 90 or 99 percent bacterial.
33
111055
3251
01:54
(Laughter)
34
114330
1213
(nevetés)
01:55
And these bacteria are not passive riders.
35
115567
2967
Ezek a baktériumok nem potyautasok,
01:58
These are incredibly important; they keep us alive.
36
118558
3246
hanem hihetetlen fontosak - ők tartanak életben minket.
02:01
They cover us in an invisible body armor
37
121828
2617
Láthatatlan páncéllal fedik testünket,
02:04
that keeps environmental insults out so that we stay healthy.
38
124469
3837
ami kirekeszti a környezeti ártalmakat,
hogy egészségesek maradhassunk.
02:08
They digest our food, they make our vitamins,
39
128330
2479
Megemésztik az ételeinket, vitaminokat készítenek,
02:10
they actually educate your immune system to keep bad microbes out.
40
130833
4198
sőt, megtanítják az immunrendszerünket,
hogy kívül tartsa a rossz mikrobákat.
Tehát mindezt a sok csodás dolgot művelik,
02:15
So they do all these amazing things
41
135055
2001
ami segít rajtunk és életben tart minket,
02:17
that help us and are vital for keeping us alive,
42
137080
3616
02:20
and they never get any press for that.
43
140720
2110
ám ezért nemigen kapnak nagy sajtó visszahangot.
02:22
But they get a lot of press because they do a lot of terrible things as well.
44
142854
4202
Azért viszont sokat sajtózzák őket, hogy mennyi
szörnyűséget okoznak.
Van ugye mindenféle baktérium a Földön,
02:27
So there's all kinds of bacteria on the earth
45
147080
2408
02:29
that have no business being in you or on you at any time,
46
149512
3475
aminek semmi keresnivalója bennünk vagy rajtunk,
és ha mégis, hihetetlenül betegek leszünk tőlük.
02:33
and if they are, they make you incredibly sick.
47
153011
3560
02:36
And so the question for my lab
48
156595
1453
Ígyhát laborom számára az a kérdés, hogy mire akarunk gondolni: minden
02:38
is whether you want to think about all the good things that bacteria do
49
158072
3426
jó vagy minden rossz dologra amit a baktériumok csinálnak?
02:41
or all the bad things that bacteria do.
50
161522
1927
02:43
The question we had is: How could they do anything at all?
51
163473
2734
A kérdésünk az volt, hogy hogyan csinálhatnak bármit is egyátalán?
Úgy értem, olyan hihetetlen aprók,
02:46
I mean, they're incredibly small.
52
166231
1598
02:47
You have to have a microscope to see one.
53
167853
1981
mikroszkópra van szükség, hogy egyáltalán lássuk őket.
02:49
They live this sort of boring life where they grow and divide,
54
169858
3039
Élik az unalmas kis életüket, nőnek és osztódnak,
02:52
and they've always been considered to be these asocial, reclusive organisms.
55
172921
4724
és mindig aszociális, visszahúzódó élőlényként tekintettünk rájuk.
02:57
And so it seemed to us that they're just too small
56
177669
2523
Úgy tűnt, túl kicsik ahhoz, hogy hatással lehessenek
03:00
to have an impact on the environment
57
180216
1956
a környezetre,
03:02
if they simply act as individuals.
58
182196
2574
ha csupán egyénként cselekszenek.
03:04
So we wanted to think if there couldn't be a different way that bacteria live.
59
184794
4269
Szóval azon akartunk gondolkodni nem lehetne-e más
módja annak ahogy a baktériumok élnek.
Ehhez egy másik tengeri baktérium adta az ötletet,
03:09
And the clue to this came from another marine bacterium,
60
189087
3784
03:12
and it's a bacterium called "Vibrio fischeri."
61
192895
2428
amit Vibrio fischerinek hívnak.
03:15
What you're looking at on this slide is just a person from my lab
62
195347
3552
Amit ezen a dián láttok, az csak valaki a laborból,
03:18
holding a flask of a liquid culture of a bacterium,
63
198923
3133
egy baktériummal teli lombikot tartva,
az ártalmatlan, gyönyörű tengeri baktériummal,
03:22
a harmless, beautiful bacterium that comes from the ocean,
64
202080
3173
a Vibrio fischerivel.
03:25
named Vibrio fischeri.
65
205277
1429
03:26
And this bacterium has the special property that it makes light,
66
206730
3326
A különleges tulajdonsága, hogy fényt bocsát ki magából,
azaz biolumineszcens,
03:30
so it makes bioluminescence,
67
210080
1393
03:31
like fireflies make light.
68
211497
1824
mint a szentjánosbogár.
03:33
We're not doing anything to the cells here,
69
213345
2035
Itt nem csinálunk semmit a sejtekkel,
03:35
we just took the picture by turning the lights off in the room,
70
215404
2990
csak lekapcsoltuk a lámpát a szobában,
és akkor ezt látjuk.
03:38
and this is what we see.
71
218418
1424
03:39
And what's actually interesting to us was not that the bacteria made light
72
219866
3723
Ami leginkább megragadott minket,
nem az, hogy egyáltalán fényt csináltak,
03:43
but when the bacteria made light.
73
223613
2157
hanem hogy mikor csináltak fényt.
03:45
What we noticed is when the bacteria were alone,
74
225794
2699
Azt vettük észre, hogy amikor a baktériumok egyedül voltak,
03:48
so when they were in dilute suspension,
75
228517
2155
azaz alacsony sűrűségű oldatban, olyankor nem világítottak.
03:50
they made no light.
76
230696
1360
De amint egy bizonyos sejtszámot elértek,
03:52
But when they grew to a certain cell number,
77
232080
2048
minden baktérium egyszerre kapcsolta fel a fényt.
03:54
all the bacteria turned on light simultaneously.
78
234152
3350
03:57
So the question that we had is:
79
237526
1728
A kérdésünk az volt, hogyan tudják a baktériumok, ezek a primitív organizmusok,
03:59
How can bacteria, these primitive organisms,
80
239278
2714
megkülönböztetni, mikor vannak egyedül,
04:02
tell the difference from times when they're alone
81
242016
2328
illetve mikor vannak közösségben,
04:04
and times when they're in a community,
82
244368
1891
és akkor hogyan csinálhatnak valamit együtt?
04:06
and then all do something together?
83
246283
2127
Arra jöttünk rá, hogy tulajdonképpen beszélgetnek egymással,
04:09
And what we figured out is that the way they do that is they talk to each other,
84
249024
4101
mégpedig vegyi nyelven beszélgetnek.
04:13
and they talk with a chemical language.
85
253149
2170
Ez lenne az én bakteriális sejtem.
04:15
So this is now supposed to be my bacterial cell.
86
255343
2713
Ha egyedül van, nem csinál fényt.
04:18
When it's alone, it doesn't make any light.
87
258080
2498
04:20
But what it does do is to make and secrete small molecules
88
260602
3754
Viszont apró molekulákat készít és választ ki magából,
04:24
that you can think of like hormones,
89
264380
1878
amikre gondolhatunk hormonként.
04:26
and these are the red triangles.
90
266282
1699
Ezek azok a piros háromszögek, és amikor a baktérium egyedül van,
04:28
And when the bacteria are alone, the molecules just float away,
91
268005
3601
ezek a molekulák egyszerűen elsordódnak, így nincs fény.
04:31
and so, no light.
92
271630
1320
04:32
But when the bacteria grow and double
93
272974
1942
De ahogy a baktériumok nőnek és kettőződnek,
04:34
and they're all participating in making these molecules,
94
274940
3337
mind részt vesznek a molekulák készítésében,
a molekula pedig, annak a sejtenkívüli tömege
04:38
the molecule, the extracellular amount of that molecule,
95
278301
3484
04:41
increases in proportion to cell number.
96
281809
2827
megnő a sejtszámhoz képest.
04:44
And when the molecule hits a certain amount
97
284660
2285
És amikor a molekula elér bizonyos tömeget,
04:46
that tells the bacteria how many neighbors there are,
98
286969
2540
ez elárulja a baktériumoknak, mennyien vannak szomszédok,
04:49
they recognize that molecule
99
289533
1494
felismerik a molekulát,
04:51
and all of the bacteria turn on light in synchrony.
100
291051
3607
és mindannyian egyszerre bekapcsolják a fényt.
04:54
And so that's how bioluminescence works --
101
294682
2284
Így működik a biolumineszcencia --
04:56
they're talking with these chemical words.
102
296990
2146
vegyi szavakkal kommunikálnak.
Az ok, amiért a Vibrio fischeri ezt csinálja, biológiai.
04:59
The reason Vibrio fischeri is doing that comes from the biology --
103
299160
3470
05:02
again, another plug for the animals in the ocean.
104
302654
3402
Megint, újabb pont az óceán faunájának,
a Vibrio fischeri ebben a tintahalban él.
05:06
Vibrio fischeri lives in this squid.
105
306080
2276
05:08
What you're looking at is the Hawaiian bobtail squid.
106
308380
2676
Itt a hawaii rövidfarkú tintahalat láthatjátok.
amit a hátára fordítottak,
05:11
It's been turned on its back,
107
311080
1644
05:12
and what I hope you can see are these two glowing lobes.
108
312748
3199
és amit remélem jól látni, ez a két fénylő lebeny
05:15
These house the Vibrio fischeri cells.
109
315971
2269
amiben a Vibrio fischeri sejtek helyezkednek el
05:18
They live in there, at high cell number.
110
318264
2004
ott élnek nagy sejtszámban,
05:20
That molecule is there, and they're making light.
111
320292
2963
ott a molekula, és fényt csinálnak.
A tintahal azért hajlandő megtűrni ezeket a gyanús alakokat,
05:23
And the reason the squid is willing to put up with these shenanigans
112
323279
3261
mert kell neki az a fény.
05:26
is because it wants that light.
113
326564
1490
A szimbiózisuk úgy működik,
05:28
The way that this symbiosis works
114
328078
1978
hogy a kis tintahal a hawaii partok mentén él,
05:30
is that this little squid lives just off the coast of Hawaii,
115
330080
3399
05:33
just in sort of shallow knee-deep water.
116
333503
2327
ilyen sekély, térdig érő vízben.
05:35
And the squid is nocturnal,
117
335854
1527
A tintahal éjszakai állat, így napközben
05:37
so during the day, it buries itself in the sand and sleeps.
118
337405
3651
a homokba ássa magát és alszik,
de éjjel elő kell bújnia, hogy vadásszon.
05:41
But then at night, it has to come out to hunt.
119
341080
2317
05:43
So on bright nights
120
343421
1244
Világos éjszakákon, amikor sok csillag- vagy holdfény van,
05:44
when there's lots of starlight or moonlight,
121
344689
2103
a fény áthatol a sekély vízen, amiben
05:46
that light can penetrate the depth of the water the squid lives in,
122
346816
3197
a tintahal él, hiszen csak pár lábnyi mélységről beszélünk.
05:50
since it's just in those couple feet of water.
123
350037
2144
Amit a tintahal kifejlesztett, az egy redőny,
05:52
What the squid has developed is a shutter that can open and close
124
352205
3728
amit tetszése szerint nyit vagy zár a baktériumot tartalmazó fényszerv felett.
05:55
over the specialized light organ housing the bacteria.
125
355957
3099
Aztán vannak érzékelők a hátán,
05:59
And then it has detectors on its back
126
359080
1976
amivel tudja mennyi csillagfény, vagy holdvilág éri a hátát.
06:01
so it can sense how much starlight or moonlight is hitting its back.
127
361080
3494
06:04
And it opens and closes the shutter
128
364598
1813
És úgy nyitja-zárja a redőnyt,
06:06
so the amount of light coming out of the bottom,
129
366435
2267
hogy az alulról kivilágító fény --
06:08
which is made by the bacterium,
130
368726
1523
amit a baktérium termel --
06:10
exactly matches how much light hits the squid's back,
131
370273
2668
pont annyi, amennyi fény a tintahal hátát éri,
06:12
so the squid doesn't make a shadow.
132
372965
1958
így a tintahal nem vet árnyékot.
06:14
So it actually uses the light from the bacteria
133
374947
2544
A baktérium fényét valójában arra használja,
06:17
to counter-illuminate itself in an antipredation device,
134
377515
3521
hogy ellenvilágítsa magát egy készülékkel,
hogy a ragadozók ne láthassák az árnyékát,
06:21
so predators can't see its shadow,
135
381060
1996
ne számolhassák ki a helyzetét és ne ehessék meg.
06:23
calculate its trajectory and eat it.
136
383080
1976
Olyan, mint az óceán lopakodó bombázója.
06:25
So this is like the stealth bomber of the ocean.
137
385080
2602
06:27
(Laughter)
138
387706
1174
(nevetés)
06:28
But then if you think about it, this squid has this terrible problem,
139
388904
3257
De ha belegondolunk, a tintahalnak van egy borzalmas problémája,
mert van ez a haldokló, sűrű baktériumkultúrája,
06:32
because it's got this dying, thick culture of bacteria,
140
392185
2713
06:34
and it can't sustain that.
141
394922
1455
amit nem tud fenntartani.
06:36
And so what happens is, every morning when the sun comes up,
142
396401
2895
Ezért minden reggel, amikor a Nap felkel,
a tintahal visszamegy aludni, beássa magát a homokba,
06:39
the squid goes back to sleep, it buries itself in the sand,
143
399320
2836
és van egy pumpája, ami a napi ritmusához igazodik,
06:42
and it's got a pump that's attached to its circadian rhythm.
144
402180
2830
és napfelkeltekor a baktériumok uszkve 95%-át kipumpálja.
06:45
And when the sun comes up, it pumps out, like, 95 percent of the bacteria.
145
405034
4591
06:49
So now the bacteria are dilute,
146
409649
1652
Most a baktériumok sötétek, a kis hormonmolekula eltűnt,
06:51
that little hormone molecule is gone, so they're not making light.
147
411325
3152
úgyhogy nem csinálnak fényt --
06:54
But, of course, the squid doesn't care, it's asleep in the sand.
148
414501
3033
a tintahalat ez persze nem érdekli. Alszik a homokban.
És ahogy múlik a nap, a baktériumok megkettőződnek,
06:57
And as the day goes by, the bacteria double,
149
417558
2054
kiválasztják a molekulát, és éjjel a fény felkapcsolódik
06:59
they release the molecule, and then light comes on at night,
150
419636
2825
pont akkor, amikor a tintahal akarja.
07:02
exactly when the squid wants it.
151
422485
2109
07:04
So first, we figured out how this bacterium does this,
152
424618
3347
Először rájöttünk, hogyan csinálja ezt a baktérium,
07:07
but then we brought the tools of molecular biology to this
153
427989
2746
aztán ráküldtük a molekuláris biológia eszközeit,
07:10
to figure out, really, what's the mechanism.
154
430759
2152
hogy rájöhessünk, mi is a mechanizmusa.
07:12
And what we found -- so this is now supposed to be my bacterial cell --
155
432935
4024
Azt találtuk -- ez ugye megint a baktériumsejtem akar lenni --
07:16
is that Vibrio fischeri has a protein.
156
436983
1921
hogy a Vibrio fischerinek van egy fehérjéje --
07:18
That's the red box --
157
438928
1189
ez a piros doboz -- ami egy enzim, ami
07:20
it's an enzyme that makes that little hormone molecule,
158
440141
2974
a kis hormonmolekulát csinálja -- a piros hármoszöget.
07:23
the red triangle.
159
443139
1167
07:24
And then as the cells grow,
160
444330
1310
Ahogy a sejtek nőnek, és egyre csak árasztják ezt a molekulát
07:25
they're all releasing that molecule into the environment,
161
445664
2706
a környezetükbe, hogy sok legyen ott a molekula.
07:28
so there's lots of molecule there.
162
448394
1662
A baktériumoknak pedig van egy receptoruk is a sejtfelületen,
07:30
And the bacteria also have a receptor on their cell surface
163
450080
3881
07:33
that fits like a lock and key with that molecule.
164
453985
2529
ami mint egy zár a kulcshoz, úgy illik a molekulához.
07:36
These are just like the receptors on the surfaces of your cells.
165
456538
3590
Ugyanilyen receptoraink vannak a sejtjeinken nekünk is.
Amikor a molekula elér egy bizonyos tömeget --
07:40
So when the molecule increases to a certain amount,
166
460152
2423
07:42
which says something about the number of cells,
167
462599
2247
ami ugyanakkor a sejtek számáról árulkodik --
07:44
it locks down into that receptor
168
464870
1749
rácsatlakozik a receptorra,
07:46
and information comes into the cells
169
466643
2377
és információ jut a sejtekbe arról,
hogy be kell kapcsolniuk
07:49
that tells the cells to turn on this collective behavior of making light.
170
469044
4859
a kollektív viselkedést, ami maga a világítás.
07:53
Why this is interesting is because in the past decade,
171
473927
2696
Amiért ez érdekes, hogy az elmúlt évtizedben,
07:56
we have found that this is not just some anomaly
172
476647
2243
azt találtuk, hogy ez nem csupán anomália,
07:58
of this ridiculous, glow-in-the-dark bacterium that lives in the ocean --
173
478914
3467
ami csak erre a nevetséges, sötétbenvilágítós tengeri bacira jellemző,
hanem minden baktériumnak vannak ilyen rendszerei.
08:02
all bacteria have systems like this.
174
482405
1857
08:04
So now what we understand is that all bacteria can talk to each other.
175
484286
3633
Tudjuk immár, hogy a baktériumok beszélgetnek egymással.
08:07
They make chemical words, they recognize those words,
176
487943
2802
Vegyi szavakat állítanak elő, felismerik azokat,
08:10
and they turn on group behaviors
177
490769
2006
amik aztán csoportviselkedést idéznek elő,
08:12
that are only successful when all of the cells participate in unison.
178
492799
4598
ami csak akkor sikeres, ha minden sejt egyszerre vesz benne részt.
08:17
So now we have a fancy name for this: we call it "quorum sensing."
179
497421
3412
Hangzatos nevet találtunk erre: határozatképesség-érzékelés.
08:20
They vote with these chemical votes,
180
500857
2016
Ezekkel a vegyi szavazatokkal szavaznak,
08:22
the vote gets counted, and then everybody responds to the vote.
181
502897
3944
a szavazatokat összeszámolják, és közös választ adnak a szavazatra.
08:26
What's important for today's talk is we know there are hundreds of behaviors
182
506865
3836
Ami fontos a mai beszédem szempontjából,
hogy tudjuk, hogy százával találunk olyan viselkedéseket,
08:30
that bacteria carry out in these collective fashions.
183
510725
2928
amiket a baktériumok kollektíve visznek véghez.
08:33
But the one that's probably the most important to you is virulence.
184
513677
3503
De ami nekünk talán a legfontosabb, az a fertőzőképesség.
Nem úgy van, hogy néhány baktérium beléd jut,
08:37
It's not like a couple bacteria get in you and start secreting some toxins --
185
517204
4247
és elkezdenek mérget kiválasztani --
08:41
you're enormous; that would have no effect on you, you're huge.
186
521475
3732
akkorák vagyunk, hogy ennek semmi hatása nem lenne. Hatalmasak.
Hanem az van, és erre jöttünk rá,
08:45
But what they do, we now understand,
187
525231
2139
08:47
is they get in you, they wait, they start growing,
188
527394
2962
hogy bejutnak, várnak, elkezdenek növekedni,
08:50
they count themselves with these little molecules,
189
530380
2372
számolgatják magukat ezekkel a kis molekulákkal,
08:52
and they recognize when they have the right cell number
190
532776
2635
és felismerik, mikor vannak elegen ahhoz, hogy
ha közösen egyszerre fertőző támadást indítanak,
08:55
that if all of the bacteria launch their virulence attack together,
191
535435
3221
08:58
they're going to be successful at overcoming an enormous host.
192
538680
3676
sikerrrel legyőzhetnek egy óriási gazdatestet.
09:02
So bacteria always control pathogenicity with quorum sensing.
193
542380
4836
A fertőzéseket mindig határozatképesség-érzékeléssel irányítják.
Így működik a dolog.
09:07
So that's how it works.
194
547732
1324
Azt is megnéztük, hogy mik ezek a molekulák --
09:09
We also then went to look at what are these molecules.
195
549080
2649
09:11
These were the red triangles on my slides before.
196
551753
2584
azaz a diákon lévő piros háromszögek.
09:14
This is the Vibrio fischeri molecule.
197
554361
2292
Ez itt a Vibrio fischeri molekula,
09:16
This is the word that it talks with.
198
556677
1758
ez pedig a szó, amit használ.
09:18
And then we started to look at other bacteria,
199
558459
2148
Aztán elkezdtünk más baktériumokat vizsgálni,
09:20
and these are just a smattering of the molecules that we've discovered.
200
560631
3406
és itt van a felfedezett molekulákból egy kisebb csokorra való.
Amit remélhetőleg láttok,
09:24
What I hope you can see is that the molecules are related.
201
564061
3240
hogy a molekulák nagyon hasonlóak.
09:27
The left-hand part of the molecule is identical
202
567325
2444
A baloldali részük megegyezik
09:29
in every single species of bacteria.
203
569793
2603
minden egyes baktériumfajban.
09:32
But the right-hand part of the molecule is a little bit different
204
572420
3086
De a jobboldali rész kicsit eltérő minden egyes fajnál.
09:35
in every single species.
205
575530
1486
Ez ruházza fel az egyes
09:37
What that does is to confer exquisite species specificities to these languages.
206
577040
5499
egyedi faji jellegzetességekkel a nyelveket.
09:42
So each molecule fits into its partner receptor
207
582563
3242
Minden molekula kizárólag a saját receptorába illik.
09:45
and no other.
208
585829
1157
Tehát ezek személyes, titkos beszélgetések.
09:47
So these are private, secret conversations.
209
587010
2858
09:49
These conversations are for intraspecies communication.
210
589892
3815
Beszélgetések, amik a fajon belüli kommunikációra szolgálnak.
09:53
Each bacteria uses a particular molecule that's its language
211
593731
4192
Minden baktérium egy bizonyos molekulát használ saját nyelveként,
09:57
that allows it to count its own siblings.
212
597947
3210
amivel meg tudja számolni saját testvéreit.
Mire idáig jutottunk, úgy gondoltuk,
10:02
Once we got that far,
213
602189
1220
10:03
we thought we were starting to understand that bacteria have these social behaviors.
214
603433
3972
hogy elkezdtük megérteni a baktériumok szociális viselkedését.
De ami sokkal inkább foglalkoztatott minket, hogy általában
10:07
But what we were really thinking about is that most of the time,
215
607429
3055
a baktériumok nem egymagukban, hanem hihetetlen keverékben élnek
10:10
bacteria don't live by themselves, they live in incredible mixtures,
216
610508
3251
más baktériumfajok százaival, ezreivel együtt.
10:13
with hundreds or thousands of other species of bacteria.
217
613783
2805
10:16
And that's depicted on this slide.
218
616612
1709
Ezt látni ezen a dián. Ez a bőrünk.
10:18
This is your skin.
219
618345
1156
10:19
So this is just a picture -- a micrograph of your skin.
220
619525
3018
Ez csak egy kép, egy mikrorajz a bőrünkről.
10:22
Anywhere on your body, it looks pretty much like this.
221
622567
2564
Bárhol a testünkön többé-kevésbé így néz ki,
és láthatjuk, hogy mindenféle baktérium van itt.
10:25
What I hope you can see
222
625155
1242
10:26
is that there's all kinds of bacteria there.
223
626421
2115
10:28
And so we started to think, if this really is about communication in bacteria,
224
628560
4127
És azon kezdtünk agyalni, hogyha tényleg a baktériumok kommunikációjáról van szó,
10:32
and it's about counting your neighbors,
225
632711
1920
ami a szomszédaid számolásáról szól,
10:34
it's not enough to be able to only talk within your species.
226
634655
3618
akkor nem elég a fajodon belül beszélgetni.
Kell valami mód arra, hogy népszámlálást tartsanak
10:38
There has to be a way to take a census
227
638297
2204
a populációban lévő többi baktériumról is.
10:40
of the rest of the bacteria in the population.
228
640525
2456
Így visszanyúltunk a molekuláris biológiához
10:43
So we went back to molecular biology
229
643005
2051
és elkezdtünk különböző baktériumokat vizsgálni,
10:45
and started studying different bacteria.
230
645080
1949
és amit most találtuk az az,
10:47
And what we've found now is that, in fact, bacteria are multilingual.
231
647053
4003
hogy igaziból a baktériumok többnyelvűek.
Van egy fajtaspecifikus rendszerük --
10:51
They all have a species-specific system,
232
651080
2976
egy molekula, ami azt mondja: "én".
10:54
they have a molecule that says "me."
233
654080
1822
10:55
But then running in parallel to that is a second system
234
655926
2770
Viszont ezzel párhuzamosan van egy másik rendszerük is,
10:58
that we've discovered, that's generic.
235
658720
2071
amit felfedeztünk, és ami generikus.
11:00
So they have a second enzyme that makes a second signal,
236
660815
3061
Tehát van egy másik enzimjük, ami egy másik jelet készít,
11:03
and it has its own receptor,
237
663900
1679
és aminek saját receptora van,
11:05
and this molecule is the trade language of bacteria.
238
665603
3453
és ez a baktériumok kereskedelmi nyelve.
Mindenféle baktérium használja
11:09
It's used by all different bacteria,
239
669080
1976
és ez az fajok közötti kommunikáció nyelve.
11:11
and it's the language of interspecies communication.
240
671080
3443
11:14
What happens is that bacteria are able to count
241
674547
3509
Így a baktériumok meg tudják számolni, hogy
mennyi van belőlem, és mennyi belőled.
11:18
how many of "me" and how many of "you."
242
678080
2098
11:20
And they take that information inside,
243
680202
2068
Ezt az információt begyűjtik,
11:22
and they decide what tasks to carry out
244
682294
2762
és eldöntik, hogy milyen feladatot végezzenek
attól függően, hogy ki van kisebbségben, és ki többségben
11:25
depending on who's in the minority and who's in the majority
245
685080
3019
11:28
of any given population.
246
688123
1944
az adott populációban.
11:30
Then, again, we turned to chemistry,
247
690853
2105
Így újra a kémiához fordultunk,
11:32
and we figured out what this generic molecule is --
248
692982
2479
és rájöttünk, mi ez a generikus molekula --
11:35
that was the pink ovals on my last slide, this is it.
249
695485
3152
a dián a rózsaszín oválisok voltak, itt is van.
11:38
It's a very small, five-carbon molecule.
250
698661
2728
Ez egy nagyon apró, öt szénből álló molekula.
Ami a lényeg, hogy rájöttünk,
11:41
And what the important thing is that we learned
251
701413
2260
11:43
is that every bacterium has exactly the same enzyme
252
703697
2809
hogy minden baktérium pontosan ugyanazzal az enzimmel
11:46
and makes exactly the same molecule.
253
706530
2187
pontosan ugyanazt a molekulát termeli.
11:48
So they're all using this molecule for interspecies communication.
254
708741
3790
Azaz mindannyian ezt használják
fajközi kommunikációra.
11:52
This is the bacterial Esperanto.
255
712555
2680
Ez a baktériális eszperantó.
11:55
(Laughter)
256
715259
1423
(nevetés)
11:56
So once we got that far,
257
716706
1384
Mire odáig jutottunk, kezdtük megérteni,
11:58
we started to learn that bacteria can talk to each other
258
718114
2634
hogy a baktériumok egy kémiai nyelven beszélgetnek egymással.
12:00
with this chemical language.
259
720772
1350
De aztán elkezdtünk gondolkodni, hogy talán van valami
12:02
But we started to think
260
722146
1150
12:03
that maybe there is something practical that we can do here as well.
261
723320
3354
praktikus, amit csinálhatunk még itt.
Elmondtam, hogy a baktériumok szociális viselkedést tanúsítanak,
12:06
I've told you that bacteria have all these social behaviors,
262
726698
2857
hogy a molekulák segítségével kommunikálnak.
12:09
that they communicate with these molecules.
263
729579
2062
12:11
Of course, I've also told you that one of the important things they do
264
731665
3331
És persze azt is elmondtam, hogy az egyik fontos dolog, amit tesznek,
hogy határozatképességi érzékeléssel betegséget okoznak.
12:15
is to initiate pathogenicity using quorum sensing.
265
735020
3036
Gondoltuk, miért ne alakíthatnánk a baktériumokat
12:18
So we thought:
266
738080
1153
12:19
What if we made these bacteria so they can't talk or they can't hear?
267
739257
3728
úgy, hogy némák, vagy süketek legyenek?
Nem lehetnének ezek új típusú antibiotikumok?
12:23
Couldn't these be new kinds of antibiotics?
268
743009
2649
12:25
And of course, you've just heard and you already know
269
745682
2477
Persze, épp most hallottátok, és tudjátok jól,
hogy kifogyóban vannak az antibiotikumok.
12:28
that we're running out of antibiotics.
270
748183
1849
Jelenleg a baktériumok hihetetlenül gyógyszer-rezisztensek
12:30
Bacteria are incredibly multi-drug-resistant right now,
271
750056
2708
12:32
and that's because all of the antibiotics that we use kill bacteria.
272
752788
3977
ami a sok antibiotikum miatt van, amikkel megöljük őket.
12:36
They either pop the bacterial membrane,
273
756789
2110
Ezek vagy szétpukkasztják a bakteriális membránt,
12:38
they make the bacterium so it can't replicate its DNA.
274
758923
2903
vagy úgy tesznek vele, hogy az ne tudja megkettőzni a DNS-ét.
12:41
We kill bacteria with traditional antibiotics,
275
761850
2394
Hagyományos antibiotikummal irtjuk őket
12:44
and that selects for resistant mutants.
276
764268
2526
ami az ellenálló mutánsok kiválasztódásának kedvez.
12:46
And so now, of course, we have this global problem
277
766818
2749
Így persze globális problémánkká váltak
12:49
in infectious diseases.
278
769591
1658
a fertőző betegségek.
12:51
So we thought, what if we could sort of do behavior modifications,
279
771273
3372
Azt gondoltuk, mi lenne, ha a viselkedésüket tudnánk megváltoztatni,
12:54
just make these bacteria so they can't talk, they can't count,
280
774669
3388
úgy alakítani őket, hogy némák és süketek legyenek,
és ne tudják, mikor indítsanak fertőzést.
12:58
and they don't know to launch virulence?
281
778081
2401
13:00
So that's exactly what we've done,
282
780506
1681
És pontosan ezt tettük, és két különböző stratégiát választottunk.
13:02
and we've sort of taken two strategies.
283
782211
1908
Először is megcéloztuk
13:04
The first one is, we've targeted the intraspecies communication system.
284
784143
4189
a fajon belüli kommunikációs rendszert.
13:08
So we made molecules that look kind of like the real molecules, which you saw,
285
788356
4225
Olyan molekulákat csináltunk, amik hasonlítanak az igaziakra --
amiket mutattam -- de egy kicsit mégis mások.
13:12
but they're a little bit different.
286
792605
1710
És így, rácsatlakoznak a receptorokra,
13:14
And so they lock into those receptors,
287
794339
1855
az igazi cucc felismerését megakadályozva
13:16
and they jam recognition of the real thing.
288
796218
2746
13:18
So by targeting the red system,
289
798988
1929
A piros rendszer megcélzásával
13:20
what we are able to do is make species-specific, or disease-specific,
290
800941
4946
fajspecifikus, vagy kórspecifikus
anti-határozatképesség-érzékelő molekulákat csináltunk.
13:25
anti-quorum-sensing molecules.
291
805911
1835
13:27
We've also done the same thing with the pink system.
292
807770
2589
Ugyanezt csináltuk a rózsaszín rendszerrel is.
13:30
We've taken that universal molecule and turned it around a little bit
293
810383
3430
Fogtuk az általános molekulát, és megcsavartuk picit
13:33
so that we've made antagonists of the interspecies communication system.
294
813837
4219
és így ellenanyagot csináltunk
a fajközi kommunikációs rendszernek.
Reményeink szerint ezt szélesspektrumú antibiotikumként használhatjuk
13:38
The hope is that these will be used as broad-spectrum antibiotics
295
818080
4227
13:42
that work against all bacteria.
296
822331
1966
ami minden baktérium ellen működik.
13:44
And so to finish, I'll show you the strategy.
297
824321
2760
Zárásképpen megmutatnám a stratégiát.
13:47
In this one, I'm just using the interspecies molecule,
298
827105
2662
Itt csak a fajok közötti molekulát használom,
13:49
but the logic is exactly the same.
299
829791
2119
de a logika tökéletesen megegyezik.
13:51
So what you know is that when that bacterium gets into the animal --
300
831934
3253
Amit tudunk, hogy ha ez a baktérium bekerül az állatba,
ez esetben egy egérbe,
13:55
in this case, a mouse --
301
835211
1169
13:56
it doesn't initiate virulence right away.
302
836404
2395
nem kezd azonnal fertőzni.
13:58
It gets in, it starts growing,
303
838823
1715
Bejut, elkezd nőni, és elkezdi kiválasztani a
14:00
it starts secreting its quorum-sensing molecules.
304
840562
2846
a határozatképesség-érzékelő molekulákat.
14:03
It recognizes when it has enough bacteria
305
843432
2374
Felismeri mikor van elég baktérium ahhoz,
14:05
that now they're going to launch their attack,
306
845830
2164
hogy elindíthassák a támadást,
és az állat elpusztul.
14:08
and the animal dies.
307
848018
1303
14:09
And so what we've been able to do is to give these virulent infections,
308
849345
3543
Ami sikerült, hogy beadtuk ezt a virulens fertőzést,
14:12
but we give them in conjunction with our anti-quorum-sensing molecules.
309
852912
3843
de a határozatképesség-érzékelés elleni molekulákkal együtt --
14:16
So these are molecules that look kind of like the real thing,
310
856779
2858
ezek azok a molekulák, amik olyanok, mint az igazi,
csak kicsit mások, ahogyan ezen a dián ábrázoltam.
14:19
but they're a little different, which I've depicted on this slide.
311
859661
3113
Már tudjuk, hogy ha az állatot patogén baktériummal --
14:22
What we now know is that if we treat the animal with a pathogenic bacterium --
312
862798
3725
multidrogrezisztens petogén baktériummal -- kezeljük
14:26
a multi-drug-resistant pathogenic bacterium --
313
866547
2277
14:28
in the same time we give our anti-quorum-sensing molecule,
314
868848
4024
és egyben a határozatképesség-érzékelés elleni molekulával is,
14:32
in fact, the animal lives.
315
872896
1879
akkor az állat túléli.
14:34
And so we think that this is the next generation of antibiotics,
316
874799
3228
Azt gondoljuk, hogy ez az antibiotikumok következő generációja,
14:38
and it's going to get us around, at least initially,
317
878051
2489
és, legalábbis kezdetben, megoldja a rezisztencia
14:40
this big problem of resistance.
318
880564
2174
hatalmas problémáját.
14:42
What I hope you think is that bacteria can talk to each other,
319
882762
3233
Szeretném, ha azt gondolnátok, hogy a baktériumok képesek beszélgetni,
vegyi anyagokat használnak szavakként,
14:46
they use chemicals as their words,
320
886019
2150
14:48
they have an incredibly complicated chemical lexicon
321
888193
3086
hihetetlenül bonyolult kémiai szótárral rendelkeznek,
14:51
that we're just now starting to learn about.
322
891303
2733
amit csak most kezdünk megismerni.
Ez persze lehetővé teszi a baktériumok számára,
14:54
Of course, what that allows bacteria to do is to be multicellular.
323
894060
4828
hogy többsejtűek legyenek.
14:58
So in the spirit of TED,
324
898912
1805
Tehát a TED szellemében együttműködnek,
15:00
they're doing things together because it makes a difference.
325
900741
3876
mert ez az, ami számít.
Az van, hogy a baktréiumok kollektíven viselkednek,
15:04
What happens is that bacteria have these collective behaviors,
326
904641
3282
15:07
and they can carry out tasks
327
907947
1789
és olyan dolgokra visznek véghez,
15:09
that they could never accomplish if they simply acted as individuals.
328
909760
4160
amiket soha nem tudnának elvégezni
ha csupán egyedként cselekednének.
15:13
What I would hope that I could further argue to you
329
913944
3201
Remélem arról is meggyőzhetlek titeket, hogy
ez a többsejtűség találmánya.
15:17
is that this is the invention of multicellularity.
330
917169
2600
15:19
Bacteria have been on the earth for billions of years;
331
919793
3600
A baktériumok évmilliók óta itt vannak a Földön.
15:23
humans, couple hundred thousand.
332
923417
2043
Az emberek -- pár százezer éve.
15:25
So we think bacteria made the rules for how multicellular organization works.
333
925484
5509
Azt gondoljuk, hogy a baktériumok hozták
a többsejtű szervezetek működésének szabályait.
A baktériumok tanulmányozásával
15:31
And we think by studying bacteria,
334
931017
2393
15:33
we're going to be able to have insight about multicellularity in the human body.
335
933434
4117
többet tudhatunk meg az emberi test többsejtűségéről.
15:37
So we know that the principles and the rules,
336
937575
2148
Ha rájövünk az alapelvekre és a szabályokra,
15:39
if we can figure them out in these sort of primitive organisms,
337
939747
3022
ha ezekben a primitív organizmusokban megismerjük őket,
ezek remélhetőleg alkalmazhatóak lesznek
15:42
the hope is that they will be applied
338
942793
1792
más emberi betegségek és viselkedésformák esetén is.
15:44
to other human diseases and human behaviors as well.
339
944609
2804
Remélem megtudtátok, hogy
15:48
I hope that what you've learned
340
948245
1526
15:49
is that bacteria can distinguish self from other.
341
949795
2347
a baktériumok meg tudják egymást különböztetni.
15:52
So by using these two molecules,
342
952166
1530
A két molekulával mondhatják, hogy "én" és hogy "te".
15:53
they can say "me" and they can say "you."
343
953720
2259
Persze ez megint az, amit mi is teszünk,
15:56
And again, of course, that's what we do,
344
956003
1977
mind molekulárisan,
15:58
both in a molecular way, and also in an outward way,
345
958004
3462
mind láthatóan, de én
16:01
but I think about the molecular stuff.
346
961490
1929
a molekuláris részére gondolok.
16:03
This is exactly what happens in your body.
347
963443
2018
Pontosan ez történik a testünkben.
16:05
It's not like your heart cells and kidney cells get all mixed up every day,
348
965485
3595
Nem úgy van, hogy a szív- és a vesesejtjeink nap mint nap összekeverednek,
ami azért van, mert folyamatosan működik a kémia,
16:09
and that's because there's all of this chemistry going on,
349
969104
2751
16:11
these molecules that say who each of these groups of cells is
350
971879
3177
a molekulák, amik megmondják, melyik sejtcsoport micsoda,
és mi volna a feladata.
16:15
and what their tasks should be.
351
975080
1874
16:16
So again, we think bacteria invented that,
352
976978
3078
Ismétlem, úgy gondoljuk, hogy ezt a baktériumok találták ki,
és mi csak egy picivel több csengőt és sípot fejlesztettünk ki,
16:20
and you've just evolved a few more bells and whistles,
353
980080
2535
16:22
but all of the ideas are in these simple systems that we can study.
354
982639
4321
de minden ötlet tanulmányozható ezekben az egyszerű rendszerekben.
16:26
And the final thing is, just to reiterate that there's this practical part,
355
986984
3700
Végső soron, hogy újra nyomatékosítsam, van praktikus része,
16:30
and so we've made these anti-quorum-sensing molecules
356
990708
3038
hogy csináltunk határozatképesség-érzékelés elleni molekulákat,
16:33
that are being developed as new kinds of therapeutics.
357
993770
2586
amik újfajta gyógymódként kerülnek kifejlesztésre.
16:36
But then, to finish with a plug for all the good and miraculous bacteria
358
996380
3470
Ugyanakkor, hogy a jó és csodás baktériumokkal fejezzük be,
16:39
that live on the earth,
359
999874
1524
amik a Földön élnek,
16:41
we've also made pro-quorum-sensing molecules.
360
1001422
2539
csináltunk határozatképesség-érzékelést erősítő molekulákat is.
16:43
So we've targeted those systems to make the molecules work better.
361
1003985
3231
Megcéloztuk a rendszereket úgy, hogy a molekulák jobban működnak.
Emlékezzünk arra, hogy 10szer annyi bakteriális sejtünk van
16:47
So remember, you have these 10 times or more bacterial cells
362
1007240
3505
16:50
in you or on you, keeping you healthy.
363
1010769
2048
amik egészségünket őrzik.
16:52
What we're also trying to do is to beef up the conversation
364
1012841
3303
Azzal is próbálkozunk, hogy felerősítjük azt a beszélgetést,
amit a velün kegyüttműködő baktériumok között folyik,
16:56
of the bacteria that live as mutualists with you,
365
1016168
2736
16:58
in the hopes of making you more healthy,
366
1018928
2048
abban a reményben, hogy így egészségesebbek leszünk.
javítjuk ezeket a beszélgetéseket,
17:01
making those conversations better,
367
1021000
1741
17:02
so bacteria can do things that we want them to do
368
1022765
2885
így a baktériumok megtehetik mindazt, amit szeretnénk
17:05
better than they would be on their own.
369
1025674
2775
csak épp jobban, mint maguktól tennék.
17:08
Finally, I wanted to show you --
370
1028897
2071
Végül pedig meg akartam mutatni
17:10
this is my gang at Princeton, New Jersey.
371
1030992
2184
a csapatomat a Princetonon, New Jersey-ben.
Mindent, amit itt elmondtam, valaki ezen a képen fedezett fel.
17:13
Everything I told you about was discovered by someone in that picture.
372
1033200
3841
Ha tanultok valamit,
17:17
And I hope when you learn things, like about how the natural world works --
373
1037065
3544
mondjuk a természet működéséről --
17:20
I just want to say that whenever you read something in the newspaper
374
1040633
3211
Csak annyit akarok mondani, hogy akármikor olvastok valamit az újságban
17:23
or you hear some talk about something ridiculous in the natural world,
375
1043868
3370
vagy hallotok valakit valami nevetségeset mondani a természetről
azt egy gyerek csinálta.
17:27
it was done by a child.
376
1047262
1499
17:28
So science is done by that demographic.
377
1048785
2314
A tudományt ez a korcsoport műveli.
Mindannyian 20 és 30 év között vannak,
17:31
All of those people are between 20 and 30 years old,
378
1051123
3373
17:34
and they are the engine that drives scientific discovery in this country.
379
1054520
4537
és ők a motor az országunk tudományos felfedezései mögött.
Igazán szerencsés korcsoport ez a közös munkára.
17:39
And it's a really lucky demographic to work with.
380
1059081
2355
17:41
(Applause)
381
1061460
1002
Én egyre öregebb leszek, ők meg mindig ugyanolyan fiatalok,
17:42
I keep getting older and older, and they're always the same age.
382
1062486
3002
és ez egy igazán pompás munka.
17:45
And it's just a crazy, delightful job.
383
1065512
2170
17:47
And I want to thank you for inviting me here,
384
1067706
2195
Köszönöm, hogy meghívást kaptam ide.
17:49
it's a big treat for me to get to come to this conference.
385
1069925
3019
Nagy gyönyörűséget okoz, hogy itt lehetek ezen a konferencián.
17:52
(Applause)
386
1072968
2260
(taps)
17:57
Thanks.
387
1077724
1198
Köszönöm.
17:58
(Applause)
388
1078946
2900
(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