Soon We'll Cure Diseases With a Cell, Not a Pill | Siddhartha Mukherjee | TED Talks

305,659 views ・ 2015-10-28

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Orsolya Kiss Lektor: Péter Pallós
00:12
I want to talk to you about the future of medicine.
0
12760
4176
Az orvoslás jövőjéről szeretnék beszélni.
00:16
But before I do that, I want to talk a little bit about the past.
1
16960
4096
De előbb hadd meséljek az orvoslás múltjáról.
00:21
Now, throughout much of the recent history of medicine,
2
21080
3616
Az orvoslás közelmúltbeli történelmének jelentős részében
00:24
we've thought about illness and treatment
3
24720
3816
a betegségeket és kezelésüket
00:28
in terms of a profoundly simple model.
4
28560
3376
roppant egyszerű séma alapján értelmeztük.
00:31
In fact, the model is so simple
5
31960
2696
E séma olyannyira egyszerű,
00:34
that you could summarize it in six words:
6
34680
3056
hogy hat szóban összefoglalható:
00:37
have disease, take pill, kill something.
7
37760
4080
betegek vagyunk, gyógyszert szedünk, elpusztítunk valamit.
00:43
Now, the reason for the dominance of this model
8
43080
4736
A séma elsöprő sikerének titka
00:47
is of course the antibiotic revolution.
9
47840
2616
természetesen az antibiotikum-forradalom volt.
00:50
Many of you might not know this, but we happen to be celebrating
10
50480
3176
Sokan talán nem tudják, de véletlenül épp ez évben
00:53
the hundredth year of the introduction of antibiotics into the United States.
11
53680
4056
ünnepeljük az antibiotikumok USA-ban való bevezetésének 100. évfordulóját.
00:57
But what you do know
12
57760
1616
Azt azonban mindenki tudja,
00:59
is that that introduction was nothing short of transformative.
13
59400
4240
hogy az antibiotikumok bevezetése mindent gyökeresen megváltoztatott.
01:04
Here you had a chemical, either from the natural world
14
64880
3856
Olyan természetes vagy mesterséges,
01:08
or artificially synthesized in the laboratory,
15
68760
2736
laborban előállított vegyi anyagra tettünk szert,
01:11
and it would course through your body,
16
71520
3256
amely testünkben keringve
01:14
it would find its target,
17
74800
2776
célpontjára talál,
01:17
lock into its target --
18
77600
1656
majd rákapcsolódik,
01:19
a microbe or some part of a microbe --
19
79280
2216
– pl. egy mikrobára vagy annak egy részére –,
01:21
and then turn off a lock and a key
20
81520
3440
majd ráfordítja a zárra a kulcsot.
01:25
with exquisite deftness, exquisite specificity.
21
85960
3536
Mindezt lélegzetelállítóan ügyesen, s lélegzetelállítóan pontosan.
01:29
And you would end up taking a previously fatal, lethal disease --
22
89520
4296
S az eredmény? A betegség, amely korábban pusztító, halálos kimenetelű volt,
01:33
a pneumonia, syphilis, tuberculosis --
23
93840
3136
– a tüdőgyulladás, szifilisz, TBC –,
01:37
and transforming that into a curable, or treatable illness.
24
97000
4040
egyszer csak kezelhetővé, gyógyíthatóvá válik.
01:42
You have a pneumonia,
25
102080
1480
Ha tüdőgyulladásunk van,
01:44
you take penicillin,
26
104480
1376
bevesszük a penicillint,
01:45
you kill the microbe
27
105880
1536
elpusztítjuk a kórokozóit,
01:47
and you cure the disease.
28
107440
2136
és ezáltal meggyógyítjuk a betegséget.
01:49
So seductive was this idea,
29
109600
2936
Ez az elgondolás olyannyira megigézett bennünket,
01:52
so potent the metaphor of lock and key
30
112560
4176
s olyannyira hatásos volt a zár, a kulcs
01:56
and killing something,
31
116760
1536
meg a pusztítás metaforája,
01:58
that it really swept through biology.
32
118320
2016
hogy a biológia teljesen behódolt neki.
02:00
It was a transformation like no other.
33
120360
2120
Sarkaiból fordult ki a világképünk.
02:04
And we've really spent the last 100 years
34
124160
3176
Az utóbbi évszázad során azzal foglalatoskodtunk,
02:07
trying to replicate that model over and over again
35
127360
3456
hogy újra és újra megismételjük a sémát és eredményét,
02:10
in noninfectious diseases,
36
130840
1239
a nem fertőző,
02:12
in chronic diseases like diabetes and hypertension and heart disease.
37
132103
4120
azaz a krónikus betegségeknél, pl. a cukor- és szívbetegségnél.
02:17
And it's worked, but it's only worked partly.
38
137120
3639
Sikerült is, de csak részben.
02:21
Let me show you.
39
141120
1656
Hadd mutassam meg, miért.
02:22
You know, if you take the entire universe
40
142800
2896
Ha az emberi testben zajló
02:25
of all chemical reactions in the human body,
41
145720
3496
vegyi reakciók összességét vizsgáljuk,
02:29
every chemical reaction that your body is capable of,
42
149240
3296
minden egyes vegyi reakciót, amelyre testünk képes,
02:32
most people think that that number is on the order of a million.
43
152560
3016
a számuk a legtöbbek szerint milliós nagyságrendű lehet.
02:35
Let's call it a million.
44
155600
1296
Mondjuk, legyen egymillió.
02:36
And now you ask the question,
45
156920
1696
S most persze felmerül a kérdés:
02:38
what number or fraction of reactions
46
158640
2656
hány reakciót, a reakciók mely hányadát
02:41
can actually be targeted
47
161320
1816
lehet sikeresen célba venni
02:43
by the entire pharmacopoeia, all of medicinal chemistry?
48
163160
4816
a gyógyszerkönyvekben fölsorolt orvosi vegyi anyagokkal?
02:48
That number is 250.
49
168000
2040
Az ilyen reakciók száma 250.
02:51
The rest is chemical darkness.
50
171680
2536
A maradékot homály fedi.
02:54
In other words, 0.025 percent of all chemical reactions in your body
51
174240
6176
Más szóval, a testben zajló vegyi reakciók kb. 0,025%-át
03:00
are actually targetable by this lock and key mechanism.
52
180440
4120
tudjuk célba venni a zár-lakat szerkezetű elgondolással.
03:05
You know, if you think about human physiology
53
185680
3056
Ha az emberi fiziológiát
03:08
as a vast global telephone network
54
188760
3456
kiterjedt telefonhálózathoz hasonlítjuk,
03:12
with interacting nodes and interacting pieces,
55
192240
3880
amelyet egymásra ható csomópontok és elemek alkotnak,
03:16
then all of our medicinal chemistry
56
196600
3176
akkor az orvoslás vegyi eszköztára
03:19
is operating on one tiny corner
57
199800
2256
egy eldugott kis csücsökben ügyködik,
03:22
at the edge, the outer edge, of that network.
58
202080
2696
valahol az óriási hálózat külső peremén.
03:24
It's like all of our pharmaceutical chemistry
59
204800
3816
Mintha a gyógyszervegyészet
03:28
is a pole operator in Wichita, Kansas
60
208640
3776
egy 10-15 vonalért felelős
03:32
who is tinkering with about 10 or 15 telephone lines.
61
212440
2960
rákosrettenetesi telefonkezelő lenne.
03:36
So what do we do about this idea?
62
216880
2160
Mit érhetünk el ezzel a sémával?
03:40
What if we reorganized this approach?
63
220160
2360
Mi lenne, ha másképp közelítenénk a kérdést?
03:44
In fact, it turns out that the natural world
64
224080
3376
S valóban, a természet világa
03:47
gives us a sense of how one might think about illness
65
227480
5056
rávezethet bennünket a betegségek
03:52
in a radically different way,
66
232560
1656
gyökeresen más értelmezésére.
03:54
rather than disease, medicine, target.
67
234240
3720
A betegség–gyógyszer–célpont modelltől eltérőre.
03:59
In fact, the natural world is organized hierarchically upwards,
68
239080
3376
A természet világa hierarchikusan alulról felfelé szerveződik,
04:02
not downwards, but upwards,
69
242480
1856
nem lefelé, hanem felfelé,
04:04
and we begin with a self-regulating, semi-autonomous unit called a cell.
70
244360
6240
s az alapja a többé-kevésbé autonóm, önszabályozó egység: a sejt.
04:11
These self-regulating, semi-autonomous units
71
251640
3216
Ezek az önszabályozó, többé-kevésbé autonóm egységek
04:14
give rise to self-regulating, semi-autonomous units called organs,
72
254880
4816
önszabályozó, többé-kevésbé autonóm egységeket alkotnak: a szerveket.
04:19
and these organs coalesce to form things called humans,
73
259720
3000
E szervekből épül föl az ember szervezete,
04:23
and these organisms ultimately live in environments,
74
263920
3896
amely az adott környezetben él,
04:27
which are partly self-regulating and partly semi-autonomous.
75
267840
3600
s a környezet részben önszabályzó, részben valamennyire autonóm.
04:32
What's nice about this scheme, this hierarchical scheme
76
272920
2816
A felfelé s nem lefelé rendeződő
04:35
building upwards rather than downwards,
77
275760
2696
hierarchikus séma nagy előnye,
04:38
is that it allows us to think about illness as well
78
278480
3376
hogy a betegségről alkotott képünk
04:41
in a somewhat different way.
79
281880
1334
is módosul.
04:44
Take a disease like cancer.
80
284400
2120
Vegyük pl. a rákos megbetegedéseket.
04:48
Since the 1950s,
81
288120
1296
Az 1950-es évek óta
04:49
we've tried rather desperately to apply this lock and key model to cancer.
82
289440
5527
kétségbeesetten próbáljuk a rákot a zár-lakat sémába gyömöszölni.
04:54
We've tried to kill cells
83
294991
2889
A rákos sejteket törekszünk
04:57
using a variety of chemotherapies or targeted therapies,
84
297905
4347
különböző kemoterápiás, célzott kezeléssel elpusztítani.
05:02
and as most of us know, that's worked.
85
302276
2420
Mint ismeretes, részben sikerrel jártunk.
05:04
It's worked for diseases like leukemia.
86
304720
1858
Pl. a leukémia kezelésében.
05:06
It's worked for some forms of breast cancer,
87
306602
2374
Hatásos az emlőrák néhány formájánál is,
05:09
but eventually you run to the ceiling of that approach.
88
309000
3736
de sajnos elértük a hatékonyság határát.
05:12
And it's only in the last 10 years or so
89
312760
2496
Csak az utóbbi 10 évben jutott eszünkbe,
05:15
that we've begun to think about using the immune system,
90
315280
3136
hogy az immunrendszert fordíthatnánk a rák ellen,
05:18
remembering that in fact the cancer cell doesn't grow in a vacuum.
91
318440
3096
mert hirtelen rádöbbentünk: a rák nem légüres térben él.
05:21
It actually grows in a human organism.
92
321560
2056
Hanem éppenséggel az emberi testben.
05:23
And could you use the organismal capacity,
93
323640
2296
S a szervezetnek vannak képességei,
05:25
the fact that human beings have an immune system, to attack cancer?
94
325960
3143
pontosabban immunrendszere, mely megtámadhatná a rákot.
05:29
In fact, it's led to the some of the most spectacular new medicines in cancer.
95
329127
4200
Ez a gondolat sok látványos, új módszerhez vezetett.
05:34
And finally there's the level of the environment, isn't there?
96
334480
3334
Végül ott van, ugye, a környezet szintje.
05:38
You know, we don't think of cancer as altering the environment.
97
338160
2976
Fel sem ötlik bennünk, hogy a rák módosítja a környezetet.
05:41
But let me give you an example of a profoundly carcinogenic environment.
98
341160
4896
De említek egy igazán rákkeltő környezetet:
05:46
It's called a prison.
99
346080
1200
a börtönről van szó.
05:48
You take loneliness, you take depression, you take confinement,
100
348160
5136
Magány, depresszió, bezártság,
05:53
and you add to that,
101
353320
1200
majd ehhez hozzájön
05:55
rolled up in a little white sheet of paper,
102
355400
2560
egy piciny fehér papírba göngyölve
05:59
one of the most potent neurostimulants that we know, called nicotine,
103
359000
3776
az egyik legerősebb ismert idegserkentőszer, a nikotin,
06:02
and you add to that one of the most potent addictive substances that you know,
104
362800
4936
s hozzávesszük még az egyik ismert leghatásosabb függőségkialakító szert,
06:07
and you have a pro-carcinogenic environment.
105
367760
2796
s íme: már kész is a rákkeltő környezet.
06:11
But you can have anti-carcinogenic environments too.
106
371520
2456
De vannak rákmegelőző környezetek is.
06:14
There are attempts to create milieus,
107
374000
2696
Megkísérelték a környezetek átalakítását,
06:16
change the hormonal milieu for breast cancer, for instance.
108
376720
2762
pl. az emlőrák hormonális környezetéét.
06:20
We're trying to change the metabolic milieu for other forms of cancer.
109
380440
3416
De más ráktípusok anyagcsere-környezetét is igyekszünk megváltoztatni.
06:23
Or take another disease, like depression.
110
383880
2416
Vegyünk egy másik betegséget, a depressziót.
06:26
Again, working upwards,
111
386320
2656
Most is alulról felfelé próbáljuk nézni.
06:29
since the 1960s and 1970s, we've tried, again, desperately
112
389000
4016
A 60–70-es években makacsul próbáltuk
06:33
to turn off molecules that operate between nerve cells --
113
393040
4176
lekapcsolni az idegsejtek közti hírvivő molekulákat
06:37
serotonin, dopamine --
114
397240
2176
– a szerotonint, a dopamint –,
06:39
and tried to cure depression that way,
115
399440
1816
s így próbáltuk kezelni a depressziót.
06:41
and that's worked, but then that reached the limit.
116
401280
2440
Itt is voltak eredmények, de gyorsan elapadtak.
06:45
And we now know that what you really probably need to do
117
405000
2620
Ma már tudjuk, hogy valószínűleg
06:47
is to change the physiology of the organ, the brain,
118
407644
2972
a szerv, az agy fiziológiáján kell változtatnunk,
06:50
rewire it, remodel it,
119
410640
2136
úgymond újradrótozni, átalakítani,
06:52
and that, of course, we know study upon study has shown
120
412800
2576
és ezt, ahogy tanulmányok sora mutatja,
06:55
that talk therapy does exactly that,
121
415400
1715
beszédterápiával lehet elérni,
06:57
and study upon study has shown that talk therapy
122
417139
2256
és kutatások sora rámutatott arra is,
06:59
combined with medicines, pills,
123
419419
3117
hogy a beszédterápia és gyógyszeres kezelés együttesen alkalmazva
07:02
really is much more effective than either one alone.
124
422560
2429
sokkal hatásosabb, mint külön-külön bármelyikük.
07:05
Can we imagine a more immersive environment that will change depression?
125
425840
3576
S vajon elképzelhető-e olyan környezet, amely megváltoztatná a depressziót?
07:09
Can you lock out the signals that elicit depression?
126
429440
4056
Ki lehet-e zárni az olyan jelzéseket, amelyek depressziót idéznek elő?
07:13
Again, moving upwards along this hierarchical chain of organization.
127
433520
5480
Tartsunk a hierarchia vonalain fölfelé!
07:19
What's really at stake perhaps here
128
439760
2696
S itt igazából nem a gyógyszereinket,
07:22
is not the medicine itself but a metaphor.
129
442480
3256
hanem a metaforáinkat kell sutba vágnunk.
07:25
Rather than killing something,
130
445760
2056
Ne pusztításban gondolkodjunk,
07:27
in the case of the great chronic degenerative diseases --
131
447840
3696
ha súlyos, krónikus, leépüléses betegségekről van szó
07:31
kidney failure, diabetes, hypertension, osteoarthritis --
132
451560
3496
– pl. a veseelégtelenség, cukorbetegség, magas vérnyomás, köszvény –,
07:35
maybe what we really need to do is change the metaphor to growing something.
133
455080
3572
talán csak a metaforát kell lecserélni. Nem pusztítunk, hanem felnevelünk.
07:38
And that's the key, perhaps,
134
458676
1940
Ennyi kell csak talán ahhoz,
07:40
to reframing our thinking about medicine.
135
460640
2496
hogy átalakítsuk a gyógyításról vallott nézeteinket.
07:43
Now, this idea of changing,
136
463160
3456
Az átalakítás gondolata,
07:46
of creating a perceptual shift, as it were,
137
466640
2336
úgymond az észlelés átalakítása,
07:49
came home to me to roost in a very personal manner about 10 years ago.
138
469000
3296
nos, ennek következményeivel kb. 10 évvel ezelőtt szembesültem.
07:52
About 10 years ago -- I've been a runner most of my life --
139
472320
2776
Egész életemben futottam; kb. 10 évvel ezelőtt
07:55
I went for a run, a Saturday morning run,
140
475120
1976
elmentem kocogni egy szombat reggel,
07:57
I came back and woke up and I basically couldn't move.
141
477120
2656
hazatértem, felébredtem, mozdulni is alig bírtam.
07:59
My right knee was swollen up,
142
479800
2016
A jobb térdem teljesen bedagadt,
08:01
and you could hear that ominous crunch of bone against bone.
143
481840
3520
s tisztán hallható volt a vészjósló, csont-csonton csikorgás hangja is.
08:06
And one of the perks of being a physician is that you get to order your own MRIs.
144
486240
4896
Az orvosi pálya egyik előnye, hogy magamnak rendelhetek MRI-ket.
08:11
And I had an MRI the next week, and it looked like that.
145
491160
3976
A következő héten készítettek egy MRI-t a térdemről, s az így festett:
08:15
Essentially, the meniscus of cartilage that is between bone
146
495160
4296
Alapjában véve, a porc félsarlója, amely a két csont közt fekszik,
08:19
had been completely torn and the bone itself had been shattered.
147
499480
3416
teljesen elszakadt, és maga a csont is eltört.
08:22
Now, if you're looking at me and feeling sorry,
148
502920
2456
Ha most részvéttel néznek rám,
08:25
let me tell you a few facts.
149
505400
1816
akkor hadd említsek néhány tényt.
08:27
If I was to take an MRI of every person in this audience,
150
507240
4176
Ha most a közönség minden tagjáról készítenénk egy MRI-felvételt,
08:31
60 percent of you would show signs
151
511440
2056
legalább 60%-uknál látnánk
08:33
of bone degeneration and cartilage degeneration like this.
152
513520
2776
a porc- és csontleépülés hasonló jeleit.
08:36
85 percent of all women by the age of 70
153
516320
3776
A 70 éves nők 85%-ánál
08:40
would show moderate to severe cartilage degeneration.
154
520120
3256
fedezhetnénk fel kismértékű vagy előrehaladott porcleépülést.
08:43
50 to 60 percent of the men in this audience
155
523400
2296
A közönségben levő férfiak 50–60%-ánál
08:45
would also have such signs.
156
525720
1336
is ilyen jeleket találnánk.
08:47
So this is a very common disease.
157
527080
1776
Roppant gyakori betegség ez.
08:48
Well, the second perk of being a physician
158
528880
2096
Az orvosi pálya egy másik előnye,
08:51
is that you can get to experiment on your own ailments.
159
531000
3135
hogy az ember tulajdon nyavalyáival kísérletezhet.
08:54
So about 10 years ago we began,
160
534159
2217
10 évvel ezelőtt kezdtük neki.
08:56
we brought this process into the laboratory,
161
536400
2416
Laborban vizsgáltuk ezt a leépülést.
08:58
and we began to do simple experiments,
162
538840
2016
Egyszerű kísérleteket végeztünk,
09:00
mechanically trying to fix this degeneration.
163
540880
2456
és mechanikusan próbáltuk megelőzni a leépülést.
09:03
We tried to inject chemicals into the knee spaces of animals
164
543360
4816
Állatok térdét oltottuk be vegyszerekkel,
09:08
to try to reverse cartilage degeneration,
165
548200
2656
így próbálva visszafordítani a leépülést.
09:10
and to put a short summary on a very long and painful process,
166
550880
4536
A hosszú, fájdalmas kezelés eredménye:
09:15
essentially it came to naught.
167
555440
1776
az egész fabatkát sem ért.
09:17
Nothing happened.
168
557240
1200
Semmit nem értünk el.
09:18
And then about seven years ago, we had a research student from Australia.
169
558880
4776
Aztán kb. 7 évvel ezelőtt meglátogatott minket egy ausztráliai diákkutató.
09:23
The nice thing about Australians
170
563680
1525
Az ausztrálok kellemes vonása,
09:25
is that they're habitually used to looking at the world upside down.
171
565205
3316
hogy hozzászoktak a világ fejjel lefelé szemléléséhez.
09:28
(Laughter)
172
568546
1157
(Nevetés)
09:29
And so Dan suggested to me, "You know, maybe it isn't a mechanical problem.
173
569727
4089
S így Dan javasolta nekem: "Lehet, ez az egész nem is mechanikai gond.
09:33
Maybe it isn't a chemical problem. Maybe it's a stem cell problem."
174
573840
4000
Semmi köze a vegyi anyagokhoz. Talán inkább az őssejtekhez van köze!"
09:39
In other words, he had two hypotheses.
175
579760
1896
Más szóval, két hipotézise volt.
09:41
Number one, there is such a thing as a skeletal stem cell --
176
581680
3816
Az első: létezik egy csontőssejt,
09:45
a skeletal stem cell that builds up the entire vertebrate skeleton,
177
585520
3520
amely a gerincesek teljes csontvázát fölépíti,
09:49
bone, cartilage and the fibrous elements of skeleton,
178
589064
2532
ideértve a csontot, a porcot s a csontváz rostos elemeit is.
09:51
just like there's a stem cell in blood,
179
591620
1865
Ugyanolyan, mint a vér őssejtjei,
09:53
just like there's a stem cell in the nervous system.
180
593510
2435
vagy az idegrendszer őssejtjei.
09:55
And two, that maybe that, the degeneration or dysfunction of this stem cell
181
595969
3560
A második hipotézis: az őssejtek leépülése vagy hibás működése
09:59
is what's causing osteochondral arthritis, a very common ailment.
182
599554
3502
okozza az elterjedt ízületi gyulladást.
10:03
So really the question was, were we looking for a pill
183
603080
3216
Igazándiból ez volt a kérdés: gyógyszert kerestünk-e,
10:06
when we should have really been looking for a cell.
184
606320
2616
mikor tulajdonképpen sejtet kellett volna?
10:08
So we switched our models,
185
608960
2856
Lecseréltük a modellt,
10:11
and now we began to look for skeletal stem cells.
186
611840
3120
s elkezdtünk csontőssejteket keresni.
10:15
And to cut again a long story short,
187
615560
2496
Rövidre fogom a hosszú történetet.
10:18
about five years ago, we found these cells.
188
618080
2920
Kb. 5 évvel ezelőtt megtaláltuk a csontőssejteket.
10:21
They live inside the skeleton.
189
621800
2496
A csontváz belsejében laknak.
10:24
Here's a schematic and then a real photograph of one of them.
190
624320
2896
Íme egy vázlatos ábra, valamint egyikük igazi felvétele.
10:27
The white stuff is bone,
191
627240
1936
Az a fehér anyag a csont,
10:29
and these red columns that you see and the yellow cells
192
629200
3016
ezek a vörös oszlopok pedig, meg ezek a sárga sejtek
10:32
are cells that have arisen from one single skeletal stem cell --
193
632240
3256
ezek mind-mind sejtek, amelyek egyetlen őssejtből származnak.
10:35
columns of cartilage, columns of bone coming out of a single cell.
194
635520
3296
Egyetlen őssejtből több oszlopnyi csont és porc.
10:38
These cells are fascinating. They have four properties.
195
638840
3296
Fantasztikusan érdekesek az őssejtek. Négy tulajdonságuk van.
10:42
Number one is that they live where they're expected to live.
196
642160
3776
Az első: ott laknak, ahol várható volt:
10:45
They live just underneath the surface of the bone,
197
645960
2376
épp a csont felszíne alatt,
10:48
underneath cartilage.
198
648360
1536
a porcréteg alatt.
10:49
You know, in biology, it's location, location, location.
199
649920
2620
Tudják, a biológiában is számít az elhelyezkedés!
10:52
And they move into the appropriate areas and form bone and cartilage.
200
652564
4252
Az őssejtek beköltöznek a megfelelő helyre, és csontot-porcot gyártanak.
10:56
That's one.
201
656840
1256
Ez az egyik.
10:58
Here's an interesting property.
202
658120
1536
Szintén érdekes tulajdonságuk,
10:59
You can take them out of the vertebrate skeleton,
203
659680
2656
hogy kinyerhetők a gerincesek csontvázából,
11:02
you can culture them in petri dishes in the laboratory,
204
662360
2576
és laborokban Petri-csészében tenyészthetők.
11:04
and they are dying to form cartilage.
205
664960
1976
Égnek a vágytól, hogy porcot gyártsanak.
11:06
Remember how we couldn't form cartilage for love or money?
206
666960
2722
Emlékeznek, hogy mit kínlódtunk a porcgyártással?
11:09
These cells are dying to form cartilage.
207
669706
1919
Ezek meg játszi könnyedséggel gyártják.
11:11
They form their own furls of cartilage around themselves.
208
671650
3005
Porcgöngyölegeket készítenek maguk körül.
11:14
They're also, number three,
209
674680
1616
A harmadik tulajdonságuk:
11:16
the most efficient repairers of fractures that we've ever encountered.
210
676320
4176
a repedések valaha látott leghatékonyabb javítói.
11:20
This is a little bone, a mouse bone that we fractured
211
680520
3296
Ez itt egy csontocska, egy egércsont, melyet megrepesztettünk,
11:23
and then let it heal by itself.
212
683840
1536
s hagytuk magától meggyógyulni.
11:25
These stem cells have come in and repaired, in yellow, the bone,
213
685400
3016
Ezek az őssejtek megjelentek és javítottak, sárgával a csont-,
11:28
in white, the cartilage, almost completely.
214
688440
2616
fehérrel a porcjavításaikat jelöltük.
11:31
So much so that if you label them with a fluorescent dye
215
691080
3536
Olyannyira, hogy ha fluoreszkáló festékkel színezzük a javításokat,
11:34
you can see them like some kind of peculiar cellular glue
216
694640
3736
olyan, mintha valami fura sejtragasztó lenne,
11:38
coming into the area of a fracture,
217
698400
1856
amely kiszáll a repedés területére,
11:40
fixing it locally and then stopping their work.
218
700280
2976
helyben megjavítja, aztán abbahagyja a munkát.
11:43
Now, the fourth one is the most ominous,
219
703280
2336
A negyedik tulajdonságuk talán vészjósló.
11:45
and that is that their numbers decline precipitously,
220
705640
4136
A számuk ugyanis meredeken zuhan;
11:49
precipitously, tenfold, fiftyfold, as you age.
221
709800
4696
tizedére, ötvenedére csökken, ahogy öregszünk.
11:54
And so what had happened, really,
222
714520
1576
Tehát igazából az történt,
11:56
is that we found ourselves in a perceptual shift.
223
716120
2856
hogy megváltozott az észlelésünk.
11:59
We had gone hunting for pills
224
719000
2736
Tablettákra vadásztunk,
12:01
but we ended up finding theories.
225
721760
2496
de elméletekre bukkantunk.
12:04
And in some ways
226
724280
1216
Sok szempontból
12:05
we had hooked ourselves back onto this idea:
227
725520
2616
visszatértünk ehhez az alapgondolathoz:
12:08
cells, organisms, environments,
228
728160
2896
sejtek, szervezetek, környezetek.
12:11
because we were now thinking about bone stem cells,
229
731080
2576
Most ugyan már csontőssejteken törtük a fejünket,
12:13
we were thinking about arthritis in terms of a cellular disease.
230
733680
3440
de az ízületi gyulladást sejtszintű megbetegedésként elemeztük.
12:17
And then the next question was, are there organs?
231
737840
2286
Ezután azt kérdeztük: no, és a szervek?
12:20
Can you build this as an organ outside the body?
232
740150
2239
Építhetünk-e mindezzel szervet a testen kívül?
12:22
Can you implant cartilage into areas of trauma?
233
742413
3843
Visszaültethetjük-e az így kinyert porcot a sérült testrészekbe?
12:26
And perhaps most interestingly,
234
746280
1976
S talán a legérdekesebb:
12:28
can you ascend right up and create environments?
235
748280
2376
felfelé haladva létrehozhatunk-e környezeteket?
12:30
You know, we know that exercise remodels bone,
236
750680
3056
Azt tudjuk, hogy a sport átalakítja a csontot,
12:33
but come on, none of us is going to exercise.
237
753760
2416
de az is tuti, hogy közülünk kevesen sportolnak.
12:36
So could you imagine ways of passively loading and unloading bone
238
756200
5176
Elképzelhető-e az, hogy passzívan terheljük le a csontokat,
12:41
so that you can recreate or regenerate degenerating cartilage?
239
761400
4816
hogy regeneráljuk a leépülő porcréteget?
12:46
And perhaps more interesting, and more importantly,
240
766240
2381
Talán érdekesebb s fontosabb a kérdés,
12:48
the question is, can you apply this model more globally outside medicine?
241
768645
3451
hogy működik-e ez az elgondolás az orvoslás területén kívül?
12:52
What's at stake, as I said before, is not killing something,
242
772120
4056
Mint említettem, az elv lényege, hogy nem pusztításban gondolkodunk,
12:56
but growing something.
243
776200
1440
hanem növesztésben.
12:58
And it raises a series of, I think, some of the most interesting questions
244
778280
4816
Ez rengeteg érdekes kérdést vet fel arról,
13:03
about how we think about medicine in the future.
245
783120
2520
hogy a jövőben hogyan vélekedjünk az orvoslásról.
13:07
Could your medicine be a cell and not a pill?
246
787040
2880
Talán a gyógyszer nem tabletta lesz, hanem sejt?
13:10
How would we grow these cells?
247
790840
2376
Hogyan tenyészthetnénk ezeket a sejteket?
13:13
What we would we do to stop the malignant growth of these cells?
248
793240
3016
Hogyan állíthatnánk meg a sejtek rosszindulatú szaporodását?
13:16
We heard about the problems of unleashing growth.
249
796280
3896
Sokat hallhattunk már a növekedés megindításának veszélyeiről.
13:20
Could we implant suicide genes into these cells
250
800200
2776
Beépíthetünk-e öngyilkos géneket a sejtekbe,
hogy leállítsuk szaporodásukat?
13:23
to stop them from growing?
251
803000
1440
13:25
Could your medicine be an organ that's created outside the body
252
805040
3936
A gyógyszereink szervek lesznek-e, melyeket a testen kívül hozunk létre,
13:29
and then implanted into the body?
253
809000
1936
majd helyükre ültetjük őket?
13:30
Could that stop some of the degeneration?
254
810960
2736
Megakadályozhatjuk-e így a leépülést?
13:33
What if the organ needed to have memory?
255
813720
1905
És ha a szervnek emlékezet is kell?
13:35
In cases of diseases of the nervous system some of those organs had memory.
256
815649
4767
Az idegrendszer megbetegedéseinél emlékező szervek vannak.
13:40
How could we implant those memories back in?
257
820440
2456
Hogy ültethetnénk vissza az emlékeiket?
13:42
Could we store these organs?
258
822920
1816
Tudnánk-e ezeket a szerveket tárolni?
13:44
Would each organ have to be developed for an individual human being
259
824760
3143
Minden betegnek személyre szabott szervet kellene-e készíteni,
13:47
and put back?
260
827927
1200
és azt átültetni?
13:50
And perhaps most puzzlingly,
261
830520
2616
Talán a legnagyobb rejtély:
13:53
could your medicine be an environment?
262
833160
1810
lehet-e környezetünk a gyógyszerünk?
13:56
Could you patent an environment?
263
836160
1656
Ha igen, lehet-e szabadalmaztatni?
13:57
You know, in every culture,
264
837840
3456
Minden kultúra sámánjai felismerték
14:01
shamans have been using environments as medicines.
265
841320
2936
a környezet gyógyító hatását.
14:04
Could we imagine that for our future?
266
844280
2320
El tudjuk-e ezt képzelni a jövőben?
14:08
I've talked a lot about models. I began this talk with models.
267
848080
3376
Előadásomat a sémákkal kezdtem, sokat emlegettem őket.
14:11
So let me end with some thoughts about model building.
268
851480
2696
Hadd fejezzem be a sémaalkotásról szóló pár gondolattal.
14:14
That's what we do as scientists.
269
854200
2096
Ez a mi dolgunk, a tudósoké.
14:16
You know, when an architect builds a model,
270
856320
3296
Ha egy építész makettet készít,
14:19
he or she is trying to show you a world in miniature.
271
859640
3296
egy világ kicsinyített mását ábrázolja.
14:22
But when a scientist is building a model,
272
862960
2896
Ha egy tudós készít sémát,
14:25
he or she is trying to show you the world in metaphor.
273
865880
2524
a világról alkotott metaforáit mutatja be.
14:29
He or she is trying to create a new way of seeing.
274
869600
3856
A tudós igyekszik új látásmódra szert tenni.
14:33
The former is a scale shift. The latter is a perceptual shift.
275
873480
4120
A makettnél csak a lépték változik. A sémák az észlelést változtatják meg.
14:38
Now, antibiotics created such a perceptual shift
276
878920
4936
Az antibiotikumok pl. pont a gyógyítás fogalmát változtatták meg.
14:43
in our way of thinking about medicine that it really colored, distorted,
277
883880
3816
Kiszínezték, torzították látásmódunkat,
14:47
very successfully, the way we've thought about medicine for the last hundred years.
278
887720
3920
méghozzá oly mélyen, hogy 100 évig csak így tudtunk az orvoslásról gondolkodni.
14:52
But we need new models to think about medicine in the future.
279
892400
4416
De ha a jövő orvoslásáról gondolkodunk, új sémákra lesz szükségünk.
14:56
That's what's at stake.
280
896840
1480
Ez az igazán lényeges.
14:59
You know, there's a popular trope out there
281
899480
3336
Létezik egy általánosan elfogadott nézet.
15:02
that the reason we haven't had the transformative impact
282
902840
3976
Eszerint azért nem érhettük el a gyökeres változást
15:06
on the treatment of illness
283
906840
1976
a betegségek kezelésében,
15:08
is because we don't have powerful-enough drugs,
284
908840
2856
mert nincsenek elég hatékony gyógyszereink,
15:11
and that's partly true.
285
911720
1360
és ez persze részben igaz.
15:14
But perhaps the real reason is
286
914120
1496
De az igazi ok talán az,
15:15
that we don't have powerful-enough ways of thinking about medicines.
287
915640
3200
hogy még nem sikerült hatékony új gyógyítási látásmódot találni.
15:20
It's certainly true that
288
920560
2416
Annyi bizonyos,
15:23
it would be lovely to have new medicines.
289
923000
3776
hogy remek lenne, ha új gyógyszereink lennének.
15:26
But perhaps what's really at stake are three more intangible M's:
290
926800
4656
De ami igazán lényeges, az három kevésbé kézzelfogható cél:
15:31
mechanisms, models, metaphors.
291
931480
3816
szerkezetek, sémák, metaforák.
15:35
Thank you.
292
935320
1336
Köszönöm.
15:36
(Applause)
293
936680
6840
(Taps)
15:45
Chris Anderson: I really like this metaphor.
294
945600
3416
Chris Anderson: Valóban remek metafora.
15:49
How does it link in?
295
949040
1536
Milyen vonatkozásai vannak?
15:50
There's a lot of talk in technologyland
296
950600
3136
A technológia világában sokat kotyognak
15:53
about the personalization of medicine,
297
953760
2136
a gyógyítás személyre szabásáról,
15:55
that we have all this data and that medical treatments of the future
298
955920
3416
meg arról, hogy rengeteg adatunk van, s hogy a jövő gyógymódjai
15:59
will be for you specifically, your genome, your current context.
299
959360
4496
személyesen rád szabottak, a te génjeidre, a te környezetedre.
16:03
Does that apply to this model you've got here?
300
963880
3936
Van ennek köze az említett sémákhoz?
16:07
Siddhartha Mukherjee: It's a very interesting question.
301
967840
2616
S.M.: Ez nagyon érdekes kérdés.
16:10
We've thought about personalization of medicine
302
970480
2216
A gyógyítás személyre szabását szinte csak
16:12
very much in terms of genomics.
303
972720
1536
a genomika alapján képzeljük el.
16:14
That's because the gene is such a dominant metaphor,
304
974280
2576
Azért, mert a gén oly tekintélyt parancsoló metafora,
16:16
again, to use that same word, in medicine today,
305
976880
2976
– ismét ezzel a kifejezéssel élek – a mai orvoslásban,
16:19
that we think the genome will drive the personalization of medicine.
306
979880
3736
hogy azt hisszük: a génállomány vezérli majd a gyógyítás személyre szabását.
16:23
But of course the genome is just the bottom
307
983640
3096
De a génállomány maga csak
16:26
of a long chain of being, as it were.
308
986760
3816
a létezés hosszú láncának az alján van.
16:30
That chain of being, really the first organized unit of that, is the cell.
309
990600
3816
A létezés láncának első szervezett eleme a sejt.
16:34
So, if we are really going to deliver in medicine in this way,
310
994440
2976
Ha az orvoslást valóban így akarjuk átalakítani,
16:37
we have to think of personalizing cellular therapies,
311
997440
2816
akkor a sejtterápiákat kell személyre szabni.
16:40
and then personalizing organ or organismal therapies,
312
1000280
3176
Ezután a szervek terápiáját, majd az élőlények terápiáját.
16:43
and ultimately personalizing immersion therapies for the environment.
313
1003480
3816
A végső cél a környezet személyre szabása lenne.
16:47
So I think at every stage, you know --
314
1007320
3096
Tehát minden szinten,
16:50
there's that metaphor, there's turtles all the way.
315
1010440
2416
és mindig egy szinttel tovább.
16:52
Well, in this, there's personalization all the way.
316
1012880
2381
Nos, itt személyre kellene szabni minden szintet.
16:55
CA: So when you say medicine could be a cell
317
1015285
2891
CA: Amikor azt mondod, hogy a gyógyszer talán egy sejt,
16:58
and not a pill,
318
1018200
1816
és nem tabletta,
17:00
you're talking about potentially your own cells.
319
1020040
2256
akkor a személy saját sejtjeiről van szó?
17:02
SM: Absolutely. CA: So converted to stem cells,
320
1022320
2376
SM: Természetesen. CA: Belőlük őssejtek készülnének,
17:04
perhaps tested against all kinds of drugs or something, and prepared.
321
1024720
4536
talán letesztelve mindenféle gyógyszerrel, majd kipreparálnák.
17:09
SM: And there's no perhaps. This is what we're doing.
322
1029280
2536
SM: A "talán" nem is kell, már ma is ezt csináljuk.
17:11
This is what's happening, and in fact, we're slowly moving,
323
1031840
3736
Mindez már folyamatban van, s bár lassan haladunk,
17:15
not away from genomics, but incorporating genomics
324
1035600
3815
egyelőre nem a génállománytól elfelé, hanem a géntudomány integrálásával
17:19
into what we call multi-order, semi-autonomous, self-regulating systems,
325
1039440
4735
az ún. multirendszer felé, amely jórészt autonóm, önszabályozó rendszerekből áll,
17:24
like cells, like organs, like environments.
326
1044200
2616
mint pl. a sejt, a szerv, a környezet.
17:26
CA: Thank you so much.
327
1046829
1378
CA: Nagyon köszönjük!
17:28
SM: Pleasure. Thanks.
328
1048227
1290
SM: Nincs mit. Köszönöm.
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