Danny Hillis: Understanding cancer through proteomics

Fordító: Melissa Csikszentmihályi Lektor: Laszlo Kereszturi

I admit that I'm a little bit nervous here

Elismerem, hogy kicsit izgulok,

because I'm going to say some radical things,

mert egy nagyobb közönség előtt,

about how we should think about cancer differently,

mely nálam sokkal többet tud a rákról,

to an audience that contains a lot of people

radikális dolgokat fogok mondani arról,

who know a lot more about cancer than I do.

hogyan gondolkozzunk másképp a rákról.

But I will also contest that I'm not as nervous as I should be

Azt is elárulom ám, hogy annyira azonban mégsem izgulok, mint amennyire indokolt,

because I'm pretty sure I'm right about this.

mert erősen hiszem, hogy igazam van.

(Laughter)

(Nevetés)

And that this, in fact, will be

Hiszem, hogy ez lesz a jövőben

the way that we treat cancer in the future.

a rákkezelés módja.

In order to talk about cancer,

Hogy a rákról beszéljek,

I'm going to actually have to --

el kell magamnak intézni

let me get the big slide here.

egy nagy diát.

First, I'm going to try to give you a different perspective of genomics.

Először megpróbálom új nézőpontból bemutatni a genomikát.

I want to put it in perspective of the bigger picture

Tágabb perspektívába akarom helyezni,

of all the other things that are going on --

olyan képbe, melyen a folyamatot egészében lehet látni --

and then talk about something you haven't heard so much about, which is proteomics.

majd áttérek valami olyannak a tárgyalására, amiről még nem hallottak, s ez a proteomika.

Having explained those,

Ezek elmagyarázása

that will set up for what I think will be a different idea

megvilágítja majd, hogy mit értek

about how to go about treating cancer.

a rák kezelésének új megközelítése alatt.

So let me start with genomics.

Kezdjük tehát a genomikával.

It is the hot topic.

Ez egy mindig aktuális téma.

It is the place where we're learning the most.

Sokat tanulhatunk e téren.

This is the great frontier.

Nagy mérföldkő

But it has its limitations.

Megvannak a korlátai.

And in particular, you've probably all heard the analogy

Kiváltképpen, valószínűleg mindannyian ismerik azt a hasonlatot,

that the genome is like the blueprint of your body,

hogy a génállomány olyan, mint a szervezetünk kapcsolási rajza.

and if that were only true, it would be great,

Bárcsak igaz lenne!

but it's not.

De nem az.

It's like the parts list of your body.

Olyan, mint egy lista a tested alkotórészeiről.

It doesn't say how things are connected,

Nem árul el semmit arról, hogy miképp kapcsolódnak,

what causes what and so on.

mi mit okoz, stb.

So if I can make an analogy,

Ha tehát egy hasonlattal akarunk élni,

let's say that you were trying to tell the difference

mondjuk azt, hogy valaki el akarná magyarázni, mi a különbség

between a good restaurant, a healthy restaurant

egy jó, egészséges étterem,

and a sick restaurant,

és egy egészségtelen étterem között,

and all you had was the list of ingredients

s mindehhez csupán az ételeik hozzávalóinak listája

that they had in their larder.

állna rendelkezésére, mely az élelmiszerraktárukban volt.

So it might be that, if you went to a French restaurant

Lehet, hogy elmegy valaki egy francia étterembe,

and you looked through it and you found

körülnéz, és látja, hogy

they only had margarine and they didn't have butter,

csak margarint használnak, vajat egyáltalán nem,

you could say, "Ah, I see what's wrong with them.

mondhatja, hogy "Á, látom már, mi nem stimmel itt.

I can make them healthy."

Majd én rávezetem őket arra, mi az egészséges."

And there probably are special cases of that.

Minden bizonnyal vannak különleges esetek is.

You could certainly tell the difference

Biztos meg tudná mondani, mi a különbség

between a Chinese restaurant and a French restaurant

egy kínai és egy francia étterem között

by what they had in a larder.

az alapján, hogy mi van a raktárukon.

So the list of ingredients does tell you something,

A hozzávalók listája tehát mindenképpen mond valamit,

and sometimes it tells you something that's wrong.

olykor azt, hogy valami gond van.

If they have tons of salt,

Ha többtonnányi só szerepel a listán,

you might guess they're using too much salt, or something like that.

kitalálhatjuk, hogy túl sok sót használnak, vagy ilyesmi

But it's limited,

De korlátozott,

because really to know if it's a healthy restaurant,

mert ahhoz, hogy valóban meg tudjuk, hogy egészséges-e az étterem,

you need to taste the food, you need to know what goes on in the kitchen,

ahhoz meg kell kóstolnunk az ételeit, és betekintést kell nyernünk a konyhájába,

you need the product of all of those ingredients.

szükségünk van az összetevőkből készült ételre.

So if I look at a person

Ha tehát veszünk egy tetszőleges személyt,

and I look at a person's genome, it's the same thing.

és megvizsgáljuk a génállományát, ugyanez történik.

The part of the genome that we can read

A génállománynak az a része, melyben olvashatunk,

is the list of ingredients.

a hozzávalók listája.

And so indeed,

És valóban,

there are times when we can find ingredients

van olyan, hogy találunk olyan összetevőket,

that [are] bad.

melyek rosszak.

Cystic fibrosis is an example of a disease

A rángógörcs egy olyan megbetegedés,

where you just have a bad ingredient and you have a disease,

melynél mindössze egy rossz hozzávalónk van, s máris megbetegszünk,

and we can actually make a direct correspondence

s ezt közvetlen kapcsolatba hozhatjuk

between the ingredient and the disease.

ezzel az összetevővel.

But most things, you really have to know what's going on in the kitchen,

Legelsősorban azzal kell tisztában lennünk, hogy mi folyik a konyhában,

because, mostly, sick people used to be healthy people --

mert, a beteg emberek jobbára egészséges emberek voltak valaha --

they have the same genome.

a génállományuk nem változott.

So the genome really tells you much more

A génállomány tehát valóban sokkal többet árul el

about predisposition.

a hajlamról.

So what you can tell

Amit kapásból el tudunk mondani

is you can tell the difference between an Asian person and a European person

az összetevőik listájára pillantva az az,

by looking at their ingredients list.

hogy mi a különbség egy ázsiai és egy európai között.

But you really for the most part can't tell the difference

Az esetek nagy részében azonban nem igazán tudjuk megállapítani

between a healthy person and a sick person --

mi a különbség egy egészséges és egy beteg ember között -

except in some of these special cases.

néhány különös eset kivételével.

So why all the big deal

Akkor meg mi ez a felhajtás

about genetics?

a genetika körül?

Well first of all,

Nos, először is az,

it's because we can read it, which is fantastic.

hogy tudunk benne olvasni, ami fantasztikus.

It is very useful in certain circumstances.

Bizonyos körülmények között ez nagyon hasznos.

It's also the great theoretical triumph

Másfelől a biológia

of biology.

nagy elméleti vívmánya.

It's the one theory

Az a bizonyos elmélet,

that the biologists ever really got right.

melyben a biológusok tényleg nem tévedtek.

It's fundamental to Darwin

Darwin, Mendel,

and Mendel and so on.

és a többiek mind erre építkeztek.

And so it's the one thing where they predicted a theoretical construct.

Ez az, ahol elméleti építményt jósoltak meg.

So Mendel had this idea of a gene

Mendelnek volt ez az elképzelése: a gén

as an abstract thing,

mint absztrakció.

and Darwin built a whole theory

Darwin pedig egy egész elméletet épített,

that depended on them existing,

melynek alapja a gének létezése volt.

and then Watson and Crick

Azután Watson és Crick

actually looked and found one.

addig keresgélt, míg találtak egyet.

So this happens in physics all the time.

A fizikában mindig ez történik.

You predict a black hole,

Az ember előrejelzel egy fekete lyukat,

and you look out the telescope and there it is, just like you said.

majd belenéz a távcsőbe, és ott van, ahogy mondta.

But it rarely happens in biology.

A biológia területén azonban ez ritkán fordul elő.

So this great triumph -- it's so good,

Ez a nagy diadal tehát - olyan jó -

there's almost a religious experience

a biológiában

in biology.

már-már vallásos élménynek számít.

And Darwinian evolution

A darwini evolúció

is really the core theory.

igazán magvas elmélet.

So the other reason it's been very popular

Népszerűségének másik oka pedig az,

is because we can measure it, it's digital.

hogy mérhető, azaz digitális.

And in fact,

Valójában,

thanks to Kary Mullis,

Kary Mullis-nak köszönhetően

you can basically measure your genome in your kitchen

a génállományunkat ténylegesen meg tudjuk mérni otthon a konyhában

with a few extra ingredients.

néhány kiegészítő kellék segítségével.

So for instance, by measuring the genome,

A génállomány mérése során például

we've learned a lot about how we're related to other kinds of animals

2 génállomány hasonlósága révén

by the closeness of our genome,

sokat megtudtunk arról, hogy milyen viszonyban állunk más állatokkal,

or how we're related to each other -- the family tree,

vagy hogyan áll 2 személy rokonságban -- mutatja ezt a családfa,

or the tree of life.

vagy az élet fája.

There's a huge amount of information about the genetics

A genetika, ha csak a genetikai hasonlóságok vizsgálását vesszük,

just by comparing the genetic similarity.

hatalmas információs anyaggal rendelkezik.

Now of course, in medical application,

Na most természetes, hogy az orvosi alkalmazása

that is very useful

nagyon hasznos,

because it's the same kind of information

hiszen ez ugyanaz a fajta információ,

that the doctor gets from your family medical history --

melyet az orvos a családi kórtörténetből ismer meg --

except probably,

talán egyedül maga a génállomány

your genome knows much more about your medical history than you do.

tud jóval többet a kórtörténetünkről mint mi magunk.

And so by reading the genome,

A genetikai vizsgálat során tehát

we can find out much more about your family than you probably know.

sokkal többet tudhatunk meg valakinek a családjáról, mint amennyit maga az illető tud.

And so we can discover things

Olyan dolgokat fedezhetünk fel,

that probably you could have found

melyekre az illető is rájöhet,

by looking at enough of your relatives,

ha alaposan megvizsgálja a rokonait,

but they may be surprising.

de ezek meglepőek lehetnek

I did the 23andMe thing

Én elvégeztem a 23andMe genetikai vizsgálatát,

and was very surprised to discover that I am fat and bald.

és nagyon meglepődtem, hogy kövér és kopasz vagyok.

(Laughter)

(Nevetés)

But sometimes you can learn much more useful things about that.

Néha azonban ennél sokkal hasznosabb dolgokat is megtudhatunk.

But mostly

Legtöbbször

what you need to know, to find out if you're sick,

nem is azt kell megtudnunk, mire van hajlamunk,

is not your predispositions,

ahhoz, hogy megtudjuk, hogy betegek vagyunk-e,

but it's actually what's going on in your body right now.

hanem azt, hogy éppen mi történik a szervezetünkben.

So to do that, what you really need to do,

Ehhez pedig arra van szükségünk, hogy

you need to look at the things

megnézzük, a gének

that the genes are producing

mit csinálnak,

and what's happening after the genetics,

és mi történik a genetika után.

and that's what proteomics is about.

Erről szól a proteomika.

Just like genome mixes the study of all the genes,

Csak úgy mint ahogy a génállomány a gének összességének tudománya,

proteomics is the study of all the proteins.

a proteomika a fehérjék összességének tudománya.

And the proteins are all of the little things in your body

A fehérjék pedig a szervezetben felgyülemlett apró dolgok sokasága,

that are signaling between the cells --

melyek a sejtek között jeleznek egymásnak --

actually, the machines that are operating --

voltaképpen üzemben álló gépek.

that's where the action is.

Itt zajlanak a dolgok.

Basically, a human body

Az emberi szervezet alapvetően

is a conversation going on,

kommunikáció,

both within the cells and between the cells,

mind a sejteken belül, mind pedig a sejtek között,

and they're telling each other to grow and to die,

egymást növekedésre biztató és halálra ítélő sejtek párbeszéde.

and when you're sick,

Amikor pedig betegek vagyunk,

something's gone wrong with that conversation.

valami zavar van a kommunikációban.

And so the trick is --

Az a helyzet, hogy --

unfortunately, we don't have an easy way to measure these

sajnos ehhez nem áll rendelkezésünkre olyasmi, amivel meg tudnánk mérni,

like we can measure the genome.

mint ahogy a génállomány esetében.

So the problem is that measuring --

A probléma a méréssel tehát az, hogy --

if you try to measure all the proteins, it's a very elaborate process.

ha megpróbáljuk megmérni az összes fehérjét, az egy nagyon aprólékos folyamat.

It requires hundreds of steps,

Száz meg száz lépésből áll,

and it takes a long, long time.

és hosszú-hosszú időbe telik.

And it matters how much of the protein it is.

Számít, hogy mennyi fehérjéről van szó.

It could be very significant that a protein changed by 10 percent,

Előfordulhat az a figyelemreméltó eset, hogy a fehérje 10 %-al változik,

so it's not a nice digital thing like DNA.

nem egy szép digitális dologról van szó, mint a DNS esetében.

And basically our problem is somebody's in the middle

A problémánk pedig az, hogy jön valaki, épp ennek a

of this very long stage,

roppant hosszú folyamatnak a közepén

they pause for just a moment,

megáll egy pillanatra,

and they leave something in an enzyme for a second,

egy másodpercre otthagy valamit egy enzimben,

and all of a sudden all the measurements from then on

és onnantól kezdve az összes mérési eredmény hirtelen

don't work.

érvénytelen.

And so then people get very inconsistent results

Ezáltal pedig nagyon egyenetlenek

when they do it this way.

a mérési eredmények.

People have tried very hard to do this.

Noha vannak, akik nagyon erőlködtek ezen.

I tried this a couple of times

Én többször megpróbáltam,

and looked at this problem and gave up on it.

foglalkoztam a problémával, de feladtam.

I kept getting this call from this oncologist

Sorra kaptam a telefonhívásokat

named David Agus.

David Agus onkológustól.

And Applied Minds gets a lot of calls

Az Applied Minds-hoz is sok hívás fut be

from people who want help with their problems,

olyanoktól, akik segítséget szeretnének,

and I didn't think this was a very likely one to call back,

s úgy voltam vele, hogy illene visszahívni,

so I kept on giving him to the delay list.

de aztán folyton halogattam.

And then one day,

Egy napon

I get a call from John Doerr, Bill Berkman

felhívott John Doerr, Bill Berkman

and Al Gore on the same day

és Al Gore. Mind ugyanazon a napon,

saying return David Agus's phone call.

hogy emlékeztessenek arra, hogy vissza kell hívnom David Agus-t.

(Laughter)

(Nevetés)

So I was like, "Okay. This guy's at least resourceful."

"Rendben"- gondoltam - "Ezeknek a fickóknak legalább van kapcsolati tőkéjük."

(Laughter)

(Nevetés)

So we started talking,

Akkor aztán elkezdtünk beszélgetni,

and he said, "I really need a better way to measure proteins."

és azt mondta, "komolyan szükségem van egy jobb módszerre, amivel a fehérjék mérhetők."

I'm like, "Looked at that. Been there.

Erre én: "Foglalkoztam a kérdéssel."

Not going to be easy."

Nem lesz egyszerű."

He's like, "No, no. I really need it.

Mire ő: "De, de nekem erre nagyon nagy szükségem van.

I mean, I see patients dying every day

Tudod, naponta látom, ahogy halnak a betegeim,

because we don't know what's going on inside of them.

mert nem tudjuk, mi zajlik bennük.

We have to have a window into this."

Rá kell erre néznünk valahogyan."

And he took me through

Konkrét példákat hozott fel

specific examples of when he really needed it.

arra, milyen esetekben lett volna rá tényleg szüksége.

And I realized, wow, this would really make a big difference,

Akkor rájöttem, hogy valóban sokat számítana,

if we could do it,

ha meg tudnánk ezt csinálni.

and so I said, "Well, let's look at it."

Azt mondtam neki: "Rendben. Próbáljuk meg."

Applied Minds has enough play money

Az Applied Mindsnak van elég pénze ahhoz,

that we can go and just work on something

hogy belekezdjünk valamibe anélkül,

without getting anybody's funding or permission or anything.

hogy külső támogatást, engedélyt vagy bármit kellene kérnünk.

So we started playing around with this.

Elkezdtünk tehát ezzel szórakozni.

And as we did it, we realized this was the basic problem --

Ahogy ezt csináltuk, rájöttünk, hogy mi okozta az elsődleges problémát --

that taking the sip of coffee --

röviden összefoglalva,

that there were humans doing this complicated process

emberek végezték az összetett folyamatokat

and that what really needed to be done

és ami igazán fontos volt az az,

was to automate this process like an assembly line

hogy ezeket a folyamatokat futószalagként automatizáljuk

and build robots

és olyan robotokat építsünk,

that would measure proteomics.

amik majd a fehérjéket mérik.

And so we did that,

Megcsináltuk.

and working with David,

A Daviddal való együtműködésünk

we made a little company called Applied Proteomics eventually,

során végül létrehoztunk egy kis céget, az Applied Proteomics-t,

which makes this robotic assembly line,

mely a robotizált futószalagot állítja össze,

which, in a very consistent way, measures the protein.

és a fehérjéket nagyon következetesen méri.

And I'll show you what that protein measurement looks like.

Megmutatom, hogyan történik a fehérje bemérése.

Basically, what we do

Alapjában véve azt tesszük,

is we take a drop of blood

hogy veszünk egy csepp vért

out of a patient,

a pácienstől,

and we sort out the proteins

és ebben az egy csepp vérben

in the drop of blood

elkülönítjük a fehérjéket

according to how much they weigh,

aszerint, hogy mi a súlyuk,

how slippery they are,

milyen mértékben csúsznak,

and we arrange them in an image.

és egy ábrában rendezzük őket.

And so we can look at literally

Ilyen módon szó szerint

hundreds of thousands of features at once

százas illetve ezres nagyságrendben

out of that drop of blood.

figyelhetjük őket meg abban az egyetlen csepp vérben.

And we can take a different one tomorrow,

Holnap vehetünk egy másik csepp vért,

and you will see your proteins tomorrow will be different --

és látni fogjuk, hogy a fehérjék holnap más értéket mutatnak--

they'll be different after you eat or after you sleep.

Más étkezések után és más alvást követően.

They really tell us what's going on there.

Komolyan sokat árulnak el arról, hogy mi zajlik a szervezetben.

And so this picture,

Ez a kép,

which looks like a big smudge to you,

ami úgy nézhet ki, mint egy nagy folt,

is actually the thing that got me really thrilled about this

az, ami igazán megborzongatott,

and made me feel like we were on the right track.

és azt az érzést keltette bennem, hogy jó úton járunk.

So if I zoom into that picture,

Ha felnagyítom ezt a képet,

I can just show you what it means.

jobban meg tudom mutatni, miről is van szó.

We sort out the proteins -- from left to right

Balról jobbra látjuk a fehérjéket

is the weight of the fragments that we're getting,

megkapjuk a részletek súlyértékét.

and from top to bottom is how slippery they are.

Fentről lefelé pedig azt látjuk, hogy mennyire csúszósak.

So we're zooming in here just to show you a little bit of it.

Ezt most csak azért nagyítjuk tehát fel, hogy jobban látszódjon.

And so each of these lines

Minden sor

represents some signal that we're getting out of a piece of a protein.

valami olyan tulajdonságot képvisel, amit a fehérje részecskéből ismertünk meg.

And you can see how the lines occur

Látható, hogy miképp alakulnak ki a sorok

in these little groups of bump, bump, bump, bump, bump.

ezekből a csoportokból, bum, bum, bum, bum, bum.

And that's because we're measuring the weight so precisely that --

Mert olyan pontosan mérjük a súlyt, hogy --

carbon comes in different isotopes,

a különböző izotópok szénnel vegyülnek,

so if it has an extra neutron on it,

ha tehát van egy neutron pluszban, akkor

we actually measure it as a different chemical.

különböző kemikáliaként végezzük a mérést.

So we're actually measuring each isotope as a different one.

Tehát minden izotópot különböző izotópként.

And so that gives you an idea

El tudják képzelni, hogy

of how exquisitely sensitive this is.

milyen kitűnő érzékenységű..

So seeing this picture

Az ábra láttán kicsit

is sort of like getting to be Galileo

olyanok leszünk, mint Galileo,

and looking at the stars

aki a csillagokat vizsgálta, és

and looking through the telescope for the first time,

amikor először nézett a távcsövébe.

and suddenly you say, "Wow, it's way more complicated than we thought it was."

Először kiálthatunk fel: "Ó, ez összetettebb, mint gondoltuk"

But we can see that stuff out there

De láthatjuk ezt a dolgot odakinn,

and actually see features of it.

látjuk, hogy milyenek.

So this is the signature out of which we're trying to get patterns.

Ez az aláírás, amiből meg akarunk tudni valamit.

So what we do with this

Mihez kezdünk ezzel?

is, for example, we can look at two patients,

Megvizsgálhatunk például két különböző beteget,

one that responded to a drug and one that didn't respond to a drug,

az egyik válaszol a gyógyszerre, a másik nem,

and ask, "What's going on differently

és feltesszük a kérdést: "Mi történik bennük

inside of them?"

másképp?"

And so we can make these measurements precisely enough

Ezeket a méréseket tehát éppen elég alkalommal tudjuk megtenni

that we can overlay two patients and look at the differences.

ahhoz, hogy megvizsgáljunk két beteget, hogy kiderüljenek a különbözőségek.

So here we have Alice in green

Itt látjuk, Alice-t zölddel jelöltük,

and Bob in red.

Bobot pirossal.

We overlay them. This is actual data.

Összevetjük őket. Ez a jelenlegi eredmény.

And you can see, mostly it overlaps and it's yellow,

Láthatjuk, hogy nagy az átfedés, ezt jelöli a sárga szín,

but there's some things that just Alice has

de van valami, ami csak Alicenél figyelhető meg,

and some things that just Bob has.

és valami, ami csak Bobnál.

And if we find a pattern of things

Ha megtaláljuk, mi az,

of the responders to the drug,

ami alapján a gyógyszerre reagálnak,

we see that in the blood,

akkor látjuk, mi az a

they have the condition

körülmény a vérükben.

that allows them to respond to this drug.

ami alapján reagálnak a gyógyszerre.

We might not even know what this protein is,

Lehet, hogy nem is tudjuk mi az a fehérje,

but we can see it's a marker

de látjuk a betegségre való

for the response to the disease.

válaszreakció jelzőjét.

So this already, I think,

Ez, úgy gondolom,

is tremendously useful in all kinds of medicine.

már önmagában nagyon hasznos dolog minden gyógyászat esetében.

But I think this is actually

Azt hiszem azonban, hogy

just the beginning

ez csak a kezdete annak,

of how we're going to treat cancer.

hogy hogyan fogjuk kezelni a rákot.

So let me move to cancer.

Térjünk tehát át a rákra.

The thing about cancer --

A rákkal az a helyzet,

when I got into this,

hogy amikor elkezdtem a témával foglalkozni,

I really knew nothing about it,

nem tudtam róla semmit,

but working with David Agus,

de David Agussal dolgozva

I started watching how cancer was actually being treated

elkezdett érdekelni a rákgyógyítás,

and went to operations where it was being cut out.

és elkezdtem műtétekre járni, ahol a rákot kioperálták.

And as I looked at it,

Úgy láttam,

to me it didn't make sense

ennek a fajta megközelítésnek

how we were approaching cancer,

nincsen értelme.

and in order to make sense of it,

Azért, hogy értelme legyen,

I had to learn where did this come from.

meg kellett tudnom, hogy hogy alakult ki.

We're treating cancer almost like it's an infectious disease.

Majdhogynem úgy kezeljük a rákot, mintha ragályos betegség lenne.

We're treating it as something that got inside of you

Úgy kezeljük, mintha kivülről került volna a szervezetbe,

that we have to kill.

és meg kellene semmisítenünk.

So this is the great paradigm.

Ez tehát a nagyszerű paradigma.

This is another case

Egy másik eset,

where a theoretical paradigm in biology really worked --

melyben a biológia egy elméleti paradigmája tényleg működött --

was the germ theory of disease.

a betegségek bacilus-elmélete volt.

So what doctors are mostly trained to do

Az orvosokat jobbára arra képesítik,

is diagnose --

hogy diagnosztizáljanak --

that is, put you into a category

vagyis arra, hogy beskatulyázzanak --

and apply a scientifically proven treatment

és tudományosan bevált módszerekkel

for that diagnosis --

kezeljék ezt a diagnózist.

and that works great for infectious diseases.

Ez márpedig remekül működik a fertőző betegségek esetén.

So if we put you in the category

Amennyiben tehát besoroljuk egy kategóriába,

of you've got syphilis, we can give you penicillin.

például, hogy szifiliszes, adhatunk penicillint.

We know that that works.

Tudjuk, hogy az hatni fog.

If you've got malaria, we give you quinine

Ha maláriás a beteg, kinint adunk,

or some derivative of it.

vagy annak valamilyen származékát.

And so that's the basic thing doctors are trained to do,

Ez a legalapvetőbb dolog, amire az orvosokat felkészítették.

and it's miraculous

Fertőző betegségek esetén

in the case of infectious disease --

csodálatosan működik --

how well it works.

de még mennyire jól!

And many people in this audience probably wouldn't be alive

A közönség tagjai közül sokan valószínűleg nem is lennének

if doctors didn't do this.

közöttünk, ha az orvosok ezt nem tennék.

But now let's apply that

De térjünk át a rendszer megbetegedésekre,

to systems diseases like cancer.

mint amilyen a rák.

The problem is that, in cancer,

A rák esetében az a gond,

there isn't something else

hogy a rákon kívül

that's inside of you.

más nem került be a szervezetbe.

It's you; you're broken.

Csak a beteg van, megtörve.

That conversation inside of you

A szervezetben zajló beszélgetés

got mixed up in some way.

valahogy összezavarodott.

So how do we diagnose that conversation?

Hogyan diagnosztizáljuk ezt a beszélgetést?

Well, right now what we do is we divide it by part of the body --

Először is testrészekhez rendelten vizsgáljuk--

you know, where did it appear? --

vagyis, hogy mely testrészben jelentkezett --

and we put you in different categories

És e testrészek szerint

according to the part of the body.

kategorizáljuk be a betegeket.

And then we do a clinical trial

Azután elvégezzük a tüdőrák,

for a drug for lung cancer

a prosztata-rák és a mellrák

and one for prostate cancer and one for breast cancer,

gyógyszerének klinikai kísérletét

and we treat these as if they're separate diseases

oly módon, hogy különálló betegségekként kezeljük őket.

and that this way of dividing them

Azonban ha ily módon különböző betegségekként kezeljük őket,

had something to do with what actually went wrong.

úgy teszünk, mintha a megkülönböztetésükkel

And of course, it really doesn't have that much to do

közelebb jutnánk ahhoz, hogy mi a gond.

with what went wrong

De természetesen nem sok köze van ahhoz, hogy mi a gond.

because cancer is a failure of the system.

Hiszen a rák a rendszer meghibásodása.

And in fact, I think we're even wrong

Valójában azt gondolom, hogy a rákról

when we talk about cancer as a thing.

egyáltalán nem is mint "dologról" kell beszélnünk.

I think this is the big mistake.

Azt hiszem, ebben áll a nagy tévedésünk.

I think cancer should not be a noun.

Úgy vélem, a rákot nem is főnévként kell használni.

We should talk about cancering

"Rákolásról" kellene beszélnünk,

as something we do, not something we have.

olyasvalamiről, amit mi csinálunk, nem olyasvalamiről, amit birtoklunk.

And so those tumors,

A tumorok tehát

those are symptoms of cancer.

a rák tünetei.

And so your body is probably cancering all the time,

A szervezetünk valószínűleg minduntalan "rákol."

but there are lots of systems in your body

De több rendszer is van a szervezetben,

that keep it under control.

amely kordában tartja a rákot.

And so to give you an idea

Mondok egy hasonlatot

of an analogy of what I mean

csak hogy érthetőbb legyen, miről beszélek,

by thinking of cancering as a verb,

amikor azt mondom, hogy a rák ige.

imagine we didn't know anything about plumbing,

Képzeljék el, hogy nem tudunk semmit a vízvezetékszerelésről,

and the way that we talked about it,

és pont, amikor szóba jön a témája,

we'd come home and we'd find a leak in our kitchen

és hazaérünk, látjuk, hogy beázott a konyha,

and we'd say, "Oh, my house has water."

és felkiáltunk, hogy "Jaj, víz van a házban."

We might divide it -- the plumber would say, "Well, where's the water?"

Két nézőpontot különböztethetünk itt meg: a vízvezeték szerelő azt kérdezné: "hol a víz?"

"Well, it's in the kitchen." "Oh, you must have kitchen water."

"A konyhában". "Jó, akkor a konyhában szerelünk".

That's kind of the level at which it is.

Szóval ilyen szinten vagyunk.

"Kitchen water,

"Hogy szerelünk?"

well, first of all, we'll go in there and we'll mop out a lot of it.

Igen, először feltöröljük a nagyját.

And then we know that if we sprinkle Drano around the kitchen,

Tudhatjuk, hogy ha Draino-t permetezünk a lefolyóba,

that helps.

az is segít.

Whereas living room water,

Ezzel szemben ha a nagyszoba ázik be,

it's better to do tar on the roof."

jobban járunk, ha a tetőfedéssel kezdjük.

And it sounds silly,

Ostobán hangzik,

but that's basically what we do.

de alapjában véve ilyenek vagyunk.

And I'm not saying you shouldn't mop up your water if you have cancer,

Nem azt mondom, hogy mulasszunk el valamit, ami itt a víz feltörlése, ha rákról van szó.

but I'm saying that's not really the problem;

Azt mondom, hogy nem ez a valódi probléma;

that's the symptom of the problem.

ez a problémának a tünete.

What we really need to get at

Ahova valóban el kell jutnunk,

is the process that's going on,

az a folyamat megértése,

and that's happening at the level

az pedig a proteomikus mozzanatok

of the proteonomic actions,

szintjén történik,

happening at the level of why is your body not healing itself

az a kérdés, hogy miért nem indulnak

in the way that it normally does?

be a szervezet öngyógyító folyamatai, ahogy máskor?

Because normally, your body is dealing with this problem all the time.

Hiszen máskor a szervezetünk folyton megküzd ezzel a problémával.

So your house is dealing with leaks all the time,

A lakásban mindig vannak szivárgások.

but it's fixing them. It's draining them out and so on.

De nem mindig okoznak gondot. A víz elfolyik a lefolyóba, stb.

So what we need

Amire tehát szükségünk van,

is to have a causative model

az egy okozati modell,

of what's actually going on,

mely mutatja, hogy mi is történik.

and proteomics actually gives us

A proteomika pedig lehetőséget

the ability to build a model like that.

biztosít számunkra egy ilyen modell felállításához.

David got me invited

David meghívott, hogy tartsak egy előadást

to give a talk at National Cancer Institute

a Nemzeti Rák Intézetben,

and Anna Barker was there.

és ott volt Anna Barker is.

And so I gave this talk

Amikor az előadás során ott tartottam,

and said, "Why don't you guys do this?"

hogy "Gyerekek, Miért nem vágtok ebbe bele?",

And Anna said,

Anna azt mondta:

"Because nobody within cancer

"Mert senki nem fogja

would look at it this way.

a rákot így megközelíteni.

But what we're going to do, is we're going to create a program

Viszont azt megtehetjük, hogy létrehozunk

for people outside the field of cancer

egy programot a rákkutatás területén kívül állók

to get together with doctors

számára, hogy üljenek össze olyan orvosokkal,

who really know about cancer

akik tényleg szakértők a témában

and work out different programs of research."

és dolgozzanak ki különböző programterveket."

So David and I applied to this program

Így aztán Daviddal jelentkeztünk erre a programra,

and created a consortium

és konzorciumot hoztunk létre

at USC

az USC-n,

where we've got some of the best oncologists in the world

ahol a Cold Spring Harbortól

and some of the best biologists in the world,

a Stanfordon át Austinig -

from Cold Spring Harbor,

most nem sorolom fel a többi neves helyet,

Stanford, Austin --

a világ legjobb onkológusai dolgoznak,

I won't even go through and name all the places --

a világ néhány legjobb biológusáról nem is beszélve,

to have a research project

hogy öt évre szóló

that will last for five years

kutatási projektet dolgozzunk ki,

where we're really going to try to build a model of cancer like this.

és megkíséreljük a ráknak egy ilyen modelljét felépíteni.

We're doing it in mice first,

Először egerekkel kísérletezünk.

and we will kill a lot of mice

Sok egeret meg fogunk ölni

in the process of doing this,

a kísérlet során,

but they will die for a good cause.

de haláluk nemes célt fog szolgálni.

And we will actually try to get to the point

Kilátásba helyezzük,

where we have a predictive model

hogy a jövőben lesz egy olyan modell,

where we can understand,

ami alapján megérthetjük,

when cancer happens,

mikor lesz az ember rákos,

what's actually happening in there

mi is történik ilyenkor valójában,

and which treatment will treat that cancer.

és mely kezelés szükséges.

So let me just end with giving you a little picture

Hadd fejezzem be egy képpel,

of what I think cancer treatment will be like in the future.

ami bemutatja, hogy véleményem szerint hogy fog kinézni a jövő rákkezelése.

So I think eventually,

Végül azt gondolom,

once we have one of these models for people,

ha birtokában lennénk egy ilyen modellnek,

which we'll get eventually --

ami meg fog történni --

I mean, our group won't get all the way there --

vagyis a csapatunk talán nem jut el odáig --

but eventually we'll have a very good computer model --

de lesz egy nagyon jó számítógépes modellünk --

sort of like a global climate model for weather.

valami olyasmi, mint a globális klíma-modell az időjárás terén.

It has lots of different information

Különféle információval szolgál

about what's the process going on in this proteomic conversation

több különböző skálán

on many different scales.

arról, milyen folyamatok zajlanak a proteomikus párbeszédkor.

And so we will simulate

Mi pedig szimulálni fogunk

in that model

ezzel a modellel

for your particular cancer --

az adott rákfajtájának megfelelően --

and this also will be for ALS,

az ALS-re és bármelyik idegrendszeri

or any kind of system neurodegenerative diseases,

megbetegedésre is alkalmazható lesz.

things like that --

Ily módon,

we will simulate

személyre szabottan

specifically you,

szimuláljuk majd,

not just a generic person,

nem egy általánosságban vett személyre,

but what's actually going on inside you.

hanem azt nézzük, hogy az adott egyénben épp mi zajlik.

And in that simulation, what we could do

Amit meg tudtunk tenni a szimuláció során,

is design for you specifically

az az, hogy személyre szabott kezelések sorát

a sequence of treatments,

tervezzük meg,

and it might be very gentle treatments, very small amounts of drugs.

és ezek lehetnek nagyon finom kezelések, nagyon kis adag gyógyszerekkel.

It might be things like, don't eat that day,

Előfordulhat, hogy azt mondjuk valakinek, hogy kimondottan aznap ne egyen ezt vagy azt,

or give them a little chemotherapy,

vagy adunk egy kis kemoterápiát,

maybe a little radiation.

talán egy kis sugárkezelést.

Of course, we'll do surgery sometimes and so on.

Persze fogunk műtéteket is végrehajtani néha stb.

But design a program of treatments specifically for you

A lényeg, hogy személyre szabottan tervezzük a kezelési programot,

and help your body

és segítjük a szervezetet

guide back to health --

visszaterelni az egészség útjára,

guide your body back to health.

visszatereljük az egészség felé.

Because your body will do most of the work of fixing it

Hiszen a szervezet úgyis meg fogja tenni a maga gyógyító folyamatát,

if we just sort of prop it up in the ways that are wrong.

elég lesz, ha rossz irányból bombázzuk.

We put it in the equivalent of splints.

Olyankor sínbe tesszük - képletesen.

And so your body basically has lots and lots of mechanisms

A szervezetnek tulajdonképpen nagyon nagyon sok mechanizmus van

for fixing cancer,

a rák gyógyítására,

and we just have to prop those up in the right way

nekünk csak a jó irányba kell ezeket terelnünk,

and get them to do the job.

onnantól már tudják, mi a dolguk.

And so I believe that this will be the way

Azt gondolom, ez lesz a

that cancer will be treated in the future.

jövő rákgyógyítási módja.

It's going to require a lot of work,

Fáradságos munkát fog igényelni,

a lot of research.

sok kutatást.

There will be many teams like our team

Sok, a miénkhez hasonló csapat fog

that work on this.

alakulni, hogy ezen dolgozzon.

But I think eventually,

De végül is azt gondolom,

we will design for everybody

hogy mindenki számára elérhető lesz egy

a custom treatment for cancer.

személyre szóló rákkezelési program.

So thank you very much.

Köszönöm szépen.

(Applause)

(Taps)