Math can help uncover cancer's secrets | Irina Kareva

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TED


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Traduttore: Vanessa Summa Revisore: Elisabetta Siagri
00:12
I am a translator.
0
12549
1243
Sono una traduttrice.
00:14
I translate from biology into mathematics
1
14514
3191
Traduco dalla biologia alla matematica
00:17
and vice versa.
2
17729
1150
e viceversa.
00:19
I write mathematical models
3
19588
1790
Scrivo modelli matematici
00:21
which, in my case, are systems of differential equations,
4
21402
2847
che nel mio caso sono sistemi di equazioni differenziali,
00:24
to describe biological mechanisms,
5
24273
1947
per descrivere meccanismi biologici
00:26
such as cell growth.
6
26244
1158
come la crescita cellulare.
00:28
Essentially, it works like this.
7
28122
1848
In pratica, funziona in questo modo.
00:30
First, I identify the key elements
8
30573
2469
Prima di tutto, identifico gli elementi fondamentali
00:33
that I believe may be driving behavior over time
9
33066
2777
che credo influenzino nel tempo il comportamento
00:35
of a particular mechanism.
10
35867
1539
di un meccanismo in particolare.
00:38
Then, I formulate assumptions
11
38230
1891
Poi, faccio delle supposizioni
00:40
about how these elements interact with each other
12
40145
2886
su come questi elementi interagiscono fra di loro
00:43
and with their environment.
13
43055
1337
e con il loro ambiente.
00:44
It may look something like this.
14
44916
1772
Questo disegno vi dà un'idea.
00:46
Then, I translate these assumptions into equations,
15
46712
3317
Poi, traduco questi presupposti in equazioni,
00:50
which may look something like this.
16
50610
1824
per esempio come queste.
00:53
Finally, I analyze my equations
17
53434
1890
Infine, analizzo le mie equazioni
00:55
and translate the results back into the language of biology.
18
55348
3101
e traduco i risultati di nuovo nella lingua della biologia.
01:00
A key aspect of mathematical modeling
19
60156
2420
Un aspetto fondamentale dei modelli matematici
01:02
is that we, as modelers, do not think about what things are;
20
62600
3908
è che noi, che creiamo i modelli, non pensiamo a cosa sono le cose,
01:06
we think about what they do.
21
66532
1855
ma pensiamo a cosa fanno.
01:08
We think about relationships between individuals,
22
68411
2489
Pensiamo alla relazione fra gli individui,
01:10
whether they be cells, animals or people,
23
70924
2886
che siano cellule, animali o persone,
01:13
and how they interact with each other and with their environment.
24
73834
3048
e come interagiscono fra loro e il loro ambiente.
01:17
Let me give you an example.
25
77639
1340
Vi faccio un esempio.
01:19
What do foxes and immune cells have in common?
26
79719
3803
Che cosa hanno in comune le volpi e le cellule immunitarie?
01:24
They're both predators,
27
84793
1459
Sono entrambi predatori,
01:26
except foxes feed on rabbits,
28
86744
2723
solo che le volpi si nutrono di conigli,
01:29
and immune cells feed on invaders, such as cancer cells.
29
89491
3330
e le cellule immunitarie si nutrono degli invasori, come le cellule tumorali.
01:33
But from a mathematical point of view,
30
93273
2345
Ma dal punto di vista matematico,
01:35
a qualitatively same system of predator-prey type equations
31
95642
4156
un sistema qualitativo di equazioni del tipo predatore-preda
01:39
will describe interactions between foxes and rabbits
32
99822
3245
descriverà le interazioni fra le volpi e i conigli
01:43
and cancer and immune cells.
33
103091
1774
e fra cancro e cellule immunitarie.
01:45
Predator-prey type systems have been studied extensively
34
105609
2708
I sistemi predatore-preda sono stati studiati a lungo
01:48
in scientific literature,
35
108341
1269
nella letteratura scientifica,
01:49
describing interactions of two populations,
36
109634
2378
descrivendo le interazioni di due popolazioni,
01:52
where survival of one depends on consuming the other.
37
112036
2775
dove la sopravvivenza dipende dal consumo dell'altro.
01:55
And these same equations provide a framework
38
115485
2620
E queste stesse equazioni forniscono un quadro
01:58
for understanding cancer-immune interactions,
39
118129
2311
per capire le interazioni cancro-immunologia,
02:00
where cancer is the prey,
40
120464
1841
dove il cancro è la preda
02:02
and the immune system is the predator.
41
122329
2372
e il sistema immunitario è il predatore.
02:04
And the prey employs all sorts of tricks to prevent the predator from killing it,
42
124725
4032
E la preda fa di tutto per evitare che il predatore la uccida,
02:08
ranging from camouflaging itself
43
128781
1820
dal travestimento
02:10
to stealing the predator's food.
44
130625
1839
al furto del cibo del predatore.
02:13
This can have some very interesting implications.
45
133352
2562
Questo può avere delle implicazioni interessanti.
02:15
For example, despite enormous successes in the field of immunotherapy,
46
135938
4822
Per esempio, nonostante il grande successo nel campo della immunoterapia,
02:20
there still remains somewhat limited efficacy
47
140784
2461
l'efficacia è ancora limitata
02:23
when it comes solid tumors.
48
143269
1542
se si parla di tumori solidi.
02:25
But if you think about it ecologically,
49
145423
2559
Ma ecologicamente,
02:28
both cancer and immune cells --
50
148006
2090
sia le cellule tumorali che quelle immuni--
02:30
the prey and the predator --
51
150120
1600
la preda e il predatore--
02:31
require nutrients such as glucose to survive.
52
151744
3031
hanno bisogno di sostanze come il glucosio per sopravvivere.
02:35
If cancer cells outcompete the immune cells for shared nutrients
53
155358
4789
Se le cellule tumorali superano quelle immunitarie per le sostanze necessarie
02:40
in the tumor microenvironment,
54
160171
1793
nel microambiente tumorale,
02:41
then the immune cells will physically not be able to do their job.
55
161988
3414
allora le cellule immunitarie non riusciranno a fare il loro lavoro.
02:46
This predator-prey-shared resource type model
56
166291
2868
Questo modello predatore-preda-condivisione delle risorse
02:49
is something I've worked on in my own research.
57
169183
2297
è una cosa a cui ho lavorato nella mia ricerca.
02:51
And it was recently shown experimentally
58
171504
2724
Ed è stato recentemente dimostrato in modo sperimentale
02:54
that restoring the metabolic balance in the tumor microenvironment --
59
174252
4054
che ripristinare l'equilibrio metabolico nel microambiente tumorale,
02:58
that is, making sure immune cells get their food --
60
178330
3531
cioè assicurarsi che le cellule immunitarie ricevano il cibo,
03:01
can give them, the predators, back their edge in fighting cancer, the prey.
61
181885
5245
può ridare ai predatori, un vantaggio nel combattere il cancro, la preda.
03:08
This means that if you abstract a bit,
62
188440
2339
Ovvero, in modo astratto,
03:10
you can think about cancer itself as an ecosystem,
63
190803
2955
potete pensare al cancro come ad un ecosistema,
03:13
where heterogeneous populations of cells compete and cooperate
64
193782
4287
dove popolazioni eterogenee di cellule competono e collaborano
03:18
for space and nutrients,
65
198093
2017
per lo spazio e le sostanze nutritive,
03:20
interact with predators -- the immune system --
66
200134
2672
interagiscono con i predatori, il sistema immunitario,
03:22
migrate -- metastases --
67
202830
2241
migrano, le metastasi,
03:25
all within the ecosystem of the human body.
68
205095
2467
tutto all'interno dell'ecosistema del corpo umano.
03:28
And what do we know about most ecosystems from conservation biology?
69
208221
3869
E cosa sappiamo degli ecosistemi dalla biologia della conservazione?
03:32
That one of the best ways to extinguish species
70
212643
2852
Che uno dei modi migliori per far estinguere una specie
03:35
is not to target them directly
71
215519
1952
non è colpirla direttamente,
03:37
but to target their environment.
72
217495
2439
ma colpire il suo ambiente.
03:40
And so, once we have identified the key components
73
220880
3070
E così, una volta che abbiamo identificato le componenti chiave
03:43
of the tumor environment,
74
223974
1644
dell'ambiente tumorale,
03:45
we can propose hypotheses
75
225642
1948
possiamo fare delle ipotesi
03:47
and simulate scenarios and therapeutic interventions
76
227614
3294
e simulare scenari e interventi terapeutici
03:50
all in a completely safe and affordable way
77
230932
3425
in modo del tutto sicuro e conveniente
03:54
and target different components of the microenvironment
78
234381
3369
e mirare a componenti diversi del microambiente
03:57
in such a way as to kill the cancer without harming the host,
79
237774
3996
in modo da uccidere il cancro senza far male a chi lo ospita,
04:01
such as me or you.
80
241794
1570
come me o voi.
04:05
And so while the immediate goal of my research
81
245029
3002
E così, mentre il primo obiettivo della mia ricerca
04:08
is to advance research and innovation
82
248055
2266
è far avanzare la ricerca e l'innovazione
04:10
and to reduce its cost,
83
250345
1896
e ridurne i costi,
04:12
the real intent, of course, is to save lives.
84
252265
2517
il vero scopo è, ovviamente, quello di salvare vite.
04:15
And that's what I try to do
85
255278
1771
Ed è ciò che provo a fare
04:17
through mathematical modeling applied to biology,
86
257073
2747
applicando modelli matematici alla biologia,
04:19
and in particular, to the development of drugs.
87
259844
2471
ed in particolare allo sviluppo di farmaci.
04:22
It's a field that until relatively recently has remained somewhat marginal,
88
262895
4056
Un campo che fino a poco tempo fa ha avuto un ruolo marginale,
04:26
but it has matured.
89
266975
1452
ma che è cresciuto.
04:28
And there are now very well-developed mathematical methods,
90
268451
3149
E adesso ci sono dei metodi matematici molto ben sviluppati,
04:31
a lot of preprogrammed tools,
91
271624
1899
molti strumenti pre programmati,
04:33
including free ones,
92
273547
1496
inclusi quelli gratuiti,
04:35
and an ever-increasing amount of computational power available to us.
93
275067
4047
e una quantità sempre crescente di potenza computazionale disponibile.
04:40
The power and beauty of mathematical modeling
94
280718
3399
La potenza e la bellezza dei modelli matematici
04:44
lies in the fact that it makes you formalize,
95
284141
2641
si trova nel fatto che ci fa formalizzare,
04:46
in a very rigorous way,
96
286806
2087
in modo molto rigoroso,
04:48
what we think we know.
97
288917
1465
ciò che pensiamo di sapere.
04:50
We make assumptions,
98
290904
1444
Facciamo delle supposizioni,
04:52
translate them into equations,
99
292372
1568
le traduciamo in equazioni,
04:53
run simulations,
100
293964
1311
facciamo simulazioni,
04:55
all to answer the question:
101
295299
1773
tutto per rispondere alla domanda:
04:57
In a world where my assumptions are true,
102
297096
2246
In un mondo dove le mie supposizioni sono vere,
04:59
what do I expect to see?
103
299366
1570
che cosa mi aspetto di vedere?
05:01
It's a pretty simple conceptual framework.
104
301890
2086
È un contesto concettuale molto semplice.
05:04
It's all about asking the right questions.
105
304000
2226
Si tratta solo di fare le domande giuste.
05:06
But it can unleash numerous opportunities for testing biological hypotheses.
106
306603
4095
Ma può creare numerose opportunità per testare ipotesi biologiche.
05:11
If our predictions match our observations,
107
311696
2600
Se le previsioni corrispondono alle osservazioni,
05:14
great! -- we got it right, so we can make further predictions
108
314320
3027
ottimo! Abbiamo fatto bene, così possiamo fare altre previsioni
05:17
by changing this or that aspect of the model.
109
317371
2560
cambiando questo o quell'aspetto del modello.
05:20
If, however, our predictions do not match our observations,
110
320733
3700
Se, invece, le nostre previsioni non corrispondono alle osservazioni,
05:24
that means that some of our assumptions are wrong,
111
324457
2585
allora alcune delle nostre supposizioni sono sbagliate
05:27
and so our understanding of the key mechanisms
112
327066
2433
e così la comprensione dei meccanismi principali
05:29
of underlying biology
113
329523
1439
della biologia sottostante
05:30
is still incomplete.
114
330986
1270
è ancora incompleta.
05:32
Luckily, since this is a model,
115
332829
2362
Fortunatamente, dato che questo è un modello,
05:35
we control all the assumptions.
116
335215
1889
controlliamo tutte le supposizioni.
05:37
So we can go through them, one by one,
117
337128
2140
Così le possiamo valutare una ad una,
05:39
identifying which one or ones are causing the discrepancy.
118
339292
3829
e identificare quale o quali stiano causando la discrepanza.
05:43
And then we can fill this newly identified gap in knowledge
119
343637
3356
E poi possiamo riempire questo nuovo vuoto di conoscenza
05:47
using both experimental and theoretical approaches.
120
347017
2715
usando sia approcci sperimentali che teoretici.
05:50
Of course, any ecosystem is extremely complex,
121
350699
2821
Ovviamente, ogni ecosistema è estremamente complesso,
05:53
and trying to describe all the moving parts is not only very difficult,
122
353544
3843
e identificare tutte le parti in movimento, non solo è molto difficile,
05:57
but also not very informative.
123
357411
1662
ma anche poco informativo.
05:59
There's also the issue of timescales,
124
359518
2066
C'è anche il problema della tempistica,
06:01
because some processes take place on a scale of seconds, some minutes,
125
361608
3668
perché alcuni procedimenti avvengono in secondi, alcuni in minuti,
06:05
some days, months and years.
126
365300
1948
alcuni in giorni, mesi e anni.
06:07
It may not always be possible to separate those out experimentally.
127
367272
3199
E separarli sperimentalmente potrebbe non essere sempre possibile.
06:11
And some things happen so quickly or so slowly
128
371143
3384
E alcune cose accadono così velocemente o lentamente
06:14
that you may physically never be able to measure them.
129
374551
2720
che non è possibile misurarle fisicamente.
06:17
But as mathematicians,
130
377295
2288
Ma da matematici,
06:19
we have the power to zoom in on any subsystem in any timescale
131
379607
5645
abbiamo il potere di avvicinarci ad ogni sottosistema in ogni tempistica
06:25
and simulate effects of interventions
132
385276
2124
e simulare gli effetti degli interventi
06:27
that take place in any timescale.
133
387424
2701
che accadono in ogni lasso di tempo.
06:31
Of course, this isn't the work of a modeler alone.
134
391942
2934
Certamente questo non è il lavoro di un solo modellatore.
06:34
It has to happen in close collaboration with biologists.
135
394900
3289
Deve accadere in stretta collaborazione con i biologi.
06:38
And it does demand some capacity of translation
136
398213
3004
E richiede una certa capacità di traduzione
06:41
on both sides.
137
401241
1204
da entrambe le parti.
06:43
But starting with a theoretical formulation of a problem
138
403550
3788
Ma partire da una formulazione teoretica di un problema
06:47
can unleash numerous opportunities for testing hypotheses
139
407362
3497
può creare numerose opportunità per testare le ipotesi
06:50
and simulating scenarios and therapeutic interventions,
140
410883
3239
e simulare scenari e interventi terapeutici,
06:54
all in a completely safe way.
141
414146
2070
in modo del tutto sicuro.
06:56
It can identify gaps in knowledge and logical inconsistencies
142
416977
5175
Può identificare divari di conoscenza e inconsistenze logiche
07:02
and can help guide us as to where we should keep looking
143
422176
2839
e può farci capire dove dovremmo continuare a guardare
e dove potrebbe esserci un vicolo cieco.
07:05
and where there may be a dead end.
144
425039
1895
07:07
In other words:
145
427632
1247
In altre parole:
07:08
mathematical modeling can help us answer questions
146
428903
3494
i modelli matematici possono aiutarci a trovare risposte a quelle domande
07:12
that directly affect people's health --
147
432421
2388
che riguardano la salute delle persone,
07:15
that affect each person's health, actually --
148
435942
2704
in realtà, che riguardano la salute di ogni persona,
07:18
because mathematical modeling will be key
149
438670
2676
perché i modelli matematici saranno la chiave
07:21
to propelling personalized medicine.
150
441370
1834
per sviluppare la medicina personalizzata.
07:24
And it all comes down to asking the right question
151
444112
3067
E tutto si riduce a fare la domanda giusta
07:27
and translating it to the right equation ...
152
447711
2075
e tradurla nella giusta equazione
07:30
and back.
153
450670
1150
e viceversa
07:32
Thank you.
154
452533
1151
Grazie.
07:33
(Applause)
155
453708
3299
(Applausi)
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