David Agus: A new strategy in the war against cancer

מתרגם: Etai Yaffe מבקר: Amit segal

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

אני רופא של מחלת הסרטן, יצאתי מהמשרד שלי

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

והלכתי ליד בית המרקחת בבית החולים לפני שלוש ארבע שנים,

and this was the cover of Fortune magazine

וזה היה על השער של מגזין פורצ'ן

sitting in the window of the pharmacy.

מוצג בחלון הראווה של בית המרקחת.

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

וכך, כרופא סרטן, אתה מסתכל על זה,

and you get a little bit downhearted.

ונהיה קצת מדוכדך.

But when you start to read the article by Cliff,

אבל כשאתה מתחיל לקרוא את המאמר שנכתב ע"י קליף,

who himself is a cancer survivor,

שהוא עצמו שרד את מחלת הסרטן,

who was saved by a clinical trial

וניצל לאחר שהשתתף בניסוי קליני,

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

אליו היו מסיעים אותו הוריו, מהעיר ניו יורק לצפון מדינת ניו יורק,

to get an experimental therapy for --

לקבל טיפול נסיוני עבור--

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

בזמנו-- מחלת הודג'קינס, שהציל את חייו.

he makes remarkable points here.

הוא מציין כמה דברים מופלאים כאן.

And the point of the article was that we have gotten

והנקודה של המאמר היא כי נהיינו

reductionist in our view of biology,

רדוקציוניסטים בצורת ההסתכלות שלנו על ביולוגיה,

in our view of cancer.

ובצורת ההסתכלות שלנו על סרטן.

For the last 50 years, we have focused on treating

במהלך 50 השנים האחרונות, התמקדנו בטיפול

the individual gene

בגנים אינדבדואלים,

in understanding cancer, not in controlling cancer.

ובהבנת מחלת הסרטן אך לא בשליטה שלה.

So, this is an astounding table.

זו טבלה מדהימה.

And this is something that sobers us in our field everyday

וזה דבר שצריך לפקוח את עיני העוסקים בתחום יום יום.

in that, obviously, we've made remarkable impacts

בכך ש.., כמובן, הצלחנו להשפיע בצורה ניכרת

on cardiovascular disease,

על מחלות קרדיווסקולריות.

but look at cancer. The death rate in cancer

אבל הסתכלו על סרטן. שיעור המוות ממחלת הסרטן

in over 50 years hasn't changed.

לא השתנה כבר למעלה מחמישים שנה.

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

הצלחנו להשיג ניצחונות קטנים בסוגי סרטן כגון לוקמיה מיאלואידית כרונית,

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

אותה ניתן לרפא בכ 100 אחוזים ע"י תרופה שיש ברשותנו.

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

אבל, באופן כללי, לא ניתן לומר כלל כי רשמנו הצלחה במלחמה במחלת הסרטן.

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

אם כן, מה שאני הולך לספר לכם היום

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

זה מעט מהסיבות אותן אני רואה כסיבה לכך,

and then go out of my comfort zone

ואז אעזוב את הסביבה הנוחה

and tell you where I think it's going,

ואספר לכם מה לדעתי צופן העתיד,

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

בו גישה חדשה שאותה אנו מקווים לקדם

in terms of treating cancer.

במונחים של טיפול בסרטן.

Because this is wrong.

בגלל שזה פסול.

So, what is cancer, first of all?

אם כן, ראשית מה זה בכלל סרטן?

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

ובכן, אם למישהו יש גוש או ערכי בדיקות דם לא תקינים, הוא הולך לרופא.

they stick a needle in.

ואלה דוחפים לו מחט.

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

הדרך שבה אנחנו עושים את האבחנה היום היא על ידי זיהוי דפוסים.

Does it look normal? Does it look abnormal?

האם זה נראה נורמלי? או האם זה נראה לא נורמלי?

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

אז, הפתולוגיה הזו היא בדיוק כמו להסתכל על הבקבוק הפלסטיק הזה.

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

זהו תא נורמלי. וזה תא סרטני.

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

זו קידמת החדשנות כיום לאבחון סרטן.

There's no molecular test,

אין מבחן מולקולרי.

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

אין ריצוף של גנים שיכול להתייחס למה היה אתמול.

there's no fancy looking at the chromosomes.

אין דרך מרשימה להסתכל על כרומוזומים.

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

זוהי הדרך המתקדמת ביותר כיצד אנו עושים זאת.

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

אתם יודעים, אני יודע טוב מאוד, כרופא המטפל בסרטן, שאיני יכול לטפל בסרטן מתקדם.

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

כך שבמאמר מוסגר, אני מאמין גדול בתחום המנסה לאבחן סרטן בשלבים מוקדמים.

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

זהוי הדרך היחידה בה אנו יכולים להתחיל להלחם בסרטן, בכך שנגלה אותו מוקדם.

We can prevent most cancers.

אנו יכולים למנוע את רוב סוגי הסרטן.

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

אתם יודעים, בהרצאה הקודמת דובר על מניעת מחלות לב.

We could do the same in cancer.

אנו יכולים לעשות את אותו הדבר עם מחלת הסרטן.

I co-founded a company called Navigenics,

אני אחד המייסדים של חברה הנקראת נאביג'ניקס,

where, if you spit into a tube --

המפתחת שיטה בה אם אתם יורקים למבחנה,

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

אנו יכולים לבחון כ 35 או 40 מרקרים גנטיים למחלות,

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

כולם ניתנים לעיכוב בסוגי סרטן רבים.

you start to identify what you could get,

אתה מתחיל בזהוי מה אתה יכול לקבל,

and then we can start to work to prevent them.

ואז אתה יכול להתחיל לפעול למנוע אותם.

Because the problem is, when you have advanced cancer,

מאחר והבעיה היא, כאשר יש סרטן במצב מתקדם,

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

כבר אין באפשרותנו לעשות הרבה כפי שהסטטיסטיקה מצביעה.

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

אז העניין במחלת הסרטן הוא שזו מחלה של הזדקנות

Why is it a disease of the aged?

מדוע זו מחלה של הזדקנות?

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

בגלל שלאבולוציה לא איכפת מאיתנו אחרי שהבאנו ילדים.

See, evolution protected us during our childbearing years

תראו, האבולוציה מגינה עלינו בשנות הפיריון שלנו,

and then, after age 35 or 40 or 45,

ואז לאחר גיל 35 או 40 או 45,

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

אפשר לומר כי זה כבר לא משנה וכבר ממילא קיימנו את תפקידנו בהתרבות.

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

אז אם אתם בוחנים סרטנים שונים, זה מאוד נדיר, נדיר ביותר

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

למצא סרטן בילדים, ביחס לאלפי המקרים המאובחנים בשנה.

As one gets older? Very, very common.

אולם ככל שאדם מזדקן, זה הופך ליותר ויותר נפוץ.

Why is it hard to treat?

מדוע כה קשה לטפל במחלת הסרטן?

Because it's heterogeneous,

מאחר והיא הטרוגנית,

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

ובתוך הסרטן זהו המצע המושלם לאבולוציה.

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

מתחיל תהליך של סלקציה של אותם תאים רעים ואגרסיבים,

what we call clonal selection.

מה שאנו מכנים סלקציה של קלונים (שיבוטים).

But, if we start to understand

אולם, אם נתחיל להבין

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

כי סרטן אינו בא לידי ביטוי רק בפגם מולקולרי, זה יותר מכך,

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

אז נוכל להגיע לדרכים חדשות לטיפול במחלה, כפי שאני אראה לכם.

So, one of the fundamental problems we have in cancer

ובכן, אחת הבעיות הבסיסיות שיש לנו במחלת הסרטן,

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

היא, שנכון לעכשיו, אנו מתארים אותה על ידי מספר תיאורים: תסמינים.

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

אני עייף, אני נפוח, יש לי כאבים, וכו'

You then have some anatomic descriptions,

ואז ישנם כמה תיאורים אנטומיים.

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

אתה מקבל את סריקת הסי.טי... "יש גידול בגודל שלושה סנטימטר בכבד".

You then have some body part descriptions:

ואז ישנם תיאורים של איברים בגוף.

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

"זה בכבד, זה בשד, זה בערמונית".

And that's about it.

וזה, פחות או יותר, הכל.

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

כך, שהמילון שלנו תיאור מחלת הסרטן במילון עני ביותר.

It's basically symptoms.

זה בעצם סימפטומים.

It's manifestations of a disease.

זה ביטוי של המחלה.

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

מה שמרגש זה, שבשנתיים או שלוש השנים האחרונות,

the government has spent 400 million dollars,

הממשלה הוציאה 400 מיליון דולר,

and they've allocated another billion dollars,

והם כבר הקציבו עוד מיליארד דולר,

to what we call the Cancer Genome Atlas Project.

למה שאנו מכנים פרויקט האטלס הגנומי של הסרטן.

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

בסיס הרעיון הוא ריצוף כל הגנים במחלת הסרטן,

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

ובכך לתת לנו לנו לקסיקון חדש, מילון חדש, כדי לתאר אותה.

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

אתם יודעים, באמצע שנות ה 1850 בצרפת,

they started to describe cancer by body part.

הם התחילו לתאר סרטן ע"פ חלקי גוף.

That hasn't changed in over 150 years.

וזה לא השתנה כבר יותר מ- 150 שנה.

It is absolutely archaic that we call cancer

זה ארכאי לחלוטין שאנו קוראים מכנים סוגי סרטן

by prostate, by breast, by muscle.

כ...ערמונית, שד, שריר.

It makes no sense, if you think about it.

זה לא הגיוני, אם אתם חושבים על זה.

So, obviously, the technology is here today,

אז, כמובן, הטכנולוגיה היום כבר נמצאת,

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

ובמהלך השנים הקרובות, זה ישתנה.

You will no longer go to a breast cancer clinic.

אתם כבר לא תלכו למרפאה לסרטן השד.

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

אתם תלכו למרפאה ל HER2 מוגבר, או למרפאה של EGFR פעיל,

and they will go to some of the pathogenic lesions

והם יאבחנו את אותם גורמים פתוגניים

that were involved in causing this individual cancer.

אשר היו מעורבים והובילו להתפחות אותו סוג סרטן פרטני.

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

אז, בתקווה, נעבור תהליך בו נתייחס פחות לאומנות הרפואה

more to the science of medicine,

ויותר למדע הרפואה,

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

וניהיה מסוגלים לעשות את מה שעושים במחלות זיהומיות,

which is look at that organism, that bacteria,

שזה להסתכל ברמת האורגניזם, ברמת החיידק,

and then say, "This antibiotic makes sense,

ולומר באיזו אנטיביוטיקה יהיה הגיוני להשתמש,

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

כדי שאותו חיידק מסויים יגיב אליה.

When one is exposed to H1N1, you take Tamiflu,

כאשר מישהו נחשף ל H1N1, אתה נותן לו תמיפלו,

and you can remarkably decrease the severity of symptoms

ובכך ניתן להפחית במידה ניכרת את חומרת הסימפטומים

and prevent many of the manifestations of the disease.

ולמנוע רבים מתסמיני המחלה.

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

מדוע? כי אנחנו יודעים מה יש לו, ואנחנו יודעים איך לטפל בזה,

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

למרות שאנחנו לא יכולים לעשות חיסון במדינה הזאת, אבל זה סיפור אחר.

The Cancer Genome Atlas is coming out now.

האטלס הגנומי של הסרטן מתחיל לצאת כבר עכשיו.

The first cancer was done, which was brain cancer.

הסרטן הראשון נעשה, וזה היה סרטן המוח.

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

בחודש הבא, בסוף דצמבר, תראו את סרטן השחלות,

and then lung cancer will come several months after.

ואז סרטן ריאות יגיע כמה חודשים אחרי.

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

יש גם תחום של פרוטאומיקה (חקר החלבונים), עליו אני אדבר עוד כמה דקות,

which I think is going to be the next level

אשר אני חושב יהיה השלב הבא

in terms of understanding and classifying disease.

במונחים של הבנה וסיווג מחלות.

But remember, I'm not pushing genomics,

אבל זיכרו, אני לא דוחף גנומיקה (חקר הגנום),

proteomics, to be a reductionist.

פרוטאומיקה, לצורך רדוקציוניזם.

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

אני עושה זאת כדי שנוכל לזהות כנגד מה אנו מתמודדים.

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

ויש הבחנה חשובה מאוד שם , אליה עוד נגיע.

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

בתחום הבריאות היום, אנחנו מוציאים את רוב הדולרים,

in terms of treating disease --

לצרכים של טיפול במחלה -

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

רוב הכסף יוצא במהלך השנתיים האחרונות בחייו של אדם.

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

אנחנו מוציאים מעט מאוד דולרים, אם בכלל,לצורכי זיהוי כנגד מה אנו מתמודדים.

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

אם היינו משנים זאת ומוציאים יותר כדי לזהות כנגד מה אנו מתמודדים,

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

היינו עושים את הדברים הרבה יותר טוב.

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

אם נוכל אפילו לקחת את זה צעד אחד קדימה ולמנוע מחלות,

we can take it enormously the other direction,

אנחנו יכולים לשנות את הכיוון בצורה אדירה.

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

וכמובן, זה הכיוון אליו אנו צריכים ללכת, להתקדם קדימה.

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

אם כן, זהו האתר של המוסד הלאומי לסרטן.

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

ואני כאן כדי לומר לכם, זה שגוי.

So, the website of the National Cancer Institute

אז, אתר האינטרנט של המוסד הלאומי לסרטן

says that cancer is a genetic disease.

אומר כי סרטן היא מחלה גנטית.

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

האתר אומר, אם תסתכל, יש מוטציה פרטנית,

and maybe a second, and maybe a third,

ואולי גם אחת נוספת, ואולי גם שלישית,

and that is cancer."

וזה סרטן.

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

אבל, כרופא של מחלת הסרטן, כך אני רואה זאת:

This isn't a genetic disease.

זו היא איננה מחלה גנטית.

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

אם כן, כאן אתם יכולים לראות, זהו כבד ובו סרטן גרורתי שמקורו במעי הגס,

and you see into the microscope a lymph node

ואתם רואים, במבט דרך מיקרוסקופ, בלוטת לימפה

where cancer has invaded.

אליה פלש סרטן.

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

אתם רואים סריקה סי.טי. ובה סרטן בכבד.

Cancer is an interaction of a cell

סרטן הוא אינטראקציה של תא,

that no longer is under growth control with the environment.

בו כבר לא קיימת בקרה על תהליכי הגדילה, עם הסביבה.

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

זה לא באופן מופשט; זה אינטראקציה עם הסביבה.

It's what we call a system.

זה מה שאנו מכנים מערכת.

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

המטרת שלי כרופא סרטן היא לא להבין סרטן.

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

ואני חושב שזו היתה הבעיה היסודית בחמש העשורים האחרונים,

is that we have strived to understand cancer.

והיא שחתרנו להבנה של הסרטן.

The goal is to control cancer.

המטרה היא לשלוט בסרטן.

And that is a very different optimization scheme,

וזו מטרה בעלת סכמת אופטימיזציה שונה לחלוטין,

a very different strategy for all of us.

עם אסטרטגיה שונה מאוד עבור כולנו.

I got up at the American Association of Cancer Research,

קמתי בכנס של האגודה האמריקאית לחקר הסרטן,

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

אחד המפגשים הגדולים ביותר לחקר הסרטן, עם 20,000 אנשים,

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

ואמרתי: עשינו טעות.

We've all made a mistake, myself included,

כולנו טעינו, כולל אני,

by focusing down, by being a reductionist.

בכך שהיינו ממוקדים מדיי, בכך שהיינו רדוקציוניסטים.

We need to take a step back."

אנחנו צריכים לקחת צעד אחורה.

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

ותאמינו או לא, היו לחשושים בקהל.

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

אנשים התעצבנו, אבל זו הדרך היחידה שבה אנחנו נוכל ללכת קדימה.

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

אתם יודעים, הייתי ממש בר מזל לפגוש את דני היליס לפני כמה שנים.

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

דחקו אותנו להפגש, למרות שאף אחד מאיתנו לא באמת רצה לפגוש את האחר.

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

שאלתי את עצמי: "האם אני באמת רוצה לפגוש בחור מדיסני, אשר מעצב מחשבים?"

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

והוא אמר לעצמו, האם הוא באמת רוצה להיפגש עם עוד רופא.

But people prevailed on us, and we got together,

אבל אנשים שכנעו אותנו, ונפגשנו,

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

וזה הוביל למהפכה במה שאני עושה, מהפכני לחלוטין.

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

אנחנו עיצבנו, ועבדנו על הדמיה-

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

כאשר הרבה מהרעיונות הללו באו מדני והקבוצה שלו -

the modeling of cancer in the body as complex system.

ההדמיה של סרטן בגוף כמו במערכת מורכבת.

And I'll show you some data there

ואני אראה לכם כמה מהנתונים שם

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

היכן שאני באמת חושב שזה יכול לעשות את ההבדל ולהביא גישה חדשה.

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

המפתח הוא, כאשר אתם מסתכלים על משתנים האלו, ואתם מסתכלים על הנתונים האלה,

you have to understand the data inputs.

אתם צריכים להבין את הנתונים המוזנים.

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

אתם יודעים, אם הייתי מודד את הטמפרטורה שלכם מעל 30 ימים,

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

והייתי שואל, מה היתה הטמפרטורה הממוצעת?

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

והתשובה היתה יוצאת 37, הייתי אומר נהדר.

But if during one of those days

אבל אם במהלך אחד מאותם ימים

your temperature spiked to 102 for six hours,

הטמפרטורה שלכם עלתה ל 39 למשך שש שעות,

and you took Tylenol and got better, etc.,

ולקחתם אקמול והרגשתם טוב יותר, וכו ',

I would totally miss it.

הייתי מפספס את זה לחלוטין.

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

לכן, אחת הבעיות הבסיסיות ברפואה

is that you and I, and all of us,

היא שאתם ואני, וכולם,

we go to our doctor once a year.

אנחנו הולכים לרופא שלנו פעם בשנה.

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

יש לנו נתונים בעלי אלמנטים בודדים; אין לנו את פונקציה הזמן עליהם.

Earlier it was referred to this direct life device.

מוקדם יותר התיחסו לזה כהתקן חיים ישיר.

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

אתם יודעים, אני משתמש בזה כבר במשך חודשיים וחצי.

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

זה מכשיר מדהים, לא כי זה אומר לי

how many kilocalories I do every day,

כמה קילוקלוריות אני שורף כל יום,

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

אלה בגלל שזה עוקב, על פני 24 שעות, אחרי מה עשיתי בכל רגע.

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

ואני לא תארתי לעצמי כי במשך שלוש שעות אני יושב ליד השולחן העבודה שלי,

and I'm not moving at all.

ואני לא זז כלל.

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

והרבה מהפונקציות בנתונים שיש לנו כמערכות הזנה כאן

are really different than we understand them,

שונות מאוד מהדרך בה אנו מבינים אותן,

because we're not measuring them dynamically.

כי אנחנו לא מודדים אותן באופן דינמי.

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

וכך, אם אתם חושבים על סרטן כמערכת,

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

יש קלט ופלט ואיזה שהוא מצב בינהם.

So, the states, are equivalent classes of history,

מצבי הביניים אם כן, שקולים לשעורי היסטוריה,

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

והחולה בסרטן, הקלט הוא הסביבה,

the diet, the treatment, the genetic mutations.

הדיאטה, הטיפול, המוטציות הגנטיות.

The output are our symptoms:

והפלט הם הסימפטומים שלנו.

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

האם יש לנו הכאב? האם הסרטן גדל? האם אנחנו מרגישים נפוחים, וכו'?

Most of that state is hidden.

רוב המצב הזה מוסתר.

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

ומה שאנחנו עושים בתחום שלנו הוא שאנחנו משנים את הקלט,

we give aggressive chemotherapy,

אנחנו נותנים טיפול כימותרפי אגרסיבי.

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

ואנחנו שואלים, האם קיבלנו תוצאה טובה יותר? האם ישתפר הכאב, וכו'?

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

וכך, הבעיה היא שזה לא רק מערכת אחת,

it's multiple systems on multiple scales.

זה מערכות מרובות במדדים רבים.

It's a system of systems.

זוהי מערכת של מערכות.

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

וכך, כאשר אתם מתחילים להסתכל על מערכות מתהוות,

you can look at a neuron under a microscope.

אתם יכולים להסתכל על תא עצב תחת מיקרוסקופ.

A neuron under the microscope is very elegant

תא עצב תחת המיקרוסקופ נראה מאוד אלגנטי

with little things sticking out and little things over here,

עם דברים קטנים מציצים מכאן ומכאן,

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

אבל כשאתם מתחילים לשים אותם יחד במערכת מורכבת,

and you start to see that it becomes a brain,

ואתם מתחילים לראות כי זה הופך להיות מוח,

and that brain can create intelligence,

ושמוח יכול ליצור אינטליגנציה,

what we're talking about in the body,

מה שאנחנו מדברים עליו בגוף,

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

וסרטן מתחיל לחקות אותו כמו מערכת מורכבת.

Well, the bad news is that these robust --

ובכן, החדשות הרעות הן שמערכות חזקות אלו

and robust is a key word --

וחזקות היא מילת מפתח

emergent systems are very hard to understand in detail.

קשה מאוד להבין לפרטי פרטים.

The good news is you can manipulate them.

החדשות הטובות הן שאתה יכול לתמרן אותן.

You can try to control them

אתה יכול לנסות לשלוט בהן

without that fundamental understanding of every component.

ללא ההבנה הבסיסית של כל רכיב.

One of the most fundamental clinical trials in cancer

תוצאות אחד הניסויים הקליניים הבסיסיים ביותר בסרטן

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

התפרסמו בפברואר במגזין הרפואה של ניו אינגלנד.

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

בו לקחו נשים לפני גיל המעבר עם סרטן השד.

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

הסוג הגרוע ביותר של סרטן השד אותו ניתן לקבל.

They had gotten their chemotherapy,

הן קיבלו כימותרפיה,

and then they randomized them,

ואז הן חולקו בצורה אקראית,

where half got placebo,

חצי מהן קיבלו תרופת דמה,

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

וחצי קיבלו תרופה בשם חומצה זולדרונית שבונה עצם.

It's used to treat osteoporosis,

המשמשת לטיפול באוסטאופורוזיס,

and they got that twice a year.

והן קיבלו את זה פעמיים בשנה.

They looked and, in these 1,800 women,

וכאשר הן נבדקו, מתוך 1,800 הנשים,

given twice a year a drug that builds bone,

אלה שלהן ניתנה התרופה, שבונה עצם, פעמיים בשנה,

you reduce the recurrence of cancer by 35 percent.

ניצפתה ירידה של הישנות הגידול בכ-35%.

Reduce occurrence of cancer by a drug

צמצום התרחשות הסרטן באמצעות תרופה

that doesn't even touch the cancer.

שכלל אפילו לא מטפלת בסרטן.

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

אז הרעיון, תשנה את הקרקע, הזרעים לא יגדלו גם כן.

You change that system,

אתה משנה את המערכת,

and you could have a marked effect on the cancer.

ואתה יכול להשפיע בצורה ניכרת על הסרטן.

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

אף אחד לא הוכיח אי פעם - וזה הולך לזעזע -

nobody has ever shown that most chemotherapy

אף אחד לא הוכיח אי פעם כי רוב הכימותרפיה

actually touches a cancer cell.

באמת פוגעת בתאי הסרטן.

It's never been shown.

זה מעולם לא הוכח.

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

יש את כל העבודות האלגנטיות האלה בצלחות בתרביות תאים,

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

בהן, אם מטפלים בתאי סרטן עם תרופה, ניתן לקבל השפעה כזו על התאים,

but the doses in those dishes are nowhere near

אולם הריכוזים בתרביות התאים אינם מתקרבים

the doses that happen in the body.

לריכוזים המתקיימים בגוף.

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

אם אני נותן לאישה עם סרטן שד תרופה בשם טקסול

every three weeks, which is the standard,

כל שלושה שבועות, שזהו הסטנדרט,

about 40 percent of women with metastatic cancer

כ - 40 אחוזים מהנשים עם סרטן גרורתי

have a great response to that drug.

מגיבות בצורה מצויינת לתרופה.

And a response is 50 percent shrinkage.

ותגובה משמעותה הצטמקות של כ50 אחוזים בגידול.

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

ובכן, תזכרו זה אפילו לא בסדר גודל,

but that's a different story.

אבל זה סיפור אחר.

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

לאחר מכן הגידולים חוזרים ונישנים, אני נותן להם את אותה התרופה מדי שבוע.

Another 30 percent will respond.

30 אחוז נוספים יגיבו

They then recur, I give them that same drug

לאחר מכן הם חוזרים ונשנים, אני נותן להם אותה תרופה

over 96 hours by continuous infusion,

למשך 96 שעות ע"י עירוי מתמשך,

another 20 or 30 percent will respond.

עוד 20 או 30 אחוז יגיבו.

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

אז, אתם לא יכולים להגיד לי שזה עובד ע"י אותו המנגנון בכל שלושת השלבים.

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

זה לא. אין לנו מושג מהו המנגנון.

So the idea that chemotherapy may just be disrupting

אז הרעיון הוא שכימותרפיה עשויה רק להפריע

that complex system,

לאותה מערכת מורכבת,

just like building bone disrupted that system and reduced recurrence,

בדיוק כמו שבניית עצם שיבשה את המערכת והורידה הישנות גידולים,

chemotherapy may work by that same exact way.

כימותרפיה עשויה לעבוד בדיוק באותה הדרך.

The wild thing about that trial also,

הדבר המפתיע בנוגע לאותו ניסוי היה,

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

שנצפתה ירידה של סרטנים חדשים גם כן בשיעור של 30 אחוזים.

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

לכן, הבעיה היא, שלכם ושלי, שכל המערכות שלנו משתנות.

They're dynamic.

הן דינאמיות.

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

אני מתכוון, זו שקופית מפחידה,

but it looks at obesity in the world.

אבל היא מציגה את מצב ההשמנה בעולם.

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

ואני מצטער אם אינכם יכולים לקרוא את המספרים, הם די קטנים.

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

אבל, אם אתם מתחילים להסתכל על זה, האדום הזה, הצבע הכהה שם,

more than 75 percent of the population

יותר מ 75 אחוז מהאוכלוסייה

of those countries are obese.

במדינות אלה סובלים מהשמנת יתר.

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

תראו לפני עשור, תראו לפני שני עשורים, שונה במידה ניכרת.

So, our systems today are dramatically different

לכן, המערכות שלנו היום שונות באופן דרמטי

than our systems a decade or two ago.

מאשר לפני עשור או שניים.

So the diseases we have today,

אז המחלות שיש לנו היום,

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

המשקפות דפוסים במערכת במספר העשורים האחרונים,

are going to change dramatically over the next decade or so

הולכים להשתנות באופן דרמטי במהלך העשור הבא בערך

based on things like this.

בהתבסס על דברים כאלה.

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

אז, התמונה הזו, למרות שהיא יפה, היא תמונה של 40 ג'יגה

of the whole proteome.

של כל הפרוטאום.

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

זוהי טיפת דם, שהועברה דרך מגנט מוליך-על,

and we're able to get resolution

ואנחנו מסוגלים לקבל רזולוציה

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

בה אנחנו יכולים להתחיל לראות את כל החלבונים בגוף.

We can start to see that system.

אנחנו יכולים להתחיל לראות את אותה המערכת.

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

כל אחת מהנקודות האדומות מייצגות למעשה חלבון שכבר זוהה.

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

הכוח של המגנטים האלה, העוצמה של מה אנחנו יכולים לעשות כאן

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

היא שאנו יכולים לראות נויטרונים בודדים עם הטכנולוגיה הזו.

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

אז, שוב, אלה דברים שאנחנו עושים עם דני היליס

and a group called Applied Proteomics,

וקבוצה הנקראת אפלייד פרוטאומיקס,

where we can start to see individual neutron differences,

המאפשרים לנו להתחיל לראות את ההבדלים בין נייטרונים בודדים,

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

ואנחנו יכולים להתחיל ולהסתכל על המערכת כפי שלא יכולנו מעולם לפני.

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

לכן, במקום להסתכל בצורה רדוקציוניסטית, אנחנו לוקחים צעד אחורה.

So this is a woman, 46 years old,

זוהי אישה, בת 46,

who had recurrent lung cancer.

לה היה התפרצות חוזרת של סרטן ריאות.

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

זה היה במוח שלה, בריאותיה, בכבד שלה.

She had gotten Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere,

היא קיבלה Carboplatin Taxol, Taxotere Carboplatin,

Gemcitabine, Navelbine:

Gemcitabene, Navelbine.

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

כל תרופה שיש לנו היא קיבלה, והמחלה המשיכה לגדול.

She had three kids under the age of 12,

היו לה שלושה ילדים מתחת לגיל 12,

and this is her CT scan.

זו סריקת הסי.טי. שלה.

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

ובכן, מה שיש כאן זה שאנחנו לוקחים תמונת חתך של הגוף שלה כאן.

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

ואתם יכולים לראות באמצע את הלב שלה,

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

ובצידו של הלב מצד שמאל ישנו גידול גדול

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

אשר ללא טיפול יפלוש ויהרוג אותה בתוך שבועות.

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

היא מקבלת כדור ביום, שמטרתו פגיעה בנתיב,

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

ושוב, אני לא בטוח אם נתיב זה קיים במערכת של אותו הסרטן,

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

אבל זה פוגע בנתיב מסויים, וכעבור חודש, הפלא ופלא, אותו סרטן נעלם.

Six months later it's still gone.

שישה חודשים לאחר מכן הוא עדיין איננו.

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

הסרטן חזר על עצמו, והיא נפטרה כעבור שלוש שנים מסרטן הריאות,

but she got three years from a drug

אבל התרופה נתנה לה שלוש שנים

whose symptoms predominately were acne.

כשהסימפטומים שלה מראשיתם היו פצעי בגרות.

That's about it.

וזה פחות או יותר הכל.

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

ובכן, הבעיה היא כי הניסוי הקליני נעשה,

and we were a part of it,

ואנחנו היינו חלק ממנו,

and in the fundamental clinical trial --

ובשלב הניסוי הקליני העיקרי,

the pivotal clinical trial we call the Phase Three,

בניסוי הקליני המרכזי אותו אנחנו מכנים שלב שלוש,

we refused to use a placebo.

אנחנו סירבנו להשתמש בפלצבו (תרופת דמה).

Would you want your mother, your brother, your sister

האם הייתם רוצים שאמא שלכם, אחיכם, אחותכם

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

יקבלו פלצבו אם יש להם סרטן ריאות מתקדם ונשארו להם שבועות ספורים לחיות?

And the answer, obviously, is not.

והתשובה, כמובן, היא לא.

So, it was done on this group of patients.

אז, זה נעשה על קבוצה זו של חולים.

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

ל 10 אחוז מהאנשים בניסוי היתה תגובה דרמטית כזו כפי שהוצג כאן,

and the drug went to the FDA,

והתרופה עברה לבדיקה של ה-FDA (מנהל המזון והתרופות האמריקני),

and the FDA said, "Without a placebo,

וה-FDA שאלו, בלי פלצבו,

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

כיצד ניתן לדעת כי החולים נהנו בפועל מן התרופה?

So the morning the FDA was going to meet,

אז בבוקר הפגישה עם ה-FDA,

this was the editorial in the Wall Street Journal.

זה היה מאמר המערכת של הוול סטריט ג 'ורנל.

(Laughter)

(צחוק)

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

וכך, מה תגידו, אותה תרופה קיבלה אישור.

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

הדבר המדהים הוא שחברה אחרת עשתה את הניסויים המדעיים הנכונים,

where they gave half placebo and half the drug.

שם הם נתנו לחצי פלצבו ולחצי את התרופה.

And we learned something important there.

ולמדנו שם משהו חשוב.

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

מה שמעניין הוא, שהם עשו את זה בדרום אמריקה וקנדה,

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

שם זה "מוסרי יותר לתת פלצבו."

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

הם היו צריכים לתת את זה גם בארצות הברית כדי לקבל אישור,

so I think there were three U.S. patients

כך שאני חושב שהיו שלושה חולים בארה"ב

in upstate New York who were part of the trial.

בצפון מדינת ניו יורק, שהיו חלק מהניסוי.

But they did that, and what they found

אבל הם עשו את זה, ומה שהם מצאו היה

is that 70 percent of the non-responders

כי 70 אחוזים של אלו שלא הגיבו לטיפול

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

חיו הרבה יותר והרגישו טוב יותר מאשר אנשים שקיבלו פלצבו.

So it challenged everything we knew in cancer,

אז זה מציב אתגר בפני כל מה שאנחנו יודעים על סרטן,

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

בכך שלא צריך לקבל תגובה.

You don't need to shrink the disease.

אתה לא צריך לכווץ את המחלה.

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

אם נאט את המחלה, אנו עשויים לקבל יותר תועלת

on patient survival, patient outcome, how they feel,

בהישרדות החולה, בתוצאת הטיפול, בהרגשת החולים,

than if we shrink the disease.

מאשר אם היינו מכווצים את המחלה.

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

הבעיה היא שאם אני איזה רופא, ואני מקבל את סריקת הסי.טי. שלך היום,

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

ויש לך גידול בגודל שני סנטימטר בכבד שלך,

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

ואתה חוזר אלי תוך שלושה חודשים, וזה שלושה סנטימטרים,

did that drug help you or not?

האם אותה תרופה עזרה לך או לא?

How do I know?

איך אוכל לדעת?

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

והיה וזה היה 10 ס"מ, או אולי אני נותן לך תרופה

with no benefit and significant cost?

ללא תועלת ומחיר משמעותיים?

So, it's a fundamental problem.

אז, זו בעיה בסיסית.

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

ושוב, זה המקום בו יכולות להכנס הטכנולוגיות החדשות הללו.

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

וכך, המטרה כמובן היא, שתכנס למשרד של הרופא שלך -

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

ובכן, המטרה הסופית היא למנוע מחלות, נכון.

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

המטרה הסופית היא למנוע את כל הדברים האלה שבכלל יקרו.

That is the most effective, cost-effective,

זוהי הדרך היעילה, המשתלמת

best way we can do things today.

והטובה ביותר לבחור בה היום.

But if one is unfortunate to get a disease,

אבל אם מישהו לרוע מזלו מקבל מחלה,

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

הוא יכנס למשרד של הרופא\ה שלו, הוא או היא ייקחו טיפה של דם,

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

ויתחילו לדעת כיצד לטפל במחלה שלו.

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

הדרך שבה אנחנו ניגש תיהיה בגישה של פרואומיקה,

again, this looking at the system.

שוב,זה ע"י הסתכלות על המערכת.

It's taking a big picture.

זה לקחת את התמונה הגדולה.

The problem with technologies like this is

הבעיה עם טכנולוגיות דוגמת זו היא

that if one looks at proteins in the body,

שאם נסתכל על חלבונים בגוף,

there are 11 orders of magnitude difference

יש הבדלים של 11 סידרי גודל

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

בכמות החלבונים הנמצאים בשפע לבין אלה הנמצאים בכמויות זניחות.

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

ואין טכנולוגיה בעולם שיכולה לכסות הבדלים של 11 סדרי גודל.

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

וכך, הרבה ממה שנעשה עם דני היליס והאחרים

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

היא לנסות להכניס עקרונות הנדסיים, לנסות להביא את התוכנה.

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

אנחנו יכולים להתחיל להסתכל על המרכיבים השונים לאורך הספקטרום הזה.

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

וקודם דיברו על שילוב של דציפלינות, על שיתופי פעולה.

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

ואני חושב שזה קורה עכשיו, שאחד הדברים הבולטים

is that people from those fields are coming in.

זה שאנשים מהתחומים הללו מצטרפים ונרתמים.

Yesterday, the National Cancer Institute announced a new program

אתמול, הודיע המוסד הלאומי לסרטן על תוכנית חדשה

called the Physical Sciences and Oncology,

הנקראת מדעי הפיזיקה ואונקולוגיה,

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

שם מביאים פיסיקאים, מתמטיקאים בכדי לחשוב על סרטן,

people who never approached it before.

אנשים שמעולם לא ניגשו לנושא לפני כן.

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

דני ואני קיבלנו 16 מיליון דולר, הודיעו אתמול,

to try to attach this problem.

לנסות לקשר את הבעיה הזו.

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

גישה חדשה לגמרי, במקום לתת מינון גבוה של כימותרפיה

by different mechanisms,

על ידי מנגנונים שונים

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

לנסות להביא את הטכנולוגיה לכדי קבלת תמונה של מה שבאמת קורה בגוף.

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

אז, רק שתי שניות, איך הטכנולוגיות הללו עובדות-

because I think it's important to understand it.

כי אני חושב שחשוב להבין זאת.

What happens is every protein in your body is charged,

מה שקורה זה, שלכל חלבון בגוף שלנו יש מטען,

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

ואז כל החלבונים מרוססים פנימה, המגנט מסובב אותם סביב,

and then there's a detector at the end.

וישנו גלאי בקצה.

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

זמן הפגיעה בגלאי תלוי במסה ובמטען של כל חלבון.

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

וכך במדויק, אם המגנט גדול מספיק,

and your resolution is high enough --

והרזולוציה גבוהה מספיק,

you can actually detect all of the proteins in the body

ניתן ממש לזהות את כל החלבונים בגוף

and start to get an understanding of the individual system.

ולהתחיל לקבל הבנה של מערכת הפרט.

And so, as a cancer doctor,

אם כך, כרופא של סרטן,

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

במקום ניירות בתיק שלי, בתיק שלכם וזה יכול להיות עבה,

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

כך מתחילה להראות תעבורת הנתונים במשרדים שלנו,

where that drop of blood is creating gigabytes of data.

כשטיפה של דם מיצרת ג 'יגה בייט של נתונים.

Electronic data elements are describing every aspect of the disease.

אלמנטים אלקטרוניים מתארים כל היבט של המחלה.

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

ובוודאי המטרה היא שנוכל להתחיל ללמוד בכל מפגש

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

ולמעשה לנוע קדימה, במקום להפגש שוב ושוב,

without fundamental learning.

ללא לימוד יסודי.

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

לכן,לסיכום, אנחנו צריכים להתרחק מחשיבה רדוקציוניסטית.

We need to start to think differently and radically.

אנחנו צריכים להתחיל לחשוב אחרת, בצורה קיצונית.

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

וכך, אני מפציר בכולם פה, חישבו אחרת. בואו עם רעיונות חדשים.

Tell them to me or anyone else in our field,

תגידו לי אותם או לכל אחד אחר בתחום שלנו,

because over the last 59 years, nothing has changed.

כי, במהלך 59 השנים האחרונות, שום דבר לא השתנה.

We need a radically different approach.

אנו צריכים גישה קיצונית שונה.

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

אתם יודעים, כאשר אנדי גרוב פרש מתפקידו כיו"ר מועצת המנהלים של אינטל

and Andy was one of my mentors, tough individual.

אנדי היה אחד מהמורים הרוחניים שלי, אדם קשוח -

When Andy stepped down, he said,

כאשר אנדי פרש, הוא אמר,

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

"הטכנולוגיה לא תנצח. הטכנולוגיה בעצמה היא ניצחון."

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

ואני מאמין בנחישות, בתחום הרפואה, ובמיוחד סרטן,

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

שזו הולכת להיות פלטפורמה רחבה לטכנולוגיות

that will help us move forward

שיעזרו לנו להתקדם קדימה

and hopefully help patients in the near-term.

ובתקווה לעזור לחולים בטווח הקצר.

Thank you very much.

תודה רבה לכם.