Stephen Friend: The hunt for "unexpected genetic heroes"

מתרגם: Ido Dekkers מבקר: Tal Dekkers

Approximately 30 years ago,

לפני 30 שנה בערך,

when I was in oncology at the Children's Hospital

כשהייתי במחלקה האונקולוגית בבית החולים לילדים

in Philadelphia,

בפילדלפיה,

a father and a son walked into my office

אב ובנו נכנסו למשרד שלי

and they both had their right eye missing,

ולשנייהם היתה חסרה עין ימין.

and as I took the history, it became apparent

וכשלקחתי את ההסטוריה שלהם זה נעשה ברור

that the father and the son had a rare form

שלאב ולבן היתה צורה נדירה

of inherited eye tumor, retinoblastoma,

של גידול מורש בעין, רטינובלסטומה,

and the father knew that he had passed that fate

והאב ידע שהוא העביר את הגורל

on to his son.

לבנו.

That moment changed my life.

הרגע הזה שינה את חיי.

It propelled me to go on

הוא דחף אותי להמשיך

and to co-lead a team that discovered

ולהוביל במשותף צוות שגילה

the first cancer susceptibility gene,

את הגן הראשון לרגישות לסרטן,

and in the intervening decades since then,

ובעשורים שלאחר מכן,

there has been literally a seismic shift

היה שינוי סיסמי מילולית

in our understanding of what goes on,

בהבנה שלנו במה שקורה,

what genetic variations are sitting behind

איזה שינויים גנטים יושבים מאחורי

various diseases.

מחלות שונות.

In fact, for thousands of human traits,

למעשה, עבור אלפי תכונות אנושיות,

a molecular basis that's known for that,

הבסיס המולקולרי שידוע לזה,

and for thousands of people, every day,

ולאלפי אנשים, כל יום,

there's information that they gain

יש מידע שהם מקבלים

about the risk of going on to get this disease

על הסיכונים של להדבק במחלה הזו

or that disease.

או המחלה ההיא.

At the same time, if you ask,

באותו הזמן, אם הייתם יכולים לשאול,

"Has that impacted the efficiency,

"האם זה השפיע על היעילות,

how we've been able to develop drugs?"

איך שהיינו מסוגלים לפתח תרופות?"

the answer is not really.

התשובה היא לא ממש.

If you look at the cost of developing drugs,

אם תביטו בעלות של פיתוח תרופות,

how that's done, it basically hasn't budged that.

איך זה נעשה, זה בעיקרון לא הזיז את זה.

And so it's as if we have the power to diagnose

וכך זה כאילו יש לנו את הכוח לאבחן

yet not the power to fully treat.

אבל עדיין לא את הכוח לטפל.

And there are two commonly given reasons

ויש שתי סיבות עיקריות

for why that happens.

ללמה זה קורה.

One of them is it's early days.

אחת מהן היא שאלה הימים המוקדמים.

We're just learning the words, the fragments,

רק התחלנו ללמוד את המילים, את החלקים,

the letters in the genetic code.

האותיות של הקוד הגנטי.

We don't know how to read the sentences.

אנחנו לא יודעים איך לקרוא את המשפטים.

We don't know how to follow the narrative.

אנחנו לא יודעים איך לעקוב אחרי הנרטיב.

The other reason given is that

הסיבה הנוספת היא

most of those changes are a loss of function,

שרוב השינויים הם איבוד פעולות,

and it's actually really hard to develop drugs

וזה למעשה באמת קשה לפתח תרופות

that restore function.

שמשקמות פעילות.

But today, I want us to step back

אבל היום, אני רוצה לחזור אחורה

and ask a more fundamental question,

ולשאול שאלה יותר בסיסית,

and ask, "What happens if we're thinking

ולשאול, "מה קורה אם אנחנו חושבים

about this maybe in the wrong context?"

על זה בהקשר הלא נכון?"

We do a lot of studying of those who are sick

אנחנו עושים הרבה מחקר על החולים

and building up long lists

ובונים רשימות ארוכות

of altered components.

של חלקים שהשתנו.

But maybe, if what we're trying to do

אבל אולי, אם מה שאנחנו מנסים לעשות

is to develop therapies for prevention,

זה לפתח תרופות למניעה,

maybe what we should be doing

אולי מה שאנחנו צריכים לעשות

is studying those who don't get sick.

זה לחקור את אלה שלא חולים.

Maybe we should be studying those

אולי אנחנו צריכים לחקור את אלה

that are well.

שחיים טוב.

A vast majority of those people

הרוב המוחלט של האנשים האלה

are not necessarily carrying a particular

לא בהכרח נושאים את

genetic load or risk factor.

המטען הגנטי הספציפי או גורם הסיכון הזה.

They're not going to help us.

הם לא יעזרו לנו.

There are going to be those individuals

הם יהיו האנשים האלה

who are carrying a potential future risk,

שנושאים את הסיכון העתידי,

they're going to go on to get some symptom.

הם ימשיכו ויקבלו כמה סימפטומים.

That's not what we're looking for.

זה לא מה שאנחנו מחפשים.

What we're asking and looking for is,

מה שאנחנו מבקשים ומחפשים,

are there a very few set of individuals

הם האנשים המאוד מעטים האלה

who are actually walking around

שלמעשה הולכים עם

with the risk that normally would cause a disease,

הסיכון שבדרך כלל היה גורם מחלה,

but something in them, something hidden in them

אבל משהו בהם, משהו חבוי בהם

is actually protective

למעשה מגן

and keeping them from exhibiting those symptoms?

ושומר עליהם מלהציג את הסמפטומים האלה?

If you're going to do a study like that, you can imagine

אם אתם עומדים לחקור את זה, אתם יכולים לדמיין

you'd like to look at lots and lots of people.

שהייתם רוצים לבחון המון המון אנשים.

We'd have to go and have a pretty wide study,

נצטרך ללכת ולעשות מחקר די נרחב,

and we realized that actually

והבנו שלמעשה

one way to think of this is,

דרך אחת לחשוב על זה היא,

let us look at adults who are over 40 years of age,

בואו נביט במבוגרים מעל גיל 40,

and let's make sure that we look at those

ובואו נדאג להביט באלה

who were healthy as kids.

שהיו ילדים בריאים.

They might have had individuals in their families

אולי היו להם אנשים במשפחה

who had had a childhood disease,

שהיו להם מחלות ילדות,

but not necessarily.

אבל לא בהכרח.

And let's go and then screen those

ובואו נלך ונסנן את אלו

to find those who are carrying genes

כדי למצוא מי נושא גנים

for childhood diseases.

למחלות ילדות.

Now, some of you, I can see you

עכשיו, כמה מכם, אני יכול לראות אתכם

putting your hands up going, "Uh, a little odd.

מרימים את הידיים ואומרים, "אה, מעט מוזר.

What's your evidence

מה העדות שלך

that this could be feasible?"

שזה יכול להיות אפשרי?"

I want to give you two examples.

אני רוצה לתת לכם שתי דוגמאות.

The first comes from San Francisco.

הראשונה באה מסן פרנסיסקו,

It comes from the 1980s and the 1990s,

זה מגיע משנות ה80 וה 90,

and you may know the story where

ואתם אולי מכירים את הסיפור

there were individuals who had very high levels

בו היו אנשים שהיו להם רמות מאוד גבוהות

of the virus HIV.

של נגיף ה HIV.

They went on to get AIDS.

הם קיבלו איידס.

But there was a very small set of individuals

אבל היתה קבוצה מאוד קטנה של אנשים

who also had very high levels of HIV.

שגם להם היתה רמה גבוהה מאוד של HIV.

They didn't get AIDS.

הם לא קיבלו איידס.

And astute clinicians tracked that down,

וקליניקאים פיקחים עקבו אחרי זה,

and what they found was they were carrying mutations.

ומה שהם מצאו היה שהם נשאו מוטציות.

Notice, they were carrying mutations from birth

שימו לב, הם נשאו מוטציות מלידה

that were protective, that were protecting them

שהגנו, שהגנו עליהם

from going on to get AIDS.

מלקבל איידס,

You may also know that actually a line of therapy

אתם אולי גם יודעים שלמעשה קו טיפולי

has been coming along based on that fact.

יצא שמתבסס על העובדה הזו.

Second example, more recent, is elegant work

דוגמה שניה, עדכנית יותר, היא עבודה אלגנטית

done by Helen Hobbs,

שנעשתה על ידי הלן הובס,

who said, "I'm going to look at individuals

שאמרה, "אני עומדת לבחון אנשים

who have very high lipid levels,

שיש להם רמות ליפידים מאוד גבוהות,

and I'm going to try to find those people

ואני אנסה למצוא את האנשים

with high lipid levels

עם רמות ליפידים גבוהות

who don't go on to get heart disease."

שלא מפתחים מחלות לב."

And again, what she found was

ושוב, מה שהיא מצאה היה

some of those individuals had mutations

שלכמה מהאנשים היו מוטציות

that were protective from birth that kept them,

שהגנו עליהם מלידה ששמרו עליהם,

even though they had high lipid levels,

אפילו שהיו להם רמות ליפידים גבוהות,

and you can see this is an interesting way

ואתם יכולים לראות את זה בדרך מעניינת

of thinking about how you could develop

של חשיבה על איך תוכלו לפתח

preventive therapies.

תרפיות מניעה.

The project that we're working on

הפרוייקט שאנחנו עובדים עליו

is called "The Resilience Project:

נקרא "פרוייקט העמידות:

A Search for Unexpected Heroes,"

חיפוש אחר גיבורים לא צפויים,"

because what we are interested in doing is saying,

מפני שמה שאנחנו מעוניינים בלעשות זה להגיד,

can we find those rare individuals

האם אנחנו יכולים למצוא אנשים נדירים

who might have these hidden protective factors?

שאולי יש להם את הגורמים המגינים החבויים האלו?

And in some ways, think of it as a decoder ring,

ובדרכים מסויימות, לחשוב על זה כטבעת פיענוח,

a sort of resilience decoder ring

סוג של טבעת פיענוח עמידות

that we're going to try to build.

שאנחנו ננסה לבנות.

We've realized that we should do this in a systematic way,

הבנו שאנחנו צריכים לעשות את זה בדרך שיטתית,

so we've said, let's take every single

אז אמרנו, בואו ניקח כל

childhood inherited disease.

מחלת ילדות תורשתית.

Let's take them all, and let's pull them back a little bit

בואו ניקח את כולן, ובואו נמשוך אותן מעט

by those that are known to have severe symptoms,

על ידי אלה שידועות שיש להן סימפטומים חמורים,

where the parents, the child,

היכן שההורים, הילד,

those around them would know

אלה שסביבם ידעו

that they'd gotten sick,

שהם חלו,

and let's go ahead and then frame them again

ובואו נמשיך ואז נמסגר אותם שוב

by those parts of the genes where we know

לחלקים של הגנים שאנחנו יודעים

that there is a particular alteration

שיש שינוי מסויים

that is known to be highly penetrant

שידוע שיש סיכוי גבוה

to cause that disease.

שיגרום למחלה.

Where are we going to look?

איפה נסתכל?

Well, we could look locally. That makes sense.

ובכן, נוכל להביט מקומית. זה הגיוני.

But we began to think, maybe we should look

אבל התחלנו לחשוב, אולי אנחנו צריכים להסתכל

all over the world.

בכל העולם.

Maybe we should look not just here

אולי אנחנו צריכים לחפש לא רק פה

but in remote places where their might be

אלא במקומות מרוחקים בהם אולי יש

a distinct genetic context,

הקשר גנטי מובהק,

there might be environmental factors

אולי יהיו גורמים סביבתיים

that protect people.

שיגנו על אנשים.

And let's look at a million individuals.

ובואו נבדוק מיליון אנשים.

Now the reason why we think it's a good time

עכשיו הסיבה שאנחנו חושבים שזה זמן טוב

to do that now

לעשות את זה עכשיו

is, in the last couple of years,

זה, בכמה שנים האחרונות,

there's been a remarkable plummeting in the cost

היתה נפילה חדה בעלות

to do this type of analysis,

של אנליזה מהסוג הזה,

this type of data generation,

יצור מידע מהסוג הזה,

to where it actually costs less to do

למקום שזה למעשה עולה פחות לעשות

the data generation and analysis

את יצור המידע והאנליזה

than it does to do the sample processing and the collection.

משזה עולה לנתח ולאסוף דוגמיות.

The other reason is that in the last five years,

הסיבה הנוספת היא שבחמש השנים האחרונות,

there have been awesome tools,

היו כלים מגניבים,

things about network biology, systems biology,

דברים כמו ביולוגיית רשת, ביולוגיית מערכות,

that have come up that allow us to think

שצצו שמאפשרים לנו לחשוב

that maybe we could decipher

שאולי נוכל לפענח

those positive outliers.

את הקיצונים החיוביים האלה.

And as we went around talking to researchers

וכשהלכנו ודיברנו עם חוקרים

and institutions

ומכונים

and telling them about our story,

וסיפרנו להם את הסיפור שלנו,

something happened.

משהו קרה.

They started saying, "This is interesting.

הם התחילו להגיד, "זה מעניין.

I would be glad to join your effort.

היינו שמחים להצטרף למאמץ שלכם.

I would be willing to participate."

היינו שמחים להשתתף."

And they didn't say, "Where's the MTA?"

והם לא אמרו, "איפה ה MTA?"

They didn't say, "Where is my authorship?"

הם לא אמרו "איפה הבעלות?"

They didn't say, "Is this data going to be mine? Am I going to own it?"

הם לא אמרו, "האם המידע הזה יהיה שלי? אני אהיה הבעלים שלו?"

They basically said, "Let's work on this

הם אמרו בעיקרון, " בואו נעבוד על זה

in an open, crowd-sourced, team way

בדרך פתוחה, באופן משותף, בצוות

to do this decoding."

כדי לעשות את הפיענוח הזה."

Six months ago, we locked down

לפני שישה חודשים, נעלנו

the screening key for this decoder.

את מפתח הסינון למפענח הזה.

My co-lead, a brilliant scientist, Eric Schadt

המוביל השותף שלי, מדען מבריק, אריק שט

at the Icahn Mount Sinai School of Medicine in New York,

בבית הספר איקאן הר סיני לרפואה בניו יורק,

and his team,

והצוות שלו,

locked in that decoder key ring,

נעלו את מפתחות המפענח.

and we began looking for samples,

והתחלנו לחפש דוגמיות,

because what we realized is,

מפני שמה שהבנו זה,

maybe we could just go and look

אולי פשוט נוכל לכת להביט

at some existing samples to get some sense of feasibility.

בכמה דוגמאות קיימות כדי לקבל מושג של התכנות.

Maybe we could take two, three percent of the project on,

אולי נוכל לקחת שניים שלושה אחוזים של הפרוייקט קדימה,

and see if it was there.

ולראות אם זה שם.

And so we started asking people

וכך התחלנו לשאול אנשים

such as Hakon at the Children's Hospital in Philadelphia.

כמו האקון בבית החולים לילדים בפילדלפיה.

We asked Leif up in Finland.

שאלנו את ליף בפינלנד.

We talked to Anne Wojcicki at 23andMe,

דיברנו עם אן ווג'צ'יקי ב 23 ואני,

and Wang Jun at BGI,

ווואנג ג'ון ב BGI,

and again, something remarkable happened.

ושוב, משהו מדהים קרה.

They said, "Huh,

הם אמרו, "הא,

not only do we have samples,

לא רק שיש לנו דוגמיות,

but often we've analyzed them,

אלא הרבה פעמים ניתחנו אותן,

and we would be glad to go into

והיינו שמחים להכנס

our anonymized samples

לדוגמיות האנונימיות שלנו

and see if we could find those

ולראות אם נוכל למצוא את אלה

that you're looking for."

שאתם מחפשים."

And instead of being 20,000 or 30,000,

ובמקום שיהיו לנו 20,000 או 30,000,

last month we passed one half million samples

בחודש שעבר עברנו את החצי מליון דוגמיות

that we've already analyzed.

שכבר ניתחנו.

So you must be going,

אז אתם בטח אומרים,

"Huh, did you find any unexpected heroes?"

"הא, מצאתם גיבורים בלתי צפויים?"

And the answer is, we didn't find one or two.

והתשובה היא, לא מצאנו אחד או שניים.

We found dozens of these strong candidate

מצאנו עשרות מועמדים חזקים

unexpected heroes.

לגיבורים לא צפויים.

So we think that the time is now

אז אנחנו חושבים שהגיע הזמן

to launch the beta phase of this project

לשגר את שלב הבטא של הפרוייקט

and actually start getting prospective individuals.

ולמעשה להתחיל לקבל אנשים שיכולים להתאים.

Basically all we need is information.

בעיקרון כל מה שאנחנו צריכים זה מידע.

We need a swab of DNA

אנחנו צריכים דגימת DNA

and a willingness to say, "What's inside me?

ורצון להגיד, "מה יש בתוכי?

I'm willing to be re-contacted."

אני מוכן שתיצרו אתי קשר שוב."

Most of us spend our lives,

רובנו מבלים את חיינו,

when it comes to health and disease,

כשזה מגיע לבריאות ומחלות,

acting as if we're voyeurs.

מתנהגים כמו שאנחנו מציצים.

We delegate the responsibility

אנחנו מעבירים את האחריות

for the understanding of our disease,

להבנה של המחלות שלנו,

for the treatment of our disease,

לטיפול במחלות שלנו,

to anointed experts.

למומחים נבחרים.

In order for us to get this project to work,

כדי שנוכל לגרום לפרוייקט הזה לעבוד,

we need individuals to step up

אנחנו צריכים אנשים שיבואו

in a different role and to be engaged,

בתפקיד שונה ולהתערב,

to realize this dream,

לממש את החלום הזה,

this open crowd-sourced project,

הפרוייקט הפתוח בשיתוף הקהל,

to find those unexpected heroes,

כדי למצוא את הגיבורים הלא צפויים האלה,

to evolve from the current concepts

כדי להתפתח מהרעיונות הנוכחיים

of resources and constraints,

של משאבים ומגבלות,

to design those preventive therapies,

לעיצוב של תרפיות מונעות,

and to extend it beyond childhood diseases,

ולהרחיב את זה מעבר למחלות ילדות,

to go all the way up to ways

לעלות כל הדרך לדרכים

that we could look at Alzheimer's or Parkinson's,

שנוכל להביט באלצהיימר ופרקינסון,

we're going to need us

אנחנו נצטרך שאנחנו

to be looking inside ourselves and asking,

נביט לתוכנו ונשאל,

"What are our roles?

"מהם התפקידים שלנו?

What are our genes?"

מהם הגנים שלנו?"

and looking within ourselves for information

ולהביט לתוך עצמנו למידע

we used to say we should go to the outside,

שהיינו אומרים שאנחנו צריכים ללכת החוצה,

to experts,

למומחים,

and to be willing to share that with others.

ולהיות מוכנים לחלוק את זה עם אחרים.

Thank you very much.

תודה רבה לכם.

(Applause)

(מחיאות כפיים)