下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。
翻訳: Rinko Kawakami
校正: Mamoru Ichikawa
00:12
How can we investigate
0
12160
3000
どうしたら私たちの周りにある
00:15
this flora of viruses that surround us, and aid medicine?
1
15160
5000
様々なウイルスを調べ
医学に役立てられるでしょうか?
00:20
How can we turn our cumulative knowledge of virology
2
20160
4000
また 膨大なウイルス学の知識を
00:24
into a simple, hand-held, single diagnostic assay?
3
24160
4000
ひとつの ポータブルな検査に
まとめられるでしょうか?
00:28
I want to turn everything we know right now about detecting viruses
4
28160
3000
ウイルスや
ウイルス検出知識の全てを
00:31
and the spectrum of viruses that are out there
5
31160
2000
例えばこのような
00:33
into, let's say, a small chip.
6
33160
3000
小さなチップに
凝縮したいと考えています
00:36
When we started thinking about this project --
7
36160
2000
このようなプロジェクト—
00:38
how we would make a single diagnostic assay
8
38160
3000
ひとつの検査で
00:41
to screen for all pathogens simultaneously --
9
41160
3000
同時に 多種の病原体を
検知する考えには
00:44
well, there's some problems with this idea.
10
44160
2000
通常 いくつかの問題があります
00:46
First of all, viruses are pretty complex,
11
46160
4000
ウイルスはかなり複雑な上
00:50
but they're also evolving very fast.
12
50160
4000
急速に進化しています
これはピコルナウイルスです
00:54
This is a picornavirus.
13
54160
1000
00:55
Picornaviruses -- these are things that include
14
55160
2000
ピコルナウイルスの仲間には
00:57
the common cold and polio, things like this.
15
57160
3000
感冒やポリオを
引き起こすものもあります
01:00
You're looking at the outside shell of the virus,
16
60160
2000
これはウイルスの外観です
01:02
and the yellow color here are those parts of the virus
17
62160
3000
黄色い部分はウイルスの
01:05
that are evolving very, very fast,
18
65160
2000
急速に進化している部分です
01:07
and the blue parts are not evolving very fast.
19
67160
2000
青い部分は急激に
変化していません
01:09
When people think about making pan-viral detection reagents,
20
69160
3000
幅広いウイルス検出の
試薬の開発では
01:12
usually it's the fast-evolving problem that's an issue,
21
72160
4000
ウイルスが常に
進化し続けていることが
01:16
because how can we detect things if they're always changing?
22
76160
2000
問題になるものです
01:18
But evolution is a balance:
23
78160
2000
しかし進化にはバランスがあり
01:20
where you have fast change, you also have ultra-conservation --
24
80160
4000
激しく進化する
部分がある一方で
ほとんど変化しない
部分もあります
01:24
things that almost never change.
25
84160
2000
01:26
And so we looked into this a little more carefully,
26
86160
3000
そこで 我々は
ここに注目しました
データをお見せします
01:29
and I'm going to show you data now.
27
89160
1000
01:30
This is just some stuff you can do on the computer from the desktop.
28
90160
3000
普通のパソコンで
できるものです
01:33
I took a bunch of these small picornaviruses,
29
93160
2000
感冒やポリオなどを引き起こす
01:35
like the common cold, like polio and so on,
30
95160
2000
様々なピコルナウイルスを
01:37
and I just broke them down into small segments.
31
97160
4000
小さな部分に分けました
01:41
And so took this first example, which is called coxsackievirus,
32
101160
3000
まず コクサッキーウイルスの例ですが
01:44
and just break it into small windows.
33
104160
2000
細かく分けた塩基配列の
01:46
And I'm coloring these small windows blue
34
106160
2000
青で示した部分は
01:48
if another virus shares an identical sequence in its genome
35
108160
5000
他のウイルスのゲノム中にもある
同一の塩基配列です
01:53
to that virus.
36
113160
1000
他のウイルスのゲノム中にもある
同一の塩基配列です
01:54
These sequences right up here --
37
114160
2000
ここの配列を見てください
01:56
which don't even code for protein, by the way --
38
116160
2000
タンパク質をコードしてさえ
いませんが
01:58
are almost absolutely identical across all of these,
39
118160
3000
この種のウイルス全体に
完全に一致しています
02:01
so I could use this sequence as a marker
40
121160
4000
この塩基配列をマーカーとすれば
02:05
to detect a wide spectrum of viruses,
41
125160
2000
個々のウイルスの検出を行わずに
02:07
without having to make something individual.
42
127160
3000
この種に属するウイルスを
幅広く検出できます
02:10
Now, over here there's great diversity:
43
130160
2000
この辺は 配列が多様な
02:12
that's where things are evolving fast.
44
132160
2000
急速に進化している場所です
02:14
Down here you can see slower evolution: less diversity.
45
134160
4000
ゆっくり進化している部分では
多様性が少ないのです
一方で 例えば
02:18
Now, by the time we get out here to, let's say,
46
138160
2000
急性ミツバチ麻痺ウイルスには
02:20
acute bee paralysis virus --
47
140160
2000
02:22
probably a bad one to have if you're a bee ---
48
142160
2000
ミツバチの方は
避けたいウイルスですが
02:24
this virus shares almost no similarity to coxsackievirus,
49
144160
5000
コクサッキーウイルスとの共通点は
ほとんど ありません
02:29
but I can guarantee you that the sequences that are most conserved
50
149160
4000
でも このような 共通性の少ない
画面右側のウイルスでも
02:33
among these viruses on the right-hand of the screen
51
153160
2000
保存されている領域は
02:35
are in identical regions right up here.
52
155160
3000
この部分であるはずです
02:38
And so we can encapsulate these regions of ultra-conservation
53
158160
3000
そこでウイルスが
どのように進化したかを示す
02:41
through evolution -- how these viruses evolved --
54
161160
3000
この進化上の「超保存領域」を
ひとまとめにして
02:44
by just choosing DNA elements or RNA elements
55
164160
3000
この領域のDNAや
RNAの塩基配列を選んで
02:47
in these regions to represent on our chip as detection reagents.
56
167160
4000
検出用試薬としてチップに
使うことができます
02:51
OK, so that's what we did, but how are we going to do that?
57
171160
3000
では どうやって
このチップを作ったか
02:54
Well, for a long time, since I was in graduate school,
58
174160
2000
大学院生だった頃から
02:56
I've been messing around making DNA chips --
59
176160
3000
DNAチップの作成を
いろいろ試していました
02:59
that is, printing DNA on glass.
60
179160
2000
DNAをガラスに
プリントするのです
03:01
And that's what you see here:
61
181160
1000
小さな白い点が
03:02
These little salt spots are just DNA tacked onto glass,
62
182160
3000
ガラス上のDNAです
03:05
and so I can put thousands of these on our glass chip
63
185160
3000
何千ものDNAスポットを
ガラスのチップにのせて
検出試薬として
使用できるのです
03:08
and use them as a detection reagent.
64
188160
2000
チップをヒューレット
パッカード社にある
03:10
We took our chip over to Hewlett-Packard
65
190160
2000
03:12
and used their atomic force microscope on one of these spots,
66
192160
2000
原子間力顕微鏡を使って
見てみると
03:14
and this is what you see:
67
194160
2000
原子間力顕微鏡を使って
見てみると
03:16
you can actually see the strands of DNA lying flat on the glass here.
68
196160
3000
DNA鎖がガラスの上に
ついているのが見えます
03:19
So, what we're doing is just printing DNA on glass --
69
199160
3000
ガラスにDNAを
プリントしているのです
03:22
little flat things -- and these are going to be markers for pathogens.
70
202160
4000
これらのDNA鎖が
病原体のマーカーとなります
03:26
OK, I make little robots in lab to make these chips,
71
206160
3000
チップを作る
小型ロボットも作っています
03:29
and I'm really big on disseminating technology.
72
209160
3000
テクノロジーの普及は
とても大切だと思います
03:32
If you've got enough money to buy just a Camry,
73
212160
3000
カムリ級の車を買う
お金があれば
03:35
you can build one of these too,
74
215160
2000
このロボットが作れます
03:37
and so we put a deep how-to guide on the Web, totally free,
75
217160
4000
ウェブ上に無料で
詳しい作り方を載せていますので
03:41
with basically order-off-the-shelf parts.
76
221160
2000
市販の部品を使って 皆さんも
03:43
You can build a DNA array machine in your garage.
77
223160
3000
自宅のガレージで
DNAチップ製造機が作れるわけです
03:46
Here's the section on the all-important emergency stop switch.
78
226160
3000
これは緊急停止ボタンのつくり方です
03:49
(Laughter)
79
229160
2000
(笑)
03:51
Every important machine's got to have a big red button.
80
231160
3000
どんな重要な機械も
大きな赤いボタンが必要です
03:54
But really, it's pretty robust.
81
234160
2000
とてもがっしりした機械です
03:56
You can actually be making DNA chips in your garage
82
236160
3000
ガレージでDNAのチップが
作れるのです
03:59
and decoding some genetic programs pretty rapidly. It's a lot of fun.
83
239160
4000
遺伝子のプログラムをすばやく解読できて
とっても楽しいですよ
04:03
(Laughter)
84
243160
1000
(笑)
04:04
And so what we did -- and this is a really cool project --
85
244160
4000
とても素晴らしい
プロジェクトです
04:08
we just started by making a respiratory virus chip.
86
248160
2000
呼吸器系ウイルスチップ の作製を
始めました
04:10
I talked about that --
87
250160
2000
先に話しましたように
04:12
you know, that situation where you go into the clinic
88
252160
2000
病院に行っても
04:14
and you don't get diagnosed?
89
254160
2000
診断がつかない時です
そこで 呼吸器系の
ウイルス全てと
04:16
Well, we just put basically all the human respiratory viruses
90
256160
2000
04:18
on one chip, and we threw in herpes virus for good measure --
91
258160
3000
比較のためヘルペスウイルスも
のせました
04:21
I mean, why not?
92
261160
1000
邪魔にはなりません
04:22
The first thing you do as a scientist is,
93
262160
2000
科学者として
まずすることは
実験がうまくいくのを
確かめることです
04:24
you make sure stuff works.
94
264160
1000
04:25
And so what we did is, we take tissue culture cells
95
265160
3000
そこで 組織培養細胞に
04:28
and infect them with various viruses,
96
268160
2000
様々なウイルスに感染させ
04:30
and we take the stuff and fluorescently label the nucleic acid,
97
270160
4000
培養細胞から出て来る遺伝物質―
主にウイルス由来の核酸ですが
04:34
the genetic material that comes out of these tissue culture cells --
98
274160
3000
それを蛍光標識し
04:37
mostly viral stuff -- and stick it on the array to see where it sticks.
99
277160
4000
ウイルスアレイの
どこに結合するか見ます
DNAの塩基配列が合えば
くっつくので
04:41
Now, if the DNA sequences match, they'll stick together,
100
281160
2000
04:43
and so we can look at spots.
101
283160
2000
スポットを観察すると
もし光るスポットがあれば
特定のウイルスの存在を示します
04:45
And if spots light up, we know there's a certain virus in there.
102
285160
2000
04:47
That's what one of these chips really looks like,
103
287160
2000
お見せしているのが
そのチップです
04:49
and these red spots are, in fact, signals coming from the virus.
104
289160
3000
赤いスポットは
ウイルスからの信号です
04:52
And each spot represents a different family of virus
105
292160
3000
それぞれのスポットは 違う科または種の
ウイルスを表しています
それぞれのスポットは 違う科または種の
ウイルスを表しています
04:55
or species of virus.
106
295160
1000
04:56
And so, that's a hard way to look at things,
107
296160
2000
これは手の込んだ観察法です
04:58
so I'm just going to encode things as a little barcode,
108
298160
2000
ウイルスの科ごとに
短いバーコードで表示して
05:00
grouped by family, so you can see the results in a very intuitive way.
109
300160
4000
結果が直観的に
得られるようにします
05:04
What we did is, we took tissue culture cells
110
304160
2000
アデノウイルスに感染させた
05:06
and infected them with adenovirus,
111
306160
2000
組織培養細胞を調べてみると
05:08
and you can see this little yellow barcode next to adenovirus.
112
308160
4000
アデノウイルスの所に
黄色いバーコードが見えるでしょう
05:12
And, likewise, we infected them with parainfluenza-3 --
113
312160
3000
同様にパラインフルエンザ3型—
パラミクソウイルスですが その感染細胞は
05:15
that's a paramyxovirus -- and you see a little barcode here.
114
315160
2000
ここの小さなバーコード
05:17
And then we did respiratory syncytial virus.
115
317160
3000
RSウイルスでも試しました
05:20
That's the scourge of daycare centers everywhere --
116
320160
2000
このウイルスは全国の保育所の
悩みの種です
05:22
it's like boogeremia, basically.
117
322160
2000
このウイルスは全国の保育所の
悩みの種です
05:24
(Laughter)
118
324160
1000
(笑)
05:25
You can see that this barcode is the same family,
119
325160
4000
同じ科であっても
重症になる
パラインフルエンザ3型とは
05:29
but it's distinct from parainfluenza-3,
120
329160
2000
05:31
which gives you a very bad cold.
121
331160
2000
全く違うのがわかります
05:33
And so we're getting unique signatures, a fingerprint for each virus.
122
333160
3000
ウイルスの指紋といえる
独特のサインが得られるのです
05:36
Polio and rhino: they're in the same family, very close to each other.
123
336160
3000
ポリオとライノは同科で
とても似ています
05:39
Rhino's the common cold, and you all know what polio is,
124
339160
2000
ライノウィルスは感冒の原因
ポリオはご存じのとおり
05:41
and you can see that these signatures are distinct.
125
341160
3000
でも それぞれを
区別することができます
05:44
And Kaposi's sarcoma-associated herpes virus
126
344160
3000
カポジ肉腫に合併する
ヘルペスウイルスが
05:47
gives a nice signature down here.
127
347160
2000
独特のサインを示しています
05:49
And so it is not any one stripe or something
128
349160
2000
ひとつの縞模様ではなく
05:51
that tells me I have a virus of a particular type here;
129
351160
2000
バーコードを全体として
見ることで
05:53
it's the barcode that in bulk represents the whole thing.
130
353160
4000
ウイルスが特定できるのです
さて 一種類のライノウイルス に
注目します
05:57
All right, I can see a rhinovirus --
131
357160
2000
05:59
and here's the blow-up of the rhinovirus's little barcode --
132
359160
2000
そのライノウイルスのバーコードを
拡大したものです
06:01
but what about different rhinoviruses?
133
361160
2000
異なるライノウイルスでは
どうでしょう
06:03
How do I know which rhinovirus I have?
134
363160
2000
どの種に感染しているか
分かるでしょうか?
06:05
There're 102 known variants of the common cold,
135
365160
3000
研究者が集めた限りでは
感冒には102もの類似種が
関連しています
06:08
and there're only 102 because people got bored collecting them:
136
368160
3000
06:11
there are just new ones every year.
137
371160
2000
毎年 新しいウイルスが
見つかります
06:13
And so, here are four different rhinoviruses,
138
373160
2000
ここには4種類の
ライノウイルスがあります
06:15
and you can see, even with your eye,
139
375160
2000
肉眼でも
パターン照合を行う
複雑なコンピューターの
06:17
without any fancy computer pattern-matching
140
377160
2000
06:19
recognition software algorithms,
141
379160
2000
認識ソフトアルゴリズムがなくても
06:21
that you can distinguish each one of these barcodes from each other.
142
381160
3000
バーコードを
識別することができます
06:24
Now, this is kind of a cheap shot,
143
384160
2000
これはちょっと
ズルをしています
これらのライノウイルス遺伝子の
塩基配列を
06:26
because I know what the genetic sequence of all these rhinoviruses is,
144
386160
3000
全部知っていたので
それを使って
06:29
and I in fact designed the chip
145
389160
1000
06:30
expressly to be able to tell them apart,
146
390160
2000
チップをデザインすれば
良かったからです
06:32
but what about rhinoviruses that have never seen a genetic sequencer?
147
392160
4000
では 遺伝子の塩基配列が
分からないものではどうでしょう?
新しく見つかったものの配列は
わかりません
06:36
We don't know what the sequence is; just pull them out of the field.
148
396160
2000
06:38
So, here are four rhinoviruses
149
398160
2000
この4つのライノウイルスは
06:40
we never knew anything about --
150
400160
2000
未知のもので
06:42
no one's ever sequenced them -- and you can also see
151
402160
3000
塩基配列も解析されていませんが
それぞれ独特のパターンを
持っています
06:45
that you get unique and distinguishable patterns.
152
405160
2000
06:47
You can imagine building up some library, whether real or virtual,
153
407160
3000
全てのウイルスの「指紋」を収集し
06:50
of fingerprints of essentially every virus.
154
410160
2000
情報ライブラリーが
できるかもしれません
06:52
But that's, again, shooting fish in a barrel, you know, right?
155
412160
3000
でもこれもまだ いけすで魚釣りをする程
簡単すぎます
06:55
You have tissue culture cells. There are a ton of viruses.
156
415160
2000
組織培養から得られた
ウイルスではなく
06:57
What about real people?
157
417160
2000
実際の人間でも
この方法は使えるでしょうか?
06:59
You can't control real people, as you probably know.
158
419160
2000
人間の状況はそれぞれ違い
07:01
You have no idea what someone's going to cough into a cup,
159
421160
4000
採取する唾液や痰などにも
何が混じっているかわかりません
07:05
and it's probably really complex, right?
160
425160
3000
しかも とても複雑です
07:08
It could have lots of bacteria, it could have more than one virus,
161
428160
3000
たくさんのウイルスや細菌
07:11
and it certainly has host genetic material.
162
431160
2000
また人間の遺伝物質も
混ざっています
07:13
So how do we deal with this?
163
433160
1000
では どうすれば
07:14
And how do we do the positive control here?
164
434160
2000
テストの陽性コントロールを
作れるか?
07:16
Well, it's pretty simple.
165
436160
2000
実は簡単です
07:18
That's me, getting a nasal lavage.
166
438160
2000
私が鼻洗浄を
受けているところです
07:20
And the idea is, let's experimentally inoculate people with virus.
167
440160
5000
要は 実験的にウイルスを
感染させてみようということです
07:25
This is all IRB-approved, by the way; they got paid.
168
445160
5000
治験審査委員会の承認済みですし
被験者に報酬も払っています
07:30
And basically we experimentally inoculate people
169
450160
3000
基本的には 感冒ウイルスを
実験的に感染させます
07:33
with the common cold virus.
170
453160
1000
07:34
Or, even better, let's just take people
171
454160
2000
もっと良いのは
患者を救急室から
07:36
right out of the emergency room --
172
456160
1000
連れてくることです
07:37
undefined, community-acquired respiratory tract infections.
173
457160
4000
原因不明の市中で感染した
気道感染症の患者です
07:41
You have no idea what walks in through the door.
174
461160
2000
本当にどんな患者が
病院にやってくるか分かりません
07:43
So, let's start off with the positive control first,
175
463160
3000
ではウイルスを感染させた人から
始めましょう
07:46
where we know the person was healthy.
176
466160
2000
健康な人の
07:48
They got a shot of virus up the nose,
177
468160
2000
鼻からウイルスを注入すると
どうなるか見てみましょう
07:50
let's see what happens.
178
470160
1000
07:51
Day zero: nothing happening.
179
471160
2000
初日:何も起こっていません
健康でウイルスも
見つかりません
07:53
They're healthy; they're clean -- it's amazing.
180
473160
2000
健康そうにしていても
07:55
Actually, we thought the nasal tract might be full of viruses
181
475160
2000
注入したのでウイルスが
いっぱいと思っていたのに
07:57
even when you're walking around healthy.
182
477160
1000
07:58
It's pretty clean. If you're healthy, you're pretty healthy.
183
478160
2000
ほとんど何もありません
まったく健康そうです
08:00
Day two: we get a very robust rhinovirus pattern,
184
480160
4000
2日目:はっきりした
ライノウイルスのパターンが見られます
研究室の組織培養実験のものと
とても似ています
08:04
and it's very similar to what we get in the lab
185
484160
2000
08:06
doing our tissue culture experiment.
186
486160
1000
はっきりしたパターンが見える
08:07
So that's great, but again, cheap shot, right?
187
487160
3000
でも まだこれも 実験としては
ずるをしているようなものです
08:10
We put a ton of virus up this guy's nose. So --
188
490160
2000
膨大な量のウイルスを
注入したんですから
08:12
(Laughter)
189
492160
1000
(笑)
08:13
-- I mean, we wanted it to work. He really had a cold.
190
493160
4000
実験成功のためでしたが
実際 彼は風邪をひいてしまいました
08:17
So, how about the people who walk in off the street?
191
497160
4000
では 病院に来る患者は
どうでしょう
08:21
Here are two individuals represented by their anonymous ID codes.
192
501160
2000
匿名IDで識別される
2名の患者です
08:23
They both have rhinoviruses; we've never seen this pattern in lab.
193
503160
4000
2人ともライノウイルスに
感染しています
08:27
We sequenced part of their viruses;
194
507160
2000
かつて誰も見たことのない
08:29
they're new rhinoviruses no one's actually even seen.
195
509160
3000
新しいライノウイルスです
08:32
Remember, our evolutionary-conserved sequences
196
512160
2000
先ほどの 進化の中で
保持された配列
08:34
we're using on this array allow us to detect
197
514160
2000
この配列を使えば
08:36
even novel or uncharacterized viruses,
198
516160
2000
新しく未研究なウイルスも
検知できます
08:38
because we pick what is conserved throughout evolution.
199
518160
4000
進化を通じて保持された部分を
調べるからです
08:42
Here's another guy. You can play the diagnosis game yourself here.
200
522160
3000
ちょっと診断ゲームを
してみましょう
08:45
These different blocks represent
201
525160
2000
ここに示したウィルスたちは
08:47
the different viruses in this paramyxovirus family,
202
527160
2000
パラミクソウイルスの仲間です
08:49
so you can kind of go down the blocks
203
529160
1000
それぞれのウイルスの
08:50
and see where the signal is.
204
530160
2000
どれに反応が出ているでしょうか
08:52
Well, doesn't have canine distemper; that's probably good.
205
532160
3000
幸い 犬ジステンパーではない様です
08:55
(Laughter)
206
535160
2000
(笑)
08:57
But by the time you get to block nine,
207
537160
2000
しかし9番ブロックを見てみると
08:59
you see that respiratory syncytial virus.
208
539160
2000
RSウイルスであるのが分かります
09:01
Maybe they have kids. And then you can see, also,
209
541160
3000
家に小さなお子さんが
いるのかもしれません
09:04
the family member that's related: RSVB is showing up here.
210
544160
2000
また 関連したウイルスの
RSVBも見つかりました
09:06
So, that's great.
211
546160
1000
すばらしいです
09:07
Here's another individual, sampled on two separate days --
212
547160
3000
こちらの患者から別々の日に
09:10
repeat visits to the clinic.
213
550160
2000
2回サンプルを採取しました
09:12
This individual has parainfluenza-1,
214
552160
3000
パラインフルエンザ1型に
患っていました
09:15
and you can see that there's a little stripe over here
215
555160
2000
ここに見える 縞でわかるのは
09:17
for Sendai virus: that's mouse parainfluenza.
216
557160
3000
センダイウイルス
マウスパラインフルエンザの一種です
09:20
The genetic relationships are very close there. That's a lot of fun.
217
560160
4000
遺伝的関連性が非常にあり
面白いでしょう
09:24
So, we built out the chip.
218
564160
1000
今まで
09:25
We made a chip that has every known virus ever discovered on it.
219
565160
4000
発見された全てのウイルス
植物ウイルス 昆虫ウイルス
海洋ウイルス
09:29
Why not? Every plant virus, every insect virus, every marine virus.
220
569160
3000
09:32
Everything that we could get out of GenBank --
221
572160
2000
国の遺伝子データバンクから
得られる
09:34
that is, the national repository of sequences.
222
574160
2000
すべての配列を
このチップに収めました
09:36
Now we're using this chip. And what are we using it for?
223
576160
3000
このようなチップの用途を
説明します
09:39
Well, first of all, when you have a big chip like this,
224
579160
2000
この様な膨大なチップは
09:41
you need a little bit more informatics,
225
581160
2000
インフォーマティクスが
必要になってきます
09:43
so we designed the system to do automatic diagnosis.
226
583160
2000
自動診断をするシステムを
考案しました
09:45
And the idea is that we simply have virtual patterns,
227
585160
3000
仮想のパターンを
使うシステムです
09:48
because we're never going to get samples of every virus --
228
588160
2000
全てのウイルスの
サンプルを得るのは
09:50
it would be virtually impossible. But we can get virtual patterns,
229
590160
3000
不可能ですが
仮想パターンを使って
09:53
and compare them to our observed result --
230
593160
2000
実際の結果と比較し
09:55
which is a very complex mixture -- and come up with some sort of score
231
595160
4000
とても複雑なパターンを
点数化するわけです
09:59
of how likely it is this is a rhinovirus or something.
232
599160
3000
それがライノウイルスである
可能性はどれくらいか?
10:02
And this is what this looks like.
233
602160
2000
という具合にです
10:04
If, for example, you used a cell culture
234
604160
2000
例えばパピローマウイルスに
10:06
that's chronically infected with papilloma,
235
606160
2000
慢性感染している
培養細胞を使い
10:08
you get a little computer readout here,
236
608160
2000
コンピューター解析してみます
10:10
and our algorithm says it's probably papilloma type 18.
237
610160
4000
アルゴリズムが示したのは
パピローマ18型
まさに この培養細胞が
10:14
And that is, in fact, what these particular cell cultures
238
614160
2000
10:16
are chronically infected with.
239
616160
2000
感染しているウイルスでした
10:18
So let's do something a little bit harder.
240
618160
2000
少々難しい課題に
挑戦しましょう
私たちは 診断がつかない患者が
10:20
We put the beeper in the clinic.
241
620160
1000
10:21
When somebody shows up, and the hospital doesn't know what to do
242
621160
3000
病院に来た時に
連絡するよう
10:24
because they can't diagnose it, they call us.
243
624160
2000
サンフランシスコ近郊の病院に
10:26
That's the idea, and we're setting this up in the Bay Area.
244
626160
2000
頼んであります
10:28
And so, this case report happened three weeks ago.
245
628160
2000
3週間前にあったケースです
10:30
We have a 28-year-old healthy woman, no travel history,
246
630160
3000
喫煙も飲酒もしない
旅行歴のない健康な
28歳の女性です
10:33
[unclear], doesn't smoke, doesn't drink.
247
633160
3000
10:36
10-day history of fevers, night sweats, bloody sputum --
248
636160
4000
症状は 10日間の発熱
寝汗に血痰
10:40
she's coughing up blood -- muscle pain.
249
640160
2000
喀血や筋肉痛もありました
10:42
She went to the clinic, and they gave her antibiotics
250
642160
4000
病院へ行き 抗生物質を
処方されました
10:46
and then sent her home.
251
646160
1000
そして帰宅
10:47
She came back after ten days of fever, right? Still has the fever,
252
647160
4000
ところが熱は下がらず
10日後 再び病院へ行くと
10:51
and she's hypoxic -- she doesn't have much oxygen in her lungs.
253
651160
3000
低酸素血症―
肺に十分な酸素がありません
10:54
They did a CT scan.
254
654160
1000
CTスキャンの結果です
10:55
A normal lung is all sort of dark and black here.
255
655160
4000
健康な肺は全体的に
黒っぽく写ります
10:59
All this white stuff -- it's not good.
256
659160
2000
白いところはすべて
良くない所です
11:01
This sort of tree and bud formation indicates there's inflammation;
257
661160
3000
この木とつぼみのような影は
炎症のあることを示します
11:04
there's likely to be infection.
258
664160
2000
感染の可能性大です
11:06
OK. So, the patient was treated then
259
666160
3000
第3世代セファロスポリン系
抗生物質や
11:09
with a third-generation cephalosporin antibiotic and doxycycline,
260
669160
4000
ドキシサイクリンを
投与し3日経っても
11:13
and on day three, it didn't help: she had progressed to acute failure.
261
673160
4000
効果がなく
呼吸不全に陥り
挿管が必要となり
11:17
They had to intubate her, so they put a tube down her throat
262
677160
3000
人工呼吸機器を装着しました
11:20
and they began to mechanically ventilate her.
263
680160
1000
11:21
She could no longer breathe for herself.
264
681160
2000
自分では呼吸できない
状態だったのです
11:23
What to do next? Don't know.
265
683160
2000
次の手段は?
分かりません
11:25
Switch antibiotics: so they switched to another antibiotic,
266
685160
3000
さらに抗生物質を変えました
11:28
Tamiflu.
267
688160
2000
なぜインフルエンザだと
11:30
It's not clear why they thought she had the flu,
268
690160
2000
思ったのかわかりませんが
11:32
but they switched to Tamiflu.
269
692160
2000
タミフルに変更されました
11:34
And on day six, they basically threw in the towel.
270
694160
2000
6日目には他に手立てがなく
11:36
You do an open lung biopsy when you've got no other options.
271
696160
4000
開胸肺生検が行われました
11:40
There's an eight percent mortality rate with just doing this procedure,
272
700160
2000
検査だけでも8%の死亡率です
11:42
and so basically -- and what do they learn from it?
273
702160
3000
何がわかったのでしょうか?
11:45
You're looking at her open lung biopsy.
274
705160
2000
これが検査結果です
11:47
And I'm no pathologist, but you can't tell much from this.
275
707160
2000
病理医でなくとも
11:49
All you can tell is, there's a lot of swelling: bronchiolitis.
276
709160
3000
多くの腫脹を伴う
気管支炎のあることが分かります
11:52
It was "unrevealing": that's the pathologist's report.
277
712160
3000
結論は「原因不明」
11:55
And so, what did they test her for?
278
715160
3000
病院独自の検査で
11:58
They have their own tests, of course,
279
718160
1000
70種類以上の分析が
11:59
and so they tested her for over 70 different assays,
280
719160
3000
行われました
12:02
for every sort of bacteria and fungus and viral assay
281
722160
3000
細菌・カビ類・
ウイルスに関する
12:05
you can buy off the shelf:
282
725160
2000
既存の検査の全てです
12:07
SARS, metapneumovirus, HIV, RSV -- all these.
283
727160
3000
SARS、メタニューモウイルス、
HIV、RSVもです
12:10
Everything came back negative, over 100,000 dollars worth of tests.
284
730160
4000
10万ドル以上かかりましたが
全て「陰性」でした
12:14
I mean, they went to the max for this woman.
285
734160
3000
病院側としては
出来る限りのことをしたのです
12:17
And basically on hospital day eight, that's when they called us.
286
737160
3000
8日目に 私たちに連絡があり
12:20
They gave us endotracheal aspirate --
287
740160
2000
気管内吸引のサンプルを
受け取りました
12:22
you know, a little fluid from the throat,
288
742160
2000
挿管チューブから
採取した液体です
12:24
from this tube that they got down there -- and they gave us this.
289
744160
2000
挿管チューブから
採取した液体です
12:26
We put it on the chip; what do we see? Well, we saw parainfluenza-4.
290
746160
5000
その液体をチップに
載せたところ なんと
パラインフルエンザ4型が
現れました
12:31
Well, what the hell's parainfluenza-4?
291
751160
2000
12:33
No one tests for parainfluenza-4. No one cares about it.
292
753160
3000
普通 パラインフルエンザ4型の
テストはしません
12:36
In fact, it's not even really sequenced that much.
293
756160
3000
塩基配列も
ほんの少ししか解明されておらず
12:39
There's just a little bit of it sequenced.
294
759160
2000
疫学的にも
ほとんど研究されていなかった
12:41
There's almost no epidemiology or studies on it.
295
761160
2000
12:43
No one would even consider it,
296
763160
2000
誰もそれが呼吸不全を
起こすとは
12:45
because no one had a clue that it could cause respiratory failure.
297
765160
3000
思わなかったからです
12:48
And why is that? Just lore. There's no data --
298
768160
3000
どうしてでしょう?
この例も一つの逸話にすぎません
12:51
no data to support whether it causes severe or mild disease.
299
771160
4000
病気が軽症であるとも
重症化するともデータがありません
12:55
Clearly, we have a case of a healthy person that's going down.
300
775160
3000
でも 今回 健康な人でも
重症になることがわかりました
12:58
OK, that's one case report.
301
778160
3000
でも 一つの症例報告にすぎません
13:01
I'm going to tell you one last thing in the last two minutes
302
781160
2000
さて 最後の2分間で
13:03
that's unpublished -- it's going to come out tomorrow --
303
783160
3000
明日 発表される研究について
お話します
13:06
and it's an interesting case of how you might use this chip
304
786160
3000
このチップが
新たな発見のために
13:09
to find something new and open a new door.
305
789160
2000
応用しうることを
示したケースです
13:11
Prostate cancer. I don't need to give you many statistics
306
791160
4000
「前立腺がん」については
皆さんよくご存じでしょう
13:15
about prostate cancer. Most of you already know it:
307
795160
3000
米国でのがん死因の第3位
13:18
third leading cause of cancer deaths in the U.S.
308
798160
2000
13:20
Lots of risk factors,
309
800160
2000
多くの危険因子がありますが
13:22
but there is a genetic predisposition to prostate cancer.
310
802160
4000
その一つが「遺伝的要因」です
前立腺がんの約10%は
13:26
For maybe about 10 percent of prostate cancer,
311
806160
2000
13:28
there are folks that are predisposed to it.
312
808160
2000
遺伝が関わっています
13:30
And the first gene that was mapped in association studies
313
810160
4000
早期発症型の前立腺がんには
13:34
for this, early-onset prostate cancer, was this gene called RNASEL.
314
814160
4000
RNASELという
遺伝子が関わっています
13:38
What is that? It's an antiviral defense enzyme.
315
818160
3000
抗ウイルス防衛酵素を
作るものです
13:41
So, we're sitting around and thinking,
316
821160
2000
そこで考えました
13:43
"Why would men who have the mutation --
317
823160
2000
抗ウイルス防衛システムに
欠陥があると
13:45
a defect in an antiviral defense system -- get prostate cancer?
318
825160
5000
なぜ前立腺がんを患うのか?
13:50
It doesn't make sense -- unless, maybe, there's a virus?"
319
830160
3000
ウイルスの影響が
あるのでしょうか?
13:53
So, we put tumors --- and now we have over 100 tumors -- on our array.
320
833160
6000
そこで100例を超える腫瘍由来DNAを
チップで分析してみました
13:59
And we know who's got defects in RNASEL and who doesn't.
321
839160
3000
RNASELの欠陥者のものがどれか
わかっています
14:02
And I'm showing you the signal from the chip here,
322
842160
3000
信号が陽性となる
チップの部分は
14:05
and I'm showing you for the block of retroviral oligos.
323
845160
4000
レトロウイルスの
塩基配列でした
抗ウイルス防衛システムに
欠陥があり
14:09
And what I'm telling you here from the signal, is
324
849160
2000
14:11
that men who have a mutation in this antiviral defense enzyme,
325
851160
4000
がんを患った男性からは
40%の確率で
14:15
and have a tumor, often have -- 40 percent of the time --
326
855160
4000
未知の レトロウイルスが
陽性になりました
14:19
a signature which reveals a new retrovirus.
327
859160
4000
ちょっとした発見と
思いませんか?
14:23
OK, that's pretty wild. What is it?
328
863160
3000
そこで このウイルスを
クローン化しました
14:26
So, we clone the whole virus.
329
866160
1000
14:27
First of all, I'll tell you that a little automated prediction told us
330
867160
4000
コンピューターの自動解析では
ネズミのウイルスと非常に
似ているということしか
14:31
it was very similar to a mouse virus.
331
871160
2000
わかりませんでした
14:33
But that doesn't tell us too much,
332
873160
1000
14:34
so we actually clone the whole thing.
333
874160
2000
そこでウイルス全体を
クローン化したのです
14:36
And the viral genome I'm showing you right here?
334
876160
2000
これがウイルスのゲノムです
14:38
It's a classic gamma retrovirus, but it's totally new;
335
878160
3000
典型的な ガンマレトロウイルスですが
誰も見たことのないものです
14:41
no one's ever seen it before.
336
881160
1000
14:42
Its closest relative is, in fact, from mice,
337
882160
3000
一番似ているのは
マウスのウイルスです
14:45
and so we would call this a xenotropic retrovirus,
338
885160
4000
そこで このウイルスを
マウス以外の動物に感染するので
14:49
because it's infecting a species other than mice.
339
889160
3000
「異種指向性レトロウイルス」と
呼ぶことにしました
14:52
And this is a little phylogenetic tree
340
892160
2000
これは 他のウイルスとの関係を表す
14:54
to see how it's related to other viruses.
341
894160
2000
進化系統樹です
14:56
We've done it for many patients now,
342
896160
3000
数多くの患者で調べた結果
14:59
and we can say that they're all independent infections.
343
899160
3000
感染源はすべて
個々のものだと言えます
同じウイルスですが
15:02
They all have the same virus,
344
902160
1000
15:03
but they're different enough that there's reason to believe
345
903160
3000
異なり方から
個別に感染したと考えられます
15:06
that they've been independently acquired.
346
906160
2000
このウイルスは 本当に
がんの中にあったのか? そうです
15:08
Is it really in the tissue? And I'll end up with this: yes.
347
908160
2000
15:10
We take slices of these biopsies of tumor tissue
348
910160
3000
がんを取り出し
組織を薄く切って
15:13
and use material to actually locate the virus,
349
913160
2000
ウイルスの存在場所を
特定したところ
15:15
and we find cells here with viral particles in them.
350
915160
4000
ウイルス粒子を持つ
細胞が見つかりました
患者はまさに ウイルスに
感染していたのです
15:19
These guys really do have this virus.
351
919160
2000
15:21
Does this virus cause prostate cancer?
352
921160
2000
このウイルスが前立腺がんの
原因なのでしょうか?
15:23
Nothing I'm saying here implies causality. I don't know.
353
923160
4000
まだ 因果関係は分かりません
15:27
Is it a link to oncogenesis? I don't know.
354
927160
2000
発がんとの関連はわかりません
15:29
Is it the case that these guys are just more susceptible to viruses?
355
929160
4000
これらの患者が
ウイルスに侵されやすいのでしょうか?
15:33
Could be. And it might have nothing to do with cancer.
356
933160
3000
可能性はありますが
がんとは無関係かも知れません
しかし あくまで可能性です
15:36
But now it's a door.
357
936160
1000
15:37
We have a strong association between the presence of this virus
358
937160
3000
現段階では ウイルスの存在と
がんに関連する遺伝子の変異に
強い繋がりがある
15:40
and a genetic mutation that's been linked to cancer.
359
940160
3000
それしかわかりません
15:43
That's where we're at.
360
943160
1000
15:44
So, it opens up more questions than it answers, I'm afraid,
361
944160
4000
調べれば調べるほど
疑問が膨らむ
15:48
but that's what, you know, science is really good at.
362
948160
2000
そこが科学の強いところです
15:50
This was all done by folks in the lab --
363
950160
2000
これは研究室にいる
皆の努力の成果です
15:52
I cannot take credit for most of this.
364
952160
1000
15:53
This is a collaboration between myself and Don.
365
953160
1000
これは私と ドンの共同研究
15:54
This is the guy who started the project in my lab,
366
954160
3000
これがこのプロジェクトを
始めた仲間
これが前立腺関係の
研究をしている仲間です
15:57
and this is the guy who's been doing prostate stuff.
367
957160
2000
15:59
Thank you very much. (Applause)
368
959160
3000
ありがとうございました(拍手)
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