Stephen Friend: The hunt for "unexpected genetic heroes"

ステファン・フレンド: 「知られざるヒーロー遺伝子たち」を探して

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2014-05-29 ・ TED


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ステファン・フレンド: 「知られざるヒーロー遺伝子たち」を探して

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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: Eriko T 校正: Masaki Yanagishita
00:12
Approximately 30 years ago,
0
12602
2338
30年程前に
00:14
when I was in oncology at the Children's Hospital
1
14940
2693
私がフィラデルフィアにある小児病院の
00:17
in Philadelphia,
2
17633
1389
腫瘍内科で働いていた頃
00:19
a father and a son walked into my office
3
19022
3154
父親とその息子さんがオフィスを訪ねて来ました
00:22
and they both had their right eye missing,
4
22176
3144
二人とも右目が無く
00:25
and as I took the history, it became apparent
5
25320
2811
病歴を調べると
00:28
that the father and the son had a rare form
6
28131
2769
二人とも珍しいタイプの
00:30
of inherited eye tumor, retinoblastoma,
7
30900
3542
遺伝による眼腫瘍 網膜芽細胞腫 を患っていました
00:34
and the father knew that he had passed that fate
8
34442
3114
父親にはその運命を 息子さんに遺伝させた事が
00:37
on to his son.
9
37556
1875
よく分かっていました
00:39
That moment changed my life.
10
39431
2412
その瞬間が私の人生を変えました
00:41
It propelled me to go on
11
41843
1904
その経験が私の背を押し
00:43
and to co-lead a team that discovered
12
43747
3532
最初にがん感受性遺伝子を発見した
00:47
the first cancer susceptibility gene,
13
47279
3197
チームを共同で率いることになったのです
00:50
and in the intervening decades since then,
14
50476
2721
それから数十年の間に
00:53
there has been literally a seismic shift
15
53197
3420
我々の研究分野で
00:56
in our understanding of what goes on,
16
56617
2026
文字通り地殻変動が起こり
00:58
what genetic variations are sitting behind
17
58643
2888
どのような遺伝子性変異が 様々な疾患の背後にあるか
01:01
various diseases.
18
61531
1559
ということが明らかになってきました
01:03
In fact, for thousands of human traits,
19
63090
3384
実際 数千に及ぶ人間の特質を決定づける
01:06
a molecular basis that's known for that,
20
66474
2218
分子基盤
01:08
and for thousands of people, every day,
21
68692
3295
そして毎日数千の人々が
01:11
there's information that they gain
22
71987
2081
様々な疾病にかかるリスクについての
01:14
about the risk of going on to get this disease
23
74068
2442
情報を新たに得ています
01:16
or that disease.
24
76510
2226
情報を新たに得ています
01:18
At the same time, if you ask,
25
78736
2305
ただ同時に
01:21
"Has that impacted the efficiency,
26
81041
2707
「それが 医薬品の開発の仕方を
01:23
how we've been able to develop drugs?"
27
83748
2092
効率化したりしたのでしょうか?」と聞かれたら
01:25
the answer is not really.
28
85840
1782
答えは「そうでもない」です
01:27
If you look at the cost of developing drugs,
29
87622
2330
医薬品開発費用の内訳には
01:29
how that's done, it basically hasn't budged that.
30
89952
3389
そういったことへの費用は含まれていません
01:33
And so it's as if we have the power to diagnose
31
93341
4473
ですから まるで私達は診断する力を得た一方
01:37
yet not the power to fully treat.
32
97814
2812
完全に治療出来る力は持っていない といった状態です
01:40
And there are two commonly given reasons
33
100626
2466
そしてこうした状況には 二つの
01:43
for why that happens.
34
103092
1468
ありきたりな理由があります
01:44
One of them is it's early days.
35
104560
3472
一つ目の理由は 今はまだこの分野の黎明期だということ
01:48
We're just learning the words, the fragments,
36
108032
3590
言葉を 情報の断片を
01:51
the letters in the genetic code.
37
111622
1776
遺伝情報の文字や配列を 知り始めたばかりで
01:53
We don't know how to read the sentences.
38
113398
2155
センテンスの読み方も分からず
01:55
We don't know how to follow the narrative.
39
115553
2570
物語の文脈を理解する事も出来ません
01:58
The other reason given is that
40
118123
2479
もう一つの理由は
02:00
most of those changes are a loss of function,
41
120602
2218
私達に起こる殆どの変化は身体機能の喪失で
02:02
and it's actually really hard to develop drugs
42
122820
2925
薬でこれらの機能を回復させるということは
02:05
that restore function.
43
125745
1915
とても難しいということです
02:07
But today, I want us to step back
44
127660
2182
でも今日 私は一歩立ち戻って
02:09
and ask a more fundamental question,
45
129842
2028
より根本的な質問を投げかけたいと思います
02:11
and ask, "What happens if we're thinking
46
131870
2189
「もし私達が これを
02:14
about this maybe in the wrong context?"
47
134059
2733
間違った文脈で 捉えていたとしたらどうだろうか?」
02:16
We do a lot of studying of those who are sick
48
136792
3159
我々は数々の患者を研究し
02:19
and building up long lists
49
139951
2600
変異した遺伝子の
02:22
of altered components.
50
142551
3118
長いリストを作成しています
02:25
But maybe, if what we're trying to do
51
145669
2399
しかし 私達がやろうとしているのは
02:28
is to develop therapies for prevention,
52
148068
3222
疾患を予防する為の医療で
02:31
maybe what we should be doing
53
151290
1553
本当にやるべきことは 実は
02:32
is studying those who don't get sick.
54
152843
2382
病気にならない人々を 研究することなのかも知れません
02:35
Maybe we should be studying those
55
155225
2347
健康な人々が健康である理由を
02:37
that are well.
56
157572
2175
もっと研究することなのかも知れません
02:39
A vast majority of those people
57
159747
1797
殆どの人々は
02:41
are not necessarily carrying a particular
58
161544
2336
ある特定の遺伝子や危険因子を
02:43
genetic load or risk factor.
59
163880
1936
持っているとは限りません
02:45
They're not going to help us.
60
165816
1984
彼らが解決策を示す事はありません
02:47
There are going to be those individuals
61
167800
1599
そうした人々は
02:49
who are carrying a potential future risk,
62
169399
2669
将来 疾病に罹患するリスクを持ち
02:52
they're going to go on to get some symptom.
63
172068
1844
そしてそのうち症状を発現するでしょう
02:53
That's not what we're looking for.
64
173912
1788
そうした人々が対象なのではなく
02:55
What we're asking and looking for is,
65
175700
1848
私達が探しているのは
02:57
are there a very few set of individuals
66
177548
2770
通常なら病気になってしまう リスク要因を持ちながら
03:00
who are actually walking around
67
180318
2836
彼らの中の隠れた 防護機能を持つ何かによって
03:03
with the risk that normally would cause a disease,
68
183154
4019
彼らの中の隠れた 防護機能を持つ何かによって
03:07
but something in them, something hidden in them
69
187173
2963
疾患の発現から守られているような
03:10
is actually protective
70
190136
1834
疾患の発現から守られているような
03:11
and keeping them from exhibiting those symptoms?
71
191970
3175
ごく少数の人々なのです
03:15
If you're going to do a study like that, you can imagine
72
195145
2053
そうした研究をする為には大勢の人々を
03:17
you'd like to look at lots and lots of people.
73
197198
2832
研究対象とする必要がある事は想像に易いでしょう
03:20
We'd have to go and have a pretty wide study,
74
200030
3292
大規模な臨床研究が必要です
03:23
and we realized that actually
75
203322
1735
そして 一つのやり方は
03:25
one way to think of this is,
76
205057
1529
そして 一つのやり方は
03:26
let us look at adults who are over 40 years of age,
77
206586
4277
40歳以上の成人—
03:30
and let's make sure that we look at those
78
210863
2970
しかも皆子供の頃に健康だった人々
03:33
who were healthy as kids.
79
213833
1480
を対象にすることだと気付きました
03:35
They might have had individuals in their families
80
215313
2402
彼らの中には 小児疾患を患った家族を
03:37
who had had a childhood disease,
81
217715
1812
持つ人もいるかも知れません
03:39
but not necessarily.
82
219527
1506
でもそうとは限らないでしょう
03:41
And let's go and then screen those
83
221033
2767
それからスクリーニングにより
03:43
to find those who are carrying genes
84
223800
1993
小児疾患の遺伝子を持つ人々を
03:45
for childhood diseases.
85
225793
1678
割り出すのです
03:47
Now, some of you, I can see you
86
227471
1564
さて 皆さんの中には
03:49
putting your hands up going, "Uh, a little odd.
87
229035
3295
「いや ちょっとまて
03:52
What's your evidence
88
232330
1417
それが可能な証拠がどこにある?」
03:53
that this could be feasible?"
89
233747
1662
と疑問に感じている方もいますね
03:55
I want to give you two examples.
90
235409
2064
二つの例をご紹介しましょう
03:57
The first comes from San Francisco.
91
237473
2948
一つはサンフランシスコの例で
04:00
It comes from the 1980s and the 1990s,
92
240421
2941
1980年代と1990年代のものですが
04:03
and you may know the story where
93
243362
2394
とても高いレベルのHIVウイルスを持っていた
04:05
there were individuals who had very high levels
94
245756
2397
とても高いレベルのHIVウイルスを持っていた
04:08
of the virus HIV.
95
248153
1268
人々のことをご存知でしょうか
04:09
They went on to get AIDS.
96
249421
2479
やがて彼らはエイズとなりました
04:11
But there was a very small set of individuals
97
251900
2317
ところが そのうちのごく少数は
04:14
who also had very high levels of HIV.
98
254217
2968
非常に高いレベルのHIVウイルスを持ちながらも
04:17
They didn't get AIDS.
99
257185
1386
エイズにはなりませんでした
04:18
And astute clinicians tracked that down,
100
258571
2962
そして明晰な臨床研究者たちは彼らが
04:21
and what they found was they were carrying mutations.
101
261533
3387
遺伝子変異を持っていた事を突き止めたのです
04:24
Notice, they were carrying mutations from birth
102
264920
3085
注目して頂きたいのが 彼らは生まれながらに
04:28
that were protective, that were protecting them
103
268005
2015
防護的役割りを果たす変異を持ち
04:30
from going on to get AIDS.
104
270020
1641
それが彼らをエイズから守っていた事です
04:31
You may also know that actually a line of therapy
105
271661
3165
この事を基に一連の治療法が開発されている事を
04:34
has been coming along based on that fact.
106
274826
3120
ご存知の方もいるかも知れません
04:37
Second example, more recent, is elegant work
107
277946
3224
二つ目の例はより最近のものです
04:41
done by Helen Hobbs,
108
281170
1403
ヘレン・ホッブスによって
04:42
who said, "I'm going to look at individuals
109
282573
2662
エレガントに設計された研究がありました
04:45
who have very high lipid levels,
110
285235
2716
「非常に高い脂質レベルを持つ人々を調べてー
04:47
and I'm going to try to find those people
111
287951
1939
その中でも 高い脂質レベルを持ちながら
04:49
with high lipid levels
112
289890
1802
その中でも 高い脂質レベルを持ちながら
04:51
who don't go on to get heart disease."
113
291692
2168
心疾患を患わない人々を探す」というものでした
04:53
And again, what she found was
114
293860
2438
彼女もまた
04:56
some of those individuals had mutations
115
296298
2560
幾人かは 非常に高い脂質レベルを持ちながらも
04:58
that were protective from birth that kept them,
116
298858
2719
生まれながらに彼らを守って来た遺伝子変異を
05:01
even though they had high lipid levels,
117
301577
1445
持っている事を突き止めました
05:03
and you can see this is an interesting way
118
303022
3371
この例は 予防医療を開発する為の
05:06
of thinking about how you could develop
119
306393
1961
方法における興味深いアプローチだと
05:08
preventive therapies.
120
308354
2260
お分かりでしょう
05:10
The project that we're working on
121
310614
1944
私達のプロジェクトは
05:12
is called "The Resilience Project:
122
312558
2462
「レジリエンス(抵抗力)・プロジェクト:
05:15
A Search for Unexpected Heroes,"
123
315020
1400
知られざるヒーローを探して」
05:16
because what we are interested in doing is saying,
124
316420
2490
と呼ばれ その理由は
05:18
can we find those rare individuals
125
318910
2648
隠れた防護因子を持った希少な個人たちを
05:21
who might have these hidden protective factors?
126
321558
4325
突き止めたいという願いでした
05:25
And in some ways, think of it as a decoder ring,
127
325883
2980
ある意味 これは暗号解読者達の同盟だと考えて下さい
05:28
a sort of resilience decoder ring
128
328863
1926
私達が創ろうとしているのは
05:30
that we're going to try to build.
129
330789
1632
「レジリエンス暗号解読同盟」です
05:32
We've realized that we should do this in a systematic way,
130
332421
3849
これを体系的に実行するべきだと気づいた私達は
05:36
so we've said, let's take every single
131
336270
2627
いったん小児遺伝性疾患の全てを
05:38
childhood inherited disease.
132
338897
1243
対象と考えました
05:40
Let's take them all, and let's pull them back a little bit
133
340140
2564
まずは全てをリストアップして その中から
05:42
by those that are known to have severe symptoms,
134
342704
3186
症状の重い病気を選びました
05:45
where the parents, the child,
135
345890
1920
両親が、子供や、周りの人が
05:47
those around them would know
136
347810
1050
子供が病気だとわかる程度の病気です
05:48
that they'd gotten sick,
137
348860
1330
子供が病気だとわかる程度の病気です
05:50
and let's go ahead and then frame them again
138
350190
3700
それから それらの疾病を
05:53
by those parts of the genes where we know
139
353890
2581
その疾患を引き起こす特定の変異を
05:56
that there is a particular alteration
140
356471
2507
起こすと知られている
05:58
that is known to be highly penetrant
141
358978
2798
既知の遺伝子によって捉えることにします
06:01
to cause that disease.
142
361776
2654
既知の遺伝子によって捉えることにします
06:04
Where are we going to look?
143
364430
1228
ではどこを探せば良いのでしょう?
06:05
Well, we could look locally. That makes sense.
144
365658
2488
近隣地域や地元を見る事が出来ます これは妥当ですね
06:08
But we began to think, maybe we should look
145
368146
2261
しかしこう考え始めました 世界中を対象に
06:10
all over the world.
146
370407
1451
探してみるべきなのではないだろうか
06:11
Maybe we should look not just here
147
371858
1653
この辺りだけではなく
06:13
but in remote places where their might be
148
373511
1960
ひょっとしたら特徴的な遺伝子が育つ環境にある
06:15
a distinct genetic context,
149
375471
3030
遠隔地も視野に入れるべきではないだろうか
06:18
there might be environmental factors
150
378501
1642
人々を守っている環境要因が
06:20
that protect people.
151
380143
1382
見つかるかも知れない
06:21
And let's look at a million individuals.
152
381525
4462
百万人を対象にしよう
06:25
Now the reason why we think it's a good time
153
385987
2970
これを実行するのに今がとても
06:28
to do that now
154
388957
1072
良い時期だと思うのは
06:30
is, in the last couple of years,
155
390029
1760
過去数年の間に
06:31
there's been a remarkable plummeting in the cost
156
391789
2588
この種の分析や
06:34
to do this type of analysis,
157
394377
2235
この種のデータ集積にかかる費用が
06:36
this type of data generation,
158
396612
1739
顕著に下がったことが理由です
06:38
to where it actually costs less to do
159
398351
2608
データ集収と分析の費用のほうが
06:40
the data generation and analysis
160
400959
2194
サンプルを集めて処理する費用よりも
06:43
than it does to do the sample processing and the collection.
161
403153
3184
安価だというところまで来ているのです
06:46
The other reason is that in the last five years,
162
406337
4304
もう一つの理由は 過去5年の間に
06:50
there have been awesome tools,
163
410641
1964
ネットワーク生物学やシステム生物学の分野で
06:52
things about network biology, systems biology,
164
412605
2662
新たなツールが登場したことです
06:55
that have come up that allow us to think
165
415267
1961
これを使えば
06:57
that maybe we could decipher
166
417228
1940
特異的に健康な人の秘密が
06:59
those positive outliers.
167
419168
2481
明らかにできるかもしれないのです
07:01
And as we went around talking to researchers
168
421649
2172
研究者や研究機関にこの話をしてまわると
07:03
and institutions
169
423821
1904
研究者や研究機関にこの話をしてまわると
07:05
and telling them about our story,
170
425725
1569
ある変化が起こり始めました
07:07
something happened.
171
427294
1667
ある変化が起こり始めました
07:08
They started saying, "This is interesting.
172
428961
2229
彼らは「これは興味深い
07:11
I would be glad to join your effort.
173
431190
3347
あなた達の研究に 喜んで参加したい」
07:14
I would be willing to participate."
174
434537
1927
と言い始めたのです
07:16
And they didn't say, "Where's the MTA?"
175
436464
2579
彼らは「物質移動合意書はどうなっている?」とか
07:19
They didn't say, "Where is my authorship?"
176
439043
3293
「論文著者としての記載はどうなる?」
07:22
They didn't say, "Is this data going to be mine? Am I going to own it?"
177
442336
4611
「このデータの所有権は自分にあるのか?」 とは言いませんでした
07:26
They basically said, "Let's work on this
178
446947
2279
彼らは基本的に
07:29
in an open, crowd-sourced, team way
179
449226
2881
「オープンなクラウドソーシング体制のチームで
07:32
to do this decoding."
180
452107
3074
暗号解読に取りかかろう」と言ったのです
07:35
Six months ago, we locked down
181
455181
2515
6ヶ月前に私達は
07:37
the screening key for this decoder.
182
457696
3315
暗号解読の為のスクリーニングの鍵を特定しました
07:41
My co-lead, a brilliant scientist, Eric Schadt
183
461011
4578
ニューヨークのアイカーンマウントサイナイ医科大学の
07:45
at the Icahn Mount Sinai School of Medicine in New York,
184
465589
3306
優秀な科学者で私の共同研究主任の
07:48
and his team,
185
468895
1392
エリック・シャットと彼のチームは
07:50
locked in that decoder key ring,
186
470287
2869
暗号解読の為の鍵を特定し
07:53
and we began looking for samples,
187
473156
2395
そして我々は サンプルを探し始めました
07:55
because what we realized is,
188
475551
1486
なぜなら
07:57
maybe we could just go and look
189
477037
1794
いくつかの既存のサンプルから
07:58
at some existing samples to get some sense of feasibility.
190
478831
3086
実現可能性を割り出す事が出来ると気付いたからです
08:01
Maybe we could take two, three percent of the project on,
191
481917
2577
プロジェクトの総対象数のうち2〜3%から
08:04
and see if it was there.
192
484494
1417
存在を推測出来るかも知れない
08:05
And so we started asking people
193
485911
1998
そして私達は 協力を求め—
08:07
such as Hakon at the Children's Hospital in Philadelphia.
194
487909
3537
フィラデルフィア小児病院のホーコンや
08:11
We asked Leif up in Finland.
195
491446
2245
フィンランドのレイフ
08:13
We talked to Anne Wojcicki at 23andMe,
196
493691
3673
23andMeのアン・ウォジツキや
08:17
and Wang Jun at BGI,
197
497364
1767
BGIのワン・ジュンとこの話をしました
08:19
and again, something remarkable happened.
198
499131
2188
すると こんな良い展開になりました
08:21
They said, "Huh,
199
501319
1809
こういう話です
08:23
not only do we have samples,
200
503128
1744
「サンプルはあるけど
08:24
but often we've analyzed them,
201
504872
2196
その分析も済んでいるんだ
08:27
and we would be glad to go into
202
507068
1487
その匿名化サンプルを使って
08:28
our anonymized samples
203
508555
1403
その匿名化サンプルを使って
08:29
and see if we could find those
204
509958
2062
探しているものがないか
08:32
that you're looking for."
205
512020
1163
見てみよう」
08:33
And instead of being 20,000 or 30,000,
206
513183
2707
2-3万サンプルから と思っていたのが
08:35
last month we passed one half million samples
207
515890
3152
先月私達は50万サンプルを
08:39
that we've already analyzed.
208
519042
1905
分析し終えました
08:40
So you must be going,
209
520947
1493
こう考えておられるかもしれませんね
08:42
"Huh, did you find any unexpected heroes?"
210
522440
5625
「それで知られざるヒーローは見つかったのだろうか?」
08:48
And the answer is, we didn't find one or two.
211
528065
2583
答えは 一つや二つ見つけただけに留まらず
08:50
We found dozens of these strong candidate
212
530648
3038
何十もの強力な「知られざるヒーロー」予備軍を
08:53
unexpected heroes.
213
533686
1729
見つけたのです
08:55
So we think that the time is now
214
535415
2697
ですから 今プロジェクトはベータ版に
08:58
to launch the beta phase of this project
215
538112
2340
移行し 前向き研究の対象となり得る個人を
09:00
and actually start getting prospective individuals.
216
540452
3117
集め始めるべきだと考えています
09:03
Basically all we need is information.
217
543569
3171
つまり私達が必要としているのは情報のみです
09:06
We need a swab of DNA
218
546740
1659
DNAを採取出来て
09:08
and a willingness to say, "What's inside me?
219
548399
3405
「私の情報はどうなっているんだろう?
09:11
I'm willing to be re-contacted."
220
551804
3263
結果を教えて下さい」という積極さが必要なのです
09:15
Most of us spend our lives,
221
555067
3791
私達の多くは人生において
09:18
when it comes to health and disease,
222
558858
1954
健康や病気といったことについて
09:20
acting as if we're voyeurs.
223
560812
3080
傍観者として過ごします
09:23
We delegate the responsibility
224
563892
2337
私達は疾病を理解し治療するという
09:26
for the understanding of our disease,
225
566229
2043
私達は疾病を理解し治療するという
09:28
for the treatment of our disease,
226
568272
1872
責任は 選ばれし専門家に託してしまいます
09:30
to anointed experts.
227
570144
3536
責任は 選ばれし専門家に託してしまいます
09:33
In order for us to get this project to work,
228
573680
3340
このプロジェクトの為には
09:37
we need individuals to step up
229
577020
2150
個人個人が別の新たな役割りを持って
09:39
in a different role and to be engaged,
230
579170
3892
個人個人が別の新たな役割りを持って
09:43
to realize this dream,
231
583062
2925
この夢を実現する為に
09:45
this open crowd-sourced project,
232
585987
3135
このオープンクラウド型プロジェクトに参加し
09:49
to find those unexpected heroes,
233
589122
3680
「知られざるヒーロー」達を見つける為に
09:52
to evolve from the current concepts
234
592802
2660
現在の資源と制約という医療の概念から進化し
09:55
of resources and constraints,
235
595462
2334
現在の資源と制約という医療の概念を出て
09:57
to design those preventive therapies,
236
597796
3251
予防医療をデザインするために
10:01
and to extend it beyond childhood diseases,
237
601047
2773
小児疾患より更にその先の
10:03
to go all the way up to ways
238
603820
1577
小児疾患より更にその先の
10:05
that we could look at Alzheimer's or Parkinson's,
239
605397
3871
アルツハイマー病やパーキンソン病までを 理解するために
10:09
we're going to need us
240
609268
2262
私達は自分たち自らの遺伝子情報を調べて
10:11
to be looking inside ourselves and asking,
241
611530
3106
「私達の役割りは何だろう?
10:14
"What are our roles?
242
614636
2204
私達の遺伝子はどう役立つのだろう?」と問いかけ始める
10:16
What are our genes?"
243
616840
1673
必要があります
10:18
and looking within ourselves for information
244
618513
2785
今まではどこかの専門家に相談に行かなくてはと
10:21
we used to say we should go to the outside,
245
621298
2642
言っていた その代わりに
10:23
to experts,
246
623940
1208
自分たちの中の遺伝子情報に問いかけるのです
10:25
and to be willing to share that with others.
247
625148
4052
そしてその情報を皆で共有するのです
10:29
Thank you very much.
248
629200
3558
ありがとうございました
10:32
(Applause)
249
632758
1815
(拍手)
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