How data is helping us unravel the mysteries of the brain | Steve McCarroll

70,357 views ・ 2018-09-24

TED


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

Tłumaczenie: Paulina Walas Korekta: Rysia Wand
00:12
Nine years ago,
0
12785
1704
Dziewięć lat temu
00:14
my sister discovered lumps in her neck and arm
1
14513
3101
moja siostra wyczuła guzki w szyi i ramieniu.
00:17
and was diagnosed with cancer.
2
17638
1760
Zdiagnozowano u niej raka.
00:20
From that day, she started to benefit
3
20985
3199
Od tamtej pory zaczęła korzystać na tym,
00:24
from the understanding that science has of cancer.
4
24208
3115
że nauka zaczyna rozumieć tę chorobę.
00:28
Every time she went to the doctor,
5
28206
2099
Przy każdej wizycie u lekarza
00:30
they measured specific molecules
6
30329
2194
badano konkretne molekuły,
00:32
that gave them information about how she was doing
7
32547
2881
co dawało obraz jej samopoczucia
00:35
and what to do next.
8
35452
1309
i dalszego postępowania.
00:38
New medical options became available every few years.
9
38095
3666
Co kilka lat pojawiały się nowe możliwości leczenia.
00:43
Everyone recognized that she was struggling heroically
10
43070
4318
Wszyscy rozumieli, że heroicznie walczy
00:47
with a biological illness.
11
47412
1728
z chorobą.
00:50
This spring, she received an innovative new medical treatment
12
50847
3657
Tej rozpoczęła innowacyjne leczenie
00:54
in a clinical trial.
13
54528
1202
w ramach próby klinicznej.
00:55
It dramatically knocked back her cancer.
14
55754
2224
Udało się powstrzymać rozwój choroby.
00:59
Guess who I'm going to spend this Thanksgiving with?
15
59446
2552
Zgadnijcie z kim wkrótce spędzę Święto Dziękczynienia?
01:02
My vivacious sister,
16
62022
2267
Moją żywiołową siostrą,
01:04
who gets more exercise than I do,
17
64313
2629
która ćwiczy znacznie więcej niż ja
01:06
and who, like perhaps many people in this room,
18
66966
2859
i która, jak pewnie wiele z was tutaj,
01:09
increasingly talks about a lethal illness
19
69849
2292
coraz częściej mówi o śmiertelnej chorobie
01:12
in the past tense.
20
72165
1263
w czasie przeszłym.
01:14
Science can, in our lifetimes -- even in a decade --
21
74614
3863
Jeszcze za naszego życia, a może za 10 lat,
01:18
transform what it means to have a specific illness.
22
78501
3207
nauka może zmienić znaczenie diagnozy danej choroby.
01:24
But not for all illnesses.
23
84055
1534
Jednak nie wszystkich chorób.
01:27
My friend Robert and I were classmates in graduate school.
24
87375
3722
Robert i ja byliśmy przyjaciółmi na studiach magisterskich.
01:31
Robert was smart,
25
91121
1801
Robert był bardzo mądry,
01:32
but with each passing month,
26
92946
1477
ale z miesiąca na miesiąc
01:34
his thinking seemed to become more disorganized.
27
94447
3154
tracił jasność umysłu.
01:38
He dropped out of school, got a job in a store ...
28
98241
3198
Rzucił studia i zatrudnił się w sklepie.
01:41
But that, too, became too complicated.
29
101463
2218
Ale także to zaczęło go przerastać.
01:44
Robert became fearful and withdrawn.
30
104559
2945
Robert stał się strachliwy i wycofany.
01:48
A year and a half later, he started hearing voices
31
108281
2381
Po półtora roku zaczął słyszeć głosy
01:50
and believing that people were following him.
32
110686
2197
i podejrzewał, że ktoś go śledzi.
01:52
Doctors diagnosed him with schizophrenia,
33
112907
2722
Lekarze zdiagnozowali u niego schizofrenię
01:55
and they gave him the best drug they could.
34
115653
2120
i przepisali mu najlepsze znane im lekarstwo.
01:57
That drug makes the voices somewhat quieter,
35
117797
3008
Sprawiało, że głosy przycichały,
02:00
but it didn't restore his bright mind or his social connectedness.
36
120829
3989
ale nie przywróciło mu błyskotliwego myślenia i umiejętności społecznych.
02:06
Robert struggled to remain connected
37
126270
1856
Robertowi ciężko było utrzymać kontakt
02:08
to the worlds of school and work and friends.
38
128150
2857
ze światem uczelni, pracy i z kolegami.
02:11
He drifted away,
39
131031
1383
Odsuwał się coraz bardziej
02:12
and today I don't know where to find him.
40
132438
2285
i dzisiaj nie mam pojęcia, gdzie go znaleźć.
02:15
If he watches this,
41
135593
1479
Jeśli to ogląda,
02:17
I hope he'll find me.
42
137962
1628
mam nadzieję, że mnie odszuka.
02:22
Why does medicine have so much to offer my sister,
43
142639
4107
Dlaczego medycyna ma tak dużo do zaoferowania mojej siostrze
02:27
and so much less to offer millions of people like Robert?
44
147540
4210
i o tyle mniej milionom ludzi takich jak Robert?
02:32
The need is there.
45
152952
1290
Potrzeba istnieje.
02:34
The World Health Organization estimates that brain illnesses
46
154266
3153
Światowa Organizacja Zdrowia szacuje, że choroby umysłowe,
02:37
like schizophrenia, bipolar disorder and major depression
47
157443
4115
takie jak schizofrenia, choroba afektywna dwubiegunowa i głęboka depresja
02:41
are the world's largest cause of lost years of life and work.
48
161582
4971
odbierają nam najwięcej lat życia i pracy.
02:47
That's in part because these illnesses often strike early in life,
49
167807
3561
Częściowo dlatego, że często pojawiają się wcześnie,
02:51
in many ways, in the prime of life,
50
171392
2181
niejako w kwiecie wieku,
02:53
just as people are finishing their educations, starting careers,
51
173597
4464
gdy ludzie kończą edukację, zaczynają kariery,
02:58
forming relationships and families.
52
178085
2279
zaczynają budować związki i zakładać rodziny.
03:00
These illnesses can result in suicide;
53
180388
2829
Te choroby mogą kończyć się samobójstwem.
03:03
they often compromise one's ability to work at one's full potential;
54
183907
4567
Często nie pozwalają chorym realizować potencjału w pracy
03:09
and they're the cause of so many tragedies harder to measure:
55
189767
3455
i są przyczyną wielu tragedii trudnych do opisania:
03:13
lost relationships and connections,
56
193246
2438
zerwanych związków i kontaktów,
03:15
missed opportunities to pursue dreams and ideas.
57
195708
3039
przegapionych okazji na realizowanie marzeń i pomysłów.
03:19
These illnesses limit human possibilities
58
199533
3005
Te choroby ograniczają możliwości
03:22
in ways we simply cannot measure.
59
202562
2154
w sposób, który trudno zmierzyć.
03:27
We live in an era in which there's profound medical progress
60
207493
4016
Żyjemy w epoce postępów medycyny
03:31
on so many other fronts.
61
211533
1811
na tak wielu innych frontach.
03:33
My sister's cancer story is a great example,
62
213368
2547
Świetnym przykładem jest nowotwór mojej siostry,
03:35
and we could say the same of heart disease.
63
215939
2062
to samo można powiedzieć o chorobach serca.
03:38
Drugs like statins will prevent millions of heart attacks and strokes.
64
218025
3585
Leki takie jak statyny zapobiegają milionom zawałów i udarów.
03:43
When you look at these areas of profound medical progress
65
223047
2945
Jeśli spojrzeć na obszary, w których medycyna poczyniła
03:46
in our lifetimes,
66
226016
1464
postępy za naszego życia,
03:47
they have a narrative in common:
67
227504
1674
okazuje się, że mają coś wspólnego:
03:50
scientists discovered molecules that matter to an illness,
68
230067
4548
naukowcy odkryli pewne cząsteczki, które mają znaczenie podczas choroby
03:54
they developed ways to detect and measure those molecules in the body,
69
234639
4679
i opracowali sposób, by wykryć i zmierzyć je w ciele człowieka.
04:00
and they developed ways to interfere with those molecules
70
240492
2778
Następnie zaczęli wchodzić w interakcje z nimi,
04:03
using other molecules -- medicines.
71
243294
2048
używając innych cząsteczek - leków.
04:05
It's a strategy that has worked again and again and again.
72
245921
4020
Strategia sprawdziła się już wielokrotnie.
04:11
But when it comes to the brain, that strategy has been limited,
73
251403
3642
Kiedy jednak chodzi o mózg, ta strategia ma swoje ograniczenia,
04:15
because today, we don't know nearly enough, yet,
74
255069
4602
ponieważ dziś wciąż jeszcze niezbyt dokładnie wiemy,
04:19
about how the brain works.
75
259695
1852
jak działa mózg.
04:22
We need to learn which of our cells matter to each illness,
76
262526
4266
Musimy nauczyć się, które komórki mają znaczenie w wypadku każdej z chorób
04:26
and which molecules in those cells matter to each illness.
77
266816
3570
i które z cząsteczek w nich zawartych mają znaczenie w danej chorobie.
04:31
And that's the mission I want to tell you about today.
78
271058
2651
To misja, o której chcę wam dziś opowiedzieć.
04:34
My lab develops technologies with which we try to turn the brain
79
274781
3809
Moje laboratorium opracowuje techniki, które pozwolą przekształcić mózg
04:38
into a big-data problem.
80
278614
1700
w wielką bazę danych.
04:40
You see, before I became a biologist, I worked in computers and math,
81
280338
3536
Zanim zostałem biologiem, pracowałem jako informatyk i matematyk.
04:43
and I learned this lesson:
82
283898
1324
Nauczyłem się wtedy tego:
04:46
wherever you can collect vast amounts of the right kinds of data
83
286365
4184
tam, gdzie da się zebrać duże ilości właściwych danych
04:50
about the functioning of a system,
84
290573
2030
o funkcjonowaniu systemu,
04:53
you can use computers in powerful new ways
85
293365
3618
można użyć komputerów na wiele fascynujących sposobów,
04:57
to make sense of that system and learn how it works.
86
297007
3225
by zrozumieć system i poznać, jak działa.
05:00
Today, big-data approaches are transforming
87
300256
2522
Dzisiaj metody oparte na dużej ilości danych zmieniają
05:02
ever-larger sectors of our economy,
88
302802
2483
coraz większe obszary gospodarki.
05:05
and they could do the same in biology and medicine, too.
89
305309
3286
Mogą zrobić to samo dla biologii i medycyny.
05:08
But you have to have the right kinds of data.
90
308619
2557
Ale trzeba dysponować właściwym rodzajem danych,
05:11
You have to have data about the right things.
91
311200
2259
który dostarczy informacji na właściwe temat.
05:13
And that often requires new technologies and ideas.
92
313917
3865
To wymaga bardzo często nowych technologii i pomysłów.
05:18
And that is the mission that animates the scientists in my lab.
93
318815
3494
To stało się misją naukowców z mojego laboratorium.
05:23
Today, I want to tell you two short stories from our work.
94
323251
2974
Opowiem wam dzisiaj dwie historie, które tam się wydarzyły.
05:27
One fundamental obstacle we face
95
327427
3104
Podstawową przeszkodą, z którą musimy się mierzyć,
05:30
in trying to turn the brain into a big-data problem
96
330555
2660
przekształcając mózg w obiekt dużej ilości danych,
05:33
is that our brains are composed of and built from billions of cells.
97
333946
4538
jest fakt, że mózg składa się z miliardów komórek.
05:39
And our cells are not generalists; they're specialists.
98
339246
3859
Te komórki nie mają profilu ogólnego, to specjaliści.
05:43
Like humans at work,
99
343129
2089
Podobnie jak pracownicy
05:45
they specialize into thousands of different cellular careers,
100
345242
5274
wybierają jedną z tysięcy różnych karier dostępnych dla komórek
05:50
or cell types.
101
350540
1367
czy jeden z ich rodzajów.
05:52
In fact, each of the cell types in our body
102
352796
2571
Każdy typ komórki w organizmie
05:55
could probably give a lively TED Talk
103
355391
1878
mógłby pewnie wygłosić prelekcję TED
05:57
about what it does at work.
104
357293
1542
o tym, czym zajmuje się w pracy.
06:00
But as scientists, we don't even know today
105
360422
2370
Jednak my, naukowcy, nie wiemy dziś nawet,
06:02
how many cell types there are,
106
362816
1907
ile tych rodzajów komórek jest,
06:04
and we don't know what the titles of most of those talks would be.
107
364747
3277
ani jak brzmiałyby tytuły większości z tych prelekcji.
06:11
Now, we know many important things about cell types.
108
371809
2970
Wiemy na szczęście wiele istotnych rzeczy o rodzajach komórek.
06:14
They can differ dramatically in size and shape.
109
374803
2751
Mogą znacznie się różnić rozmiarem i kształtem.
06:17
One will respond to a molecule that the other doesn't respond to,
110
377578
4135
Jeden zareaguje na daną cząsteczkę, a inny nie,
06:21
they'll make different molecules.
111
381737
1794
każdy wytworzy inny jej rodzaj.
06:23
But science has largely been reaching these insights
112
383555
2521
Nauka w większości przypadków dokonywała tych odkryć ad hoc,
06:26
in an ad hoc way, one cell type at a time,
113
386100
2943
po jednym rodzaju komórki,
06:29
one molecule at a time.
114
389067
1486
po jednej cząsteczce na raz.
06:31
We wanted to make it possible to learn all of this quickly and systematically.
115
391854
4731
Chcieliśmy umożliwić szybką i usystematyzowaną naukę.
06:37
Now, until recently, it was the case
116
397673
1748
Do niedawna,
06:39
that if you wanted to inventory all of the molecules
117
399445
3076
żeby stworzyć wykaz wszystkich cząsteczek
06:42
in a part of the brain or any organ,
118
402545
2925
w części mózgu czy dowolnego organu,
06:45
you had to first grind it up into a kind of cellular smoothie.
119
405494
3954
trzeba było zmiksować je w komórkowy koktajl.
06:50
But that's a problem.
120
410678
1230
Ale tu pojawia się problem.
06:52
As soon as you've ground up the cells,
121
412737
2538
Po zmiksowaniu komórek
06:55
you can only study the contents of the average cell --
122
415299
3511
można już tylko badać przeciętną komórkę,
06:58
not the individual cells.
123
418834
1595
nie każdą z osobna.
07:01
Imagine if you were trying to understand how a big city like New York works,
124
421182
3709
Wyobraź sobie, że chcesz poznać duże miasto, takie jak Nowy Jork,
07:04
but you could only do so by reviewing some statistics
125
424915
2542
ale jedynym dostępnym źródłem informacji są statystyki
07:07
about the average resident of New York.
126
427481
2029
opisujące przeciętnego mieszkańca.
07:10
Of course, you wouldn't learn very much,
127
430637
1979
Oczywiście nie dowiesz się zbyt dużo,
07:12
because everything that's interesting and important and exciting
128
432640
3000
bo wszystko, co interesujące, ważne i ekscytujące,
07:15
is in all the diversity and the specializations.
129
435664
2732
zawiera się w różnorodności i specjalizacjach.
07:18
And the same thing is true of our cells.
130
438420
2606
To odnosi się także do komórek.
07:21
And we wanted to make it possible to study the brain not as a cellular smoothie
131
441050
4750
Chcieliśmy zbadać mózg nie w formie komórkowego koktajlu,
07:25
but as a cellular fruit salad,
132
445824
2478
ale jako sałatkę owocową,
07:28
in which one could generate data about and learn from
133
448326
2604
w której można zdobyć i zanalizować dane
07:30
each individual piece of fruit.
134
450954
1838
każdego kawałka owocu z osobna.
07:34
So we developed a technology for doing that.
135
454253
2718
Rozwinęliśmy technologię, która właśnie tym się zajmuje.
07:36
You're about to see a movie of it.
136
456995
1729
Zobaczycie film.
07:41
Here we're packaging tens of thousands of individual cells,
137
461477
4028
Tutaj pakujemy dziesiątki tysięcy odrębnych komórek
07:45
each into its own tiny water droplet
138
465529
2923
we własną malutką kropelkę wody,
07:48
for its own molecular analysis.
139
468476
2211
żeby zanalizować każdą komórkę z osobna.
07:51
When a cell lands in a droplet, it's greeted by a tiny bead,
140
471921
4123
Kiedy komórka znajdzie się w kropelce, wita ją malutki koralik,
07:56
and that bead delivers millions of DNA bar code molecules.
141
476068
3694
w który dostarcza miliony cząsteczek DNA z kodem paskowym.
08:01
And each bead delivers a different bar code sequence
142
481115
3308
Każdy koralik przenosi inny kod paskowy
08:04
to a different cell.
143
484447
1243
do różnych komórek.
08:06
We incorporate the DNA bar codes
144
486884
2581
Przenosimy kody paskowe DNA
08:09
into each cell's RNA molecules.
145
489489
3058
w cząsteczki RNA każdej komórki.
08:12
Those are the molecular transcripts it's making
146
492571
2836
Dochodzi do transkrypcji
08:15
of the specific genes that it's using to do its job.
147
495431
3103
za sprawą konkretnych genów, odpowiadających za swoje zadania.
08:19
And then we sequence billions of these combined molecules
148
499383
4207
Następnie sekwencjonujemy miliardy tych połączonych cząsteczek
08:24
and use the sequences to tell us
149
504532
2498
i dowiadujemy się,
08:27
which cell and which gene
150
507054
2602
z której komórki i z którego genu
08:29
every molecule came from.
151
509680
1540
pochodzi każda cząsteczka.
08:32
We call this approach "Drop-seq," because we use droplets
152
512561
3292
Tę strategię nazwaliśmy "Drop-seq", drop jak kropelka, której używamy
08:35
to separate the cells for analysis,
153
515877
2575
do wydzielenia komórek do analizy,
08:38
and we use DNA sequences to tag and inventory
154
518476
3445
oraz seq od sekwencji służącej do opisania, inwentaryzacji
08:41
and keep track of everything.
155
521945
1488
i śledzenia wszystkich odkryć.
08:44
And now, whenever we do an experiment,
156
524727
1976
Przy każdym przeprowadzonym eksperymencie
08:46
we analyze tens of thousands of individual cells.
157
526727
3243
analizujemy dziesiątki tysięcy pojedynczych komórek.
08:51
And today in this area of science,
158
531018
2624
Obecnie w tej dziedzinie nauki
08:53
the challenge is increasingly how to learn as much as we can
159
533666
4931
wyzwaniem jest odkrywanie coraz więcej
08:58
as quickly as we can
160
538621
1872
w jak najkrótszym czasie
09:00
from these vast data sets.
161
540517
1738
na podstawie ogromnych zestawów danych.
09:04
When we were developing Drop-seq, people used to tell us,
162
544914
2770
Słysząc o "Drop-seq", ludzie powtarzali:
09:07
"Oh, this is going to make you guys the go-to for every major brain project."
163
547708
4804
"Teraz będą się do was zwracali z każdym większym badaniem mózgu".
09:13
That's not how we saw it.
164
553257
1544
My tak nie zakładaliśmy.
09:14
Science is best when everyone is generating lots of exciting data.
165
554825
4531
Dla nauki najlepsze jest, gdy wszyscy tworzą jak najwięcej fascynujących danych.
09:20
So we wrote a 25-page instruction book,
166
560197
3214
Napisaliśmy 25-stronicową instrukcję,
09:23
with which any scientist could build their own Drop-seq system from scratch.
167
563435
4578
na podstawie której każdy naukowiec może zbudować własny "Drop-seq" od podstaw.
09:28
And that instruction book has been downloaded from our lab website
168
568037
3697
Instrukcja została ściągnięta ze strony naszego laboratorium
09:31
50,000 times in the past two years.
169
571758
2965
50 tys. razy w ciągu ostatnich dwóch lat.
09:35
We wrote software that any scientist could use
170
575598
3052
Napisaliśmy oprogramowanie, którego może użyć każdy naukowiec
09:38
to analyze the data from Drop-seq experiments,
171
578674
2898
do zanalizowania danych uzyskanych z eksperymentów "Drop-seq".
09:41
and that software is also free,
172
581596
1715
Oprogramowanie również jest darmowe.
09:43
and it's been downloaded from our website 30,000 times in the past two years.
173
583335
4388
Zostało ściągnięte z naszej strony 30 tys. razy w ciągu ostatnich dwóch lat.
09:48
And hundreds of labs have written us about discoveries that they've made
174
588328
4979
Setki laboratoriów kontaktowało się z nami i pisało o odkryciach, które zrobili,
09:53
using this approach.
175
593331
1443
korzystając z tego podejścia.
09:54
Today, this technology is being used to make a human cell atlas.
176
594798
3560
Obecnie technologia jest używana do tworzenia atlasu ludzkich komórek.
09:58
It will be an atlas of all of the cell types in the human body
177
598382
3354
Ma to być atlas wszystkich typów komórek w ciele człowieka
10:01
and the specific genes that each cell type uses to do its job.
178
601760
3680
oraz genów określonych dla każdej komórki.
10:08
Now I want to tell you about a second challenge that we face
179
608133
2876
Opowiem wam teraz o naszym drugim wyzwaniu
10:11
in trying to turn the brain into a big data problem.
180
611033
2448
w przedstawieniu mózgu jako bazy danych.
10:13
And that challenge is that we'd like to learn from the brains
181
613505
3279
Wyzwaniem jest zanalizowanie informacji
10:16
of hundreds of thousands of living people.
182
616808
2444
z mózgów setek tysięcy żyjących ludzi.
10:19
But our brains are not physically accessible while we're living.
183
619998
3704
Nasze mózgi nie są jednak fizycznie dostępne za życia.
10:24
But how can we discover molecular factors if we can't hold the molecules?
184
624895
3960
Jak odkryć czynniki molekularne, nie mając komórek?
10:30
An answer comes from the fact that the most informative molecules, proteins,
185
630352
4548
Odpowiedzią jest to, że najwięcej informacji dostarczają białka,
10:34
are encoded in our DNA,
186
634924
1782
które są zakodowane w naszym DNA,
10:36
which has the recipes our cells follow to make all of our proteins.
187
636730
4530
gdzie znajdują się przepisy używane przez nasze komórki do produkcji białek.
10:41
And these recipes vary from person to person to person
188
641999
4946
Przepisy różnią się w zależności od osoby,
10:46
in ways that cause the proteins to vary from person to person
189
646969
3342
co sprawia, że również białka różnią się u każdego z nas
10:50
in their precise sequence
190
650335
1787
pod względem dokładnej sekwencji
10:52
and in how much each cell type makes of each protein.
191
652146
3151
oraz ilości produkowanego przez daną komórkę białka.
10:56
It's all encoded in our DNA, and it's all genetics,
192
656441
3393
Wszystko jest zakodowane w naszym DNA, wszystko to jest genetyką,
10:59
but it's not the genetics that we learned about in school.
193
659858
2817
ale to nie o takiej genetyce uczyliśmy się w szkole.
11:03
Do you remember big B, little b?
194
663572
1983
Pamiętacie duże B i małe b?
11:06
If you inherit big B, you get brown eyes?
195
666260
2400
Jeśli odziedziczysz duże B, masz brązowe oczy?
11:09
It's simple.
196
669085
1223
To proste.
11:11
Very few traits are that simple.
197
671451
3173
Niewiele cech jest tak prostych.
11:15
Even eye color is shaped by much more than a single pigment molecule.
198
675232
4725
Nawet na kolor oczu ma wpływ więcej niż jedna cząsteczka pigmentu.
11:20
And something as complex as the function of our brains
199
680861
4250
Na coś tak złożonego, jak działanie naszego mózgu,
11:25
is shaped by the interaction of thousands of genes.
200
685135
3247
składa się oddziaływanie tysięcy genów.
11:28
And each of these genes varies meaningfully
201
688406
2340
Każdy z tych genów różni się w znacznym stopniu
11:30
from person to person to person,
202
690770
1838
u każdego człowieka,
11:32
and each of us is a unique combination of that variation.
203
692632
3517
każdy z nas jest unikatową kombinacją tej wariacji.
11:37
It's a big data opportunity.
204
697419
2216
To szansa na uzyskanie ogromnej ilości danych.
11:40
And today, it's increasingly possible to make progress
205
700214
3176
Obecnie coraz bardziej możliwy jest postęp na skalę,
11:43
on a scale that was never possible before.
206
703414
2796
która nie była możliwa nigdy dotąd.
11:46
People are contributing to genetic studies
207
706234
2405
Ludzie wnoszą wkład w naukę o genetyce
11:48
in record numbers,
208
708663
1594
w rekordowych liczbach,
11:51
and scientists around the world are sharing the data with one another
209
711085
4087
a naukowcy z całego świata dzielą się nawzajem danymi,
11:55
to speed progress.
210
715196
1571
by przyspieszyć postęp.
11:57
I want to tell you a short story about a discovery we recently made
211
717514
3239
Opowiem wam krótką historię o niedawno zrobionym odkryciu
12:00
about the genetics of schizophrenia.
212
720777
1894
w dziedzinie genetyki schizofrenii.
12:03
It was made possible by 50,000 people from 30 countries,
213
723506
4596
Umożliwiło nam to 50 tysięcy ludzi z 30 krajów,
12:08
who contributed their DNA to genetic research on schizophrenia.
214
728126
4700
którzy przekazali nam DNA do badań genetycznych nad schizofrenią.
12:14
It had been known for several years
215
734406
2096
Od kilku lat wiadomo było,
12:16
that the human genome's largest influence on risk of schizophrenia
216
736526
4111
że największy wpływ na ryzyko zachorowania na schizofrenię
12:20
comes from a part of the genome
217
740661
1802
ma jedna część genomu,
12:22
that encodes many of the molecules in our immune system.
218
742487
3344
w której zakodowane jest wiele cząsteczek układu odpornościowego.
12:25
But it wasn't clear which gene was responsible.
219
745855
3034
Jednak wciąż nie było wiadomo, który gen jest odpowiedzialny.
12:29
A scientist in my lab developed a new way to analyze DNA with computers,
220
749746
4040
Naukowiec z mojego laboratorium wynalazł nowy sposób komputerowej analizy DNA
12:33
and he discovered something very surprising.
221
753810
3095
i odkrył coś bardzo zaskakującego.
12:36
He found that a gene called "complement component 4" --
222
756929
3251
Odkrył, że gen kodujący białko dopełniacza 4,
12:40
it's called "C4" for short --
223
760204
1799
w skrócie C4,
12:43
comes in dozens of different forms in different people's genomes,
224
763036
3889
może mieć wiele różnych typów w genomach różnych osób.
12:46
and these different forms make different amounts
225
766949
3197
Każdy z tych rodzajów wytwarza
odmienne ilości białka C4 w mózgu.
12:50
of C4 protein in our brains.
226
770170
2242
12:52
And he found that the more C4 protein our genes make,
227
772957
3985
Okazało się, że im więcej C4 wytwarza gen,
12:56
the greater our risk for schizophrenia.
228
776966
2112
tym większe ryzyko wystąpienia schizofrenii.
12:59
Now, C4 is still just one risk factor in a complex system.
229
779919
4907
C4 to tylko jeden z czynników składających się na skomplikowany system.
13:04
This isn't big B,
230
784850
1989
To nie jest duże B,
13:06
but it's an insight about a molecule that matters.
231
786863
3557
ale przybliża nam działanie niezwykle istotnej cząsteczki.
13:11
Complement proteins like C4 were known for a long time
232
791492
3637
Białka dopełniacza, takie jak C4, były znane od dawna z roli,
jaką pełnią w układzie odpornościowym,
13:15
for their roles in the immune system,
233
795153
1953
13:17
where they act as a kind of molecular Post-it note
234
797130
2778
która przypomina naklejoną karteczkę,
13:19
that says, "Eat me."
235
799932
1580
z napisem "Zjedz mnie".
13:22
And that Post-it note gets put on lots of debris
236
802475
2667
Przyczepia się ją do wielu szczątków
13:25
and dead cells in our bodies
237
805166
2357
i martwych komórek w organizmie,
13:27
and invites immune cells to eliminate them.
238
807547
2490
co nakłania komórki odpornościowe do ich eliminacji.
13:30
But two colleagues of mine found that the C4 Post-it note
239
810779
3539
Dwóch moich kolegów odkryło,
13:35
also gets put on synapses in the brain
240
815183
3298
że C4 osiada też na synapsach w mózgu,
13:38
and prompts their elimination.
241
818505
1864
skłaniając do ich eliminacji.
13:41
Now, the creation and elimination of synapses is a normal part
242
821154
3266
Powstawanie i eliminacja synaps jest normalną częścią procesu
13:44
of human development and learning.
243
824444
1854
ludzkiego rozwoju i nauki.
13:46
Our brains create and eliminate synapses all the time.
244
826322
2921
Mózg tworzy i eliminuje synapsy cały czas.
13:49
But our genetic results suggest that in schizophrenia,
245
829921
2960
Wyniki naszych badań pokazują, że w przypadku schizofrenii
13:52
the elimination process may go into overdrive.
246
832905
3233
proces eliminacji jest zbyt nasilony.
13:57
Scientists at many drug companies tell me they're excited about this discovery,
247
837185
3929
Naukowcy z wielu firm farmaceutycznych są podekscytowani tym odkryciem,
14:01
because they've been working on complement proteins for years
248
841138
3239
bo od lat badają białka dopełniacza
14:04
in the immune system,
249
844401
1540
w układzie odpornościowym
14:05
and they've learned a lot about how they work.
250
845965
2206
i dowiedzieli się wiele o ich sposobie działania.
14:08
They've even developed molecules that interfere with complement proteins,
251
848885
3894
Stworzyli nawet cząsteczki, które przeszkadzają białkom dopełniacza,
14:12
and they're starting to test them in the brain as well as the immune system.
252
852803
3607
a teraz testują je na mózgu i układzie odpornościowym.
14:17
It's potentially a path toward a drug that might address a root cause
253
857124
4721
Może tędy wiedzie droga do opracowania leku,
który będzie działał na przyczynę,
14:21
rather than an individual symptom,
254
861869
2649
a nie na symptom choroby.
14:24
and we hope very much that this work by many scientists over many years
255
864542
4048
Mamy nadzieję, że ten wieloletni wysiłek grupy naukowców
14:28
will be successful.
256
868614
1152
przyniesie rezultaty.
14:31
But C4 is just one example
257
871689
3014
C4 to tylko jeden przykład potencjału
14:34
of the potential for data-driven scientific approaches
258
874727
3112
strategii naukowych opartych na danych
14:37
to open new fronts on medical problems that are centuries old.
259
877863
3903
w otwieraniu nowych perspektyw na problemy medyczne znane od stuleci.
14:42
There are hundreds of places in our genomes
260
882144
2745
Setki miejsc w genomach
14:44
that shape risk for brain illnesses,
261
884913
2585
wpływają na ryzyko wystąpienia chorób umysłowych,
14:47
and any one of them could lead us to the next molecular insight
262
887522
4066
a każde z nich może zawierać
14:51
about a molecule that matters.
263
891612
2020
cząsteczkę, która ma znaczenie.
14:53
And there are hundreds of cell types that use these genes in different combinations.
264
893656
3987
Setki typów komórek używają genów w różnych kombinacjach.
14:57
As we and other scientists work to generate
265
897667
2069
Pracując z innymi naukowcami
14:59
the rest of the data that's needed
266
899760
2069
nad wygenerowaniem pozostałych niezbędnych danych
15:01
and to learn all that we can from that data,
267
901853
2393
i ucząc się, ile tylko się da,
15:04
we hope to open many more new fronts.
268
904270
2403
mamy nadzieję odkryć nowe perspektywy.
15:08
Genetics and single-cell analysis are just two ways
269
908483
5079
Genetyka i analiza pojedynczych komórek to tylko dwa ze sposobów
15:13
of trying to turn the brain into a big data problem.
270
913586
3767
na przekształcenie mózgu w bazę danych.
15:18
There is so much more we can do.
271
918424
2159
Możemy zrobić wiele więcej.
15:21
Scientists in my lab are creating a technology
272
921235
3074
Naukowcy z mojego laboratorium opracowują technikę
15:24
for quickly mapping the synaptic connections in the brain
273
924333
3196
szybkiego mapowania połączeń synaps w mózgu,
15:27
to tell which neurons are talking to which other neurons
274
927553
2938
by określić, które neurony porozumiewają się z innymi
15:30
and how that conversation changes throughout life and during illness.
275
930515
3996
i jak ta komunikacja zmienia się z wiekiem czy w trakcie choroby.
15:35
And we're developing a way to test in a single tube
276
935467
4520
Opracowujemy sposób, by przetestować w jednym naczyniu,
15:40
how cells with hundreds of different people's genomes
277
940011
2718
jak komórki z setkami różnych genomów
15:42
respond differently to the same stimulus.
278
942753
2170
różnie odpowiadają na ten sam bodziec.
15:46
These projects bring together people with diverse backgrounds
279
946248
4903
Te projekty łączą ludzi z różnych środowisk,
15:51
and training and interests --
280
951175
2493
o różnej wiedzy i zainteresowaniach,
15:53
biology, computers, chemistry, math, statistics, engineering.
281
953692
5877
jak biologia, komputery, chemia, matematyka, statystyka, inżynieria.
16:00
But the scientific possibilities rally people with diverse interests
282
960205
4232
Możliwości naukowe przybliżają ludzi z różnymi zainteresowaniami
16:04
into working intensely together.
283
964461
2235
i zmuszają do wspólnej, intensywnej pracy.
16:08
What's the future that we could hope to create?
284
968871
2551
Jaką przyszłość mamy nadzieję stworzyć?
16:12
Consider cancer.
285
972267
1350
Pomyślmy o raku.
16:14
We've moved from an era of ignorance about what causes cancer,
286
974193
3922
Wyszliśmy z epoki ignorancji na temat przyczyn raka,
16:18
in which cancer was commonly ascribed to personal psychological characteristics,
287
978139
6988
kiedy to przypisywano go osobistym cechom psychologicznym,
16:26
to a modern molecular understanding of the true biological causes of cancer.
288
986238
5395
do nowoczesnego zrozumienia jego przyczyn biologicznych.
16:32
That understanding today leads to innovative medicine
289
992100
3074
To rozumienie prowadzi do kolejnych innowacji
16:35
after innovative medicine,
290
995198
1696
w dziedzinie medycyny
16:36
and although there's still so much work to do,
291
996918
2839
i chociaż wciąż wiele pozostaje do zrobienia,
16:39
we're already surrounded by people who have been cured of cancers
292
999781
3394
już otaczają nas ludzie wyleczeni z raka,
16:43
that were considered untreatable a generation ago.
293
1003199
3269
co uchodziło za niewykonalne zaledwie pokolenie wcześniej.
16:48
And millions of cancer survivors like my sister
294
1008254
3376
Miliony tych, którzy wygrali walkę z rakiem, jak moja siostra,
16:51
find themselves with years of life that they didn't take for granted
295
1011654
4401
dostali lata życia, których się nie spodziewali,
16:56
and new opportunities
296
1016079
1769
oraz nowe możliwości
16:57
for work and joy and human connection.
297
1017872
3930
pracy, radości i przebywania z innymi.
17:03
That is the future that we are determined to create around mental illness --
298
1023358
4378
Taką przyszłość chcemy stworzyć także wokół chorób umysłowych,
17:08
one of real understanding and empathy
299
1028581
4119
atmosferę zrozumienia i empatii
17:12
and limitless possibility.
300
1032724
1816
oraz nieograniczonych możliwości.
17:15
Thank you.
301
1035159
1190
Dziękuję.
17:16
(Applause)
302
1036374
4062
(Brawa)
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7