Danny Hillis: Understanding cancer through proteomics

57,414 views ・ 2011-03-16

TED


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

Tłumaczenie: Oskar Kocoł Korekta: Agata Leśnicka
00:15
I admit that I'm a little bit nervous here
0
15330
3000
Muszę przyznać, że jestem trochę podenerwowany,
00:18
because I'm going to say some radical things,
1
18330
3000
ponieważ będę mówił kilka odważnych rzeczy
00:21
about how we should think about cancer differently,
2
21330
3000
o tym, że powinniśmy zacząć myśleć o raku w inny sposób
00:24
to an audience that contains a lot of people
3
24330
2000
przed publicznością składającą się z ludzi,
00:26
who know a lot more about cancer than I do.
4
26330
3000
którzy wiedzą znacznie więcej o raku niż ja.
00:30
But I will also contest that I'm not as nervous as I should be
5
30330
3000
Ale jednocześnie wbrew temu, nie jestem tak podenerwowany jak powinienem,
00:33
because I'm pretty sure I'm right about this.
6
33330
2000
bo jestem święcie przekonany, że mam rację.
00:35
(Laughter)
7
35330
2000
(Śmiech)
00:37
And that this, in fact, will be
8
37330
2000
Będzie to tak naprawdę sposób,
00:39
the way that we treat cancer in the future.
9
39330
3000
w jaki będziemy leczyć raka w przyszłości.
00:43
In order to talk about cancer,
10
43330
2000
Aby opowiedzieć o raku,
00:45
I'm going to actually have to --
11
45330
3000
będę musiał... --
00:48
let me get the big slide here.
12
48330
3000
pozwólcie, że pokażę wam duży slajd.
00:53
First, I'm going to try to give you a different perspective of genomics.
13
53330
3000
Na początku, będę starał się przedstawić wam inne spojrzenie na genomikę.
00:56
I want to put it in perspective of the bigger picture
14
56330
2000
Będę starał się umieścić ją w o wiele szerszej perspektywie
00:58
of all the other things that are going on --
15
58330
3000
składającej się z wszystkich nowych wydarzeń --
01:01
and then talk about something you haven't heard so much about, which is proteomics.
16
61330
3000
a potem opowiedzieć wam o czymś, o czym nie słyszeliście zbyt wiele -- o proteomice.
01:04
Having explained those,
17
64330
2000
Wyjaśnienie tych rzeczy,
01:06
that will set up for what I think will be a different idea
18
66330
3000
przygotuje nas na bardzo oryginalny pomysł,
01:09
about how to go about treating cancer.
19
69330
2000
mówiący o tym, jak można by leczyć raka.
01:11
So let me start with genomics.
20
71330
2000
Pozwólcie, że zacznę od genomiki.
01:13
It is the hot topic.
21
73330
2000
Jest to gorący temat.
01:15
It is the place where we're learning the most.
22
75330
2000
Jest to dziedzina, w której uczymy się najwięcej.
01:17
This is the great frontier.
23
77330
2000
Jest to wielki kamień milowy.
01:19
But it has its limitations.
24
79330
3000
Ale ma ona swoje ograniczenia.
01:22
And in particular, you've probably all heard the analogy
25
82330
3000
A szczególnie, prawdopodobnie wszyscy słyszeliście analogię,
01:25
that the genome is like the blueprint of your body,
26
85330
3000
że genom jest jak plan naszego ciała.
01:28
and if that were only true, it would be great,
27
88330
2000
I jeśli byłoby to w 100% prawdą, byłoby świetnie,
01:30
but it's not.
28
90330
2000
ale tak nie jest.
01:32
It's like the parts list of your body.
29
92330
2000
Genom jest jak lista części w twoim ciele.
01:34
It doesn't say how things are connected,
30
94330
2000
Nie mówi on w jaki sposób są one ze sobą połączone,
01:36
what causes what and so on.
31
96330
3000
co mają one robić i tak dalej.
01:39
So if I can make an analogy,
32
99330
2000
Jeśli miałbym to do czegoś porównać,
01:41
let's say that you were trying to tell the difference
33
101330
2000
to powiedzmy, że chcecie znaleźć różnicę
01:43
between a good restaurant, a healthy restaurant
34
103330
3000
pomiędzy dobrą restauracją, zdrową restauracją,
01:46
and a sick restaurant,
35
106330
2000
i niesmaczną restauracją,
01:48
and all you had was the list of ingredients
36
108330
2000
a wszystko co masz, to lista składników,
01:50
that they had in their larder.
37
110330
3000
jakie mają w swojej spiżarni.
01:53
So it might be that, if you went to a French restaurant
38
113330
3000
Może się tak zdarzyć, że pójdziesz do francuskiej restauracji
01:56
and you looked through it and you found
39
116330
2000
przeglądniesz listę i zauważysz,
01:58
they only had margarine and they didn't have butter,
40
118330
2000
że mają tylko margarynę a nie mają w ogóle masła,
02:00
you could say, "Ah, I see what's wrong with them.
41
120330
2000
powiesz wtedy: "Aa, wiem co jest nie tak.
02:02
I can make them healthy."
42
122330
2000
Mogę sprawić, że staną się zdrowsi."
02:04
And there probably are special cases of that.
43
124330
2000
Prawdopodobnie jest wiele przypadków takiego postępowania.
02:06
You could certainly tell the difference
44
126330
2000
Możesz z dokładnością wskazać różnicę
02:08
between a Chinese restaurant and a French restaurant
45
128330
2000
pomiędzy chińską a francuską restauracją
02:10
by what they had in a larder.
46
130330
2000
na podstawie zawartości ich spiżarni.
02:12
So the list of ingredients does tell you something,
47
132330
3000
Zatem lista składników coś ci mówi,
02:15
and sometimes it tells you something that's wrong.
48
135330
3000
i czasem nawet mówi, że coś jest z czymś nie tak.
02:19
If they have tons of salt,
49
139330
2000
Jeżeli mają całe tony soli kuchennej,
02:21
you might guess they're using too much salt, or something like that.
50
141330
3000
możesz odgadnąć, że używają jej za dużo, czy coś podobnego.
02:24
But it's limited,
51
144330
2000
Ale są pewne ograniczenia,
02:26
because really to know if it's a healthy restaurant,
52
146330
2000
bo żeby naprawdę powiedzieć, czy dana restauracja jest zdrowa,
02:28
you need to taste the food, you need to know what goes on in the kitchen,
53
148330
3000
musisz skosztować ich jedzenia, dowiedzieć się, co dzieje się w kuchni,
02:31
you need the product of all of those ingredients.
54
151330
3000
potrzebujesz końcowego produktu utworzonego z tych składników.
02:34
So if I look at a person
55
154330
2000
Zatem jeśli patrzysz na daną osobę
02:36
and I look at a person's genome, it's the same thing.
56
156330
3000
oraz na jej genom, jest tak samo.
02:39
The part of the genome that we can read
57
159330
2000
Ta część genomu, którą potrafimy czytać,
02:41
is the list of ingredients.
58
161330
2000
jest listą składników.
02:43
And so indeed,
59
163330
2000
Stąd w rzeczywistości
02:45
there are times when we can find ingredients
60
165330
2000
zdarzają się przypadki, kiedy znajdujemy składniki,
02:47
that [are] bad.
61
167330
2000
które są złe.
02:49
Cystic fibrosis is an example of a disease
62
169330
2000
Mukowiscydoza jest przykładem choroby,
02:51
where you just have a bad ingredient and you have a disease,
63
171330
3000
w której, jeśli widzisz zły składnik, masz chorobę,
02:54
and we can actually make a direct correspondence
64
174330
3000
dzięki czemu możemy przyjąć bezpośrednią korelację
02:57
between the ingredient and the disease.
65
177330
3000
pomiędzy składnikiem a daną chorobą.
03:00
But most things, you really have to know what's going on in the kitchen,
66
180330
3000
Ale dla większości przypadków, musisz wiedzieć co dzieje się w kuchni,
03:03
because, mostly, sick people used to be healthy people --
67
183330
2000
ponieważ zazwyczaj, chorzy ludzie kiedyś byli zdrowymi --
03:05
they have the same genome.
68
185330
2000
mają ten sam genom.
03:07
So the genome really tells you much more
69
187330
2000
Zatem genom, tak naprawdę mówi nam
03:09
about predisposition.
70
189330
2000
bardziej o predyspozycjach.
03:11
So what you can tell
71
191330
2000
Możesz powiedzieć,
03:13
is you can tell the difference between an Asian person and a European person
72
193330
2000
jaka jest różnica pomiędzy Azjatą a Europejczykiem
03:15
by looking at their ingredients list.
73
195330
2000
patrząc na listę składników.
03:17
But you really for the most part can't tell the difference
74
197330
3000
Ale tak naprawdę, dla większość przypadków nie możesz wskazać
03:20
between a healthy person and a sick person --
75
200330
3000
różnicy pomiędzy zdrową, a chorą osobą --
03:23
except in some of these special cases.
76
203330
2000
poza paroma szczególnymi przypadkami.
03:25
So why all the big deal
77
205330
2000
O co więc chodzi
03:27
about genetics?
78
207330
2000
z tą genetyką?
03:29
Well first of all,
79
209330
2000
Po pierwsze,
03:31
it's because we can read it, which is fantastic.
80
211330
3000
dzięki niej możemy czytać informację genetyczną, co jest fantastyczne.
03:34
It is very useful in certain circumstances.
81
214330
3000
Jest to bardzo przydatne w pewnych przypadkach.
03:37
It's also the great theoretical triumph
82
217330
3000
Genetyka to również wielki
03:40
of biology.
83
220330
2000
teoretyczny triumf biologii.
03:42
It's the one theory
84
222330
2000
Jest to jedyna teoria,
03:44
that the biologists ever really got right.
85
224330
2000
której biolodzy są naprawdę pewni.
03:46
It's fundamental to Darwin
86
226330
2000
Jest to podstawa dla Darwina,
03:48
and Mendel and so on.
87
228330
2000
Mendla i tak dalej.
03:50
And so it's the one thing where they predicted a theoretical construct.
88
230330
3000
Przewidzieli oni jej teoretyczne podstawy.
03:54
So Mendel had this idea of a gene
89
234330
2000
Mendel stworzył pojęcie genu
03:56
as an abstract thing,
90
236330
3000
jako czegoś abstrakcyjnego.
03:59
and Darwin built a whole theory
91
239330
2000
Darwin zaś, zbudował całą teorię,
04:01
that depended on them existing,
92
241330
2000
która bazowała na ich istnieniu.
04:03
and then Watson and Crick
93
243330
2000
Potem Watson i Crick
04:05
actually looked and found one.
94
245330
2000
spojrzeli i go znaleźli.
04:07
So this happens in physics all the time.
95
247330
2000
W fizyce takie zdarzenia mają miejsce cały czas.
04:09
You predict a black hole,
96
249330
2000
Przewidujesz istnienie czarnej dziury,
04:11
and you look out the telescope and there it is, just like you said.
97
251330
3000
spoglądasz przez teleskop i oto jest, dokładnie tak, jak powiedziałeś.
04:14
But it rarely happens in biology.
98
254330
2000
Ale coś takiego rzadko zdarza się w biologii.
04:16
So this great triumph -- it's so good,
99
256330
3000
Jest to więc wielkie zwycięstwo,
04:19
there's almost a religious experience
100
259330
2000
które jest niemal boskim doświadczeniem
04:21
in biology.
101
261330
2000
w biologii.
04:23
And Darwinian evolution
102
263330
2000
Teoria ewolucji Darwina
04:25
is really the core theory.
103
265330
3000
jest tak naprawdę teorią fundamentalną.
04:30
So the other reason it's been very popular
104
270330
2000
Innym powodem, dlaczego genetyka jest bardzo popularna,
04:32
is because we can measure it, it's digital.
105
272330
3000
jest to, że możemy ją mierzyć, jest cyfrowa.
04:35
And in fact,
106
275330
2000
I tak naprawdę,
04:37
thanks to Kary Mullis,
107
277330
2000
dzięki Kary'emu Mullis'owi,
04:39
you can basically measure your genome in your kitchen
108
279330
4000
możesz właściwie zbadać swój genom w kuchni,
04:43
with a few extra ingredients.
109
283330
3000
z kilkoma dodatkowymi składnikami.
04:46
So for instance, by measuring the genome,
110
286330
3000
Na przykład badając genom,
04:49
we've learned a lot about how we're related to other kinds of animals
111
289330
4000
wiele nauczyliśmy się o tym, jak jesteśmy powiązani z innymi zwierzętami
04:53
by the closeness of our genome,
112
293330
3000
poprzez bliskość naszego genomu,
04:56
or how we're related to each other -- the family tree,
113
296330
3000
oraz jak jesteśmy związani z innymi -- drzewo genealogiczne,
04:59
or the tree of life.
114
299330
2000
czy drzewo życia.
05:01
There's a huge amount of information about the genetics
115
301330
3000
Olbrzymia ilość informacji o genetyce
05:04
just by comparing the genetic similarity.
116
304330
3000
pochodzi ze zwykłego porównywania pokrewieństwa genetycznego.
05:07
Now of course, in medical application,
117
307330
2000
Genomika ma jeszcze zastosowanie w medycynie,
05:09
that is very useful
118
309330
2000
które jest bardzo użyteczne,
05:11
because it's the same kind of information
119
311330
3000
bo dostarcza te same informacje,
05:14
that the doctor gets from your family medical history --
120
314330
3000
jakie lekarz znajduje w wywiadzie dotyczącym twojej rodziny --
05:17
except probably,
121
317330
2000
może oprócz drobnych wyjątków,
05:19
your genome knows much more about your medical history than you do.
122
319330
3000
twój genom wie wiele więcej o twoim wywiadzie niż ty.
05:22
And so by reading the genome,
123
322330
2000
Co za tym idzie, poprzez badanie genomu,
05:24
we can find out much more about your family than you probably know.
124
324330
3000
możemy dowiedzieć się o wiele więcej o twojej rodzinie, niż sam wiesz.
05:27
And so we can discover things
125
327330
2000
Możemy odkryć fakty,
05:29
that probably you could have found
126
329330
2000
które pewnie znasz,
05:31
by looking at enough of your relatives,
127
331330
2000
poprzez patrzenie na swoich krewnych,
05:33
but they may be surprising.
128
333330
3000
choć czasem mogą być one zaskakujące.
05:36
I did the 23andMe thing
129
336330
2000
Zrobiłem badanie 23andMe,
05:38
and was very surprised to discover that I am fat and bald.
130
338330
3000
i byłem bardzo zaskoczony, kiedy dowiedziałem się że jestem gruby i łysy.
05:41
(Laughter)
131
341330
7000
(Śmiech)
05:48
But sometimes you can learn much more useful things about that.
132
348330
3000
Ale czasem dowiedzieć się wielu ciekawszych informacji o sobie.
05:51
But mostly
133
351330
3000
Ale zazwyczaj
05:54
what you need to know, to find out if you're sick,
134
354330
2000
jeśli jesteś chory, nie jest ci potrzebna
05:56
is not your predispositions,
135
356330
2000
wiedza i swoich predyspozycjach,
05:58
but it's actually what's going on in your body right now.
136
358330
3000
ale raczej o tym co dokładnie dzieje się w twoim ciele w danym momencie.
06:01
So to do that, what you really need to do,
137
361330
2000
Aby tego dokonać,
06:03
you need to look at the things
138
363330
2000
to popatrzeć na produkty,
06:05
that the genes are producing
139
365330
2000
które były wytworzone przez geny.
06:07
and what's happening after the genetics,
140
367330
2000
Dobrze wiedzieć co się dzieje oprócz genetyki.
06:09
and that's what proteomics is about.
141
369330
2000
Właśnie tym zajmuje się proteomika.
06:11
Just like genome mixes the study of all the genes,
142
371330
3000
Tak jak genom jest mieszaniną wiedzy o wszystkich genach,
06:14
proteomics is the study of all the proteins.
143
374330
3000
tak proteomika jest wiedzą o wszystkich białkach.
06:17
And the proteins are all of the little things in your body
144
377330
2000
Białka to wszystkie małe obiekty w twoim ciele,
06:19
that are signaling between the cells --
145
379330
3000
które przekazują informacje między komórkami --
06:22
actually, the machines that are operating --
146
382330
2000
tak naprawdę są urządzeniami kontrolującymi.
06:24
that's where the action is.
147
384330
2000
To tu dzieje się cała akcja.
06:26
Basically, a human body
148
386330
3000
W zasadzie, ludzkie ciało
06:29
is a conversation going on,
149
389330
3000
jest trwającą konwersacją
06:32
both within the cells and between the cells,
150
392330
3000
wewnątrz komórek, oraz pomiędzy komórkami,
06:35
and they're telling each other to grow and to die,
151
395330
3000
które mówią sobie nawzajem czy mają rosnąć, czy obumrzeć.
06:38
and when you're sick,
152
398330
2000
Kiedy jesteś chory,
06:40
something's gone wrong with that conversation.
153
400330
2000
coś jest nie tak z tą właśnie konwersacją.
06:42
And so the trick is --
154
402330
2000
Pułapką jest to,
06:44
unfortunately, we don't have an easy way to measure these
155
404330
3000
że niestety, nie mamy łatwej drogi, aby je zbadać
06:47
like we can measure the genome.
156
407330
2000
jak jak robimy to z genomem.
06:49
So the problem is that measuring --
157
409330
3000
Problem tkwi w badaniu --
06:52
if you try to measure all the proteins, it's a very elaborate process.
158
412330
3000
jeśli chcesz zbadać wszystkie białka, to jest to bardzo czasochłonny proces.
06:55
It requires hundreds of steps,
159
415330
2000
Wamaga on setek etapów,
06:57
and it takes a long, long time.
160
417330
2000
i zabiera długi, długi czas.
06:59
And it matters how much of the protein it is.
161
419330
2000
Znaczenie ma również, z jaką liczbą białek mamy do czynienia.
07:01
It could be very significant that a protein changed by 10 percent,
162
421330
3000
Bardzo istotne mogłoby być, że białko zmieniło się o 10%,
07:04
so it's not a nice digital thing like DNA.
163
424330
3000
nie jest to więc tak miłe i cyfrowe jak DNA.
07:07
And basically our problem is somebody's in the middle
164
427330
2000
Nasz problem przede wszystkim tkwiłby w kimś
07:09
of this very long stage,
165
429330
2000
który prowadziłby czasochłonny proces pomiarów.
07:11
they pause for just a moment,
166
431330
2000
Białka zatrzymują się na moment,
07:13
and they leave something in an enzyme for a second,
167
433330
2000
i w trakcie sekundy wypuszczają "coś" w postaci enzymu,
07:15
and all of a sudden all the measurements from then on
168
435330
2000
i podczas tak krótkiego czasu,
07:17
don't work.
169
437330
2000
nie da się wykonać wszystkich potrzebnych pomiarów.
07:19
And so then people get very inconsistent results
170
439330
2000
Badając w ten sposób,
07:21
when they do it this way.
171
441330
2000
ludzie dostają sprzeczne wyniki.
07:23
People have tried very hard to do this.
172
443330
2000
Naukowcy bardzo ciężko starali się, aby to osiągnąć.
07:25
I tried this a couple of times
173
445330
2000
Sam spróbowałem parę razy:
07:27
and looked at this problem and gave up on it.
174
447330
2000
spojrzałem jeszcze na problem i ostatecznie rezygnowałem.
07:29
I kept getting this call from this oncologist
175
449330
2000
Kiedyś dzwonił do mnie pewien onkolog --
07:31
named David Agus.
176
451330
2000
David Agus.
07:33
And Applied Minds gets a lot of calls
177
453330
3000
Umysły Ścisłe dostają mnóstwo telefonów
07:36
from people who want help with their problems,
178
456330
2000
od ludzi, którzy potrzebują pomocy w swoich problemach,
07:38
and I didn't think this was a very likely one to call back,
179
458330
3000
i nie sądziłem, że on pewnie i tak oddzwoni,
07:41
so I kept on giving him to the delay list.
180
461330
3000
więc cały czas dodawałem go do listy oczekujących.
07:44
And then one day,
181
464330
2000
I pewnego dnia,
07:46
I get a call from John Doerr, Bill Berkman
182
466330
2000
zadzwonił do mnie John Doerr, Bill Berkman
07:48
and Al Gore on the same day
183
468330
2000
oraz Al Gore tego samego dnia,
07:50
saying return David Agus's phone call.
184
470330
2000
mówiąc, abym oddzwonił do Davida Agnus'a.
07:52
(Laughter)
185
472330
2000
(Śmiech)
07:54
So I was like, "Okay. This guy's at least resourceful."
186
474330
2000
Pomyślałem: "Okej, ten gość jest przynajmniej zaradny."
07:56
(Laughter)
187
476330
4000
(Śmiech)
08:00
So we started talking,
188
480330
2000
Kiedy zaczęliśmy rozmawiać,
08:02
and he said, "I really need a better way to measure proteins."
189
482330
3000
powiedział do mnie: "Naprawdę potrzebuję lepszej metody badania białek."
08:05
I'm like, "Looked at that. Been there.
190
485330
2000
Ja na to: "Spójrz na to. Próbowałem tego.
08:07
Not going to be easy."
191
487330
2000
Nie będzie łatwo."
08:09
He's like, "No, no. I really need it.
192
489330
2000
On na to: "Nie, nie. Ja naprawdę tego potrzebuję.
08:11
I mean, I see patients dying every day
193
491330
4000
To znaczy, codziennie widzę pacjentów
08:15
because we don't know what's going on inside of them.
194
495330
3000
umierających ponieważ, nie wiemy co się dzieje w ich wnętrzu.
08:18
We have to have a window into this."
195
498330
2000
Musimy mieć okno, przez które będziemy mogli tam zaglądnąć."
08:20
And he took me through
196
500330
2000
Zapoznał mnie
08:22
specific examples of when he really needed it.
197
502330
3000
z kilkoma szczególnymi przypadkami, kiedy tego potrzebował.
08:25
And I realized, wow, this would really make a big difference,
198
505330
2000
Wtedy zrozumiałem: wow, to mógłby być prawdziwy przełom
08:27
if we could do it,
199
507330
2000
jeśli bylibyśmy w stanie to robić.
08:29
and so I said, "Well, let's look at it."
200
509330
2000
Więc powiedziałem: "Cóż, przyglądnijmy się temu."
08:31
Applied Minds has enough play money
201
511330
2000
Umysły Ścisłe miały na tyle pieniędzy,
08:33
that we can go and just work on something
202
513330
2000
że mogliśmy tylko pracować nad czymkolwiek,
08:35
without getting anybody's funding or permission or anything.
203
515330
3000
bez starania się o czyjeś finansowanie, pozwolenie, czy coś innego.
08:38
So we started playing around with this.
204
518330
2000
Zaczęliśmy się więc z tym bawić.
08:40
And as we did it, we realized this was the basic problem --
205
520330
3000
Kiedy rozpoczeliśmy, zrozumieliśmy, że to był podstawowy problem --
08:43
that taking the sip of coffee --
206
523330
2000
wziąć pierwszy łyk kawy --
08:45
that there were humans doing this complicated process
207
525330
2000
że to ludzie brnęli przez ten skomplikowany proces,
08:47
and that what really needed to be done
208
527330
2000
a to, czego potrzebujemy,
08:49
was to automate this process like an assembly line
209
529330
3000
to zautomatyzowanie tego procesu, i stworzenie linii produkcyjnej
08:52
and build robots
210
532330
2000
poprzez zbudowanie robotów,
08:54
that would measure proteomics.
211
534330
2000
które badałyby zagadnienia proteomiki.
08:56
And so we did that,
212
536330
2000
To właśnie zrobiliśmy.
08:58
and working with David,
213
538330
2000
Pracując z Davidem,
09:00
we made a little company called Applied Proteomics eventually,
214
540330
3000
stworzyliśmy małą firmę nazwaną ostatecznie Proteomika Stosowana,
09:03
which makes this robotic assembly line,
215
543330
3000
która tworzyła linię produkcyjną robotów,
09:06
which, in a very consistent way, measures the protein.
216
546330
3000
i, w bardzo spójny sposób, badała białka.
09:09
And I'll show you what that protein measurement looks like.
217
549330
3000
Pokażę wam jak wygląda badanie białek.
09:13
Basically, what we do
218
553330
2000
Nasza praca polega
09:15
is we take a drop of blood
219
555330
2000
na pobraniu od pacjenta
09:17
out of a patient,
220
557330
2000
kropli krwi,
09:19
and we sort out the proteins
221
559330
2000
i posortowaniu białek
09:21
in the drop of blood
222
561330
2000
znajdujących się w tej kropli,
09:23
according to how much they weigh,
223
563330
2000
w zależności od tego ile ważą
09:25
how slippery they are,
224
565330
2000
oraz jak stabilne są,
09:27
and we arrange them in an image.
225
567330
3000
a następnie stworzeniu na podstawie danych wykresu.
09:30
And so we can look at literally
226
570330
2000
Wtedy możemy porównać
09:32
hundreds of thousands of features at once
227
572330
2000
setki tysięcy parametrów na raz,
09:34
out of that drop of blood.
228
574330
2000
na podstawie jednej kropli krwi.
09:36
And we can take a different one tomorrow,
229
576330
2000
Jutro możemy pobrać następną,
09:38
and you will see your proteins tomorrow will be different --
230
578330
2000
i zobaczycie, że jutrzejsze białka będą inne --
09:40
they'll be different after you eat or after you sleep.
231
580330
3000
będą różne po posiłku, czy po śnie.
09:43
They really tell us what's going on there.
232
583330
3000
One naprawdę mówią nam, co się tam dzieje.
09:46
And so this picture,
233
586330
2000
Ten obrazek,
09:48
which looks like a big smudge to you,
234
588330
2000
który wygląda dla was jak jak wielka smuga,
09:50
is actually the thing that got me really thrilled about this
235
590330
4000
jest w rzeczywistości rzeczą, która wywołała u mnie dreszcz emocji,
09:54
and made me feel like we were on the right track.
236
594330
2000
i sprawiła, że poczułem, że jesteśmy na dobrej drodze.
09:56
So if I zoom into that picture,
237
596330
2000
Jeśli powiększymy ten obraz,
09:58
I can just show you what it means.
238
598330
2000
będę mógł pokazać wam co to znaczy.
10:00
We sort out the proteins -- from left to right
239
600330
3000
Porządkujemy białka -- od lewej do prawej
10:03
is the weight of the fragments that we're getting,
240
603330
3000
w zależności od masy fragmentów jakie otrzymujemy.
10:06
and from top to bottom is how slippery they are.
241
606330
3000
A z góry na dół w zależności jak stabilne są.
10:09
So we're zooming in here just to show you a little bit of it.
242
609330
3000
Powiększamy tutaj wynik, aby pokazać tylko kilka z nich.
10:12
And so each of these lines
243
612330
2000
Każda z tych linii
10:14
represents some signal that we're getting out of a piece of a protein.
244
614330
3000
przedstawia jakiś sygnał odebrany od fragmentu białka.
10:17
And you can see how the lines occur
245
617330
2000
Możecie zauważyć, że linie skupiają się
10:19
in these little groups of bump, bump, bump, bump, bump.
246
619330
4000
w małych grupach jak tu: linia, linia, linia, lina, lina.
10:23
And that's because we're measuring the weight so precisely that --
247
623330
3000
Dzieje się tak, ponieważ mierzymy każdą masę tak precyzyjnie, że --
10:26
carbon comes in different isotopes,
248
626330
2000
węgiel występuje w kilku różnych izotopach,
10:28
so if it has an extra neutron on it,
249
628330
3000
więc jeśli ma on dodatkowy neutron,
10:31
we actually measure it as a different chemical.
250
631330
4000
to my go odczytujemy już jako inny związek chemiczny.
10:35
So we're actually measuring each isotope as a different one.
251
635330
3000
Traktujemy więc każdy izotop, jako inną substancję.
10:38
And so that gives you an idea
252
638330
3000
To daje wam mały zarys,
10:41
of how exquisitely sensitive this is.
253
641330
2000
jak nienagannie czułe jest nasze urządzenie.
10:43
So seeing this picture
254
643330
2000
Patrzenie na ten obrazek,
10:45
is sort of like getting to be Galileo
255
645330
2000
to tak jak być Galileuszem
10:47
and looking at the stars
256
647330
2000
patrzącym po raz pierwszy
10:49
and looking through the telescope for the first time,
257
649330
2000
na gwiazdy przez swój teleskop,
10:51
and suddenly you say, "Wow, it's way more complicated than we thought it was."
258
651330
3000
i nagle mówisz: "A niech to, to jest bardziej skomplikowane niż sądziłem."
10:54
But we can see that stuff out there
259
654330
2000
Jednak możemy zobaczyć te białka
10:56
and actually see features of it.
260
656330
2000
i przede wszystkim ujrzeć ich właściwości.
10:58
So this is the signature out of which we're trying to get patterns.
261
658330
3000
Jest to wizytówka organizmu, dla której próbujemy znaleźć reguły.
11:01
So what we do with this
262
661330
2000
Dzięki nim,
11:03
is, for example, we can look at two patients,
263
663330
2000
możemy porównując dwóch pacjentów:
11:05
one that responded to a drug and one that didn't respond to a drug,
264
665330
3000
jednego, który reaguje na leki, i drugiego, który nie,
11:08
and ask, "What's going on differently
265
668330
2000
zadać pytanie: "Co w ich organizmach
11:10
inside of them?"
266
670330
2000
odbywa się w różny sposób?"
11:12
And so we can make these measurements precisely enough
267
672330
3000
Możemy wykonać pomiary tak dokładnie,
11:15
that we can overlay two patients and look at the differences.
268
675330
3000
aby nałożyć ich wyniki a następnie poszukać różnic.
11:18
So here we have Alice in green
269
678330
2000
Mamy tutaj badania Alice na zielono
11:20
and Bob in red.
270
680330
2000
i Boba na czerwono.
11:22
We overlay them. This is actual data.
271
682330
3000
Nakładamy ich na siebie. Właściwie to ich dane.
11:25
And you can see, mostly it overlaps and it's yellow,
272
685330
3000
I możecie zobaczyć, że w większości wyniki się pokrywają i są w kolorze żółym,
11:28
but there's some things that just Alice has
273
688330
2000
ale jest kilka właściwości, które ma tylko Alice,
11:30
and some things that just Bob has.
274
690330
2000
i kilka takich, które ma tylko Bob.
11:32
And if we find a pattern of things
275
692330
3000
Jeśli odnajdziemy jak wygląda wzór wyników
11:35
of the responders to the drug,
276
695330
3000
osób, u których leki działają,
11:38
we see that in the blood,
277
698330
2000
zobaczymy z ich krwi,
11:40
they have the condition
278
700330
2000
jakie właściwości ma ich organizm,
11:42
that allows them to respond to this drug.
279
702330
2000
dzięki którym reagują na leki.
11:44
We might not even know what this protein is,
280
704330
2000
Możemy nawet nie wiedzieć co to za białko,
11:46
but we can see it's a marker
281
706330
2000
ale zobaczymy, że jest to marker
11:48
for the response to the disease.
282
708330
2000
odpowiedzi organizmu na chorobę.
11:53
So this already, I think,
283
713330
2000
Moim zdaniem,
11:55
is tremendously useful in all kinds of medicine.
284
715330
3000
proteomika już stała się niezwykle użyteczna we wszystkich gałęziach medycyny.
11:58
But I think this is actually
285
718330
2000
Uważam też,
12:00
just the beginning
286
720330
2000
że to dopiero początek,
12:02
of how we're going to treat cancer.
287
722330
2000
sposobu w jaki będziemy leczyć raka.
12:04
So let me move to cancer.
288
724330
2000
Pozwólcie, że przeniosę się do tematu raka.
12:06
The thing about cancer --
289
726330
2000
Trochę o nowotworach --
12:08
when I got into this,
290
728330
2000
kiedy zaczynałem,
12:10
I really knew nothing about it,
291
730330
2000
naprawdę nie wiedziałem o tym nic,
12:12
but working with David Agus,
292
732330
2000
ale pracując z Davidem Agusem,
12:14
I started watching how cancer was actually being treated
293
734330
3000
zacząłem przyglądać się w jaki sposób nowotwory są leczone
12:17
and went to operations where it was being cut out.
294
737330
3000
i byłem podczas operacji, na których je wycinano.
12:20
And as I looked at it,
295
740330
2000
Kiedy na to popatrzyłem,
12:22
to me it didn't make sense
296
742330
2000
sposób w jaki obchodzimy się z nowotworem
12:24
how we were approaching cancer,
297
744330
2000
nie miał dla mnie sensu.
12:26
and in order to make sense of it,
298
746330
3000
Aby ten sens znaleźć,
12:29
I had to learn where did this come from.
299
749330
3000
musiałem nauczyć się skąd się ono wzięło.
12:32
We're treating cancer almost like it's an infectious disease.
300
752330
4000
Raka leczymy prawie jak chorobę zakaźną.
12:36
We're treating it as something that got inside of you
301
756330
2000
Leczymy go jak coś, co dostało się do twojego wnętrza
12:38
that we have to kill.
302
758330
2000
i musimy to zabić.
12:40
So this is the great paradigm.
303
760330
2000
Jest to więc wielki paradygmat.
12:42
This is another case
304
762330
2000
To następny przypadek,
12:44
where a theoretical paradigm in biology really worked --
305
764330
2000
kiedy teoretyczne założenia biologii doskonale się sprawdzały --
12:46
was the germ theory of disease.
306
766330
3000
była to teoria mówiąca, że zarazki powodują choroby.
12:49
So what doctors are mostly trained to do
307
769330
2000
Zatem to co lekarze umieją najbardziej
12:51
is diagnose --
308
771330
2000
to diagnoza --
12:53
that is, put you into a category
309
773330
2000
czyli przypisanie cię do kategorii --
12:55
and apply a scientifically proven treatment
310
775330
2000
i zastosowanie naukowo sprawdzonej terapii
12:57
for that diagnosis --
311
777330
2000
w odniesieniu do tej diagnozy.
12:59
and that works great for infectious diseases.
312
779330
3000
To wspaniale działa dla chorób zakaźnych.
13:02
So if we put you in the category
313
782330
2000
Umieszczamy cię w kategorii
13:04
of you've got syphilis, we can give you penicillin.
314
784330
3000
chorych na kiłę, i aplikujemy ci penicyliny.
13:07
We know that that works.
315
787330
2000
Wiemy, że ona działa.
13:09
If you've got malaria, we give you quinine
316
789330
2000
Jeśli masz malarię, dajemy ci chininę,
13:11
or some derivative of it.
317
791330
2000
lub jej pochodną.
13:13
And so that's the basic thing doctors are trained to do,
318
793330
3000
Jest to podstawowa rzecz, jakiej lekarze są nauczeni.
13:16
and it's miraculous
319
796330
2000
To jest cudowne
13:18
in the case of infectious disease --
320
798330
3000
w przypadku chorób zakaźnych --
13:21
how well it works.
321
801330
2000
tak dobrze to działa.
13:23
And many people in this audience probably wouldn't be alive
322
803330
3000
Wiele ludzi z widowni pewnie już by nie żyło,
13:26
if doctors didn't do this.
323
806330
2000
jeśli lekarze nie stosowaliby tej metody.
13:28
But now let's apply that
324
808330
2000
Ale teraz zastosujmy to
13:30
to systems diseases like cancer.
325
810330
2000
do chorób układowych jak rak.
13:32
The problem is that, in cancer,
326
812330
2000
Problem jest w tym, że rak,
13:34
there isn't something else
327
814330
2000
nie jest czymś z zewnątrz,
13:36
that's inside of you.
328
816330
2000
co dostało się do organizmu.
13:38
It's you; you're broken.
329
818330
2000
To jesteś ty, twój organizm się popsuł.
13:40
That conversation inside of you
330
820330
4000
Ta rozmowa wewnątrz ciebie
13:44
got mixed up in some way.
331
824330
2000
w jakiś sposób się pomieszała.
13:46
So how do we diagnose that conversation?
332
826330
2000
Jak diagnozujemy tę "rozmowę"?
13:48
Well, right now what we do is we divide it by part of the body --
333
828330
3000
Cóż, w tym momencie, dzielimy ją na części ciała --
13:51
you know, where did it appear? --
334
831330
3000
wiecie, gdzie się pojawia --
13:54
and we put you in different categories
335
834330
2000
i przypisujemy cię różnym kategoriom
13:56
according to the part of the body.
336
836330
2000
stosownie do części ciała.
13:58
And then we do a clinical trial
337
838330
2000
Następnie robimy próby kliniczne
14:00
for a drug for lung cancer
338
840330
2000
na leczenie na raka płuc,
14:02
and one for prostate cancer and one for breast cancer,
339
842330
3000
inny na raka prostaty, jeszcze inny na raka piersi,
14:05
and we treat these as if they're separate diseases
340
845330
3000
i leczymy je, jakby były oddzielnymi chorobami
14:08
and that this way of dividing them
341
848330
2000
i ten sposób polegający na podziale nowotworów
14:10
had something to do with what actually went wrong.
342
850330
2000
bazuje na tym, jaki narząd jest chory.
14:12
And of course, it really doesn't have that much to do
343
852330
2000
Oczywiście, nie ma to tak wiele wspólnego
14:14
with what went wrong
344
854330
2000
z tym co dokładnie poszło nie tak.
14:16
because cancer is a failure of the system.
345
856330
3000
Ponieważ rak jest awarią całego systemu.
14:19
And in fact, I think we're even wrong
346
859330
2000
I tak naprawdę, uważam, że również mylimy się,
14:21
when we talk about cancer as a thing.
347
861330
3000
kiedy mówimy o raku jako o rzeczy.
14:24
I think this is the big mistake.
348
864330
2000
Sądzę, że jest to duży błąd.
14:26
I think cancer should not be a noun.
349
866330
4000
Uważam, że nowotwór nie powinien być rzeczownikiem.
14:30
We should talk about cancering
350
870330
2000
Powinniśmy mówić o "nowotworzeniu"
14:32
as something we do, not something we have.
351
872330
3000
jako coś, co robimy, nie coś, co mamy.
14:35
And so those tumors,
352
875330
2000
Oczywiście, guzy nowotworowe
14:37
those are symptoms of cancer.
353
877330
2000
są objawami raka.
14:39
And so your body is probably cancering all the time,
354
879330
3000
Twoje ciało prawdopodobnie "nowotworzy" przez cały czas.
14:42
but there are lots of systems in your body
355
882330
3000
Jest mnóstwo układów w twoim ciele,
14:45
that keep it under control.
356
885330
2000
które potrafią to kontrolować.
14:47
And so to give you an idea
357
887330
2000
Aby łatwiej było wam zrozumieć
14:49
of an analogy of what I mean
358
889330
2000
co mam na myśli mówiąc o traktowaniu
14:51
by thinking of cancering as a verb,
359
891330
3000
nowotworu jako czasownik, podam wam przykład.
14:54
imagine we didn't know anything about plumbing,
360
894330
3000
Wyobraź sobie, że nie wiesz nic o hydraulice,
14:57
and the way that we talked about it,
361
897330
2000
i podobnie jak we wspomnianej metodzie leczenia raka,
14:59
we'd come home and we'd find a leak in our kitchen
362
899330
3000
przychodzisz do domu i widzisz cieknącą rurę w kuchni.
15:02
and we'd say, "Oh, my house has water."
363
902330
4000
Mówisz: "Ojej, cały dom w wodzie."
15:06
We might divide it -- the plumber would say, "Well, where's the water?"
364
906330
3000
Teraz możesz dokonać podziału. Kiedy hydraulik zapyta: "Gdzie jest woda?"
15:09
"Well, it's in the kitchen." "Oh, you must have kitchen water."
365
909330
3000
Odpowiesz: "W kuchni." "Aa, zatem musisz mieć zalanie kuchenne."
15:12
That's kind of the level at which it is.
366
912330
3000
Mniej więcej na tym poziomie jesteśmy.
15:15
"Kitchen water,
367
915330
2000
Zalanie kuchenne?
15:17
well, first of all, we'll go in there and we'll mop out a lot of it.
368
917330
2000
Cóż, na początku wejdziemy tam i wytrzemy część wody.
15:19
And then we know that if we sprinkle Drano around the kitchen,
369
919330
3000
Potem, wiecie, że jeśli rozsypiecie Kreta wokół kuchni,
15:22
that helps.
370
922330
3000
to pomoże.
15:25
Whereas living room water,
371
925330
2000
Podczas gdy w przypadku zalanego salonu
15:27
it's better to do tar on the roof."
372
927330
2000
lepiej jest uszczelnić dach."
15:29
And it sounds silly,
373
929330
2000
To brzmi głupio,
15:31
but that's basically what we do.
374
931330
2000
ale dokładnie tak postępujemy.
15:33
And I'm not saying you shouldn't mop up your water if you have cancer,
375
933330
3000
Nie mówię, że nie powinieneś wytrzeć wody, jeśli masz raka.
15:36
but I'm saying that's not really the problem;
376
936330
3000
Ale twierdze, że nie jest to jest prawdziwy problem;
15:39
that's the symptom of the problem.
377
939330
2000
to objaw problemu.
15:41
What we really need to get at
378
941330
2000
W rzeczywistości musimy zrozumieć,
15:43
is the process that's going on,
379
943330
2000
zachodzący cały czas proces,
15:45
and that's happening at the level
380
945330
2000
który odbywa się na poziomie
15:47
of the proteonomic actions,
381
947330
2000
proteomiki.
15:49
happening at the level of why is your body not healing itself
382
949330
3000
Dzieje się na poziomie, kiedy odpowiadamy na pytanie:
15:52
in the way that it normally does?
383
952330
2000
Dlaczego twój organizm nie leczy się tak, jak zazwyczaj to robi?
15:54
Because normally, your body is dealing with this problem all the time.
384
954330
3000
Na co dzień, twoje ciało zmaga się z takimi problemami cały czas.
15:57
So your house is dealing with leaks all the time,
385
957330
3000
Twój dom, walczy z przeciekami przez cały czas.
16:00
but it's fixing them. It's draining them out and so on.
386
960330
4000
Ale sobie z nimi radzi i co jakiś czas rury same się udrożniają.
16:04
So what we need
387
964330
3000
Potrzebujemy
16:07
is to have a causative model
388
967330
4000
modelu przyczynowego
16:11
of what's actually going on,
389
971330
2000
tego, co dzieje się w naszym organizmie.
16:13
and proteomics actually gives us
390
973330
3000
Proteomika daje nam narzędzia,
16:16
the ability to build a model like that.
391
976330
3000
potrzebne do stworzenia tego modelu.
16:19
David got me invited
392
979330
2000
David zaprosił mnie,
16:21
to give a talk at National Cancer Institute
393
981330
2000
abym wygłosił wykład w National Cancer Institute.
16:23
and Anna Barker was there.
394
983330
3000
Była na nim Anna Barker.
16:27
And so I gave this talk
395
987330
2000
Więc wygłosiłem ten wykład
16:29
and said, "Why don't you guys do this?"
396
989330
3000
i zapytałem: "Dlaczego nie stosujecie tego w praktyce?"
16:32
And Anna said,
397
992330
2000
A Anna powiedziała,
16:34
"Because nobody within cancer
398
994330
3000
"Ponieważ nikt zajmujący się rakiem
16:37
would look at it this way.
399
997330
2000
nie patrzy na to w ten sposób.
16:39
But what we're going to do, is we're going to create a program
400
999330
3000
Ale w najbliższym czasie stworzymy program
16:42
for people outside the field of cancer
401
1002330
2000
dla ludzie spoza dziedzin związanych z rakiem,
16:44
to get together with doctors
402
1004330
2000
w ramach którego będą się spotykać z lekarzami,
16:46
who really know about cancer
403
1006330
3000
którzy poświęcili życie dla nowotworów
16:49
and work out different programs of research."
404
1009330
4000
aby razem prowadzić badania naukowe."
16:53
So David and I applied to this program
405
1013330
2000
W ten sposób David i ja dołączyliśmy do programu
16:55
and created a consortium
406
1015330
2000
i stworzyliśmy konsorcjum
16:57
at USC
407
1017330
2000
na University of Southern California,
16:59
where we've got some of the best oncologists in the world
408
1019330
3000
które zgromadziło jednych z najlepszych onkologów
17:02
and some of the best biologists in the world,
409
1022330
3000
i biologów na świecie
17:05
from Cold Spring Harbor,
410
1025330
2000
z Cold Spring Harbor Laboratory,
17:07
Stanford, Austin --
411
1027330
2000
ze Stanfordu, Austin --
17:09
I won't even go through and name all the places --
412
1029330
3000
nie jestem w stanie nawet wymienić wszystkich miejsc --
17:12
to have a research project
413
1032330
3000
aby wspólnie poprowadzić projekt badawczy
17:15
that will last for five years
414
1035330
2000
który będzie trwał przez pięć lat,
17:17
where we're really going to try to build a model of cancer like this.
415
1037330
3000
gdzie naprawdę będziemy się starali stworzyć proteomiczny model nowotworu.
17:20
We're doing it in mice first,
416
1040330
2000
Na początku robimy to na myszach.
17:22
and we will kill a lot of mice
417
1042330
2000
Podczas naszych badań
17:24
in the process of doing this,
418
1044330
2000
zabijemy wiele mysz,
17:26
but they will die for a good cause.
419
1046330
2000
ale zginą dla dobrej sprawy.
17:28
And we will actually try to get to the point
420
1048330
3000
Spróbujemy dojść do punktu,
17:31
where we have a predictive model
421
1051330
2000
w którym będziemy mieli przewidywalny model,
17:33
where we can understand,
422
1053330
2000
w którym zrozumiemy,
17:35
when cancer happens,
423
1055330
2000
kiedy pojawia się nowotwór,
17:37
what's actually happening in there
424
1057330
2000
co się tam właściwie dzieje
17:39
and which treatment will treat that cancer.
425
1059330
3000
i jaka kuracja najlepiej go wyleczy.
17:42
So let me just end with giving you a little picture
426
1062330
3000
Pozwólcie, że zakończę małą ilustracją tego,
17:45
of what I think cancer treatment will be like in the future.
427
1065330
3000
w jaki sposób będzie wyglądało leczenie raka w przyszłości.
17:48
So I think eventually,
428
1068330
2000
Uważam, że ostatecznie,
17:50
once we have one of these models for people,
429
1070330
2000
kiedy będziemy mieli modele dla ludzi,
17:52
which we'll get eventually --
430
1072330
2000
które w końcu zdobędziemy --
17:54
I mean, our group won't get all the way there --
431
1074330
2000
oczywiście nasza grupa nie przeprowadzi całego tego procesu --
17:56
but eventually we'll have a very good computer model --
432
1076330
3000
ale w końcu będziemy mieć bardzo dobry model komputerowy --
17:59
sort of like a global climate model for weather.
433
1079330
3000
coś jak model globalnego klimatu.
18:02
It has lots of different information
434
1082330
3000
Będzie dawał mnóstwo danych
18:05
about what's the process going on in this proteomic conversation
435
1085330
3000
na temat tego w jaki sposób odbywa się proteomiczna "rozmowa"
18:08
on many different scales.
436
1088330
2000
na wielu poziomach.
18:10
And so we will simulate
437
1090330
2000
Będziemy symulować
18:12
in that model
438
1092330
2000
za pomocą tego modelu
18:14
for your particular cancer --
439
1094330
3000
twój konkretny przypadek --
18:17
and this also will be for ALS,
440
1097330
2000
będzie go można zastosować również dla stwardnienia zanikowego bocznego,
18:19
or any kind of system neurodegenerative diseases,
441
1099330
3000
oraz wielu innych chorób
18:22
things like that --
442
1102330
2000
neurodegeneracyjnych --
18:24
we will simulate
443
1104330
2000
stworzymy symulację
18:26
specifically you,
444
1106330
2000
dokładnie ciebie,
18:28
not just a generic person,
445
1108330
2000
nie będzie to ogólny przypadek,
18:30
but what's actually going on inside you.
446
1110330
2000
ale dokładnie to, co dzieje się w twoim organizmie.
18:32
And in that simulation, what we could do
447
1112330
2000
Dzięki tej symulacji
18:34
is design for you specifically
448
1114330
2000
będziemy mogli zaprojektować specjalną terapię
18:36
a sequence of treatments,
449
1116330
2000
składającą się z ciągu wielu kuracji.
18:38
and it might be very gentle treatments, very small amounts of drugs.
450
1118330
3000
Będziemy mogli używać bardzo łagodnych i bardzo małych ilości leków.
18:41
It might be things like, don't eat that day,
451
1121330
3000
Może to po polegać na tym, że w jeden dzień nie będziesz mógł jeść,
18:44
or give them a little chemotherapy,
452
1124330
2000
w inny dostaniesz małą chemioterapię,
18:46
maybe a little radiation.
453
1126330
2000
może mała radioterapia.
18:48
Of course, we'll do surgery sometimes and so on.
454
1128330
3000
Oczywiście, czasem będzie trzeba wykonać zabieg operacyjny i tak dalej.
18:51
But design a program of treatments specifically for you
455
1131330
3000
Ale program leczenia będzie dostosowany specjalnie dla ciebie,
18:54
and help your body
456
1134330
3000
aby pomóc twojemu ciału
18:57
guide back to health --
457
1137330
3000
powrócić do zdrowia --
19:00
guide your body back to health.
458
1140330
2000
będzie to swego rodzaju przewodnik, który zaprowadzi cię do zdrowia.
19:02
Because your body will do most of the work of fixing it
459
1142330
4000
Ponieważ twoje ciało będzie wykonywało większość leczenia samo,
19:06
if we just sort of prop it up in the ways that are wrong.
460
1146330
3000
jeśli tylko nakierujemy działania, które robi źle.
19:09
We put it in the equivalent of splints.
461
1149330
2000
Będzie to coś w rodzaju szyny po złamaniu.
19:11
And so your body basically has lots and lots of mechanisms
462
1151330
2000
Twój organizm ma wbudowane wiele mechanizmów
19:13
for fixing cancer,
463
1153330
2000
zwalczających nowotwory,
19:15
and we just have to prop those up in the right way
464
1155330
3000
nasza pracę będzie polegała na ich wsparciu w odpowiedni sposób
19:18
and get them to do the job.
465
1158330
2000
oraz zmobilizowaniu ich do pracy.
19:20
And so I believe that this will be the way
466
1160330
2000
Wierzę, że będzie to sposób,
19:22
that cancer will be treated in the future.
467
1162330
2000
w jaki nowotwory będą leczone w przyszłości.
19:24
It's going to require a lot of work,
468
1164330
2000
Będzie to wymagało wiele pracy
19:26
a lot of research.
469
1166330
2000
i wiele badań.
19:28
There will be many teams like our team
470
1168330
3000
Powstanie wiele zespołów takich jak nasz,
19:31
that work on this.
471
1171330
2000
które będą nad tym pracować.
19:33
But I think eventually,
472
1173330
2000
Ale sądzę, że ostatecznie,
19:35
we will design for everybody
473
1175330
2000
zaprojektujemy dla każdego,
19:37
a custom treatment for cancer.
474
1177330
4000
dostosowany sposób leczenia raka.
19:41
So thank you very much.
475
1181330
2000
Dziękuję bardzo.
19:43
(Applause)
476
1183330
6000
(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