Math can help uncover cancer's secrets | Irina Kareva

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TED


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Tradutor: Leonardo Silva Revisor: Custodio Marcelino
00:12
I am a translator.
0
12549
1243
Eu sou tradutora.
00:14
I translate from biology into mathematics
1
14514
3191
Traduzo da biologia para a matemática
00:17
and vice versa.
2
17729
1150
e vice-versa.
00:19
I write mathematical models
3
19588
1790
Escrevo modelos matemáticos
00:21
which, in my case, are systems of differential equations,
4
21402
2847
que, no meu caso, são sistemas de equações diferenciais,
00:24
to describe biological mechanisms,
5
24273
1947
que descrevem mecanismos biológicos, como o crescimento celular.
00:26
such as cell growth.
6
26244
1158
00:28
Essentially, it works like this.
7
28122
1848
Basicamente é assim:
00:30
First, I identify the key elements
8
30573
2469
primeiro, eu identifico os elementos principais
00:33
that I believe may be driving behavior over time
9
33066
2777
que creio estarem influenciando no tempo
00:35
of a particular mechanism.
10
35867
1539
o comportamento de um mecanismo específico.
00:38
Then, I formulate assumptions
11
38230
1891
Depois, formulo teses sobre como esses elementos interagem uns com os outros
00:40
about how these elements interact with each other
12
40145
2886
e com o seu ambiente.
00:43
and with their environment.
13
43055
1337
00:44
It may look something like this.
14
44916
1772
Fica mais ou menos assim.
00:46
Then, I translate these assumptions into equations,
15
46712
3317
Aí, eu traduzo essas teses em equações, que ficam mais ou menos assim.
00:50
which may look something like this.
16
50610
1824
00:53
Finally, I analyze my equations
17
53434
1890
Por fim, eu analiso as minhas equações
00:55
and translate the results back into the language of biology.
18
55348
3101
e traduzo os resultados de volta para linguagem da biologia.
01:00
A key aspect of mathematical modeling
19
60156
2420
Um aspecto fundamental dos modelos matemáticos
01:02
is that we, as modelers, do not think about what things are;
20
62600
3908
é que nós que os criamos não pensamos no que as coisas são,
01:06
we think about what they do.
21
66532
1855
mas no que elas fazem.
01:08
We think about relationships between individuals,
22
68411
2489
Pensamos nas relações entre os indivíduos, sejam eles células, animais ou pessoas,
01:10
whether they be cells, animals or people,
23
70924
2886
01:13
and how they interact with each other and with their environment.
24
73834
3048
e em como interagem uns com os outros e com seu ambiente.
01:17
Let me give you an example.
25
77639
1340
Vou dar um exemplo.
01:19
What do foxes and immune cells have in common?
26
79719
3803
O que raposas e glóbulos brancos têm em comum?
01:24
They're both predators,
27
84793
1459
Ambos são predadores:
01:26
except foxes feed on rabbits,
28
86744
2723
raposas caçam coelhos
01:29
and immune cells feed on invaders, such as cancer cells.
29
89491
3330
e os glóbulos brancos caçam invasores, como células cancerosas.
01:33
But from a mathematical point of view,
30
93273
2345
De um ponto de vista matemático,
01:35
a qualitatively same system of predator-prey type equations
31
95642
4156
um sistema qualitativo predador-presa semelhante de equações
01:39
will describe interactions between foxes and rabbits
32
99822
3245
descreverá as interações entre raposas e coelhos
01:43
and cancer and immune cells.
33
103091
1774
assim como entre o câncer e os glóbulos brancos.
01:45
Predator-prey type systems have been studied extensively
34
105609
2708
Sistemas do tipo predador-presa foram estudados amplamente
01:48
in scientific literature,
35
108341
1269
na literatura científica,
01:49
describing interactions of two populations,
36
109634
2378
descrevendo as interações de duas populações,
onde a sobrevivência de uma depende do abate da outra.
01:52
where survival of one depends on consuming the other.
37
112036
2775
01:55
And these same equations provide a framework
38
115485
2620
Essas equações oferecem uma perspectiva
pra entendermos as interações entre o câncer e o sistema imunológico,
01:58
for understanding cancer-immune interactions,
39
118129
2311
02:00
where cancer is the prey,
40
120464
1841
sendo o câncer a presa e o sistema imunológico o predador.
02:02
and the immune system is the predator.
41
122329
2372
02:04
And the prey employs all sorts of tricks to prevent the predator from killing it,
42
124725
4032
A presa utiliza todo tipo de truque para evitar que o predador a abata,
02:08
ranging from camouflaging itself
43
128781
1820
desde se camuflar a roubar o alimento do predador.
02:10
to stealing the predator's food.
44
130625
1839
02:13
This can have some very interesting implications.
45
133352
2562
Isso pode ter implicações bem interessantes.
02:15
For example, despite enormous successes in the field of immunotherapy,
46
135938
4822
Por exemplo, apesar dos enormes sucessos no campo da imunoterapia,
02:20
there still remains somewhat limited efficacy
47
140784
2461
ainda há certa limitação de eficácia no que se refere a tumores sólidos,
02:23
when it comes solid tumors.
48
143269
1542
02:25
But if you think about it ecologically,
49
145423
2559
mas, ecologicamente falando,
tanto o câncer quanto os glóbulos brancos,
02:28
both cancer and immune cells --
50
148006
2090
02:30
the prey and the predator --
51
150120
1600
presa e predador,
02:31
require nutrients such as glucose to survive.
52
151744
3031
precisam de nutrientes como a glicose para sobreviverem.
02:35
If cancer cells outcompete the immune cells for shared nutrients
53
155358
4789
Quando as células cancerosas vencem os glóbulos brancos
na disputa por nutrientes no microambiente do tumor,
02:40
in the tumor microenvironment,
54
160171
1793
02:41
then the immune cells will physically not be able to do their job.
55
161988
3414
os glóbulos brancos ficam fisicamente incapazes de fazer seu trabalho.
02:46
This predator-prey-shared resource type model
56
166291
2868
Esse modelo de recurso compartilhado entre predador e presa
é algo que estudei em minha pesquisa.
02:49
is something I've worked on in my own research.
57
169183
2297
02:51
And it was recently shown experimentally
58
171504
2724
Recentemente, foi mostrado num experimento
02:54
that restoring the metabolic balance in the tumor microenvironment --
59
174252
4054
que restaurar o equilíbrio metabólico no microambiente do tumor,
02:58
that is, making sure immune cells get their food --
60
178330
3531
ou seja, garantir que os glóbulos brancos se alimentem,
03:01
can give them, the predators, back their edge in fighting cancer, the prey.
61
181885
5245
pode devolver a eles, que são os predadores,
sua capacidade de combate ao câncer, que é a presa.
03:08
This means that if you abstract a bit,
62
188440
2339
Isso significa que, se usarmos um pouco a imaginação,
03:10
you can think about cancer itself as an ecosystem,
63
190803
2955
podemos enxergar o câncer como um ecossistema,
03:13
where heterogeneous populations of cells compete and cooperate
64
193782
4287
onde populações celulares heterogêneas competem e cooperam
por espaço e nutrientes,
03:18
for space and nutrients,
65
198093
2017
03:20
interact with predators -- the immune system --
66
200134
2672
interagem com predadores - o sistema imunológico -
03:22
migrate -- metastases --
67
202830
2241
migram - metástase -
03:25
all within the ecosystem of the human body.
68
205095
2467
tudo dentro do ecossistema que é corpo humano.
03:28
And what do we know about most ecosystems from conservation biology?
69
208221
3869
E o que nos diz a biologia da preservação sobre a maioria dos ecossistemas?
03:32
That one of the best ways to extinguish species
70
212643
2852
Que uma das melhores formas de extinguir uma espécie
03:35
is not to target them directly
71
215519
1952
não é atingi-la diretamente,
03:37
but to target their environment.
72
217495
2439
mas atingir seu ambiente.
03:40
And so, once we have identified the key components
73
220880
3070
Assim, uma vez que identificamos os componentes fundamentais
03:43
of the tumor environment,
74
223974
1644
do ambiente do tumor,
03:45
we can propose hypotheses
75
225642
1948
podemos propor hipóteses,
03:47
and simulate scenarios and therapeutic interventions
76
227614
3294
simular cenários e intervenções terapêuticas
03:50
all in a completely safe and affordable way
77
230932
3425
de forma totalmente segura e acessível,
03:54
and target different components of the microenvironment
78
234381
3369
e atingir diferentes componentes do microambiente
03:57
in such a way as to kill the cancer without harming the host,
79
237774
3996
de forma a matar o câncer sem prejudicar o hospedeiro,
04:01
such as me or you.
80
241794
1570
o ser humano.
04:05
And so while the immediate goal of my research
81
245029
3002
Embora o objetivo principal da minha pesquisa
04:08
is to advance research and innovation
82
248055
2266
seja o avanço da pesquisa e inovação e a redução de seus custos,
04:10
and to reduce its cost,
83
250345
1896
04:12
the real intent, of course, is to save lives.
84
252265
2517
a real intenção, claro, é salvar vidas.
04:15
And that's what I try to do
85
255278
1771
É isso que tento fazer
através de modelos matemáticos aplicados à biologia
04:17
through mathematical modeling applied to biology,
86
257073
2747
04:19
and in particular, to the development of drugs.
87
259844
2471
e ao desenvolvimento de medicamentos, principalmente.
04:22
It's a field that until relatively recently has remained somewhat marginal,
88
262895
4056
É uma área que até recentemente ficou meio que apagada,
04:26
but it has matured.
89
266975
1452
mas que amadureceu.
04:28
And there are now very well-developed mathematical methods,
90
268451
3149
Hoje existem modelos matemáticos muito bem desenvolvidos,
04:31
a lot of preprogrammed tools,
91
271624
1899
diversas ferramentas pré-programadas,
04:33
including free ones,
92
273547
1496
inclusive gratuitas,
04:35
and an ever-increasing amount of computational power available to us.
93
275067
4047
e uma quantidade cada vez maior de capacidade computacional disponível.
04:40
The power and beauty of mathematical modeling
94
280718
3399
O poder e a beleza dos modelos matemáticos
04:44
lies in the fact that it makes you formalize,
95
284141
2641
estão no fato de que conseguimos formalizar,
04:46
in a very rigorous way,
96
286806
2087
de forma bem metódica,
04:48
what we think we know.
97
288917
1465
aquilo que achamos que sabemos.
04:50
We make assumptions,
98
290904
1444
Criamos teses, as traduzimos em equações, realizamos simulações,
04:52
translate them into equations,
99
292372
1568
04:53
run simulations,
100
293964
1311
04:55
all to answer the question:
101
295299
1773
tudo isso pra responder à pergunta:
04:57
In a world where my assumptions are true,
102
297096
2246
"Num mundo em que minhas teses são verdadeiras,
04:59
what do I expect to see?
103
299366
1570
o que espero ver?"
05:01
It's a pretty simple conceptual framework.
104
301890
2086
É uma perspectiva conceitual bem simples,
trata-se apenas de fazer as perguntas certas,
05:04
It's all about asking the right questions.
105
304000
2226
05:06
But it can unleash numerous opportunities for testing biological hypotheses.
106
306603
4095
mas pode trazer diversas oportunidades para o teste de hipóteses biológicas.
05:11
If our predictions match our observations,
107
311696
2600
Se nossas observações batem com nossas previsões, ótimo,
05:14
great! -- we got it right, so we can make further predictions
108
314320
3027
nós acertamos e podemos fazer novas previsões
05:17
by changing this or that aspect of the model.
109
317371
2560
modificando um ou outro aspecto do modelo.
05:20
If, however, our predictions do not match our observations,
110
320733
3700
Porém, se nossas observações não batem com nossas previsões,
05:24
that means that some of our assumptions are wrong,
111
324457
2585
isso significa que algumas das nossas teses estão incorretas
05:27
and so our understanding of the key mechanisms
112
327066
2433
e nossa compreensão dos mecanismos fundamentais da biologia subjacente
05:29
of underlying biology
113
329523
1439
05:30
is still incomplete.
114
330986
1270
ainda está incompleta.
05:32
Luckily, since this is a model,
115
332829
2362
Felizmente, como se trata de um modelo, nós controlamos todas as teses.
05:35
we control all the assumptions.
116
335215
1889
05:37
So we can go through them, one by one,
117
337128
2140
Podemos revisá-las, uma a uma,
05:39
identifying which one or ones are causing the discrepancy.
118
339292
3829
e identificar quais delas estão causando discrepância,
05:43
And then we can fill this newly identified gap in knowledge
119
343637
3356
e podemos preencher essa lacuna de conhecimento
05:47
using both experimental and theoretical approaches.
120
347017
2715
utilizando abordagens experimentais e teóricas.
05:50
Of course, any ecosystem is extremely complex,
121
350699
2821
Claro que qualquer ecossistema é extremamente complexo
05:53
and trying to describe all the moving parts is not only very difficult,
122
353544
3843
e tentar descrever todas as partes integrantes é não só difícil,
05:57
but also not very informative.
123
357411
1662
mas também não muito informativo.
05:59
There's also the issue of timescales,
124
359518
2066
Também há o problema das escalas de tempo,
06:01
because some processes take place on a scale of seconds, some minutes,
125
361608
3668
pois alguns processos ocorrem numa escala de segundos, outros em minutos,
06:05
some days, months and years.
126
365300
1948
outros em dias, meses e anos.
06:07
It may not always be possible to separate those out experimentally.
127
367272
3199
Nem sempre é possível separá-los de forma experimental.
06:11
And some things happen so quickly or so slowly
128
371143
3384
Além disso, algumas coisas acontecem tão rapidamente ou tão lentamente
06:14
that you may physically never be able to measure them.
129
374551
2720
que talvez nunca sejamos fisicamente capazes de mensurá-las.
06:17
But as mathematicians,
130
377295
2288
Porém, como matemáticos,
06:19
we have the power to zoom in on any subsystem in any timescale
131
379607
5645
temos o poder de analisar qualquer subsistema em qualquer escala de tempo
06:25
and simulate effects of interventions
132
385276
2124
e simular os efeitos de intervenções que ocorrem em qualquer escala de tempo.
06:27
that take place in any timescale.
133
387424
2701
06:31
Of course, this isn't the work of a modeler alone.
134
391942
2934
Claro, isso não é obra apenas de quem cria os modelos.
06:34
It has to happen in close collaboration with biologists.
135
394900
3289
Precisa acontecer com a participação ativa de biólogos,
06:38
And it does demand some capacity of translation
136
398213
3004
e requer alguma capacidade de tradução de ambas as partes.
06:41
on both sides.
137
401241
1204
06:43
But starting with a theoretical formulation of a problem
138
403550
3788
Começar com uma formulação teórica de um problema
06:47
can unleash numerous opportunities for testing hypotheses
139
407362
3497
pode trazer diversas oportunidades para o teste de hipóteses,
06:50
and simulating scenarios and therapeutic interventions,
140
410883
3239
para a simulação de cenários e para intervenções terapêuticas,
06:54
all in a completely safe way.
141
414146
2070
de forma totalmente segura.
06:56
It can identify gaps in knowledge and logical inconsistencies
142
416977
5175
Isso pode ajudar a identificar lapsos de conhecimento e inconsistências,
07:02
and can help guide us as to where we should keep looking
143
422176
2839
nos mostrar onde devemos continuar buscando
07:05
and where there may be a dead end.
144
425039
1895
e onde pode haver um beco sem saída.
07:07
In other words:
145
427632
1247
Em outras palavras,
07:08
mathematical modeling can help us answer questions
146
428903
3494
os modelos matemáticos podem nos ajudar a responder a perguntas
07:12
that directly affect people's health --
147
432421
2388
que afetam diretamente a saúde das pessoas,
07:15
that affect each person's health, actually --
148
435942
2704
que afetam a saúde de cada um de nós, na verdade,
07:18
because mathematical modeling will be key
149
438670
2676
porque os modelos matemáticos serão a chave
07:21
to propelling personalized medicine.
150
441370
1834
para o avanço da medicina personalizada.
07:24
And it all comes down to asking the right question
151
444112
3067
E tudo se resume a fazermos a pergunta certa
07:27
and translating it to the right equation ...
152
447711
2075
e traduzi-la à equação certa,
07:30
and back.
153
450670
1150
e vice-versa.
07:32
Thank you.
154
452533
1151
Obrigada.
07:33
(Applause)
155
453708
3299
(Aplausos)
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