The medical potential of AI and metabolites | Leila Pirhaji

Traducător: Nae Tincuta Talida Corector: Joseph Szenasi

In 2003,

În 2003,

when we sequenced the human genome,

când am secvențiat genomul uman,

we thought we would have the answer to treat many diseases.

am crezut că am găsit o soluție pentru tratarea multor boli.

But the reality is far from that,

Dar, suntem departe de realitate,

pentru că în afară de genele noastre,

because in addition to our genes,

our environment and lifestyle could have a significant role

mediul și stilul nostru de viață ar putea avea un rol important

în dezvoltarea multor boli importante.

in developing many major diseases.

One example is fatty liver disease,

Un bun exemplu este boala ficatului gras

which is affecting over 20 percent of the population globally,

care afectează peste 20 la sută din populație la nivel global,

and it has no treatment and leads to liver cancer

și nu se vindecă, cauzând cancer hepatic

or liver failure.

sau insuficiență hepatică.

So sequencing DNA alone doesn't give us enough information

Deci, doar secvențierea ADN-ului nu ne dă informații suficiente

to find effective therapeutics.

pentru a găsi soluții terapeutice eficiente.

On the bright side, there are many other molecules in our body.

Pe de altă parte, există multe alte molecule în corpul nostru.

In fact, there are over 100,000 metabolites.

De fapt, avem peste 100.000 de metaboliți.

Metabolites are any molecule that is supersmall in their size.

Metaboliții sunt toate moleculele de dimensiuni foarte mici.

Known examples are glucose, fructose, fats, cholesterol --

Exemplele cele mai cunoscute sunt glucoza, fructoza, grăsimea, colesterolul,

lucruri despre care se vorbește mereu.

things we hear all the time.

Metabolites are involved in our metabolism.

Metaboliții sunt implicați în metabolismul nostru.

Aceștia sunt și succesorii ADN-ului,

They are also downstream of DNA,

so they carry information from both our genes as well as lifestyle.

deci, transportă informații despre gene, cât și despre stilul de viață.

Understanding metabolites is essential to find treatments for many diseases.

Cunoașterea metaboliților este esențială pentru tratamentul multor boli.

I've always wanted to treat patients.

Dintotdeauna mi-am dorit să vindec pacienți.

Despite that, 15 years ago, I left medical school,

În ciuda acestui fapt, acum 15 ani am abandonat medicina

as I missed mathematics.

pentru că am căzut la matematică.

Imediat după aceea, am descoperit un lucru foarte interesant:

Soon after, I found the coolest thing:

I can use mathematics to study medicine.

că pot folosi matematica ca să studiez medicina.

De atunci, elaborez algoritmi pentru a analiza datele biologice.

Since then, I've been developing algorithms to analyze biological data.

So, it sounded easy:

Deci, părea ușor:

let's collect data from all the metabolites in our body,

hai să culegem date despre toți metaboliții din corpul nostru,

să creăm modele matematice ca să descriem modificările lor în timpul unei boli

develop mathematical models to describe how they are changed in a disease

and intervene in those changes to treat them.

și să intervenim pe aceste schimbări pentru a le trata.

Then I realized why no one has done this before:

Atunci, mi-am dat seama de ce nimeni nu a făcut așa ceva înainte:

este foarte dificil.

it's extremely difficult.

(Laughter)

(Râsete)

There are many metabolites in our body.

Avem mulți metaboliți în corp.

Each one is different from the other one.

Sunt diferiți unul de celălalt.

For some metabolites, we can measure their molecular mass

Anumitor metaboliți le putem măsura masa moleculară

folosind instrumente de spectometrie de masă.

using mass spectrometry instruments.

But because there could be, like, 10 molecules with the exact same mass,

Dar, fiindcă am putea găsi 10 molecule cu aceeași masă,

nu știm exact ce sunt

we don't know exactly what they are,

and if you want to clearly identify all of them,

și dacă vrei să le identifici în mod sigur,

you have to do more experiments, which could take decades

trebuie să faci alte experimente, care ar putea dura decenii

and billions of dollars.

și costa miliarde de dolari.

So we developed an artificial intelligence, or AI, platform, to do that.

Astfel, am creat o platformă de inteligență artificială, sau IA,

pentru realizarea acestuia.

We leveraged the growth of biological data

Ne-am folosit de dezvoltarea datelor biologice

and built a database of any existing information about metabolites

și am construit o bază de date cu toate informațiile existente

despre metaboliți

and their interactions with other molecules.

și interacțiunile lor cu ceilalți metaboliți.

Am adunat toate aceste date într-o mega rețea.

We combined all this data as a meganetwork.

Then, from tissues or blood of patients,

După aceea, din țesutul sau din sângele pacienților,

we measure masses of metabolites

măsurăm masa metaboliților

and find the masses that are changed in a disease.

și căutăm masele care se schimbă în timpul unei boli.

Dar, cum spuneam mai devreme, nu știm exact ce sunt.

But, as I mentioned earlier, we don't know exactly what they are.

A molecular mass of 180 could be either the glucose, galactose or fructose.

O masă moleculară de 180 ar putea fi glucoză, galactoză sau fructoză.

They all have the exact same mass

Toate acestea au exact aceeași masă,

but different functions in our body.

dar funcții diferite în corpul nostru.

Our AI algorithm considered all these ambiguities.

Algoritmul nostru IA a calculat toate aceste ambiguități.

It then mined that meganetwork

S-a folosit această mega rețea

to find how those metabolic masses are connected to each other

pentru a descoperi cum relaționează între ele aceste mase metabolice,

that result in disease.

cauzând o boală.

And because of the way they are connected,

Iar după modul în care acestea se intrepătrund,

then we are able to infer what each metabolite mass is,

reușim să deducem care este masa fiecărui metabolit,

cum ar fi cea de 180 a glucozei de față,

like that 180 could be glucose here,

și, cel mai important, să descoperim

and, more importantly, to discover

how changes in glucose and other metabolites

cum schimbările în glucoză și în alți metaboliți

lead to a disease.

conduc spre boală.

This novel understanding of disease mechanisms

Această nouă perspectivă despre mecanismele bolii

then enable us to discover effective therapeutics to target that.

ne permite să descoperim noi terapii eficace în acest scop.

So we formed a start-up company to bring this technology to the market

Deci, am înființat o nouă companie pentru a aduce această tehnologie pe piață

and impact people's lives.

și pentru a schimba viața oamenilor.

Now my team and I at ReviveMed are working to discover

Eu și echipa mea de la Revive Med lucrăm pentru a descoperi

therapeutics for major diseases that metabolites are key drivers for,

terapii pentru boli importante unde metaboliții

sunt factorul determinant,

like fatty liver disease,

cum e boala ficatului gras,

because it is caused by accumulation of fats,

pentru că este cauzată de acumularea grăsimilor,

which are types of metabolites in the liver.

care fac parte din categoria metaboliților din ficat.

As I mentioned earlier, it's a huge epidemic with no treatment.

Cum am menționat mai înainte, această boală e foarte răspândită

și nu are tratament.

And fatty liver disease is just one example.

Și boala ficatului gras este numai un exemplu.

Moving forward, we are going to tackle hundreds of other diseases

În viitor vom combate sute de alte boli

with no treatment.

ce nu au în prezent tratament.

Și adunând tot mai multe date

And by collecting more and more data about metabolites

despre metaboliți

and understanding how changes in metabolites

și înțelegând cum schimbările metaboliților

leads to developing diseases,

conduc la dezvoltarea bolilor,

our algorithms will get smarter and smarter

algoritmii noștri vor deveni tot mai inteligenți

to discover the right therapeutics for the right patients.

și vor descoperi terapiile potrivite pentru pacienții potriviți.

And we will get closer to reach our vision

Și ne vom apropia tot mai mult de realizarea dorinței noastre

of saving lives with every line of code.

de a salva vieți cu fiecare linie de cod.

Thank you.

Vă mulțumesc!

(Applause)

(Aplauze)