Danny Hillis: Understanding cancer through proteomics

57,414 views ・ 2011-03-16

TED


Vă rugăm să faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză de mai jos pentru a reda videoclipul.

Traducător: Gruia Diana Corector: Claudia Ioana Rinciog
00:15
I admit that I'm a little bit nervous here
0
15330
3000
Recunosc că sunt un pic emoţionat,
00:18
because I'm going to say some radical things,
1
18330
3000
deoarece urmează să spun câteva lucruri radicale,
00:21
about how we should think about cancer differently,
2
21330
3000
despre cum ar trebui să abordăm diferit cancerul,
00:24
to an audience that contains a lot of people
3
24330
2000
unei audiențe formate din multe persoane,
00:26
who know a lot more about cancer than I do.
4
26330
3000
care ştiu mai multe despre cancer decât mine.
00:30
But I will also contest that I'm not as nervous as I should be
5
30330
3000
Dar recunosc ca nu sunt chiar atât de neliniştit precum ar trebui,
00:33
because I'm pretty sure I'm right about this.
6
33330
2000
deoarece sunt foarte sigur că am dreptate în acest caz.
00:35
(Laughter)
7
35330
2000
(Râsete)
00:37
And that this, in fact, will be
8
37330
2000
De fapt, aceasta va fi
00:39
the way that we treat cancer in the future.
9
39330
3000
modalitatea prin care vom trata cancerul în viitor.
00:43
In order to talk about cancer,
10
43330
2000
Pentru a discuta despre cancer,
00:45
I'm going to actually have to --
11
45330
3000
va trebui totuşi să --
00:48
let me get the big slide here.
12
48330
3000
permiteţi-mi să ajung la slide-ul acesta mare.
00:53
First, I'm going to try to give you a different perspective of genomics.
13
53330
3000
În primul rând, voi încerca să vă ofer o altă perspectivă asupra genomicii.
00:56
I want to put it in perspective of the bigger picture
14
56330
2000
Doresc să o prezint din perspectiva unei imagini de ansamblu
00:58
of all the other things that are going on --
15
58330
3000
a tuturor celorlalte lucruri care se întâmplă --
01:01
and then talk about something you haven't heard so much about, which is proteomics.
16
61330
3000
şi apoi să discutăm despre ceea ce nu aţi auzit atât de multe, adică proteomica.
01:04
Having explained those,
17
64330
2000
Explicând toate aceste lucruri,
01:06
that will set up for what I think will be a different idea
18
66330
3000
voi pregăti terenul pentru ceea ce eu cred că este o idee diferită
01:09
about how to go about treating cancer.
19
69330
2000
despre cum am putea trata cancerul.
01:11
So let me start with genomics.
20
71330
2000
Aşadar voi începe cu genomica.
01:13
It is the hot topic.
21
73330
2000
Este un subiect fierbinte.
01:15
It is the place where we're learning the most.
22
75330
2000
Este domeniul din care învăţăm cele mai multe lucruri.
01:17
This is the great frontier.
23
77330
2000
Aceasta este marea frontiera.
01:19
But it has its limitations.
24
79330
3000
Dar are limitările sale.
01:22
And in particular, you've probably all heard the analogy
25
82330
3000
Şi anume, probabil că toţi aţi auzit analogia
01:25
that the genome is like the blueprint of your body,
26
85330
3000
conform căreia genomul este harta corpului uman.
01:28
and if that were only true, it would be great,
27
88330
2000
Dacă ar fi corect, ar fi perfect,
01:30
but it's not.
28
90330
2000
dar nu este.
01:32
It's like the parts list of your body.
29
92330
2000
Este doar o listă a părţilor din corpul uman.
01:34
It doesn't say how things are connected,
30
94330
2000
Această hartă nu ne arată conexiunile,
01:36
what causes what and so on.
31
96330
3000
ce cauzează ce şi aşa mai departe.
01:39
So if I can make an analogy,
32
99330
2000
Deci dacă aş putea face o analogie,
01:41
let's say that you were trying to tell the difference
33
101330
2000
să spunem că am încerca să arătăm diferenţa
01:43
between a good restaurant, a healthy restaurant
34
103330
3000
dintre un restaurant bun, un restaurant sănătos
01:46
and a sick restaurant,
35
106330
2000
si un restaurant prost
01:48
and all you had was the list of ingredients
36
108330
2000
şi tot ce am avea la îndemână este lista ingredientelor
01:50
that they had in their larder.
37
110330
3000
pe care le au în cămară.
01:53
So it might be that, if you went to a French restaurant
38
113330
3000
Şi ar putea fi aşa, dacă te duci într-un restaurant franţuzesc
01:56
and you looked through it and you found
39
116330
2000
şi uitându-te pe listă, ai afla
01:58
they only had margarine and they didn't have butter,
40
118330
2000
că au doar margarină şi că nu au unt,
02:00
you could say, "Ah, I see what's wrong with them.
41
120330
2000
atunci ai putea spune, "Aha, ştiu ce nu e bine la ei.
02:02
I can make them healthy."
42
122330
2000
Îi pot face sănătoşi."
02:04
And there probably are special cases of that.
43
124330
2000
Şi probabil mai sunt situaţii de acest gen.
02:06
You could certainly tell the difference
44
126330
2000
Cu siguranţă că am putea observa diferenţa
02:08
between a Chinese restaurant and a French restaurant
45
128330
2000
dintre un restaurant chinezesc şi unul franţuzesc
02:10
by what they had in a larder.
46
130330
2000
prin ceea ce au în cămară.
02:12
So the list of ingredients does tell you something,
47
132330
3000
Aşadar lista ingredientelor ne indică ceva anume,
02:15
and sometimes it tells you something that's wrong.
48
135330
3000
şi uneori ne indică chiar ce nu este bine.
02:19
If they have tons of salt,
49
139330
2000
Dacă deţin tone de sare,
02:21
you might guess they're using too much salt, or something like that.
50
141330
3000
am putea bănui că folosesc prea multă sare, sau ceva asemănător.
02:24
But it's limited,
51
144330
2000
Dar este o abordare limitată,
02:26
because really to know if it's a healthy restaurant,
52
146330
2000
deoarece pentru a afla exact dacă un restaurant este sănătos,
02:28
you need to taste the food, you need to know what goes on in the kitchen,
53
148330
3000
trebuie să guşti mâncarea şi să investighezi ce se întâmplă în bucătărie,
02:31
you need the product of all of those ingredients.
54
151330
3000
ai nevoie de produsul care conţine toate acele ingrediente.
02:34
So if I look at a person
55
154330
2000
În concluzie, dacă mă uit la o persoană
02:36
and I look at a person's genome, it's the same thing.
56
156330
3000
sau dacă mă uit la genomul ei, este acelaşi lucru.
02:39
The part of the genome that we can read
57
159330
2000
Partea din genom pe care o putem citi
02:41
is the list of ingredients.
58
161330
2000
este lista ingredientelor.
02:43
And so indeed,
59
163330
2000
Şi astfel, într-adevăr
02:45
there are times when we can find ingredients
60
165330
2000
sunt cazuri în care putem identifica ingredientele
02:47
that [are] bad.
61
167330
2000
care sunt dăunătoare.
02:49
Cystic fibrosis is an example of a disease
62
169330
2000
Fibroza cistică este un exemplu de boală
02:51
where you just have a bad ingredient and you have a disease,
63
171330
3000
pentru care ştim ingredientul dăunător
02:54
and we can actually make a direct correspondence
64
174330
3000
şi putem efectiv să facem o corespondenţă directă
02:57
between the ingredient and the disease.
65
177330
3000
dintre ingredient şi boală.
03:00
But most things, you really have to know what's going on in the kitchen,
66
180330
3000
Dar în majoritatea cazurilor, chiar trebuie să afli ce se întâmplă în bucătărie,
03:03
because, mostly, sick people used to be healthy people --
67
183330
2000
deoarece, în general, persoanele bolnave au fost cândva sănătoase --
03:05
they have the same genome.
68
185330
2000
ele au acelaşi genom.
03:07
So the genome really tells you much more
69
187330
2000
Deci genomul indică mult mai multe
03:09
about predisposition.
70
189330
2000
despre predispoziţie.
03:11
So what you can tell
71
191330
2000
Astfel, ce se poate evidenţia
03:13
is you can tell the difference between an Asian person and a European person
72
193330
2000
este diferenţa dintre o persoana asiatică şi una europeană,
03:15
by looking at their ingredients list.
73
195330
2000
doar prin compararea listei de ingrediente.
03:17
But you really for the most part can't tell the difference
74
197330
3000
Dar, totuşi, în cele mai multe situaţii nu poţi să-ţi dai seama de diferenţa
03:20
between a healthy person and a sick person --
75
200330
3000
dintre o persoana sănătoasă şi una bolnavă --
03:23
except in some of these special cases.
76
203330
2000
cu excepţia unor cazuri speciale.
03:25
So why all the big deal
77
205330
2000
Aşadar de ce se face atâta caz
03:27
about genetics?
78
207330
2000
despre genetică?
03:29
Well first of all,
79
209330
2000
Ei bine, în primul rând,
03:31
it's because we can read it, which is fantastic.
80
211330
3000
deoarece îl putem citi, ceea ce este fantastic.
03:34
It is very useful in certain circumstances.
81
214330
3000
Este foarte util în anumite circumstanţe.
03:37
It's also the great theoretical triumph
82
217330
3000
De asemenea, reprezintă şi un triumf teoretic
03:40
of biology.
83
220330
2000
al biologiei.
03:42
It's the one theory
84
222330
2000
Este singura teorie
03:44
that the biologists ever really got right.
85
224330
2000
pe care biologii chiar au nimerit-o corect.
03:46
It's fundamental to Darwin
86
226330
2000
Fundamentează teoria lui Darwin
03:48
and Mendel and so on.
87
228330
2000
şi a lui Mendel şi aşa mai departe.
03:50
And so it's the one thing where they predicted a theoretical construct.
88
230330
3000
Şi astfel este singurul lucru pentru care au construit o teorie.
03:54
So Mendel had this idea of a gene
89
234330
2000
Mendel a avut ideea de genă,
03:56
as an abstract thing,
90
236330
3000
dar la nivel abstract.
03:59
and Darwin built a whole theory
91
239330
2000
Şi Darwin a construit o întreagă teorie
04:01
that depended on them existing,
92
241330
2000
care depindea de existenţa ei.
04:03
and then Watson and Crick
93
243330
2000
Apoi Watson şi Crick
04:05
actually looked and found one.
94
245330
2000
au cercetat şi chiar au găsit una.
04:07
So this happens in physics all the time.
95
247330
2000
Aşa se întâmplă mereu în fizică.
04:09
You predict a black hole,
96
249330
2000
Previzionezi o gaură neagră,
04:11
and you look out the telescope and there it is, just like you said.
97
251330
3000
te uiţi prin telescop şi iat-o, exact cum ai spus.
04:14
But it rarely happens in biology.
98
254330
2000
Dar, aceste lucruri se întâmplă rar în biologie.
04:16
So this great triumph -- it's so good,
99
256330
3000
Aşadar acest mare triumf -- este atât de important --
04:19
there's almost a religious experience
100
259330
2000
aproape că este o experienţă religioasă
04:21
in biology.
101
261330
2000
în biologie.
04:23
And Darwinian evolution
102
263330
2000
Teoria evoluţiei a lui Darwin
04:25
is really the core theory.
103
265330
3000
este chiar nucleul teoriei.
04:30
So the other reason it's been very popular
104
270330
2000
Alt motiv pentru care este foarte populară
04:32
is because we can measure it, it's digital.
105
272330
3000
se datorează faptului că poate fi măsurată, este digitală.
04:35
And in fact,
106
275330
2000
De fapt,
04:37
thanks to Kary Mullis,
107
277330
2000
mulţumită lui Kary Mullis,
04:39
you can basically measure your genome in your kitchen
108
279330
4000
îţi poţi măsura practic genomul în bucătăria ta
04:43
with a few extra ingredients.
109
283330
3000
cu câteva ingrediente în plus.
04:46
So for instance, by measuring the genome,
110
286330
3000
De exemplu, prin măsurarea genomului,
04:49
we've learned a lot about how we're related to other kinds of animals
111
289330
4000
am învăţat foarte multe despre înrudirea cu alte animale
04:53
by the closeness of our genome,
112
293330
3000
datorită genoamelor asemnănătoare,
04:56
or how we're related to each other -- the family tree,
113
296330
3000
sau cum suntem înrudiţi între noi -- arborele genealogic,
04:59
or the tree of life.
114
299330
2000
sau copacul vieţii.
05:01
There's a huge amount of information about the genetics
115
301330
3000
Există o cantitate mare de informaţii despre genetică
05:04
just by comparing the genetic similarity.
116
304330
3000
doar prin compararea similitudinilor genetice.
05:07
Now of course, in medical application,
117
307330
2000
Acum, bineînţeles, ca aplicaţie în medicină,
05:09
that is very useful
118
309330
2000
este foarte util
05:11
because it's the same kind of information
119
311330
3000
deoarece este acelaşi tip de informaţie
05:14
that the doctor gets from your family medical history --
120
314330
3000
pe care doctorul o extrage din istoricul medical al familiei tale --
05:17
except probably,
121
317330
2000
doar că probabil
05:19
your genome knows much more about your medical history than you do.
122
319330
3000
genomul tău ştie mai multe despre istoricul tău medical decât tine.
05:22
And so by reading the genome,
123
322330
2000
Aşadar prin citirea genomului,
05:24
we can find out much more about your family than you probably know.
124
324330
3000
putem afla mult mai multe despre familia ta decât probabil ştii tu.
05:27
And so we can discover things
125
327330
2000
Putem descoperi lucruri,
05:29
that probably you could have found
126
329330
2000
pe care probabil tu le-ai fi putut afla
05:31
by looking at enough of your relatives,
127
331330
2000
doar privind cu atenţie la rudele tale,
05:33
but they may be surprising.
128
333330
3000
dar care pot fi surprinzătoare.
05:36
I did the 23andMe thing
129
336330
2000
Am aplicat metoda 23andMe (23şiEu)
05:38
and was very surprised to discover that I am fat and bald.
130
338330
3000
şi am fost uimit să descopăr că sunt gras şi chel.
05:41
(Laughter)
131
341330
7000
(Râsete)
05:48
But sometimes you can learn much more useful things about that.
132
348330
3000
Dar uneori poţi afla mult mai multe lucruri utile despre asta.
05:51
But mostly
133
351330
3000
Dar, în general,
05:54
what you need to know, to find out if you're sick,
134
354330
2000
ceea ce trebuie să ştii ca să afli dacă eşti bolnav
05:56
is not your predispositions,
135
356330
2000
nu este predispoziţia ta,
05:58
but it's actually what's going on in your body right now.
136
358330
3000
ci de fapt ceea ce se întâmplă în corpul tău chiar acum.
06:01
So to do that, what you really need to do,
137
361330
2000
Pentru asta, ceea ce trebuie făcut,
06:03
you need to look at the things
138
363330
2000
este să priveşti lucrurile
06:05
that the genes are producing
139
365330
2000
pe care genele le produc
06:07
and what's happening after the genetics,
140
367330
2000
şi ce se întâmplă dincolo de genetică.
06:09
and that's what proteomics is about.
141
369330
2000
Şi asta înseamnă proteomica.
06:11
Just like genome mixes the study of all the genes,
142
371330
3000
Aşa cum genomul îmbină studiul tuturor genelor,
06:14
proteomics is the study of all the proteins.
143
374330
3000
proteomica studiază toate proteinele.
06:17
And the proteins are all of the little things in your body
144
377330
2000
Proteinele sunt toate chestiile mici din corpul tău
06:19
that are signaling between the cells --
145
379330
3000
care poartă semnalele între celule --
06:22
actually, the machines that are operating --
146
382330
2000
de fapt maşinile care operează.
06:24
that's where the action is.
147
384330
2000
Acolo este toată acţiunea.
06:26
Basically, a human body
148
386330
3000
De fapt, corpul uman
06:29
is a conversation going on,
149
389330
3000
este o conversaţie continuă
06:32
both within the cells and between the cells,
150
392330
3000
atât în interiorul celulelor cât şi între celule,
06:35
and they're telling each other to grow and to die,
151
395330
3000
ele spunându-şi una alteia să crească şi să moară.
06:38
and when you're sick,
152
398330
2000
Atunci când eşti bolnav,
06:40
something's gone wrong with that conversation.
153
400330
2000
ceva nu merge bine în conversaţia asta.
06:42
And so the trick is --
154
402330
2000
Şi şmecheria este --
06:44
unfortunately, we don't have an easy way to measure these
155
404330
3000
din păcate, nu avem o metodă simplă de măsurare a acestora,
06:47
like we can measure the genome.
156
407330
2000
la fel cum facem în cazul genomului.
06:49
So the problem is that measuring --
157
409330
3000
Aşadar, problema este măsurarea --
06:52
if you try to measure all the proteins, it's a very elaborate process.
158
412330
3000
dacă încercăm să măsurăm toate proteinele, vom avea parte un proces elaborat.
06:55
It requires hundreds of steps,
159
415330
2000
Necesită sute de paşi,
06:57
and it takes a long, long time.
160
417330
2000
şi durează foarte, foarte mult.
06:59
And it matters how much of the protein it is.
161
419330
2000
Şi contează cantitatea de proteină.
07:01
It could be very significant that a protein changed by 10 percent,
162
421330
3000
Poate fi foarte semnificativ faptul că o proteină s-a modificat cu 10%
07:04
so it's not a nice digital thing like DNA.
163
424330
3000
deci nu este un lucru digital precum ADN-ul.
07:07
And basically our problem is somebody's in the middle
164
427330
2000
De fapt, problema noastră este că cineva aflat la mijlocul
07:09
of this very long stage,
165
429330
2000
acestui proces foarte lung,
07:11
they pause for just a moment,
166
431330
2000
se poate opri pentru un simplu moment
07:13
and they leave something in an enzyme for a second,
167
433330
2000
şi să lase ceva într-o enzimă, doar pentru o secundă
07:15
and all of a sudden all the measurements from then on
168
435330
2000
şi instantaneu toate măsurătorile făcute ulterior
07:17
don't work.
169
437330
2000
nu mai merg.
07:19
And so then people get very inconsistent results
170
439330
2000
În acest fel, se obţin rezultate foarte inconsistente
07:21
when they do it this way.
171
441330
2000
când este aplicată aceasta metodă.
07:23
People have tried very hard to do this.
172
443330
2000
Oamenii au încercat din răsputeri să facă asta.
07:25
I tried this a couple of times
173
445330
2000
Până şi eu am încercat de câteva ori
07:27
and looked at this problem and gave up on it.
174
447330
2000
şi lovindu-mă de această problemă am ajuns să renunţ.
07:29
I kept getting this call from this oncologist
175
449330
2000
Pe mine mă tot suna un oncologist
07:31
named David Agus.
176
451330
2000
pe nume David Agus.
07:33
And Applied Minds gets a lot of calls
177
453330
3000
La Applied Minds primim foarte multe apeluri
07:36
from people who want help with their problems,
178
456330
2000
de la persoane care doresc sprijin pentru problemele lor
07:38
and I didn't think this was a very likely one to call back,
179
458330
3000
şi nu mă gândisem ca acesta era un apel de returnat,
07:41
so I kept on giving him to the delay list.
180
461330
3000
aşa că tot îl puneam pe lista de aşteptare.
07:44
And then one day,
181
464330
2000
Dar într-o zi
07:46
I get a call from John Doerr, Bill Berkman
182
466330
2000
am primit un telefon de la John Doerr, Bill Berkman
07:48
and Al Gore on the same day
183
468330
2000
şi Al Gore, toate în aceeaşi zi
07:50
saying return David Agus's phone call.
184
470330
2000
şi toţi îmi spuneau să îl sun pe David Agus.
07:52
(Laughter)
185
472330
2000
(Râsete)
07:54
So I was like, "Okay. This guy's at least resourceful."
186
474330
2000
Şi eu am spus, "În regulă. Acest tip cel puţin are resurse."
07:56
(Laughter)
187
476330
4000
(Râsete)
08:00
So we started talking,
188
480330
2000
Şi am început să discutăm,
08:02
and he said, "I really need a better way to measure proteins."
189
482330
3000
iar el a spus, "Chiar am nevoie de o modalitate prin care să măsor proteinele."
08:05
I'm like, "Looked at that. Been there.
190
485330
2000
Eu am fost ceva de genul, "Ca să vezi. Eu deja am făcut asta.
08:07
Not going to be easy."
191
487330
2000
Nu va fi uşor."
08:09
He's like, "No, no. I really need it.
192
489330
2000
Iar a spus,"Nu, nu. Chiar am nevoie de aşa ceva.
08:11
I mean, I see patients dying every day
193
491330
4000
Adică, văd pacienţi murind în fiecare zi
08:15
because we don't know what's going on inside of them.
194
495330
3000
deoarece nu ştim ce se întâmplă în corpul lor.
08:18
We have to have a window into this."
195
498330
2000
Trebuie să avem o fereastră prin care să privim înăuntru."
08:20
And he took me through
196
500330
2000
Şi m-a purtat prin
08:22
specific examples of when he really needed it.
197
502330
3000
câteva exemple clare când ar fi avut nevoie de această metodă.
08:25
And I realized, wow, this would really make a big difference,
198
505330
2000
Şi am realizat, wow, chiar ar putea conta cu adevărat,
08:27
if we could do it,
199
507330
2000
dacă am putea să o facem.
08:29
and so I said, "Well, let's look at it."
200
509330
2000
Şi atunci am spus, "Ei bine, hai să încercăm."
08:31
Applied Minds has enough play money
201
511330
2000
Applied Minds dispune de bani suficienţi
08:33
that we can go and just work on something
202
513330
2000
pe care putem conta şi avem posibilitatea să lucrăm la ceva
08:35
without getting anybody's funding or permission or anything.
203
515330
3000
fără să primim fonduri de la altcineva, sau să cerem permisiunea sau ceva de genul.
08:38
So we started playing around with this.
204
518330
2000
Aşa că ne-am apucat să cercetăm în direcţia asta.
08:40
And as we did it, we realized this was the basic problem --
205
520330
3000
Şi pe măsură ce o făceam, ne-am dat seama că era o problemă de bază --
08:43
that taking the sip of coffee --
206
523330
2000
de la o înghițitură de cafea --
08:45
that there were humans doing this complicated process
207
525330
2000
că oamenii realizează acest proces complicat
08:47
and that what really needed to be done
208
527330
2000
și ceea ce trebuie făcut cu adevărat
08:49
was to automate this process like an assembly line
209
529330
3000
este automatizarea acestui proces, similar unei linii de asamblare
08:52
and build robots
210
532330
2000
și construirea unor roboți
08:54
that would measure proteomics.
211
534330
2000
ce vor măsura proteomica.
08:56
And so we did that,
212
536330
2000
Și așa am făcut.
08:58
and working with David,
213
538330
2000
Lucrând cu David,
09:00
we made a little company called Applied Proteomics eventually,
214
540330
3000
am înfiinţat o companie mică denumită Applied Proteomics (Proteomică Aplicată),
09:03
which makes this robotic assembly line,
215
543330
3000
care produce această linie de asamblare robotizată,
09:06
which, in a very consistent way, measures the protein.
216
546330
3000
care, într-un mod foarte concret, măsoară proteinele.
09:09
And I'll show you what that protein measurement looks like.
217
549330
3000
Și am să vă arăt cum arată măsurarea proteinelor.
09:13
Basically, what we do
218
553330
2000
De fapt, ceea ce facem
09:15
is we take a drop of blood
219
555330
2000
este să luăm o picătură de sânge
09:17
out of a patient,
220
557330
2000
de la un pacient
09:19
and we sort out the proteins
221
559330
2000
și sortăm proteinele
09:21
in the drop of blood
222
561330
2000
din această picătură de sânge
09:23
according to how much they weigh,
223
563330
2000
conform greutăţii,
09:25
how slippery they are,
224
565330
2000
cât de alunecoase sunt
09:27
and we arrange them in an image.
225
567330
3000
și le aranjăm ca în imaginea afișată.
09:30
And so we can look at literally
226
570330
2000
Astfel, ne putem uita în acelaşi timp, la propriu,
09:32
hundreds of thousands of features at once
227
572330
2000
la sute de mii de caracteristici
09:34
out of that drop of blood.
228
574330
2000
existente în acea picătură de sânge.
09:36
And we can take a different one tomorrow,
229
576330
2000
Și putem preleva una diferită mâine,
09:38
and you will see your proteins tomorrow will be different --
230
578330
2000
și vei observa că proteinele de mâine sunt diferite --
09:40
they'll be different after you eat or after you sleep.
231
580330
3000
vor fi diferite după ce mănânci sau după ce dormi.
09:43
They really tell us what's going on there.
232
583330
3000
Ele chiar ne spun cu adevărat ce se întâmplă acolo.
09:46
And so this picture,
233
586330
2000
Această imagine,
09:48
which looks like a big smudge to you,
234
588330
2000
care arată ca o mare mâzgăleală,
09:50
is actually the thing that got me really thrilled about this
235
590330
4000
este de fapt lucrul care m-a încântat de-a dreptul
09:54
and made me feel like we were on the right track.
236
594330
2000
și m-a făcut să simt că ne aflăm pe drumul cel bun.
09:56
So if I zoom into that picture,
237
596330
2000
Dacă măresc imaginea,
09:58
I can just show you what it means.
238
598330
2000
vă pot arăta exact ce semnifică.
10:00
We sort out the proteins -- from left to right
239
600330
3000
Am sortat proteinele -- de la stânga la dreapta
10:03
is the weight of the fragments that we're getting,
240
603330
3000
este greutatea fragmentelor obținute.
10:06
and from top to bottom is how slippery they are.
241
606330
3000
Și de sus în jos vedem cât de alunecoase sunt.
10:09
So we're zooming in here just to show you a little bit of it.
242
609330
3000
Mărim aici pentru a vă putea arăta o mică parte din ea.
10:12
And so each of these lines
243
612330
2000
Și fiecare dintre aceste linii
10:14
represents some signal that we're getting out of a piece of a protein.
244
614330
3000
reprezintă un anumit semnal pe care îl primim de la o parte din proteină.
10:17
And you can see how the lines occur
245
617330
2000
Și puteți observa cum apar liniile
10:19
in these little groups of bump, bump, bump, bump, bump.
246
619330
4000
în aceste grupuri mici de pete.
10:23
And that's because we're measuring the weight so precisely that --
247
623330
3000
Și asta pentru că măsurăm greutatea atât de precis încât --
10:26
carbon comes in different isotopes,
248
626330
2000
carbonul are diferiți izotopi,
10:28
so if it has an extra neutron on it,
249
628330
3000
iar dacă ar avea un neutron in plus,
10:31
we actually measure it as a different chemical.
250
631330
4000
l-am măsura drept o altă substanță chimică.
10:35
So we're actually measuring each isotope as a different one.
251
635330
3000
De fapt, măsurăm fiecare izotop ca fiind unul diferit.
10:38
And so that gives you an idea
252
638330
3000
Așadar, vă puteți da seama
10:41
of how exquisitely sensitive this is.
253
641330
2000
cât de extrem de sensibil este.
10:43
So seeing this picture
254
643330
2000
Privind această imagine
10:45
is sort of like getting to be Galileo
255
645330
2000
este ca și cum am fi Galileo
10:47
and looking at the stars
256
647330
2000
privind stelele
10:49
and looking through the telescope for the first time,
257
649330
2000
prin telescop, pentru prima dată
10:51
and suddenly you say, "Wow, it's way more complicated than we thought it was."
258
651330
3000
și deodată am spune, ”Wow, este mult mai complicat decât am crezut că este.”
10:54
But we can see that stuff out there
259
654330
2000
Dar noi, de fapt, putem vedea substanța
10:56
and actually see features of it.
260
656330
2000
și chiar componentele sale.
10:58
So this is the signature out of which we're trying to get patterns.
261
658330
3000
Aceasta este semnătura din care încercăm să extragem un model.
11:01
So what we do with this
262
661330
2000
Ce am face cu acesta
11:03
is, for example, we can look at two patients,
263
663330
2000
este, de exemplu, să analizăm doi pacienți,
11:05
one that responded to a drug and one that didn't respond to a drug,
264
665330
3000
unul care răspunde la un medicament și altul care nu răspunde la medicament,
11:08
and ask, "What's going on differently
265
668330
2000
și întrebăm, ”Ce este diferit
11:10
inside of them?"
266
670330
2000
în corpul celor doi?”
11:12
And so we can make these measurements precisely enough
267
672330
3000
Noi putem face măsurătorile suficient de precis
11:15
that we can overlay two patients and look at the differences.
268
675330
3000
încât să suprapunem rezultatele a doi pacienți și să căutam diferențele.
11:18
So here we have Alice in green
269
678330
2000
Aici o avem pe Alice, cu verde,
11:20
and Bob in red.
270
680330
2000
şi pe Bob, cu roșu.
11:22
We overlay them. This is actual data.
271
682330
3000
Le suprapunem. Acestea sunt date reale.
11:25
And you can see, mostly it overlaps and it's yellow,
272
685330
3000
După cum observați, în mare parte se suprapun și avem culoarea galben,
11:28
but there's some things that just Alice has
273
688330
2000
dar sunt niște aspecte pe care doar Alice le prezintă
11:30
and some things that just Bob has.
274
690330
2000
și altele pe care le are doar Bob.
11:32
And if we find a pattern of things
275
692330
3000
Dacă am găsi un model al aspectelor
11:35
of the responders to the drug,
276
695330
3000
pe care le au respondenții la medicament,
11:38
we see that in the blood,
277
698330
2000
am vedea că în sânge
11:40
they have the condition
278
700330
2000
ei au condția
11:42
that allows them to respond to this drug.
279
702330
2000
care le permite să răspundă la acel medicament.
11:44
We might not even know what this protein is,
280
704330
2000
S-ar putea să nu știm care este proteina aceasta,
11:46
but we can see it's a marker
281
706330
2000
dar putem observa că este un indicator
11:48
for the response to the disease.
282
708330
2000
pentru răspunsul la maladie.
11:53
So this already, I think,
283
713330
2000
Cred că acest lucru, este deja
11:55
is tremendously useful in all kinds of medicine.
284
715330
3000
extrem de util în toate tipurile de medicină.
11:58
But I think this is actually
285
718330
2000
Dar cred că este de fapt
12:00
just the beginning
286
720330
2000
doar începutul
12:02
of how we're going to treat cancer.
287
722330
2000
modului în care vom trata cancerul.
12:04
So let me move to cancer.
288
724330
2000
Acum permiteţi-mi să trec la cancer.
12:06
The thing about cancer --
289
726330
2000
Treaba cu cancerul --
12:08
when I got into this,
290
728330
2000
când m-am apucat de asta,
12:10
I really knew nothing about it,
291
730330
2000
chiar nu știam nimic despre el,
12:12
but working with David Agus,
292
732330
2000
dar lucrând cu David Agus,
12:14
I started watching how cancer was actually being treated
293
734330
3000
am început să ma uit la cum este de fapt tratat
12:17
and went to operations where it was being cut out.
294
737330
3000
și am fost în săli de operație, unde era îndepărtat chirurgical.
12:20
And as I looked at it,
295
740330
2000
Și pe măsură ce priveam,
12:22
to me it didn't make sense
296
742330
2000
pentru mine nu avea sens
12:24
how we were approaching cancer,
297
744330
2000
modul în care abordăm cancerul.
12:26
and in order to make sense of it,
298
746330
3000
Așadar pentru a avea un sens,
12:29
I had to learn where did this come from.
299
749330
3000
a trebuit să învăț de ce procedăm așa.
12:32
We're treating cancer almost like it's an infectious disease.
300
752330
4000
Tratăm cancerul ca pe orice boală infecțioasă.
12:36
We're treating it as something that got inside of you
301
756330
2000
Îl tratăm ca pe ceva care ar fi intrat în noi
12:38
that we have to kill.
302
758330
2000
și pe care trebuie să îl omorâm.
12:40
So this is the great paradigm.
303
760330
2000
Aceasta este marea lecţie.
12:42
This is another case
304
762330
2000
Acesta este un alt caz
12:44
where a theoretical paradigm in biology really worked --
305
764330
2000
în care o paradigmă teoretică din biologie chiar funcționează --
12:46
was the germ theory of disease.
306
766330
3000
teoria microbilor ca sursă a bolilor.
12:49
So what doctors are mostly trained to do
307
769330
2000
În general, ceea ce doctorii sunt instruiți să facă
12:51
is diagnose --
308
771330
2000
este să diagnosticheze --
12:53
that is, put you into a category
309
773330
2000
adică să te pună într-o categorie --
12:55
and apply a scientifically proven treatment
310
775330
2000
și să îți aplice un tratament dovedit științific
12:57
for that diagnosis --
311
777330
2000
pentru acel diagnostic.
12:59
and that works great for infectious diseases.
312
779330
3000
Și asta merge de minune pentru bolile infecțioase.
13:02
So if we put you in the category
313
782330
2000
Cu alte cuvinte, dacă te punem în categoria
13:04
of you've got syphilis, we can give you penicillin.
314
784330
3000
sifilisului, îți dăm penicilină.
13:07
We know that that works.
315
787330
2000
Știm că funcționează.
13:09
If you've got malaria, we give you quinine
316
789330
2000
Dacă ai malarie, îți dăm chinină,
13:11
or some derivative of it.
317
791330
2000
sau un derivat al acesteia.
13:13
And so that's the basic thing doctors are trained to do,
318
793330
3000
Așa sunt instruiți doctorii să facă.
13:16
and it's miraculous
319
796330
2000
Și este miraculos
13:18
in the case of infectious disease --
320
798330
3000
în cazul bolilor infecțioase --
13:21
how well it works.
321
801330
2000
cât de bine funcționează.
13:23
And many people in this audience probably wouldn't be alive
322
803330
3000
Multe persoane din audiență probabil nu ar fi în viață
13:26
if doctors didn't do this.
323
806330
2000
dacă doctorii nu ar fi făcut asta.
13:28
But now let's apply that
324
808330
2000
Să aplicăm această practică
13:30
to systems diseases like cancer.
325
810330
2000
la bolile de sistem, precum cancerul.
13:32
The problem is that, in cancer,
326
812330
2000
Problema este că, la cancer,
13:34
there isn't something else
327
814330
2000
nu este altceva
13:36
that's inside of you.
328
816330
2000
în corpul tău.
13:38
It's you; you're broken.
329
818330
2000
Tu ești, tu ești defect.
13:40
That conversation inside of you
330
820330
4000
Conversația din interiorul tău
13:44
got mixed up in some way.
331
824330
2000
s-a defectat într-un fel.
13:46
So how do we diagnose that conversation?
332
826330
2000
Cum diagnosticăm acea conversație?
13:48
Well, right now what we do is we divide it by part of the body --
333
828330
3000
Ei bine, acum le clasificăm pe părți ale corpului --
13:51
you know, where did it appear? --
334
831330
3000
adică acolo unde au apărut prima dată --
13:54
and we put you in different categories
335
834330
2000
și te punem în categorii diferite
13:56
according to the part of the body.
336
836330
2000
în funcție de partea corpului.
13:58
And then we do a clinical trial
337
838330
2000
Apoi facem un test clinic
14:00
for a drug for lung cancer
338
840330
2000
pentru un medicament împotriva cancerului la plamâni
14:02
and one for prostate cancer and one for breast cancer,
339
842330
3000
și unul pentru cancerul la prostată și unul pentru cancerul la sân,
14:05
and we treat these as if they're separate diseases
340
845330
3000
apoi le tratăm pe acestea ca și cum ar fi boli separate
14:08
and that this way of dividing them
341
848330
2000
și acest mod de a le clasifica
14:10
had something to do with what actually went wrong.
342
850330
2000
are, de fapt, legătură cu ceea ce nu funcționează.
14:12
And of course, it really doesn't have that much to do
343
852330
2000
Bineînțeles, nu prea are multă legătură
14:14
with what went wrong
344
854330
2000
cu ceea ce nu funcționează bine.
14:16
because cancer is a failure of the system.
345
856330
3000
Deoarece cancerul este o defecțiune a sistemului.
14:19
And in fact, I think we're even wrong
346
859330
2000
De fapt, cred că greșim chiar şi atunci când
14:21
when we talk about cancer as a thing.
347
861330
3000
vorbim despre cancer ca despre un lucru.
14:24
I think this is the big mistake.
348
864330
2000
Cred că este o mare greșeală.
14:26
I think cancer should not be a noun.
349
866330
4000
Cancer nu ar trebui să fie un substantiv.
14:30
We should talk about cancering
350
870330
2000
Ar trebui să discutăm despre cancerizare
14:32
as something we do, not something we have.
351
872330
3000
ca despre un lucru pe care îl facem, nu ca despre un lucru pe care îl avem.
14:35
And so those tumors,
352
875330
2000
Astfel, aceste tumori,
14:37
those are symptoms of cancer.
353
877330
2000
sunt simptomele cancerului.
14:39
And so your body is probably cancering all the time,
354
879330
3000
Corpul tău probabil cancerizează tot timpul.
14:42
but there are lots of systems in your body
355
882330
3000
Dar că există multe sisteme în corpul tău
14:45
that keep it under control.
356
885330
2000
care îl țin sub control.
14:47
And so to give you an idea
357
887330
2000
Pentru a vă oferi o idee
14:49
of an analogy of what I mean
358
889330
2000
despre analogia pe care o fac
14:51
by thinking of cancering as a verb,
359
891330
3000
gândindu-ne la cancerizare ca un verb,
14:54
imagine we didn't know anything about plumbing,
360
894330
3000
imaginați-vă că nu știm absolut nimic despre instalații
14:57
and the way that we talked about it,
361
897330
2000
și modul în care discutăm despre ele,
14:59
we'd come home and we'd find a leak in our kitchen
362
899330
3000
când ajungem acasă și găsim o scurgere în bucătărie
15:02
and we'd say, "Oh, my house has water."
363
902330
4000
şi spunem, ”Ah, casa mea are apă.”
15:06
We might divide it -- the plumber would say, "Well, where's the water?"
364
906330
3000
Clasificăm problema -- instalatorul ar spune ”E bine, unde este apa?”
15:09
"Well, it's in the kitchen." "Oh, you must have kitchen water."
365
909330
3000
”Păi, este în bucătărie.” ”Ah, atunci aveți apă de bucătărie.”
15:12
That's kind of the level at which it is.
366
912330
3000
Cam la acest nivel vorbim.
15:15
"Kitchen water,
367
915330
2000
”Apă de bucătărie?
15:17
well, first of all, we'll go in there and we'll mop out a lot of it.
368
917330
2000
Ei bine, înainte de orice, mergem acolo și ștergem toată apa.
15:19
And then we know that if we sprinkle Drano around the kitchen,
369
919330
3000
Apoi știm că dacă stropim cu Draino prin bucătărie,
15:22
that helps.
370
922330
3000
ne va ajuta.
15:25
Whereas living room water,
371
925330
2000
Când vine vorba despre apa din sufragerie,
15:27
it's better to do tar on the roof."
372
927330
2000
este mai bine sa gudronăm acoperișul.”
15:29
And it sounds silly,
373
929330
2000
Şi sună prostește,
15:31
but that's basically what we do.
374
931330
2000
dar asta este de fapt ceea ce facem.
15:33
And I'm not saying you shouldn't mop up your water if you have cancer,
375
933330
3000
Nu spun că nu trebuie curățată apa dacă ai cancer.
15:36
but I'm saying that's not really the problem;
376
936330
3000
Dar spun că nu aceasta este problema cu adevărat;
15:39
that's the symptom of the problem.
377
939330
2000
ci doar simptomul problemei.
15:41
What we really need to get at
378
941330
2000
Trebuie, în realitate, să ajungem la
15:43
is the process that's going on,
379
943330
2000
procesul care se desfășoară
15:45
and that's happening at the level
380
945330
2000
și care are loc la nivelul
15:47
of the proteonomic actions,
381
947330
2000
acțiunii proteonomice,
15:49
happening at the level of why is your body not healing itself
382
949330
3000
care are loc la nivelul la care întrebăm de ce corpul nu se mai vindecă singur
15:52
in the way that it normally does?
383
952330
2000
aşa cum face în mod normal?
15:54
Because normally, your body is dealing with this problem all the time.
384
954330
3000
Deoarece, în mod normal, organismul tău se confruntă cu această problemă tot timpul.
15:57
So your house is dealing with leaks all the time,
385
957330
3000
Așa cum casa se confruntă cu scurgeri tot timpul.
16:00
but it's fixing them. It's draining them out and so on.
386
960330
4000
Dar le repară. Le drenează și tot așa.
16:04
So what we need
387
964330
3000
În concluzie, ceea ce este necesar
16:07
is to have a causative model
388
967330
4000
este să avem un model cauzal
16:11
of what's actually going on,
389
971330
2000
a ceea ce se întâmplă în realitate.
16:13
and proteomics actually gives us
390
973330
3000
Proteomica ne oferă de fapt
16:16
the ability to build a model like that.
391
976330
3000
abilitatea de a construi un model ca acesta.
16:19
David got me invited
392
979330
2000
David mi-a obţinut o invitaţie
16:21
to give a talk at National Cancer Institute
393
981330
2000
ca să susțin o prelegere la Institutul Național al Cancerului
16:23
and Anna Barker was there.
394
983330
3000
şi Anna Barker era acolo.
16:27
And so I gave this talk
395
987330
2000
Am susținut această prelegere
16:29
and said, "Why don't you guys do this?"
396
989330
3000
și am întrebat, ”De ce nu faceți așa?”
16:32
And Anna said,
397
992330
2000
Anna a răspuns,
16:34
"Because nobody within cancer
398
994330
3000
”Deoarece nimeni din domeniul cancerului
16:37
would look at it this way.
399
997330
2000
nu ar privi lucrurile din aceasta perspectiva.
16:39
But what we're going to do, is we're going to create a program
400
999330
3000
Dar ce urmează să facem, este să creem un program
16:42
for people outside the field of cancer
401
1002330
2000
pentru persoanele din afara domeniului cancerului,
16:44
to get together with doctors
402
1004330
2000
care să facă echipă cu doctorii
16:46
who really know about cancer
403
1006330
3000
care cunosc multe despre cancer
16:49
and work out different programs of research."
404
1009330
4000
și să lucreze în diferite programe de cercetare.”
16:53
So David and I applied to this program
405
1013330
2000
Aşa că împreună cu David am aplicat pentru acest program
16:55
and created a consortium
406
1015330
2000
și am creat un consorțiu
16:57
at USC
407
1017330
2000
la USC (University of Southern California),
16:59
where we've got some of the best oncologists in the world
408
1019330
3000
unde avem câţiva dintre cei mai buni oncologiști din lume
17:02
and some of the best biologists in the world,
409
1022330
3000
și o parte din cei mai buni biologi din lume,
17:05
from Cold Spring Harbor,
410
1025330
2000
de la Cold Spring Harbor,
17:07
Stanford, Austin --
411
1027330
2000
Stanford, Austin --
17:09
I won't even go through and name all the places --
412
1029330
3000
nu voi trece în revistă toate numele instituțiilor --
17:12
to have a research project
413
1032330
3000
pentru un proiect de cercetare,
17:15
that will last for five years
414
1035330
2000
care va dura cinci ani,
17:17
where we're really going to try to build a model of cancer like this.
415
1037330
3000
în cadrul căruia vom încerca să construim un model pentru cancer în acest mod.
17:20
We're doing it in mice first,
416
1040330
2000
Pentru început vom face teste pe șoareci.
17:22
and we will kill a lot of mice
417
1042330
2000
Vom omorî foarte mulți șoareci
17:24
in the process of doing this,
418
1044330
2000
în procesul de cercetare,
17:26
but they will die for a good cause.
419
1046330
2000
dar vor muri pentru cauză bună.
17:28
And we will actually try to get to the point
420
1048330
3000
Astfel, încercăm să ajungem în punctul
17:31
where we have a predictive model
421
1051330
2000
în care vom obține un model predictiv
17:33
where we can understand,
422
1053330
2000
pe baza căruia putem înțelege
17:35
when cancer happens,
423
1055330
2000
când apare cancerul,
17:37
what's actually happening in there
424
1057330
2000
ce se întâmplă acolo
17:39
and which treatment will treat that cancer.
425
1059330
3000
și ce tratament este necesar pentru vindecare.
17:42
So let me just end with giving you a little picture
426
1062330
3000
În final, voi încheia prezentându-vă o imagine
17:45
of what I think cancer treatment will be like in the future.
427
1065330
3000
a ceea ce cred eu că va fi tratamentul cancerului în viitor.
17:48
So I think eventually,
428
1068330
2000
Cred că într-un final,
17:50
once we have one of these models for people,
429
1070330
2000
odată ce avem aceste modele pentru oameni,
17:52
which we'll get eventually --
430
1072330
2000
pe care le vom obţine într-un final --
17:54
I mean, our group won't get all the way there --
431
1074330
2000
adică, grupul nostru nu va ajunge până acolo --
17:56
but eventually we'll have a very good computer model --
432
1076330
3000
dar într-un final vom avea un model computerizat foarte bun --
17:59
sort of like a global climate model for weather.
433
1079330
3000
ceva similar cu modelul climei globale pentru vreme.
18:02
It has lots of different information
434
1082330
3000
Conține foarte multe informații diferite
18:05
about what's the process going on in this proteomic conversation
435
1085330
3000
despre procesul care are loc în această conversație proteomică
18:08
on many different scales.
436
1088330
2000
la multe scale diferite.
18:10
And so we will simulate
437
1090330
2000
Vom simula
18:12
in that model
438
1092330
2000
în acel model
18:14
for your particular cancer --
439
1094330
3000
pentru cancerul tău specific --
18:17
and this also will be for ALS,
440
1097330
2000
la fel şi pentru scleroză amiotrofică laterală
18:19
or any kind of system neurodegenerative diseases,
441
1099330
3000
sau orice altă maladie neurodegenerativă a sistemului,
18:22
things like that --
442
1102330
2000
boli similare --
18:24
we will simulate
443
1104330
2000
vom simula
18:26
specifically you,
444
1106330
2000
doar pentru tine, în mod specific,
18:28
not just a generic person,
445
1108330
2000
nu doar pentru o persoană generică,
18:30
but what's actually going on inside you.
446
1110330
2000
ci doar pentru ce se întâmplă în interiorul tău.
18:32
And in that simulation, what we could do
447
1112330
2000
În această simulare, ceea ce putem face
18:34
is design for you specifically
448
1114330
2000
este să proiectăm specific pentru tine
18:36
a sequence of treatments,
449
1116330
2000
o secvență de tratamente,
18:38
and it might be very gentle treatments, very small amounts of drugs.
450
1118330
3000
care ar putea fi tratamente blânde, cu cantități foarte mici de medicamente.
18:41
It might be things like, don't eat that day,
451
1121330
3000
Ar putea fi ceva de genul, nu mânca în ziua respectivă,
18:44
or give them a little chemotherapy,
452
1124330
2000
sau să le facem o mică chimioterapie,
18:46
maybe a little radiation.
453
1126330
2000
sau poate o mică iradiere.
18:48
Of course, we'll do surgery sometimes and so on.
454
1128330
3000
Bineînțeles, că vom face operaţii uneori și așa mai departe.
18:51
But design a program of treatments specifically for you
455
1131330
3000
Dar, proiectarea unui program de tratamente specifice ție
18:54
and help your body
456
1134330
3000
și oferind ajutor corpului tău
18:57
guide back to health --
457
1137330
3000
să revină la starea de sănătate --
19:00
guide your body back to health.
458
1140330
2000
îți vei ghida corpul să redevină sănătos.
19:02
Because your body will do most of the work of fixing it
459
1142330
4000
Deoarece, corpul tău va face mare parte din munca de reparație proprie,
19:06
if we just sort of prop it up in the ways that are wrong.
460
1146330
3000
dacă îl sprijinim să îndrepte ceea ce este greșit.
19:09
We put it in the equivalent of splints.
461
1149330
2000
Ceva similar cu atelele.
19:11
And so your body basically has lots and lots of mechanisms
462
1151330
2000
Corpul uman dispune de foarte multe mecanisme
19:13
for fixing cancer,
463
1153330
2000
pentru tratarea cancerului,
19:15
and we just have to prop those up in the right way
464
1155330
3000
iar noi trebuie doar să le sprijinim corect
19:18
and get them to do the job.
465
1158330
2000
și să le punem la treabă.
19:20
And so I believe that this will be the way
466
1160330
2000
Cred că aceasta va fi metoda
19:22
that cancer will be treated in the future.
467
1162330
2000
prin care cancerul va fi tratat în viitor.
19:24
It's going to require a lot of work,
468
1164330
2000
Va necesita foarte multă muncă,
19:26
a lot of research.
469
1166330
2000
multă cercetare.
19:28
There will be many teams like our team
470
1168330
3000
Vor fi multe echipe la fel ca a noastră,
19:31
that work on this.
471
1171330
2000
care vor lucra la asta.
19:33
But I think eventually,
472
1173330
2000
Dar, într-un final, cred
19:35
we will design for everybody
473
1175330
2000
că vom proiecta pentru toată lumea
19:37
a custom treatment for cancer.
474
1177330
4000
un tratament personalizat pentru cancer.
19:41
So thank you very much.
475
1181330
2000
Vă mulțumesc foarte mult.
19:43
(Applause)
476
1183330
6000
(Aplauze)
Despre acest site

Acest site vă va prezenta videoclipuri de pe YouTube care sunt utile pentru a învăța limba engleză. Veți vedea lecții de engleză predate de profesori de top din întreaga lume. Faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză afișate pe fiecare pagină video pentru a reda videoclipul de acolo. Subtitrările se derulează în sincron cu redarea videoclipului. Dacă aveți comentarii sau solicitări, vă rugăm să ne contactați folosind acest formular de contact.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7