Danny Hillis: Understanding cancer through proteomics

Дэнни Хиллз: Исследование рака с помощью протеомики

57,327 views

2011-03-16 ・ TED


New videos

Danny Hillis: Understanding cancer through proteomics

Дэнни Хиллз: Исследование рака с помощью протеомики

57,327 views ・ 2011-03-16

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

Переводчик: Marina Gavrilova Редактор: Maryana Kovalchuk
00:15
I admit that I'm a little bit nervous here
0
15330
3000
Признаюсь, я немного нервничаю,
00:18
because I'm going to say some radical things,
1
18330
3000
потому что я собираюсь сообщить несколько радикальных идей
00:21
about how we should think about cancer differently,
2
21330
3000
о том, как мы должны рассматривать рак,
00:24
to an audience that contains a lot of people
3
24330
2000
аудитории, которая
00:26
who know a lot more about cancer than I do.
4
26330
3000
знает намного больше о раке, чем я.
00:30
But I will also contest that I'm not as nervous as I should be
5
30330
3000
Но я также заявляю, что я не так нервничаю, как должен бы,
00:33
because I'm pretty sure I'm right about this.
6
33330
2000
потому что я уверен в своей правоте.
00:35
(Laughter)
7
35330
2000
(Смех)
00:37
And that this, in fact, will be
8
37330
2000
Я расскажу о том,
00:39
the way that we treat cancer in the future.
9
39330
3000
как мы будем лечить рак в будущем.
00:43
In order to talk about cancer,
10
43330
2000
Давайте посмотрим
00:45
I'm going to actually have to --
11
45330
3000
на этот
00:48
let me get the big slide here.
12
48330
3000
большой слайд.
00:53
First, I'm going to try to give you a different perspective of genomics.
13
53330
3000
Прежде всего, я постараюсь дать вам новую точку зрения на геномику.
00:56
I want to put it in perspective of the bigger picture
14
56330
2000
Сначала я хочу предложить вам общую картину
00:58
of all the other things that are going on --
15
58330
3000
происходящего,
01:01
and then talk about something you haven't heard so much about, which is proteomics.
16
61330
3000
а затем рассказать о том, о чём вы не так много слышали, о протеомике.
01:04
Having explained those,
17
64330
2000
Это поможет нам
01:06
that will set up for what I think will be a different idea
18
66330
3000
подойти к пониманию
01:09
about how to go about treating cancer.
19
69330
2000
нового подхода лечения рака.
01:11
So let me start with genomics.
20
71330
2000
Итак, позвольте мне начать с геномики.
01:13
It is the hot topic.
21
73330
2000
Это горячая тема.
01:15
It is the place where we're learning the most.
22
75330
2000
Это то, о чём мы много слышим.
01:17
This is the great frontier.
23
77330
2000
Это передовая область.
01:19
But it has its limitations.
24
79330
3000
Но она имеет ограничения.
01:22
And in particular, you've probably all heard the analogy
25
82330
3000
В частности, вы, наверное, все знаете аналогию,
01:25
that the genome is like the blueprint of your body,
26
85330
3000
что геном - это план вашего тела.
01:28
and if that were only true, it would be great,
27
88330
2000
И если бы это было так, это было бы здорово,
01:30
but it's not.
28
90330
2000
но это не так.
01:32
It's like the parts list of your body.
29
92330
2000
Геном - это скорее список частей вашего тела.
01:34
It doesn't say how things are connected,
30
94330
2000
Он не говорит, ни о том, как вещи связаны,
01:36
what causes what and so on.
31
96330
3000
ни о том, как что работает.
01:39
So if I can make an analogy,
32
99330
2000
Проведём аналогию:
01:41
let's say that you were trying to tell the difference
33
101330
2000
скажем, вы пытаетесь выяснить разницу
01:43
between a good restaurant, a healthy restaurant
34
103330
3000
между хорошим рестораном, рестораном здоровой пищи,
01:46
and a sick restaurant,
35
106330
2000
и забегаловкой,
01:48
and all you had was the list of ingredients
36
108330
2000
и все, что у вас есть - это список ингридиентов
01:50
that they had in their larder.
37
110330
3000
того, что у них на складе.
01:53
So it might be that, if you went to a French restaurant
38
113330
3000
Например, вы пошли в ресторан французской кухни,
01:56
and you looked through it and you found
39
116330
2000
и посмотрели на список ингридиентов, и обнаружили,
01:58
they only had margarine and they didn't have butter,
40
118330
2000
что у них есть только маргарин, но нет масла,
02:00
you could say, "Ah, I see what's wrong with them.
41
120330
2000
тогда вы могли бы сказать: "А, я понимаю, что здесь неправильно.
02:02
I can make them healthy."
42
122330
2000
Я могу это исправить."
02:04
And there probably are special cases of that.
43
124330
2000
Но это только данный конкретный случай.
02:06
You could certainly tell the difference
44
126330
2000
Вы, безусловно, можете отличить
02:08
between a Chinese restaurant and a French restaurant
45
128330
2000
китайский ресторан от французского,
02:10
by what they had in a larder.
46
130330
2000
согласно списку ингридиентов того, что у них на складе.
02:12
So the list of ingredients does tell you something,
47
132330
3000
Такой список может сказать вам кое-что,
02:15
and sometimes it tells you something that's wrong.
48
135330
3000
но иногда выводы могут быть неправильными.
02:19
If they have tons of salt,
49
139330
2000
Если на складе ресторана хранятся тонны соли,
02:21
you might guess they're using too much salt, or something like that.
50
141330
3000
вы можете предположить, что они используют слишком много соли.
02:24
But it's limited,
51
144330
2000
Но эта информация не полна,
02:26
because really to know if it's a healthy restaurant,
52
146330
2000
чтобы действительно узнать, готовит-ли этот ресторан здоровую пищу,
02:28
you need to taste the food, you need to know what goes on in the kitchen,
53
148330
3000
вы должны её попробовать, вы должны знать, что происходит на кухне,
02:31
you need the product of all of those ingredients.
54
151330
3000
вам важен результат, который получен из всех этих компонентов.
02:34
So if I look at a person
55
154330
2000
То-же справедливо по отношению
02:36
and I look at a person's genome, it's the same thing.
56
156330
3000
к человеку и его геному.
02:39
The part of the genome that we can read
57
159330
2000
Часть генома, который мы можем прочитать -
02:41
is the list of ingredients.
58
161330
2000
это список ингридиентов.
02:43
And so indeed,
59
163330
2000
И действительно,
02:45
there are times when we can find ingredients
60
165330
2000
иногда можно найти
02:47
that [are] bad.
61
167330
2000
вредные ингредиенты.
02:49
Cystic fibrosis is an example of a disease
62
169330
2000
Муковисцидоз (кистозный фиброз) является примером заболевания,
02:51
where you just have a bad ingredient and you have a disease,
63
171330
3000
обусловленного наличием плохих ингредиентов,
02:54
and we can actually make a direct correspondence
64
174330
3000
в этом случае действительно можно провести прямое соответствие
02:57
between the ingredient and the disease.
65
177330
3000
между ингридиентами и болезнью.
03:00
But most things, you really have to know what's going on in the kitchen,
66
180330
3000
Но в большинстве случаев, нам нужно знать "что происходит на кухне",
03:03
because, mostly, sick people used to be healthy people --
67
183330
2000
потому что большинство больных людей были прежде здоровы -
03:05
they have the same genome.
68
185330
2000
геном остался тем-же.
03:07
So the genome really tells you much more
69
187330
2000
Геном в основном может сказать что-то
03:09
about predisposition.
70
189330
2000
о предрасположенности.
03:11
So what you can tell
71
191330
2000
Вы можете увидеть
03:13
is you can tell the difference between an Asian person and a European person
72
193330
2000
разницу между азиатом и европейцем,
03:15
by looking at their ingredients list.
73
195330
2000
глядя на их список ингридиентов.
03:17
But you really for the most part can't tell the difference
74
197330
3000
Но отличить
03:20
between a healthy person and a sick person --
75
200330
3000
здорового человека от больного практически невозможно,
03:23
except in some of these special cases.
76
203330
2000
за исключением некоторых частных случаев.
03:25
So why all the big deal
77
205330
2000
Так почему-же столько
03:27
about genetics?
78
207330
2000
шума вокруг генетики?
03:29
Well first of all,
79
209330
2000
Ну, прежде всего потому,
03:31
it's because we can read it, which is fantastic.
80
211330
3000
что мы можем читать геном, что само по себе замечательно.
03:34
It is very useful in certain circumstances.
81
214330
3000
Это очень полезно в определенных обстоятельствах.
03:37
It's also the great theoretical triumph
82
217330
3000
Это также большое теоретическое достижение
03:40
of biology.
83
220330
2000
биологии.
03:42
It's the one theory
84
222330
2000
Это одна из теорий,
03:44
that the biologists ever really got right.
85
224330
2000
которую биологи действительно построили правильно.
03:46
It's fundamental to Darwin
86
226330
2000
Она подтверждает теории Дарвина,
03:48
and Mendel and so on.
87
228330
2000
Менделя и других.
03:50
And so it's the one thing where they predicted a theoretical construct.
88
230330
3000
Она позволила предсказывать теоретические построения.
03:54
So Mendel had this idea of a gene
89
234330
2000
Мендель ввёл понятие гена
03:56
as an abstract thing,
90
236330
3000
на абстрактном уровне.
03:59
and Darwin built a whole theory
91
239330
2000
Дарвин построил целую теорию,
04:01
that depended on them existing,
92
241330
2000
основываясь на существовании генов.
04:03
and then Watson and Crick
93
243330
2000
А потом Уотсон и Крик
04:05
actually looked and found one.
94
245330
2000
на самом деле нашли ген.
04:07
So this happens in physics all the time.
95
247330
2000
Такое происходит в физике все время.
04:09
You predict a black hole,
96
249330
2000
Вы предсказываете существование чёрной дыры,
04:11
and you look out the telescope and there it is, just like you said.
97
251330
3000
смотрите в телескоп и видите всё так, как вы и предполагали.
04:14
But it rarely happens in biology.
98
254330
2000
Но в биологии такое случается редко.
04:16
So this great triumph -- it's so good,
99
256330
3000
Так что это большая победа -
04:19
there's almost a religious experience
100
259330
2000
это почти религиозное чудо
04:21
in biology.
101
261330
2000
в области биологии.
04:23
And Darwinian evolution
102
263330
2000
И Дарвиновская теория
04:25
is really the core theory.
103
265330
3000
стоит в основе всего.
04:30
So the other reason it's been very popular
104
270330
2000
Другая причина, почему генетика так популярна,
04:32
is because we can measure it, it's digital.
105
272330
3000
это потому, что мы можем её измерять, она цифровая.
04:35
And in fact,
106
275330
2000
Благодаря
04:37
thanks to Kary Mullis,
107
277330
2000
Кэри Маллис,
04:39
you can basically measure your genome in your kitchen
108
279330
4000
вы, в сущности, можете измерить ваш геном в кухне,
04:43
with a few extra ingredients.
109
283330
3000
используя несколько дополнительных ингридиентов.
04:46
So for instance, by measuring the genome,
110
286330
3000
Именно путем измерения генома
04:49
we've learned a lot about how we're related to other kinds of animals
111
289330
4000
мы узнали много нового о том, как мы связаны с другими видами животных,
04:53
by the closeness of our genome,
112
293330
3000
насколько близки наши геномы,
04:56
or how we're related to each other -- the family tree,
113
296330
3000
или как мы связаны друг с другом - генеалогическое дерево,
04:59
or the tree of life.
114
299330
2000
или древо жизни.
05:01
There's a huge amount of information about the genetics
115
301330
3000
Огромый объем информации о генетике
05:04
just by comparing the genetic similarity.
116
304330
3000
можно получить только путем сопоставления генетического сходства.
05:07
Now of course, in medical application,
117
307330
2000
Ну и естественно, в медицинских приложениях,
05:09
that is very useful
118
309330
2000
она очень полезна,
05:11
because it's the same kind of information
119
311330
3000
потому что эту-же информацию
05:14
that the doctor gets from your family medical history --
120
314330
3000
получает врач из вашей семейной истории болезни -
05:17
except probably,
121
317330
2000
за исключением того,
05:19
your genome knows much more about your medical history than you do.
122
319330
3000
что ваш геном знает гораздо больше о вашей медицинской истории, чем вы.
05:22
And so by reading the genome,
123
322330
2000
И поэтому, читая геном,
05:24
we can find out much more about your family than you probably know.
124
324330
3000
мы можем узнать гораздо больше о своей семье, чем уже, наверное, знаем.
05:27
And so we can discover things
125
327330
2000
Таким образом мы можем обнаружить вещи,
05:29
that probably you could have found
126
329330
2000
которые, вероятно, мы могли бы найти,
05:31
by looking at enough of your relatives,
127
331330
2000
глядя на большое количество родственников,
05:33
but they may be surprising.
128
333330
3000
но они могут быть удивительно интересными.
05:36
I did the 23andMe thing
129
336330
2000
Я протестировался на 23andMe,
05:38
and was very surprised to discover that I am fat and bald.
130
338330
3000
и был очень удивлен, узнав, что я толстый и лысый.
05:41
(Laughter)
131
341330
7000
(Смех в зале)
05:48
But sometimes you can learn much more useful things about that.
132
348330
3000
Но иногда вы можете узнать гораздо больше полезных вещей.
05:51
But mostly
133
351330
3000
В сущности,
05:54
what you need to know, to find out if you're sick,
134
354330
2000
чтобы узнать не больны-ли вы,
05:56
is not your predispositions,
135
356330
2000
вам нужно знать не ваши предрасположенности,
05:58
but it's actually what's going on in your body right now.
136
358330
3000
а то, что происходит в вашем теле в данный момент.
06:01
So to do that, what you really need to do,
137
361330
2000
Таким образом,
06:03
you need to look at the things
138
363330
2000
вам нужно узнать,
06:05
that the genes are producing
139
365330
2000
что гены производят
06:07
and what's happening after the genetics,
140
367330
2000
и что происходит после этого.
06:09
and that's what proteomics is about.
141
369330
2000
Это то, чем занимается протеомика.
06:11
Just like genome mixes the study of all the genes,
142
371330
3000
Так же, как генетика занимается генами,
06:14
proteomics is the study of all the proteins.
143
374330
3000
протеомика занимается белками.
06:17
And the proteins are all of the little things in your body
144
377330
2000
Белки, маленькие частички вашего организма,
06:19
that are signaling between the cells --
145
379330
3000
обмениваются сигналами между клетками -
06:22
actually, the machines that are operating --
146
382330
2000
это на самом деле машины, которые работают.
06:24
that's where the action is.
147
384330
2000
Вот где происходит действие.
06:26
Basically, a human body
148
386330
3000
В сущности, в человеческом теле
06:29
is a conversation going on,
149
389330
3000
происходит разговор,
06:32
both within the cells and between the cells,
150
392330
3000
как в клетках, так и между ними;
06:35
and they're telling each other to grow and to die,
151
395330
3000
клетки сами решают, кому из них расти, а кому умирать.
06:38
and when you're sick,
152
398330
2000
Когда вы больны,
06:40
something's gone wrong with that conversation.
153
400330
2000
это значит что-то нарушилось в этой коммуникации.
06:42
And so the trick is --
154
402330
2000
Загвоздка в том,
06:44
unfortunately, we don't have an easy way to measure these
155
404330
3000
что, к сожалению, у нас нет простого способа измерить эту коммуникацию,
06:47
like we can measure the genome.
156
407330
2000
так, как мы можем измерить геном.
06:49
So the problem is that measuring --
157
409330
3000
Таким образом, проблема в измерении -
06:52
if you try to measure all the proteins, it's a very elaborate process.
158
412330
3000
если попытаться измерить все белки, вы поймёте, что это очень сложный процесс.
06:55
It requires hundreds of steps,
159
415330
2000
Он требует сотни шагов
06:57
and it takes a long, long time.
160
417330
2000
и занимает длительное время.
06:59
And it matters how much of the protein it is.
161
419330
2000
И количество белка имеет большое значение.
07:01
It could be very significant that a protein changed by 10 percent,
162
421330
3000
Если белок изменился на 10 процентов, это сильно меняет результат,
07:04
so it's not a nice digital thing like DNA.
163
424330
3000
так что работать с этим не так легко, как с цифровой ДНК.
07:07
And basically our problem is somebody's in the middle
164
427330
2000
Предположим, кто-то находится в процессе
07:09
of this very long stage,
165
429330
2000
этого длительного замера,
07:11
they pause for just a moment,
166
431330
2000
он делает паузу всего на мгновение,
07:13
and they leave something in an enzyme for a second,
167
433330
2000
оставляя что-то в ферменте на секунду,
07:15
and all of a sudden all the measurements from then on
168
435330
2000
и вдруг все измерения с того момента
07:17
don't work.
169
437330
2000
изменяются.
07:19
And so then people get very inconsistent results
170
439330
2000
Люди получают очень противоречивые результаты,
07:21
when they do it this way.
171
441330
2000
проделывая измерения таким образом.
07:23
People have tried very hard to do this.
172
443330
2000
Люди уже очень давно старались это сделать.
07:25
I tried this a couple of times
173
445330
2000
Я тоже пробовал несколько раз,
07:27
and looked at this problem and gave up on it.
174
447330
2000
но сдался.
07:29
I kept getting this call from this oncologist
175
449330
2000
Мне несколько раз звонил один онколог
07:31
named David Agus.
176
451330
2000
по имени Дэвид Эйгас.
07:33
And Applied Minds gets a lot of calls
177
453330
3000
Наша фирма, "Applied Minds", получает много звонков
07:36
from people who want help with their problems,
178
456330
2000
от людей, которые ищут помощи в решении своих задач,
07:38
and I didn't think this was a very likely one to call back,
179
458330
3000
и я не собирался
07:41
so I kept on giving him to the delay list.
180
461330
3000
в скором времени ему перезванивать.
07:44
And then one day,
181
464330
2000
А потом, в один прекрасный день,
07:46
I get a call from John Doerr, Bill Berkman
182
466330
2000
мне звонят Джон Дерр, Билл Беркман
07:48
and Al Gore on the same day
183
468330
2000
и Альберт Гор,
07:50
saying return David Agus's phone call.
184
470330
2000
и все требуют перезвонить Дэвиду Эйгасу.
07:52
(Laughter)
185
472330
2000
(Смех в зале)
07:54
So I was like, "Okay. This guy's at least resourceful."
186
474330
2000
Я подумал: "Хорошо. Этот парень, по крайней мере из находчивых".
07:56
(Laughter)
187
476330
4000
(Смех в зале)
08:00
So we started talking,
188
480330
2000
Мы начали говорить,
08:02
and he said, "I really need a better way to measure proteins."
189
482330
3000
и он сказал: "Мне очень нужен надёжный способ замера белков."
08:05
I'm like, "Looked at that. Been there.
190
485330
2000
Я ответил: "Пробовали. Знаем.
08:07
Not going to be easy."
191
487330
2000
Это не легко."
08:09
He's like, "No, no. I really need it.
192
489330
2000
Он: "Нет, Вы меня не поняли. Мне действительно это нужно.
08:11
I mean, I see patients dying every day
193
491330
4000
Я вижу пациентов, которые умирают каждый день,
08:15
because we don't know what's going on inside of them.
194
495330
3000
потому что мы не знаем, что происходит внутри них.
08:18
We have to have a window into this."
195
498330
2000
Мы должны заглянуть внутрь."
08:20
And he took me through
196
500330
2000
Он привёл конкретные примеры,
08:22
specific examples of when he really needed it.
197
502330
3000
когда это действительно было нужно.
08:25
And I realized, wow, this would really make a big difference,
198
505330
2000
И я понял, что это было-бы большим прорывом,
08:27
if we could do it,
199
507330
2000
если бы мы могли это сделать.
08:29
and so I said, "Well, let's look at it."
200
509330
2000
И поэтому я сказал: "Давайте попробуем".
08:31
Applied Minds has enough play money
201
511330
2000
У "Applied Minds" есть неплохой бюджет,
08:33
that we can go and just work on something
202
513330
2000
который позволяет нам работать над чем-то,
08:35
without getting anybody's funding or permission or anything.
203
515330
3000
не получая ничьего разрешения или финансирования.
08:38
So we started playing around with this.
204
518330
2000
Так мы начали эту разработку.
08:40
And as we did it, we realized this was the basic problem --
205
520330
3000
Работая над этим проектом, мы поняли, это основная проблема -
08:43
that taking the sip of coffee --
206
523330
2000
это глоток кофе -
08:45
that there were humans doing this complicated process
207
525330
2000
то есть люди, выполняющие этот сложный процесс,
08:47
and that what really needed to be done
208
527330
2000
и что необходимо автоматизировать этот процесс,
08:49
was to automate this process like an assembly line
209
529330
3000
как конвейер,
08:52
and build robots
210
532330
2000
и построить робота,
08:54
that would measure proteomics.
211
534330
2000
который будет измерять белки.
08:56
And so we did that,
212
536330
2000
Мы так и сделали.
08:58
and working with David,
213
538330
2000
Работая с Дэвидом,
09:00
we made a little company called Applied Proteomics eventually,
214
540330
3000
мы организовали небольшую компанию, под названием "Applied Proteomics",
09:03
which makes this robotic assembly line,
215
543330
3000
которая изготавливает эту автоматическую сборочную линию,
09:06
which, in a very consistent way, measures the protein.
216
546330
3000
позволяющую производить последовательные замеры белка.
09:09
And I'll show you what that protein measurement looks like.
217
549330
3000
Я покажу вам, как выглядят такие замеры белка.
09:13
Basically, what we do
218
553330
2000
В общем, что мы делаем -
09:15
is we take a drop of blood
219
555330
2000
берём каплю крови
09:17
out of a patient,
220
557330
2000
у пациента,
09:19
and we sort out the proteins
221
559330
2000
и сортируем белки
09:21
in the drop of blood
222
561330
2000
в этой капле
09:23
according to how much they weigh,
223
563330
2000
по тому, сколько они весят,
09:25
how slippery they are,
224
565330
2000
насколько они скользкие,
09:27
and we arrange them in an image.
225
567330
3000
и строим изображение.
09:30
And so we can look at literally
226
570330
2000
Таким образом, мы сразу можем видеть
09:32
hundreds of thousands of features at once
227
572330
2000
сотни тысяч характеристик
09:34
out of that drop of blood.
228
574330
2000
этой капли крови.
09:36
And we can take a different one tomorrow,
229
576330
2000
Мы можем взять другую каплю завтра,
09:38
and you will see your proteins tomorrow will be different --
230
578330
2000
и назавтра ваши белки будут другими -
09:40
they'll be different after you eat or after you sleep.
231
580330
3000
они изменяются после еды или после сна.
09:43
They really tell us what's going on there.
232
583330
3000
Они действительно говорят нам, что происходит в организме.
09:46
And so this picture,
233
586330
2000
Эта фотография,
09:48
which looks like a big smudge to you,
234
588330
2000
которая вам кажется просто большим пятном,
09:50
is actually the thing that got me really thrilled about this
235
590330
4000
на самом деле меня очень взволновала,
09:54
and made me feel like we were on the right track.
236
594330
2000
и дала мне ощущение, что мы на правильном пути.
09:56
So if I zoom into that picture,
237
596330
2000
Если я увеличу эту картинку,
09:58
I can just show you what it means.
238
598330
2000
я смогу показать вам, что на ней изображено.
10:00
We sort out the proteins -- from left to right
239
600330
3000
Мы сортируем белки - фрагменты, которые мы получаем,
10:03
is the weight of the fragments that we're getting,
240
603330
3000
расположены по весу слева направо.
10:06
and from top to bottom is how slippery they are.
241
606330
3000
А сверху вниз по признаку, насколько они скользкие.
10:09
So we're zooming in here just to show you a little bit of it.
242
609330
3000
Давайте ещё немножко увеличим, чтобы рассмотреть это поподробнее.
10:12
And so each of these lines
243
612330
2000
Итак, каждая из этих линий
10:14
represents some signal that we're getting out of a piece of a protein.
244
614330
3000
представляет собой сигнал, который мы получаем из фрагмента белка.
10:17
And you can see how the lines occur
245
617330
2000
Вы видите как эти
10:19
in these little groups of bump, bump, bump, bump, bump.
246
619330
4000
линии группируются.
10:23
And that's because we're measuring the weight so precisely that --
247
623330
3000
И это потому, что мы измеряем вес так точно;
10:26
carbon comes in different isotopes,
248
626330
2000
углерод содержится в различных изотопах,
10:28
so if it has an extra neutron on it,
249
628330
3000
так что, при наличии дополнительного нейтрона,
10:31
we actually measure it as a different chemical.
250
631330
4000
мы классифицируем его как другое химическое вещество.
10:35
So we're actually measuring each isotope as a different one.
251
635330
3000
Так что мы на самом деле проводим измерения на уровне изотопов.
10:38
And so that gives you an idea
252
638330
3000
Итак, вы получили представление
10:41
of how exquisitely sensitive this is.
253
641330
2000
о том, насколько точен этот метод.
10:43
So seeing this picture
254
643330
2000
Глядя на эту картину,
10:45
is sort of like getting to be Galileo
255
645330
2000
чувствуешь себя как Галилей,
10:47
and looking at the stars
256
647330
2000
который наблюдал звезды
10:49
and looking through the telescope for the first time,
257
649330
2000
в телескоп в первый раз;
10:51
and suddenly you say, "Wow, it's way more complicated than we thought it was."
258
651330
3000
невольно произносишь: "Ничего себе, это гораздо сложнее, чем мы думали".
10:54
But we can see that stuff out there
259
654330
2000
Мы в сущности видим
10:56
and actually see features of it.
260
656330
2000
отдельные свойства белка.
10:58
So this is the signature out of which we're trying to get patterns.
261
658330
3000
Это одельный результат, из которого мы пытаемся выяснить зависимости.
11:01
So what we do with this
262
661330
2000
Мы, например, можем посмотреть
11:03
is, for example, we can look at two patients,
263
663330
2000
на реакции двух пациентов на лекарство.
11:05
one that responded to a drug and one that didn't respond to a drug,
264
665330
3000
Для одного из них лекарство не работает,
11:08
and ask, "What's going on differently
265
668330
2000
тогда мы задаёмся вопросом: "Что происходит по-разному
11:10
inside of them?"
266
670330
2000
у них внутри?"
11:12
And so we can make these measurements precisely enough
267
672330
3000
А так как наши измерения достаточно точные,
11:15
that we can overlay two patients and look at the differences.
268
675330
3000
то мы можем изучить различия между этими двумя пациентами путём наложения результатов.
11:18
So here we have Alice in green
269
678330
2000
Вот здесь данные Алисы отмечены зеленым,
11:20
and Bob in red.
270
680330
2000
а Боба - красным цветом.
11:22
We overlay them. This is actual data.
271
682330
3000
Мы их накладываем. Это настоящие данные.
11:25
And you can see, mostly it overlaps and it's yellow,
272
685330
3000
Вы видете, в основном они перекрываются, это отмечено желтым,
11:28
but there's some things that just Alice has
273
688330
2000
но есть некоторые вещи, присущие только Алисе,
11:30
and some things that just Bob has.
274
690330
2000
а некоторые - только Бобу.
11:32
And if we find a pattern of things
275
692330
3000
И если мы найдём такие перекрывания
11:35
of the responders to the drug,
276
695330
3000
у группы людей, реагирующих на определённое лекарство,
11:38
we see that in the blood,
277
698330
2000
мы видим, что в крови у них
11:40
they have the condition
278
700330
2000
есть что-то,
11:42
that allows them to respond to this drug.
279
702330
2000
что позволяет им реагировать на этот препарат.
11:44
We might not even know what this protein is,
280
704330
2000
Мы может даже не знать, что этот за белок,
11:46
but we can see it's a marker
281
706330
2000
но мы видим,
11:48
for the response to the disease.
282
708330
2000
что он ответственнен за борьбу с болезнью.
11:53
So this already, I think,
283
713330
2000
Уже одно это, как мне кажется,
11:55
is tremendously useful in all kinds of medicine.
284
715330
3000
чрезвычайно полезно во всех областях медицины.
11:58
But I think this is actually
285
718330
2000
Но я думаю, что это
12:00
just the beginning
286
720330
2000
только начало того,
12:02
of how we're going to treat cancer.
287
722330
2000
как мы будем лечить рак.
12:04
So let me move to cancer.
288
724330
2000
Итак, позвольте мне перейти к раку.
12:06
The thing about cancer --
289
726330
2000
Итак, о раке:
12:08
when I got into this,
290
728330
2000
когда я начал этим заниматься,
12:10
I really knew nothing about it,
291
730330
2000
я ещё ничего о нём не знал,
12:12
but working with David Agus,
292
732330
2000
но, работая с Дэвидом Эйгасом,
12:14
I started watching how cancer was actually being treated
293
734330
3000
я наблюдал как лечат рак
12:17
and went to operations where it was being cut out.
294
737330
3000
и присутствовал на операциях, где его вырезали.
12:20
And as I looked at it,
295
740330
2000
И, глядя на это,
12:22
to me it didn't make sense
296
742330
2000
я думал, что это неправильный
12:24
how we were approaching cancer,
297
744330
2000
подход к лечению рака.
12:26
and in order to make sense of it,
298
746330
3000
Чтобы что-то понять,
12:29
I had to learn where did this come from.
299
749330
3000
нужно выяснить, откуда это взялось.
12:32
We're treating cancer almost like it's an infectious disease.
300
752330
4000
Мы подходим к раку почти как к инфекционному заболеванию.
12:36
We're treating it as something that got inside of you
301
756330
2000
Мы рассматриваем его как нечто, что внутри нас,
12:38
that we have to kill.
302
758330
2000
и что мы должны убить.
12:40
So this is the great paradigm.
303
760330
2000
Здесь кроется большое противоречие.
12:42
This is another case
304
762330
2000
Случай,
12:44
where a theoretical paradigm in biology really worked --
305
764330
2000
когда этот подход в биологии действительно работал -
12:46
was the germ theory of disease.
306
766330
3000
была микробная теория болезней.
12:49
So what doctors are mostly trained to do
307
769330
2000
Врачи обучены
12:51
is diagnose --
308
771330
2000
ставить диагноз -
12:53
that is, put you into a category
309
773330
2000
то есть заносить вас в определённую категорию -
12:55
and apply a scientifically proven treatment
310
775330
2000
и применять научно доказаные методы
12:57
for that diagnosis --
311
777330
2000
для лечения этого диагноза.
12:59
and that works great for infectious diseases.
312
779330
3000
Такой подход прекрасно работает для инфекционных заболеваний.
13:02
So if we put you in the category
313
782330
2000
Так, если отнести ваше заболевание к категории
13:04
of you've got syphilis, we can give you penicillin.
314
784330
3000
сифилиса, можно дать вам пенициллин.
13:07
We know that that works.
315
787330
2000
Мы знаем, что это работает.
13:09
If you've got malaria, we give you quinine
316
789330
2000
Если у вас малярия, вам дадут хинин,
13:11
or some derivative of it.
317
791330
2000
или какую-нибудь его производную.
13:13
And so that's the basic thing doctors are trained to do,
318
793330
3000
Это то, чему обучают врачей.
13:16
and it's miraculous
319
796330
2000
И это чудесно работает
13:18
in the case of infectious disease --
320
798330
3000
в случае инфекционных
13:21
how well it works.
321
801330
2000
заболеваний.
13:23
And many people in this audience probably wouldn't be alive
322
803330
3000
Многих людей в этой аудитории, вероятно, не было-бы в живых,
13:26
if doctors didn't do this.
323
806330
2000
если-бы врачи не делали этого.
13:28
But now let's apply that
324
808330
2000
А теперь давайте применим этот подход
13:30
to systems diseases like cancer.
325
810330
2000
к болезням систем, таким, как рак.
13:32
The problem is that, in cancer,
326
812330
2000
Проблема в том, что рак -
13:34
there isn't something else
327
814330
2000
это не что-то инородное,
13:36
that's inside of you.
328
816330
2000
что находится внутри вас.
13:38
It's you; you're broken.
329
818330
2000
Это вы, но вы "сломаны".
13:40
That conversation inside of you
330
820330
4000
Это коммуникация внутри вас
13:44
got mixed up in some way.
331
824330
2000
нарушилась, в некотором роде.
13:46
So how do we diagnose that conversation?
332
826330
2000
Каким-же образом можно диагностировать эту коммуникацию?
13:48
Well, right now what we do is we divide it by part of the body --
333
828330
3000
При современном подходе, мы относим это к какой-то части тела -
13:51
you know, where did it appear? --
334
831330
3000
мы знаем, где он находится -
13:54
and we put you in different categories
335
834330
2000
и мы заносим ваше заболевание в категорию
13:56
according to the part of the body.
336
836330
2000
в соответствии с частью тела.
13:58
And then we do a clinical trial
337
838330
2000
А затем мы проводим клинические испытания
14:00
for a drug for lung cancer
338
840330
2000
препаратов для лечения рака легких,
14:02
and one for prostate cancer and one for breast cancer,
339
842330
3000
рака простаты и рака молочной железы;
14:05
and we treat these as if they're separate diseases
340
845330
3000
мы относимся к этим видам рака, как к разным заболеваниям,
14:08
and that this way of dividing them
341
848330
2000
и как раз этот способ деления
14:10
had something to do with what actually went wrong.
342
850330
2000
привёл к тому, что на самом деле произошло неправильно.
14:12
And of course, it really doesn't have that much to do
343
852330
2000
Конечно, было ещё много вещей,
14:14
with what went wrong
344
854330
2000
которые привели к неправильному подходу.
14:16
because cancer is a failure of the system.
345
856330
3000
Рак - это сбой системы.
14:19
And in fact, I think we're even wrong
346
859330
2000
Мне кажется, мы ошибаемся,
14:21
when we talk about cancer as a thing.
347
861330
3000
когда мы говорим о раке, как о вещи.
14:24
I think this is the big mistake.
348
864330
2000
Я думаю, что это большая ошибка.
14:26
I think cancer should not be a noun.
349
866330
4000
Я думаю, что рак не должен быть существительным.
14:30
We should talk about cancering
350
870330
2000
Мы должны говорить о "процессе рака",
14:32
as something we do, not something we have.
351
872330
3000
как о чем-то, что мы делаем, а не о том, что мы имеем.
14:35
And so those tumors,
352
875330
2000
Поэтому опухоли -
14:37
those are symptoms of cancer.
353
877330
2000
это симптомы рака.
14:39
And so your body is probably cancering all the time,
354
879330
3000
Наше тело, возможно, находится в "процессе рака" все время.
14:42
but there are lots of systems in your body
355
882330
3000
Но в организме есть много систем,
14:45
that keep it under control.
356
885330
2000
которые держат его под контролем.
14:47
And so to give you an idea
357
887330
2000
Чтобы дать вам более полное представление
14:49
of an analogy of what I mean
358
889330
2000
о том, что я имею в виду,
14:51
by thinking of cancering as a verb,
359
891330
3000
используя "быть в процессе рака" в качестве глагола:
14:54
imagine we didn't know anything about plumbing,
360
894330
3000
представьте себе, что мы ничего не знаем о сантехнике,
14:57
and the way that we talked about it,
361
897330
2000
и что мы
14:59
we'd come home and we'd find a leak in our kitchen
362
899330
3000
вернулись домой обнаружили утечку в кухне;
15:02
and we'd say, "Oh, my house has water."
363
902330
4000
мы бы сказали: "Ой, в моём доме вода."
15:06
We might divide it -- the plumber would say, "Well, where's the water?"
364
906330
3000
Мы могли бы поделить его на зоны - сантехник-бы спросил: "Где вода?"
15:09
"Well, it's in the kitchen." "Oh, you must have kitchen water."
365
909330
3000
"На кухне." "А, похоже у вас кухонная вода."
15:12
That's kind of the level at which it is.
366
912330
3000
Примерно так обстоят сейчас дела.
15:15
"Kitchen water,
367
915330
2000
Кухонная вода?
15:17
well, first of all, we'll go in there and we'll mop out a lot of it.
368
917330
2000
Ну, прежде всего, мы пойдем туда и как следует подотрём.
15:19
And then we know that if we sprinkle Drano around the kitchen,
369
919330
3000
Мы также знаем, что если посыпать специального осушающего порошка,
15:22
that helps.
370
922330
3000
это поможет.
15:25
Whereas living room water,
371
925330
2000
В случае воды в гостиной,
15:27
it's better to do tar on the roof."
372
927330
2000
нужно просмолить крышу.
15:29
And it sounds silly,
373
929330
2000
Это звучит глупо,
15:31
but that's basically what we do.
374
931330
2000
но это в сущности то, что мы делаем.
15:33
And I'm not saying you shouldn't mop up your water if you have cancer,
375
933330
3000
Я не говорю, что вы не должны убирать воду, если у вас рак.
15:36
but I'm saying that's not really the problem;
376
936330
3000
Но это не проблема,
15:39
that's the symptom of the problem.
377
939330
2000
это признак проблемы.
15:41
What we really need to get at
378
941330
2000
Что нам действительно нужно понять -
15:43
is the process that's going on,
379
943330
2000
так это процесс, который происходит,
15:45
and that's happening at the level
380
945330
2000
и что происходит
15:47
of the proteonomic actions,
381
947330
2000
на уровне белков,
15:49
happening at the level of why is your body not healing itself
382
949330
3000
и почему наше тело не излечивает себя само,
15:52
in the way that it normally does?
383
952330
2000
как это обычно бывает?
15:54
Because normally, your body is dealing with this problem all the time.
384
954330
3000
Потому что обычно наше тело имеет дело с этой проблемой все время.
15:57
So your house is dealing with leaks all the time,
385
957330
3000
Так же, как наш дом все время имеет дело с утечкой воды.
16:00
but it's fixing them. It's draining them out and so on.
386
960330
4000
Но он с этим справляется, это слив и так далее.
16:04
So what we need
387
964330
3000
То есть нам нужно
16:07
is to have a causative model
388
967330
4000
иметь причинно-следственную модель
16:11
of what's actually going on,
389
971330
2000
того, что происходит на самом деле.
16:13
and proteomics actually gives us
390
973330
3000
И протеомика фактически дает
16:16
the ability to build a model like that.
391
976330
3000
нам возможность построить такую модель.
16:19
David got me invited
392
979330
2000
Дэвид пригласил меня
16:21
to give a talk at National Cancer Institute
393
981330
2000
выступить с речью в Национальном институте рака.
16:23
and Anna Barker was there.
394
983330
3000
Там была Анна Баркер.
16:27
And so I gave this talk
395
987330
2000
В своём выступлении
16:29
and said, "Why don't you guys do this?"
396
989330
3000
я задал вопрос: "Почему вы, ребята, этим не занимаетесь?"
16:32
And Anna said,
397
992330
2000
Анна сказала:
16:34
"Because nobody within cancer
398
994330
3000
"Потому что никто из тех, кто занимается раком,
16:37
would look at it this way.
399
997330
2000
не рассматривает его с этой точки зрения.
16:39
But what we're going to do, is we're going to create a program
400
999330
3000
Но мы создадим программу
16:42
for people outside the field of cancer
401
1002330
2000
для людей, не занимающихся лечением рака,
16:44
to get together with doctors
402
1004330
2000
дадим им возможность работать с врачами,
16:46
who really know about cancer
403
1006330
3000
которые действительно знают о раке,
16:49
and work out different programs of research."
404
1009330
4000
чтобы они разработали новую программу исследований ".
16:53
So David and I applied to this program
405
1013330
2000
Дэвид и я присоединились к этой программе
16:55
and created a consortium
406
1015330
2000
и создали консорциум
16:57
at USC
407
1017330
2000
в Университете Южной Калифорнии,
16:59
where we've got some of the best oncologists in the world
408
1019330
3000
где собрались несколько лучших онкологов в мире,
17:02
and some of the best biologists in the world,
409
1022330
3000
несколько лучших биологов в мире,
17:05
from Cold Spring Harbor,
410
1025330
2000
из Колд Спринг Харбора,
17:07
Stanford, Austin --
411
1027330
2000
Стэнфорда, Остина -
17:09
I won't even go through and name all the places --
412
1029330
3000
я даже не буду называть все места -
17:12
to have a research project
413
1032330
3000
мы получили научно-исследовательский проект,
17:15
that will last for five years
414
1035330
2000
который будет длиться в течение пяти лет,
17:17
where we're really going to try to build a model of cancer like this.
415
1037330
3000
и мы собираемся попробовать построить новую модель рака.
17:20
We're doing it in mice first,
416
1040330
2000
Мы проверяем её на мышах.
17:22
and we will kill a lot of mice
417
1042330
2000
В этом процессе
17:24
in the process of doing this,
418
1044330
2000
погибнет много мышей,
17:26
but they will die for a good cause.
419
1046330
2000
но они умрут во имя благой цели.
17:28
And we will actually try to get to the point
420
1048330
3000
Мы попытаемся построить
17:31
where we have a predictive model
421
1051330
2000
причинно-следственную модель
17:33
where we can understand,
422
1053330
2000
из которой можно будет понять,
17:35
when cancer happens,
423
1055330
2000
когда случается рак,
17:37
what's actually happening in there
424
1057330
2000
что на самом деле происходит внутри
17:39
and which treatment will treat that cancer.
425
1059330
3000
и как его лечить.
17:42
So let me just end with giving you a little picture
426
1062330
3000
Позвольте мне обрисовать вам картину того,
17:45
of what I think cancer treatment will be like in the future.
427
1065330
3000
каким, я думаю, будет лечение рака в будущем.
17:48
So I think eventually,
428
1068330
2000
Я думаю,
17:50
once we have one of these models for people,
429
1070330
2000
когда в конце концов
17:52
which we'll get eventually --
430
1072330
2000
мы построим такую модель -
17:54
I mean, our group won't get all the way there --
431
1074330
2000
конечно, наша группа не сумеет всё до конца сделать -
17:56
but eventually we'll have a very good computer model --
432
1076330
3000
но в конечном итоге мы будем иметь очень хорошую компьютерную модель -
17:59
sort of like a global climate model for weather.
433
1079330
3000
что-то вроде глобальной климатической модели для погоды.
18:02
It has lots of different information
434
1082330
3000
Она будет иметь большое количество различной информации
18:05
about what's the process going on in this proteomic conversation
435
1085330
3000
о процессах, происходящих в протеомных коммуникациях
18:08
on many different scales.
436
1088330
2000
на разных уровнях.
18:10
And so we will simulate
437
1090330
2000
И поэтому будет возможно использовать
18:12
in that model
438
1092330
2000
эту модель
18:14
for your particular cancer --
439
1094330
3000
для конкретного вида рака -
18:17
and this also will be for ALS,
440
1097330
2000
и в случае болезни моторных нейронов,
18:19
or any kind of system neurodegenerative diseases,
441
1099330
3000
в случае какого-либо системного нейродегенеративного заболевания,
18:22
things like that --
442
1102330
2000
такие вещи -
18:24
we will simulate
443
1104330
2000
будут моделироваться
18:26
specifically you,
444
1106330
2000
для каждого конкретного случая;
18:28
not just a generic person,
445
1108330
2000
не для обобщённого человека,
18:30
but what's actually going on inside you.
446
1110330
2000
а для того, что на самом деле происходит внутри вас.
18:32
And in that simulation, what we could do
447
1112330
2000
С помощью этой модели мы сможем
18:34
is design for you specifically
448
1114330
2000
построить последовательность процедур
18:36
a sequence of treatments,
449
1116330
2000
специально для вас,
18:38
and it might be very gentle treatments, very small amounts of drugs.
450
1118330
3000
это могут быть совсем не инвазивные процедуры, или минимальное количество лекарств.
18:41
It might be things like, don't eat that day,
451
1121330
3000
Это может быть что-то вроде рекомендации не есть в этот день,
18:44
or give them a little chemotherapy,
452
1124330
2000
или немного химиотерапии,
18:46
maybe a little radiation.
453
1126330
2000
или, может быть, небольшая доза излучения.
18:48
Of course, we'll do surgery sometimes and so on.
454
1128330
3000
Конечно, иногда операции будут также необходимы.
18:51
But design a program of treatments specifically for you
455
1131330
3000
Но программа лечения будет построена специально для вас,
18:54
and help your body
456
1134330
3000
чтобы помочь вашему телу
18:57
guide back to health --
457
1137330
3000
вернуться
19:00
guide your body back to health.
458
1140330
2000
в здоровое состояние.
19:02
Because your body will do most of the work of fixing it
459
1142330
4000
Потому что ваше тело само сделает большую часть работы по устранению неполадки,
19:06
if we just sort of prop it up in the ways that are wrong.
460
1146330
3000
если мы только поможем ему в этом.
19:09
We put it in the equivalent of splints.
461
1149330
2000
Мы, образно говоря, наложим шины, как при переломе.
19:11
And so your body basically has lots and lots of mechanisms
462
1151330
2000
Ваше тело имеет очень много механизмов
19:13
for fixing cancer,
463
1153330
2000
для преодоления рака,
19:15
and we just have to prop those up in the right way
464
1155330
3000
мы просто должны поддержать его в правильном положении,
19:18
and get them to do the job.
465
1158330
2000
чтобы дать ему возможность сделать эту работу.
19:20
And so I believe that this will be the way
466
1160330
2000
Я считаю, что так будут подходить
19:22
that cancer will be treated in the future.
467
1162330
2000
к раку в будущем.
19:24
It's going to require a lot of work,
468
1164330
2000
Это потребует много работы,
19:26
a lot of research.
469
1166330
2000
много исследований.
19:28
There will be many teams like our team
470
1168330
3000
Потребуется много команд,
19:31
that work on this.
471
1171330
2000
таких, как наша.
19:33
But I think eventually,
472
1173330
2000
Но я думаю, в конце концов,
19:35
we will design for everybody
473
1175330
2000
мы разработаем персональный
19:37
a custom treatment for cancer.
474
1177330
4000
подход лечения рака.
19:41
So thank you very much.
475
1181330
2000
Спасибо большое.
19:43
(Applause)
476
1183330
6000
(Аплодисменты)
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7