We can start winning the war against cancer | Adam de la Zerda

62,277 views ・ 2016-10-26

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: pinar sadi Gözden geçirme: Yunus ASIK
00:12
"We're declaring war against cancer,
0
12880
1855
"Kansere karşı savaş ilan ediyoruz
00:14
and we will win this war by 2015."
1
14760
2600
ve bu savaşı 2015'te yeneceğiniz."
00:18
This is what the US Congress and the National Cancer Institute declared
2
18440
3736
ABD kongresinin ve Ulusal Kanser Enstitüsü'nün birkaç yıl önce,
00:22
just a few years ago, in 2003.
3
22200
2560
2003'te beyan ettiğidir bu.
00:25
Now, I don't know about you, but I don't buy that.
4
25560
3096
Şimdi, sizi bilmem ama ben inanmıyorum.
00:28
I don't think we quite won this war yet,
5
28680
2056
Bu savaşı tümüyle
yendiğimize inanmıyorum henüz
00:30
and I don't think anyone here will question that.
6
30760
2640
ve bence buradaki herhangi biri bundan şüphe etmez.
00:33
Now, I will argue that a primary reason
7
33800
2496
Şimdi, kansere karşı bu savaşı neden yenemediğimiz
00:36
why we're not winning this war against cancer
8
36320
2136
ile ilgili ana sebep üzerine tartışalım,
00:38
is because we're fighting blindly.
9
38480
2296
çünkü gözü kapalı olarak savaşıyoruz.
00:40
I'm going to start by sharing with you a story about a good friend of mine.
10
40800
3575
Yakın bir arkadaşım hakkında bir kıssayı paylaşarak başlayacağım.
00:44
His name is Ehud,
11
44400
1216
İsmi Ehud
00:45
and a few years ago, Ehud was diagnosed with brain cancer.
12
45640
3136
ve birkaç yıl önce Ehud'a beyin kanseri teşhisi kondu.
00:48
And not just any type of brain cancer:
13
48800
1856
Ve herhangi bir beyin kanseriyle değil;
00:50
he was diagnosed with one of the most deadly forms of brain cancer.
14
50680
3176
beyin kanserinin en ölümcül türlerinden biriyle.
00:53
In fact, it was so deadly
15
53880
1216
Hatta o kadar ölümcüldü ki
00:55
that the doctors told him that they only have 12 months,
16
55120
2656
doktorlar 12 ayının kaldığını söylediler
00:57
and during those 12 months, they have to find a treatment.
17
57800
3416
ve bu 12 ay boyunca bir tedavi bulmak zorundaydılar.
01:01
They have to find a cure,
18
61240
1456
Bir tedavi bulmalıydılar
01:02
and if they cannot find a cure, he will die.
19
62720
2160
ve eğer bulunamazsa, ölecekti.
01:05
Now, the good news, they said,
20
65800
1456
İyi haber ise;
01:07
is that there are tons of different treatments to choose from,
21
67280
2936
seçmek için bir sürü farklı tedavi yöntemi vardı
01:10
but the bad news is
22
70240
1216
ancak kötü haber ise
01:11
that in order for them to tell if a treatment is even working or not,
23
71480
3536
o tedavinin işleyip işlemediğini söylemek,
01:15
well, that takes them about three months or so.
24
75040
2496
3 aylarını falan alıyordu.
01:17
So they cannot try that many things.
25
77560
2376
Bu yüzden birçok şeyi deneyemediler.
01:19
Well, Ehud is now going into his first treatment,
26
79960
3096
Ehud ilk tedavisindeydi
01:23
and during that first treatment, just a few days into that treatment,
27
83080
3256
ve bu ilk tedavi süresince, tedavinin daha ilk günlerinde
01:26
I'm meeting with him, and he tells me, "Adam, I think this is working.
28
86360
3336
onunla buluştum ve bana: "Adam, bence oluyor.
01:29
I think we really lucked out here. Something is happening."
29
89720
2816
Bence şansımız açıldı. Bir şeyler oluyor." dedi.
01:32
And I ask him, "Really? How do you know that, Ehud?"
30
92560
2456
Ve ona: "Gerçekten mi? Nasıl anladın Ehud?"
01:35
And he says, "Well, I feel so terrible inside.
31
95040
2216
ve o da: "Şey, iyi hissetmiyorum.
01:37
Something's gotta be working up there.
32
97280
1856
Bir şeyler iyileştiriyor olmalı.
01:39
It just has to."
33
99160
1216
Olmak zorunda." dedi.
01:40
Well, unfortunately, three months later, we got the news, it didn't work.
34
100400
4440
Maalesef üç ay sonra, işe yaramadığı haberini aldık.
01:45
And so Ehud goes into his second treatment.
35
105520
2056
Ve Ehud ikinci tedavisine başladı.
01:47
And again, the same story.
36
107600
1256
Ve tekrar aynı hikâye.
01:48
"It feels so bad, something's gotta be working there."
37
108880
2736
"Çok kötü hissediyorum, bir şeyler çalışıyor olmalı."
01:51
And then three months later, again we get bad news.
38
111640
2936
Ve üç ay sonra tekrardan kötü haberleri aldık.
01:54
Ehud is going into his third treatment, and then his fourth treatment.
39
114600
3936
Ehud 3. tedavisine, ardından da 4. tedavisine girdi.
01:58
And then, as predicted, Ehud dies.
40
118560
2520
Ve sonra, öngörüldüğü gibi, Ehud öldü.
02:01
Now, when someone really close to you is going through such a huge struggle,
41
121800
4576
Size gerçekten yakın birisi bu
gibi büyük bir mücadeleye girdiğinde
02:06
you get really swamped with emotions.
42
126400
1816
duygu yoğunluğu oluyor.
02:08
A lot of things are going through your head.
43
128240
2096
Aklınızdan birçok şey geçiyor.
02:10
For me, it was mostly outrage.
44
130360
1456
Bende ise daha çok öfkeydi.
02:11
I was just outraged that, how come this is the best that we can offer?
45
131840
4696
Daha çok, elimizden gelenin en
iyisi nasıl bu olabilir kısmına sinirlendim.
02:16
And I started looking more and more into this.
46
136560
2296
Ve daha çok araştırmaya başladım.
02:18
As it turns out, this is not just the best that doctors could offer Ehud.
47
138880
3456
Ve meğer Ehud'a doktorların yapabildiğinin en iyisi bu değilmiş.
Beyin kanseri hastalarına
02:22
It's not just the best doctors could offer patients with brain cancer generally.
48
142360
3816
doktorların sunabileceğinin en iyisi sadece bu değilmiş.
02:26
We're actually not doing that well all across the board with cancer.
49
146200
3200
Aslında kanserde o kadar da iyi değilmişiz.
02:30
I picked up one of those statistics,
50
150240
1856
O istatistiklerden bir tanesini seçtim,
02:32
and I'm sure some of you have seen those statistics before.
51
152120
2776
bazılarınızın önceden gördüğüne de eminim.
02:34
This is going to show you here how many patients actually died of cancer,
52
154920
3456
Bize kanserden kaç hastanın öldüğünü gösterecek,
02:38
in this case females in the United States,
53
158400
2016
bu vaka da ise ABD'deki kadınlar var
02:40
ever since the 1930s.
54
160440
1296
1930'dan itibaren.
02:41
You'll notice that there aren't that many things that have changed.
55
161760
3176
Birçok şeyin değişmediğini fark edeceksiniz.
02:44
It's still a huge issue.
56
164960
1296
Hâlâ büyük bir sorun.
02:46
You'll see a few changes, though.
57
166280
1736
Gerçi birkaç değişiklik de göreceksiniz.
Örneğin; akciğer kanserinin
02:48
You'll see lung cancer, for example, on the rise.
58
168040
2536
artışta olduğunu göreceksiniz.
02:50
Thank you, cigarettes.
59
170600
1200
Teşekkürler sigara.
02:52
And you'll also see that, for example, stomach cancer
60
172360
2496
Örneğin; bir zamanların en öldürücülerinden olan
02:54
once used to be one of the biggest killers of all cancers,
61
174880
3336
mide kanserinin ise öncelikli olarak
02:58
is essentially eliminated.
62
178240
1440
elendiğini göreceksiniz.
03:00
Now, why is that? Anyone knows, by the way?
63
180480
2056
Peki neden? Bu arada, bilen var mı?
03:02
Why is it that humanity is no longer struck by stomach cancer?
64
182560
3336
Neden artık insanoğlu mide kanserinden muzdarip değil?
03:05
What was the huge, huge medical technology breakthrough
65
185920
4856
Dünyamıza gelen ve insanlığı mide kanserinden kurtaran
03:10
that came to our world that saved humanity from stomach cancer?
66
190800
3360
o büyük, büyük tıbbi teknolojik atılım neydi?
03:15
Was it maybe a new drug, or a better diagnostic?
67
195240
3816
Daha iyi bir ilaç mı yoksa daha iyi bir tanı mıydı?
03:19
You guys are right, yeah.
68
199080
1296
Haklısınız, evet.
03:20
It's the invention of the refrigerator,
69
200400
2616
Buzdolabının icadı ve
03:23
and the fact that we're no longer eating spoiled meats.
70
203040
2616
artık bozulmuş etler yemiyor olmamız.
03:25
So the best thing that happened to us so far
71
205680
2296
Yani, şimdiye kadar kanser araştırmasındaki tıbbi
03:28
in the medical arena in cancer research
72
208000
1936
alanda başımıza gelen en iyi şey
03:29
is the fact that the refrigerator was invented.
73
209960
2191
buzdolabının icat edilmesi.
03:32
(Laughter)
74
212175
1201
(Gülüşmeler)
03:33
And so -- yeah, I know.
75
213400
1256
Ve evet, farkındayım.
03:34
We're not doing so well here.
76
214680
1416
Çok da iyi değiliz burada.
03:36
I don't want to miniaturize the progress
77
216120
2336
Kanser araştırmasında yapılanları
03:38
and everything that's been done in cancer research.
78
218480
3376
ve süreci küçümsemek istemiyorum.
03:41
Look, there is like 50-plus years of good cancer research
79
221880
3416
Bakın, kanser hakkında keşfedilen başlıca şeyleri bize
03:45
that discovered major, major things that taught us about cancer.
80
225320
3416
öğreten neredeyse 50'den fazla yıl var.
03:48
But all that said,
81
228760
1736
Ama tüm bunlar,
03:50
we have a lot of heavy lifting to still do ahead of us.
82
230520
2572
önümüzde kaldıracak daha çok yük olduğunu söyledi.
03:54
Again, I will argue that the primary reason why this is the case,
83
234920
3096
Yeniden, savunmaya çalıştığım birincil sebep neden konunun
03:58
why we have not done that remarkably well,
84
238040
2000
bu olduğu, neden daha iyi yapmadığımız,
04:00
is really we're fighting blindly here.
85
240064
1832
çünkü gözü kapalı savaşıyoruz.
04:01
And this is where medical imaging comes in.
86
241920
2216
Ve tıbbi görüntüleme burada devreye giriyor.
04:04
This is where my own work comes in.
87
244160
1680
Burada benim çalışmam geliyor.
04:06
And so to give you a sense of the best medical imaging
88
246400
2736
Ve bugünlerde beyin kanseri hastalarına sağlanan en iyi
04:09
that's offered today to brain cancer patients,
89
249160
2496
tıbbi görüntüleme hakkında bir fikir vermek için
04:11
or actually generally to all cancer patients,
90
251680
2176
ya da aslında tüm kanser hastaları için
04:13
take a look at this PET scan right here.
91
253880
1936
PET taramasına bir bakın.
04:15
Let's see. There we go.
92
255840
1240
Hadi görelim. İşte!
04:17
So this is a PET/CT scan,
93
257640
1696
Bu bir PET/CT taraması
04:19
and what you'll see in this PET/CT scan
94
259360
2456
ve bu PET/CT taramasında,
04:21
is the CT scan will show you where the bones are,
95
261840
3216
CT taraması size kemiklerin nerede olduğunu ve
PET taraması ise tümörlerin nerede olduğunu gösterecektir.
04:25
and the PET scan will show you where tumors are.
96
265080
2400
04:27
Now, what you can see here
97
267960
2216
Şimdi, burada göreceğiniz
04:30
is essentially a sugar molecule
98
270200
2416
temelde vücudun dışına "Hey, buradayım."
04:32
that was added a small little tag
99
272640
1816
diye sinyal gönderen
04:34
that is signaling to us outside of the body,
100
274480
2096
küçük bir parça eklemiş
04:36
"Hey, I'm here."
101
276600
1296
olan şeker molekülüdür.
04:37
And those sugar molecules are injected into these patients by the billions,
102
277920
3816
Ve o şeker molekülleri bu hastalara milyarlar tarafından enjekte olur
04:41
and they're going all over the body
103
281760
1696
ve tüm vücutta şekere aç
04:43
looking for cells that are hungry for sugar.
104
283480
2080
hücreler ararlar.
04:46
You'll see that the heart, for example, lights up there.
105
286320
2656
Örnek olarak kalbin burada parladığını görebilirsiniz.
04:49
That's because the heart needs a lot of sugar.
106
289000
2216
Çünkü kalbin şekere çok ihtiyacı vardır.
04:51
You'll also see that the bladder lights up there.
107
291240
2336
Yine mesanenin de parladığını görebilirsiniz.
04:53
That's because the bladder is the thing that's clearing
108
293600
2616
Bunun sebebi ise mesanenin vücuttan şekeri
04:56
the sugar away from our body.
109
296240
1400
temizleyen olmasıdır.
04:58
And then you'll see a few other hot spots,
110
298096
2000
Ve sonra birkaç farklı etkin nokta daha
05:00
and these are in fact the tumors.
111
300120
1616
göreceksiniz, çünkü bunlar tümör.
05:01
Now, this is a really a wonderful technology.
112
301760
2136
Bu gerçekten harika bir teknoloji.
05:03
For the first time it allowed us to look into someone's body
113
303920
3136
İlk kez bize birinin vücuduna hücrelerin her birini alıp
05:07
without picking up each and every one of the cells
114
307080
2376
mikroskobun altına koymadan
05:09
and putting them under the microscope,
115
309480
1856
inceleme fırsatı sundu
05:11
but in a noninvasive way allowing us to look into someone's body
116
311360
3016
ancak müdahalesiz bir şekilde birinin vücuduna bakıp
05:14
and ask, "Hey, has the cancer metastasized?
117
314400
2136
"Hey, kanser metastaz yapmış mı?
05:16
Where is it?"
118
316560
1216
Nerede?" diye sorabildik.
05:17
And the PET scans here are showing you very clearly
119
317800
2496
Ve PET taramaları açıkça etkin noktaların, tümörün
05:20
where are these hot spots, where is the tumor.
120
320320
2280
nerede olduğunu gösteriyor.
05:23
So as miraculous as this might seem,
121
323480
3296
Ne kadar mucizevi görünürse görünsün,
05:26
unfortunately, well, it's not that great.
122
326800
2880
ne yazık ki o kadar da müthiş değil.
05:30
You see, those small little hot spots there.
123
330320
2080
Şuradaki ufak küçük etkin noktaları görüyorsunuz.
05:33
Can anyone guess how many cancer cells are in any one of these tumors?
124
333240
3520
Tümörlerin herhangi birinde kaç
tane kanserli hücre var tahmin edebilir misiniz?
05:38
So it's about 100 million cancer cells,
125
338600
2336
100 milyon civarında kanserli hücre var
05:40
and let me make sure that this number sunk in.
126
340960
2696
ve sayının anlaşıldığına emin olalım.
05:43
In each and every one of these small little blips
127
343680
2336
Resimde gördüğünüz her bir küçük
05:46
that you're seeing on the image,
128
346040
1576
sinyalin saptanabilmesi için
05:47
there needs to be at least 100 million cancer cells
129
347640
4096
içlerinde en azından 100 milyon
05:51
in order for it to be detected.
130
351760
1536
kanserli hücre olması gerekir.
05:53
Now, if that seemed to you like a very large number,
131
353320
2456
Eğer sayı size büyük gibi geldiyse,
05:55
it is a very large number.
132
355800
1680
büyüktür.
05:58
This is in fact an incredibly large number,
133
358640
2056
Hatta inanılmaz derecede büyük sayılar,
06:00
because what we really need in order to pick up something early enough
134
360720
3336
çünkü bir şeyler yapılabilecek kadar erken yakalamak,
06:04
to do something about it, to do something meaningful about it,
135
364080
2936
üzerinde çalışabilmek için, mantıklı bir şeyler yapabilmek için
06:07
well, we need to pick up tumors that are a thousand cells in size,
136
367040
3136
tümörleri binlerce hücre boyutundayken yakalamamız lazım
06:10
and ideally just a handful of cells in size.
137
370200
2136
ve ideal olarak sadece avuç kadar hücre boyutunda.
06:12
So we're clearly pretty far away from this.
138
372360
2016
Yani oldukça uzaktayız bundan.
06:14
So we're going to play a little experiment here.
139
374400
2256
Bu yüzden küçük bir deney yapalım.
06:16
I'm going to ask each of you to now play and imagine
140
376680
2456
Beyin cerrahı olduğunuzu hayal edip
06:19
that you are brain surgeons.
141
379160
1360
oynamanızı istiyorum.
06:21
And you guys are now at an operating room,
142
381000
4016
Ameliyathanedesiniz,
06:25
and there's a patient in front of you,
143
385040
2016
önünüzde bir hasta var
06:27
and your task is to make sure that the tumor is out.
144
387080
3720
ve göreviniz; tümörün tamamen alındığından emin olmak.
06:31
So you're looking down at the patient,
145
391400
3376
Hastaya bakıyorsunuz
06:34
the skin and the skull have already been removed,
146
394800
2336
deri ve kafatası çoktan kesilmiş
06:37
so you're looking at the brain.
147
397160
1536
yani beyne bakıyorsunuz.
06:38
And all you know about this patient
148
398720
1696
Bu hasta hakkında bilmeniz gereken,
06:40
is that there's a tumor about the size of a golf ball or so
149
400440
2816
beyninin sağ frontal lobunda
06:43
in the right frontal lobe of this person's brain.
150
403280
2320
golf topu boyutlarında bir tümör olduğu.
06:46
And that's more or less it.
151
406080
1336
Ve aşağı yukarı öyle.
06:47
So you're looking down, and unfortunately everything looks the same,
152
407440
3216
Yani aşağı bakıyorsun ve maalesef her şey aynı görünüyor,
06:50
because brain cancer tissue and healthy brain tissue
153
410680
3096
çünkü beyin kanseri dokusuyla sağlıklı beyin dokusu
06:53
really just look the same.
154
413800
1576
tam olarak aynı görünüyor.
06:55
And so you're going in with your thumb,
155
415400
1896
Bu yüzden baş parmağınla gidiyor
06:57
and you start to press a little bit on the brain,
156
417320
2336
ve beyne biraz bastırmaya başlıyorsun,
06:59
because tumors tend to be a little harder, stiffer,
157
419680
2416
çünkü tümörler bir miktar daha sert ve gergin olma
07:02
and so you go in and go a little bit like this and say,
158
422120
2616
eğilimindedir ve biraz bu şekilde girip şöyle dersiniz:
07:04
"It seems like the tumor is right there."
159
424760
1976
"Görünüşe göre tümör tam olarak burada."
07:06
Then you take out your knife and start cutting the tumor
160
426760
2656
Ardından bıçağını çıkarır, tümörü parça parça
07:09
piece by piece by piece.
161
429440
1256
kesmeye başlarsın.
07:10
And as you're taking the tumor out,
162
430720
1696
Ve tömürü çıkarırken
07:12
then you're getting to a stage where you think,
163
432440
2216
şöyle düşündüğün bir aşamaya gelirsin:
07:14
"Alright, I'm done. I took out everything."
164
434680
2136
"Tamam, hallettim. Her şeyi çıkardım."
07:16
And at this stage, if that's --
165
436840
1536
ve bu noktada
07:18
so far everything sounded, like, pretty crazy --
166
438400
2696
-- şimdiye kadar hepsi kulağa oldukça çılgınca geldi--
07:21
you're now about to face the most challenging decision of your life here.
167
441120
3696
hayatının şimdiye kadarki en iddialı kararıyla yüzleşmek üzeresin.
07:24
Because now you need to decide,
168
444840
1536
Çünkü şimdi acaba burada durup
07:26
should I stop here and let this patient go,
169
446400
2696
hastayı geride göremediğim kanserli hücre
07:29
risking that there might be some leftover cancer cells behind
170
449120
2936
kalma riskiyle göndermeli miyim
07:32
that I just couldn't see,
171
452080
1856
ya da genelde bir inç falan
07:33
or should I take away some extra margins,
172
453960
2656
gibi tümörün etrafından kesin olarak her şeyi
07:36
typically about an inch or so around the tumor
173
456640
2856
aldığıma emin olmak için birkaç
07:39
just to be sure that I removed everything?
174
459520
2200
ilave alan daha mı almalıyım ?
07:43
So this is not a simple decision to make,
175
463400
3840
Yani basit bir karar değil
07:47
and unfortunately this is the decision
176
467840
1936
ve ne yazık ki hasta bakarken
07:49
that brain cancer surgeons have to take every single day
177
469800
3336
beyin cerrahlarının her gün almak
07:53
as they're seeing their patients.
178
473160
1600
zorunda oldukları bir karar.
07:55
And so I remember talking to a few friends of mine in the lab,
179
475320
2936
Laboratuvardaki birkaç arkadaşımla sohbet ettiğimizi
07:58
and we say, "Boy, there's got to be a better way."
180
478280
2376
hatırlıyorum ve "Daha iyi bir yolu olmalı." dedik.
08:00
But not just like you tell a friend that there's got to be a better way.
181
480680
3416
Ama bu sadece bir arkadaşa daha iyi bir yolu olmak demek gibi değil.
08:04
There's just got to be a better way here.
182
484120
1953
Daha iyi bir yolu olmak zorunda.
08:06
This is just incredible.
183
486097
1519
İnanılmaz bir şey.
08:07
And so we looked back.
184
487640
1656
Ve bu yüzden geriye döndük.
08:09
Remember those PET scans I told you about, the sugar and so on.
185
489320
2976
Size bahsettiğim PET taramalarını, şekeri falan hatırlayın.
08:12
We said, hey, how about instead of using sugar molecules,
186
492320
2736
Dedik ki; şeker moleküllerini kullanmak yerine
08:15
let's maybe take tiny, tiny little particles made of gold,
187
495080
3136
altından yapılmış ufacık tanecikleri alalım
08:18
and let's program them with some interesting chemistry around them.
188
498240
3656
ve etraflarındaki ilginç kimya ile onları programlayalım.
08:21
Let's program them to look for cancer cells.
189
501920
2416
Kanser hücrelerini aramak için programlayalım.
08:24
And then we will inject these gold particles
190
504360
2096
Ve daha sonra bu altın tanecikleri
08:26
into these patients by the billions again,
191
506480
2256
tekrar hastalara enjekte ediyoruz
08:28
and we'll have them go all over the body,
192
508760
1976
ve tüm vücuda dağıtıyoruz,
08:30
and just like secret agents, if you will,
193
510760
1976
gizli ajanlar gibi ve
08:32
go and walk by every single cell in our body
194
512760
2816
vücudumuzdaki her hücreye gidip
08:35
and knock on the door of that cell,
195
515600
1696
kapısını çalarak şöyle sorarsa;
08:37
and ask, "Are you a cancer cell or are you a healthy cell?
196
517320
2736
"Sağlıklı mı yoksa kanserli bir hücre misin?
Sağlık bir hücreysen, devam ediyoruz.
08:40
If you're a healthy cell, we're moving on.
197
520080
2016
Kanserli bir hücreysen, yapışıp parlıyoruz ve
08:42
If you're a cancer cell, we're sticking in and shining out
198
522120
2736
08:44
and telling us, "Hey, look at me, I'm here."
199
524880
2096
"Bana bakın, buradayım" diyoruz.
08:47
And they'll do it through some interesting cameras
200
527000
2376
Ve laboratuvarda geliştirdiğimiz bazı ilginç
08:49
that we developed in the lab.
201
529400
1416
kameralar ile yapacaklar.
08:50
And once we see that, maybe we can guide brain cancer surgeons
202
530840
2935
Ve bir kez gördüğümüzde belki de beyin cerrahlarını yalnız
08:53
towards taking only the tumor and leaving the healthy brain alone.
203
533799
3401
tümörü almalarını ve sağlıklı kısmı bırakmaları için yönlendirebiliriz.
08:57
And so we've tested that, and boy, this works well.
204
537720
3056
Test ettik ve gayet iyi çalıştı.
09:00
So I'm going to show you an example now.
205
540800
1976
Şimdi size bir örnek göstereceğim.
09:02
What you're looking at here
206
542800
1776
Burada gördüğümüz
09:04
is an image of a mouse's brain,
207
544600
3936
bir fareye ait beyin resmi
09:08
and we've implanted into this mouse's brain
208
548560
3136
ve bu farenin beynine küçük bir
09:11
a small little tumor.
209
551720
1256
tümör yerleştirdik.
09:13
And so this tumor is now growing in this mouse's brain,
210
553000
2616
Bu tümör farenin beyninde büyüyor
09:15
and then we've taken a doctor and asked the doctor
211
555640
2656
ve sonra onu doktora götürdük ve
09:18
to please operate on the mouse as if that was a patient,
212
558320
2816
fareyi bir hastaymışcasına ameliyat etmesini
09:21
and take out piece by piece out of the tumor.
213
561160
2416
ve tömörü parça parça almasını istedik.
09:23
And while he's doing that,
214
563600
1776
Ve bunu yaparken altın
09:25
we're going to take images to see where the gold particles are.
215
565400
2976
taneciklerin nerede olduğunu görmek için resimler alacağız.
09:28
And so we're going to first start
216
568400
1616
Yani ilk önce bu altın
09:30
by injecting these gold particles into this mouse,
217
570040
2416
taneciklerini fareye enjekte etmeyle başlıyoruz
09:32
and we're going to see right here at the very left there
218
572480
2896
ve tam şurada, sol alttaki
09:35
that image at the bottom
219
575400
1256
resimde göreceğimiz
09:36
is the image that shows where the gold particles are.
220
576680
2496
altın tanecikler yerini gösteren resim.
09:39
The nice thing is that these gold particles
221
579200
2056
Güzel olan ise bu altın tanecikler
09:41
actually made it all the way to the tumor,
222
581280
2016
gerçekten de tümöre kadar gidip
09:43
and then they shine out and tell us, "Hey, we're here. Here's the tumor."
223
583320
3656
parlayarak bize; "Hey, buradayız. İşte tümör." diyorlar.
09:47
So now we can see the tumor,
224
587000
1376
Artık tümörü görebiliyoruz
09:48
but we're not showing this to the doctor yet.
225
588400
2136
ancak henüz doktora bunu göstermiyoruz.
09:50
We're asking the doctor, now please start cutting away the tumor,
226
590560
3056
Doktordan artık tümörü almaya başlamasını istiyoruz
09:53
and you'll see here the doctor just took the first quadrant of the tumor
227
593640
3416
ve burada gördüğünüz gibi doktor tümörün dörtte birini aldı
09:57
and you see that first quadrant is now missing.
228
597080
2216
ve dörtte birini artık yok.
09:59
The doctor then took the second quadrant, the third,
229
599320
2456
Ardından doktor ikinci çeyreği aldı ve üçüncüyü,
10:01
and now it appears to be everything.
230
601800
1736
hatta görünen o ki hepsini de.
10:03
And so at this stage, the doctor came back to us and said,
231
603560
2736
Ve bu aşamada, doktor gelip bize;
10:06
"Alright, I'm done. What do you want me to do?
232
606320
2256
"Tamam, hallettim. Ne yapmamı istiyorsunuz?
10:08
Should I keep things as they are
233
608600
1576
Olduğu gibi bırakayım mı
10:10
or do you want me to take some extra margins around?"
234
610200
2496
ya da etrafından fazladan alayım mı?" dedi ve
10:12
And then we said, "Well, hang on."
235
612720
1656
biz de; "Tamam, bekle." dedik.
10:14
We told the doctor, "You've missed those two spots,
236
614400
2416
Doktora; "Şu iki noktayı kaçırmışsın,
10:16
so rather than taking huge margins around,
237
616840
2000
çevresinden fazlaca almak yerine
10:18
only take out those tiny little areas.
238
618864
1832
sadece şu küçük alanları al.
10:20
Take them out, and then let's take a look."
239
620720
2016
Aldıktan sonra tekrar bakalım." dedik.
10:22
And so the doctor took them away, and lo and behold,
240
622760
2856
Doktor aldı ve vay canına
10:25
the cancer is now completely gone.
241
625640
2016
kanser artık tamamen gitmişti.
10:27
Now, the important thing
242
627680
1376
Önemli olan
10:29
is that it's not just that the cancer is completely gone
243
629080
2620
kişinin ya da farenin
10:31
from this person's brain,
244
631724
1332
beyninden kanserin tamamen
10:33
or from this mouse's brain.
245
633080
1320
gitmesi değil.
10:35
The most important thing
246
635160
1256
En önemlisi
10:36
is that we did not have to take huge amounts of healthy brain
247
636440
2896
bu süreçte beynin sağlıklı kısmınında çoğunu
10:39
in the process.
248
639360
1216
almamış olmamız.
10:40
And so now we can actually imagine a world
249
640600
2176
Artık doktorların ve cerrahların, tümörü
10:42
where doctors and surgeons, as they take away a tumor,
250
642800
3896
alırken gerçekten ne aldıklarını bilerek operasyon yaptıkları
10:46
they actually know what to take out,
251
646720
1420
bir dünya hayal edebiliriz ve artık
10:48
and they no longer have to guess with their thumb.
252
648170
2110
baş parmaklarıyla tahmin etmek zorunda değiller.
10:51
Now, here's why it's extremely important to take those tiny little leftover tumors.
253
651520
3936
Kalan o küçük tümörleri almak bizim için şu yüzden önemli;
10:55
Those leftover tumors, even if it's just a handful of cells,
254
655480
2856
o kalan tümörler bir avuç kadar bile olsa
10:58
they will grow to recur the tumor,
255
658360
3056
tümörü tekrar büyütecek,
11:01
for the tumor to come back.
256
661440
1656
tümör geri gelecektir.
11:03
In fact, the reason why 80 to 90 percent
257
663120
1936
Hatta beyin ameliyatlarının %80-%90
11:05
of those brain cancer surgeries ultimately fail
258
665080
2216
oranında başarısız olmasının sebebi
11:07
is because of those small little extra margins that were left positive,
259
667320
3776
pozitif olan o ilave alanların kalmasındandır,
11:11
those small little leftover tumors that were left there.
260
671120
2680
o kalan küçük tümör alanları.
11:15
So this is clearly very nice,
261
675440
2176
Bu gerçekten iyi
11:17
but what I really want to share with you is where I think we're heading from here.
262
677640
4296
ama sizinle asıl paylaşmak istediğim buradan nereye yol alacağımız.
11:21
And so in my lab at Stanford,
263
681960
1656
Stanford'daki laboratuvarımda
11:23
my students and I are asking, what should we be working on now?
264
683640
5520
öğrencilerim ve ben, şu an neye çalışmamız gerektiğini soruyoruz.
11:29
And I think where medical imaging is heading to
265
689600
2856
Ve tıbbi görüntüleme insan vücudunun içine bakıp
11:32
is the ability to look into the human body
266
692480
2336
bu hücrelerin herbirine ayrı ayrı
11:34
and actually see each and every one of these cells separately.
267
694840
3440
gerçekten bakabilme noktasına doğru ilerliyor.
11:39
The ability like this would allow us
268
699000
1736
Bu tarz bir yetenek bize
11:40
to actually pick up tumors way, way earlier in the process,
269
700760
2896
süreçte, çok çok daha önce, içinde 100 milyon hücre olmasından
11:43
way before it's 100 million cells inside, so we can actually do something about it.
270
703680
3920
önce tümörleri alabilir ve bu konuda bir şeyler yapabiliriz.
11:48
An ability to see each and every one of the cells might also allow us
271
708200
3416
Her bir hücreyi görebilmemizi
sağlayacak yetenek, aynı zamanda mantıklı
11:51
to ask insightful questions.
272
711640
1376
sorular sormamızı da sağlayacaktır.
11:53
So in the lab, we are now getting to a point
273
713040
2096
Laboratuvarda öyle bir noktaya geliyoruz ki;
11:55
where we can actually start asking these cancer cells real questions,
274
715160
3256
kanser hücrelerine gerçek sorular sormaya başlayabiliriz,
11:58
like, for example, are you responding to the treatment we are giving you or not?
275
718440
3776
örneğin; uyguladığımız tedaviye karşılık veriyor musun gibi.
12:02
So if you're not responding, we'll know to stop the treatment right away,
276
722240
3456
Eğer karşılık vermiyorsan, hemen tedaviyi durdururuz
12:05
days into the treatment, not three months.
277
725720
2040
tedavide günler içinde, 3 ay da değil.
12:08
And so also for patients like Ehud
278
728480
2176
Ve aynı zamanda Ehud gibi hastalarda da
12:10
that are going through these nasty, nasty chemotherapy drugs,
279
730680
4416
o ciddi, ağır kemoterapi ilaçlarından
12:15
for them not to suffer
280
735120
1256
çekmemeleri için,
12:16
through those horrendous side effects of the drugs
281
736400
2896
o tedavinin korkunç yan etkilerinden de
12:19
when the drugs are in fact not even helping them.
282
739320
2656
ilaçların gerçekten bir yararı olmadığı zamanlarda.
12:22
So to be frank here,
283
742000
2936
Açık konuşmak gerekirse
12:24
we're pretty far away from winning the war against cancer,
284
744960
3456
kansere karşı savaşı yenmekten oldukça uzağız,
12:28
just to be realistic.
285
748440
1256
gerçekçi olursak.
12:29
But at least I am hopeful
286
749720
1896
Ama en azından umutluyum ki
12:31
that we should be able to fight this war with better medical imaging techniques
287
751640
4136
bu savaşta kör gibi olmayan daha iyi tıbbi görüntüleme
12:35
in the way that is not blind.
288
755800
1856
teknikleri ile savaşabiliriz.
12:37
Thank you.
289
757680
1216
Teşekkürler.
12:38
(Applause)
290
758920
2240
(Alkışlar)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7