David Agus: A new strategy in the war against cancer

David Agus: Kansere karşı savaşta yeni bir strateji

Çeviri: Ayşe Demirel Gözden geçirme: Isil Arican

I'm a cancer doctor, and I walked out of my office

Ben bir kanser doktoruyum, 3-4 yıl önce ofisimden çıkıp

and walked by the pharmacy in the hospital three or four years ago,

hastane içindeki eczanenin önünden geçerken, eczanenin vitrininde

and this was the cover of Fortune magazine

Fortune dergisini gördüm

sitting in the window of the pharmacy.

kapağında da bu vardı.

And so, as a cancer doctor, you look at this,

Ve bir kanser doktoru olarak böyle bir şeye

and you get a little bit downhearted.

bakarken birazcık kalbiniz kırılıyor.

But when you start to read the article by Cliff,

Cliff tarafından yazılmış bu makaleyi okumaya

who himself is a cancer survivor,

başladığınızdaysa, bu arada Cliff

who was saved by a clinical trial

klinik bir deney sayesinde kanseri yenmiş,

where his parents drove him from New York City to upstate New York

ailesi onu New York şehrinden kırsala götürüp deneysel bir tedaviye

to get an experimental therapy for --

katılmasını sağlamış-- ki

at the time -- Hodgkin's disease, which saved his life,

o dönemde Hodgkin lenfomasıymış, bu da hayatını kurtarmış.

he makes remarkable points here.

Burada dikkate değer noktalara değiniyor.

And the point of the article was that we have gotten

Makalede bahsedilen nokta da şuydu;

reductionist in our view of biology,

biyolojiye bakış açımızın kısıtlılığı

in our view of cancer.

kansere bakış açımızı da etkiliyor.

For the last 50 years, we have focused on treating

Son 50 yıldır tek bir genin tedavisine

the individual gene

odaklandık,

in understanding cancer, not in controlling cancer.

ve kanseri anlamaya çalıştık, kontrol etmeye değil.

So, this is an astounding table.

Yani bu şaşırtıcı bir tablo.

And this is something that sobers us in our field everyday

Bu aynı zamanda alanımızda bizi hergün üzen bir şey,

in that, obviously, we've made remarkable impacts

yani örneğin kardiyovasküler hastalıklar konusunda

on cardiovascular disease,

çok bariz başarılar elde edildi.

but look at cancer. The death rate in cancer

Ama kansere bir bakın. Son 50 yılda kanserden

in over 50 years hasn't changed.

ölüm hızında bir değişim yok.

We've made small wins in diseases like chronic myelogenous leukemia,

Kronik myelositer lösemi gibi hastalıklarda küçük başarılarımız var,

where we have a pill that can put 100 percent of people in remission,

bir hapla insanları %100 remisyona (iyileşme dönemi) sokabiliyoruz.

but in general, we haven't made an impact at all in the war on cancer.

Ama genel anlamda, kanser karşısında bir başarı kazanmış değiliz.

So, what I'm going to tell you today,

Yani bugün size anlatmak istediğim şey

is a little bit of why I think that's the case,

bunun neden böyle olduğu ile ilgili,

and then go out of my comfort zone

daha sonra da içinde bulunduğum "rahat alanımdan"

and tell you where I think it's going,

çıkıp bu işin nereye gittiğinden bahsedeceğim,

where a new approach -- that we hope to push forward

yani kanser tedavisi ile ilgili zorlayıp denemeyi umduğumuz

in terms of treating cancer.

yeni bir yaklaşımdan.

Because this is wrong.

Çünkü bu çok hatalı.

So, what is cancer, first of all?

İlk olarak, kanser nedir?

Well, if one has a mass or an abnormal blood value, you go to a doctor,

Birinde bir kitle veya anormal bir kan sonucu olursa doktora gider.

they stick a needle in.

Bir iğne sokarlar.

They way we make the diagnosis today is by pattern recognition:

Bugün bizler hastalık tanılarını patern tanıyarak koyuyoruz.

Does it look normal? Does it look abnormal?

Bu normal gözüküyor mu? Anormal mi gözüküyor?

So, that pathologist is just like looking at this plastic bottle.

Yani patolog bu plastik şişeye sadece bakıyor.

This is a normal cell. This is a cancer cell.

Bu normal bir hücre. Bu kanserli bir hücre.

That is the state-of-the-art today in diagnosing cancer.

Günümüzde kanser tanısında kullanılan son teknoloji bu durumda.

There's no molecular test,

Moleküler bir test yok.

there's no sequencing of genes that was referred to yesterday,

Düne göre referans alınan bir Gen sekansı (dizilimi) yapılmıyor.

there's no fancy looking at the chromosomes.

Kromozomlara baktığımız da yok.

This is the state-of-the-art and how we do it.

Kuulandığımız en son teknoloji yöntem bundan ibaret.

You know, I know very well, as a cancer doctor, I can't treat advanced cancer.

Ben bir kanser doktoru olarak biliyorum ki, ilerlemiş kanseri tedavi edemem.

So, as an aside, I firmly believe in the field of trying to identify cancer early.

Yani bir tarafı destekleyeceksem, kanserin tanısını erken koyan tarafı tutarım.

It is the only way you can start to fight cancer, is by catching it early.

Bu kanserle savaşabilmenin tek yolu, yani erken tanı konmalı

We can prevent most cancers.

Pek çok kanseri önleyebiliriz.

You know, the previous talk alluded to preventing heart disease.

Bir önceki konuşmada kalp hastalıklarından korunma yolları anlatılmıştı.

We could do the same in cancer.

Kanser için de aynısını yapabiliriz.

I co-founded a company called Navigenics,

Navigenics adında bir şirketin kurucularındanım,

where, if you spit into a tube --

burada bir tüpe tükürüyorsunuz

and we can look look at 35 or 40 genetic markers for disease,

ve bunda hastalıklara ilişkin 30-40 tane genetik marker tarayabiliyoruz,

all of which are delayable in many of the cancers --

ki bunların tamamı pekçok kanserin ön hastalıkları.

you start to identify what you could get,

Neyin başına gelebileceğinizi anladığınızda,

and then we can start to work to prevent them.

onlardan korunmanın yollarını aramaya başlayabiliriz.

Because the problem is, when you have advanced cancer,

Çünkü problem ilerlemiş kanserle geldiğinizde

we can't do that much today about it, as the statistics allude to.

yapabileceğimiz çok bir şey olmayışı. İstatistikler de böyle söylüyor.

So, the thing about cancer is that it's a disease of the aged.

Kanser ile ilgili şeylerden birisi de yaşlanmayla alakası.

Why is it a disease of the aged?

Neden yaşlıların hastalığı?

Because evolution doesn't care about us after we've had our children.

Çünkü çocuk sahibi olduktan sonra evrim bizi umursamıyor.

See, evolution protected us during our childbearing years

Gördünüz mü, çocuk doğurma çağlarında, evrim bizi koruyor,

and then, after age 35 or 40 or 45,

sonrasında da 35-40-45 yaşlarında,

it said "It doesn't matter anymore, because they've had their progeny."

artık öneminiz yok diyor, artık soyunuz devam edecek.

So if you look at cancers, it is very rare -- extremely rare --

Yani eğer kanserlere bakarsanız, çocukluk çağı kanserleri

to have cancer in a child, on the order of thousands of cases a year.

gerçekten de çok çok az, senede 1000 tane ile ifade edilecek kadar.

As one gets older? Very, very common.

Ama yaşlandıkça, çok çok yaygınlaşıyor.

Why is it hard to treat?

Tedavi etmek neden zor?

Because it's heterogeneous,

Çünkü heterojen.

and that's the perfect substrate for evolution within the cancer.

ve bu da kanserin içindeki evrim süreci için mükemmel bir malzeme.

It starts to select out for those bad, aggressive cells,

Bu kötü saldırgan hücreleri seçerek başlıyor,

what we call clonal selection.

buna klonal seçim diyoruz.

But, if we start to understand

Ama eğer kanserin sadece

that cancer isn't just a molecular defect, it's something more,

moleküler bir hata olmadığını, daha fazlası olduğunu anlamaya

then we'll get to new ways of treating it, as I'll show you.

başlarsak, tedavi edebilecek yeni yollar bulabiliriz, size göstereceğim.

So, one of the fundamental problems we have in cancer

yani kanserdeki ana sorunlardan birisi işte bu,

is that, right now, we describe it by a number of adjectives, symptoms:

onu bir takım sıfatlar ve belirtilerle tarif ediyoruz.

"I'm tired, I'm bloated, I have pain, etc."

Yorgunum, şişkinim, ağrım var vb...

You then have some anatomic descriptions,

Sonra bazı anatomik tanımlarınız var.

you get that CT scan: "There's a three centimeter mass in the liver."

Bu BT yi çektiriyorsunuz, karaciğerinizde 3 cm bir kitle var.

You then have some body part descriptions:

Sonrasında bazı vücut bölümü tanımları var.

"It's in the liver, in the breast, in the prostate."

Kanser karaciğerde, memede, prostatta gibi.

And that's about it.

Ve tümü bundan ibaret.

So, our dictionary for describing cancer is very, very poor.

Kanseri tanımlama lugatımız bile çok ama çok zayıf.

It's basically symptoms.

Tamamen semptomlara dayalı.

It's manifestations of a disease.

Bir hastalığın belirtileri yani.

What's exciting is that over the last two or three years,

Son iki üç sene içinde heyecan verici olansa

the government has spent 400 million dollars,

hükümetin 400 milyon dolar harcamış olması,

and they've allocated another billion dollars,

ve ekstra bir milyon doları da ismine

to what we call the Cancer Genome Atlas Project.

Kanser Genom Atlası Projesi dediğimiz şeye harcadılar.

So, it is the idea of sequencing all of the genes in the cancer,

Bu kanserdeki genlerin sekanlamasını (dizilimini) yapma fikri,

and giving us a new lexicon, a new dictionary to describe it.

böylece bize yeni bir sözlük, tarif etmemiz için yeni sözcükler verecekler.

You know, in the mid-1850's in France,

Fransa'da 1850'lerde,

they started to describe cancer by body part.

kanseri vücut parçalarına göre tanımlamaya başladılar.

That hasn't changed in over 150 years.

Ve bu 150 yıldır değişmedi.

It is absolutely archaic that we call cancer

Hala prostat, meme, kas

by prostate, by breast, by muscle.

kanseri dememiz bile tarihi.

It makes no sense, if you think about it.

Düşünürseniz hiç bir mantığı yok.

So, obviously, the technology is here today,

Aşikar olan günümüzdeki teknolojinin,

and, over the next several years, that will change.

ve önümüzdeki yıllardaki teknolojinin değişeceği.

You will no longer go to a breast cancer clinic.

Artık bir meme kanseri kliniğine gitmeyeceksiniz.

You will go to a HER2 amplified clinic, or an EGFR activated clinic,

HER2 amplifiye kliniğveya aktive olmuş EGFR kliniğine gideceksiniz.

and they will go to some of the pathogenic lesions

ve onlar da bu bireysel kanserin oluşmasına yol açan

that were involved in causing this individual cancer.

patolojik lezyona gidecekler.

So, hopefully, we will go from being the art of medicine

Yani umuyoruz ki, tıbbı sanat olmaktan çıkarıp bilim yapma

more to the science of medicine,

yolunda bir ilerleme göstereceğiz.

and be able to do what they do in infectious disease,

enfeksiyon hastalıklarında ne yapılabiliyorsa bizde yapacağız

which is look at that organism, that bacteria,

örneğin organizmalara, bakterilere bakıyorlar,

and then say, "This antibiotic makes sense,

sonra da bu antibiyotik daha anlamlı olur diyorlar,

because you have a particular bacteria that will respond to it."

çünkü bu bakteri ancak bu antibiyotiğe cevap veriyor.

When one is exposed to H1N1, you take Tamiflu,

H1N1'e maruz kalan kişiye Tamiflu veriyorlar,

and you can remarkably decrease the severity of symptoms

böylece semptomların şiddeti bariz şekilde azaltılıyor

and prevent many of the manifestations of the disease.

ve hastalığın pek çok belirtisi engelleniyor.

Why? Because we know what you have, and we know how to treat it --

Neden? Çünkü sizin neyiniz var biliyoruz, nasıl tedavi edeceğimizi de,

although we can't make vaccine in this country, but that's a different story.

her ne kadar bu ülkede henüz aşı yapamamış olsak da, ama bu başka bir hikaye.

The Cancer Genome Atlas is coming out now.

Kanser Genom Atlası artık çıkıyor.

The first cancer was done, which was brain cancer.

İlk kanser yapıldı, bu beyin kanseriydi.

In the next month, the end of December, you'll see ovarian cancer,

Önümüzdeki ay, Aralık sonunda, yumurtalık kanseri görülecek,

and then lung cancer will come several months after.

pek çok ay sonrasında da akciğer kanseri.

There's also a field of proteomics that I'll talk about in a few minutes,

Bir de proteom (protein) alanı var, bundan da birkaç dakika bahsedeceğim.

which I think is going to be the next level

ki ben bunun bir sonraki aşama olacağına inanıyorum

in terms of understanding and classifying disease.

özellikle kanseri anlama ve sınıflama konusunda.

But remember, I'm not pushing genomics,

Ama anımsayın, genom ve proteomu

proteomics, to be a reductionist.

kısıtlayıcı olmak için zorlamıyorum.

I'm doing it so we can identify what we're up against.

Bunları karşımızdaki şeyin ne olduğunu tanımlayabilmemiz için söylüyorum.

And there's a very important distinction there that we'll get to.

Ve buradaki çok önemli ayrıma da birazdan geleceğim.

In health care today, we spend most of the dollars --

Bugünkü sağlık hizmetlerinde milyonlarca doları

in terms of treating disease --

hastalık tedavisine harcıyoruz--

most of the dollars in the last two years of a person's life.

harcanan paranın çoğu bir insanın ömrünün son iki yılına gidiyor.

We spend very little, if any, dollars in terms of identifying what we're up against.

Ve karşı karşıya olduğumuz şeyin ne olduğunu tanımlamak için çok az harcıyoruz.

If you could start to move that, to identify what you're up against,

Eğer bunu değiştirebilirsek, kanseri tanıyabilirsek çok daha

you're going to do things a hell of a lot better.

hem de çok çok daha fazlasını başarabiliriz.

If we could even take it one step further and prevent disease,

Eğer becerebilirsek bir adım daha atıp önlemeyi başarabiliriz,

we can take it enormously the other direction,

ve bu durumu tamamen diğer tarafa yönlendirebiliriz.

and obviously, that's where we need to go, going forward.

Açıkçası gitmemiz gereken yön de öbür taraf zaten, ileri gideceğiz.

So, this is the website of the National Cancer Institute.

İşte Ulusal Kanser Enstitüsünün web sitesi.

And I'm here to tell you, it's wrong.

Ve ben size bunun yanlış olduğunu söylemek için buradayım.

So, the website of the National Cancer Institute

Ulusal Kanser enstitüsü web sitesi kanserin

says that cancer is a genetic disease.

genetik bir hastalık olduğunu söylüyor.

The website says, "If you look, there's an individual mutation,

Web sitesinin dediğine göre, eğer bakarsanız tek bir tane mutasyon varmış,

and maybe a second, and maybe a third,

sonrada bir ikinci, sonra da bir üçüncü,

and that is cancer."

ve işte kansersiniz.

But, as a cancer doc, this is what I see.

Ama bir kanser doktoru olarak benim gördüğüm şu:

This isn't a genetic disease.

Bu genetik bir hastalık değil.

So, there you see, it's a liver with colon cancer in it,

İşte, bu içinde barsak kanseri olan bir karaciğer,

and you see into the microscope a lymph node

mikroskopta bakıyorsunuzi bir lenf nodu var

where cancer has invaded.

kanser buraya invaze olmuş (yayılmış)

You see a CT scan where cancer is in the liver.

BT'ye (Bilg. Tomo.) bakıyorsunuz, karaciğer kanseri.

Cancer is an interaction of a cell

Kanser, artık büyümesi çevresi tarafından

that no longer is under growth control with the environment.

kontrol edilemeyen bir hücreler etkileşimidir.

It's not in the abstract; it's the interaction with the environment.

Bu teorikte yer almaz; bu çevreyle olan etkileşimdir.

It's what we call a system.

Biz buna bir sistem diyoruz.

The goal of me as a cancer doctor is not to understand cancer.

Bir kanser doktoru olarak benim amacım kanseri anlamak değil.

And I think that's been the fundamental problem over the last five decades,

Ve bunun son 50 yıldır süregelen asıl sorun olduğunu düşünüyorum.

is that we have strived to understand cancer.

Mücadele ettiğimiz şey kanseri anlamak mı?

The goal is to control cancer.

Amaç kanseri kontrol etmek.

And that is a very different optimization scheme,

Ve bu çok farklı bir optimizasyon tasarısı,

a very different strategy for all of us.

hepimiz için çok farklı bir strateji.

I got up at the American Association of Cancer Research,

Amerika Kanser Araştırmaları Birliğinde ayağa kalktım,

one of the big cancer research meetings, with 20,000 people there,

ki bu en büyük kanser araştırma toplantılarından biridir, 20.000 kişi vardı

and I said, "We've made a mistake.

ayağa kalktım ve hata yaptığımızı söyledim.

We've all made a mistake, myself included,

Ben de dahil hepimizin hata yaptığını,

by focusing down, by being a reductionist.

aşağıya odaklanıp, kısıtlayıcı olarak hata yaptığımızı söyledim.

We need to take a step back."

Bir adım geri atmak zorundayız.

And, believe it or not, there were hisses in the audience.

Ve ister inanın ister inanmayın, seyircilerden ıslık çalanlar oldu.

People got upset, but this is the only way we're going to go forward.

İnsanlar bozuldu, ama ileriye gidebilmemizin tek yolu bu.

You know, I was very fortunate to meet Danny Hillis a few years ago.

Biliyorsunuz, birkaç sene önce Danny Hillis ile tanışma fırsatım olmuştu.

We were pushed together, and neither one of us really wanted to meet the other.

Bir şekilde bir araya gelmiştik ve aslında birbirimizle tanışmayı ikimiz de istemiyorduk.

I said, "Do I really want to meet a guy from Disney, who designed computers?"

Kendime "Disney'den bilgisayar dizaynı yapan bir adamla tanışmayı istiyor muyum?" diye sordum.

And he was saying: Does he really want to meet another doctor?

Ve o da gerçekten başka bir doktorla daha tanışmam gerekli mi diyordu.

But people prevailed on us, and we got together,

Ama araya giren kişiler bizi bir araya getirdiler.

and it's been transformative in what I do, absolutely transformative.

ve bu yaptığım şey konusunda dönüşümümü sağladı, çok dönüştürücü oldu.

We have designed, and we have worked on the modeling --

Birlikte tasarladık ve model çıkarma üstünde çalıştık--

and much of these ideas came from Danny and from his team --

fikirlerin çoğu Danny'den geldi, ve onun ekibinden--

the modeling of cancer in the body as complex system.

vücudumuzdaki kanseri kompleks bir sistem olarak modelledik.

And I'll show you some data there

Ve size bazı verileri göstereceğim,

where I really think it can make a difference and a new way to approach it.

ki bu noktalar gerçekten de bir fark yaratabilir ve yaklaşımımızı değiştirebilir.

The key is, when you look at these variables and you look at this data,

Anahtar ise bu değişkenlere ve bu verilere baktığınızda

you have to understand the data inputs.

veri girdilerini anlamak zorunda oluşunuz.

You know, if I measured your temperature over 30 days,

Yani vücut sısınızı 30 günden uzun zaman boyunca ölçersem,

and I asked, "What was the average temperature?"

ve ortalaması neydi diye sorarsam,

and it came back at 98.7, I would say, "Great."

98.7 F sonucuna bakıp, harika! derim.

But if during one of those days

Ama bu günlerden birisinde

your temperature spiked to 102 for six hours,

vücut ısınız 6 saatliğine 102 F'a çıkarsa

and you took Tylenol and got better, etc.,

sizde Tylenol alıp iyileşirseniz vs vs...

I would totally miss it.

İşte bu noktayı tamamen atlamış olurum.

So, one of the problems, the fundamental problems in medicine

Yani tıptaki ana sorunlardan birisi, sizin,

is that you and I, and all of us,

aslında hepimizin

we go to our doctor once a year.

doktora senede bir defa gitmemiz.

We have discrete data elements; we don't have a time function on them.

Farklı veri parçacıkları var; bunlar üstünde de zamanın fonksiyonu yok.

Earlier it was referred to this direct life device.

Eskiden bu durumda bu küçük hayat cihazına yöneliniyordu.

You know, I've been using it for two and a half months.

Bilirsiniz, şu an bunu iki buçuk aydır kullanıyorum.

It's a staggering device, not because it tells me

İnanılmaz bir alet, sadece bana günde kaç

how many kilocalories I do every day,

kilokalori yaktığımı söylediği için değil,

but because it looks, over 24 hours, what I've done in a day.

ama 24 saat boyunca, bütün gün ne yaptığıma da baktığı için.

And I didn't realize that for three hours I'm sitting at my desk,

Masamda üç saat boyunca oturduğumu farkmemiştim,

and I'm not moving at all.

ve hiç hareket etmiyormuşum.

And a lot of the functions in the data that we have as input systems here

Ve verilerdeki pek çok fonksiyonu da giriş sistemine ekledik, bunlar

are really different than we understand them,

anladıklarımızdan çok daha farklı,

because we're not measuring them dynamically.

çünkü bunları dinamik olarak ölçmüyoruz.

And so, if you think of cancer as a system,

Yani eğer kanseri bir sistem olarak düşünürseniz,

there's an input and an output and a state in the middle.

bir veri girişi, bir veri çıkışı ve arada da bir orta durum olmalı.

So, the states, are equivalent classes of history,

Yani, bu durumlar geçmiş hikayelerle eşdeğer,

and the cancer patient, the input, is the environment,

ve kanser hastasında veri girişi de ortam,

the diet, the treatment, the genetic mutations.

diet, tedavi, genetik mutasyonlar.

The output are our symptoms:

Veri çıkışları da semptomlar.

Do we have pain? Is the cancer growing? Do we feel bloated, etc.?

Ağrımız mı var? Kanser büyüyor mu? Şişkin mi hissediyoruz? vs vs

Most of that state is hidden.

Bu durumların pek çoğu saklı.

So what we do in our field is we change and input,

Biz de alanımızda veri girdisini değiştiriyoruz

we give aggressive chemotherapy,

agresif kemoterapi veriyoruz.

and we say, "Did that output get better? Did that pain improve, etc.?"

Sonra soruyoruz, veri çıkışı düzeldi mi? Ya da ağrı azaldı mı?

And so, the problem is that it's not just one system,

Ama problem şu ki bu sadece tek bir sistem değil.

it's multiple systems on multiple scales.

Pek çok ölçekte pek çok sistem söz konusu.

It's a system of systems.

Sistemlerden oluşan bir sistem.

And so, when you start to look at emergent systems,

Yani yeni doğan sistemlere bakmaya başladığınızda,

you can look at a neuron under a microscope.

bir nörona mikroskop altında bakabilirsiniz.

A neuron under the microscope is very elegant

Mikroskop altında bir nöron çok zarif duruyor,

with little things sticking out and little things over here,

şuralarından birşeyler çıkıyor, buralarında birşeyler var,

but when you start to put them together in a complex system,

ama kompleks bir sistemde onları bir araya getirmeye kalktığınızda,

and you start to see that it becomes a brain,

ve onun bir beyine dönüşmeye başladığını görebilirsiniz,

and that brain can create intelligence,

ve beyin anlayış yaratabilme gücüne sahiptir,

what we're talking about in the body,

vücut hakkında konuşmaya başladığımızda da

and cancer is starting to model it like a complex system.

kanser kompleks bir sistem gibi modellenmeye başlıyor.

Well, the bad news is that these robust --

Yani, kötü haber bu işler çok zorlu--

and robust is a key word --

ve zorlu da anahtar kelimemiz--

emergent systems are very hard to understand in detail.

oluşan yeni sistemleri detaylıca anlamak çok zor.

The good news is you can manipulate them.

İyi haber ise onları manipule edebiliyorsunuz

You can try to control them

Onların her bir bileşenini

without that fundamental understanding of every component.

esaslıca anlamadan da onları kontrol etmeyi deneyebilirsiniz.

One of the most fundamental clinical trials in cancer

Şimdiye kadar yapılmış en temel kanser klinik çalışmalarından birisi

came out in February in the New England Journal of Medicine,

New England Journal of Medicine'de Şubat ayında yayınlandı,

where they took women who were pre-menopausal with breast cancer.

meme kanseri olan pre-menapozal dönemdeki kadınlarla çalıştılar.

So, about the worst kind of breast cancer you can get.

Yani bu olabileceğiniz en kötü türde kanserlerdendir.

They had gotten their chemotherapy,

Kemoterapilerini aldılar,

and then they randomized them,

ve sonra onları randomize ettiler,

where half got placebo,

bunlardan yarısı plasebo aldı,

and half got a drug called Zoledronic acid that builds bone.

diğer yarısı da kemik yapıcı Zoledronic acid adında bir ilaç aldı.

It's used to treat osteoporosis,

osteoporoz tedavisinde kullanılır,

and they got that twice a year.

senede iki defa bundan aldılar.

They looked and, in these 1,800 women,

Bakıldığında bu 1800 kadında

given twice a year a drug that builds bone,

yani senede 2 defa kemik yapan ilaç alanlarda

you reduce the recurrence of cancer by 35 percent.

kanser rekürrensinin (nüks etmek) %35 azaldığı saptandı.

Reduce occurrence of cancer by a drug

Kansere hiç dokunmayan bir ilaç ile elde edilen

that doesn't even touch the cancer.

azalmış bir nüks oranı.

So the notion, you change the soil, the seed doesn't grow as well.

Buradaki fikir, toprağı değiştirirseniz, tohum iyi yetişmez.

You change that system,

Sistemi değiştirdiniz,

and you could have a marked effect on the cancer.

ve kanser üzerinde bir etki sağlamış oldunuz.

Nobody has ever shown -- and this will be shocking --

Şimdiye dek hiç kimse--bu şok edici olabilir--

nobody has ever shown that most chemotherapy

hiç kimse yapılan kemoterapinin bir kanser hücresine

actually touches a cancer cell.

dokunduğunu gösterebilmiş değil.

It's never been shown.

Bu hiç gösterilemedi.

There's all these elegant work in the tissue culture dishes,

Doku kültür kaplarında yapılan onca zarif çalışma var, bunlar

that if you give this cancer drug, you can do this effect to the cell,

eğer bu kanser ilacını verirseniz, kanser hücresine şu etkisi olur diyor,

but the doses in those dishes are nowhere near

ama o kaplarda kullanılan dozlarla vücutta oluşan

the doses that happen in the body.

dozajın hiç alakası yok.

If I give a woman with breast cancer a drug called Taxol

Eğer meme kanseri olan bir kadına her üç haftada bir

every three weeks, which is the standard,

Taxol adında bir ilaç verirseniz, ki bu standart uygulamadır,

about 40 percent of women with metastatic cancer

metastatik kanseri olan kadınlardan %40'ının

have a great response to that drug.

bu ilaca yanıtı çok iyi olur.

And a response is 50 percent shrinkage.

Ve yanıtta %50'ye varan bir küçülmedir.

Well, remember that's not even an order of magnitude,

Ve, anımsayın ki bu vaka sayısına bağlı değil,

but that's a different story.

ama bu ayrı bir hikaye tabii.

They then recur, I give them that same drug every week.

Sonra nüks olur, ben de aynı ilacı her hafta vermeye başlarım.

Another 30 percent will respond.

Bir %30'u daha tedaviye olumlu yanıt verir.

They then recur, I give them that same drug

Ve sonra yeniden nüks olur, bu defa aynı ilacı 96 saat

over 96 hours by continuous infusion,

boyunca damardan sürekli infüzyon şeklinde veririm,

another 20 or 30 percent will respond.

ki %20-30'u da bu tedaviye cevap verir.

So, you can't tell me it's working by the same mechanism in all three size.

Yani bana bunun her üç dozajda da aynı mekanizma ile çalıştığını söyleyemezsiniz.

It's not. We have no idea the mechanism.

Çünkü öyle değil. Mekanizma hakkında hiç bir fikrimiz yok.

So the idea that chemotherapy may just be disrupting

Yani kemoterapi fikri bu kompleks sistemi dağıtmak

that complex system,

da olabilir,

just like building bone disrupted that system and reduced recurrence,

aynı kemik yapan ilacın sistemi dağıtması ve nüksü azaltması gibi,

chemotherapy may work by that same exact way.

kemoterapi de aynı şekilde çalışıyor olabilir.

The wild thing about that trial also,

Bu deney hakkındaki en müthiş şeyse,

was that it reduced new primaries, so new cancers, by 30 percent also.

yeni kanser odaklarını da küçültmüş olması, %30 oranında.

So, the problem is, yours and mine, all of our systems are changing.

Yani sorun, sizin ve benim sorunumuz şu, hepimizin sistemleri değişiyor.

They're dynamic.

Sistemlerimiz dinamik.

I mean, this is a scary slide, not to take an aside,

Demek istediğim bu korkutucu bir değişim,

but it looks at obesity in the world.

ama dünyadaki obeziteye bir bakın.

And I'm sorry if you can't read the numbers, they're kind of small.

Sayıları okuyamazsanız kusura bakmayın, bayağı küçükler.

But, if you start to look at it, that red, that dark color there,

Ama baktığınızda, bu kırmızı, buradaki bu koyu renk,

more than 75 percent of the population

nüfusun %75'inden fazlası obez olan

of those countries are obese.

ülkeler.

Look a decade ago, look two decades ago: markedly different.

On yıl öncesine bakın, yirmi yıl öncesine, farklı işaretlenmiş.

So, our systems today are dramatically different

Yani şimdiki sistemlerimizin dinamiği on veya

than our systems a decade or two ago.

yirmi yıl öncesinden farklı.

So the diseases we have today,

Yani bugünkü hastalıklarımız,

which reflect patterns in the system over the last several decades,

ki bunlar geçmiş pek çok on-yıllarımızın sistemimizdeki yansımasını gösteriyor,

are going to change dramatically over the next decade or so

buna benzer şeylere dayalı olarak önümüzdeki on yıl içinde

based on things like this.

dinamik olarak değişecek.

So, this picture, although it is beautiful, is a 40-gigabyte picture

Yani bu fotoğraf, ne kadar güzel de olsa, 40 GB lık bu fotoğraf

of the whole proteome.

tüm bir proteomun fotoğrafı.

So this is a drop of blood that has gone through a superconducting magnet,

Yani bu süper iletken bir mıknatıstan geçmiş bir kan damlasından

and we're able to get resolution

bir çözünürlük elde edebiliyoruz,

where we can start to see all of the proteins in the body.

bu şekilde de vücuttaki tüm proteinleri görebiliyoruz.

We can start to see that system.

Sistemi görmeye başlayabiliyoruz.

Each of the red dots are where a protein has actually been identified.

Her bir kırmızı nokta tanımlanabilmiş bir proteini gösteriyor.

The power of these magnets, the power of what we can do here,

Bu mıknatısların gücü, burada yapabileceklerimizi gücü

is that we can see an individual neutron with this technology.

bu teknoloji sayesinde "bireysel bir nötronu" görmemize dayalı.

So, again, this is stuff we're doing with Danny Hillis

Yani, Danny Hillis ve Uygulamalı Proteomik adındaki

and a group called Applied Proteomics,

ekip ile yapmakta olduğumuz şey,

where we can start to see individual neutron differences,

bu bireysel nötron değişikliklerini görebilir hale gelmemiz,

and we can start to look at that system like we never have before.

ve böylece sisteme daha önce hiç bakmadığımız bir şekilde bakabiliyoruz.

So, instead of a reductionist view, we're taking a step back.

Yani kısıtlayıcı bakış yerine bir adım geri atıyoruz.

So this is a woman, 46 years old,

İşte bu 46 yaşında bir kadın

who had recurrent lung cancer.

nüks eden akciğer kanseri hastası.

It was in her brain, in her lungs, in her liver.

Kanser beyninde, akciğerlerinde, karaciğerindeydi.

She had gotten Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere,

Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere, Gemcitabene,

Gemcitabine, Navelbine:

Navelbine tedavisi aldı.

Every drug we have she had gotten, and that disease continued to grow.

Bilinen her ilaç denedi, ve hastalık ilerlemeye devam etti.

She had three kids under the age of 12,

12 yaş altında 3 çocuğu vardı,

and this is her CT scan.

ve buda BT taraması.

And so what this is, is we're taking a cross-section of her body here,

Yani bu nedir? BuradavVücudundan kesitsel görüntüler alıyoruz.

and you can see in the middle there is her heart,

Burada ortada kalbi görebilirsiniz,

and to the side of her heart on the left there is this large tumor

kalbin hemen yanında solda bütük bir tümor var.

that will invade and will kill her, untreated, in a matter of weeks.

bu tedavi olmazsa saldırıya geçip onu haftalar içinde öldürecek.

She goes on a pill a day that targets a pathway,

Bir kimyasal yolu hedefleyen tek bir ilaç almaya başlıyor,

and again, I'm not sure if this pathway was in the system, in the cancer,

ve tekrar belirteyim, bu yolun kanserin içindeki sisteme dahil olduğundan emin değilim,

but it targeted a pathway, and a month later, pow, that cancer's gone.

ama bir yola hedeflenen bir ilaç, ve işte bir ay sonrası, kanser yok oldu.

Six months later it's still gone.

Altı ay sonra, hala yok.

That cancer recurred, and she passed away three years later from lung cancer,

Bu kanser nüksetti ve bu hasta üç sene sonraakciğer kanserinden vefat etti,

but she got three years from a drug

ama bir ilaç sayesinde üç yıl kazanmış oldu

whose symptoms predominately were acne.

ve ilacın semptomları ağırlıklı olarak sivilceydi.

That's about it.

Konu bundan ibarettir.

So, the problem is that the clinical trial was done,

Yani, problem şu, klinik çalışma tamamlandı,

and we were a part of it,

ve bizler de parçasıydık,

and in the fundamental clinical trial --

ve klinik deneylerin temelinde,

the pivotal clinical trial we call the Phase Three,

ana klinik deneyde, ki biz buna faz 3 diyoruz,

we refused to use a placebo.

placebo kullanmayı reddettik.

Would you want your mother, your brother, your sister

Anne veya kardeşlerinizin ilerlemiş seviyede

to get a placebo if they had advanced lung cancer and had weeks to live?

akciğer kanseri olsaydı ve yaşamak için de bir kaç haftası, plasebo ister miydiniz?

And the answer, obviously, is not.

Cevap elbette hayır olacaktır.

So, it was done on this group of patients.

Bu nedenle çalışma bu hasta grubunda yapıldı

Ten percent of people in the trial had this dramatic response that was shown here,

Grubun %10'unda bu dramatik yanıt gözlendi, burada gösteriliyor,

and the drug went to the FDA,

ilaç da FDA'ya gitti,

and the FDA said, "Without a placebo,

ve FDA de plasebo çalışması olmadan

how do I know patients actually benefited from the drug?"

bu ilacın hastalara gerçekten faydalı olduğunu nasıl anlayacağım diye sordu.

So the morning the FDA was going to meet,

Ve FDA'in toplantı yapacağı sabah,

this was the editorial in the Wall Street Journal.

Wall Street Journal'daki başmakale buydu.

(Laughter)

(kahkahalar)

And so, what do you know, that drug was approved.

Ve, biliyor musunuz, o ilaç onaylandı.

The amazing thing is another company did the right scientific trial,

Şaşırtıcı olan şu, başka bir şirket doğru bir klinik deneyi yaptı,

where they gave half placebo and half the drug.

hastaların yarısına placebo, diper yarısına da ilaçtan verdiler.

And we learned something important there.

Burada önemli birşey öğrenmiş olduk.

What's interesting is they did it in South America and Canada,

İlginç olan bu çalışmayı Güney Amerika ve Kanada'da

where it's "more ethical to give placebos."

"plasebo vermenin daha etik olduğu" yerde yapmış olmaları,

They had to give it also in the U.S. to get approval,

onay alabilmek için U.S'de de yapmak zorunda kaldılar,

so I think there were three U.S. patients

yani sanıyorum, denekler arasında New York kırsallarından

in upstate New York who were part of the trial.

katılan sadece üç tane US vatandaşı yer aldı.

But they did that, and what they found

Ama bunu yaptılar, ve buldukları da şu oldu,

is that 70 percent of the non-responders

ilaca cevap vermeyenlerden %70 'i

lived much longer and did better than people who got placebo.

plasebo alanlardan çok daha iyiydi ve çok daha uzun yaşadılar.

So it challenged everything we knew in cancer,

Yani bu deney kanser hakkında bildiğimiz herşeye

is that you don't need to get a response.

meydan okudu, ilaca yanıt alma zorunluluğunuz da yok.

You don't need to shrink the disease.

Hastalığı "küçültmeniz" de gerekmiyor.

If we slow the disease, we may have more of a benefit

Hastalığı yavaşlatabilirsek, hastanın kalan yaşam süresi

on patient survival, patient outcome, how they feel,

bu sürenin kalitesi ve hastaların nasıl hissetiği hakkında

than if we shrink the disease.

daha faydalı sonuçlar elde edebiliriz.

The problem is that, if I'm this doc, and I get your CT scan today

Problem şu, ben bir doktorum, bugün BT taramanıza bakıyorum,

and you've got a two centimeter mass in your liver,

karaciğerinizde 2 cm kitle görüyorum,

and you come back to me in three months and it's three centimeters,

üç ay sonra geri geldiğinizdeyse bu 3 cm olmuş,

did that drug help you or not?

ilaç size faydalı oldu mu olmadı mı?

How do I know?

Nereden bileceğim?

Would it have been 10 centimeters, or am I giving you a drug

Vermeseydim 10 cm mi olacaktı, yada size verdiğim ilaç

with no benefit and significant cost?

belirgin bir faydası veya zararı olmayan bir ilaç mı?

So, it's a fundamental problem.

Bu çok temel bir sorun.

And, again, that's where these new technologies can come in.

Ve yeniden, yeni teknoloji burada devreye giriyor.

And so, the goal obviously is that you go into your doctor's office --

Yani aşikar olan şey, doktorun ofisine girdiğinizde--

well, the ultimate goal is that you prevent disease, right?

yani, esas amaç nihai amaç bu hastalığın önlenmesi, değil mi?

The ultimate goal is that you prevent any of these things from happening.

Nihai amaç bütün bunların olmasına en baştan engel olmak.

That is the most effective, cost-effective,

Bu en etkili, en ucuz ve

best way we can do things today.

başarabileceğimiz en iyi şey.

But if one is unfortunate to get a disease,

Ama birisi hastalanacak kadar şanssızsa,

you'll go into your doctor's office, he or she will take a drop of blood,

doktorun ofisine gidecek, bir damla kan verecek,

and we will start to know how to treat your disease.

ve hastalığınızı nasıl tedavi edeceğimizi anlamaya başlayacağız.

The way we've approached it is the field of proteomics,

Bu konuya proteomik açıdan yaklaşacağız,

again, this looking at the system.

yeniden, bu şekilde sisteme bakacağız.

It's taking a big picture.

Bu büyük fotoğrafı görmek.

The problem with technologies like this is

Bu çeşit teknolojilerdeki sorun ise

that if one looks at proteins in the body,

vücuttaki proteinlere baktığınızda

there are 11 orders of magnitude difference

yüksek çoklu ve düşük çoklu proteinler arasında

between the high-abundant and the low-abundant proteins.

11 ayrı düzeyde büyüklük farklılığı olması.

So, there's no technology in the world that can span 11 orders of magnitude.

Dünyada henüz ayrı 11 düzeyde büyüklük ölçebilecek bir teknoloji yok.

And so, a lot of what has been done with people like Danny Hillis and others

Yani Danny Hillis ve ekibiyle yapılmış olan şeylerin çoğu

is to try to bring in engineering principles, try to bring the software.

mühendislik ilkelerini kullanarak yazılımı oluşturmaya sağlamaktan ibaret.

We can start to look at different components along this spectrum.

Bu spektruma farklı bölümlerinden bakmaya başlayabiliriz.

And so, earlier was talked about cross-discipline, about collaboration.

Daha önce çapraz disipliner iş birliğinden bahsettik.

And I think one of the exciting things that is starting to happen now

Ve bence oluşan heyecan verici şeylerden biri de

is that people from those fields are coming in.

bu alanlardan yeni insanların buna katılıyor olması.

Yesterday, the National Cancer Institute announced a new program

Dün, Ulusal Kanser Enstitüsü yeni bir program açıkladı

called the Physical Sciences and Oncology,

İsmi, onkoloji ve fiziksel bilimler,

where physicists, mathematicians, are brought in to think about cancer,

fizikçiler, matematikçiler kanser hakkında düşünmeleri için davet ediliyorlar,

people who never approached it before.

bu konuyla daha önce teması olmamış kişiler.

Danny and I got 16 million dollars, they announced yesterday,

Danny ve ben bu problemi yüklenmek için 16 milyon dolar aldık,

to try to attach this problem.

bu bize dün bildirildi.

A whole new approach, instead of giving high doses of chemotherapy

Tamamen yeni bir yaklaşım, farklı mekanizmalarla yüksek dozlarda

by different mechanisms,

kemoterapi vermek yerine

to try to bring technology to get a picture of what's actually happening in the body.

teknolojiyi kullanarak aslında vücutta neler olup bittiğinin resmini alabilmek için.

So, just for two seconds, how these technologies work --

Şimdi 2 dakika bu teknolojilerin nasıl çalıştığı--

because I think it's important to understand it.

çünkü bunu anlamamız gerçekten önemli.

What happens is every protein in your body is charged,

Olan şey şu, her bir proteininiz elektriksel bir yük taşıyor,

so the proteins are sprayed in, the magnet spins them around,

yani proteinleriniz serpilmiş durumda, manyetik alan onları etraflarında döndürüyor,

and then there's a detector at the end.

ve en sonda da bir dedektör var.

When it hit that detector is dependent on the mass and the charge.

Bu dedektöre ne zaman çarpacakları kütle ve elektrik yüklerine bağlı.

And so we can accurately -- if the magnet is big enough,

Ve eğer mıknatıs yeterince büyükse,

and your resolution is high enough --

ve sizin de çözünürlüğünüz yeterince yüksekse,

you can actually detect all of the proteins in the body

gerçekten vücudunuzda yer alan bütün proteinleri hassas olarak saptayabilir

and start to get an understanding of the individual system.

ve bu sistemin nasıl çalıştığını anlamaya başlayabilirsiniz.

And so, as a cancer doctor,

Ben, bir kanser doktoru olarak,

instead of having paper in my chart, in your chart, and it being this thick,

dosyalarımda ya da sizin dosyanızda, duran bu kalınlıkta kağıtlar yerine,

this is what data flow is starting to look like in our offices,

ofisimdeki veri akışı artık buna benzemeye başladı,

where that drop of blood is creating gigabytes of data.

bir tek damla kandan GB'lar dolusu veri alınıyor.

Electronic data elements are describing every aspect of the disease.

Elektronik veri elemanları hastalığın her yönünü tasvir ediyorlar.

And certainly the goal is we can start to learn from every encounter

Ve elbette ki amacımız karşılaştığımız durumlardan temel bir şey öğrenmeden

and actually move forward, instead of just having encounter and encounter,

yeniden, yeniden bu durumlarla karşılaşmaktansa, her bir karşılaşmadan

without fundamental learning.

yeni bir çey öğrenerek ileriye doğru gitmek.

So, to conclude, we need to get away from reductionist thinking.

Sonuç olarak kısıtlayıcı bu bakış açısından kurtulmalıyız.

We need to start to think differently and radically.

Daha farklı ve daha radikal düşünmeye başlamalıyız.

And so, I implore everyone here: Think differently. Come up with new ideas.

Buradaki herkese rica ediyorum, farklı düşünmeye çalışın. Yeni fikirler üretin.

Tell them to me or anyone else in our field,

Bunları bana veya kendi alanınızda başkalarına söyleyin,

because over the last 59 years, nothing has changed.

çünkü son 59 yıldır değişen hiçbir şey olmadı.

We need a radically different approach.

Radikal anlamda farklı yaklaşımlara ihtiyacımız var.

You know, Andy Grove stepped down as chairman of the board at Intel --

Biliyorsunuz, Andy Grove Intel'deki başkanlığından indiği zaman--

and Andy was one of my mentors, tough individual.

ve Andy akıl hocalarımdan birisidir, çetin birisidir--

When Andy stepped down, he said,

Andy görevini bıraktığında, şöyle demişti,

"No technology will win. Technology itself will win."

"Hiç bir teknoloji kazanmayacak. Teknolojinin kendisi kazanacak"

And I'm a firm believer, in the field of medicine and especially cancer,

Ve bende tıp alanı ve kanser konusunda teknolojinin geniş alanda

that it's going to be a broad platform of technologies

kullanılacağına, bunun ileriye doğru gitmemizde yardımcı olacağına

that will help us move forward

inanan birisi olarak, çok yakın gelecekte

and hopefully help patients in the near-term.

bu hastalara yardımcı olabileceğimizi düşünüyorum.

Thank you very much.

Çok teşekkür ediyorum.