ABOUT THE SPEAKER
Mina Bissell - Cancer Researcher
Mina Bissell studies how cancer interacts with our bodies, searching for clues to how cancer's microenvironment influences its growth.

Why you should listen

Mina Bissell's groundbreaking research has proven that cancer is not only caused by cancer cells. It is caused by an interaction between cancer cells and the surrounding cellular micro-environment. In healthy bodies, normal tissue homeostasis and architecture inhibit the progression of cancers. But changes in the microenvironment--following an injury or a wound for instance--can shift the balance. This explains why many people harbor potentially malignant tumors in their bodies without knowing it and never develop cancer, and why tumors often develop when tissue is damaged or when the immune system is suppressed.

The converse can also be true. In a landmark 1997 experiment, mutated mammary cells, when dosed with an antibody and placed into a normal cellular micro-environment, behaved normally. This powerful insight from Bissell's lab may lead to new ways of treating existing and preventing potential cancers.

More profile about the speaker
Mina Bissell | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Mina Bissell: Experiments that point to a new understanding of cancer

Mina Bissell: Experimente, die zu einem neuen Verständnis von Krebs führen

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Jahrzehntelang verfolgte die Forscherin Mina Bissell eine revolutionäre Idee – dass eine Krebszelle nicht automatisch zum Tumor wird, sondern vielmehr von ihren umgebenden Zellen (ihrer Mikroumgebung) abhängt, die ihr Hinweise darauf geben, wie sie sich entwickeln soll. Sie erzählt von den zwei Schlüsselexperimenten, die bewiesen, dass das vorherrschende Wissen über das Wachstum von Krebs falsch war.
- Cancer Researcher
Mina Bissell studies how cancer interacts with our bodies, searching for clues to how cancer's microenvironment influences its growth. Full bio

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00:16
Now, I don't usuallygewöhnlich like cartoonsKarikaturen,
0
432
2722
Nun, normalerweise mag ich Cartoons nicht besonders.
00:19
I don't think manyviele of them are funnykomisch,
1
3154
2510
Viele finde ich gar nicht so lustig.
00:21
I find them weirdseltsam. But I love this cartoonKarikatur from the NewNeu YorkerYorker.
2
5664
5223
Ich finde sie eher seltsam. Aber diesen Cartoon hier,
aus dem New Yorker, den liebe ich.
00:26
(TextText: Never, ever think outsidedraußen the boxBox.) (LaughterLachen)
3
10887
2612
(Text: Denke nie, nie außerhalb der Kiste.)
(Lachen)
00:29
So, the guy is tellingErzählen the catKatze,
4
13499
2469
Der Mann sagt also zu der Katze:
00:31
don't you dareWagen think outsidedraußen the boxBox.
5
15968
5371
"Wag es ja nicht, quer zu denken."
00:37
Well, I'm afraidAngst I used to be the catKatze.
6
21339
3307
Nun, es tut mir leid, ich war immer die Katze.
00:40
I always wanted to be outsidedraußen the boxBox.
7
24646
3058
Ich wollte immer um die Ecke denken.
00:43
And it's partlyteilweise because I camekam to this fieldFeld
8
27704
3482
Und das ist teilweise der Grund,
weshalb ich mit diesem Hintergrund,
00:47
from a differentanders backgroundHintergrund, chemistChemiker and a bacterialbakteriell geneticistGenetiker.
9
31186
5213
als Chemikerin und Bakteriengenetikerin,
zu diesem Beruf kam.
00:52
So, what people were sayingSprichwort to me
10
36399
2602
Also, was die Leute mir
00:54
about the causeUrsache of cancerKrebs, sourcesQuellen of cancerKrebs,
11
39001
3191
über die Ursache von Krebs,
die Auslöser von Krebs erzählten,
00:58
or, for that matterAngelegenheit, why you are who you are,
12
42192
3081
oder auch, warum du bist, wer du bist,
01:01
didn't make senseSinn.
13
45273
1874
das machte keinen Sinn.
01:03
So, let me quicklyschnell try and tell you why I thought that
14
47147
3047
Lassen Sie mich kurz erklären,
warum ich das dachte
01:06
and how I wentging about it.
15
50194
2601
und was ich unternahm.
01:08
So, to beginStart with, howeveraber,
16
52795
2432
Aber zu Anfang
01:11
I have to give you a very, very quickschnell lessonLektion
17
55227
4426
muss ich Ihnen eine sehr, sehr kurze Lektion
01:15
in developmentalEntwicklungsbiologie biologyBiologie,
18
59653
1767
in Entwicklungsbiologie erteilen
01:17
with apologiesEntschuldigungen to those of you who know some biologyBiologie.
19
61420
4062
und entschuldige mich gleich bei denen,
die etwas von Biologie verstehen.
01:21
So, when your momMama and dadPapa metgetroffen,
20
65482
3014
Als Ihre Mutter und Ihr Vater
sich kennenlernten,
01:24
there is a fertilizedbefruchtet eggEi,
21
68496
2674
gab es da ein befruchtetes Ei,
01:27
that roundrunden thing with that little blipBlip.
22
71170
2121
dieses runde Ding mit dem kleinen Fleck.
01:29
It growswächst and then it growswächst,
23
73291
3055
Es wächst und wächst
01:32
and then it makesmacht this handsomegut aussehend man.
24
76346
4153
und dann wird es zu diesem attraktiven Mann.
01:36
(ApplauseApplaus)
25
80499
1415
(Applaus)
01:37
So, this guy, with all the cellsZellen in his bodyKörper,
26
81914
5658
Also, dieser Mann, mit all
den Zellen in seinem Körper,
01:43
all have the samegleich geneticgenetisch informationInformation.
27
87572
4212
alle haben dieselbe genetische Information.
01:47
So how did his noseNase becomewerden his noseNase, his elbowEllenbogen his elbowEllenbogen,
28
91784
4375
Wie also wurde seine Nase zur Nase,
sein Ellbogen zu seinem Ellbogen,
01:52
and why doesn't he get up one morningMorgen
29
96159
2176
und warum wachte er nicht eines morgens auf
01:54
and have his noseNase turnWende into his footFuß?
30
98335
2560
und hatte seine Nase in seinen Fuss verwandelt?
01:56
It could. It has the geneticgenetisch informationInformation.
31
100895
3240
Das könnte sie. Sie hat
die genetischen Informationen.
02:00
You all remembermerken, dollyDolly,
32
104135
1208
Sie erinnern sich alle an Dolly.
02:01
it camekam from a singleSingle mammaryMilch- cellZelle.
33
105343
2681
Sie entstammte einer einzelnen Brustzelle.
02:03
So, why doesn't it do it?
34
108024
1934
Warum also tut sie das nicht?
02:05
So, have a guessvermuten of how manyviele cellsZellen he has in his bodyKörper.
35
109958
5503
Nun, raten Sie mal, wieviele Zellen
er in seinem Körper hat.
02:11
SomewhereIrgendwo betweenzwischen 10 trillionBillion to 70 trillionBillion cellsZellen in his bodyKörper.
36
115461
7402
Irgendwo zwischen 10 Trillionen und
70 Trillionen Zellen sind in seinem Körper.
02:18
TrillionBillionen!
37
122863
1640
Trillionen!
02:20
Now, how did these cellsZellen, all with the samegleich geneticgenetisch materialMaterial,
38
124503
4638
Nun, wie haben all diese Zellen,
alle mit demselben genetischen Material,
02:25
make all those tissuesGewebe?
39
129141
2208
all diese verschiedenen Gewebe produziert?
02:27
And so, the questionFrage I raisedangehoben before
40
131349
3144
Und so wird die Frage, die ich vorher stellte
02:30
becomeswird even more interestinginteressant if you thought about
41
134493
3614
noch interessanter, bedenkt man
02:34
the enormityUngeheuerlichkeit of this in everyjeden one of your bodiesKörper.
42
138107
4586
das enorme Ausmaß in jedem unserer Körper.
02:38
Now, the dominantDominant cancerKrebs theoryTheorie would say
43
142693
3000
Nun, die dominante Krebstheorie würde sagen,
02:41
that there is a singleSingle oncogeneOnkogen
44
145693
2312
dass es da ein einzelnes Onkogen
02:43
in a singleSingle cancerKrebs cellZelle, and it would make you
45
148005
3704
in einer einzigen Krebszelle gibt
und dass diese dich
02:47
a cancerKrebs victimOpfer.
46
151709
2649
zu einem Krebsopfer macht.
02:50
Well, this did not make senseSinn to me.
47
154358
3666
Nun, das hat für mich keinen Sinn gemacht.
02:53
Do you even know how a trillionBillion lookssieht aus?
48
158024
3182
Wissen Sie überhaupt, wie eine Trillion aussieht?
02:57
Now, let's look at it.
49
161206
1719
Hier, schauen wir sie uns an.
02:58
There it comeskommt, these zeroesNullen after zeroesNullen after zeroesNullen.
50
162925
5041
Da kommt sie, diese Nullen nach Nullen und Nullen.
03:03
Now, if .0001 of these cellsZellen got mutatedmutiert,
51
167966
6818
Jetzt, falls 0,0001 dieser Zellen mutieren
03:10
and .00001 got cancerKrebs, you will be a lumpKlumpen of cancerKrebs.
52
174784
5257
und 0,00001 Krebs bekommen,
dann werden Sie zu einem Klumpen Krebs.
03:15
You will have cancerKrebs all over you. And you're not.
53
180041
2296
Dann haben Sie überall Krebs. Aber so ist es nicht.
03:18
Why not?
54
182337
2309
Warum nicht?
03:20
So, I decidedbeschlossen over the yearsJahre,
55
184646
3722
Und so entschied ich über die Jahre
03:24
because of a seriesSerie of experimentsExperimente
56
188368
1928
aufgrund einer Reihe von Experimenten,
03:26
that this is because of contextKontext and architecturedie Architektur.
57
190296
4880
dass dies aufgrund von Kontext und Architektur so ist.
03:31
And let me quicklyschnell tell you
58
195176
2177
Und lassen Sie mich rasch
03:33
some crucialentscheidend experimentExperiment that was ablefähig to actuallytatsächlich showShow this.
59
197353
3927
ein entscheidendes Experiment
erklären, das dies zeigen konnte.
03:37
To beginStart with, I camekam to work with this virusVirus
60
201280
3911
Zu Anfang begann ich mit diesem Virus zu arbeiten,
03:41
that causesUrsachen that uglyhässlich tumorTumor in the chickenHähnchen.
61
205191
3393
der einen üblen Tumor in einem Huhn verursacht.
03:44
RousRous discoveredentdeckt this in 1911.
62
208584
3360
Rous hat ihn 1911 entdeckt.
03:47
It was the first cancerKrebs virusVirus discoveredentdeckt,
63
211944
3565
Es war der erste Krebsvirus,
den man entdeckt hat.
03:51
and when I call it "oncogeneOnkogen," meaningBedeutung "cancerKrebs geneGen."
64
215509
4891
Und wenn ich ihn "Onkogen" nenne,
so bedeutet das "Krebsgen".
03:56
So, he madegemacht a filtrateFiltrat, he tookdauerte this filterFilter
65
220400
2912
Er hat also ein Filtrat gemacht,
seinen Filter genommen
03:59
whichwelche was the liquidFlüssigkeit after he passedbestanden the tumorTumor throughdurch a filterFilter,
66
223312
4256
also die Flüssigkeit, die entstand, nachdem er
den Tumor durch einen Filter gedrückt hatte,
04:03
and he injectedinjiziert it to anotherein anderer chickenHähnchen, and he got anotherein anderer tumorTumor.
67
227568
4001
und er injizierte ihn einem anderen Huhn
und bekam einen weiteren Tumor.
04:07
So, scientistsWissenschaftler were very excitedaufgeregt,
68
231569
2711
Die Wissenschaftler waren sehr aufgeregt
04:10
and they said, a singleSingle oncogeneOnkogen can do it.
69
234280
2168
und sagten: "Ein einzelnes Onkogen schafft das.
04:12
All you need is a singleSingle oncogeneOnkogen.
70
236448
2296
Alles, was es braucht, ist ein einzelnes Onkogen."
04:14
So, they put the cellsZellen in culturesKulturen, chickenHähnchen cellsZellen,
71
238744
2895
Also haben sie Zellen in Kulturen gegeben, Hühnerzellen,
04:17
dumpedabgeladen the virusVirus on it,
72
241639
2035
haben den Virus dazugegeben,
04:19
and it would pileHaufen up,
73
243674
1449
und dann hat sich das aufgestapelt
04:21
and they would say, this is malignantmalignen and this is normalnormal.
74
245123
3021
und sie sagten: "Das ist bösartig, das ist normal."
04:24
And again this didn't make senseSinn to me.
75
248144
2018
Und wieder hat das für mich keinen Sinn gemacht.
04:26
So for variousverschiedene reasonsGründe dafür, we tookdauerte this oncogeneOnkogen,
76
250162
3286
Aus verschiedenen Gründen
nahmen wir dann dieses Onkogen,
04:29
attachedangebracht it to a blueblau markerMarker,
77
253448
2312
haben es mit einem blauen Marker versehen
04:31
and we injectedinjiziert it into the embryosEmbryonen.
78
255760
3008
und es dann in die Embryos injiziert.
04:34
Now look at that. There is that beautifulschön featherFeder in the embryoEmbryo.
79
258768
4193
Jetzt schauen Sie sich das an. Da sieht man
diese wunderschöne Feder im Embryo.
04:38
EveryJedes one of those blueblau cellsZellen are a cancerKrebs geneGen
80
262961
4279
Jede dieser blauen Zellen ist ein Krebsgen
04:43
insideinnen a cancerKrebs cellZelle, and they're partTeil of the featherFeder.
81
267240
4416
in einer Krebszelle und sie sind Teil der Feder.
04:47
So, when we dissociateddissoziiert the featherFeder and put it in a dishGericht,
82
271656
4600
Als wir die Feder herauslösten
und sie in eine Schale gaben,
04:52
we got a massMasse of blueblau cellsZellen.
83
276256
2712
hatten wir eine Masse an blauen Zellen.
04:54
So, in the chickenHähnchen you get a tumorTumor,
84
278968
1466
Im Huhn bekommst du also einen Tumor,
04:56
in the embryoEmbryo you don't,
85
280434
1704
im Embryo aber nicht.
04:58
you dissociatedistanzieren, you put it in a dishGericht, you get anotherein anderer tumorTumor.
86
282138
3992
Du löst sie heraus, tust sie in eine Schale
und bekommst wieder einen Tumor.
05:02
What does that mean?
87
286130
1223
Was bedeutet das?
05:03
That meansmeint that microenvironmentMikroumgebung
88
287353
2984
Das bedeutet, dass die Mikroumgebung
05:06
and the contextKontext whichwelche surroundsumgibt those cellsZellen
89
290337
4009
und der Kontext, der diese Zellen umgibt,
05:10
actuallytatsächlich are tellingErzählen the cancerKrebs geneGen and the cancerKrebs cellZelle what to do.
90
294346
6927
dem Krebsgen und der Krebszelle
tatsächlich sagen, was sie zu tun haben.
05:17
Now, let's take a normalnormal exampleBeispiel.
91
301273
3312
Und jetzt nehmen wir ein normales Beispiel.
05:20
The normalnormal exampleBeispiel, let's take the humanMensch mammaryMilch- glandDrüse.
92
304585
3185
Als normales Beispiel nehmen wir
die menschliche Brustdrüse.
05:23
I work on breastBrust cancerKrebs.
93
307770
1480
Ich forsche über Brustkrebs.
05:25
So, here is a lovelyschön humanMensch breastBrust.
94
309250
3007
Hier ist eine hübsche menschliche Brust.
05:28
And manyviele of you know how it lookssieht aus,
95
312257
1948
Viele von Ihnen wissen,
wie sie aussieht,
05:30
exceptaußer that insideinnen that breastBrust, there are all these
96
314205
2853
außer dass es in der Brust drin
05:32
prettyziemlich, developingEntwicklung, tree-likeBaum-wie structuresStrukturen.
97
317058
3377
all diese hübschen, sich entwickelnden,
baumähnlichen Strukturen gibt.
05:36
So, we decidedbeschlossen that what we like to do
98
320435
2898
Wir entschieden uns,
dass wir Folgendes tun wollten,
05:39
is take just a bitBit of that mammaryMilch- glandDrüse,
99
323333
2960
nämlich ein kleines Stückchen Brustdrüse nehmen,
05:42
whichwelche is callednamens an "acinusAcinus,"
100
326293
2032
das "Drüsenbeere" heißt,
05:44
where there are all these little things insideinnen the breastBrust
101
328325
3641
in der all diese kleinen Dinge in der Brust drin sind,
05:47
where the milkMilch goesgeht, and the endEnde of the nippleNippel
102
331966
3543
durch die die Milch fließt,
und am Ende der Nippel
05:51
comeskommt throughdurch that little tubeTube when the babyBaby suckssaugt.
103
335509
3544
kommt sie durch die kleine Röhre,
wenn das Baby nuckelt.
05:54
And we said, wonderfulwunderbar! Look at this prettyziemlich structureStruktur.
104
339053
3407
Und wir sagten: "Wunderbar!"
Schauen wir uns diese hübsche Struktur an.
05:58
We want to make this a structureStruktur, and askFragen the questionFrage,
105
342460
3769
Wir wollen diese Struktur nehmen und uns fragen:
06:02
how do the cellsZellen do that?
106
346229
1704
"Wie machen die Zellen das?"
06:03
So, we tookdauerte the redrot cellsZellen --
107
347933
1792
Also nahmen wir die roten Zellen –
06:05
you see the redrot cellsZellen are surroundedumgeben by blueblau,
108
349725
3248
man sieht, dass die roten Zellen
von blauen umgeben sind,
06:08
other cellsZellen that squeezedrücken them, and behindhinter it
109
352973
3329
andere Zellen, die Druck ausüben, und dahinter
06:12
is materialMaterial that people thought was mainlyhauptsächlich inertinert,
110
356302
3718
ist Material, von dem die Leute dachten,
es sei in erster Linie inert,
06:15
and it was just havingmit a structureStruktur to keep the shapegestalten,
111
360020
3597
dass es nur eine Struktur aufweise,
damit es in Form bleibt,
06:19
and so we first photographedfotografiert it
112
363617
2928
und wir waren die Ersten,
die es vor vielen, vielen Jahren
06:22
with the electronElektron microscopeMikroskop yearsJahre and yearsJahre agovor,
113
366545
2768
mit dem Elektronenmikroskop fotografierten.
06:25
and you see this cellZelle is actuallytatsächlich quiteganz prettyziemlich.
114
369313
3056
Sie sehen, dass diese Zelle
eigentlich ziemlich hübsch ist.
06:28
It has a bottomBoden, it has a topoben,
115
372369
2463
Sie hat ein Unten,
sie hat ein Oben,
06:30
it is secretingsezernierenden gobsGobs and gobsGobs of milkMilch,
116
374832
2681
Sie sondert Tropfen um Tropfen Milch ab,
06:33
because it just camekam from an earlyfrüh pregnantschwanger mouseMaus.
117
377513
3192
weil sie von einer frühschwangeren Maus stammt.
06:36
You take these cellsZellen, you put them in a dishGericht,
118
380705
2327
Wenn man diese Zellen nimmt
und in eine Schale gibt,
06:38
and withininnerhalb threedrei daysTage, they look like that.
119
383032
3345
dann sehen sie nach drei Tagen so aus.
06:42
They completelyvollständig forgetvergessen.
120
386377
3160
Sie vergessen vollkommen.
06:45
So you take them out, you put them in a dishGericht,
121
389537
2800
Wenn man sie also rausnimmt
und in eine Schale gibt,
06:48
they don't make milkMilch. They completelyvollständig forgetvergessen.
122
392337
2663
dann machen sie keine Milch mehr.
Sie vergessen vollständig.
06:50
For exampleBeispiel, here is a lovelyschön yellowGelb dropletTröpfchen of milkMilch
123
395000
4899
Hier ist zum Beispiel
ein hübscher, gelber Tropfen Milch
06:55
on the left, there is nothing on the right.
124
399899
2255
auf der linken Seite,
aber nichts davon auf der rechten.
06:58
Look at the nucleiKerne. The nucleiKerne in the cellZelle on the left
125
402154
3729
Schauen Sie sich die Zellkerne an.
Der Kern der Zelle auf der linken Seite
07:01
is in the animalTier, the one on the right is in a dishGericht.
126
405883
3496
ist im Tier, der rechts ist in der Schale.
07:05
They are completelyvollständig differentanders from eachjede einzelne other.
127
409379
2736
Sie sind komplett verschieden.
07:08
So, what does this tell you?
128
412115
2025
Und was sagt uns das?
07:10
This tellserzählt you that here alsoebenfalls, contextKontext overridesÜberschreibungen.
129
414140
4967
Das sagt uns, dass auch hier
der Kontext alles beeinflußt.
07:15
In differentanders contextsKontexten, cellsZellen do differentanders things.
130
419107
3385
In verschiedenen Kontexten tun Zellen verschiedene Dinge.
07:18
But how does contextKontext signalSignal?
131
422492
2745
Aber wie macht sich der Kontext bemerkbar?
07:21
So, EinsteinEinstein said that
132
425237
2542
Nun, Einstein hat gesagt:
07:23
"For an ideaIdee that does not first seemscheinen insanewahnsinnig, there is no hopeHoffnung."
133
427779
6653
"Eine Idee, die nicht zuerst
wahnwitzig scheint, ist hoffnungslos."
07:30
So, you can imaginevorstellen the amountMenge of skepticismSkepsis
134
434432
5960
Sie können sich jetzt die Menge an Skepsis vorstellen,
07:36
I receivedempfangen -- couldn'tkonnte nicht get moneyGeld,
135
440392
2401
die mir entgegenschlug.
Ich konnte kein Geld dafür beschaffen,
07:38
couldn'tkonnte nicht do a wholeganze lot of other things,
136
442793
1943
konnte eine ganze Menge
anderer Dinge nicht machen,
07:40
but I'm so gladfroh it all workedhat funktioniert out.
137
444736
1729
aber ich bin so froh,
dass alles gut ausgegangen ist.
07:42
So, we madegemacht a sectionAbschnitt of the mammaryMilch- glandDrüse of the mouseMaus,
138
446465
3815
Also, wir haben einen Abschnitt
der Brustdrüsen der Maus gemacht
07:46
and all those lovelyschön aciniAzini are there,
139
450280
3183
und das sind all diese hübschen Drüsenbeeren.
07:49
everyjeden one of those with the redrot around them are an acinusAcinus,
140
453463
4211
Jedes von diesen Dingern mit dem Rot
darum herum sind Drüsenbeeren,
07:53
and we said okay, we are going to try and make this,
141
457674
3694
und wir sagten: "Okay, lasst uns versuchen, das zu machen."
07:57
and I said, maybe that redrot stuffSachen
142
461368
3232
Und ich sagte: "Vielleicht hat dieses rote Zeug
08:00
around the acinusAcinus that people think there's just a structuralstrukturell scaffoldGerüst,
143
464600
5125
um die Drüsenbeeren herum, von dem man denkt,
dass es nur ein strukturelles Gerüst ist,
08:05
maybe it has informationInformation,
144
469725
1940
vielleicht hat es Informationen.
08:07
maybe it tellserzählt the cellsZellen what to do, maybe it tellserzählt the nucleusKern what to do.
145
471665
4566
Vielleicht sagt es den Zellen, was sie tun sollen,
vielleicht sagt es den Kernen, was zu tun ist."
08:12
So I said, extracellularextrazelluläre matrixMatrix, whichwelche is this stuffSachen
146
476231
4283
Also sagte ich: "Die extrazelluläre Matrix, das ist dieses Zeug,
08:16
callednamens ECMECM, signalsSignale and actuallytatsächlich tellserzählt the cellsZellen what to do.
147
480514
4391
genannt ECM, gibt Signale von sich
und sagt den Zellen, was sie tun müssen."
08:20
So, we decidedbeschlossen to make things that would look like that.
148
484905
3767
Also entschieden wir uns dafür,
Dinge zu fabrizieren, die so ähnlich aussehen.
08:24
We foundgefunden some gooeyklebrige materialMaterial
149
488672
2880
Wir fanden eine Art zähflüssiges Material,
08:27
that had the right extracellularextrazelluläre matrixMatrix in it,
150
491552
2875
das die richtige extrazelluläre Matrix enthielt,
08:30
we put the cellsZellen in it, and lolo and beholderblicken,
151
494427
2539
wir legten die Zellen hinein und siehe da!
08:32
in about fourvier daysTage, they got reorganizedneu organisiert
152
496966
2821
Binnen ungefähr vier Tagen
wurden sie umorganisiert
08:35
and on the right, is what we can make in cultureKultur.
153
499787
3408
und rechts sehen Sie, was wir
in einer Kultur erzeugt haben.
08:39
On the left is what's insideinnen the animalTier, we call it in vivovivo,
154
503195
4496
Links ist, was in einem Tier drin ist,
wir nennen es in vivo.
08:43
and the one in cultureKultur was fullvoll of milkMilch,
155
507691
2584
Und das in der Kultur war voller Milch.
08:46
the lovelyschön redrot there is fullvoll of milkMilch.
156
510275
2800
Das hübsche Rot da ist voller Milch.
08:48
So, we Got MilkMilch, for the AmericanAmerikanische audiencePublikum.
157
513075
3416
Nun, für das amerikanische Publikum: "We Got Milk!"
08:52
All right. And here is this beautifulschön humanMensch cellZelle,
158
516491
5344
Bestens. Und hier ist diese wunderbare menschliche Zelle,
08:57
and you can imaginevorstellen that here alsoebenfalls, contextKontext goesgeht.
159
521835
4946
und Sie können sich vorstellen,
dass auch hier der Kontext wichtig ist.
09:02
So, what do we do now?
160
526781
2716
Also, was machen wir als Nächstes?
09:05
I madegemacht a radicalRadikale hypothesisHypothese.
161
529497
2224
Ich habe eine radikale Hypothese aufgestellt.
09:07
I said, if it's truewahr that architecturedie Architektur is dominantDominant,
162
531721
6663
Ich sagte, wenn es wahr ist,
dass Architektur dominiert,
09:14
architecturedie Architektur restoredwiederhergestellt to a cancerKrebs cellZelle
163
538384
4486
dann sollte eine Architektur,
die einer Krebszelle zurückgegeben wird,
09:18
should make the cancerKrebs cellZelle think it's normalnormal.
164
542870
2989
dazu führen, dass die Krebszelle
denkt, sie sei normal.
09:21
Could this be doneerledigt?
165
545859
1484
Könnte man das machen?
09:23
So, we triedversucht it.
166
547343
2528
Also haben wir es versucht.
09:25
In orderAuftrag to do that, howeveraber,
167
549871
2038
Um das zu tun, brauchten wir allerdings
09:27
we needederforderlich to have a methodMethode of distinguishingdie Unterscheidung normalnormal from malignantmalignen,
168
551909
4885
eine Methode, um normal
von bösartig zu unterscheiden.
09:32
and on the left is the singleSingle normalnormal cellZelle,
169
556794
3997
Links ist eine normale Zelle
09:36
humanMensch breastBrust, put in three-dimensionaldreidimensional gooeyklebrige gelGel
170
560791
3963
der menschlichen Brust,
in dreidimensionales zähflüssiges Gel gelegt,
09:40
that has extracellularextrazelluläre matrixMatrix, it makesmacht all these beautifulschön structuresStrukturen.
171
564754
3864
mit einer extrazellulären Matrix,
die all diese schönen Strukturen erzeugt.
09:44
On the right, you see it lookssieht aus very uglyhässlich,
172
568618
2888
Rechts, sehen Sie, schaut es ziemlich hässlich aus,
09:47
the cellsZellen continuefortsetzen to growgrößer werden,
173
571506
1648
die Zellen wachsen weiter,
09:49
the normalnormal onesEinsen stop.
174
573154
1576
wogegen die normalen aufhören.
09:50
And you see here in higherhöher magnificationVergrößerung
175
574730
2832
Und hier sieht man unter Vergrößerung
09:53
the normalnormal acinusAcinus and the uglyhässlich tumorTumor.
176
577562
4352
die normale Drüsenbeere
und den hässlichen Tumor.
09:57
So we said, what is on the surfaceOberfläche of these uglyhässlich tumorsTumoren?
177
581914
4224
Also fragten wir uns, was an der Oberfläche
dieser hässlichen Tumore ist?
10:02
Could we calmruhig them down --
178
586138
2168
Könnten wir sie zur Ruhe bringen –
10:04
they were signalingSignalisierung like crazyverrückt and they have pathwaysWege all messeddurcheinander up --
179
588306
4920
die haben Signale ausgeschickt wie verrückt
und ihre Signalwege waren völlig durcheinander –
10:09
and make them to the levelEbene of the normalnormal?
180
593226
3064
und sie auf normalen Level zurückbringen?
10:12
Well, it was wonderfulwunderbar. BogglesSchreckt my mindVerstand.
181
596290
4720
Nun, es war wunderbar. Verblüffend.
10:16
This is what we got.
182
601010
2161
Das hier bekamen wir.
10:19
We can revertzurückkehren the malignantmalignen phenotypePhänotyp.
183
603171
3679
Wir können den bösartigen Phänotyp umkehren.
10:22
(ApplauseApplaus)
184
606850
2568
(Applaus)
10:25
And in orderAuftrag to showShow you that the malignantmalignen phenotypePhänotyp
185
609418
3112
Und um Ihnen zu zeigen,
dass der bösartige Phänotyp –
10:28
I didn't just choosewählen one,
186
612530
1718
ich habe nicht einfach einen ausgewählt –
10:30
here are little moviesFilme, sortSortieren of fuzzyunscharf,
187
614248
2770
hier sind kleine Filmchen, etwas unscharf,
10:32
but you see that on the left are the malignantmalignen cellsZellen,
188
617018
3656
aber Sie sehen links die bösartigen Zellen,
10:36
all of them are malignantmalignen,
189
620674
1344
alle bösartig.
10:37
we addhinzufügen one singleSingle inhibitorInhibitor in the beginningAnfang,
190
622018
4800
Wir fügen zu Beginn einen einzelnen Hemmstoff ein
10:42
and look what happensdas passiert, they all look like that.
191
626818
3457
und sehen, was passiert;
jetzt sehen sie alle so aus.
10:46
We injectinjizieren them into the mouseMaus, the onesEinsen on the right,
192
630275
3447
Wir injizieren sie in die Maus, jene rechts,
10:49
and nonekeiner of them would make tumorsTumoren.
193
633722
2240
und keine von ihnen hat Tumore erzeugt.
10:51
We injectinjizieren the other onesEinsen in the mouseMaus, 100 percentProzent tumorsTumoren.
194
635962
3536
Wir injizieren die anderen in die Maus, 100% Tumore.
10:55
So, it's a newneu way of thinkingDenken about cancerKrebs,
195
639498
2672
Das ist also eine neue Art
über Krebs nachzudenken.
10:58
it's a hopefulhoffnungsvoll way of thinkingDenken about cancerKrebs.
196
642170
2400
Es ist eine hoffnungsvolle Art
über Krebs nachzudenken.
11:00
We should be ablefähig to be dealingUmgang with these things at this levelEbene,
197
644570
3976
Wir sollten in der Lage sein, auf dieser Ebene
mit diesen Dingen umzugehen,
11:04
and these conclusionsSchlussfolgerungen say that growthWachstum and malignantmalignen behaviorVerhalten
198
648546
5912
und die Schlussfolgerungen sagen,
dass Wachstum und bösartiges Verhalten
11:10
is regulatedgeregelten at the levelEbene of tissueGewebe organizationOrganisation
199
654458
3872
auf der Ebene der Gewebeorganisation reguliert wird,
11:14
and that the tissueGewebe organizationOrganisation is dependentabhängig
200
658330
3992
und dass die Gewebeorganisation
11:18
on the extracellularextrazelluläre matrixMatrix and the microenvironmentMikroumgebung.
201
662322
3696
von der zellulären Matrix
und der Mikroumgebung abhängt.
11:21
All right, thusso formbilden and functionFunktion interactinteragieren dynamicallydynamisch and reciprocallywechselseitig.
202
666018
7631
Gut, daher interagieren Form und Funktion
dynamisch und reziprok miteinander.
11:29
And here is anotherein anderer fivefünf secondsSekunden of reposeRuhe,
203
673649
4120
Und hier sind weitere 5 Sekunden Ruhe,
11:33
is my mantraMantra. FormForm and functionFunktion.
204
677769
4422
so lautet mein Mantra. Form und Funktion.
11:38
And of courseKurs, we now askFragen, where do we go now?
205
682191
3646
Und natürlich fragen wir uns jetzt,
wohin wir jetzt gehen?
11:41
We'dWir würden like to take this kindArt of thinkingDenken into the clinicKlinik.
206
685837
2995
Wir möchten diese Art Denken
in die Klinik übertragen.
11:44
But before we do that, I'd like you to think
207
688832
3924
Doch bevor wir das tun,
möchte ich, dass Sie denken,
11:48
that at any givengegeben time when you're sittingSitzung there,
208
692756
3588
dass zu jeder beliebigen Zeit,
während Sie hier sitzen,
11:52
in your 70 trillionBillion cellsZellen,
209
696344
3013
in Ihren 70 Trillionen Zellen,
11:55
the extracellularextrazelluläre matrixMatrix signalingSignalisierung to your nucleusKern,
210
699357
3473
die extrazelluläre Matrix
Ihren Kernen Signale sendet,
11:58
the nucleusKern is signalingSignalisierung to your extracellularextrazelluläre matrixMatrix
211
702830
3078
und die Kerne senden
Ihrer extrazellulären Matrix Signale
12:01
and this is how your balanceBalance is keptgehalten and restoredwiederhergestellt.
212
705908
5994
und das ist es, wie die Balance gehalten
und wiederhergestellt wird.
12:07
We have madegemacht a lot of discoveriesEntdeckungen,
213
711902
2215
Wir haben viele Entdeckungen gemacht,
12:10
we have showngezeigt that extracellularextrazelluläre matrixMatrix talksGespräche to chromatinChromatin.
214
714117
3088
wir haben gezeigt, dass die extrazelluläre
Matrix zum Chromatin redet.
12:13
We have showngezeigt that there's little piecesStücke of DNADNA
215
717205
3447
Wir haben gezeigt, dass es kleine DNA-Stücke
12:16
on the specificspezifisch genesGene of the mammaryMilch- glandDrüse
216
720652
3823
auf den spezifischen Genen der Brustdrüsen gibt,
12:20
that actuallytatsächlich respondreagieren to extracellularextrazelluläre matrixMatrix.
217
724475
2864
die tatsächlich auf die extrazelluläre Matrix reagieren.
12:23
It has takengenommen manyviele yearsJahre, but it has been very rewardinglohnende.
218
727339
3697
Es hat viele Jahre gebraucht,
aber es war sehr lohnenswert.
12:26
And before I get to the nextNächster slidegleiten, I have to tell you
219
731036
4391
Und bevor ich zur nächsten Folie springe,
möchte ich Ihnen sagen,
12:31
that there are so manyviele additionalzusätzliche discoveriesEntdeckungen to be madegemacht.
220
735427
5112
dass es noch so viele
weitere Entdeckungen zu machen gibt.
12:36
There is so much mysteryGeheimnis we don't know.
221
740539
2528
Es gibt so viele Mysterien,
die wir noch nicht kennen.
12:38
And I always say to the studentsStudenten and post-docsPost-docs I lectureVorlesung to,
222
743067
4361
Und ich sage immer zu meinen Studenten und Assistenten:
12:43
don't be arrogantarrogant, because arroganceArroganz killstötet curiosityNeugierde.
223
747428
5663
"Seid nicht arrogant, weil Arroganz die Neugier tötet."
12:48
CuriosityNeugier and passionLeidenschaft.
224
753091
2192
Neugier und Leidenschaft.
12:51
You need to always think, what elsesonst needsBedürfnisse to be discoveredentdeckt?
225
755283
3897
Sie sollten immer daran denken,
was sonst noch entdeckt werden muss.
12:55
And maybe my discoveryEntdeckung needsBedürfnisse to be addedhinzugefügt to
226
759180
2975
Und vielleicht muss meiner Entdeckung
etwas hinzugefügt werden
12:58
or maybe it needsBedürfnisse to be changedgeändert.
227
762155
1792
oder sie muss verändert werden.
12:59
So, we have now madegemacht an amazingtolle discoveryEntdeckung,
228
763947
3504
Nun, wir haben jetzt eine erstaunliche Entdeckung gemacht
13:03
a post-docPost-doc in the labLabor who is a physicistPhysiker askedaufgefordert me,
229
767451
3104
und eine Assistentin im Labor, eine Ärztin, fragte mich:
13:06
what do the cellsZellen do when you put them in?
230
770555
2177
"Was machen die Zellen, wenn Sie sie hineintun?
13:08
What do they do in the beginningAnfang when they do?
231
772732
3294
Was machen sie zu Beginn, wenn sie arbeiten?"
13:11
I said, I don't know, we couldn'tkonnte nicht look at them.
232
776026
1481
Ich sagte: "Ich weiß es nicht, wir haben
ihnen nicht dabei zuschauen können.
13:13
We didn't have highhoch imagesBilder in the oldalt daysTage.
233
777507
2593
Wir hatten früher nicht so hochauflösende Bilder."
13:16
So she, beingSein an imagerImager and a physicistPhysiker,
234
780100
2695
Und sie, als Ärztin und an Bilder gewöhnt
13:18
did this incredibleunglaublich thing.
235
782795
1744
hat dieses unglaubliche Ding vollbracht.
13:20
This is a singleSingle humanMensch breastBrust cellZelle in threedrei dimensionsMaße.
236
784539
4376
Dies ist eine einzelne menschliche Brustzelle
in drei Dimensionen
13:24
Look at it. It's constantlyständig doing this.
237
788915
2528
Schauen Sie sie sich an.
Sie macht das dauernd.
13:27
Has a coherentkohärente movementBewegung.
238
791443
2096
Sie hat eine kohärente Bewegung.
13:29
You put the cancerKrebs cellsZellen there, and they do go all over,
239
793539
4334
Wenn man Krebszellen da hintut,
dann bewegen sie sich überallhin.
13:33
they do this. They don't do this.
240
797873
1904
Sie tun das. Sie tun das nicht.
13:35
And when we revertzurückkehren the cancerKrebs cellZelle, it again does this.
241
799777
4008
Und wenn wir die Krebszelle revertieren,
dann macht sie wieder das.
13:39
AbsolutelyAbsolut bogglesschreckt my mindVerstand.
242
803785
2184
Das ist völlig verrückt.
13:41
So the cellZelle actshandelt like an embryoEmbryo. What an excitingaufregend thing.
243
805969
5344
Diese Zelle verhält sich also
wie ein Embryo. Wie aufregend!
13:47
So I'd like to finishFertig with a poemGedicht.
244
811313
2856
Und so möchte ich mit einem Gedicht abschließen.
13:50
Well I used to love EnglishEnglisch literatureLiteratur,
245
814169
3064
Ich habe immer englische Literatur geliebt
13:53
and I debateddiskutiert in collegeHochschule, whichwelche one should I do?
246
817233
2607
und im College habe ich darüber debattiert, welches ich nehmen soll.
13:55
And unfortunatelyUnglücklicherweise or fortunatelyglücklicherweise, chemistryChemie wongewonnen.
247
819840
4612
Unglücklicherweise oder auch glücklicherweise
hat die Chemie gewonnen.
14:00
But here is a poemGedicht from YeatsYeats. I'll just readlesen you the last two linesLinien.
248
824452
5724
Aber hier ist ein Gedicht von Yeats.
Ich will nur die letzten beiden Zeilen vorlesen.
14:06
It's callednamens "AmongUnter the SchoolSchule ChildrenKinder."
249
830176
2659
Es heißt: "Unter den Schulkindern".
14:08
"O bodyKörper swayedschwankte to musicMusik- / O brighteningAufhellung glanceBlick /
250
832835
4521
"Oh Körper schwingend zur Musik / O leuchtender Glanz /
14:13
How [can we know] the dancerTänzer from the dancetanzen?"
251
837356
3150
Wie [können wir unterscheiden] den Tänzer vom Tanze?"
14:16
And here is MerceMerce CunninghamCunningham,
252
840506
1911
Und hier ist Merce Cunningham.
14:18
I was fortunatedas Glück to dancetanzen with him when I was youngerjünger,
253
842417
2984
Ich hatte das Glück, mit ihm zu tanzen,
als ich jünger war,
14:21
and here he is a dancerTänzer,
254
845401
2193
und hier ist er, ein Tänzer,
14:23
and while he is dancingTanzen, he is bothbeide the dancerTänzer and the dancetanzen.
255
847594
3304
und während er tanzt ist er
sowohl der Tänzer als auch der Tanz.
14:26
The minuteMinute he stopsstoppt, we have neitherweder.
256
850898
3701
Sobald er aufhört, haben wir keines von beiden mehr.
14:30
So it's like formbilden and functionFunktion.
257
854599
3474
So ist es mit Form und Funktion.
14:33
Now, I'd like to showShow you a currentStrom pictureBild of my groupGruppe.
258
858073
5779
Jetzt möchte ich Ihnen
ein aktuelles Bild meiner Gruppe zeigen.
14:39
I have been fortunatedas Glück to have had these magnificantprachtvolle
259
863852
3528
Ich habe das Glück, diese großartigen Studenten
14:43
studentsStudenten and post-docsPost-docs who have taughtgelehrt me so much,
260
867380
3224
und Assistenten gehabt zu haben,
die mir so viel beigebracht haben,
14:46
and I have had manyviele of these groupsGruppen come and go.
261
870604
3263
und ich sah viele dieser Gruppen kommen und gehen.
14:49
They are the futureZukunft and I try to make them not be afraidAngst
262
873867
4577
Sie sind die Zukunft und ich versuche,
ihnen nicht zuviel Angst davor einzujagen,
14:54
of beingSein the catKatze and beingSein told,
263
878444
3703
die Katze zu sein und gesagt zu bekommen,
14:58
don't think outsidedraußen the boxBox.
264
882147
1593
dass man nicht querdenken soll.
14:59
And I'd like to leaveverlassen you with this thought.
265
883740
2495
Ich möchte Sie gerne mit diesem Gedanken zurücklassen.
15:02
On the left is waterWasser comingKommen throughdurch the shoreUfer,
266
886235
4745
Links ist Wasser, das über einen Strand kommt,
15:06
takengenommen from a NASANASA satelliteSatellit.
267
890980
1895
aufgenommen von einem NASA-Satelliten.
15:08
On the right, there is a coralKoralle.
268
892875
3049
Rechts sehen wir eine Koralle.
15:11
Now if you take the mammaryMilch- glandDrüse and spreadVerbreitung it
269
895924
4002
Nun, wenn wir eine Brustdrüse ausbreiten
15:15
and take the fatFett away, on a dishGericht it lookssieht aus like that.
270
899926
3445
und das Fett entfernen,
sieht sie in einer Schale so aus.
15:19
Do they look the samegleich? Do they have the samegleich patternsMuster?
271
903371
3352
Sehen sie gleich aus?
Haben sie dasselbe Muster?
15:22
Why is it that natureNatur keepshält doing that over and over again?
272
906723
3952
Warum macht das die Natur
immer und immer wieder?
15:26
And I'd like to submiteinreichen to you
273
910675
2360
Und ich möchte Ihnen
gerne ans Herz legen,
15:28
that we have sequencedsequenziert the humanMensch genomeGenom,
274
913035
2177
dass wir das menschliche Genom sequenziert haben,
15:31
we know everything about the sequenceSequenz of the geneGen,
275
915212
2880
dass wir alles über die Sequenz der Gene,
15:33
the languageSprache of the geneGen, the alphabetAlphabet of the geneGen,
276
918092
2431
die Sprache der Gene,
das Alphabet der Gene wissen.
15:36
But we know nothing, but nothing,
277
920523
3239
Jedoch wissen wir nichts, gar nichts
15:39
about the languageSprache and alphabetAlphabet of formbilden.
278
923762
4663
über die Sprache und das Alphabet der Form.
15:44
So, it's a wonderfulwunderbar newneu horizonHorizont,
279
928425
3044
Dies ist also ein wunderbarer neuer Horizont,
15:47
it's a wonderfulwunderbar thing to discoverentdecken for the youngjung
280
931469
3750
etwas Wunderbares zum Entdecken für die Jungen
15:51
and the passionateleidenschaftlich oldalt, and that's me.
281
935219
2480
und auch für die leidenschaftlichen Alten,
und das bin ich.
15:53
So go to it!
282
937699
2048
Also, los!
15:55
(ApplauseApplaus)
283
939747
11500
(Applaus)
Translated by Daniel Heiniger
Reviewed by Katja Tongucer

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ABOUT THE SPEAKER
Mina Bissell - Cancer Researcher
Mina Bissell studies how cancer interacts with our bodies, searching for clues to how cancer's microenvironment influences its growth.

Why you should listen

Mina Bissell's groundbreaking research has proven that cancer is not only caused by cancer cells. It is caused by an interaction between cancer cells and the surrounding cellular micro-environment. In healthy bodies, normal tissue homeostasis and architecture inhibit the progression of cancers. But changes in the microenvironment--following an injury or a wound for instance--can shift the balance. This explains why many people harbor potentially malignant tumors in their bodies without knowing it and never develop cancer, and why tumors often develop when tissue is damaged or when the immune system is suppressed.

The converse can also be true. In a landmark 1997 experiment, mutated mammary cells, when dosed with an antibody and placed into a normal cellular micro-environment, behaved normally. This powerful insight from Bissell's lab may lead to new ways of treating existing and preventing potential cancers.

More profile about the speaker
Mina Bissell | Speaker | TED.com