ABOUT THE SPEAKER
Jack Andraka - Cancer detector inventor
A paper on carbon nanotubes, a biology lecture on antibodies and a flash of insight led 15-year-old Jack Andraka to design a cheaper, more sensitive cancer detector.

Why you should listen

After Andraka’s proposal to build and test his idea for a pancreatic cancer detector was rejected from 199 labs, the teen landed at Johns Hopkins. There, he built his device using inexpensive strips of filter paper, carbon nanotubes and antibodies sensitive to mesothelin, a protein found in high levels in people with pancreatic cancer. When dipped in blood or urine, the mesothelin adheres to these antibodies and is detectable by predictable changes in the nanotubes’ electrical conductivity.

In preliminary tests, Andraka’s invention has shown 100 percent accuracy. It also finds cancers earlier than current methods, costs a mere 3 cents and earned the high schooler the 2012 Intel Science Fair grand prize.

More profile about the speaker
Jack Andraka | Speaker | TED.com
TED2013

Jack Andraka: A promising test for pancreatic cancer ... from a teenager

Jack Andraka: Ein vielversprechender Test für Bauchspeicheldrüsenkrebs... von einem Teenager

Filmed:
4,827,010 views

Über 85 Prozent aller Arten von Bauchspeicheldrüsenkrebs werden erst so spät entdeckt, dass man nur noch eine Überlebenschance von weniger als zwei Prozent hat. Wie kann das sein? Jack Andraka erzählt, wie er einen vielversprechenden Test zur Frühdiagnose von Bauchspeicheldrüsenkrebs entwickelt hat, der dazu auch noch sehr günstig, effektiv und nicht-invasiv ist - und das alles vor seinem 16. Geburtstag.
- Cancer detector inventor
A paper on carbon nanotubes, a biology lecture on antibodies and a flash of insight led 15-year-old Jack Andraka to design a cheaper, more sensitive cancer detector. Full bio

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00:12
Have you ever experiencederfahren a momentMoment in your life
0
726
3709
Haben Sie je in Ihrem Leben
eine Erfahrung gemacht,
00:16
that was so painfulschmerzlich and confusingverwirrend
1
4435
3506
die so schmerzhaft und verwirrend war,
00:19
that all you wanted to do
2
7941
2039
dass Sie am liebsten so viel wie möglich
darüber lernen wollten,
00:21
was learnlernen as much as you could to make senseSinn of it all?
3
9980
3770
um den Sinn dahinter zu finden?
00:25
When I was 13, a closeschließen familyFamilie friendFreund
4
13750
2950
Als ich 13 war,
starb ein enger Freund der Familie,
00:28
who was like an uncleOnkel to me
5
16700
1722
der für mich wie ein Onkel war,
00:30
passedbestanden away from pancreaticPankreas cancerKrebs.
6
18422
2765
an Bauchspeicheldrüsenkrebs.
00:33
When the diseaseKrankheit hitschlagen so closeschließen to home,
7
21187
2331
Weil ich so betroffen war,
00:35
I knewwusste I needederforderlich to learnlernen more,
8
23518
2106
wollte ich mehr darüber lernen,
00:37
so I wentging onlineonline to find answersAntworten.
9
25624
2846
also suchte ich online nach Antworten.
00:40
UsingMit Hilfe the InternetInternet, I foundgefunden a varietyVielfalt of statisticsStatistiken
10
28470
3090
Im Internet fand ich
eine Vielzahl von Statistiken
00:43
on pancreaticPankreas cancerKrebs,
11
31560
1678
über Bauchspeicheldrüsenkrebs,
00:45
and what I had foundgefunden shockedschockiert me.
12
33238
2648
und was ich gefunden hatte,
schockierte mich.
00:47
Over 85 percentProzent of all pancreaticPankreas cancersKrebs
13
35886
3832
Über 85 Prozent aller Fälle von
Bauchspeicheldrüsenkrebs
00:51
are diagnoseddiagnostiziert latespät,
14
39718
1576
werden spät diagnostiziert,
00:53
when someonejemand has lessWeniger than a two percentProzent chanceChance of survivalÜberleben.
15
41294
4326
wenn die Überlebenschance bei
weniger als zwei Prozent liegt.
00:57
Why are we so badschlecht at detectingErkennung von pancreaticPankreas cancerKrebs?
16
45620
3948
Warum können wir Bauchspeicheldrüsenkrebs
so schlecht aufspüren?
01:01
The reasonGrund? Today'sDie heutige currentStrom modernmodern medicineMedizin
17
49568
3585
Der Grund?
Die heutige moderne Medizin
01:05
is a 60-year-old-Jahr alt techniqueTechnik.
18
53153
2255
benutzt eine 60 Jahre alte Methode.
01:07
That's olderälter than my dadPapa.
19
55408
2505
Älter als mein Vater.
01:09
(LaughterLachen)
20
57913
3546
(Lachen)
01:13
But alsoebenfalls, it's extremelyäußerst expensiveteuer,
21
61459
2443
Und außerdem ist sie extrem teuer;
01:15
costingKalkulation 800 dollarsDollar perpro testTest,
22
63902
3253
jeder Test kostet 800 Dollar,
01:19
and it's grosslygrob inaccurateungenau,
23
67155
2752
und sie ist äußerst ungenau;
01:21
missingfehlt 30 percentProzent of all pancreaticPankreas cancersKrebs.
24
69907
3417
ca. 30 % der Fälle von Bauchspeichel-
drüsenkrebs werden nicht gefunden.
01:25
Your doctorArzt would have to be ridiculouslylächerlich suspiciousverdächtig
25
73324
2922
Ihr Arzt müsste sehr stark
den Verdacht hegen, dass Sie Krebs haben,
01:28
that you have the cancerKrebs in orderAuftrag to give you this testTest.
26
76246
3485
damit er Ihnen diesen Test verschreibt.
01:31
LearningLernen this, I knewwusste there had to be a better way.
27
79731
3745
Als ich dies erfuhr, wusste ich,
dass es einen besseren Weg geben musste.
01:35
So I setSet up a scientificwissenschaftlich criteriaKriterien
28
83476
2501
Also habe ich wissenschaftliche Kriterien
aufgestellt,
01:37
as to what a sensorSensor would have to look like
29
85977
1986
wie so ein Sensor aussehen müsste,
01:39
in orderAuftrag to effectivelyeffektiv diagnosediagnostizieren pancreaticPankreas cancerKrebs.
30
87963
3417
um effektiv Bauchspeicheldrüsenkrebs
zu erkennen.
01:43
The sensorSensor would have to be inexpensivegünstig, rapidschnell,
31
91380
3736
Er müsste preiswert, schnell,
01:47
simpleeinfach, sensitiveempfindlich, selectiveselektive,
32
95116
3551
einfach, sensitiv und spezifisch sein
01:50
and minimallyminimal invasiveinvasive.
33
98667
3281
und minimalinvasiv.
01:53
Now, there's a reasonGrund why this testTest
34
101948
2031
Nun, es gibt einen Grund,
warum dieser Test
01:55
hasn'that nicht been updatedaktualisiert in over sixsechs decadesJahrzehnte,
35
103979
3129
in über sechs Jahrzehnten
nicht verbessert wurde,
01:59
and that's because, when we're looking for pancreaticPankreas cancerKrebs,
36
107108
3183
und zwar weil wir auf der Suche
nach Bauchspeicheldrüsenkrebs
02:02
we're looking at your bloodstreamBlutkreislauf,
37
110291
1594
unseren Blutkreislauf betrachten,
02:03
whichwelche is alreadybereits abundantreichlich in all these tonsTonnen and tonsTonnen of proteinEiweiß,
38
111885
4849
der überfüllt mit einer
riesigen Menge von Proteinen an,
02:08
and you're looking for this minisculewinzige differenceUnterschied
39
116734
2135
und man sucht nach
diesem winzigen Unterschied
02:10
in this tinysehr klein amountMenge of proteinEiweiß,
40
118869
1831
in dieser winzigen Anzahl
an Proteinen,
02:12
just this one proteinEiweiß.
41
120700
1286
von nur diesem einen Protein.
02:13
That's nextNächster to impossibleunmöglich.
42
121986
1926
Das ist nahezu unmöglich.
02:15
HoweverJedoch, undeterredunbeirrt duefällig to my teenageTeenager optimismOptimismus --
43
123912
3574
Dank meines unbeirrten
jugendlichen Optimismus
02:19
(ApplauseApplaus) —
44
127486
5576
(Applaus)
02:25
I wentging onlineonline to a teenager'sfür Teenager two bestBeste friendsFreunde,
45
133062
3798
habe ich mich im Internet an die zwei
besten Freunde eines Teenagers gewandt,
02:28
GoogleGoogle and WikipediaWikipedia.
46
136860
1704
Google und Wikipedia.
02:30
I got everything for my homeworkHausaufgaben from those two sourcesQuellen.
47
138564
4218
Ich finde alles für meine Hausaufgaben
in diesen zwei Quellen.
02:34
And what I had foundgefunden was an articleArtikel
48
142782
2548
Ich fand dort einen Artikel,
02:37
that listedgelistet a databaseDatenbank of over 8,000 differentanders proteinsProteine
49
145330
3794
der eine Datenbank über 8000
unterschiedliche Proteine auflistet,
02:41
that are foundgefunden when you have pancreaticPankreas cancerKrebs.
50
149124
2487
die gefunden werden, wenn man
Bauchspeicheldrüsenkrebs hat.
02:43
So I decidedbeschlossen to go and make it my newneu missionMission
51
151611
3644
Also beschloss ich,
dass es meine neue Mission war,
02:47
to go throughdurch all these proteinsProteine and see whichwelche onesEinsen
52
155255
2893
all diese Proteine zu durchsuchen
und zu schauen,
02:50
could servedienen as a biomarkerBiomarker for pancreaticPankreas cancerKrebs.
53
158148
2523
welche als Biomarker für
Bauchspeicheldrüsenkrebs dienen könnten.
02:52
And to make it a bitBit simplereinfacher for myselfmich selber,
54
160671
2438
Und um es mir ein wenig
einfacher zu machen,
02:55
I decidedbeschlossen to mapKarte out a scientificwissenschaftlich criteriaKriterien. And here it is.
55
163109
4248
beschloss ich, wissenschaftliche
Kriterien aufzulisten. Und hier sind sie.
02:59
EssentiallyIm wesentlichen first, the proteinEiweiß would have to be foundgefunden
56
167357
2432
Erstmal müssten große Mengen des Proteins
03:01
in all pancreaticPankreas cancersKrebs at highhoch levelsEbenen in the bloodstreamBlutkreislauf
57
169789
3175
bei allen Arten von Bauchspeicheldrüsenkrebs
im Blut gefunden werden,
03:04
in the earliestfrüheste stagesStufen, but alsoebenfalls only in cancerKrebs.
58
172964
4373
schon in ganz frühen Stadien,
aber auch wirklich nur bei Krebs.
03:09
And so I'm just pluggingeinstecken and chuggingtuckern throughdurch this gargantuangigantische taskAufgabe,
59
177337
2990
Und so arbeite ich mich mühsam
vorwärts bei dieser riesigen Aufgabe,
03:12
and finallyendlich, on the 4,000thth try,
60
180327
3322
und endlich, beim 4000. Versuch,
03:15
when I'm closeschließen to losingverlieren my sanityVernunft,
61
183649
1779
als ich nahe daran bin,
verrückt zu werden,
03:17
I find the proteinEiweiß.
62
185428
1890
finde ich das Protein.
03:19
And the nameName of the proteinEiweiß I'd locatedgelegen
63
187318
2669
Der Name des gefundenen Proteins
03:21
was callednamens mesothelinmesothelin,
64
189987
1392
ist Mesothelin
03:23
and it's just your ordinarygewöhnlich, run-of-the-mill08/15 typeArt proteinEiweiß,
65
191379
2730
und es ist nur ein
ganz normales 0-8-15-Protein,
03:26
unlesses sei denn of courseKurs you have pancreaticPankreas,
66
194109
1708
außer natürlich,
wenn man Bauchspeicheldrüsen-,
03:27
ovarianEierstockkrebs or lungLunge cancerKrebs,
67
195817
1729
Eierstock- oder Lungenkrebs hat,
03:29
in whichwelche caseFall it's foundgefunden at these very highhoch levelsEbenen in your bloodstreamBlutkreislauf.
68
197546
3025
wo es in großen Mengen
in der Blutbahn gefunden wird.
03:32
But alsoebenfalls the keySchlüssel is
69
200571
1808
Aber der Punkt ist vor allem,
03:34
that it's foundgefunden in the earliestfrüheste stagesStufen of the diseaseKrankheit,
70
202379
2956
dass es in den frühesten
Krankheitsstadien gefunden wird,
03:37
when someonejemand has closeschließen to 100 percentProzent chanceChance
71
205335
2203
wenn man noch fast
eine 100%-ige Chance hat
03:39
of survivalÜberleben.
72
207538
1274
zu überleben.
03:40
So now that I'd foundgefunden a reliablezuverlässig proteinEiweiß I could detecterkennen,
73
208812
3661
Also nun, da ich ein zuverlässiges Protein
gefunden hatte, das ich nachweisen könnte,
03:44
I then shiftedverschoben my focusFokus to actuallytatsächlich detectingErkennung von that proteinEiweiß,
74
212473
2773
war der nächste Schritt, herauszufinden,
wie ich das Protein nachweisen kann,
03:47
and, thusso, pancreaticPankreas cancerKrebs.
75
215246
2454
und damit auch
Bauchspeicheldrüsenkrebs.
03:49
Now, my breakthroughDurchbruch camekam in a very unlikelyunwahrscheinlich placeOrt,
76
217700
3369
Die entscheidende Idee kam mir
an einem sehr ungewöhnlichen Ort,
03:53
possiblymöglicherweise the mostdie meisten unlikelyunwahrscheinlich placeOrt for innovationInnovation:
77
221069
2641
vielleicht dem unkreativsten
Ort überhaupt:
03:55
my highhoch schoolSchule biologyBiologie classKlasse,
78
223710
2224
in der Biologiestunde
in meiner High School,
03:57
the absoluteAbsolute stiflerStifler of innovationInnovation.
79
225934
2521
die alle Kreativität erstickt.
04:00
(LaughterLachen) (ApplauseApplaus)
80
228455
4924
(Lachen) (Applaus)
04:05
And I had snuckgeschlichen in this articleArtikel on these things callednamens
81
233379
3181
Ich hatte einen Artikel reingeschmuggelt
über die sogenannten
04:08
carbonKohlenstoff nanotubesNanoröhren, and that's just a long, thindünn pipeRohr of carbonKohlenstoff
82
236560
3598
"Kohlenstoffnanoröhren", das sind lange,
dünne Röhren aus Kohlenstoff,
04:12
that's an atomAtom thickdick
83
240158
1254
die dick wie ein Atom
04:13
and one 50 thousandthTausendstel the diameterDurchmesser of your hairHaar.
84
241412
2695
und das 50 000stel von einem Haar
im Durchmesser sind.
04:16
And despiteTrotz theirihr extremelyäußerst smallklein sizesGrößen,
85
244107
2390
Trotz dieser extrem kleinen Größe
04:18
they have these incredibleunglaublich propertiesEigenschaften.
86
246497
1834
haben sie diese
unglaublichen Eigenschaften.
04:20
They're kindArt of like the superheroesSuperhelden of materialMaterial scienceWissenschaft.
87
248331
2591
Sie sind wie Superhelden der
Materialwissenschaft.
04:22
And while I was sneakilyschleichend readingLesen this articleArtikel
88
250922
2185
Während ich also heimlich diesen Artikel
04:25
underunter my deskSchreibtisch in my biologyBiologie classKlasse,
89
253107
2095
unter meinem Tisch
in der Biologiestunde las,
04:27
we were supposedsoll to be payingzahlend attentionAufmerksamkeit
90
255202
1599
sollten wir eigentlich zuhören,
04:28
to these other kindArt of coolcool moleculesMoleküle callednamens antibodiesAntikörper.
91
256801
3709
was diese anderen coolen Moleküle,
die Antikörper, sind.
04:32
And these are prettyziemlich coolcool because they only reactreagieren
92
260510
2101
Die sind auch ganz toll,
weil sie nur
04:34
with one specificspezifisch proteinEiweiß,
93
262611
1783
mit einem ganz bestimmten Protein
reagieren,
04:36
but they're not nearlyfast as interestinginteressant as carbonKohlenstoff nanotubesNanoröhren.
94
264394
2600
aber sie sind nicht annährend
so interessant wie Kohlenstoffnanoröhren.
04:38
And so then, I was sittingSitzung in classKlasse,
95
266994
3107
So saß ich also im Unterricht
04:42
and suddenlyplötzlich it hitschlagen me:
96
270101
2538
und plötzlich traf es mich:
04:44
I could combinekombinieren what I was readingLesen about,
97
272639
2651
Ich könnte ja kombinieren, was ich lese:
04:47
carbonKohlenstoff nanotubesNanoröhren,
98
275290
1449
Kohlenstoffnanoröhren,
04:48
with what I was supposedsoll to be thinkingDenken about, antibodiesAntikörper.
99
276739
2936
und worüber ich eigentlich
nachdenken sollte: Antikörper.
04:51
EssentiallyIm wesentlichen, I could weaveweben a bunchBündel of these antibodiesAntikörper
100
279675
2765
Ich könnte eine Handvoll Antikörper
04:54
into a networkNetzwerk of carbonKohlenstoff nanotubesNanoröhren
101
282440
1988
zu einem Netz aus
Kohlenstoffnanoröhren wirken,
04:56
sucheine solche that you have a networkNetzwerk
102
284428
1593
so dass man ein Netz hat,
04:58
that only reactsreagiert with one proteinEiweiß,
103
286021
2430
das nur mit einem
einzigen Protein reagiert,
05:00
but alsoebenfalls, duefällig to the propertiesEigenschaften of these nanotubesNanoröhren,
104
288451
3320
aber auch, aufgrund der Eigenschaften
dieser Nanoröhren,
05:03
it would changeVeränderung its electricalelektrisch propertiesEigenschaften
105
291771
1952
die elektrischen Eigenschaft verändert,
05:05
basedbasierend on the amountMenge of proteinEiweiß presentGeschenk.
106
293723
2508
abhängig von der Menge
des vorhandenen Proteins.
05:08
HoweverJedoch, there's a catchFang.
107
296231
2083
Da gibt es aber noch eine Haken.
05:10
These networksNetzwerke of carbonKohlenstoff nanotubesNanoröhren are extremelyäußerst flimsydünn,
108
298314
3400
Diese Netze aus Kohlenstoffnanoröhren
sind hauchdünn,
05:13
and sinceschon seit they're so delicatezart, they need to be supportedunterstützt.
109
301714
3489
und da sie so zart sind,
müssen sie verstärkt werden.
05:17
So that's why I chosewählte to use paperPapier-.
110
305203
2016
Dafür wählte ich Papier.
05:19
MakingMachen a cancerKrebs sensorSensor out of paperPapier-
111
307219
2294
Einen Krebsdetektor aus Papier zu machen,
05:21
is about as simpleeinfach as makingHerstellung chocolateSchokolade chipChip cookiesCookies,
112
309513
2368
ist so einfach wie
Schokoladenkekse zu machen,
05:23
whichwelche I love.
113
311881
3549
die ich liebe.
05:27
You startAnfang with some waterWasser, pourgießen in some nanotubesNanoröhren,
114
315430
3345
Man braucht etwas Wasser,
gibt die Nanoröhren hinein,
05:30
addhinzufügen antibodiesAntikörper, mixmischen it up,
115
318775
2414
und die Antikörper,
und mischt das Ganze,
05:33
take some paperPapier-, dipDIP it, drytrocken it,
116
321189
2368
nimmt etwas Papier, taucht es hinein
und trocknet es,
05:35
and you can detecterkennen cancerKrebs.
117
323557
3432
und schon kann man Krebs aufspüren.
05:38
(ApplauseApplaus)
118
326989
6507
(Applaus)
05:45
Then, suddenlyplötzlich, a thought occurredaufgetreten
119
333496
3234
Dann kam mir plötzlich ein Gedanke,
05:48
that kindArt of put a blemishMakel on my amazingtolle planplanen here.
120
336730
4346
der meinen tollen Plan etwas durchkreuzte.
05:53
I can't really do cancerKrebs researchForschung
121
341076
1855
Ich kann keine Krebsforschung
05:54
on my kitchenKüche countertopArbeitsplatte.
122
342931
1242
auf meinem Küchentisch machen.
05:56
My momMama wouldn'twürde nicht really like that.
123
344173
2143
Meiner Mutter würde das nicht gefallen.
05:58
So insteadstattdessen, I decidedbeschlossen to go for a labLabor.
124
346316
3250
Also entschied ich,
ein Labor zu suchen.
06:01
So I typedgetippt up a budgetBudget, a materialsMaterialien listListe,
125
349566
2404
Ich erstellte einen Finanzierungsplan,
eine Materialliste,
06:03
a timelineTimeline, and a procedureVerfahren,
126
351970
2227
einen Zeitplan und eine Anleitung
06:06
and I emailedgemailt it to 200 differentanders professorsProfessoren
127
354197
2519
und sandte diese per Email
an 200 Professoren
06:08
at JohnsJohns HopkinsHopkins UniversityUniversität
128
356716
1689
der John Hopkins Universität
06:10
and the NationalNationalen InstitutesInstituten of HealthGesundheit,
129
358405
1704
und des "National Institute of Health",
06:12
essentiallyim Wesentlichen anyonejemand that had anything to do with pancreaticPankreas cancerKrebs.
130
360109
3176
also einfach an jeden, der irgendwas mit
Bauchspeicheldrüsenkrebs zu tun hat.
06:15
And I satsaß back waitingwarten for these positivepositiv emailsE-Mails to be pouringGießen in,
131
363285
2949
Ich lehnte mich zurück und wartete
auf all die positiven E-Mails,
06:18
sayingSprichwort, "You're a geniusGenius!
132
366234
1517
die mir sagen würden: "Du bist ein Genie!
06:19
You're going to savesparen us all!"
133
367751
1582
Du wirst uns alle retten!"
06:21
And — (LaughterLachen)
134
369333
4289
Und -- (Lachen)
06:25
Then realityWirklichkeit tookdauerte holdhalt,
135
373622
1321
Dann kam die Realität
06:26
and over the courseKurs of a monthMonat,
136
374943
2414
und im Laufe eines Monats
06:29
I got 199 rejectionsAblehnungen out of those 200 emailsE-Mails.
137
377357
4575
erhielt ich 199 Ablehnungen
von diesen 200 Emails.
06:33
One professorProfessor even wentging throughdurch my entireganz procedureVerfahren,
138
381932
2460
Ein Professor ging sogar
meine gesamte Anleitung
06:36
painstakinglymühsam -- I'm not really sure where he got all this time --
139
384392
2973
ganz akribisch durch -- ich weiß nicht,
woher er die Zeit nahm --
06:39
and he wentging throughdurch and said why eachjede einzelne and everyjeden stepSchritt
140
387365
3984
und er ging sie durch und sagte mir,
warum jeder Schritt darin
06:43
was like the worstam schlimmsten mistakeFehler I could ever make.
141
391349
2871
der schlimmste Fehler war,
den ich machen könnte.
06:46
ClearlyKlar, the professorsProfessoren did not have as highhoch
142
394220
2637
Offensichtlich hatte der Professor
06:48
of an opinionMeinung of my work as I did.
143
396857
3122
nicht so eine hohe Meinung
von meiner Arbeit wie ich.
06:51
HoweverJedoch, there was a silverSilber- liningFutter.
144
399979
2142
Aber ich hatte Glück.
06:54
One professorProfessor said, "Maybe I mightMacht be ablefähig to help you, kidKind."
145
402121
3011
Ein Professor sagte:
"Vielleicht kann ich dir helfen, Junge."
06:57
So I wentging in that directionRichtung.
146
405132
2488
Also entschied ich mich für diesen Weg.
06:59
(LaughterLachen)
147
407620
3897
(Lachen)
07:03
As you can never say no to a kidKind.
148
411517
2664
Man kann nie nein zu einem Kind sagen.
07:06
And so then, threedrei monthsMonate laterspäter,
149
414181
2480
Und drei Monate später
07:08
I finallyendlich nailedgenagelt down a harshhart deadlineFrist with this guy,
150
416661
2876
habe ich endlich einen Termin
mit diesem Professor vereinbart,
07:11
and I get into his labLabor,
151
419537
1364
ich komme in sein Labor,
07:12
I get all excitedaufgeregt, and then I sitsitzen down,
152
420901
2319
ich bin ganz aufgeregt und setze mich hin,
07:15
I startAnfang openingÖffnung my mouthMund and talkingim Gespräch,
153
423220
1747
ich öffne den Mund und fange an zu reden,
07:16
and fivefünf secondsSekunden laterspäter he callsAnrufe in anotherein anderer PhPH.D.
154
424967
2633
und 5 Sekunden später
ruft er einen Doktoranden dazu.
07:19
PhPH.D.'s's just flockHerde into this little roomZimmer,
155
427600
3717
Die Doktoranden fangen an,
in den kleinen Raum zu strömen,
07:23
and they're just firingfeuern these questionsFragen at me,
156
431317
2215
alle bombardieren mich mit Fragen,
07:25
and by the endEnde, I kindArt of feltFilz like I was in a clownClown carAuto.
157
433532
2482
und schließlich war es völlig überfüllt.
07:28
There were 20 PhPH.D.'s's plusPlus me and the professorProfessor
158
436014
1951
20 Doktoranden, ich und der Professor
waren zusammengedrängt
07:29
crammedvollgestopft into this tinysehr klein officeBüro spacePlatz
159
437965
2287
in seinem winzigen Büro
07:32
with them firingfeuern these rapid-fireSchnellfeuer questionsFragen at me,
160
440252
3071
und sie bombardierten mich
mit einer Frage nach der anderen,
07:35
tryingversuchen to sinksinken my procedureVerfahren.
161
443323
2338
um mein Verfahren zu hinterfragen.
07:37
How unlikelyunwahrscheinlich is that? I mean, pshhhpshhh.
162
445661
2469
Wie unwahrscheinlich ist das?
Ich meine, pfffff.
07:40
(LaughterLachen)
163
448130
4348
(Lachen)
07:44
HoweverJedoch, subjectingunterwerfen myselfmich selber to that interrogationVerhör,
164
452478
2724
Aber ich stellte mich der Befragung,
07:47
I answeredantwortete all of theirihr questionsFragen,
165
455202
1458
beantwortete all ihre Fragen,
07:48
and I guessederraten on quiteganz a fewwenige but I got them right,
166
456660
2158
und musste auch bei manchen raten,
aber ich lag richtig,
07:50
and I finallyendlich landedgelandet the labLabor spacePlatz I needederforderlich.
167
458818
4552
und schliesslich erhielt ich
den benötigten Platz im Labor.
07:55
But it was shortlyin Kürze afterwardsdanach that I discoveredentdeckt
168
463370
2193
Kurz darauf entdeckte ich,
07:57
my onceEinmal brilliantGenial procedureVerfahren
169
465563
1999
dass mein brilliantes Verfahren
07:59
had something like a millionMillion holesLöcher in it,
170
467562
2027
Tausende von Tücken hatte,
08:01
and over the courseKurs of sevenSieben monthsMonate,
171
469589
1581
und während den nächsten sieben Monaten
08:03
I painstakinglymühsam filledgefüllt eachjede einzelne and everyjeden one of those holesLöcher.
172
471170
3456
habe ich mir jede davon
ganz genau angeschaut.
08:06
The resultErgebnis? One smallklein paperPapier- sensorSensor
173
474626
3050
Das Ergebnis? Ein kleiner Papierdetektor,
08:09
that costsKosten threedrei centsCent and takes fivefünf minutesProtokoll to runLauf.
174
477676
3150
der drei Cents kostet
und fünf Minuten braucht.
08:12
This makesmacht it 168 timesmal fasterschneller,
175
480826
3585
Das macht ihn 168 Mal schneller,
08:16
over 26,000 timesmal lessWeniger expensiveteuer,
176
484411
2827
über 26 000 Mal günstiger
08:19
and over 400 timesmal more sensitiveempfindlich
177
487238
2659
und über 400 Mal sensitiver
08:21
than our currentStrom standardStandard for pancreaticPankreas cancerKrebs detectionErkennung.
178
489897
3010
als unser aktueller Standardtest
für Bauchspeicheldrüsenkrebs.
08:24
(ApplauseApplaus)
179
492907
9558
(Applaus)
08:34
One of the bestBeste partsTeile of the sensorSensor, thoughobwohl,
180
502465
2395
Eine der besten Eigenschaften
des Detektors ist aber,
08:36
is that it has closeschließen to 100 percentProzent accuracyGenauigkeit,
181
504860
2597
dass er fast zu 100% richtig liegt
08:39
and can detecterkennen the cancerKrebs in the earliestfrüheste stagesStufen
182
507457
2362
und dass er den Krebs
in den ganz frühen Stadien entdeckt,
08:41
when someonejemand has closeschließen to 100 percentProzent chanceChance of survivalÜberleben.
183
509819
3393
wenn man noch eine fast
100%-ige Überlebenschance hat.
08:45
And so in the nextNächster two to fivefünf yearsJahre,
184
513212
2264
In den nächsten zwei bis fünf Jahren
08:47
this sensorSensor could potentiallymöglicherweise liftAufzug for pancreaticPankreas cancerKrebs survivalÜberleben ratesPreise
185
515476
3265
könnte dieser Detektor die Überlebensraten
bei Bauchspeicheldrüsenkrebs
08:50
from a dismaldüstere 5.5 percentProzent
186
518741
2135
von mickrigen 5,5 Prozent
08:52
to closeschließen to 100 percentProzent,
187
520876
2096
auf fast 100 Prozent anheben,
08:54
and it would do similarähnlich for ovarianEierstockkrebs and lungLunge cancerKrebs.
188
522972
2891
und ähnlich auch
bei Eierstock- und Lungenkrebs.
08:57
But it wouldn'twürde nicht stop there.
189
525863
2342
Aber das ist noch nicht alles.
09:00
By switchingUmschalten out that antibodyAntikörper,
190
528205
1695
Mit dem Auswechseln des Antikörpers
09:01
you can look at a differentanders proteinEiweiß,
191
529900
1619
kann man ein anderes Protein finden
09:03
thusso, a differentanders diseaseKrankheit,
192
531519
1606
und so eine andere Krankheit aufspüren,
09:05
potentiallymöglicherweise any diseaseKrankheit in the entireganz worldWelt.
193
533125
3705
möglicherweise jede Krankheit der Welt,
09:08
So that rangesreicht from heartHerz diseaseKrankheit
194
536830
1841
von einer Herzkrankheit
09:10
to malariaMalaria, HIVHIV, AIDSAIDS,
195
538671
2733
über Malaria, HIV, AIDS,
09:13
as well as other formsFormen of cancerKrebs -- anything.
196
541404
2729
bis zu anderen Krebsarten
-- einfach alles.
09:16
And so hopefullyhoffentlich one day
197
544133
2191
So können wir eines Tages hoffentlich
09:18
we can all have that one extraextra uncleOnkel,
198
546324
2416
alle einen Onkel,
09:20
that one motherMutter, that one brotherBruder, sisterSchwester,
199
548740
3084
eine Mutter, einen Bruder
oder eine Schwester,
09:23
we can have that one more familyFamilie memberMitglied to love,
200
551824
3026
dieses eine zusätzliche Familienmitglied
weiterhin lieb haben
09:26
and that our heartsHerzen will be ridloswerden of that one diseaseKrankheit burdenBelastung
201
554850
4856
und unsere Herzen werden
von der Last dieser Krankheit befreit sein,
09:31
that comeskommt from pancreaticPankreas, ovarianEierstockkrebs and lungLunge cancerKrebs,
202
559706
2861
von Bauchspeicheldrüsen-,
Eierstock und Lungenkrebs,
09:34
and potentiallymöglicherweise any diseaseKrankheit,
203
562567
2305
und möglicherweise
jeder anderen Krankheit.
09:36
that throughdurch the InternetInternet anything is possiblemöglich.
204
564872
2398
Sie sehen also, mit Hilfe des Internets
ist alles möglich.
09:39
TheoriesTheorien can be sharedgeteilt,
205
567270
1678
Theorien können ausgetauscht werden,
09:40
and you don't have to be a professorProfessor
206
568948
1452
und man muss nicht ein Professor
09:42
with multiplemehrere degreesGrad to have your ideasIdeen valuedgeschätzt.
207
570400
2660
mit vielen Titeln sein, damit
die eigenen Ideen ernst genommen werden.
09:45
It's a neutralneutral spacePlatz,
208
573060
1402
Es ist ein neutraler Ort,
09:46
where what you look like, ageAlter or genderGeschlecht,
209
574462
2860
wo das Aussehen, Alter oder Geschlecht
09:49
it doesn't matterAngelegenheit.
210
577322
1174
keine Rolle spielen.
09:50
It's just your ideasIdeen that countGraf.
211
578496
2202
Es sind die Ideen, die zählen.
09:52
For me, it's all about looking at the InternetInternet
212
580698
2953
Ich habe gelernt,
09:55
in an entirelyvollständig newneu way
213
583651
2088
das Internet mit ganz
anderen Augen zu sehen,
09:57
to realizerealisieren that there's so much more to it
214
585739
2119
und mir ist bewusst geworden,
dass es viel mehr bietet,
09:59
than just postingEntsendung duck-faceEnte-Gesicht picturesBilder of yourselfdich selber onlineonline.
215
587858
4897
als ein Entengesicht
von sich selbst zu veröffentlichen.
10:04
You could be changingÄndern the worldWelt.
216
592755
3257
Sie könnten die Welt verändern.
10:08
So if a 15-year-old-Jahr alt
217
596012
2033
Also wenn ein 15-Jähriger,
10:10
who didn't even know what a pancreasBauchspeicheldrüse was
218
598045
3087
der bis dahin noch nicht einmal wusste,
was eine Bauchspeicheldrüse ist,
10:13
could find a newneu way to detecterkennen pancreaticPankreas cancerKrebs,
219
601132
3574
einen neuen Weg zur Entdeckung von
Bauchspeicheldrüsenkrebs finden konnte,
10:16
just imaginevorstellen what you could do.
220
604706
2491
dann stellen Sie sich vor,
was Sie tun könnten!
10:19
Thank you.
221
607197
1332
Vielen Dank.
10:20
(ApplauseApplaus)
222
608529
5708
(Applaus)
Translated by Anais Begemann
Reviewed by Ludmila Schäfer

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ABOUT THE SPEAKER
Jack Andraka - Cancer detector inventor
A paper on carbon nanotubes, a biology lecture on antibodies and a flash of insight led 15-year-old Jack Andraka to design a cheaper, more sensitive cancer detector.

Why you should listen

After Andraka’s proposal to build and test his idea for a pancreatic cancer detector was rejected from 199 labs, the teen landed at Johns Hopkins. There, he built his device using inexpensive strips of filter paper, carbon nanotubes and antibodies sensitive to mesothelin, a protein found in high levels in people with pancreatic cancer. When dipped in blood or urine, the mesothelin adheres to these antibodies and is detectable by predictable changes in the nanotubes’ electrical conductivity.

In preliminary tests, Andraka’s invention has shown 100 percent accuracy. It also finds cancers earlier than current methods, costs a mere 3 cents and earned the high schooler the 2012 Intel Science Fair grand prize.

More profile about the speaker
Jack Andraka | Speaker | TED.com