ABOUT THE SPEAKER
Adam de la Zerda - Biologist, electrical engineer
Adam de la Zerda develops new medical imaging technologies to detect and destroy cancer.

Why you should listen

Adam de la Zerda is an assistant professor at the Departments of Structural Biology and Electrical Engineering (courtesy) at Stanford University – School of Medicine. He completed his undergraduate degree in computer engineering and physics from the Technion – Israel Institute of Technology in 2005 Summa Cum Laude. He received his Ph.D. in Electrical Engineering from Stanford University in 2011, where he developed the Photoacoustic Molecular Imaging technique with Sanjiv Sam Gambhir. He was then a postdoctoral fellow at the lab of Carolyn Bertozzi at UC Berkeley – Chemistry Department, before joining the Stanford faculty in 2012.

de la Zerda's research interests span the broad field of molecular imaging. His lab focuses on developing new optical imaging instrumentation and chemistry tools to study the complex spatiotemporal behavior of biomolecules in living subjects. The lab uses animal models for cancer and ophthalmic diseases such as age-related macular degeneration. His research efforts span both basic science and clinically translatable work.

de la Zerda has received many awards and honors for his work, including the Pew-Stewart Scholar for Cancer Research, the AFOSR Young Investigator Award, Baxter Faculty Scholar Award, Dale F. Frey Award, Forbes Magazine 30 Under 30 in Science and Healthcare for 2012 and 2014, NIH Director’s Early Independence Award, Damon Runyon Cancer Research Foundation Postdoctoral Fellowship, Era of Hope Distinguished Predoctoral Poster Award, Best Poster Presentation at SPIE Photonics West, the Young Investigator Award at the World Molecular Imaging Congress, the Department of Defense Breast Cancer Research Program Award for Predoctoral researchers, the Bio-X Graduate Student Fellowship and first place at the Bay Area Entrepreneurship Contest. He has published papers in leading journals including Nature Medicine, Nature Nanotechnology and PNAS. He holds a number of patents and is the founder of a medical device company, Click Diagnostics.

More profile about the speaker
Adam de la Zerda | Speaker | TED.com
TEDxStanford

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

Adam de la Zerda: Comment gagner la guerre contre le cancer

Filmed:
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Apprenez-en plus sur les dernières avancées dans la guerre contre le cancer grâce au chercheur de Stanford Adam de la Zerda, qui travaille sur des technologies de pointe. En utilisant une technologie d'imagerie qui illumine des particules d'or injectées dans le corps et qui recherchent le cancer, son laboratoire espère montrer la voie aux chirurgiens afin qu'ils puissent enlever même la plus petite trace de tumeurs mortelles.
- Biologist, electrical engineer
Adam de la Zerda develops new medical imaging technologies to detect and destroy cancer. Full bio

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00:12
"We're declaringdéclarant warguerre againstcontre cancercancer,
0
880
1855
« Nous déclarons la guerre au cancer
00:14
and we will wingagner this warguerre by 2015."
1
2760
2600
et gagnerons cette guerre d'ici à 2015. »
00:18
This is what the US CongressCongress
and the NationalNational CancerCancer InstituteInstitut declareddéclaré
2
6440
3736
Voici la déclaration du Congrès américain
et l'Institut national du cancer
00:22
just a fewpeu yearsannées agodepuis, in 2003.
3
10200
2560
il y a quelques années, en 2003.
00:25
Now, I don't know about you,
but I don't buyacheter that.
4
13560
3096
Je ne sais pas vous,
mais je n'y crois pas.
00:28
I don't think we quiteassez wona gagné this warguerre yetencore,
5
16680
2056
Je ne crois pas cette guerre gagnée
00:30
and I don't think
anyonen'importe qui here will questionquestion that.
6
18760
2640
et je ne pense pas
que quiconque ici en doute.
00:33
Now, I will arguese disputer that a primaryprimaire reasonraison
7
21800
2496
Je vais soutenir
qu'une des raisons principales
00:36
why we're not winninggagnant
this warguerre againstcontre cancercancer
8
24320
2136
qui explique nous ne la gagnions pas,
00:38
is because we're fightingcombat blindlyaveuglément.
9
26480
2296
est que nous nous battons à l'aveuglette.
00:40
I'm going to startdébut by sharingpartage with you
a storyrécit about a good friendami of minemien.
10
28800
3575
Je vais commencer en partageant
l'histoire d'un bon ami à moi.
00:44
His nameprénom is EhudEhud,
11
32400
1216
Il s'appelle Ehud,
00:45
and a fewpeu yearsannées agodepuis,
EhudEhud was diagnosedun diagnostic with braincerveau cancercancer.
12
33640
3136
il y a quelques années,
il a reçu un diagnostic
de cancer du cerveau.
00:48
And not just any typetype of braincerveau cancercancer:
13
36800
1856
Et pas n'importe lequel :
00:50
he was diagnosedun diagnostic with one
of the mostles plus deadlymortel formsformes of braincerveau cancercancer.
14
38680
3176
on lui a diagnostiqué
une des formes les plus mortelles.
00:53
In factfait, it was so deadlymortel
15
41880
1216
Si mortelle
00:55
that the doctorsmédecins told him
that they only have 12 monthsmois,
16
43120
2656
que les médecins lui ont dit
qu'il n'avait que 12 mois
00:57
and duringpendant those 12 monthsmois,
they have to find a treatmenttraitement.
17
45800
3416
et, pendant ces 12 mois,
ils devaient trouver un traitement.
01:01
They have to find a cureguérir,
18
49240
1456
Ils devaient trouver un remède
01:02
and if they cannotne peux pas
find a cureguérir, he will diemourir.
19
50720
2160
et s'ils n'en trouvaient pas, il mourrait.
01:05
Now, the good newsnouvelles, they said,
20
53800
1456
La bonne nouvelle était
01:07
is that there are tonstonnes
of differentdifférent treatmentstraitements to choosechoisir from,
21
55280
2936
qu'il y avait des tonnes de traitements
parmi lesquels choisir,
01:10
but the badmal newsnouvelles is
22
58240
1216
la mauvaise nouvelle était
01:11
that in ordercommande for them to tell
if a treatmenttraitement is even workingtravail or not,
23
59480
3536
que pour savoir
si un traitement fonctionnait,
01:15
well, that takes them
about threeTrois monthsmois or so.
24
63040
2496
il leur fallait environ 3 mois.
01:17
So they cannotne peux pas try that manybeaucoup things.
25
65560
2376
Ils ne pouvaient pas
faire beaucoup d'essais.
01:19
Well, EhudEhud is now going
into his first treatmenttraitement,
26
67960
3096
Ehud a suivi son premier traitement
01:23
and duringpendant that first treatmenttraitement,
just a fewpeu daysjournées into that treatmenttraitement,
27
71080
3256
et, durant ce premier traitement,
après seulement quelques jours,
01:26
I'm meetingréunion with him, and he tellsraconte me,
"AdamAdam, I think this is workingtravail.
28
74360
3336
je l'ai vu et il m'a dit :
« Adam, je crois que cela fonctionne.
01:29
I think we really luckedchanceux out here.
Something is happeningévénement."
29
77720
2816
Je crois que je suis chanceux.
Il se passe quelque chose. »
01:32
And I askdemander him, "Really?
How do you know that, EhudEhud?"
30
80560
2456
Je lui ai dit : « Vraiment ?
Comment le sais-tu ? »
01:35
And he saysdit, "Well,
I feel so terribleterrible insideà l'intérieur.
31
83040
2216
Il a dit : « Je me sens
si mal à l'intérieur.
01:37
Something'sDe quelque chose gottaje dois be workingtravail up there.
32
85280
1856
Quelque chose doit fonctionner.
01:39
It just has to."
33
87160
1216
C'est obligé. »
01:40
Well, unfortunatelymalheureusement, threeTrois monthsmois laterplus tard,
we got the newsnouvelles, it didn't work.
34
88400
4440
Malheureusement, trois mois plus tard,
nous avons appris
que cela ne fonctionnait pas.
01:45
And so EhudEhud goesva
into his secondseconde treatmenttraitement.
35
93520
2056
Ehud a donc suivi son deuxième traitement.
01:47
And again, the sameMême storyrécit.
36
95600
1256
C'était la même histoire.
01:48
"It feelsse sent so badmal, something'scertaines choses
gottaje dois be workingtravail there."
37
96880
2736
« Je me sens si mal,
quelque chose doit fonctionner. »
01:51
And then threeTrois monthsmois laterplus tard,
again we get badmal newsnouvelles.
38
99640
2936
Trois moi plus tard,
nous avons appris la mauvaise nouvelle.
01:54
EhudEhud is going into his thirdtroisième treatmenttraitement,
and then his fourthQuatrième treatmenttraitement.
39
102600
3936
Ehud a suivi son troisième
puis son quatrième traitement.
01:58
And then, as predictedprédit, EhudEhud diesmeurt.
40
106560
2520
Puis, comme prédit, Ehud est mort.
02:01
Now, when someoneQuelqu'un really closeFermer to you
is going throughpar suchtel a hugeénorme strugglelutte,
41
109800
4576
Quand quelqu'un très proche
traverse un moment très dur,
02:06
you get really swampeddébordé with emotionsémotions.
42
114400
1816
vous êtes inondé d'émotions.
02:08
A lot of things
are going throughpar your headtête.
43
116240
2096
Beaucoup de choses
vous traversent l'esprit.
02:10
For me, it was mostlyla plupart outrageoutrage.
44
118360
1456
Moi, j'étais scandalisé.
02:11
I was just outragedindignés that, how come
this is the bestmeilleur that we can offeroffre?
45
119840
4696
J'étais scandalisé que cela soit
le mieux que nous ayons à offrir.
02:16
And I startedcommencé looking
more and more into this.
46
124560
2296
J'ai fait de plus en plus de recherches.
02:18
As it turnsse tourne out, this is not just
the bestmeilleur that doctorsmédecins could offeroffre EhudEhud.
47
126880
3456
Il s'avère que ce n'est pas le mieux
que les docteurs pouvaient offrir à Ehud
02:22
It's not just the bestmeilleur doctorsmédecins could offeroffre
patientsles patients with braincerveau cancercancer generallygénéralement.
48
130360
3816
ou qu'ils pouvaient offrir
aux patients atteint d'un cancer.
02:26
We're actuallyréellement not doing that well
all acrossà travers the boardplanche with cancercancer.
49
134200
3200
Quand il s'agit de cancer,
nous ne nous en sortons pas bien.
02:30
I pickedchoisi up one of those statisticsstatistiques,
50
138240
1856
J'ai sélectionné une statistique
02:32
and I'm sure some of you
have seenvu those statisticsstatistiques before.
51
140120
2776
que certains d'entre vous
ont sûrement déjà vue.
02:34
This is going to showmontrer you here
how manybeaucoup patientsles patients actuallyréellement dieddécédés of cancercancer,
52
142920
3456
Cela va vous montrer
combien de patients sont morts du cancer,
02:38
in this caseCas femalesfemelles in the UnitedUnie StatesÉtats,
53
146400
2016
ici parmi les femmes américaines,
02:40
ever sincedepuis the 1930s.
54
148440
1296
depuis les années 1930.
02:41
You'llVous aurez noticeremarquer that there aren'tne sont pas
that manybeaucoup things that have changedmodifié.
55
149760
3176
Vous remarquerez
que peu de choses ont changé.
02:44
It's still a hugeénorme issueproblème.
56
152960
1296
C'est encore un problème.
02:46
You'llVous aurez see a fewpeu changeschangements, thoughbien que.
57
154280
1736
Il y a quelques changements.
02:48
You'llVous aurez see lungpoumon cancercancer,
for exampleExemple, on the riseaugmenter.
58
156040
2536
Il y a une augmentation
du cancer du poumon.
02:50
Thank you, cigarettescigarettes.
59
158600
1200
Merci la cigarette.
02:52
And you'lltu vas alsoaussi see that,
for exampleExemple, stomachestomac cancercancer
60
160360
2496
Vous verrez que, par exemple,
le cancer de l'estomac
02:54
onceune fois que used to be one
of the biggestplus grand killersKillers of all cancerscancers,
61
162880
3336
qui était avant l'un des cancers
les plus mortels,
02:58
is essentiallyessentiellement eliminatedéliminé.
62
166240
1440
a presque disparu.
03:00
Now, why is that?
AnyoneN’importe qui knowssait, by the way?
63
168480
2056
Pourquoi ? Quelqu'un le sait-il ?
03:02
Why is it that humanityhumanité is no longerplus long
struckfrappé by stomachestomac cancercancer?
64
170560
3336
Pourquoi l'humanité n'est-elle
plus atteinte de cancer de l'estomac ?
03:05
What was the hugeénorme, hugeénorme
medicalmédical technologyLa technologie breakthroughpercée
65
173920
4856
Quelle a été la grande avancée,
la technologie médicale
03:10
that camevenu to our worldmonde
that savedenregistré humanityhumanité from stomachestomac cancercancer?
66
178800
3360
qui est apparue et a sauvé l'humanité
du cancer de l'estomac ?
03:15
Was it maybe a newNouveau drugdrogue,
or a better diagnosticdiagnostique?
67
183240
3816
Peut-être un meilleur médicament
ou un meilleur diagnostic ?
03:19
You guys are right, yeah.
68
187080
1296
Vous avez raison.
03:20
It's the inventioninvention of the refrigeratorréfrigérateur,
69
188400
2616
C'est l'invention du réfrigérateur
03:23
and the factfait that we're
no longerplus long eatingen mangeant spoiledl’embarras meatsviandes.
70
191040
2616
et le fait que nous ne mangions plus
de viandes avariées.
03:25
So the bestmeilleur thing
that happenedarrivé to us so farloin
71
193680
2296
La meilleure chose qui soit arrivée
03:28
in the medicalmédical arenaarène in cancercancer researchrecherche
72
196000
1936
dans la recherche médicale
contre le cancer
03:29
is the factfait that
the refrigeratorréfrigérateur was inventeda inventé.
73
197960
2191
est l'invention du réfrigérateur.
03:32
(LaughterRires)
74
200175
1201
(Rires)
03:33
And so -- yeah, I know.
75
201400
1256
Ouais, je sais.
03:34
We're not doing so well here.
76
202680
1416
On ne s'en sort pas bien.
03:36
I don't want to miniaturizeminiaturiser the progressle progrès
77
204120
2336
Je ne veux pas minimiser le progrès
03:38
and everything that's been doneterminé
in cancercancer researchrecherche.
78
206480
3376
et tout ce qui a été fait
comme recherches sur le cancer.
03:41
Look, there is like 50-plus-plus yearsannées
of good cancercancer researchrecherche
79
209880
3416
Plus de cinquante années
de bonne recherche sur le cancer
03:45
that discovereddécouvert majorMajeur, majorMajeur things
that taughtenseigné us about cancercancer.
80
213320
3416
ont permis de découvrir des choses
majeures sur le cancer.
03:48
But all that said,
81
216760
1736
Cela dit,
03:50
we have a lot of heavylourd liftinglevage
to still do aheaddevant of us.
82
218520
2572
il y a encore énormément
de travail à accomplir.
03:54
Again, I will arguese disputer that the primaryprimaire
reasonraison why this is the caseCas,
83
222920
3096
Je peux soutenir que
la raison principale de notre échec
03:58
why we have not doneterminé that remarkablyremarquablement well,
84
226040
2000
est que nous nous battons à l'aveuglette.
04:00
is really we're fightingcombat blindlyaveuglément here.
85
228064
1832
04:01
And this is where
medicalmédical imagingd’imagerie comesvient in.
86
229920
2216
C'est là que l'imagerie médicale
entre en jeu,
04:04
This is where my ownposséder work comesvient in.
87
232160
1680
que mon travail entre en jeu.
04:06
And so to give you a sensesens
of the bestmeilleur medicalmédical imagingd’imagerie
88
234400
2736
Pour vous donner une idée
de la meilleure imagerie médicale
04:09
that's offeredoffert todayaujourd'hui
to braincerveau cancercancer patientsles patients,
89
237160
2496
qui est offerte aux patients
de cancer du cerveau
04:11
or actuallyréellement generallygénéralement
to all cancercancer patientsles patients,
90
239680
2176
et à tous les patients de cancer,
04:13
take a look at this PETANIMAL DE COMPAGNIE scanbalayage right here.
91
241880
1936
regardez ce TEP.
04:15
Let's see. There we go.
92
243840
1240
Voilà.
04:17
So this is a PETANIMAL DE COMPAGNIE/CTCT scanbalayage,
93
245640
1696
Ceci est un TEP/TDM
04:19
and what you'lltu vas see in this PETANIMAL DE COMPAGNIE/CTCT scanbalayage
94
247360
2456
et ce que vous y voyez
04:21
is the CTCT scanbalayage will showmontrer you
where the bonesdes os are,
95
249840
3216
est que le TDM vous montrera
où sont les os
04:25
and the PETANIMAL DE COMPAGNIE scanbalayage will showmontrer you
where tumorstumeurs are.
96
253080
2400
et le TEP vous montrera
où sont les tumeurs.
04:27
Now, what you can see here
97
255960
2216
Ce que vous pouvez voir ici
04:30
is essentiallyessentiellement a sugarsucre moleculemolécule
98
258200
2416
est en gros une molécule de sucre
04:32
that was addedajoutée a smallpetit little tagbalise
99
260640
1816
qui a été ajoutée, une balise
04:34
that is signalingsignalisation to us
outsideà l'extérieur of the bodycorps,
100
262480
2096
qui, nous dit,
à nous à l'extérieur du corps :
04:36
"Hey, I'm here."
101
264600
1296
« Je suis là. »
04:37
And those sugarsucre moleculesmolécules are injectedinjecté
into these patientsles patients by the billionsdes milliards,
102
265920
3816
Ces molécules de sucre sont injectées
par milliards dans le patient
04:41
and they're going all over the bodycorps
103
269760
1696
et elles parcourent le corps
04:43
looking for cellscellules
that are hungryaffamé for sugarsucre.
104
271480
2080
à la recherche de cellules
voulant du sucre.
04:46
You'llVous aurez see that the heartcœur,
for exampleExemple, lightslumières up there.
105
274320
2656
Vous voyez par exemple
que le cœur s'éclaire ici
04:49
That's because the heartcœur
needsBesoins a lot of sugarsucre.
106
277000
2216
car le cœur a besoin de beaucoup de sucre.
04:51
You'llVous aurez alsoaussi see that the bladdervessie
lightslumières up there.
107
279240
2336
La vessie aussi s'éclaire
04:53
That's because the bladdervessie
is the thing that's clearingclairière
108
281600
2616
car la vessie est ce qui élimine
04:56
the sugarsucre away from our bodycorps.
109
284240
1400
le sucre de notre corps.
04:58
And then you'lltu vas see a fewpeu other hotchaud spotsspots,
110
286096
2000
Quand vous voyez d'autres points,
05:00
and these are in factfait the tumorstumeurs.
111
288120
1616
ce sont des tumeurs.
05:01
Now, this is a really
a wonderfulformidable technologyLa technologie.
112
289760
2136
C'est une technologie extraordinaire.
05:03
For the first time it allowedpermis us
to look into someone'squelques uns bodycorps
113
291920
3136
Pour la première fois, elle nous permet
de voir l'intérieur du corps
05:07
withoutsans pour autant pickingcueillette up
eachchaque and everychaque one of the cellscellules
114
295080
2376
sans avoir à prélever chacune des cellules
05:09
and puttingen mettant them underen dessous de the microscopemicroscope,
115
297480
1856
pour les observer au microscope,
05:11
but in a noninvasivenon invasif way
allowingen permettant us to look into someone'squelques uns bodycorps
116
299360
3016
de façon non invasive, elle permet
de regarder l'intérieur du corps
05:14
and askdemander, "Hey,
has the cancercancer metastasizedmétastasé?
117
302400
2136
et voir si le cancer a métastasé,
05:16
Where is it?"
118
304560
1216
et où.
05:17
And the PETANIMAL DE COMPAGNIE scansscans here
are showingmontrer you very clearlyclairement
119
305800
2496
Les TEP ici montrent clairement
05:20
where are these hotchaud spotsspots,
where is the tumortumeur.
120
308320
2280
où sont les tumeurs.
05:23
So as miraculousmiraculeux as this mightpourrait seemsembler,
121
311480
3296
Aussi miraculeux que cela paraisse,
05:26
unfortunatelymalheureusement, well, it's not that great.
122
314800
2880
malheureusement, ce n'est pas si génial.
05:30
You see, those
smallpetit little hotchaud spotsspots there.
123
318320
2080
Vous voyez ces petits points ici.
05:33
Can anyonen'importe qui guessdeviner how manybeaucoup cancercancer cellscellules
are in any one of these tumorstumeurs?
124
321240
3520
Selon vous, de combien de cellules
cancéreuses sont composées les tumeurs ?
05:38
So it's about 100 millionmillion cancercancer cellscellules,
125
326600
2336
Environ 100 millions
de cellules cancéreuses.
05:40
and let me make sure
that this numbernombre sunkcoulé in.
126
328960
2696
Je vais m'assurer
que vous perceviez bien cela.
05:43
In eachchaque and everychaque one
of these smallpetit little blipsblips
127
331680
2336
Chacun de ces points
05:46
that you're seeingvoyant on the imageimage,
128
334040
1576
que vous voyez sur l'image
05:47
there needsBesoins to be
at leastmoins 100 millionmillion cancercancer cellscellules
129
335640
4096
doit être composé d'au moins
100 millions de cellules cancéreuses
05:51
in ordercommande for it to be detecteddétecté.
130
339760
1536
afin d'être détecté.
05:53
Now, if that seemedsemblait to you
like a very largegrand numbernombre,
131
341320
2456
Si cela vous semble être
un nombre important,
05:55
it is a very largegrand numbernombre.
132
343800
1680
c'est le cas.
05:58
This is in factfait
an incrediblyincroyablement largegrand numbernombre,
133
346640
2056
C'est un nombre incroyablement grand
06:00
because what we really need
in ordercommande to pickchoisir up something earlyde bonne heure enoughassez
134
348720
3336
car nous avons besoin,
afin de détecter quelque chose assez tôt
06:04
to do something about it,
to do something meaningfulsignificatif about it,
135
352080
2936
pour pouvoir agir,
faire quelque chose de significatif,
06:07
well, we need to pickchoisir up tumorstumeurs
that are a thousandmille cellscellules in sizeTaille,
136
355040
3136
nous devons détecter les tumeurs
qui font un millier de cellules
06:10
and ideallyidéalement just
a handfulpoignée of cellscellules in sizeTaille.
137
358200
2136
et, idéalement,
seulement quelques cellules.
06:12
So we're clearlyclairement
prettyjoli farloin away from this.
138
360360
2016
Nous en sommes clairement loin.
06:14
So we're going to playjouer
a little experimentexpérience here.
139
362400
2256
Nous allons faire une petite expérience.
06:16
I'm going to askdemander eachchaque of you
to now playjouer and imagineimaginer
140
364680
2456
Je vais vous demander à tous
de jouer et d'imaginer
06:19
that you are braincerveau surgeonschirurgiens.
141
367160
1360
que vous êtes neurochirurgien.
06:21
And you guys are now at an operatingen fonctionnement roomchambre,
142
369000
4016
Vous êtes dans la salle d'opération,
06:25
and there's a patientpatient in frontde face of you,
143
373040
2016
il y a un patient devant vous
06:27
and your tasktâche is to make sure
that the tumortumeur is out.
144
375080
3720
et votre tâche est de vous assurer
que la tumeur est enlevée.
06:31
So you're looking down at the patientpatient,
145
379400
3376
Vous regardez le patient,
06:34
the skinpeau and the skullcrâne
have alreadydéjà been removedsupprimé,
146
382800
2336
la peau et le crâne ont déjà été enlevés,
06:37
so you're looking at the braincerveau.
147
385160
1536
vous regardez le cerveau.
06:38
And all you know about this patientpatient
148
386720
1696
Tout ce que vous savez de ce patient
06:40
is that there's a tumortumeur
about the sizeTaille of a golfle golf ballballon or so
149
388440
2816
est qu'il a une tumeur
de la taille d'une balle de golf
06:43
in the right frontalfrontal lobelobe
of this person'spersonne braincerveau.
150
391280
2320
dans le lobe frontal droit de son cerveau.
06:46
And that's more or lessMoins it.
151
394080
1336
C'est à peu près tout.
06:47
So you're looking down, and unfortunatelymalheureusement
everything looksregards the sameMême,
152
395440
3216
Vous regardez et, malheureusement,
tout se ressemble
06:50
because braincerveau cancercancer tissuetissu
and healthyen bonne santé braincerveau tissuetissu
153
398680
3096
car le tissu cérébral cancéreux
et le tissu cérébral sain
06:53
really just look the sameMême.
154
401800
1576
ont exactement le même aspect.
06:55
And so you're going in with your thumbpouce,
155
403400
1896
Vous utilisez votre pouce,
06:57
and you startdébut to presspresse
a little bitbit on the braincerveau,
156
405320
2336
vous appuyez un peu sur le cerveau
06:59
because tumorstumeurs tendtendre to be
a little harderPlus fort, stifferplus rigide,
157
407680
2416
car les tumeurs
sont un peu plus dures, rigides
07:02
and so you go in and go
a little bitbit like this and say,
158
410120
2616
et donc vous y allez,
vous faites un peu comme cela,
07:04
"It seemssemble like the tumortumeur is right there."
159
412760
1976
la tumeur semble être juste ici.
07:06
Then you take out your knifecouteau
and startdébut cuttingCoupe the tumortumeur
160
414760
2656
Puis vous sortez votre scalpel
et retirez la tumeur,
07:09
piecepièce by piecepièce by piecepièce.
161
417440
1256
morceau par morceau.
07:10
And as you're takingprise the tumortumeur out,
162
418720
1696
En extrayant la tumeur,
07:12
then you're gettingobtenir
to a stageétape where you think,
163
420440
2216
arrive un point où vous pensez :
07:14
"AlrightAlright, I'm doneterminé.
I tooka pris out everything."
164
422680
2136
« J'ai fini, j'ai tout extrait. »
07:16
And at this stageétape, if that's --
165
424840
1536
A ce point-là, si --
07:18
so farloin everything soundedsonné,
like, prettyjoli crazyfou --
166
426400
2696
jusqu'ici tout semblait assez fou -
07:21
you're now about to facevisage the mostles plus
challengingdifficile decisiondécision of your life here.
167
429120
3696
vous allez devoir prendre la décision
la plus difficile de votre vie.
07:24
Because now you need to decidedécider,
168
432840
1536
Car vous devez décider
07:26
should I stop here
and let this patientpatient go,
169
434400
2696
si vous devriez vous arrêter,
laisser le patient partir,
07:29
riskingrisquer that there mightpourrait be
some leftoverrestes cancercancer cellscellules behindderrière
170
437120
2936
risquer qu'il reste
des cellules cancéreuses
07:32
that I just couldn'tne pouvait pas see,
171
440080
1856
que vous n'avez pas vues,
07:33
or should I take away some extrasupplémentaire marginsmarges,
172
441960
2656
ou vous prenez une marge supplémentaire,
07:36
typicallytypiquement about an inchpouce or so
around the tumortumeur
173
444640
2856
en général 3 cm autour de la tumeur,
07:39
just to be sure that I removedsupprimé everything?
174
447520
2200
pour vous assurer d'avoir tout enlevé.
07:43
So this is not a simplesimple decisiondécision to make,
175
451400
3840
Ce n'est pas un choix facile
07:47
and unfortunatelymalheureusement this is the decisiondécision
176
455840
1936
et, malheureusement, c'est la décision
07:49
that braincerveau cancercancer surgeonschirurgiens
have to take everychaque singleunique day
177
457800
3336
que les neurochirurgiens
doivent faire chaque jour
07:53
as they're seeingvoyant theirleur patientsles patients.
178
461160
1600
avec leurs patients.
07:55
And so I rememberrappelles toi talkingparlant
to a fewpeu friendscopains of minemien in the lablaboratoire,
179
463320
2936
Je me souviens avoir parlé
à des amis au labo et avoir dit :
07:58
and we say, "BoyGarçon,
there's got to be a better way."
180
466280
2376
« Il doit y avoir
une meilleure façon de faire. »
08:00
But not just like you tell a friendami
that there's got to be a better way.
181
468680
3416
Pas comme vous dites à un ami
qu'il doit y avoir une meilleure solution.
08:04
There's just got to be a better way here.
182
472120
1953
Il devait y avoir une meilleure solution.
08:06
This is just incredibleincroyable.
183
474097
1519
C'est simplement incroyable.
08:07
And so we lookedregardé back.
184
475640
1656
On est reparti du début.
08:09
RememberN’oubliez pas those PETANIMAL DE COMPAGNIE scansscans I told you about,
the sugarsucre and so on.
185
477320
2976
Souvenez-vous de ces TEP
dont je vous ai parlé, avec le sucre.
08:12
We said, hey, how about
insteadau lieu of usingen utilisant sugarsucre moleculesmolécules,
186
480320
2736
Au lieu d'utiliser des molécules de sucre,
08:15
let's maybe take tinyminuscule, tinyminuscule
little particlesdes particules madefabriqué of goldor,
187
483080
3136
nous avons pensé utiliser
de petites particules d'or
08:18
and let's programprogramme them with some
interestingintéressant chemistrychimie around them.
188
486240
3656
en les programmant chimiquement.
Les programmer pour chercher
les cellules cancéreuses.
08:21
Let's programprogramme them
to look for cancercancer cellscellules.
189
489920
2416
08:24
And then we will injectinjecter
these goldor particlesdes particules
190
492360
2096
Ensuite, nous injecterons
ces particules d'or
08:26
into these patientsles patients by the billionsdes milliards again,
191
494480
2256
par milliards chez les patients,
08:28
and we'llbien have them go all over the bodycorps,
192
496760
1976
elles parcourront le corps
08:30
and just like secretsecret agentsagents, if you will,
193
498760
1976
et, comme des agents secrets,
08:32
go and walkmarche by
everychaque singleunique cellcellule in our bodycorps
194
500760
2816
iront voir chaque cellule de notre corps,
08:35
and knockKnock on the doorporte of that cellcellule,
195
503600
1696
frapperont à la porte,
08:37
and askdemander, "Are you a cancercancer cellcellule
or are you a healthyen bonne santé cellcellule?
196
505320
2736
et demanderont si elle est
cancéreuse ou saine.
08:40
If you're a healthyen bonne santé cellcellule, we're movingen mouvement on.
197
508080
2016
Si elle est saine, on continue.
08:42
If you're a cancercancer cellcellule,
we're stickingcollage in and shiningbrillant out
198
510120
2736
Si elle est cancéreuse,
la particule reste, brille
08:44
and tellingrécit us,
"Hey, look at me, I'm here."
199
512880
2096
et nous dit :
« Regardez-moi, je suis là. »
08:47
And they'llils vont do it
throughpar some interestingintéressant camerasappareils photo
200
515000
2376
On pourrait les voir
grâce à des caméras
08:49
that we developeddéveloppé in the lablaboratoire.
201
517400
1416
inventées au labo.
08:50
And onceune fois que we see that,
maybe we can guideguider braincerveau cancercancer surgeonschirurgiens
202
518840
2935
Si vous voyons cela,
nous pouvons guider les neurochirurgiens
08:53
towardsvers takingprise only the tumortumeur
and leavingen quittant the healthyen bonne santé braincerveau aloneseul.
203
521799
3401
pour qu'ils enlèvent la tumeur
sans toucher au cerveau sain.
08:57
And so we'venous avons testedtesté that,
and boygarçon, this workstravaux well.
204
525720
3056
Nous avons testé cela,
cela fonctionne bien.
09:00
So I'm going to showmontrer you an exampleExemple now.
205
528800
1976
Je vais vous montrer un exemple.
09:02
What you're looking at here
206
530800
1776
Vous voyez ici
09:04
is an imageimage of a mouse'sdes souris braincerveau,
207
532600
3936
une image du cerveau d'une souris.
09:08
and we'venous avons implantedimplanté
into this mouse'sdes souris braincerveau
208
536560
3136
Nous avons implanté une tumeur
dans le cerveau de cette souris.
09:11
a smallpetit little tumortumeur.
209
539720
1256
09:13
And so this tumortumeur is now
growingcroissance in this mouse'sdes souris braincerveau,
210
541000
2616
Cette tumeur grossit,
09:15
and then we'venous avons takenpris a doctordocteur
and askeda demandé the doctordocteur
211
543640
2656
nous avons demandé à un docteur
09:18
to please operatefonctionner on the mouseSouris
as if that was a patientpatient,
212
546320
2816
d'opérer la souris
comme si c'était un patient
09:21
and take out piecepièce by piecepièce
out of the tumortumeur.
213
549160
2416
et d'enlever la tumeur,
morceau par morceau.
09:23
And while he's doing that,
214
551600
1776
Alors qu'il fait cela,
09:25
we're going to take imagesimages
to see where the goldor particlesdes particules are.
215
553400
2976
nous prenons des photos
pour voir où sont les particules d'or.
09:28
And so we're going to first startdébut
216
556400
1616
Pour commencer,
09:30
by injectingpar injection these goldor particlesdes particules
into this mouseSouris,
217
558040
2416
nous injectons les particules d'or
dans la souris,
09:32
and we're going to see
right here at the very left there
218
560480
2896
ce que nous allons voir ici tout à gauche,
09:35
that imageimage at the bottombas
219
563400
1256
l'image en bas,
09:36
is the imageimage that showsmontre
where the goldor particlesdes particules are.
220
564680
2496
c'est l'image qui montre
où sont les particules d'or.
Ce qui est bien,
c'est que les particules d'or
09:39
The niceagréable thing
is that these goldor particlesdes particules
221
567200
2056
09:41
actuallyréellement madefabriqué it all the way to the tumortumeur,
222
569280
2016
sont arrivées dans la tumeur,
09:43
and then they shineéclat out and tell us,
"Hey, we're here. Here'sVoici the tumortumeur."
223
571320
3656
elles brillent et nous disent :
« Nous sommes là. La tumeur est là. »
09:47
So now we can see the tumortumeur,
224
575000
1376
Nous pouvons voir la tumeur
09:48
but we're not showingmontrer this
to the doctordocteur yetencore.
225
576400
2136
mais nous ne la montrons
pas encore au docteur.
09:50
We're askingdemandant the doctordocteur,
now please startdébut cuttingCoupe away the tumortumeur,
226
578560
3056
Nous demandons au docteur
d'enlever la tumeur,
09:53
and you'lltu vas see here the doctordocteur
just tooka pris the first quadrantquadrant of the tumortumeur
227
581640
3416
vous verrez qu'il n'a enlevé
que le premier quart de la tumeur
09:57
and you see that first quadrantquadrant
is now missingmanquant.
228
585080
2216
qui a maintenant disparu.
09:59
The doctordocteur then tooka pris
the secondseconde quadrantquadrant, the thirdtroisième,
229
587320
2456
Le docteur a ensuite enlevé
le deuxième, le troisième
10:01
and now it appearsapparaît to be everything.
230
589800
1736
et il semble qu'il ait tout enlevé.
10:03
And so at this stageétape,
the doctordocteur camevenu back to us and said,
231
591560
2736
A ce point-là, le docteur nous dit :
10:06
"AlrightAlright, I'm doneterminé.
What do you want me to do?
232
594320
2256
« J'ai fini. Que voulez-vous
que je fasse ?
10:08
Should I keep things as they are
233
596600
1576
Devrais-je laisser cela ainsi
10:10
or do you want me to take
some extrasupplémentaire marginsmarges around?"
234
598200
2496
ou devrais-je prendre
une marge supplémentaire ? »
10:12
And then we said, "Well, hangpendre on."
235
600720
1656
On lui a dit d'attendre.
10:14
We told the doctordocteur,
"You've missedmanqué those two spotsspots,
236
602400
2416
On lui a dit :
« Vous avez oublié ces deux endroits,
10:16
so ratherplutôt than takingprise hugeénorme marginsmarges around,
237
604840
2000
plutôt que de prendre des marges autour,
10:18
only take out those tinyminuscule little areaszones.
238
606864
1832
enlevez seulement ces petites zones.
10:20
Take them out,
and then let's take a look."
239
608720
2016
Enlevez-les puis on regardera à nouveau. »
10:22
And so the doctordocteur tooka pris them away,
and lolo and beholdvoir,
240
610760
2856
Le docteur les a enlevées et voilà,
10:25
the cancercancer is now completelycomplètement gonedisparu.
241
613640
2016
le cancer a complètement disparu.
10:27
Now, the importantimportant thing
242
615680
1376
Ce qui est important
10:29
is that it's not just
that the cancercancer is completelycomplètement gonedisparu
243
617080
2620
n'est pas juste que le cancer
ait complètement disparu
10:31
from this person'spersonne braincerveau,
244
619724
1332
du cerveau de cette personne
10:33
or from this mouse'sdes souris braincerveau.
245
621080
1320
ou de cette souris.
10:35
The mostles plus importantimportant thing
246
623160
1256
Le plus important
10:36
is that we did not have to take
hugeénorme amountsles montants of healthyen bonne santé braincerveau
247
624440
2896
est que nous n'avons pas eu à enlever
trop de cerveau sain
10:39
in the processprocessus.
248
627360
1216
au cours du processus.
10:40
And so now we can actuallyréellement imagineimaginer a worldmonde
249
628600
2176
Nous pouvons imaginer un monde
10:42
where doctorsmédecins and surgeonschirurgiens,
as they take away a tumortumeur,
250
630800
3896
où les docteurs et chirurgiens,
en enlevant les tumeurs,
10:46
they actuallyréellement know what to take out,
251
634720
1420
savent quoi enlever
10:48
and they no longerplus long
have to guessdeviner with theirleur thumbpouce.
252
636170
2110
et n'ont plus besoin
d'utiliser leur pouce.
10:51
Now, here'svoici why it's extremelyextrêmement importantimportant
to take those tinyminuscule little leftoverrestes tumorstumeurs.
253
639520
3936
Voici pourquoi il est très important
d'enlever ces restes de tumeur.
10:55
Those leftoverrestes tumorstumeurs,
even if it's just a handfulpoignée of cellscellules,
254
643480
2856
Ces restes de tumeur,
même si ce ne sont que quelques cellules,
10:58
they will growcroître to recurse reproduire the tumortumeur,
255
646360
3056
vont grossir et reformer la tumeur,
11:01
for the tumortumeur to come back.
256
649440
1656
la tumeur va revenir.
11:03
In factfait, the reasonraison why 80 to 90 percentpour cent
257
651120
1936
La raison pour laquelle 80% à 90%
11:05
of those braincerveau cancercancer surgerieschirurgies
ultimatelyen fin de compte failéchouer
258
653080
2216
des chirurgies du cerveau
finissent par échouer
11:07
is because of those smallpetit little
extrasupplémentaire marginsmarges that were left positivepositif,
259
655320
3776
est à cause de ces petites marges
supplémentaires laissées,
11:11
those smallpetit little leftoverrestes tumorstumeurs
that were left there.
260
659120
2680
ces petits restes de tumeurs
laissés derrière.
11:15
So this is clearlyclairement very niceagréable,
261
663440
2176
Cela est très bien,
11:17
but what I really want to sharepartager with you
is where I think we're headingtitre from here.
262
665640
4296
mais ce que je veux partager avec vous
est ma vision de la direction prise.
11:21
And so in my lablaboratoire at StanfordStanford,
263
669960
1656
Dans mon labo à Stanford,
11:23
my studentsélèves and I are askingdemandant,
what should we be workingtravail on now?
264
671640
5520
mes étudiants et moi nous demandons
ce sur quoi nous devrions travailler.
11:29
And I think where
medicalmédical imagingd’imagerie is headingtitre to
265
677600
2856
Je pense que l'imagerie médicale
se dirige vers
11:32
is the abilitycapacité to look into the humanHumain bodycorps
266
680480
2336
la capacité à regarder
l'intérieur du corps humain
11:34
and actuallyréellement see eachchaque and everychaque one
of these cellscellules separatelyséparément.
267
682840
3440
et à voir toutes ces cellules séparément.
11:39
The abilitycapacité like this would allowpermettre us
268
687000
1736
Cette capacité nous permettrait
11:40
to actuallyréellement pickchoisir up tumorstumeurs
way, way earlierplus tôt in the processprocessus,
269
688760
2896
de détecter des tumeurs
bien, bien plus tôt,
11:43
way before it's 100 millionmillion cellscellules insideà l'intérieur,
so we can actuallyréellement do something about it.
270
691680
3920
avant d'avoir 100 millions de cellules,
afin de pouvoir agir.
11:48
An abilitycapacité to see eachchaque and everychaque one
of the cellscellules mightpourrait alsoaussi allowpermettre us
271
696200
3416
La capacité de voir
toutes ces cellules nous permettrait
11:51
to askdemander insightfulperspicace questionsdes questions.
272
699640
1376
de poser des questions pointues.
11:53
So in the lablaboratoire,
we are now gettingobtenir to a pointpoint
273
701040
2096
Au labo, nous arrivons au point
11:55
where we can actuallyréellement startdébut askingdemandant
these cancercancer cellscellules realréal questionsdes questions,
274
703160
3256
où nous pouvons poser
de vraies questions
aux cellules cancéreuses,
11:58
like, for exampleExemple, are you respondingrépondant
to the treatmenttraitement we are givingdonnant you or not?
275
706440
3776
par exemple, savoir si elles répondent
au traitement qui leur est donné.
12:02
So if you're not respondingrépondant, we'llbien know
to stop the treatmenttraitement right away,
276
710240
3456
Si elles ne répondent pas,
nous pourrons l'arrêter immédiatement,
12:05
daysjournées into the treatmenttraitement, not threeTrois monthsmois.
277
713720
2040
après quelques jours et non trois mois.
12:08
And so alsoaussi for patientsles patients like EhudEhud
278
716480
2176
Pour des patients comme Ehud
12:10
that are going throughpar these
nastyméchant, nastyméchant chemotherapychimiothérapie drugsdrogues,
279
718680
4416
qui prennent des médicaments
de chimiothérapie très mauvais,
12:15
for them not to suffersouffrir
280
723120
1256
pour qu'ils ne souffrent pas
12:16
throughpar those horrendoushorrible
sidecôté effectseffets of the drugsdrogues
281
724400
2896
de ces épouvantables
effets secondaires des médicaments
12:19
when the drugsdrogues are
in factfait not even helpingportion them.
282
727320
2656
alors que ces médicaments
ne les aident même pas.
12:22
So to be frankfranc here,
283
730000
2936
Pour être franc,
12:24
we're prettyjoli farloin away
from winninggagnant the warguerre againstcontre cancercancer,
284
732960
3456
nous sommes encore loin
de gagner la guerre contre le cancer,
12:28
just to be realisticréaliste.
285
736440
1256
je suis juste réaliste.
12:29
But at leastmoins I am hopefuloptimiste
286
737720
1896
Mais au moins j'ai espoir
12:31
that we should be ablecapable to fightbats toi this warguerre
with better medicalmédical imagingd’imagerie techniquestechniques
287
739640
4136
que nous devrions pouvoir nous battre
avec de meilleures techniques d'imagerie
12:35
in the way that is not blindaveugle.
288
743800
1856
afin de ne pas le faire à l'aveuglette.
12:37
Thank you.
289
745680
1216
Merci.
12:38
(ApplauseApplaudissements)
290
746920
2240
(Applaudissements)
Translated by Morgane Quilfen
Reviewed by eric vautier

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ABOUT THE SPEAKER
Adam de la Zerda - Biologist, electrical engineer
Adam de la Zerda develops new medical imaging technologies to detect and destroy cancer.

Why you should listen

Adam de la Zerda is an assistant professor at the Departments of Structural Biology and Electrical Engineering (courtesy) at Stanford University – School of Medicine. He completed his undergraduate degree in computer engineering and physics from the Technion – Israel Institute of Technology in 2005 Summa Cum Laude. He received his Ph.D. in Electrical Engineering from Stanford University in 2011, where he developed the Photoacoustic Molecular Imaging technique with Sanjiv Sam Gambhir. He was then a postdoctoral fellow at the lab of Carolyn Bertozzi at UC Berkeley – Chemistry Department, before joining the Stanford faculty in 2012.

de la Zerda's research interests span the broad field of molecular imaging. His lab focuses on developing new optical imaging instrumentation and chemistry tools to study the complex spatiotemporal behavior of biomolecules in living subjects. The lab uses animal models for cancer and ophthalmic diseases such as age-related macular degeneration. His research efforts span both basic science and clinically translatable work.

de la Zerda has received many awards and honors for his work, including the Pew-Stewart Scholar for Cancer Research, the AFOSR Young Investigator Award, Baxter Faculty Scholar Award, Dale F. Frey Award, Forbes Magazine 30 Under 30 in Science and Healthcare for 2012 and 2014, NIH Director’s Early Independence Award, Damon Runyon Cancer Research Foundation Postdoctoral Fellowship, Era of Hope Distinguished Predoctoral Poster Award, Best Poster Presentation at SPIE Photonics West, the Young Investigator Award at the World Molecular Imaging Congress, the Department of Defense Breast Cancer Research Program Award for Predoctoral researchers, the Bio-X Graduate Student Fellowship and first place at the Bay Area Entrepreneurship Contest. He has published papers in leading journals including Nature Medicine, Nature Nanotechnology and PNAS. He holds a number of patents and is the founder of a medical device company, Click Diagnostics.

More profile about the speaker
Adam de la Zerda | Speaker | TED.com