TED2014
Rob Knight: How our microbes make us who we are
Rob Knight: Mikrobáink tesznek azzá, akik vagyunk?
Filmed:
Readability: 4.5
2,014,096 views
Rob Knight úttörő kutatást végez az emberi mikrobiom kutatásában, mely az emberi testben élő parányi, egysejtű organizmusok – röviden: a mikrobák -- közösségéről szól, melynek egészségünkre gyakorolt óriási hatása szinte teljesen felderítetlen. "A testünkben élő másfél kilónyi mikroba fontosabb lehet, mint a teljes génállományunk összes génje együttvéve" -- mondja Rob Knight. Az előadásból megtudjuk, miért.
Rob Knight - Microbial ecologist
Rob Knight explores the unseen microbial world that exists literally right under our noses -- and everywhere else on (and in) our bodies. Full bio
Rob Knight explores the unseen microbial world that exists literally right under our noses -- and everywhere else on (and in) our bodies. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
We humans have always been very concerned
about the health of our bodies,
about the health of our bodies,
0
1089
3980
Az ember mindig is
törődött testi egészségével,
törődött testi egészségével,
00:17
but we haven't always been that good
at figuring out what's important.
at figuring out what's important.
1
5069
4216
ám nem mindig becsülte értékén
az egyes testrészeit.
az egyes testrészeit.
00:21
Take the ancient Egyptians, for example:
2
9285
2392
Az ókori egyiptomiak például
00:23
very concerned about the body parts
they thought they'd need in the afterlife,
they thought they'd need in the afterlife,
3
11677
3947
nagyon ügyeltek a másvilágon
fontosnak vélt testrészeikre,
fontosnak vélt testrészeikre,
00:27
but they left some parts out.
4
15624
2090
ám a többivel nem törődtek.
00:29
This part, for example.
5
17714
2623
Ahogy ezzel sem itt.
00:32
Although they very carefully
preserved the stomach, the lungs,
preserved the stomach, the lungs,
6
20337
2997
Bár gondosan megőrizték
a gyomrot, a tüdőt,
a gyomrot, a tüdőt,
00:35
the liver, and so forth,
7
23334
1165
a májat s a többit,
00:36
they just mushed up the brain,
drained it out through the nose,
drained it out through the nose,
8
24499
3036
a péppé zúzott agyvelőt
kiszedték az orron át,
kiszedték az orron át,
00:39
and threw it away,
9
27535
1724
majd egyszerűen kidobták.
00:41
which makes sense, really,
10
29259
1341
Volt benne ráció,
00:42
because what does a brain
do for us anyway?
do for us anyway?
11
30600
2009
elvégre mire való az agy?
00:45
But imagine if there were a kind
of neglected organ in our bodies
of neglected organ in our bodies
12
33439
3198
És ha volna a testünkben
egy alábecsült szerv,
egy alábecsült szerv,
00:48
that weighed just as much as the brain
13
36637
2136
amely az aggyal azonos súlyú,
00:50
and in some ways was just
as important to who we are,
as important to who we are,
14
38773
2926
s ha úgy vesszük, ugyanúgy
meghatározója annak, akik vagyunk,
meghatározója annak, akik vagyunk,
00:53
but we knew so little about
and treated with such disregard.
and treated with such disregard.
15
41699
3552
s amelyről mégis alig tudunk valamit,
s alantas dolognak tartjuk?
s alantas dolognak tartjuk?
00:57
And imagine if,
through new scientific advances,
through new scientific advances,
16
45251
2903
És mondjuk, hogy a tudomány
csak most jutott el oda,
csak most jutott el oda,
01:00
we were just beginning to understand
17
48154
1741
hogy kapiskálni kezdjük,
01:01
its importance to how
we think of ourselves.
we think of ourselves.
18
49895
2902
milyen fontos ahhoz, hogy
azok legyünk, akik vagyunk?
azok legyünk, akik vagyunk?
01:04
Wouldn't you want to know more about it?
19
52797
2206
Nem volna jó többet tudni róla?
01:07
Well, it turns out that we do
have something just like that:
have something just like that:
20
55003
3226
Nos, kiderült, hogy van is egy ilyenünk:
01:10
our gut,
21
58959
1682
a bélrendszerünk,
01:12
or rather, its microbes.
22
60641
2662
illetve, a benne élő mikrobák.
01:15
But it's not just the microbes
in our gut that are important.
in our gut that are important.
23
63303
2893
De nemcsak a bélben élő mikrobák fontosak.
01:18
Microbes all over our body
24
66196
1508
A bennünk/rajtunk élők
01:19
turn out to be really critical
to a whole range of differences
to a whole range of differences
25
67704
2913
mind kulcsfontosságú elemei
01:22
that make different people who we are.
26
70617
2497
az emberek közti különbségeknek.
01:25
So for example, have you ever noticed
27
73114
2314
Mondok egy példát. Észrevették már,
01:27
how some people get bitten by mosquitos
way more often than others?
way more often than others?
28
75428
4183
hogy a szúnyogok egyeseket
jobban csípnek, mint másokat?
jobban csípnek, mint másokat?
01:31
It turns out that everyone's anecdotal
experience out camping is actually true.
experience out camping is actually true.
29
79611
4579
Kiderült, hogy ennek a kempingi
szóbeszédnek igenis van alapja.
szóbeszédnek igenis van alapja.
01:36
For example, I seldom
get bitten by mosquitos,
get bitten by mosquitos,
30
84190
2809
Például engem nemigen
bántanak a szúnyogok.
bántanak a szúnyogok.
01:38
but my partner Amanda
attracts them in droves,
attracts them in droves,
31
86999
2277
A páromra, Amandára,
seregestül szállnak.
seregestül szállnak.
01:41
and the reason why is that we have
different microbes on our skin
different microbes on our skin
32
89276
3063
Azért van ez, mert más
mikrobák élnek a bőrünkön,
mikrobák élnek a bőrünkön,
01:44
that produce different chemicals
that the mosquitos detect.
that the mosquitos detect.
33
92339
3722
más kémiai anyagot termelnek,
és a szúnyognak ez nem mindegy.
és a szúnyognak ez nem mindegy.
01:48
Now, microbes are also really important
in the field of medicine.
in the field of medicine.
34
96061
3506
A mikrobák nagyon fontosak
az orvoslásban is.
az orvoslásban is.
01:51
So, for example, what microbes
you have in your gut
you have in your gut
35
99567
2465
Például a beleinkben élő mikrobák
01:54
determine whether particular painkillers
are toxic to your liver.
are toxic to your liver.
36
102032
4462
határozzák meg, hogy egy
fájdalomcsillapító káros-e a májunkra.
fájdalomcsillapító káros-e a májunkra.
01:58
They also determine whether or not other
drugs will work for your heart condition.
drugs will work for your heart condition.
37
106494
4245
Rajtuk múlik az is, hogy a szívünk
kezelhető-e egy adott gyógyszerrel.
kezelhető-e egy adott gyógyszerrel.
02:02
And, if you're a fruit fly, at least,
38
110739
2687
Muslicák esetében
02:05
your microbes determine
who you want to have sex with.
who you want to have sex with.
39
113426
3182
a mikrobákon múlik az is,
ki kivel párosodna inkább.
ki kivel párosodna inkább.
02:08
We haven't demonstrated this in humans yet
40
116608
2159
Emberekre ezt még nem bizonyították,
02:10
but maybe it's just a matter of time
before we find out. (Laughter)
before we find out. (Laughter)
41
118767
4296
de talán csak idő kérdése.
Ami késik, nem múlik. (Nevetés)
Ami késik, nem múlik. (Nevetés)
02:15
So microbes are performing
a huge range of functions.
a huge range of functions.
42
123063
2623
Tehát a mikrobák sokféle
feladatot látnak el.
feladatot látnak el.
02:17
They help us digest our food.
43
125686
1766
Segítenek az emésztésben,
02:19
They help educate our immune system.
44
127452
2274
az immunrendszer betanításában,
02:21
They help us resist disease,
45
129726
1950
a betegségek leküzdésében,
02:23
and they may even
be affecting our behavior.
be affecting our behavior.
46
131676
2508
talán még a viselkedésünket
is befolyásolják.
is befolyásolják.
02:26
So what would a map of all these
microbial communities look like?
microbial communities look like?
47
134184
3947
Hogy nézne ki vajon
a mikrobaközösségek térképe?
a mikrobaközösségek térképe?
02:30
Well, it wouldn't look exactly like this,
48
138131
2276
Nos, nem egészen így,
02:32
but it's a helpful guide
for understanding biodiversity.
for understanding biodiversity.
49
140407
2879
de ez is jó a biológiai
sokféleség megértéséhez.
sokféleség megértéséhez.
02:35
Different parts of the world
have different landscapes of organisms
have different landscapes of organisms
50
143286
3924
A föld különböző tájain
más-másféle lények élnek,
más-másféle lények élnek,
02:39
that are immediately characteristic
of one place or another
of one place or another
51
147210
4571
melyek az adott helyre
jellemzőek: erre, erre...
jellemzőek: erre, erre...
02:43
or another.
52
151781
2037
vagy erre.
02:45
With microbiology, it's kind of the same,
although I've got to be honest with you:
although I've got to be honest with you:
53
153818
3865
A mikrobiológiában is hasonló a helyzet,
bár be kell valljam:
bár be kell valljam:
02:49
All the microbes essentially
look the same under a microscope.
look the same under a microscope.
54
157683
3103
a mikroszkóp kb. minden
mikrobát egyformának mutat.
mikrobát egyformának mutat.
02:52
So instead of trying
to identify them visually,
to identify them visually,
55
160786
2529
Ezért nem szemre azonosítjuk őket,
02:55
what we do is we look
at their DNA sequences,
at their DNA sequences,
56
163315
2486
hanem a DNS-sorrendjüket nézzük.
02:57
and in a project called
the Human Microbiome Project,
the Human Microbiome Project,
57
165801
2924
A Humán Mikrobiom Projekt keretében --
03:00
NIH funded this $173 million project
58
168725
3339
a NIH 173 millió dolláros támogatásával --
03:04
where hundreds
of researchers came together
of researchers came together
59
172064
2409
kutatók százai működnek együtt,
03:06
to map out all the A's, T's, G's, and C's,
60
174473
2779
hogy feltérképezzék
az A, T, G, C sorrendeket
az A, T, G, C sorrendeket
03:09
and all of these microbes
in the human body.
in the human body.
61
177252
2176
és ezzel az emberi test mikrobáit.
03:11
So when we take them together,
they look like this.
they look like this.
62
179428
3361
Ha összerakjuk mindezt, kb. ezt kapjuk.
03:14
It's a bit more difficult
to tell who lives where now, isn't it?
to tell who lives where now, isn't it?
63
182789
3931
Nem könnyű megmondani,
melyik hol él, igaz?
melyik hol él, igaz?
03:18
What my lab does is develop
computational techniques that allow us
computational techniques that allow us
64
186720
3548
A laborunk számítógépes
eljárásokat fejleszt ki arra,
eljárásokat fejleszt ki arra,
03:22
to take all these terabytes
of sequence data
of sequence data
65
190268
2611
hogy a sok terabájtnyi szekvenciaadatot
03:24
and turn them into something
that's a bit more useful as a map,
that's a bit more useful as a map,
66
192879
3013
minél világosabban tudjuk
térképként bemutatni.
térképként bemutatni.
03:27
and so when we do that
with the human microbiome data
with the human microbiome data
67
195892
2753
Ha vesszük pl. az emberi
mikrobiom projekt
mikrobiom projekt
03:30
from 250 healthy volunteers,
68
198645
2095
250 egészséges önkéntesének adatát,
03:32
it looks like this.
69
200740
2644
ezt az ábrát kapjuk.
03:35
Each point here represents
all the complex microbes
all the complex microbes
70
203384
3180
Egy-egy pont a mikrobák összességét jelzi
03:38
in an entire microbial community.
71
206564
2183
egy teljes mikrobaközösségben.
03:40
See, I told you they basically
all look the same.
all look the same.
72
208747
2330
Megmondtam, ugye -- teljesen egyformák!
03:43
So what we're looking at is each point
represents one microbial community
represents one microbial community
73
211077
3889
Tehát mindegyik pont egy
mikrobaközösséget jelent
mikrobaközösséget jelent
03:46
from one body site
of one healthy volunteer.
of one healthy volunteer.
74
214966
2260
egy egészséges résztvevő
egy testrészéről.
egy testrészéről.
03:49
And so you can see that there's different
parts of the map in different colors,
parts of the map in different colors,
75
217226
3796
A térkép különböző részei
más-más színűek,
más-más színűek,
03:53
almost like separate continents.
76
221022
1799
mintha más földrészt jelölnének.
03:54
And what it turns out to be
77
222821
1458
A térképből kiderül,
03:56
is that those, as the different
regions of the body,
regions of the body,
78
224279
2440
hogy ezek -- a test különböző részei --
03:58
have very different microbes in them.
79
226719
2078
eltérő mikrobákat tartalmaznak.
04:00
So what we have is we have
the oral community up there in green.
the oral community up there in green.
80
228797
3683
A szájban élő közösség itt
fent látható, zöld színben.
fent látható, zöld színben.
04:04
Over on the other side,
we have the skin community in blue,
we have the skin community in blue,
81
232480
2814
A másik oldalon, a kék,
a bőrön élő közösség.
a bőrön élő közösség.
04:07
the vaginal community in purple,
82
235294
2287
A hüvelyi közösség lila,
04:09
and then right down at the bottom,
we have the fecal community in brown.
we have the fecal community in brown.
83
237581
3701
és középen, legalul,
a székleti közösség barna.
a székleti közösség barna.
04:13
And we've just over the last few years
84
241416
1883
Az utóbbi években rájöttünk,
04:15
found out that the microbes
in different parts of the body
in different parts of the body
85
243299
2799
hogy a test különböző részein élő mikrobák
04:18
are amazingly different from one another.
86
246098
2198
meglepően különböznek egymástól.
04:20
So if I look at just one person's microbes
87
248296
2832
Ha egy egyén mikrobáit összevetjük,
04:23
in the mouth and in the gut,
88
251128
2114
mondjuk a száj- és bélflóráját,
04:25
it turns out that the difference between
those two microbial communities
those two microbial communities
89
253242
3460
kiderül, hogy a két közösség
közti különbség
közti különbség
04:28
is enormous.
90
256702
1531
óriási.
04:30
It's bigger than the difference
between the microbes in this reef
between the microbes in this reef
91
258233
3165
Nagyobb a különbség,
mint ezen a korallzátonyon
mint ezen a korallzátonyon
04:33
and the microbes in this prairie.
92
261398
2733
és ezen a prérin élő mikrobák között.
04:36
So this is incredible
when you think about it.
when you think about it.
93
264131
2531
Ez igazán megdöbbentő, ha belegondolunk.
04:38
What it means is that a few feet
of difference in the human body
of difference in the human body
94
266662
3366
Félméternyi távolság az emberi testen
04:42
makes more of a difference
to your microbial ecology
to your microbial ecology
95
270028
2694
többet számít
mikrobaökológiai szempontból,
mikrobaökológiai szempontból,
04:44
than hundreds of miles on Earth.
96
272722
2245
mint mérföldek százai a Föld felszínén.
04:46
And this is not to say that two people
look basically the same
look basically the same
97
274967
3020
Ami nem jelenti azt,
hogy két egyénnek azonosak
hogy két egyénnek azonosak
04:49
in the same body habitat, either.
98
277987
1852
a mikrobái a megfelelő testrészen.
04:51
So you probably heard
99
279839
1606
Bizonyára hallották már,
04:53
that we're pretty much all the same
in terms of our human DNA.
in terms of our human DNA.
100
281445
3008
hogy DNS-ünket nézve
kb. mind egyformák vagyunk.
kb. mind egyformák vagyunk.
04:56
You're 99.99 percent identical
in terms of your human DNA
in terms of your human DNA
101
284453
4089
A bennünk lévő humán
DNS 99,99%-ban megegyezik
DNS 99,99%-ban megegyezik
05:00
to the person sitting next to you.
102
288542
1867
a mellettünk ülő személyével.
05:02
But that's not true of your gut microbes:
103
290409
2242
Ugyanez nem igaz a bélflórára.
05:04
you might only share 10 percent similarity
104
292651
2487
Elképzelhető pl., hogy a mellettünk ülő
05:07
with the person sitting next to you
in terms of your gut microbes.
in terms of your gut microbes.
105
295138
3510
bélflórájának csak 10%-a
egyezik meg a miénkkel.
egyezik meg a miénkkel.
05:10
So that's as different
as the bacteria on this prairie
as the bacteria on this prairie
106
298648
2796
Kb. akkora különbség,
mint a prérin s az erdőben
mint a prérin s az erdőben
05:13
and the bacteria in this forest.
107
301444
2056
található baktériumok között.
05:16
So these different microbes
108
304460
1449
Ez a sokféle mikroba,
05:17
have all these different kinds
of functions that I told you about,
of functions that I told you about,
109
305909
3167
mint mondtam, más-más feladatot lát el,
05:21
everything from digesting food
110
309076
1696
az emésztéstől kezdve,
05:22
to involvement
in different kinds of diseases,
in different kinds of diseases,
111
310772
2555
a betegségekben játszott szerepen át,
05:25
metabolizing drugs, and so forth.
112
313327
1866
a gyógyszerek metabolizálásáig.
05:27
So how do they do all this stuff?
113
315193
2106
Hogy mi teszi képessé őket erre?
05:29
Well, in part it's because
114
317299
1896
Nos, részben az,
05:31
although there's just three pounds
of those microbes in our gut,
of those microbes in our gut,
115
319195
3330
hogy bár csak másfél kilónyi
mikroba él a beleinkben,
mikroba él a beleinkben,
05:34
they really outnumber us.
116
322525
1760
létszámfölényben vannak.
05:36
And so how much do they outnumber us?
117
324285
2220
Hogy mekkora ez a fölény?
05:38
Well, it depends on what
you think of as our bodies.
you think of as our bodies.
118
326505
3112
Nos, ez attól függ,
mit értünk a testünk alatt.
mit értünk a testünk alatt.
05:41
Is it our cells?
119
329617
1485
A sejtjeinket?
05:43
Well, each of us consists
of about 10 trillion human cells,
of about 10 trillion human cells,
120
331102
3413
Nos, mindannyiunkban kb.
10 billió emberi sejt van,
10 billió emberi sejt van,
05:46
but we harbor as many
as 100 trillion microbial cells.
as 100 trillion microbial cells.
121
334515
3231
ugyanakkor kb. 100 billió
mikrobasejtnek adunk élőhelyet.
mikrobasejtnek adunk élőhelyet.
05:49
So they outnumber us 10 to one.
122
337746
2774
Így nézve tehát tízszer annyian vannak.
05:52
Now, you might think, well,
we're human because of our DNA,
we're human because of our DNA,
123
340520
3911
De mondhatjuk azt is, hogy
a DNS-ünk tesz minket emberré.
a DNS-ünk tesz minket emberré.
05:56
but it turns out that each of us has
about 20,000 human genes,
about 20,000 human genes,
124
344431
3321
Mindegyikünknek kb.
20 000 emberi génje van.
20 000 emberi génje van.
05:59
depending on what you count exactly,
125
347752
1956
attól függően, mit számolunk bele.
06:01
but as many as two million
to 20 million microbial genes.
to 20 million microbial genes.
126
349708
4492
Mikrobáinknak azonban akár
2-20 millió génjük is lehet.
2-20 millió génjük is lehet.
06:06
So whichever way we look at it,
we're vastly outnumbered
we're vastly outnumbered
127
354200
2759
Akárhogy is nézzük,
nagy számfölényben vannak
nagy számfölényben vannak
06:08
by our microbial symbionts.
128
356959
2832
mikrobiális szimbiontáink.
06:11
And it turns out that in addition
to traces of our human DNA,
to traces of our human DNA,
129
359791
3227
Kiderült még, hogy nemcsak
emberi DNS-ünk nyomát,
emberi DNS-ünk nyomát,
06:15
we also leave traces
of our microbial DNA
of our microbial DNA
130
363018
2227
de a mikrobiáinkét is magunk után hagyjuk,
06:17
on everything we touch.
131
365245
1780
ha megérintünk valamit.
06:19
We showed in a study a few years ago
132
367025
1792
Néhány éve megmutattuk,
06:20
that you can actually match
the palm of someone's hand up
the palm of someone's hand up
133
368817
2795
hogy a számítógépező
tenyerének hozzárendelése
tenyerének hozzárendelése
06:23
to the computer mouse
that they use routinely
that they use routinely
134
371612
2277
a rutinszerűen használt egérhez
06:25
with up to 95 percent accuracy.
135
373889
2297
95%-os pontossággal elvégezhető.
06:28
So this came out in a scientific journal
a few years ago,
a few years ago,
136
376186
2856
Ezt pár éve közöltük
egy tudományos folyóiratban.
egy tudományos folyóiratban.
06:31
but more importantly,
it was featured on "CSI: Miami,"
it was featured on "CSI: Miami,"
137
379042
2553
Sőt, a "Miami helyszínelők" is mutatta,
06:33
so you really know it's true.
138
381595
1787
tehát a hír biztosan igaz!
06:35
(Laughter)
139
383382
1595
(Nevetés)
06:36
So where do our microbes
come from in the first place?
come from in the first place?
140
384977
3397
De honnan is származnak a mikrobáink?
06:40
Well if, as I do, you have dogs or kids,
141
388374
2647
Ha tartanak kutyát, vagy van gyermekük,
06:43
you probably have
some dark suspicions about that,
some dark suspicions about that,
142
391021
2363
akkor nyilván van erről némi elképzelésük,
06:45
all of which are true, by the way.
143
393384
1979
és persze nem is tévednek.
06:47
So just like we can match
you to your computer equipment
you to your computer equipment
144
395363
2758
Nos, nemcsak a kütyüikkel
lehet önöket összekötni
lehet önöket összekötni
06:50
by the microbes you share,
145
398121
1703
a közös mikrobák alapján,
06:51
we can also match you up to your dog.
146
399824
2208
hanem a kutyájukkal is.
06:54
But it turns out that in adults,
147
402032
2107
Az is kiderült, hogy a felnőtteknél
06:56
microbial communities
are relatively stable,
are relatively stable,
148
404139
2299
aránylag stabilak a mikrobaközösségek
06:58
so even if you live together with someone,
149
406438
2134
Még ha együtt él is két felnőtt,
07:00
you'll maintain your separate
microbial identity
microbial identity
150
408572
2398
megőrzik "mikrobiális identitásukat"
07:02
over a period of weeks,
months, even years.
months, even years.
151
410970
3014
heteken, hónapokon,
vagy akár éveken át is.
vagy akár éveken át is.
07:05
It turns out that our
first microbial communities
first microbial communities
152
413984
2891
Az első mikrobiális közösségeink
07:08
depend a lot on how we're born.
153
416875
2150
sokban függenek a születés módjától.
07:11
So babies that come out
the regular way,
the regular way,
154
419025
2181
Természetes úton világra jött babák
07:13
all of their microbes are basically
like the vaginal community,
like the vaginal community,
155
421206
3060
minden mikrobája a hüvelyből származik,
07:16
whereas babies that are
delivered by C-section,
delivered by C-section,
156
424266
2365
míg a császármetszéssel születettek
07:18
all of their microbes instead
look like skin.
look like skin.
157
426631
2906
mikrobaközössége a bőréhez hasonlít.
07:21
And this might be associated
with some of the differences
with some of the differences
158
429537
3037
Ez összefüggésben lehet valamelyest
07:24
in health associated with Cesarean birth,
159
432574
2788
a császáros babák egészségi problémáival:
07:27
such as more asthma, more allergies,
even more obesity,
even more obesity,
160
435362
3216
a gyakoribb asztmával,
allergiával és a túlsúllyal.
allergiával és a túlsúllyal.
07:30
all of which have been linked
to microbes now,
to microbes now,
161
438578
2530
Ezek mind összefüggnek a mikrobákkal.
07:33
and when you think about it,
until recently, every surviving mammal
until recently, every surviving mammal
162
441108
3897
Gondoljanak bele: nemrég
csak olyan emlősök éltek,
csak olyan emlősök éltek,
07:37
had been delivered by the birth canal,
163
445005
2556
melyek a hüvelyen át jöttek a világra.
07:39
and so the lack
of those protective microbes
of those protective microbes
164
447561
2276
Az, hogy hiányzanak a védő baktériumok,
07:41
that we've co-evolved with
might be really important
might be really important
165
449837
2450
melyekkel együtt kialakultunk, oka lehet
07:44
for a lot of these different conditions
that we now know involve the microbiome.
that we now know involve the microbiome.
166
452287
4509
sok olyan betegségnek, melynél
bizonyított a mikrobiom szerepe.
bizonyított a mikrobiom szerepe.
07:48
When my own daughter was born
a couple of years ago
a couple of years ago
167
456796
2737
Mikor pár éve a kislányom megszületett --
07:51
by emergency C-section,
168
459533
2435
vészhelyzeti császármetszés volt --,
07:53
we took matters into our own hands
169
461968
1841
saját kezünkbe vettük a dolgot:
07:55
and made sure she was coated
with those vaginal microbes
with those vaginal microbes
170
463809
2680
magunk kentük be őt hüvelyi mikrobákkal,
07:58
that she would have gotten naturally.
171
466489
2040
amelyekben normálisan részesült volna.
08:00
Now, it's really difficult to tell
whether this has had an effect
whether this has had an effect
172
468529
3384
Persze nem lehet biztosan
tudni, hogy ez valóban
tudni, hogy ez valóban
08:03
on her health specifically, right?
173
471913
2002
befolyásolta-e az egészségét.
08:05
With a sample size of just one child,
no matter how much we love her,
no matter how much we love her,
174
473915
3681
Ha csak egyetlen gyermeket nézünk,
bármennyire szeretjük is,
bármennyire szeretjük is,
08:09
you don't really have
enough of a sample size
enough of a sample size
175
477596
2217
túl kicsi a statisztikai mintaméret
08:11
to figure out what happens on average,
176
479813
1946
általános következtetések levonására.
08:13
but at two years old,
she hasn't had an ear infection yet,
she hasn't had an ear infection yet,
177
481759
2897
Nos, a lányunk két éves,
de még fülgyulladása sem volt,
de még fülgyulladása sem volt,
08:16
so we're keeping our fingers
crossed on that one.
crossed on that one.
178
484656
2285
és szorítunk neki, hogy ez így maradjon.
08:18
And what's more, we're starting
to do clinical trials with more children
to do clinical trials with more children
179
486941
3457
Újabban több gyermeken
végzünk klinikai vizsgálatokat,
végzünk klinikai vizsgálatokat,
08:22
to figure out whether
this has a protective effect generally.
this has a protective effect generally.
180
490398
2922
hogy kiderítsük, van-e az
eljárásnak védő hatása.
eljárásnak védő hatása.
08:27
So how we're born has a tremendous effect
on what microbes we have initially,
on what microbes we have initially,
181
495031
5323
Születésünk módja befolyásolja,
milyen mikrobáink vannak induláskor,
milyen mikrobáink vannak induláskor,
08:32
but where do we go after that?
182
500354
1917
de mi történik ezután?
08:34
What I'm showing you
again here is this map
again here is this map
183
502271
2270
A térkép alapja, amelyet mutatok,
08:36
of the Human Microbiome Project Data,
184
504541
1998
most is a Humán Mikrobiom Projekt.
08:38
so each point represents
a sample from one body site
a sample from one body site
185
506539
2763
A pontok egy-egy testrészről
származó mintát jeleznek
származó mintát jeleznek
08:41
from one of 250 healthy adults.
186
509302
2540
a 250 egészséges felnőtt alany egyikétől.
08:43
And you've seen children
develop physically.
develop physically.
187
511842
2067
Nyilván láttak már növekvő gyermekeket.
08:45
You've seen them develop mentally.
188
513909
2056
Tanúi lehettek mentális fejlődésüknek is.
08:47
Now, for the first time,
you're going to see
you're going to see
189
515965
2075
Most pedig először lehetnek tanúi
08:50
one of my colleague's children
develop microbially.
develop microbially.
190
518040
3358
a mikrobiális fejlődésnek a
munkatársam egyik gyerekénél.
munkatársam egyik gyerekénél.
08:53
So what we are going to look at
191
521398
1565
Tehát mit fogunk látni?
08:54
is we're going to look
at this one baby's stool,
at this one baby's stool,
192
522963
2687
Látni fogjuk baba székletét,
08:57
the fecal community,
which represents the gut,
which represents the gut,
193
525650
2449
a fekális mikrobiótát,
mely a bélflórát képviseli,
mely a bélflórát képviseli,
09:00
sampled every week
for almost two and a half years.
for almost two and a half years.
194
528099
3169
s amelyből hetente vettünk mintát
majdnem két és fél éven át.
majdnem két és fél éven át.
09:03
And so we're starting on day one.
195
531268
1663
Az első napnál fogjuk kezdeni.
09:04
What's going to happen is that the infant
is going to start off as this yellow dot,
is going to start off as this yellow dot,
196
532931
3918
Látni fogják, amint a kisbabát
jelző sárga petty elindul:
jelző sárga petty elindul:
09:08
and you can see that he's starting off
basically in the vaginal community,
basically in the vaginal community,
197
536849
3480
lényegében a hüvelyi
mikrobiótától indul el,
mikrobiótától indul el,
09:12
as we would expect from his delivery mode.
198
540329
2026
ahogy a szülési
mód alapján várható.
mód alapján várható.
09:14
And what's going to happen
over these two and a half years
over these two and a half years
199
542355
2714
Látni fogják, amint a két és fél év alatt,
09:17
is that he's going to travel
all the way down
all the way down
200
545069
2142
hosszú utat megtéve, lemegy alulra,
09:19
to resemble the adult fecal community from
healthy volunteers down at the bottom.
healthy volunteers down at the bottom.
201
547211
3814
ami az egészséges felnőttek fekális
mikrobiótájának felel meg.
mikrobiótájának felel meg.
09:23
So I'm just going to start this going
and we'll see how that happens.
and we'll see how that happens.
202
551025
3348
Elindítom, nézzék meg,
hogyan történik mindez.
hogyan történik mindez.
09:26
What you can see, and remember
each step in this is just one week,
each step in this is just one week,
203
554913
4036
Figyeljék meg -- ne feledjék,
hogy egy lépés egy hetet jelent --
hogy egy lépés egy hetet jelent --
09:30
what you can see is that week to week,
204
558949
1866
figyeljék, ahogy hétről hétre
09:32
the change in the microbial community
of the feces of this one child,
of the feces of this one child,
205
560815
4683
változik a gyermek székletében
a mikrobiális közösség,
a mikrobiális közösség,
09:37
the differences week to week
are much greater
are much greater
206
565498
2551
s hogy a heti változás sokkal nagyobb,
09:40
than the differences between
individual healthy adults
individual healthy adults
207
568049
2531
mint az egyes felnőttek közti különbség
09:42
in the Human Microbiome Project cohort,
208
570580
1950
az adott Humán Mikrobiom csoportban.
09:44
which are those brown dots
down at the bottom.
down at the bottom.
209
572530
2476
Ezek azok a barna pettyek
egészen lent.
egészen lent.
09:47
And you can see he's starting
to approach the adult fecal community.
to approach the adult fecal community.
210
575006
3197
Figyeljék: a kis srác közeledik
a felnőttek bélflórájához.
a felnőttek bélflórájához.
09:50
This is up to about two years.
211
578203
1515
Ez van kb. két éves korig.
09:51
But something amazing
is about to happen here.
is about to happen here.
212
579718
2170
És most jön valami roppant érdekes.
09:53
So he's getting antibiotics
for an ear infection.
for an ear infection.
213
581888
3088
A srác antibiotikumos kezelést
kap fülgyulladásra.
kap fülgyulladásra.
09:56
What you can see is
this huge change in the community,
this huge change in the community,
214
584976
2554
Nézzék ezt a hatalmas
változást a közösségben,
változást a közösségben,
09:59
followed by a relatively rapid recovery.
215
587530
2058
majd a hirtelen helyreállást.
10:01
I'll just rewind that for you.
216
589588
2182
Visszatekerem, jó?
10:05
And what we can see is that
just over these few weeks,
just over these few weeks,
217
593340
3589
Amint látják, néhány hét alatt
10:08
we have a much more radical change,
218
596929
1933
gyökeres változás következik be:
10:10
a setback of many months
of normal development,
of normal development,
219
598862
2530
több hónapos visszaesés
a normálishoz képest,
a normálishoz képest,
10:13
followed by a relatively rapid recovery,
220
601392
2252
melyet aránylag gyors
helyreállás követ,
helyreállás követ,
10:15
and by the time he reaches day 838,
221
603644
4133
s mire elérjük a 838-ik napot,
10:19
which is the end of this video,
222
607777
1719
amelyen véget ér ez a videó,
10:21
you can see that he has essentially
reached the healthy adult stool community,
reached the healthy adult stool community,
223
609496
3697
a kisfiú gyakorlatilag elérte
a felnőtt fekális közösséget,
a felnőtt fekális közösséget,
10:25
despite that antibiotic intervention.
224
613193
2448
az antibiotikumos kezelés ellenére.
10:27
So this is really interesting
because it raises fundamental questions
because it raises fundamental questions
225
615641
3328
Nos, ez azért érdekes, mert
alapvető kérdéseket vet fel:
alapvető kérdéseket vet fel:
10:30
about what happens when we intervene
at different ages in a child's life.
at different ages in a child's life.
226
618969
4099
Mi történik, ha más-más életkorban
avatkozunk be a folyamatba?
avatkozunk be a folyamatba?
10:35
So does what we do early on, where
the microbiome is changing so rapidly,
the microbiome is changing so rapidly,
227
623068
3611
És ha a korai szakaszt zavarjuk meg,
amikor a mikrobiom gyorsan változik?
amikor a mikrobiom gyorsan változik?
10:38
actually matter,
228
626679
1300
Számít az egyáltalán?
10:39
or is it like throwing a stone
into a stormy sea,
into a stormy sea,
229
627979
2483
Vagy olyan, mintha viharos
tengerbe dobnánk követ
tengerbe dobnánk követ
10:42
where the ripples will just be lost?
230
630462
1742
s elnyeli a hullám fodrait a tenger?
10:45
Well, fascinatingly, it turns out
that if you give children antibiotics
that if you give children antibiotics
231
633044
4291
Kiderült pl., ha antibiotikummal
kezelünk gyerekeket
kezelünk gyerekeket
10:49
in the first six months of life,
232
637335
1650
életük első hat hónapja során,
10:50
they're more likely
to become obese later on
to become obese later on
233
638985
2785
sokkal nagyobb eséllyel híznak el aztán,
10:53
than if they don't get antibiotics then
or only get them later,
or only get them later,
234
641770
3127
mintha nem, vagy csak később
kaptak volna antibiotikumot.
kaptak volna antibiotikumot.
10:56
and so what we do early on
may have profound impacts
may have profound impacts
235
644897
2946
Tehát a korai gyermekkori
kezelés nagy hatással lehet
kezelés nagy hatással lehet
10:59
on the gut microbial community
and on later health
and on later health
236
647843
3497
a belek mikrobaközösségére,
s így az egyén későbbi egészségére.
s így az egyén későbbi egészségére.
11:03
that we're only beginning to understand.
237
651340
2326
S mindezt még csak most kezdjük megérteni.
11:05
So this is fascinating, because one day,
in addition to the effects
in addition to the effects
238
653666
4156
Egy nap talán felfedezzük, hogy
azon a hatáson kívül, melyet
azon a hatáson kívül, melyet
11:09
that antibiotics have
on antibiotic-resistant bacteria,
on antibiotic-resistant bacteria,
239
657822
2646
az antibiotikumok a rezisztens
kórokozókra gyakorolnak,
kórokozókra gyakorolnak,
11:12
which are very important,
240
660468
1696
ami persze nagyon fontos,
11:14
they may also be degrading
our gut microbial ecosystems,
our gut microbial ecosystems,
241
662164
2903
az antibiotikumok gyengíthetik
a bélflóra ökoszisztémáit is.
a bélflóra ökoszisztémáit is.
11:17
and so one day we may come
to regard antibiotics with the same horror
to regard antibiotics with the same horror
242
665067
3272
Egyszer talán éppolyan borzalommal
tekintünk az antibiotikumokra,
tekintünk az antibiotikumokra,
11:20
that we currently reserve
for those metal tools
for those metal tools
243
668339
2463
mint ma azokra
a kezdetleges fémeszközökre,
a kezdetleges fémeszközökre,
11:22
that the Egyptians used to use
to mush up the brains
to mush up the brains
244
670802
2459
melyekkel az egyiptomiak
pépesítették az agyvelőt,
pépesítették az agyvelőt,
11:25
before they drained them out
for embalming.
for embalming.
245
673261
2064
hogy lecsapolják a test
balzsamozása előtt.
balzsamozása előtt.
11:27
So I mentioned that microbes
have all these important functions,
have all these important functions,
246
675325
3021
Említettem, hogy a mikrobák
sok feladatot látnak el.
sok feladatot látnak el.
11:30
and they've also now,
just over the past few years,
just over the past few years,
247
678346
2649
Az utóbbi pár évben
11:32
been connected to a whole range
of different diseases,
of different diseases,
248
680995
2833
összefüggésbe hozták őket
egy sor megbetegedéssel is,
egy sor megbetegedéssel is,
11:35
including inflammatory bowel disease,
249
683828
2085
köztük a gyulladásos bélbetegségekkel,
11:37
heart disease, colon cancer,
250
685913
1724
szívbetegségekkel, végbélrákkal,
11:39
and even obesity.
251
687637
1830
sőt, az elhízással is.
11:41
Obesity has a really
large effect, as it turns out,
large effect, as it turns out,
252
689467
2646
Tudjuk, hogy az elhízás mindenre kihat.
11:44
and today, we can tell
whether you're lean or obese
whether you're lean or obese
253
692113
2393
Hogy sovány vagy-e vagy elhízott, ma már
11:46
with 90 percent accuracy
254
694506
1879
90%-os pontossággal
11:48
by looking at the microbes in your gut.
255
696385
2112
megállapítható a bélflórádból.
11:50
Now, although that might sound impressive,
256
698497
2289
Nos, ez gyönyörűen hangzik,
11:52
in some ways it's a little bit problematic
as a medical test,
as a medical test,
257
700786
3331
de orvosi tesztnek nem valami nagy szám,
11:56
because you can probably tell
which of these people is obese
which of these people is obese
258
704117
2997
mert szerintem el tudják
dönteni, melyik hölgy túlsúlyos,
dönteni, melyik hölgy túlsúlyos,
11:59
without knowing anything
about their gut microbes,
about their gut microbes,
259
707114
2752
noha szikrányi ismeretük
sincs a bélflórájáról.
sincs a bélflórájáról.
12:01
but it turns out that even
if we sequence their complete genomes
if we sequence their complete genomes
260
709866
3043
Ám az is kiderült, hogy ha
feltérképeznénk a génjeiket,
feltérképeznénk a génjeiket,
12:04
and had all their human DNA,
261
712909
1657
akkor az emberi DNS-ükből
12:06
we could only predict which one
was obese with about 60 percent accuracy.
was obese with about 60 percent accuracy.
262
714566
4366
csak 60%-os pontossággal tudnánk
megmondani, melyikük az elhízott.
megmondani, melyikük az elhízott.
12:10
So that's amazing, right?
263
718932
1374
Mit szólnak ehhez?
12:12
What it means that the three pounds
of microbes that you carry around with you
of microbes that you carry around with you
264
720306
3812
Nos, ez azt jelenti, hogy a beleinkben
élő másfél kilónyi mikroba
élő másfél kilónyi mikroba
12:16
may be more important
for some health conditions
for some health conditions
265
724118
2342
fontosabb egyes betegségek kialakulásában,
12:18
than every single gene in your genome.
266
726460
3665
mint a teljes génállományunk
összes génje együttvéve.
összes génje együttvéve.
12:23
And then in mice, we can do a lot more.
267
731555
2237
Az egerek esetében még többet tudunk.
12:25
So in mice, microbes have been linked
to all kinds of additional conditions,
to all kinds of additional conditions,
268
733792
3645
Az egerek sok kóros állapota
kapcsolható a bélflórához.
kapcsolható a bélflórához.
12:29
including things like multiple sclerosis,
269
737437
2716
Például a szklerózis multiplex,
12:32
depression, autism, and again, obesity.
270
740153
3738
a depresszió, az autizmus
és persze az elhízás.
és persze az elhízás.
12:35
But how can we tell whether
these microbial differences
these microbial differences
271
743891
2764
De honnan tudhatjuk, hogy
a mikrobiális különbségek,
a mikrobiális különbségek,
12:38
that correlate with disease
are cause or effect?
are cause or effect?
272
746655
2763
melyek a betegségekkel korrelálnak,
okok-e vagy okozatok?
okok-e vagy okozatok?
12:41
Well, one thing we can do
is we can raise some mice
is we can raise some mice
273
749418
2647
Például nevelhetünk egereket
12:44
without any microbes of their own
in a germ-free bubble.
in a germ-free bubble.
274
752065
2647
saját mikrobák nélkül,
csíramentes buborékban.
csíramentes buborékban.
12:46
Then we can add in some microbes
that we think are important,
that we think are important,
275
754712
2953
Aztán beadunk egy adag
fontosnak vélt mikrobát,
fontosnak vélt mikrobát,
12:49
and see what happens.
276
757665
2082
s várjuk, mi történik.
12:51
When we take the microbes
from an obese mouse
from an obese mouse
277
759747
2279
Ha mikrobákat veszünk
egy elhízott egérből,
egy elhízott egérből,
12:54
and transplant them
into a genetically normal mouse
into a genetically normal mouse
278
762026
2504
s átültetjük egy genetikailag
normális egérbe,
normális egérbe,
12:56
that's been raised in a bubble
with no microbes of its own,
with no microbes of its own,
279
764530
2859
melyet saját mikrobák nélkül
neveltünk buborékban,
neveltünk buborékban,
12:59
it becomes fatter than if it got them
from a regular mouse.
from a regular mouse.
280
767389
3353
kövérebb lesz, mintha egy
átlagos egértől kapna mikrobákat.
átlagos egértől kapna mikrobákat.
13:04
Why this happens
is absolutely amazing, though.
is absolutely amazing, though.
281
772142
2319
Érdekes, de ennek többféle oka is lehet.
13:06
Sometimes what's going on
is that the microbes
is that the microbes
282
774461
2200
Néha az van, hogy a mikrobák
13:08
are helping them digest food
more efficiently from the same diet,
more efficiently from the same diet,
283
776661
3058
segítségével az egerek jobban
meg tudják emészteni ugyanazt,
meg tudják emészteni ugyanazt,
13:11
so they're taking more energy
from their food,
from their food,
284
779719
2204
tehát több energiát nyernek ki belőle.
13:13
but other times, the microbes
are actually affecting their behavior.
are actually affecting their behavior.
285
781923
3231
Máskor a mikrobák az egér
viselkedését változtatják meg.
viselkedését változtatják meg.
13:17
What they're doing is they're eating
more than the normal mouse,
more than the normal mouse,
286
785154
3040
Ez azt jelenti, hogy többet
esznek, mint az átlag egér,
esznek, mint az átlag egér,
13:20
so they only get fat if we let them
eat as much as they want.
eat as much as they want.
287
788194
3170
s csak akkor híznak el,
ha kedvük szerint ehetnek.
ha kedvük szerint ehetnek.
13:24
So this is really remarkable, right?
288
792614
2686
Elképesztő, nem?
13:27
The implication is that microbes
can affect mammalian behavior.
can affect mammalian behavior.
289
795300
4364
Mármint, hogy a mikrobák befolyásolni
képesek egy emlős viselkedését.
képesek egy emlős viselkedését.
13:33
So you might be wondering whether we can
also do this sort of thing across species,
also do this sort of thing across species,
290
801224
4158
Talán az jár a fejükben, hogy vajon
fajok között is működik-e a dolog.
fajok között is működik-e a dolog.
13:37
and it turns out that if you take microbes
from an obese person
from an obese person
291
805382
3270
Kiderült, hogy igen. Ha egy
elhízott ember mikrobáit
elhízott ember mikrobáit
13:40
and transplant them into mice
you've raised germ-free,
you've raised germ-free,
292
808652
3063
átültetik egy csíramentes
buborékban nevelkedett egérbe,
buborékban nevelkedett egérbe,
13:43
those mice will also become fatter
293
811715
2090
az egér is jobban meghízik
13:45
than if they received the microbes
from a lean person,
from a lean person,
294
813805
3041
mintha egy egészséges ember
mikrobáiból kapott volna.
mikrobáiból kapott volna.
13:48
but we can design a microbial community
that we inoculate them with
that we inoculate them with
295
816846
3345
De összeállítható olyan
mikrobaközösség is, melynek beadása
mikrobaközösség is, melynek beadása
13:52
that prevents them
from gaining this weight.
from gaining this weight.
296
820191
2554
megakadályozza az egerek elhízását.
13:55
We can also do this for malnutrition.
297
823545
2055
Ugyanez az alultápláltságra is igaz.
13:57
So in a project funded
by the Gates Foundation,
by the Gates Foundation,
298
825600
3088
Egy, a Gates Alapítvány által
támogatott projektben
támogatott projektben
14:00
what we're looking at
is children in Malawi
is children in Malawi
299
828688
2183
olyan Malawi-beli gyerekeket vizsgáltunk,
14:02
who have kwashiorkor,
a profound form of malnutrition,
a profound form of malnutrition,
300
830871
2658
akik kwashiorkorosak,
súlyosan alultápláltak voltak.
súlyosan alultápláltak voltak.
14:05
and mice that get the kwashiorkor
community transplanted into them
community transplanted into them
301
833529
3123
Az egerek, melyekbe kwashiorkoros
közösséget ültetünk át,
közösséget ültetünk át,
14:08
lose 30 percent of their body mass
302
836652
2370
testtömegük 30%-át veszítik el
14:11
in just three weeks,
303
839022
1179
röpke három hét alatt.
14:12
but we can restore their health by using
the same peanut butter-based supplement
the same peanut butter-based supplement
304
840201
3818
Felgyógyulnak azonban, ha mogyoróvaj-
alapú táplálékkiegészítőt kapnak,
alapú táplálékkiegészítőt kapnak,
14:16
that is used for
the children in the clinic,
the children in the clinic,
305
844019
2113
olyant, mint a gyerekeket a klinikán.
14:18
and the mice that receive the community
306
846132
1856
Azok az egerek, melyek mikrobáikat
14:19
from the healthy identical twins
of the kwashiorkor children do fine.
of the kwashiorkor children do fine.
307
847988
3247
egy kwashiorkoros gyerek egészséges
ikrétől kapják, nem fogynak.
ikrétől kapják, nem fogynak.
14:24
This is truly amazing because it suggests
that we can pilot therapies
that we can pilot therapies
308
852035
3941
Ez azért érdekes, mert eszerint talán
tesztelhetnénk gyógymódokat úgy,
tesztelhetnénk gyógymódokat úgy,
14:27
by trying them out
in a whole bunch of different mice
in a whole bunch of different mice
309
855976
2507
hogy olyan egereken próbáljuk ki őket,
melyekbe
melyekbe
14:30
with individual people's gut communities
310
858483
1930
adott személyek bélflóráját ültetjük,
14:32
and perhaps tailor those therapies
all the way down to the individual level.
all the way down to the individual level.
311
860413
4599
s így akár személyre szabott
kezeléseket is kifejleszthetünk.
kezeléseket is kifejleszthetünk.
14:38
So I think it's really important
that everyone has a chance
that everyone has a chance
312
866262
2915
Azt szeretnénk, ha minél többen
14:41
to participate in this discovery.
313
869177
2706
hasznát látnák a felfedezésünknek.
14:43
So, a couple of years ago,
314
871883
1248
Ezért néhány éve
14:45
we started this project
called American Gut,
called American Gut,
315
873131
2071
elindítottunk az "Amerikai Bél" projektet.
14:47
which allows you to claim a place
for yourself on this microbial map.
for yourself on this microbial map.
316
875202
4204
Akár önök is felkerülhetnek térképünkre!
14:51
This is now the largest crowd-funded
science project that we know of --
science project that we know of --
317
879406
3357
Ez a legnagyobb internetes adakozásra
épülő tudományos projekt,
épülő tudományos projekt,
14:54
over 8,000 people
have signed up at this point.
have signed up at this point.
318
882763
2888
melyre eddig 8 000 személy iratkozott fel.
14:57
What happens is,
they send in their samples,
they send in their samples,
319
885651
2578
A résztvevők beküldik a székletmintáikat,
15:00
we sequence the DNA of their microbes
and then release the results back to them.
and then release the results back to them.
320
888229
3785
mi elkészítjük a mikrobáik géntérképét,
majd visszaküldjük az eredményt.
majd visszaküldjük az eredményt.
15:04
We also release them, de-identified,
to scientists, to educators,
to scientists, to educators,
321
892014
3691
Az eredményt -- személyi adatok
nélkül -- tudósokkal, tanárokkal,
nélkül -- tudósokkal, tanárokkal,
15:07
to interested members
of the general public, and so forth,
of the general public, and so forth,
322
895705
3019
a nagyközönség érdeklődő
tagjaival is megosztjuk,
tagjaival is megosztjuk,
15:10
so anyone can have access to the data.
323
898724
3155
tehát bárki hozzáférhet.
15:13
On the other hand,
324
901879
1171
Mindazonáltal,
15:15
when we do tours of our lab
at the BioFrontiers Institute,
at the BioFrontiers Institute,
325
903050
3282
amikor a BioFrontiers Institute-i
laborunkban bemutatót tartunk,
laborunkban bemutatót tartunk,
15:18
and we explain that we use robots
and lasers to look at poop,
and lasers to look at poop,
326
906332
3560
s elmeséljük, hogy robotokkal
és lézerekkel vizsgáljuk a kakit,
és lézerekkel vizsgáljuk a kakit,
15:21
it turns out that not
everyone wants to know.
everyone wants to know.
327
909892
3112
látszik, hogy erről nem
mindenki szeretne tudni!
mindenki szeretne tudni!
15:25
(Laughter)
328
913004
1282
(Nevetés)
15:26
But I'm guessing that many of you do,
329
914286
1921
De úgy sejtem, önök igen.
15:28
and so I brought some kits here
if you're interested
if you're interested
330
916207
2659
Ezért aztán magammal hoztam
néhány készletet,
néhány készletet,
15:30
in trying this out for yourself.
331
918866
2730
hogy kipróbálhassa, aki akarja.
15:35
So why might we want to do this?
332
923046
1947
Hogy mire is jó ez az egész?
15:36
Well, it turns out that microbes
are not just important
are not just important
333
924993
2570
Nos, kiderült, hogy a mikrobák nemcsak
15:39
for finding out where we are
in terms of our health,
in terms of our health,
334
927563
2901
egészségi állapotunk felmérésére jók,
15:42
but they can actually cure disease.
335
930464
2408
hanem betegségek kezelésre is alkalmasak.
15:44
This is one of the newest things
we've been able to visualize
we've been able to visualize
336
932872
2925
Ez az egyik legfrissebb
eredmény, melyet én és
eredmény, melyet én és
15:47
with colleagues
at the University of Minnesota.
at the University of Minnesota.
337
935797
2739
a University of Minnesota-i
munkatársaim bemutathatunk.
munkatársaim bemutathatunk.
15:50
So here's that map
of the human microbiome again.
of the human microbiome again.
338
938536
2617
Tehát ez itt az emberi
mikrobiom térképe.
mikrobiom térképe.
15:53
What we're looking at now --
339
941153
1457
Adjuk hozzá a térképhez
15:54
I'm going to add in the community
of some people with C. diff.
of some people with C. diff.
340
942610
3370
a Clostridium difficile baktériumtól
szenvedők mikrobaközösségét.
szenvedők mikrobaközösségét.
15:57
So, this is a terrible form of diarrhea
341
945980
2279
A C. diff. borzalmas hasmenést okoz.
16:00
where you have to go
up to 20 times a day,
up to 20 times a day,
342
948259
2345
Akár napi 20 székletürítéssel járhat,
16:02
and these people have failed
antibiotic therapy for two years
antibiotic therapy for two years
343
950604
3111
s ezekre a betegekre már két éve
nem hatott az antibiotikum,
nem hatott az antibiotikum,
16:05
before they're eligible for this trial.
344
953715
2299
ami a feltétele a tesztelhetőségnek.
16:08
So what would happen if we transplanted
some of the stool from a healthy donor,
some of the stool from a healthy donor,
345
956014
4413
Mi lenne, ha átültetnénk egy
egészséges donor székletét --
egészséges donor székletét --
16:12
that star down at the bottom,
346
960427
1857
ez a csillag az, itt lent --
16:14
into these patients.
347
962284
1416
a hasmenésesek belébe?
16:15
Would the good microbes
do battle with the bad microbes
do battle with the bad microbes
348
963700
2609
Harcolnának-e a jó mikrobák
a gonoszak ellen,
a gonoszak ellen,
16:18
and help to restore their health?
349
966309
2079
s segítenék-e a betegek felgyógyulását?
16:20
So let's watch exactly what happens there.
350
968388
2316
Lássuk, mi is történik itt pontosan.
16:22
Four of those patients
are about to get a transplant
are about to get a transplant
351
970704
2516
A hasmenésesek közül négy kap átültetést
16:25
from that healthy donor at the bottom,
352
973220
1904
az alul levő egészséges donortól.
16:27
and what you can see is that immediately,
353
975124
1957
Nézzék csak: szinte rögtön
16:29
you have this radical change
in the gut community.
in the gut community.
354
977081
2405
gyökeres változás látható a bélflórában.
16:31
So one day after you do that transplant,
355
979486
2069
Egy nappal az átültetés után
16:33
all those symptoms clear up,
356
981555
1649
az össze tünet eltűnik,
16:35
the diarrhea vanishes,
357
983204
1555
a hasmenés elmúlik,
16:36
and they're essentially healthy again,
coming to resemble the donor's community,
coming to resemble the donor's community,
358
984759
3772
s gyakorlatilag egészségesek megint,
bélflórájuk olyan, mint a donoré,
bélflórájuk olyan, mint a donoré,
16:40
and they stay there.
359
988531
2062
és olyan is marad.
16:42
(Applause)
360
990593
4797
(Taps)
16:49
So we're just at the beginning
of this discovery.
of this discovery.
361
997290
2375
És ez még csak a kezdet.
16:51
We're just finding out that microbes
have implications
have implications
362
999665
2540
Kiderítettük, hogy a mikrobák
hatással vannak
hatással vannak
16:54
for all these different kinds of diseases,
363
1002205
2173
sok-sok megbetegedésre,
16:56
ranging from inflammatory
bowel disease to obesity,
bowel disease to obesity,
364
1004378
2468
a gyulladásos bélbetegségektől
az elhízásig,
az elhízásig,
16:58
and perhaps even autism and depression.
365
1006846
3083
sőt, talán az autizmusra
és a depresszióra is.
és a depresszióra is.
17:01
What we need to do, though,
366
1009929
1338
Jó lenne még ezenfelül
17:03
is we need to develop
a kind of microbial GPS,
a kind of microbial GPS,
367
1011267
2258
egyfajta mikrobiális GPS-t
kifejleszteni,
kifejleszteni,
17:05
where we don't just know
where we are currently
where we are currently
368
1013525
2321
amivel nemcsak azt látnánk,
most hol tartunk,
most hol tartunk,
17:07
but also where we want to go
and what we need to do
and what we need to do
369
1015846
3551
hanem azt is, ahová menni akarunk,
s amit tennünk kell,
s amit tennünk kell,
17:11
in order to get there,
370
1019397
1486
hogy célunkat elérjük.
17:12
and we need to be able
to make this simple enough
to make this simple enough
371
1020883
2345
S olyan egyszerű legyen ez a dolog,
17:15
that even a child can use it.
(Laughter)
(Laughter)
372
1023228
2601
hogy még egy kisgyerek is tudja használni.
(Nevetés)
(Nevetés)
17:17
Thank you.
373
1025829
2229
Köszönöm figyelmüket!
17:20
(Applause)
374
1028058
3204
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Rob Knight - Microbial ecologistRob Knight explores the unseen microbial world that exists literally right under our noses -- and everywhere else on (and in) our bodies.
Why you should listen
Using scatological research methods that might repel the squeamish, microbial researcher Rob Knight uncovers the secret ecosystem (or "microbiome") of microbes that inhabit our bodies -- and the bodies of every creature on earth. In the process, he’s discovered a complex internal ecology that affects everything from weight loss to our susceptibility to disease. As he said to Nature in 2012, "What motivates me, from a pragmatic standpoint, is how understanding the microbial world might help us improve human and environmental health.”
Knight’s recent projects include the American Gut, an attempt to map the unique microbiome of the United States using open-access data mining tools and citizen-scientists to discover how lifestyle and diet affect our internal flora and fauna, and our overall health.
Knight is the author of the TED Book, Follow Your Gut: The Enormous Impact of Tiny Microbes.
Rob Knight | Speaker | TED.com