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TEDMED 2010

Danny Hillis: Understanding cancer through proteomics

ダニー・ヒリス:プロテオミクスによって癌を理解する

October 26, 2010

ダニー・ヒリスが癌研究における次の分野、身体のタンパク質の研究であるプロテオミクスについて論証します。ゲノミクスが身体を構成する材料を記載するものである一方、プロテオミクスはこれらの材料で何が生成されているか示すとヒリスは説明します。体内で起こっていることをタンパク質のレベルで理解すれば、癌がどのように発症するかを理解する手がかりになるかもしれません。

Danny Hillis - Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results. Full bio

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Double-click the English subtitles below to play the video.
I admit that I'm a little bit nervous here
今ちょっと緊張しています
00:15
because I'm going to say some radical things,
癌についての考え方を変えるべきだという
00:18
about how we should think about cancer differently,
大胆な発言をするつもりですが
00:21
to an audience that contains a lot of people
私より癌に詳しい人が
00:24
who know a lot more about cancer than I do.
会場にたくさんいるからです
00:26
But I will also contest that I'm not as nervous as I should be
と言ってもそこまで緊張していません
00:30
because I'm pretty sure I'm right about this.
ちょっと自信があるので
00:33
(Laughter)
(笑)
00:35
And that this, in fact, will be
実際これは
00:37
the way that we treat cancer in the future.
未来の癌治療法となるでしょう
00:39
In order to talk about cancer,
癌について話す前に
00:43
I'm going to actually have to --
実際しなくてはいけないのが―
00:45
let me get the big slide here.
ちょっとここで大事なスライドを
00:48
First, I'm going to try to give you a different perspective of genomics.
まず違ったゲノミクスの見解を説明します
00:53
I want to put it in perspective of the bigger picture
他に起こっていることをすべて含む
00:56
of all the other things that are going on --
もっと大きな全体像での視点を説明し それから
00:58
and then talk about something you haven't heard so much about, which is proteomics.
あまり知られていないプロテオミクスについて話します
01:01
Having explained those,
これらを説明すれば
01:04
that will set up for what I think will be a different idea
私が考えている今までと違う癌治療の
01:06
about how to go about treating cancer.
取り組み方に話が繋がります
01:09
So let me start with genomics.
まずゲノミクスから
01:11
It is the hot topic.
今注目の話題です
01:13
It is the place where we're learning the most.
私たちが最も多く学んでいる
01:15
This is the great frontier.
最先端分野です
01:17
But it has its limitations.
しかしそれなりの限界もあります
01:19
And in particular, you've probably all heard the analogy
特に皆さんもご存知のゲノムは
01:22
that the genome is like the blueprint of your body,
体の設計図のようなものという点です
01:25
and if that were only true, it would be great,
本当なら素晴らしいのですが
01:28
but it's not.
そうではありません
01:30
It's like the parts list of your body.
ゲノムは部品のリストのようなもので
01:32
It doesn't say how things are connected,
どう組み立てられているか
01:34
what causes what and so on.
何がどう作用するかなどは分かりません
01:36
So if I can make an analogy,
つまり例えて言うと
01:39
let's say that you were trying to tell the difference
まともな良いレストランと
01:41
between a good restaurant, a healthy restaurant
まともでないレストランの違いを
01:43
and a sick restaurant,
見分けようとしているのに
01:46
and all you had was the list of ingredients
手持ちの材料の
01:48
that they had in their larder.
リストしかないようなものです
01:50
So it might be that, if you went to a French restaurant
だから例えばフランス料理店に行って
01:53
and you looked through it and you found
マーガリンはあるが
01:56
they only had margarine and they didn't have butter,
バターはないと分かったら
01:58
you could say, "Ah, I see what's wrong with them.
「問題が分かりました
02:00
I can make them healthy."
修正しましょう」と言えます
02:02
And there probably are special cases of that.
そのようなケースはあるでしょう
02:04
You could certainly tell the difference
食品貯蔵庫に何があるかで
02:06
between a Chinese restaurant and a French restaurant
中華とフランス料理店の違いは
02:08
by what they had in a larder.
確実に分かります
02:10
So the list of ingredients does tell you something,
材料のリストから分かることは確かにあり
02:12
and sometimes it tells you something that's wrong.
そこから何がおかしいのか分かることもあります
02:15
If they have tons of salt,
塩が大量にあったら
02:19
you might guess they're using too much salt, or something like that.
塩の使いすぎを疑ったりできます
02:21
But it's limited,
でもそれには限界があります
02:24
because really to know if it's a healthy restaurant,
本当にレストランを評価するには
02:26
you need to taste the food, you need to know what goes on in the kitchen,
料理の味見をしたり 厨房の様子を見たりして
02:28
you need the product of all of those ingredients.
すべての材料による結果を見なくてはなりません
02:31
So if I look at a person
ですから患者を診て
02:34
and I look at a person's genome, it's the same thing.
その人のゲノムを見ても同様です
02:36
The part of the genome that we can read
ゲノムから解読できるのは
02:39
is the list of ingredients.
材料のリストです
02:41
And so indeed,
つまり実際に
02:43
there are times when we can find ingredients
材料に問題があるケースを
02:45
that [are] bad.
見つけられることもあります
02:47
Cystic fibrosis is an example of a disease
例えば嚢胞性線維症は
02:49
where you just have a bad ingredient and you have a disease,
遺伝子に問題がある病気なので
02:51
and we can actually make a direct correspondence
実際に材料である遺伝子と
02:54
between the ingredient and the disease.
病気を直接結びつけることができます
02:57
But most things, you really have to know what's going on in the kitchen,
でも大抵は 厨房の様子を知る必要があります
03:00
because, mostly, sick people used to be healthy people --
普通 病人は健康だったわけで
03:03
they have the same genome.
ゲノムは同じだからです
03:05
So the genome really tells you much more
つまりゲノムはどちらかと言うと
03:07
about predisposition.
体質についての情報なのです
03:09
So what you can tell
ですから遺伝子リストを見れば
03:11
is you can tell the difference between an Asian person and a European person
アジア人とヨーロッパ人の
03:13
by looking at their ingredients list.
違いが分かります
03:15
But you really for the most part can't tell the difference
でも概して健康な人と病人の違いは
03:17
between a healthy person and a sick person --
特別なケースを除いて
03:20
except in some of these special cases.
ほとんど分からないのです
03:23
So why all the big deal
だとするとなぜ
03:25
about genetics?
遺伝学が重要なのか?
03:27
Well first of all,
まず最初に
03:29
it's because we can read it, which is fantastic.
遺伝子を解読できるのは素晴らしく
03:31
It is very useful in certain circumstances.
特定の状況で非常に有益だからです
03:34
It's also the great theoretical triumph
生物学上の偉大な
03:37
of biology.
理論的功績でもあります
03:40
It's the one theory
生物学者たちの理論で
03:42
that the biologists ever really got right.
唯一本当に正しかったものです
03:44
It's fundamental to Darwin
ゲノミクスはダーウィンや
03:46
and Mendel and so on.
メンデルなどの理論に必須です
03:48
And so it's the one thing where they predicted a theoretical construct.
唯一の予言通りの理論的構成概念だと言えます
03:50
So Mendel had this idea of a gene
遺伝子は理論的なものであると
03:54
as an abstract thing,
メンデルは考え ダーウィンは
03:56
and Darwin built a whole theory
遺伝子の存在を前提に
03:59
that depended on them existing,
一連の理論を打ち立てました
04:01
and then Watson and Crick
その後ワトソンとクリックが
04:03
actually looked and found one.
実際に遺伝子構造を発見しました
04:05
So this happens in physics all the time.
物理学ではよくある話です
04:07
You predict a black hole,
ブラックホールが予測され
04:09
and you look out the telescope and there it is, just like you said.
望遠鏡で確認するとその通りでした
04:11
But it rarely happens in biology.
生物学では滅多にないことです
04:14
So this great triumph -- it's so good,
ですからこれは偉業です 本当に素晴らしく
04:16
there's almost a religious experience
生物学の宗教的体験と
04:19
in biology.
言えるほどです
04:21
And Darwinian evolution
しかもダーウィンの進化論は
04:23
is really the core theory.
コア理論です
04:25
So the other reason it's been very popular
もう一つの注目の理由は
04:30
is because we can measure it, it's digital.
遺伝子は測定できデジタルだということです
04:32
And in fact,
それどころか
04:35
thanks to Kary Mullis,
キャリー・マリスのおかげで
04:37
you can basically measure your genome in your kitchen
いくつかの材料があれば 自分の遺伝子の計測を
04:39
with a few extra ingredients.
キッチンで行うことも可能です
04:43
So for instance, by measuring the genome,
ゲノムを計測することで 例えば
04:46
we've learned a lot about how we're related to other kinds of animals
その類似性から他の動物とのつながりや
04:49
by the closeness of our genome,
人が互いにどう関係しているのかなど
04:53
or how we're related to each other -- the family tree,
家系図や生物の系統樹について
04:56
or the tree of life.
多くのことを学びました
04:59
There's a huge amount of information about the genetics
遺伝子の類以性を比較するだけで
05:01
just by comparing the genetic similarity.
遺伝学について莫大な情報が得られます
05:04
Now of course, in medical application,
当然それは医学的応用でも
05:07
that is very useful
非常に有益です
05:09
because it's the same kind of information
医者が患者の家族の病歴から得るのと
05:11
that the doctor gets from your family medical history --
同じような情報が得られるからです
05:14
except probably,
それどころかたぶん
05:17
your genome knows much more about your medical history than you do.
患者自身より多くの病歴情報を提供できます
05:19
And so by reading the genome,
ですからゲノムを解読すれば
05:22
we can find out much more about your family than you probably know.
家族について知らなかったことも分かります
05:24
And so we can discover things
親戚のことを十分見れば
05:27
that probably you could have found
分かるかもしれないことを
05:29
by looking at enough of your relatives,
発見できるわけですが
05:31
but they may be surprising.
驚く事実もあるかもしれません
05:33
I did the 23andMe thing
私も23andMeをやりましたが
05:36
and was very surprised to discover that I am fat and bald.
自分が肥満で髪が薄いと分かり驚きました
05:38
(Laughter)
(笑)
05:41
But sometimes you can learn much more useful things about that.
でももっと役に立つことが分かる時もあります
05:48
But mostly
とはいえ大抵の場合
05:51
what you need to know, to find out if you're sick,
病気かどうか調べるには
05:54
is not your predispositions,
体質を知ることでなく
05:56
but it's actually what's going on in your body right now.
体内で起こっている事を知る必要があります
05:58
So to do that, what you really need to do,
そのためには
06:01
you need to look at the things
遺伝子が生成しているものを
06:03
that the genes are producing
遺伝的作用後に起こっている事を
06:05
and what's happening after the genetics,
調べることです
06:07
and that's what proteomics is about.
これを行うのがプロテオミクスです
06:09
Just like genome mixes the study of all the genes,
ゲノムがすべての遺伝子の研究であるように
06:11
proteomics is the study of all the proteins.
プロテオミクスはすべてのタンパク質の研究です
06:14
And the proteins are all of the little things in your body
細胞間のシグナル伝達をする
06:17
that are signaling between the cells --
体内の小さな物質はすべてタンパク質で
06:19
actually, the machines that are operating --
それが実際の稼働マシンです
06:22
that's where the action is.
重要なのはここなのです
06:24
Basically, a human body
基本的に人間の身体は
06:26
is a conversation going on,
細胞内や細胞同士での
06:29
both within the cells and between the cells,
コミュニケーションで成り立っています
06:32
and they're telling each other to grow and to die,
細胞は入れ替わりの指示を出し合っているのです
06:35
and when you're sick,
でも病気になると
06:38
something's gone wrong with that conversation.
コミュニケーションに支障が出ます
06:40
And so the trick is --
ですから大切なのは―
06:42
unfortunately, we don't have an easy way to measure these
残念なことに これらをゲノムのように
06:44
like we can measure the genome.
簡単に計測する方法がないので
06:47
So the problem is that measuring --
計測が問題なのですが
06:49
if you try to measure all the proteins, it's a very elaborate process.
すべてのタンパク質を計測するのは大変です
06:52
It requires hundreds of steps,
何百もの手順を要し
06:55
and it takes a long, long time.
時間も非常に長くかかります
06:57
And it matters how much of the protein it is.
タンパク質の量の差は重大で
06:59
It could be very significant that a protein changed by 10 percent,
10%の差が大きな違いになることもあります
07:01
so it's not a nice digital thing like DNA.
DNAのように測定しやすくないのです
07:04
And basically our problem is somebody's in the middle
そこで基本的な問題は誰かが
07:07
of this very long stage,
この非常に長い工程の途中で
07:09
they pause for just a moment,
ちょっと休憩して
07:11
and they leave something in an enzyme for a second,
何かを酵素に入れたままにすると
07:13
and all of a sudden all the measurements from then on
突然ここから先の測定が
07:15
don't work.
うまく行かなくなることです
07:17
And so then people get very inconsistent results
このようなやり方をすると
07:19
when they do it this way.
全く一貫性のない結果が出ます
07:21
People have tried very hard to do this.
様々な試みがされてきていて
07:23
I tried this a couple of times
私も何度かこの問題に
07:25
and looked at this problem and gave up on it.
取り組んだのですが諦めました
07:27
I kept getting this call from this oncologist
デイビッド・アグスという癌専門医から
07:29
named David Agus.
何度も電話がかかっていました
07:31
And Applied Minds gets a lot of calls
Applied Mindsでは問題を抱えている人から
07:33
from people who want help with their problems,
助けを求める電話が多くあります
07:36
and I didn't think this was a very likely one to call back,
それでこの人もあきらめるだろうと思い
07:38
so I kept on giving him to the delay list.
先送りし続けていました
07:41
And then one day,
ところがある日
07:44
I get a call from John Doerr, Bill Berkman
ジョン・ドーアとビル・バークマンと
07:46
and Al Gore on the same day
アル・ゴアから同じ日に言われました
07:48
saying return David Agus's phone call.
デイビッド・アグスに電話しろと
07:50
(Laughter)
(笑)
07:52
So I was like, "Okay. This guy's at least resourceful."
「少なくとも駆け引きはうまいな」と
07:54
(Laughter)
(笑)
07:56
So we started talking,
そうして私たちは話すことになり
08:00
and he said, "I really need a better way to measure proteins."
「もっと良いタンパク質の測定方法が必要です」と言うので
08:02
I'm like, "Looked at that. Been there.
「検討してやってみましたが
08:05
Not going to be easy."
難しいですよ」と言うと
08:07
He's like, "No, no. I really need it.
「でも本当に必要なんです」と言うのです
08:09
I mean, I see patients dying every day
「体内で何が起こっているか分からず
08:11
because we don't know what's going on inside of them.
死んでいく患者を毎日見ています
08:15
We have to have a window into this."
原因を究明する手段が必要なんです」と
08:18
And he took me through
そして実際に必要となる例を
08:20
specific examples of when he really needed it.
説明してくれました
08:22
And I realized, wow, this would really make a big difference,
もし本当に出来たら
08:25
if we could do it,
大きな貢献だと気付きました
08:27
and so I said, "Well, let's look at it."
そこで検討することになったのです
08:29
Applied Minds has enough play money
Applied Mindsの予算は十分で
08:31
that we can go and just work on something
外からの資金や承認なしで
08:33
without getting anybody's funding or permission or anything.
プロジェクトを行うことができます
08:35
So we started playing around with this.
そこでいろいろ検討を始めました
08:38
And as we did it, we realized this was the basic problem --
そして基本的な問題に気付きました
08:40
that taking the sip of coffee --
「コーヒーで一服」があるのは
08:43
that there were humans doing this complicated process
人がこの作業をしているからです
08:45
and that what really needed to be done
実際本当に必要なのは
08:47
was to automate this process like an assembly line
組立ラインのように この工程を自動化して
08:49
and build robots
機械を作って
08:52
that would measure proteomics.
プロテオミクスの測定をすることです
08:54
And so we did that,
そこでそれを実現しました
08:56
and working with David,
デイビッドと共同で最終的に
08:58
we made a little company called Applied Proteomics eventually,
Applied Proteomicsという小さな会社を設立し
09:00
which makes this robotic assembly line,
一貫したタンパク質の測定を行う
09:03
which, in a very consistent way, measures the protein.
機械的な組立ラインを作りました
09:06
And I'll show you what that protein measurement looks like.
タンパク質測定についてはあとでお見せします
09:09
Basically, what we do
基本的にどうするかというと
09:13
is we take a drop of blood
患者から一滴
09:15
out of a patient,
採血し
09:17
and we sort out the proteins
その一滴の血から
09:19
in the drop of blood
タンパク質を選り分けます
09:21
according to how much they weigh,
重量はどのくらいか
09:23
how slippery they are,
どのくらい滑るかによって
09:25
and we arrange them in an image.
これらを画像として並べます
09:27
And so we can look at literally
そして文字通り
09:30
hundreds of thousands of features at once
何十万もの特徴を一度に
09:32
out of that drop of blood.
一滴の血から見ることができます
09:34
And we can take a different one tomorrow,
翌日別のサンプルを測定すれば
09:36
and you will see your proteins tomorrow will be different --
前日と異なると分かるでしょう
09:38
they'll be different after you eat or after you sleep.
食後や睡眠後のタンパク質の性質は変化するのです
09:40
They really tell us what's going on there.
何が起こっているのかよく分かります
09:43
And so this picture,
ですからこの画像は
09:46
which looks like a big smudge to you,
大きな染みのように見えますが
09:48
is actually the thing that got me really thrilled about this
私はこれを見てとても感激しました
09:50
and made me feel like we were on the right track.
間違ってなかったと思いました
09:54
So if I zoom into that picture,
この画像を拡大すると
09:56
I can just show you what it means.
どういうことかお見せできます
09:58
We sort out the proteins -- from left to right
私たちはタンパク質を選り分け 左から右は
10:00
is the weight of the fragments that we're getting,
検知した破片の重さで
10:03
and from top to bottom is how slippery they are.
上から下はどのくらい滑るかです
10:06
So we're zooming in here just to show you a little bit of it.
拡大して少しお見せします
10:09
And so each of these lines
それぞれの線が
10:12
represents some signal that we're getting out of a piece of a protein.
タンパク質の破片から得る信号を表します
10:14
And you can see how the lines occur
線がバンバンバンと
10:17
in these little groups of bump, bump, bump, bump, bump.
小さなグループとなって見られるのが分かると思います
10:19
And that's because we're measuring the weight so precisely that --
これは重量を非常に精密に測定しているからです
10:23
carbon comes in different isotopes,
炭素の同位体は様々ですが
10:26
so if it has an extra neutron on it,
中性子が1つ多い場合
10:28
we actually measure it as a different chemical.
実際に異なる化学物質として測定されます
10:31
So we're actually measuring each isotope as a different one.
つまりそれぞれの同位体を別々に測定しているわけです
10:35
And so that gives you an idea
ですからいかに極めて感度が高い測定か
10:38
of how exquisitely sensitive this is.
分かると思います
10:41
So seeing this picture
この画像を見るのは
10:43
is sort of like getting to be Galileo
ガリレオが初めて
10:45
and looking at the stars
望遠鏡を使って星を観察し
10:47
and looking through the telescope for the first time,
「思ったよりずっと複雑だ」と
10:49
and suddenly you say, "Wow, it's way more complicated than we thought it was."
突然気付くのに似ています
10:51
But we can see that stuff out there
それでも見ることはできて
10:54
and actually see features of it.
実際に特徴も分かるわけです
10:56
So this is the signature out of which we're trying to get patterns.
これが私たちがパターンを掴もうとしている記号です
10:58
So what we do with this
どのようなことをするかと言うと
11:01
is, for example, we can look at two patients,
例えば薬に反応した患者と
11:03
one that responded to a drug and one that didn't respond to a drug,
反応しなかった患者の2人を見て
11:05
and ask, "What's going on differently
体内で起こっていることで
11:08
inside of them?"
違う点は何か調べるのです
11:10
And so we can make these measurements precisely enough
これらの測定を十分合わせることで
11:12
that we can overlay two patients and look at the differences.
2人の結果を重ねて違いを探すことができます
11:15
So here we have Alice in green
この緑がアリスで
11:18
and Bob in red.
赤がボブです
11:20
We overlay them. This is actual data.
2つを重ねます 実際のデータです
11:22
And you can see, mostly it overlaps and it's yellow,
ご覧の通り ほとんどが重なっていて黄色です
11:25
but there's some things that just Alice has
でもアリスだけにある部分があり
11:28
and some things that just Bob has.
ボブだけにある部分もあります
11:30
And if we find a pattern of things
薬に反応する患者に見られる
11:32
of the responders to the drug,
パターンが分かれば
11:35
we see that in the blood,
それが血液中に見られれば
11:38
they have the condition
この薬品に反応することができる
11:40
that allows them to respond to this drug.
条件を持っていると分かります
11:42
We might not even know what this protein is,
どのタンパク質か分からなくても
11:44
but we can see it's a marker
それが病気に対応する
11:46
for the response to the disease.
マーカーだと分かります
11:48
So this already, I think,
ですからこれは既に
11:53
is tremendously useful in all kinds of medicine.
様々な医学に非常に役立つと思います
11:55
But I think this is actually
でも実際のところ
11:58
just the beginning
今後の癌治療を行う上での
12:00
of how we're going to treat cancer.
第一歩にすぎません
12:02
So let me move to cancer.
ですから癌について話しましょう
12:04
The thing about cancer --
癌については―
12:06
when I got into this,
これに関わることになった時
12:08
I really knew nothing about it,
私には癌の知識がありませんでしたが
12:10
but working with David Agus,
デイビッド・アグスと協力しながら
12:12
I started watching how cancer was actually being treated
癌が実際にどう治療されているか観察するようになり
12:14
and went to operations where it was being cut out.
癌摘出の手術にも立会いました
12:17
And as I looked at it,
でも見ていて
12:20
to me it didn't make sense
その癌に対するアプローチが
12:22
how we were approaching cancer,
もっともだと思えず
12:24
and in order to make sense of it,
どういう根拠なのか理解するため
12:26
I had to learn where did this come from.
背景を勉強しなくてはなりませんでした
12:29
We're treating cancer almost like it's an infectious disease.
癌はほとんど感染症のように治療されています
12:32
We're treating it as something that got inside of you
抹殺すべき何かが体内に
12:36
that we have to kill.
侵入したかのように治療しています
12:38
So this is the great paradigm.
これは重要なパラダイムです
12:40
This is another case
生物学の理論的パラダイムが
12:42
where a theoretical paradigm in biology really worked --
うまくいったもう1つのケースで
12:44
was the germ theory of disease.
病原細菌論です
12:46
So what doctors are mostly trained to do
一般的に医者は
12:49
is diagnose --
患者を分類する診断をし
12:51
that is, put you into a category
その診断に対する
12:53
and apply a scientifically proven treatment
科学的に立証された治療を
12:55
for that diagnosis --
行う訓練を受けています
12:57
and that works great for infectious diseases.
このやり方は感染症にはぴったりです
12:59
So if we put you in the category
梅毒だと分類したら
13:02
of you've got syphilis, we can give you penicillin.
ペニシリンを処方できます
13:04
We know that that works.
効果があることは分かっています
13:07
If you've got malaria, we give you quinine
マラリアの患者にはキニーネや
13:09
or some derivative of it.
キニーネの派生薬を投与します
13:11
And so that's the basic thing doctors are trained to do,
これが医者が習得している基本的なやり方です
13:13
and it's miraculous
感染症の場合
13:16
in the case of infectious disease --
その効き目は
13:18
how well it works.
驚異的です
13:21
And many people in this audience probably wouldn't be alive
皆さんの中にも医者がこのやり方をしていなかったら
13:23
if doctors didn't do this.
命を落としていた人も大勢いるでしょう
13:26
But now let's apply that
でもこのやり方を癌のような
13:28
to systems diseases like cancer.
系統疾患に応用するとします
13:30
The problem is that, in cancer,
問題は癌の場合
13:32
there isn't something else
体内に異物があるわけでは
13:34
that's inside of you.
ないのです
13:36
It's you; you're broken.
身体自体が故障しているのです
13:38
That conversation inside of you
あの体内のコミュニケーションが
13:40
got mixed up in some way.
狂ってしまっているのです
13:44
So how do we diagnose that conversation?
そのやり取りをどう診断するか?
13:46
Well, right now what we do is we divide it by part of the body --
現在のやり方は体の部位ごとに分けて
13:48
you know, where did it appear? --
つまり発症した部位ですが
13:51
and we put you in different categories
その体の部位によって
13:54
according to the part of the body.
患者を分類分けしています
13:56
And then we do a clinical trial
そして臨床試験をして
13:58
for a drug for lung cancer
肺癌の薬
14:00
and one for prostate cancer and one for breast cancer,
前立腺癌や乳癌の薬を試し
14:02
and we treat these as if they're separate diseases
別々の病気であるかのように治療しています
14:05
and that this way of dividing them
まるでこのような分類の仕方が
14:08
had something to do with what actually went wrong.
実際の発症に関係あるかのようにです
14:10
And of course, it really doesn't have that much to do
でももちろん体の部位と発症は
14:12
with what went wrong
あまり関係ありません
14:14
because cancer is a failure of the system.
癌は体のしくみが故障したものだからです
14:16
And in fact, I think we're even wrong
実際 癌を物体として
14:19
when we talk about cancer as a thing.
考えるのは間違っていると思います
14:21
I think this is the big mistake.
大きな間違いだと思います
14:24
I think cancer should not be a noun.
癌を名詞として扱うべきでないと思います
14:26
We should talk about cancering
何かあるものとしてでなく
14:30
as something we do, not something we have.
「癌化している」と何かしているように表現すべきです
14:32
And so those tumors,
これらの腫瘍は
14:35
those are symptoms of cancer.
癌の症状です
14:37
And so your body is probably cancering all the time,
体はおそらく常に癌化しているのです
14:39
but there are lots of systems in your body
でも体には沢山のしくみがあり
14:42
that keep it under control.
これを管理しているのです
14:45
And so to give you an idea
「癌化する」と動詞で考えるのが
14:47
of an analogy of what I mean
どういう意味なのか
14:49
by thinking of cancering as a verb,
分かりやすくするためこう考えてください
14:51
imagine we didn't know anything about plumbing,
配管の知識がなく それに関する話も
14:54
and the way that we talked about it,
聞いたことがないとします
14:57
we'd come home and we'd find a leak in our kitchen
家に帰ってキッチンで水漏れがあった場合
14:59
and we'd say, "Oh, my house has water."
「家に水たまりがある」と言い
15:02
We might divide it -- the plumber would say, "Well, where's the water?"
「どこにあるんですか?」と配管工が聞いて
15:06
"Well, it's in the kitchen." "Oh, you must have kitchen water."
「キッチン?では『キッチン水』ですね」と診断するわけです
15:09
That's kind of the level at which it is.
このようなレベルなわけです
15:12
"Kitchen water,
「キッチン水ならまず
15:15
well, first of all, we'll go in there and we'll mop out a lot of it.
キッチンで大半を拭き取り
15:17
And then we know that if we sprinkle Drano around the kitchen,
そしてパイプ詰まり除去剤を
15:19
that helps.
撒けばましになるでしょう
15:22
Whereas living room water,
『居間水』でしたら
15:25
it's better to do tar on the roof."
タールを屋根に敷く方がいいでしょう」
15:27
And it sounds silly,
ばかばかしいですが これが
15:29
but that's basically what we do.
基本的に私たちがしていることです
15:31
And I'm not saying you shouldn't mop up your water if you have cancer,
水を拭き取るなと言うわけではありません
15:33
but I'm saying that's not really the problem;
ただ それは根本的な問題ではなく
15:36
that's the symptom of the problem.
問題に起因する症状なのです
15:39
What we really need to get at
私たちが本当に理解すべきなのは
15:41
is the process that's going on,
プロセス自体で
15:43
and that's happening at the level
プロテオミクスの活動レベルで
15:45
of the proteonomic actions,
起こっていることです
15:47
happening at the level of why is your body not healing itself
なぜ身体の自己回復作用が通常通りに
15:49
in the way that it normally does?
機能していないのかということです
15:52
Because normally, your body is dealing with this problem all the time.
通常身体はこの問題に対応しているからです
15:54
So your house is dealing with leaks all the time,
つまり家では水漏れがしょっちゅうあり
15:57
but it's fixing them. It's draining them out and so on.
家は排水などをして対応しているわけです
16:00
So what we need
何が必要かと言うと
16:04
is to have a causative model
実際に何が起こっているかを示す
16:07
of what's actually going on,
原因のモデルです
16:11
and proteomics actually gives us
プロテオミクスは実際にそのようなモデルを
16:13
the ability to build a model like that.
構築する手段を提供してくれます
16:16
David got me invited
デイビットの手配により
16:19
to give a talk at National Cancer Institute
国立癌研究所で講演したのですが
16:21
and Anna Barker was there.
そこにアンナ・バーカーがいました
16:23
And so I gave this talk
この講演をしてから
16:27
and said, "Why don't you guys do this?"
「どうしてこれをやらないんですか?」と聞くと
16:29
And Anna said,
アンナは「癌の分野で
16:32
"Because nobody within cancer
このような考え方をする人は
16:34
would look at it this way.
いないからです
16:37
But what we're going to do, is we're going to create a program
でも癌分野以外の人が集まって
16:39
for people outside the field of cancer
癌について詳しい医師と
16:42
to get together with doctors
一緒にいろいろな研究課程を
16:44
who really know about cancer
作り上げることができるプログラムを
16:46
and work out different programs of research."
作ろうと思っています」と言いました
16:49
So David and I applied to this program
そこでデイビッドと私は
16:53
and created a consortium
これに応募しコンソーシアムを
16:55
at USC
南カリフォルニア大学に設立しました
16:57
where we've got some of the best oncologists in the world
ここには世界でも有数な腫瘍学者たちと
16:59
and some of the best biologists in the world,
生物学者たちがいます
17:02
from Cold Spring Harbor,
コールド・スプリング・ハーバー研究所
17:05
Stanford, Austin --
スタンフォードやオースチン
17:07
I won't even go through and name all the places --
場所を全部挙げるまでもありません
17:09
to have a research project
そして5年間に渡る
17:12
that will last for five years
研究をすることにしました
17:15
where we're really going to try to build a model of cancer like this.
このような癌のモデルを実際に作る試みです
17:17
We're doing it in mice first,
まずマウスを対象にしています
17:20
and we will kill a lot of mice
この過程で沢山の
17:22
in the process of doing this,
マウスが死んでしまうでしょうが
17:24
but they will die for a good cause.
マウスの死は無駄にはなりません
17:26
And we will actually try to get to the point
実際に予測モデルを作成し
17:28
where we have a predictive model
どのような時に癌が発症し
17:31
where we can understand,
何が実際起こっているのか
17:33
when cancer happens,
どの治療が癌に効果があるのかを
17:35
what's actually happening in there
理解できるところまで
17:37
and which treatment will treat that cancer.
達成したいと思っています
17:39
So let me just end with giving you a little picture
ということで今後の癌治療がどうあるべきか
17:42
of what I think cancer treatment will be like in the future.
私の考えを簡単に紹介して終わりたいと思います
17:45
So I think eventually,
私の考えでは最終的には
17:48
once we have one of these models for people,
このようなモデルを
17:50
which we'll get eventually --
人間用に作り上げたら
17:52
I mean, our group won't get all the way there --
私たちのグループはそこまでできませんが
17:54
but eventually we'll have a very good computer model --
いずれ地球規模の気候モデルのような
17:56
sort of like a global climate model for weather.
性能の良いコンピュータモデルができます
17:59
It has lots of different information
これにはどのようなプロセスでプロテオミクスの
18:02
about what's the process going on in this proteomic conversation
やり取りが行われているのか 様々なレベルの
18:05
on many different scales.
多くの情報が含まれています
18:08
And so we will simulate
そこでこのモデルを使って
18:10
in that model
患者の特定の癌の
18:12
for your particular cancer --
シミュレーションを行うのです
18:14
and this also will be for ALS,
さらに 筋萎縮側索硬化症や
18:17
or any kind of system neurodegenerative diseases,
その他あらゆる神経変性疾患にも対応でき
18:19
things like that --
そのようなものを
18:22
we will simulate
シミュレーションにかけ
18:24
specifically you,
人が一般的にどうかでなく
18:26
not just a generic person,
特定の患者の
18:28
but what's actually going on inside you.
体内の状況を調べます
18:30
And in that simulation, what we could do
そしてそのシミュレーションで
18:32
is design for you specifically
その患者用の特別治療法を
18:34
a sequence of treatments,
設定できるのです
18:36
and it might be very gentle treatments, very small amounts of drugs.
少量の薬物で非常に穏やかな治療になるかもしれません
18:38
It might be things like, don't eat that day,
例えば今日は絶食してくださいとか
18:41
or give them a little chemotherapy,
少しだけ化学療法をしましょうとか
18:44
maybe a little radiation.
軽い放射線療法をしましょうとか
18:46
Of course, we'll do surgery sometimes and so on.
もちろん手術などをすることもあるでしょう
18:48
But design a program of treatments specifically for you
でも個人に合わせた治療プログラムを設定して
18:51
and help your body
身体が健康な状態に
18:54
guide back to health --
戻れるようサポートして
18:57
guide your body back to health.
身体を健康にするのです
19:00
Because your body will do most of the work of fixing it
悪くなった状態をてこ入れするように支えてやれば
19:02
if we just sort of prop it up in the ways that are wrong.
身体は自分でほとんどの回復作業をするからです
19:06
We put it in the equivalent of splints.
添え木をあてるのと同じです
19:09
And so your body basically has lots and lots of mechanisms
人間の身体には沢山の
19:11
for fixing cancer,
癌に対応する機能があり
19:13
and we just have to prop those up in the right way
それを正しいやり方で支えて自己治癒させれば
19:15
and get them to do the job.
いいだけなのです
19:18
And so I believe that this will be the way
ですから私はこれが今後の
19:20
that cancer will be treated in the future.
癌の治療法になると思います
19:22
It's going to require a lot of work,
たくさんの労力や研究が
19:24
a lot of research.
必要となるでしょう
19:26
There will be many teams like our team
たくさんの私たちのようなチームが
19:28
that work on this.
この研究を進めるでしょう
19:31
But I think eventually,
でも最終的には
19:33
we will design for everybody
オーダーメイドされた個人の
19:35
a custom treatment for cancer.
治療法がすべての癌患者に作られるでしょう
19:37
So thank you very much.
ありがとうごさいました
19:41
(Applause)
(拍手)
19:43
Translator:Sawa Horibe
Reviewer:Yuki Okada

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Danny Hillis - Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results.

Why you should listen

Danny Hillis is an inventor, scientist, author and engineer. While completing his doctorate at MIT, he pioneered the concept of parallel computers that is now the basis for most supercomputers, as well as the RAID array. He holds over 100 US patents, covering parallel computers, disk arrays, forgery prevention methods, and various electronic and mechanical devices, and has recently been working on problems in medicine as well. He is also the designer of a 10,000-year mechanical clock, and he gave a TED Talk in 1994 that is practically prophetic. Throughout his career, Hillis has worked at places like Disney and now Applied Minds, always looking for the next fascinating problem.

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