ABOUT THE SPEAKER
Susan Solomon - Stem cell research advocate
Susan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine.

Why you should listen

Susan Solomon’s health care advocacy stems from personal medical trials—namely, her son’s Type 1 diabetes and her mother’s fatal cancer. Following a successful career as a lawyer and business entrepreneur, Solomon, frustrated by the slow pace of medical research, was inspired to use those skills to follow another passion: accelerating medical research with real-world results as a social entrepreneur. And through her own research and conversations with medical experts, she decided that stem cells (cells that have the ability to morph into any other kind of cell) had the greatest potential to impact peoples’ health.

In 2005, Solomon founded the New York Stem Cell Foundation, now one of the largest nonprofit research institutions and laboratories in this field in the world. The NYSCF Research Institute conducts all facets of stem cell research from growing the cells to drug discovery.

At TEDGlobal 2012, Solomon announced the NYSCF Global Stem Cell Array, the new technology to create thousands of stem cell avatars and genetically array them to functionalize the data from the human genome to revolutionize the way we develop cures and treatments so they are better, safer, less expensive and happen much more quickly.

More profile about the speaker
Susan Solomon | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Susan Solomon: The promise of research with stem cells

スーザン・ソロモン: 幹細胞研究の将来

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スーザン・ソロモンは幹細胞を「私たちの体の修理道具」と呼び、研究室で育てた幹細胞を用いた研究を提唱します。彼女のチームは多能性幹細胞株(iPS細胞株)を育てることで、疾患治療に関する研究を促進し得る試験環境を作り上げました。これは将来的には特定の疾患でなく特定の人を対象としたオーダーメード医療につながります。
- Stem cell research advocate
Susan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine. Full bio

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00:17
So, embryonic胚性の stem cells細胞
0
1121
2989
胚幹細胞は
00:20
are really incredible信じられない cells細胞.
1
4110
3300
実に驚くべき細胞です
00:23
They are our body's身体 own自分の repair修復 kitsキット,
2
7410
2788
私たちの体の修理セットであり
00:26
and they're pluripotent多能性, whichどの means手段 they can morphモーフ into
3
10198
2964
分化能を持ちます — つまり
00:29
all of the cells細胞 in our bodies.
4
13162
2432
体のどんな細胞にも変身できるのです
00:31
Soonすぐに, we actually実際に will be ableできる to use stem cells細胞
5
15594
2688
じきに幹細胞を使って
00:34
to replace置き換える cells細胞 that are damaged損傷した or diseased病気の.
6
18282
2985
損傷したり病気になった細胞を
交換できるようになるでしょう
00:37
But that's not what I want to talk to you about,
7
21267
2431
でも今日は別の話をします
00:39
because right now there are some really
8
23698
2678
現在幹細胞の応用研究が進行中で
00:42
extraordinary特別な things that we are doing with stem cells細胞
9
26376
3946
それにより様々なことが変わります
00:46
that are completely完全に changing変化
10
30322
1607
例えば
00:47
the way we look and modelモデル disease疾患,
11
31929
2899
病気を捉えてモデル化する方法も変われば
00:50
our ability能力 to understandわかる why we get sick病気,
12
34828
2519
病気になる理由を理解できるようにもなるでしょう
00:53
and even develop開発する drugs薬物.
13
37347
2431
創薬プロセスも大きく変わるでしょう
00:55
I truly真に believe that stem cell細胞 research研究 is going to allow許す
14
39778
4313
幹細胞の研究により
00:59
our children子供 to look at Alzheimer'sアルツハイマー病 and diabetes糖尿病
15
44091
4505
私たちの子供が大人になる頃には
01:04
and other majorメジャー diseases病気 the way we view見る polioポリオ today今日,
16
48596
4391
アルツハイマーや糖尿病などの病気も
01:08
whichどの is as a preventable予防可能な disease疾患.
17
52987
3201
ポリオのように予防可能になると信じています
01:12
So here we have this incredible信じられない fieldフィールド, whichどの has
18
56188
3223
そんなわけでこの分野は
01:15
enormous巨大な hope希望 for humanity人類,
19
59411
4387
人類にとって大きな希望なのです
01:19
but much like IVFIVF over 35 years ago,
20
63798
3520
しかし 35年以上 時を遡り
ルイーズが健康に生まれてくるまでの
01:23
until〜まで the birth誕生 of a healthy健康 baby赤ちゃん, Louiseルイーズ,
21
67318
2334
体外受精を鑑みると分かるように
01:25
this fieldフィールド has been under siege包囲 politically政治的に and financially財政的に.
22
69652
5069
この分野は政治的・財政的に包囲網に囲まれています
01:30
Criticalクリティカル research研究 is beingであること challenged挑戦した instead代わりに of supportedサポートされる,
23
74721
4272
重要な研究が 支援されるどころか問題視されているので
01:34
and we saw that it was really essential本質的な to have
24
78993
4360
この研究に干渉されない
01:39
privateプライベート safe安全 haven避難所 laboratories研究所 where this work
25
83353
3531
民間の研究所を設立することが
01:42
could be advanced高度な withoutなし interference干渉.
26
86884
2830
不可欠だと考えました
01:45
And so, in 2005,
27
89714
2531
そこで2005年に
01:48
we started開始した the New新しい Yorkヨーク Stem Cell細胞 Foundation財団 Laboratory研究室
28
92245
2612
ニューヨーク幹細胞財団研究所を設立し
01:50
so that we would have a small小さい organization組織 that could
29
94857
3589
小さな組織ではありますが この研究を進めたり
01:54
do this work and supportサポート it.
30
98446
3312
支援したりできるようにしました
01:57
What we saw very quickly早く is the world世界 of bothどちらも medical医療
31
101758
3385
間もなくして気付きましたが
02:01
research研究, but alsoまた、 developing現像 drugs薬物 and treatments治療,
32
105143
3376
医学だけでなく薬学や治療の世界は
02:04
is dominated支配 by, as you would expect期待する, large organizations組織,
33
108519
3713
みなさんの想像通り大きな組織に支配されていますが
02:08
but in a new新しい fieldフィールド, sometimes時々 large organizations組織
34
112232
3119
新しい分野では大きな組織は
02:11
really have troubleトラブル getting取得 out of their彼らの own自分の way,
35
115351
2168
自分たちの方法から抜け出すのに苦労し
02:13
and sometimes時々 they can't ask尋ねる the right questions質問,
36
117519
2436
時には適切な質問さえできなくなるのです
02:15
and there is an enormous巨大な gapギャップ that's just gotten得た larger大きい
37
119955
3356
そのためアカデミックな研究と
02:19
betweenの間に academicアカデミック research研究 on the one handハンド
38
123311
3211
薬や治療を提供する役目を負った
02:22
and pharmaceutical医薬品 companies企業 and biotechsバイオテクノロジー
39
126522
2701
製薬企業やバイオテクノロジー企業の間には
02:25
that are responsible責任ある for delivering配信する all of our drugs薬物
40
129223
3266
大きなギャップが生じています
02:28
and manyたくさんの of our treatments治療, and so we knew知っていた that
41
132489
2390
そこで医学療法の発展を促進するために
02:30
to really accelerate加速する cures治癒 and therapiesセラピー, we were going
42
134879
3946
我々はこの問題を
02:34
to have to address住所 this with two things:
43
138825
2807
2つのものにより解決する必要があります
02:37
new新しい technologiesテクノロジー and alsoまた、 a new新しい research研究 modelモデル.
44
141632
3222
新しい技術 そして新しい研究モデルです
02:40
Because if you don't close閉じる that gapギャップ, you really are
45
144854
3759
そのギャップを埋めることができなければ
進歩はありえません
02:44
exactly正確に where we are today今日.
46
148613
1607
これこそが私がお伝えしたいことです
02:46
And that's what I want to focusフォーカス on.
47
150220
1667
これこそが私がお伝えしたいことです
02:47
We've私たちは spent過ごした the last coupleカップル of years pondering熟考 this,
48
151887
3550
我々はここ数年この問題について考え
02:51
making作る a listリスト of the different異なる things that we had to do,
49
155437
2391
するべきことのリストを作りました
02:53
and so we developed発展した a new新しい technology技術,
50
157828
2631
また新しい技術の開発も行いました
ソフトウェアとハードウェアなんですが
02:56
It's softwareソフトウェア and hardwareハードウェア,
51
160459
1251
また新しい技術の開発も行いました
ソフトウェアとハードウェアなんですが
02:57
that actually実際に can generate生成する thousands and thousands of
52
161710
3503
遺伝子的に多様な何千何万もの
03:01
genetically遺伝的に diverse多様 stem cell細胞 lines to create作成する
53
165213
3170
幹細胞株群を生成します
03:04
a globalグローバル arrayアレイ, essentially基本的に avatarsアバター of ourselves自分自身.
54
168383
3787
本質的には我々の分身たちなのです
03:08
And we did this because we think that it's actually実際に going
55
172170
3434
こんな考えから この技術を開発しました
03:11
to allow許す us to realize実現する the potential潜在的な, the promise約束する,
56
175604
3415
この技術はヒトゲノム解読の
03:14
of all of the sequencingシークエンシング of the human人間 genomeゲノム,
57
179019
3080
持てる力を引き出して活用し
03:17
but it's going to allow許す us, in doing that,
58
182099
2504
幹細胞株群を生成することで
03:20
to actually実際に do clinical臨床的 trials試行 in a dish with human人間 cells細胞,
59
184603
5008
ヒトの細胞を用いてシャーレで
臨床試験を行えるようになります
03:25
not animal動物 cells細胞, to generate生成する drugs薬物 and treatments治療
60
189611
4159
動物の細胞ではなくです 
そうすることで
03:29
that are much more effective効果的な, much saferより安全な,
61
193770
3249
創薬と医療はより効率的に より安全に
03:32
much fasterもっと早く, and at a much lower低い costコスト.
62
197019
3256
より迅速に そしてより低コストになります
03:36
So let me put that in perspective視点 for you
63
200275
2384
これを理解するための
03:38
and give you some contextコンテキスト.
64
202659
1416
背景をご説明しましょう
03:39
This is an extremely極端な new新しい fieldフィールド.
65
204075
4832
この分野は非常に新しい分野です
03:44
In 1998, human人間 embryonic胚性の stem cells細胞
66
208907
2832
1998年 ヒト胚幹細胞が初めて発見され
03:47
were first identified特定された, and just nine9人 years later後で,
67
211739
3512
そのわずか9年後には
03:51
a groupグループ of scientists科学者 in Japan日本 were ableできる to take skin cells細胞
68
215251
4305
日本の科学者グループが 抽出した皮膚の細胞を
03:55
and reprogram再プログラム them with very powerful強力な virusesウイルス
69
219556
3195
非常に強力なウィルスを用いて
再プログラム化することに成功しました
03:58
to create作成する a kind種類 of pluripotent多能性 stem cell細胞
70
222751
4242
その結果できあがったのが
04:02
calledと呼ばれる an induced誘導された pluripotent多能性 stem cell細胞,
71
226993
2090
胚幹細胞の一種である
04:04
or what we refer参照する to as an IPSIPS cell細胞.
72
229083
3008
人工多能性幹細胞 通称iPS細胞です
04:07
This was really an extraordinary特別な advance前進, because
73
232091
3198
これは非常に大きな進歩でした 
なぜなら
04:11
althoughただし、 these cells細胞 are not human人間 embryonic胚性の stem cells細胞,
74
235289
2544
これらの細胞は 現在も標準的に用いられる
04:13
whichどの still remain残る the goldゴールド standard標準,
75
237833
1794
ヒト胚幹細胞ではないにもかかわらず
04:15
they are terrific素晴らしい to use for modelingモデリング disease疾患
76
239627
3470
疾患のモデル化
04:18
and potentially潜在的 for drugドラッグ discovery発見.
77
243097
2730
そして将来的には創薬に有用だからです
04:21
So a few少数 months数ヶ月 later後で, in 2008, one of our scientists科学者
78
245827
3040
その数ヶ月後 2008年に我々の科学者の一人が
04:24
built建てられた on that research研究. He took取った skin biopsies生検,
79
248867
3200
その研究を発展させました
彼は皮膚の細胞生検試料を取り出しました
04:27
this time from people who had a disease疾患,
80
252067
2028
今度はALSと呼ばれる
04:29
ALSALS, or as you call it in the U.K., motorモーター neuronニューロン disease疾患.
81
254095
2914
運動神経細胞の病気の患者からです
04:32
He turned回した them into the IPSIPS cells細胞
82
257009
1698
その試料から先ほどお話しした iPS細胞を作りました
04:34
that I've just told you about, and then he turned回した those
83
258707
2686
その試料から先ほどお話しした iPS細胞を作りました
04:37
IPSIPS cells細胞 into the motorモーター neuronsニューロン that actually実際に
84
261393
2704
そのiPS細胞から作った運動神経は病気で死んでいきました
04:39
were dying死ぬ in the disease疾患.
85
264097
1461
そのiPS細胞から作った運動神経は病気で死んでいきました
04:41
So basically基本的に what he did was to take a healthy健康 cell細胞
86
265558
3019
つまり彼がしたのは健康な細胞を
04:44
and turn順番 it into a sick病気 cell細胞,
87
268577
1714
病気にかかった細胞に変え
04:46
and he recapitulated反復 the disease疾患 over and over again
88
270291
3558
シャーレの中で何度も繰り返し発病させたのです
04:49
in the dish, and this was extraordinary特別な,
89
273849
3360
これは驚くべきことです
04:53
because it was the first time that we had a modelモデル
90
277209
2248
生きた患者の細胞から疾患モデルを得るのは
04:55
of a disease疾患 from a living生活 patient患者 in living生活 human人間 cells細胞.
91
279457
4188
これが初めてだったんですから
04:59
And as he watched見た the disease疾患 unfold展開する, he was ableできる
92
283645
3120
病気が進行するのを観察するにつれ
05:02
to discover発見する that actually実際に the motorモーター neuronsニューロン were dying死ぬ
93
286765
3011
ALSでは運動神経が
05:05
in the disease疾患 in a different異なる way than the fieldフィールド
94
289776
2127
それまで考えられていたのとは違う形で
05:07
had previously前に thought. There was another別の kind種類 of cell細胞
95
291903
2494
死んでいくことを発見しました
05:10
that actually実際に was sending送信 out a toxin毒素
96
294397
2201
毒素を送り出している細胞が別に存在し
05:12
and contributing貢献する to the death of these motorモーター neuronsニューロン,
97
296598
2511
運動神経の死を引き起こしていたのです
05:15
and you simply単に couldn'tできなかった see it
98
299109
1358
ヒトのモデルが無ければわからなかったことです
05:16
until〜まで you had the human人間 modelモデル.
99
300467
1790
ヒトのモデルが無ければわからなかったことです
05:18
So you could really say that
100
302257
2667
ここで言えるのは
05:20
researchers研究者 trying試す to understandわかる the cause原因 of disease疾患
101
304924
3906
病気の原因を突き止めようとする研究者が
05:24
withoutなし beingであること ableできる to have human人間 stem cell細胞 modelsモデル
102
308830
4152
ヒト幹細胞モデルを使うことができないのは
05:28
were much like investigators研究者 trying試す to figure数字 out
103
312982
2760
飛行機事故の調査委員が
05:31
what had gone行った terriblyひどく wrong違う in a plane飛行機 crashクラッシュ
104
315742
3241
事故の原因究明に
05:34
withoutなし having持つ a black boxボックス, or a flightフライト recorderレコーダー.
105
318983
3997
ブラックボックス つまりフライトレコーダーを
使うことができないようなものです
05:38
They could hypothesize仮説を立てる about what had gone行った wrong違う,
106
322980
2602
どこがおかしかったのか仮説を立てるでしょうが
05:41
but they really had no way of knowing知っている what led
107
325582
3112
実際に何が悲惨な事故を招いたのかを
05:44
to the terribleひどい eventsイベント.
108
328694
2172
知る術はありません
05:46
And stem cells細胞 really have given与えられた us the black boxボックス
109
330866
4183
幹細胞は病気に対する一連の記録を与えてくれます
05:50
for diseases病気, and it's an unprecedented前例のない window.
110
335049
3968
まるで前例のない窓です
05:54
It really is extraordinary特別な, because you can recapitulate繰り返す
111
339017
3245
これは大変素晴らしいことで
05:58
manyたくさんの, manyたくさんの diseases病気 in a dish, you can see
112
342262
3247
シャーレ上で実に多くの病気を再現することができ
06:01
what begins始まる to go wrong違う in the cellular携帯電話 conversation会話
113
345509
3536
対話的に細胞内で何がおかしくなるのか分かります
06:04
well before you would ever see
114
349045
2424
患者に病気の兆しが
06:07
symptoms症状 appear現れる in a patient患者.
115
351469
2536
見られる前にです
06:09
And this opens開く up the ability能力,
116
354005
2523
これにより
06:12
whichどの hopefullyうまくいけば will become〜になる something that
117
356528
2814
きっと近い将来には
06:15
is routineルーチン in the near近く term期間,
118
359342
2647
ヒト細胞を薬の治験に使うことが
06:17
of usingを使用して human人間 cells細胞 to testテスト for drugs薬物.
119
361989
4146
一般的になるでしょう
06:22
Right now, the way we testテスト for drugs薬物 is prettyかなり problematic問題がある.
120
366135
5464
現行の薬の治験法は問題だらけです
06:27
To bring持参する a successful成功した drugドラッグ to market市場, it takes, on average平均,
121
371599
3318
薬が市場に出回るまでに平均で
06:30
13 years — that's one drugドラッグ
122
374917
2186
13年かかります — 1つの薬に対してです
06:33
with a sunk沈んだ costコスト of 4 billion dollarsドル,
123
377103
3388
また40億ドルもの埋没費用も発生します
06:36
and only one percentパーセント of the drugs薬物 that start開始 down that road道路
124
380491
4867
開発に着手した薬のうち たった1パーセントしか
06:41
are actually実際に going to get there.
125
385358
2248
市場にはたどり着きません
06:43
You can't imagine想像する other businessesビジネス
126
387606
2125
他の分野でこんな数字が出されたら
06:45
that you would think of going into
127
389731
1449
だれも手を付けようとしないでしょう
06:47
that have these kind種類 of numbers数字.
128
391180
1755
だれも手を付けようとしないでしょう
06:48
It's a terribleひどい businessビジネス modelモデル.
129
392935
1802
これはひどいビジネスモデルですが
06:50
But it is really a worse悪化する socialソーシャル modelモデル because of
130
394737
3989
それ以上に社会モデルとしても 皆に多大な
06:54
what's involved関係する and the costコスト to all of us.
131
398726
3328
負担を強いるものとなっています
06:57
So the way we develop開発する drugs薬物 now
132
402054
3752
現在のところ創薬は
効きそうな化合物を試すことで進められます
07:01
is by testingテスト promising有望 compounds化合物 on --
133
405806
3200
ヒト細胞を用いた疾患モデルはありませんでした
07:04
We didn't have disease疾患 modelingモデリング with human人間 cells細胞,
134
409006
1880
ヒト細胞を用いた疾患モデルはありませんでした
07:06
so we'd結婚した been testingテスト them on cells細胞 of miceマウス
135
410886
3464
だからマウスなどの生物の細胞や
07:10
or other creatures生き物 or cells細胞 that we engineerエンジニア,
136
414350
3667
改変した細胞でテストしていました
07:13
but they don't have the characteristics特性 of the diseases病気
137
418017
3061
しかしそれらの細胞は必ずしも治療対象とする
07:16
that we're actually実際に trying試す to cure治す.
138
421078
2336
病気の特性を持っているわけではありません
07:19
You know, we're not miceマウス, and you can't go into
139
423414
3046
我々はマウスではありませんので
07:22
a living生活 person with an illness病気
140
426460
2418
生きた患者から
07:24
and just pull引く out a few少数 brain cells細胞 or cardiac心臓 cells細胞
141
428878
2928
脳細胞や心臓の細胞を取り出して
07:27
and then start開始 fooling欺く around in a lab研究室 to testテスト
142
431806
2289
あれこれ試していくことも
07:29
for, you know, a promising有望 drugドラッグ.
143
434095
3561
単なる候補薬ではできません
07:33
But what you can do with human人間 stem cells細胞, now,
144
437656
3585
しかしヒト幹細胞があれば
07:37
is actually実際に create作成する avatarsアバター, and you can create作成する the cells細胞,
145
441241
4337
分身をつくったり細胞をつくったりできます
07:41
whetherかどうか it's the liveライブ motorモーター neuronsニューロン
146
445578
1967
生きた運動神経であろうと
07:43
or the beating打つ cardiac心臓 cells細胞 or liver cells細胞
147
447545
3010
拍動する心細胞や肝細胞であろうと
07:46
or other kinds種類 of cells細胞, and you can testテスト for drugs薬物,
148
450555
4109
他のどんな細胞であろうと
07:50
promising有望 compounds化合物, on the actual実際の cells細胞
149
454664
3125
薬 つまり効き目のありそうな化合物を
07:53
that you're trying試す to affect影響を与える, and this is now,
150
457789
3631
実際にターゲットとする細胞でテストできるのです
07:57
and it's absolutely絶対に extraordinary特別な,
151
461420
2814
これは実に素晴らしいことで
08:00
and you're going to know at the beginning始まり,
152
464234
3156
薬効試験や治験の
08:03
the very early早い stagesステージ of doing your assayアッセイ development開発
153
467390
3744
極めて早い段階で
08:07
and your testingテスト, you're not going to have to wait 13 years
154
471134
3389
実は効かないとか毒性があるとか 分かってしまうのです
08:10
until〜まで you've brought持ってきた a drugドラッグ to market市場, only to find out
155
474523
3319
薬が市場に出回るまでの
08:13
that actually実際に it doesn't work, or even worse悪化する, harmsハザード people.
156
477842
5056
13年もの期間を待つ必要はありません
08:18
But it isn't really enough十分な just to look at
157
482898
4340
しかしごく少数の人の細胞を見るだけでは
08:23
the cells細胞 from a few少数 people or a small小さい groupグループ of people,
158
487238
3782
十分ではありません 一歩離れて見てみましょう
08:26
because we have to stepステップ back.
159
491020
1644
十分ではありません 一歩離れて見てみましょう
08:28
We've私たちは got to look at the big大きい picture画像.
160
492664
1851
大きな枠組みで見なければなりません
08:30
Look around this roomルーム. We are all different異なる,
161
494515
3136
この部屋を見回してみてください
私たちはみんな違っています
08:33
and a disease疾患 that I mightかもしれない have,
162
497651
2740
病気に関してもそうです
08:36
if I had Alzheimer'sアルツハイマー病 disease疾患 or Parkinson'sパーキンソン病 disease疾患,
163
500391
2877
もし私がアルツハイマー病や
パーキンソン病にかかったら
08:39
it probably多分 would affect影響を与える me differently異なって than if
164
503268
3766
みなさんがその病気にかかったときとは
異なる影響が出るでしょう
08:42
one of you had that disease疾患,
165
507034
1641
みなさんがその病気にかかったときとは
異なる影響が出るでしょう
08:44
and if we bothどちらも had Parkinson'sパーキンソン病 disease疾患,
166
508675
4345
二人がパーキンソン病にかかって
08:48
and we took取った the same同じ medication投薬,
167
513020
2268
同じ薬を投与したとしても
08:51
but we had different異なる genetic遺伝的な makeup化粧,
168
515288
2747
遺伝子の構成が違っているので
08:53
we probably多分 would have a different異なる result結果,
169
518035
2285
異なる結果が出るでしょう
08:56
and it could well be that a drugドラッグ that worked働いた wonderfullyすばらしい
170
520320
3731
私に対しては驚くほど効果を発揮した薬が
08:59
for me was actually実際に ineffective効果がない for you,
171
524051
3579
あなたには効かないということも十分あり得ます
09:03
and similarly同様に, it could be that a drugドラッグ that is harmful有害な for you
172
527630
4692
同様にあなたに対しては有害だった薬が
09:08
is safe安全 for me, and, you know, this seems思われる totally完全に obvious明らか,
173
532322
4302
私にとっては安全ということも考えられます
明白なことだと思われるでしょうが
09:12
but unfortunately残念ながら it is not the way
174
536624
2728
残念なことに製薬業界が新薬を開発する際には
09:15
that the pharmaceutical医薬品 industry業界 has been developing現像 drugs薬物
175
539352
3186
そのことは考慮されてきませんでした
09:18
because, until〜まで now, it hasn't持っていない had the toolsツール.
176
542538
3986
今まではそのための道具が無かったのですから
09:22
And so we need to move動く away
177
546524
2292
従来のフリーサイズ一辺倒のモデルから
09:24
from this one-size-fits-allワンサイズフィット modelモデル.
178
548816
2954
離れる必要があります
09:27
The way we've私たちは been developing現像 drugs薬物 is essentially基本的に
179
551770
3177
これまでの創薬プロセスは本質的には
09:30
like going into a shoe store格納,
180
554947
1379
こうでした
09:32
no one asks尋ねる you what sizeサイズ you are, or
181
556326
2283
ダンスやハイキングに行くというのに
09:34
if you're going dancingダンシング or hikingハイキング.
182
558609
2210
靴屋がサイズを訊かないのです
09:36
They just say, "Well, you have feetフィート, here are your shoes."
183
560819
2808
「足にはこの靴をどうぞ」と言うだけです
09:39
It doesn't work with shoes, and our bodies are
184
563627
3600
靴を買うのにそんなことではいけませんし 
ましてや
09:43
manyたくさんの times more complicated複雑な than just our feetフィート.
185
567227
3472
我々の体は単なる足の何倍も複雑にできているので
09:46
So we really have to change変化する this.
186
570699
2541
現状を変える必要があります
09:49
There was a very sad悲しい example of this in the last decade10年.
187
573240
5184
過去10年の間に悲しい事例がありました
09:54
There's a wonderful素晴らしい drugドラッグ, and a classクラス of drugs薬物 actually実際に,
188
578424
2648
素晴らしく効き目のある種の薬がありました
09:56
but the particular特に drugドラッグ was VioxxVioxx, and
189
581072
2680
そのうちの1つがVioxxです
09:59
for people who were suffering苦しみ from severe厳しい arthritis関節炎 pain痛み,
190
583752
4376
関節炎に苦しむ人々にとっては
10:04
the drugドラッグ was an absolute絶対の lifesaverライフセーバー,
191
588128
3392
確かにVioxxは救世主でしたが
10:07
but unfortunately残念ながら, for another別の subsetサブセット of those people,
192
591520
5080
残念なことに別の集団に対しては
10:12
they suffered苦しんだ prettyかなり severe厳しい heartハート side effects効果,
193
596600
4769
心臓に深刻な副作用をもたらしました
10:17
and for a subsetサブセット of those people, the side effects効果 were
194
601369
2728
さらに一部の人に対しては
副作用の影響の方があまりにも大きく
10:19
so severe厳しい, the cardiac心臓 side effects効果, that they were fatal致命的な.
195
604097
3897
心細胞に致命的な影響を及ぼしました
10:23
But imagine想像する a different異なる scenarioシナリオ,
196
607994
4042
しかし別のシナリオを考えてみてください
10:27
where we could have had an arrayアレイ, a genetically遺伝的に diverse多様 arrayアレイ,
197
612036
4302
遺伝子的に多様な心細胞のアレイを手に入れ
10:32
of cardiac心臓 cells細胞, and we could have actually実際に testedテストされた
198
616338
3626
実際にVioxxを
10:35
that drugドラッグ, VioxxVioxx, in petriペトリ dishes料理, and figured思った out,
199
619964
5081
シャーレ上でテストすることができたらどうでしょう
10:40
well, okay, people with this genetic遺伝的な typeタイプ are going to have
200
625045
3744
この遺伝子型をもつ人は
心臓への副作用が出ると分かります
10:44
cardiac心臓 side effects効果, people with these genetic遺伝的な subgroupsサブグループ
201
628789
5000
またこのような遺伝子型の2万5千人には
10:49
or genetic遺伝的な shoes sizesサイズ, about 25,000 of them,
202
633789
5144
—靴のサイズのようなものですね—
10:54
are not going to have any problems問題.
203
638933
2760
全く問題ないことが あらかじめ分かるのです
10:57
The people for whom it was a lifesaverライフセーバー
204
641693
2615
Vioxxで救われる人たちは
安心してのみ続けられたでしょう
11:00
could have still taken撮影 their彼らの medicine医学.
205
644308
1677
Vioxxで救われる人たちは
安心してのみ続けられたでしょう
11:01
The people for whom it was a disaster災害, or fatal致命的な,
206
645985
4386
逆にVioxxが致命的な事態を引き起こす人たちは
11:06
would never have been given与えられた it, and
207
650371
2091
Vioxxを投与されることもなく
11:08
you can imagine想像する a very different異なる outcome結果 for the company会社,
208
652462
2583
Vioxx を回収しなければならなかった製薬会社の
11:10
who had to withdraw撤退する the drugドラッグ.
209
655045
2768
迎える結末も違ったことでしょう
11:13
So that is terrific素晴らしい,
210
657813
2816
この事件は痛ましく
11:16
and we thought, all right,
211
660629
1834
この問題を解決しようとする中で
11:18
as we're trying試す to solve解決する this problem問題,
212
662463
2759
改めて考えると
11:21
clearlyはっきりと we have to think about genetics遺伝学,
213
665222
2197
遺伝子のことも
11:23
we have to think about human人間 testingテスト,
214
667419
2834
人体実験のことも考えなければなりませんが
もっと根本的な問題も存在します
11:26
but there's a fundamental基本的な problem問題,
215
670253
1579
人体実験のことも考えなければなりませんが
もっと根本的な問題も存在します
11:27
because right now, stem cell細胞 lines,
216
671832
2699
現在のところ幹細胞株は
11:30
as extraordinary特別な as they are,
217
674531
1710
非常に素晴らしいものですが
11:32
and lines are just groupsグループ of cells細胞,
218
676241
1744
株は細胞の集団であるため
11:33
they are made by handハンド, one at a time,
219
677985
4332
一度に一株ずつ手作業で作らねばならず
11:38
and it takes a coupleカップル of months数ヶ月.
220
682317
2224
その作業に数ヶ月かかってしまいます
11:40
This is not scalableスケーラブルな, and alsoまた、 when you do things by handハンド,
221
684541
4366
これでは大量生産が不可能です
手作業で幹細胞株をつくるときには
11:44
even in the bestベスト laboratories研究所,
222
688907
1543
最高の設備を備えた研究所でさえも
11:46
you have variationsバリエーション in techniques技術,
223
690450
3161
手技にばらつきがあります
11:49
and you need to know, if you're making作る a drugドラッグ,
224
693611
3181
例えば薬を作っているのなら
11:52
that the Aspirinアスピリン you're going to take out of the bottleボトル
225
696792
1898
月曜日に瓶から取り出したアスピリンは
11:54
on Monday月曜 is the same同じ as the Aspirinアスピリン
226
698690
2440
水曜日に取り出すアスピリンと
11:57
that's going to come out of the bottleボトル on Wednesday水曜日.
227
701130
2081
同じものと分かっている必要があります
11:59
So we looked見た at this, and we thought, okay,
228
703211
3791
こうして考えていくと
12:02
artisanal職人 is wonderful素晴らしい in, you know, your clothing衣類
229
707002
3152
職人技は服飾や
12:06
and your breadパン and crafts工芸品, but
230
710154
2944
パンや工芸に関しては素晴らしいのですが
12:08
artisanal職人 really isn't going to work in stem cells細胞,
231
713098
2983
幹細胞に関しては 向いていません
12:11
so we have to deal対処 with this.
232
716081
2390
そこでこの問題を解決しなければなりません
12:14
But even with that, there still was another別の big大きい hurdleハードル,
233
718471
3920
それができたとしても 
また別の大きなハードルが存在し
12:18
and that actually実際に bringsもたらす us back to
234
722391
3564
ヒトゲノムのマッピングから
12:21
the mappingマッピング of the human人間 genomeゲノム, because
235
725955
2384
始めなければなりません
12:24
we're all different異なる.
236
728339
2711
我々はみな異なっているからです
12:26
We know from the sequencingシークエンシング of the human人間 genomeゲノム
237
731050
2832
ヒトゲノム配列解読により
12:29
that it's shown示された us all of the A'sとして, C'sC's, G'sGの and T'sT's
238
733882
2557
我々の遺伝子を構成する全ての
12:32
that make up our genetic遺伝的な codeコード,
239
736439
2468
ACGT は示されていますが
12:34
but that codeコード, by itself自体, our DNADNA,
240
738907
4269
しかしコードだけの DNA は
12:39
is like looking at the onesもの and zeroesゼロ of the computerコンピューター codeコード
241
743176
4599
1と0からなるコンピューターコードを
12:43
withoutなし having持つ a computerコンピューター that can read読む it.
242
747775
2825
解読用コンピュータ無しで読んでいるようなものです
12:46
It's like having持つ an appアプリ withoutなし having持つ a smartphoneスマートフォン.
243
750600
3288
スマートフォンを持ってないのに
アプリだけ持っているようなもの
12:49
We needed必要な to have a way of bringing持参 the biology生物学
244
753888
3884
そこで生物学が登場して
12:53
to that incredible信じられない dataデータ,
245
757772
2209
有用なデータへ変える必要があります
12:55
and the way to do that was to find
246
759981
3115
その方法は
12:58
a stand-in代役を務める, a biological生物学的 stand-in代役を務める,
247
763096
2687
生物の代役を用意し
13:01
that could contain含む all of the genetic遺伝的な information情報,
248
765783
4025
遺伝情報を全て詰め込み
13:05
but have it be arrayed配列された in suchそのような a way
249
769808
2528
解読可能なように
13:08
as it could be read読む together一緒に
250
772336
2864
アレイに並べ
13:11
and actually実際に create作成する this incredible信じられない avatarアバター.
251
775200
3256
分身を作ってみることです
13:14
We need to have stem cells細胞 from all the genetic遺伝的な sub-typesサブタイプ
252
778456
3704
あらゆる亜型からつくった幹細胞で
13:18
that represent代表する who we are.
253
782160
2952
私たちがどのようなものかを表現することが
必要となります
13:21
So this is what we've私たちは built建てられた.
254
785112
2760
これが私たちのつくったものです
13:23
It's an automated自動化 roboticロボット technology技術.
255
787872
3320
自動化ロボット技術です
13:27
It has the capacity容量 to produce作物 thousands and thousands
256
791192
2608
何千何万もの幹細胞株を生産することができ
13:29
of stem cell細胞 lines. It's genetically遺伝的に arrayed配列された.
257
793800
4239
それらの株は遺伝情報に応じてアレイ状に並べられます
13:33
It has massively大規模 parallel平行 processing処理 capability能力,
258
798039
3749
並列処理能力も優れており
13:37
and it's going to change変化する the way drugs薬物 are discovered発見された,
259
801788
3320
創薬プロセスを変えることが期待されます
13:41
we hope希望, and I think eventually最終的に what's going to happen起こる
260
805108
3835
そのうち起こるだろうと私が思うことは
13:44
is that we're going to want to re-screen再スクリーン drugs薬物,
261
808943
2199
このようなアレイ上で薬を
13:47
on arraysアレイ like this, that already既に exist存在する,
262
811142
2491
再スクリーニングすることです
13:49
all of the drugs薬物 that currently現在 exist存在する,
263
813633
1871
今存在する全ての薬をです
13:51
and in the future未来, you're going to be taking取る drugs薬物
264
815504
2911
将来の薬や治療法は
13:54
and treatments治療 that have been testedテストされた for side effects効果
265
818415
2872
事前に副作用を精査されていることでしょう
13:57
on all of the relevant関連する cells細胞,
266
821287
2303
関連のある細胞全てで
13:59
on brain cells細胞 and heartハート cells細胞 and liver cells細胞.
267
823590
3153
脳細胞や心細胞 肝細胞でもです
14:02
It really has brought持ってきた us to the threshold閾値
268
826743
3329
この技術によりオーダーメード医療は
14:05
of personalizedパーソナライズド medicine医学.
269
830072
2214
目の前まで近づいています
14:08
It's here now, and in our family家族,
270
832286
4441
私の家族に関して言えば
14:12
my son息子 has typeタイプ 1 diabetes糖尿病,
271
836727
2938
息子がI型糖尿病にかかっており
14:15
whichどの is still an incurable不治の disease疾患,
272
839665
2648
現在も完治は不可能です
14:18
and I lost失われた my parents to heartハート disease疾患 and cancer,
273
842313
3442
両親も心臓病とガンで亡くしました
14:21
but I think that my storyストーリー probably多分 sounds familiar身近な to you,
274
845755
3733
どこかで聞いた話のようだ
と思われるかもしれません
14:25
because probably多分 a versionバージョン of it is your storyストーリー.
275
849488
4230
皆さんも似たような経験をお持ちでしょうから
14:29
At some pointポイント in our lives人生, all of us,
276
853718
3944
人生のどこかで誰もが 自分や愛する人たちが
14:33
or people we careお手入れ about, become〜になる patients患者,
277
857662
2736
病気の患者となります
14:36
and that's why I think that stem cell細胞 research研究
278
860398
2609
だからこそ幹細胞研究は
14:38
is incredibly信じられないほど important重要 for all of us.
279
863007
3383
我々全員にとってとても重要です
14:42
Thank you. (Applause拍手)
280
866390
3668
ありがとうございました
14:45
(Applause拍手)
281
870058
7108
(拍手)
Translated by Tomoshige Ohno
Reviewed by Natsuhiko Mizutani

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ABOUT THE SPEAKER
Susan Solomon - Stem cell research advocate
Susan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine.

Why you should listen

Susan Solomon’s health care advocacy stems from personal medical trials—namely, her son’s Type 1 diabetes and her mother’s fatal cancer. Following a successful career as a lawyer and business entrepreneur, Solomon, frustrated by the slow pace of medical research, was inspired to use those skills to follow another passion: accelerating medical research with real-world results as a social entrepreneur. And through her own research and conversations with medical experts, she decided that stem cells (cells that have the ability to morph into any other kind of cell) had the greatest potential to impact peoples’ health.

In 2005, Solomon founded the New York Stem Cell Foundation, now one of the largest nonprofit research institutions and laboratories in this field in the world. The NYSCF Research Institute conducts all facets of stem cell research from growing the cells to drug discovery.

At TEDGlobal 2012, Solomon announced the NYSCF Global Stem Cell Array, the new technology to create thousands of stem cell avatars and genetically array them to functionalize the data from the human genome to revolutionize the way we develop cures and treatments so they are better, safer, less expensive and happen much more quickly.

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Susan Solomon | Speaker | TED.com