ABOUT THE SPEAKER
Irina Kareva - Theoretical biologist
Irina Kareva is looking for answers to biological questions using mathematical modeling.

Why you should listen

Dr. Irina Kareva studies cancer as an evolving ecosystem, bringing in insights from various disciplines -- from evolutionary biology to paleontology to ergodic theory -- to understand how we can manage, if not cure, cancer like a chronic disease. She has authored more than 25 publications, including several papers with her parents, who are also mathematicians. The Kareva clan was featured in a Nature article entitled "Relationships: Scions of Science."
 
Kareva is a research scientist at EMD Serono Research Center near Boston Massachusetts, US. Her book, Understanding Cancer from a Systems Biology Point of View: From Observation to Theory and Back, was recently published by Elsevier, and a second book on mathematical modeling of the evolution of heterogeneous populations will be released in mid-2019. 
 
In addition to her scientific studies and endeavors, Kareva also holds a degree in music and works actively as a professional opera singer.  She is a member of the Boston Symphony Orchestra’s Tanglewood Festival Chorus, has performed solo roles in local productions, religious music performances, and can even occasionally be heard in pieces as varied as video game soundtracks and heavy metal recordings.


More profile about the speaker
Irina Kareva | Speaker | TED.com
TED@Merck KGaA, Darmstadt, Germany

Irina Kareva: Math can help uncover cancer's secrets

이리나 카레바(Irina Kareva): 암의 비밀을 밝히는 데 도움을 줄 수학

Filmed:
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이리나 카레바는 생물학을 수학으로, 또 그 반대로 번역합니다. 그녀는 종양을 대상으로 하는 신약의 개발을 목표로 암의 역학을 설명하는 수학 모델을 제작합니다. "수학 모델 제작의 힘과 아름다움은 우리가 스스로 안다고 믿는 것을 굉장히 철저하게 공식으로 나타낼 수 있다는 것에 있습니다."라고 카레바는 말합니다. "그것은 우리가 어디에 집중해야 하는지, 또 막다른 골목은 어디인지를 알려 줄 수 있습니다." 이것은 다시 올바른 질문을 하는 것과 그것을 올바른 식으로 바꾸는 것으로 돌아가게 됩니다.
- Theoretical biologist
Irina Kareva is looking for answers to biological questions using mathematical modeling. Full bio

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00:12
I am a translator역자.
0
549
1243
저는 번역가입니다.
00:14
I translate옮기다 from biology생물학 into mathematics수학
1
2514
3191
생물학을 수학으로 번역합니다.
00:17
and vice바이스 versa그 반대의 경우.
2
5729
1150
그 반대로도 하고요.
00:19
I write쓰다 mathematical매우 정확한 models모델
3
7588
1790
저는 수학 모델을 작성하는데
00:21
which어느, in my case케이스, are systems시스템
of differential미분 equations방정식,
4
9402
2847
저의 경우 미분 방정식 체계를 다루면서
00:24
to describe기술하다 biological생물학의 mechanisms메커니즘,
5
12273
1947
세포 성장 같은
00:26
such이러한 as cell세포 growth성장.
6
14244
1158
생물학적 메커니즘을 설명합니다.
00:28
Essentially본질적으로, it works공장 like this.
7
16122
1848
기본적으로,
이 과정은 다음과 같습니다.
00:30
First, I identify식별하다 the key키 elements집단
8
18573
2469
첫 번째, 특정 메커니즘에서
00:33
that I believe may할 수있다 be driving운전
behavior행동 over time
9
21066
2777
시간의 흐름에 따라 어떤 행동을
이끌어낸다고 생각되는
00:35
of a particular특별한 mechanism기구.
10
23867
1539
핵심 요소를 찾아냅니다.
00:38
Then, I formulate공식화하다 assumptions가정
11
26230
1891
그리고 그 요소들이 서로 간에서
00:40
about how these elements집단
interact상호 작용하다 with each마다 other
12
28145
2886
혹은 환경과 어떻게
상호 작용하는지에 대한 가정을
00:43
and with their그들의 environment환경.
13
31055
1337
공식화합니다.
00:44
It may할 수있다 look something like this.
14
32916
1772
이렇게요.
00:46
Then, I translate옮기다
these assumptions가정 into equations방정식,
15
34712
3317
그 다음에는 이 가정들을
방정식으로 바꿉니다.
00:50
which어느 may할 수있다 look something like this.
16
38610
1824
이렇게요.
00:53
Finally마침내, I analyze분석하다 my equations방정식
17
41434
1890
마지막으로는, 이 방정식을 분석해서
00:55
and translate옮기다 the results결과들 back
into the language언어 of biology생물학.
18
43348
3101
그 결과를 다시
생물학의 언어로 번역합니다.
01:00
A key키 aspect양상 of mathematical매우 정확한 modeling모델링
19
48156
2420
수학적 모델링에서 한 가지 중요한 점은
01:02
is that we, as modelers모델러,
do not think about what things are;
20
50600
3908
저를 포함한 모델 제작자들은
사물이 무엇인지가 아니라
01:06
we think about what they do.
21
54532
1855
어떤 일을 하는지를
생각한다는 것입니다.
01:08
We think about relationships관계
between중에서 individuals개인,
22
56411
2489
저희는 개체 간의 관계와
01:10
whether인지 어떤지 they be cells세포들, animals동물 or people,
23
58924
2886
개체들이 환경과 어떤 영향을
주고 받는지에 집중합니다.
01:13
and how they interact상호 작용하다 with each마다 other
and with their그들의 environment환경.
24
61834
3048
그 개체들이 세포든, 동물이든,
아니면 인간이든 상관없이 말이죠.
01:17
Let me give you an example예.
25
65639
1340
예시를 하나 보여 드리죠.
01:19
What do foxes여우 and immune면역 cells세포들
have in common공유지?
26
67719
3803
여우와 면역 세포의
공통점은 무엇일까요?
01:24
They're both양자 모두 predators포식 동물,
27
72793
1459
둘 다 포식자죠.
01:26
except외 foxes여우 feed먹이 on rabbits토끼,
28
74744
2723
여우는 토끼를 먹고,
01:29
and immune면역 cells세포들 feed먹이 on invaders침략자,
such이러한 as cancer암 cells세포들.
29
77491
3330
면역 세포는 암세포 같은
침입자들을 먹는 것만 빼면요.
01:33
But from a mathematical매우 정확한 point포인트 of view전망,
30
81273
2345
하지만 수학적인 관점에서 보면,
01:35
a qualitatively질적으로 same같은 system체계
of predator-prey육식 동물 type유형 equations방정식
31
83642
4156
포식자와 피식자 간의 관계를 다루는
질적으로 동일한 방정식 한 개가
01:39
will describe기술하다 interactions상호 작용
between중에서 foxes여우 and rabbits토끼
32
87822
3245
여우와 토끼
01:43
and cancer암 and immune면역 cells세포들.
33
91091
1774
그리고 암과 면역 세포 간의
상호 작용을 설명할 수 있습니다.
01:45
Predator-prey육 식 동물 먹이 type유형 systems시스템
have been studied공부 한 extensively널리
34
93609
2708
포식자와 피식자 간의 체계는
과학 분야의 논문에서
01:48
in scientific과학적 literature문학,
35
96341
1269
폭 넓게 연구되어 왔습니다.
01:49
describing묘사하는 interactions상호 작용
of two populations인구,
36
97634
2378
그 연구들에서는 포식자와 피식자의
개체 수에 대해 설명했는데요.
01:52
where survival활착 of one depends의존하다
on consuming태워 버리는 the other.
37
100036
2775
다시 말해 포식자의 생존은 피식자를
소비하는 것에 달려 있다는 것입니다.
01:55
And these same같은 equations방정식
provide~을 제공하다 a framework뼈대
38
103485
2620
그리고 이 식은 암과 면역 체계 간의
상호 작용을 이해하는 데 필요한
01:58
for understanding이해
cancer-immune암 면역 interactions상호 작용,
39
106129
2311
전체적인 틀을 제공합니다.
02:00
where cancer암 is the prey먹이,
40
108464
1841
이 식에서 피식자는 암이,
02:02
and the immune면역 system체계 is the predator육식 동물.
41
110329
2372
면역 체계는 포식자가 되겠죠.
02:04
And the prey먹이 employs고용하다 all sorts종류 of tricks속임수
to prevent막다 the predator육식 동물 from killing죽이는 it,
42
112725
4032
피식자는 포식자로부터 살아남기 위해
갖가지의 술수를 동원하는데
02:08
ranging범위 from camouflaging위장하는 itself그 자체
43
116781
1820
그 방식은 위장을 통해
몸을 숨기는 것에서부터
02:10
to stealing훔침 the predator's육식 동물 food식품.
44
118625
1839
포식자의 먹이를
훔치는 것까지 다양합니다.
02:13
This can have some very
interesting재미있는 implications의미.
45
121352
2562
이것은 굉장히 흥미로운 결과를
암시하고 있을 수 있습니다.
02:15
For example예, despite무례 enormous거대한 successes성공
in the field들 of immunotherapy면역 요법,
46
123938
4822
예를 들어, 면역 요법의 분야에서
엄청난 성공이 이루어졌음에도 불구하고
02:20
there still remains유적
somewhat약간 limited제한된 efficacy효능
47
128784
2461
고형 종양 같은 경우에는
02:23
when it comes온다 solid고체 tumors종양.
48
131269
1542
그 효과가 다소 제한적입니다.
02:25
But if you think about it ecologically생태 학적으로,
49
133423
2559
하지만 이것을 생태학적으로 바라본다면
02:28
both양자 모두 cancer암 and immune면역 cells세포들 --
50
136006
2090
암과 면역 세포,
02:30
the prey먹이 and the predator육식 동물 --
51
138120
1600
즉 피식자와 포식자 모두는
02:31
require요구하다 nutrients영양소
such이러한 as glucose포도당 to survive생존하다.
52
139744
3031
생존을 위해 포도당 같은
영양분을 필요로 합니다.
02:35
If cancer암 cells세포들 outcompete아웃 커텍터
the immune면역 cells세포들 for shared공유 된 nutrients영양소
53
143358
4789
만약 종양의 미세 환경 내의
영양분을 얻는 데에 있어서
02:40
in the tumor종양 microenvironment미세 환경,
54
148171
1793
암세포가 면역 세포보다 뛰어나다면,
02:41
then the immune면역 cells세포들 will physically육체적으로
not be able할 수 있는 to do their그들의 job일.
55
149988
3414
면역 세포는 물리적으로
제 역할을 하지 못하게 될 것입니다.
02:46
This predator-prey-shared육 식 동물 먹이 공유
resource의지 type유형 model모델
56
154291
2868
이처럼 포식자와 피식자가
공유하는 자원을 다루는 유형의 모델은
02:49
is something I've worked일한 on
in my own개인적인 research연구.
57
157183
2297
제가 연구해오던 것 중 하나입니다.
02:51
And it was recently요새 shown표시된 experimentally실험적으로
58
159504
2724
그리고 최근 실험을 통해 밝혀진 것은
02:54
that restoring복원 중 the metabolic신진 대사의 balance밸런스
in the tumor종양 microenvironment미세 환경 --
59
162252
4054
미세 환경 내 물질 대사의
균형을 맞추는 것,
02:58
that is, making만들기 sure
immune면역 cells세포들 get their그들의 food식품 --
60
166330
3531
다시 말해 면역 세포들이
먹이를 먹을 수 있도록 함으로써
03:01
can give them, the predators포식 동물, back
their그들의 edge가장자리 in fighting싸움 cancer암, the prey먹이.
61
169885
5245
면역 세포들이 암 세포와 싸우는 데에 있어
다시 우위를 점하게 할 수 있다는 것입니다.
03:08
This means방법 that if you abstract추상 a bit비트,
62
176440
2339
여기서 조금만 더 나아가서
이야기해 보자면,
03:10
you can think about cancer암 itself그 자체
as an ecosystem생태계,
63
178803
2955
암 그 자체를 하나의
생태계로도 볼 수 있을 것입니다.
03:13
where heterogeneous이기종의 populations인구 of cells세포들
compete경쟁하다 and cooperate협력
64
181782
4287
이 생태계에서는 다양한 종류의 세포들이
공간과 영양분을 차지하기 위해
03:18
for space공간 and nutrients영양소,
65
186093
2017
경쟁하고 또 협력합니다.
03:20
interact상호 작용하다 with predators포식 동물 --
the immune면역 system체계 --
66
188134
2672
포식자, 즉 면역 체계와
영향을 주고받기도 하고
03:22
migrate이주하다 -- metastases전이 --
67
190830
2241
이주, 즉 전이를 일으키기도 합니다.
03:25
all within이내에 the ecosystem생태계
of the human인간의 body신체.
68
193095
2467
인체라는 생태계 안에서 말이죠.
03:28
And what do we know about most가장
ecosystems생태계 from conservation보존 biology생물학?
69
196221
3869
보존 생물학의 생태계 대부분에 대해
우리가 아는 건 무엇일까요?
03:32
That one of the best베스트 ways길
to extinguish끄다 species종
70
200643
2852
어떤 종을 없애버리기 위한
가장 좋은 방법은
03:35
is not to target목표 them directly직접
71
203519
1952
그 종을 직접 겨냥하는 것이 아니라
03:37
but to target목표 their그들의 environment환경.
72
205495
2439
그 종이 살고 있는 환경을
노리는 겁니다.
03:40
And so, once일단 we have identified확인 된
the key키 components구성 요소들
73
208880
3070
그리고 일단 미세 환경의
핵심 구성 요소들을
03:43
of the tumor종양 environment환경,
74
211974
1644
식별해내는 데 성공하면,
03:45
we can propose제안하다 hypotheses가설
75
213642
1948
가설을 제시하고
03:47
and simulate시뮬레이션하다 scenarios시나리오
and therapeutic학의 interventions개입
76
215614
3294
가상의 시나리오와 치료 방안을
시뮬레이션해 볼 수 있을 겁니다.
03:50
all in a completely완전히 safe안전한
and affordable저렴한 way
77
218932
3425
굉장히 안전하고 경제적인
방법을 통해서 말입니다.
03:54
and target목표 different다른 components구성 요소들
of the microenvironment미세 환경
78
222381
3369
미세 환경의 다른 요소를
목표로 설정하는 것 또한 가능해집니다.
03:57
in such이러한 a way as to kill죽이다 the cancer암
without없이 harming해를 입히는 the host숙주,
79
225774
3996
저나 여러분과 같은 숙주를 해치지 않고
04:01
such이러한 as me or you.
80
229794
1570
암을 없애는 것처럼 말이죠.
04:05
And so while the immediate즉시의
goal골 of my research연구
81
233029
3002
그래서 제 연구의 단기적인 목적은
04:08
is to advance전진 research연구 and innovation혁신
82
236055
2266
연구와 혁신을 진전시키고
04:10
and to reduce줄이다 its cost비용,
83
238345
1896
그에 드는 비용을 줄이는 것이지만
04:12
the real레알 intent의지, of course코스,
is to save구하다 lives삶.
84
240265
2517
궁극적인 목적은 당연히
생명을 살리는 것입니다.
04:15
And that's what I try to do
85
243278
1771
바로 이렇게 제가
04:17
through...을 통하여 mathematical매우 정확한 modeling모델링
applied적용된 to biology생물학,
86
245073
2747
생물학, 특히 약물 개발에 수학 모델을
적용하는 일을 하는 겁니다.
04:19
and in particular특별한,
to the development개발 of drugs약제.
87
247844
2471
04:22
It's a field들 that until...까지 relatively상대적으로
recently요새 has remained남은 somewhat약간 marginal가장자리 가의,
88
250895
4056
이것은 비교적 얼마 전까지도
주목 받지 못했던 분야이지만
04:26
but it has matured성숙한.
89
254975
1452
이제는 발달했다고 말할 수 있습니다.
04:28
And there are now very well-developed잘 발달 된
mathematical매우 정확한 methods행동 양식,
90
256451
3149
그리고 요즘은 잘 짜인 수학적 방법들과
04:31
a lot of preprogrammed프로그램 된 tools도구들,
91
259624
1899
사전 프로그래밍이 완료된
많은 컴퓨터 툴이 존재합니다.
04:33
including포함 free비어 있는 ones그들,
92
261547
1496
여기에는 무료로 사용할 수
있는 것들도 있습니다.
04:35
and an ever-increasing계속 증가하는 amount양
of computational전산의 power힘 available유효한 to us.
93
263067
4047
게다가 우리가 쓸 수 있는 컴퓨터 능력이
날로 강력해지고 있죠.
04:40
The power힘 and beauty아름다움
of mathematical매우 정확한 modeling모델링
94
268718
3399
수학 모델 제작의 힘과 아름다움은
04:44
lies거짓말 in the fact것
that it makes~을 만든다 you formalize형식을 정하다,
95
272141
2641
우리가 스스로 안다고 믿는 것을
04:46
in a very rigorous엄밀한 way,
96
274806
2087
굉장히 철저하게
04:48
what we think we know.
97
276917
1465
공식으로 나타낼 수
있다는 것에 있습니다.
04:50
We make assumptions가정,
98
278904
1444
가정을 하고
04:52
translate옮기다 them into equations방정식,
99
280372
1568
그 가정들을 식으로 바꿔서
04:53
run운영 simulations시뮬레이션,
100
281964
1311
시뮬레이션을 진행합니다.
04:55
all to answer대답 the question문제:
101
283299
1773
이 하나의 질문에
답하기 위해서 말이죠.
04:57
In a world세계 where my assumptions가정 are true참된,
102
285096
2246
"내 가정이 모두 맞는다면
04:59
what do I expect배고 있다 to see?
103
287366
1570
앞으로 일어날 일은 무엇일까?"
05:01
It's a pretty예쁜 simple단순한 conceptual개념적 framework뼈대.
104
289890
2086
이것은 꽤나 간단한 체계입니다.
05:04
It's all about asking질문 the right questions질문들.
105
292000
2226
그저 올바른 질문으로 충분합니다.
05:06
But it can unleash풀다 numerous수많은 opportunities기회
for testing시험 biological생물학의 hypotheses가설.
106
294603
4095
하지만 동시에 생물학적 가설들을 검증할
수많은 기회를 제공하기도 합니다.
05:11
If our predictions예측 match시합 our observations관측,
107
299696
2600
예측이 관찰한 내용과 맞아떨어진다면
05:14
great! -- we got it right,
so we can make further더욱이 predictions예측
108
302320
3027
성공입니다! 예측은 맞았고,
모델의 이런 저런 측면을 변형해서
05:17
by changing작고 보기 흉한 사람 this or that
aspect양상 of the model모델.
109
305371
2560
더 발전된 예측을 할 수도 있습니다.
05:20
If, however하나, our predictions예측
do not match시합 our observations관측,
110
308733
3700
하지만 예측이 관찰한 내용과 다르다면
05:24
that means방법 that some
of our assumptions가정 are wrong잘못된,
111
312457
2585
이는 어떤 가정이 옳지 않으며
05:27
and so our understanding이해
of the key키 mechanisms메커니즘
112
315066
2433
근본적인 생명 작용의
05:29
of underlying밑에 있는 biology생물학
113
317523
1439
주요 메커니즘에 대한 이해가
05:30
is still incomplete불완전한.
114
318986
1270
아직 완전하지 않다는 것을 의미합니다.
05:32
Luckily운 좋게, since이후 this is a model모델,
115
320829
2362
하지만 다행히도 이것은
하나의 모델이기 때문에
05:35
we control제어 all the assumptions가정.
116
323215
1889
우리는 모든 가정을 통제할 수 있습니다.
05:37
So we can go through...을 통하여 them, one by one,
117
325128
2140
그래서 가정을 하나하나 짚어가며
05:39
identifying식별 which어느 one or ones그들
are causing일으키는 the discrepancy모순.
118
327292
3829
어떤 것이 불일치의 원인인지를
확인할 수 있습니다.
05:43
And then we can fill가득 따르다 this newly새로운
identified확인 된 gap갭 in knowledge지식
119
331637
3356
그리고 이렇게 확인된 차이를
05:47
using~을 사용하여 both양자 모두 experimental실험적인
and theoretical이론적 인 approaches구혼.
120
335017
2715
실험적,이론적인 접근을 통해
해결할 수 있습니다.
05:50
Of course코스, any ecosystem생태계
is extremely매우 complex복잡한,
121
338699
2821
당연히 모든 생태계는 엄청나게 복잡하고
05:53
and trying견딜 수 없는 to describe기술하다 all the moving움직이는
parts부분품 is not only very difficult어려운,
122
341544
3843
작동하는 모든 부분을
설명하는 것은 어려울 뿐만 아니라
05:57
but also또한 not very informative유익한.
123
345411
1662
그렇게 유용하지도 않습니다.
05:59
There's also또한 the issue발행물 of timescales시간 계,
124
347518
2066
기간의 문제 또한 존재합니다.
06:01
because some processes프로세스들 take place장소
on a scale규모 of seconds초, some minutes의사록,
125
349608
3668
어떤 과정은 초 단위로 일어나고,
분 단위의 과정에서부터
06:05
some days일, months개월 and years연령.
126
353300
1948
연 단위의 과정이 모두
존재하기 때문입니다.
06:07
It may할 수있다 not always be possible가능한
to separate갈라진 those out experimentally실험적으로.
127
355272
3199
이 모든 것들을 실험을 통해 구분하기란
항상 가능한 것이 아닙니다.
06:11
And some things happen우연히 있다
so quickly빨리 or so slowly천천히
128
359143
3384
또 어떤 일들은 너무 빠르게,
혹은 너무 느리게 일어나서
06:14
that you may할 수있다 physically육체적으로
never be able할 수 있는 to measure법안 them.
129
362551
2720
물리적으로 그것을 측정하기가
불가능할 수도 있습니다.
06:17
But as mathematicians수학자,
130
365295
2288
하지만 수학자인 저희는
06:19
we have the power힘 to zoom줌 in
on any subsystem서브 시스템 in any timescale시간 척도
131
367607
5645
어떤 하위 체계가 어떤 기간에 걸쳐
일어나든지 그것에 집중하고,
06:25
and simulate시뮬레이션하다 effects효과 of interventions개입
132
373276
2124
개입이 어떤 기간에 걸쳐 일어나든지
06:27
that take place장소 in any timescale시간 척도.
133
375424
2701
그 효과를 시뮬레이션 할 수 있는
힘을 갖고 있습니다.
06:31
Of course코스, this isn't the work
of a modeler모델러 alone혼자.
134
379942
2934
물론 이것은 모델 제작자
혼자만의 일이 아닙니다.
06:34
It has to happen우연히 있다 in close닫기
collaboration협동 with biologists생물 학자.
135
382900
3289
생물학자들과의 긴밀한 협업을 통해
이루어질 수 있는 일이죠.
06:38
And it does demand수요
some capacity생산 능력 of translation번역
136
386213
3004
또한 이 일은 수학자와
생물학자 모두에게
06:41
on both양자 모두 sides양쪽.
137
389241
1204
'통역'의 능력을 요구하기도 합니다.
06:43
But starting출발 with a theoretical이론적 인
formulation공식화 of a problem문제
138
391550
3788
하지만 이론적인 공식화를 통해
문제에 접근하는 것은
06:47
can unleash풀다 numerous수많은 opportunities기회
for testing시험 hypotheses가설
139
395362
3497
가설을 검증하고 미래의 상황과
치료 방안을 시뮬레이션 할
06:50
and simulating시뮬레이션 scenarios시나리오
and therapeutic학의 interventions개입,
140
398883
3239
수많은 기회를 제공합니다.
06:54
all in a completely완전히 safe안전한 way.
141
402146
2070
완벽히 안전한 방법을 통해서 말이죠.
06:56
It can identify식별하다 gaps틈새 in knowledge지식
and logical논리적 인 inconsistencies불일치
142
404977
5175
지식과 논리적 불일치 간의
차이를 확인할 수 있게 하고
07:02
and can help guide안내서 us
as to where we should keep looking
143
410176
2839
우리가 어디에 집중해야 하는지,
또 막다른 골목은 어디인지를
07:05
and where there may할 수있다 be a dead죽은 end종료.
144
413039
1895
알려주기도 합니다.
07:07
In other words말:
145
415632
1247
다시 말해서,
07:08
mathematical매우 정확한 modeling모델링
can help us answer대답 questions질문들
146
416903
3494
수학 모델 제작은 사람들의 건강에
직접적인 영향을 주는 의문들에
07:12
that directly직접 affect감정 people's사람들의 health건강 --
147
420421
2388
우리가 답을 할 수 있게 해 줍니다.
07:15
that affect감정 each마다
person's명 health건강, actually사실은 --
148
423942
2704
사실 개개인의 건강에 영향을
준다고도 할 수 있겠네요.
07:18
because mathematical매우 정확한 modeling모델링 will be key키
149
426670
2676
이것은 수학 모델 제작이
07:21
to propelling추진 personalized개인화 된 medicine의학.
150
429370
1834
개인화된 의료 기술의 개발을
촉진할 수 있기 때문입니다.
07:24
And it all comes온다 down
to asking질문 the right question문제
151
432112
3067
이 모든 것은 올바른 질문을 하는 것과
07:27
and translating번역 it
to the right equation방정식 ...
152
435711
2075
그것을 올바른 식으로 바꾸는 것,
그 반대로 하는 것에 이르게 됩니다.
07:30
and back.
153
438670
1150
07:32
Thank you.
154
440533
1151
감사합니다.
07:33
(Applause박수 갈채)
155
441708
3299
(박수)
Translated by Saechan Park
Reviewed by Jihyeon J. Kim

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ABOUT THE SPEAKER
Irina Kareva - Theoretical biologist
Irina Kareva is looking for answers to biological questions using mathematical modeling.

Why you should listen

Dr. Irina Kareva studies cancer as an evolving ecosystem, bringing in insights from various disciplines -- from evolutionary biology to paleontology to ergodic theory -- to understand how we can manage, if not cure, cancer like a chronic disease. She has authored more than 25 publications, including several papers with her parents, who are also mathematicians. The Kareva clan was featured in a Nature article entitled "Relationships: Scions of Science."
 
Kareva is a research scientist at EMD Serono Research Center near Boston Massachusetts, US. Her book, Understanding Cancer from a Systems Biology Point of View: From Observation to Theory and Back, was recently published by Elsevier, and a second book on mathematical modeling of the evolution of heterogeneous populations will be released in mid-2019. 
 
In addition to her scientific studies and endeavors, Kareva also holds a degree in music and works actively as a professional opera singer.  She is a member of the Boston Symphony Orchestra’s Tanglewood Festival Chorus, has performed solo roles in local productions, religious music performances, and can even occasionally be heard in pieces as varied as video game soundtracks and heavy metal recordings.


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Irina Kareva | Speaker | TED.com
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