ABOUT THE SPEAKER
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 graphics processors and cloud computing. He holds more than 300 US patents, covering parallel computers, disk arrays, forgery prevention methods, various electronic and mechanical devices, and the pinch-to-zoom display interface. He 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 MIT and Applied Invention, always looking for the next fascinating problem.

More profile about the speaker
Danny Hillis | Speaker | TED.com
TEDMED 2010

Danny Hillis: Understanding cancer through proteomics

Deni Hilis: Proteomikom do odgonetanja tajne raka

Filmed:
465,363 views

Deni Hilis objašnjava značajnu novu metodologiju koja ima potencijal da nam pomogne da rešimo misetrije raka: proteomiku, metodologiju koja se bavi razumevanjem strukture i funkcije proteina u našem telu. Hilis nam objašnjava da nam genomika daje informacije o listama "gradivnih blokova" koji sačinjavaju naš organizam, dok sa druge strane - proteomika odgovara na pitanje šta je genomom kodirano, koji su to "životni sastojci" u našem telu. Razumevanje biologije tih vrednih pčela našeg organizma, proteina, može dovesti do boljeg razumevanja procesa maligne transformacije.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
I admitпризнајем that I'm a little bitмало nervousнервозан here
0
0
3000
Moram priznati da sam malo nervozan s obzirom
00:18
because I'm going to say some radicalрадикалан things,
1
3000
3000
da planiram da predstavim večeras veoma radikalne ideje
00:21
about how we should think about cancerрак differentlyдругачије,
2
6000
3000
koje imaju za cilj da promene naš generalni pogled na rak
00:24
to an audienceпублика that containsсадржи a lot of people
3
9000
2000
ispred veoma mnogo ljudi
00:26
who know a lot more about cancerрак than I do.
4
11000
3000
koji znaju znatno više o raku u poređenju sa mnom.
00:30
But I will alsoтакође contestтакмичење that I'm not as nervousнервозан as I should be
5
15000
3000
Ali moram priznati da nisam onoliko nervozan koliko bi se to očekivalo
00:33
because I'm prettyприлично sure I'm right about this.
6
18000
2000
jer sam poprilično siguran da sam u pravu.
00:35
(LaughterSmeh)
7
20000
2000
(Smeh)
00:37
And that this, in factчињеница, will be
8
22000
2000
Tvrdim da će ovo zaista biti
00:39
the way that we treatлијечити cancerрак in the futureбудућност.
9
24000
3000
način lečenja raka u budućnosti.
00:43
In orderнаручи to talk about cancerрак,
10
28000
2000
Kako bih mogao da pričam sa vama o raku,
00:45
I'm going to actuallyзаправо have to --
11
30000
3000
moraću da vam pokažem
00:48
let me get the bigвелики slideклизање here.
12
33000
3000
ovaj ogroman slajd.
00:53
First, I'm going to try to give you a differentразличит perspectiveперспектива of genomicsгеномика.
13
38000
3000
Pre svega, želim da vam predstavim drugačiji pogled na genomiku.
00:56
I want to put it in perspectiveперспектива of the biggerвеће pictureслика
14
41000
2000
Želim da posmatramo genomiku iz šire perspektive,
00:58
of all the other things that are going on --
15
43000
3000
koja uključuje različita znanja do kojih dolazimo
01:01
and then talk about something you haven'tније heardслушао so much about, whichкоја is proteomicsproteomics.
16
46000
3000
a potom želim da govorim o metodologiji o kojoj niste mnogo čuli, a to je proteomika.
01:04
HavingImati explainedобјаснио је those,
17
49000
2000
Mislim da ćemo, nakon objašnjenja koja će uslediti,
01:06
that will setкомплет up for what I think will be a differentразличит ideaидеја
18
51000
3000
biti spremni da govorimo o novoj i drugačijoj ideji
01:09
about how to go about treatingлечење cancerрак.
19
54000
2000
o lečenju raka.
01:11
So let me startпочетак with genomicsгеномика.
20
56000
2000
Pa, hajde da počnemo sa objašnjenjem genomike.
01:13
It is the hotвруће topicтема.
21
58000
2000
Danas je to poprilično popularna tema.
01:15
It is the placeместо where we're learningучење the mostнајвише.
22
60000
2000
To je oblast u kojoj najviše učimo.
01:17
This is the great frontiergranice.
23
62000
2000
To je tehnologija koja ima velike potencijale,
01:19
But it has its limitationsограничења.
24
64000
3000
ali isto tako ima i svoja ograničenja.
01:22
And in particularпосебно, you've probablyвероватно all heardслушао the analogyаналогија
25
67000
3000
Naročito bih naglasio da ste svi vi čuli analogiju
01:25
that the genomeгеном is like the blueprintnacrt of your bodyтело,
26
70000
3000
koja govori da je vaš genom zapravo slika vašeg tela.
01:28
and if that were only trueистина, it would be great,
27
73000
2000
I kada bi to bilo tačno, to bi bilo odlično,
01:30
but it's not.
28
75000
2000
ali nije. To je nešto
01:32
It's like the partsделови listлиста of your bodyтело.
29
77000
2000
kao lista sastavnih delova vašeg tela.
01:34
It doesn't say how things are connectedповезан,
30
79000
2000
Ne govori ništa o tome kako su komponente vašeg organizma
01:36
what causesузроке what and so on.
31
81000
3000
povezane, šta uzrokuje koji proces i tako dalje.
01:39
So if I can make an analogyаналогија,
32
84000
2000
Tako da bih ja želeo da napravim ovde jednu analogiju,
01:41
let's say that you were tryingпокушавајући to tell the differenceразлика
33
86000
2000
recimo da vi želite da objasnite razliku
01:43
betweenизмеђу a good restaurantРесторан, a healthyздрав restaurantРесторан
34
88000
3000
između dobrog restorana, restorana zdrave hrane,
01:46
and a sickболестан restaurantРесторан,
35
91000
2000
i restorana brze hrane,
01:48
and all you had was the listлиста of ingredientsсастојци
36
93000
2000
i sve što imate na raspolaganju jeste lista sastojaka
01:50
that they had in theirњихова larderOstava.
37
95000
3000
koji pomenuti restorani imaju u svojoj ostavi.
01:53
So it mightМожда be that, if you wentотишао to a Frenchfrancuski restaurantРесторан
38
98000
3000
Tako možemo zamisliti, da ukoliko ste analizirali listu
01:56
and you lookedпогледао throughкроз it and you foundнашао
39
101000
2000
sastojaka koju koristi francuski restoran i pri tome pronašli
01:58
they only had margarinemargarin and they didn't have butterputer,
40
103000
2000
da oni koriste samo margarin i da nemaju puter u ostavi,
02:00
you could say, "AhAh, I see what's wrongпогрешно with them.
41
105000
2000
mogli biste da kažete : "Ah, pa vidim zašto je ovde hrana loša.
02:02
I can make them healthyздрав."
42
107000
2000
Mogu da im pomognem da pređu na zdrav način."
02:04
And there probablyвероватно are specialпосебан casesслучајева of that.
43
109000
2000
I verovatno postoje izdvojeni slučajevi kao ovaj.
02:06
You could certainlyсигурно tell the differenceразлика
44
111000
2000
Mogli biste da uočite razliku
02:08
betweenизмеђу a Chinesekineski restaurantРесторан and a Frenchfrancuski restaurantРесторан
45
113000
2000
između kineskog i francuskog restorana
02:10
by what they had in a larderOstava.
46
115000
2000
na osnovu liste sastojaka koje možete naći u njihovoj ostavi.
02:12
So the listлиста of ingredientsсастојци does tell you something,
47
117000
3000
Tako da vam definitivno lista sastojaka nešto govori,
02:15
and sometimesпонекад it tellsкаже you something that's wrongпогрешно.
48
120000
3000
i ponekada možete na osnovu iste zaključiti šta je loše.
02:19
If they have tonsтоне of saltсо,
49
124000
2000
Ukoliko ste pronašli velike količine soli,
02:21
you mightМожда guessпретпостављам they're usingКористећи too much saltсо, or something like that.
50
126000
3000
možete pretpostaviti da oni koriste previše soli ili nešto slično.
02:24
But it's limitedограничен,
51
129000
2000
Ali te informacije imaju limitirani kapacitet,
02:26
because really to know if it's a healthyздрав restaurantРесторан,
52
131000
2000
jer da biste znali da li je to restoran zdrave hrane,
02:28
you need to tasteукус the foodхрана, you need to know what goesиде on in the kitchenкухиња,
53
133000
3000
morate probati hranu, morate znati šta se dešava u kuhinji,
02:31
you need the productпроизвод of all of those ingredientsсастојци.
54
136000
3000
neophodan vam je kranji produkt koji nastaje sjedinjavanjem tih sastojaka.
02:34
So if I look at a personособа
55
139000
2000
Tako da ukoliko ja pogledam jednu osobu
02:36
and I look at a person'sособа genomeгеном, it's the sameисти thing.
56
141000
3000
i analiziram genom te osobe, to je apsolutno ista stvar.
02:39
The partдео of the genomeгеном that we can readчитати
57
144000
2000
Deo genoma koji mi možemo dešifrovati
02:41
is the listлиста of ingredientsсастојци.
58
146000
2000
je ništa drugo do lista sastojaka.
02:43
And so indeedзаиста,
59
148000
2000
I naravno,
02:45
there are timesпута when we can find ingredientsсастојци
60
150000
2000
ponekada možemo naći sastojke
02:47
that [are] badлоше.
61
152000
2000
koji su loši.
02:49
CysticCistiиna fibrosisfibroza is an exampleпример of a diseaseболест
62
154000
2000
Cistična fibroza jeste odličan primer bolesti tog tipa
02:51
where you just have a badлоше ingredientsastojak and you have a diseaseболест,
63
156000
3000
gde imate loš sastojak i imate bolest
02:54
and we can actuallyзаправо make a directдиректан correspondenceprepiske
64
159000
3000
i mi u ovom slučaju možemo napraviti direktnu vezu
02:57
betweenизмеђу the ingredientsastojak and the diseaseболест.
65
162000
3000
između "sastojka" i bolesti.
03:00
But mostнајвише things, you really have to know what's going on in the kitchenкухиња,
66
165000
3000
Ali u većini slučajeva, vi morate znati šta se dešava u kuhinji,
03:03
because, mostlyуглавном, sickболестан people used to be healthyздрав people --
67
168000
2000
s obzirom da su bolesni ljudi najčešće bili pre toga zdravi -
03:05
they have the sameисти genomeгеном.
68
170000
2000
što znači da imaju isti genom.
03:07
So the genomeгеном really tellsкаже you much more
69
172000
2000
Tako da vam genom moze reći mnogo više
03:09
about predispositionpredispozicija.
70
174000
2000
o određenim predispozicijama.
03:11
So what you can tell
71
176000
2000
Ono sto vi možete prepoznati
03:13
is you can tell the differenceразлика betweenизмеђу an AsianAzijski personособа and a EuropeanEvropski personособа
72
178000
2000
jeste razlika između Azijata i Evropljana
03:15
by looking at theirњихова ingredientsсастојци listлиста.
73
180000
2000
na osnovu analize njihove liste sastojaka.
03:17
But you really for the mostнајвише partдео can't tell the differenceразлика
74
182000
3000
Ali u realnosti vi najčešće ne možete uočiti razliku
03:20
betweenизмеђу a healthyздрав personособа and a sickболестан personособа --
75
185000
3000
između zdrave i bolesne osobe
03:23
exceptосим in some of these specialпосебан casesслучајева.
76
188000
2000
sem u specifičnim slučajevima.
03:25
So why all the bigвелики dealдоговор
77
190000
2000
Usled čega se pravi onda velika pompa
03:27
about geneticsгенетика?
78
192000
2000
oko genetike?
03:29
Well first of all,
79
194000
2000
Pa, pre svega,
03:31
it's because we can readчитати it, whichкоја is fantasticфантастичан.
80
196000
3000
mi genom možemo da "pročitamo", što je fantastično.
03:34
It is very usefulкорисно in certainизвестан circumstancesоколности.
81
199000
3000
U određenim situacijama to je veoma korisno.
03:37
It's alsoтакође the great theoreticalтеоријски triumphtrijumf
82
202000
3000
Takođe, predstavlja neverovatan teoretski uspeh
03:40
of biologyбиологија.
83
205000
2000
biologije.
03:42
It's the one theoryтеорија
84
207000
2000
To je jedina teorija
03:44
that the biologistsбиолози ever really got right.
85
209000
2000
oko koje su biolozi ikada bili u pravi.
03:46
It's fundamentalфундаментално to DarwinDarwin
86
211000
2000
To je fundamentalna osnova Darvinove teorije
03:48
and MendelMendel and so on.
87
213000
2000
kao i Mendelove teorije nasleđivanja.
03:50
And so it's the one thing where they predictedпредвидјено a theoreticalтеоријски constructконструкт.
88
215000
3000
To je otkriće kojim su biolozi u mogućnosti da predivide teorijski konstrukt.
03:54
So MendelMendel had this ideaидеја of a geneген
89
219000
2000
Mendel je imao ideju o genima
03:56
as an abstractапстрактан thing,
90
221000
3000
u apstraktnom smislu.
03:59
and DarwinDarwin builtизграђен a wholeцела theoryтеорија
91
224000
2000
I Darvin je uspostavio čitavu teoriju
04:01
that dependedzavisi od on them existingпостојећи,
92
226000
2000
koja u potpunosti zavisi od postojanja gena.
04:03
and then WatsonWatson and CrickKrik
93
228000
2000
I kada su Vatson i Krik proučavali
04:05
actuallyзаправо lookedпогледао and foundнашао one.
94
230000
2000
nasledne jedinice, napokon su ih i pronašli.
04:07
So this happensсе дешава in physicsфизика all the time.
95
232000
2000
Ovo se dešava u fizici sve vreme.
04:09
You predictпредвидети a blackцрн holeрупа,
96
234000
2000
Vi predvidite postojanje crne rupe,
04:11
and you look out the telescopeтелескоп and there it is, just like you said.
97
236000
3000
pogledate kroz teleskop i pronađete je, baš kao što ste i rekli.
04:14
But it rarelyretko happensсе дешава in biologyбиологија.
98
239000
2000
Ali to se retko dešava u biologiji.
04:16
So this great triumphtrijumf -- it's so good,
99
241000
3000
Tako da je ovaj fantastičan trijumf - toliko fascinirajući -
04:19
there's almostскоро a religiousрелигиозно experienceискуство
100
244000
2000
da je to skoro religiozno iskustvo
04:21
in biologyбиологија.
101
246000
2000
u biologiji.
04:23
And DarwinianDarvinove evolutionеволуција
102
248000
2000
I Darvinova teorije evolucije
04:25
is really the coreјезгро theoryтеорија.
103
250000
3000
jeste zaista centralna teorija.
04:30
So the other reasonразлог it's been very popularпопуларно
104
255000
2000
I drugi razlog popularnosti genetike
04:32
is because we can measureмеру it, it's digitalдигитални.
105
257000
3000
jeste činjenica da je digitalna, genom možete da izmerite.
04:35
And in factчињеница,
106
260000
2000
I u stvari,
04:37
thanksХвала to KaryKary MullisMullis,
107
262000
2000
zahvaljujući Kariju Malisu,
04:39
you can basicallyу основи measureмеру your genomeгеном in your kitchenкухиња
108
264000
4000
vi možete izmeriti svoj genom u kuhinji
04:43
with a fewнеколико extraекстра ingredientsсастојци.
109
268000
3000
uz pomoć nekoliko ekstra sastojaka.
04:46
So for instanceпример, by measuringмерење the genomeгеном,
110
271000
3000
Na primer, odgonetajući genom,
04:49
we'veми смо learnedнаучио a lot about how we're relatedповезан to other kindsврсте of animalsЖивотиње
111
274000
4000
naučili smo koliko smo srodni sa ostalim životinjskim vrstama
04:53
by the closenessbliskost of our genomeгеном,
112
278000
3000
na osnovu sličnosti naših genoma,
04:56
or how we're relatedповезан to eachсваки other -- the familyпородица treeдрво,
113
281000
3000
ili kako smo međusobno povezani - porodično stablo,
04:59
or the treeдрво of life.
114
284000
2000
ili stablo života.
05:01
There's a hugeогромно amountизнос of informationинформације about the geneticsгенетика
115
286000
3000
Možemo doći do mnogo informacija o genetici
05:04
just by comparingпоредећи the geneticгенетски similaritysličnosti.
116
289000
3000
na osnovu jednostavnog poređenja genetičkih sličnosti.
05:07
Now of courseкурс, in medicalмедицински applicationапликација,
117
292000
2000
Naravno i primena ovih znanja u medicini,
05:09
that is very usefulкорисно
118
294000
2000
je jako korisna
05:11
because it's the sameисти kindкинд of informationинформације
119
296000
3000
s obzirom da je to isti tip informacije
05:14
that the doctorдоктор getsдобива from your familyпородица medicalмедицински historyисторија --
120
299000
3000
koji doktor dobija analizirajući istoriju bolesti vaše famlije,
05:17
exceptосим probablyвероватно,
121
302000
2000
sa tom razlikom da najverovatnije
05:19
your genomeгеном knowsзна much more about your medicalмедицински historyисторија than you do.
122
304000
3000
vaš genom zna mnogo više o vašoj istoriji bolesti od vas samih.
05:22
And so by readingчитање the genomeгеном,
123
307000
2000
Tako da dešifrujući genom, možemo
05:24
we can find out much more about your familyпородица than you probablyвероватно know.
124
309000
3000
da saznamo mnogo više o vašoj porodici nego što vi sami znate.
05:27
And so we can discoverоткрити things
125
312000
2000
Tako da možemo da otkrijemo činjenice
05:29
that probablyвероватно you could have foundнашао
126
314000
2000
do kojih biste i vi sami mogli doći
05:31
by looking at enoughдовољно of your relativesrođaci,
127
316000
2000
ukoliko biste ispitali dovoljno vaših rođaka,
05:33
but they mayможе be surprisingизненађујуће.
128
318000
3000
ali te činjenice mogu da budu iznenađujuće.
05:36
I did the 23andMeandMe thing
129
321000
2000
Ja sam uradio "23 i ja" test i
05:38
and was very surprisedизненађени to discoverоткрити that I am fatдебео and baldćelav.
130
323000
3000
bio sam veoma iznenađen kad sam otkrio da sam debeo i ćelav.
05:41
(LaughterSmeh)
131
326000
7000
(Smeh)
05:48
But sometimesпонекад you can learnучи much more usefulкорисно things about that.
132
333000
3000
Ali ponekada možete saznati mnogo korisnije informacije o tome.
05:51
But mostlyуглавном
133
336000
3000
Ali najčešće ono što je
05:54
what you need to know, to find out if you're sickболестан,
134
339000
2000
vama potrebno da znate da li ste bolesni
05:56
is not your predispositionspredispozicijama,
135
341000
2000
nisu vaše predispozicije, nego
05:58
but it's actuallyзаправо what's going on in your bodyтело right now.
136
343000
3000
ono što se zaista događa u datom trenutku u vašem telu.
06:01
So to do that, what you really need to do,
137
346000
2000
A da biste to uradili, ono što je zaista neophodno
06:03
you need to look at the things
138
348000
2000
da uradite jeste da sagledate
06:05
that the genesгена are producingпроизводњу
139
350000
2000
produkte kodirane vašim genima
06:07
and what's happeningдогађај after the geneticsгенетика,
140
352000
2000
i šta se dešava nizvodno od nivoa genetike.
06:09
and that's what proteomicsproteomics is about.
141
354000
2000
To je ono što definiše proteomiku.
06:11
Just like genomeгеном mixesмикес the studyстудија of all the genesгена,
142
356000
3000
Baš kao što genomika ispituje sve gene,
06:14
proteomicsproteomics is the studyстудија of all the proteinsпротеини.
143
359000
3000
proteomika se bavi izučavanjem svih proteina jednog organizma.
06:17
And the proteinsпротеини are all of the little things in your bodyтело
144
362000
2000
A proteini su "radilice" vašeg organizma
06:19
that are signalingсигнализација betweenизмеђу the cellsћелије --
145
364000
3000
koje prenose informacije između ćelija
06:22
actuallyзаправо, the machinesмашине that are operatingоперативно --
146
367000
2000
u principu mašine koje odrađuju sve funkcije organizma.
06:24
that's where the actionпоступак is.
147
369000
2000
Proteini su nosioci radnih delatnosti.
06:26
BasicallyU osnovi, a humanљудско bodyтело
148
371000
3000
U principu, ljudsko telo
06:29
is a conversationразговор going on,
149
374000
3000
jeste komunikacija, razgovor na globalnom nivou,
06:32
bothи једно и друго withinу склопу the cellsћелије and betweenизмеђу the cellsћелије,
150
377000
3000
i to na oba nivoa, i u ćeliji i između ćelija,
06:35
and they're tellingговорећи eachсваки other to growрасту and to dieумрети,
151
380000
3000
i oni saopštavaju jedni drugima da rastu i da umiru.
06:38
and when you're sickболестан,
152
383000
2000
A kada ste bolesni, to znači
06:40
something'sнеке ствари goneотишла wrongпогрешно with that conversationразговор.
153
385000
2000
da je došlo do greške u tom razgovoru.
06:42
And so the trickтрик is --
154
387000
2000
Tako da je trik u tome da -
06:44
unfortunatelyнажалост, we don't have an easyлако way to measureмеру these
155
389000
3000
na nesreću, nemamo odgovarajući način da izučavamo proteine
06:47
like we can measureмеру the genomeгеном.
156
392000
2000
kao što možemo da izučavamo genom.
06:49
So the problemпроблем is that measuringмерење --
157
394000
3000
Dakle, problem je u tom merenju - ukoliko
06:52
if you try to measureмеру all the proteinsпротеини, it's a very elaborateелаборат processпроцес.
158
397000
3000
probate da izmerite sve proteine, to je veoma zahtevna procedura.
06:55
It requiresзахтева hundredsстотине of stepsкораци,
159
400000
2000
To zahteva stotine pojedinačnih koraka,
06:57
and it takes a long, long time.
160
402000
2000
i zahteva mnogo, mnogo vremena.
06:59
And it mattersпитања how much of the proteinбеланчевина it is.
161
404000
2000
I važno je koliko je proteina prisutno.
07:01
It could be very significantзначајно that a proteinбеланчевина changedпромењено by 10 percentпроценат,
162
406000
3000
Može biti veoma značajno da je 10% proteina promenjeno,
07:04
so it's not a niceлеп digitalдигитални thing like DNADNK.
163
409000
3000
tako da ovde ne pričamo o finom, digitalnom fenomenu kao što je DNK.
07:07
And basicallyу основи our problemпроблем is somebody'sНеко је in the middleсредина
164
412000
2000
Naš je problem da neko u samoj sredini
07:09
of this very long stageфаза,
165
414000
2000
ovog veoma dugog procesa,
07:11
they pauseпауза for just a momentтренутак,
166
416000
2000
pauzira za samo jedan trenutak,
07:13
and they leaveодлази something in an enzymeензим for a secondдруго,
167
418000
2000
i ostavi nešto u enzimu na samo sekund,
07:15
and all of a suddenизненадан all the measurementsмерења from then on
168
420000
2000
i odjednom, od tog momenta sva merenja koja
07:17
don't work.
169
422000
2000
slede ne funkcionišu.
07:19
And so then people get very inconsistentнедоследно resultsрезултате
170
424000
2000
I usled toga ljudi dobijaju veoma nekonzistentne rezultate
07:21
when they do it this way.
171
426000
2000
kada pokušaju da rade na opisani način.
07:23
People have triedПокушали very hardтешко to do this.
172
428000
2000
Ljudi su uložili puno truda kako bi uspeli da urade ovo.
07:25
I triedПокушали this a coupleпар of timesпута
173
430000
2000
Ja sam probao nekoliko puta
07:27
and lookedпогледао at this problemпроблем and gaveдала up on it.
174
432000
2000
skoncentrisao se na problem i odustao od istog.
07:29
I keptчува gettingдобијања this call from this oncologistonkolog
175
434000
2000
Ali me je jedan onkolog zvao telefonom non-stop
07:31
namedназван DavidDavid AgusAgus.
176
436000
2000
po imenu Dejvid Agus.
07:33
And AppliedPrimenjena MindsUmovi getsдобива a lot of callsпозиве
177
438000
3000
I mnogi ljudi zovu "Primenjene Umove",
07:36
from people who want help with theirњихова problemsпроблеми,
178
441000
2000
ljudi koji žele pomoć u rešavanju svojih problema,
07:38
and I didn't think this was a very likelyвероватно one to call back,
179
443000
3000
i nisam mislio da ima mogućnosti de će ovaj zvati ponovo,
07:41
so I keptчува on givingдавање him to the delayкашњење listлиста.
180
446000
3000
i tako je razgovor sa njim bio non-stop na listi čekanja.
07:44
And then one day,
181
449000
2000
I potom jednog dana,
07:46
I get a call from JohnJohn DoerrDoerr, BillBil BerkmanBerkman
182
451000
2000
pozvaše mene Džon Doer, Bil Berkman
07:48
and AlAl GoreGor on the sameисти day
183
453000
2000
i Al Gor istoga dana
07:50
sayingговорећи returnповратак DavidDavid Agus'sAgus je phoneтелефон call.
184
455000
2000
da mi kažu da pozovem Dejvid Agusa.
07:52
(LaughterSmeh)
185
457000
2000
(Smeh)
07:54
So I was like, "Okay. This guy'sмомак at leastнајмање resourcefuldovitljiv."
186
459000
2000
I ja pomislih: "Okej, ovaj tip barem ima puno kontakata."
07:56
(LaughterSmeh)
187
461000
4000
(smeh)
08:00
So we startedпочела talkingпричају,
188
465000
2000
Tako mi počesmo da razgovaramo,
08:02
and he said, "I really need a better way to measureмеру proteinsпротеини."
189
467000
3000
i on mi reče: "Zaista mi je neophodan bolji način da analiziram proteine."
08:05
I'm like, "LookedPogledao at that. Been there.
190
470000
2000
Ja rekoh, "Već sam razmišljao o tome. Išao sam tim stopama.
08:07
Not going to be easyлако."
191
472000
2000
Ovo neće biti lako."
08:09
He's like, "No, no. I really need it.
192
474000
2000
On reče: "Ali ne, ne. Meni je to zaista neophodno.
08:11
I mean, I see patientsпацијенти dyingумирање everyсваки day
193
476000
4000
Ja gledam pacijente kako umiru svakoga dana
08:15
because we don't know what's going on insideу of them.
194
480000
3000
samo zato što mi ne razumemo šta se dešava u njihovim telima.
08:18
We have to have a windowпрозор into this."
195
483000
2000
Moramo napraviti prozor koji će omogućiti da to sagledamo."
08:20
And he tookузела me throughкроз
196
485000
2000
Onda mi je izneo specifične primere
08:22
specificспецифични examplesпримери of when he really neededпотребно it.
197
487000
3000
situacija u kojima su mu te nove metode apsolutno neophodne.
08:25
And I realizedреализован, wowвов, this would really make a bigвелики differenceразлика,
198
490000
2000
I ja shvatih da ovo zaista može da napravi ogromnu razliku,
08:27
if we could do it,
199
492000
2000
ukoliko bismo mogli to da odradimo.
08:29
and so I said, "Well, let's look at it."
200
494000
2000
rekao sam, "Pa, hajde da pokušamo."
08:31
AppliedPrimenjena MindsUmovi has enoughдовољно playигра moneyновац
201
496000
2000
"Primenjeni Umovi" imaju zaista dovoljno para u igri
08:33
that we can go and just work on something
202
498000
2000
da možemo jednostavno da radimo na problemu
08:35
withoutбез gettingдобијања anybody'sбило ко fundingфинансирање or permissionдозволу or anything.
203
500000
3000
bez traženja novih sredstava i specijalnih dozvola ili bilo čega.
08:38
So we startedпочела playingиграње around with this.
204
503000
2000
Tako da smo počeli da se zanimamo ovim.
08:40
And as we did it, we realizedреализован this was the basicосновно problemпроблем --
205
505000
3000
I dok smo se bavili time, shvatili smo da je to osnovni problem -
08:43
that takingузимајући the sipgutljaj of coffeeкафу --
206
508000
2000
upravo taj srk kafe
08:45
that there were humansљуди doing this complicatedкомпликован processпроцес
207
510000
2000
činjenica da su ljudi izvršavali ovu komplikovanu proceduru
08:47
and that what really neededпотребно to be doneГотово
208
512000
2000
i da je zaista bilo neophodno
08:49
was to automateAutomatizovanje this processпроцес like an assemblyмонтажа lineлине
209
514000
3000
automatizovati proces kao pokretnu traku
08:52
and buildизградити robotsроботи
210
517000
2000
i napraviti robote
08:54
that would measureмеру proteomicsproteomics.
211
519000
2000
koji bi analizirali proteomiku.
08:56
And so we did that,
212
521000
2000
I tako smo to i uradili.
08:58
and workingрад with DavidDavid,
213
523000
2000
Dok sam radio sa Dejvidom, osnovali
09:00
we madeмаде a little companyкомпанија calledпозвани AppliedPrimenjena ProteomicsProteomics eventuallyконачно,
214
525000
3000
smo malu kompaniju koju smo nazvali "Primenjena Proteomika",
09:03
whichкоја makesчини this roboticроботски assemblyмонтажа lineлине,
215
528000
3000
koja prozivodi robotizovanu pokretnu traku,
09:06
whichкоја, in a very consistentдоследно way, measuresМере the proteinбеланчевина.
216
531000
3000
koja, na veoma konzsistentan način, analizira proteine.
09:09
And I'll showсхов you what that proteinбеланчевина measurementmerenja looksизглед like.
217
534000
3000
I sada ću vam pokazati kako to merenje proteina izgleda.
09:13
BasicallyU osnovi, what we do
218
538000
2000
U principu, ono što mi radimo je
09:15
is we take a dropкап of bloodкрв
219
540000
2000
da uzmemo kap krvi
09:17
out of a patientпацијент,
220
542000
2000
iz pacijenta
09:19
and we sortврста out the proteinsпротеини
221
544000
2000
i izolujemo proteine
09:21
in the dropкап of bloodкрв
222
546000
2000
u toj kapi krvi
09:23
accordingу складу to how much they weighтежи,
223
548000
2000
na osnovu onoga koliko su ti proteini teški
09:25
how slipperyклизаво they are,
224
550000
2000
i koliko su pokretljivi,
09:27
and we arrangeRasporedi them in an imageслика.
225
552000
3000
i poređamo ih u sveobuhvatnu sliku.
09:30
And so we can look at literallyбуквално
226
555000
2000
Tako da nam to omogućava da bukvalno
09:32
hundredsстотине of thousandsхиљаде of featuresКарактеристике at onceједном
227
557000
2000
analiziramo stotine hiljada karaktersitika u jednom datom
09:34
out of that dropкап of bloodкрв.
228
559000
2000
momentu iz samo jedne kapi krvi.
09:36
And we can take a differentразличит one tomorrowсутра,
229
561000
2000
Sledećeg dana možemo uzeti novu kap
09:38
and you will see your proteinsпротеини tomorrowсутра will be differentразличит --
230
563000
2000
i videćete da će vaši proteini sledećeg dana biti drugačiji -
09:40
they'llони ће be differentразличит after you eatјести or after you sleepспавај.
231
565000
3000
drugačiji u zavisnosti od toga da li ste upravo jeli ili se probudili.
09:43
They really tell us what's going on there.
232
568000
3000
Govore nam o procesima koji se dešavaju u telu čoveka.
09:46
And so this pictureслика,
233
571000
2000
Tako da ovde prikazana slika,
09:48
whichкоја looksизглед like a bigвелики smudgerazmazivanje to you,
234
573000
2000
koja vama izgleda kao ogromna mrlja,
09:50
is actuallyзаправо the thing that got me really thrilledузбуђени about this
235
575000
4000
je u principu otkriće koje je mene jako uzbudilo
09:54
and madeмаде me feel like we were on the right trackтрацк.
236
579000
2000
i zbog kojeg sam pomislio da smo na pravom putu.
09:56
So if I zoomзоом into that pictureслика,
237
581000
2000
Ukoliko ja uveličam ovu sliku,
09:58
I can just showсхов you what it meansзначи.
238
583000
2000
mogu vam pokazati šta to zaista znači.
10:00
We sortврста out the proteinsпротеини -- from left to right
239
585000
3000
Mi grupišemo proteine: s leva na desno
10:03
is the weightтежина of the fragmentsфрагменти that we're gettingдобијања,
240
588000
3000
na osnovu težine fragmenata koje analiziramo.
10:06
and from topврх to bottomдно is how slipperyклизаво they are.
241
591000
3000
A od vrha na dole, na osnovu njihove pokretljivosti.
10:09
So we're zoomingZumiranje in here just to showсхов you a little bitмало of it.
242
594000
3000
Sad ćemo uveličati kako bih vam pokazao mali deo.
10:12
And so eachсваки of these linesлиније
243
597000
2000
Svaka od ovih linija predstavlja
10:14
representsпредставља some signalсигнал that we're gettingдобијања out of a pieceпиеце of a proteinбеланчевина.
244
599000
3000
u principu neku vrstu signala koju mi dobijamo od dela proteina.
10:17
And you can see how the linesлиније occurпојавити
245
602000
2000
I isto tako možete primetiti patern linija
10:19
in these little groupsгрупе of bumpбумп, bumpбумп, bumpбумп, bumpбумп, bumpбумп.
246
604000
4000
- to su male grupe sastavljene od blagih krivina, krivina, krivina, krivina.
10:23
And that's because we're measuringмерење the weightтежина so preciselyпрецизно that --
247
608000
3000
To se dešava zato što merimo težinu toliko precizno da -
10:26
carbonугљеник comesдолази in differentразличит isotopesIzotopi,
248
611000
2000
s obzriom da ugljenik ima različite izotope,
10:28
so if it has an extraекстра neutronNeutron on it,
249
613000
3000
ukoliko ima jedan dodatni neutron,
10:31
we actuallyзаправо measureмеру it as a differentразличит chemicalхемијски.
250
616000
4000
mi u principu učitavamo to kao drugačiju supstancu.
10:35
So we're actuallyзаправо measuringмерење eachсваки isotopeizotop as a differentразличит one.
251
620000
3000
Tako da mi beležimo svaki izotop kao drugačiji.
10:38
And so that givesдаје you an ideaидеја
252
623000
3000
Na osnovu ovoga možete razumeti
10:41
of how exquisitelyIzvrsno sensitiveосетљив this is.
253
626000
2000
koliko je fantastično osetljiv opisani sistem.
10:43
So seeingвиди this pictureслика
254
628000
2000
Gledanje ove slike
10:45
is sortврста of like gettingдобијања to be GalileoGalileo
255
630000
2000
je slično kao kada bismo bili Galilej
10:47
and looking at the starsЗвездице
256
632000
2000
i gledali u zvezde kroz
10:49
and looking throughкроз the telescopeтелескоп for the first time,
257
634000
2000
teleskop po prvi put i iznenada
10:51
and suddenlyизненада you say, "WowVau, it's way more complicatedкомпликован than we thought it was."
258
636000
3000
rekli, "Opa, mnogo je komplikovanije nego što smo mislili."
10:54
But we can see that stuffствари out there
259
639000
2000
Ali mi sada možemo da sagledamo taj mali univerzum
10:56
and actuallyзаправо see featuresКарактеристике of it.
260
641000
2000
i uočimo njegove karakteristike.
10:58
So this is the signatureпотпис out of whichкоја we're tryingпокушавајући to get patternsобрасци.
261
643000
3000
Ovo je skup podataka iz kojih pokušavamo da izvučemo obrasce.
11:01
So what we do with this
262
646000
2000
Ono što mi radimo sa informacijama ovog tipa
11:03
is, for exampleпример, we can look at two patientsпацијенти,
263
648000
2000
je da, na primer možemo analizirati dva pacijenta,
11:05
one that respondedодговорио to a drugдрога and one that didn't respondодговори to a drugдрога,
264
650000
3000
jednog koji je reagovao na lek i drugog koji nije,
11:08
and askпитати, "What's going on differentlyдругачије
265
653000
2000
i postaviti pitanje, "Koji je proces koji je drugačiji
11:10
insideу of them?"
266
655000
2000
u organizmima ovih ljudi?"
11:12
And so we can make these measurementsмерења preciselyпрецизно enoughдовољно
267
657000
3000
Takođe možemo da odradimo ta merenja dovoljno precizno
11:15
that we can overlaypreklapanje two patientsпацијенти and look at the differencesРазлике.
268
660000
3000
da možemo da uporedimo dva pacijenta i uočimo razlike.
11:18
So here we have AliceAlice in greenзелен
269
663000
2000
Ovde možete videti Alis u zelenom kodu
11:20
and BobBob in redцрвена.
270
665000
2000
i Boba predstavljenog crvenim kodom.
11:22
We overlaypreklapanje them. This is actualстварно dataподаци.
271
667000
3000
Poredimo njihove podatke. Ovo su pravi rezulati.
11:25
And you can see, mostlyуглавном it overlapsпреклапања and it's yellowжуто,
272
670000
3000
Postoji puno sličnosti i obeležene su žutom bojom
11:28
but there's some things that just AliceAlice has
273
673000
2000
ali postoje određeni proteini koje ima samo Alis
11:30
and some things that just BobBob has.
274
675000
2000
i određeni proteini koje ima samo Bob.
11:32
And if we find a patternобразац of things
275
677000
3000
I ukoliko pronađemo šablon koji opisuje
11:35
of the respondersodazvali to the drugдрога,
276
680000
3000
grupu ljudi na koje postojeći lek ispoljava željeni
11:38
we see that in the bloodкрв,
277
683000
2000
efekat, mi vidimo to u krvi,
11:40
they have the conditionстање
278
685000
2000
oni imaju uslove koji im
11:42
that allowsомогућава them to respondодговори to this drugдрога.
279
687000
2000
omogućuju da uspešno odreaguju na tretman.
11:44
We mightМожда not even know what this proteinбеланчевина is,
280
689000
2000
Mi možda čak ni ne znamo koji je to protein,
11:46
but we can see it's a markermarker
281
691000
2000
ali znamo da taj protein jeste marker,
11:48
for the responseодговор to the diseaseболест.
282
693000
2000
koji govori da će određeni tretman biti uspešan.
11:53
So this alreadyвећ, I think,
283
698000
2000
Već ovo saznanje, po mom mišljenju,
11:55
is tremendouslyстрашно usefulкорисно in all kindsврсте of medicineмедицина.
284
700000
3000
jeste od neopisive koristi za različite grane medicine.
11:58
But I think this is actuallyзаправо
285
703000
2000
Ali ja isto tako mislim da je ovo
12:00
just the beginningпочетак
286
705000
2000
tek početak razvijanja procedura
12:02
of how we're going to treatлијечити cancerрак.
287
707000
2000
kojima ćemo se boriti protiv raka.
12:04
So let me moveпотез to cancerрак.
288
709000
2000
A sada bih da pričam malo više o raku.
12:06
The thing about cancerрак --
289
711000
2000
Zanimljiva činjenica o kanceru je ta
12:08
when I got into this,
290
713000
2000
da kada sam ja počeo da se bavim ovim
12:10
I really knewзнала nothing about it,
291
715000
2000
zaista nisam znao ništa o raku,
12:12
but workingрад with DavidDavid AgusAgus,
292
717000
2000
ali radeći rame uz rame sa Dejvidom Agusom
12:14
I startedпочела watchingгледа how cancerрак was actuallyзаправо beingбиће treatedтретирани
293
719000
3000
počeo sam da razumevam kako mi danas lečimo rak
12:17
and wentотишао to operationsоперације where it was beingбиће cutрез out.
294
722000
3000
i odlazio sam na operacije koje su imale za cilj otklanjanje raka.
12:20
And as I lookedпогледао at it,
295
725000
2000
I kada sam sagledao tu proceduru,
12:22
to me it didn't make senseсмисао
296
727000
2000
to meni i nije baš imalo puno smisla,
12:24
how we were approachingprilazi cancerрак,
297
729000
2000
takav pristup lečenju raka.
12:26
and in orderнаручи to make senseсмисао of it,
298
731000
3000
I kako bih razumeo proces lečenja,
12:29
I had to learnучи where did this come from.
299
734000
3000
morao sam naučiti kako smo došli do današnjih tretmana.
12:32
We're treatingлечење cancerрак almostскоро like it's an infectiousinfektivne diseaseболест.
300
737000
4000
Borimo se protiv raka na način na koji se borimo protiv infektivnih bolesti.
12:36
We're treatingлечење it as something that got insideу of you
301
741000
2000
Tretiramo ih kao nešto što vas je inficiralo
12:38
that we have to killубиј.
302
743000
2000
i što moramo da ubijemo.
12:40
So this is the great paradigmпарадигма.
303
745000
2000
To je velika paradigma.
12:42
This is anotherдруги caseслучај
304
747000
2000
Ovo je drugi primer u biologiji gde se
12:44
where a theoreticalтеоријски paradigmпарадигма in biologyбиологија really workedрадио је --
305
749000
2000
teorijskom paradigmom zaista došlo do rezultata,
12:46
was the germBacil theoryтеорија of diseaseболест.
306
751000
3000
a to je "patogen - teorija bolesti".
12:49
So what doctorsдоктори are mostlyуглавном trainedобучени to do
307
754000
2000
Doktori su u najvećem broju slučajeva obučeni da
12:51
is diagnoseпоставити дијагнозу --
308
756000
2000
uspostave dijagnozu -
12:53
that is, put you into a categoryкатегорија
309
758000
2000
- što znači da vas oni svrstavaju u određenu kategoriju
12:55
and applyприменити a scientificallyнаучно provenдоказан treatmentтретман
310
760000
2000
i onda primene naučno odobreni tretman protiv bolesti
12:57
for that diagnosisdijagnoza --
311
762000
2000
za koju su postavili dijagnozu.
12:59
and that worksИзвођење радова great for infectiousinfektivne diseasesболести.
312
764000
3000
To je odličan pristup u lečenju infektivnih bolesti.
13:02
So if we put you in the categoryкатегорија
313
767000
2000
Tako da ukoliko je ustanovljeno
13:04
of you've got syphilissifilis, we can give you penicillinpenicilin.
314
769000
3000
da bolujete od sifilisa, možemo vas lečiti penicilinom.
13:07
We know that that worksИзвођење радова.
315
772000
2000
Mi znamo da je to uspešan način.
13:09
If you've got malariaмалариа, we give you quininekinin
316
774000
2000
Ukoliko bolujete od malarije, prepisaćemo vam kinin
13:11
or some derivativeдериват of it.
317
776000
2000
ili neki od derivata kinina.
13:13
And so that's the basicосновно thing doctorsдоктори are trainedобучени to do,
318
778000
3000
To je u principu osnovna stvar za koju su doktori obučeni.
13:16
and it's miraculousчудесан
319
781000
2000
Tako da je zapravo čudesno
13:18
in the caseслучај of infectiousinfektivne diseaseболест --
320
783000
3000
kako u slučajevima infektivnih bolesti -
13:21
how well it worksИзвођење радова.
321
786000
2000
ovi tretmani ekeftivno rešavaju probleme.
13:23
And manyмноги people in this audienceпублика probablyвероватно wouldn'tне би be aliveжив
322
788000
3000
Mnogi ljudi u ovoj publici najverovatnije ne bi bili živi
13:26
if doctorsдоктори didn't do this.
323
791000
2000
da lekari ne rade ovo.
13:28
But now let's applyприменити that
324
793000
2000
Hajde da pokušamo da primenimo ovaj princip
13:30
to systemsсистема diseasesболести like cancerрак.
325
795000
2000
na sistemski tip bolesti kao što je rak.
13:32
The problemпроблем is that, in cancerрак,
326
797000
2000
Problem je što u slučaju raka
13:34
there isn't something elseдруго
327
799000
2000
ne postoji strano telo koje treba ubiti,
13:36
that's insideу of you.
328
801000
2000
koje je ušlo u vaš organizam.
13:38
It's you; you're brokenсломљен.
329
803000
2000
To ste vi, vaše ćelije su nefunkcionalne.
13:40
That conversationразговор insideу of you
330
805000
4000
Komunikacija koja postoji na sistemskom nivou u vašem telu
13:44
got mixedпомешан up in some way.
331
809000
2000
je postala pometena na neki način.
13:46
So how do we diagnoseпоставити дијагнозу that conversationразговор?
332
811000
2000
Kako možemo da dijagnostikujemo problem u komunikaciji?
13:48
Well, right now what we do is we divideподела it by partдео of the bodyтело --
333
813000
3000
U ovom trenutku grupišemo rak prema različitm delovima tela -
13:51
you know, where did it appearпојавити? --
334
816000
3000
znate, gde se pojavio -
13:54
and we put you in differentразличит categoriesкатегорије
335
819000
2000
i stavimo vas u različite kategorije
13:56
accordingу складу to the partдео of the bodyтело.
336
821000
2000
na osnovu dela vašeg tela.
13:58
And then we do a clinicalклинички trialсуђење
337
823000
2000
I onda sprovedemo klinička istraživanja
14:00
for a drugдрога for lungплућа cancerрак
338
825000
2000
za lek koji pokazuje efekat na rak pluća
14:02
and one for prostateпростата cancerрак and one for breastдојке cancerрак,
339
827000
3000
i za lek koji deluje na rak prostate, rak dojke,
14:05
and we treatлијечити these as if they're separateзасебан diseasesболести
340
830000
3000
i lečimo ove slučajeve kao da su različite bolesti
14:08
and that this way of dividingдељење them
341
833000
2000
kao da ovaj način na koji grupišemo pod-tipove raka
14:10
had something to do with what actuallyзаправо wentотишао wrongпогрешно.
342
835000
2000
ima ikakve veze sa onim što nije u redu.
14:12
And of courseкурс, it really doesn't have that much to do
343
837000
2000
I naravno, to nema baš puno veze sa tim
14:14
with what wentотишао wrongпогрешно
344
839000
2000
šta je pošlo naopako.
14:16
because cancerрак is a failureнеуспех of the systemсистем.
345
841000
3000
Jer rak je malfunkcionisanje sistema.
14:19
And in factчињеница, I think we're even wrongпогрешно
346
844000
2000
U principu, ja mislim da je potpuno pogrešno
14:21
when we talk about cancerрак as a thing.
347
846000
3000
pričati o raku kao o predmetu, stvari.
14:24
I think this is the bigвелики mistakeгрешка.
348
849000
2000
Ja mislim da je to velika greška.
14:26
I think cancerрак should not be a nounimenica.
349
851000
4000
Ja mislim da rak ne bi trebalo da bude imenica.
14:30
We should talk about canceringcancering
350
855000
2000
Mi treba da pričamo o ovoj bolesti kao o "rakovanju"
14:32
as something we do, not something we have.
351
857000
3000
nečemu što mi sami radimo, a ne nečemu što imamo.
14:35
And so those tumorsтумори,
352
860000
2000
Različiti tumori
14:37
those are symptomsсимптоми of cancerрак.
353
862000
2000
su simptomi raka.
14:39
And so your bodyтело is probablyвероватно canceringcancering all the time,
354
864000
3000
Tako da vaše telo verovatno "rakuje" sve vreme.
14:42
but there are lots of systemsсистема in your bodyтело
355
867000
3000
Ali postoji puno sistema u vašem telu
14:45
that keep it underиспод controlконтрола.
356
870000
2000
koji taj proces drže pod kontrolom.
14:47
And so to give you an ideaидеја
357
872000
2000
Da bih vam dao ideju
14:49
of an analogyаналогија of what I mean
358
874000
2000
analogije na koju konkretno mislim
14:51
by thinkingразмишљање of canceringcancering as a verbглагол,
359
876000
3000
kada govorim "rakovati" u vidu glagola,
14:54
imagineзамислити we didn't know anything about plumbingводовод,
360
879000
3000
zamislite da ne znamo ništa o vodoinstalaterstvu,
14:57
and the way that we talkedпричао about it,
361
882000
2000
tako da bismo pričali o tome na sledeći način,
14:59
we'dми смо come home and we'dми смо find a leakцурење in our kitchenкухиња
362
884000
3000
došli bismo kući i uočili da je u kuhinji procurela voda
15:02
and we'dми смо say, "Oh, my houseкућа has waterвода."
363
887000
4000
i rekli bismo, "Oh, u mojoj kući ima vode."
15:06
We mightМожда divideподела it -- the plumberводоинсталатер would say, "Well, where'sгде је the waterвода?"
364
891000
3000
Vodoinstalater bi rekao, "Pa, gde je ta voda u kući?"
15:09
"Well, it's in the kitchenкухиња." "Oh, you mustмора have kitchenкухиња waterвода."
365
894000
3000
"Pa, u kuhinji." "Oh, pa vi onda imate kuhinjsku vodu."
15:12
That's kindкинд of the levelниво at whichкоја it is.
366
897000
3000
To je plastični primer nivoa našeg sagledavanja stvari.
15:15
"KitchenKuhinja waterвода,
367
900000
2000
"Kuhinjska voda?
15:17
well, first of all, we'llдобро go in there and we'llдобро mopkrpu out a lot of it.
368
902000
2000
Pa, pre svega, mi ćemo obrisati dosta vode.
15:19
And then we know that if we sprinkleposuti DranoDranoa around the kitchenкухиња,
369
904000
3000
Isto tako znamo da ukoliko koristimo "Mr. Musculo"
15:22
that helpsпомаже.
370
907000
3000
u kuhinji, to će sigurno pomoći.
15:25
WhereasDok je livingживи roomсоба waterвода,
371
910000
2000
Dok u slučaju vode u dnevnoj sobi
15:27
it's better to do tarkatran on the roofкров."
372
912000
2000
bolje rešenje je da popravimo krov."
15:29
And it soundsзвуци sillyглупо,
373
914000
2000
Znam da zvuči ludo,
15:31
but that's basicallyу основи what we do.
374
916000
2000
ali u principu to je ono što danas radimo.
15:33
And I'm not sayingговорећи you shouldn'tне би требало mopkrpu up your waterвода if you have cancerрак,
375
918000
3000
Ne kažem da ne treba da izbacite vodu ukoliko imate rak.
15:36
but I'm sayingговорећи that's not really the problemпроблем;
376
921000
3000
Ali želim da poručim da to nije uzrok problema;
15:39
that's the symptomsimptom of the problemпроблем.
377
924000
2000
to je samo simptom problema.
15:41
What we really need to get at
378
926000
2000
Mi zaista treba da tretiramo
15:43
is the processпроцес that's going on,
379
928000
2000
proces koji se dešava,
15:45
and that's happeningдогађај at the levelниво
380
930000
2000
a taj proces se dešava na nivou
15:47
of the proteonomicproteonomic actionsакције,
381
932000
2000
proteina i njihove komunikacije,
15:49
happeningдогађај at the levelниво of why is your bodyтело not healingлечење itselfсам
382
934000
3000
pitanje je zašto vaše telo ne štiti sebe
15:52
in the way that it normallyнормално does?
383
937000
2000
na način na koji se to normalno dešava?
15:54
Because normallyнормално, your bodyтело is dealingбављење with this problemпроблем all the time.
384
939000
3000
Vaše telo se suočava sa problemima ovog tipa svakog dana.
15:57
So your houseкућа is dealingбављење with leaksцурења all the time,
385
942000
3000
Vaša kuća se bori protiv prokišnjavanja sve vreme.
16:00
but it's fixingфикинг them. It's drainingtrošite them out and so on.
386
945000
4000
Ali se i odupire prokišnjavanju. Isušuje vodu.
16:04
So what we need
387
949000
3000
Tako da je nama neophodan sada
16:07
is to have a causative-posledican modelмодел
388
952000
4000
uzročni model
16:11
of what's actuallyзаправо going on,
389
956000
2000
onoga što se zaista dešava.
16:13
and proteomicsproteomics actuallyзаправо givesдаје us
390
958000
3000
Proteomika nam pruža
16:16
the abilityспособност to buildизградити a modelмодел like that.
391
961000
3000
mogućnost da napokon izgradimo takav model.
16:19
DavidDavid got me invitedпозвани
392
964000
2000
Dejvid me je pozvao da održim
16:21
to give a talk at NationalNacionalni CancerRak InstituteInstitut
393
966000
2000
govor na Nacionalnom Institutu Izučavanja Raka
16:23
and AnnaAna BarkerBarker was there.
394
968000
3000
i Ana Barker je bila tamo.
16:27
And so I gaveдала this talk
395
972000
2000
Tako sam održao taj govor
16:29
and said, "Why don't you guys do this?"
396
974000
3000
i rekao, "Zašto vi ne biste uradili ovo?"
16:32
And AnnaAna said,
397
977000
2000
I Ana reče,
16:34
"Because nobodyнико withinу склопу cancerрак
398
979000
3000
"Zato što niko ko se bavi problemom raka
16:37
would look at it this way.
399
982000
2000
ne bi gledao na problem raka na ovaj način.
16:39
But what we're going to do, is we're going to createстворити a programпрограм
400
984000
3000
Ali mi ćemo svakako uspostaviti program
16:42
for people outsideспоља the fieldпоље of cancerрак
401
987000
2000
koji će okupiti ljude koji se ne bave rakom
16:44
to get togetherзаједно with doctorsдоктори
402
989000
2000
i povezaćemo te stručanjake sa medicinarima
16:46
who really know about cancerрак
403
991000
3000
koji znaju puno o raku
16:49
and work out differentразличит programsпрограме of researchистраживање."
404
994000
4000
i na taj način ćemo smisliti drugačiji program istraživanja."
16:53
So DavidDavid and I appliedпримењено to this programпрограм
405
998000
2000
Tako smo Dejvid i ja konkurisali za pomenuti program
16:55
and createdстворено a consortiumkonzorcijum
406
1000000
2000
i stvorili konzorcijum
16:57
at USCUSC
407
1002000
2000
na Univerzitetu Južne Kalifornije
16:59
where we'veми смо got some of the bestнајбоље oncologistsonkologa in the worldсвет
408
1004000
3000
gde smo okupili neke od najboljih onkologa sveta
17:02
and some of the bestнајбоље biologistsбиолози in the worldсвет,
409
1007000
3000
i neke od najboljih biologa sveta
17:05
from ColdHladni SpringProleće HarborLuku,
410
1010000
2000
iz Kold Spring Harbora
17:07
StanfordStanford, AustinAustin --
411
1012000
2000
Stanforda, Ostina...
17:09
I won'tнеће even go throughкроз and nameиме all the placesместа --
412
1014000
3000
Ne mogu sada navesti imena svih instituticija -
17:12
to have a researchистраживање projectпројекат
413
1017000
3000
kako bismo odradili naučno-istraživački projekat
17:15
that will last for fiveпет yearsгодине
414
1020000
2000
koji će trajati pet godina sa krajnjim
17:17
where we're really going to try to buildизградити a modelмодел of cancerрак like this.
415
1022000
3000
ciljem postavljanja modela kancera po opisanim principima.
17:20
We're doing it in miceмишеви first,
416
1025000
2000
Radićemo ova istraživanja prvo na miševima.
17:22
and we will killубиј a lot of miceмишеви
417
1027000
2000
Puno ce miševa stradati
17:24
in the processпроцес of doing this,
418
1029000
2000
u toku razvijanja ovih eksperimenata
17:26
but they will dieумрети for a good causeузрок.
419
1031000
2000
ali će oni umreti za opšte dobro.
17:28
And we will actuallyзаправо try to get to the pointтачка
420
1033000
3000
Mi ćemo u principu pokušati da dođemo do momenta
17:31
where we have a predictivePREDIKTIVNA modelмодел
421
1036000
2000
kada imamo uspostavljeni uzročni model
17:33
where we can understandРазумем,
422
1038000
2000
na osnovu kog možemo da razumemo,
17:35
when cancerрак happensсе дешава,
423
1040000
2000
kada se rak desi,
17:37
what's actuallyзаправо happeningдогађај in there
424
1042000
2000
šta se u osnovi dešava u organizmu
17:39
and whichкоја treatmentтретман will treatлијечити that cancerрак.
425
1044000
3000
i koji specifičan tretman će biti efektan u lečenju.
17:42
So let me just endкрај with givingдавање you a little pictureслика
426
1047000
3000
I za sam kraj bih vam pokazao mali shematski prikaz
17:45
of what I think cancerрак treatmentтретман will be like in the futureбудућност.
427
1050000
3000
kako ja zamišljam da tretman protiv raka izgleda u budućnosti.
17:48
So I think eventuallyконачно,
428
1053000
2000
Ja mislim da na kraju,
17:50
onceједном we have one of these modelsмодели for people,
429
1055000
2000
kada budemo imali ovakav model za ljude,
17:52
whichкоја we'llдобро get eventuallyконачно --
430
1057000
2000
koji ćemo svakako na kraju imati -
17:54
I mean, our groupгрупа won'tнеће get all the way there --
431
1059000
2000
naša istraživačka grupa neće sama doći do cilja
17:56
but eventuallyконачно we'llдобро have a very good computerрачунар modelмодел --
432
1061000
3000
ali ćemo na kraju imati veoma dobar kompjuterski model -
17:59
sortврста of like a globalглобално climateклима modelмодел for weatherвреме.
433
1064000
3000
nešto kao globalni model vremenske prognoze.
18:02
It has lots of differentразличит informationинформације
434
1067000
3000
Model će imati puno različitih informacija o
18:05
about what's the processпроцес going on in this proteomicproteomic conversationразговор
435
1070000
3000
procesima koji se dešavaju u toku komunikacije u
18:08
on manyмноги differentразличит scalesваге.
436
1073000
2000
proteomu na različitim nivoima.
18:10
And so we will simulateсимулирати
437
1075000
2000
Na taj način mi ćemo simulirati
18:12
in that modelмодел
438
1077000
2000
tim modelom specifičan rak
18:14
for your particularпосебно cancerрак --
439
1079000
3000
od kojeg osoba boluje i taj model
18:17
and this alsoтакође will be for ALSAIS,
440
1082000
2000
će imati primenu i za amiotrofičnu lateralnu sklerozu (ALS)
18:19
or any kindкинд of systemсистем neurodegenerativeneurodegenerative diseasesболести,
441
1084000
3000
ili bilo koju sistemsku neurodegenerativnu bolest,
18:22
things like that --
442
1087000
2000
bolesti kao te
18:24
we will simulateсимулирати
443
1089000
2000
mi ćemo simulirati
18:26
specificallyпосебно you,
444
1091000
2000
Vas posebno, ne neku
18:28
not just a genericопшти personособа,
445
1093000
2000
generičku osobu, nego baš
18:30
but what's actuallyзаправо going on insideу you.
446
1095000
2000
same procese koji se odvijaju unutar vašeg tela.
18:32
And in that simulationсимулација, what we could do
447
1097000
2000
I ono što možemo da uradimo u takvoj simulaciji
18:34
is designдизајн for you specificallyпосебно
448
1099000
2000
jeste da specifično dizajniramo
18:36
a sequenceниз of treatmentsтретмани,
449
1101000
2000
za Vas kombinaciju tretmana,
18:38
and it mightМожда be very gentleнежно treatmentsтретмани, very smallмали amountsизноси of drugsдроге.
450
1103000
3000
koji mogu biti veoma blagi, veoma male doze lekova.
18:41
It mightМожда be things like, don't eatјести that day,
451
1106000
3000
To mogu biti saveti tipa: nemojte jesti ovog dana,
18:44
or give them a little chemotherapyхемотерапија,
452
1109000
2000
ili primenićemo malu dozu hemoterapije,
18:46
maybe a little radiationзрачење.
453
1111000
2000
možda malo zračenja.
18:48
Of courseкурс, we'llдобро do surgeryоперација sometimesпонекад and so on.
454
1113000
3000
Naravno, ponekad ćemo odraditi operativni zahvat.
18:51
But designдизајн a programпрограм of treatmentsтретмани specificallyпосебно for you
455
1116000
3000
Ali ćemo dizajnirati poseban program tretmana samo za vas
18:54
and help your bodyтело
456
1119000
3000
i pomoći vašem telu
18:57
guideВодич back to healthздравље --
457
1122000
3000
da se oporavi - tako ćemo
19:00
guideВодич your bodyтело back to healthздравље.
458
1125000
2000
usmeravati vaše telo ka zdravom stanju.
19:02
Because your bodyтело will do mostнајвише of the work of fixingфикинг it
459
1127000
4000
Jer će vaše telo odraditi najveći deo posla da reši problem
19:06
if we just sortврста of propProp it up in the waysначини that are wrongпогрешно.
460
1131000
3000
ukoliko mu mi samo pomognemo u tome.
19:09
We put it in the equivalentеквивалент of splintsuloљci.
461
1134000
2000
To bi bio ekvivalent metalnim udlagama.
19:11
And so your bodyтело basicallyу основи has lots and lots of mechanismsмеханизми
462
1136000
2000
Vaš organizam ima veoma puno mehanizama
19:13
for fixingфикинг cancerрак,
463
1138000
2000
koji se mogu uspešno boriti protiv raka
19:15
and we just have to propProp those up in the right way
464
1140000
3000
i mi samo treba da stimulišemo te mehanizme na pravi način
19:18
and get them to do the jobпосао.
465
1143000
2000
i pokrenemo ih da ponovo počnu da rade svoj posao.
19:20
And so I believe that this will be the way
466
1145000
2000
Ja sam duboko ubeđen da će ovo biti način
19:22
that cancerрак will be treatedтретирани in the futureбудућност.
467
1147000
2000
na koji ćemo lečiti rak u budućnosti.
19:24
It's going to requireзахтевати a lot of work,
468
1149000
2000
To će zahtevati mnogo, mnogo rada,
19:26
a lot of researchистраживање.
469
1151000
2000
mnogo istraživanja.
19:28
There will be manyмноги teamsтимови like our teamтим
470
1153000
3000
Biće mnogo timova koji kao i naš tim
19:31
that work on this.
471
1156000
2000
pokušavaju da razumeju pomenuti fenomen.
19:33
But I think eventuallyконачно,
472
1158000
2000
Ali ja mislim da ćemo u budućnosti
19:35
we will designдизајн for everybodyсвима
473
1160000
2000
biti u mogućnosti da dizajniramo
19:37
a customPrilagođeni treatmentтретман for cancerрак.
474
1162000
4000
specifičan tretman protiv raka za svaki pojedinačni slučaj.
19:41
So thank you very much.
475
1166000
2000
Na kraju, mnogo vam hvala.
19:43
(ApplauseAplauz)
476
1168000
6000
(Aplauz)
Translated by Jelena Nedjic
Reviewed by Ivana Korom

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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 graphics processors and cloud computing. He holds more than 300 US patents, covering parallel computers, disk arrays, forgery prevention methods, various electronic and mechanical devices, and the pinch-to-zoom display interface. He 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 MIT and Applied Invention, always looking for the next fascinating problem.

More profile about the speaker
Danny Hillis | Speaker | TED.com