TED2019
Leila Pirhaji: The medical potential of AI and metabolites
ليلى بيرهاجي: الإمكانية الطبية للذكاء الصناعي والمُسْتَقْلَبات
Filmed:
Readability: 5.5
1,210,569 views
تتسبب المُسْتَقْلَبات وهي الجزيئات الصغيرة في جسمك مثل الدهون والجلوكوز والكوليسترول في العديد من الأمراض ولكننا لا نعلم على وجه التحديد ما هي ولا كيفية عملها. رائدة الأعمال المتخصصة في التقنيات الحيوية وزميلة TED ليلى بيرهاجي تشارك خطتها لبناء شبكة اعتمادا على الذكاء الصناعي لتحديد خصائص أنماط المُسْتَقْلَبات ولفهم أفضل لكيفية تطور الأمراض ولاكتشاف علاجات أكثر فعالية.
Leila Pirhaji - Biotech entrepreneur
Leila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases. Full bio
Leila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
In 2003,
0
1507
1889
في 2003،
00:15
when we sequenced the human genome,
1
3420
2913
عندما قمنا بوضع الجينوم البشري في سلسلة،
00:18
we thought we would have the answer
to treat many diseases.
to treat many diseases.
2
6357
3922
اعتقدنا أنه سيكون لدينا الحل
لمعالجة العديد من الأمراض.
لمعالجة العديد من الأمراض.
00:22
But the reality is far from that,
3
10974
2657
ولكن الواقع بعيد كل البعد عن ذلك،
00:26
because in addition to our genes,
4
14782
1921
لأنه بالإضافة لجيناتنا،
00:28
our environment and lifestyle
could have a significant role
could have a significant role
5
16727
4570
فإن لبيئتنا وطراز حياتنا دور هام
00:33
in developing many major diseases.
6
21321
2548
في تطوير العديد من الأمراض.
00:35
One example is fatty liver disease,
7
23893
3580
مثالا على ذلك، مرض الكبد الدهني،
00:39
which is affecting over 20 percent
of the population globally,
of the population globally,
8
27497
4083
والذي يؤثر على 20%
من السكان على مستوى العالم،
من السكان على مستوى العالم،
00:43
and it has no treatment
and leads to liver cancer
and leads to liver cancer
9
31604
3034
ولا يوجد له أي علاج
ويقود إلى سرطان الكبد
ويقود إلى سرطان الكبد
00:46
or liver failure.
10
34662
1423
أو التليف الكبدي.
00:49
So sequencing DNA alone
doesn't give us enough information
doesn't give us enough information
11
37517
4744
فرسم شريط الحامض النووي فحسب
لا يعطينا معلومات كافية
لا يعطينا معلومات كافية
00:54
to find effective therapeutics.
12
42285
2232
لإيجاد علاجات فعالة.
00:56
On the bright side, there are
many other molecules in our body.
many other molecules in our body.
13
44541
3756
وفي الجانب المشرق، هناك العديد
من الجزيئات في جسمنا.
من الجزيئات في جسمنا.
01:00
In fact, there are
over 100,000 metabolites.
over 100,000 metabolites.
14
48321
3980
في الواقع، هناك 100000 مُسْتَقْلَب أيضي.
01:04
Metabolites are any molecule
that is supersmall in their size.
that is supersmall in their size.
15
52325
4296
المُسْتَقْلَبات هي أي جزيء
متناهي الصغر من حيث الحجم.
متناهي الصغر من حيث الحجم.
01:09
Known examples are glucose,
fructose, fats, cholesterol --
fructose, fats, cholesterol --
16
57193
4972
الأمثلة المعروفة هي الجلوكوز، والفركتوز
والدهون، والكوليسترول...
والدهون، والكوليسترول...
01:14
things we hear all the time.
17
62189
1510
أشياء نسمع عنها طوال الوقت.
01:16
Metabolites are involved
in our metabolism.
in our metabolism.
18
64273
2983
المُسْتَقْلَبات مشاركة في عملية الأيض.
01:20
They are also downstream of DNA,
19
68066
4028
وهي تأتي من تيار الحامض النووي،
01:24
so they carry information
from both our genes as well as lifestyle.
from both our genes as well as lifestyle.
20
72118
5082
لذلك فهي تهمل معلومات
من كل من جيناتنا وطراز حياتنا.
من كل من جيناتنا وطراز حياتنا.
01:29
Understanding metabolites is essential
to find treatments for many diseases.
to find treatments for many diseases.
21
77224
5649
فهم المُسْتَقْلَبات أساسي
لإيجاد علاجات للعديد من الأمراض.
لإيجاد علاجات للعديد من الأمراض.
01:34
I've always wanted to treat patients.
22
82897
2212
أردت دوما أن أعالج المرضى.
01:37
Despite that, 15 years ago,
I left medical school,
I left medical school,
23
85934
3858
على الرغم من تركي كلية الطب منذ 15 سنة،
01:41
as I missed mathematics.
24
89816
1965
بسبب إخفاقي في الرياضيات.
01:45
Soon after, I found the coolest thing:
25
93019
2936
بعد ذلك بفترة قصيرة، عثرت
على أكثر الأشياء روعة:
على أكثر الأشياء روعة:
01:48
I can use mathematics to study medicine.
26
96692
2763
أنني أستطيع استخدام
الرياضيات لدراسة الطب.
الرياضيات لدراسة الطب.
01:53
Since then, I've been developing
algorithms to analyze biological data.
algorithms to analyze biological data.
27
101026
5213
منذ ذلك الحين، قمت بتطوير خوارزميات
لتحليل البيانات الأحيائية.
لتحليل البيانات الأحيائية.
01:59
So, it sounded easy:
28
107092
2283
بدا الأمر سهلا على هذا النحو:
02:01
let's collect data from all
the metabolites in our body,
the metabolites in our body,
29
109399
3601
دعونا نجمع البيانات
من كل المُسْتَقْلَبات في جسمنا،
من كل المُسْتَقْلَبات في جسمنا،
02:05
develop mathematical models to describe
how they are changed in a disease
how they are changed in a disease
30
113024
5128
تصميم نماذج رياضياتية لوصف
كيفية تغيرها في مرض ما
كيفية تغيرها في مرض ما
02:10
and intervene in those
changes to treat them.
changes to treat them.
31
118176
2988
والتدخل من خلال تلك التغييرات وعلاجها.
02:14
Then I realized why no one
has done this before:
has done this before:
32
122488
3472
وأدركت حينها السبب وراء
عدم قيام أحد بذلك من قبل:
عدم قيام أحد بذلك من قبل:
02:19
it's extremely difficult.
33
127230
1687
إنه أمر بالغ الصعوبة.
02:20
(Laughter)
34
128941
1087
(ضحك)
02:22
There are many metabolites in our body.
35
130052
2412
هناك العديد من المُسْتَقْلَبات في جسمنا.
02:24
Each one is different from the other one.
36
132783
2500
كل واحد مختلف عن الآخر.
02:27
For some metabolites,
we can measure their molecular mass
we can measure their molecular mass
37
135307
3728
لبعض المُسْتَقْلَبات، يمكننا
قياس كتلتها الجزيئية
قياس كتلتها الجزيئية
02:31
using mass spectrometry instruments.
38
139059
2593
باستخدام أدوات طيف الكتلة.
02:33
But because there could be, like,
10 molecules with the exact same mass,
10 molecules with the exact same mass,
39
141676
4393
ولكن بسبب إمكانية وجود
10 جزيئات لها نفس الكتلة،
10 جزيئات لها نفس الكتلة،
02:38
we don't know exactly what they are,
40
146093
1807
فلا نعلم بالضبط ما هي،
02:39
and if you want to clearly
identify all of them,
identify all of them,
41
147924
2774
ولو أردنا تعيين كل منها بوضوح،
02:42
you have to do more experiments,
which could take decades
which could take decades
42
150722
3104
فإن عليك القيام بتجارب أكثر،
والتي قد تستغرق عقود
والتي قد تستغرق عقود
02:45
and billions of dollars.
43
153850
1714
ومليارات الدولارات.
02:48
So we developed an artificial
intelligence, or AI, platform, to do that.
intelligence, or AI, platform, to do that.
44
156207
5563
لذلك قمنا بتطوير منصة
ذكاء صناعي لتقوم لنا بذلك.
ذكاء صناعي لتقوم لنا بذلك.
02:53
We leveraged the growth of biological data
45
161794
2844
استخدمنا النمو الحادث
في البيانات الأحيائية
في البيانات الأحيائية
02:56
and built a database of any existing
information about metabolites
information about metabolites
46
164662
4424
وقمنا ببناء قاعدة بيانات
بأي معلومات متوفرة عن مُسْتَقْلَبات
بأي معلومات متوفرة عن مُسْتَقْلَبات
03:01
and their interactions
with other molecules.
with other molecules.
47
169110
3128
وتفاعلاتها مع جزيئات أخرى.
03:04
We combined all this data
as a meganetwork.
as a meganetwork.
48
172262
3424
قمنا بضم كل هذه البيانات
كشبكة واحدة ضخمة.
كشبكة واحدة ضخمة.
03:07
Then, from tissues or blood of patients,
49
175710
3396
بعد ذلك، من الأنسجة أو من دماء المرضى،
03:11
we measure masses of metabolites
50
179130
2751
قمنا بقياس كتل المُسْتَقْلَبات
03:13
and find the masses
that are changed in a disease.
that are changed in a disease.
51
181905
3259
وبالنظر في في الكتل
التي تغيرت في مرض ما.
التي تغيرت في مرض ما.
03:17
But, as I mentioned earlier,
we don't know exactly what they are.
we don't know exactly what they are.
52
185188
3190
لكن، كما ذكرت سابقا،
نحن لا نعلم بالضبط ماهيتها.
نحن لا نعلم بالضبط ماهيتها.
03:20
A molecular mass of 180 could be
either the glucose, galactose or fructose.
either the glucose, galactose or fructose.
53
188402
5135
الكتلة الجزيئية لـ 180 قد تكون للجلوكوز،
الجالاكتوز أو الفركتوز.
الجالاكتوز أو الفركتوز.
03:25
They all have the exact same mass
54
193561
2019
جمعها لديها نفس الكتلة
03:27
but different functions in our body.
55
195604
2087
ولكن وظائفها مختلفة في جسمنا.
03:29
Our AI algorithm considered
all these ambiguities.
all these ambiguities.
56
197715
3587
خوارزمية ذكائنا الصناعي قام
باعتبار كل تلك الأمور الملتبسة.
باعتبار كل تلك الأمور الملتبسة.
03:33
It then mined that meganetwork
57
201326
2736
ثم قامت بعد ذلك بتنقيب
الشبكة الضخمة من البيانات
الشبكة الضخمة من البيانات
03:36
to find how those metabolic masses
are connected to each other
are connected to each other
58
204086
4353
لتكتشف كيفية اتصال
هذه الكتل الأيضية ببعضها
هذه الكتل الأيضية ببعضها
03:40
that result in disease.
59
208463
1958
بالطريقة التي ينتج عنها المرض.
03:42
And because of the way they are connected,
60
210445
2238
وبسبب طريقة اتصالهم ببعضهم البعض،
03:44
then we are able to infer
what each metabolite mass is,
what each metabolite mass is,
61
212707
4323
عندئذ نصبح قادرين على أن
نستدل على كتلة كل مُسْتَقْلَب،
نستدل على كتلة كل مُسْتَقْلَب،
03:49
like that 180 could be glucose here,
62
217054
2924
مثل احتمالية كتلة الـ 180
أن تكون للجلوكوز،
أن تكون للجلوكوز،
03:52
and, more importantly, to discover
63
220002
2551
والأكثر أهمية أن نكتشف
03:54
how changes in glucose
and other metabolites
and other metabolites
64
222577
3367
كيف تحدث تغييرات بالجلوكوز
ومُسْتَقْلَبات أخرى
ومُسْتَقْلَبات أخرى
03:57
lead to a disease.
65
225968
1505
تقود إلى المرض.
03:59
This novel understanding
of disease mechanisms
of disease mechanisms
66
227497
2995
هذا الفهم المبتَكَر لديناميات المرض
04:02
then enable us to discover
effective therapeutics to target that.
effective therapeutics to target that.
67
230516
4492
يمكننا من اكتشاف علاجات فعالة لهذا الغرض.
04:07
So we formed a start-up company
to bring this technology to the market
to bring this technology to the market
68
235601
3845
قمنا بتشكيل شركة ناشئة
لتجلب هذه التقنية إلى السوق
لتجلب هذه التقنية إلى السوق
04:11
and impact people's lives.
69
239470
1805
وتؤثر في حياة الناس.
04:13
Now my team and I at ReviveMed
are working to discover
are working to discover
70
241722
3545
نعمل أنا وفريقي الآن على اكتشاف
04:17
therapeutics for major diseases
that metabolites are key drivers for,
that metabolites are key drivers for,
71
245291
5105
علاجات للأمراض الرئيسية التي تكون
المُسْتَقْلَبات هي الدافع الرئيسي لها،
المُسْتَقْلَبات هي الدافع الرئيسي لها،
04:22
like fatty liver disease,
72
250420
1897
مثل مرض الكبد الدهني،
04:24
because it is caused
by accumulation of fats,
by accumulation of fats,
73
252341
2924
لأنه يحدث بسبب تراكم الدهون،
04:27
which are types
of metabolites in the liver.
of metabolites in the liver.
74
255289
2473
والتي هي أنواع من المُسْتَقْلَبات بالكبد.
04:29
As I mentioned earlier,
it's a huge epidemic with no treatment.
it's a huge epidemic with no treatment.
75
257786
3940
كما ذكرت سابقا، الأمر
وبائي بشكل هائل وبدون علاج.
وبائي بشكل هائل وبدون علاج.
04:33
And fatty liver disease
is just one example.
is just one example.
76
261750
2724
ومرض الكبد الدهني ما هو إلا مثال.
04:36
Moving forward, we are going to tackle
hundreds of other diseases
hundreds of other diseases
77
264498
4178
نمضي قدما، سنقوم بالتعامل
مع مئات الأمراض الأخرى
مع مئات الأمراض الأخرى
04:40
with no treatment.
78
268700
1493
بدون علاج.
04:42
And by collecting more and more
data about metabolites
data about metabolites
79
270217
4554
وبجمع المزيد والمزيد
من البيانات عن المُسْتَقْلَبات
من البيانات عن المُسْتَقْلَبات
04:46
and understanding
how changes in metabolites
how changes in metabolites
80
274795
3544
وبفهم كيف أن تغييرات في المُسْتَقْلَبات
04:50
leads to developing diseases,
81
278363
2402
تقود إلى تطوير أمراض،
04:52
our algorithms will get
smarter and smarter
smarter and smarter
82
280789
3489
خوارزمياتنا سيزداد ذكاؤها أكثر
04:56
to discover the right therapeutics
for the right patients.
for the right patients.
83
284302
4196
لاكتشاف العلاجات الصحيحة
التي تناسب مرضى بعينهم.
التي تناسب مرضى بعينهم.
05:00
And we will get closer to reach our vision
84
288522
3770
وسنقترب أكثر من تحقيق رؤيتنا
05:04
of saving lives with every line of code.
85
292316
3863
في إنقاذ حيوات مع كل سطر يُضاف إلى الشفرة.
05:08
Thank you.
86
296203
1321
أشكركم.
05:09
(Applause)
87
297548
3827
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Leila Pirhaji - Biotech entrepreneurLeila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases.
Why you should listen
Leila Pirhaji is the founder of ReviveMed, an AI platform that can quickly and inexpensively characterize large numbers of metabolites (small molecules like glucose or cholesterol) from the blood, urine and tissues of patients. This allows for the detection of molecular mechanisms that lead to disease and the discovery of drugs that target these disease mechanisms.
Leila Pirhaji | Speaker | TED.com