TEDMED 2009
David Agus: A new strategy in the war on cancer
Дейвид Ейгъс: Нова стратегия във войната срещу рака
Filmed:
Readability: 4.3
830,903 views
Дейвид Ейгъс обяснява, че по традиция лечението на рак е било късогледо съсредоточено върху провинилите се индивидуални клетки. Той предлага нов, интердисциплинарен подход, при който се използват нетипични лекарства, компютърно моделиране и протеинов анализ за лечение и анализиране на цялото тяло.
David Agus - Cancer Doctor
Although a highly-accomplished conventional doctor, David Agus has embraced the future of medicine and is constantly exploring ways that new technologies can help in the fight against cancer. Full bio
Although a highly-accomplished conventional doctor, David Agus has embraced the future of medicine and is constantly exploring ways that new technologies can help in the fight against cancer. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I'm a cancer doctor, and I walked out of my office
0
0
3000
Аз съм онколог. Излязох от кабинета си
00:18
and walked by the pharmacy in the hospital three or four years ago,
1
3000
4000
и минах покрай аптеката в болницата преди три-четири години,
00:22
and this was the cover of Fortune magazine
2
7000
3000
а това беше корицата на списание "Форчън",
00:25
sitting in the window of the pharmacy.
3
10000
2000
изложено на витрината на аптеката.
00:27
And so, as a cancer doctor, you look at this,
4
12000
2000
Като онколог поглеждаш това
00:29
and you get a little bit downhearted.
5
14000
2000
и се обезсърчаваш малко.
00:31
But when you start to read the article by Cliff,
6
16000
3000
Но когато започнеш да четеш статията от Клиф -
00:34
who himself is a cancer survivor,
7
19000
2000
самият той оцелял от рака,
00:36
who was saved by a clinical trial
8
21000
2000
който бил спасен от едно клинично изпитание,
00:38
where his parents drove him from New York City to upstate New York
9
23000
4000
при което родителите му го закарали от Ню Йорк до северната част на щата Ню Йорк,
00:42
to get an experimental therapy for --
10
27000
2000
за да получи експериментална терапия за...
00:44
at the time -- Hodgkin's disease, which saved his life,
11
29000
3000
по онова време... болестта на Ходжкин, която му спасила живота.
00:47
he makes remarkable points here.
12
32000
3000
Изтъква забележителни аргументи там.
00:50
And the point of the article was that we have gotten
13
35000
3000
А същността на статията беше, че сме станали
00:53
reductionist in our view of biology,
14
38000
3000
редукционисти във възгледа си за биологията,
00:56
in our view of cancer.
15
41000
2000
във възгледа си за рака.
00:58
For the last 50 years, we have focused on treating
16
43000
3000
През последните 50 години сме се съсредоточавали
01:01
the individual gene
17
46000
2000
върху лечение на индивидуалния ген,
01:03
in understanding cancer, not in controlling cancer.
18
48000
3000
в разбиране на рака, а не в контролиране на рака.
01:06
So, this is an astounding table.
19
51000
3000
Това е поразителна таблица.
01:09
And this is something that sobers us in our field everyday
20
54000
3000
И нещо, което ни отрезвява всекидневно в нашата област
01:12
in that, obviously, we've made remarkable impacts
21
57000
2000
поради това, че очевидно сме оказали забележително влияние
01:14
on cardiovascular disease,
22
59000
2000
върху сърдечно-съдовите заболявания.
01:16
but look at cancer. The death rate in cancer
23
61000
3000
Но погледнете рака. Смъртността при рака
01:19
in over 50 years hasn't changed.
24
64000
3000
не се е променяла от над 50 години.
01:22
We've made small wins in diseases like chronic myelogenous leukemia,
25
67000
4000
Спечелили сме малки победи при заболявания като хронична миелогенна левкемия -
01:26
where we have a pill that can put 100 percent of people in remission,
26
71000
3000
имаме хапче, което може да постави сто процента от хората в ремисия.
01:29
but in general, we haven't made an impact at all in the war on cancer.
27
74000
6000
Но като цяло не сме прездизвикали никакъв ефект във войната с рака.
01:35
So, what I'm going to tell you today,
28
80000
3000
Днес ще ви разкажа малка част
01:38
is a little bit of why I think that's the case,
29
83000
3000
за причините, поради които смятам, че случаят е такъв,
01:41
and then go out of my comfort zone
30
86000
2000
а после ще изляза от зоната на удобството
01:43
and tell you where I think it's going,
31
88000
3000
и ще ви кажа накъде според мен вървят нещата
01:46
where a new approach -- that we hope to push forward
32
91000
3000
за един нов подход, който се надяваме да тласнем напред
01:49
in terms of treating cancer.
33
94000
4000
по отношение лечението на рака.
01:53
Because this is wrong.
34
98000
3000
Защото не трябва да е така.
01:56
So, what is cancer, first of all?
35
101000
2000
И така - първо, какво е рак?
01:58
Well, if one has a mass or an abnormal blood value, you go to a doctor,
36
103000
5000
Ами, ако човек има маса или абнормална кръвна стойност, отива на лекар.
02:03
they stick a needle in.
37
108000
2000
Той забива игла.
02:05
They way we make the diagnosis today is by pattern recognition:
38
110000
4000
Начинът, по който поставяме диагноза днес, е чрез разпознаване на модела.
02:09
Does it look normal? Does it look abnormal?
39
114000
4000
Нормален ли изглежда той? Абнормален ли е?
02:13
So, that pathologist is just like looking at this plastic bottle.
40
118000
3000
Този патолог е точно като да гледаш тази пластмасова бутилка.
02:16
This is a normal cell. This is a cancer cell.
41
121000
3000
Това е нормална клетка. Това е ракова клетка.
02:19
That is the state-of-the-art today in diagnosing cancer.
42
124000
5000
Това е сегашното състояние на нещата в диагностицирането на рака.
02:24
There's no molecular test,
43
129000
3000
Няма молекулен тест.
02:27
there's no sequencing of genes that was referred to yesterday,
44
132000
3000
Няма секвентиране на гени, за което беше загатнато вчера.
02:30
there's no fancy looking at the chromosomes.
45
135000
3000
Няма измислено разглеждане на хромозомите.
02:33
This is the state-of-the-art and how we do it.
46
138000
3000
Това е начинът, по който го правим сега.
02:36
You know, I know very well, as a cancer doctor, I can't treat advanced cancer.
47
141000
6000
Знаете ли, много добре ми е известно, като онколог, че не мога да лекувам рак в напреднал стадий.
02:42
So, as an aside, I firmly believe in the field of trying to identify cancer early.
48
147000
7000
Но твърдо вярвам в областта на ранното идентифициране на рака.
02:49
It is the only way you can start to fight cancer, is by catching it early.
49
154000
5000
Това е единственият начин да започнеш да се бориш с рака - като го хванеш рано.
02:54
We can prevent most cancers.
50
159000
3000
Можем да предотвратим повечето случаи на рак.
02:57
You know, the previous talk alluded to preventing heart disease.
51
162000
3000
Предишният разговор се позоваваше на предотвратяване на сърдечните заболявания.
03:00
We could do the same in cancer.
52
165000
2000
Бихме могли да правим същото за рака.
03:02
I co-founded a company called Navigenics,
53
167000
2000
Бях съдружник при основаването на една фирма - "Навигеникс",
03:04
where, if you spit into a tube --
54
169000
2000
където, ако плюеш в епруветка,
03:06
and we can look look at 35 or 40 genetic markers for disease,
55
171000
6000
можем да разгледаме 35-40 генетични маркери за болести -
03:12
all of which are delayable in many of the cancers --
56
177000
2000
всички те са отлагаеми при много случаи на рак.
03:14
you start to identify what you could get,
57
179000
4000
Започва идентифициране на онова, което може да се получи,
03:18
and then we can start to work to prevent them.
58
183000
3000
а после започваме да работим за предотвратяването им.
03:21
Because the problem is, when you have advanced cancer,
59
186000
3000
Защото проблемът е, че когато имаш рак в напреднал стадий,
03:24
we can't do that much today about it, as the statistics allude to.
60
189000
4000
в днешно време не може да се направи много по въпроса, както се позовават статистиките.
03:28
So, the thing about cancer is that it's a disease of the aged.
61
193000
4000
Работата с рака днес е, че той е болест на възрастните.
03:32
Why is it a disease of the aged?
62
197000
2000
Защо е болест на възрастните?
03:34
Because evolution doesn't care about us after we've had our children.
63
199000
4000
Защото еволюцията не се интересува от нас, след като са се родили децата ни.
03:39
See, evolution protected us during our childbearing years
64
204000
3000
Разбирате ли, еволюцията ни е закриляла по време на детеродните ни години,
03:42
and then, after age 35 or 40 or 45,
65
207000
4000
а после, след 35 или 40-45-годишна възраст
03:46
it said "It doesn't matter anymore, because they've had their progeny."
66
211000
4000
тя казва, че вече няма значение, защото се е родило потомството им.
03:50
So if you look at cancers, it is very rare -- extremely rare --
67
215000
5000
Затова, ако се разгледат видовете рак, са много редки, изключително редки
03:55
to have cancer in a child, on the order of thousands of cases a year.
68
220000
5000
случаите на рак при дете, от порядъка на хиляди случаи годишно.
04:00
As one gets older? Very, very common.
69
225000
4000
А когато човек остарява - много, много често срещани.
04:04
Why is it hard to treat?
70
229000
2000
А защо е труден за лечение?
04:06
Because it's heterogeneous,
71
231000
2000
Защото е хетерогенен,
04:08
and that's the perfect substrate for evolution within the cancer.
72
233000
5000
а това е съвършеният субстрат за еволюция вътре в рака.
04:13
It starts to select out for those bad, aggressive cells,
73
238000
4000
Той започва да избира онези лоши, агресивни клетки,
04:17
what we call clonal selection.
74
242000
4000
онова, което наричаме клонова селекция.
04:21
But, if we start to understand
75
246000
3000
Но ако започнем да разбираме,
04:24
that cancer isn't just a molecular defect, it's something more,
76
249000
5000
че ракът не е само молекулен дефект, а нещо повече,
04:29
then we'll get to new ways of treating it, as I'll show you.
77
254000
4000
тогава стигаме до нови начини за лечението му, както ще ви покажа.
04:33
So, one of the fundamental problems we have in cancer
78
258000
2000
Един от основните проблеми, които имаме с рака,
04:35
is that, right now, we describe it by a number of adjectives, symptoms:
79
260000
4000
е че сега го описваме чрез ред прилагателни, симптоми.
04:39
"I'm tired, I'm bloated, I have pain, etc."
80
264000
3000
Уморен съм, подут съм, боли ме и т.н.
04:42
You then have some anatomic descriptions,
81
267000
2000
После има някои анатомични описания.
04:44
you get that CT scan: "There's a three centimeter mass in the liver."
82
269000
4000
Получаваш скенера от компютърна томография. Има трисантиметрова маса в черния дроб.
04:48
You then have some body part descriptions:
83
273000
3000
После има описания на някои части от тялото.
04:51
"It's in the liver, in the breast, in the prostate."
84
276000
2000
В черния дроб е, в гърдата, в простатата.
04:53
And that's about it.
85
278000
3000
И горе-долу това е всичко.
04:56
So, our dictionary for describing cancer is very, very poor.
86
281000
4000
Значи нашият речник за описание на рака е много, много беден.
05:00
It's basically symptoms.
87
285000
2000
По същество това са симптоми.
05:02
It's manifestations of a disease.
88
287000
3000
Проявления на болестта.
05:05
What's exciting is that over the last two or three years,
89
290000
3000
Вълнуващото е, че през последните две-три години
05:08
the government has spent 400 million dollars,
90
293000
2000
правителството е похарчило 400 милиона долара
05:10
and they've allocated another billion dollars,
91
295000
3000
и са отпуснали още един милиард долара
05:13
to what we call the Cancer Genome Atlas Project.
92
298000
2000
за онова, което наричаме проекта Атлас на раковия геном.
05:15
So, it is the idea of sequencing all of the genes in the cancer,
93
300000
4000
Идеята е да се секвентират всички гени в рака
05:19
and giving us a new lexicon, a new dictionary to describe it.
94
304000
5000
и да ни се даде нов лексикон, нов речник за описанието му.
05:24
You know, in the mid-1850's in France,
95
309000
3000
Знаете ли, в средата на 50-те години на XIX век във Франция
05:27
they started to describe cancer by body part.
96
312000
3000
започнали да описват рака по част на тялото.
05:30
That hasn't changed in over 150 years.
97
315000
4000
Това не се е променило за над 150 години.
05:34
It is absolutely archaic that we call cancer
98
319000
4000
Абсолютно архаично е това, че наричаме рака
05:38
by prostate, by breast, by muscle.
99
323000
4000
на простатата, на гърдата, на мускулите.
05:42
It makes no sense, if you think about it.
100
327000
3000
Безсмислено е, като се замислиш.
05:45
So, obviously, the technology is here today,
101
330000
3000
Очевидно, днес технологията е тук,
05:48
and, over the next several years, that will change.
102
333000
3000
а през последните няколко години това ще се промени.
05:51
You will no longer go to a breast cancer clinic.
103
336000
2000
Вече няма да се ходи в клиника по рак на гърдата.
05:53
You will go to a HER2 amplified clinic, or an EGFR activated clinic,
104
338000
5000
Ще се ходи в усилена клиника HER2, или активирана клиника EGFR
05:58
and they will go to some of the pathogenic lesions
105
343000
2000
и ще прибягват до някои от патогенните поражения,
06:00
that were involved in causing this individual cancer.
106
345000
4000
включени в причиняването на този индивидуален рак.
06:04
So, hopefully, we will go from being the art of medicine
107
349000
3000
Да се надяваме, че ще преминем от това да сме медицинско изкуство
06:07
more to the science of medicine,
108
352000
2000
повече към медицинска наука
06:09
and be able to do what they do in infectious disease,
109
354000
3000
и ще сме в състояние да правим онова, което правят в инфекциозните заболявания,
06:12
which is look at that organism, that bacteria,
110
357000
3000
което е да разглеждат този организъм, тази бактерия,
06:15
and then say, "This antibiotic makes sense,
111
360000
3000
а после да кажат - този антибиотик има смисъл,
06:18
because you have a particular bacteria that will respond to it."
112
363000
4000
защото има една определена бактерия, която ще откликне на него.
06:22
When one is exposed to H1N1, you take Tamiflu,
113
367000
4000
Когато си изложен на H1N1, вземаш "Тамифлу"
06:26
and you can remarkably decrease the severity of symptoms
114
371000
3000
и забележително може да се намали остротата на симптомите
06:29
and prevent many of the manifestations of the disease.
115
374000
3000
и да се предотвратят много от проявленията на болестта.
06:32
Why? Because we know what you have, and we know how to treat it --
116
377000
5000
Защо? Защото знаем какво имате и знаем как да го лекуваме,
06:37
although we can't make vaccine in this country, but that's a different story.
117
382000
4000
макар и да не можем да правим ваксина в тази страна, но това е друг въпрос.
06:41
The Cancer Genome Atlas is coming out now.
118
386000
3000
Сега излиза Атласът за раковия геном.
06:44
The first cancer was done, which was brain cancer.
119
389000
4000
Приключи работата по първия рак - ракът на мозъка.
06:48
In the next month, the end of December, you'll see ovarian cancer,
120
393000
4000
През следващия месец, в края на декември, ще видите рака на яйчниците,
06:52
and then lung cancer will come several months after.
121
397000
4000
а след няколко месеца ще дойде и ракът на белите дробове.
06:56
There's also a field of proteomics that I'll talk about in a few minutes,
122
401000
3000
Съществува и една област - протеомика, за която ще говоря след няколко минути,
06:59
which I think is going to be the next level
123
404000
3000
която според мен ще бъде следващото ниво,
07:02
in terms of understanding and classifying disease.
124
407000
4000
що се отнася до разбиране и класификация на болестта.
07:06
But remember, I'm not pushing genomics,
125
411000
2000
Но помнете - не пробутвам геномика,
07:08
proteomics, to be a reductionist.
126
413000
3000
протеомика, за да съм редукционист.
07:11
I'm doing it so we can identify what we're up against.
127
416000
3000
Правя го, за да можем да идентифицираме срещу какво сме изправени.
07:14
And there's a very important distinction there that we'll get to.
128
419000
4000
Там има едно много важно разграничение, до което ще стигнем.
07:18
In health care today, we spend most of the dollars --
129
423000
3000
В здравеопазването днес харчим повечето долари
07:21
in terms of treating disease --
130
426000
3000
с оглед лечението на болестта...
07:24
most of the dollars in the last two years of a person's life.
131
429000
4000
повечето средства през последните две години от живота на едно лице.
07:28
We spend very little, if any, dollars in terms of identifying what we're up against.
132
433000
5000
Харчим много малко, ако изобщо влагаме нещо, за да идентифицираме срещу какво сме изправени.
07:33
If you could start to move that, to identify what you're up against,
133
438000
4000
Ако може да се премести това върху идентифициране срещу какво си изправен,
07:37
you're going to do things a hell of a lot better.
134
442000
3000
нещата ще се правят дяволски по-добре.
07:40
If we could even take it one step further and prevent disease,
135
445000
4000
Ако можем да направим дори една стъпка напред и да предотвратяваме болестта,
07:44
we can take it enormously the other direction,
136
449000
3000
можем да имаме огромен превес в другата посока.
07:47
and obviously, that's where we need to go, going forward.
137
452000
4000
А очевидно натам е нужно да вървим, напред във времето.
07:51
So, this is the website of the National Cancer Institute.
138
456000
3000
Това е уебсайтът на Националния институт по рака.
07:54
And I'm here to tell you, it's wrong.
139
459000
3000
Тук съм, за да ви кажа, че той греши.
07:57
So, the website of the National Cancer Institute
140
462000
2000
Според уебсайта на Националния институт по рака
07:59
says that cancer is a genetic disease.
141
464000
4000
ракът е генетично заболяване.
08:03
The website says, "If you look, there's an individual mutation,
142
468000
4000
В уебсайта се казва, ако погледнете, има индивидуална мутация
08:07
and maybe a second, and maybe a third,
143
472000
2000
и може би втора, може би трета
08:09
and that is cancer."
144
474000
2000
и това е рак.
08:11
But, as a cancer doc, this is what I see.
145
476000
4000
Но като онколог, ето какво виждам.
08:15
This isn't a genetic disease.
146
480000
2000
Това не е генетично заболяване.
08:17
So, there you see, it's a liver with colon cancer in it,
147
482000
3000
Там виждате черен дроб, в който има рак на дебелото черво,
08:20
and you see into the microscope a lymph node
148
485000
2000
а под микроскоп виждате лимфен възел,
08:22
where cancer has invaded.
149
487000
2000
където е нахлул рак.
08:24
You see a CT scan where cancer is in the liver.
150
489000
4000
Виждате скенер от компютърна томография, при който ракът е в черния дроб.
08:28
Cancer is an interaction of a cell
151
493000
3000
Ракът е взаимодействие на клетка,
08:31
that no longer is under growth control with the environment.
152
496000
5000
която вече не е под растежен контрол с околната среда.
08:36
It's not in the abstract; it's the interaction with the environment.
153
501000
4000
Не е откъснато, а взаимодействие с околната среда.
08:40
It's what we call a system.
154
505000
3000
Онова, което наричаме система.
08:43
The goal of me as a cancer doctor is not to understand cancer.
155
508000
4000
Моята цел като онколог не е да разбирам рака.
08:47
And I think that's been the fundamental problem over the last five decades,
156
512000
3000
А мисля, че това е основният проблем през последните пет десетилетия -
08:50
is that we have strived to understand cancer.
157
515000
3000
че се борихме да разберем рака.
08:53
The goal is to control cancer.
158
518000
3000
Целта е да се контролира ракът.
08:56
And that is a very different optimization scheme,
159
521000
2000
А това е много различна оптимизационна схема,
08:58
a very different strategy for all of us.
160
523000
3000
много различна стратегия за всички нас.
09:01
I got up at the American Association of Cancer Research,
161
526000
2000
Станах да се изкажа в Американската асоциация за ракови изследвания,
09:03
one of the big cancer research meetings, with 20,000 people there,
162
528000
4000
на една от големите срещи по проучване на рака, където присъстваха 20 000 души
09:07
and I said, "We've made a mistake.
163
532000
3000
и казах, че сме допуснали грешка.
09:10
We've all made a mistake, myself included,
164
535000
3000
Всички сме допуснали грешка, включително самият аз,
09:13
by focusing down, by being a reductionist.
165
538000
2000
като сме се фокусирали надолу, като сме били редукционисти.
09:15
We need to take a step back."
166
540000
2000
Нужно е да направим стъпка назад.
09:17
And, believe it or not, there were hisses in the audience.
167
542000
2000
И, вярвате или не, публиката ме освирка.
09:19
People got upset, but this is the only way we're going to go forward.
168
544000
4000
Хората се разстроиха, но това е единственият начин, по който ще вървим напред.
09:23
You know, I was very fortunate to meet Danny Hillis a few years ago.
169
548000
4000
Знаете ли, имах късемта да се запозная с Дани Хилис преди няколко години.
09:27
We were pushed together, and neither one of us really wanted to meet the other.
170
552000
4000
Срещнаха ни насила - нито един от нас всъщност не искаше да се запознава с другия.
09:31
I said, "Do I really want to meet a guy from Disney, who designed computers?"
171
556000
4000
Казвах: "Наистина ли искам да се запозная с някакъв тип от "Дисни", дизайнер на компютри?"
09:35
And he was saying: Does he really want to meet another doctor?
172
560000
3000
А той казвал - наистина ли иска да се запознае с поредния доктор?
09:38
But people prevailed on us, and we got together,
173
563000
2000
Но хората надделяха, събрахме се
09:40
and it's been transformative in what I do, absolutely transformative.
174
565000
5000
и това беше преобразяващо за онова, с което се занимавам, абсолютно преобразяващо.
09:46
We have designed, and we have worked on the modeling --
175
571000
3000
Проектирахме и работихме по моделирането...
09:49
and much of these ideas came from Danny and from his team --
176
574000
4000
много от тези идеи дойдоха от Дани и неговия екип...
09:53
the modeling of cancer in the body as complex system.
177
578000
3000
моделирането на рака в тялото като сложна система.
09:56
And I'll show you some data there
178
581000
2000
Ще ви покажа някои данни,
09:58
where I really think it can make a difference and a new way to approach it.
179
583000
4000
за които наистина смятам, че може да предизвикат промяна и да доведат до нов подход.
10:02
The key is, when you look at these variables and you look at this data,
180
587000
4000
Ключът е, че като разглеждаш тези променливи и тези данни,
10:06
you have to understand the data inputs.
181
591000
4000
трябва да разбереш входните данни.
10:10
You know, if I measured your temperature over 30 days,
182
595000
4000
Знаете ли, ако ви меря температурата в продължение на 30 дни
10:14
and I asked, "What was the average temperature?"
183
599000
2000
и попитам каква е била средната температура,
10:16
and it came back at 98.7, I would say, "Great."
184
601000
4000
а тя се окаже 98,7 по Фаренхайт (37 по Целзий), бих казал - прекрасно.
10:20
But if during one of those days
185
605000
2000
Но ако през един от тези дни
10:22
your temperature spiked to 102 for six hours,
186
607000
3000
температурата ви скочи до 102 по Фаренхайт (38,9 по Целзий) в продължение на шест часа,
10:25
and you took Tylenol and got better, etc.,
187
610000
2000
вземете "Тайленол" и се оправите, и така нататък,
10:27
I would totally miss it.
188
612000
2000
напълно бих го пропуснал.
10:29
So, one of the problems, the fundamental problems in medicine
189
614000
3000
Един от основните проблеми в медицината
10:32
is that you and I, and all of us,
190
617000
2000
е, че вие, аз и всички ние
10:34
we go to our doctor once a year.
191
619000
2000
ходим на лекар веднъж годишно.
10:36
We have discrete data elements; we don't have a time function on them.
192
621000
4000
Имаме несвързани елементи данни; нямаме времева функция по тях.
10:40
Earlier it was referred to this direct life device.
193
625000
3000
По-рано това беше отдавано на това пряко жизнено устройство.
10:43
You know, I've been using it for two and a half months.
194
628000
3000
Знаете ли, използвам го от два месеца и половина.
10:46
It's a staggering device, not because it tells me
195
631000
2000
Смайващо устройство - не защото ми казва
10:48
how many kilocalories I do every day,
196
633000
3000
колко килокалории поемам всеки ден,
10:51
but because it looks, over 24 hours, what I've done in a day.
197
636000
4000
а защото разглежда в продължение на 24 часа какво съм правил за един ден.
10:55
And I didn't realize that for three hours I'm sitting at my desk,
198
640000
3000
Не осъзнавах, че седя три часа на бюрото си
10:58
and I'm not moving at all.
199
643000
2000
и изобщо не се движа.
11:00
And a lot of the functions in the data that we have as input systems here
200
645000
5000
Много от функциите в данните, които имаме като входни системи тук,
11:05
are really different than we understand them,
201
650000
3000
всъщност са различни от начина, по който ги разбираме,
11:08
because we're not measuring them dynamically.
202
653000
2000
защото не ги измерваме динамично.
11:10
And so, if you think of cancer as a system,
203
655000
5000
И така, ако мислите за рака като система,
11:15
there's an input and an output and a state in the middle.
204
660000
4000
има вход, изход и състояние по средата.
11:19
So, the states, are equivalent classes of history,
205
664000
3000
Състоянията са еквивалентни класове от историята,
11:22
and the cancer patient, the input, is the environment,
206
667000
3000
а раковият пациент - входът е средата,
11:25
the diet, the treatment, the genetic mutations.
207
670000
4000
начинът на хранене, лечението, генетичните мутации.
11:29
The output are our symptoms:
208
674000
3000
Изходът са нашите симптоми.
11:32
Do we have pain? Is the cancer growing? Do we feel bloated, etc.?
209
677000
4000
Имаме ли болка? Расте ли ракът? Чувстваме ли се подути, и т.н.?
11:36
Most of that state is hidden.
210
681000
4000
Повечето от това състояние е скрито.
11:40
So what we do in our field is we change and input,
211
685000
3000
Онова, което правим в нашата област е да променяме входа,
11:43
we give aggressive chemotherapy,
212
688000
2000
правим агресивна химиотерапия.
11:45
and we say, "Did that output get better? Did that pain improve, etc.?"
213
690000
5000
И питаме - подобрил ли се е изходът? Облекчила ли се е болката, и т.н.?
11:50
And so, the problem is that it's not just one system,
214
695000
4000
И така, проблемът е, че не е само една система,
11:54
it's multiple systems on multiple scales.
215
699000
3000
а множество системи в множество мащаби.
11:57
It's a system of systems.
216
702000
3000
Това е система от системи.
12:00
And so, when you start to look at emergent systems,
217
705000
2000
И така, като започнеш да разглеждаш възникващи системи,
12:02
you can look at a neuron under a microscope.
218
707000
3000
можеш да гледаш един неврон под микроскоп.
12:05
A neuron under the microscope is very elegant
219
710000
2000
Един неврон под микроскоп е много елеганен,
12:07
with little things sticking out and little things over here,
220
712000
3000
малки нещица стърчат навън и малки нещица ей тук,
12:10
but when you start to put them together in a complex system,
221
715000
4000
но като започнеш да ги събираш заедно в една сложна система
12:14
and you start to see that it becomes a brain,
222
719000
2000
и започваш да виждаш, че тя става мозък
12:16
and that brain can create intelligence,
223
721000
3000
и този мозък може да създава интелигентност,
12:19
what we're talking about in the body,
224
724000
2000
онова, за което говорим в тялото,
12:21
and cancer is starting to model it like a complex system.
225
726000
3000
и ракът започва да го моделира като сложна система
12:24
Well, the bad news is that these robust --
226
729000
3000
Лошата новина е, че тези яки...
12:27
and robust is a key word --
227
732000
2000
а яки е ключова дума...
12:29
emergent systems are very hard to understand in detail.
228
734000
4000
възникващи системи са много трудни за разбиране в подробности.
12:33
The good news is you can manipulate them.
229
738000
3000
Добрата новина е, че може да се манипулират.
12:36
You can try to control them
230
741000
2000
Може да се опиташ да ги контролираш
12:38
without that fundamental understanding of every component.
231
743000
3000
без фундаментално разбиране на всеки компонент.
12:41
One of the most fundamental clinical trials in cancer
232
746000
3000
Едно от най-основните клинични изпитания в рака
12:44
came out in February in the New England Journal of Medicine,
233
749000
3000
излезе през февруари в "Ню Ингланд Джърнъл ъф Медисин",
12:47
where they took women who were pre-menopausal with breast cancer.
234
752000
4000
при което взели жени преди менопауза с рак на гърдата.
12:51
So, about the worst kind of breast cancer you can get.
235
756000
3000
Горе-долу най-лошия вид рак, който можеш да получиш.
12:54
They had gotten their chemotherapy,
236
759000
2000
Те били получили химиотерапия,
12:56
and then they randomized them,
237
761000
2000
а после ги разделили произволно -
12:58
where half got placebo,
238
763000
2000
половината получили плацебо,
13:00
and half got a drug called Zoledronic acid that builds bone.
239
765000
4000
а половината - лекарство, наречено золедроникова киселина, което изгражда кост.
13:04
It's used to treat osteoporosis,
240
769000
2000
Използва се за лечение на остеопороза,
13:06
and they got that twice a year.
241
771000
2000
а те го получавали два пъти годишно.
13:08
They looked and, in these 1,800 women,
242
773000
4000
Разгледали резултатите, и при тези 1800 жени,
13:12
given twice a year a drug that builds bone,
243
777000
3000
на които два пъти годишно давали лекарство, което изгражда кост,
13:15
you reduce the recurrence of cancer by 35 percent.
244
780000
5000
повторението на рака се намалява с 35 процента.
13:21
Reduce occurrence of cancer by a drug
245
786000
2000
Намалена проява на рак от лекарство,
13:23
that doesn't even touch the cancer.
246
788000
2000
което няма никакъв допир с рака.
13:25
So the notion, you change the soil, the seed doesn't grow as well.
247
790000
5000
Идеята е, че ако смениш почвата, семето не расте толкова добре.
13:30
You change that system,
248
795000
3000
Променяш тази система
13:33
and you could have a marked effect on the cancer.
249
798000
2000
и може да има забележим ефект върху рака.
13:35
Nobody has ever shown -- and this will be shocking --
250
800000
3000
Никой никога не е показвал... би било потресаващо...
13:38
nobody has ever shown that most chemotherapy
251
803000
3000
никой никога не е показвал, че по-голямата част от химиотерапията
13:41
actually touches a cancer cell.
252
806000
2000
всъщност докосва ракова клетка.
13:43
It's never been shown.
253
808000
2000
Никога не е било показвано.
13:45
There's all these elegant work in the tissue culture dishes,
254
810000
3000
Има я цялата тази елегантна работа в съдове за тъканни култури,
13:48
that if you give this cancer drug, you can do this effect to the cell,
255
813000
3000
където, ако дадеш това лекарство за рак, можеш да предизвикаш този ефект върху клетката,
13:51
but the doses in those dishes are nowhere near
256
816000
3000
но дозите в тези съдове изобщо не се доближават
13:54
the doses that happen in the body.
257
819000
4000
до дозите, които се случват в тялото.
13:58
If I give a woman with breast cancer a drug called Taxol
258
823000
3000
Ако давам на жена с рак на гърдата лекарството "Таксол"
14:01
every three weeks, which is the standard,
259
826000
2000
всеки три седмици, което е стандартно,
14:03
about 40 percent of women with metastatic cancer
260
828000
2000
около 40 процента от жените с метастатичен рак
14:05
have a great response to that drug.
261
830000
3000
имат огромен отклик към това лекарство.
14:08
And a response is 50 percent shrinkage.
262
833000
2000
И откликът е 50-процентно свиване.
14:10
Well, remember that's not even an order of magnitude,
263
835000
2000
Е, помнете, че това дори не е значима величина,
14:12
but that's a different story.
264
837000
2000
но това е друг въпрос.
14:14
They then recur, I give them that same drug every week.
265
839000
4000
После се повтаря, давам им същото това лекарство всяка седмица.
14:18
Another 30 percent will respond.
266
843000
3000
Други 30 процента ще откликнат.
14:21
They then recur, I give them that same drug
267
846000
2000
После се повтаря, давам им същото това лекарство
14:23
over 96 hours by continuous infusion,
268
848000
3000
над 96 часа чрез постоянно вливане,
14:26
another 20 or 30 percent will respond.
269
851000
3000
още 20 или 30 процента ще откликнат.
14:29
So, you can't tell me it's working by the same mechanism in all three size.
270
854000
4000
Значи, може да ми кажете, действа чрез същия механизъм и при трите размера.
14:33
It's not. We have no idea the mechanism.
271
858000
3000
Не е така. Нямаме представа от механизма.
14:36
So the idea that chemotherapy may just be disrupting
272
861000
3000
Значи идеята, че химиотерапията може би просто разрушава
14:39
that complex system,
273
864000
3000
тази сложна система,
14:42
just like building bone disrupted that system and reduced recurrence,
274
867000
5000
точно както строежът на кост разрушава тази система и намалява повторната поява,
14:47
chemotherapy may work by that same exact way.
275
872000
3000
химиотерапията може би действа точно по същия начин.
14:50
The wild thing about that trial also,
276
875000
3000
Другата странност при това изпитание е,
14:53
was that it reduced new primaries, so new cancers, by 30 percent also.
277
878000
7000
че то намалило новите първични, тоест нови случаи на рак, също с 30 процента.
15:02
So, the problem is, yours and mine, all of our systems are changing.
278
887000
5000
Проблемът е, вашият и моят, че всичките ни системи се променят.
15:07
They're dynamic.
279
892000
2000
Те са динамични.
15:09
I mean, this is a scary slide, not to take an aside,
280
894000
3000
Искам да кажа, това е страховит кадър, не е лесно да се отхвърли,
15:12
but it looks at obesity in the world.
281
897000
2000
но той разглежда затлъстяването в света.
15:14
And I'm sorry if you can't read the numbers, they're kind of small.
282
899000
3000
Съжалявам, ако не можете да разчетете числата, малко са дребни.
15:17
But, if you start to look at it, that red, that dark color there,
283
902000
4000
Но ако започнете да го разглеждате - онова червено, тъмният цвят там,
15:21
more than 75 percent of the population
284
906000
3000
над 75 процента от населението
15:24
of those countries are obese.
285
909000
3000
на тези страни е затлъстяло.
15:27
Look a decade ago, look two decades ago: markedly different.
286
912000
4000
Погледнете преди десетилетие, погледнете преди две десетилетия, подчертано различно.
15:31
So, our systems today are dramatically different
287
916000
3000
Нашите системи днес са крайно различни,
15:34
than our systems a decade or two ago.
288
919000
4000
отколкото преди едно-две десетилетия.
15:38
So the diseases we have today,
289
923000
3000
Така че болестите, които имаме днес,
15:41
which reflect patterns in the system over the last several decades,
290
926000
4000
които отразяват модели в системата през последните няколко десетилетия,
15:45
are going to change dramatically over the next decade or so
291
930000
4000
ще се променят драматично през следващото десетилетие
15:49
based on things like this.
292
934000
3000
въз основа на подобни неща.
15:52
So, this picture, although it is beautiful, is a 40-gigabyte picture
293
937000
10000
Тази снимка, макар и да е красива, е 40-гигабайтова снимка
16:02
of the whole proteome.
294
947000
2000
на целия протеом.
16:04
So this is a drop of blood that has gone through a superconducting magnet,
295
949000
4000
Това е капка кръв, преминала през свръхпроводим магнит
16:08
and we're able to get resolution
296
953000
2000
и сме в състояние да получим разделителна способност,
16:10
where we can start to see all of the proteins in the body.
297
955000
4000
при която да започнем да виждаме всички протеини в тялото.
16:14
We can start to see that system.
298
959000
2000
Можем да започнем да виждаме тази система.
16:16
Each of the red dots are where a protein has actually been identified.
299
961000
4000
Всяка от червените точки е място, където всъщност е идентифициран протеин.
16:20
The power of these magnets, the power of what we can do here,
300
965000
2000
Мощта на тези магнити, мощта на онова, което можем да правим тук
16:22
is that we can see an individual neutron with this technology.
301
967000
5000
е, че с тази технология можем да видим един индивидуален неутрон.
16:27
So, again, this is stuff we're doing with Danny Hillis
302
972000
3000
Отново, това са неща, които правим с Дани Хилис
16:30
and a group called Applied Proteomics,
303
975000
2000
и една група, наречена "Приложна протеомика",
16:32
where we can start to see individual neutron differences,
304
977000
4000
при което можем да започнем да виждаме индивидуални неутронни разлики
16:36
and we can start to look at that system like we never have before.
305
981000
4000
и можем да започнем да разглеждаме тази система като никога преди.
16:40
So, instead of a reductionist view, we're taking a step back.
306
985000
4000
Така че вместо редукционистичен възглед, правим стъпка назад.
16:44
So this is a woman, 46 years old,
307
989000
4000
Това е 46-годишна жена,
16:48
who had recurrent lung cancer.
308
993000
3000
която имаше повтарящ се рак на белите дробове.
16:51
It was in her brain, in her lungs, in her liver.
309
996000
4000
Той беше в мозъка й, в дробовете й, в черния й дроб.
16:55
She had gotten Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere,
310
1000000
4000
Беше вземала карбоплатин таксол, карбоплатин таксотер,
16:59
Gemcitabine, Navelbine:
311
1004000
2000
гемцитабен, навелбин.
17:01
Every drug we have she had gotten, and that disease continued to grow.
312
1006000
5000
Беше вземала всяко лекарство, което имаме, а тази болест продължаваше да расте.
17:06
She had three kids under the age of 12,
313
1011000
4000
Имаше три деца под 12-годишна възраст,
17:10
and this is her CT scan.
314
1015000
2000
а това е компютърната й томография.
17:12
And so what this is, is we're taking a cross-section of her body here,
315
1017000
3000
Тук снимаме тялото й в разрез.
17:15
and you can see in the middle there is her heart,
316
1020000
3000
Виждате, че тук в средата е сърцето й,
17:18
and to the side of her heart on the left there is this large tumor
317
1023000
4000
а от лявата страна на сърцето й е този голям тумор,
17:22
that will invade and will kill her, untreated, in a matter of weeks.
318
1027000
6000
който, нелекуван, ще нахлуе и ще я убие за седмици.
17:28
She goes on a pill a day that targets a pathway,
319
1033000
5000
Тя минава на хапче на ден, насочено към пътека,
17:33
and again, I'm not sure if this pathway was in the system, in the cancer,
320
1038000
4000
и отново, не съм сигурен дали тази пътека беше в системата, в рака,
17:37
but it targeted a pathway, and a month later, pow, that cancer's gone.
321
1042000
6000
но то беше насочено към пътека, и месец по-късно - бум, този рак е изчезнал.
17:43
Six months later it's still gone.
322
1048000
3000
Шест месеца по-късно все още го няма.
17:46
That cancer recurred, and she passed away three years later from lung cancer,
323
1051000
5000
Този рак се прояви отново и тя почина три години по-късно от рак на белите дробове,
17:51
but she got three years from a drug
324
1056000
4000
но получи три години от едно лекарство,
17:55
whose symptoms predominately were acne.
325
1060000
2000
чиито симптоми бяха преобладаващо акне.
17:57
That's about it.
326
1062000
2000
Горе-долу това е.
17:59
So, the problem is that the clinical trial was done,
327
1064000
4000
Проблемът е, че бяха проведени клинични изпитания
18:03
and we were a part of it,
328
1068000
2000
и ние бяхме част от това,
18:05
and in the fundamental clinical trial --
329
1070000
2000
и в основното клинично изпитание,
18:07
the pivotal clinical trial we call the Phase Three,
330
1072000
2000
централното клинично изпитание, наричаме го трета фаза,
18:09
we refused to use a placebo.
331
1074000
3000
отказахме да използваме плацебо.
18:12
Would you want your mother, your brother, your sister
332
1077000
2000
Бихте ли искали майка ви, брат ви, сестра ви
18:14
to get a placebo if they had advanced lung cancer and had weeks to live?
333
1079000
4000
да получат плацебо, ако имат напреднал рак на белите дробове и им остават седмици да живеят?
18:18
And the answer, obviously, is not.
334
1083000
2000
Отговорът очевидно е - не.
18:20
So, it was done on this group of patients.
335
1085000
2000
Беше проведено върху тази група пациенти.
18:22
Ten percent of people in the trial had this dramatic response that was shown here,
336
1087000
6000
10 процента от хората в изпитанието получиха драматичен отклик, показан тук,
18:28
and the drug went to the FDA,
337
1093000
3000
и лекарството отиде в Администрацията за храни и лекарства (АХЛ),
18:31
and the FDA said, "Without a placebo,
338
1096000
2000
а от АХЛ казаха - без плацебо
18:33
how do I know patients actually benefited from the drug?"
339
1098000
5000
как да разберем, че пациентите наистина имат полза от лекарството?
18:38
So the morning the FDA was going to meet,
340
1103000
2000
Ето какво чакаше АХЛ на сутринта,
18:40
this was the editorial in the Wall Street Journal.
341
1105000
3000
това беше уводната статия в "Уолстрийт джърнъл".
18:43
(Laughter)
342
1108000
2000
(Смях)
18:45
And so, what do you know, that drug was approved.
343
1110000
4000
И така, гледай ти, лекарството беше одобрено.
18:49
The amazing thing is another company did the right scientific trial,
344
1114000
4000
Изумителното е, че друга компания провела правилното научно изпитание,
18:53
where they gave half placebo and half the drug.
345
1118000
3000
при което давали на половината плацебо, а на половината - лекарството.
18:56
And we learned something important there.
346
1121000
2000
И научихме нещо важно там.
18:58
What's interesting is they did it in South America and Canada,
347
1123000
3000
Интересното е, че го провели в Южна Америка и Канада,
19:01
where it's "more ethical to give placebos."
348
1126000
3000
където е "по-етично да се дава плацебо".
19:04
They had to give it also in the U.S. to get approval,
349
1129000
2000
Трябвало да го дадат също и в САЩ, за да получат одобрение,
19:06
so I think there were three U.S. patients
350
1131000
2000
затова мисля, че е имало трима пациенти от САЩ
19:08
in upstate New York who were part of the trial.
351
1133000
2000
в северната част на щата Ню Йорк, участвали в изпитанието.
19:10
But they did that, and what they found
352
1135000
2000
Но направили това и открили,
19:12
is that 70 percent of the non-responders
353
1137000
3000
че 70 процента от неоткликналите
19:15
lived much longer and did better than people who got placebo.
354
1140000
5000
живеят много по-дълго и са много по-добре от хората, получили плацебо.
19:20
So it challenged everything we knew in cancer,
355
1145000
3000
Това беше предизвикателство за всичко, което ни е известно за рака,
19:23
is that you don't need to get a response.
356
1148000
2000
че не е нужно да се получава отклик.
19:25
You don't need to shrink the disease.
357
1150000
2000
Не е нужно да се свива болестта.
19:27
If we slow the disease, we may have more of a benefit
358
1152000
4000
Ако забавим болестта, може да имаме повече полза
19:31
on patient survival, patient outcome, how they feel,
359
1156000
4000
за оцеляването на пациента, резултатите при пациента, как се чувства той,
19:35
than if we shrink the disease.
360
1160000
2000
отколкото ако свием болестта.
19:37
The problem is that, if I'm this doc, and I get your CT scan today
361
1162000
3000
Проблемът е, че ако аз съм този доктор и получа резултатите от вашата компютърна томография,
19:40
and you've got a two centimeter mass in your liver,
362
1165000
3000
имате двусантиметрова маса в черния си дроб,
19:43
and you come back to me in three months and it's three centimeters,
363
1168000
3000
връщате се при мен след три месеца и тя е три сантиметра,
19:46
did that drug help you or not?
364
1171000
2000
помогнало ли ви е лекарството, или не?
19:48
How do I know?
365
1173000
2000
Как да разбера?
19:50
Would it have been 10 centimeters, or am I giving you a drug
366
1175000
4000
Дали е щяло да стане 10 сантиметра, или пък ви давам лекарство
19:54
with no benefit and significant cost?
367
1179000
3000
без никаква полза и на значителна цена?
19:57
So, it's a fundamental problem.
368
1182000
2000
Това е фундаментален проблем.
19:59
And, again, that's where these new technologies can come in.
369
1184000
5000
И отново, тук идват тези нови технологии.
20:04
And so, the goal obviously is that you go into your doctor's office --
370
1189000
4000
Целта очевидно е да влезеш в кабинета на лекаря си...
20:08
well, the ultimate goal is that you prevent disease, right?
371
1193000
3000
е, крайната цел е да се предотврати болестта, нали.
20:11
The ultimate goal is that you prevent any of these things from happening.
372
1196000
4000
Крайната цел е да се предотврати случването на което и да е от тези неща.
20:15
That is the most effective, cost-effective,
373
1200000
3000
Това е най-ефективният, ценово ефективен
20:18
best way we can do things today.
374
1203000
2000
и най-добър начин, по който можем да правим нещата днес.
20:20
But if one is unfortunate to get a disease,
375
1205000
3000
Но ако човек има лошия късмет да се разболее,
20:23
you'll go into your doctor's office, he or she will take a drop of blood,
376
1208000
3000
отиваш в кабинета на доктора, той или тя ти взема капка кръв,
20:26
and we will start to know how to treat your disease.
377
1211000
4000
а ние започваме да търсим начин да лекуваме болестта ти.
20:31
The way we've approached it is the field of proteomics,
378
1216000
3000
Начинът, по който подхождаме към това, е в областта на протеомиката -
20:34
again, this looking at the system.
379
1219000
2000
отново, това разглеждане на системата.
20:36
It's taking a big picture.
380
1221000
2000
Широкомащабен поглед.
20:38
The problem with technologies like this is
381
1223000
3000
Проблемът при такива технологии е,
20:41
that if one looks at proteins in the body,
382
1226000
2000
че ако човек погледне протеините в тялото,
20:43
there are 11 orders of magnitude difference
383
1228000
3000
има 11 порядъка разлика във величината
20:46
between the high-abundant and the low-abundant proteins.
384
1231000
3000
между високо обилните и ниско обилните протеини.
20:49
So, there's no technology in the world that can span 11 orders of magnitude.
385
1234000
5000
В света няма технология, която може да обхване 11 порядъка величина.
20:54
And so, a lot of what has been done with people like Danny Hillis and others
386
1239000
5000
Голяма част от стореното с Дани Хилс и други
20:59
is to try to bring in engineering principles, try to bring the software.
387
1244000
4000
е в опит да се въведат инженерни принципи, да се въведе софтуерът.
21:03
We can start to look at different components along this spectrum.
388
1248000
5000
Можем да започнем да разглеждаме различни компоненти по този спектър.
21:08
And so, earlier was talked about cross-discipline, about collaboration.
389
1253000
5000
По-рано се говори за интердисциплини, за сътрудничество.
21:13
And I think one of the exciting things that is starting to happen now
390
1258000
3000
Според мен едно от вълнуващите неща, които започват да се случват сега,
21:16
is that people from those fields are coming in.
391
1261000
3000
е, че навлизат хора от тези области.
21:19
Yesterday, the National Cancer Institute announced a new program
392
1264000
3000
Вчера Националният институт за изучаване на рака обяви нова програма,
21:22
called the Physical Sciences and Oncology,
393
1267000
3000
наречена "Физически науки и онкология",
21:25
where physicists, mathematicians, are brought in to think about cancer,
394
1270000
4000
при която физици и математици мислят за рака -
21:29
people who never approached it before.
395
1274000
3000
хора, които никога не са се занимавали с него преди.
21:32
Danny and I got 16 million dollars, they announced yesterday,
396
1277000
3000
С Дани получихме 16 милиона долара, обявиха вчера,
21:35
to try to attach this problem.
397
1280000
2000
за да се опитаме да се справим с този проблем.
21:37
A whole new approach, instead of giving high doses of chemotherapy
398
1282000
4000
Съвсем нов подход, вместо да се дават високи дози химиотерапия
21:41
by different mechanisms,
399
1286000
2000
чрез различни механизми
21:43
to try to bring technology to get a picture of what's actually happening in the body.
400
1288000
6000
в опит чрез технология да се получи картина за това какво всъщност се случва в тялото.
21:49
So, just for two seconds, how these technologies work --
401
1294000
4000
Само за две секунди - как действат тези технологии...
21:53
because I think it's important to understand it.
402
1298000
3000
защото смятам, че е важно да се разбере.
21:56
What happens is every protein in your body is charged,
403
1301000
3000
Онова, което се случва е, че всеки протеин във вашето тяло се зарежда,
21:59
so the proteins are sprayed in, the magnet spins them around,
404
1304000
4000
така че протеините се впръскват вътре, магнитът ги завърта,
22:03
and then there's a detector at the end.
405
1308000
2000
а накрая има детектор.
22:05
When it hit that detector is dependent on the mass and the charge.
406
1310000
5000
Кога се удря в този детектор, зависи от масата и заряда.
22:10
And so we can accurately -- if the magnet is big enough,
407
1315000
3000
И така, прецизно, ако магнитът е достатъчно голям
22:13
and your resolution is high enough --
408
1318000
2000
и разделителната способност е достатъчно висока,
22:15
you can actually detect all of the proteins in the body
409
1320000
3000
всъщност може да се открият всички протеини в тялото
22:18
and start to get an understanding of the individual system.
410
1323000
4000
и да започнем да получаваме разбиране за индивидуалната система.
22:22
And so, as a cancer doctor,
411
1327000
2000
И така, като онколог,
22:24
instead of having paper in my chart, in your chart, and it being this thick,
412
1329000
5000
вместо да имам хартия в моята графика, във вашата графика, ей такава купчина,
22:29
this is what data flow is starting to look like in our offices,
413
1334000
4000
ето как започва да изглежда потокът данни в нашите кабинети,
22:33
where that drop of blood is creating gigabytes of data.
414
1338000
3000
където капка кръв създава гигабайти данни.
22:36
Electronic data elements are describing every aspect of the disease.
415
1341000
4000
Електронни елементи данни описват всеки аспект от болестта.
22:40
And certainly the goal is we can start to learn from every encounter
416
1345000
4000
И със сигурност целта е да можем да започнем да се учим от всеки сблъсък
22:44
and actually move forward, instead of just having encounter and encounter,
417
1349000
5000
и всъщност да се движим напред, вместо просто да имаме сблъсък след сблъсък,
22:49
without fundamental learning.
418
1354000
2000
без фундаментално учене.
22:51
So, to conclude, we need to get away from reductionist thinking.
419
1356000
6000
В заключение, нужно е да се отдалечим от редукционисткото мислене.
22:57
We need to start to think differently and radically.
420
1362000
4000
Нужно е да започнем да мислим различно и радикално.
23:01
And so, I implore everyone here: Think differently. Come up with new ideas.
421
1366000
4000
И така, умолявам всеки тук - мислете различно. Измислете нови идеи.
23:05
Tell them to me or anyone else in our field,
422
1370000
3000
Кажете ги на мен, или който и да било друг във вашата област,
23:08
because over the last 59 years, nothing has changed.
423
1373000
3000
защото през последните 59 години нищо не се е променило.
23:11
We need a radically different approach.
424
1376000
3000
Нужен ни е радикално различен подход.
23:14
You know, Andy Grove stepped down as chairman of the board at Intel --
425
1379000
3000
Знаете ли, когато Анди Гроув слезе от поста председател на борда на Интел...
23:17
and Andy was one of my mentors, tough individual.
426
1382000
3000
а Анди беше един от менторите ми, як индивид...
23:20
When Andy stepped down, he said,
427
1385000
2000
когато Анди напусна поста, каза:
23:22
"No technology will win. Technology itself will win."
428
1387000
3000
"Никоя технология няма да спечели. Самата технология ще спечели."
23:25
And I'm a firm believer, in the field of medicine and especially cancer,
429
1390000
4000
И аз твърдо вярвам, че в областта на медицината и особено рака
23:29
that it's going to be a broad platform of technologies
430
1394000
3000
това ще бъде широка платформа от технологии,
23:32
that will help us move forward
431
1397000
2000
която ще ни помогне да се движим напред
23:34
and hopefully help patients in the near-term.
432
1399000
2000
и, да се надяваме, да помагаме на пациенти в близко време.
23:36
Thank you very much.
433
1401000
2000
Много благодаря.
ABOUT THE SPEAKER
David Agus - Cancer DoctorAlthough a highly-accomplished conventional doctor, David Agus has embraced the future of medicine and is constantly exploring ways that new technologies can help in the fight against cancer.
Why you should listen
David Agus is a medical doctor and a Professor of Medicine at the University of Southern California. However, he is also the founder of a couple of game-changing medical initiatives. In 2006, he co-founded Navigenics with Dietrich Stephan, Ph.D., to form a company that would provide people with their individual genetic information, allowing them to act on any predispositions to disease that they might have and prevent onset. He also founded Oncology.com which was the largest cancer Internet resource and community.
Dr. Agus’ research is focused on the application of proteomics and genomics in the study of cancer, as well as developing new therapeutic treatments for cancer. He serves as Director of the USC Center for Applied Molecular Medicine and the USC Westside Prostate Cancer Center. Agus is also the recipient of several honors and awards, including the American Cancer Society Physician Research Award, a Clinical Scholar Award from the Sloan-Kettering Institute and the International Myeloma Foundation Visionary Science Award.
David Agus | Speaker | TED.com