ABOUT THE SPEAKER
Dan Knights - Computational microbiologist
Dan Knights develops computational methods for doing precision medicine with gut bacterial communities, or microbiomes, and he applies those methods to study human disease.

Why you should listen

Trillions of bacteria live in our guts, protecting us from infection and aiding our digestion, yet these communities are so complex that we need advanced computational methods to study them. In his multidisciplinary research lab, Dan Knights combines expertise in data mining and biology to learn about how modern lifestyles and medical practices are affecting our microbiomes and leading to increases in modern diseases.

Knights received his PhD in computer science from the University of Colorado, followed by a post-doctoral fellowship at Harvard Medical School. He has co-authored more than 70 highly cited articles in top multidisciplinary journals. In 2015 he was named a McKnight Land-Grant Professor by the University of Minnesota. His lab is building a next-generation informatics pipeline for microbiome-targeted drug discovery, linking nutrition and microbial activity to clinical outcomes.

More profile about the speaker
Dan Knights | Speaker | TED.com
TEDMED 2017

Dan Knights: How we study the microbes living in your gut

Dan Knights: Wie wir Mikroben im Darm studieren

Filmed:
1,441,842 views

In unserem Darm leben ungefähr einhundert Trillionen Mikroben -- sie beschützen uns vor Infektionen, helfen uns bei der Verdauung und regulieren unser Immunsystem. Seit unsere Körper an das moderne Leben gewöhnt sind, verlieren wir jedoch manche unserer normalen Mikroben; gleichzeitig steigt die Zahl der Krankheiten, die auf einen Verlust der Darmvielfalt zurückzuführen sind, in Industriestaaten sprunghaft an. Computermikrobiologe Dan Knights zeigt uns einige faszinierende Befunde über die Unterschiede der Mikrobiome von Menschen in Entwicklungsländern im Vergleich zu den USA, und wie diese unsere Gesundheit beeinträchtigen könnten. Lernen Sie die Welt der Mikroorganismen, die in Ihnen lebt, kennen -- und die Arbeit, mit der Werkzeuge geschaffen werden, um sie wiederherzustellen und aufzufüllen.
- Computational microbiologist
Dan Knights develops computational methods for doing precision medicine with gut bacterial communities, or microbiomes, and he applies those methods to study human disease. Full bio

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00:12
If I askedaufgefordert you to nameName a microbeMikrobe
that's livingLeben in your gutDarm,
0
787
5514
Fragte ich Sie nach dem Namen
einer Mikrobenart, die in ihrem Darm lebt,
00:18
manyviele of you would probablywahrscheinlich say E. colicoli.
1
6325
3351
würden viele von Ihnen
wahrscheinlich E.coli sagen.
00:21
A lot of people say this.
It's the best-knownbekanntesten of the gutDarm microbesMikroben.
2
9700
3765
Viele Leute sagen das. Es ist
der bekannteste Mikroorganismus im Darm.
00:25
But it turnswendet sich out that E. colicoli
is outnumberedin der Unterzahl in your gutDarm
3
13489
4505
Aber wie sich herausstellte,
ist E.coli im Darm anderen Arten
00:30
about a thousandtausend to one
4
18018
2093
zahlenmäßig tausend zu eins unterlegen.
00:32
by other speciesSpezies, manyviele of whichwelche
you probablywahrscheinlich haven'thabe nicht heardgehört of.
5
20135
2991
Von vielen haben Sie wahrscheinlich
noch nie etwas gehört.
00:35
These are BacteroidesBacteroides;
PrevotellaVorwahl is anotherein anderer exampleBeispiel.
6
23150
4581
Das sind Bacteroides.
Ein anderes Beispiel sind Prevotella.
00:39
Those are the two that dominatedominieren
the modernmodern humanMensch gutDarm.
7
27755
3468
Das sind die zwei, die den
modernen menschlichen Darm dominieren.
00:43
There are about a hundredhundert trillionBillion
microbesMikroben livingLeben insideinnen you.
8
31247
4849
Es leben ungefähr
100 Trillionen Mikroben in uns.
00:49
We call this your microbiomemicrobiome,
9
37090
3271
Wir nennen das unser Mikrobiom.
00:52
so it's like a little worldWelt
livingLeben insideinnen you --
10
40385
2244
Es ist wie eine kleine Welt,
die in uns lebt --
00:54
actuallytatsächlich more like a universeUniversum.
11
42653
1874
eigentlich mehr wie ein Universum.
00:56
A hundredhundert trillionBillion meansmeint
if you tookdauerte a bladeKlinge of grassGras
12
44896
3454
Einhundert Trillionen heißt,
wenn man für jede Mikrobe,
01:00
and plantedgepflanzt it for everyjeden microbeMikrobe
livingLeben in your gutDarm,
13
48374
3125
die in unserem Darm lebt,
einen Grashalm pflanzen würde,
01:03
that could fillfüllen a millionMillion footballFußball fieldsFelder.
14
51523
2354
könnte man eine Million
Fußballfelder füllen.
01:05
So it's incrediblyunglaublich complexKomplex.
15
53901
1746
So unglaublich komplex.
01:07
But interestinglyinteressant,
16
55671
1816
Aber interessanterweise,
01:09
as our bodiesKörper have been adaptingAnpassung
to life in modernmodern societyGesellschaft,
17
57511
4433
während unsere Körper sich an das Leben
in der modernen Gesellschaft anpassen,
01:13
we're losingverlieren some of our normalnormal microbesMikroben,
18
61968
4104
verlieren wir einige
unserer normalen Mikroben,
01:18
and at the samegleich time,
19
66096
2925
und zur gleichen Zeit
01:21
there are quiteganz a fewwenige diseasesKrankheiten
relatedverwandte to the gutDarm
20
69045
3355
gibt es ein paar neue Krankheiten,
die den Darm betreffen,
01:24
that are skyrocketingsprunghaft
in developedentwickelt nationsNationen all around the worldWelt.
21
72424
5429
und die in Industriestaaten weltweit
sprunghaft ansteigen.
01:29
And manyviele of you probablywahrscheinlich know
someonejemand who suffersleidet from obesityFettleibigkeit,
22
77877
4659
Viele von Ihnen kennen wahrscheinlich
jemanden, der unter Fettleibigkeit,
01:34
diabetesDiabetes, Crohn'sMorbus Crohn diseaseKrankheit
or ulcerativeColitis colitisUlcerosa,
23
82560
3961
Diabetes, Morbus Crohn
oder Colitis ulcerosa,
01:38
allergiesAllergien and asthmaAsthma.
24
86545
1895
Allergien und Asthma leidet.
01:40
EveryJedes one of these diseasesKrankheiten
25
88464
1365
Jede dieser Krankheiten
01:41
and manyviele othersAndere relatedverwandte to metabolismStoffwechsel
and autoimmunityAutoimmunität
26
89853
4247
und viele andere, die mit Metabolismus und
Autoimmunität zusammenhängen,
01:46
are linkedverknüpft to a lossVerlust
of healthygesund diversityVielfalt in the gutDarm.
27
94124
5119
haben mit dem Verlust der gesunden
Vielfalt von Mikroben im Darm zu tun.
01:52
My labLabor got our first indicationIndikation of this
28
100081
2191
Mein Labor bekam die ersten
Hinweise darauf,
01:54
when actuallytatsächlich we were studyingstudieren
non-humanunmenschlich primatesPrimaten.
29
102296
3770
als wir nicht-menschliche
Primaten untersuchten.
01:58
We wanted to find out what happensdas passiert
to a monkey'sder Affe microbiomemicrobiome
30
106090
5131
Wir wollten herausfinden,
was mit einem Affenmikrobiom geschieht,
02:03
when they moveBewegung from the jungleDschungel to a zooZoo.
31
111245
4039
wenn er vom Dschungel
in den Zoo gebracht wird.
02:08
Does theirihr microbiomemicrobiome changeVeränderung?
Do they pickwähle up newneu bugsFehler?
32
116166
2572
Ändert sich ihr Mikrobiom?
Haben sie neue Krankheiten?
02:10
Do they loseverlieren some?
Does it get better or worseschlechter?
33
118762
2741
Haben sie einige nicht mehr?
Wird es besser oder schlechter?
02:13
We trackedverfolgt two differentanders
speciesSpezies in the jungleDschungel,
34
121527
3514
Wir verfolgten zwei verschiedene
Spezies im Dschungel,
02:17
one in VietnamVietnam, one in CostaCosta RicaRica,
35
125065
3610
eine in Vietnam, eine in Costa Rica,
02:20
and then we sequencedsequenziert
the DNADNA from theirihr stoolHocker.
36
128699
2881
und dann sequenzierten wir
die DNS aus ihrem Stuhl.
02:23
This is how we studyStudie the microbiomemicrobiome
in my researchForschung labLabor.
37
131604
3541
So studieren wir Mikrobiome
in unserem Forschungslabor.
02:27
And what we foundgefunden in the DNADNA
is that in the wildwild,
38
135169
4112
In der DNS fanden wir,
dass die zwei Arten in der freien Wildbahn
02:31
these two speciesSpezies had
totallytotal differentanders setssetzt of microbesMikroben.
39
139305
3961
völlig verschiedene Sets
von Mikroben hatten.
02:35
It was like a fingerprintFingerabdruck for the speciesSpezies.
40
143290
2612
Es war wie ein Fingerabdruck
für die Spezies.
02:37
But in the zooZoo, they had losthat verloren
mostdie meisten of that diversityVielfalt
41
145926
5165
Im Zoo hatten sie jedoch
einen Großteil dieser Vielfalt verloren
02:43
and had acquirederworben
some other setSet of microbesMikroben.
42
151115
2531
und neue Sets von Mikroben entwickelt.
02:46
So this was very curiousneugierig.
43
154379
3348
Das war also sehr seltsam.
02:49
We'veWir haben got these two differentanders microbiomesMikrobiome.
44
157751
2009
Da gibt es zwei verschiedene Mikrobiome.
02:51
In the wildwild, pictureBild a lushüppige
tropicaltropisch rainforestRegenwald
45
159784
4158
In der freien Wildbahn, stellen Sie sich
einen üppigen tropischen Regenwald vor,
02:55
livingLeben the gutsEingeweide of these monkeysAffen.
46
163966
2469
der im Darm dieser Affen lebt.
02:58
That's the kindArt of diversityVielfalt
that we're talkingim Gespräch about.
47
166459
2540
Das ist die Art von Vielfalt,
über die wir hier reden.
03:01
Then in the zooZoo, they'veSie haben losthat verloren diversityVielfalt.
48
169023
2626
Im Zoo verloren sie jene Vielfalt.
03:04
PictureBild a rainforestRegenwald
that's been burnedverbrannt to the groundBoden
49
172298
3572
Stellen Sie sich einen Regenwald vor,
der niedergebrannt wurde und
03:07
and takengenommen over by a fewwenige invasiveinvasive speciesSpezies.
50
175894
2340
von wenigen invasiven Spezies
übernommen wurde.
03:11
That's more like the microbiomemicrobiome
in a captivein Gefangenschaft primatePrimas.
51
179105
3801
Das ist vergleichbar mit dem Mikrobiom
eines Primaten in Gefangenschaft.
03:15
Now, in the meantimeinzwischen,
52
183955
1237
Mittlerweile geht es vielen Tieren
im Zoo nicht mehr so gut.
03:17
manyviele of the animalsTiere in the zooZoo
are not doing so well.
53
185216
2627
03:19
They have issuesProbleme with obesityFettleibigkeit,
54
187867
2906
Sie haben Probleme mit Fettleibigkeit,
03:22
wastingVerschwendung,
55
190797
1336
Auszehrung,
03:24
gastroenteritismagen-darm-entzündung, diarrheaDurchfall, bloatingBlähungen,
56
192157
3049
Magen-Darm-Entzündung,
Durchfall, Blähungen,
03:27
and some of them were barelykaum
holdingHalten ontoauf zu theirihr livesLeben.
57
195230
2809
und manche von ihnen halten sich
gerade so am Leben.
03:31
Now, of courseKurs, we were
very interestedinteressiert to find out
58
199073
3588
Wir waren jetzt natürlich
sehr daran interessiert, herauszufinden,
03:34
what are these so-calledsogenannt invasiveinvasive speciesSpezies
that are takingunter over in the zooZoo.
59
202685
4354
welche diese invasiven Spezies sind,
die im Zoo übernehmen.
03:39
So we wentging back to the DNADNA,
and what the DNADNA told us
60
207899
2889
Also gingen wir zurück zur DNS,
und die verriet uns,
03:42
is that everyjeden monkeyAffe in the zooZoo
61
210812
4503
dass das Mikrobiom jedes Affen im Zoo
03:47
had becomewerden dominateddominiert
by BacteroidesBacteroides and PrevotellaVorwahl,
62
215339
5168
jetzt von Bacteroides
und Prevotella beherrscht wurde,
03:52
the samegleich microbesMikroben that we all have
in our gutsEingeweide as modernmodern humansMenschen.
63
220531
4381
die gleichen Mikroben, die man
als moderner Mensch in seinem Darm hat.
03:59
We wanted to find a way to visualizevisualisieren this,
64
227050
2893
Wir wollten einen Weg finden,
um das zu visualisieren,
04:01
and we used some toolsWerkzeuge
from multivariateMultivariate ecologyÖkologie
65
229967
3940
und wir benutzten Werkzeuge
aus der multivariaten Ökologie,
04:05
to put all of the microbiomesMikrobiome
we were studyingstudieren ontoauf zu an axisAchse.
66
233931
4412
um alle Mikrobiome, die wir untersuchten,
auf eine Achse zu bringen.
04:10
And what you're seeingSehen here
is a distanceEntfernung plotHandlung
67
238367
4070
Hier sehen Sie ein Distanzdiagramm,
04:14
where everyjeden pointPunkt
is a differentanders animal'sdes Tieres microbiomemicrobiome.
68
242461
4905
wo jeder Punkt das Mikrobiom
eines anderen Tieres darstellt.
04:19
So everyjeden pointPunkt representsrepräsentiert
a wholeganze zooZoo of microbesMikroben.
69
247390
2793
Jeder Punkt stellt also
einen ganzen Zoo von Mikroben dar.
04:23
And the microbiomesMikrobiome
that have a lot of microbesMikroben in commonverbreitet
70
251207
3856
Und die Mikrobiome,
die viele Mikroben gemeinsam haben,
04:27
are closeschließen to eachjede einzelne other.
71
255087
1413
liegen nah beieinander.
04:28
The onesEinsen that are very differentanders
are fartherweiter apartein Teil.
72
256524
2448
Die mit vielen Gegensätzen
liegen weiter auseinander.
04:30
So this is showingzeigt you
73
258996
1517
Sie sehen also,
04:32
that the two groupsGruppen of wildwild monkeysAffen
are over on the left.
74
260537
5698
dass die zwei Gruppen von
wilden Affen auf der linken Seite sind.
04:38
The topoben left are these
highlyhöchst endangeredgefährdet monkeysAffen
75
266259
3772
Die oben links sind diese
vom Aussterben bedrohten Affen in Vietnam,
04:42
callednamens the red-shankedRot-angefastelt doucDouc in VietnamVietnam.
76
270055
2973
die "Rotschenkligen Kleideraffen".
04:45
And at the bottomBoden left
are monkeysAffen from CostaCosta RicaRica.
77
273052
3631
Unten links sind Affen aus Costa Rica.
04:49
So you can see that they have
totallytotal differentanders microbiomesMikrobiome in the wildwild.
78
277481
3444
Sie sehen, dass die wilden Affen
ganz unterschiedliche Mikrobiome haben.
04:52
And then the samegleich two speciesSpezies
of monkeyAffe in the zooZoo are convergingkonvergieren,
79
280949
5397
Dann kommen die gleichen
zwei Arten von Affen im Zoo zusammen,
04:58
so theirihr microbiomesMikrobiome changeVeränderung
80
286370
1882
also verändern sich ihre Mikrobiome
05:00
and they becomewerden
much more similarähnlich to eachjede einzelne other,
81
288276
3220
und sie ähneln sich viel mehr,
05:03
even thoughobwohl these are zoosZoos
on differentanders continentsKontinente,
82
291520
2673
obwohl das Zoos
unterschiedlicher Kontinente
und geographischer Regionen sind
und die Affen andere Speisepläne haben.
05:06
differentanders geographicalgeografischen regionsRegionen,
and they're eatingEssen differentanders dietsDiäten.
83
294217
3342
05:09
Now, we did studyStudie
some other speciesSpezies of primatePrimas.
84
297583
3161
Also untersuchten wir
eine andere Spezies von Primaten.
05:12
What speciesSpezies of primatePrimas
do you think is even more divergentabweichend
85
300768
5739
Bei welcher Primatenspezies denken Sie
divergieren die wilden Primaten
05:18
from the wildwild primatesPrimaten
than the captivein Gefangenschaft primatesPrimaten?
86
306531
3666
sogar noch mehr von
den gefangenen Primaten?
05:24
ModernModerne humansMenschen.
87
312665
1429
Der moderne Mensch.
05:27
These are humansMenschen
livingLeben in developingEntwicklung nationsNationen.
88
315049
3483
Das sind Menschen,
die in Entwicklungsländern leben.
05:30
So they were more differentanders
from the wildwild primatesPrimaten
89
318556
3143
Also unterschieden sie sich mehr
von den wilden Primaten
05:33
than those in the zooZoo.
90
321723
1921
als von denen im Zoo.
05:35
And the finalFinale groupGruppe that we studiedstudiert,
all the way on the right,
91
323668
5381
Die letzte Gruppe,
die wir untersuchten, ganz rechts,
05:41
is people livingLeben in the USAUSA.
92
329073
1944
waren Menschen, die in den USA leben.
05:44
And when I saw this figureZahl,
93
332033
2848
Als ich diese Abbildung sah,
05:46
the hairsHaare raisedangehoben up
on the back of my neckHals,
94
334905
3101
bekam ich eine Gänsehaut,
05:50
because one way to think about it is,
"Oh, that's interestinginteressant,
95
338030
3087
weil eine Art das zu sehen ist:
"Oh, das ist interessant,
05:53
captivein Gefangenschaft monkeysAffen are sortSortieren of on theirihr way
to becomingWerden like AmericansAmerikaner."
96
341141
3944
Affen in Gefangenschaft sind auf dem Weg,
wie Amerikaner zu werden."
05:57
(LaughterLachen)
97
345109
1087
(Lachen)
05:58
But the other way to think about it
98
346220
2396
Aber man kann es auch so sehen,
06:00
is that AmericansAmerikaner
are like super-captiveSupergefangen monkeysAffen.
99
348640
3349
dass Amerikaner wie Affen
in extremer Gefangenschaft sind.
06:04
And I was actuallytatsächlich looking
at this figureZahl on my computerComputer screenBildschirm
100
352671
4698
Ich schaute mir gerade diese Abbildung
auf meinem Computerbildschirm an,
06:09
when I got the newsNachrichten
that fourvier of the red-shankedRot-angefastelt doucsDoppel-Duschen
101
357393
4928
als ich die Nachricht bekam,
dass vier rotschenklige Kleideraffen
06:14
had diedist verstorben in the zooZoo of gut-relatedIn Verbindung issuesProbleme.
102
362345
3104
in einem Zoo an Darmproblemen starben.
06:17
So for some of these animalsTiere,
103
365473
1968
Für einige dieser Tiere
06:19
havingmit the right microbesMikroben
livingLeben insideinnen them
104
367465
2698
kann es also überlebenswichtig sein,
06:22
maykann be a matterAngelegenheit of survivalÜberleben.
105
370187
1970
die richtigen Mikroben in sich zu haben.
06:24
Now this bringsbringt us
to the humanMensch partTeil of the storyGeschichte.
106
372181
3507
Das bringt uns zum
menschlichen Teil der Geschichte.
06:27
ObviouslyOffensichtlich, the microbiomesMikrobiome in the USAUSA
107
375712
3215
Die Mikrobiome in den USA
verursachen offensichtlich
06:30
aren'tsind nicht causingverursacht prematureverfrüht deathTod
as frequentlyhäufig as in the zooZoo,
108
378951
5501
nicht so oft vorzeitige Tode wie im Zoo,
06:36
but we have majorHaupt riskRisiko
of obesityFettleibigkeit, diabetesDiabetes,
109
384476
4374
aber wir haben ein erhöhtes Risiko,
an Fettleibigkeit, Diabetes und anderen
06:40
a numberNummer of these other diseasesKrankheiten.
110
388874
1897
dieser Krankheiten zu erkranken.
06:43
And this appliesgilt not just to people
who have been livingLeben in the USAUSA
111
391133
4420
Und das gilt nicht nur für die Menschen,
die bereits seit vielen Generationen
in den USA leben,
06:47
for manyviele generationsGenerationen,
112
395577
1984
06:49
but alsoebenfalls to immigrantsEinwanderer and refugeesFlüchtlinge,
113
397585
2436
sondern auch für Immigranten
und Flüchtlinge,
06:52
who, for mostdie meisten immigrantImmigrant
and refugeeFlüchtling groupsGruppen,
114
400045
3682
die, im Falle der meisten
Immigranten- und Flüchtlingsgruppen,
06:55
arriveankommen in the USAUSA metabolicallymetabolisch healthygesund,
115
403751
3101
mit einem gesundem Stoffwechsel ankommen,
06:58
and then withininnerhalb a fewwenige yearsJahre,
116
406876
1380
und innerhalb weniger Jahre
07:00
they becomewerden just as high-riskhohes Risiko
for obesityFettleibigkeit and diabetesDiabetes
117
408280
3358
genauso anfällig für Fettleibigkeit
und Diabetes werden
07:03
as other AmericansAmerikaner.
118
411662
2081
wie andere Amerikaner.
07:05
And we discusseddiskutiert
this issueProblem with two groupsGruppen
119
413767
3698
Wir diskutierten diese Frage
mit zwei Gruppen,
07:09
that have been comingKommen to the USAUSA
from SoutheastSüdosten AsiaAsien:
120
417489
2547
die von Südostasien in die USA kommen:
07:12
the HmongHmong, who startedhat angefangen comingKommen
in the mid-Mitte1970s
121
420060
4194
die Hmong, die erstmals
Mitte der 1970er Jahre
07:16
as refugeesFlüchtlinge from the VietnamVietnam WarKrieg
and the US secretGeheimnis warKrieg in LaosLaos;
122
424278
5500
als Flüchtlinge des Vietnamkrieges
und des geheimen US Krieges in Laos kamen;
07:21
and the KarenKaren, who have been comingKommen
more recentlyvor kurzem as refugeesFlüchtlinge from MyanmarMyanmar.
123
429802
4912
und die Karen, die seit kurzer Zeit als
Flüchtlinge aus Myanmar kommen.
07:26
So we'vewir haben been workingArbeiten for a fewwenige yearsJahre
124
434738
1778
Wir arbeiten schon seit Jahren
07:28
with these locallokal
communitiesGemeinschaften and cliniciansKliniker
125
436540
2541
mit diesen örtlichen Gemeinschaften
und Klinikern zusammen,
07:31
to studyStudie what happensdas passiert
to the HmongHmong and KarenKaren microbiomesMikrobiome
126
439105
5417
um zu untersuchen,
was mit den Mikrobiomen
der Hmong und Karen passiert,
07:36
when people moveBewegung from refugeeFlüchtling campsLager
and villagesDörfer in ThailandThailand to the USAUSA.
127
444546
6996
wenn die Leute von Flüchtlingslagern
und Dörfern in Thailand in die USA kommen.
07:44
And what we foundgefunden
128
452314
1564
Wir fanden heraus,
07:45
is that when people
come to the USAUSA from these groupsGruppen,
129
453902
5711
dass, wenn Leute aus diesen Gruppen
in die USA kommen,
07:51
they loseverlieren a largegroß fractionFraktion
of theirihr microbiomemicrobiome,
130
459637
3396
sie einen Großteil
ihres Mikrobioms verlieren,
07:56
somewhereirgendwo around 20 percentProzent,
131
464343
1777
etwa 20 Prozent,
07:58
and those who come to the USAUSA
and becomewerden obesefettleibig
132
466144
4269
und jene, die in die USA kommen
und fettleibig werden,
08:02
loseverlieren about a thirddritte of theirihr microbesMikroben.
133
470437
1953
ein Drittel ihres Mikrobioms verlieren.
08:06
So we know that movingbewegend to the USAUSA
134
474905
1952
Der Umzug in die USA reicht also aus,
08:08
is sufficientausreichende to causeUrsache
a dramaticdramatisch changeVeränderung in your microbiomemicrobiome,
135
476881
3993
um eine dramatische Veränderung
unseres Mikrobioms hervorzurufen,
08:12
probablywahrscheinlich not for the better.
136
480898
1769
wahrscheinlich nicht zum Besseren.
08:15
Are these microbesMikroben
actuallytatsächlich causingverursacht the obesityFettleibigkeit,
137
483571
4858
Verursachen wirklich
diese Mikroben die Fettleibigkeit,
08:20
or is the obesityFettleibigkeit causingverursacht
a changeVeränderung in the microbesMikroben?
138
488453
3460
oder bewirkt Fettleibigkeit
eine Veränderung in den Mikroben?
08:23
This is something
that we're followinges folgen up on,
139
491937
2143
Das ist etwas, das wir gerade verfolgen,
08:26
and the evidenceBeweise we have now in my labLabor
140
494104
3642
und die Belege, die wir jetzt
in unserem Labor haben,
08:29
combinedkombiniert with evidenceBeweise
from a numberNummer of labsLabore around the worldWelt
141
497770
3110
zusammen mit den Belegen mehrerer
Labore rund um die Welt,
08:32
tellserzählt us that certainsicher changesÄnderungen
in the microbiomemicrobiome
142
500904
3072
verraten uns, dass bestimmte
Veränderungen in den Mikrobiomen
08:36
do leadführen to obesityFettleibigkeit,
143
504000
2509
wirklich zu Fettbleibigkeit
08:38
and a numberNummer of other modernmodern,
kindArt of Westernizedwestlich ausgerichtet diseasesKrankheiten.
144
506533
3451
und einer Vielzahl anderer moderner
westlicher Krankheiten führen.
08:43
The good newsNachrichten is that
your microbiomemicrobiome can actuallytatsächlich changeVeränderung.
145
511353
5309
Die gute Nachricht ist,
dass unser Mikrobiom sich verändern kann.
08:48
UnlikeIm Gegensatz zu your ownbesitzen genomeGenom,
146
516686
2523
Im Unterschied zu unserem Genom
08:51
it's a livingLeben, breathingAtmung thing,
147
519233
2349
ist es ein lebendiges, atmendes Ding,
08:53
and there's a broadbreit frontVorderseite
of researchForschung happeningHappening right now
148
521606
3531
und es gibt gerade
eine Menge Forschungarbeiten,
08:57
to better understandverstehen
how we can restorewiederherstellen our microbiomesMikrobiome
149
525161
3794
die verstehen wollen, wie wir
unser Mikrobiom wiederherstellen können,
09:00
when something goesgeht wrongfalsch,
150
528979
1603
wenn etwas schief geht,
09:02
usingmit dietDiät,
151
530606
1627
durch Diät,
09:04
usingmit liveLeben microbesMikroben.
152
532257
2658
durch lebende Mikroben.
09:06
And in factTatsache, one of the nextNächster stepsSchritte for us
153
534939
2800
Einer der nächsten
Schritte für uns ist es,
09:09
is collectingSammeln and preservingErhaltung microbesMikroben
from healthygesund people around the worldWelt
154
537763
4588
Mikroben von gesunden Menschen weltweit
zu sammeln und zu konservieren,
09:14
so that they can be keptgehalten
as culturalkulturell assetsVermögenswerte for those groupsGruppen
155
542375
5555
um sie als Kulturgüter
für diese Gruppen aufzubewahren,
09:19
to potentiallymöglicherweise protectschützen them
as they adaptanpassen to modernmodern societyGesellschaft,
156
547954
4841
um sie möglicherweise zu schützen, während
sie sich an das moderne Leben anpassen,
09:24
and to protectschützen futureZukunft generationsGenerationen
157
552819
2454
und um zukünftige
Generationen zu schützen,
09:27
who are currentlyzur Zeit growingwachsend up
to have increasederhöht riskRisiko of these diseasesKrankheiten
158
555297
4199
die gerade aufwachsen und mit jeder
Generation ein höheres Risiko haben,
09:31
with everyjeden generationGeneration.
159
559520
1488
diese Krankheiten zu bekommen.
09:33
I'm looking forwardVorwärts- to a futureZukunft
160
561714
2602
Ich freue mich auf eine Zukunft,
09:36
where we have the toolsWerkzeuge that we need
to restorewiederherstellen and replenishwieder aufzufüllen our microbiomesMikrobiome,
161
564340
6722
in der wir die nötigen Werkzeuge haben,
um unsere Mikrobiome wiederherzustellen
und wieder aufzufüllen,
09:43
and in that worldWelt, the monkeysAffen
will liveLeben happierglücklicher and healthiergesünder livesLeben,
162
571562
5269
und in dieser Welt werden die Affen ein
glücklicheres und gesünderes Leben haben.
09:48
and so will we.
163
576855
1421
Und wir auch.
09:51
(ApplauseApplaus)
164
579831
3676
(Applaus)
Translated by Thull Janik
Reviewed by Andreas Herzog

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ABOUT THE SPEAKER
Dan Knights - Computational microbiologist
Dan Knights develops computational methods for doing precision medicine with gut bacterial communities, or microbiomes, and he applies those methods to study human disease.

Why you should listen

Trillions of bacteria live in our guts, protecting us from infection and aiding our digestion, yet these communities are so complex that we need advanced computational methods to study them. In his multidisciplinary research lab, Dan Knights combines expertise in data mining and biology to learn about how modern lifestyles and medical practices are affecting our microbiomes and leading to increases in modern diseases.

Knights received his PhD in computer science from the University of Colorado, followed by a post-doctoral fellowship at Harvard Medical School. He has co-authored more than 70 highly cited articles in top multidisciplinary journals. In 2015 he was named a McKnight Land-Grant Professor by the University of Minnesota. His lab is building a next-generation informatics pipeline for microbiome-targeted drug discovery, linking nutrition and microbial activity to clinical outcomes.

More profile about the speaker
Dan Knights | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

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