TEDMED 2009
David Agus: A new strategy in the war on cancer
David Agus: Eine neue Strategie im Kampf gegen den Krebs
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David Agus erklärt, dass sich die Krebstherapie bisher nur kurzsichtig auf einzelne entartete Zellen konzentriert hat. Er schlägt einen neuen, Disziplinen übergreifenden Ansatz vor, bei dem unkonventionelle Medikamente, Computer-Modelle und Proteinanalyse zum Einsatz kommen, um den gesamten Körper zu behandeln und zu analysieren.
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
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I'm a cancer doctor, and I walked out of my office
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Ich bin Onkologe, und vor drei oder vier Jahren
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and walked by the pharmacy in the hospital three or four years ago,
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ging ich an der Apotheke im Krankenhaus vorbei
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and this was the cover of Fortune magazine
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3000
und sah dieses Cover des Magazins Fortune
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sitting in the window of the pharmacy.
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im Fenster der Apotheke.
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And so, as a cancer doctor, you look at this,
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2000
Und wenn Sie Onkologe sind und das sehen,
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and you get a little bit downhearted.
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dann werden Sie schon etwas entmutigt.
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But when you start to read the article by Cliff,
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Aber wenn Sie den Artikel von Cliff lesen,
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who himself is a cancer survivor,
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der selbst Krebs hatte und überlebte,
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who was saved by a clinical trial
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der durch eine klinische Studie gerettet wurde,
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where his parents drove him from New York City to upstate New York
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für die ihn seine Eltern aus New York City nach Upstate New York fuhren,
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to get an experimental therapy for --
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um eine experimentelle Therapie für
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at the time -- Hodgkin's disease, which saved his life,
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Hodgkin-Lymphom zu bekommen, die sein Leben rettete.
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he makes remarkable points here.
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Er bringt hier bemerkenswerte Argumente.
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And the point of the article was that we have gotten
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Und der Artikel lief darauf hinaus, dass wir
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reductionist in our view of biology,
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Biologie reduktionistisch sehen,
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in our view of cancer.
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auch den Krebs.
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For the last 50 years, we have focused on treating
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In den letzten 50 Jahren haben wir uns vor allem
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the individual gene
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auf das einzelne Gen konzentriert
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in understanding cancer, not in controlling cancer.
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um den Krebs zu verstehen, nicht, um ihn zu kontrollieren.
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So, this is an astounding table.
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3000
Das hier ist eine erstaunliche Tabelle.
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And this is something that sobers us in our field everyday
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Und das ernüchtert uns in der Onkologie jeden Tag,
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in that, obviously, we've made remarkable impacts
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2000
denn offensichtlich haben wir bemerkenswerte Fortschritte
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on cardiovascular disease,
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2000
bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen gemacht.
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but look at cancer. The death rate in cancer
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61000
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Aber schauen Sie sich den Krebs an. Die Sterberate bei Krebs
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in over 50 years hasn't changed.
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hat sich über 50 Jahre nicht verändert.
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We've made small wins in diseases like chronic myelogenous leukemia,
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4000
Es gibt kleine Erfolge bei Krankheiten wie chronische myeloische Leukämie,
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where we have a pill that can put 100 percent of people in remission,
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71000
3000
dort haben wir eine Pille, die bei 100 Prozent der Patienten zur Remission führt.
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but in general, we haven't made an impact at all in the war on cancer.
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74000
6000
Aber im Allgemeinen haben wir im Krieg gegen den Krebs gar nichts bewirkt.
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So, what I'm going to tell you today,
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Ich möchte Ihnen also heute sagen,
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is a little bit of why I think that's the case,
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83000
3000
was meiner Meinung nach die Gründe dafür sind,
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and then go out of my comfort zone
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86000
2000
und dann meine Komfortzone verlassen,
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and tell you where I think it's going,
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88000
3000
und Ihnen sagen, in welche Richtung es weitergeht,
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where a new approach -- that we hope to push forward
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wohin ein neuer Ansatz führt - den wir bei der
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in terms of treating cancer.
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94000
4000
Behandlung von Krebs vorantreiben möchten.
01:53
Because this is wrong.
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98000
3000
Denn das hier ist falsch.
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So, what is cancer, first of all?
35
101000
2000
Was also ist zunächst einmal Krebs?
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Well, if one has a mass or an abnormal blood value, you go to a doctor,
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103000
5000
Nun, wenn Sie einen Knoten oder einen abnormen Blutwert haben, gehen Sie zum Arzt.
02:03
they stick a needle in.
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2000
Der steckt eine Nadel rein.
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They way we make the diagnosis today is by pattern recognition:
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110000
4000
Unsere heutige Art zu diagnostizieren ist die Mustererkennung.
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Does it look normal? Does it look abnormal?
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114000
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Sieht das normal aus? Sieht das unnormal aus?
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So, that pathologist is just like looking at this plastic bottle.
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118000
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Wenn also ein Pathologe diese Plastikflasche anschauen würde.
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This is a normal cell. This is a cancer cell.
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121000
3000
Das ist eine normale Zelle. Das ist eine Krebszelle.
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That is the state-of-the-art today in diagnosing cancer.
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124000
5000
Das ist die modernste Art der Krebsdiagnose.
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There's no molecular test,
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3000
Kein molekularer Test.
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there's no sequencing of genes that was referred to yesterday,
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Keine Gensequenzierung, von der wir gestern gehört haben.
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there's no fancy looking at the chromosomes.
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Keine tolle Untersuchung der Chromosomen.
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This is the state-of-the-art and how we do it.
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138000
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Dies ist der aktuelle Stand der Diagnosetechnik.
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You know, I know very well, as a cancer doctor, I can't treat advanced cancer.
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6000
Ich weiß sehr gut, als Onkologe, dass ich fortgeschrittenen Krebs kaum heilen kann.
02:42
So, as an aside, I firmly believe in the field of trying to identify cancer early.
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147000
7000
Daher, mal nebenbei bemerkt, glaube ich fest an den Nutzen einer Früherkennung von Krebs.
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It is the only way you can start to fight cancer, is by catching it early.
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154000
5000
Die einzige Chance im Kampf gegen den Krebs besteht darin, ihn früh zu erwischen.
02:54
We can prevent most cancers.
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3000
Wir können die meisten Krebserkrankungen verhindern.
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You know, the previous talk alluded to preventing heart disease.
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162000
3000
Im vorherigen Vortrag hörten wir etwas über die Verhinderung von Herzkrankheiten.
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We could do the same in cancer.
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165000
2000
Wir könnten dasselbe bei Krebs tun.
03:02
I co-founded a company called Navigenics,
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167000
2000
Ich bin Mitgründer einer Firma namens Navigenics,
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where, if you spit into a tube --
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169000
2000
wenn Sie für uns in ein Röhrchen spucken,
03:06
and we can look look at 35 or 40 genetic markers for disease,
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171000
6000
können wir 35 oder 40 genetische Marker für Krankheiten untersuchen,
03:12
all of which are delayable in many of the cancers --
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177000
2000
die alle in vielen Krebsarten verzögert werden können.
03:14
you start to identify what you could get,
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179000
4000
Zunächst stellen wir fest, welche Krankheiten Sie bekommen könnten,
03:18
and then we can start to work to prevent them.
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183000
3000
und dann können wir anfangen, sie zu verhindern.
03:21
Because the problem is, when you have advanced cancer,
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186000
3000
Denn das Problem ist, wenn Sie fortgeschrittenen Krebs haben,
03:24
we can't do that much today about it, as the statistics allude to.
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189000
4000
können wir heute nicht sehr viel tun, wie Sie an der Statistik sehen.
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So, the thing about cancer is that it's a disease of the aged.
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193000
4000
Krebs ist eine Krankheit des Alters.
03:32
Why is it a disease of the aged?
62
197000
2000
Warum ist das so?
03:34
Because evolution doesn't care about us after we've had our children.
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199000
4000
Weil die Evolution sich nicht mehr um uns kümmert, nachdem wir unsere Kinder bekommen haben.
03:39
See, evolution protected us during our childbearing years
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204000
3000
Sehen Sie, die Evolution schützte uns während unserer frühen Elternjahre,
03:42
and then, after age 35 or 40 or 45,
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207000
4000
und dann, nach dem Alter von 35 oder 40 oder 45,
03:46
it said "It doesn't matter anymore, because they've had their progeny."
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211000
4000
sagt sie, jetzt ist es egal, denn sie haben ja schon ihre Nachkommen.
03:50
So if you look at cancers, it is very rare -- extremely rare --
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215000
5000
Krebserkrankungen bei Kindern sind also extrem selten,
03:55
to have cancer in a child, on the order of thousands of cases a year.
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220000
5000
in der Größenordnung von Tausenden von Fällen pro Jahr.
04:00
As one gets older? Very, very common.
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225000
4000
Je älter man wird, desto häufiger wird es.
04:04
Why is it hard to treat?
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229000
2000
Warum ist Krebs so schwer zu behandeln?
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Because it's heterogeneous,
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231000
2000
Weil er heterogen ist,
04:08
and that's the perfect substrate for evolution within the cancer.
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233000
5000
und das ist das perfekte Substrat für die Evolution innerhalb des Krebses.
04:13
It starts to select out for those bad, aggressive cells,
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238000
4000
Er beginnt damit, für diese agressiven Zellen zu selektieren,
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what we call clonal selection.
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242000
4000
was wir klonale Selektion nennen.
04:21
But, if we start to understand
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246000
3000
Aber, wenn wir erst einmal verstanden haben,
04:24
that cancer isn't just a molecular defect, it's something more,
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249000
5000
dass Krebs nicht bloß ein molekularer Defekt ist, sondern noch etwas anderes,
04:29
then we'll get to new ways of treating it, as I'll show you.
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254000
4000
dann eröffnen sich neue Wege der Behandlung, wie ich gleich zeigen werde.
04:33
So, one of the fundamental problems we have in cancer
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258000
2000
Also eines unserer fundamentalen Probleme mit Krebs ist,
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is that, right now, we describe it by a number of adjectives, symptoms:
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260000
4000
dass wir ihn momentan mit Hilfe einiger Adjektive beschreiben, mit Symptomen.
04:39
"I'm tired, I'm bloated, I have pain, etc."
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264000
3000
Ich bin müde, aufgebläht, habe Schmerzen, usw.
04:42
You then have some anatomic descriptions,
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267000
2000
Dann haben Sie einige anatomische Beschreibungen.
04:44
you get that CT scan: "There's a three centimeter mass in the liver."
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269000
4000
Dann kommt der CT-Scan. In der Leber findet sich eine 3 cm große Geschwulst.
04:48
You then have some body part descriptions:
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273000
3000
Dann haben Sie Beschreibungen nach Körperteilen.
04:51
"It's in the liver, in the breast, in the prostate."
84
276000
2000
Es ist in der Leber, in der Brust, in der Prostata.
04:53
And that's about it.
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278000
3000
Und das war's schon.
04:56
So, our dictionary for describing cancer is very, very poor.
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281000
4000
Unser Wortschatz für die Beschreibung von Krebs ist also sehr klein.
05:00
It's basically symptoms.
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285000
2000
Es sind vor allem Symptome.
05:02
It's manifestations of a disease.
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287000
3000
Es sind Manifestationen einer Krankheit.
05:05
What's exciting is that over the last two or three years,
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290000
3000
Sehr spannend ist, dass über die letzten zwei oder drei Jahre,
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the government has spent 400 million dollars,
90
293000
2000
die Regierung 400 Millionen Dollar ausgegeben
05:10
and they've allocated another billion dollars,
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295000
3000
und weitere Milliarden Dollar bereitgestellt hat
05:13
to what we call the Cancer Genome Atlas Project.
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298000
2000
für das Cancer Genome Atlas Project.
05:15
So, it is the idea of sequencing all of the genes in the cancer,
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300000
4000
Die Idee ist, alle Gene im Krebs zu sequenzieren
05:19
and giving us a new lexicon, a new dictionary to describe it.
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304000
5000
und so ein neues Lexikon zu erhalten, um ihn zu beschreiben.
05:24
You know, in the mid-1850's in France,
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309000
3000
Um 1855 herum begann man in Frankreich damit,
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they started to describe cancer by body part.
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312000
3000
Krebs nach Körperteilen zu beschreiben.
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That hasn't changed in over 150 years.
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315000
4000
Das hat sich in über 150 Jahren nicht geändert.
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It is absolutely archaic that we call cancer
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319000
4000
Es ist absolut archaisch, dass wir Krebs danach benennen,
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by prostate, by breast, by muscle.
99
323000
4000
ob er in der Prostata, in der Brust oder im Muskel sitzt.
05:42
It makes no sense, if you think about it.
100
327000
3000
Es ergibt keinen Sinn, wenn Sie darüber nachdenken.
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So, obviously, the technology is here today,
101
330000
3000
Also offensichtlich ist die Technologie heute vorhanden,
05:48
and, over the next several years, that will change.
102
333000
3000
und in den nächsten Jahren wird sich das ändern.
05:51
You will no longer go to a breast cancer clinic.
103
336000
2000
Sie werden nicht länger zu einer Brustkrebsklinik gehen.
05:53
You will go to a HER2 amplified clinic, or an EGFR activated clinic,
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338000
5000
Sie werden zu einer HER2-Amplified-Klinik oder zu einer EGFR-Activated-Klinik gehen,
05:58
and they will go to some of the pathogenic lesions
105
343000
2000
und dort werden die pathogenen Verletzungen untersucht,
06:00
that were involved in causing this individual cancer.
106
345000
4000
die diesen individuellen Krebs mitverursacht haben.
06:04
So, hopefully, we will go from being the art of medicine
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349000
3000
Wir werden uns also hoffentlich bald von der medizinischen Kunst
06:07
more to the science of medicine,
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352000
2000
zur medizinischen Wissenschaft bewegen
06:09
and be able to do what they do in infectious disease,
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354000
3000
und das tun können, was wir bei Infektionskrankheiten tun,
06:12
which is look at that organism, that bacteria,
110
357000
3000
nämlich den Organismus, das Bakterium, untersuchen
06:15
and then say, "This antibiotic makes sense,
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360000
3000
und dann sagen, dieses Antibiotikum ist sinnvoll,
06:18
because you have a particular bacteria that will respond to it."
112
363000
4000
weil Sie ein bestimmtes Bakterium haben, das darauf reagieren wird.
06:22
When one is exposed to H1N1, you take Tamiflu,
113
367000
4000
Wenn Sie H1N1 haben, nehmen Sie Tamiflu,
06:26
and you can remarkably decrease the severity of symptoms
114
371000
3000
und Sie können die Schwere der Symptome erstaunlich reduzieren
06:29
and prevent many of the manifestations of the disease.
115
374000
3000
und viele Manifestationen der Krankheit verhindern.
06:32
Why? Because we know what you have, and we know how to treat it --
116
377000
5000
Warum? Weil wir wissen, was Sie haben, und wir wissen, wie es zu behandeln ist,
06:37
although we can't make vaccine in this country, but that's a different story.
117
382000
4000
obwohl wir hierzulande keinen Impfstoff herstellen können, aber das ist eine andere Geschichte.
06:41
The Cancer Genome Atlas is coming out now.
118
386000
3000
Der Cancer Genome Atlas wird jetzt herausgegeben.
06:44
The first cancer was done, which was brain cancer.
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389000
4000
Der erste Krebs, der Gehirntumor, ist fertig.
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In the next month, the end of December, you'll see ovarian cancer,
120
393000
4000
Im nächsten Monat, Ende Dezember, kommt Eierstockkrebs,
06:52
and then lung cancer will come several months after.
121
397000
4000
und dann kommt einige Monate später Lungenkrebs.
06:56
There's also a field of proteomics that I'll talk about in a few minutes,
122
401000
3000
Es gibt auch das Gebiet der Proteomik, dazu gleich mehr,
06:59
which I think is going to be the next level
123
404000
3000
von dem ich glaube, dass es die nächste Stufe sein wird,
07:02
in terms of understanding and classifying disease.
124
407000
4000
wenn es um das Verstehen und Klassifizieren von Krankheiten geht.
07:06
But remember, I'm not pushing genomics,
125
411000
2000
Aber bedenken Sie, ich werbe nicht für Genomik
07:08
proteomics, to be a reductionist.
126
413000
3000
und Proteomik als Reduktionist.
07:11
I'm doing it so we can identify what we're up against.
127
416000
3000
Ich will, dass wir unseren Feind identifizieren können.
07:14
And there's a very important distinction there that we'll get to.
128
419000
4000
Und wir kommen gleich zu einer sehr wichtigen Unterscheidung.
07:18
In health care today, we spend most of the dollars --
129
423000
3000
Im Gesundheitswesen geben wir heute das meiste Geld
07:21
in terms of treating disease --
130
426000
3000
für die Behandlung von Krankheiten
07:24
most of the dollars in the last two years of a person's life.
131
429000
4000
in den letzten zwei Lebensjahren eines Menschen aus.
07:28
We spend very little, if any, dollars in terms of identifying what we're up against.
132
433000
5000
Wir geben kaum Geld aus, um zu identifizieren, wogegen wir kämpfen.
07:33
If you could start to move that, to identify what you're up against,
133
438000
4000
Wenn wir damit beginnen würden,
07:37
you're going to do things a hell of a lot better.
134
442000
3000
könnten wir vieles sehr viel besser machen.
07:40
If we could even take it one step further and prevent disease,
135
445000
4000
Wenn wir sogar noch einen Schritt weiter gehen und eine Krankheit verhindern könnten,
07:44
we can take it enormously the other direction,
136
449000
3000
wäre das ein enormer Schritt in die andere Richtung.
07:47
and obviously, that's where we need to go, going forward.
137
452000
4000
Und offensichtlich müssen wir in diese Richtung gehen, um Fortschritte zu machen.
07:51
So, this is the website of the National Cancer Institute.
138
456000
3000
Also dies ist die Website des National Cancer Institute.
07:54
And I'm here to tell you, it's wrong.
139
459000
3000
Und ich sage Ihnen hier: Das ist falsch.
07:57
So, the website of the National Cancer Institute
140
462000
2000
Die Website des National Cancer Institute sagt also,
07:59
says that cancer is a genetic disease.
141
464000
4000
dass Krebs eine genetische Krankheit ist.
08:03
The website says, "If you look, there's an individual mutation,
142
468000
4000
Die Website sagt, wenn Sie schauen, da ist eine einzelne Mutation,
08:07
and maybe a second, and maybe a third,
143
472000
2000
und vielleicht eine zweite, und vielleicht eine dritte,
08:09
and that is cancer."
144
474000
2000
und das ist Krebs.
08:11
But, as a cancer doc, this is what I see.
145
476000
4000
Aber, als Onkologe, sehe ich das hier.
08:15
This isn't a genetic disease.
146
480000
2000
Dies ist keine genetische Krankheit.
08:17
So, there you see, it's a liver with colon cancer in it,
147
482000
3000
Hier sehen Sie also eine Leber mit Darmkrebs,
08:20
and you see into the microscope a lymph node
148
485000
2000
und Sie sehen unter dem Mikroskop, ein Lymphknoten,
08:22
where cancer has invaded.
149
487000
2000
in den der Krebs eingedrungen ist.
08:24
You see a CT scan where cancer is in the liver.
150
489000
4000
Sie sehen auf einem CT-Scan Krebs in der Leber.
08:28
Cancer is an interaction of a cell
151
493000
3000
Krebs ist eine Interaktion einer Zelle,
08:31
that no longer is under growth control with the environment.
152
496000
5000
deren Wachstum nicht mehr kontrolliert wird, mit der Umgebung.
08:36
It's not in the abstract; it's the interaction with the environment.
153
501000
4000
Es ist nicht abstrakt; es ist die Interaktion mit der Umgebung.
08:40
It's what we call a system.
154
505000
3000
Das nennen wir ein System.
08:43
The goal of me as a cancer doctor is not to understand cancer.
155
508000
4000
Mein Ziel als Onkologe ist es nicht, den Krebs zu verstehen.
08:47
And I think that's been the fundamental problem over the last five decades,
156
512000
3000
Und ich glaube, dass dies das fundamentale Problem der letzten 50 Jahre war,
08:50
is that we have strived to understand cancer.
157
515000
3000
dass wir verstehen wollten, was Krebs ist.
08:53
The goal is to control cancer.
158
518000
3000
Das Ziel ist, den Krebs zu kontrollieren.
08:56
And that is a very different optimization scheme,
159
521000
2000
Und das ist ein ganz anderes Optimierungsmodell,
08:58
a very different strategy for all of us.
160
523000
3000
eine ganz andere Strategie für uns alle.
09:01
I got up at the American Association of Cancer Research,
161
526000
2000
Ich hielt einen Vortrag bei der American Association of Cancer Research,
09:03
one of the big cancer research meetings, with 20,000 people there,
162
528000
4000
einer der großen Krebsforschungskongresse, mit 20.000 Leuten,
09:07
and I said, "We've made a mistake.
163
532000
3000
und ich sagte, wir haben einen Fehler gemacht.
09:10
We've all made a mistake, myself included,
164
535000
3000
Wir alle haben einen Fehler gemacht, auch ich,
09:13
by focusing down, by being a reductionist.
165
538000
2000
weil wir zu detailliert waren, weil wir reduktionistisch waren.
09:15
We need to take a step back."
166
540000
2000
Wir müssen einen Schritt zurück treten.
09:17
And, believe it or not, there were hisses in the audience.
167
542000
2000
Und ob Sie es glauben oder nicht, es gab Pfiffe aus dem Publikum.
09:19
People got upset, but this is the only way we're going to go forward.
168
544000
4000
Die Leute regten sich auf, aber das ist der einzige Weg nach vorn.
09:23
You know, I was very fortunate to meet Danny Hillis a few years ago.
169
548000
4000
Ich hatte großes Glück, dass ich vor einigen Jahren Danny Hillis traf.
09:27
We were pushed together, and neither one of us really wanted to meet the other.
170
552000
4000
Wir wurden zusammengebracht, und keiner wollte den anderen wirklich kennenlernen.
09:31
I said, "Do I really want to meet a guy from Disney, who designed computers?"
171
556000
4000
Ich sagte: „Will ich wirklich einen Computerdesigner von Disney kennenlernen?“
09:35
And he was saying: Does he really want to meet another doctor?
172
560000
3000
Und er sagte sich: „Will ich wirklich noch einen Arzt kennenlernen?“
09:38
But people prevailed on us, and we got together,
173
563000
2000
Aber die Leute setzten sich durch, und wir trafen uns,
09:40
and it's been transformative in what I do, absolutely transformative.
174
565000
5000
und es hat das, was ich tue, absolut verändert.
09:46
We have designed, and we have worked on the modeling --
175
571000
3000
Wir haben entworfen, und wir haben an dem Modell gearbeitet
09:49
and much of these ideas came from Danny and from his team --
176
574000
4000
- und viele dieser Ideen kamen von Danny und von seinem Team -
09:53
the modeling of cancer in the body as complex system.
177
578000
3000
dem Modell des Krebses im Körper als ein komplexes System.
09:56
And I'll show you some data there
178
581000
2000
Und ich werde Ihnen einige Daten zeigen,
09:58
where I really think it can make a difference and a new way to approach it.
179
583000
4000
die, wie ich glaube, wirklich eine andere Herangehensweise ermöglichen.
10:02
The key is, when you look at these variables and you look at this data,
180
587000
4000
Entscheidend ist, wenn Sie diese Variablen und Daten anschauen,
10:06
you have to understand the data inputs.
181
591000
4000
dass Sie die Herkunft der Daten verstehen.
10:10
You know, if I measured your temperature over 30 days,
182
595000
4000
Wenn ich Ihre Temperatur über 30 Tage messen würde,
10:14
and I asked, "What was the average temperature?"
183
599000
2000
und dann nach der durchschnittlichen Temperatur fragen würde,
10:16
and it came back at 98.7, I would say, "Great."
184
601000
4000
und sie läge bei 37 Grad, würde ich sagen: Gut.
10:20
But if during one of those days
185
605000
2000
Wäre aber an einem dieser Tage
10:22
your temperature spiked to 102 for six hours,
186
607000
3000
Ihre Temperatur für sechs Stunden auf 39 angestiegen,
10:25
and you took Tylenol and got better, etc.,
187
610000
2000
und hätten Sie Paracetamol eingenommen und es wäre Ihnen besser gegangen, usw.,
10:27
I would totally miss it.
188
612000
2000
das würde ich vollkommen verpassen.
10:29
So, one of the problems, the fundamental problems in medicine
189
614000
3000
Also eines der fundamentalen Probleme in der Medizin ist,
10:32
is that you and I, and all of us,
190
617000
2000
dass wir alle
10:34
we go to our doctor once a year.
191
619000
2000
einmal im Jahr zum Arzt gehen.
10:36
We have discrete data elements; we don't have a time function on them.
192
621000
4000
Wir haben diskrete Datenelemente, diese tragen keine Zeitfunktion.
10:40
Earlier it was referred to this direct life device.
193
625000
3000
Vorhin war die Rede von diesem Direct-Life-Gerät.
10:43
You know, I've been using it for two and a half months.
194
628000
3000
Ich habe es über zweieinhalb Monate verwendet.
10:46
It's a staggering device, not because it tells me
195
631000
2000
Es ist ein umwerfendes Gerät, nicht weil es mir zeigt,
10:48
how many kilocalories I do every day,
196
633000
3000
wie viele Kilokalorien ich jeden Tag verbrauche,
10:51
but because it looks, over 24 hours, what I've done in a day.
197
636000
4000
sondern weil es 24 Stunden lang überwacht, was ich tue.
10:55
And I didn't realize that for three hours I'm sitting at my desk,
198
640000
3000
Und mir war nicht bewusst, dass ich drei Stunden lang am Schreibtisch sitze
10:58
and I'm not moving at all.
199
643000
2000
und mich gar nicht bewege.
11:00
And a lot of the functions in the data that we have as input systems here
200
645000
5000
Und viele der Funktionen in den Daten, die wir als Input-Systeme haben,
11:05
are really different than we understand them,
201
650000
3000
sind wirklich anders, als wir sie verstehen,
11:08
because we're not measuring them dynamically.
202
653000
2000
weil wir sie nicht dynamisch messen.
11:10
And so, if you think of cancer as a system,
203
655000
5000
Und so, wenn Sie sich Krebs als ein System denken,
11:15
there's an input and an output and a state in the middle.
204
660000
4000
gibt es da einen Input und einen Output und in der Mitte einen Zustand.
11:19
So, the states, are equivalent classes of history,
205
664000
3000
Die Zustände sind äquivalente Verlaufsklassen,
11:22
and the cancer patient, the input, is the environment,
206
667000
3000
und der Krebspatient, der Input ist die Umgebung,
11:25
the diet, the treatment, the genetic mutations.
207
670000
4000
die Ernährung, die Behandlung, die genetischen Mutationen.
11:29
The output are our symptoms:
208
674000
3000
Der Output sind unsere Symptome.
11:32
Do we have pain? Is the cancer growing? Do we feel bloated, etc.?
209
677000
4000
Haben wir Schmerzen? Wächst der Krebs? Fühlen wir uns aufgebläht, usw.?
11:36
Most of that state is hidden.
210
681000
4000
Dieser Zustand bleibt größtenteils verborgen.
11:40
So what we do in our field is we change and input,
211
685000
3000
Daher verändern wir ihn und geben Inputs,
11:43
we give aggressive chemotherapy,
212
688000
2000
wir geben aggressive Chemotherapie.
11:45
and we say, "Did that output get better? Did that pain improve, etc.?"
213
690000
5000
Und wir fragen: Wurde der Output besser? Gingen die Schmerzen zurück, usw?
11:50
And so, the problem is that it's not just one system,
214
695000
4000
Und so ist das Problem also, dass es nicht nur um ein System geht,
11:54
it's multiple systems on multiple scales.
215
699000
3000
sondern um vielfältige Systeme auf vielfältigen Skalen.
11:57
It's a system of systems.
216
702000
3000
Es ist eine System aus Systemen.
12:00
And so, when you start to look at emergent systems,
217
705000
2000
Und wenn Sie anfangen, emergente Systeme zu untersuchen,
12:02
you can look at a neuron under a microscope.
218
707000
3000
können Sie ein Neuron unter einem Miskroskop untersuchen.
12:05
A neuron under the microscope is very elegant
219
710000
2000
Ein Neuron unter dem Mikroskop ist sehr elegant,
12:07
with little things sticking out and little things over here,
220
712000
3000
mit kleinen Dingen, die da und dort herausstehen,
12:10
but when you start to put them together in a complex system,
221
715000
4000
aber wenn Sie sie zu einem komplexen System zusammensetzen,
12:14
and you start to see that it becomes a brain,
222
719000
2000
sehen Sie allmählich, dass es ein Gehirn wird,
12:16
and that brain can create intelligence,
223
721000
3000
und dass dieses Gehirn Intelligenz erzeugen kann.
12:19
what we're talking about in the body,
224
724000
2000
Wir müssen damit beginnen, den Krebs
12:21
and cancer is starting to model it like a complex system.
225
726000
3000
im Körper als ein komplexes System dar zu stellen.
12:24
Well, the bad news is that these robust --
226
729000
3000
Nun, die schlechte Nachricht ist, dass es sehr schwer ist,
12:27
and robust is a key word --
227
732000
2000
diese robusten - und robust ist ein Schlüsselwort hier -
12:29
emergent systems are very hard to understand in detail.
228
734000
4000
emergenten Systeme im Detail zu verstehen.
12:33
The good news is you can manipulate them.
229
738000
3000
Die gute Nachricht ist, dass wir sie manipulieren können.
12:36
You can try to control them
230
741000
2000
Wir können versuchen, sie zu kontrollieren,
12:38
without that fundamental understanding of every component.
231
743000
3000
ohne ein grundlegendes Verständnis jeder Komponente.
12:41
One of the most fundamental clinical trials in cancer
232
746000
3000
Eine der grundlegendsten klinischen Studien zu Krebs
12:44
came out in February in the New England Journal of Medicine,
233
749000
3000
wurde im Februar im New England Journal of Medicine veröffentlicht,
12:47
where they took women who were pre-menopausal with breast cancer.
234
752000
4000
dabei ging es um Frauen vor der Menopause mit Brustkrebs.
12:51
So, about the worst kind of breast cancer you can get.
235
756000
3000
Also ungefähr die schlimmste Art Brustkrebs, die Sie bekommen können.
12:54
They had gotten their chemotherapy,
236
759000
2000
Sie erhielten ihre Chemotherapie,
12:56
and then they randomized them,
237
761000
2000
und dann wurden sie randomisiert,
12:58
where half got placebo,
238
763000
2000
wobei die Hälfte ein Placebo erhielt,
13:00
and half got a drug called Zoledronic acid that builds bone.
239
765000
4000
und die andere Hälfte ein Medikament namens Zoledronic, eine Säure, die Knochen bildet.
13:04
It's used to treat osteoporosis,
240
769000
2000
Es wird zur Behandlung der Osteoporose eingesetzt,
13:06
and they got that twice a year.
241
771000
2000
und sie erhielten dies zweimal jährlich.
13:08
They looked and, in these 1,800 women,
242
773000
4000
Man fand heraus, dass in diesen 1800 Frauen,
13:12
given twice a year a drug that builds bone,
243
777000
3000
die zweimal jährlich ein knochenbildendes Medikament erhielten,
13:15
you reduce the recurrence of cancer by 35 percent.
244
780000
5000
die Krebsneubildung um 35 Prozent gesenkt werden konnte.
13:21
Reduce occurrence of cancer by a drug
245
786000
2000
Reduzierte Entstehung von Krebs durch ein Medikament,
13:23
that doesn't even touch the cancer.
246
788000
2000
das den Krebs nicht einmal berührt.
13:25
So the notion, you change the soil, the seed doesn't grow as well.
247
790000
5000
Wir verändern also den Boden, damit der Samen nicht so gut wachsen kann.
13:30
You change that system,
248
795000
3000
Man ändert das System,
13:33
and you could have a marked effect on the cancer.
249
798000
2000
und man kann einen deutlichen Effekt auf den Krebs haben.
13:35
Nobody has ever shown -- and this will be shocking --
250
800000
3000
Niemand hat jemals nachgewiesen - und das wird Sie schockieren -
13:38
nobody has ever shown that most chemotherapy
251
803000
3000
dass die Chemotherapie in den meisten Fällen
13:41
actually touches a cancer cell.
252
806000
2000
tatsächlich eine Krebszelle berührt.
13:43
It's never been shown.
253
808000
2000
Das wurde nie nachgewiesen.
13:45
There's all these elegant work in the tissue culture dishes,
254
810000
3000
Es gibt all diese eleganten Studien über Gewebekulturen,
13:48
that if you give this cancer drug, you can do this effect to the cell,
255
813000
3000
wenn man dieses Krebsmedikament gibt, erhält man diese Wirkung auf die Zelle,
13:51
but the doses in those dishes are nowhere near
256
816000
3000
aber die Dosen in diesen Petrischalen sind völlig andere
13:54
the doses that happen in the body.
257
819000
4000
als die Dosen im Körper.
13:58
If I give a woman with breast cancer a drug called Taxol
258
823000
3000
Wenn ich einer Frau mit Brustkrebs alle drei Wochen ein Medikament
14:01
every three weeks, which is the standard,
259
826000
2000
namens Taxol gebe, das ist Standard,
14:03
about 40 percent of women with metastatic cancer
260
828000
2000
haben etwa 40 Prozent der Frauen mit metastatischem Krebs
14:05
have a great response to that drug.
261
830000
3000
eine großartige Reaktion auf das Medikament.
14:08
And a response is 50 percent shrinkage.
262
833000
2000
Und eine Reaktion ist ein Schrumpfen um 50 Prozent.
14:10
Well, remember that's not even an order of magnitude,
263
835000
2000
Nun, denken Sie daran, dass das nicht einmal eine Größenordnung ist,
14:12
but that's a different story.
264
837000
2000
aber das ist eine andere Geschichte.
14:14
They then recur, I give them that same drug every week.
265
839000
4000
Tritt er wieder auf, gebe ich dasselbe Medikament jede Woche.
14:18
Another 30 percent will respond.
266
843000
3000
Weitere 30 Prozent reagieren.
14:21
They then recur, I give them that same drug
267
846000
2000
Tritt er wieder auf, gebe ich dasselbe Medikament
14:23
over 96 hours by continuous infusion,
268
848000
3000
über 96 Stunden als kontinuierliche Infusion,
14:26
another 20 or 30 percent will respond.
269
851000
3000
weitere 20 - 30 Prozent reagieren.
14:29
So, you can't tell me it's working by the same mechanism in all three size.
270
854000
4000
Sie können mir also nicht erzählen, dass es in allen drei Größen über denselben Mechanismus funktioniert.
14:33
It's not. We have no idea the mechanism.
271
858000
3000
Denn das tut es nicht. Wir haben keine Ahnung, wie es funktioniert.
14:36
So the idea that chemotherapy may just be disrupting
272
861000
3000
Also die Idee ist, dass Chemotherapie dieses komplexe System
14:39
that complex system,
273
864000
3000
einfach stört, ebenso wie
14:42
just like building bone disrupted that system and reduced recurrence,
274
867000
5000
der Knochenaufbau das System gestört und das Wiederauftreten gesenkt hat,
14:47
chemotherapy may work by that same exact way.
275
872000
3000
Chemotherapie könnte genau so funktionieren.
14:50
The wild thing about that trial also,
276
875000
3000
Besonders aufregend an dieser Studie war,
14:53
was that it reduced new primaries, so new cancers, by 30 percent also.
277
878000
7000
dass neue Krebserkrankungen ebenfalls um 30 Prozent reduziert wurden.
15:02
So, the problem is, yours and mine, all of our systems are changing.
278
887000
5000
Das Problem ist also, unsere Systeme, Ihres und meins, ändern sich.
15:07
They're dynamic.
279
892000
2000
Sie sind dynamisch.
15:09
I mean, this is a scary slide, not to take an aside,
280
894000
3000
Das hier ist eine Furcht erregende Folie,
15:12
but it looks at obesity in the world.
281
897000
2000
sie zeigt Fettleibigkeit in der Welt.
15:14
And I'm sorry if you can't read the numbers, they're kind of small.
282
899000
3000
Leider können Sie die Zahlen nicht lesen, sie sind zu klein.
15:17
But, if you start to look at it, that red, that dark color there,
283
902000
4000
Aber wenn Sie sich das Bild ansehen, die roten Gebiete,
15:21
more than 75 percent of the population
284
906000
3000
über 75 Prozent der Menschen
15:24
of those countries are obese.
285
909000
3000
in diesen Ländern sind fettleibig.
15:27
Look a decade ago, look two decades ago: markedly different.
286
912000
4000
Vor zehn oder zwanzig Jahren war das noch deutlich anders.
15:31
So, our systems today are dramatically different
287
916000
3000
Unsere Systeme sind also heute dramatisch anders
15:34
than our systems a decade or two ago.
288
919000
4000
als vor einem oder vor zwei Jahrzehnten.
15:38
So the diseases we have today,
289
923000
3000
Die Krankheiten, die wir heute haben,
15:41
which reflect patterns in the system over the last several decades,
290
926000
4000
welche Muster in dem System über die letzten Jahrzehnte widerspiegeln,
15:45
are going to change dramatically over the next decade or so
291
930000
4000
werden sich also im Laufe des nächsten Jahrzehnts oder so dramatisch verändern
15:49
based on things like this.
292
934000
3000
aufgrund solcher Dinge.
15:52
So, this picture, although it is beautiful, is a 40-gigabyte picture
293
937000
10000
Dieses schöne Bild hier ist ein 40 GB großes Bild
16:02
of the whole proteome.
294
947000
2000
des ganzen Proteoms.
16:04
So this is a drop of blood that has gone through a superconducting magnet,
295
949000
4000
Das ist also ein Tropfen Blut, der durch einen superleitenden Magneten gelaufen ist,
16:08
and we're able to get resolution
296
953000
2000
und wir haben eine Auflösung erreicht,
16:10
where we can start to see all of the proteins in the body.
297
955000
4000
in der wir langsam alle Proteine im Körper sehen können.
16:14
We can start to see that system.
298
959000
2000
Bald können wir das System sehen.
16:16
Each of the red dots are where a protein has actually been identified.
299
961000
4000
An jedem der roten Punkte wurde tatsächlich ein Protein identifiziert.
16:20
The power of these magnets, the power of what we can do here,
300
965000
2000
Die Leistungskraft dieser Magnete ist so groß,
16:22
is that we can see an individual neutron with this technology.
301
967000
5000
dass wir mit dieser Technik ein einzelnes Neutron sehen können.
16:27
So, again, this is stuff we're doing with Danny Hillis
302
972000
3000
Das sind Dinge, die wir zusammen mit Danny Hillis
16:30
and a group called Applied Proteomics,
303
975000
2000
und einer Gruppe namens Applied Proteomics machen.
16:32
where we can start to see individual neutron differences,
304
977000
4000
Hier beginnen wir, Unterschiede einzelner Neutronen sehen zu können,
16:36
and we can start to look at that system like we never have before.
305
981000
4000
und wir können dieses System so untersuchen wie niemals zuvor.
16:40
So, instead of a reductionist view, we're taking a step back.
306
985000
4000
Also statt einer reduktionistischen Sichtweise treten wir einen Schritt zurück.
16:44
So this is a woman, 46 years old,
307
989000
4000
Dies ist eine Frau, 46 Jahre alt,
16:48
who had recurrent lung cancer.
308
993000
3000
bei der Lungenkrebs wieder auftrat.
16:51
It was in her brain, in her lungs, in her liver.
309
996000
4000
Er war in ihrem Hirn, in ihren Lungen, in ihrer Leber.
16:55
She had gotten Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere,
310
1000000
4000
Sie erhielt Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere,
16:59
Gemcitabine, Navelbine:
311
1004000
2000
Gemcitabin, Navelbine.
17:01
Every drug we have she had gotten, and that disease continued to grow.
312
1006000
5000
Sie erhielt jedes Medikament, das wir hatten, und diese Krankheit wuchs weiter.
17:06
She had three kids under the age of 12,
313
1011000
4000
Sie hatte drei Kinder unter 12 Jahren,
17:10
and this is her CT scan.
314
1015000
2000
und dies ist ihr CT-Scan.
17:12
And so what this is, is we're taking a cross-section of her body here,
315
1017000
3000
Hier sehen wir einen Querschnitt ihres Körpers.
17:15
and you can see in the middle there is her heart,
316
1020000
3000
Und Sie sehen in der Mitte ihr Herz,
17:18
and to the side of her heart on the left there is this large tumor
317
1023000
4000
und links von ihrem Herzen sehen Sie diesen großen Tumor,
17:22
that will invade and will kill her, untreated, in a matter of weeks.
318
1027000
6000
der sie unbehandelt innerhalb weniger Wochen töten wird.
17:28
She goes on a pill a day that targets a pathway,
319
1033000
5000
Sie bekommt eine Pille täglich, die auf einen Signalweg zielt,
17:33
and again, I'm not sure if this pathway was in the system, in the cancer,
320
1038000
4000
und ich weiß nicht, ob dieser Signalweg im System, im Krebs war,
17:37
but it targeted a pathway, and a month later, pow, that cancer's gone.
321
1042000
6000
aber sie zielte auf einen Signalweg, und einen Monat später war der Krebs weg.
17:43
Six months later it's still gone.
322
1048000
3000
Sechs Monate später war er immer noch weg.
17:46
That cancer recurred, and she passed away three years later from lung cancer,
323
1051000
5000
Dieser Krebs trat wieder auf, und sie starb drei Jahre später an Lungenkrebs,
17:51
but she got three years from a drug
324
1056000
4000
aber sie gewann drei Jahre durch ein Medikament,
17:55
whose symptoms predominately were acne.
325
1060000
2000
das vor allem gegen Akne eingesetzt wird.
17:57
That's about it.
326
1062000
2000
Das ist alles.
17:59
So, the problem is that the clinical trial was done,
327
1064000
4000
Also das Problem ist, dass die klinische Studie durchgeführt wurde,
18:03
and we were a part of it,
328
1068000
2000
und wir nahmen daran teil,
18:05
and in the fundamental clinical trial --
329
1070000
2000
und in der fundamentalen klinischen Studie,
18:07
the pivotal clinical trial we call the Phase Three,
330
1072000
2000
der entscheidenden Phase drei,
18:09
we refused to use a placebo.
331
1074000
3000
weigerten wir uns, ein Plazebo einzusetzen.
18:12
Would you want your mother, your brother, your sister
332
1077000
2000
Würden Sie wollen, dass Ihre Mutter, Ihr Bruder, Ihre Schwester
18:14
to get a placebo if they had advanced lung cancer and had weeks to live?
333
1079000
4000
ein Plazebo erhielten, wenn sie fortgeschrittenen Lungenkrebs und nur noch wenige Wochen zu leben hätten?
18:18
And the answer, obviously, is not.
334
1083000
2000
Die Antwort ist offensichtlich Nein.
18:20
So, it was done on this group of patients.
335
1085000
2000
So wurde diese Patientengruppe also behandelt.
18:22
Ten percent of people in the trial had this dramatic response that was shown here,
336
1087000
6000
10 Prozent der Menschen in der Studie hatten diese dramatische Reaktion,
18:28
and the drug went to the FDA,
337
1093000
3000
und das Medikament ging zur FDA,
18:31
and the FDA said, "Without a placebo,
338
1096000
2000
und die FDA fragte, wie können wir ohne Plazebo wissen,
18:33
how do I know patients actually benefited from the drug?"
339
1098000
5000
dass den Patienten das Medikament tatsächlich genutzt hat?
18:38
So the morning the FDA was going to meet,
340
1103000
2000
Und an dem Morgen des Treffens der FDA
18:40
this was the editorial in the Wall Street Journal.
341
1105000
3000
war dies der Leitartikel im Wall Street Journal.
18:43
(Laughter)
342
1108000
2000
(Lachen)
18:45
And so, what do you know, that drug was approved.
343
1110000
4000
Und stellen Sie sich vor, das Medikament wurde genehmigt.
18:49
The amazing thing is another company did the right scientific trial,
344
1114000
4000
Erstaunlich ist, dass eine andere Firma die richtige wissenschaftliche Studie durchführte,
18:53
where they gave half placebo and half the drug.
345
1118000
3000
bei der sie zur Hälfte Plazebo und zur Hälfte das Medikament gaben.
18:56
And we learned something important there.
346
1121000
2000
Und wir lernten dabei etwas Wichtiges.
18:58
What's interesting is they did it in South America and Canada,
347
1123000
3000
Interessant ist, dass sie diese Studie in Südamerika und Kanada durchführten,
19:01
where it's "more ethical to give placebos."
348
1126000
3000
wo es ethisch korrekter ist, Plazebos zu geben.
19:04
They had to give it also in the U.S. to get approval,
349
1129000
2000
Sie mussten es auch in den USA geben, um die Zulassung zu erhalten,
19:06
so I think there were three U.S. patients
350
1131000
2000
es nahmen also, glaube ich, drei US-Patienten
19:08
in upstate New York who were part of the trial.
351
1133000
2000
im Staat New York an der Studie teil.
19:10
But they did that, and what they found
352
1135000
2000
Aber sie machten das und sie fanden heraus,
19:12
is that 70 percent of the non-responders
353
1137000
3000
dass 70 Prozent derjenigen, die nicht darauf ansprachen,
19:15
lived much longer and did better than people who got placebo.
354
1140000
5000
länger lebten und einen besseren Verlauf hatten als in der Plazebo-Gruppe.
19:20
So it challenged everything we knew in cancer,
355
1145000
3000
Das stellte alles in Frage, was wir über Krebs wussten.
19:23
is that you don't need to get a response.
356
1148000
2000
Nämlich, das man keine Reaktion braucht.
19:25
You don't need to shrink the disease.
357
1150000
2000
Dass man den Tumor nicht schrumpfen muss.
19:27
If we slow the disease, we may have more of a benefit
358
1152000
4000
Wenn wir die Krankheit verlangsamen, haben wir eventuell einen größeren Nutzen
19:31
on patient survival, patient outcome, how they feel,
359
1156000
4000
für das Überleben und die Lebensqualität der Patienten,
19:35
than if we shrink the disease.
360
1160000
2000
als wenn wir den Tumor schrumpfen.
19:37
The problem is that, if I'm this doc, and I get your CT scan today
361
1162000
3000
Das Problem ist nur, wenn ich Ihr Arzt bin und heute Ihren CT-Scan bekomme,
19:40
and you've got a two centimeter mass in your liver,
362
1165000
3000
und Sie eine zwei cm große Geschwulst in Ihrer Leber haben,
19:43
and you come back to me in three months and it's three centimeters,
363
1168000
3000
und sie in drei Monaten wiederkommen, und jetzt sind es drei cm,
19:46
did that drug help you or not?
364
1171000
2000
hat das Medikament Ihnen geholfen oder nicht?
19:48
How do I know?
365
1173000
2000
Wie kann ich das wissen?
19:50
Would it have been 10 centimeters, or am I giving you a drug
366
1175000
4000
Wäre er ansonsten 10 cm, oder gebe ich Ihnen ein Medikament
19:54
with no benefit and significant cost?
367
1179000
3000
ohne Nutzen und mit beträchtlichen Kosten?
19:57
So, it's a fundamental problem.
368
1182000
2000
Das ist also ein grundlegendes Problem.
19:59
And, again, that's where these new technologies can come in.
369
1184000
5000
Und hier kommen wiederum diese neuen Technologien ins Spiel.
20:04
And so, the goal obviously is that you go into your doctor's office --
370
1189000
4000
Das Ziel ist also offensichtlich, dass Sie zu Ihrem Arzt gehen -
20:08
well, the ultimate goal is that you prevent disease, right?
371
1193000
3000
obwohl, das vorrangige Ziel ist natürlich, die Krankheit zu verhindern.
20:11
The ultimate goal is that you prevent any of these things from happening.
372
1196000
4000
Das vorrangige Ziel ist, dass Sie verhindern, dass so etwas geschieht.
20:15
That is the most effective, cost-effective,
373
1200000
3000
Das ist der effektivste, kostengünstigste,
20:18
best way we can do things today.
374
1203000
2000
beste Weg, den wir heute gehen können.
20:20
But if one is unfortunate to get a disease,
375
1205000
3000
Aber wenn Sie Pech haben und krank werden,
20:23
you'll go into your doctor's office, he or she will take a drop of blood,
376
1208000
3000
dann gehen Sie zu Ihrem Arzt, der wird etwas Blut entnehmen,
20:26
and we will start to know how to treat your disease.
377
1211000
4000
und wir werden wissen, wie Ihre Krankheit zu behandeln ist.
20:31
The way we've approached it is the field of proteomics,
378
1216000
3000
Unser Ansatz ist das Gebiet der Proteomik,
20:34
again, this looking at the system.
379
1219000
2000
auch hier wieder, der Blick auf das System.
20:36
It's taking a big picture.
380
1221000
2000
Das ist ein riesiges Bild.
20:38
The problem with technologies like this is
381
1223000
3000
Das Problem mit solchen Technologien ist,
20:41
that if one looks at proteins in the body,
382
1226000
2000
wenn Sie sich Proteine im Körper anschauen,
20:43
there are 11 orders of magnitude difference
383
1228000
3000
gibt es dort Unterschiede von 11 Größenordnungen
20:46
between the high-abundant and the low-abundant proteins.
384
1231000
3000
zwischen den Proteinen, die sehr oft, und denen, die sehr selten vorkommen.
20:49
So, there's no technology in the world that can span 11 orders of magnitude.
385
1234000
5000
Keine Technologie der Welt kann 11 Größenordnungen umfassen.
20:54
And so, a lot of what has been done with people like Danny Hillis and others
386
1239000
5000
Und so ist vieles von dem, was wir mit Danny Hillis und anderen gemacht haben,
20:59
is to try to bring in engineering principles, try to bring the software.
387
1244000
4000
der Versuch, Konstruktionsprinzipien und Software einzubringen.
21:03
We can start to look at different components along this spectrum.
388
1248000
5000
Wir können jetzt verschiedene Komponenten entlang dieses Spektrums untersuchen.
21:08
And so, earlier was talked about cross-discipline, about collaboration.
389
1253000
5000
Vorhin war die Rede von Interdisziplinarität, von Zusammenarbeit.
21:13
And I think one of the exciting things that is starting to happen now
390
1258000
3000
Und ich glaube, das Aufregende, das jetzt langsam geschieht,
21:16
is that people from those fields are coming in.
391
1261000
3000
ist, dass die Leute aus diesen Gebieten jetzt dazukommen.
21:19
Yesterday, the National Cancer Institute announced a new program
392
1264000
3000
Gestern kündigte das National Cancer Institute ein neues Programm an
21:22
called the Physical Sciences and Oncology,
393
1267000
3000
namens Physikalische Wissenschaften und Onkologie,
21:25
where physicists, mathematicians, are brought in to think about cancer,
394
1270000
4000
in dem Physiker, Mathematiker einbezogen werden, um über Krebs nachzudenken,
21:29
people who never approached it before.
395
1274000
3000
Leute, die zuvor nichts damit zu tun hatten.
21:32
Danny and I got 16 million dollars, they announced yesterday,
396
1277000
3000
Danny und ich bekommen 16 Millionen Dollar, gaben sie gestern bekannt,
21:35
to try to attach this problem.
397
1280000
2000
um dieses Problem anzugehen.
21:37
A whole new approach, instead of giving high doses of chemotherapy
398
1282000
4000
Ein ganz neuer Ansatz, anstatt hohe Dosen von Chemotherapie
21:41
by different mechanisms,
399
1286000
2000
auf verschiedene Weisen zu verabreichen,
21:43
to try to bring technology to get a picture of what's actually happening in the body.
400
1288000
6000
versuchen wir, uns mit Technologie ein Bild davon zu machen, was tatsächlich im Körper passiert.
21:49
So, just for two seconds, how these technologies work --
401
1294000
4000
Also nur kurz dazu, wie diese Technologien funktionieren -
21:53
because I think it's important to understand it.
402
1298000
3000
denn ich glaube, das zu verstehen ist wichtig.
21:56
What happens is every protein in your body is charged,
403
1301000
3000
Jedes Protein in Ihrem Körper hat eine Ladung,
21:59
so the proteins are sprayed in, the magnet spins them around,
404
1304000
4000
also die Proteine werden eingesprüht, der Magnet wirbelt sie herum,
22:03
and then there's a detector at the end.
405
1308000
2000
und am Ende ist ein Detektor.
22:05
When it hit that detector is dependent on the mass and the charge.
406
1310000
5000
Wann es diesen Detektor trifft, hängt ab von der Masse und der Ladung.
22:10
And so we can accurately -- if the magnet is big enough,
407
1315000
3000
Wenn der Magnet groß genug ist,
22:13
and your resolution is high enough --
408
1318000
2000
und Ihre Auflösung hoch genug,
22:15
you can actually detect all of the proteins in the body
409
1320000
3000
dann können Sie tatsächlich alle Proteine im Körper detektieren
22:18
and start to get an understanding of the individual system.
410
1323000
4000
und beginnen, das individuelle System zu verstehen.
22:22
And so, as a cancer doctor,
411
1327000
2000
Und so werden wir als Onkologen
22:24
instead of having paper in my chart, in your chart, and it being this thick,
412
1329000
5000
nicht mehr Unmengen von Papier in den Akten haben,
22:29
this is what data flow is starting to look like in our offices,
413
1334000
4000
sondern einen Datenfluss, der ungefähr so aussehen wird,
22:33
where that drop of blood is creating gigabytes of data.
414
1338000
3000
wobei dieser Tropfen Blut Gigabytes an Daten erzeugt.
22:36
Electronic data elements are describing every aspect of the disease.
415
1341000
4000
Elektronische Datenelemente beschreiben jeden Aspekt der Krankheit.
22:40
And certainly the goal is we can start to learn from every encounter
416
1345000
4000
Und sicher ist das Ziel, dass wir von jeder Behandlung lernen und
22:44
and actually move forward, instead of just having encounter and encounter,
417
1349000
5000
tatsächlich Fortschritte machen, statt von einer Behandlung zur nächsten zu gehen,
22:49
without fundamental learning.
418
1354000
2000
ohne Grundlegendes dazuzulernen.
22:51
So, to conclude, we need to get away from reductionist thinking.
419
1356000
6000
Um also zusammenzufassen: Wir müssen weg vom reduktionistischen Denken.
22:57
We need to start to think differently and radically.
420
1362000
4000
Wir müssen anfangen, anders und radikal zu denken.
23:01
And so, I implore everyone here: Think differently. Come up with new ideas.
421
1366000
4000
Und daher bitte ich Sie alle, anders zu denken. Kommen Sie auf neue Ideen.
23:05
Tell them to me or anyone else in our field,
422
1370000
3000
Schildern Sie sie mir oder jemand anderem in unserem Fachgebiet,
23:08
because over the last 59 years, nothing has changed.
423
1373000
3000
denn in den letzten 59 Jahren hat sich nichts geändert.
23:11
We need a radically different approach.
424
1376000
3000
Wir brauchen einen radikal anderen Ansatz.
23:14
You know, Andy Grove stepped down as chairman of the board at Intel --
425
1379000
3000
Wissen Sie, als Andy Grove als Vorstandsvorsitzender bei Intel zurücktrat -
23:17
and Andy was one of my mentors, tough individual.
426
1382000
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und Andy war einer meiner Mentoren, zäher Typ übrigens -
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When Andy stepped down, he said,
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als er zurücktrat, sagte er,
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"No technology will win. Technology itself will win."
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„Keine Technologie wird gewinnen. Technologie selbst wird gewinnen.“
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And I'm a firm believer, in the field of medicine and especially cancer,
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Und ich glaube fest daran, dass auf dem Gebiet der Medizin und besonders Krebs,
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that it's going to be a broad platform of technologies
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dass es eine breite Plattform an Technologien sein wird,
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that will help us move forward
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die uns helfen wird, Fortschritte zu machen,
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and hopefully help patients in the near-term.
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und hoffentlich auch Patienten in naher Zukunft helfen wird.
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Thank you very much.
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Vielen Dank.
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