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Adam de la Zerda: We can start winning the war against cancer
Adam de la Zerda: Cómo empezar a ganar la guerra contra el cáncer
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Descubra los últimos avances en la guerra contra el cáncer a través del investigador de Stanford Adam de la Zerda, quien está trabajando en algunas técnicas propias de vanguardia. Usando una tecnología de imagen notable que ilumina partículas de cáncer con oro inyectadas en el cuerpo, el laboratorio de Zerda espera iluminar el camino para los cirujanos con el fin de eliminar incluso el más mínimo rastro de los tumores mortales.
Adam de la Zerda - Biologist, electrical engineer
Adam de la Zerda develops new medical imaging technologies to detect and destroy cancer. Full bio
Adam de la Zerda develops new medical imaging technologies to detect and destroy cancer. Full bio
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"Estamos declarando
la guerra contra el cáncer,
la guerra contra el cáncer,
00:12
"We're declaring war against cancer,
0
880
1855
00:14
and we will win this war by 2015."
1
2760
2600
y ganaremos esta guerra en 2015".
00:18
This is what the US Congress
and the National Cancer Institute declared
and the National Cancer Institute declared
2
6440
3736
Esto es lo que el Congreso de EE.UU. y
el Instituto Nacional del Cáncer declaró
el Instituto Nacional del Cáncer declaró
00:22
just a few years ago, in 2003.
3
10200
2560
hace solo unos años, en 2003.
00:25
Now, I don't know about you,
but I don't buy that.
but I don't buy that.
4
13560
3096
Yo no sé Uds.,
pero yo no me lo creo.
pero yo no me lo creo.
No creo que hayamos ganado
esta guerra, sin embargo,
esta guerra, sin embargo,
00:28
I don't think we quite won this war yet,
5
16680
2056
00:30
and I don't think
anyone here will question that.
anyone here will question that.
6
18760
2640
y tampoco creo que alguien aquí
cuestione eso.
cuestione eso.
00:33
Now, I will argue that a primary reason
7
21800
2496
Argumentaré que la razón principal
de por qué no estamos ganando
esta guerra contra el cáncer
esta guerra contra el cáncer
00:36
why we're not winning
this war against cancer
this war against cancer
8
24320
2136
00:38
is because we're fighting blindly.
9
26480
2296
se debe a que estamos luchando a ciegas.
00:40
I'm going to start by sharing with you
a story about a good friend of mine.
a story about a good friend of mine.
10
28800
3575
Empezaré por compartir con Uds.
una historia de un buen amigo mío.
una historia de un buen amigo mío.
Su nombre es Ehud,
00:44
His name is Ehud,
11
32400
1216
00:45
and a few years ago,
Ehud was diagnosed with brain cancer.
Ehud was diagnosed with brain cancer.
12
33640
3136
y hace unos años, a Ehud le
diagnosticaron cáncer cerebral.
diagnosticaron cáncer cerebral.
Y no cualquier tipo de cáncer cerebral:
00:48
And not just any type of brain cancer:
13
36800
1856
le diagnosticaron un cáncer cerebral
de los más letales.
de los más letales.
00:50
he was diagnosed with one
of the most deadly forms of brain cancer.
of the most deadly forms of brain cancer.
14
38680
3176
De hecho, era tan mortal
00:53
In fact, it was so deadly
15
41880
1216
00:55
that the doctors told him
that they only have 12 months,
that they only have 12 months,
16
43120
2656
que los médicos le dijeron
que solo tenía 12 meses,
que solo tenía 12 meses,
y durante esos 12 meses,
deben encontrar un tratamiento.
deben encontrar un tratamiento.
00:57
and during those 12 months,
they have to find a treatment.
they have to find a treatment.
17
45800
3416
Tienen que encontrar una cura,
01:01
They have to find a cure,
18
49240
1456
01:02
and if they cannot
find a cure, he will die.
find a cure, he will die.
19
50720
2160
y si no pueden encontrar una cura, morirá.
La buena noticia, que dijeron,
01:05
Now, the good news, they said,
20
53800
1456
es que hay muchos tratamientos
diferentes para elegir,
diferentes para elegir,
01:07
is that there are tons
of different treatments to choose from,
of different treatments to choose from,
21
55280
2936
pero la mala noticia
01:10
but the bad news is
22
58240
1216
01:11
that in order for them to tell
if a treatment is even working or not,
if a treatment is even working or not,
23
59480
3536
es que para saber si
un tratamiento funciona o no,
un tratamiento funciona o no,
01:15
well, that takes them
about three months or so.
about three months or so.
24
63040
2496
les toma alrededor de tres meses o menos.
Así que no pueden probar muchas cosas.
01:17
So they cannot try that many things.
25
65560
2376
01:19
Well, Ehud is now going
into his first treatment,
into his first treatment,
26
67960
3096
Ehud empieza su primer tratamiento,
y durante ese primer tratamiento,
solo tras un par de días de tratamiento,
solo tras un par de días de tratamiento,
01:23
and during that first treatment,
just a few days into that treatment,
just a few days into that treatment,
27
71080
3256
quedo con él, y él me dice: "Adam,
creo que esto está funcionando.
creo que esto está funcionando.
01:26
I'm meeting with him, and he tells me,
"Adam, I think this is working.
"Adam, I think this is working.
28
74360
3336
01:29
I think we really lucked out here.
Something is happening."
Something is happening."
29
77720
2816
Creo que realmente tuvimos suerte.
Algo está pasando".
Algo está pasando".
Y yo le pregunto: "¿De verdad?
¿Cómo lo sabes, Ehud?"
¿Cómo lo sabes, Ehud?"
01:32
And I ask him, "Really?
How do you know that, Ehud?"
How do you know that, Ehud?"
30
80560
2456
01:35
And he says, "Well,
I feel so terrible inside.
I feel so terrible inside.
31
83040
2216
Y dice: "Bueno, me siento
tan mal por dentro
tan mal por dentro
01:37
Something's gotta be working up there.
32
85280
1856
que algo tiene que estar pasando.
01:39
It just has to."
33
87160
1216
Tiene que ser eso".
01:40
Well, unfortunately, three months later,
we got the news, it didn't work.
we got the news, it didn't work.
34
88400
4440
Por desgracia, tres meses más tarde,
nos llegó la noticia, no funcionó.
nos llegó la noticia, no funcionó.
Y así, Ehud entra
en su segundo tratamiento.
en su segundo tratamiento.
01:45
And so Ehud goes
into his second treatment.
into his second treatment.
35
93520
2056
Y de nuevo, la misma historia.
01:47
And again, the same story.
36
95600
1256
01:48
"It feels so bad, something's
gotta be working there."
gotta be working there."
37
96880
2736
"Me siento tan mal, que
algo debe estar pasando".
algo debe estar pasando".
01:51
And then three months later,
again we get bad news.
again we get bad news.
38
99640
2936
Y luego tres meses más tarde,
de nuevo malas noticias.
de nuevo malas noticias.
01:54
Ehud is going into his third treatment,
and then his fourth treatment.
and then his fourth treatment.
39
102600
3936
Ehud entra en el tercer tratamiento
y luego en el cuarto.
y luego en el cuarto.
01:58
And then, as predicted, Ehud dies.
40
106560
2520
Y entonces, como se predijo, Ehud muere.
02:01
Now, when someone really close to you
is going through such a huge struggle,
is going through such a huge struggle,
41
109800
4576
Cuando alguien muy cercano a uno
pasa por una gran lucha como esta,
pasa por una gran lucha como esta,
a uno le embargan realmente
muchas emociones.
muchas emociones.
02:06
you get really swamped with emotions.
42
114400
1816
02:08
A lot of things
are going through your head.
are going through your head.
43
116240
2096
Muchas cosas pasan por su cabeza.
Para mí, era sobre todo ultraje.
02:10
For me, it was mostly outrage.
44
118360
1456
02:11
I was just outraged that, how come
this is the best that we can offer?
this is the best that we can offer?
45
119840
4696
Estaba indignado que, ¿por qué esto
es lo mejor que podemos ofrecer?
es lo mejor que podemos ofrecer?
02:16
And I started looking
more and more into this.
more and more into this.
46
124560
2296
Y empecé a buscar más y más sobre esto.
02:18
As it turns out, this is not just
the best that doctors could offer Ehud.
the best that doctors could offer Ehud.
47
126880
3456
Resulta que esto no es lo mejor que
los médicos podrían ofrecer a Ehud.
los médicos podrían ofrecer a Ehud.
No era lo que los mejores médicos podían
ofrecer a pacientes con cáncer cerebral.
ofrecer a pacientes con cáncer cerebral.
02:22
It's not just the best doctors could offer
patients with brain cancer generally.
patients with brain cancer generally.
48
130360
3816
En realidad no lo hacemos tan bien
con toda la paleta del cáncer.
con toda la paleta del cáncer.
02:26
We're actually not doing that well
all across the board with cancer.
all across the board with cancer.
49
134200
3200
02:30
I picked up one of those statistics,
50
138240
1856
Tomé una de esas estadísticas
y estoy seguro de que algunos de
Uds. han visto las estadísticas antes.
Uds. han visto las estadísticas antes.
02:32
and I'm sure some of you
have seen those statistics before.
have seen those statistics before.
51
140120
2776
02:34
This is going to show you here
how many patients actually died of cancer,
how many patients actually died of cancer,
52
142920
3456
Esto muestra el número de pacientes
que en realidad murió de cáncer,
que en realidad murió de cáncer,
02:38
in this case females in the United States,
53
146400
2016
en este caso mujeres en EE.UU.,
02:40
ever since the 1930s.
54
148440
1296
desde la década de 1930.
02:41
You'll notice that there aren't
that many things that have changed.
that many things that have changed.
55
149760
3176
Se darán cuenta de que no hay
muchas cosas que han cambiado.
muchas cosas que han cambiado.
Sigue siendo un gran problema.
02:44
It's still a huge issue.
56
152960
1296
02:46
You'll see a few changes, though.
57
154280
1736
Uds. verán, sin embargo,
algunos cambios.
algunos cambios.
02:48
You'll see lung cancer,
for example, on the rise.
for example, on the rise.
58
156040
2536
Uds. verán el cáncer de pulmón,
por ejemplo, en alza
por ejemplo, en alza
02:50
Thank you, cigarettes.
59
158600
1200
gracias a los cigarrillos.
02:52
And you'll also see that,
for example, stomach cancer
for example, stomach cancer
60
160360
2496
Y también, por ejemplo,
el cáncer de estómago
el cáncer de estómago
que en su día era una de las principales
causas de muerte de todos los cánceres,
causas de muerte de todos los cánceres,
02:54
once used to be one
of the biggest killers of all cancers,
of the biggest killers of all cancers,
61
162880
3336
02:58
is essentially eliminated.
62
166240
1440
se ha eliminado esencialmente.
03:00
Now, why is that?
Anyone knows, by the way?
Anyone knows, by the way?
63
168480
2056
Ahora, ¿por qué?
¿Alguien lo sabe?
¿Alguien lo sabe?
03:02
Why is it that humanity is no longer
struck by stomach cancer?
struck by stomach cancer?
64
170560
3336
¿Por qué es que la humanidad ya no
es alcanzada por un cáncer de estómago?
es alcanzada por un cáncer de estómago?
03:05
What was the huge, huge
medical technology breakthrough
medical technology breakthrough
65
173920
4856
¿Cuál fue el enorme avance
de la tecnología médica
de la tecnología médica
03:10
that came to our world
that saved humanity from stomach cancer?
that saved humanity from stomach cancer?
66
178800
3360
que llevó a salvar la humanidad
de cáncer de estómago?
de cáncer de estómago?
03:15
Was it maybe a new drug,
or a better diagnostic?
or a better diagnostic?
67
183240
3816
¿Fue tal vez un nuevo fármaco
o un mejor diagnóstico?
o un mejor diagnóstico?
03:19
You guys are right, yeah.
68
187080
1296
Uds. lo saben bien, sí.
03:20
It's the invention of the refrigerator,
69
188400
2616
Es la invención de la nevera,
03:23
and the fact that we're
no longer eating spoiled meats.
no longer eating spoiled meats.
70
191040
2616
y el hecho de que ya no
comemos carne en mal estado.
comemos carne en mal estado.
Así que lo mejor que
nos ha pasado hasta ahora
nos ha pasado hasta ahora
03:25
So the best thing
that happened to us so far
that happened to us so far
71
193680
2296
en el ámbito médico
en la investigación del cáncer
en la investigación del cáncer
03:28
in the medical arena in cancer research
72
196000
1936
03:29
is the fact that
the refrigerator was invented.
the refrigerator was invented.
73
197960
2191
es la invención del refrigerador.
03:32
(Laughter)
74
200175
1201
(Risas)
03:33
And so -- yeah, I know.
75
201400
1256
Y así... sí, lo sé.
No lo estamos haciendo muy bien aquí.
03:34
We're not doing so well here.
76
202680
1416
03:36
I don't want to miniaturize the progress
77
204120
2336
No quiero minimizar el progreso
03:38
and everything that's been done
in cancer research.
in cancer research.
78
206480
3376
y todo lo que se ha hecho
en la investigación del cáncer.
en la investigación del cáncer.
Hay como más de 50 años de buena
investigación sobre el cáncer
investigación sobre el cáncer
03:41
Look, there is like 50-plus years
of good cancer research
of good cancer research
79
209880
3416
03:45
that discovered major, major things
that taught us about cancer.
that taught us about cancer.
80
213320
3416
donde se descubrieron grandes cosas,
que nos enseñaron sobre el cáncer.
que nos enseñaron sobre el cáncer.
Pero todo esto dice
03:48
But all that said,
81
216760
1736
03:50
we have a lot of heavy lifting
to still do ahead of us.
to still do ahead of us.
82
218520
2572
que hay mucho trabajo pesado por hacer.
Una vez más, argumentaré que la razón
principal para que este sea el caso,
principal para que este sea el caso,
03:54
Again, I will argue that the primary
reason why this is the case,
reason why this is the case,
83
222920
3096
es que no lo hemos hecho muy bien,
03:58
why we have not done that remarkably well,
84
226040
2000
es que realmente luchamos a ciegas.
04:00
is really we're fighting blindly here.
85
228064
1832
Y aquí es donde entran
las imágenes médicas.
las imágenes médicas.
04:01
And this is where
medical imaging comes in.
medical imaging comes in.
86
229920
2216
Aquí es donde mi propio trabajo
entra en acción.
entra en acción.
04:04
This is where my own work comes in.
87
232160
1680
04:06
And so to give you a sense
of the best medical imaging
of the best medical imaging
88
234400
2736
Y así, para darle un sentido
de la mejor imagen médica
de la mejor imagen médica
04:09
that's offered today
to brain cancer patients,
to brain cancer patients,
89
237160
2496
que se ofrece hoy a pacientes
con cáncer cerebral,
con cáncer cerebral,
o en realidad en general
a todos los pacientes de cáncer,
a todos los pacientes de cáncer,
04:11
or actually generally
to all cancer patients,
to all cancer patients,
90
239680
2176
04:13
take a look at this PET scan right here.
91
241880
1936
echen un vistazo a esta tomografía.
04:15
Let's see. There we go.
92
243840
1240
Veamos aquí.
Así que este es un estudio de PET/CT,
04:17
So this is a PET/CT scan,
93
245640
1696
04:19
and what you'll see in this PET/CT scan
94
247360
2456
y lo que verá en este estudio de PET/CT
04:21
is the CT scan will show you
where the bones are,
where the bones are,
95
249840
3216
es la tomografía computarizada
que muestra donde están los huesos
que muestra donde están los huesos
04:25
and the PET scan will show you
where tumors are.
where tumors are.
96
253080
2400
y la PET muestra
donde están los tumores.
donde están los tumores.
04:27
Now, what you can see here
97
255960
2216
Lo que pueden ver aquí
es esencialmente una molécula de azúcar
04:30
is essentially a sugar molecule
98
258200
2416
a la que se añadió una pequeña etiqueta
04:32
that was added a small little tag
99
260640
1816
04:34
that is signaling to us
outside of the body,
outside of the body,
100
262480
2096
que es la señalización
para el exterior del cuerpo,
para el exterior del cuerpo,
04:36
"Hey, I'm here."
101
264600
1296
"Hola estoy aquí".
04:37
And those sugar molecules are injected
into these patients by the billions,
into these patients by the billions,
102
265920
3816
Y esas moléculas de azúcar se inyectan
en estos pacientes por miles de millones,
en estos pacientes por miles de millones,
04:41
and they're going all over the body
103
269760
1696
y van por todo el cuerpo
04:43
looking for cells
that are hungry for sugar.
that are hungry for sugar.
104
271480
2080
en busca de células con hambre de azúcar.
04:46
You'll see that the heart,
for example, lights up there.
for example, lights up there.
105
274320
2656
Verán el corazón,
por ejemplo, se enciende ahí.
por ejemplo, se enciende ahí.
Eso es debido a que el corazón
necesita una gran cantidad de azúcar.
necesita una gran cantidad de azúcar.
04:49
That's because the heart
needs a lot of sugar.
needs a lot of sugar.
106
277000
2216
04:51
You'll also see that the bladder
lights up there.
lights up there.
107
279240
2336
También verán las luces de la vejiga.
04:53
That's because the bladder
is the thing that's clearing
is the thing that's clearing
108
281600
2616
Esto es porque la vejiga está expulsando
el azúcar fuera de nuestro cuerpo.
04:56
the sugar away from our body.
109
284240
1400
Y luego verán algunos
otros puntos calientes,
otros puntos calientes,
04:58
And then you'll see a few other hot spots,
110
286096
2000
05:00
and these are in fact the tumors.
111
288120
1616
y estos son, de hecho, los tumores.
05:01
Now, this is a really
a wonderful technology.
a wonderful technology.
112
289760
2136
Ahora bien, esto es realmente
una tecnología maravillosa.
una tecnología maravillosa.
05:03
For the first time it allowed us
to look into someone's body
to look into someone's body
113
291920
3136
Por primera vez, nos permitió
buscar en el cuerpo de alguien
buscar en el cuerpo de alguien
05:07
without picking up
each and every one of the cells
each and every one of the cells
114
295080
2376
sin recoger todas
y cada una de las células
y cada una de las células
05:09
and putting them under the microscope,
115
297480
1856
y ponerlas bajo el microscopio,
05:11
but in a noninvasive way
allowing us to look into someone's body
allowing us to look into someone's body
116
299360
3016
es una manera no invasiva que nos
permite ver en el cuerpo de una persona
permite ver en el cuerpo de una persona
05:14
and ask, "Hey,
has the cancer metastasized?
has the cancer metastasized?
117
302400
2136
y preguntar: "¿Ha hecho
metástasis el cáncer?
metástasis el cáncer?
05:16
Where is it?"
118
304560
1216
¿Dónde está?"
05:17
And the PET scans here
are showing you very clearly
are showing you very clearly
119
305800
2496
Y los estudios de PET aquí
muestran muy claramente
muestran muy claramente
05:20
where are these hot spots,
where is the tumor.
where is the tumor.
120
308320
2280
dónde están esos puntos calientes,
donde está el tumor.
donde está el tumor.
05:23
So as miraculous as this might seem,
121
311480
3296
Así de milagroso como esto puede parecer,
05:26
unfortunately, well, it's not that great.
122
314800
2880
por desgracia, no es tan estupendo.
05:30
You see, those
small little hot spots there.
small little hot spots there.
123
318320
2080
Vean esas pequeñas manchas de calor allí.
¿Alguien puede adivinar cuántas células
cancerosas se encuentran en estos tumores?
cancerosas se encuentran en estos tumores?
05:33
Can anyone guess how many cancer cells
are in any one of these tumors?
are in any one of these tumors?
124
321240
3520
Unos 100 millones
de células cancerosas,
de células cancerosas,
05:38
So it's about 100 million cancer cells,
125
326600
2336
y quiero asegurarme de
que este número descendió.
que este número descendió.
05:40
and let me make sure
that this number sunk in.
that this number sunk in.
126
328960
2696
En todos y cada uno de
estas pequeñas irregularidades
estas pequeñas irregularidades
05:43
In each and every one
of these small little blips
of these small little blips
127
331680
2336
05:46
that you're seeing on the image,
128
334040
1576
que se ve en la imagen,
05:47
there needs to be
at least 100 million cancer cells
at least 100 million cancer cells
129
335640
4096
es necesario que haya por lo menos
100 millones de células de cáncer
100 millones de células de cáncer
para ser detectado.
05:51
in order for it to be detected.
130
339760
1536
05:53
Now, if that seemed to you
like a very large number,
like a very large number,
131
341320
2456
Ahora, si eso parece
un número muy grande,
un número muy grande,
05:55
it is a very large number.
132
343800
1680
es un número muy grande.
Esto es, de hecho,
un número increíblemente grande,
un número increíblemente grande,
05:58
This is in fact
an incredibly large number,
an incredibly large number,
133
346640
2056
porque realmente necesitamos recoger
algo con suficiente antelación
algo con suficiente antelación
06:00
because what we really need
in order to pick up something early enough
in order to pick up something early enough
134
348720
3336
06:04
to do something about it,
to do something meaningful about it,
to do something meaningful about it,
135
352080
2936
y hacer algo significativo al respecto,
06:07
well, we need to pick up tumors
that are a thousand cells in size,
that are a thousand cells in size,
136
355040
3136
debemos recoger tumores
que tienen mil células
que tienen mil células
y lo ideal es solo un puñado de células.
06:10
and ideally just
a handful of cells in size.
a handful of cells in size.
137
358200
2136
06:12
So we're clearly
pretty far away from this.
pretty far away from this.
138
360360
2016
Así que estamos bastante lejos de esto.
06:14
So we're going to play
a little experiment here.
a little experiment here.
139
362400
2256
Juguemos a un pequeño experimento aquí.
06:16
I'm going to ask each of you
to now play and imagine
to now play and imagine
140
364680
2456
Les pediré a cada uno de Uds.
que imaginen
que imaginen
06:19
that you are brain surgeons.
141
367160
1360
que son neurocirujanos.
06:21
And you guys are now at an operating room,
142
369000
4016
Y Uds. están ahora
en una sala de operaciones,
en una sala de operaciones,
y hay un paciente ante Ud.
06:25
and there's a patient in front of you,
143
373040
2016
06:27
and your task is to make sure
that the tumor is out.
that the tumor is out.
144
375080
3720
y su tarea es asegurarse de que
el tumor se haya extinguido.
el tumor se haya extinguido.
06:31
So you're looking down at the patient,
145
379400
3376
Así que Ud. mira hacia el paciente,
06:34
the skin and the skull
have already been removed,
have already been removed,
146
382800
2336
la piel y el cráneo
ya se han apartado,
ya se han apartado,
ahora Ud. busca en el cerebro.
06:37
so you're looking at the brain.
147
385160
1536
Y todo lo que sabe de este paciente
06:38
And all you know about this patient
148
386720
1696
es que hay un tumor del tamaño
de una pelota de golf o menos
de una pelota de golf o menos
06:40
is that there's a tumor
about the size of a golf ball or so
about the size of a golf ball or so
149
388440
2816
en el lóbulo frontal derecho
del cerebro de esta persona.
del cerebro de esta persona.
06:43
in the right frontal lobe
of this person's brain.
of this person's brain.
150
391280
2320
06:46
And that's more or less it.
151
394080
1336
Y eso es más o menos todo.
06:47
So you're looking down, and unfortunately
everything looks the same,
everything looks the same,
152
395440
3216
Así que Ud. está mirando
y por desgracia, todo parece igual,
y por desgracia, todo parece igual,
porque el tejido del cáncer del cerebro
y el tejido cerebral sano
y el tejido cerebral sano
06:50
because brain cancer tissue
and healthy brain tissue
and healthy brain tissue
153
398680
3096
en realidad tienen el mismo aspecto.
06:53
really just look the same.
154
401800
1576
Así que pasa por encima con el pulgar,
06:55
And so you're going in with your thumb,
155
403400
1896
06:57
and you start to press
a little bit on the brain,
a little bit on the brain,
156
405320
2336
y se empieza a presionar
un poco en el cerebro,
un poco en el cerebro,
06:59
because tumors tend to be
a little harder, stiffer,
a little harder, stiffer,
157
407680
2416
porque los tumores tienden a ser
algo más fuertes, más rígidos,
algo más fuertes, más rígidos,
07:02
and so you go in and go
a little bit like this and say,
a little bit like this and say,
158
410120
2616
y así uno se adentra un poco y dice:
07:04
"It seems like the tumor is right there."
159
412760
1976
"Parece que el tumor está ahí".
Luego, uno toma e bisturí
y empieza a cortar el tumor
y empieza a cortar el tumor
07:06
Then you take out your knife
and start cutting the tumor
and start cutting the tumor
160
414760
2656
07:09
piece by piece by piece.
161
417440
1256
trozo a trozo.
07:10
And as you're taking the tumor out,
162
418720
1696
Y mientras recorta el tumor,
07:12
then you're getting
to a stage where you think,
to a stage where you think,
163
420440
2216
uno llega al momento que piensa:
07:14
"Alright, I'm done.
I took out everything."
I took out everything."
164
422680
2136
"Muy bien, he terminado.
Saqué todo".
Saqué todo".
07:16
And at this stage, if that's --
165
424840
1536
Y en ese momento,
07:18
so far everything sounded,
like, pretty crazy --
like, pretty crazy --
166
426400
2696
—hasta ahora todo parecía bastante loco—
07:21
you're now about to face the most
challenging decision of your life here.
challenging decision of your life here.
167
429120
3696
uno está a punto de enfrentarse
a la decisión más difícil de su vida.
a la decisión más difícil de su vida.
Porque ahora hay que decidir,
07:24
Because now you need to decide,
168
432840
1536
07:26
should I stop here
and let this patient go,
and let this patient go,
169
434400
2696
parar ahí y dejar estar a este paciente,
07:29
risking that there might be
some leftover cancer cells behind
some leftover cancer cells behind
170
437120
2936
arriesgando haber dejado
células cancerosas sobrantes
células cancerosas sobrantes
que no se podían ver,
07:32
that I just couldn't see,
171
440080
1856
07:33
or should I take away some extra margins,
172
441960
2656
o llegar a márgenes adicionales,
07:36
typically about an inch or so
around the tumor
around the tumor
173
444640
2856
típicamente cerca de una pulgada
o menos alrededor del tumor
o menos alrededor del tumor
07:39
just to be sure that I removed everything?
174
447520
2200
solo para asegurarse de que quita todo.
07:43
So this is not a simple decision to make,
175
451400
3840
Así que esto no es
una decisión fácil de tomar
una decisión fácil de tomar
07:47
and unfortunately this is the decision
176
455840
1936
y, por desgracia, esta es la decisión
que los neurocirujanos de cáncer
tienen que tomar a diario
tienen que tomar a diario
07:49
that brain cancer surgeons
have to take every single day
have to take every single day
177
457800
3336
cuando ven a sus pacientes.
07:53
as they're seeing their patients.
178
461160
1600
Y así recuerdo haber hablado
con amigos míos en el laboratorio:
con amigos míos en el laboratorio:
07:55
And so I remember talking
to a few friends of mine in the lab,
to a few friends of mine in the lab,
179
463320
2936
"Debe existir una mejor manera".
07:58
and we say, "Boy,
there's got to be a better way."
there's got to be a better way."
180
466280
2376
Pero no de la forma que se dice a
un amigo que debe haber una mejor manera.
un amigo que debe haber una mejor manera.
08:00
But not just like you tell a friend
that there's got to be a better way.
that there's got to be a better way.
181
468680
3416
Tiene que existir
una manera mejor para esto.
una manera mejor para esto.
08:04
There's just got to be a better way here.
182
472120
1953
08:06
This is just incredible.
183
474097
1519
Esto es simplemente increíble.
Y así que miramos hacia atrás.
08:07
And so we looked back.
184
475640
1656
Recuerden esos escaneos PET
de los que hablé, el azúcar, etc.
de los que hablé, el azúcar, etc.
08:09
Remember those PET scans I told you about,
the sugar and so on.
the sugar and so on.
185
477320
2976
08:12
We said, hey, how about
instead of using sugar molecules,
instead of using sugar molecules,
186
480320
2736
Dijimos, ¿qué hay en lugar
de moléculas de azúcar?
de moléculas de azúcar?
08:15
let's maybe take tiny, tiny
little particles made of gold,
little particles made of gold,
187
483080
3136
Tomemos diminutas partículas,
hechas de oro,
hechas de oro,
08:18
and let's program them with some
interesting chemistry around them.
interesting chemistry around them.
188
486240
3656
y programémoslas con la química
interesante que les rodea.
interesante que les rodea.
08:21
Let's program them
to look for cancer cells.
to look for cancer cells.
189
489920
2416
Programémoslas para buscar
células cancerosas.
células cancerosas.
08:24
And then we will inject
these gold particles
these gold particles
190
492360
2096
Y luego inyectemos
estas partículas de oro
estas partículas de oro
08:26
into these patients by the billions again,
191
494480
2256
de a miles de millones en estos pacientes
08:28
and we'll have them go all over the body,
192
496760
1976
e irán por todo el cuerpo,
08:30
and just like secret agents, if you will,
193
498760
1976
y al igual que agentes secretos,
08:32
go and walk by
every single cell in our body
every single cell in our body
194
500760
2816
caminando por
todas las células del cuerpo
todas las células del cuerpo
08:35
and knock on the door of that cell,
195
503600
1696
llamando a la puerta de cada célula
preguntado:
"¿Eres una célula cancerosa o sana?
"¿Eres una célula cancerosa o sana?
08:37
and ask, "Are you a cancer cell
or are you a healthy cell?
or are you a healthy cell?
196
505320
2736
Si eres una célula sana, seguimos camino.
08:40
If you're a healthy cell, we're moving on.
197
508080
2016
Si eres una célula cancerosa,
nos pegaremos a ti para resplandecer.
nos pegaremos a ti para resplandecer.
08:42
If you're a cancer cell,
we're sticking in and shining out
we're sticking in and shining out
198
510120
2736
08:44
and telling us,
"Hey, look at me, I'm here."
"Hey, look at me, I'm here."
199
512880
2096
informándonos: "Mira, estoy aquí".
Y lo harán a través de cámaras
08:47
And they'll do it
through some interesting cameras
through some interesting cameras
200
515000
2376
que hemos desarrollado en el laboratorio.
08:49
that we developed in the lab.
201
517400
1416
08:50
And once we see that,
maybe we can guide brain cancer surgeons
maybe we can guide brain cancer surgeons
202
518840
2935
Y una vez que lo veamos, podamos, tal vez,
guiar a los neurocirujanos de cáncer
guiar a los neurocirujanos de cáncer
08:53
towards taking only the tumor
and leaving the healthy brain alone.
and leaving the healthy brain alone.
203
521799
3401
hacia la extracción solo del tumor
dejando el cerebro sano en paz.
dejando el cerebro sano en paz.
08:57
And so we've tested that,
and boy, this works well.
and boy, this works well.
204
525720
3056
Y por lo que hemos probado,
esto funciona bien.
esto funciona bien.
09:00
So I'm going to show you an example now.
205
528800
1976
Así que mostraré un ejemplo ahora.
09:02
What you're looking at here
206
530800
1776
Lo que estamos viendo aquí
09:04
is an image of a mouse's brain,
207
532600
3936
es una imagen del cerebro de un ratón,
09:08
and we've implanted
into this mouse's brain
into this mouse's brain
208
536560
3136
y hemos implantado
en el cerebro de este ratón
en el cerebro de este ratón
09:11
a small little tumor.
209
539720
1256
un pequeño tumor.
09:13
And so this tumor is now
growing in this mouse's brain,
growing in this mouse's brain,
210
541000
2616
Y este tumor crece
en el cerebro de este ratón,
en el cerebro de este ratón,
09:15
and then we've taken a doctor
and asked the doctor
and asked the doctor
211
543640
2656
y luego pedimos a un cirujano
operar el ratón como si fuera un paciente,
09:18
to please operate on the mouse
as if that was a patient,
as if that was a patient,
212
546320
2816
y sacar trozo a trozo el tumor.
09:21
and take out piece by piece
out of the tumor.
out of the tumor.
213
549160
2416
Y mientras que él lo está haciendo,
09:23
And while he's doing that,
214
551600
1776
tomamos las imágenes para
ver dónde están las partículas de oro.
ver dónde están las partículas de oro.
09:25
we're going to take images
to see where the gold particles are.
to see where the gold particles are.
215
553400
2976
09:28
And so we're going to first start
216
556400
1616
Y así vamos hacia la primera incisión
09:30
by injecting these gold particles
into this mouse,
into this mouse,
217
558040
2416
con la inyección de
las partículas de oro en este ratón,
las partículas de oro en este ratón,
09:32
and we're going to see
right here at the very left there
right here at the very left there
218
560480
2896
y veamos aquí, en la izquierdo hay
esa imagen en la parte inferior
09:35
that image at the bottom
219
563400
1256
es la imagen que muestra
donde están las partículas de oro.
donde están las partículas de oro.
09:36
is the image that shows
where the gold particles are.
where the gold particles are.
220
564680
2496
09:39
The nice thing
is that these gold particles
is that these gold particles
221
567200
2056
Lo bueno es que estas partículas de oro
09:41
actually made it all the way to the tumor,
222
569280
2016
han hecho todo el camino hasta el tumor,
09:43
and then they shine out and tell us,
"Hey, we're here. Here's the tumor."
"Hey, we're here. Here's the tumor."
223
571320
3656
y luego brillan y nos dicen:
"Estamos aquí. Aquí está el tumor".
"Estamos aquí. Aquí está el tumor".
Así que ahora podemos ver el tumor,
09:47
So now we can see the tumor,
224
575000
1376
09:48
but we're not showing this
to the doctor yet.
to the doctor yet.
225
576400
2136
pero todavía no se lo mostramos al médico.
09:50
We're asking the doctor,
now please start cutting away the tumor,
now please start cutting away the tumor,
226
578560
3056
Pedimos al médico que ahora
empiece a extirpar el tumor,
empiece a extirpar el tumor,
y ven aquí que el médico acaba
de extirpar el primer cuadrante del tumor
de extirpar el primer cuadrante del tumor
09:53
and you'll see here the doctor
just took the first quadrant of the tumor
just took the first quadrant of the tumor
227
581640
3416
y ven que el primer cuadrante ahora falta.
09:57
and you see that first quadrant
is now missing.
is now missing.
228
585080
2216
Luego, el médico extirpa
el segundo cuadrante, el tercero,
el segundo cuadrante, el tercero,
09:59
The doctor then took
the second quadrant, the third,
the second quadrant, the third,
229
587320
2456
10:01
and now it appears to be everything.
230
589800
1736
y ahora parece ya está todo.
Y así, en esta etapa, el médico
se volvió a nosotros y dijo:
se volvió a nosotros y dijo:
10:03
And so at this stage,
the doctor came back to us and said,
the doctor came back to us and said,
231
591560
2736
"Muy bien, he terminado.
¿Qué más quieren que haga?
¿Qué más quieren que haga?
10:06
"Alright, I'm done.
What do you want me to do?
What do you want me to do?
232
594320
2256
10:08
Should I keep things as they are
233
596600
1576
¿Debo dejar las cosas como están
10:10
or do you want me to take
some extra margins around?"
some extra margins around?"
234
598200
2496
o quieren que tome unos
márgenes adicionales?"
márgenes adicionales?"
10:12
And then we said, "Well, hang on."
235
600720
1656
Y entonces dijimos: "Espera".
Le dijimos al médico:
"No has extirpado esos dos puntos,
"No has extirpado esos dos puntos,
10:14
We told the doctor,
"You've missed those two spots,
"You've missed those two spots,
236
602400
2416
así que en lugar de extirpar
grandes márgenes de alrededor,
grandes márgenes de alrededor,
10:16
so rather than taking huge margins around,
237
604840
2000
10:18
only take out those tiny little areas.
238
606864
1832
extirpa solo esas pequeñas áreas.
10:20
Take them out,
and then let's take a look."
and then let's take a look."
239
608720
2016
Hazlo y luego echaremos un vistazo".
10:22
And so the doctor took them away,
and lo and behold,
and lo and behold,
240
610760
2856
Así el médico lo extirpó, y he aquí,
el cáncer ahora ha desaparecido
por completo.
por completo.
10:25
the cancer is now completely gone.
241
613640
2016
10:27
Now, the important thing
242
615680
1376
Ahora, lo importante,
10:29
is that it's not just
that the cancer is completely gone
that the cancer is completely gone
243
617080
2620
no es que el cáncer
ha desaparecido por completo
ha desaparecido por completo
10:31
from this person's brain,
244
619724
1332
del cerebro de esta persona,
10:33
or from this mouse's brain.
245
621080
1320
o del cerebro de este ratón.
Lo más importante
10:35
The most important thing
246
623160
1256
es que no tuvimos que extirpar
grandes cantidades de cerebro sano
grandes cantidades de cerebro sano
10:36
is that we did not have to take
huge amounts of healthy brain
huge amounts of healthy brain
247
624440
2896
10:39
in the process.
248
627360
1216
en el proceso.
10:40
And so now we can actually imagine a world
249
628600
2176
Y ahora realmente
podemos imaginar un mundo
podemos imaginar un mundo
10:42
where doctors and surgeons,
as they take away a tumor,
as they take away a tumor,
250
630800
3896
donde los médicos y cirujanos,
extirpan un tumor
extirpan un tumor
sabiendo realmente lo que llevan a cabo,
10:46
they actually know what to take out,
251
634720
1420
10:48
and they no longer
have to guess with their thumb.
have to guess with their thumb.
252
636170
2110
sin tener que adivinar con su pulgar.
10:51
Now, here's why it's extremely important
to take those tiny little leftover tumors.
to take those tiny little leftover tumors.
253
639520
3936
Por eso que es muy importante extirpar
esos diminutos tumores sobrantes.
esos diminutos tumores sobrantes.
Esos tumores sobrantes, incluso
si son solo un puñado de células,
si son solo un puñado de células,
10:55
Those leftover tumors,
even if it's just a handful of cells,
even if it's just a handful of cells,
254
643480
2856
crecerán y replicarán el tumor,
10:58
they will grow to recur the tumor,
255
646360
3056
11:01
for the tumor to come back.
256
649440
1656
para que el tumor vuelva.
11:03
In fact, the reason why 80 to 90 percent
257
651120
1936
De hecho, la razón por la cual
del 80 % a 90 %
del 80 % a 90 %
de esas neurocirugías de cáncer
al final fallarán
al final fallarán
11:05
of those brain cancer surgeries
ultimately fail
ultimately fail
258
653080
2216
11:07
is because of those small little
extra margins that were left positive,
extra margins that were left positive,
259
655320
3776
es debido a esos pequeños márgenes
que se dejaron siendo positivo,
que se dejaron siendo positivo,
11:11
those small little leftover tumors
that were left there.
that were left there.
260
659120
2680
esos pequeños tumores sobrantes
que quedaron allí.
que quedaron allí.
11:15
So this is clearly very nice,
261
663440
2176
Así que esto es claramente muy positivo,
11:17
but what I really want to share with you
is where I think we're heading from here.
is where I think we're heading from here.
262
665640
4296
pero lo que realmente quiero compartir
con Uds. es adónde nos dirigimos.
con Uds. es adónde nos dirigimos.
Y así, en mi laboratorio en Stanford,
11:21
And so in my lab at Stanford,
263
669960
1656
11:23
my students and I are asking,
what should we be working on now?
what should we be working on now?
264
671640
5520
mis estudiantes y yo nos preguntamos
¿en qué deberíamos trabajar ahora?
¿en qué deberíamos trabajar ahora?
11:29
And I think where
medical imaging is heading to
medical imaging is heading to
265
677600
2856
Y creo que el diagnóstico
por imágenes se dirige
por imágenes se dirige
11:32
is the ability to look into the human body
266
680480
2336
a la capacidad de buscar
en el cuerpo humano
en el cuerpo humano
11:34
and actually see each and every one
of these cells separately.
of these cells separately.
267
682840
3440
y ver realmente todas y cada una
de estas células por separado.
de estas células por separado.
Esto nos permitirá
11:39
The ability like this would allow us
268
687000
1736
detectar tumores de forma temprana,
antes de que sean 100 millones de células
antes de que sean 100 millones de células
11:40
to actually pick up tumors
way, way earlier in the process,
way, way earlier in the process,
269
688760
2896
11:43
way before it's 100 million cells inside,
so we can actually do something about it.
so we can actually do something about it.
270
691680
3920
y realmente podemos
hacer algo al respecto.
hacer algo al respecto.
La capacidad de ver todas y cada una
de las células también nos permitirá
de las células también nos permitirá
11:48
An ability to see each and every one
of the cells might also allow us
of the cells might also allow us
271
696200
3416
hacer preguntas interesantes.
11:51
to ask insightful questions.
272
699640
1376
Así, en el laboratorio,
ahora estamos llegando a un punto
ahora estamos llegando a un punto
11:53
So in the lab,
we are now getting to a point
we are now getting to a point
273
701040
2096
11:55
where we can actually start asking
these cancer cells real questions,
these cancer cells real questions,
274
703160
3256
donde realmente podemos a hacer a
estas células cancerosas preguntas reales,
estas células cancerosas preguntas reales,
11:58
like, for example, are you responding
to the treatment we are giving you or not?
to the treatment we are giving you or not?
275
706440
3776
como, por ejemplo, ¿responde Ud.
al tratamiento que le estamos dando o no?
al tratamiento que le estamos dando o no?
12:02
So if you're not responding, we'll know
to stop the treatment right away,
to stop the treatment right away,
276
710240
3456
Así que si Ud. no responde, sabremos
detener el tratamiento de inmediato,
detener el tratamiento de inmediato,
12:05
days into the treatment, not three months.
277
713720
2040
días después del tratamiento,
no en tres meses.
no en tres meses.
12:08
And so also for patients like Ehud
278
716480
2176
Y así también para pacientes como Ehud
12:10
that are going through these
nasty, nasty chemotherapy drugs,
nasty, nasty chemotherapy drugs,
279
718680
4416
que están pasando por medicamentos
de quimioterapia desagradables,
de quimioterapia desagradables,
12:15
for them not to suffer
280
723120
1256
para que ellos no sufran
12:16
through those horrendous
side effects of the drugs
side effects of the drugs
281
724400
2896
por esos efectos secundarios
terribles de los fármacos
terribles de los fármacos
12:19
when the drugs are
in fact not even helping them.
in fact not even helping them.
282
727320
2656
cuando los medicamentos, de hecho,
ni siquiera les ayudan.
ni siquiera les ayudan.
12:22
So to be frank here,
283
730000
2936
Así que para ser franco,
12:24
we're pretty far away
from winning the war against cancer,
from winning the war against cancer,
284
732960
3456
estamos bastante lejos de ganar
la guerra contra el cáncer,
la guerra contra el cáncer,
12:28
just to be realistic.
285
736440
1256
solo para ser realistas.
12:29
But at least I am hopeful
286
737720
1896
Pero al menos tengo la esperanza
de que podemos luchar contra esta guerra
12:31
that we should be able to fight this war
with better medical imaging techniques
with better medical imaging techniques
287
739640
4136
con mejores técnicas
para el diagnóstico por imágenes
para el diagnóstico por imágenes
12:35
in the way that is not blind.
288
743800
1856
para evitar ir dando palos a ciegas.
12:37
Thank you.
289
745680
1216
Gracias.
12:38
(Applause)
290
746920
2240
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Adam de la Zerda - Biologist, electrical engineerAdam de la Zerda develops new medical imaging technologies to detect and destroy cancer.
Why you should listen
Adam de la Zerda is an assistant professor at the Departments of Structural Biology and Electrical Engineering (courtesy) at Stanford University – School of Medicine. He completed his undergraduate degree in computer engineering and physics from the Technion – Israel Institute of Technology in 2005 Summa Cum Laude. He received his Ph.D. in Electrical Engineering from Stanford University in 2011, where he developed the Photoacoustic Molecular Imaging technique with Sanjiv Sam Gambhir. He was then a postdoctoral fellow at the lab of Carolyn Bertozzi at UC Berkeley – Chemistry Department, before joining the Stanford faculty in 2012.
de la Zerda's research interests span the broad field of molecular imaging. His lab focuses on developing new optical imaging instrumentation and chemistry tools to study the complex spatiotemporal behavior of biomolecules in living subjects. The lab uses animal models for cancer and ophthalmic diseases such as age-related macular degeneration. His research efforts span both basic science and clinically translatable work.
de la Zerda has received many awards and honors for his work, including the Pew-Stewart Scholar for Cancer Research, the AFOSR Young Investigator Award, Baxter Faculty Scholar Award, Dale F. Frey Award, Forbes Magazine 30 Under 30 in Science and Healthcare for 2012 and 2014, NIH Director’s Early Independence Award, Damon Runyon Cancer Research Foundation Postdoctoral Fellowship, Era of Hope Distinguished Predoctoral Poster Award, Best Poster Presentation at SPIE Photonics West, the Young Investigator Award at the World Molecular Imaging Congress, the Department of Defense Breast Cancer Research Program Award for Predoctoral researchers, the Bio-X Graduate Student Fellowship and first place at the Bay Area Entrepreneurship Contest. He has published papers in leading journals including Nature Medicine, Nature Nanotechnology and PNAS. He holds a number of patents and is the founder of a medical device company, Click Diagnostics.
Adam de la Zerda | Speaker | TED.com