TEDxWomen 2011
Lauren Hodge, Shree Bose + Naomi Shah: Award-winning teenage science in action
La science des ados primée en action
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En 2011 trois jeunes femmes ont emporté les premiers prix de la première Google Science Fair [Salon de la science Google]. A TEDxWomen Lauren Hodge, Shree Bose et Naomi Shah racontent leurs formidables projets et le cheminement de leur passion pour la science.
Lauren Hodge - Science fair winner
Lauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category. Full bioShree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair. Full bioNaomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category. Full bio
Lauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category. Full bioShree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair. Full bioNaomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category. Full bio
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00:15
Lauren Hodge: If you were going to a restaurant and wanted a healthier option,
0
0
3000
Lauren Hodge : Si au restaurant vous cherchez une solution plus saine,
00:18
which would you choose, grilled or fried chicken?
1
3000
2000
que choisiriez-vous, poulet grillé ou frit ?
00:20
Now most people would answer grilled,
2
5000
2000
La majeure partie choisirait grillé,
00:22
and it's true that grilled chicken does contain less fat and fewer calories.
3
7000
3000
et c’est vrai que le poulet grillé contient moins de graisses et moins de calories.
00:25
However, grilled chicken poses a hidden danger.
4
10000
2000
Cependant, le poulet grillé présente un danger caché.
00:27
The hidden danger is heterocyclic amines --
5
12000
2000
Le danger caché ce sont les amines hétérocycliques --
00:29
specifically phenomethylimidazopyridine,
6
14000
2000
plus spécifiquement le phenomethyl imidazopyridine,
00:31
or PhIP --
7
16000
2000
ou PhIP --
00:33
(laughter)
8
18000
2000
(Rires)
00:35
which is the immunogenic or carcinogenic compound.
9
20000
3000
qui est un composé immunogène ou cancérigène.
00:38
A carcinogen is any substance or agent
10
23000
2000
Cancérigène, c'est-à-dire n’importe quelle substance ou agent
00:40
that causes abnormal growth of cells,
11
25000
2000
qui provoque une croissance anormale des cellules,
00:42
which can also cause them to metastasize or spread.
12
27000
3000
qui peuvent également métastaser ou se propager.
00:45
They are also organic compounds
13
30000
2000
Il y a aussi des composés
00:47
in which one or more of the hydrogens in ammonia
14
32000
3000
dans lesquels un ou plusieurs hydrogènes en ammoniaque
00:50
is replaced with a more complex group.
15
35000
2000
sont remplacés par un groupe plus complexe.
00:52
Studies show that antioxidants
16
37000
2000
Des études montrent que les antioxydants
00:54
are known to decrease these heterocyclic amines.
17
39000
2000
sont reconnus diminuer ces amines hétérocycliques.
00:56
However, no studies exist yet
18
41000
2000
Cependant, aucune étude n’existe
00:58
that show how or why.
19
43000
2000
qui montre comment et pourquoi.
01:00
These here are five different organizations that classify carcinogens.
20
45000
3000
Voici cinq différentes organisations qui classifient les cancérogènes.
01:03
And as you can see, none of the organizations consider the compounds to be safe,
21
48000
3000
Et vous voyez, aucune de ces organisations ne considère sûrs les composés,
01:06
which justifies the need to decrease them in our diet.
22
51000
3000
ce qui justifie la nécessité de les réduire dans nos régimes.
01:09
Now you might wonder how a 13 year-old girl could come up with this idea.
23
54000
3000
Vous pourriez vous demander comment une fille de 13 ans peut avoir cette idée-là.
01:12
And I was led to it through a series of events.
24
57000
2000
J’y suis parvenue à travers une série d’événements.
01:14
I first learned about it through a lawsuit I read about in my doctor's office --
25
59000
3000
J'en ai entendu parler dans un article sur un procès que j’ai lu dans le cabinet de mon médecin -
01:17
(Laughter)
26
62000
3000
(Rires)
01:20
which was between the Physician's Committee for Responsible Medicine
27
65000
3000
entre le Comité des Médecins pour la Médecine Responsable
01:23
and seven different fast food restaurants.
28
68000
2000
et 7 restaurants fast food différents.
01:25
They weren't sued because there was carcinogens in the chicken,
29
70000
3000
On ne les poursuivait pas en justice pour les cancérigènes dans le poulet.
01:28
but they were sued because of California's Proposition 65,
30
73000
4000
on les poursuivait à cause de la California’s Proposition 65,
01:32
which stated that if there's anything dangerous in the products
31
77000
3000
qui stipule que s’il y a quelque chose de dangereux dans les produits
01:35
then the companies had to give a clear warning.
32
80000
2000
la compagnie doit vous mettre en garde de façon claire.
01:37
So I was very surprised about this.
33
82000
2000
Ça m’a donc beaucoup surprise.
01:39
And I was wondering why nobody knew more
34
84000
2000
Et je me suis demandée pourquoi personne n'en savait plus
01:41
about this dangerous grilled chicken,
35
86000
2000
sur ce poulet grillé dangereux,
01:43
which doesn't seem very harmful.
36
88000
2000
qui ne parait pas très nocif.
01:45
But then one night, my mom was cooking grilled chicken for dinner,
37
90000
3000
Mais ensuite un soir, ma maman était en train de cuisiner du poulet grillé pour diner,
01:48
and I noticed that the edges of the chicken,
38
93000
2000
et j’ai remarqué que les bords du poulet,
01:50
which had been marinated in lemon juice, turned white.
39
95000
3000
qui avait été marinés dans du jus de citron, devenaient blanc.
01:53
And later in biology class, I learned that it's due to a process called denaturing,
40
98000
3000
Et ensuite en classe de biologie, j’ai appris que c’est dû à un processus que s’appelle dénaturation
01:56
which is where the proteins will change shape
41
101000
2000
c'est-à-dire que les protéines changent de forme
01:58
and lose their ability to chemically function.
42
103000
3000
et perdent la capacité de fonctionner chimiquement.
02:01
So I combined these two ideas and I formulated a hypothesis,
43
106000
3000
J’ai combiné ces deux idées et j’ai formulé une hypothèse :
02:04
saying that, could possibly
44
109000
2000
est-ce que les substances cancérigènes
02:06
the carcinogens be decreased due to a marinade
45
111000
3000
peuvent diminuer grâce à la marinade
02:09
and could it be due to the differences in PH?
46
114000
2000
et est-ce-que cela peut être dû à la différence de PH ?
02:11
So my idea was born,
47
116000
2000
Mon idée était née,
02:13
and I had the project set up and a hypothesis,
48
118000
2000
j’avais les bases de mon projet et une hypothèse,
02:15
so what was my next step?
49
120000
2000
quelle était donc l’étape suivante ?
02:17
Well obviously I had to find a lab to work at
50
122000
2000
Évidemment il me fallait trouver un laboratoire
02:19
because I didn't have the equipment in my school.
51
124000
3000
parce que je n’avais pas d’équipement à l’école.
02:22
I thought this would be easy,
52
127000
2000
J’ai pensé que ce serait facile,
02:24
but I emailed about 200 different people
53
129000
2000
mais j’ai écrit à 200 personnes
02:26
within a five-hour radius of where I lived,
54
131000
2000
dans un rayon de cinq heures de route de chez moi,
02:28
and I got one positive response that said that they could work with me.
55
133000
3000
et j’ai reçu 1 réponse positive qui me disait qu'ils pouvaient travailler avec moi.
02:31
Most of the others either never responded back,
56
136000
2000
La plupart des autres n’ont jamais répondu,
02:33
said they didn't have the time
57
138000
2000
ou ont dit qu’ils n’avaient pas le temps
02:35
or didn't have the equipment and couldn't help me.
58
140000
2000
ou n’avaient pas d’équipement et ne pouvaient pas m’aider.
02:37
So it was a big commitment
59
142000
2000
C’était un gros engagement
02:39
to drive to the lab to work multiple times.
60
144000
3000
se rendre régulièrement au laboratoire pour travailler.
02:42
However, it was a great opportunity to work in a real lab --
61
147000
2000
Cependant, c’était une grande opportunité de travailler dans un vrai laboratoire --
02:44
so I could finally start my project.
62
149000
2000
j’ai donc pu commencer mon projet.
02:46
The first stage was completed at home,
63
151000
2000
La première étape s'est faite à la maison,
02:48
which consisted of marinating the chicken,
64
153000
2000
elle consistait à faire mariner le poulet,
02:50
grilling the chicken, amassing it
65
155000
2000
griller le poulet, l’accumuler
02:52
and preparing it to be transported to the lab.
66
157000
3000
et le préparer pour le transport au labo.
02:55
The second stage was completed
67
160000
2000
La deuxième étape s'est faite
02:57
at the Penn State University main campus lab,
68
162000
2000
au labo de la Penn State University,
02:59
which is where I extracted the chemicals,
69
164000
2000
là où j’ai extrait les éléments chimiques,
03:01
changed the PH so I could run it through the equipment
70
166000
2000
changé le PH pour pouvoir mener l'expérience
03:03
and separated the compounds I needed
71
168000
2000
et où j'ai sépare les composants dont j’avais besoin
03:05
from the rest of the chicken.
72
170000
2000
du reste du poulet.
03:07
The final stages, when I ran the samples
73
172000
2000
Les étapes finales, en faisant passer les échantillons
03:09
through a high-pressure
74
174000
2000
à travers un spectromètre de masse
03:11
liquid chromatography mass spectrometer,
75
176000
3000
pour la chromatographie en phase liquide à haute pression,
03:14
which separated the compounds and analyzed the chemicals
76
179000
3000
qui a séparé les composants et analysé les éléments chimiques
03:17
and told me exactly how much carcinogens I had
77
182000
2000
et m’a dit exactement quelle quantité de substances cancérigènes
03:19
in my chicken.
78
184000
2000
il y avait dans mon poulet.
03:21
So when I went through the data, I had very surprising results,
79
186000
3000
En parcourant les données, j’ai obtenu des résultats surprenants,
03:24
because I found that four out of the five marinating ingredients
80
189000
3000
parce que j’ai découvert que 4 ingrédients sur 5 de la marinade
03:27
actually inhibited the carcinogen formation.
81
192000
2000
en fait empêchaient la formation de substances cancérigènes.
03:29
When compared with the unmarinated chicken,
82
194000
2000
Comparé avec le poulet non mariné,
03:31
which is what I used as my control,
83
196000
3000
que j’ai utilisé pour mes contrôles,
03:34
I found that lemon juice worked by far the best,
84
199000
2000
j’ai découvert que le jus de citron est de loin ce qui marchait le mieux,
03:36
which decreased the carcinogens
85
201000
2000
qui diminuait les substances cancérigènes
03:38
by about 98 percent.
86
203000
2000
de 98%.
03:40
The saltwater marinade and the brown sugar marinade
87
205000
3000
L’eau salée et le sucre roux de la marinade
03:43
also worked very well,
88
208000
2000
ont bien marché aussi,
03:45
decreasing the carcinogens by about 60 percent.
89
210000
2000
ils réduisaient les substances cancérigènes de 60%.
03:47
Olive oil slightly decreased the PhIP formation,
90
212000
3000
L’huile d’olive diminuait légèrement la formation the PhiP,
03:50
but it was nearly negligible.
91
215000
2000
mais c’était presque négligeable.
03:52
And the soy sauce results were inconclusive
92
217000
2000
Et les résultats de la sauce soja étaient peu concluants
03:54
because of the large data range,
93
219000
2000
à cause de l'étendue des données,
03:56
but it seems like soy sauce
94
221000
2000
mais apparemment la sauce soja
03:58
actually increased the potential carcinogens.
95
223000
2000
augmentait en fait les substances cancérigènes potentielles.
04:00
Another important factor that I didn't take into account initially
96
225000
2000
Un autre facteur important dont je n’ai pas tenu compte au début
04:02
was the time cooked.
97
227000
2000
est le temps de cuisson.
04:04
And I found that if you increase the time cooked,
98
229000
2000
Et j’ai découvert qu’en augmentant le temps de cuisson,
04:06
the amount of carcinogens rapidly increases.
99
231000
3000
la quantité de substances cancérigènes augmente rapidement.
04:09
So the best way to marinate chicken, based on this,
100
234000
3000
Le meilleur moyen de mariner le poulet est donc,
04:12
is to, not under-cook,
101
237000
2000
de cuire à point, ni trop peu
04:14
but definitely don't over-cook and char the chicken,
102
239000
2000
ni certainement pas trop et ne pas carboniser le poulet,
04:16
and marinate in either lemon juice, brown sugar or saltwater.
103
241000
4000
et de le mariner dans du jus de citron, du sucre roux ou de l’eau salée.
04:21
(Applause)
104
246000
5000
(Applaudissements)
04:26
Based on these findings, I have a question for you.
105
251000
3000
Selon ces résultats, j’ai une question pour vous.
04:29
Would you be willing to make a simple change in your diet
106
254000
3000
Êtes-vous prêts à faire un petit changement dans votre régime
04:32
that could potentially save your life?
107
257000
2000
qui peut potentiellement vous sauver la vie ?
04:34
Now I'm not saying that if you eat grilled chicken that's not marinated,
108
259000
2000
Je ne dis pas que si vous mangez du poulet non mariné,
04:36
you're definitely going to catch cancer and die.
109
261000
2000
vous allez attraper le cancer et mourir.
04:38
However, anything you can do
110
263000
2000
Cependant, tout ce que vous pouvez faire
04:40
to decrease the risk of potential carcinogens
111
265000
2000
pour diminuer le risque potentiel de substances cancérigènes
04:42
can definitely increase the quality of lifestyle.
112
267000
3000
peut sans aucun doute améliorer votre qualité de vie.
04:45
Is it worth it to you?
113
270000
2000
Est-ce que ça en vaut la peine ?
04:47
How will you cook your chicken now?
114
272000
2000
Comment allez-vous cuire votre poulet maintenant ?
04:49
(Applause)
115
274000
16000
(Applaudissements)
05:05
Shree Bose: Hi everyone. I'm Shree Bose.
116
290000
2000
Shree Bose : Bonjour tout le monde. Je m’appelle Shree Bose.
05:07
I was the 17-18 year-old age category winner
117
292000
2000
Je suis le gagnant de la catégorie 17-18 ans
05:09
and then the grand prize winner.
118
294000
3000
et le vainqueur du grand prix.
05:12
And I want all of you
119
297000
2000
Et je veux que vous imaginiez tous
05:14
to imagine a little girl
120
299000
2000
une petite fille
05:16
holding a dead blue spinach plant.
121
301000
3000
qui tient dans la main un plant d’épinard bleu mort.
05:19
And she's standing in front of you and she's explaining to you
122
304000
3000
Elle se tient devant vous et elle vous explique
05:22
that little kids will eat their vegetables
123
307000
2000
que les enfants mangeraient les légumes
05:24
if they're different colors.
124
309000
2000
s’ils étaient de couleurs différentes.
05:26
Sounds ridiculous, right.
125
311000
2000
Ça parait ridicule, c’est vrai.
05:28
But that was me years ago.
126
313000
2000
Cette fille c'était moi il y a quelques années.
05:30
And that was my first science fair project.
127
315000
3000
C’était mon premier projet scientifique.
05:33
It got a bit more complicated from there.
128
318000
3000
J’ai fait plus compliqué depuis.
05:36
My older brother Panaki Bose
129
321000
2000
Mon frère ainé Panaki Bose
05:38
spent hours of his time explaining atoms to me
130
323000
3000
a passé des heures à m’expliquer les atomes
05:41
when I barely understood basic algebra.
131
326000
3000
quand je comprenais à peine l’algèbre de base.
05:44
My parents suffered through many more of my science fair projects,
132
329000
3000
Mes parents ont supporté beaucoup de mes projets pour les fêtes des sciences,
05:47
including a remote controlled garbage can.
133
332000
2000
y compris une poubelle télécommandée.
05:49
(Laughter)
134
334000
2000
(Rires)
05:51
And then came the summer after my freshman year,
135
336000
3000
Et ensuite me voilà à ma première année d’université,
05:54
when my grandfather passed away due to cancer.
136
339000
3000
quand mon grand père est décédé à cause du cancer.
05:57
And I remember watching my family go through that
137
342000
2000
Et je me souviens avoir regardé ma famille souffrir
05:59
and thinking that I never wanted another family
138
344000
3000
et avoir pensé que je voulais qu'aucune autre famille n'ait jamais
06:02
to feel that kind of loss.
139
347000
3000
à ressentir une perte similaire.
06:05
So, armed with all the wisdom
140
350000
2000
Armée de toute la sagesse
06:07
of freshman year biology,
141
352000
2000
d’une première année d’université,
06:09
I decided I wanted to do cancer research
142
354000
3000
j’ai décidé que je voulais faire de la recherche sur le cancer
06:12
at 15.
143
357000
2000
à 15 ans.
06:14
Good plan.
144
359000
2000
Bon plan.
06:16
So I started emailing all of these professors in my area
145
361000
2000
J’ai donc commencé à envoyer des mails à tous les professeurs de ma région
06:18
asking to work under their supervision in a lab.
146
363000
4000
en leur demandant de travailler sous leur supervision dans un labo.
06:22
Got rejected by all except one.
147
367000
2000
Tous ont refusé sauf un.
06:24
And then went on, my next summer,
148
369000
2000
Je suis donc partie l’été suivant
06:26
to work under Dr. Basu
149
371000
2000
travailler sous la supervision du Docteur Basu
06:28
at the UNT Health Center at Fort Worth, Texas.
150
373000
3000
à l’UNT Health Center de Fort Worth au Texas.
06:31
And that is where the research began.
151
376000
3000
Et c'est là où les recherches ont commencé.
06:34
So ovarian cancer
152
379000
2000
Le cancer de l’ovaire
06:36
is one of those cancers that most people don't know about,
153
381000
3000
est un des cancers dont les gens ne savent pas grand chose,
06:39
or at least don't pay that much attention to.
154
384000
3000
ou du moins n’y font pas très attention.
06:42
But yet, it's the fifth leading cause of cancer deaths
155
387000
3000
Pourtant, c’est la cinquième cause de décès par cancer
06:45
among women in the United States.
156
390000
3000
chez les femmes aux États Unis.
06:48
In fact, one in 70 women
157
393000
2000
En fait, le cancer de l’ovaire
06:50
will be diagnosed with ovarian cancer.
158
395000
2000
touchera 1 femme sur 70 aux États Unis.
06:52
One in 100
159
397000
2000
Une sur 100
06:54
will die from it.
160
399000
2000
en mourra.
06:56
Chemotherapy, one of the most effective ways
161
401000
2000
La chimiothérapie, un des traitements plus efficaces
06:58
used to treat cancer today,
162
403000
2000
pour traiter le cancer aujourd'hui,
07:00
involves giving patients really high doses of chemicals
163
405000
2000
implique l’administration de hautes doses de produits chimiques
07:02
to try and kill off cancer cells.
164
407000
3000
pour essayer de tuer les cellules cancéreuses.
07:05
Cisplatin is a relatively common
165
410000
2000
Le cisplatine est un médicament
07:07
ovarian cancer chemotherapy drug --
166
412000
3000
assez répandu dans le traitement du cancer de l’ovaire --
07:10
a relatively simple molecule made in the lab
167
415000
3000
une molécule assez simple créée en laboratoire
07:13
that messes with the DNA of cancer cells
168
418000
2000
qui touche aux cellules cancérigènes de l’ADN
07:15
and causes them to kill themselves.
169
420000
2000
et les amène à se tuer elles-mêmes.
07:17
Sounds great, right?
170
422000
2000
Génial, pas vrai ?
07:19
But here's the problem:
171
424000
2000
Mais voilà le problème :
07:21
sometimes patients become resistant to the drug,
172
426000
3000
quelques fois les patients développent une résistance au médicament,
07:24
and then years after they've been declared to be cancer free,
173
429000
3000
et ensuite des années après avoir été déclarés guéris,
07:27
they come back.
174
432000
2000
le cancer revient.
07:29
And this time, they no longer respond to the drug.
175
434000
2000
Et cette fois, ils ne réagissent plus aux médicaments.
07:31
It's a huge problem.
176
436000
2000
C’est un problème énorme.
07:33
In fact, it's one of the biggest problems
177
438000
2000
En fait, c’est un des plus gros problèmes
07:35
with chemotherapy today.
178
440000
2000
de la chimiothérapie aujourd’hui.
07:37
So we wanted to figure out
179
442000
2000
Nous avons donc voulu découvrir
07:39
how these ovarian cancer cells are becoming resistant
180
444000
3000
comment ces cellules du cancer de l’ovaire deviennent résistantes
07:42
to this drug called Cisplatin.
181
447000
2000
à ce médicament appelé Cispaltine.
07:44
And we wanted to figure this out,
182
449000
2000
Et nous avons voulu le découvrir
07:46
because if we could figure that out,
183
451000
2000
parce qu’en comprenant cela,
07:48
then we might be able to prevent that resistance from ever happening.
184
453000
3000
nous pourrions empêcher la résistance.
07:51
So that's what we set out to do.
185
456000
2000
Voilà ce que nous avons entrepris de faire.
07:53
And we thought it had something to do with this protein called AMP kinase,
186
458000
3000
Et nous avons pensé que ça avait à voir avec cette protéine appelée AMP kinase
07:56
an energy protein.
187
461000
2000
une protéine énergétique.
07:58
So we ran all of these tests blocking the protein,
188
463000
3000
Nous avons donc procédé à des essais pour bloquer la protéine,
08:01
and we saw this huge shift.
189
466000
2000
et nous avons vu cet énorme changement.
08:03
I mean, on the slide, you can see
190
468000
2000
Sur la diapo vous voyez
08:05
that on our sensitive side,
191
470000
2000
que du côté sensible,
08:07
these cells that are responding to the drug,
192
472000
2000
ces cellules qui réagissent aux médicaments,
08:09
when we start blocking the protein,
193
474000
2000
quand nous commençons à bloquer la protéine,
08:11
the number of dying cells -- those colored dots --
194
476000
3000
le nombre de cellules qui meurent – ces points en couleur --
08:14
they're going down.
195
479000
2000
chute.
08:16
But then on this side, with the same treatment,
196
481000
3000
Mais de ce côté-là, avec le même traitement,
08:19
they're going up -- interesting.
197
484000
3000
elles augmentent – intéressant.
08:22
But those are dots on a screen for you;
198
487000
2000
Mais pour vous ce ne sont que des points sur un écran ;
08:24
what exactly does that mean?
199
489000
2000
qu’est-ce que ça signifie exactement ?
08:26
Well basically that means
200
491000
2000
En gros cela signifie
08:28
that this protein is changing
201
493000
2000
que cette protéine change,
08:30
from the sensitive cell to the resistant cell.
202
495000
2000
transforme les cellules sensibles en cellules résistantes.
08:32
And in fact, it might be changing the cells themselves
203
497000
4000
Et en fait, il pourrait même changer les cellules mêmes
08:36
to make the cells resistant.
204
501000
3000
pour les rendre résistantes.
08:39
And that's huge.
205
504000
2000
C’est énorme.
08:41
In fact, it means that if a patient comes in
206
506000
2000
En fait, ça veut dire que si un patient arrive
08:43
and they're resistant to this drug,
207
508000
2000
et il est résistant aux médicaments,
08:45
then if we give them a chemical to block this protein,
208
510000
3000
si nous lui donnons un produit chimique pour bloquer la protéine,
08:48
then we can treat them again
209
513000
2000
nous pouvons ensuite le traiter à nouveau
08:50
with the same drug.
210
515000
2000
avec le même médicament.
08:52
And that's huge for chemotherapy effectiveness --
211
517000
3000
Et c’est énorme pour l’efficacité de la chimiothérapie --
08:55
possibly for many different types of cancer.
212
520000
4000
peut-être même pour beaucoup d’autres types de cancer.
08:59
So that was my work,
213
524000
2000
Voila donc mon travail,
09:01
and it was my way of reimagining the future
214
526000
3000
c’est ma manière de réimaginer l'avenir
09:04
for future research, with figuring out exactly what this protein does,
215
529000
4000
de la recherche future en découvrant ce que fait exactement cette protéine,
09:08
but also for the future of chemotherapy effectiveness --
216
533000
3000
mais aussi pour l'avenir de l’efficacité de la chimiothérapie --
09:11
so maybe all grandfathers with cancer
217
536000
3000
pour que tous les grands-pères avec un cancer
09:14
have a little bit more time to spend with their grandchildren.
218
539000
3000
aient un petit plus de temps à passer avec leurs petits-enfants.
09:17
But my work wasn't just about the research.
219
542000
4000
Mais mon travail ne se limitait pas à la recherche.e
09:21
It was about finding my passion.
220
546000
3000
Il s'agissait aussi de trouver ce qui me passionne.
09:24
That's why being the grand prize winner
221
549000
2000
Voilà pourquoi gagner le grand prix
09:26
of the Google Global Science Fair --
222
551000
2000
de la Google Global Science Fair --
09:28
cute picture, right --
223
553000
2000
jolie photo, c’est vrai --
09:30
it was so exciting to me and it was such an amazing honor.
224
555000
3000
c'était si excitant et c'était un si grand honneur.
09:33
And ever since then,
225
558000
2000
Et depuis,
09:35
I've gotten to do some pretty cool stuff --
226
560000
2000
j’ai fait pas mal de choses sympas --
09:37
from getting to meet the president
227
562000
2000
genre rencontrer le président,
09:39
to getting to be on this stage
228
564000
2000
monter sur cette scène
09:41
to talk to all of you guys.
229
566000
2000
et parler à vous tous.
09:43
But like I said, my journey wasn't just about the research,
230
568000
3000
Mais comme je vous disais, il ne s’agissait pas uniquement de recherche,
09:46
it was about finding my passion,
231
571000
2000
il s’agissait de trouver ma passion,
09:48
and it was about making my own opportunities
232
573000
2000
et de créer mes propres opportunités
09:50
when I didn't even know what I was doing.
233
575000
3000
quand je ne savais même pas ce que je faisais.
09:53
It was about inspiration
234
578000
2000
Il s’agissait d’inspiration
09:55
and determination
235
580000
2000
et détermination,
09:57
and never giving up on my interest
236
582000
2000
de ne jamais renoncer à mes intérêts
09:59
for science and learning and growing.
237
584000
3000
pour la science et l’apprentissage et la croissance.
10:02
After all, my story begins
238
587000
3000
Après tout, mon histoire commence
10:05
with a dried, withered spinach plant
239
590000
2000
avec un plant d’épinard fané et desséché
10:07
and it's only getting better from there.
240
592000
2000
et ça ne fait que s’améliorer depuis.
10:09
Thank you.
241
594000
2000
Merci.
10:11
(Applause)
242
596000
10000
(Applaudissements)
10:23
Naomi Shah: Hi everyone. I'm Naomi Shah,
243
608000
3000
Naomi Shah : Bonjour tout le monde. Je m’appelle Naomi Shah,
10:26
and today I'll be talking to you about my research
244
611000
2000
et aujourd’hui je vais vous parler de mes recherches
10:28
involving indoor air quality
245
613000
2000
sur la qualité de l’air intérieur
10:30
and asthmatic patients.
246
615000
2000
et les patients asthmatiques.
10:32
1.6 million deaths worldwide.
247
617000
3000
1,6 millions de morts dans le monde.
10:35
One death every 20 seconds.
248
620000
3000
Un décès toutes les 20 secondes.
10:38
People spend over 90 percent of their lives indoors.
249
623000
4000
Les gens passent plus de 90% de leurs vies à l’intérieur.
10:42
And the economic burden of asthma
250
627000
2000
Et le fardeau économique de l’asthme
10:44
exceeds that of HIV and tuberculosis combined.
251
629000
3000
dépasse celui du VIH et de la tuberculose pris ensemble.
10:47
Now these statistics had a huge impact on me,
252
632000
3000
Ces statistiques ont eu un énorme impact sur moi,
10:50
but what really sparked my interest in my research
253
635000
3000
mais ce qui a vraiment éveillé mon intérêt pour la recherche
10:53
was watching both my dad and my brother
254
638000
2000
c’était de voir mon père et mon frère
10:55
suffer from chronic allergies year-round.
255
640000
2000
souffrir d’allergies chroniques toute l’année.
10:57
It confused me;
256
642000
2000
Je en comprenais pas ;
10:59
why did these allergy symptoms persist
257
644000
2000
pourquoi ces symptômes d’allergie persistent
11:01
well past the pollen season?
258
646000
2000
longtemps après la saison du pollen ?
11:03
With this question in mind, I started researching,
259
648000
3000
Avec cette question dans la tête, j’ai commencé à me documenter,
11:06
and I soon found that indoor air pollutants were the culprit.
260
651000
3000
et j’ai vite découvert que les polluants de l’air d’intérieur en sont responsables.
11:09
As soon as I realized this,
261
654000
2000
Dés que j’ai compris cela,
11:11
I investigated the underlying relationship
262
656000
2000
j’ai étudié la relation sous-jacente
11:13
between four prevalent air pollutants
263
658000
2000
entre 4 polluants de l’air très répandus
11:15
and their affect on the lung health of asthmatic patients.
264
660000
3000
et leurs conséquences sur la santé des poumons des patients asthmatiques.
11:18
At first, I just wanted to figure out
265
663000
3000
Au début je voulais juste comprendre
11:21
which of these four pollutants have the largest negative health impact
266
666000
3000
lequel de ces 4 polluants a le plus gros impact négatif sur la santé,
11:24
on the lung health of asthmatic patients.
267
669000
3000
sur la santé des poumons des patients asthmatiques.
11:27
But soon after, I developed a novel mathematical model
268
672000
3000
Mai peu après, j’ai développé un tout nouveau modèle mathématique
11:30
that essentially quantifies the effect
269
675000
2000
qui en gros quantifie l’effet
11:32
of these environmental pollutants
270
677000
3000
de ces polluants environnementaux
11:35
on the lung health of asthmatic patients.
271
680000
2000
sur la santé des poumons des patients asthmatiques.
11:37
And it surprises me
272
682000
2000
Et ça m’a surprise
11:39
that no model currently exists
273
684000
2000
de voir qu’il n'existe aucun modèle à l'heure actuelle
11:41
that quantifies the effect of environmental factors
274
686000
2000
qui quantifie l’effet des facteurs environnementaux
11:43
on human lung health,
275
688000
2000
sur la santé des poumons,
11:45
because that relationship seems so important.
276
690000
3000
parce que cette relation parait tellement importante.
11:48
So with that in mind,
277
693000
2000
Avec cette idée dans la tête,
11:50
I started researching more, I started investigating more,
278
695000
2000
j’ai commencé à faire plus de recherches, à pousser mon enquête
11:52
and I became very passionate.
279
697000
2000
et ça m’a vraiment passionnée.
11:54
Because I realized
280
699000
2000
Parce que je me suis rendue compte
11:56
that if we could find a way to target remediation,
281
701000
2000
que si nous pouvons trouver un moyen de cibler un traitement,
11:58
we could also find a way
282
703000
2000
nous pouvons aussi trouver un moyen
12:00
to treat asthmatic patients more effectively.
283
705000
4000
de traiter les patients asthmatiques plus efficacement.
12:04
For example, volatile organic compounds
284
709000
2000
Par exemple, les composés organiques volatiles
12:06
are chemical pollutants
285
711000
2000
sont des polluants chimiques
12:08
that are found in our schools, homes and workplaces.
286
713000
2000
qu'on trouve dans nos écoles, chez nous et au bureau.
12:10
They're everywhere.
287
715000
2000
Ils sont partout.
12:12
These chemical pollutants
288
717000
2000
Ces polluants chimiques
12:14
are currently not a criteria air pollutant,
289
719000
2000
ne sont pas reconnus à l'heure actuelle comme polluants de l’air,
12:16
as defined by the U.S. Clean Air Act.
290
721000
2000
selon le Clean Air Act aux États Unis.
12:18
Which is surprising to me,
291
723000
2000
Ce qui me surprend,
12:20
because these chemical pollutants, through my research,
292
725000
2000
parce que ces polluants chimiques, avec mes recherches,
12:22
I show that they had a very large negative impact
293
727000
3000
je montre qu'ils ont un impact très négatif
12:25
on the lung health of asthmatic patients
294
730000
2000
sur la santé des poumons des patients asthmatiques.
12:27
and thus should be regulated.
295
732000
2000
et ceci devrait être régulé.
12:29
So today I want to show you
296
734000
2000
Aujourd’hui je veux donc vous montrer
12:31
my interactive software model that I created.
297
736000
3000
le logiciel interactif que j’ai créé.
12:34
I'm going to show it to you on my laptop.
298
739000
2000
Je vais vous le montrer sur mon ordi portable.
12:36
And I have a volunteer subject in the audience today,
299
741000
2000
Et aujourd’hui j’ai un volontaire dans le public,
12:38
Julie.
300
743000
2000
Julie.
12:40
And all of Julie's data has been pre-entered
301
745000
3000
Nous avons déjà entré toutes les données sur Julie
12:43
into my interactive software model.
302
748000
2000
dans mon model interactif.
12:45
And this can be used by anyone.
303
750000
2000
Et tout le monde peut l’utiliser.
12:47
So I want you to imagine that you're in Julie's shoes,
304
752000
2000
Je veux que vous vous imaginiez à la place de Julie,
12:49
or someone who's really close to you
305
754000
2000
ou à la place de quelqu’un qui vous est très proche
12:51
who suffers from asthma or another lung disorder.
306
756000
3000
qui souffre d'asthme ou d'une autre maladie pulmonaire.
12:54
So Julie's going to her doctor's office
307
759000
2000
Julie se rend au cabinet de son médecin
12:56
to get treated for her asthma.
308
761000
2000
pour traiter son asthme.
12:58
And the doctor has her sit down,
309
763000
2000
Et son médecin la fait assoir,
13:00
and he takes her peak expiratory flow rate --
310
765000
3000
il mesure son débit maximal d'expiration --
13:03
which is essentially her exhalation rate,
311
768000
2000
c'est-à-dire la vitesse de son expiration,
13:05
or the amount of air that she can breathe out in one breath.
312
770000
3000
ou la quantité d’air qu’elle peut expirer en un seul souffle.
13:08
So that peak expiratory flow rate,
313
773000
2000
La vitesse maximale de son expiration,
13:10
I've entered it up into the interactive software model.
314
775000
2000
je l’ai entré dans le modèle informatique interactif.
13:12
I've also entered in her age, her gender and her height.
315
777000
3000
J’ai entré aussi son âge, son sexe et sa taille.
13:15
I've assumed that she lives in an average household
316
780000
2000
J’ai supposé qu’elle vit dans un foyer normal
13:17
with average air pollutant levels.
317
782000
2000
avec un niveau de polluants de l’air moyen.
13:19
So any user can come in here
318
784000
2000
N’importe qui peut venir
13:21
and click on "lung function report"
319
786000
2000
cliquer sur « rapport de fonctionnalité des poumons »
13:23
and it'll take them to this report that I created.
320
788000
2000
et ça les amènera à ce rapport que j’ai créé.
13:25
And this report really drives home the crux of my research.
321
790000
4000
Et ce rapport enfonce le clou sur l’essentiel de mes recherches.
13:29
So what it shows -- if you want to focus on that top graph in the right-hand corner --
322
794000
4000
Ce qu’il montre – si vous regardez bien le graphique en haut à droite --
13:33
it shows Julie's actual peak expiratory flow rate
323
798000
2000
il montre la vitesse maximale d'expiration de Julie
13:35
in the yellow bar.
324
800000
2000
sur l’histogramme jaune.
13:37
This is the measurement that she took in her doctor's office.
325
802000
3000
C’est la mesure du médecin faite en cabinet..
13:40
In the blue bar at the bottom of the graph,
326
805000
2000
L’histogramme bleu en bas,
13:42
it shows what her peak expiratory flow rate,
327
807000
3000
montre comment devrait être
13:45
what her exhalation rate or lung health, should be
328
810000
2000
la vitesse maximale de son expiration, la santé de ses poumons,
13:47
based on her age, gender and height.
329
812000
3000
en fonction de son âge, son sexe et sa taille.
13:50
So the doctor sees this difference between the yellow bar and the blue bar,
330
815000
3000
Le médecin voit la différence entre les histogrammes jaunes et bleus,
13:53
and he says, "Wow, we need to give her steroids,
331
818000
3000
et dit, « Oh, il faut lui donner des stéroïdes,
13:56
medication and inhalers."
332
821000
3000
des médicaments et un inhalateur. »
13:59
But I want everyone here to reimagine a world
333
824000
3000
Mais je veux que vous imaginiez tous un monde
14:02
where instead of prescribing steroids,
334
827000
2000
où au lieu de prescrire des stéroïdes,
14:04
inhalers and medication,
335
829000
2000
des inhalateurs et des médicaments,
14:06
the doctor turns to Julie and says,
336
831000
2000
le médecin s’adresse à Julie en disant,
14:08
"Why don't you go home and clean out your air filters.
337
833000
2000
« Pourquoi ne rentres-tu pas chez toi nettoyer les filtres de l’air.
14:10
Clean out the air ducts in your home,
338
835000
2000
Nettoie les conduits d’air chez toi,
14:12
in your workplace, in your school.
339
837000
2000
au travail, à l’école.
14:14
Stop the use of incense and candles.
340
839000
3000
Arrête d’utiliser des encens et des bougies.
14:17
And if you're remodeling your house,
341
842000
2000
Et si tu réorganises ta maison,
14:19
take out all the carpeting and put in hardwood flooring."
342
844000
3000
enlève tous les tapis et mets un plancher en bois. »
14:22
Because these solutions are natural,
343
847000
2000
Parce que ces solutions sont naturelles,
14:24
these solutions are sustainable,
344
849000
2000
ces solutions sont durables,
14:26
and these solutions are long-term investments --
345
851000
3000
et ces solutions sont des investissements à long terme --
14:29
long-term investments that we're making
346
854000
2000
des investissements à long terme que nous faisons
14:31
for our generation and for future generations.
347
856000
2000
pour notre génération et pour les générations futures.
14:33
Because these environmental solutions
348
858000
3000
Parce que ces solutions environnementales
14:36
that Julie can make in her home, her workplace and her school
349
861000
3000
que Julie peut appliquer chez elle, sur son lieu de travail et à l’école
14:39
are impacting everyone that lives around her.
350
864000
3000
ont un impact sur tous ceux qui l’entourent.
14:42
So I'm very passionate about this research
351
867000
2000
Ces recherches me passionnent
14:44
and I really want to continue it
352
869000
2000
et je veux vraiment les poursuivre
14:46
and expand it to more disorders besides asthma,
353
871000
3000
et les étendre à d’autres maladies que l’asthme,
14:49
more respiratory disorders, as well as more pollutants.
354
874000
3000
à plus de maladies respiratoires et à d’autres polluants.
14:52
But before I end my talk today,
355
877000
2000
Mais avant de terminer,
14:54
I want to leave you with one saying.
356
879000
2000
Je veux vous quitter avec un dicton.
14:56
And that saying is that genetics loads the gun,
357
881000
3000
Qui dit que la génétique charge le fusil
14:59
but the environment pulls the trigger.
358
884000
2000
mais que l'environnement appuie sur la gâchette.
15:01
And that made a huge impact on me
359
886000
2000
Et ça a eu un impact énorme sur moi
15:03
when I was doing this research.
360
888000
2000
quand je faisais ces recherches.
15:05
Because what I feel, is a lot of us think
361
890000
2000
Parce que j’ai l’impression que beaucoup d’entre nous croient
15:07
that the environment is at a macro level,
362
892000
3000
que l’environnement est à un niveau supérieur,
15:10
that we can't do anything to change our air quality
363
895000
2000
que nous ne pouvons rien faire pour changer la qualité de l’air
15:12
or to change the climate or anything.
364
897000
3000
ou changer le climat et tout le reste.
15:15
But if each one of us takes initiative in our own home,
365
900000
3000
Mais si chacun de nous prend l’initiative chez lui,
15:18
in our own school and in our own workplace,
366
903000
3000
à l’école et au travail,
15:21
we can make a huge difference in air quality.
367
906000
2000
nous pouvons faire une différence énorme dans la qualité de l’air.
15:23
Because remember, we spend 90 percent of our lives indoors.
368
908000
4000
Parce que souvenez-vous, nous passons 90% de notre vie à l’intérieur.
15:27
And air quality and air pollutants
369
912000
3000
Et la qualité de l’air et les polluants de l’air
15:30
have a huge impact on the lung health of asthmatic patients,
370
915000
3000
ont un impact énorme sur la santé des poumons des patients asthmatiques,
15:33
anyone with a respiratory disorder
371
918000
2000
sur tous ceux qui ont une maladie respiratoire
15:35
and really all of us in general.
372
920000
2000
et nous tous en général.
15:37
So I want you to reimagine a world
373
922000
2000
Je veux donc que vous imaginiez un monde
15:39
with better air quality,
374
924000
2000
avec une meilleure qualité de l’air,
15:41
better quality of life
375
926000
2000
une meilleure qualité de vie
15:43
and better quality of living for everyone
376
928000
2000
pour tout le monde
15:45
including our future generations.
377
930000
2000
y compris les générations futures.
15:47
Thank you.
378
932000
2000
Merci.
15:49
(Applause)
379
934000
7000
(Applaudissements)
15:56
Lisa Ling: Right.
380
941000
2000
Lisa Ling : Bien.
15:58
Can I have Shree and Lauren come up really quickly?
381
943000
5000
Est-ce que Shree et Lauren peuvent monter ici rapidement ?
16:03
Your Google Science Fair champions.
382
948000
2000
Les champions de la Google Science Fair.
16:05
Your winners.
383
950000
2000
Les gagnants.
16:07
(Applause)
384
952000
3000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKERS
Lauren Hodge - Science fair winnerLauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category.
Why you should listen
Lauren Hodge has been competing in science fair projects since she was 7 years old. For her latest project, she investigated the formation of carcinogens in different methods of preparing chicken -- and found a surprising result. That work won first prize in the Google Science Fair's age 13-14 category.
Lauren Hodge | Speaker | TED.com
Shree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair.
Why you should listen
Shree Bose's school system doesn't officially participate in science fairs, so for ten years she entered herself in as many fairs as she could. In 2011 she presented her latest project: determining the mechanism of chemotherapy resistance in ovarian cancer -- a breakthrough that could improve future treatments. That project earned her the grand prize at the inaugural Google Science Fair.
Shree Bose | Speaker | TED.com
Naomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category.
Why you should listen
Naomi Shah's first word was "why." She went from pestering her parents with questions about organic chemistry and nuclear energy, to a resarch project that developed a novel mathematical model for the effects of air polution on asthmatics. That work won her first place in the Google Science Fair age 15-16 category.
Naomi Shah | Speaker | TED.com