TEDWomen 2015
Pardis Sabeti: How we'll fight the next deadly virus
Pardis Sabeti: Hogy küzdjünk meg a következő halálos vírussal?
Filmed:
Readability: 4.2
1,341,966 views
Mikor az Ebola 2014 márciusában megjelent, Pardis Sabeti csapatának volt esélye a vírus genomjának szekvenálására, és így mutálódása és terjedése tanulmányozására. Sabeti azonnal online tette közzé a kutatásait, hogy az egész világ virológusai és a tudósok részt vehessenek és segíthessenek e halaszthatatlan küzdelemben. Beszédében bemutatja, hogy a nyitott együttműködés kulcsfontosságú volt a vírus megállításában,... és az lesz a következő esetben is. "Nyitottan kellene dolgozzunk, mindent megosztva és együtt." –- mondja Sabeti. "Ne hagyjuk, hogy a világot egy vírus rombolása jellemezze, hanem milliárdnyi együttműködő szív és elme világítsa be."
Pardis Sabeti - Computational geneticist
Pardis Sabeti investigates the genomes of microbes, including the Ebola virus, to help understand how to slow them. Full bio
Pardis Sabeti investigates the genomes of microbes, including the Ebola virus, to help understand how to slow them. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
You may never have heard
of Kenema, Sierra Leone
of Kenema, Sierra Leone
0
1015
2762
Tán soha nem hallották
a Sierra Leone-i Kenema,
a Sierra Leone-i Kenema,
00:15
or Arua, Nigeria.
1
3801
1532
vagy a nigériai Arua nevét.
00:17
But I know them as two of the most
extraordinary places on earth.
extraordinary places on earth.
2
5357
3771
Én úgy ismerem őket
mint legjobb helyeket a Földön.
mint legjobb helyeket a Földön.
00:21
In hospitals there, there's a community
of nurses, physicians and scientists
of nurses, physicians and scientists
3
9956
5053
Az ottani kórházakban,
nővérek, orvosok és tudósok közössége
nővérek, orvosok és tudósok közössége
00:27
that have been quietly battling
4
15033
1557
csendben küzd
00:28
one of the deadliest threats
to humanity for years:
to humanity for years:
5
16614
2700
az emberiséget évek óta fenyegető
halálos kórral:
halálos kórral:
00:31
Lassa virus.
6
19338
1174
a Lassa-vírussal.
00:33
Lassa virus is a lot like Ebola.
7
21118
2138
A Lassa-vírus sokban hasonlít az Ebolára.
00:35
It can cause a severe fever
and can often be fatal.
and can often be fatal.
8
23280
3233
Magas lázzal jár, és sokszor végzetes.
00:39
But these individuals,
they risk their lives every day
they risk their lives every day
9
27053
3939
A kórház személyzete
naponta kockáztatja életét,
naponta kockáztatja életét,
00:43
to protect the individuals
in their communities,
in their communities,
10
31016
2917
hogy megvédje közössége tagjait,
00:45
and by doing so, protect us all.
11
33957
2580
és ezáltal megvédjenek minket mind.
00:49
But one of the most extraordinary things
I learned about them
I learned about them
12
37093
2908
A legnagyszerűbb dolog,
amit megtudtam róluk
amit megtudtam róluk
00:52
on one of my first visits
out there many years ago
out there many years ago
13
40025
2567
a több évvel ezelőtti
első látogatásom során,
első látogatásom során,
hogy megterhelő napjaikat
ott a frontvonalban
ott a frontvonalban
00:54
was that they start each morning --
14
42616
1709
00:56
these challenging, extraordinary days
on the front lines -- by singing.
on the front lines -- by singing.
15
44349
4943
reggelente énekléssel kezdik.
01:01
They gather together,
and they show their joy.
and they show their joy.
16
49731
3339
Összegyűlnek, és kimutatják jókedvüket.
01:05
They show their spirit.
17
53094
1522
Megmutatják a lelkierejüket.
01:06
And over the years,
18
54640
1159
Az évek alatt,
01:07
from year after year as I've visited them
and they've visited me,
and they've visited me,
19
55823
3113
ahogy évről évre meglátogattam őket
vagy ők jöttek el hozzám,
vagy ők jöttek el hozzám,
01:10
I get to gather with them and I sing
20
58960
1993
csatlakoztam hozzájuk, és énekeltem.
01:12
and we write and we love it,
21
60977
2174
Együtt írunk, és ez tetszik nekünk,
mert emlékeztet, hogy nemcsak
a tudományos munka végett vagyunk itt,
a tudományos munka végett vagyunk itt,
01:15
because it reminds us that we're not
just there to pursue science together;
just there to pursue science together;
22
63175
3543
01:18
we're bonded through a shared humanity.
23
66742
2317
hanem egyazon emberiségbe
is tartozunk.
is tartozunk.
01:21
And that of course, as you can imagine,
becomes extremely important,
becomes extremely important,
24
69586
4323
Ez persze láthatóan különösen fontos,
01:25
even essential, as things begin to change.
25
73933
2773
sőt nélkülözhetetlen,
amikor a dolgok kezdenek megváltozni.
amikor a dolgok kezdenek megváltozni.
01:28
And that changed a great deal
in March of 2014,
in March of 2014,
26
76730
4789
Nagyot változtak a dolgok
2014 márciusában,
2014 márciusában,
01:33
when the Ebola outbreak
was declared in Guinea.
was declared in Guinea.
27
81543
2346
mikor az Ebola kitörését
bejelentették Guineában.
bejelentették Guineában.
01:36
This is the first outbreak in West Africa,
28
84426
2132
Ez volt az első kitörés Nyugat-Afrikában,
01:38
near the border
of Sierra Leone and Liberia.
of Sierra Leone and Liberia.
29
86582
2442
Sierra Leone és Libéria határa mellett.
01:42
And it was frightening,
frightening for us all.
frightening for us all.
30
90074
2522
Ijesztő volt, ijesztő mindannyiunknak.
01:44
We had actually suspected for some time
31
92620
1912
Azt feltételeztük egy ideig,
hogy a Lassa és az Ebola jobban
elterjedt, mint ahogy vélték,
elterjedt, mint ahogy vélték,
01:46
that Lassa and Ebola were more
widespread than thought,
widespread than thought,
32
94556
2642
01:49
and we thought it could
one day come to Kenema.
one day come to Kenema.
33
97222
2309
s azt gondoltuk, egy nap
Kenema is sorra kerülhet.
Kenema is sorra kerülhet.
01:51
And so members of my team
immediately went out
immediately went out
34
99896
2410
A csapatom azonnal kiszállt,
s csatlakozott dr. Humarr Khan csapatához,
01:54
and joined Dr. Humarr Khan
and his team there,
and his team there,
35
102330
2397
01:56
and we set up diagnostics to be able
to have sensitive molecular tests
to have sensitive molecular tests
36
104751
3677
és diagnózisokat állítottunk fel,
hogy érzékeny molekuláris tesztekkel
hogy érzékeny molekuláris tesztekkel
02:00
to pick up Ebola if it came
across the border
across the border
37
108452
2153
azonnal jelezzük,
ha az Ebola átjön a határon
ha az Ebola átjön a határon
02:02
and into Sierra Leone.
38
110629
1263
Sierra Leone-ba.
02:03
We'd already set up this kind
of capacity for Lassa virus,
of capacity for Lassa virus,
39
111916
2996
Ezt a készültséget már egyszer
felállítottuk a Lassa-vírusra,
felállítottuk a Lassa-vírusra,
02:06
we knew how to do it,
40
114936
1157
ismertük a teendőinket,
02:08
the team is outstanding.
41
116117
1430
kiváló volt a csapat.
02:09
We just had to give them
the tools and place to survey for Ebola.
the tools and place to survey for Ebola.
42
117571
3237
Csak eszközöket és helyet
kellett adnunk az Ebola kutatására.
kellett adnunk az Ebola kutatására.
02:13
And unfortunately, that day came.
43
121340
1628
Sajnos, eljött a nap.
02:14
On May 23, 2014, a woman checked
into the maternity ward at the hospital,
into the maternity ward at the hospital,
44
122992
4981
2014. május 23.-án egy nőt hoztak be
a kórház szülészetére,
a kórház szülészetére,
02:19
and the team ran
those important molecular tests
those important molecular tests
45
127997
3726
és a csapat elvégezte
a fontos molekuláris teszteket,
a fontos molekuláris teszteket,
02:23
and they identified the first
confirmed case of Ebola in Sierra Leone.
confirmed case of Ebola in Sierra Leone.
46
131747
3835
és azonosították a Sierra Leone-i
első Eboa-esetet
első Eboa-esetet
02:28
This was an exceptional
work that was done.
work that was done.
47
136107
2049
Kivételes munka eredménye volt.
02:30
They were able to diagnose
the case immediately,
the case immediately,
48
138180
2260
Azonnal diagnosztizálták az esetet,
02:32
to safely treat the patient
49
140464
2313
hogy a nőt biztonságosan kezeljék,
02:34
and to begin to do contact tracing
to follow what was going on.
to follow what was going on.
50
142801
3018
visszakövessék kapcsolatait
a vírus terjedésének kiderítésére.
a vírus terjedésének kiderítésére.
02:37
It could've stopped something.
51
145843
1972
Ez megállíthatott volna valamit.
02:39
But by the time that day came,
52
147839
2847
De mire ez a nap elérkezett,
02:42
the outbreak had already
been breeding for months.
been breeding for months.
53
150710
2358
a kór már hónapok óta terjedt.
02:45
With hundreds of cases, it had already
eclipsed all previous outbreaks.
eclipsed all previous outbreaks.
54
153092
3640
Több száz esettel már túl tett
az előző járványokon.
az előző járványokon.
02:48
And it came into Sierra Leone
not as that singular case,
not as that singular case,
55
156756
3644
Így Sierra Leone-ba
nem egyedi esetként érkezett,
nem egyedi esetként érkezett,
02:52
but as a tidal wave.
56
160424
1292
hanem szökőárként.
02:54
We had to work
with the international community,
with the international community,
57
162120
2275
Együttműködtünk a nemzetközi közösséggel,
02:56
with the Ministry of Health, with Kenema,
to begin to deal with the cases,
to begin to deal with the cases,
58
164419
3706
az Egészségügyi Minisztériummal,
Kenemával, foglalkoztunk az esetekkel,
Kenemával, foglalkoztunk az esetekkel,
03:00
as the next week brought 31,
59
168149
2071
mert a következő héten 31 lett,
03:02
then 92, then 147 cases --
all coming to Kenema,
all coming to Kenema,
60
170244
3674
utána 92, utána 147 eset,
mindenki Kenemába jött,
mindenki Kenemába jött,
03:05
one of the only places in Sierra Leone
that could deal with this.
that could deal with this.
61
173942
3301
az egyetlen helyre Sierra Leone-ban,
ahol tudtak foglalkozni vele.
ahol tudtak foglalkozni vele.
03:09
And we worked around the clock
trying to do everything we could,
trying to do everything we could,
62
177610
3399
Éjjel-nappal dolgoztunk,
hogy minden tőlünk telhetőt megtegyünk,
hogy minden tőlünk telhetőt megtegyünk,
próbáltunk segíteni az embereknek,
próbáltuk a figyelmet felkelteni,
próbáltuk a figyelmet felkelteni,
03:13
trying to help the individuals,
trying to get attention,
trying to get attention,
63
181033
2961
03:16
but we also did one other simple thing.
64
184018
1947
de még nagyon egyszerű dolgot is tettünk.
03:18
From that specimen that we take
from a patient's blood to detect Ebola,
from a patient's blood to detect Ebola,
65
186544
3789
A vérmintát,
amelyből az Ebolát kimutattuk,
amelyből az Ebolát kimutattuk,
03:22
we can discard it, obviously.
66
190357
2055
persze kidobhatjuk.
03:24
The other thing we can do is, actually,
put in a chemical and deactivate it,
put in a chemical and deactivate it,
67
192436
3616
Egy másik lehetőség,
hogy vegyszerrel hatástalanítjuk,
hogy vegyszerrel hatástalanítjuk,
és bedobozolva
az óceán túlpartjára küldjük.
az óceán túlpartjára küldjük.
03:28
so just place it into a box
and ship it across the ocean,
and ship it across the ocean,
68
196076
2730
03:30
and that's what we did.
69
198830
1151
És ezt választottuk.
03:32
We sent it to Boston, where my team works.
70
200005
2096
Átküldtük bostoni csapatomnak.
03:34
And we also worked around the clock
doing shift work, day after day,
doing shift work, day after day,
71
202724
3837
Nap mint nap folyamatosan,
váltásokban dolgoztunk,
váltásokban dolgoztunk,
03:38
and we quickly generated 99 genomes
of the Ebola virus.
of the Ebola virus.
72
206585
3869
gyorsan kimutattuk az Ebola 99 genomját.
03:42
This is the blueprint -- the genome
of a virus is the blueprint.
of a virus is the blueprint.
73
210478
3057
A vírus genomjának modellje.
03:45
We all have one.
74
213559
1159
Mindenkinek van genomja.
03:46
It says everything that makes up us,
75
214742
1945
Mindent elmond a felépítésünkről,
03:48
and it tells us so much information.
76
216711
1909
sok információt tartalmaz.
03:50
The results of this kind of work
are simple and they're powerful.
are simple and they're powerful.
77
218644
3177
Az ilyen munka eredménye
egyszerű, de jelentős.
egyszerű, de jelentős.
03:54
We could actually take
these 99 different viruses,
these 99 different viruses,
78
222396
2470
Gyakorlatilag 99 féle
különböző vírust láthattunk.
különböző vírust láthattunk.
03:56
look at them and compare them,
79
224890
1447
Összehasonlítottuk,
03:58
and we could see, actually,
compared to three genomes
compared to three genomes
80
226361
2846
és azt vettük észre,
hogy a három genommal összevetve,
hogy a három genommal összevetve,
04:01
that had been previously
published from Guinea,
published from Guinea,
81
229231
2836
amelyek korábban Guineából származtak
04:04
we could show that the outbreak
emerged in Guinea months before,
emerged in Guinea months before,
82
232091
3711
kimutathatjuk, hogy a járvány Guineából
indult hónapokkal ezelőtt,
indult hónapokkal ezelőtt,
04:07
once into the human population,
83
235826
1842
emberi populációból,
04:09
and from there had been transmitting
from human to human.
from human to human.
84
237692
2672
onnan emberről emberre terjedt.
04:12
Now, that's incredibly important
85
240388
1544
Ez nagyon fontos,
04:13
when you're trying to figure out
how to intervene,
how to intervene,
86
241956
2368
amikor ki kell találni,
hogy lehet közbelépni,
hogy lehet közbelépni,
04:16
but the important thing
is contact tracing.
is contact tracing.
87
244348
2066
de ennél is fontosabb
a kapcsolat követése.
a kapcsolat követése.
04:18
We also could see that as the virus
was moving between humans,
was moving between humans,
88
246438
3402
Láthattuk, hogy a vírus,
ahogy emberről emberre terjed
ahogy emberről emberre terjed
04:21
it was mutating.
89
249864
1257
mutációkat szenved.
04:23
And each of those mutations
are so important,
are so important,
90
251145
2151
Minden ilyen mutáció fontos,
04:25
because the diagnostics, the vaccines,
91
253320
2320
mert a diagnózisok felállítása,
az oltások, az alkalmazott kezelések,
04:27
the therapies that we're using,
92
255664
1485
04:29
are all based on that genome
sequence, fundamentally --
sequence, fundamentally --
93
257173
3358
mind a genom e szekvenciája
alapján történik.
alapján történik.
04:32
that's what drives it.
94
260555
1221
Ez az alap.
04:33
And so global health experts
would need to respond,
would need to respond,
95
261800
2882
A világ egészségügyi szakértőinek
kellett reagálniuk,
kellett reagálniuk,
04:36
would have to develop,
96
264706
1197
fejleszteniük,
04:37
to recalibrate everything
that they were doing.
that they were doing.
97
265927
2553
és átgondolniuk addigi tevékenységüket.
De a tudomány így működik:
adott helyzetemben
adott helyzetemben
04:41
But the way that science works,
the position I was in at that point
the position I was in at that point
98
269079
3181
voltak információim,
04:44
is, I had the data,
99
272284
1151
04:45
and I could have worked
in a silo for many, many months,
in a silo for many, many months,
100
273459
2636
és dolgozhattam volna
elkülönülten hónapokig,
elkülönülten hónapokig,
hogy alaposan, figyelmesen
elemezzem az adatokat,
elemezzem az adatokat,
04:48
analyzed the data carefully, slowly,
101
276119
2199
04:50
submitted the paper for publication,
gone through a few back-and-forths,
gone through a few back-and-forths,
102
278342
3460
hogy leadjam a tanulmányom közzétételre,
átmenjen pár átnézésen,
átmenjen pár átnézésen,
04:53
and then finally when the paper came out,
might release that data.
might release that data.
103
281826
3129
végül, mikor megjelenik,
akkor az információ közölhető.
akkor az információ közölhető.
04:56
That's the way the status quo works.
104
284979
2204
Így működik a status-quo.
04:59
Well, that was not going to work
at this point, right?
at this point, right?
105
287207
2571
De nekünk ez nem felelt volna meg, igaz?
05:01
We had friends on the front lines
106
289802
1608
Barátaim voltak a frontvonalban,
05:03
and to us it was just obvious
that what we needed is help,
that what we needed is help,
107
291434
3254
tudatában voltam,
hogy segítségre van szükségünk
hogy segítségre van szükségünk
sok segítségre.
05:06
lots of help.
108
294712
1156
05:07
So the first thing we did is,
109
295892
1397
Ezért az első lépésünk az volt,
05:09
as soon as the sequences
came off the machines,
came off the machines,
110
297313
2685
amint a szekvenálások kijöttek a gépből,
05:12
we published it to the web.
111
300022
1429
online közzétettük őket.
05:13
We just released it to the whole world
and said, "Help us."
and said, "Help us."
112
301475
2836
Az információt közzétettük,
és azt mondtuk: "Segítsetek!"
és azt mondtuk: "Segítsetek!"
05:16
And help came.
113
304335
1335
És megjött a segítség.
05:17
Before we knew it,
114
305694
1162
Hamarabb, mint gondoltuk,
05:18
we were being contacted
from people all over,
from people all over,
115
306880
2336
megkerestek a világ minden részéből,
05:21
surprised to see the data
out there and released.
out there and released.
116
309240
2444
a közzétett információtól meglepetten.
05:23
Some of the greatest
viral trackers in the world
viral trackers in the world
117
311708
2252
Egyesek a világ nagy víruskutatói közül
05:25
were suddenly part of our community.
118
313984
2079
hirtelen mellénk álltak.
05:28
We were working together
in this virtual way,
in this virtual way,
119
316087
2330
Együtt dolgoztunk virtuális formában,
05:30
sharing, regular calls, communications,
120
318441
2981
megosztottunk, hívtuk egymást,
kommunikáltunk,
kommunikáltunk,
05:33
trying to follow the virus
minute by minute,
minute by minute,
121
321446
2751
próbáltuk követni a vírust percről percre,
05:36
to see ways that we could stop it.
122
324221
2221
hogy rájöjjünk, miként állíthatnánk meg.
05:39
And there are so many ways
that we can form communities like that.
that we can form communities like that.
123
327027
3758
Sokféleképpen lehet létrehozni
ilyen közösségeket.
ilyen közösségeket.
05:43
Everybody, particularly when the outbreak
started to expand globally,
started to expand globally,
124
331182
4325
Mind – főleg, amikor a járvány
világméreteket kezdett ölteni –,
világméreteket kezdett ölteni –,
05:47
was reaching out to learn,
to participate, to engage.
to participate, to engage.
125
335531
3590
tanulni szerettek volna,
részt venni, hozzájárulni.
részt venni, hozzájárulni.
05:51
Everybody wants to play a part.
126
339788
1594
Mindenki szerepet kért.
05:53
The amount of human capacity
out there is just amazing,
out there is just amazing,
127
341406
2780
Az emberi erőforrás mértéke megdöbbentő,
05:56
and the Internet connects us all.
128
344210
1723
és az internet mindenkit összeköt.
05:57
And could you imagine that instead
of being frightened of each other,
of being frightened of each other,
129
345957
3251
Ahelyett hogy féltünk volna egymástól,
06:01
that we all just said, "Let's do this.
130
349232
1857
azt mondtuk: "Tegyük ezt!
06:03
Let's work together,
and let's make this happen."
and let's make this happen."
131
351113
2523
Dolgozzunk együtt, valósítsuk meg ezt!"
06:05
But the problem is that the data
that all of us are using,
that all of us are using,
132
353660
2742
A gond az, hogy az információ,
amihez guglizással hozzáférünk,
amihez guglizással hozzáférünk,
06:08
Googling on the web, is just too limited
to do what we need to do.
to do what we need to do.
133
356426
4037
túl kevés ahhoz képest,
amennyire szükségünk van.
amennyire szükségünk van.
06:12
And so many opportunities
get missed when that happens.
get missed when that happens.
134
360487
2651
Sok lehetőség elesik emiatt.
06:15
So in the early part
of the epidemic from Kenema,
of the epidemic from Kenema,
135
363162
2481
A járvány kezdetén Kenemában
06:17
we'd had 106 clinical records
from patients,
from patients,
136
365667
2742
106 páciensünk volt,
06:20
and we once again made that
publicly available to the world.
publicly available to the world.
137
368433
2834
és közzétettük az információt.
06:23
And in our own lab, we could show
that you could take those 106 records,
that you could take those 106 records,
138
371291
3670
106 esetből ki tudtuk mutatni laborunkban,
06:26
we could train computers to predict
the prognosis for Ebola patients
the prognosis for Ebola patients
139
374985
3618
hogy a számítógép megtanítható
a páciens Ebola-kockázatának megadására,
a páciens Ebola-kockázatának megadására,
06:30
to near 100 percent accuracy.
140
378627
1777
majdnem 100%-os pontossággal.
06:32
And we made an app
that could release that,
that could release that,
141
380428
2097
Alkalmazást alkottunk erre
06:34
to make that available
to health-care workers in the field.
to health-care workers in the field.
142
382549
2770
a területi egészségügyi gondozók számára.
06:37
But 106 is just not enough
to make it powerful,
to make it powerful,
143
385343
3259
A 106 nem elég szignifikáns,
megalapozott következtetésekhez.
06:40
to validate it.
144
388626
1151
06:41
So we were waiting for more data
to release that.
to release that.
145
389801
2654
Még vártunk közzétételre adatokat.
06:44
and the data has still not come.
146
392479
2044
De adatok csak nem jöttek.
06:46
We are still waiting, tweaking away,
147
394547
2532
Vártunk, türelmetlenül,
06:49
in silos rather than working together.
148
397103
2838
inkább magunkban, mint együttműködve.
06:51
And this just -- we can't accept that.
149
399965
2232
Ezt nem fogadhatjuk el.
06:54
Right? You, all of you,
cannot accept that.
cannot accept that.
150
402221
3804
Igaz? Önök sem fogadnák el.
06:58
It's our lives on the line.
151
406049
1682
Életek forognak kockán.
06:59
And in fact, actually,
152
407755
1711
Tulajdonképpen
07:01
many lives were lost,
many health-care workers,
many health-care workers,
153
409490
2543
sok életet elveszett, sok gondozó,
07:04
including beloved colleagues of mine,
154
412057
1894
köztük drága kollégáim is,
07:05
five colleagues:
Mbalu Fonnie, Alex Moigboi,
Mbalu Fonnie, Alex Moigboi,
155
413975
3747
öt kollégám: Mbalu Fonnie, Alex Moigboi,
07:09
Dr. Humarr Khan, Alice Kovoma
and Mohamed Fullah.
and Mohamed Fullah.
156
417746
4011
dr. Humarr Khan, Alice Kovoma
és Mohamed Fullah.
és Mohamed Fullah.
07:13
These are just five
of many health-care workers
of many health-care workers
157
421781
2526
Ők csak öt a sok gondozó közül
07:16
at Kenema and beyond
158
424331
1764
Kenemából és vidékről,
07:18
that died while the world waited
and while we all worked,
and while we all worked,
159
426119
3036
akik meghaltak, míg a világ várt,
és mi mind dolgoztunk
és mi mind dolgoztunk
07:21
quietly and separately.
160
429179
1860
csendben, külön-külön.
07:23
See, Ebola, like all threats to humanity,
161
431063
2033
Az Ebolát mint az emberiség
minden fenyegetését
minden fenyegetését
07:25
it's fueled by mistrust
and distraction and division.
and distraction and division.
162
433120
3884
bizalmatlanság, zavarodottság
és széttagoltság táplálja.
és széttagoltság táplálja.
07:29
When we build barriers amongst ourselves
and we fight amongst ourselves,
and we fight amongst ourselves,
163
437028
3773
Mikor falakat emelünk magunk közé,
és egymás ellen harcolunk,
és egymás ellen harcolunk,
07:32
the virus thrives.
164
440825
1820
akkor a vírus győz.
07:34
But unlike all threats to humanity,
165
442669
1792
A többi fenyegetéssel ellentétben
07:36
Ebola is one where
we're actually all the same.
we're actually all the same.
166
444485
2646
az Ebolát illetően
mind egy cipőben járunk.
mind egy cipőben járunk.
07:39
We're all in this fight together.
167
447155
1880
Együtt vagyunk ebben a harcban.
07:41
Ebola on one person's doorstep
could soon be on ours.
could soon be on ours.
168
449059
2634
Valakitől hamarosan elkaphatjuk az Ebolát.
07:44
And so in this place
with the same vulnerabilities,
with the same vulnerabilities,
169
452177
2802
Itt ugyanazok a gyengeségeink,
07:47
the same strengths,
the same fears, the same hopes,
the same fears, the same hopes,
170
455003
2413
ugyanazok az erősségeink,
ugyanazok a félelmeink és reményeink.
ugyanazok a félelmeink és reményeink.
07:49
I hope that we work together with joy.
171
457440
3209
Remélem, örömmel működünk együtt.
07:54
A graduate student of mine
was reading a book about Sierra Leone,
was reading a book about Sierra Leone,
172
462427
3070
Volt tanítványom
könyvet olvasott Sierra Leone-ról,
könyvet olvasott Sierra Leone-ról,
07:57
and she discovered that the word "Kenema,"
173
465521
2334
és felfedezte, hogy a "Kenema" szó,
07:59
the hospital that we work at and the city
where we work in Sierra Leone,
where we work in Sierra Leone,
174
467879
3443
a kórház neve és városé,
ahol Sierra Leone-ban dolgozunk,
ahol Sierra Leone-ban dolgozunk,
08:03
is named after the Mende word
for "clear like a river, translucent
for "clear like a river, translucent
175
471346
4181
a mende szóból ered, melynek jelentése:
"tiszta, átlátszó, mint a folyó,
és nyitott látvány a közösségnek."
és nyitott látvány a közösségnek."
08:07
and open to the public gaze."
176
475551
1587
08:09
That was really profound for us,
177
477439
1545
Ez valóban alapvető volt nekünk,
08:11
because without knowing it,
we'd always felt
we'd always felt
178
479008
2094
mert ennek tudatában
mindig azt éreztük,
mindig azt éreztük,
08:13
that in order to honor the individuals
in Kenema where we worked,
in Kenema where we worked,
179
481126
3184
hogy Kenemában,
ahol dolgoztunk az egyének érdekében,
ahol dolgoztunk az egyének érdekében,
08:16
we had to work openly, we had to share
and we had to work together.
and we had to work together.
180
484334
4287
nyitottak kellett legyünk, közlékenyek,
és együtt kellett dolgozzunk.
és együtt kellett dolgozzunk.
08:21
And we have to do that.
181
489074
1177
Ezt kell tegyük.
08:22
We all have to demand that
of ourselves and others --
of ourselves and others --
182
490275
3761
Ez a követelmény tőlünk és másoktól:
08:26
to be open to each other
when an outbreak happens,
when an outbreak happens,
183
494060
2874
legyünk nyitottak egymás iránt,
mikor kitör a járvány,
mikor kitör a járvány,
08:28
to fight in this fight together.
184
496958
1650
harcoljunk együtt.
08:30
Because this is not the first
outbreak of Ebola,
outbreak of Ebola,
185
498632
2909
Ez nem az első Ebola-járvány,
08:33
it will not be the last,
186
501565
1448
és nem is az utolsó.
08:35
and there are many other microbes
out there that are lying in wait,
out there that are lying in wait,
187
503037
3155
Sok lappangó mikróba van,
08:38
like Lassa virus and others.
188
506216
1425
mint a Lassa-vírus és mások.
08:39
And the next time this happens,
189
507665
1509
Legközelebb
08:41
it could happen in a city of millions,
it could start there.
it could start there.
190
509198
3196
egy metropolisban vagy itt történhet meg.
08:44
It could be something
that's transmitted through the air.
that's transmitted through the air.
191
512418
2699
Terjedhet levegőben.
08:47
It could even be
disseminated intentionally.
disseminated intentionally.
192
515141
2147
Az is lehet, hogy épp
szándékosan terjesztik.
szándékosan terjesztik.
08:49
And I know that that is frightening,
I understand that,
I understand that,
193
517312
2981
Tudom, hogy ijesztően hangzik,
megértem, de azt is tudom,
ezt a tapasztalat mutatja,
ezt a tapasztalat mutatja,
08:52
but I know also,
and this experience shows us,
and this experience shows us,
194
520317
2654
08:54
that we have the technology
and we have the capacity
and we have the capacity
195
522995
3320
hogy van technológia és kapacitás
08:58
to win this thing,
196
526339
1595
legyőzni
08:59
to win this and have
the upper hand over viruses.
the upper hand over viruses.
197
527958
2846
és uralni a vírusokat.
09:02
But we can only do it if we do it together
198
530828
2272
Ezt csak együtt tudjuk megtenni
09:05
and we do it with joy.
199
533124
1197
és örömmel.
09:06
So for Dr. Khan
200
534871
1521
Dr. Kahn emlékére
09:08
and for all of those who sacrificed
their lives on the front lines
their lives on the front lines
201
536416
4166
és mindazokéra, akik a frontvonalban
feláldozták magukat
feláldozták magukat
09:12
in this fight with us always,
202
540606
2400
az értünk folytatott harcban,
09:15
let us be in this fight with them always.
203
543030
2807
Gondoljunk rájuk mindig ebben a harcban!
09:17
And let us not let the world be defined
204
545861
1875
Ne hagyjuk, hogy a világot
09:19
by the destruction wrought by one virus,
205
547760
2119
egy vírus rombolása határozza meg,
09:21
but illuminated by billions
of hearts and minds
of hearts and minds
206
549903
2781
hanem milliárd szív és elme világítsa be,
09:24
working in unity.
207
552708
1208
melyek együttműködnek.
09:25
Thank you.
208
553940
1174
Köszönöm.
09:27
(Applause)
209
555138
6869
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Pardis Sabeti - Computational geneticistPardis Sabeti investigates the genomes of microbes, including the Ebola virus, to help understand how to slow them.
Why you should listen
Pardis Sabeti develops algorithms to detect the genetic signatures of adaption in humans and the microbial organisms that infect humans. Among her lab’s key research areas: examining the genetic factors that drive disease susceptibility to Ebola and Lassa hemorrhagic fever, and investigating the genomes of microbes, including Lassa virus, Ebola virus, Plasmodium falciparum malaria, Vibrio cholera and Mycobacterioum tuberculosis, to help find cures.
She's based at the Center for Systems Biology and Department of Organismic and Evolutionary Biology at Harvard and the Department of Immunology and Infectious Disease at the Harvard School of Public Health. Sabeti is a National Geographic Emerging Explorer and was named a Time magazine Person of the Year in 2014 as one of the Ebola fighters.Pardis Sabeti | Speaker | TED.com