TED2009
Nathan Wolfe: The jungle search for viruses
Nathan Wolfe új vírusok után kutat a dzsungelben
Filmed:
Readability: 4.4
1,660,987 views
Nathan Wolfe, a vírusvadász, úgy játssza ki a következő világméretű járványt, hogy két lépéssel előtte jár: ott fedezi fel az új, gyilkos vírusokat, ahol azok először felbukkannak - az állatokból a megélhetésükért küzdő afrikai vadászokba átkerülve - még azelőtt, hogy milliónyi emberéletet követelnének.
Nathan Wolfe - Virus hunter
Armed with blood samples, high-tech tools and a small army of fieldworkers, Nathan Wolfe hopes to re-invent pandemic control -- and reveal hidden secrets of the planet's dominant lifeform: the virus. Full bio
Armed with blood samples, high-tech tools and a small army of fieldworkers, Nathan Wolfe hopes to re-invent pandemic control -- and reveal hidden secrets of the planet's dominant lifeform: the virus. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
When most people think about the beginnings
0
0
2000
A legtöbb ember, amikor az AIDS kezdetére gondol,
00:20
of AIDS, they're gonna think back to the 1980s.
1
2000
3000
a '80-as évekre tekint vissza.
00:23
And certainly, this was the decade in which we discovered AIDS
2
5000
3000
És bár igaz, hogy ebben az évtizedben fedezték fel az AIDS-et,
00:26
and the virus that causes it, HIV.
3
8000
3000
és az AIDS-et okozó HIV vírust,
00:29
But in fact this virus crossed over into humans many decades before,
4
11000
4000
valójában a vírus már évtizedekkel ezelőtt átkerült az emberekbe,
00:33
from chimpanzees, where the virus originated, into humans who hunt these apes.
5
15000
4000
a csimpánzokból, akiktől maga a vírus származik, a majmokra vadászó emberekbe jutott.
00:37
This photo was taken before the Great Depression
6
19000
3000
Ez a fotó a gazdasági világválság előtt készült,
00:40
in Brazzaville, Congo.
7
22000
2000
a kongói Brazzaville-ben.
00:42
At this time, there were thousands of individuals,
8
24000
2000
Úgy gondoljuk, hogy ekkor több ezren
00:44
we think, that were infected with HIV.
9
26000
2000
voltak HIV-fertőzöttek.
00:46
So I have a couple of really important questions for you.
10
28000
2000
Ezért lenne néhány nagyon fontos kérdésem.
00:48
If this virus was in thousands
11
30000
1000
Ha ez a vírus már ezrekben
00:49
of individuals at this point,
12
31000
2000
jelen volt ekkor,
00:51
why was it the case that it took us until 1984
13
33000
3000
akkor miért tartott 1984-ig,
00:54
to be able to discover this virus?
14
36000
2000
hogy felfedezzük?
00:56
OK now, more importantly,
15
38000
2000
És ami még fontosabb;
00:58
had we been there in the '40s and '50s, '60s,
16
40000
3000
ha ott lettünk volna a '40-es, '50-es, '60-as években,
01:01
had we seen this disease, had we understood
17
43000
3000
ha láttuk volna a betegséget, megértettük volna, hogy
01:04
exactly what was going on with it, how might that have changed and completely
18
46000
3000
pontosan miről van szó, miként változtatta volna meg
01:07
transformed the nature of the way this pandemic moved?
19
49000
5000
és alakította volna át azt, ahogyan a világjárvány terjedt?
01:12
In fact, this is not unique to HIV. The vast majority of
20
54000
3000
Valójában ez nem csak a HIV-re érvényes. A vírusok döntő többsége
01:15
viruses come from animals.
21
57000
2000
az állatoktól származik.
01:17
And you can kind of think of this as a pyramid of this bubbling up of viruses
22
59000
3000
Ezt úgy lehet elképzelni, mint egy olyan piramist, ahol az állati eredetű vírusok
01:20
from animals into human populations.
23
62000
2000
buborékszerűen jutnak fel a piramis tetején szereplő emberekhez.
01:22
But only at the very top of this pyramid do these things become completely human.
24
64000
3000
De csak a piramis legtetején válnak emberi vírussá.
01:25
Nevertheless, we spend the vast majority
25
67000
3000
Azonban mi mégis a legtöbb
01:28
of our energy focused on this level of the pyramid,
26
70000
2000
energiát a piramis felső részének tanulmányozására áldozzuk,
01:30
trying to tackle things that are already completely adapted to human beings,
27
72000
4000
és akkor próbálunk meg szembeszállni velük, amikor már teljesen alkalmazkodtak az emberi szervezethez,
01:34
that are going to be very very difficult to address --
28
76000
2000
ezért nagyon nehéz megcélozni őket --
01:36
as we've seen in the case of HIV.
29
78000
2000
ahogy ezt a HIV estén is láthatjuk..
01:38
So during the last 15 years,
30
80000
2000
Tehát 15 éve,
01:40
I've been working to actually study the earlier interface here --
31
82000
3000
ezen határterület kutatásával foglalkozom --
01:43
what I've labeled "viral chatter," which was a term coined
32
85000
2000
amit 'vírus chatter'-nek neveztek
01:45
by my mentor Don Burke.
33
87000
2000
mentorom, Don Burke nyomán.
01:47
This is the idea that we can study the sort of
34
89000
2000
Az elképzelésünk az, hogy tanulmányozható,
01:49
pinging of these viruses into human populations,
35
91000
3000
hogyan jutnak el az emberi populációkhoz ezek a vírusok,
01:52
the movement of these agents over into humans;
36
94000
2000
és hogy miképp kerülnek be ezek az ágensek az emberekbe,
01:54
and by capturing this moment,
37
96000
2000
és ha elcsípjük ezt a mozzanatot,
01:56
we might be able to move to a situation where we can catch them early.
38
98000
3000
lehet, hogy eljutunk oda, hogy korán el tudjuk kapni őket.
01:59
OK, so this is a picture, and I'm going to show you
39
101000
2000
Ez egy fénykép, most mutatok
02:01
some pictures now from the field.
40
103000
2000
pár helyszíni fotót.
02:03
This is a picture of a central African hunter.
41
105000
2000
Ezen egy közép-afrikai vadászt láthatnak.
02:05
It's actually a fairly common picture.
42
107000
2000
Teljesen átlagos kép.
02:07
One of the things I want you to note from it
43
109000
2000
Az egyik dolog, amire felhívnám a figyelmüket,
02:09
is blood -- that you see a tremendous amount of blood contact.
44
111000
3000
az a vér -- a borzasztóan gyakori érintkezés a vérrel.
02:12
This was absolutely key for us. This is a
45
114000
2000
Ez lényeges volt számunkra.
02:14
very intimate form of connection.
46
116000
2000
Nagyon közvetlen a kapcsolat.
02:16
So if we're going to study viral chatter, we need to
47
118000
2000
Tehát ha a tanulmányozni akarjuk a 'vírus chatter'-t, akkor
02:18
get to these populations who have intensive contact with wild animals.
48
120000
3000
ezekre a közösségre kell koncentrálnunk, akik közvetlenül érintkeznek a vadállatokkal.
02:21
And so we've been studying people like this individual.
49
123000
4000
Ezért tanulmányozzuk a hozzá hasonló embereket.
02:25
We collect blood from them, other specimens.
50
127000
3000
Vér-, és más mintákat veszünk tőlük.
02:28
We look at the diseases, which are in the animals as well as the humans.
51
130000
3000
Megvizsgáljuk azokat a betegségeket, amelyek mind az állatokban, mind az emberekben jelen vannak.
02:31
And ideally, this is going to allow us to catch these things
52
133000
3000
Ideális esetben ez lehetővé teszi, hogy korán elcsípjük őket,
02:34
early on, as they're moving over into human populations.
53
136000
3000
még akkor, amikor éppen átkerülnek a humán populációkba.
02:37
And the basic objective of this work is not to just
54
139000
2000
A kutatásunk alapvető célja nem csupán az,
02:39
go out once and look at these individuals,
55
141000
2000
hogy egyszer felkeressük ezeket az embereket,
02:41
but to establish thousands of individuals
56
143000
2000
hanem, hogy kapcsolatot építsünk ki több ezer
02:43
in these populations that we would monitor
57
145000
3000
helyi lakossal, akiket megfigyelhetünk
02:46
continuously on a regular basis.
58
148000
2000
folyamatosan, rendszeresen.
02:48
When they were sick, we would collect specimens from them.
59
150000
2000
Amikor megbetegednek, mintákat veszünk tőlük.
02:50
We would actually enlist them --
60
152000
2000
Megkérjük őket,
02:52
which we've done now -- to collect specimens from animals.
61
154000
2000
- ami már meg is történt - hogy vegyenek mintákat az állatoktól.
02:54
We give them these little pieces of filter paper.
62
156000
2000
Ilyen kis szűrőpapírokat adunk nekik.
02:56
When they sample from animals,
63
158000
2000
Amikor mintát vesznek az állatoktól,
02:58
they collect the blood on the filter paper
64
160000
2000
vért itatnak fel a szűrőpapírra,
03:00
and this allows us to identify yet-unknown viruses from exactly the right animals --
65
162000
4000
és ez lehetővé teszi, hogy olyan, még ismeretlen vírusokat azonosítsunk be, amelyek éppen azokból az állatokból származnak,
03:04
the ones that are actually being hunted.
66
166000
3000
amelyeket levadásztak.
03:10
(Video) Narrator: Deep in a remote region of Cameroon,
67
172000
2000
(Video): Narrátor: Kamerun egy elszigetelt, távoli területén
03:12
two hunters stalk their prey.
68
174000
3000
két vadász becserkészi a prédát.
03:15
Their names are Patrice and Patee.
69
177000
2000
A nevük Patrice és Patee.
03:17
They're searching for bush meat;
70
179000
3000
Erdei vadakat keresnek --
03:20
forest animals they can kill to feed their families.
71
182000
4000
ezeket ölik le, hogy táplálékot szerezzennek a családjuknak.
03:24
Patrice and Patee set out most days to go out hunting
72
186000
2000
Patrice és Patee majdnem minden nap nekiindulnak vadászni
03:26
in the forest around their homes.
73
188000
3000
a közeli erdőkbe.
03:29
They have a series of traps, of snares that they've set up
74
191000
2000
Egy sor csapdájuk van, melyeket azért állítanak fel, hogy
03:31
to catch wild pigs, snakes, monkeys,
75
193000
4000
vaddisznókat, kígyókat, majmokat
03:35
rodents -- anything they can, really.
76
197000
4000
rágcsálókat vagy akármi mást fogjanak.
03:39
Patrice and Patee have been out for hours but found nothing.
77
201000
6000
Patrice és Patee órákig nem akad semmire.
03:45
The animals are simply gone.
78
207000
4000
Az állatok egyszerűen eltűntek.
03:49
We stop for a drink of water.
79
211000
5000
Megállunk inni.
03:54
Then there is a rustle in the brush.
80
216000
5000
Ekkor zörrenést hallunk a bozótosból.
03:59
A group of hunters approach,
81
221000
5000
Egy vadászcsapat közeledik.
04:04
their packs loaded with wild game.
82
226000
4000
Meg vannak pakolva vadhússal.
04:08
There's at least three viruses
83
230000
2000
Legalább három vírus van,
04:10
that you know about, which are in this particular monkey.
84
232000
3000
amelyről pontosan tudjuk hogy ez a faj a hordozója.
04:13
Nathan Wolfe: This species, yeah. And there's many many more pathogens
85
235000
2000
Nathan Wolfe: Igen, ezek a fajok. És még sokkal több kórokozó
04:15
that are present in these animals.
86
237000
2000
van jelen ezekben az állatokban.
04:17
These individuals are at specific risk,
87
239000
3000
Ezek az emberek kifejezetten nagy veszélyben vannak,
04:20
particularly if there's blood contact, they're at risk for transmission
88
242000
3000
különösen vérrel való érintkezés esetén, hiszen ki vannak téve
04:23
and possibly infection with novel viruses.
89
245000
5000
az új vírussal való megfertőződés veszélyének.
04:28
Narrator: As the hunters display their kills, something surprising happens.
90
250000
3000
Narrátor: Amint a vadászok bemutatják zsákmányukat, valami meglepő történik.
04:31
They show us filter paper they've used to collect the animals' blood.
91
253000
4000
Olyan szűrőpapírokat mutatnak, amelyet az állatok véréből való mintagyűjtésre használtak.
04:35
The blood will be tested for zoonotic viruses,
92
257000
3000
A vért bevizsgálják állati vírusokra a
04:38
part of a program Dr. Wolfe has spent years setting up.
93
260000
3000
Dr. Wolfe által sok éves munka eredményeként beindított program részeként.
04:41
NW: So this is from this animal right here,
94
263000
2000
NW: Ez itt ebből az állatból származik.
04:43
Greater Spot-Nosed Guenon.
95
265000
2000
Fehérorrú cerkófból.
04:45
Every person who has one of those filter papers has at least,
96
267000
2000
Minden egyes ember, akinél ilyen szűrőpapír van,
04:47
at a minimum, been through our basic health education
97
269000
3000
legalább alapszintű egészségügyi oktatáson vett részt,
04:50
about the risks associated with these activities,
98
272000
3000
ami ezeknek a tevékenységeknek a kockázatáról szól,
04:53
which presumably, from our perspective,
99
275000
2000
ami, feltételezésünk szerint,
04:55
gives them the ability to decrease their own risk,
100
277000
2000
lehetőséget ad, hogy csökkentsék a saját megfertőződésük kockázatát,
04:57
and then obviously the risk to their families,
101
279000
3000
és így nyilvánvalóan a családjukét,
05:00
the village, the country, and the world.
102
282000
4000
a faluét, az országét és a világét is.
05:04
NW: OK, before I continue, I think it's important to take just a moment
103
286000
3000
NW: Oké, mielőtt folytatnám, szerintem fontos egy picit
05:07
to talk about bush meat. Bush meat is the hunting of wild game.
104
289000
3000
a vadhúsról beszélni. A vadhús az elejtett erdei vadakat jelenti.
05:10
OK? And you can consider all sorts of different bush meat.
105
292000
2000
Sokféle vadhúsra gondolhatunk.
05:12
I'm going to be talking about this.
106
294000
2000
Most erről fogok beszélni.
05:14
When your children and grandchildren
107
296000
2000
Amikor majd a gyerekeink és unokáink
05:16
sort of pose questions to you about this period of time,
108
298000
2000
kérdezősködni fognak a korunkról,
05:18
one of the things they're gonna ask you,
109
300000
2000
az egyik dolog, amit kérdezni fognak, az az, hogy
05:20
is how it was they we allowed some of our closest living relatives,
110
302000
3000
hogyan engedhettük, hogy a legközelebbi élő rokonaink,
05:23
some of the most valuable and endangered species
111
305000
2000
a Föld legértékesebb és legveszélyeztetettebb fajai
05:25
on our planet, to go extinct because we
112
307000
3000
kihaljanak, csupán azért, mert
05:28
weren't able to address some of the issues
113
310000
2000
képtelenek voltunk megoldani
05:30
of poverty in these parts of the world.
114
312000
2000
a szegénységgel kapcsolatos problémákat a világ ezen részein.
05:32
But in fact that's not the only question they're going to ask you about this.
115
314000
3000
De nem ez az egyetlen kérdés, amit fel fognak tenni ezzel kapcsolatban.
05:35
They're also going to ask you the question
116
317000
2000
Azt is meg fogják kérdezni tőlünk,
05:37
that when we knew that this was the way that HIV entered
117
319000
2000
hogy ha tudtuk, hogy a HIV ilyen módon jut be
05:39
into the human population,
118
321000
2000
az emberi populációba,
05:41
and that other diseases had the potential to enter like this,
119
323000
2000
és hogy ehhez hasonló módon más betegségek is bejuthatnak,
05:43
why did we let these behaviors continue?
120
325000
2000
miért hagytuk, hogy ez így folytatódjon?
05:45
Why did we not find some other solution to this?
121
327000
2000
Miért nem találtunk valami más megoldást?
05:47
They're going to say, in regions of profound
122
329000
3000
Azt mondják majd, hogy a világ azon térségeiben, ahol súlyos
05:50
instability throughout the world,
123
332000
2000
bizonytalanság van,
05:52
where you have intense poverty, where populations are growing
124
334000
3000
ahol nagy a nyomor, ahol a népességszám nő,
05:55
and you don't have sustainable resources like this,
125
337000
2000
és nincsenek megújuló források,
05:57
this is going to lead to food insecurity.
126
339000
5000
ott ez az élelmezés bizonytalanságához vezet.
06:02
But they're also going to ask you probably a different question.
127
344000
2000
De várhatóan egy másik kérdést is fel fognak tenni.
06:04
It's one that I think we all need to ask ourselves,
128
346000
2000
Ez egy olyan kérdés, amit mindannyiunknak fel kell tennünk magunkban,
06:06
which is, why we thought the responsibility rested with this individual here.
129
348000
4000
hogy miért gondoltunk, hogy ez az ő egyéni felelősségük?
06:10
Now this is the individual -- you can see just right up over his right shoulder --
130
352000
3000
Ez az az ember, aki -- ahogyan ez a jobb válla fölül látható --
06:13
this is the individual that hunted the monkey
131
355000
2000
elejtette a majmot,
06:15
from the last picture that I showed you.
132
357000
2000
amit az utolsó képen mutattam.
06:17
OK, take a look at his shirt.
133
359000
2000
Oké, vessenek egy pillantást a pólójára.
06:19
You know, take a look at his face.
134
361000
3000
Nézzék meg az arcát.
06:22
Bush meat is one of the central crises,
135
364000
3000
A vadhús kérdése egyik központi problémája
06:25
which is occurring in our population right now,
136
367000
2000
a világ népességének napjainkban,
06:27
in humanity, on this planet.
137
369000
2000
mely bolygónk egész lakosságát érinti.
06:29
But it can't be the fault of somebody like this.
138
371000
3000
Ez nem lehet egy hozzá hasonló ember egyéni problémája.
06:32
OK? And solving it cannot be his responsibility alone.
139
374000
4000
Értik? És a megoldás sem csak az ő felelőssége.
06:36
There's no easy solutions,
140
378000
2000
Nincs könnyű megoldás,
06:38
but what I'm saying to you is that we neglect this problem
141
380000
2000
de amiről beszélek, az az, hogy elhanyagoljuk ezt a problémát,
06:40
at our own peril.
142
382000
2000
magunkat sodorva veszélybe.
06:42
So, in 1998, along with my mentors
143
384000
3000
Tehát, 1998-ban a mentoraimmal,
06:45
Don Burke and Colonel Mpoudi-Ngole,
144
387000
2000
Don Burkkel és Mpoudi-Ngole ezredessel
06:47
we went to actually start this work
145
389000
2000
elkezdtük ezt a munkát
06:49
in Central Africa, to work with hunters
146
391000
2000
Közép-Afrikában a vadászokkal,
06:51
in this part of the world.
147
393000
2000
a világ ezen részén.
06:53
And my job -- at that time I was a post-doctoral fellow,
148
395000
3000
Az én feladatom - akkoriban még doktori ösztöndíjas kutatóként -
06:56
and I was really tasked with setting this up.
149
398000
2000
az volt, hogy beindítsam ezt.
06:58
So I said to myself, "OK, great --
150
400000
2000
Tehát azt mondtam magamban: "Jó, nagyszerű,
07:00
we're gonna collect all kinds of specimens. We're gonna go to all these
151
402000
2000
mindenféle mintát összegyűjtünk. Elmegyünk
07:02
different locations. It's going to be wonderful."
152
404000
3000
különböző helyekre. Csodás lesz."
07:05
You know, I looked at the map; I picked out 17 sites;
153
407000
2000
Ránéztem a térképre és kiválasztottam 17 területet.
07:07
I figured, no problem.
154
409000
2000
Semmi gond, gondoltam én.
07:09
(Laughter)
155
411000
2000
(Nevetés)
07:11
Needless to say, I was drastically wrong.
156
413000
2000
Felesleges mondanom, óriásit tévedtem.
07:13
This is challenging work to do.
157
415000
2000
Ez a munka nagy kihívás volt.
07:15
Fortunately, I had and continue to have
158
417000
2000
Szerencsére, volt és van
07:17
an absolutely wonderful team of colleagues and collaborators in my own team,
159
419000
3000
egy fantasztikus munkatársakból és kollégákból álló csapatom,
07:20
and that's the only way that this work can really occur.
160
422000
2000
ettől működőképes a projekt.
07:22
We have a whole range of challenges about this work.
161
424000
3000
Különféle kihívásokkal szembesülünk a munkánk során.
07:25
One of them is just obtaining trust
162
427000
2000
Egyik azok bizalmának megszerzése,
07:27
from individuals that we work with in the field.
163
429000
2000
akikkel a terepen együtt dolgozunk.
07:29
The person you see on the right hand side is Paul DeLong-Minutu.
164
431000
4000
Ez az ember, akit jobb kéz felől láthatnak, Paul DeLong-Minutu.
07:33
He's one of the best communicators that I've really ever dealt with.
165
435000
2000
Ő az egyik legjobb kommunikátor, akivel valaha dolgoztam.
07:35
When I arrived I didn't speak a word of French,
166
437000
2000
Amikor megérkeztem, egy szót se tudtam franciául,
07:37
and I still seemed to understand what it was he was saying.
167
439000
3000
és mégis úgy tűnt, hogy értem, amit mond.
07:40
Paul worked for years
168
442000
2000
Paul évekig
07:42
on the Cameroonian national radio and television,
169
444000
2000
dolgozott a kameruni nemzeti rádiónál és televíziónál,
07:44
and he spoke about health issues. He was a health correspondent.
170
446000
3000
és az egészségügyről beszélt. Egészségügyi tudósító volt.
07:47
So we figured we'd hire this person -- when we got there he could
171
449000
2000
Ezért gondoltuk úgy, hogy felvesszük ezt az embert, és ha arra kerül a sor,
07:49
be a great communicator.
172
451000
2000
remek kommunikátor lesz.
07:51
When we would get to these rural villages, though, what we found out
173
453000
2000
Amikor ezekhez a vidéki falvakhoz értünk, rájöttünk
07:53
is that no one had television,
174
455000
2000
hogy nincs egyetlen TV készülék sem,
07:55
so they wouldn't recognize his face.
175
457000
3000
tehát nem is ismerték fel arcról..
07:58
But -- when he began to speak
176
460000
3000
De amint elkezdett beszélni,
08:01
they would actually recognize his voice from the radio.
177
463000
2000
felismerték a hangját a rádióból.
08:03
And this was somebody who had incredible
178
465000
2000
És olyasvalaki volt, akiben megvolt az az óriási
08:05
potential to spread aspects of our message,
179
467000
2000
lehetőség, hogy az üzenetünket terjessze,
08:07
whether it be with regards to wildlife conservation
180
469000
3000
akár a vadvilág megőrzéséről,
08:10
or health prevention.
181
472000
3000
akár egészségmegőrzésről legyen szó.
08:13
Often we run into obstacles. This is us coming back from
182
475000
2000
Gyakran akadályokba ütköztünk. Ezek mi vagyunk visszafelé jövet
08:15
one of these very rural sites,
183
477000
2000
az egyik vidéki térségből,
08:17
with specimens from 200 individuals
184
479000
2000
200 egyedtől gyűjtött mintával,
08:19
that we needed to get back to the lab within 48 hours.
185
481000
2000
amit 48 órán belül el kellett juttatnunk a laborba.
08:21
I like to show this shot -- this is
186
483000
2000
Szeretem megmutatni ezt a fotót -- ő itt
08:23
Ubald Tamoufe, who's the lead
187
485000
2000
Ubald Tamoufe, aki a vezető
08:25
investigator in our Cameroon site.
188
487000
2000
kutatója a kameruni térségnek.
08:27
Ubald laughs at me when I show this photo
189
489000
2000
Ubald kinevet, amikor ezt a képet mutogatom,
08:29
because of course you can't see his face.
190
491000
2000
mivel nem is látszik az arca.
08:31
But the reason I like to show the shot
191
493000
2000
De amiért éppen ezt a felvételt szeretem megmutatni,
08:33
is because you can see that he's about to solve this problem.
192
495000
3000
az az, hogy jól látható, ahogy a probléma megoldásán fáradozik.
08:36
(Laughter)
193
498000
1000
(Nevetés)
08:37
Which -- which he did, which he did.
194
499000
3000
Ezt meg is csinálta, meg ő!
08:40
Just a few quick before and after shots.
195
502000
2000
Csak néhány felvétel. Lássunk néhány 'előtte-utána' felvételt.
08:42
This was our laboratory before.
196
504000
3000
Ez volt a laborunk kezdetben.
08:45
This is what it looks like now.
197
507000
2000
És most így néz ki.
08:47
Early on, in order to ship our specimens,
198
509000
2000
Korábban, ahhoz, hogy elszállítsuk a mintákat,
08:49
we had to have dry ice. To get dry ice we had to go
199
511000
2000
szárazjégre volt szükségünk. Ehhez viszont sörfőzdékbe
08:51
to the breweries -- beg, borrow, steal to get these folks to give it to us.
200
513000
3000
kellett mennünk, könyörögtünk, kölcsönkértünk, loptunk, csakhogy adjanak.
08:54
Now we have our own liquid nitrogen.
201
516000
3000
Most már van saját folyékony nitrogénunk.
08:57
I like to call our laboratory the coldest place in Central Africa -- it might be.
202
519000
5000
Szeretem laborunkat Közép-Afrika leghidegebb helyének nevezni, lehet, hogy az is.
09:02
And here's a shot of me, this is the before shot of me.
203
524000
4000
Itt egy fotó rólam, ez az "előtte" fázis.
09:06
(Laughter)
204
528000
2000
(Nevetés)
09:08
No comment.
205
530000
2000
No komment.
09:10
So what happened? So during the 10 years that we've been doing
206
532000
2000
Nos tehát, mi is történt? Azalatt a 10 év alatt, míg
09:12
this work, we actually surprised ourselves.
207
534000
3000
ezen a programon dolgoztunk, mi magunk is meglepődtünk.
09:15
We made a number of discoveries.
208
537000
3000
Számos felfedezést tettünk.
09:18
And what we've found is that if you look in the right place,
209
540000
2000
És amire rájöttünk, az az, hogy ha a megfelelő helyen keressük,
09:20
you can actually monitor the flow
210
542000
2000
akkor nyomon tudjuk követni ezeknek a vírusoknak
09:22
of these viruses into human populations.
211
544000
2000
az áramlását az emberi populációba.
09:24
That gave us a tremendous amount of hope.
212
546000
2000
Ez óriási reményt adott nekünk.
09:26
What we've found is a whole range of new viruses in these individuals,
213
548000
3000
Amit találtunk ezekben az egyedekben, az az új vírusok egy széles skálája,
09:29
including new viruses in the same group
214
551000
2000
beleértve a HIV-vel azonos csoportban
09:31
as HIV -- so, brand new retroviruses.
215
553000
3000
lévő, teljesen új retrovírusokat.
09:34
And let's face it, any new retrovirus in the
216
556000
2000
Nézzünk szembe a ténnyel, bármilyen új retrovirus felbukkanása
09:36
human population -- it's something we should be aware of.
217
558000
3000
az emberi populációban -- az olyasmi, amiről tudnunk kell.
09:39
It's something we should be following. It's not something
218
561000
2000
Ezt figyelemmel kell kísérnünk. Ez nem olyan dolog,
09:41
that we should be surprised by.
219
563000
2000
amin meg kellene lepődnünk.
09:43
Needless to say in the past
220
565000
2000
Felesleges mondani, hogy a múltban
09:45
these viruses entering into these rural communities
221
567000
2000
ezek a vidéki közösségekbe jutó vírusok
09:47
might very well have gone extinct.
222
569000
2000
akár ki is halhattak volna.
09:49
That's no longer the case. Logging roads provide access to urban areas.
223
571000
4000
De többé nem ez a helyzet. A fakitermelés útvonalai biztosítják a városi környezetbe való eljutást.
09:53
And critically, what happens in central Africa
224
575000
4000
És - ez fontos - ami Közép-Afrikában történik,
09:57
doesn't stay in Central Africa.
225
579000
3000
az nem reked meg Közép-Afrikában.
10:00
So, once we discovered that it was really possible
226
582000
2000
Tehát amint kiderült, hogy tényleg lehetséges
10:02
that we could actually do this monitoring,
227
584000
2000
itt a monitorozás,
10:04
we decided to move this from research, to
228
586000
2000
elhatároztuk, hogy ezen kutatáson továbblépve,
10:06
really attempt to phase up to a global monitoring effort.
229
588000
4000
megpróbáljuk azt globálissá tenni.
10:10
Through generous support and partnership
230
592000
2000
Nagylelkű támogatások
10:12
scientifically with Google.org and the Skoll Foundation,
231
594000
3000
a Google.org-gal és a Skoll Alapítvánnyal való tudományos együttműködés révén
10:15
we were able to start the Global Viral Forecasting Initiative
232
597000
4000
be tudtuk indítani a Global Viral Forecasting Initative(Globális Víruselőrejelző Kezdeményezés)-t
10:19
and begin work in four different sites
233
601000
2000
és el tudtuk kezdeni a munkát 4 különböző régióban,
10:21
in Africa and Asia.
234
603000
3000
Afrikában és Ázsiában.
10:24
Needless to say, different populations from different parts of the world
235
606000
2000
Mondanom se kell, hogy a világ különböző részein élő csoportok
10:26
have different sorts of contact.
236
608000
2000
különböző módón kerülnek kapcsolatba a vírusokkal.
10:28
So it's not just hunters in Central Africa.
237
610000
3000
Tehát nemcsak a közép-afrikai vadászokról van szó.
10:31
It's also working in live animal markets --
238
613000
2000
Azokról is, akik élőállat piacon dolgoznak,
10:33
these wet markets -- which is exactly the place where
239
615000
2000
pont ezek azok a helyek, ahol a
10:35
SARS emerged in Asia.
240
617000
2000
SARS felbukkant Ázsiában.
10:37
But really, this is just the beginning from our perspective.
241
619000
2000
De igazából ez csak a kezdet a mi szempontunkból.
10:39
Our objective right now, in addition to
242
621000
2000
A jelenlegi célunk, azon túl, hogy
10:41
deploying to these sites and getting everything moving,
243
623000
2000
kiterjesszük a programot és mozgásba lendítsünk mindent,
10:43
is to identify new partners
244
625000
2000
az az, hogy új partnereket találjunk,
10:45
because we feel like this effort needs to be extended
245
627000
3000
mert úgy gondoljuk, hogy ennek a munkának ki kell terjednie
10:48
to probably 20 or more sites throughout the world -- to viral hotspots --
246
630000
4000
20 vagy több térségre világszerte -- a vírusok gócpontjaira ---
10:52
because really the idea here is to cast an incredibly wide net
247
634000
3000
mert az elképzelés az, hogy egy óriási hálót vessünk ki,
10:55
so that we can catch these things, ideally,
248
637000
2000
hogy befoghassuk ezeket a dolgokat, lehetőleg
10:57
before they make it to blood banks,
249
639000
2000
még azelőtt hogy eljutnának vérbankokba,
10:59
sexual networks, airplanes. And that's really our objective.
250
641000
4000
nemi úton, légi közlekedés révén elterjednének. Ez a célunk.
11:03
There was a time not very long ago
251
645000
2000
Nem is olyan rég volt,
11:05
when the discovery of unknown organisms
252
647000
2000
hogy egy ismeretlen elő organizmus felfedezése
11:07
was something that held incredible awe for us.
253
649000
3000
óriási döbbenetet keltett.
11:10
It had potential to really change the way that we saw ourselves,
254
652000
3000
Magában hordozta a lehetőségét annak, hogy másként tekintsük magunkra,
11:13
and thought about ourselves.
255
655000
2000
és másképp gondolkodjunk magunkról.
11:15
Many people, I think, on our planet right now
256
657000
2000
Úgy vélem, hogy a bolygónkon sokan
11:17
despair, and they think
257
659000
3000
lemondtak már erről, és úgy gondolják,
11:20
we've reached a point where we've discovered most of the things.
258
662000
3000
hogy elértük azt a pontot, ahol a legtöbb dolgot már felfedeztük.
11:23
I'm going tell you right now: please don't despair.
259
665000
3000
Most azt mondom Önöknek: félre a lemondással!
11:26
If an intelligent extra-terrestrial
260
668000
2000
Ha egy intelligens földönkívülit
11:28
was taxed with writing the encyclopedia of life on our planet,
261
670000
3000
megbíznának azzal, hogy írjon enciklopédiát bolygónk életéről,
11:31
27 out of 30 of these volumes
262
673000
2000
30 kötetből 27-et
11:33
would be devoted to bacteria and virus,
263
675000
3000
baktériumoknak és vírusoknak szentelne,
11:36
with just a few of the volumes left
264
678000
2000
és csak kevés kötet maradna
11:38
for plants, fungus and animals,
265
680000
2000
a növények, gombák és állatok számára --
11:40
humans being a footnote;
266
682000
3000
az emberiség csak egy lábjegyzet lenne --
11:43
interesting footnote but a footnote nonetheless.
267
685000
3000
érdekes lábjegyzet, de mégiscsak egy lábjegyzet.
11:46
This is honestly the most exciting period
268
688000
3000
Őszintén szólva ez a legizgalmasabb időszaka
11:49
ever for the study of unknown life forms on our planet.
269
691000
4000
az ismeretlen földi életformák kutatásának.
11:53
The dominant things that exist here
270
695000
2000
A túlsúlyban lévő dolgokról, amik jelen vannak
11:55
we know almost nothing about.
271
697000
2000
szinte semmit nem tudunk.
11:57
And yet finally, we have the tools, which will allow us to actually explore that world
272
699000
3000
És végezetül, immár van rá eszközünk, hogy felfedezzük a világot,
12:00
and understand them.
273
702000
4000
és megértsük őket.
12:04
Thank you very much.
274
706000
2000
Nagyon köszönöm.
12:06
(Applause)
275
708000
6000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Nathan Wolfe - Virus hunterArmed with blood samples, high-tech tools and a small army of fieldworkers, Nathan Wolfe hopes to re-invent pandemic control -- and reveal hidden secrets of the planet's dominant lifeform: the virus.
Why you should listen
Using genetic sequencing, needle-haystack research, and dogged persistence (crucial to getting spoilage-susceptible samples through the jungle and to the lab), Nathan Wolfe has proven what was science-fiction conjecture only a few decades ago -- not only do viruses jump from animals to humans, but they do so all the time. Along the way Wolfe has discovered several new viruses, and is poised to discover many more.
Wolfe's research has turned the field of epidemiology on its head, and attracted interest from philanthropists at Google.org and the Skoll foundation. Better still, the research opens the door to preventing epidemics before they happen, sidelining them via early-warning systems and alleviating the poverty from which easy transmission emerges.
Nathan Wolfe | Speaker | TED.com