TEDMED 2009
David Agus: A new strategy in the war on cancer
デイビット・アガス: がんとの戦いへの新しい戦略
Filmed:
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デイビット・アガスは従来のがん治療は個々の細胞を攻撃することに焦点をあてた視野の狭いアプローチだったと説明する。そして、今までになかった薬やコンピューター・モデリング、タンパク質の解析などを活用し分野を超えて体全体を分析し治療する新しいアプローチを提案する。
David Agus - Cancer Doctor
Although a highly-accomplished conventional doctor, David Agus has embraced the future of medicine and is constantly exploring ways that new technologies can help in the fight against cancer. Full bio
Although a highly-accomplished conventional doctor, David Agus has embraced the future of medicine and is constantly exploring ways that new technologies can help in the fight against cancer. Full bio
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00:15
I'm a cancer doctor, and I walked out of my office
0
0
3000
私はがんの専門医です オフィスを出て
00:18
and walked by the pharmacy in the hospital three or four years ago,
1
3000
4000
病院の中の薬局の横を抜けた時—３〜４年ほど前のことでした
00:22
and this was the cover of Fortune magazine
2
7000
3000
目に止まったフォーチュン誌のカバーです
[何故私たちはがんとの戦いに勝てないのか]
[何故私たちはがんとの戦いに勝てないのか]
00:25
sitting in the window of the pharmacy.
3
10000
2000
薬局の窓からこれが見えたのです
[何故私たちはがんとの戦いに勝てないのか]
[何故私たちはがんとの戦いに勝てないのか]
00:27
And so, as a cancer doctor, you look at this,
4
12000
2000
そして がんの専門医としてこれを見ると
[何故私たちはがんとの戦いに勝てないのか]
[何故私たちはがんとの戦いに勝てないのか]
00:29
and you get a little bit downhearted.
5
14000
2000
少々落胆します
[何故私たちはがんとの戦いに勝てないのか]
[何故私たちはがんとの戦いに勝てないのか]
00:31
But when you start to read the article by Cliff,
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16000
3000
ですが自身もがんのサバイバーである
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who himself is a cancer survivor,
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19000
2000
クリフの記事を読むと
00:36
who was saved by a clinical trial
8
21000
2000
—彼も臨床試験により救われました
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where his parents drove him from New York City to upstate New York
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4000
実験的治療のため彼の両親はニューヨーク市街から
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to get an experimental therapy for --
10
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2000
近郊の街まで運転し
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at the time -- Hodgkin's disease, which saved his life,
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3000
ホジキン病（悪性リンパ腫）の治療を受けさせたのです—
00:47
he makes remarkable points here.
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32000
3000
その記事の中で優れた論点を示しています
00:50
And the point of the article was that we have gotten
13
35000
3000
それは「私たちは
00:53
reductionist in our view of biology,
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38000
3000
生物学の見解やがんに関して
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in our view of cancer.
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41000
2000
還元主義に囚われてしまった」というものです
00:58
For the last 50 years, we have focused on treating
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3000
過去50年間 個々の遺伝子を取り扱うことで
01:01
the individual gene
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46000
2000
がんを理解しようとして来ましたが
01:03
in understanding cancer, not in controlling cancer.
18
48000
3000
がんのコントロールには至りませんでした
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So, this is an astounding table.
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51000
3000
びっくり仰天するようなグラフです
[アメリカにおける死亡率推移、死因別]
[アメリカにおける死亡率推移、死因別]
01:09
And this is something that sobers us in our field everyday
20
54000
3000
これは医療の現場にいる私たちを毎日でも暗い気持ちにできます
01:12
in that, obviously, we've made remarkable impacts
21
57000
2000
明らかに私たちは
01:14
on cardiovascular disease,
22
59000
2000
心血管疾患治療において目覚ましい進歩を遂げました
01:16
but look at cancer. The death rate in cancer
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61000
3000
しかし がんの死亡率は
01:19
in over 50 years hasn't changed.
24
64000
3000
50年前と変わっていません
01:22
We've made small wins in diseases like chronic myelogenous leukemia,
25
67000
4000
わずかに慢性骨髄白血病に関して
01:26
where we have a pill that can put 100 percent of people in remission,
26
71000
3000
100%の患者を寛解させる薬の開発により小さな勝利を得ました
01:29
but in general, we haven't made an impact at all in the war on cancer.
27
74000
6000
しかし 総合的に見てがんとの戦いには大した力を発揮できていないのです
01:35
So, what I'm going to tell you today,
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80000
3000
そこで今日は皆さんに
01:38
is a little bit of why I think that's the case,
29
83000
3000
なぜ がんとの闘いに対してはこういう状態なのか、そして
01:41
and then go out of my comfort zone
30
86000
2000
自分のコンフォートゾーンから脱して
01:43
and tell you where I think it's going,
31
88000
3000
研究者達とがんとの闘いがどこへ向かっているのか
01:46
where a new approach -- that we hope to push forward
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91000
3000
私たちが推し進めて行こうとしている
01:49
in terms of treating cancer.
33
94000
4000
新しいがん治療のアプローチについてお話したいと思います
01:53
Because this is wrong.
34
98000
3000
この状況は間違っているからです
01:56
So, what is cancer, first of all?
35
101000
2000
まず始めにがんとは何でしょうか？
01:58
Well, if one has a mass or an abnormal blood value, you go to a doctor,
36
103000
5000
しこりを見つけたり異常な血液検査結果のために医師を訪ねたとします
02:03
they stick a needle in.
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108000
2000
医師はそこに針を差し込みます
02:05
They way we make the diagnosis today is by pattern recognition:
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110000
4000
今日の診断方法はパターン認識で行われているのです
02:09
Does it look normal? Does it look abnormal?
39
114000
4000
これは正常に見えるかそれとも異常に見えるか？
02:13
So, that pathologist is just like looking at this plastic bottle.
40
118000
3000
病理学医はこのペットボトルを見ているようなものです
02:16
This is a normal cell. This is a cancer cell.
41
121000
3000
これは正常な細胞でこちらががん細胞です
02:19
That is the state-of-the-art today in diagnosing cancer.
42
124000
5000
これが今日のがん診断の最先端です
02:24
There's no molecular test,
43
129000
3000
分子テストも行わず
02:27
there's no sequencing of genes that was referred to yesterday,
44
132000
3000
遺伝子配列解析も行われず
02:30
there's no fancy looking at the chromosomes.
45
135000
3000
染色体の難しい分析も行われません
02:33
This is the state-of-the-art and how we do it.
46
138000
3000
これが今日最先端とされて用いられているやり方なのです
02:36
You know, I know very well, as a cancer doctor, I can't treat advanced cancer.
47
141000
6000
がん専門医としてよくわかっていることは進行したがんは治療できないということです
02:42
So, as an aside, I firmly believe in the field of trying to identify cancer early.
48
147000
7000
余談ですが 私は早期発見に関する分野には大きな期待を寄せています
02:49
It is the only way you can start to fight cancer, is by catching it early.
49
154000
5000
早期発見が勝算を得る唯一の方法です
02:54
We can prevent most cancers.
50
159000
3000
ほとんどのがんは予防することができます
02:57
You know, the previous talk alluded to preventing heart disease.
51
162000
3000
私の前の講演者は心臓病の予防についてお話しされましたが
03:00
We could do the same in cancer.
52
165000
2000
がんに対しても同じようなことができます
03:02
I co-founded a company called Navigenics,
53
167000
2000
私は「ナビジェニックス」という会社の共同創立者です
03:04
where, if you spit into a tube --
54
169000
2000
試験管にツバを吐き出し
03:06
and we can look look at 35 or 40 genetic markers for disease,
55
171000
6000
35から40の病気の遺伝子マーカーを調べ
03:12
all of which are delayable in many of the cancers --
56
177000
2000
それらのすべては多くのがんにおいて進行を遅らせることができるので
03:14
you start to identify what you could get,
57
179000
4000
どんな病気にかかる可能性があるのか確認した上で
03:18
and then we can start to work to prevent them.
58
183000
3000
それらの病気の予防を行うことができるのです
03:21
Because the problem is, when you have advanced cancer,
59
186000
3000
進行がんになってしまうと 統計の示すように
03:24
we can't do that much today about it, as the statistics allude to.
60
189000
4000
今日私達に出来る事が限られていることが問題なのです
03:28
So, the thing about cancer is that it's a disease of the aged.
61
193000
4000
がんは年配者がかかる病気です
03:32
Why is it a disease of the aged?
62
197000
2000
なぜ年配者がかかる病気なのでしょうか？
03:34
Because evolution doesn't care about us after we've had our children.
63
199000
4000
子孫を残した後は進化の仕組みが関係しないからです
03:39
See, evolution protected us during our childbearing years
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204000
3000
子育ての年齢までは進化に守られてきました
03:42
and then, after age 35 or 40 or 45,
65
207000
4000
しかし 35歳から40歳そして45歳になると
03:46
it said "It doesn't matter anymore, because they've had their progeny."
66
211000
4000
もう関係ないということになります なぜならもう子孫を残しているからです
03:50
So if you look at cancers, it is very rare -- extremely rare --
67
215000
5000
と言うわけで 子供のがんの症例は極めて
03:55
to have cancer in a child, on the order of thousands of cases a year.
68
220000
5000
少ないのです それも一年に数千という数に留まるのです
04:00
As one gets older? Very, very common.
69
225000
4000
しかし 年を取るにつれて がんはとてもよくある症例となります
04:04
Why is it hard to treat?
70
229000
2000
なぜそんなに治療が難しいのでしょうか？
04:06
Because it's heterogeneous,
71
231000
2000
がんは異種遺伝子性で
04:08
and that's the perfect substrate for evolution within the cancer.
72
233000
5000
そのことはがんの中での進化を支持します
04:13
It starts to select out for those bad, aggressive cells,
73
238000
4000
悪性で侵攻性の細胞が選ばれて行きます
04:17
what we call clonal selection.
74
242000
4000
これはクローン選択と呼ばれます
04:21
But, if we start to understand
75
246000
3000
しかし 私たちががんは単なる分子の不具合から起こるのではなく
04:24
that cancer isn't just a molecular defect, it's something more,
76
249000
5000
それ以上の何かが原因となって起こると気づいた時
04:29
then we'll get to new ways of treating it, as I'll show you.
77
254000
4000
新しい治療法を発見することができるのです
04:33
So, one of the fundamental problems we have in cancer
78
258000
2000
がんに関する根本的な問題は
04:35
is that, right now, we describe it by a number of adjectives, symptoms:
79
260000
4000
私たちががんを形容詞 つまり症状のみの説明で片付けてしまっているということです
04:39
"I'm tired, I'm bloated, I have pain, etc."
80
264000
3000
『私は疲れた、むくんでいる、そして痛みに苦しんでいる』などです
04:42
You then have some anatomic descriptions,
81
267000
2000
そして 体の構造に関する説明を受けます
04:44
you get that CT scan: "There's a three centimeter mass in the liver."
82
269000
4000
CTスキャンを受けます 『肝臓に３センチの腫瘤がありますね』
04:48
You then have some body part descriptions:
83
273000
3000
それから身体の各部分の状況説明があるでしょう
04:51
"It's in the liver, in the breast, in the prostate."
84
276000
2000
『（腫瘍は）肝臓 乳房 そして 前立腺にあります』
04:53
And that's about it.
85
278000
3000
それだけです
04:56
So, our dictionary for describing cancer is very, very poor.
86
281000
4000
私たちががんを説明する辞書はとても とても貧弱です
05:00
It's basically symptoms.
87
285000
2000
がんは症状によって表現されます
05:02
It's manifestations of a disease.
88
287000
3000
ということは症状の発現によって表現されるのです
05:05
What's exciting is that over the last two or three years,
89
290000
3000
過去２〜３年の間に
05:08
the government has spent 400 million dollars,
90
293000
2000
米国政府は４億ドルを投じています
05:10
and they've allocated another billion dollars,
91
295000
3000
それ以外にも10億ドルの追加資金も
05:13
to what we call the Cancer Genome Atlas Project.
92
298000
2000
癌ゲノム・アトラス・プロジェクトに投じられました
05:15
So, it is the idea of sequencing all of the genes in the cancer,
93
300000
4000
がんの遺伝子をすべて読み取ろうという発想から起こった事業で
05:19
and giving us a new lexicon, a new dictionary to describe it.
94
304000
5000
がんを説明する上での新しい語彙、辞書を生み出そうというわけです
05:24
You know, in the mid-1850's in France,
95
309000
3000
1850年代の半ばフランスで
05:27
they started to describe cancer by body part.
96
312000
3000
がんを体の部位ごとに説明する習慣が始まりました
05:30
That hasn't changed in over 150 years.
97
315000
4000
それは150年たった今も何ら変わっていません
05:34
It is absolutely archaic that we call cancer
98
319000
4000
がんを体の部位ごとに説明するのは絶対的に「古い」のです
05:38
by prostate, by breast, by muscle.
99
323000
4000
前立腺 乳房 筋肉というように
05:42
It makes no sense, if you think about it.
100
327000
3000
考えてみれば これは無意味なことです
05:45
So, obviously, the technology is here today,
101
330000
3000
今日では 明らかにテクノロジーがあります
05:48
and, over the next several years, that will change.
102
333000
3000
そしてここ５〜６年すればそれも変わって来るでしょう
05:51
You will no longer go to a breast cancer clinic.
103
336000
2000
皆さんはもはや乳がんクリニックには行く必要がなくなります
05:53
You will go to a HER2 amplified clinic, or an EGFR activated clinic,
104
338000
5000
HER2 を増幅したり EGFR を活性化するために
クリニックに通うことでしょう
クリニックに通うことでしょう
05:58
and they will go to some of the pathogenic lesions
105
343000
2000
そして個々のがんを引き起こした
06:00
that were involved in causing this individual cancer.
106
345000
4000
病原障害のいくつかに焦点をあてるようになります
06:04
So, hopefully, we will go from being the art of medicine
107
349000
3000
願わくば 私たちが技術の医療から
06:07
more to the science of medicine,
108
352000
2000
科学の医療へ変貌を遂げ
06:09
and be able to do what they do in infectious disease,
109
354000
3000
感染症の治療で行うように
06:12
which is look at that organism, that bacteria,
110
357000
3000
生体や細菌を見て
06:15
and then say, "This antibiotic makes sense,
111
360000
3000
抗生物質がその患者に
06:18
because you have a particular bacteria that will respond to it."
112
363000
4000
効くかどうかを判断できるように
科学的根拠から治療をできるようになることです
科学的根拠から治療をできるようになることです
06:22
When one is exposed to H1N1, you take Tamiflu,
113
367000
4000
私たちはH1N1にさらされている時は
タミフル（抗インフルエンザ薬）を飲み
タミフル（抗インフルエンザ薬）を飲み
06:26
and you can remarkably decrease the severity of symptoms
114
371000
3000
症状を著しく緩和して
06:29
and prevent many of the manifestations of the disease.
115
374000
3000
色々な病気の発現を予防することができます
06:32
Why? Because we know what you have, and we know how to treat it --
116
377000
5000
なぜか？患者が何を患い どういう治療が効果的かを知っているからです
06:37
although we can't make vaccine in this country, but that's a different story.
117
382000
4000
この国ではワクチンを
開発することまではできませんが それはまた別の話です
開発することまではできませんが それはまた別の話です
06:41
The Cancer Genome Atlas is coming out now.
118
386000
3000
癌ゲノム・アトラス・プロジェクトは成果を挙げ始めています
06:44
The first cancer was done, which was brain cancer.
119
389000
4000
最初の症例は脳がんで
06:48
In the next month, the end of December, you'll see ovarian cancer,
120
393000
4000
来月の12月の終わりには卵巣がん
06:52
and then lung cancer will come several months after.
121
397000
4000
数月後には肺がんの解析が完了します
06:56
There's also a field of proteomics that I'll talk about in a few minutes,
122
401000
3000
プロテオミクスの分野もあります
06:59
which I think is going to be the next level
123
404000
3000
プロテオミクスがこれから病気を分類し理解していく上で
07:02
in terms of understanding and classifying disease.
124
407000
4000
私達を次の段階へリードしてくれる分野だと思います
07:06
But remember, I'm not pushing genomics,
125
411000
2000
しかし ゲノム学やプロテオミクスを追及して
07:08
proteomics, to be a reductionist.
126
413000
3000
要素だけを突き詰めるつもりはありません
07:11
I'm doing it so we can identify what we're up against.
127
416000
3000
これらの追求から何と闘えば良いかを明らかにしようとしているのです
07:14
And there's a very important distinction there that we'll get to.
128
419000
4000
その重要な違いに関しては後ほどお話しします
07:18
In health care today, we spend most of the dollars --
129
423000
3000
今日の医療で私たちは
07:21
in terms of treating disease --
130
426000
3000
患者の最後の２年間に
07:24
most of the dollars in the last two years of a person's life.
131
429000
4000
最も多くの資金を投じています
07:28
We spend very little, if any, dollars in terms of identifying what we're up against.
132
433000
5000
私たちがどのような病と
闘っているのかという事の解析には
闘っているのかという事の解析には
07:33
If you could start to move that, to identify what you're up against,
133
438000
4000
ほとんど資金が投じられていません
07:37
you're going to do things a hell of a lot better.
134
442000
3000
もっと私たちがこの点に
07:40
If we could even take it one step further and prevent disease,
135
445000
4000
力を注ぐことが出来れば数段状況は改善されるはずです
07:44
we can take it enormously the other direction,
136
449000
3000
更に予防まで出来れば 状況を
劇的に変えることが出来るでしょう
劇的に変えることが出来るでしょう
07:47
and obviously, that's where we need to go, going forward.
137
452000
4000
私たちはがんとの戦いにおいて
前進して行かなければならないのですから
前進して行かなければならないのですから
07:51
So, this is the website of the National Cancer Institute.
138
456000
3000
これは全米癌研究所(NCI)のサイトです
07:54
And I'm here to tell you, it's wrong.
139
459000
3000
ここで申し上げたいのはこれが間違っているということです
07:57
So, the website of the National Cancer Institute
140
462000
2000
癌研究所のサイトにがんは
07:59
says that cancer is a genetic disease.
141
464000
4000
遺伝性疾患であると書かれています
08:03
The website says, "If you look, there's an individual mutation,
142
468000
4000
ウェブサイトは最初の個別の変異から
08:07
and maybe a second, and maybe a third,
143
472000
2000
２度 ３度と変異が重なり
08:09
and that is cancer."
144
474000
2000
がんが発現するとしています
08:11
But, as a cancer doc, this is what I see.
145
476000
4000
しかし がん専門医としての私の見解は
08:15
This isn't a genetic disease.
146
480000
2000
これは遺伝性疾患ではない
08:17
So, there you see, it's a liver with colon cancer in it,
147
482000
3000
結腸がんのある肝臓です
08:20
and you see into the microscope a lymph node
148
485000
2000
そして顕微鏡を覗くと
08:22
where cancer has invaded.
149
487000
2000
がんが侵したリンパ節が見える
08:24
You see a CT scan where cancer is in the liver.
150
489000
4000
CTスキャンでがんが肝臓にあることが確認できます
08:28
Cancer is an interaction of a cell
151
493000
3000
がんは増殖制御ができなくなった細胞と
08:31
that no longer is under growth control with the environment.
152
496000
5000
環境との相互作用により起こるのです
08:36
It's not in the abstract; it's the interaction with the environment.
153
501000
4000
抽象的な意味でなく 環境との相互作用によって起こる
08:40
It's what we call a system.
154
505000
3000
これが私たちがシステムと呼ぶ現象なのです
08:43
The goal of me as a cancer doctor is not to understand cancer.
155
508000
4000
私のがん専門医としての目標は
がんを理解することではありません
がんを理解することではありません
08:47
And I think that's been the fundamental problem over the last five decades,
156
512000
3000
私たちはがんを理解しようと努力して来ました
08:50
is that we have strived to understand cancer.
157
515000
3000
それがここ５年間の根本的な間違いなのです
08:53
The goal is to control cancer.
158
518000
3000
実は目標とすべきはコントロールすることなのです
08:56
And that is a very different optimization scheme,
159
521000
2000
それにより全く違う最適化戦略を
08:58
a very different strategy for all of us.
160
523000
3000
私たちそれぞれの為に立てられるのです
09:01
I got up at the American Association of Cancer Research,
161
526000
2000
2万人もが集まる大きながん研究の集会
09:03
one of the big cancer research meetings, with 20,000 people there,
162
528000
4000
米国癌研究学会(AACR)の会議で私は
09:07
and I said, "We've made a mistake.
163
532000
3000
「私たちは間違いを犯しました」と言いました
09:10
We've all made a mistake, myself included,
164
535000
3000
「要素だけを還元主義的に考え 視野を狭く持ったあまり
09:13
by focusing down, by being a reductionist.
165
538000
2000
私も含め皆 間違いを犯しました
09:15
We need to take a step back."
166
540000
2000
私たちは一歩 後ろに下がって考え直さなければならない」
09:17
And, believe it or not, there were hisses in the audience.
167
542000
2000
信じがたいですが ブーイングをする人もいました
09:19
People got upset, but this is the only way we're going to go forward.
168
544000
4000
皆 うろたえました でもこれは前進のため 避けられないのです
09:23
You know, I was very fortunate to meet Danny Hillis a few years ago.
169
548000
4000
数年ほど前 ダニー・ヒリスに会う機会に恵まれました
09:27
We were pushed together, and neither one of us really wanted to meet the other.
170
552000
4000
お互いせき立てられて引き合わされたので私は
09:31
I said, "Do I really want to meet a guy from Disney, who designed computers?"
171
556000
4000
「コンピューターをデザインしたディズニーの社員に
会ってどうするのだろうか？」
会ってどうするのだろうか？」
09:35
And he was saying: Does he really want to meet another doctor?
172
560000
3000
そして ダニーは「また別の医者に会ってどうするんだろう？」と思っていました
09:38
But people prevailed on us, and we got together,
173
563000
2000
私たちは周りの押しに負けて会うこととなりましたが
09:40
and it's been transformative in what I do, absolutely transformative.
174
565000
5000
それが全く仕事人生を変えるような出来事となりました
09:46
We have designed, and we have worked on the modeling --
175
571000
3000
私たちは複雑な仕組みとしての 体内のがんのモデルを
09:49
and much of these ideas came from Danny and from his team --
176
574000
4000
多くはダニーとそのチームの仲間の発想のお陰で
09:53
the modeling of cancer in the body as complex system.
177
578000
3000
デザインしました。
09:56
And I'll show you some data there
178
581000
2000
これからあるデータをお見せします
09:58
where I really think it can make a difference and a new way to approach it.
179
583000
4000
今までと違う結果の出せる新しいがんへのアプローチとは
10:02
The key is, when you look at these variables and you look at this data,
180
587000
4000
要するにこれらのデータを見る時に
10:06
you have to understand the data inputs.
181
591000
4000
その入力されたデータの詳細について理解することが必要だという事です
10:10
You know, if I measured your temperature over 30 days,
182
595000
4000
皆さんの体温を30日間測ったとします
10:14
and I asked, "What was the average temperature?"
183
599000
2000
体温の平均値はと問いかけ
10:16
and it came back at 98.7, I would say, "Great."
184
601000
4000
答えは約36.7度であれば素晴らしいと言います
10:20
But if during one of those days
185
605000
2000
しかし もし皆さんの体温がその内６時間の間
10:22
your temperature spiked to 102 for six hours,
186
607000
3000
約38.8度まで上がっていて
10:25
and you took Tylenol and got better, etc.,
187
610000
2000
解熱剤のおかげで熱が下がっていたとしたら
10:27
I would totally miss it.
188
612000
2000
私はその情報を全く見逃しているのです
10:29
So, one of the problems, the fundamental problems in medicine
189
614000
3000
ですから医療の根本的な問題は
10:32
is that you and I, and all of us,
190
617000
2000
私たちが主治医に診てもらうのは
10:34
we go to our doctor once a year.
191
619000
2000
１年に１度だけだということです
10:36
We have discrete data elements; we don't have a time function on them.
192
621000
4000
これで診る事ができるのは一時点でのデータのみで 時間による変化はわかりません
10:40
Earlier it was referred to this direct life device.
193
625000
3000
この装置を
10:43
You know, I've been using it for two and a half months.
194
628000
3000
２ヶ月半使っています
10:46
It's a staggering device, not because it tells me
195
631000
2000
これは驚異的な装置です
10:48
how many kilocalories I do every day,
196
633000
3000
毎日私が何キロカロリー消費したかがわかるからではなく
10:51
but because it looks, over 24 hours, what I've done in a day.
197
636000
4000
この装置は24時間私が何をしたかを把握できるからです
10:55
And I didn't realize that for three hours I'm sitting at my desk,
198
640000
3000
3時間私が机に座っている間中
10:58
and I'm not moving at all.
199
643000
2000
自分が全く動いていないことに気づきませんでした
11:00
And a lot of the functions in the data that we have as input systems here
200
645000
5000
入力されたインプットのデータだけでは
11:05
are really different than we understand them,
201
650000
3000
表層的な事だけしか読みとれず
11:08
because we're not measuring them dynamically.
202
653000
2000
その裏に隠された真相を理解するのは難しいのです
11:10
And so, if you think of cancer as a system,
203
655000
5000
がんをひとつのシステムとして考えた場合
11:15
there's an input and an output and a state in the middle.
204
660000
4000
インプットとアウトプットの間にある状態が存在します
11:19
So, the states, are equivalent classes of history,
205
664000
3000
この状態は病歴や患者自身であり
11:22
and the cancer patient, the input, is the environment,
206
667000
3000
環境や食生活 治療や遺伝的突然変異が
11:25
the diet, the treatment, the genetic mutations.
207
670000
4000
インプットとなり
11:29
The output are our symptoms:
208
674000
3000
症状がアウトプットとなります
11:32
Do we have pain? Is the cancer growing? Do we feel bloated, etc.?
209
677000
4000
痛みはあるか？がんは成長したか？膨張感はあるか？等
11:36
Most of that state is hidden.
210
681000
4000
状態のほとんどは明らかではありません
11:40
So what we do in our field is we change and input,
211
685000
3000
私たちの分野では積極的な化学療法を用いて
11:43
we give aggressive chemotherapy,
212
688000
2000
インプットを変えようとします
11:45
and we say, "Did that output get better? Did that pain improve, etc.?"
213
690000
5000
そしてアウトプットが改善されたか 痛みが改善したかと問います
11:50
And so, the problem is that it's not just one system,
214
695000
4000
難しいのは これが単一のシステムではなく
11:54
it's multiple systems on multiple scales.
215
699000
3000
スケールの異なる複数のシステムであることです
11:57
It's a system of systems.
216
702000
3000
複数のシステムからなるシステムです
12:00
And so, when you start to look at emergent systems,
217
705000
2000
癌新生の組織を
12:02
you can look at a neuron under a microscope.
218
707000
3000
顕微鏡で神経細胞を観察すると
12:05
A neuron under the microscope is very elegant
219
710000
2000
あちこちに突出した模様が
12:07
with little things sticking out and little things over here,
220
712000
3000
とてもみごとです
12:10
but when you start to put them together in a complex system,
221
715000
4000
しかしそれらを複雑なひとつのシステムとしてまとめると
12:14
and you start to see that it becomes a brain,
222
719000
2000
それらが脳となり
12:16
and that brain can create intelligence,
223
721000
3000
その脳が知能を形成し
12:19
what we're talking about in the body,
224
724000
2000
がんもそのような複雑なシステムのひとつとして
12:21
and cancer is starting to model it like a complex system.
225
726000
3000
体内で形成されていくことに気づきます
12:24
Well, the bad news is that these robust --
226
729000
3000
悪いニュースは これらの堅牢な
12:27
and robust is a key word --
227
732000
2000
ーそして堅牢ということがキーワードになりますー
12:29
emergent systems are very hard to understand in detail.
228
734000
4000
新たに生まれてくるシステムを詳しく理解するのは非常に難しいということです。
12:33
The good news is you can manipulate them.
229
738000
3000
一方で良いニュースはこれらのシステムに変化を加えることが出来る事です
12:36
You can try to control them
230
741000
2000
新生システムのすべての基本的な要素を理解しなくても
12:38
without that fundamental understanding of every component.
231
743000
3000
このシステムをコントロールしようとすることはできます
12:41
One of the most fundamental clinical trials in cancer
232
746000
3000
ニューイングランドジャーナルオブメディシン２月号に掲載された
12:44
came out in February in the New England Journal of Medicine,
233
749000
3000
最も重要ながんの臨床試験の一つで
12:47
where they took women who were pre-menopausal with breast cancer.
234
752000
4000
乳がんの中でも最悪のケースである
12:51
So, about the worst kind of breast cancer you can get.
235
756000
3000
閉経前の乳がん患者に
12:54
They had gotten their chemotherapy,
236
759000
2000
化学療法を受けさせた後
12:56
and then they randomized them,
237
761000
2000
患者達を無作為試験により
12:58
where half got placebo,
238
763000
2000
半数を偽薬のグループに
13:00
and half got a drug called Zoledronic acid that builds bone.
239
765000
4000
残りの半数に骨を形成するゾレドロン酸薬を投与しました
13:04
It's used to treat osteoporosis,
240
769000
2000
ゾレドロン酸は骨粗しょう症に使われる薬です
13:06
and they got that twice a year.
241
771000
2000
参加者はゾレドロン酸を年に２回投与されました
13:08
They looked and, in these 1,800 women,
242
773000
4000
これら1800人の女性らのデータから
13:12
given twice a year a drug that builds bone,
243
777000
3000
骨をつくる薬を年に２回投与するだけで
13:15
you reduce the recurrence of cancer by 35 percent.
244
780000
5000
がんそのものに触れることすらない薬により
13:21
Reduce occurrence of cancer by a drug
245
786000
2000
がんの再発率を35%も減少させることに
13:23
that doesn't even touch the cancer.
246
788000
2000
成功できたのです
13:25
So the notion, you change the soil, the seed doesn't grow as well.
247
790000
5000
例えれば土壌を変えてしまえば 種は実らないようなものです
13:30
You change that system,
248
795000
3000
だからシステムを変えれば
13:33
and you could have a marked effect on the cancer.
249
798000
2000
がんに対して著しい効果を発揮することができる
13:35
Nobody has ever shown -- and this will be shocking --
250
800000
3000
誰もが今まで気づかなかったのです ショッキングですが
13:38
nobody has ever shown that most chemotherapy
251
803000
3000
がんの細胞に実際に触れる
13:41
actually touches a cancer cell.
252
806000
2000
ほとんどの化学療法が
13:43
It's never been shown.
253
808000
2000
今まで一度も成し遂げれなかったことです
13:45
There's all these elegant work in the tissue culture dishes,
254
810000
3000
組織培養皿の上で行われる見事な技が
13:48
that if you give this cancer drug, you can do this effect to the cell,
255
813000
3000
このがんに薬を投与すれば細胞に効力を発揮することができる
13:51
but the doses in those dishes are nowhere near
256
816000
3000
培養皿の上の薬の量は
13:54
the doses that happen in the body.
257
819000
4000
人の体内に投与される量とは比べ物になりませんが
13:58
If I give a woman with breast cancer a drug called Taxol
258
823000
3000
乳がんを患う女性にタキソールという薬を投与すれば
14:01
every three weeks, which is the standard,
259
826000
2000
週に３回それが基準の量です
14:03
about 40 percent of women with metastatic cancer
260
828000
2000
40%の転移性がんを持つ女性が
14:05
have a great response to that drug.
261
830000
3000
素晴らしい反応を示します
14:08
And a response is 50 percent shrinkage.
262
833000
2000
その反応とは50%の収縮です
14:10
Well, remember that's not even an order of magnitude,
263
835000
2000
大きさの順序の問題ではありません
14:12
but that's a different story.
264
837000
2000
それはまた別問題です
14:14
They then recur, I give them that same drug every week.
265
839000
4000
がんは再発を重ね 毎週同じ薬を投与する
14:18
Another 30 percent will respond.
266
843000
3000
すると依然反応しなかった30%が反応する
14:21
They then recur, I give them that same drug
267
846000
2000
そしてまた再発し私は同じ薬を投与する
14:23
over 96 hours by continuous infusion,
268
848000
3000
96時間以上の静脈点滴を続けて
14:26
another 20 or 30 percent will respond.
269
851000
3000
残りの20%~30%の患者が反応します
14:29
So, you can't tell me it's working by the same mechanism in all three size.
270
854000
4000
異なる大きさのものは同じ仕組みでは
14:33
It's not. We have no idea the mechanism.
271
858000
3000
動いてはいないのです
14:36
So the idea that chemotherapy may just be disrupting
272
861000
3000
化学療法が
14:39
that complex system,
273
864000
3000
複雑なシステムを阻害するものという考え方で
14:42
just like building bone disrupted that system and reduced recurrence,
274
867000
5000
骨が形成されることによってシステムを妨害し再発を防いだように
14:47
chemotherapy may work by that same exact way.
275
872000
3000
化学療法も同じようにシステムの妨害によって効果を発揮するかもしれません
14:50
The wild thing about that trial also,
276
875000
3000
臨床試験のすごいところは
14:53
was that it reduced new primaries, so new cancers, by 30 percent also.
277
878000
7000
新しい主要ながんを30%も減少させたことです
15:02
So, the problem is, yours and mine, all of our systems are changing.
278
887000
5000
問題は あなたも私も 我々の身体のシステムは常に変化しているということです
15:07
They're dynamic.
279
892000
2000
これらは常に動的なのです
15:09
I mean, this is a scary slide, not to take an aside,
280
894000
3000
これは避けられない問題の恐ろしい一面です
15:12
but it looks at obesity in the world.
281
897000
2000
これは世界の肥満を現しています
15:14
And I'm sorry if you can't read the numbers, they're kind of small.
282
899000
3000
数字が見えにくくて恐縮です
15:17
But, if you start to look at it, that red, that dark color there,
283
902000
4000
赤などの濃い色で示されている国の
15:21
more than 75 percent of the population
284
906000
3000
人口の75%以上が
15:24
of those countries are obese.
285
909000
3000
肥満です
15:27
Look a decade ago, look two decades ago: markedly different.
286
912000
4000
10年前 20年前を見てみると著しい違いがあります
15:31
So, our systems today are dramatically different
287
916000
3000
私たちのシステムは劇的な変遷を遂げているのです
15:34
than our systems a decade or two ago.
288
919000
4000
状況は20年前と全く変わっている
15:38
So the diseases we have today,
289
923000
3000
今日私たちが向き合っている病気は
15:41
which reflect patterns in the system over the last several decades,
290
926000
4000
数十年前のシステムによるパターンが反映されていますが
15:45
are going to change dramatically over the next decade or so
291
930000
4000
これからの十年かそこらで
15:49
based on things like this.
292
934000
3000
劇的に変化するでしょう
15:52
So, this picture, although it is beautiful, is a 40-gigabyte picture
293
937000
10000
これは40ギガバイトにも関わらず美しい
16:02
of the whole proteome.
294
947000
2000
プロテオムの全体像を映した画像です
16:04
So this is a drop of blood that has gone through a superconducting magnet,
295
949000
4000
これは超伝導電磁石を潜り抜けた血のしずくです
16:08
and we're able to get resolution
296
953000
2000
この解像度で見れます
16:10
where we can start to see all of the proteins in the body.
297
955000
4000
体中のすべてのタンパク質を見ることができます
16:14
We can start to see that system.
298
959000
2000
このようなシステムが見れるのです
16:16
Each of the red dots are where a protein has actually been identified.
299
961000
4000
赤い点はそれぞれタンパク質です
16:20
The power of these magnets, the power of what we can do here,
300
965000
2000
電磁石の力はここまで可能にしたのです
16:22
is that we can see an individual neutron with this technology.
301
967000
5000
このテクノロジーで個々の中性子を見れるのです
16:27
So, again, this is stuff we're doing with Danny Hillis
302
972000
3000
これが「応用プロテオミクス」というグループで
16:30
and a group called Applied Proteomics,
303
975000
2000
私たちがダニー・ヒリスと行っていることです
16:32
where we can start to see individual neutron differences,
304
977000
4000
個々の中性子の違いを観察し
16:36
and we can start to look at that system like we never have before.
305
981000
4000
今まで見た事もないような角度からシステムを見る事ができます
16:40
So, instead of a reductionist view, we're taking a step back.
306
985000
4000
要素だけを考える代わりに
一歩立ち戻りました
一歩立ち戻りました
16:44
So this is a woman, 46 years old,
307
989000
4000
46歳の女性です
16:48
who had recurrent lung cancer.
308
993000
3000
肺がんを再発しました
16:51
It was in her brain, in her lungs, in her liver.
309
996000
4000
脳 肺 肝臓に再発が見られました
16:55
She had gotten Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere,
310
1000000
4000
カルボプラチンタキソール
カルボプラチンタキソテール
カルボプラチンタキソテール
16:59
Gemcitabine, Navelbine:
311
1004000
2000
ゲムシタビン
ナベルビンが投与されました
ナベルビンが投与されました
17:01
Every drug we have she had gotten, and that disease continued to grow.
312
1006000
5000
それでも病気は悪くなるばかりでした
17:06
She had three kids under the age of 12,
313
1011000
4000
この患者には３人も12歳以下の子がいるのに
17:10
and this is her CT scan.
314
1015000
2000
CTスキャンです
17:12
And so what this is, is we're taking a cross-section of her body here,
315
1017000
3000
患者の体の断面です
17:15
and you can see in the middle there is her heart,
316
1020000
3000
中央の部分が心臓です
17:18
and to the side of her heart on the left there is this large tumor
317
1023000
4000
左側に見えるのが大きな腫瘍です
17:22
that will invade and will kill her, untreated, in a matter of weeks.
318
1027000
6000
もし治療しなければ数週間でこの腫瘍が死に至らしめるでしょう
17:28
She goes on a pill a day that targets a pathway,
319
1033000
5000
がんシグナル伝達経路に焦点を当てる薬が一日に一度投与されます
17:33
and again, I'm not sure if this pathway was in the system, in the cancer,
320
1038000
4000
経路はシステムかがんの中にあったのか実は定かではありませんが
17:37
but it targeted a pathway, and a month later, pow, that cancer's gone.
321
1042000
6000
伝達経路をターゲットに治療した結果
一ヶ月後には見事にがんは消えました
一ヶ月後には見事にがんは消えました
17:43
Six months later it's still gone.
322
1048000
3000
６ヶ月経ってもがんは消え去ったままです
17:46
That cancer recurred, and she passed away three years later from lung cancer,
323
1051000
5000
しかしそのがんは再発し
患者は３年後に肺がんで亡くなりました
患者は３年後に肺がんで亡くなりました
17:51
but she got three years from a drug
324
1056000
4000
しかし彼女は薬のお陰で３年延命できたのです
17:55
whose symptoms predominately were acne.
325
1060000
2000
彼女の主な症状は痤瘡（にきびのような皮膚炎）
17:57
That's about it.
326
1062000
2000
それくらいです
17:59
So, the problem is that the clinical trial was done,
327
1064000
4000
問題は臨床試験が終わった時
18:03
and we were a part of it,
328
1068000
2000
—私たちはその臨床試験に関わり—
18:05
and in the fundamental clinical trial --
329
1070000
2000
この基本的で
18:07
the pivotal clinical trial we call the Phase Three,
330
1072000
2000
重要な第三相臨床試験で
18:09
we refused to use a placebo.
331
1074000
3000
偽薬の使用を拒否しました
18:12
Would you want your mother, your brother, your sister
332
1077000
2000
あなたのお母さんや兄弟が
18:14
to get a placebo if they had advanced lung cancer and had weeks to live?
333
1079000
4000
末期の肺がんで数週間の命だとしたら偽薬を使わせますか？
18:18
And the answer, obviously, is not.
334
1083000
2000
答えは明らかにノーでしょう
18:20
So, it was done on this group of patients.
335
1085000
2000
このグループには偽薬ではない薬を投与しました
18:22
Ten percent of people in the trial had this dramatic response that was shown here,
336
1087000
6000
10%の患者がここで見られるような劇的な反応を示したのです
18:28
and the drug went to the FDA,
337
1093000
3000
この薬は米国食品医薬品局（ＦＤＡ）に送られました
18:31
and the FDA said, "Without a placebo,
338
1096000
2000
FDAではどうやって偽薬無しの試験で
18:33
how do I know patients actually benefited from the drug?"
339
1098000
5000
この薬によって良い結果が得られたと言えるのかと
18:38
So the morning the FDA was going to meet,
340
1103000
2000
FDAの会議があった朝
18:40
this was the editorial in the Wall Street Journal.
341
1105000
3000
これがウォールストリートジャーナルの社説に載りました
["FDAから患者へ案内：ドロップ・デッド"]
["FDAから患者へ案内：ドロップ・デッド"]
18:43
(Laughter)
342
1108000
2000
（笑）
18:45
And so, what do you know, that drug was approved.
343
1110000
4000
しかしながらこの薬は認可されたのです
18:49
The amazing thing is another company did the right scientific trial,
344
1114000
4000
驚くべき事には 他の会社が正しい方法で 偽薬と薬とを
18:53
where they gave half placebo and half the drug.
345
1118000
3000
それぞれ半数ずつの患者に投与し 臨床試験を行っていたためでした
18:56
And we learned something important there.
346
1121000
2000
そこで重要なことがわかりました
18:58
What's interesting is they did it in South America and Canada,
347
1123000
3000
この研究は偽薬の処方が
より倫理的とされる
より倫理的とされる
19:01
where it's "more ethical to give placebos."
348
1126000
3000
南米やカナダで行われました
19:04
They had to give it also in the U.S. to get approval,
349
1129000
2000
薬の認可を受ける為 最終的には米国でも偽薬を使った試験が
19:06
so I think there were three U.S. patients
350
1131000
2000
行われたので アメリカでも ニューヨーク州北部で少なくとも
19:08
in upstate New York who were part of the trial.
351
1133000
2000
３人の患者が臨床試験に参加したはずです
19:10
But they did that, and what they found
352
1135000
2000
その臨床試験により
19:12
is that 70 percent of the non-responders
353
1137000
3000
薬に反応を見せなかった患者の70%が
19:15
lived much longer and did better than people who got placebo.
354
1140000
5000
偽薬を受け取った患者より元気で長生きしました
19:20
So it challenged everything we knew in cancer,
355
1145000
3000
これは私たちががんについて知っていたすべてに疑問を投げかけました
19:23
is that you don't need to get a response.
356
1148000
2000
反応を得る必要はない
19:25
You don't need to shrink the disease.
357
1150000
2000
がんを縮小させる必要はない
19:27
If we slow the disease, we may have more of a benefit
358
1152000
4000
ただ進行を遅らせるだけで がんを縮小させるよりも
19:31
on patient survival, patient outcome, how they feel,
359
1156000
4000
患者の生存率、アウトカム、精神状態などについてより多くの恩恵が
19:35
than if we shrink the disease.
360
1160000
2000
得られるのかもしれないのです
19:37
The problem is that, if I'm this doc, and I get your CT scan today
361
1162000
3000
問題は私が医師でCTスキャンを行い
19:40
and you've got a two centimeter mass in your liver,
362
1165000
3000
患者の肝臓に２cmの腫瘍が確認されるとします
19:43
and you come back to me in three months and it's three centimeters,
363
1168000
3000
３ヵ月後の検診でその腫瘤は3cmになっていた
19:46
did that drug help you or not?
364
1171000
2000
果たして薬は効果があったのか？
19:48
How do I know?
365
1173000
2000
何を基準に判断できるでしょう
19:50
Would it have been 10 centimeters, or am I giving you a drug
366
1175000
4000
薬を投与しなければ10cmになっていたでしょうか それとも薬が
19:54
with no benefit and significant cost?
367
1179000
3000
何の効果も無くコストだけがかかっていたとしたら？
19:57
So, it's a fundamental problem.
368
1182000
2000
これは根本的な問題なのです
19:59
And, again, that's where these new technologies can come in.
369
1184000
5000
ここで新しいテクノロジーが役に立ちます
20:04
And so, the goal obviously is that you go into your doctor's office --
370
1189000
4000
目標は医師の診察を受けに行って
20:08
well, the ultimate goal is that you prevent disease, right?
371
1193000
3000
究極の目標は
20:11
The ultimate goal is that you prevent any of these things from happening.
372
1196000
4000
すべての病気を防ぐことですよね？
20:15
That is the most effective, cost-effective,
373
1200000
3000
それが最も効果的でコストのかからない
20:18
best way we can do things today.
374
1203000
2000
今日 最適の方法なのです。
20:20
But if one is unfortunate to get a disease,
375
1205000
3000
しかし 不運にも病気にかかってしまったら
20:23
you'll go into your doctor's office, he or she will take a drop of blood,
376
1208000
3000
検診で採血すれば
20:26
and we will start to know how to treat your disease.
377
1211000
4000
その病気と闘う方法がわかるのです
20:31
The way we've approached it is the field of proteomics,
378
1216000
3000
我々はプロテオミクスの分野に取り組み
20:34
again, this looking at the system.
379
1219000
2000
システムを観察し
20:36
It's taking a big picture.
380
1221000
2000
全体像を把握しようとしています
20:38
The problem with technologies like this is
381
1223000
3000
このような技術につきものの問題は
20:41
that if one looks at proteins in the body,
382
1226000
2000
体内のタンパク質を見た時に
20:43
there are 11 orders of magnitude difference
383
1228000
3000
11段階にわたる差異があることです
20:46
between the high-abundant and the low-abundant proteins.
384
1231000
3000
高濃度タンパク質と低濃度タンパク質の間には
20:49
So, there's no technology in the world that can span 11 orders of magnitude.
385
1234000
5000
11段階の差異があり それを網羅する技術は未だありません
20:54
And so, a lot of what has been done with people like Danny Hillis and others
386
1239000
5000
工学の原理を取り入れ ソフトウェアを取り入れ
20:59
is to try to bring in engineering principles, try to bring the software.
387
1244000
4000
ダニー・ヒリスのような人々が多くを試みてきました
21:03
We can start to look at different components along this spectrum.
388
1248000
5000
連続体の上にある色々な要素に目を向けられるようになりました
21:08
And so, earlier was talked about cross-discipline, about collaboration.
389
1253000
5000
先程 分野を超えたコラボレーションの話題がありましたが
21:13
And I think one of the exciting things that is starting to happen now
390
1258000
3000
今 始まっている事のひとつに
21:16
is that people from those fields are coming in.
391
1261000
3000
様々な分野の人々が がんの研究に加わり始めています
21:19
Yesterday, the National Cancer Institute announced a new program
392
1264000
3000
昨日 全米癌研究所が新しいプログラムを発表しました
21:22
called the Physical Sciences and Oncology,
393
1267000
3000
物理科学と腫瘍学
21:25
where physicists, mathematicians, are brought in to think about cancer,
394
1270000
4000
物理学者や数学者ががんの研究に加わり始めているのです
21:29
people who never approached it before.
395
1274000
3000
今までがんの研究とは無関係だった研究者達です
21:32
Danny and I got 16 million dollars, they announced yesterday,
396
1277000
3000
昨日発表されたのですが ダニーと私は1600万ドルを受け取り
21:35
to try to attach this problem.
397
1280000
2000
この問題に取り組みます
21:37
A whole new approach, instead of giving high doses of chemotherapy
398
1282000
4000
抗がん剤を大量に投与する代わりの全く新たなアプローチ
21:41
by different mechanisms,
399
1286000
2000
違う仕組みに基づいた
21:43
to try to bring technology to get a picture of what's actually happening in the body.
400
1288000
6000
体の中で何が起こっているかを画像で見るアプローチです
21:49
So, just for two seconds, how these technologies work --
401
1294000
4000
ちょっとだけ これらの技術がどう機能するか
21:53
because I think it's important to understand it.
402
1298000
3000
見て理解することは重要です
21:56
What happens is every protein in your body is charged,
403
1301000
3000
体内のタンパク質が磁気を帯び
21:59
so the proteins are sprayed in, the magnet spins them around,
404
1304000
4000
タンパク質が吹き付けられ 電磁器がそれらをかき回し
22:03
and then there's a detector at the end.
405
1308000
2000
それらが取付けている
22:05
When it hit that detector is dependent on the mass and the charge.
406
1310000
5000
質量と補充を調べる検出器にあたると
22:10
And so we can accurately -- if the magnet is big enough,
407
1315000
3000
解像度がある程度のレベルであり
22:13
and your resolution is high enough --
408
1318000
2000
磁石が十分な大きさであれば正確に
22:15
you can actually detect all of the proteins in the body
409
1320000
3000
体内のタンパク質の全てを検出することができ
22:18
and start to get an understanding of the individual system.
410
1323000
4000
個々のシステムを理解し始める事が出来ます
22:22
And so, as a cancer doctor,
411
1327000
2000
がんの専門医としては
22:24
instead of having paper in my chart, in your chart, and it being this thick,
412
1329000
5000
病歴を紙に書いてまとめたこんなにぶ厚いカルテではなく
22:29
this is what data flow is starting to look like in our offices,
413
1334000
4000
これからの診察室のデータはこういった画像により支配されるでしょう
22:33
where that drop of blood is creating gigabytes of data.
414
1338000
3000
血のしずくがギガバイトのデータをつくりだす
22:36
Electronic data elements are describing every aspect of the disease.
415
1341000
4000
電子によるデータの要素が病気をすべての角度から捉える
22:40
And certainly the goal is we can start to learn from every encounter
416
1345000
4000
もちろん目標は患者との出会いから学ぶことです
22:44
and actually move forward, instead of just having encounter and encounter,
417
1349000
5000
そして前進することです 根本的な学習なしに
22:49
without fundamental learning.
418
1354000
2000
患者との出会いばかりを重ねるのではなく
22:51
So, to conclude, we need to get away from reductionist thinking.
419
1356000
6000
結論としては要素だけを還元主義的に考えることから
脱却するべきです
脱却するべきです
22:57
We need to start to think differently and radically.
420
1362000
4000
革命的な考え方をし始めなければなりません
23:01
And so, I implore everyone here: Think differently. Come up with new ideas.
421
1366000
4000
皆さんに新たな視点を持ち 新しいアイデアを生み出して頂きたいのです
23:05
Tell them to me or anyone else in our field,
422
1370000
3000
そして私を含め この研究分野の人々にそれを伝えて欲しいのです
23:08
because over the last 59 years, nothing has changed.
423
1373000
3000
ここ59年来 何も変わっていないからです
23:11
We need a radically different approach.
424
1376000
3000
私たちには革命的に違ったアプローチが必要です
23:14
You know, Andy Grove stepped down as chairman of the board at Intel --
425
1379000
3000
インテルの取締役会長であったアンディ・グローブがその座から降りる時
23:17
and Andy was one of my mentors, tough individual.
426
1382000
3000
アンディは良き師であり タフな人でありました
23:20
When Andy stepped down, he said,
427
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アンディが退官する時 こう言いました
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"No technology will win. Technology itself will win."
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「どのテクノロジーではなくテクノロジーそのものが勝つ」
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And I'm a firm believer, in the field of medicine and especially cancer,
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医療界 特にがんに携わる者の一人として私は確信しています
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that it's going to be a broad platform of technologies
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幅広いプラットフォームのテクノロジーが
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that will help us move forward
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私たちを前進させ
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and hopefully help patients in the near-term.
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患者を近い将来 救うことを期待しています
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Thank you very much.
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ありがとうございました
ABOUT THE SPEAKER
David Agus - Cancer DoctorAlthough a highly-accomplished conventional doctor, David Agus has embraced the future of medicine and is constantly exploring ways that new technologies can help in the fight against cancer.
Why you should listen
David Agus is a medical doctor and a Professor of Medicine at the University of Southern California. However, he is also the founder of a couple of game-changing medical initiatives. In 2006, he co-founded Navigenics with Dietrich Stephan, Ph.D., to form a company that would provide people with their individual genetic information, allowing them to act on any predispositions to disease that they might have and prevent onset. He also founded Oncology.com which was the largest cancer Internet resource and community.
Dr. Agus’ research is focused on the application of proteomics and genomics in the study of cancer, as well as developing new therapeutic treatments for cancer. He serves as Director of the USC Center for Applied Molecular Medicine and the USC Westside Prostate Cancer Center. Agus is also the recipient of several honors and awards, including the American Cancer Society Physician Research Award, a Clinical Scholar Award from the Sloan-Kettering Institute and the International Myeloma Foundation Visionary Science Award.
David Agus | Speaker | TED.com