TEDxWomen 2011
Lauren Hodge, Shree Bose + Naomi Shah: Award-winning teenage science in action
Tieners-wetenschapslaureaten stellen hun project voor
Filmed:
Readability: 4.7
1,029,643 views
In 2011 kaapten drie jonge vrouwen de hoofdprijzen weg van de eerste Google Science Fair. Op TEDxWomen beschrijven Lauren Hodge, Shree Bose en Naomi Shah hun bijzondere projecten - en hun weg naar een passie voor de wetenschap.
Lauren Hodge - Science fair winner
Lauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category. Full bioShree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair. Full bioNaomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category. Full bio
Lauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category. Full bioShree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair. Full bioNaomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Lauren Hodge: If you were going to a restaurant and wanted a healthier option,
0
0
3000
Lauren Hodge: Als je in een restaurant de gezondere optie wilde,
00:18
which would you choose, grilled or fried chicken?
1
3000
2000
wat zou je dan kiezen: gegrilde of gefrituurde kip?
00:20
Now most people would answer grilled,
2
5000
2000
Nu zullen de meeste mensen gegrild antwoorden
00:22
and it's true that grilled chicken does contain less fat and fewer calories.
3
7000
3000
en het is waar dat gegrilde kip minder vet en calorieën bevat.
00:25
However, grilled chicken poses a hidden danger.
4
10000
2000
Maar gegrilde kip heeft een verborgen gevaar.
00:27
The hidden danger is heterocyclic amines --
5
12000
2000
Het verborgen gevaar zijn heterocyclische amines -
00:29
specifically phenomethylimidazopyridine,
6
14000
2000
specifiek phenomethylimidazopyridine,
00:31
or PhIP --
7
16000
2000
of PhIP -
00:33
(laughter)
8
18000
2000
(Gelach)
00:35
which is the immunogenic or carcinogenic compound.
9
20000
3000
dat een immunogene of kankerverwekkende verbinding is.
00:38
A carcinogen is any substance or agent
10
23000
2000
Een kankerverwekkende stof is een stof of agent
00:40
that causes abnormal growth of cells,
11
25000
2000
die abnormale groei van cellen veroorzaakt en
00:42
which can also cause them to metastasize or spread.
12
27000
3000
ze ook doet metastaseren of verspreiden.
00:45
They are also organic compounds
13
30000
2000
Het zijn ook organische verbindingen
00:47
in which one or more of the hydrogens in ammonia
14
32000
3000
waarin een of meer van de waterstofatomen van ammoniak
00:50
is replaced with a more complex group.
15
35000
2000
vervangen zijn door een meer complexe groep.
00:52
Studies show that antioxidants
16
37000
2000
Studies tonen aan dat antioxidanten
00:54
are known to decrease these heterocyclic amines.
17
39000
2000
deze heterocyclische amines doen verminderen.
00:56
However, no studies exist yet
18
41000
2000
Er bestaan echter nog geen studies
00:58
that show how or why.
19
43000
2000
die laten zien hoe of waarom.
01:00
These here are five different organizations that classify carcinogens.
20
45000
3000
Dit zijn vijf verschillende organisaties die kankerverwekkende stoffen classificeren.
01:03
And as you can see, none of the organizations consider the compounds to be safe,
21
48000
3000
Zoals je kunt zien, beschouwt geen van deze organisaties die verbindingen als veilig.
01:06
which justifies the need to decrease them in our diet.
22
51000
3000
Dit rechtvaardigt de noodzaak om ze te verlagen in onze voeding.
01:09
Now you might wonder how a 13 year-old girl could come up with this idea.
23
54000
3000
Nu vraag je je misschien af waarom een 13-jarig meisje op dit idee zou kunnen komen.
01:12
And I was led to it through a series of events.
24
57000
2000
Wel, door een reeks gebeurtenissen.
01:14
I first learned about it through a lawsuit I read about in my doctor's office --
25
59000
3000
Voor het eerst door een rechtszaak waarover ik las in de wachtkamer van mijn arts.
01:17
(Laughter)
26
62000
3000
(Gelach)
01:20
which was between the Physician's Committee for Responsible Medicine
27
65000
3000
Die liep tussen het Dokterscomité voor Verantwoordelijke Geneeskunde
01:23
and seven different fast food restaurants.
28
68000
2000
en zeven verschillende fastfoodrestaurants.
01:25
They weren't sued because there was carcinogens in the chicken,
29
70000
3000
Ze werden niet aangeklaagd wegens kankerverwekkende stoffen in de kip,
01:28
but they were sued because of California's Proposition 65,
30
73000
4000
maar vanwege California's Proposition 65.
01:32
which stated that if there's anything dangerous in the products
31
77000
3000
Daarin werd gesteld dat als er iets gevaarlijks zat in de producten,
01:35
then the companies had to give a clear warning.
32
80000
2000
de bedrijven een duidelijke waarschuwing moesten geven.
01:37
So I was very surprised about this.
33
82000
2000
Ik was er erg verbaasd over.
01:39
And I was wondering why nobody knew more
34
84000
2000
Ik vroeg me af waarom niemand beter op de hoogte was
01:41
about this dangerous grilled chicken,
35
86000
2000
over de gevaren van gegrilde kip,
01:43
which doesn't seem very harmful.
36
88000
2000
die op zich niet erg schadelijk lijkt.
01:45
But then one night, my mom was cooking grilled chicken for dinner,
37
90000
3000
Maar op een avond was mijn moeder gegrilde kip voor het avondeten aan het klaarmaken.
01:48
and I noticed that the edges of the chicken,
38
93000
2000
Ik merkte dat de randen van de kip,
01:50
which had been marinated in lemon juice, turned white.
39
95000
3000
die in citroensap waren gemarineerd, wit uitsloegen.
01:53
And later in biology class, I learned that it's due to a process called denaturing,
40
98000
3000
Later leerde ik in de biologieles dat dat kwam door een proces dat denaturatie werd genoemd.
01:56
which is where the proteins will change shape
41
101000
2000
Hierdoor veranderen de eiwitten van vorm
01:58
and lose their ability to chemically function.
42
103000
3000
en raken ze hun chemische functies kwijt.
02:01
So I combined these two ideas and I formulated a hypothesis,
43
106000
3000
Ik combineerde deze twee ideeën en ik formuleerde een hypothese:
02:04
saying that, could possibly
44
109000
2000
zou het kunnen dat het gehalte aan
02:06
the carcinogens be decreased due to a marinade
45
111000
3000
kankerverwekkende stoffen wordt verlaagd door een marinade
02:09
and could it be due to the differences in PH?
46
114000
2000
en kan dat komen door de verschillen in pH?
02:11
So my idea was born,
47
116000
2000
Mijn idee was geboren,
02:13
and I had the project set up and a hypothesis,
48
118000
2000
ik had een project en een hypothese.
02:15
so what was my next step?
49
120000
2000
Wat was mijn volgende stap?
02:17
Well obviously I had to find a lab to work at
50
122000
2000
Nu nog een lab vinden om eraan te werken.
02:19
because I didn't have the equipment in my school.
51
124000
3000
Dat soort apparatuur vond je niet op school.
02:22
I thought this would be easy,
52
127000
2000
Ik dacht dat het gemakkelijk zou zijn.
02:24
but I emailed about 200 different people
53
129000
2000
Ik e-mailde maar zo'n 200 verschillende mensen
02:26
within a five-hour radius of where I lived,
54
131000
2000
binnen een straal van vijf uur van waar ik woonde
02:28
and I got one positive response that said that they could work with me.
55
133000
3000
en ik kreeg één positieve reactie dat ze met mij wilden werken.
02:31
Most of the others either never responded back,
56
136000
2000
De meeste anderen hebben nooit gereageerd,
02:33
said they didn't have the time
57
138000
2000
of zegden dat ze geen tijd of de juiste apparatuur hadden
02:35
or didn't have the equipment and couldn't help me.
58
140000
2000
en me niet konden helpen.
02:37
So it was a big commitment
59
142000
2000
Het vergde een grote inzet van me om
02:39
to drive to the lab to work multiple times.
60
144000
3000
naar het lab te rijden om er meerdere malen te gaan werken.
02:42
However, it was a great opportunity to work in a real lab --
61
147000
2000
Maar het was een geweldige kans om te werken in een echt lab -
02:44
so I could finally start my project.
62
149000
2000
dus kon ik eindelijk beginnen met mijn project.
02:46
The first stage was completed at home,
63
151000
2000
De eerste fase gebeurde thuis.
02:48
which consisted of marinating the chicken,
64
153000
2000
Dat bestond uit het marineren,
02:50
grilling the chicken, amassing it
65
155000
2000
het grillen, het verzamelen
02:52
and preparing it to be transported to the lab.
66
157000
3000
en het voorbereiden van de kip om ze naar het lab te brengen.
02:55
The second stage was completed
67
160000
2000
De tweede fase verliep
02:57
at the Penn State University main campus lab,
68
162000
2000
in het lab van de campus van Penn State University.
02:59
which is where I extracted the chemicals,
69
164000
2000
Ik extraheerde er de stoffen,
03:01
changed the PH so I could run it through the equipment
70
166000
2000
veranderde de pH zodat ik ze door de apparatuur kon laten bewerken
03:03
and separated the compounds I needed
71
168000
2000
en scheidde de verbindingen die ik nodig had
03:05
from the rest of the chicken.
72
170000
2000
af van de rest van de kip.
03:07
The final stages, when I ran the samples
73
172000
2000
In de laatste fase werden de monsters
03:09
through a high-pressure
74
174000
2000
door middel van hoge druk geïnjecteerd in de
03:11
liquid chromatography mass spectrometer,
75
176000
3000
vloeistofchromatografie-massaspectrometer.
03:14
which separated the compounds and analyzed the chemicals
76
179000
3000
Die scheidde de verbindingen van elkaar, analyseerde ze
03:17
and told me exactly how much carcinogens I had
77
182000
2000
en vertelde me precies hoeveel kankerverwekkende stoffen er zaten
03:19
in my chicken.
78
184000
2000
in mijn kip.
03:21
So when I went through the data, I had very surprising results,
79
186000
3000
Toen ik de data overliep, kreeg ik zeer verrassende resultaten.
03:24
because I found that four out of the five marinating ingredients
80
189000
3000
Ik vond dat vier van de vijf marinerende ingrediënten
03:27
actually inhibited the carcinogen formation.
81
192000
2000
de vorming van kankerverwekkende stoffen afremde.
03:29
When compared with the unmarinated chicken,
82
194000
2000
In vergelijking met de niet gemarineerde kip,
03:31
which is what I used as my control,
83
196000
3000
die ik als controle gebruikte,
03:34
I found that lemon juice worked by far the best,
84
199000
2000
vond ik dat citroensap veruit het beste werkte.
03:36
which decreased the carcinogens
85
201000
2000
Het gaf een daling van kankerverwekkende stoffen
03:38
by about 98 percent.
86
203000
2000
met ongeveer 98 procent.
03:40
The saltwater marinade and the brown sugar marinade
87
205000
3000
De zoute marinade en de marinade met bruine suiker
03:43
also worked very well,
88
208000
2000
werkten ook zeer goed.
03:45
decreasing the carcinogens by about 60 percent.
89
210000
2000
Ze verminderden de kankerverwekkende stoffen met ongeveer 60 procent.
03:47
Olive oil slightly decreased the PhIP formation,
90
212000
3000
Olijfolie gaf een lichte daling van PhIP-vorming,
03:50
but it was nearly negligible.
91
215000
2000
maar het was bijna te verwaarlozen.
03:52
And the soy sauce results were inconclusive
92
217000
2000
De resultaten met sojasaus waren niet overtuigend
03:54
because of the large data range,
93
219000
2000
vanwege het grote gegevensbereik.
03:56
but it seems like soy sauce
94
221000
2000
Het lijkt erop dat sojasaus
03:58
actually increased the potential carcinogens.
95
223000
2000
in feite het aantal potentieel kankerverwekkende stoffen deed toenemen.
04:00
Another important factor that I didn't take into account initially
96
225000
2000
Een andere belangrijke factor die ik aanvankelijk niet in rekening bracht,
04:02
was the time cooked.
97
227000
2000
was de duur van het bakken.
04:04
And I found that if you increase the time cooked,
98
229000
2000
Ik vond dat naarmate de baktijd stijgt,
04:06
the amount of carcinogens rapidly increases.
99
231000
3000
de hoeveelheid kankerverwekkende stoffen snel toeneemt.
04:09
So the best way to marinate chicken, based on this,
100
234000
3000
De beste manier om kip te marineren,
04:12
is to, not under-cook,
101
237000
2000
is dus de kip niet te weinig maar zeker ook niet te lang te
04:14
but definitely don't over-cook and char the chicken,
102
239000
2000
bakken en ze zeker niet te laten aanbranden,
04:16
and marinate in either lemon juice, brown sugar or saltwater.
103
241000
4000
evenals ze te marineren in hetzij citroensap, bruine suiker of zoutwater.
04:21
(Applause)
104
246000
5000
(Applaus)
04:26
Based on these findings, I have a question for you.
105
251000
3000
Op basis van deze bevindingen, heb ik een vraag voor jullie.
04:29
Would you be willing to make a simple change in your diet
106
254000
3000
Zou je bereid zijn om een eenvoudige aanpassing in je dieet te maken
04:32
that could potentially save your life?
107
257000
2000
die mogelijk je leven zou kunnen redden?
04:34
Now I'm not saying that if you eat grilled chicken that's not marinated,
108
259000
2000
Ik wil niet zeggen dat als je gegrilde kip eet die niet werd gemarineerd,
04:36
you're definitely going to catch cancer and die.
109
261000
2000
je zeker kanker gaat krijgen en sterven.
04:38
However, anything you can do
110
263000
2000
Maar alles wat je kunt doen
04:40
to decrease the risk of potential carcinogens
111
265000
2000
om het risico op mogelijke kankerverwekkende stoffen te verminderen
04:42
can definitely increase the quality of lifestyle.
112
267000
3000
kan zeker je kwaliteit van leven doen toenemen.
04:45
Is it worth it to you?
113
270000
2000
Is het je de moeite waard?
04:47
How will you cook your chicken now?
114
272000
2000
Hoe ga je nu je kip bakken?
04:49
(Applause)
115
274000
16000
(Applaus)
05:05
Shree Bose: Hi everyone. I'm Shree Bose.
116
290000
2000
Shree Bose: Hoi iedereen. Ik ben Shree Bose.
05:07
I was the 17-18 year-old age category winner
117
292000
2000
Ik was winnaar in de leeftijdscategorie van 17 tot 18 jaar
05:09
and then the grand prize winner.
118
294000
3000
en daarna de winnaar van de grote prijs.
05:12
And I want all of you
119
297000
2000
Ik vraag jullie allemaal
05:14
to imagine a little girl
120
299000
2000
je een klein meisje voor te stellen
05:16
holding a dead blue spinach plant.
121
301000
3000
met een dode blauwe spinazieplant in haar hand.
05:19
And she's standing in front of you and she's explaining to you
122
304000
3000
Ze staat voor je uit te leggen
05:22
that little kids will eat their vegetables
123
307000
2000
dat kleine kinderen hun groenten zouden opeten
05:24
if they're different colors.
124
309000
2000
als ze maar een andere kleur zouden hebben.
05:26
Sounds ridiculous, right.
125
311000
2000
Klinkt belachelijk, niet?
05:28
But that was me years ago.
126
313000
2000
Dat was ik, jaren geleden.
05:30
And that was my first science fair project.
127
315000
3000
Dat was mijn eerste wetenschapsproject.
05:33
It got a bit more complicated from there.
128
318000
3000
Daarna werd het een beetje ingewikkelder.
05:36
My older brother Panaki Bose
129
321000
2000
Mijn oudere broer Panaki Bose
05:38
spent hours of his time explaining atoms to me
130
323000
3000
besteedde uren om mij over atomen te vertellen
05:41
when I barely understood basic algebra.
131
326000
3000
toen ik nog maar amper iets begreep van elementaire algebra.
05:44
My parents suffered through many more of my science fair projects,
132
329000
3000
Mijn ouders hebben nog veel meer afgezien door mijn Science Fair projecten,
05:47
including a remote controlled garbage can.
133
332000
2000
waaronder een op afstand te bedienen vuilnisbak.
05:49
(Laughter)
134
334000
2000
(Gelach)
05:51
And then came the summer after my freshman year,
135
336000
3000
De zomer na mijn eerste jaar
05:54
when my grandfather passed away due to cancer.
136
339000
3000
overleed mijn opa aan kanker.
05:57
And I remember watching my family go through that
137
342000
2000
Ik herinner me wat mijn familie toen doormaakte
05:59
and thinking that I never wanted another family
138
344000
3000
en wou dat geen andere familie
06:02
to feel that kind of loss.
139
347000
3000
zo'n verlies nog zou moeten doormaken.
06:05
So, armed with all the wisdom
140
350000
2000
Gewapend met alle wijsheid
06:07
of freshman year biology,
141
352000
2000
van het eerste jaar biologie,
06:09
I decided I wanted to do cancer research
142
354000
3000
besloot ik dat ik op 15 aan kankeronderzoek
06:12
at 15.
143
357000
2000
wilde gaan doen.
06:14
Good plan.
144
359000
2000
Goed plan.
06:16
So I started emailing all of these professors in my area
145
361000
2000
Ik verstuurde e-mails naar alle professoren in mijn omgeving
06:18
asking to work under their supervision in a lab.
146
363000
4000
om onder hun toezicht in hun lab te mogen werken.
06:22
Got rejected by all except one.
147
367000
2000
Ik werd, op één na, door iedereen afgewezen.
06:24
And then went on, my next summer,
148
369000
2000
De volgende zomer
06:26
to work under Dr. Basu
149
371000
2000
ging ik werken onder leiding van dr. Basu
06:28
at the UNT Health Center at Fort Worth, Texas.
150
373000
3000
in het UNT Health Center in Fort Worth, Texas.
06:31
And that is where the research began.
151
376000
3000
Daar begon het onderzoek.
06:34
So ovarian cancer
152
379000
2000
Van eierstokkanker
06:36
is one of those cancers that most people don't know about,
153
381000
3000
weten de meeste mensen niet veel af
06:39
or at least don't pay that much attention to.
154
384000
3000
of ze geven er op zijn minst niet veel aandacht aan.
06:42
But yet, it's the fifth leading cause of cancer deaths
155
387000
3000
Maar toch is het in de Verenigde Staten bij vrouwen
06:45
among women in the United States.
156
390000
3000
de vijfde belangrijkste oorzaak van sterfgevallen door kanker.
06:48
In fact, one in 70 women
157
393000
2000
Sterker nog, één op de 70 vrouwen
06:50
will be diagnosed with ovarian cancer.
158
395000
2000
zal worden gediagnosticeerd met eierstokkanker.
06:52
One in 100
159
397000
2000
Eén op de 100
06:54
will die from it.
160
399000
2000
zal eraan sterven.
06:56
Chemotherapy, one of the most effective ways
161
401000
2000
Chemotherapie, een van de meest effectieve manieren
06:58
used to treat cancer today,
162
403000
2000
om vandaag de dag kanker te behandelen,
07:00
involves giving patients really high doses of chemicals
163
405000
2000
vergt het toedienen van hoge doses chemicaliën
07:02
to try and kill off cancer cells.
164
407000
3000
om kankercellen proberen te doden.
07:05
Cisplatin is a relatively common
165
410000
2000
Cisplatine is een relatief veel gebruikt
07:07
ovarian cancer chemotherapy drug --
166
412000
3000
chemotherapiemedicijn tegen eierstokkanker -
07:10
a relatively simple molecule made in the lab
167
415000
3000
een relatief eenvoudig in het lab gemaakt molecule
07:13
that messes with the DNA of cancer cells
168
418000
2000
dat het DNA van kankercellen overhoop haalt
07:15
and causes them to kill themselves.
169
420000
2000
zodat ze zichzelf ombrengen.
07:17
Sounds great, right?
170
422000
2000
Klinkt goed, nietwaar?
07:19
But here's the problem:
171
424000
2000
Maar hier is het addertje onder het gras:
07:21
sometimes patients become resistant to the drug,
172
426000
3000
soms worden patiënten resistent voor het geneesmiddel.
07:24
and then years after they've been declared to be cancer free,
173
429000
3000
Jaren nadat ze kankervrij zijn verklaard,
07:27
they come back.
174
432000
2000
komen ze terug.
07:29
And this time, they no longer respond to the drug.
175
434000
2000
Maar reageren niet meer op het geneesmiddel.
07:31
It's a huge problem.
176
436000
2000
Het is een enorm probleem.
07:33
In fact, it's one of the biggest problems
177
438000
2000
In feite is het vandaag een van de grootste problemen
07:35
with chemotherapy today.
178
440000
2000
met chemotherapie.
07:37
So we wanted to figure out
179
442000
2000
We wilden uitzoeken
07:39
how these ovarian cancer cells are becoming resistant
180
444000
3000
hoe deze eierstokkankercellen resistent werden
07:42
to this drug called Cisplatin.
181
447000
2000
tegen cisplatine.
07:44
And we wanted to figure this out,
182
449000
2000
Als we dit
07:46
because if we could figure that out,
183
451000
2000
konden uitknobbelen,
07:48
then we might be able to prevent that resistance from ever happening.
184
453000
3000
waren we misschien in staat om dat resistent worden te voorkomen.
07:51
So that's what we set out to do.
185
456000
2000
Dat wilden we doen.
07:53
And we thought it had something to do with this protein called AMP kinase,
186
458000
3000
We dachten dat het iets te maken had met het eiwit AMP-kinase,
07:56
an energy protein.
187
461000
2000
een energie-eiwit.
07:58
So we ran all of these tests blocking the protein,
188
463000
3000
We deden een aantal testen om het eiwit te blokkeren
08:01
and we saw this huge shift.
189
466000
2000
en we zagen deze enorme verschuiving.
08:03
I mean, on the slide, you can see
190
468000
2000
Op de dia kunnen jullie zien
08:05
that on our sensitive side,
191
470000
2000
dat op onze gevoelige kant,
08:07
these cells that are responding to the drug,
192
472000
2000
deze cellen op het geneesmiddel reageren.
08:09
when we start blocking the protein,
193
474000
2000
Als we het eiwit gaan blokkeren,
08:11
the number of dying cells -- those colored dots --
194
476000
3000
zal het aantal stervende cellen - die gekleurde stippen -
08:14
they're going down.
195
479000
2000
gaan verminderen.
08:16
But then on this side, with the same treatment,
196
481000
3000
Maar dan aan deze kant, met dezelfde behandeling,
08:19
they're going up -- interesting.
197
484000
3000
zien we hun aantal toenemen - interessant.
08:22
But those are dots on a screen for you;
198
487000
2000
Maar wat betekenen die stippen op het scherm?
08:24
what exactly does that mean?
199
489000
2000
Wat betekenen ze nu precies?
08:26
Well basically that means
200
491000
2000
In feite betekent het
08:28
that this protein is changing
201
493000
2000
dat dit eiwit verandert
08:30
from the sensitive cell to the resistant cell.
202
495000
2000
van de gevoelige cel naar de resistente cel.
08:32
And in fact, it might be changing the cells themselves
203
497000
4000
Het kan de cellen zelf veranderen en
08:36
to make the cells resistant.
204
501000
3000
resistent maken.
08:39
And that's huge.
205
504000
2000
Dat is enorm.
08:41
In fact, it means that if a patient comes in
206
506000
2000
In feite betekent dit dat we patiënten
08:43
and they're resistant to this drug,
207
508000
2000
die resistent zijn tegen dit geneesmiddel
08:45
then if we give them a chemical to block this protein,
208
510000
3000
een chemische stof kunnen toedienen die dit eiwit blokkeert.
08:48
then we can treat them again
209
513000
2000
We kunnen hen dan weer behandelen
08:50
with the same drug.
210
515000
2000
met hetzelfde geneesmiddel.
08:52
And that's huge for chemotherapy effectiveness --
211
517000
3000
Dat is enorm belangrijk voor de effectiviteit van de chemotherapie -
08:55
possibly for many different types of cancer.
212
520000
4000
eventueel voor veel verschillende soorten van kanker.
08:59
So that was my work,
213
524000
2000
Dat was mijn werk
09:01
and it was my way of reimagining the future
214
526000
3000
en het was mijn manier om de toekomst voor toekomstig onderzoek
09:04
for future research, with figuring out exactly what this protein does,
215
529000
4000
te herbekijken, door uit te zoeken wat dit eiwit doet,
09:08
but also for the future of chemotherapy effectiveness --
216
533000
3000
maar ook voor de toekomst van de effectiviteit van chemotherapie.
09:11
so maybe all grandfathers with cancer
217
536000
3000
Misschien kunnen we zo alle grootvaders met kanker
09:14
have a little bit more time to spend with their grandchildren.
218
539000
3000
een beetje meer tijd geven om door te brengen met hun kleinkinderen.
09:17
But my work wasn't just about the research.
219
542000
4000
Maar mijn werk ging niet alleen over het onderzoek.
09:21
It was about finding my passion.
220
546000
3000
Het ging over het vinden van mijn passie.
09:24
That's why being the grand prize winner
221
549000
2000
Daarom is de grote winnaar zijn
09:26
of the Google Global Science Fair --
222
551000
2000
van de Google Global Science Fair -
09:28
cute picture, right --
223
553000
2000
leuke foto, niet? -
09:30
it was so exciting to me and it was such an amazing honor.
224
555000
3000
zo spannend voor mij en zo'n geweldige eer.
09:33
And ever since then,
225
558000
2000
Sinds die tijd
09:35
I've gotten to do some pretty cool stuff --
226
560000
2000
zijn mij een aantal mooie leuke dingen overkomen.
09:37
from getting to meet the president
227
562000
2000
Zoals een ontmoeting met de president
09:39
to getting to be on this stage
228
564000
2000
tot op dit moment waar ik hier
09:41
to talk to all of you guys.
229
566000
2000
met jullie allemaal kan praten.
09:43
But like I said, my journey wasn't just about the research,
230
568000
3000
Maar zoals ik al zei, mijn onderneming ging niet alleen over het doen van onderzoek,
09:46
it was about finding my passion,
231
571000
2000
het ging ook over het vinden van mijn passie
09:48
and it was about making my own opportunities
232
573000
2000
en het waarmaken van mijn eigen mogelijkheden
09:50
when I didn't even know what I was doing.
233
575000
3000
toen ik nog niet eens wist wat ik deed.
09:53
It was about inspiration
234
578000
2000
Het ging over inspiratie,
09:55
and determination
235
580000
2000
vastberadenheid
09:57
and never giving up on my interest
236
582000
2000
en nooit opgeven van mijn interesse
09:59
for science and learning and growing.
237
584000
3000
voor wetenschap, leren en groeien.
10:02
After all, my story begins
238
587000
3000
Mijn verhaal begint
10:05
with a dried, withered spinach plant
239
590000
2000
met een droge, dorre spinazieplant
10:07
and it's only getting better from there.
240
592000
2000
en het wordt daarna alleen maar beter.
10:09
Thank you.
241
594000
2000
Dank je.
10:11
(Applause)
242
596000
10000
(Applaus)
10:23
Naomi Shah: Hi everyone. I'm Naomi Shah,
243
608000
3000
Naomi Shah: Hoi iedereen. Ik ben Naomi Shah,
10:26
and today I'll be talking to you about my research
244
611000
2000
en vandaag zal ik met jullie praten over mijn onderzoek
10:28
involving indoor air quality
245
613000
2000
over luchtkwaliteit
10:30
and asthmatic patients.
246
615000
2000
en astmatische patiënten.
10:32
1.6 million deaths worldwide.
247
617000
3000
1,6 miljoen doden wereldwijd.
10:35
One death every 20 seconds.
248
620000
3000
Elke 20 seconden een dode.
10:38
People spend over 90 percent of their lives indoors.
249
623000
4000
Mensen besteden meer dan 90 procent van hun leven binnenshuis.
10:42
And the economic burden of asthma
250
627000
2000
De economische last van astma
10:44
exceeds that of HIV and tuberculosis combined.
251
629000
3000
is hoger dan die van HIV en tuberculose samen.
10:47
Now these statistics had a huge impact on me,
252
632000
3000
Deze statistieken hebben mij erg beïnvloed,
10:50
but what really sparked my interest in my research
253
635000
3000
maar wat echt mijn interesse voor mijn onderzoek aanwakkerde,
10:53
was watching both my dad and my brother
254
638000
2000
was dat mijn vader en mijn broer het hele jaar door
10:55
suffer from chronic allergies year-round.
255
640000
2000
lijden aan chronische allergie.
10:57
It confused me;
256
642000
2000
Het verwarde me.
10:59
why did these allergy symptoms persist
257
644000
2000
Waarom bleven deze allergiesymptomen
11:01
well past the pollen season?
258
646000
2000
lang na het verstrijken van het pollenseizoen aanhouden?
11:03
With this question in mind, I started researching,
259
648000
3000
Met deze vraag in het achterhoofd, begon ik met mijn onderzoek.
11:06
and I soon found that indoor air pollutants were the culprit.
260
651000
3000
Ik ontdekte al snel dat de luchtvervuilende stoffen binnenshuis de boosdoener waren.
11:09
As soon as I realized this,
261
654000
2000
Zodra ik dit besefte,
11:11
I investigated the underlying relationship
262
656000
2000
onderzocht ik de onderliggende relatie
11:13
between four prevalent air pollutants
263
658000
2000
tussen de vier meest voorkomende luchtverontreinigende stoffen
11:15
and their affect on the lung health of asthmatic patients.
264
660000
3000
en hun invloed op de gezondheid van de longen van astmapatiënten.
11:18
At first, I just wanted to figure out
265
663000
3000
In eerste instantie wil ik er alleen maar achter komen
11:21
which of these four pollutants have the largest negative health impact
266
666000
3000
welke van deze vier verontreinigende stoffen de grootste negatieve gevolgen hebben
11:24
on the lung health of asthmatic patients.
267
669000
3000
op de longgezondheid van astmapatiënten.
11:27
But soon after, I developed a novel mathematical model
268
672000
3000
Maar daarna ontwikkelde ik al snel een nieuw wiskundig model
11:30
that essentially quantifies the effect
269
675000
2000
dat het effect
11:32
of these environmental pollutants
270
677000
3000
van deze milieuverontreinigende stoffen
11:35
on the lung health of asthmatic patients.
271
680000
2000
op de longgezondheid van astmapatiënten kwantificeert.
11:37
And it surprises me
272
682000
2000
Het verbaast me
11:39
that no model currently exists
273
684000
2000
dat er op dit moment geen model bestaat
11:41
that quantifies the effect of environmental factors
274
686000
2000
dat het effect van omgevingsfactoren
11:43
on human lung health,
275
688000
2000
op de menselijke gezondheid van de longen kwantificeert,
11:45
because that relationship seems so important.
276
690000
3000
terwijl die relatie toch zo belangrijk lijkt.
11:48
So with that in mind,
277
693000
2000
Met dat in gedachten
11:50
I started researching more, I started investigating more,
278
695000
2000
zette ik mijn onderzoek verder
11:52
and I became very passionate.
279
697000
2000
en werd ik heel gepassioneerd.
11:54
Because I realized
280
699000
2000
Omdat ik besefte
11:56
that if we could find a way to target remediation,
281
701000
2000
dat als we een manier zouden vinden om het saneren beter aan te pakken,
11:58
we could also find a way
282
703000
2000
we ook een manier kunnen vinden om
12:00
to treat asthmatic patients more effectively.
283
705000
4000
de behandeling van astmatische patiënten efficiënter te maken.
12:04
For example, volatile organic compounds
284
709000
2000
Vluchtige organische stoffen
12:06
are chemical pollutants
285
711000
2000
zijn verontreinigende stoffen
12:08
that are found in our schools, homes and workplaces.
286
713000
2000
die in onze scholen, huizen en werkplaatsen worden aangetroffen.
12:10
They're everywhere.
287
715000
2000
Ze zitten overal.
12:12
These chemical pollutants
288
717000
2000
Deze chemicaliën
12:14
are currently not a criteria air pollutant,
289
719000
2000
zijn op dit moment geen criterium voor luchtverontreiniging,
12:16
as defined by the U.S. Clean Air Act.
290
721000
2000
zoals gedefinieerd door de U. S. Clean Air Act.
12:18
Which is surprising to me,
291
723000
2000
Dat verbaast me
12:20
because these chemical pollutants, through my research,
292
725000
2000
omdat ik door middel van mijn onderzoek heb laten zien
12:22
I show that they had a very large negative impact
293
727000
3000
dat deze chemicaliën een zeer nadelige invloed hebben
12:25
on the lung health of asthmatic patients
294
730000
2000
op de gezondheid van de longen van astmapatiënten
12:27
and thus should be regulated.
295
732000
2000
en dus moeten worden gereguleerd.
12:29
So today I want to show you
296
734000
2000
Vandaag wil ik jullie
12:31
my interactive software model that I created.
297
736000
3000
mijn interactieve softwaremodel tonen.
12:34
I'm going to show it to you on my laptop.
298
739000
2000
Op mijn laptop.
12:36
And I have a volunteer subject in the audience today,
299
741000
2000
Ik heb een vrijwilligster in het publiek:
12:38
Julie.
300
743000
2000
Julie.
12:40
And all of Julie's data has been pre-entered
301
745000
3000
Alle gegevens van Julie zijn vooraf
12:43
into my interactive software model.
302
748000
2000
in mijn interactieve softwaremodel ingevoerd.
12:45
And this can be used by anyone.
303
750000
2000
Dit kan door iedereen worden gebruikt.
12:47
So I want you to imagine that you're in Julie's shoes,
304
752000
2000
Stel je voor dat je Julie bent
12:49
or someone who's really close to you
305
754000
2000
of iemand die je erg na is en
12:51
who suffers from asthma or another lung disorder.
306
756000
3000
die lijdt aan astma of een andere longaandoening.
12:54
So Julie's going to her doctor's office
307
759000
2000
Julie gaat naar het kabinet van haar arts
12:56
to get treated for her asthma.
308
761000
2000
om behandeld te worden voor haar astma.
12:58
And the doctor has her sit down,
309
763000
2000
De dokter laat haar plaatsnemen,
13:00
and he takes her peak expiratory flow rate --
310
765000
3000
meet haar piek-uitademingssnelheid -
13:03
which is essentially her exhalation rate,
311
768000
2000
de maximale snelheid waarmee ze uitademt
13:05
or the amount of air that she can breathe out in one breath.
312
770000
3000
of de hoeveelheid lucht die ze in één adem kan uitademen.
13:08
So that peak expiratory flow rate,
313
773000
2000
Die piekstroomsnelheid
13:10
I've entered it up into the interactive software model.
314
775000
2000
heb ik in het interactieve softwaremodel ingevoerd.
13:12
I've also entered in her age, her gender and her height.
315
777000
3000
Ook haar leeftijd, geslacht en lengte.
13:15
I've assumed that she lives in an average household
316
780000
2000
Ik ging ervan uit dat ze in een gemiddeld huishouden leeft
13:17
with average air pollutant levels.
317
782000
2000
met gemiddelde niveaus van luchtverontreiniging.
13:19
So any user can come in here
318
784000
2000
Elke gebruiker hier kan
13:21
and click on "lung function report"
319
786000
2000
op "longfunctierapport" klikken
13:23
and it'll take them to this report that I created.
320
788000
2000
en mijn verslag bekijken.
13:25
And this report really drives home the crux of my research.
321
790000
4000
Dit verslag houdt de kern van mijn onderzoek in.
13:29
So what it shows -- if you want to focus on that top graph in the right-hand corner --
322
794000
4000
Let even op die bovenste grafiek in de rechterbovenhoek.
13:33
it shows Julie's actual peak expiratory flow rate
323
798000
2000
Ze toont Julies maximum-uitademingsdebiet
13:35
in the yellow bar.
324
800000
2000
in de gele balk.
13:37
This is the measurement that she took in her doctor's office.
325
802000
3000
De meting uit het kabinet van haar arts.
13:40
In the blue bar at the bottom of the graph,
326
805000
2000
De blauwe balk aan de onderkant van de grafiek
13:42
it shows what her peak expiratory flow rate,
327
807000
3000
toont haar piekstroomsnelheid,
13:45
what her exhalation rate or lung health, should be
328
810000
2000
wat haar uitademingssnelheid of longgezondheid zou moeten zijn
13:47
based on her age, gender and height.
329
812000
3000
uitgaande van haar leeftijd, geslacht en lengte.
13:50
So the doctor sees this difference between the yellow bar and the blue bar,
330
815000
3000
De dokter ziet dit verschil tussen de gele balk en de blauwe balk
13:53
and he says, "Wow, we need to give her steroids,
331
818000
3000
en zegt: "Hola, we moeten haar steroïden,
13:56
medication and inhalers."
332
821000
3000
medicatie en inhalators gaan geven."
13:59
But I want everyone here to reimagine a world
333
824000
3000
Maar ik wil dat iedereen hier zich een wereld voorstelt
14:02
where instead of prescribing steroids,
334
827000
2000
waar in plaats van het voorschrijven van steroïden,
14:04
inhalers and medication,
335
829000
2000
inhalators en medicatie,
14:06
the doctor turns to Julie and says,
336
831000
2000
de dokter zich tot Julie wendt en zegt:
14:08
"Why don't you go home and clean out your air filters.
337
833000
2000
"Waarom ga je niet naar huis je luchtfilters reinigen.
14:10
Clean out the air ducts in your home,
338
835000
2000
Reinig de luchtkanalen in je huis,
14:12
in your workplace, in your school.
339
837000
2000
werkplek of school.
14:14
Stop the use of incense and candles.
340
839000
3000
Stop met het gebruik van wierook en kaarsen.
14:17
And if you're remodeling your house,
341
842000
2000
Als je je huis opnieuw inricht,
14:19
take out all the carpeting and put in hardwood flooring."
342
844000
3000
neem dan alle vloerbedekking eruit en plaats hardhouten vloeren."
14:22
Because these solutions are natural,
343
847000
2000
Deze oplossingen zijn natuurlijk,
14:24
these solutions are sustainable,
344
849000
2000
duurzaam,
14:26
and these solutions are long-term investments --
345
851000
3000
en langetermijninvesteringen.
14:29
long-term investments that we're making
346
854000
2000
Langetermijninvesteringen
14:31
for our generation and for future generations.
347
856000
2000
voor onze generatie en voor toekomstige generaties.
14:33
Because these environmental solutions
348
858000
3000
Omdat de milieu-oplossingen
14:36
that Julie can make in her home, her workplace and her school
349
861000
3000
van Julie in haar huis, werk en school
14:39
are impacting everyone that lives around her.
350
864000
3000
op iedereen om haar heen hun impact hebben.
14:42
So I'm very passionate about this research
351
867000
2000
Ik ben erg enthousiast over dit onderzoek
14:44
and I really want to continue it
352
869000
2000
en ik wil het verder zetten
14:46
and expand it to more disorders besides asthma,
353
871000
3000
en uitbreiden naar andere aandoeningen dan astma,
14:49
more respiratory disorders, as well as more pollutants.
354
874000
3000
naar meer aandoeningen aan de luchtwegen, maar ook naar meer verontreinigende stoffen.
14:52
But before I end my talk today,
355
877000
2000
Voordat ik mijn toespraak vandaag beëindig,
14:54
I want to leave you with one saying.
356
879000
2000
ga ik jullie nog een spreekwoord vertellen:
14:56
And that saying is that genetics loads the gun,
357
881000
3000
"Genetica laadt het pistool,
14:59
but the environment pulls the trigger.
358
884000
2000
maar de omgeving haalt de trekker over."
15:01
And that made a huge impact on me
359
886000
2000
Dat maakte een enorme indruk op me
15:03
when I was doing this research.
360
888000
2000
toen ik dit onderzoek deed.
15:05
Because what I feel, is a lot of us think
361
890000
2000
Want ik heb de indruk dat velen van ons denken
15:07
that the environment is at a macro level,
362
892000
3000
dat het milieu iets op macroniveau is,
15:10
that we can't do anything to change our air quality
363
895000
2000
dat we niets kunnen doen om onze luchtkwaliteit te veranderen,
15:12
or to change the climate or anything.
364
897000
3000
om het klimaat of wat dan ook te veranderen.
15:15
But if each one of us takes initiative in our own home,
365
900000
3000
Maar als ieder van ons het initiatief neemt in eigen huis,
15:18
in our own school and in our own workplace,
366
903000
3000
in eigen school en werkplaats,
15:21
we can make a huge difference in air quality.
367
906000
2000
kunnen we een enorm verschil maken in luchtkwaliteit.
15:23
Because remember, we spend 90 percent of our lives indoors.
368
908000
4000
Want vergeet niet dat we 90 procent van ons leven binnenshuis doorbrengen.
15:27
And air quality and air pollutants
369
912000
3000
Luchtkwaliteit en luchtverontreinigende stoffen
15:30
have a huge impact on the lung health of asthmatic patients,
370
915000
3000
hebben een enorme impact op de gezondheid van de longen van astmapatiënten,
15:33
anyone with a respiratory disorder
371
918000
2000
op iedereen met een respiratoire aandoening
15:35
and really all of us in general.
372
920000
2000
en op echt ieder van ons in het algemeen.
15:37
So I want you to reimagine a world
373
922000
2000
Stel je een wereld voor
15:39
with better air quality,
374
924000
2000
met een betere luchtkwaliteit,
15:41
better quality of life
375
926000
2000
betere kwaliteit van leven
15:43
and better quality of living for everyone
376
928000
2000
en een betere kwaliteit van leven voor iedereen
15:45
including our future generations.
377
930000
2000
met inbegrip van onze toekomstige generaties.
15:47
Thank you.
378
932000
2000
Dank je.
15:49
(Applause)
379
934000
7000
(Applaus)
15:56
Lisa Ling: Right.
380
941000
2000
Lisa Ling: Dat was het.
15:58
Can I have Shree and Lauren come up really quickly?
381
943000
5000
Kunnen Shree en Lauren even heel snel naar hier komen?
16:03
Your Google Science Fair champions.
382
948000
2000
De Google-Science-Fairkampioenen.
16:05
Your winners.
383
950000
2000
De winnaars.
16:07
(Applause)
384
952000
3000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKERS
Lauren Hodge - Science fair winnerLauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category.
Why you should listen
Lauren Hodge has been competing in science fair projects since she was 7 years old. For her latest project, she investigated the formation of carcinogens in different methods of preparing chicken -- and found a surprising result. That work won first prize in the Google Science Fair's age 13-14 category.
Lauren Hodge | Speaker | TED.com
Shree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair.
Why you should listen
Shree Bose's school system doesn't officially participate in science fairs, so for ten years she entered herself in as many fairs as she could. In 2011 she presented her latest project: determining the mechanism of chemotherapy resistance in ovarian cancer -- a breakthrough that could improve future treatments. That project earned her the grand prize at the inaugural Google Science Fair.
Shree Bose | Speaker | TED.com
Naomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category.
Why you should listen
Naomi Shah's first word was "why." She went from pestering her parents with questions about organic chemistry and nuclear energy, to a resarch project that developed a novel mathematical model for the effects of air polution on asthmatics. That work won her first place in the Google Science Fair age 15-16 category.
Naomi Shah | Speaker | TED.com