ABOUT THE SPEAKER
Leila Pirhaji - Biotech entrepreneur
Leila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases.

Why you should listen

Leila Pirhaji is the founder of ReviveMed, an AI platform that can quickly and inexpensively characterize large numbers of metabolites (small molecules like glucose or cholesterol) from the blood, urine and tissues of patients. This allows for the detection of molecular mechanisms that lead to disease and the discovery of drugs that target these disease mechanisms.

More profile about the speaker
Leila Pirhaji | Speaker | TED.com
TED2019

Leila Pirhaji: The medical potential of AI and metabolites

Leila Pirhaji: Potențialul inteligenței artificiale (IA) și al metaboliților în medicină

Filmed:
1,210,569 views

Multe boli sunt cauzate de metaboliți - mici molecule din corp ca de exemplu grăsimile, glucoza și colesterolul - dar nu se știe bine ce sunt sau ce efecte au. În calitate de antreprenor biotech și TED Fellow, Leila Pirhaji ne dezvăluie planul ei de a construi un sistem bazat pe IA pentru a determina și clasifica metaboliții, pentru a înțelege mai bine cum se dezvoltă boala și a descoperi noi tratamente mai eficiente.
- Biotech entrepreneur
Leila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:13
In 2003,
0
1507
1889
În 2003,
00:15
when we sequencedsecvențiat the humanuman genomegenomului,
1
3420
2913
când am secvențiat genomul uman,
am crezut că am găsit o soluție
pentru tratarea multor boli.
00:18
we thought we would have the answerRăspuns
to treattrata manymulți diseasesboli.
2
6357
3922
Dar, suntem departe de realitate,
00:22
But the realityrealitate is fardeparte from that,
3
10974
2657
pentru că în afară de genele noastre,
00:26
because in additionplus to our genesgene,
4
14782
1921
mediul și stilul nostru de viață
ar putea avea un rol important
00:28
our environmentmediu inconjurator and lifestylemod de viata
could have a significantsemnificativ rolerol
5
16727
4570
în dezvoltarea multor boli importante.
00:33
in developingîn curs de dezvoltare manymulți majormajor diseasesboli.
6
21321
2548
Un bun exemplu este boala ficatului gras
00:35
One exampleexemplu is fattygrase liverficat diseaseboală,
7
23893
3580
care afectează peste 20 la sută
din populație la nivel global,
00:39
whichcare is affectingcare afectează over 20 percentla sută
of the populationpopulație globallyla nivel global,
8
27497
4083
și nu se vindecă, cauzând cancer hepatic
00:43
and it has no treatmenttratament
and leadsOportunitati to liverficat cancercancer
9
31604
3034
sau insuficiență hepatică.
00:46
or liverficat failureeșec.
10
34662
1423
Deci, doar secvențierea ADN-ului
nu ne dă informații suficiente
00:49
So sequencingsecvențiere DNAADN-UL alonesingur
doesn't give us enoughdestul informationinformație
11
37517
4744
pentru a găsi soluții
terapeutice eficiente.
00:54
to find effectiveefectiv therapeuticsterapeutica.
12
42285
2232
00:56
On the brightluminos sidelatură, there are
manymulți other moleculesmolecule in our bodycorp.
13
44541
3756
Pe de altă parte, există multe alte
molecule în corpul nostru.
01:00
In factfapt, there are
over 100,000 metabolitesmetaboliţi.
14
48321
3980
De fapt, avem peste 100.000 de metaboliți.
Metaboliții sunt toate moleculele
de dimensiuni foarte mici.
01:04
MetabolitesMetaboliţii are any moleculemoleculă
that is supersmallde la supersmall in theiral lor sizemărimea.
15
52325
4296
Exemplele cele mai cunoscute sunt glucoza,
fructoza, grăsimea, colesterolul,
01:09
KnownCunoscut examplesexemple are glucoseglucoză,
fructosefructoză, fatsgrăsimi, cholesterolcolesterol --
16
57193
4972
lucruri despre care se vorbește mereu.
01:14
things we hearauzi all the time.
17
62189
1510
01:16
MetabolitesMetaboliţii are involvedimplicat
in our metabolismmetabolism.
18
64273
2983
Metaboliții sunt implicați
în metabolismul nostru.
Aceștia sunt și succesorii ADN-ului,
01:20
They are alsode asemenea downstreamîn aval of DNAADN-UL,
19
68066
4028
deci, transportă informații despre gene,
cât și despre stilul de viață.
01:24
so they carrytransporta informationinformație
from bothambii our genesgene as well as lifestylemod de viata.
20
72118
5082
01:29
UnderstandingÎnţelegerea metabolitesmetaboliţi is essentialesenţial
to find treatmentstratamente for manymulți diseasesboli.
21
77224
5649
Cunoașterea metaboliților este esențială
pentru tratamentul multor boli.
Dintotdeauna mi-am dorit
să vindec pacienți.
01:34
I've always wanted to treattrata patientspacienți.
22
82897
2212
În ciuda acestui fapt, acum 15 ani
am abandonat medicina
01:37
DespiteÎn ciuda that, 15 yearsani agoîn urmă,
I left medicalmedical schoolşcoală,
23
85934
3858
pentru că am căzut la matematică.
01:41
as I missedratat mathematicsmatematică.
24
89816
1965
Imediat după aceea, am descoperit
un lucru foarte interesant:
01:45
SoonÎn curând after, I foundgăsite the coolestcea mai tare thing:
25
93019
2936
că pot folosi matematica
ca să studiez medicina.
01:48
I can use mathematicsmatematică to studystudiu medicinemedicament.
26
96692
2763
De atunci, elaborez algoritmi
pentru a analiza datele biologice.
01:53
SinceDeoarece then, I've been developingîn curs de dezvoltare
algorithmsalgoritmi to analyzea analiza biologicalbiologic datadate.
27
101026
5213
Deci, părea ușor:
01:59
So, it soundedsunat easyuşor:
28
107092
2283
hai să culegem date despre toți
metaboliții din corpul nostru,
02:01
let's collectcolectarea datadate from all
the metabolitesmetaboliţi in our bodycorp,
29
109399
3601
să creăm modele matematice ca să descriem
modificările lor în timpul unei boli
02:05
developdezvolta mathematicalmatematic modelsmodele to describedescrie
how they are changedschimbat in a diseaseboală
30
113024
5128
02:10
and interveneinterveni in those
changesschimbări to treattrata them.
31
118176
2988
și să intervenim pe aceste schimbări
pentru a le trata.
Atunci, mi-am dat seama de ce nimeni
nu a făcut așa ceva înainte:
02:14
Then I realizedrealizat why no one
has doneTerminat this before:
32
122488
3472
este foarte dificil.
02:19
it's extremelyextrem difficultdificil.
33
127230
1687
02:20
(LaughterRâs)
34
128941
1087
(Râsete)
02:22
There are manymulți metabolitesmetaboliţi in our bodycorp.
35
130052
2412
Avem mulți metaboliți în corp.
02:24
EachFiecare one is differentdiferit from the other one.
36
132783
2500
Sunt diferiți unul de celălalt.
Anumitor metaboliți le putem măsura
masa moleculară
02:27
For some metabolitesmetaboliţi,
we can measuremăsura theiral lor molecularmolecular massmasa
37
135307
3728
folosind instrumente
de spectometrie de masă.
02:31
usingutilizând massmasa spectrometryspectrometria de instrumentsinstrumente.
38
139059
2593
Dar, fiindcă am putea găsi
10 molecule cu aceeași masă,
02:33
But because there could be, like,
10 moleculesmolecule with the exactcorect samela fel massmasa,
39
141676
4393
nu știm exact ce sunt
02:38
we don't know exactlyexact what they are,
40
146093
1807
și dacă vrei să le identifici
în mod sigur,
02:39
and if you want to clearlyclar
identifyidentifica all of them,
41
147924
2774
02:42
you have to do more experimentsexperimente,
whichcare could take decadesdecenii
42
150722
3104
trebuie să faci alte experimente,
care ar putea dura decenii
02:45
and billionsmiliarde of dollarsdolari.
43
153850
1714
și costa miliarde de dolari.
02:48
So we developeddezvoltat an artificialartificial
intelligenceinteligență, or AIAI, platformplatformă, to do that.
44
156207
5563
Astfel, am creat o platformă
de inteligență artificială, sau IA,
pentru realizarea acestuia.
Ne-am folosit de dezvoltarea
datelor biologice
02:53
We leveragedcu efect de levier the growthcreştere of biologicalbiologic datadate
45
161794
2844
02:56
and builtconstruit a databaseBază de date of any existingexistent
informationinformație about metabolitesmetaboliţi
46
164662
4424
și am construit o bază de date
cu toate informațiile existente
despre metaboliți
03:01
and theiral lor interactionsinteracțiuni
with other moleculesmolecule.
47
169110
3128
și interacțiunile lor
cu ceilalți metaboliți.
Am adunat toate aceste date
într-o mega rețea.
03:04
We combinedcombinate all this datadate
as a meganetworkde la meganetwork.
48
172262
3424
După aceea, din țesutul sau din sângele
pacienților,
03:07
Then, from tissuesțesuturi or bloodsânge of patientspacienți,
49
175710
3396
măsurăm masa metaboliților
03:11
we measuremăsura massesmasele of metabolitesmetaboliţi
50
179130
2751
și căutăm masele
care se schimbă în timpul unei boli.
03:13
and find the massesmasele
that are changedschimbat in a diseaseboală.
51
181905
3259
Dar, cum spuneam mai devreme,
nu știm exact ce sunt.
03:17
But, as I mentionedmenționat earliermai devreme,
we don't know exactlyexact what they are.
52
185188
3190
O masă moleculară de 180 ar putea fi
glucoză, galactoză sau fructoză.
03:20
A molecularmolecular massmasa of 180 could be
eitherfie the glucoseglucoză, galactoseGalactoză or fructosefructoză.
53
188402
5135
Toate acestea au exact aceeași masă,
03:25
They all have the exactcorect samela fel massmasa
54
193561
2019
03:27
but differentdiferit functionsfuncții in our bodycorp.
55
195604
2087
dar funcții diferite în corpul nostru.
Algoritmul nostru IA a calculat
toate aceste ambiguități.
03:29
Our AIAI algorithmAlgoritmul consideredluate în considerare
all these ambiguitiesambiguităţi.
56
197715
3587
S-a folosit această mega rețea
03:33
It then minedminat that meganetworkde la meganetwork
57
201326
2736
pentru a descoperi cum relaționează
între ele aceste mase metabolice,
03:36
to find how those metabolicmetabolice massesmasele
are connectedconectat to eachfiecare other
58
204086
4353
cauzând o boală.
03:40
that resultrezultat in diseaseboală.
59
208463
1958
Iar după modul în care
acestea se intrepătrund,
03:42
And because of the way they are connectedconectat,
60
210445
2238
reușim să deducem
care este masa fiecărui metabolit,
03:44
then we are ablecapabil to inferdeduce
what eachfiecare metaboliteMetabolitul massmasa is,
61
212707
4323
cum ar fi cea de 180 a glucozei de față,
03:49
like that 180 could be glucoseglucoză here,
62
217054
2924
și, cel mai important, să descoperim
03:52
and, more importantlyimportant, to discoverdescoperi
63
220002
2551
cum schimbările în glucoză
și în alți metaboliți
03:54
how changesschimbări in glucoseglucoză
and other metabolitesmetaboliţi
64
222577
3367
conduc spre boală.
03:57
leadconduce to a diseaseboală.
65
225968
1505
Această nouă perspectivă
despre mecanismele bolii
03:59
This novelroman understandingînţelegere
of diseaseboală mechanismsmecanisme
66
227497
2995
ne permite să descoperim noi
terapii eficace în acest scop.
04:02
then enablepermite us to discoverdescoperi
effectiveefectiv therapeuticsterapeutica to targetţintă that.
67
230516
4492
Deci, am înființat o nouă companie
pentru a aduce această tehnologie pe piață
04:07
So we formedformat a start-upStart-up companycompanie
to bringaduce this technologytehnologie to the marketpiaţă
68
235601
3845
și pentru a schimba viața oamenilor.
04:11
and impactefect people'soamenii lui livesvieți.
69
239470
1805
Eu și echipa mea de la Revive Med
lucrăm pentru a descoperi
04:13
Now my teamechipă and I at ReviveMedDe revizuire
are workinglucru to discoverdescoperi
70
241722
3545
04:17
therapeuticsterapeutica for majormajor diseasesboli
that metabolitesmetaboliţi are keycheie driversdrivere for,
71
245291
5105
terapii pentru boli importante
unde metaboliții
sunt factorul determinant,
04:22
like fattygrase liverficat diseaseboală,
72
250420
1897
cum e boala ficatului gras,
pentru că este cauzată
de acumularea grăsimilor,
04:24
because it is causedcauzate
by accumulationacumulare of fatsgrăsimi,
73
252341
2924
care fac parte din categoria
metaboliților din ficat.
04:27
whichcare are typestipuri
of metabolitesmetaboliţi in the liverficat.
74
255289
2473
04:29
As I mentionedmenționat earliermai devreme,
it's a hugeimens epidemicepidemie with no treatmenttratament.
75
257786
3940
Cum am menționat mai înainte,
această boală e foarte răspândită
și nu are tratament.
04:33
And fattygrase liverficat diseaseboală
is just one exampleexemplu.
76
261750
2724
Și boala ficatului gras
este numai un exemplu.
04:36
MovingMutarea forwardredirecţiona, we are going to tackleaborda
hundredssute of other diseasesboli
77
264498
4178
În viitor vom combate sute de alte boli
ce nu au în prezent tratament.
04:40
with no treatmenttratament.
78
268700
1493
Și adunând tot mai multe date
04:42
And by collectingcolectare more and more
datadate about metabolitesmetaboliţi
79
270217
4554
despre metaboliți
și înțelegând
cum schimbările metaboliților
04:46
and understandingînţelegere
how changesschimbări in metabolitesmetaboliţi
80
274795
3544
conduc la dezvoltarea bolilor,
04:50
leadsOportunitati to developingîn curs de dezvoltare diseasesboli,
81
278363
2402
algoritmii noștri vor deveni
tot mai inteligenți
04:52
our algorithmsalgoritmi will get
smartermai inteligent and smartermai inteligent
82
280789
3489
și vor descoperi terapiile potrivite
pentru pacienții potriviți.
04:56
to discoverdescoperi the right therapeuticsterapeutica
for the right patientspacienți.
83
284302
4196
Și ne vom apropia tot mai mult
de realizarea dorinței noastre
05:00
And we will get closermai aproape to reacha ajunge our visionviziune
84
288522
3770
05:04
of savingeconomisire livesvieți with everyfiecare linelinia of codecod.
85
292316
3863
de a salva vieți cu fiecare linie de cod.
Vă mulțumesc!
05:08
Thank you.
86
296203
1321
(Aplauze)
05:09
(ApplauseAplauze)
87
297548
3827
Translated by Nae Tincuta Talida
Reviewed by Iosif Szenasi

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Leila Pirhaji - Biotech entrepreneur
Leila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases.

Why you should listen

Leila Pirhaji is the founder of ReviveMed, an AI platform that can quickly and inexpensively characterize large numbers of metabolites (small molecules like glucose or cholesterol) from the blood, urine and tissues of patients. This allows for the detection of molecular mechanisms that lead to disease and the discovery of drugs that target these disease mechanisms.

More profile about the speaker
Leila Pirhaji | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

This site was created in May 2015 and the last update was on January 12, 2020. It will no longer be updated.

We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

Privacy Policy

Developer's Blog

Buy Me A Coffee