TEDMED 2009
David Agus: A new strategy in the war on cancer
David Angus: O nouă strategie în lupta împotriva cancerului
Filmed:
Readability: 4.3
830,903 views
În mod tradiţional, tratamentele pentru cancer s-au concentrat pe celulele maligne individuale - explică David Angus. El sugerează o abordare nouă, trans-disciplinară, folosind medicamente atipice, modelare pe computer şi analiza proteinelor, pentru a trata şi analiza întreg corpul.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I'm a cancer doctor, and I walked out of my office
0
0
3000
Sunt medic oncolog şi cu trei sau patru ani în urmă
00:18
and walked by the pharmacy in the hospital three or four years ago,
1
3000
4000
am ieşit din birou şi am mers spre farmacia din spital,
00:22
and this was the cover of Fortune magazine
2
7000
3000
iar în fereastra farmaciei era
00:25
sitting in the window of the pharmacy.
3
10000
2000
această copertă a revistei Fortune.
00:27
And so, as a cancer doctor, you look at this,
4
12000
2000
Ca medic oncolog, văzând asta,
00:29
and you get a little bit downhearted.
5
14000
2000
m-am simţit un pic deprimat.
00:31
But when you start to read the article by Cliff,
6
16000
3000
Dar când începi să citeşti articolul scris de Cliff,
00:34
who himself is a cancer survivor,
7
19000
2000
el însuşi un supravieţuitor al cancerului,
00:36
who was saved by a clinical trial
8
21000
2000
care a fost salvat de un test clinic,
00:38
where his parents drove him from New York City to upstate New York
9
23000
4000
unde l-au dus părinţii lui în partea de nord a statului New York,
00:42
to get an experimental therapy for --
10
27000
2000
pentru a primi un tratament experimental pentru --
00:44
at the time -- Hodgkin's disease, which saved his life,
11
29000
3000
la acel moment -- boala lui Hodgkin, care i-a salvat viaţa.
00:47
he makes remarkable points here.
12
32000
3000
El are păreri remarcabile în articol.
00:50
And the point of the article was that we have gotten
13
35000
3000
Iar mesajul articolului a fost că am ajuns
00:53
reductionist in our view of biology,
14
38000
3000
adepţi ai unei analize reducţioniste în privinţa biologiei,
00:56
in our view of cancer.
15
41000
2000
în privinţa cancerului.
00:58
For the last 50 years, we have focused on treating
16
43000
3000
Pentru ultimii 50 de ani, ne-am focusat pe tratarea
01:01
the individual gene
17
46000
2000
genei individuale,
01:03
in understanding cancer, not in controlling cancer.
18
48000
3000
pe înţelegerea cancerului, nu pe controlarea lui.
01:06
So, this is an astounding table.
19
51000
3000
Aşa că acesta este un tabel uluitor.
01:09
And this is something that sobers us in our field everyday
20
54000
3000
Şi asta este ceva care ne dezmeticeşte zilnic în domeniul nostru
01:12
in that, obviously, we've made remarkable impacts
21
57000
2000
prin faptul că, în mod evident, am făcut progrese remarcabile
01:14
on cardiovascular disease,
22
59000
2000
în tratarea bolilor cardiovasculare.
01:16
but look at cancer. The death rate in cancer
23
61000
3000
Dar priviţi la cancer. Mortalitatea la cancer
01:19
in over 50 years hasn't changed.
24
64000
3000
nu s-a schimbat de peste 50 de ani.
01:22
We've made small wins in diseases like chronic myelogenous leukemia,
25
67000
4000
Am avut mici succese la boli ca leucemia cronică mieloidă,
01:26
where we have a pill that can put 100 percent of people in remission,
26
71000
3000
unde avem o tabletă care poate duce la remisie în 100% din pacienti
01:29
but in general, we haven't made an impact at all in the war on cancer.
27
74000
6000
Dar în general, nu am avut deloc un impact în războiul cu cancerul.
01:35
So, what I'm going to tell you today,
28
80000
3000
Aşa că, ceea ce vă voi spune astăzi
01:38
is a little bit of why I think that's the case,
29
83000
3000
este un pic despre de ce cred eu că este aşa,
01:41
and then go out of my comfort zone
30
86000
2000
şi apoi voi ieşi din zona mea de confort
01:43
and tell you where I think it's going,
31
88000
3000
şi vă voi spune unde cred eu că duce asta,
01:46
where a new approach -- that we hope to push forward
32
91000
3000
unde utilizăm o nouă abordare -- pe care sperăm s-o promovăm
01:49
in terms of treating cancer.
33
94000
4000
pentru tratarea cancerului.
01:53
Because this is wrong.
34
98000
3000
Fiindcă asta este greşit.
01:56
So, what is cancer, first of all?
35
101000
2000
Deci, în primul rând, ce este cancerul?
01:58
Well, if one has a mass or an abnormal blood value, you go to a doctor,
36
103000
5000
Păi, dacă cineva are un nodul sau un rezultat anormal la analiza sângelui, merge la medic.
02:03
they stick a needle in.
37
108000
2000
Acolo se înfige un ac în el.
02:05
They way we make the diagnosis today is by pattern recognition:
38
110000
4000
Modul în care facem diagnoza astăzi, este prin recunoaşterea tiparului.
02:09
Does it look normal? Does it look abnormal?
39
114000
4000
Arată normal? Arată anormal?
02:13
So, that pathologist is just like looking at this plastic bottle.
40
118000
3000
Deci, e ca şi cum acel patologist s-ar uita la acest recipient din plastic.
02:16
This is a normal cell. This is a cancer cell.
41
121000
3000
Acesta este o celulă normală. Acesta este o celulă canceroasă.
02:19
That is the state-of-the-art today in diagnosing cancer.
42
124000
5000
Asta e cea mai avansată metodă de diagnosticare a cancerului în ziua de azi.
02:24
There's no molecular test,
43
129000
3000
Nu există nici un test molecular.
02:27
there's no sequencing of genes that was referred to yesterday,
44
132000
3000
Nu există o secvenţiere a genelor, care a fost amintită ieri.
02:30
there's no fancy looking at the chromosomes.
45
135000
3000
Nu există vreo analiză deşteaptă a cromozomilor.
02:33
This is the state-of-the-art and how we do it.
46
138000
3000
Acesta este cea mai avansată metodă folosită azi.
02:36
You know, I know very well, as a cancer doctor, I can't treat advanced cancer.
47
141000
6000
Ştiţi, eu ca medic oncolog, ştiu foarte bine că nu pot trata cancerul avansat.
02:42
So, as an aside, I firmly believe in the field of trying to identify cancer early.
48
147000
7000
Aşa că eu cred ferm în încercarea de a identifica din timp cancerul.
02:49
It is the only way you can start to fight cancer, is by catching it early.
49
154000
5000
Este singura cale de a începe lupta cu cancerul, de a-l prinde din timp.
02:54
We can prevent most cancers.
50
159000
3000
Putem preveni majoritatea cancerelor.
02:57
You know, the previous talk alluded to preventing heart disease.
51
162000
3000
Discursul anterior s-a referit la prevenirea bolilor de inimă.
03:00
We could do the same in cancer.
52
165000
2000
Putem face acelaşi lucru la cancer.
03:02
I co-founded a company called Navigenics,
53
167000
2000
Am co-fondat o companie numită Navigenics,
03:04
where, if you spit into a tube --
54
169000
2000
unde dacă scuipaţi într-un tub,
03:06
and we can look look at 35 or 40 genetic markers for disease,
55
171000
6000
si ne putem uita la 30 - 40 de markeri genetici ai bolilor,
03:12
all of which are delayable in many of the cancers --
56
177000
2000
toate din ele fiind întârziabile în multe din cancere.
03:14
you start to identify what you could get,
57
179000
4000
Începi prin a identifica ce poţi avea
03:18
and then we can start to work to prevent them.
58
183000
3000
şi apoi putem începe să lucrăm să le prevenim.
03:21
Because the problem is, when you have advanced cancer,
59
186000
3000
Fiindcă problema este că atunci când ai cancerul avansat,
03:24
we can't do that much today about it, as the statistics allude to.
60
189000
4000
nu mai putem face aşa de mult, aşa cum arată şi statisticile.
03:28
So, the thing about cancer is that it's a disease of the aged.
61
193000
4000
Deci, cancerul este o boală a vârstei înaintate.
03:32
Why is it a disease of the aged?
62
197000
2000
De ce este o boală a celor vârstnici?
03:34
Because evolution doesn't care about us after we've had our children.
63
199000
4000
Fiindcă evoluţiei nu-i pasă de noi după ce am avut copii.
03:39
See, evolution protected us during our childbearing years
64
204000
3000
Vedeţi, evoluţia ne-a protejat pe durata anilor când am purtat copii,
03:42
and then, after age 35 or 40 or 45,
65
207000
4000
şi apoi, după vârsta de 35 sau 40 sau 45,
03:46
it said "It doesn't matter anymore, because they've had their progeny."
66
211000
4000
ea spune că nu mai contăm, pentru că am dat naştere unor urmaşi.
03:50
So if you look at cancers, it is very rare -- extremely rare --
67
215000
5000
Aşa că dacă studiaţi cancerul, este foarte, extrem de rar
03:55
to have cancer in a child, on the order of thousands of cases a year.
68
220000
5000
ca un copil să aibe cancer, de ordinul a miilor de cazuri pe an.
04:00
As one gets older? Very, very common.
69
225000
4000
Iar pe măsură ce îmbătrâneşte, devine foarte răspândit.
04:04
Why is it hard to treat?
70
229000
2000
De ce este greu de tratat?
04:06
Because it's heterogeneous,
71
231000
2000
Fiindcă este divers,
04:08
and that's the perfect substrate for evolution within the cancer.
72
233000
5000
iar asta este substratul perfect pentru evoluţia cancerului.
04:13
It starts to select out for those bad, aggressive cells,
73
238000
4000
El începe să aleagă acele celule rele, agresive,
04:17
what we call clonal selection.
74
242000
4000
pe care le numim selecţie clonală.
04:21
But, if we start to understand
75
246000
3000
Dar, dacă începem să înţelegem că,
04:24
that cancer isn't just a molecular defect, it's something more,
76
249000
5000
cancerul nu este doar un defect molecular, este ceva mai mult,
04:29
then we'll get to new ways of treating it, as I'll show you.
77
254000
4000
atunci vom ajunge la noi moduri de a-l trata, aşa cum vă voi arăta.
04:33
So, one of the fundamental problems we have in cancer
78
258000
2000
Aşa că unul din problemele fundamentale cu cancerul
04:35
is that, right now, we describe it by a number of adjectives, symptoms:
79
260000
4000
este că acum îl descriem printr-un număr de adjective, simptome.
04:39
"I'm tired, I'm bloated, I have pain, etc."
80
264000
3000
Sunt obosit, sunt umflat, am dureri, etc.
04:42
You then have some anatomic descriptions,
81
267000
2000
Apoi aveţi nişte descrieri anatomice.
04:44
you get that CT scan: "There's a three centimeter mass in the liver."
82
269000
4000
Primiţi rezultatul scanării tomografice. Există un nodul de trei centimetri în ficat.
04:48
You then have some body part descriptions:
83
273000
3000
Aveţi apoi nişte descrieri ale părţilor corpului.
04:51
"It's in the liver, in the breast, in the prostate."
84
276000
2000
Este în ficat, în sân, în prostată.
04:53
And that's about it.
85
278000
3000
Şi cam asta este.
04:56
So, our dictionary for describing cancer is very, very poor.
86
281000
4000
Deci dicţionarul nostru pentru descrierea cancerului este foarte săracă.
05:00
It's basically symptoms.
87
285000
2000
De fapt sunt simptome.
05:02
It's manifestations of a disease.
88
287000
3000
Sunt manifestări ale bolii.
05:05
What's exciting is that over the last two or three years,
89
290000
3000
Ceea ce e foarte încurajator este că în ultimii doi sau trei ani,
05:08
the government has spent 400 million dollars,
90
293000
2000
guvernul a cheltuit 400 de milioane de dolari,
05:10
and they've allocated another billion dollars,
91
295000
3000
şi au alocat încă un miliard de dolari,
05:13
to what we call the Cancer Genome Atlas Project.
92
298000
2000
pentru proiectul numit Atlasul genomului cancerului.
05:15
So, it is the idea of sequencing all of the genes in the cancer,
93
300000
4000
Este ideea secvenţierii tuturor genelor din cancer,
05:19
and giving us a new lexicon, a new dictionary to describe it.
94
304000
5000
şi obţinerii unui nou lexicon, a unui nou dicţionar pentru a-l descrie.
05:24
You know, in the mid-1850's in France,
95
309000
3000
Ştiţi, în anii 1850 în Franţa,
05:27
they started to describe cancer by body part.
96
312000
3000
au început să descrie cancerul prin părţile corpului, prin organe.
05:30
That hasn't changed in over 150 years.
97
315000
4000
Asta nu s-a schimbat în peste 150 de ani.
05:34
It is absolutely archaic that we call cancer
98
319000
4000
Este absolut arhaic faptul că numim cancerul
05:38
by prostate, by breast, by muscle.
99
323000
4000
prin prostată, prin sân, prin muşchi.
05:42
It makes no sense, if you think about it.
100
327000
3000
nu are nici un sens, dacă staţi să vă gândiţi.
05:45
So, obviously, the technology is here today,
101
330000
3000
Deci, evident, tehnologia există astăzi,
05:48
and, over the next several years, that will change.
102
333000
3000
şi în anii următori asta se va schimba.
05:51
You will no longer go to a breast cancer clinic.
103
336000
2000
Nu veţi mai merge la o clinică de cancer al sânului.
05:53
You will go to a HER2 amplified clinic, or an EGFR activated clinic,
104
338000
5000
Veţi merge la o clinică HER2 amplificat sau la o clinică EGFR activat,
05:58
and they will go to some of the pathogenic lesions
105
343000
2000
iar acolo ei se vor ocupa de leziunile patogenice
06:00
that were involved in causing this individual cancer.
106
345000
4000
care au fost implicate în producerea cancerului individual.
06:04
So, hopefully, we will go from being the art of medicine
107
349000
3000
Deci, sperăm, că vom merge de la o artă a medicinei
06:07
more to the science of medicine,
108
352000
2000
mai mult la o ştiinţă a medicinei,
06:09
and be able to do what they do in infectious disease,
109
354000
3000
şi vom fi în stare să facem ceea ce se face la bolile infecţioase,
06:12
which is look at that organism, that bacteria,
110
357000
3000
adică să privim la acel organism, acea bacterie,
06:15
and then say, "This antibiotic makes sense,
111
360000
3000
şi apoi să spunem acest antibiotic merită încercat,
06:18
because you have a particular bacteria that will respond to it."
112
363000
4000
fiindcă aveţi o anumită bacterie care va răspunde la el.
06:22
When one is exposed to H1N1, you take Tamiflu,
113
367000
4000
Când cineva este expus la H1N1, se tratează cu Tamiflu,
06:26
and you can remarkably decrease the severity of symptoms
114
371000
3000
şi severitatea simptomelor poate fi redusă remarcabil
06:29
and prevent many of the manifestations of the disease.
115
374000
3000
şi se pot preveni multe din manifestările bolii.
06:32
Why? Because we know what you have, and we know how to treat it --
116
377000
5000
De ce? Fiindcă ştim ce aveţi şi ştim cum s-o tratăm,
06:37
although we can't make vaccine in this country, but that's a different story.
117
382000
4000
deşi nu putem produce un vaccin în această ţară, dar asta este o altă poveste.
06:41
The Cancer Genome Atlas is coming out now.
118
386000
3000
Atlasul genomului cancerului apare acum.
06:44
The first cancer was done, which was brain cancer.
119
389000
4000
Primul cancer a fost terminat, şi anume cancerul pe creier.
06:48
In the next month, the end of December, you'll see ovarian cancer,
120
393000
4000
În luna următoare, la sfârşitul lui decembrie, veţi vedea cancerul ovarian,
06:52
and then lung cancer will come several months after.
121
397000
4000
iar apoi cancerul plămânului va apare peste câteva luni.
06:56
There's also a field of proteomics that I'll talk about in a few minutes,
122
401000
3000
Există şi domeniul proteomicii, despre care voi vorbi în câteva minute,
06:59
which I think is going to be the next level
123
404000
3000
care cred că va fi următorul nivel
07:02
in terms of understanding and classifying disease.
124
407000
4000
pentru înţelegerea şi clasificarea bolilor.
07:06
But remember, I'm not pushing genomics,
125
411000
2000
Dar ţineţi minte, eu nu promovez genomica,
07:08
proteomics, to be a reductionist.
126
413000
3000
proteomica, pentru a fi adeptul unei analize reducţioniste.
07:11
I'm doing it so we can identify what we're up against.
127
416000
3000
Fac asta pentru a putea identifica cu ce ne confruntăm.
07:14
And there's a very important distinction there that we'll get to.
128
419000
4000
Şi este o deosebire importantă acolo la care vom ajunge.
07:18
In health care today, we spend most of the dollars --
129
423000
3000
Azi, în îngrijirea sănătăţii, cheltuim cei mai mulţi dolari,
07:21
in terms of treating disease --
130
426000
3000
în termenii tratării bolilor --
07:24
most of the dollars in the last two years of a person's life.
131
429000
4000
cei mai mulţi dolari în ultimii doi ani din viaţa unei persoane.
07:28
We spend very little, if any, dollars in terms of identifying what we're up against.
132
433000
5000
Cheltuim foarte puţini dolari - sau deloc - pentru a identifica cu ce ne confruntăm.
07:33
If you could start to move that, to identify what you're up against,
133
438000
4000
Dacă aţi putea să vă îndreptaţi spre a identifica adversarul,
07:37
you're going to do things a hell of a lot better.
134
442000
3000
aţi face lucrurile mult, mult mai bine.
07:40
If we could even take it one step further and prevent disease,
135
445000
4000
Şi dacă am putea duce asta şi mai departe şi să prevenim bolile,
07:44
we can take it enormously the other direction,
136
449000
3000
am putea merge enorm de mult în cealaltă direcţie.
07:47
and obviously, that's where we need to go, going forward.
137
452000
4000
Şi în mod evident, spre asta trebuie să şi mergem, să mergem înainte.
07:51
So, this is the website of the National Cancer Institute.
138
456000
3000
Aşa că aceasta este pagina de web a Institutului naţional al cancerului.
07:54
And I'm here to tell you, it's wrong.
139
459000
3000
Şi sunt aici să vă spun că este greşit.
07:57
So, the website of the National Cancer Institute
140
462000
2000
Aşa că pagina de web a Institutului naţional al cancerului
07:59
says that cancer is a genetic disease.
141
464000
4000
spune că, cancerul este o boală genetică.
08:03
The website says, "If you look, there's an individual mutation,
142
468000
4000
Pagina de web spune, dacă vă uitaţi, că are loc o mutaţie individuală,
08:07
and maybe a second, and maybe a third,
143
472000
2000
şi poate a doua, si poate a treia,
08:09
and that is cancer."
144
474000
2000
şi asta este cancerul.
08:11
But, as a cancer doc, this is what I see.
145
476000
4000
Dar ca medic oncolog eu văd asta.
08:15
This isn't a genetic disease.
146
480000
2000
Acesta nu este o boală genetică.
08:17
So, there you see, it's a liver with colon cancer in it,
147
482000
3000
Vedeţi, este un ficat cu cancerul colonului în el,
08:20
and you see into the microscope a lymph node
148
485000
2000
şi puteţi vedea la microscop un nod limfatic,
08:22
where cancer has invaded.
149
487000
2000
unde a invadat cancerul.
08:24
You see a CT scan where cancer is in the liver.
150
489000
4000
Vedeţi o scanare tomografică unde cancerul este în ficat.
08:28
Cancer is an interaction of a cell
151
493000
3000
Cancerul este o interacţiune a celulelor
08:31
that no longer is under growth control with the environment.
152
496000
5000
care nu mai este sub controlul creşterii, în consens cu mediul.
08:36
It's not in the abstract; it's the interaction with the environment.
153
501000
4000
Nu este ceva abstract; este interacţiunea cu mediul.
08:40
It's what we call a system.
154
505000
3000
Este ceea ce noi numim un sistem.
08:43
The goal of me as a cancer doctor is not to understand cancer.
155
508000
4000
Scopul meu ca medic oncolog nu este să înţeleg cancerul.
08:47
And I think that's been the fundamental problem over the last five decades,
156
512000
3000
Şi cred că asta a fost o problemă fundamentală în ultimele cinci decenii,
08:50
is that we have strived to understand cancer.
157
515000
3000
că ne-am străduit să înţelegem cancerul.
08:53
The goal is to control cancer.
158
518000
3000
Scopul este să controlăm cancerul.
08:56
And that is a very different optimization scheme,
159
521000
2000
Iar asta este o schemă de optimizare foarte diferită,
08:58
a very different strategy for all of us.
160
523000
3000
o strategie foarte diferită pentru noi toţi.
09:01
I got up at the American Association of Cancer Research,
161
526000
2000
Am fost la Asociaţia americană de cercetare a cancerului,
09:03
one of the big cancer research meetings, with 20,000 people there,
162
528000
4000
la una din marile întâlniri de cercetare, cu 20000 de oameni prezenţi,
09:07
and I said, "We've made a mistake.
163
532000
3000
şi am spus, am făcut o greşeală.
09:10
We've all made a mistake, myself included,
164
535000
3000
Cu toţii am făcut o greşeală, inclusiv eu însumi,
09:13
by focusing down, by being a reductionist.
165
538000
2000
prin concentrarea excesivă, prin a fi adepţii unei analize reducţioniste.
09:15
We need to take a step back."
166
540000
2000
Trebuie să ne regândim strategia.
09:17
And, believe it or not, there were hisses in the audience.
167
542000
2000
Şi - credeţi sau nu - dar au fost fluierături dezaprobatoare în audienţă.
09:19
People got upset, but this is the only way we're going to go forward.
168
544000
4000
Oamenii au fost supăraţi, dar asta este singura cale de a merge înainte.
09:23
You know, I was very fortunate to meet Danny Hillis a few years ago.
169
548000
4000
Ştiţi, am fost foarte norocos să-l întânesc pe Danny Hillis cu ani în urmă.
09:27
We were pushed together, and neither one of us really wanted to meet the other.
170
552000
4000
Am fost împinşi să ne întâlnim şi nici unul din noi nu prea vroia să ne întâlnim.
09:31
I said, "Do I really want to meet a guy from Disney, who designed computers?"
171
556000
4000
Am spus: "Oare chiar vreau să întâlnesc un tip de la Disney, care a proiectat computere?"
09:35
And he was saying: Does he really want to meet another doctor?
172
560000
3000
Iar el spunea, oare chiar vrea să întâlnească un alt medic.
09:38
But people prevailed on us, and we got together,
173
563000
2000
Dar oamenii au reuşit şi ne-am întâlnit,
09:40
and it's been transformative in what I do, absolutely transformative.
174
565000
5000
şi a transformat ceea ce fac, a fost absolut revelator.
09:46
We have designed, and we have worked on the modeling --
175
571000
3000
Am proiectat şi am lucrat la modelare --
09:49
and much of these ideas came from Danny and from his team --
176
574000
4000
şi multe din aceste idei au venit de la Danny şi echipa lui --
09:53
the modeling of cancer in the body as complex system.
177
578000
3000
la modelarea cancerului în corp ca un sistem complex.
09:56
And I'll show you some data there
178
581000
2000
Şi vă voi arăta nişte date acolo
09:58
where I really think it can make a difference and a new way to approach it.
179
583000
4000
unde chiar cred că poate fi important şi poate fi o nouă cale de abordare.
10:02
The key is, when you look at these variables and you look at this data,
180
587000
4000
Când te uiţi la aceste variabile, la aceste date, cheia este
10:06
you have to understand the data inputs.
181
591000
4000
să înţelegi intrările de date.
10:10
You know, if I measured your temperature over 30 days,
182
595000
4000
Ştiţi, dacă v-aş fi măsurat temperatura timp de 30 de zile,
10:14
and I asked, "What was the average temperature?"
183
599000
2000
şi aş fi întrebat care a fost temperatura medie,
10:16
and it came back at 98.7, I would say, "Great."
184
601000
4000
şi ar fi fost 37.05, aş spune grozav.
10:20
But if during one of those days
185
605000
2000
Dar dacă pe durata acelor zile
10:22
your temperature spiked to 102 for six hours,
186
607000
3000
temperatura ar fi urcat la 38.9 pentru şase ore,
10:25
and you took Tylenol and got better, etc.,
187
610000
2000
şi aţi fi luat Tylenol şi v-aţi fi făcut bine, etc.,
10:27
I would totally miss it.
188
612000
2000
aş fi ratat-o complet.
10:29
So, one of the problems, the fundamental problems in medicine
189
614000
3000
Aşa că, una din problemele fundamentale ale medicinei
10:32
is that you and I, and all of us,
190
617000
2000
este că voi şi eu, noi toţi,
10:34
we go to our doctor once a year.
191
619000
2000
mergem la medic odată pe an.
10:36
We have discrete data elements; we don't have a time function on them.
192
621000
4000
Avem elemente de date discrete; nu avem o funcţie de timp a datelor.
10:40
Earlier it was referred to this direct life device.
193
625000
3000
Mai devreme au amintit de acest dispozitiv direct de viaţă.
10:43
You know, I've been using it for two and a half months.
194
628000
3000
Ştiţi, îl folosesc de două luni şi jumătate.
10:46
It's a staggering device, not because it tells me
195
631000
2000
Este un dispozitiv uluitor, nu fiindcă îmi spune
10:48
how many kilocalories I do every day,
196
633000
3000
câte kilocalorii consum în fiecare zi,
10:51
but because it looks, over 24 hours, what I've done in a day.
197
636000
4000
ci fiindcă se uită la fiecare 24 de ore la ce am făcut într-o zi.
10:55
And I didn't realize that for three hours I'm sitting at my desk,
198
640000
3000
Şi nu ştiam că stau la masa de birou trei ore
10:58
and I'm not moving at all.
199
643000
2000
şi nu mă mişc deloc.
11:00
And a lot of the functions in the data that we have as input systems here
200
645000
5000
Şi o mulţime de funcţii în datele pe care le avem ca sisteme de intrare aici
11:05
are really different than we understand them,
201
650000
3000
sunt foarte diferite faţă de cum le înţelegeam înainte,
11:08
because we're not measuring them dynamically.
202
653000
2000
fiindcă nu le măsuram dinamic.
11:10
And so, if you think of cancer as a system,
203
655000
5000
Aşa că, dacă vă gândiţi la cancer ca un sistem,
11:15
there's an input and an output and a state in the middle.
204
660000
4000
există o intrare, o ieşire şi o stare în mijloc.
11:19
So, the states, are equivalent classes of history,
205
664000
3000
Iar stările sunt clase echivalente ale istoriei,
11:22
and the cancer patient, the input, is the environment,
206
667000
3000
şi pacientul cu cancer, mediul este intrarea,
11:25
the diet, the treatment, the genetic mutations.
207
670000
4000
regimul alimentar, tratamentul, mutaţiile genetice.
11:29
The output are our symptoms:
208
674000
3000
Ieşirile sunt simptomele noastre.
11:32
Do we have pain? Is the cancer growing? Do we feel bloated, etc.?
209
677000
4000
Avem dureri? Creşte cancerul? Ne simţim balonaţi, etc.?
11:36
Most of that state is hidden.
210
681000
4000
Majoritatea acelei stări este ascunsă.
11:40
So what we do in our field is we change and input,
211
685000
3000
Ceea ce facem noi în mediul nostru este că schimbăm o intrare,
11:43
we give aggressive chemotherapy,
212
688000
2000
facem chemoterapie agresivă.
11:45
and we say, "Did that output get better? Did that pain improve, etc.?"
213
690000
5000
Şi spunem, s-a îmbunătăţit ieşirea? S-a redus durerea, etc.?
11:50
And so, the problem is that it's not just one system,
214
695000
4000
Problema e că nu este doar un singur sistem,
11:54
it's multiple systems on multiple scales.
215
699000
3000
sunt sisteme multiple, pe mai multe scări.
11:57
It's a system of systems.
216
702000
3000
Este un sistem al sistemelor.
12:00
And so, when you start to look at emergent systems,
217
705000
2000
Când începeţi să priviţi la sistemele care apar,
12:02
you can look at a neuron under a microscope.
218
707000
3000
puteţi privi un neuron sub un microscop.
12:05
A neuron under the microscope is very elegant
219
710000
2000
Un neuron sub microscop este foarte elegant
12:07
with little things sticking out and little things over here,
220
712000
3000
cu mici chestii ieşind în afară şi alte mici detalii aici,
12:10
but when you start to put them together in a complex system,
221
715000
4000
dar când începeţi să le asamblaţi împreună într-un sistem complex,
12:14
and you start to see that it becomes a brain,
222
719000
2000
şi începeţi să vedeţi că devine un creier,
12:16
and that brain can create intelligence,
223
721000
3000
iar acel creier poate crea inteligenţă,
12:19
what we're talking about in the body,
224
724000
2000
cel despre care vorbim în corp,
12:21
and cancer is starting to model it like a complex system.
225
726000
3000
şi cancerul începe să-l modeleze ca un sistem complex.
12:24
Well, the bad news is that these robust --
226
729000
3000
Păi, vestea proastă este că aceste sisteme robuste --
12:27
and robust is a key word --
227
732000
2000
şi robust este cuvântul cheie --
12:29
emergent systems are very hard to understand in detail.
228
734000
4000
sunt foarte greu de înţeles în detaliu.
12:33
The good news is you can manipulate them.
229
738000
3000
Vestea bună e că pot fi manipulate.
12:36
You can try to control them
230
741000
2000
Puteţi încerca să le controlaţi
12:38
without that fundamental understanding of every component.
231
743000
3000
fără acea înţelegere fundamentală a fiecărei componente.
12:41
One of the most fundamental clinical trials in cancer
232
746000
3000
Una din cele mai fundamentale teste clinice a cancerului
12:44
came out in February in the New England Journal of Medicine,
233
749000
3000
a apărut în februarie în Jurnalul de medicină din New England,
12:47
where they took women who were pre-menopausal with breast cancer.
234
752000
4000
în care au testat femei cu cancer al sânului, aflate înainte de menopauză.
12:51
So, about the worst kind of breast cancer you can get.
235
756000
3000
Deci, cam cea mai rea formă de cancer mamar pe care o poţi avea.
12:54
They had gotten their chemotherapy,
236
759000
2000
Au primit chimioterapia lor,
12:56
and then they randomized them,
237
761000
2000
iar apoi au fost împărţite aleator în două grupuri,
12:58
where half got placebo,
238
763000
2000
unde primul grup a primit placebo,
13:00
and half got a drug called Zoledronic acid that builds bone.
239
765000
4000
iar al doilea grup a primit un medicament numit acid Zoledronic care formează oasele.
13:04
It's used to treat osteoporosis,
240
769000
2000
Este utilizat în tratarea osteoporozei,
13:06
and they got that twice a year.
241
771000
2000
şi au primit acel medicament de două ori pe an.
13:08
They looked and, in these 1,800 women,
242
773000
4000
Apoi au verificat şi la aceste 1800 de femei,
13:12
given twice a year a drug that builds bone,
243
777000
3000
care au primit de două ori pe an medicamentul care formează oase,
13:15
you reduce the recurrence of cancer by 35 percent.
244
780000
5000
s-a redus reapariţia cancerului cu 35 la sută.
13:21
Reduce occurrence of cancer by a drug
245
786000
2000
Reducerea reapariţiei cancerului datorată unui medicament
13:23
that doesn't even touch the cancer.
246
788000
2000
care nici nu s-a atins de cancer.
13:25
So the notion, you change the soil, the seed doesn't grow as well.
247
790000
5000
Aşa că schimbi solul, iar seminţele nu mai cresc aşa de bine.
13:30
You change that system,
248
795000
3000
Schimbaţi acel sistem
13:33
and you could have a marked effect on the cancer.
249
798000
2000
şi puteţi avea un efect pronunţat asupra cancerului.
13:35
Nobody has ever shown -- and this will be shocking --
250
800000
3000
Nimeni nu a arătat vreodată -- şi asta va fi şocant --
13:38
nobody has ever shown that most chemotherapy
251
803000
3000
nimeni nu a arătat vreodată că majoritatea chimioterapiilor
13:41
actually touches a cancer cell.
252
806000
2000
chiar se ating de o celulă canceroasă.
13:43
It's never been shown.
253
808000
2000
Nu a fost arătat vreodată.
13:45
There's all these elegant work in the tissue culture dishes,
254
810000
3000
Există toate aceste rezultate elegante pe culturile de ţesuturi
13:48
that if you give this cancer drug, you can do this effect to the cell,
255
813000
3000
care, dacă aplici acest medicament pentru cancer, obţii acest efect pe celulă,
13:51
but the doses in those dishes are nowhere near
256
816000
3000
dar dozele din acele culturi de celule sunt departe
13:54
the doses that happen in the body.
257
819000
4000
de dozele care se întâlnesc în corpul uman.
13:58
If I give a woman with breast cancer a drug called Taxol
258
823000
3000
Dacă dau unei femei cu cancer la sân medicamentul numit Taxol
14:01
every three weeks, which is the standard,
259
826000
2000
la fiecare a treia săptămână, care este procedura standard,
14:03
about 40 percent of women with metastatic cancer
260
828000
2000
cam 40 la sută din femeile cu cancer metastatic
14:05
have a great response to that drug.
261
830000
3000
au un răspuns foarte bun la acel medicament.
14:08
And a response is 50 percent shrinkage.
262
833000
2000
Iar răspunsul este micşorarea cu 50 la sută a tumorii.
14:10
Well, remember that's not even an order of magnitude,
263
835000
2000
Ei bine, ţineţi minte că asta nu e nici măcar un ordin de mărime,
14:12
but that's a different story.
264
837000
2000
dar asta este o altă poveste.
14:14
They then recur, I give them that same drug every week.
265
839000
4000
Apoi ele reapar şi le dau acelaşi medicament în fiecare săptămână.
14:18
Another 30 percent will respond.
266
843000
3000
Un alt 30 la sută va răspunde bine.
14:21
They then recur, I give them that same drug
267
846000
2000
Apoi ele reapar şi le dau acelaşi medicament
14:23
over 96 hours by continuous infusion,
268
848000
3000
timp de 96 de ore sub forma de infuzie continuă,
14:26
another 20 or 30 percent will respond.
269
851000
3000
un alt 20 sau 30 la sută va răspunde bine.
14:29
So, you can't tell me it's working by the same mechanism in all three size.
270
854000
4000
Aşa că, nu puteţi să-mi spuneţi că funcţionează prin acelaşi mecanism în toate cele trei doze.
14:33
It's not. We have no idea the mechanism.
271
858000
3000
Nu funcţionează la fel. Nu avem idee despre mecanismul de funcţionare.
14:36
So the idea that chemotherapy may just be disrupting
272
861000
3000
Deci idea că chimioterapia poate că doar perturbă
14:39
that complex system,
273
864000
3000
sistemul complex,
14:42
just like building bone disrupted that system and reduced recurrence,
274
867000
5000
aşa cum producerea oaselor a perturbat sistemul şi a redus reapariţia,
14:47
chemotherapy may work by that same exact way.
275
872000
3000
chimioterapia poate că funcţionează exact în acelaşi mod.
14:50
The wild thing about that trial also,
276
875000
3000
Un alt lucru surprinzător la acel test a mai fost că
14:53
was that it reduced new primaries, so new cancers, by 30 percent also.
277
878000
7000
a redus deasemenea cazurile de cancer nou cu 30 la sută.
15:02
So, the problem is, yours and mine, all of our systems are changing.
278
887000
5000
Deci problema mea şi a voastră este că toate sistemele noastre se schimbă.
15:07
They're dynamic.
279
892000
2000
Ele sunt dinamice.
15:09
I mean, this is a scary slide, not to take an aside,
280
894000
3000
Vreau să spun, asta este un ecran înfricoşător, nu o luaţi personal,
15:12
but it looks at obesity in the world.
281
897000
2000
dar este vorba despre obezitatea în lume.
15:14
And I'm sorry if you can't read the numbers, they're kind of small.
282
899000
3000
Şi îmi pare rău dacă nu puteţi citi cifrele, sunt cam mici.
15:17
But, if you start to look at it, that red, that dark color there,
283
902000
4000
Dar dacă începeţi să priviţi la acel roşu, la culoarea închisă de acolo,
15:21
more than 75 percent of the population
284
906000
3000
peste 75 la sută din populaţia
15:24
of those countries are obese.
285
909000
3000
acelor ţări este obeză.
15:27
Look a decade ago, look two decades ago: markedly different.
286
912000
4000
Priviţi acum zece sau douăzeci de ani, o situaţie net diferită.
15:31
So, our systems today are dramatically different
287
916000
3000
Aşa că sistemele noastre de astăzi sunt dramatic de diferite
15:34
than our systems a decade or two ago.
288
919000
4000
faţă de acum unu sau două decenii.
15:38
So the diseases we have today,
289
923000
3000
Aşa că bolile pe care le avem azi,
15:41
which reflect patterns in the system over the last several decades,
290
926000
4000
care reflectă modelele din sistem din ultimele câteva decade,
15:45
are going to change dramatically over the next decade or so
291
930000
4000
se vor schimba dramatic în următoarea decadă
15:49
based on things like this.
292
934000
3000
pe baza unor asemenea lucruri.
15:52
So, this picture, although it is beautiful, is a 40-gigabyte picture
293
937000
10000
Această poză, deşi este frumoasă, este o poză de 40 gigabytes
16:02
of the whole proteome.
294
947000
2000
a întregului proteom.
16:04
So this is a drop of blood that has gone through a superconducting magnet,
295
949000
4000
Deci aceasta este o picătură de sânge care a trecut printr-un magnet superconductor,
16:08
and we're able to get resolution
296
953000
2000
şi am reuşit să obţinem rezoluţia
16:10
where we can start to see all of the proteins in the body.
297
955000
4000
la care putem vedea toate proteinele din corpul uman.
16:14
We can start to see that system.
298
959000
2000
Putem începe să vedem acel sistem.
16:16
Each of the red dots are where a protein has actually been identified.
299
961000
4000
Fiecare punct roşu înseamnă o proteină identificată.
16:20
The power of these magnets, the power of what we can do here,
300
965000
2000
Puterea acestor magneţi, puterea a ceea ce putem face aici
16:22
is that we can see an individual neutron with this technology.
301
967000
5000
este că putem vedea un neutron individual cu această tehnologie.
16:27
So, again, this is stuff we're doing with Danny Hillis
302
972000
3000
Acest lucru îl facem cu Danny Hillis
16:30
and a group called Applied Proteomics,
303
975000
2000
şi un grup numit Applied Proteomics,
16:32
where we can start to see individual neutron differences,
304
977000
4000
unde începem să vedem diferenţele în neutroni individuali,
16:36
and we can start to look at that system like we never have before.
305
981000
4000
şi începem să privim la acel sistem cum nu am mai făcut-o înainte.
16:40
So, instead of a reductionist view, we're taking a step back.
306
985000
4000
Deci în loc de o analiză reducţionistă, ne retragem un pas înapoi.
16:44
So this is a woman, 46 years old,
307
989000
4000
Aşa că aceasta este o femeie de 46 ani,
16:48
who had recurrent lung cancer.
308
993000
3000
care are cancer recurent la plămâni.
16:51
It was in her brain, in her lungs, in her liver.
309
996000
4000
A fost în creierul ei, în plămânii ei, în ficatul ei.
16:55
She had gotten Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere,
310
1000000
4000
A primit Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere,
16:59
Gemcitabine, Navelbine:
311
1004000
2000
Gemcitabene, Navelbine.
17:01
Every drug we have she had gotten, and that disease continued to grow.
312
1006000
5000
Toate medicamentele pe care le avem le-a primit, iar boala a continuat să crească.
17:06
She had three kids under the age of 12,
313
1011000
4000
Ea are trei copii cu vârsta sub 12 ani,
17:10
and this is her CT scan.
314
1015000
2000
şi acesta este scanarea ei cu tomograful.
17:12
And so what this is, is we're taking a cross-section of her body here,
315
1017000
3000
Şi ce este asta, este o secţiune transversală prin corpul ei.
17:15
and you can see in the middle there is her heart,
316
1020000
3000
Şi puteţi vedea că în mijloc este inima ei,
17:18
and to the side of her heart on the left there is this large tumor
317
1023000
4000
şi în partea stângă a inimii este această tumoare mare
17:22
that will invade and will kill her, untreated, in a matter of weeks.
318
1027000
6000
care - netratată - o va invada şi o va ucide, în câteva săptămâni.
17:28
She goes on a pill a day that targets a pathway,
319
1033000
5000
Ea a luat o tabletă zilnic, iar tableta ţintea o traiectorie,
17:33
and again, I'm not sure if this pathway was in the system, in the cancer,
320
1038000
4000
şi din nou, nu sunt sigur dacă acea traiectorie era în sistem, era în cancer,
17:37
but it targeted a pathway, and a month later, pow, that cancer's gone.
321
1042000
6000
dar a ţintit o traiectorie, şi peste o lună, surpriză, cancerul a dispărut.
17:43
Six months later it's still gone.
322
1048000
3000
Peste şase luni tot dispărut era.
17:46
That cancer recurred, and she passed away three years later from lung cancer,
323
1051000
5000
Acel cancer a revenit, iar ea a murit peste trei ani din cauza cancerului la plămâni,
17:51
but she got three years from a drug
324
1056000
4000
dar a câştigat trei ani de la un medicament
17:55
whose symptoms predominately were acne.
325
1060000
2000
ale cărui simptome predominante erau acneele.
17:57
That's about it.
326
1062000
2000
Cam atât.
17:59
So, the problem is that the clinical trial was done,
327
1064000
4000
Problema este că testele clinice au fost făcute,
18:03
and we were a part of it,
328
1068000
2000
şi noi am făcut o parte a lor,
18:05
and in the fundamental clinical trial --
329
1070000
2000
şi în testul clinic fundamental,
18:07
the pivotal clinical trial we call the Phase Three,
330
1072000
2000
testul clinic de bază, numită faza a treia,
18:09
we refused to use a placebo.
331
1074000
3000
am refuzat să folosim placebo.
18:12
Would you want your mother, your brother, your sister
332
1077000
2000
Aţi vrea ca mama, fratele, sora voastră să primească placebo ,
18:14
to get a placebo if they had advanced lung cancer and had weeks to live?
333
1079000
4000
dacă ar avea un cancer avansat la plămâni şi ar avea săptămâni de trăit?
18:18
And the answer, obviously, is not.
334
1083000
2000
Şi răspunsul evident este că nu.
18:20
So, it was done on this group of patients.
335
1085000
2000
Aşa că testul a fost făcut pe acest grup de pacienţi.
18:22
Ten percent of people in the trial had this dramatic response that was shown here,
336
1087000
6000
10 la sută din oamenii din test au avut acest răspuns dramatic care a fost arătat aici,
18:28
and the drug went to the FDA,
337
1093000
3000
iar medicamentul a plecat la FDA pentru aprobare,
18:31
and the FDA said, "Without a placebo,
338
1096000
2000
iar FDA a spus că fără placebo
18:33
how do I know patients actually benefited from the drug?"
339
1098000
5000
cum să ştie dacă pacienţii chiar s-au făcut bine de la medicament?
18:38
So the morning the FDA was going to meet,
340
1103000
2000
Aşa că în dimineaţa în care FDA urma să se întâlnească,
18:40
this was the editorial in the Wall Street Journal.
341
1105000
3000
acesta era editorialul din Wall Street Journal.
18:43
(Laughter)
342
1108000
2000
(Râsete)
18:45
And so, what do you know, that drug was approved.
343
1110000
4000
Aşa că, ce să vezi, acel medicament a fost aprobat.
18:49
The amazing thing is another company did the right scientific trial,
344
1114000
4000
Partea uimitoarea este că o altă companie a făcut testul ştiinţific corect,
18:53
where they gave half placebo and half the drug.
345
1118000
3000
în care au dat placebo la o jumătate şi medicamentul la altă jumătate.
18:56
And we learned something important there.
346
1121000
2000
Şi am învăţat ceva important acolo.
18:58
What's interesting is they did it in South America and Canada,
347
1123000
3000
Ceea ce este interesant este că au făcut-o în America de Sud şi în Canada,
19:01
where it's "more ethical to give placebos."
348
1126000
3000
unde este "mai moral să dai placebo."
19:04
They had to give it also in the U.S. to get approval,
349
1129000
2000
Au trebuit să o facă şi în SUA pentru a obţine aprobarea,
19:06
so I think there were three U.S. patients
350
1131000
2000
aşa că eu cred că trei pacienţi din SUA
19:08
in upstate New York who were part of the trial.
351
1133000
2000
din partea de nord a statului New York, au participat la test.
19:10
But they did that, and what they found
352
1135000
2000
Da ei au făcut asta şi au găsit că
19:12
is that 70 percent of the non-responders
353
1137000
3000
70 la sută din cei care nu au răspuns
19:15
lived much longer and did better than people who got placebo.
354
1140000
5000
au trăit mai mult şi au fost mai bine decât oamenii care au primit placebo.
19:20
So it challenged everything we knew in cancer,
355
1145000
3000
Aşa că asta a pus sub semnul întrebării tot ce ştiam despre cancer,
19:23
is that you don't need to get a response.
356
1148000
2000
adică faptul că nu trebuie să obţii un răspuns.
19:25
You don't need to shrink the disease.
357
1150000
2000
Nu trebuie să reduci boala.
19:27
If we slow the disease, we may have more of a benefit
358
1152000
4000
Dacă încetinim boala, putem avea mai mult beneficiu
19:31
on patient survival, patient outcome, how they feel,
359
1156000
4000
la supravieţuirea pacienţilor, la starea lor, la cum se simt,
19:35
than if we shrink the disease.
360
1160000
2000
decât dacă reducem boala.
19:37
The problem is that, if I'm this doc, and I get your CT scan today
361
1162000
3000
Problema este că, dacă eu ca medic îţi fac o scanare tomografică azi,
19:40
and you've got a two centimeter mass in your liver,
362
1165000
3000
şi tu ai un nodul sau chist de doi centimetri în ficat,
19:43
and you come back to me in three months and it's three centimeters,
363
1168000
3000
şi te întorci peste trei luni şi a crescut la trei centimetri,
19:46
did that drug help you or not?
364
1171000
2000
oare a ajutat medicamentul sau nu?
19:48
How do I know?
365
1173000
2000
Cum să ştiu?
19:50
Would it have been 10 centimeters, or am I giving you a drug
366
1175000
4000
Ar fi fost de 10 centimetri sau ţi-am dat un medicament
19:54
with no benefit and significant cost?
367
1179000
3000
fără beneficii şi cu un cost semnificativ ?
19:57
So, it's a fundamental problem.
368
1182000
2000
Deci, este o problemă fundamentală.
19:59
And, again, that's where these new technologies can come in.
369
1184000
5000
Şi, din nou, aici pot interveni aceste tehnologii noi.
20:04
And so, the goal obviously is that you go into your doctor's office --
370
1189000
4000
Deci este evident că obiectivul este să mergi la medicul tău --
20:08
well, the ultimate goal is that you prevent disease, right?
371
1193000
3000
păi, obiectivul major este să previi boala, corect.
20:11
The ultimate goal is that you prevent any of these things from happening.
372
1196000
4000
Obiectivul final este să previi oricare din aceste lucruri.
20:15
That is the most effective, cost-effective,
373
1200000
3000
Acesta este cel mai eficient, cel mai ieftin,
20:18
best way we can do things today.
374
1203000
2000
cea mai bună cale pe care putem merge azi.
20:20
But if one is unfortunate to get a disease,
375
1205000
3000
Dar dacă cineva are ghinion şi se îmbolnăveşte,
20:23
you'll go into your doctor's office, he or she will take a drop of blood,
376
1208000
3000
se duce la medic, acesta îi ia o picătură de sânge,
20:26
and we will start to know how to treat your disease.
377
1211000
4000
şi vom începe să ştim cum să tratăm boala ta.
20:31
The way we've approached it is the field of proteomics,
378
1216000
3000
Calea folosită de noi este proteomica,
20:34
again, this looking at the system.
379
1219000
2000
din nou, această privire la sistemul întreg.
20:36
It's taking a big picture.
380
1221000
2000
Este luarea unei poze mari.
20:38
The problem with technologies like this is
381
1223000
3000
Problema cu tehnologii ca asta este că
20:41
that if one looks at proteins in the body,
382
1226000
2000
dacă cineva se uită la proteinele din corp,
20:43
there are 11 orders of magnitude difference
383
1228000
3000
există diferenţe de 11 ordine de magnitudine
20:46
between the high-abundant and the low-abundant proteins.
384
1231000
3000
între proteinele abundente şi cele rare.
20:49
So, there's no technology in the world that can span 11 orders of magnitude.
385
1234000
5000
Nu există tehnologie pe lume care să poată acoperi 11 ordine de magnitudine.
20:54
And so, a lot of what has been done with people like Danny Hillis and others
386
1239000
5000
Aşa că, multe din cele făcute de Danny Hillis şi alţii
20:59
is to try to bring in engineering principles, try to bring the software.
387
1244000
4000
constă în a încerca să apelăm la principii din inginerie, la software.
21:03
We can start to look at different components along this spectrum.
388
1248000
5000
Putem începe să privim la diferite componente din acest spectru.
21:08
And so, earlier was talked about cross-discipline, about collaboration.
389
1253000
5000
Şi înainte s-a vorbit de colaborare, de abordare multi-disciplinară.
21:13
And I think one of the exciting things that is starting to happen now
390
1258000
3000
Eu cred că unul din lucrurile captivante care încep acum să se întâmple
21:16
is that people from those fields are coming in.
391
1261000
3000
este că oamenii din acele domenii încep să participe.
21:19
Yesterday, the National Cancer Institute announced a new program
392
1264000
3000
Ieri, Institutul Naţional pentru cancer a anunţat un program nou
21:22
called the Physical Sciences and Oncology,
393
1267000
3000
numit ştiinţele fizice şi oncologia,
21:25
where physicists, mathematicians, are brought in to think about cancer,
394
1270000
4000
în care fizicieni, matematicieni, vin să abordeze problema cancerului,
21:29
people who never approached it before.
395
1274000
3000
oameni care nu s-au ocupat de el înainte.
21:32
Danny and I got 16 million dollars, they announced yesterday,
396
1277000
3000
Danny şi eu am primit 16 milioane de dolari, au anunţat ieri,
21:35
to try to attach this problem.
397
1280000
2000
pentru a încerca să atacăm această problemă.
21:37
A whole new approach, instead of giving high doses of chemotherapy
398
1282000
4000
O abordare complet nouă, în loc de a administra doze mari de chimioterapie
21:41
by different mechanisms,
399
1286000
2000
prin mecanisme diferite
21:43
to try to bring technology to get a picture of what's actually happening in the body.
400
1288000
6000
încercăm să apelăm la tehnologie pentru a obţine o poză despre ce se întâmplă de fapt în corp.
21:49
So, just for two seconds, how these technologies work --
401
1294000
4000
Doar câteva secunde despre cum funcţionează aceste tehnologii --
21:53
because I think it's important to understand it.
402
1298000
3000
fiindcă eu cred că este important să le înţelegeţi.
21:56
What happens is every protein in your body is charged,
403
1301000
3000
Fiecare proteină din corpul vostru primeşte o sarcină electrică,
21:59
so the proteins are sprayed in, the magnet spins them around,
404
1304000
4000
proteinele sunt pulverizate în aparat, magnetul le roteşte,
22:03
and then there's a detector at the end.
405
1308000
2000
şi apoi există un detector la sfârşit.
22:05
When it hit that detector is dependent on the mass and the charge.
406
1310000
5000
Momentul în care loveşte detectorul depinde de masă şi de sarcină.
22:10
And so we can accurately -- if the magnet is big enough,
407
1315000
3000
Aşa că, dacă magnetul este suficient de mare,
22:13
and your resolution is high enough --
408
1318000
2000
şi ai o rezoluţie destul de mare,
22:15
you can actually detect all of the proteins in the body
409
1320000
3000
chiar poţi detecta toate proteinele din corp
22:18
and start to get an understanding of the individual system.
410
1323000
4000
şi să începi să înţelegi sistemul individual.
22:22
And so, as a cancer doctor,
411
1327000
2000
Ca medic oncolog,
22:24
instead of having paper in my chart, in your chart, and it being this thick,
412
1329000
5000
în loc să am hârtii în dosarul meu despre boala ta, şi să fie aşa de gros,
22:29
this is what data flow is starting to look like in our offices,
413
1334000
4000
aşa arată datele care încep să curgă prin birourile noastre,
22:33
where that drop of blood is creating gigabytes of data.
414
1338000
3000
unde acea picătură de sânge crează gigabytes de date.
22:36
Electronic data elements are describing every aspect of the disease.
415
1341000
4000
Elemente de date electronice descriu fiecare aspect al bolii.
22:40
And certainly the goal is we can start to learn from every encounter
416
1345000
4000
Şi desigur scopul este să învăţăm din fiecare caz întâlnit
22:44
and actually move forward, instead of just having encounter and encounter,
417
1349000
5000
şi să ne dezvoltăm, în loc să avem caz după caz,
22:49
without fundamental learning.
418
1354000
2000
fără a învăţa ceva fundamental.
22:51
So, to conclude, we need to get away from reductionist thinking.
419
1356000
6000
În concluzie, trebuie să ne depărtăm de gândirea simplificatoare.
22:57
We need to start to think differently and radically.
420
1362000
4000
Trebuie să începem să gândim diferit şi radical.
23:01
And so, I implore everyone here: Think differently. Come up with new ideas.
421
1366000
4000
Aşa că implor pe fiecare persoană de aici să gândească diferit. Veniţi cu idei noi.
23:05
Tell them to me or anyone else in our field,
422
1370000
3000
Spuneţi-le mie sau oricui din domeniul nostru,
23:08
because over the last 59 years, nothing has changed.
423
1373000
3000
fiindcă, în ultimii 59 de ani, nu s-a schimbat nimic.
23:11
We need a radically different approach.
424
1376000
3000
Avem nevoie de o abordare radical diferită.
23:14
You know, Andy Grove stepped down as chairman of the board at Intel --
425
1379000
3000
Când Andy Grove şi-a dat demisia din conducerea firmei Intel --
23:17
and Andy was one of my mentors, tough individual.
426
1382000
3000
şi Andy a fost unul din mentorii mei, un individ dur --
23:20
When Andy stepped down, he said,
427
1385000
2000
când Andy a demisionat, a spus,
23:22
"No technology will win. Technology itself will win."
428
1387000
3000
"Nici o tehnologie anume nu va câştiga. Tehnologia în sine va câştiga."
23:25
And I'm a firm believer, in the field of medicine and especially cancer,
429
1390000
4000
Şi eu sunt ferm convins că în domeniul medicinei şi în special al cancerului,
23:29
that it's going to be a broad platform of technologies
430
1394000
3000
va exista o platformă largă de tehnologii
23:32
that will help us move forward
431
1397000
2000
care ne vor ajuta să progresăm
23:34
and hopefully help patients in the near-term.
432
1399000
2000
şi poate să şi ajutăm pacienţii, pe termen scurt.
23:36
Thank you very much.
433
1401000
2000
Vă mulţumesc foarte mult.
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