TED@Merck KGaA, Darmstadt, Germany
Irina Kareva: Math can help uncover cancer's secrets
Ірина Карева: Математика може допомогти розкрити секрети раку
Filmed:
Readability: 5.8
1,223,313 views
Ірина Карева перекладає мову біології на мову математики і навпаки. Вона створює математичні моделі, які описують механізми раку, з метою створення нових ліків, спрямованих на знищення пухлин. «Сила і краса математичного моделювання полягає у тому, що це надає вам можливість дуже чітко систематизувати ті знання, які ви маєте», – говорить Карева. «Математика може вказати нам правильний шлях або, навпаки, підказати, що ми зайшли у глухий кут». Зрештою, все, що потрібно – це вміння ставити правильні питання і перекладати їх на мову рівнянь і навпаки.
Irina Kareva - Theoretical biologist
Irina Kareva is looking for answers to biological questions using mathematical modeling. Full bio
Irina Kareva is looking for answers to biological questions using mathematical modeling. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I am a translator.
0
549
1243
Я - перекладачка.
00:14
I translate from biology into mathematics
1
2514
3191
Перекладаю мову біології на мову
математики
математики
00:17
and vice versa.
2
5729
1150
і навпаки.
00:19
I write mathematical models
3
7588
1790
Я створюю математичні моделі,
00:21
which, in my case, are systems
of differential equations,
of differential equations,
4
9402
2847
які, в моєму випадку, є системами
диференційних рівнянь
диференційних рівнянь
00:24
to describe biological mechanisms,
5
12273
1947
опису механізмів біологічного розвитку,
00:26
such as cell growth.
6
14244
1158
таких, як ріст клітин.
00:28
Essentially, it works like this.
7
16122
1848
Власне, я роблю наступне.
00:30
First, I identify the key elements
8
18573
2469
Спочатку я знаходжу ключові елементи,
00:33
that I believe may be driving
behavior over time
behavior over time
9
21066
2777
від яких залежить поведінка
00:35
of a particular mechanism.
10
23867
1539
якогось конкретного механізму.
00:38
Then, I formulate assumptions
11
26230
1891
Потім я формую припущення
00:40
about how these elements
interact with each other
interact with each other
12
28145
2886
про те, як ці елементи взаємодіють
між собою
між собою
00:43
and with their environment.
13
31055
1337
і з оточенням.
00:44
It may look something like this.
14
32916
1772
Це виглядає так.
00:46
Then, I translate
these assumptions into equations,
these assumptions into equations,
15
34712
3317
Потім я перекладаю ці припущення
на мову рівнянь.
на мову рівнянь.
00:50
which may look something like this.
16
38610
1824
Ось так.
00:53
Finally, I analyze my equations
17
41434
1890
Зрештою, я аналізую отримані рівняння,
00:55
and translate the results back
into the language of biology.
into the language of biology.
18
43348
3101
а результати перекладаю знову
на мову біології.
на мову біології.
01:00
A key aspect of mathematical modeling
19
48156
2420
Ключовий аспект математичного моделювання
01:02
is that we, as modelers,
do not think about what things are;
do not think about what things are;
20
50600
3908
криється у тому, що для нас неважливо,
що представляють собою речі;
що представляють собою речі;
01:06
we think about what they do.
21
54532
1855
нас хвилює те, що вони роблять.
01:08
We think about relationships
between individuals,
between individuals,
22
56411
2489
Ми розглядаємо відносини між індивідами:
01:10
whether they be cells, animals or people,
23
58924
2886
клітинами, тваринами або людьми,
01:13
and how they interact with each other
and with their environment.
and with their environment.
24
61834
3048
і те, як вони взаємодіють між собою
і навколишнім середовищем.
і навколишнім середовищем.
01:17
Let me give you an example.
25
65639
1340
Наведу приклад.
01:19
What do foxes and immune cells
have in common?
have in common?
26
67719
3803
Що спільного між лисицями та
імунними клітинами?
імунними клітинами?
01:24
They're both predators,
27
72793
1459
Вони хижаки,
01:26
except foxes feed on rabbits,
28
74744
2723
Тільки лисиці харчуються кроликами,
01:29
and immune cells feed on invaders,
such as cancer cells.
such as cancer cells.
29
77491
3330
а імунні клітини – загарбниками,
такими, як ракові клітини.
такими, як ракові клітини.
01:33
But from a mathematical point of view,
30
81273
2345
Але з математичної точки зору,
01:35
a qualitatively same system
of predator-prey type equations
of predator-prey type equations
31
83642
4156
одна і та ж система рівнянь типу
«хижак-здобич»
«хижак-здобич»
01:39
will describe interactions
between foxes and rabbits
between foxes and rabbits
32
87822
3245
може слугувати для опису відносин
між лисицею і кроликом,
між лисицею і кроликом,
01:43
and cancer and immune cells.
33
91091
1774
і між раковими й імунними клітинами.
01:45
Predator-prey type systems
have been studied extensively
have been studied extensively
34
93609
2708
Питання про системи «хижак-здобич»
широко висвітлювалися
широко висвітлювалися
01:48
in scientific literature,
35
96341
1269
у науковій літературі;
01:49
describing interactions
of two populations,
of two populations,
36
97634
2378
вони описували взаємодії двох видів,
01:52
where survival of one depends
on consuming the other.
on consuming the other.
37
100036
2775
коли виживання одного виду
залежить від того, хто кого з'їсть.
залежить від того, хто кого з'їсть.
01:55
And these same equations
provide a framework
provide a framework
38
103485
2620
Ці самі рівняння представляють
собою базу
собою базу
01:58
for understanding
cancer-immune interactions,
cancer-immune interactions,
39
106129
2311
для розуміння взаємодії раку й
імунних клітин.
імунних клітин.
02:00
where cancer is the prey,
40
108464
1841
Ракові клітини тут – жертва,
02:02
and the immune system is the predator.
41
110329
2372
а імунна система – хижак.
02:04
And the prey employs all sorts of tricks
to prevent the predator from killing it,
to prevent the predator from killing it,
42
112725
4032
Жертва вдається до різних трюків, щоб
врятуватися від хижака,
врятуватися від хижака,
02:08
ranging from camouflaging itself
43
116781
1820
починаючи з маскування
02:10
to stealing the predator's food.
44
118625
1839
і закінчуючи крадіжкою їжі нападника.
02:13
This can have some very
interesting implications.
interesting implications.
45
121352
2562
Вимальовується дуже цікавий висновок.
02:15
For example, despite enormous successes
in the field of immunotherapy,
in the field of immunotherapy,
46
123938
4822
Незважаючи на значні досягнення
в області імунотерапії,
в області імунотерапії,
02:20
there still remains
somewhat limited efficacy
somewhat limited efficacy
47
128784
2461
ефективність практик дещо обмежена
02:23
when it comes solid tumors.
48
131269
1542
стосовно сȯлідних пухлин.
02:25
But if you think about it ecologically,
49
133423
2559
Але, якщо подивитись на це
з екологічної точки зору,
з екологічної точки зору,
02:28
both cancer and immune cells --
50
136006
2090
як раковим клітинам,
так і клітинам імунної системи,
так і клітинам імунної системи,
02:30
the prey and the predator --
51
138120
1600
жертві та хижаку,
02:31
require nutrients
such as glucose to survive.
such as glucose to survive.
52
139744
3031
потрібні поживні речовини, такі як
глюкоза, щоб вижити.
глюкоза, щоб вижити.
02:35
If cancer cells outcompete
the immune cells for shared nutrients
the immune cells for shared nutrients
53
143358
4789
Якщо ракові клітини будуть отримувати
більше поживних речовин, ніж імунні
більше поживних речовин, ніж імунні
02:40
in the tumor microenvironment,
54
148171
1793
у мікросередовищі пухлини,
02:41
then the immune cells will physically
not be able to do their job.
not be able to do their job.
55
149988
3414
то останні просто не зможуть виконувати
свою функцію.
свою функцію.
02:46
This predator-prey-shared
resource type model
resource type model
56
154291
2868
Над моделлю розділення ресурсів між
жертвою та хижаком
жертвою та хижаком
02:49
is something I've worked on
in my own research.
in my own research.
57
157183
2297
я працювала у своїх дослідженнях.
02:51
And it was recently shown experimentally
58
159504
2724
Експериментально будо доведено,
02:54
that restoring the metabolic balance
in the tumor microenvironment --
in the tumor microenvironment --
59
162252
4054
Що відновивши баланс метаболізму
у мікросередовищі пухлини,
у мікросередовищі пухлини,
02:58
that is, making sure
immune cells get their food --
immune cells get their food --
60
166330
3531
тобто забезпечивши імунні клітини
поживними речовинами,
поживними речовинами,
03:01
can give them, the predators, back
their edge in fighting cancer, the prey.
their edge in fighting cancer, the prey.
61
169885
5245
ми повернемо нашим хижакам силу боротися
з раком – жертвою.
з раком – жертвою.
03:08
This means that if you abstract a bit,
62
176440
2339
Тобто, якщо ви трохи абстрагуєтесь,
03:10
you can think about cancer itself
as an ecosystem,
as an ecosystem,
63
178803
2955
зможете уявити рак як екосистему,
03:13
where heterogeneous populations of cells
compete and cooperate
compete and cooperate
64
181782
4287
де гетерогенні популяції клітин,
змагаються та співпрацюють
змагаються та співпрацюють
03:18
for space and nutrients,
65
186093
2017
за місце і поживні речовини,
03:20
interact with predators --
the immune system --
the immune system --
66
188134
2672
взаємодіють з хижаками – імунною системою,
03:22
migrate -- metastases --
67
190830
2241
мігрують, поширюють метастази,
03:25
all within the ecosystem
of the human body.
of the human body.
68
193095
2467
і все це всередині екосистеми
людського організму.
людського організму.
03:28
And what do we know about most
ecosystems from conservation biology?
ecosystems from conservation biology?
69
196221
3869
А що нам відомо про більшість екосистем
з природоохоронної біології?
з природоохоронної біології?
03:32
That one of the best ways
to extinguish species
to extinguish species
70
200643
2852
Найкращий спосіб знищення
біологічного виду –
біологічного виду –
03:35
is not to target them directly
71
203519
1952
знищувати не сам вид,
03:37
but to target their environment.
72
205495
2439
а його середовище.
03:40
And so, once we have identified
the key components
the key components
73
208880
3070
Визначивши основні компоненти
03:43
of the tumor environment,
74
211974
1644
середовища пухлини,
03:45
we can propose hypotheses
75
213642
1948
ми можемо розробити гіпотезу
03:47
and simulate scenarios
and therapeutic interventions
and therapeutic interventions
76
215614
3294
і змоделювати сценарій та терапію
03:50
all in a completely safe
and affordable way
and affordable way
77
218932
3425
цілком безпечно та доступно,
03:54
and target different components
of the microenvironment
of the microenvironment
78
222381
3369
впливати на різні компоненти
мікросередовища
мікросередовища
03:57
in such a way as to kill the cancer
without harming the host,
without harming the host,
79
225774
3996
таким чином, щоб вбити рак
і не нашкодити хазяїну,
і не нашкодити хазяїну,
04:01
such as me or you.
80
229794
1570
тобто мені або вам.
04:05
And so while the immediate
goal of my research
goal of my research
81
233029
3002
Безпосередньою метою
мого дослідження
мого дослідження
04:08
is to advance research and innovation
82
236055
2266
є прогрес та інновації,
04:10
and to reduce its cost,
83
238345
1896
зменшення вартості,
04:12
the real intent, of course,
is to save lives.
is to save lives.
84
240265
2517
а головною метою є порятунок життів.
04:15
And that's what I try to do
85
243278
1771
Я намагаюсь це робити
04:17
through mathematical modeling
applied to biology,
applied to biology,
86
245073
2747
через застосування математичного
моделювання у біології
моделювання у біології
04:19
and in particular,
to the development of drugs.
to the development of drugs.
87
247844
2471
у розробці ліків.
04:22
It's a field that until relatively
recently has remained somewhat marginal,
recently has remained somewhat marginal,
88
250895
4056
Ще порівняно нещодавно ця галузь
залишалась дещо вторинною,
залишалась дещо вторинною,
04:26
but it has matured.
89
254975
1452
але зараз вона розвинулась.
04:28
And there are now very well-developed
mathematical methods,
mathematical methods,
90
256451
3149
Нам доступні добре розвинуті
математичні методи,
математичні методи,
04:31
a lot of preprogrammed tools,
91
259624
1899
інструменти програмування,
04:33
including free ones,
92
261547
1496
включаючи безкоштовні,
04:35
and an ever-increasing amount
of computational power available to us.
of computational power available to us.
93
263067
4047
постійно зростаючі обчислювальні
потужності.
потужності.
04:40
The power and beauty
of mathematical modeling
of mathematical modeling
94
268718
3399
Сила та краса математичного моделювання
04:44
lies in the fact
that it makes you formalize,
that it makes you formalize,
95
272141
2641
полягає в тому, що воно допомагає
нам упорядковувати
нам упорядковувати
04:46
in a very rigorous way,
96
274806
2087
дуже чітко
04:48
what we think we know.
97
276917
1465
знання, які ми маємо.
04:50
We make assumptions,
98
278904
1444
Ми робимо припущення,
04:52
translate them into equations,
99
280372
1568
перекладаємо їх у рівняння,
04:53
run simulations,
100
281964
1311
моделюємо симуляцію,
04:55
all to answer the question:
101
283299
1773
щоб відповісти на питання:
04:57
In a world where my assumptions are true,
102
285096
2246
У світі, де мої припущення вірні,
04:59
what do I expect to see?
103
287366
1570
що я очікую побачити?
05:01
It's a pretty simple conceptual framework.
104
289890
2086
Це дуже проста концептуальна основа.
05:04
It's all about asking the right questions.
105
292000
2226
Вся річ у тім, щоб ставити вірні питання.
05:06
But it can unleash numerous opportunities
for testing biological hypotheses.
for testing biological hypotheses.
106
294603
4095
Але це може відкрити нові можливості
для перевірки біологічних гіпотез.
для перевірки біологічних гіпотез.
05:11
If our predictions match our observations,
107
299696
2600
Якщо прогнози співпадуть
зі спостереженнями –
зі спостереженнями –
05:14
great! -- we got it right,
so we can make further predictions
so we can make further predictions
108
302320
3027
чудово! – все зроблено правильно,
і можна прогнозувати далі,
і можна прогнозувати далі,
05:17
by changing this or that
aspect of the model.
aspect of the model.
109
305371
2560
змінюючи той чи інший
аспект моделі.
аспект моделі.
05:20
If, however, our predictions
do not match our observations,
do not match our observations,
110
308733
3700
Однак, якщо наші прогнози
не співпадуть із нашими спостереженнями,
не співпадуть із нашими спостереженнями,
05:24
that means that some
of our assumptions are wrong,
of our assumptions are wrong,
111
312457
2585
це означає, що якесь
із припущень було хибним,
із припущень було хибним,
05:27
and so our understanding
of the key mechanisms
of the key mechanisms
112
315066
2433
тож наше розуміння
ключових механізмів
ключових механізмів
05:29
of underlying biology
113
317523
1439
загальної біології
05:30
is still incomplete.
114
318986
1270
все ще є неповним.
05:32
Luckily, since this is a model,
115
320829
2362
На щастя, так як це є модель,
05:35
we control all the assumptions.
116
323215
1889
ми контролюємо всі припущення.
05:37
So we can go through them, one by one,
117
325128
2140
Тож, ми можемо розглянути їх по черзі,
05:39
identifying which one or ones
are causing the discrepancy.
are causing the discrepancy.
118
327292
3829
і виявити ту, яка є причиною розбіжності.
05:43
And then we can fill this newly
identified gap in knowledge
identified gap in knowledge
119
331637
3356
А потім ми можемо заповнити
виявлений пробіл у знаннях
виявлений пробіл у знаннях
05:47
using both experimental
and theoretical approaches.
and theoretical approaches.
120
335017
2715
за допомогою експериментального
і теоретичного підходів.
і теоретичного підходів.
05:50
Of course, any ecosystem
is extremely complex,
is extremely complex,
121
338699
2821
Звісно, кожна екосистема
є надзвичайно складною,
є надзвичайно складною,
05:53
and trying to describe all the moving
parts is not only very difficult,
parts is not only very difficult,
122
341544
3843
і хоча спроби описати всі її компоненти
не викликають великих труднощів,
не викликають великих труднощів,
05:57
but also not very informative.
123
345411
1662
вони не досить інформативні.
05:59
There's also the issue of timescales,
124
347518
2066
Також є проблема часових рамок,
06:01
because some processes take place
on a scale of seconds, some minutes,
on a scale of seconds, some minutes,
125
349608
3668
так як деякі процеси тривають
06:05
some days, months and years.
126
353300
1948
секунди, хвилини, дні, місяці, роки,
06:07
It may not always be possible
to separate those out experimentally.
to separate those out experimentally.
127
355272
3199
не завжди можливо виділити їх
експериментальним шляхом.
експериментальним шляхом.
06:11
And some things happen
so quickly or so slowly
so quickly or so slowly
128
359143
3384
Деякі речі відбуваються
так швидко чи так повільно,
так швидко чи так повільно,
06:14
that you may physically
never be able to measure them.
never be able to measure them.
129
362551
2720
що ви фізично
не в змозі їх виділити.
не в змозі їх виділити.
06:17
But as mathematicians,
130
365295
2288
Але як математики,
06:19
we have the power to zoom in
on any subsystem in any timescale
on any subsystem in any timescale
131
367607
5645
ми маємо силу збільшувати масштаби
екосистем у часових рамках,
екосистем у часових рамках,
06:25
and simulate effects of interventions
132
373276
2124
імітувати результати діяльності
06:27
that take place in any timescale.
133
375424
2701
у будь-яких часових рамках.
06:31
Of course, this isn't the work
of a modeler alone.
of a modeler alone.
134
379942
2934
Звісно, що математик сам не впорається.
06:34
It has to happen in close
collaboration with biologists.
collaboration with biologists.
135
382900
3289
Це має відбуватися за умов
тісної співпраці з біологами.
тісної співпраці з біологами.
06:38
And it does demand
some capacity of translation
some capacity of translation
136
386213
3004
І потрібні потужні перекладацькі техніки
06:41
on both sides.
137
389241
1204
з обох сторін.
06:43
But starting with a theoretical
formulation of a problem
formulation of a problem
138
391550
3788
Але якщо почати з теоретичного
формулювання проблеми,
формулювання проблеми,
06:47
can unleash numerous opportunities
for testing hypotheses
for testing hypotheses
139
395362
3497
можна відкрити численні можливості
для перевірки гіпотез
для перевірки гіпотез
06:50
and simulating scenarios
and therapeutic interventions,
and therapeutic interventions,
140
398883
3239
та імітації сценаріїв
і терапевтичної допомоги
і терапевтичної допомоги
06:54
all in a completely safe way.
141
402146
2070
у абсолютно безпечний спосіб.
06:56
It can identify gaps in knowledge
and logical inconsistencies
and logical inconsistencies
142
404977
5175
Так можна виявити пробіли у знаннях
та логічні невідповідності
та логічні невідповідності
07:02
and can help guide us
as to where we should keep looking
as to where we should keep looking
143
410176
2839
і зрозуміти, де саме
треба продовжити пошуки
треба продовжити пошуки
07:05
and where there may be a dead end.
144
413039
1895
і де саме може бути глухий кут.
07:07
In other words:
145
415632
1247
Іншими словами:
07:08
mathematical modeling
can help us answer questions
can help us answer questions
146
416903
3494
математичне моделювання
може відповісти на питання,
може відповісти на питання,
07:12
that directly affect people's health --
147
420421
2388
яке напряму стосується здоров’я людей,
07:15
that affect each
person's health, actually --
person's health, actually --
148
423942
2704
впливає на здоров’я кожної людини,
07:18
because mathematical modeling will be key
149
426670
2676
адже математичне моделювання – ключ
07:21
to propelling personalized medicine.
150
429370
1834
до персоналізованої медицини.
07:24
And it all comes down
to asking the right question
to asking the right question
151
432112
3067
І у будь-якому випадку треба
поставити правильне питання
поставити правильне питання
07:27
and translating it
to the right equation ...
to the right equation ...
152
435711
2075
правильно перекласти його
на мову рівнянь...
на мову рівнянь...
07:30
and back.
153
438670
1150
та навпаки.
07:32
Thank you.
154
440533
1151
Дякую.
07:33
(Applause)
155
441708
3299
(Оплески)
ABOUT THE SPEAKER
Irina Kareva - Theoretical biologistIrina Kareva is looking for answers to biological questions using mathematical modeling.
Why you should listen
Dr. Irina Kareva studies cancer as an evolving ecosystem, bringing in insights from various disciplines -- from evolutionary biology to paleontology to ergodic theory -- to understand how we can manage, if not cure, cancer like a chronic disease. She has authored more than 25 publications, including several papers with her parents, who are also mathematicians. The Kareva clan was featured in a Nature article entitled "Relationships: Scions of Science."
Kareva is a research scientist at EMD Serono Research Center near Boston Massachusetts, US. Her book, Understanding Cancer from a Systems Biology Point of View: From Observation to Theory and Back, was recently published by Elsevier, and a second book on mathematical modeling of the evolution of heterogeneous populations will be released in mid-2019.
In addition to her scientific studies and endeavors, Kareva also holds a degree in music and works actively as a professional opera singer. She is a member of the Boston Symphony Orchestra’s Tanglewood Festival Chorus, has performed solo roles in local productions, religious music performances, and can even occasionally be heard in pieces as varied as video game soundtracks and heavy metal recordings.
Irina Kareva | Speaker | TED.com