TEDMED 2009
David Agus: A new strategy in the war on cancer
David Agus: Chiến lược mới trong cuộc chiến chống ung thư
Filmed:
Readability: 4.3
830,903 views
Theo truyền thống, David Agus giải thích, phương pháp điều trị ung thư chỉ tập trung vào việc chống lại từng tế bào. Anh ấy đưa ra 1 phương pháp tiếp cận mới, đa ngành, sử dụng thuốc không điển hình, xây dựng mô hình máy tính và phân tích protein để chữa trị và kiểm tra toàn bộ cơ thể
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
Tôi là một bác sĩ điều trị ung thư,
và tôi bước ra khỏi văn phòng
và tôi bước ra khỏi văn phòng
00:18
and walked by the pharmacy in the hospital three or four years ago,
1
3000
4000
đến nhà thuốc cạnh bệnh viện
cách đây ba hoặc bốn năm trước,
cách đây ba hoặc bốn năm trước,
00:22
and this was the cover of Fortune magazine
2
7000
3000
và đây là bìa tạp chí Fortune
00:25
sitting in the window of the pharmacy.
3
10000
2000
trên cửa sổ nhà thuốc.
00:27
And so, as a cancer doctor, you look at this,
4
12000
2000
Và vì là một bác sĩ điều trị ung thư,
bạn nhìn vào cái này
bạn nhìn vào cái này
00:29
and you get a little bit downhearted.
5
14000
2000
Bạn sẽ cảm thấy thất vọng một chút
00:31
But when you start to read the article by Cliff,
6
16000
3000
Nhưng khi bạn bắt đầu đọc bài viết của Cliff
00:34
who himself is a cancer survivor,
7
19000
2000
một người chiến thắng bệnh ung thư,
00:36
who was saved by a clinical trial
8
21000
2000
được cứu sống trong một thử nghiệm lâm sàng
00:38
where his parents drove him from New York City to upstate New York
9
23000
4000
nơi bố mẹ anh ấy chở anh ấy từ
thành phố New York tới phía bắc New York
thành phố New York tới phía bắc New York
00:42
to get an experimental therapy for --
10
27000
2000
để tham gia liệu pháp thử nghiệm--
00:44
at the time -- Hodgkin's disease, which saved his life,
11
29000
3000
dành cho bệnh Hodgkin lúc bấy giờ,
đã cứu sống anh ấy,
đã cứu sống anh ấy,
00:47
he makes remarkable points here.
12
32000
3000
Anh ấy đã tạo ra một điều đặc biệt ở đây,
00:50
And the point of the article was that we have gotten
13
35000
3000
Và vấn đề mà chúng tôi nhận ra được là
00:53
reductionist in our view of biology,
14
38000
3000
giản lược theo quan điểm
của chúng ta về sinh học
của chúng ta về sinh học
00:56
in our view of cancer.
15
41000
2000
với quan điểm về căn bệnh ung thư
00:58
For the last 50 years, we have focused on treating
16
43000
3000
Trong suốt 50 năm trước,
chúng ta chỉ chú trọng
chúng ta chỉ chú trọng
việc điều trị những cá thể gen
01:01
the individual gene
17
46000
2000
01:03
in understanding cancer, not in controlling cancer.
18
48000
3000
trong việc cố tìm hiểu về bệnh ung thư,
không phải là cố kiểm soát nó.
không phải là cố kiểm soát nó.
01:06
So, this is an astounding table.
19
51000
3000
Vì vậy, đây là một biểu đồ nghiên cứu
đáng kinh ngạc.
đáng kinh ngạc.
01:09
And this is something that sobers us in our field everyday
20
54000
3000
Và đây là điều làm chúng tôi
luôn phải tỉnh táo mỗi ngày
luôn phải tỉnh táo mỗi ngày
01:12
in that, obviously, we've made remarkable impacts
21
57000
2000
trong đó, rõ ràng, chúng tôi đã tạo được
tác động đáng chú ý
tác động đáng chú ý
01:14
on cardiovascular disease,
22
59000
2000
về bệnh tim mạch,
01:16
but look at cancer. The death rate in cancer
23
61000
3000
nhưng nhìn tới căn bệnh ung thư.
Tỉ lệ tử vong do ung thư
Tỉ lệ tử vong do ung thư
01:19
in over 50 years hasn't changed.
24
64000
3000
trong suốt 50 năm qua chẳng có gì thay đổi cả.
01:22
We've made small wins in diseases like chronic myelogenous leukemia,
25
67000
4000
Chúng tôi đã có chiến thắng nho nhỏ
như là bệnh bạch cầu tủy mãn tính
như là bệnh bạch cầu tủy mãn tính
01:26
where we have a pill that can put 100 percent of people in remission,
26
71000
3000
nơi chúng tôi có một viên thuốc
mà có thể giúp 100% người bệnh thuyên giảm
mà có thể giúp 100% người bệnh thuyên giảm
01:29
but in general, we haven't made an impact at all in the war on cancer.
27
74000
6000
nhưng nhìn chung, chúng tôi không tạo được
bất kì tác động nào trong cuộc chiến chống ung thư
bất kì tác động nào trong cuộc chiến chống ung thư
01:35
So, what I'm going to tell you today,
28
80000
3000
Vì vậy, ngày hôm nay, tôi muốn nói với quý vị rằng,
01:38
is a little bit of why I think that's the case,
29
83000
3000
một số lý do mà tôi nghĩ đã gây ra điều đó
01:41
and then go out of my comfort zone
30
86000
2000
và đi ra khỏi vùng an toàn của tôi
01:43
and tell you where I think it's going,
31
88000
3000
để nói với các bạn nơi tôi nghĩ nó sẽ hướng tới,
01:46
where a new approach -- that we hope to push forward
32
91000
3000
nơi mà cách tiếp cận mới - cách mà chúng ta
hy vọng sẽ được phát triển
hy vọng sẽ được phát triển
01:49
in terms of treating cancer.
33
94000
4000
trong công cuộc đối phó với ung thư.
01:53
Because this is wrong.
34
98000
3000
Bởi vì điều này sai rồi.
01:56
So, what is cancer, first of all?
35
101000
2000
Vậy là, đầu tiên, ung thư là gì?
01:58
Well, if one has a mass or an abnormal blood value, you go to a doctor,
36
103000
5000
Nếu 1 người có 1 khối hay 1 kết quả xét nghiệm máu bất thường,
bạn sẽ tới gặp bác sĩ,
bạn sẽ tới gặp bác sĩ,
02:03
they stick a needle in.
37
108000
2000
họ chọc 1 cây kim vô đó.
02:05
They way we make the diagnosis today is by pattern recognition:
38
110000
4000
Cách chẩn đoán hiện nay là nhìn mẫu:
02:09
Does it look normal? Does it look abnormal?
39
114000
4000
Nhìn nó bình thường không?
Nó có bất thường không?
Nó có bất thường không?
02:13
So, that pathologist is just like looking at this plastic bottle.
40
118000
3000
Bác sĩ (BS) Giải phẫu bệnh như chỉ nhìn vào chai nhựa này.
02:16
This is a normal cell. This is a cancer cell.
41
121000
3000
Đây là 1 tế bào bình thường.
Đây là 1 tế bào ung thư.
Đây là 1 tế bào ung thư.
02:19
That is the state-of-the-art today in diagnosing cancer.
42
124000
5000
Đây là nghệ thuật xếp giai đoạn trong việc chẩn đoán ung thư.
02:24
There's no molecular test,
43
129000
3000
Không có 1 xét nghiệm (XN) phân tử nào,
02:27
there's no sequencing of genes that was referred to yesterday,
44
132000
3000
không có đoạn gene nào được kiểm tra ngày hôm qua,
02:30
there's no fancy looking at the chromosomes.
45
135000
3000
nhìn vào NST không còn phổ biến nữa,
02:33
This is the state-of-the-art and how we do it.
46
138000
3000
Đây là nghệ thuật xếp giai đoạn và cách chúng tôi làm điều đó.
02:36
You know, I know very well, as a cancer doctor, I can't treat advanced cancer.
47
141000
6000
Bạn biết đó, tôi biết rất rõ, là 1 bác sĩ ung thư,
tôi không thể chữa được ung thư đang tiến triển.
tôi không thể chữa được ung thư đang tiến triển.
02:42
So, as an aside, I firmly believe in the field of trying to identify cancer early.
48
147000
7000
Thay vào đó, tôi tin tưởng chắc chắn vào việc
cố gắng phát hiện ung thư ở giai đoạn sớm
cố gắng phát hiện ung thư ở giai đoạn sớm
02:49
It is the only way you can start to fight cancer, is by catching it early.
49
154000
5000
Đó là con đường duy nhất mà bạn có thể bắt đầu
chiến đấu với nó, bằng việc bắt được nó trong giai đoạn sớm.
chiến đấu với nó, bằng việc bắt được nó trong giai đoạn sớm.
02:54
We can prevent most cancers.
50
159000
3000
Chúng ta có thể phòng ngừa hầu hết các loại ung thư.
02:57
You know, the previous talk alluded to preventing heart disease.
51
162000
3000
Bạn biết rồi đó, bài thuyết trình trước ám chỉ
tới việc phòng ngừa bệnh tim.
tới việc phòng ngừa bệnh tim.
03:00
We could do the same in cancer.
52
165000
2000
Chúng ta có thể làm điều tương tự với ung thư.
03:02
I co-founded a company called Navigenics,
53
167000
2000
Tôi đồng sáng lập 1 công ty tên là Navigenics,
03:04
where, if you spit into a tube --
54
169000
2000
nơi mà bạn nhổ nước miếng vào 1 ống nghiệm
03:06
and we can look look at 35 or 40 genetic markers for disease,
55
171000
6000
và chúng tôi có thể tìm ra 35 tới 40 dấu ấn di truyền của bệnh
03:12
all of which are delayable in many of the cancers --
56
177000
2000
tất cả đều hiện diện trong nhiều bệnh ung thư -
03:14
you start to identify what you could get,
57
179000
4000
bạn bắt đầu đi tìm cái nào mà bạn có thể mắc phải
03:18
and then we can start to work to prevent them.
58
183000
3000
và sau đó chúng tôi có thể bắt đầu công việc phòng ngừa nó.
03:21
Because the problem is, when you have advanced cancer,
59
186000
3000
Bởi vì vấn đề là, khi bạn có bệnh ung thư đang tiến triển,
03:24
we can't do that much today about it, as the statistics allude to.
60
189000
4000
chúng tôi hiện nay không thể làm gì nhiều hơn cho bạn,
như những con số thống kê đã ám chỉ.
như những con số thống kê đã ám chỉ.
03:28
So, the thing about cancer is that it's a disease of the aged.
61
193000
4000
Vậy nên, vấn đề của ung thư là nó là 1 căn bệnh của tuối tác.
03:32
Why is it a disease of the aged?
62
197000
2000
Tại sao lại như vậy?
03:34
Because evolution doesn't care about us after we've had our children.
63
199000
4000
Bởi vì tiến hóa không quan tâm tới chúng ta
sau khi chúng ta có con.
sau khi chúng ta có con.
Bạn thấy đó, tiến hóa bảo vệ chúng ta
trong suốt những năm còn hoạt động sinh sản
trong suốt những năm còn hoạt động sinh sản
03:39
See, evolution protected us during our childbearing years
64
204000
3000
03:42
and then, after age 35 or 40 or 45,
65
207000
4000
và sau đó, sau tuổi 35 hoặc 40 hoặc 45,
03:46
it said "It doesn't matter anymore, because they've had their progeny."
66
211000
4000
nó bảo rằng:
"Không quan trọng nữa, bởi vì họ đã có con cháu rồi."
"Không quan trọng nữa, bởi vì họ đã có con cháu rồi."
03:50
So if you look at cancers, it is very rare -- extremely rare --
67
215000
5000
Vậy nên nếu bạn nhìn vào căn bệnh này,
nó rất hiếm - cực kì hiếm --
nó rất hiếm - cực kì hiếm --
03:55
to have cancer in a child, on the order of thousands of cases a year.
68
220000
5000
khả năng ung thư ở trẻ em, trên hàng ngàn ca ung thư mỗi năm.
04:00
As one gets older? Very, very common.
69
225000
4000
Khi 1 người già đi thì sao? Rất phổ biến.
04:04
Why is it hard to treat?
70
229000
2000
Tại sao nó khó chữa trị?
04:06
Because it's heterogeneous,
71
231000
2000
Bởi vì nó có tính di truyền,
04:08
and that's the perfect substrate for evolution within the cancer.
72
233000
5000
và đó là phần thêm vào đầy tuyệt vời cho sự tiến hóa
trong căn bệnh ung thư.
trong căn bệnh ung thư.
04:13
It starts to select out for those bad, aggressive cells,
73
238000
4000
Nó bắt đầu chọn ra những tế bào cực kì xấu,
04:17
what we call clonal selection.
74
242000
4000
cái mà chúng ta gọi là chọn lọc vô tính.
04:21
But, if we start to understand
75
246000
3000
Nhưng nếu chúng ta bắt đầu hiểu được
04:24
that cancer isn't just a molecular defect, it's something more,
76
249000
5000
ung thư không chỉ có việc chống lại từng phân tử,
nó còn hơn thế nữa,
nó còn hơn thế nữa,
04:29
then we'll get to new ways of treating it, as I'll show you.
77
254000
4000
lúc đó chúng ta sẽ tìm ra những hướng chữa trị mới,
như những gì tôi sẽ cho các bạn xem.
như những gì tôi sẽ cho các bạn xem.
04:33
So, one of the fundamental problems we have in cancer
78
258000
2000
Vậy, 1 trong những vấn đề nền tảng trong ung thư là
04:35
is that, right now, we describe it by a number of adjectives, symptoms:
79
260000
4000
hiện giờ, chúng ta mô tả nó bởi hàng loạt
các tính từ, các triệu chứng như
các tính từ, các triệu chứng như
04:39
"I'm tired, I'm bloated, I have pain, etc."
80
264000
3000
"Tôi mệt, tôi đầy hơi, tôi có cơn đau, vv"
04:42
You then have some anatomic descriptions,
81
267000
2000
Bạn được mô tả theo vị trí giải phẫu
04:44
you get that CT scan: "There's a three centimeter mass in the liver."
82
269000
4000
bạn chụp CT (cắt lớp vi tính), kết quả là
"Một khối 3cm trong gan"
"Một khối 3cm trong gan"
04:48
You then have some body part descriptions:
83
273000
3000
Sau đó bạn được mô tả theo các phần của cơ thể:
04:51
"It's in the liver, in the breast, in the prostate."
84
276000
2000
"Nó nằm trong gan, trong vú, trong tuyến tiền liệt."
04:53
And that's about it.
85
278000
3000
Và chỉ thế thôi.
04:56
So, our dictionary for describing cancer is very, very poor.
86
281000
4000
Do đó, các từ dùng để mô tả ung thư
của chúng tôi cực kì ít.
của chúng tôi cực kì ít.
05:00
It's basically symptoms.
87
285000
2000
Về cơ bản đó là các triệu chứng.
05:02
It's manifestations of a disease.
88
287000
3000
Nó là các biểu hiện của bệnh.
05:05
What's exciting is that over the last two or three years,
89
290000
3000
Điều hấp dẫn là trong vòng 2 - 3 năm gần đây,
05:08
the government has spent 400 million dollars,
90
293000
2000
chính phủ đã dành 400 triệu đô la
05:10
and they've allocated another billion dollars,
91
295000
3000
và họ đã được phân bổ 1 tỉ đô la nữa
05:13
to what we call the Cancer Genome Atlas Project.
92
298000
2000
để thành lập cái mà chúng tôi gọi là
Dự án Bản đồ Gene Ung thư.
Dự án Bản đồ Gene Ung thư.
05:15
So, it is the idea of sequencing all of the genes in the cancer,
93
300000
4000
Đây là ý tưởng của việc giải mã tất cả các gene
gây ung thư,
gây ung thư,
05:19
and giving us a new lexicon, a new dictionary to describe it.
94
304000
5000
và cho chúng tôi 1 từ mới để mô tả,
1 từ điển mới để miêu tả ung thư.
1 từ điển mới để miêu tả ung thư.
05:24
You know, in the mid-1850's in France,
95
309000
3000
Bạn biết đó, giữa thập kỉ 1850, tại Pháp,
05:27
they started to describe cancer by body part.
96
312000
3000
họ bắt đầu mô tả ung thư theo bộ phận cơ thể.
05:30
That hasn't changed in over 150 years.
97
315000
4000
Và điều đó đã không thay đổi trong hơn 150 năm qua.
05:34
It is absolutely archaic that we call cancer
98
319000
4000
Việc gọi ung thư tuyến tiền liệt, ung thư vú,
ung thư cơ
ung thư cơ
05:38
by prostate, by breast, by muscle.
99
323000
4000
là hoàn toàn kiểu cũ.
05:42
It makes no sense, if you think about it.
100
327000
3000
Nó không có lí, nếu bạn suy nghĩ về nó.
05:45
So, obviously, the technology is here today,
101
330000
3000
Do đó, hiển nhiên với công nghệ khoa học ngày nay
05:48
and, over the next several years, that will change.
102
333000
3000
và trong những năm sắp tới, điều này sẽ thay đổi.
05:51
You will no longer go to a breast cancer clinic.
103
336000
2000
Bạn sẽ không còn thấy phòng khám ung thư vú nữa.
05:53
You will go to a HER2 amplified clinic, or an EGFR activated clinic,
104
338000
5000
Bạn sẽ tới phòng khám HER2 khuếch đại,
hay phòng khám EGFR tăng,
hay phòng khám EGFR tăng,
05:58
and they will go to some of the pathogenic lesions
105
343000
2000
và họ sẽ kiểm tra 1 vài tổn thương gây bệnh
06:00
that were involved in causing this individual cancer.
106
345000
4000
có liên quan tới từng loại ung thư cụ thể.
06:04
So, hopefully, we will go from being the art of medicine
107
349000
3000
Vì vậy, hy vọng chúng ta sẽ đi từ nghệ thuật y học
06:07
more to the science of medicine,
108
352000
2000
sang khoa học y học,
06:09
and be able to do what they do in infectious disease,
109
354000
3000
và có khả năng làm những thứ
mà người ta làm đối với những bệnh truyền nhiễm,
mà người ta làm đối với những bệnh truyền nhiễm,
06:12
which is look at that organism, that bacteria,
110
357000
3000
đó là nhìn vào vi sinh vật đó, vi khuẩn đó
06:15
and then say, "This antibiotic makes sense,
111
360000
3000
và nói rằng: "Kháng sinh này còn dùng được,
06:18
because you have a particular bacteria that will respond to it."
112
363000
4000
vì bạn có 1 loại vi khuẩn đặc trưng
đáp ứng với kháng sinh đó."
đáp ứng với kháng sinh đó."
06:22
When one is exposed to H1N1, you take Tamiflu,
113
367000
4000
Khi 1 người phơi nhiễm với H5N1, bạn dùng Tamiflu,
06:26
and you can remarkably decrease the severity of symptoms
114
371000
3000
và bạn có thể giảm 1 cách đáng kể các triệu chứng nặng nề
06:29
and prevent many of the manifestations of the disease.
115
374000
3000
và phòng ngừa nhiều biểu hiện khác của bệnh.
06:32
Why? Because we know what you have, and we know how to treat it --
116
377000
5000
Tại sao? Bởi vì chúng tôi biết được bạn có con gì,
và chúng tôi biết cách trị nó -
và chúng tôi biết cách trị nó -
06:37
although we can't make vaccine in this country, but that's a different story.
117
382000
4000
mặc dù chúng tôi không thể điều chế vaccine tại đây,
nhưng đó là 1 câu chuyện khác.
nhưng đó là 1 câu chuyện khác.
06:41
The Cancer Genome Atlas is coming out now.
118
386000
3000
Bản đồ Gene Ung thư sắp ra mắt.
06:44
The first cancer was done, which was brain cancer.
119
389000
4000
Ung thư đầu tiên được giải mã hoàn thiện
là ung thư não.
là ung thư não.
06:48
In the next month, the end of December, you'll see ovarian cancer,
120
393000
4000
Trong tháng tới, cuối tháng 12, bạn sẽ thấy
ung thư buồng trứng được giải mã,
ung thư buồng trứng được giải mã,
06:52
and then lung cancer will come several months after.
121
397000
4000
sau đó là ung thư phổi sau vài tháng.
06:56
There's also a field of proteomics that I'll talk about in a few minutes,
122
401000
3000
Còn lĩnh vực nghiên cứu protein tôi sẽ nói trong vài phút nữa
06:59
which I think is going to be the next level
123
404000
3000
tôi nghĩ đây là mức độ tiếp theo
07:02
in terms of understanding and classifying disease.
124
407000
4000
để hiểu rõ và phân loại bệnh.
07:06
But remember, I'm not pushing genomics,
125
411000
2000
Nhưng hãy nhớ, tôi không lấy nghiên cứu gene,
07:08
proteomics, to be a reductionist.
126
413000
3000
nghiên cứu protein để làm yếu tố giản lược.
07:11
I'm doing it so we can identify what we're up against.
127
416000
3000
Tôi nghiên cứu nó để chúng tôi có thể xác định
chúng tôi đang chống lại cái gì.
chúng tôi đang chống lại cái gì.
07:14
And there's a very important distinction there that we'll get to.
128
419000
4000
Và 1 phân biệt cực kì quan trọng
mà chúng ta cần hướng tới.
mà chúng ta cần hướng tới.
07:18
In health care today, we spend most of the dollars --
129
423000
3000
Trong việc chăm sóc sức khỏe ngày nay,
chúng ta dành hầu hết số tiền
chúng ta dành hầu hết số tiền
07:21
in terms of treating disease --
130
426000
3000
để chữa bệnh
07:24
most of the dollars in the last two years of a person's life.
131
429000
4000
hầu hết tiền trong 2 năm gần đây của đời sống 1 người.
07:28
We spend very little, if any, dollars in terms of identifying what we're up against.
132
433000
5000
Chúng ta dành rất ít, nếu có, số tiền để xác định
cái mà chúng ta đang chống lại.
cái mà chúng ta đang chống lại.
07:33
If you could start to move that, to identify what you're up against,
133
438000
4000
Nếu bạn có thể bắt đầu chuyển hướng qua đó,
tìm ra cái mà chúng ta đang đối diện,
tìm ra cái mà chúng ta đang đối diện,
07:37
you're going to do things a hell of a lot better.
134
442000
3000
bạn sẽ làm cho mọi thứ trở nên tốt đẹp hơn.
07:40
If we could even take it one step further and prevent disease,
135
445000
4000
Nếu như bạn có thể bước thêm 1 bước xa hơn
và ngăn ngừa bệnh tật,
và ngăn ngừa bệnh tật,
07:44
we can take it enormously the other direction,
136
449000
3000
chúng tôi có thể đem nó tới hướng khác,
07:47
and obviously, that's where we need to go, going forward.
137
452000
4000
và hiển nhiên đó là nơi chúng tôi cần hướng tới,
tiến về phía trước.
tiến về phía trước.
07:51
So, this is the website of the National Cancer Institute.
138
456000
3000
Đây là trang web của Viện Ung thư Quốc gia.
07:54
And I'm here to tell you, it's wrong.
139
459000
3000
Và tôi đứng ở đây để nói với bạn rằng,
nó sai hoàn toàn.
nó sai hoàn toàn.
07:57
So, the website of the National Cancer Institute
140
462000
2000
Đây là trang web của Viện Ung thư Quốc gia
07:59
says that cancer is a genetic disease.
141
464000
4000
nói rằng ung thư là 1 bệnh di truyền.
08:03
The website says, "If you look, there's an individual mutation,
142
468000
4000
Nó nói: "Nếu bạn nhìn vào đây,
nó là 1 đột biến riêng lẻ,
nó là 1 đột biến riêng lẻ,
08:07
and maybe a second, and maybe a third,
143
472000
2000
và có thể có cái thứ hai, cái thứ ba,
08:09
and that is cancer."
144
474000
2000
và đây là ung thư."
08:11
But, as a cancer doc, this is what I see.
145
476000
4000
Nhưng, dưới cương vị 1 bác sĩ ung thư,
đây là những gì tôi thấy.
đây là những gì tôi thấy.
08:15
This isn't a genetic disease.
146
480000
2000
Đây không phải là 1 bệnh di truyền.
08:17
So, there you see, it's a liver with colon cancer in it,
147
482000
3000
Bạn hãy nhìn vào đây,
đây là 1 lá gan có 1 khối ung thư đại tràng
đây là 1 lá gan có 1 khối ung thư đại tràng
08:20
and you see into the microscope a lymph node
148
485000
2000
và bạn nhìn vào 1 hạch bạch huyết
dưới kính hiển vi
dưới kính hiển vi
08:22
where cancer has invaded.
149
487000
2000
nơi mà ung thư di căn tới.
08:24
You see a CT scan where cancer is in the liver.
150
489000
4000
Bạn nhìn phim CT nơi có ung thư gan.
08:28
Cancer is an interaction of a cell
151
493000
3000
Ung thư là 1 sự tương tác của 1 tế bào
08:31
that no longer is under growth control with the environment.
152
496000
5000
phát triển không chịu sự kiểm soát của môi trường.
08:36
It's not in the abstract; it's the interaction with the environment.
153
501000
4000
Nó không phải là sự trừu tượng,
nó là sự tương tác với môi trường.
nó là sự tương tác với môi trường.
08:40
It's what we call a system.
154
505000
3000
Đó là những gì mà chúng tôi gọi là "hệ thống"
08:43
The goal of me as a cancer doctor is not to understand cancer.
155
508000
4000
Mục tiêu của tôi trên cương vị 1 bác sĩ ung thư là
không phải hiểu được ung thư là gì.
không phải hiểu được ung thư là gì.
08:47
And I think that's been the fundamental problem over the last five decades,
156
512000
3000
Và tôi nghĩ đó là vấn đề cơ bản
trong suốt 5 thập kỉ vừa qua,
trong suốt 5 thập kỉ vừa qua,
08:50
is that we have strived to understand cancer.
157
515000
3000
chúng ta đã cố hiểu được ung thư là gì.
08:53
The goal is to control cancer.
158
518000
3000
Mục tiêu là phải kiểm soát được ung thư.
08:56
And that is a very different optimization scheme,
159
521000
2000
Và đó là chiến lược tối ưu hóa theo chiều hướng rất khác,
08:58
a very different strategy for all of us.
160
523000
3000
1 chiến lược rất khác biệt đối với tất cả chúng ta.
09:01
I got up at the American Association of Cancer Research,
161
526000
2000
Tôi phát biểu tại Hiệp hội nghiên cứu Ung thư Hoa Kỳ,
09:03
one of the big cancer research meetings, with 20,000 people there,
162
528000
4000
một trong những hội nghị nghiên cứu ung thư lớn,
với sự có mặt của 20 000 người ở đó,
với sự có mặt của 20 000 người ở đó,
09:07
and I said, "We've made a mistake.
163
532000
3000
và tôi nói: "Chúng ta đều mắc sai lầm,
09:10
We've all made a mistake, myself included,
164
535000
3000
chúng ta đều mắc sai lầm, kể cả tôi
09:13
by focusing down, by being a reductionist.
165
538000
2000
vì tập trung vào việc giản lược.
09:15
We need to take a step back."
166
540000
2000
Chúng ta cần lùi lại 1 bước."
09:17
And, believe it or not, there were hisses in the audience.
167
542000
2000
Và tin hay không tùy bạn, có tiếng rít dưới khán đài.
09:19
People got upset, but this is the only way we're going to go forward.
168
544000
4000
Mọi người thất vọng, nhưng đây là cách duy nhất
chúng ta có thể tiến về phía trước.
chúng ta có thể tiến về phía trước.
09:23
You know, I was very fortunate to meet Danny Hillis a few years ago.
169
548000
4000
Bạn biết đó, tôi rất may mắn khi được gặp
Danny Hillis 1 vài năm về trước.
Danny Hillis 1 vài năm về trước.
09:27
We were pushed together, and neither one of us really wanted to meet the other.
170
552000
4000
Chúng tôi bị đẩy về phía nhau,
và không ai trong chúng tôi thật sự muốn gặp nhau.
và không ai trong chúng tôi thật sự muốn gặp nhau.
09:31
I said, "Do I really want to meet a guy from Disney, who designed computers?"
171
556000
4000
Tôi nói: "Tôi có nhất thiết phải gặp 1 gã từ Disney,
người thiết kế các máy tính?"
người thiết kế các máy tính?"
09:35
And he was saying: Does he really want to meet another doctor?
172
560000
3000
Và anh ấy nói: "Tôi có cần gặp 1 bác sĩ khác không?"
09:38
But people prevailed on us, and we got together,
173
563000
2000
Nhưng mọi người thuyết phục chúng tôi,
và chúng tôi gặp nhau,
và chúng tôi gặp nhau,
09:40
and it's been transformative in what I do, absolutely transformative.
174
565000
5000
và đó là sự thay đổi trong những gì tôi làm,
hoàn toàn thay đổi.
hoàn toàn thay đổi.
09:46
We have designed, and we have worked on the modeling --
175
571000
3000
Chúng tôi đã thiết kế, và làm ra các mẫu --
09:49
and much of these ideas came from Danny and from his team --
176
574000
4000
và hầu hết các ý tưởng này tới từ Danny
và đội ngũ của anh ấy -
và đội ngũ của anh ấy -
09:53
the modeling of cancer in the body as complex system.
177
578000
3000
mô hình ung thư trong cơ thể như 1 hệ thống phức tạp.
09:56
And I'll show you some data there
178
581000
2000
Tôi sẽ cho bạn thấy 1 vài dữ liệu ở đây
09:58
where I really think it can make a difference and a new way to approach it.
179
583000
4000
nơi mà tôi nghĩ nó sẽ làm nên điều khác biệt
và cách tiếp cận ung thư mới.
và cách tiếp cận ung thư mới.
10:02
The key is, when you look at these variables and you look at this data,
180
587000
4000
Chìa khóa là, khi bạn nhìn vào những biến số và dữ liệu này,
10:06
you have to understand the data inputs.
181
591000
4000
bạn phải hiểu được các dữ liệu đầu vào.
10:10
You know, if I measured your temperature over 30 days,
182
595000
4000
Bạn biết đó, nếu như tôi đo nhiệt độ bạn
trong 30 ngày qua,
trong 30 ngày qua,
10:14
and I asked, "What was the average temperature?"
183
599000
2000
và tôi hỏi: "Nhiệt độ trung bình là bao nhiêu?"
10:16
and it came back at 98.7, I would say, "Great."
184
601000
4000
và nó trả về kết quả là 98.7,
tôi sẽ bảo "Tuyệt vời"
tôi sẽ bảo "Tuyệt vời"
10:20
But if during one of those days
185
605000
2000
Nhưng nếu như 1 trong 30 ngày này
10:22
your temperature spiked to 102 for six hours,
186
607000
3000
nhiệt độ của bạn nhảy lên 102 trong 6 tiếng đồng hồ
10:25
and you took Tylenol and got better, etc.,
187
610000
2000
bạn uống Tylenol và cảm thấy tốt hơn,
10:27
I would totally miss it.
188
612000
2000
tôi sẽ hoàn toàn bỏ lỡ nó.
10:29
So, one of the problems, the fundamental problems in medicine
189
614000
3000
Vậy nên, 1 trong những vấn đề cơ bản của y học là
10:32
is that you and I, and all of us,
190
617000
2000
bạn và tôi, và tất cả chúng ta,
10:34
we go to our doctor once a year.
191
619000
2000
đi gặp bác sĩ 1 lần trong năm.
10:36
We have discrete data elements; we don't have a time function on them.
192
621000
4000
Chúng tôi có dữ liệu rời rạc, chúng tôi không có
dữ liệu tính theo thời gian.
dữ liệu tính theo thời gian.
10:40
Earlier it was referred to this direct life device.
193
625000
3000
Trước đó nó đã được chuyển tiếp qua thiết bị này.
10:43
You know, I've been using it for two and a half months.
194
628000
3000
Bạn biết đó, tôi đã sử dụng nó 2 tháng rưỡi rồi.
10:46
It's a staggering device, not because it tells me
195
631000
2000
Nó là 1 thiết bị đáng kinh ngạc,
không chỉ bởi vì nó báo cho tôi biết
không chỉ bởi vì nó báo cho tôi biết
10:48
how many kilocalories I do every day,
196
633000
3000
tôi đã đốt cháy được bao nhiêu kilocalories mỗi ngày
10:51
but because it looks, over 24 hours, what I've done in a day.
197
636000
4000
nó còn theo dõi 24h, những gì tôi đã làm trong 1 ngày.
10:55
And I didn't realize that for three hours I'm sitting at my desk,
198
640000
3000
Và tôi đã không nhận ra trong 3h tôi ngồi ở bàn làm việc
10:58
and I'm not moving at all.
199
643000
2000
và không hề di chuyển 1 tí nào.
11:00
And a lot of the functions in the data that we have as input systems here
200
645000
5000
Và rất nhiều chức năng trong dữ liệu chúng tôi có
như hệ thống đầu vào ở đây
như hệ thống đầu vào ở đây
11:05
are really different than we understand them,
201
650000
3000
thật sự khác biệt với những gì chúng tôi đã hiểu về chúng,
11:08
because we're not measuring them dynamically.
202
653000
2000
bởi vì chúng tôi không đo động học chúng.
11:10
And so, if you think of cancer as a system,
203
655000
5000
Nếu bạn nghĩ ung thư là 1 hệ thống,
11:15
there's an input and an output and a state in the middle.
204
660000
4000
có dữ liệu vào và dữ liệu ra và 1 quá trình ở giữa.
11:19
So, the states, are equivalent classes of history,
205
664000
3000
Vì vậy, quá trình là các thứ hạng của lịch sử,
11:22
and the cancer patient, the input, is the environment,
206
667000
3000
và bệnh nhân ung thư, dữ liệu vào,
là môi trường,
là môi trường,
11:25
the diet, the treatment, the genetic mutations.
207
670000
4000
chế độ ăn, chế độ điều trị, đột biến gene.
11:29
The output are our symptoms:
208
674000
3000
Dữ liệu ra là các triệu chứng:
11:32
Do we have pain? Is the cancer growing? Do we feel bloated, etc.?
209
677000
4000
Chúng ta có đau không? Có phải khối u đang phát triển?
Chúng ta có đầy hơi không, vv?
Chúng ta có đầy hơi không, vv?
11:36
Most of that state is hidden.
210
681000
4000
Hầu hết các trạng thái đều ẩn.
11:40
So what we do in our field is we change and input,
211
685000
3000
Vì vậy những gì chúng tôi đang làm trong lĩnh vực này
là thay đổi và thêm vào,
là thay đổi và thêm vào,
11:43
we give aggressive chemotherapy,
212
688000
2000
chúng tôi cung cấp hóa trị tích cực,
11:45
and we say, "Did that output get better? Did that pain improve, etc.?"
213
690000
5000
và chúng tôi hỏi: "Kết quả có tốt hơn không?
Cơn đau có giảm bớt không, vv?"
Cơn đau có giảm bớt không, vv?"
11:50
And so, the problem is that it's not just one system,
214
695000
4000
Vì thế, vấn đề không chỉ giới hạn trong 1 hệ thống,
11:54
it's multiple systems on multiple scales.
215
699000
3000
mà là nhiều hệ thống trên nhiều thước đo.
11:57
It's a system of systems.
216
702000
3000
Nó là hệ thống của hệ thống.
12:00
And so, when you start to look at emergent systems,
217
705000
2000
Vì vậy, khi bạn bắt đầu tìm kiếm hệ thống nguy cấp
12:02
you can look at a neuron under a microscope.
218
707000
3000
bạn có thể nhìn vào 1 neuron dưới kính hiển vi.
12:05
A neuron under the microscope is very elegant
219
710000
2000
1 neuron dưới kính hiển vi rất tao nhã
12:07
with little things sticking out and little things over here,
220
712000
3000
với những thứ nho nhỏ chỉa ra và vài thứ nhỏ ở đằng kia,
12:10
but when you start to put them together in a complex system,
221
715000
4000
nhưng khi bạn bắt đầu đặt chúng thành 1 hệ thống phức tạp,
12:14
and you start to see that it becomes a brain,
222
719000
2000
và bạn bắt đầu thấy chúng hình thành 1 bộ não,
12:16
and that brain can create intelligence,
223
721000
3000
và bộ não đó có thể tạo nên trí tuệ,
12:19
what we're talking about in the body,
224
724000
2000
những gì chúng ta đang nói về bên trong cơ thể,
12:21
and cancer is starting to model it like a complex system.
225
726000
3000
và ung thư đang bắt đầu xây dựng nó
như 1 hệ thống phức tạp.
như 1 hệ thống phức tạp.
12:24
Well, the bad news is that these robust --
226
729000
3000
Tin xấu là những thứ mạnh mẽ này -
12:27
and robust is a key word --
227
732000
2000
và mạnh mẽ là từ khóa -
12:29
emergent systems are very hard to understand in detail.
228
734000
4000
những hệ thống cấp thiết rất khó để hiểu chi tiết.
12:33
The good news is you can manipulate them.
229
738000
3000
Tin tốt là bạn có thể điều khiển được nó.
12:36
You can try to control them
230
741000
2000
Bạn có thể thử kiểm soát nó
12:38
without that fundamental understanding of every component.
231
743000
3000
mà không cần hiểu biết cơ bản về mọi thành phần.
12:41
One of the most fundamental clinical trials in cancer
232
746000
3000
Một trong những thử nghiệm lâm sàng cơ bản nhất
trong điều trị ung thư
trong điều trị ung thư
12:44
came out in February in the New England Journal of Medicine,
233
749000
3000
ra đời vào tháng 2 trên Tạp chí Y học New England,
12:47
where they took women who were pre-menopausal with breast cancer.
234
752000
4000
nơi họ nghiên cứu các phụ nữ tiền mãn kinh bị ung thư vú.
12:51
So, about the worst kind of breast cancer you can get.
235
756000
3000
Về loại ung thư vú tệ nhất mà bạn có thể mắc phải.
12:54
They had gotten their chemotherapy,
236
759000
2000
Họ cho hóa trị,
12:56
and then they randomized them,
237
761000
2000
và sau đó họ chọn lựa ngẫu nhiên,
12:58
where half got placebo,
238
763000
2000
1 nửa dùng giả dược,
13:00
and half got a drug called Zoledronic acid that builds bone.
239
765000
4000
1 nửa dùng thuốc tên là Zoledronic acid
dùng để bồi đắp xương.
dùng để bồi đắp xương.
13:04
It's used to treat osteoporosis,
240
769000
2000
Nó được sử dụng để điều trị loãng xương,
13:06
and they got that twice a year.
241
771000
2000
và họ dùng 2 lần 1 năm.
13:08
They looked and, in these 1,800 women,
242
773000
4000
Họ theo dõi, trong 1 800 phụ nữ
13:12
given twice a year a drug that builds bone,
243
777000
3000
được dùng thuốc trị loãng xương 2 lần/năm,
13:15
you reduce the recurrence of cancer by 35 percent.
244
780000
5000
bạn giảm thiểu tỉ lệ tái phát ung thư xuống 35%.
13:21
Reduce occurrence of cancer by a drug
245
786000
2000
Giảm tỉ lệ xuất hiện ung thư bằng thuốc
13:23
that doesn't even touch the cancer.
246
788000
2000
thậm chí không hề đụng tới ung thư.
13:25
So the notion, you change the soil, the seed doesn't grow as well.
247
790000
5000
Bạn thay đổi đất trồng, hạt giống cũng không mọc tốt hơn.
13:30
You change that system,
248
795000
3000
Bạn thay đổi hệ thống đó,
13:33
and you could have a marked effect on the cancer.
249
798000
2000
và bạn có thể đạt được hiệu quả đáng ghi nhận
trong điều trị ung thư.
trong điều trị ung thư.
13:35
Nobody has ever shown -- and this will be shocking --
250
800000
3000
Chưa có ai cho thấy được - và điều này sẽ rất bất ngờ -
13:38
nobody has ever shown that most chemotherapy
251
803000
3000
chưa có ai chứng minh được hầu hết hóa trị
13:41
actually touches a cancer cell.
252
806000
2000
có thể thực sự chạm tới tế bào ung thư.
13:43
It's never been shown.
253
808000
2000
Nó chưa từng được chứng minh.
13:45
There's all these elegant work in the tissue culture dishes,
254
810000
3000
Có tất cả các công việc thanh tao
trong các đĩa nuôi cấy mô,
trong các đĩa nuôi cấy mô,
13:48
that if you give this cancer drug, you can do this effect to the cell,
255
813000
3000
nếu như bạn cho loại ung thư này thuốc điều trị,
bạn có thể có được tác dụng mong muốn lên tế bào,
bạn có thể có được tác dụng mong muốn lên tế bào,
13:51
but the doses in those dishes are nowhere near
256
816000
3000
nhưng liều lượng thuốc trên các đĩa này
không hề giống
không hề giống
13:54
the doses that happen in the body.
257
819000
4000
với liều lượng thuốc cần thiết cho 1 cơ thể.
13:58
If I give a woman with breast cancer a drug called Taxol
258
823000
3000
Nếu tôi cho 1 phụ nữ bị ung thư vú
1 thuốc tên là Taxol
1 thuốc tên là Taxol
14:01
every three weeks, which is the standard,
259
826000
2000
mỗi 3 tuần, đây là liều tiêu chuẩn,
14:03
about 40 percent of women with metastatic cancer
260
828000
2000
khoảng 40% số phụ nữ có ung thư di căn
14:05
have a great response to that drug.
261
830000
3000
có đáp ứng tốt hơn với thuốc này.
14:08
And a response is 50 percent shrinkage.
262
833000
2000
Và 1 đáp ứng chỉ hao hụt 50%.
14:10
Well, remember that's not even an order of magnitude,
263
835000
2000
Nên nhớ là nó thậm chí không phải cùng 1 bậc
14:12
but that's a different story.
264
837000
2000
mà nó là 1 câu chuyện hoàn toàn khác.
14:14
They then recur, I give them that same drug every week.
265
839000
4000
Sau đó nó tái phát, tôi cũng cho cùng loại thuốc đó mỗi tuần.
14:18
Another 30 percent will respond.
266
843000
3000
Khoảng 30% khác sẽ đáp ứng.
14:21
They then recur, I give them that same drug
267
846000
2000
Và nó lại tái phát nữa, tôi lại cho cùng 1 loại thuốc
14:23
over 96 hours by continuous infusion,
268
848000
3000
trong 96 tiếng bằng cách truyền thuốc liên tục,
14:26
another 20 or 30 percent will respond.
269
851000
3000
chỉ khoảng 20 tới 30% đáp ứng.
14:29
So, you can't tell me it's working by the same mechanism in all three size.
270
854000
4000
Vậy nên bạn không thể nói với tôi rằng nó hoạt động
cùng 1 cơ chế trong 3 trường hợp trên.
cùng 1 cơ chế trong 3 trường hợp trên.
14:33
It's not. We have no idea the mechanism.
271
858000
3000
Nó không phải như vậy.
Chúng ta không có ý tưởng gì về cơ chế này.
Chúng ta không có ý tưởng gì về cơ chế này.
14:36
So the idea that chemotherapy may just be disrupting
272
861000
3000
Vậy nên ý tưởng hóa trị có thể quấy rối
14:39
that complex system,
273
864000
3000
hệ thống phức tạp đó,
14:42
just like building bone disrupted that system and reduced recurrence,
274
867000
5000
giống như thuốc tạo xương quấy rầy hệ thống
và giảm thiểu tỉ lệ tái phát,
và giảm thiểu tỉ lệ tái phát,
14:47
chemotherapy may work by that same exact way.
275
872000
3000
hóa trị có thể hoạt động theo cơ chế này.
14:50
The wild thing about that trial also,
276
875000
3000
Sự điên rồ trong việc thử nghiệm còn là
14:53
was that it reduced new primaries, so new cancers, by 30 percent also.
277
878000
7000
giảm được bệnh mới, xuống 30%.
15:02
So, the problem is, yours and mine, all of our systems are changing.
278
887000
5000
Vậy nên, vấn đề là, bạn và tôi,
tất cả hệ thống của chúng ta đang thay đổi.
tất cả hệ thống của chúng ta đang thay đổi.
15:07
They're dynamic.
279
892000
2000
Nó có tính linh động.
15:09
I mean, this is a scary slide, not to take an aside,
280
894000
3000
Ý tôi là, đây là 1 trang trình bày đáng sợ,
không phải để qua 1 bên,
không phải để qua 1 bên,
15:12
but it looks at obesity in the world.
281
897000
2000
nhưng nó nhìn vào sự béo phì trên thế giới.
15:14
And I'm sorry if you can't read the numbers, they're kind of small.
282
899000
3000
Và tôi xin lỗi nếu như bạn không thể đọc được các con số,
nó tương đối nhỏ.
nó tương đối nhỏ.
15:17
But, if you start to look at it, that red, that dark color there,
283
902000
4000
Nhưng nếu bạn bắt đầu nhìn vào đó, màu đỏ này,
màu đậm ở kia,
màu đậm ở kia,
15:21
more than 75 percent of the population
284
906000
3000
hơn 75% dân số
15:24
of those countries are obese.
285
909000
3000
của những quốc gia này bị béo phì.
15:27
Look a decade ago, look two decades ago: markedly different.
286
912000
4000
Nhìn 1 thập kỉ trước, 2 thập kỉ trước: sự khác biệt đáng ghi nhận.
15:31
So, our systems today are dramatically different
287
916000
3000
Vậy nên, hệ thống của chúng ta hiện giờ
khác biệt 1 cách đáng kể
khác biệt 1 cách đáng kể
15:34
than our systems a decade or two ago.
288
919000
4000
so với hệ thống của chúng ta 1 hoặc 2 thập kỉ trước.
15:38
So the diseases we have today,
289
923000
3000
Vì vậy những căn bệnh mà chúng ta
đang đối mặt hiện nay
đang đối mặt hiện nay
15:41
which reflect patterns in the system over the last several decades,
290
926000
4000
phản ánh những mặt trong hệ thống trong nhiều thập kỉ qua,
15:45
are going to change dramatically over the next decade or so
291
930000
4000
sẽ thay đổi 1 cách đáng kể trong thập kỉ tới hoặc hơn
15:49
based on things like this.
292
934000
3000
dựa trên những thứ tương tự vậy.
15:52
So, this picture, although it is beautiful, is a 40-gigabyte picture
293
937000
10000
Trong tấm ảnh này, mặc dù nó rất đẹp,
1 bức ảnh 40 Gb
1 bức ảnh 40 Gb
16:02
of the whole proteome.
294
947000
2000
của toàn bộ hệ protein.
16:04
So this is a drop of blood that has gone through a superconducting magnet,
295
949000
4000
Đây là 1 giọt máu đã đi qua
1 nam châm siêu dẫn
1 nam châm siêu dẫn
16:08
and we're able to get resolution
296
953000
2000
và chúng ta có thể có được đủ độ phân giải
16:10
where we can start to see all of the proteins in the body.
297
955000
4000
nơi chúng ta có thể bắt đầu nhìn vào
tất cả protein trong cơ thể.
tất cả protein trong cơ thể.
16:14
We can start to see that system.
298
959000
2000
Chúng ta có thể bắt đầu nhìn vào hệ thống đó.
16:16
Each of the red dots are where a protein has actually been identified.
299
961000
4000
Mỗi chấm tròn đỏ là nơi mà protein
thực sự được xác định.
thực sự được xác định.
16:20
The power of these magnets, the power of what we can do here,
300
965000
2000
Sức mạnh của những nam châm này,
sức mạnh của những gì mà chúng ta có thể làm
sức mạnh của những gì mà chúng ta có thể làm
16:22
is that we can see an individual neutron with this technology.
301
967000
5000
là chúng ta có thể thấy 1 neutron riêng lẻ
với công nghệ này.
với công nghệ này.
16:27
So, again, this is stuff we're doing with Danny Hillis
302
972000
3000
Một lần nữa, đây là thứ mà chúng tôi
đang triển khai với Danny Hillis
đang triển khai với Danny Hillis
16:30
and a group called Applied Proteomics,
303
975000
2000
và 1 nhóm tên là Applied Proteomics,
16:32
where we can start to see individual neutron differences,
304
977000
4000
nơi chúng tôi có thể bắt đầu nhìn nhận
những sự khác nhau giữa các neutron
những sự khác nhau giữa các neutron
16:36
and we can start to look at that system like we never have before.
305
981000
4000
và chúng tôi có thể bắt đầu nhìn vào hệ thống
mà chúng tôi trước đây chưa thể làm được.
mà chúng tôi trước đây chưa thể làm được.
16:40
So, instead of a reductionist view, we're taking a step back.
306
985000
4000
Vì vậy, thay vì giảm thiểu xuống,
chúng tôi lùi lại 1 bước.
chúng tôi lùi lại 1 bước.
16:44
So this is a woman, 46 years old,
307
989000
4000
Đây là 1 phụ nữ 46 tuổi
16:48
who had recurrent lung cancer.
308
993000
3000
có ung thư phổi tái phát.
16:51
It was in her brain, in her lungs, in her liver.
309
996000
4000
Nó ở trong não, trong phổi, trong gan của cô ấy.
16:55
She had gotten Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere,
310
1000000
4000
Cô ấy đã dùng Carboplatin Taxol, Carboplatin Toxotere,
16:59
Gemcitabine, Navelbine:
311
1004000
2000
Gemcitabine, Navelbine:
17:01
Every drug we have she had gotten, and that disease continued to grow.
312
1006000
5000
Mỗi loại thuốc chúng tôi có, cô ấy đều đã sử dụng,
và căn bệnh ấy cứ tiếp tục phát triển.
và căn bệnh ấy cứ tiếp tục phát triển.
17:06
She had three kids under the age of 12,
313
1011000
4000
Cô ấy có 3 đứa con dưới 12 tuổi
17:10
and this is her CT scan.
314
1015000
2000
và đây là phim CT của cô ấy.
17:12
And so what this is, is we're taking a cross-section of her body here,
315
1017000
3000
Vậy đây là gì, chúng ta đang cắt ngang cơ thể cô ấy ngay chỗ này,
17:15
and you can see in the middle there is her heart,
316
1020000
3000
và bạn có thể thấy ở chính giữa
là tim của cô ấy,
là tim của cô ấy,
17:18
and to the side of her heart on the left there is this large tumor
317
1023000
4000
và kế bên trái là 1 khối u lớn
17:22
that will invade and will kill her, untreated, in a matter of weeks.
318
1027000
6000
sẽ xâm lấn và giết chết cô ấy, nếu không được chữa,
chỉ trong vài tuần.
chỉ trong vài tuần.
17:28
She goes on a pill a day that targets a pathway,
319
1033000
5000
Cô ấy uống 1 viên thuốc mỗi ngày
nhắm trúng tế bào đích,
nhắm trúng tế bào đích,
17:33
and again, I'm not sure if this pathway was in the system, in the cancer,
320
1038000
4000
và 1 lần nữa, tôi không chắc con đường này
có trong hệ thống hay không, trong căn bệnh ung thư của cô ấy,
có trong hệ thống hay không, trong căn bệnh ung thư của cô ấy,
17:37
but it targeted a pathway, and a month later, pow, that cancer's gone.
321
1042000
6000
nhưng nó nhắm vào con đường gây bệnh ấy,
và 1 tháng sau, khối u đó biến mất.
và 1 tháng sau, khối u đó biến mất.
17:43
Six months later it's still gone.
322
1048000
3000
6 tháng sau, nó vẫn biến mất.
17:46
That cancer recurred, and she passed away three years later from lung cancer,
323
1051000
5000
Nhưng nó lại tái phát và 3 năm sau cô ấy chết
vì ung thư phổi,
vì ung thư phổi,
17:51
but she got three years from a drug
324
1056000
4000
nhưng cô ấy đã có thêm 3 năm từ thuốc
17:55
whose symptoms predominately were acne.
325
1060000
2000
mà triệu chứng chủ yếu là mụn trứng cá.
17:57
That's about it.
326
1062000
2000
Chỉ có nhiêu đó thôi.
17:59
So, the problem is that the clinical trial was done,
327
1064000
4000
Vấn đề là những thử nghiệm lâm sàng
đã được tiến hành
đã được tiến hành
18:03
and we were a part of it,
328
1068000
2000
và chúng tôi là 1 phần của nó,
18:05
and in the fundamental clinical trial --
329
1070000
2000
và trong thử nghiệm lâm sàng cơ bản -
18:07
the pivotal clinical trial we call the Phase Three,
330
1072000
2000
thử nghiệm mà chúng tôi gọi là Pha ba,
18:09
we refused to use a placebo.
331
1074000
3000
chúng tôi từ chối sử dụng giả dược.
18:12
Would you want your mother, your brother, your sister
332
1077000
2000
Bạn có muốn mẹ của mình, anh chị của mình
18:14
to get a placebo if they had advanced lung cancer and had weeks to live?
333
1079000
4000
dùng giả dược nếu như họ có ung thư phổi đang tiến triển
và chỉ còn có vài tuần để sống?
và chỉ còn có vài tuần để sống?
18:18
And the answer, obviously, is not.
334
1083000
2000
Và câu trả lời chắc chắn là không.
18:20
So, it was done on this group of patients.
335
1085000
2000
Vậy nên nó được thực hiện trong nhóm bệnh nhân này.
18:22
Ten percent of people in the trial had this dramatic response that was shown here,
336
1087000
6000
10% số người trong thử nghiệm có sự đáp ứng đáng kể
được biểu hiện ở đây,
được biểu hiện ở đây,
18:28
and the drug went to the FDA,
337
1093000
3000
và thuốc này gửi tới FDA,
18:31
and the FDA said, "Without a placebo,
338
1096000
2000
và FDA bảo rằng: "Không có đối chiếu với giả dược,
18:33
how do I know patients actually benefited from the drug?"
339
1098000
5000
làm cách này chúng tôi biết được những bệnh nhân (BN)
thực sự đáp ứng với thuốc?"
thực sự đáp ứng với thuốc?"
18:38
So the morning the FDA was going to meet,
340
1103000
2000
Buổi sáng lúc FDA chuẩn bị họp,
18:40
this was the editorial in the Wall Street Journal.
341
1105000
3000
đây là bài viết trên Wall Street Journal.
18:43
(Laughter)
342
1108000
2000
(cười)
18:45
And so, what do you know, that drug was approved.
343
1110000
4000
Và do đó, bạn biết gì không, thuốc này đã được chấp thuận.
18:49
The amazing thing is another company did the right scientific trial,
344
1114000
4000
Điều tuyệt vời là công ty khác cũng làm
1 thử nghiệm khoa học đúng cách,
1 thử nghiệm khoa học đúng cách,
18:53
where they gave half placebo and half the drug.
345
1118000
3000
họ cho 1 nửa dùng giả dược,
1 nửa dùng thuốc.
1 nửa dùng thuốc.
18:56
And we learned something important there.
346
1121000
2000
Và chúng tôi học được 1 vài thứ quan trọng ở đây.
18:58
What's interesting is they did it in South America and Canada,
347
1123000
3000
Điều thú vị là họ làm thử nghiệm này ở
Nam Mỹ và Canada,
Nam Mỹ và Canada,
19:01
where it's "more ethical to give placebos."
348
1126000
3000
nơi mà "có đạo đức hơn nếu cho sử dụng giả dược"
19:04
They had to give it also in the U.S. to get approval,
349
1129000
2000
Họ phải cho nhóm Mỹ sử dụng để được chấp thuận,
19:06
so I think there were three U.S. patients
350
1131000
2000
nên tôi nghĩ có 3 BN người Mỹ
19:08
in upstate New York who were part of the trial.
351
1133000
2000
ở phía bắc New York tham gia vào cuộc thử nghiệm.
19:10
But they did that, and what they found
352
1135000
2000
Nhưng họ làm và thứ họ khám phá ra là
19:12
is that 70 percent of the non-responders
353
1137000
3000
70% của nhóm không đáp ứng
19:15
lived much longer and did better than people who got placebo.
354
1140000
5000
sống lâu hơn và sống khỏe hơn
nhóm cho sử dụng giả dược.
nhóm cho sử dụng giả dược.
19:20
So it challenged everything we knew in cancer,
355
1145000
3000
Vậy nên nó thử thách mọi thứ
chúng ta đã biết về ung thư,
chúng ta đã biết về ung thư,
19:23
is that you don't need to get a response.
356
1148000
2000
bạn không cần đáp ứng.
19:25
You don't need to shrink the disease.
357
1150000
2000
Bạn không cần thu nhỏ căn bệnh lại.
19:27
If we slow the disease, we may have more of a benefit
358
1152000
4000
Nếu chúng ta làm chậm quá trình bệnh lại,
chúng ta có thể có thêm các lợi ích
chúng ta có thể có thêm các lợi ích
19:31
on patient survival, patient outcome, how they feel,
359
1156000
4000
cho sự sống còn của BN, tiên lượng BN,
họ cảm thấy như thế nào,
họ cảm thấy như thế nào,
19:35
than if we shrink the disease.
360
1160000
2000
nếu như chúng ta thu nhỏ căn bệnh lại.
19:37
The problem is that, if I'm this doc, and I get your CT scan today
361
1162000
3000
Vấn đề là, nếu tôi là bác sĩ này,
và tôi có phim chụp CT của bạn ngày hôm nay
và tôi có phim chụp CT của bạn ngày hôm nay
19:40
and you've got a two centimeter mass in your liver,
362
1165000
3000
và bạn có 1 khối 2cm trong gan,
19:43
and you come back to me in three months and it's three centimeters,
363
1168000
3000
và bạn quay trở lại với tôi trong vòng 3 tháng,
nó phát triển thành khối 3 cm,
nó phát triển thành khối 3 cm,
19:46
did that drug help you or not?
364
1171000
2000
thuốc này có giúp ích cho bạn hay không?
19:48
How do I know?
365
1173000
2000
Làm sao tôi biết được?
19:50
Would it have been 10 centimeters, or am I giving you a drug
366
1175000
4000
Nếu như nó là khối 10cm,
hoặc có phải tôi đang cho bạn thuốc
hoặc có phải tôi đang cho bạn thuốc
19:54
with no benefit and significant cost?
367
1179000
3000
không có tác dụng và tốn bộn tiền?
19:57
So, it's a fundamental problem.
368
1182000
2000
Vậy nên, đó là vấn đề cơ bản.
19:59
And, again, that's where these new technologies can come in.
369
1184000
5000
Và 1 lần nữa, đây là nơi mà những công nghệ mới
có thể nhảy vào.
có thể nhảy vào.
20:04
And so, the goal obviously is that you go into your doctor's office --
370
1189000
4000
Và hiển nhiên mục đích sẽ là
bạn tới văn phòng bác sĩ của bạn --
bạn tới văn phòng bác sĩ của bạn --
20:08
well, the ultimate goal is that you prevent disease, right?
371
1193000
3000
mục đích tối thượng là bạn có thể
phòng ngừa được căn bệnh này đúng không?
phòng ngừa được căn bệnh này đúng không?
20:11
The ultimate goal is that you prevent any of these things from happening.
372
1196000
4000
Mục đích tối thượng là bạn ngăn ngừa
bất kì 1 trong những thứ này xảy ra.
bất kì 1 trong những thứ này xảy ra.
20:15
That is the most effective, cost-effective,
373
1200000
3000
Đây là cách hiệu quả nhất, chi phí tốt nhất,
20:18
best way we can do things today.
374
1203000
2000
chúng tôi có thể làm hiện nay.
20:20
But if one is unfortunate to get a disease,
375
1205000
3000
Nhưng nếu 1 người không may
mắc phải căn bệnh đó,
mắc phải căn bệnh đó,
20:23
you'll go into your doctor's office, he or she will take a drop of blood,
376
1208000
3000
bạn sẽ tới gặp bác sĩ của mình,
cô ấy hay anh ấy sẽ lấy 1 giọt máu
cô ấy hay anh ấy sẽ lấy 1 giọt máu
20:26
and we will start to know how to treat your disease.
377
1211000
4000
và chúng tôi bắt đầu biết được
cách để chữa bệnh của bạn.
cách để chữa bệnh của bạn.
20:31
The way we've approached it is the field of proteomics,
378
1216000
3000
Cách mà chúng tôi tiếp cận
dựa trên phương diện protein,
dựa trên phương diện protein,
20:34
again, this looking at the system.
379
1219000
2000
1 lần nữa, cách này nhìn trực diện vào hệ thống.
20:36
It's taking a big picture.
380
1221000
2000
Nó nhìn vào bức tranh tổng thể.
20:38
The problem with technologies like this is
381
1223000
3000
Vấn đề với công nghệ như thế này là
20:41
that if one looks at proteins in the body,
382
1226000
2000
nếu 1 người nhìn vào các protein của cơ thể,
20:43
there are 11 orders of magnitude difference
383
1228000
3000
có tới 11 cách sắp xếp khác nhau
20:46
between the high-abundant and the low-abundant proteins.
384
1231000
3000
giữa các protein cao phân tử và thấp phân tử.
20:49
So, there's no technology in the world that can span 11 orders of magnitude.
385
1234000
5000
Không có công nghệ nào trên thế giới
có thể đo được chiều dài của 11 cách sắp xếp này.
có thể đo được chiều dài của 11 cách sắp xếp này.
20:54
And so, a lot of what has been done with people like Danny Hillis and others
386
1239000
5000
Và do đó, có nhiều thứ đã được làm
với nhiều người như Danny Hillis và những người khác
với nhiều người như Danny Hillis và những người khác
20:59
is to try to bring in engineering principles, try to bring the software.
387
1244000
4000
là cố gắng đem những nguyên lý kỹ thuật,
đem vào những phần mềm.
đem vào những phần mềm.
21:03
We can start to look at different components along this spectrum.
388
1248000
5000
Chúng tôi có thể bắt đầu tìm những thành phần khác nhau
dọc theo quang phổ này.
dọc theo quang phổ này.
21:08
And so, earlier was talked about cross-discipline, about collaboration.
389
1253000
5000
Vì thế, trước đó chúng tôi đã nói về việc
hợp tác giữa các chuyên ngành khác nhau.
hợp tác giữa các chuyên ngành khác nhau.
21:13
And I think one of the exciting things that is starting to happen now
390
1258000
3000
Và tôi nghĩ 1 trong những thứ thú vị
là nó bắt đầu xảy ra bây giờ
là nó bắt đầu xảy ra bây giờ
21:16
is that people from those fields are coming in.
391
1261000
3000
những người trong những lĩnh vực ấy
đang tiến vào nghiên cứu.
đang tiến vào nghiên cứu.
21:19
Yesterday, the National Cancer Institute announced a new program
392
1264000
3000
Ngày hôm qua, Viện Ung thư Quốc gia thông báo
1 chương trình mới
1 chương trình mới
21:22
called the Physical Sciences and Oncology,
393
1267000
3000
gọi là Khoa học Vật lý và Ung thư,
21:25
where physicists, mathematicians, are brought in to think about cancer,
394
1270000
4000
nơi mà các nhà vật lý, toán học được đem vào
để suy nghĩ về ung thư,
để suy nghĩ về ung thư,
21:29
people who never approached it before.
395
1274000
3000
những người chưa bao giờ tiếp cận nó trước đây.
21:32
Danny and I got 16 million dollars, they announced yesterday,
396
1277000
3000
Danny và tôi có được 16 triệu đô la,
họ công bố ngày hôm qua
họ công bố ngày hôm qua
21:35
to try to attach this problem.
397
1280000
2000
để cố gắng kết nối với vấn đề này.
21:37
A whole new approach, instead of giving high doses of chemotherapy
398
1282000
4000
Một cách tiếp cận hoàn toàn mới, thay vì
cho liều hóa trị cao
cho liều hóa trị cao
21:41
by different mechanisms,
399
1286000
2000
bằng các cơ chế khác,
21:43
to try to bring technology to get a picture of what's actually happening in the body.
400
1288000
6000
để cố gắng mang công nghệ để có được
bức tranh toàn cảnh bên trong cơ thể.
bức tranh toàn cảnh bên trong cơ thể.
21:49
So, just for two seconds, how these technologies work --
401
1294000
4000
Vậy nên, chỉ cần 2 giây,
những công nghệ này hoạt động thế nào --
những công nghệ này hoạt động thế nào --
21:53
because I think it's important to understand it.
402
1298000
3000
bởi vì tôi nghĩ hiểu được nó rất quan trọng.
21:56
What happens is every protein in your body is charged,
403
1301000
3000
Chuyện xảy ra là mỗi loại protein
trong cơ thể bạn đều mang điện,
trong cơ thể bạn đều mang điện,
21:59
so the proteins are sprayed in, the magnet spins them around,
404
1304000
4000
các protein được phun vào,
nam châm làm chúng xoay vòng quanh,
nam châm làm chúng xoay vòng quanh,
22:03
and then there's a detector at the end.
405
1308000
2000
và sau đó có 1 máy phát hiện
ởi đầu cuối.
ởi đầu cuối.
22:05
When it hit that detector is dependent on the mass and the charge.
406
1310000
5000
Khi nó đụng cái máy này, nó phụ thuộc vào
khối lượng và điện tích của protein.
khối lượng và điện tích của protein.
22:10
And so we can accurately -- if the magnet is big enough,
407
1315000
3000
Và do đó chúng ta có thể tính chính xác -
nếu như nam châm đủ lớn,
nếu như nam châm đủ lớn,
22:13
and your resolution is high enough --
408
1318000
2000
và độ phân giải đủ cao -
22:15
you can actually detect all of the proteins in the body
409
1320000
3000
bạn có thể thực sự tìm được tất cả
protein trong cơ thể
protein trong cơ thể
22:18
and start to get an understanding of the individual system.
410
1323000
4000
và bắt đầu hiểu được từng hệ thống riêng rẽ.
22:22
And so, as a cancer doctor,
411
1327000
2000
Và do đó, là 1 bác sĩ trị ung thư,
22:24
instead of having paper in my chart, in your chart, and it being this thick,
412
1329000
5000
thay vì có đống giấy tờ dày cỡ này trong biểu đồ của tôi, của bạn,
22:29
this is what data flow is starting to look like in our offices,
413
1334000
4000
đây là cách mà dòng chảy dữ liệu
bắt đầu hình thành trong văn phòng của chúng tôi,
bắt đầu hình thành trong văn phòng của chúng tôi,
22:33
where that drop of blood is creating gigabytes of data.
414
1338000
3000
nơi mà 1 giọt máu tạo nên nhiều Gb dữ liệu.
22:36
Electronic data elements are describing every aspect of the disease.
415
1341000
4000
Các nguyên tố dữ liệu điện tử được miêu tả
trong mỗi khía cạnh của căn bệnh.
trong mỗi khía cạnh của căn bệnh.
22:40
And certainly the goal is we can start to learn from every encounter
416
1345000
4000
Và tất nhiên mục tiêu là chúng tôi có thể
tìm hiểu từ mỗi sự chạm trán
tìm hiểu từ mỗi sự chạm trán
22:44
and actually move forward, instead of just having encounter and encounter,
417
1349000
5000
và thật sự tiến về phía trước,
thay vì chỉ đụng tới nó hết lần này tới lần khác
thay vì chỉ đụng tới nó hết lần này tới lần khác
22:49
without fundamental learning.
418
1354000
2000
mà không học hỏi từ cái cơ bản nhất.
22:51
So, to conclude, we need to get away from reductionist thinking.
419
1356000
6000
Để tổng hợp lại, chúng ta cần thoát khỏi suy nghĩ
giản lược.
giản lược.
22:57
We need to start to think differently and radically.
420
1362000
4000
Chúng ta cần bắt đầu suy nghĩ khác đi và triệt để hơn.
23:01
And so, I implore everyone here: Think differently. Come up with new ideas.
421
1366000
4000
Và do đó, tôi cầu xin mọi người có mặt tại đây:
Nghĩ khác đi. Nghĩ ra những ý tưởng mới.
Nghĩ khác đi. Nghĩ ra những ý tưởng mới.
23:05
Tell them to me or anyone else in our field,
422
1370000
3000
Nói với họ hay bất kì ai trong lĩnh vực của chúng ta,
23:08
because over the last 59 years, nothing has changed.
423
1373000
3000
bởi vì trong 59 năm qua, chẳng có gì thay đổi cả.
23:11
We need a radically different approach.
424
1376000
3000
Chúng ta cần 1 cách tiếp cận khác biệt triệt để.
23:14
You know, Andy Grove stepped down as chairman of the board at Intel --
425
1379000
3000
Bạn biết đó, Andy Grove rời khỏi ghế chủ tịch tại Intel -
23:17
and Andy was one of my mentors, tough individual.
426
1382000
3000
và Andy là 1 trong những người cố vấn của tôi,
khó khăn cá nhân.
khó khăn cá nhân.
23:20
When Andy stepped down, he said,
427
1385000
2000
Khi Andy nghỉ việc, ông ấy nói rằng,
23:22
"No technology will win. Technology itself will win."
428
1387000
3000
"Không có công nghệ nào sẽ thắng.
Tự thân nó sẽ chiến thắng."
Tự thân nó sẽ chiến thắng."
23:25
And I'm a firm believer, in the field of medicine and especially cancer,
429
1390000
4000
Và tôi có 1 niềm tin vững chắc,
trong lĩnh vực y học, đặc biệt là ung thư,
trong lĩnh vực y học, đặc biệt là ung thư,
23:29
that it's going to be a broad platform of technologies
430
1394000
3000
nó sẽ là nền tảng rộng lớn cho công nghệ phát triển
23:32
that will help us move forward
431
1397000
2000
giúp chúng ta tiến tới
23:34
and hopefully help patients in the near-term.
432
1399000
2000
và hi vọng sẽ giúp bệnh nhân trong tương lai gần.
23:36
Thank you very much.
433
1401000
2000
Cảm ơn rất nhiều.
Translated by Phương Uyên
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