TEDGlobal 2012
Susan Solomon: The promise of research with stem cells
Susan Solomon: La prometedora investigación con células madre.
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Refiriéndose a ellas como "kit de reparación de nuestro cuerpo", Susan Solomon defiende el uso de células madre creadas en el laboratorio. Desarrollando líneas individuales de células madre pluripotentes, su equipo está creando un banco de pruebas que podría hacer avanzar la investigación hasta curar enfermedades y, quizás, abrir paso a tratamientos individuales, dirigidos no solo a una enfermedad en concreto sino a una persona en particular.
Susan Solomon - Stem cell research advocate
Susan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine. Full bio
Susan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine. Full bio
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00:17
So, embryonic stem cells
0
1121
2989
Las células madre embrionarias
00:20
are really incredible cells.
1
4110
3300
son realmente increíbles.
00:23
They are our body's own repair kits,
2
7410
2788
Son los kit de reparación de nuestro cuerpo
00:26
and they're pluripotent, which means they can morph into
3
10198
2964
y son pluripotentes, es decir, pueden convertirse
00:29
all of the cells in our bodies.
4
13162
2432
en cualquier tipo de célula en nuestro cuerpo.
00:31
Soon, we actually will be able to use stem cells
5
15594
2688
Pronto podremos utilizar células madre
00:34
to replace cells that are damaged or diseased.
6
18282
2985
para remplazar células dañadas o enfermas.
00:37
But that's not what I want to talk to you about,
7
21267
2431
Pero no les quiero hablar de esto,
00:39
because right now there are some really
8
23698
2678
porque actualmente hay cosas
00:42
extraordinary things that we are doing with stem cells
9
26376
3946
realmente extraordinarias que hacemos con células madre
00:46
that are completely changing
10
30322
1607
que cambian completamente
00:47
the way we look and model disease,
11
31929
2899
la forma en que vemos las enfermedades,
00:50
our ability to understand why we get sick,
12
34828
2519
nuestra capacidad de entender por qué enfermamos
00:53
and even develop drugs.
13
37347
2431
e incluso de desarrollar fármacos.
00:55
I truly believe that stem cell research is going to allow
14
39778
4313
Creo de verdad que la investigación con células madre permitirá
00:59
our children to look at Alzheimer's and diabetes
15
44091
4505
que nuestros hijos vean el Alzheimer, la diabetes
01:04
and other major diseases the way we view polio today,
16
48596
4391
y otras enfermedades graves como vemos hoy la poliomielitis,
01:08
which is as a preventable disease.
17
52987
3201
como una enfermedad prevenible.
01:12
So here we have this incredible field, which has
18
56188
3223
Tenemos así este increíble campo
01:15
enormous hope for humanity,
19
59411
4387
con grandes esperanzas para la humanidad,
01:19
but much like IVF over 35 years ago,
20
63798
3520
pero como pasó con la fecundación in vitro hace 35 años,
01:23
until the birth of a healthy baby, Louise,
21
67318
2334
hasta el nacimiento de un bebé sano, Louise,
01:25
this field has been under siege politically and financially.
22
69652
5069
este campo ha estado bajo asedio político y financiero.
01:30
Critical research is being challenged instead of supported,
23
74721
4272
La investigación crítica es cuestionada en vez de ser apoyada
01:34
and we saw that it was really essential to have
24
78993
4360
y vimos que era realmente esencial tener
01:39
private safe haven laboratories where this work
25
83353
3531
laboratorios privados seguros donde se pudiera
01:42
could be advanced without interference.
26
86884
2830
avanzar en este trabajo sin interferencias.
01:45
And so, in 2005,
27
89714
2531
Y así, en 2005
01:48
we started the New York Stem Cell Foundation Laboratory
28
92245
2612
creamos la Fundación de Células Madre de Nueva York
01:50
so that we would have a small organization that could
29
94857
3589
para tener una pequeña organización
01:54
do this work and support it.
30
98446
3312
que pudiera desarrollar este trabajo y apoyarlo.
01:57
What we saw very quickly is the world of both medical
31
101758
3385
Lo que vimos en seguida es que tanto el mundo de la investigación médica
02:01
research, but also developing drugs and treatments,
32
105143
3376
como del desarrollo de fármacos y tratamientos,
02:04
is dominated by, as you would expect, large organizations,
33
108519
3713
están dominados, como Uds. imaginarán, por grandes organizaciones,
02:08
but in a new field, sometimes large organizations
34
112232
3119
pero en un campo nuevo, a veces las grandes organizaciones
02:11
really have trouble getting out of their own way,
35
115351
2168
tienen problemas para salir de su propio camino
02:13
and sometimes they can't ask the right questions,
36
117519
2436
y a veces no saben formular las preguntas adecuadas.
02:15
and there is an enormous gap that's just gotten larger
37
119955
3356
Y existe una gran brecha creciente
02:19
between academic research on the one hand
38
123311
3211
entre la investigación académica por un lado
02:22
and pharmaceutical companies and biotechs
39
126522
2701
y las compañías farmacéuticas y la biotecnología
02:25
that are responsible for delivering all of our drugs
40
129223
3266
que son responsables de producir todos los fármacos
02:28
and many of our treatments, and so we knew that
41
132489
2390
y muchos de nuestros tratamientos.Y así supimos
02:30
to really accelerate cures and therapies, we were going
42
134879
3946
que para acelerar las curas y las terapias,
02:34
to have to address this with two things:
43
138825
2807
teníamos que centrarnos en dos cosas:
02:37
new technologies and also a new research model.
44
141632
3222
las nuevas tecnologías y un nuevo modelo de investigación.
02:40
Because if you don't close that gap, you really are
45
144854
3759
Porque si no se cierra esa brecha,
02:44
exactly where we are today.
46
148613
1607
estaremos exactamente donde estamos hoy.
02:46
And that's what I want to focus on.
47
150220
1667
Y en eso me quiero centrar.
02:47
We've spent the last couple of years pondering this,
48
151887
3550
Los últimos dos años hemos reflexionado sobre esto,
02:51
making a list of the different things that we had to do,
49
155437
2391
haciendo una lista de cosas por hacer,
02:53
and so we developed a new technology,
50
157828
2631
y así desarrollamos una nueva tecnología,
02:56
It's software and hardware,
51
160459
1251
software y hardware,
02:57
that actually can generate thousands and thousands of
52
161710
3503
que puede generar miles y miles
03:01
genetically diverse stem cell lines to create
53
165213
3170
de líneas de células madre genéticamente diversas para crear
03:04
a global array, essentially avatars of ourselves.
54
168383
3787
una selección global, básicamente nuestros propios avatares.
03:08
And we did this because we think that it's actually going
55
172170
3434
Y lo hicimos porque pensamos que, de verdad,
03:11
to allow us to realize the potential, the promise,
56
175604
3415
nos permitirá ver el potencial y lo prometedora que es
03:14
of all of the sequencing of the human genome,
57
179019
3080
la secuenciación del genoma humano,
03:17
but it's going to allow us, in doing that,
58
182099
2504
pero sobre todo nos permitirá
03:20
to actually do clinical trials in a dish with human cells,
59
184603
5008
hacer ensayos clínicos en una placa con células humanas,
03:25
not animal cells, to generate drugs and treatments
60
189611
4159
no de animales, para desarrollar fármacos y tratamientos
03:29
that are much more effective, much safer,
61
193770
3249
mucho más efectivos, más seguros,
03:32
much faster, and at a much lower cost.
62
197019
3256
más rápidos y con mucho menor coste.
03:36
So let me put that in perspective for you
63
200275
2384
Así que permítanme ponerles en perspectiva
03:38
and give you some context.
64
202659
1416
y darles un contexto.
03:39
This is an extremely new field.
65
204075
4832
Este es un campo extremadamente nuevo.
03:44
In 1998, human embryonic stem cells
66
208907
2832
En 1998, se identificaron por primera vez
03:47
were first identified, and just nine years later,
67
211739
3512
las células madre embrionarias humanas y, nueve años más tarde,
03:51
a group of scientists in Japan were able to take skin cells
68
215251
4305
un grupo de científicos en Japón era capaz de obtener células de la piel
03:55
and reprogram them with very powerful viruses
69
219556
3195
y reprogramarlas con poderosos virus
03:58
to create a kind of pluripotent stem cell
70
222751
4242
para crear un tipo de célula madre pluripotente
04:02
called an induced pluripotent stem cell,
71
226993
2090
llamada célula madre pluripotente inducida,
04:04
or what we refer to as an IPS cell.
72
229083
3008
la llamada célula IPS.
04:07
This was really an extraordinary advance, because
73
232091
3198
Esto supuso un avance extraordinario porque,
04:11
although these cells are not human embryonic stem cells,
74
235289
2544
aunque estas células no son células madre embrionarias humanas,
04:13
which still remain the gold standard,
75
237833
1794
lo que mantiene todavía la regla de oro,
04:15
they are terrific to use for modeling disease
76
239627
3470
es que son fabulosas para modelar enfermedades
04:18
and potentially for drug discovery.
77
243097
2730
y para el descubrimiento potencial de fármacos.
04:21
So a few months later, in 2008, one of our scientists
78
245827
3040
Así que unos meses más tarde, en 2008, uno de nuestros científicos
04:24
built on that research. He took skin biopsies,
79
248867
3200
realizó esta investigación. Tomó biopsias de piel,
04:27
this time from people who had a disease,
80
252067
2028
esta vez de personas con la enfermedad,
04:29
ALS, or as you call it in the U.K., motor neuron disease.
81
254095
2914
ELA (esclerosis lateral amiotrófica) o enfermedad de Lou Gehrig.
04:32
He turned them into the IPS cells
82
257009
1698
Las transformó en células IPS,
04:34
that I've just told you about, and then he turned those
83
258707
2686
ya mencionadas, y después transformó
04:37
IPS cells into the motor neurons that actually
84
261393
2704
esas células IPS en las motoneuronas
04:39
were dying in the disease.
85
264097
1461
que morían por la enfermedad.
04:41
So basically what he did was to take a healthy cell
86
265558
3019
Así que básicamente lo que hizo fue tomar una célula sana
04:44
and turn it into a sick cell,
87
268577
1714
y convertirla en una célula enferma,
04:46
and he recapitulated the disease over and over again
88
270291
3558
y repitió la enfermedad una y otra vez
04:49
in the dish, and this was extraordinary,
89
273849
3360
en la placa, y esto fue extraordinario
04:53
because it was the first time that we had a model
90
277209
2248
porque fue la primera vez que teníamos un modelo
04:55
of a disease from a living patient in living human cells.
91
279457
4188
de enfermedad de un paciente vivo en células humanas vivas.
04:59
And as he watched the disease unfold, he was able
92
283645
3120
Y mientras veía extenderse la enfermedad, fue capaz de descubrir
05:02
to discover that actually the motor neurons were dying
93
286765
3011
que en realidad las motoneuronas morían
05:05
in the disease in a different way than the field
94
289776
2127
en la enfermedad de forma diferente
05:07
had previously thought. There was another kind of cell
95
291903
2494
a lo esperado, había otro tipo de célula
05:10
that actually was sending out a toxin
96
294397
2201
que desprendía una toxina
05:12
and contributing to the death of these motor neurons,
97
296598
2511
y contribuía a la muerte de estas motoneuronas,
05:15
and you simply couldn't see it
98
299109
1358
y esto simplemente no se pudo ver
05:16
until you had the human model.
99
300467
1790
hasta tener el modelo humano.
05:18
So you could really say that
100
302257
2667
Así que se podría decir que
05:20
researchers trying to understand the cause of disease
101
304924
3906
los investigadores que intentan entender la causa de la enfermedad
05:24
without being able to have human stem cell models
102
308830
4152
sin tener modelos de células madre humanas,
05:28
were much like investigators trying to figure out
103
312982
2760
serían como investigadores intentando descubrir
05:31
what had gone terribly wrong in a plane crash
104
315742
3241
qué es lo ha ido mal en un accidente de avión
05:34
without having a black box, or a flight recorder.
105
318983
3997
sin tener una caja negra o un registrador de vuelo.
05:38
They could hypothesize about what had gone wrong,
106
322980
2602
Pueden realizar hipótesis sobre lo que ha ido mal,
05:41
but they really had no way of knowing what led
107
325582
3112
pero en realidad no tienen forma de saber
05:44
to the terrible events.
108
328694
2172
lo que ocasionó el terrible acontecimiento.
05:46
And stem cells really have given us the black box
109
330866
4183
Y las células madre nos han proporcionado la caja negra
05:50
for diseases, and it's an unprecedented window.
110
335049
3968
para las enfermedades y es una ventana sin precedentes.
05:54
It really is extraordinary, because you can recapitulate
111
339017
3245
Es realmente extraordinario porque se pueden repetir
05:58
many, many diseases in a dish, you can see
112
342262
3247
muchísimas enfermedades en una placa,
06:01
what begins to go wrong in the cellular conversation
113
345509
3536
ver lo que empieza a ir mal en la conversión celular
06:04
well before you would ever see
114
349045
2424
antes de que aparezcan
06:07
symptoms appear in a patient.
115
351469
2536
síntomas en un paciente.
06:09
And this opens up the ability,
116
354005
2523
Y esto crea la capacidad,
06:12
which hopefully will become something that
117
356528
2814
que esperamos se convierta
06:15
is routine in the near term,
118
359342
2647
en algo rutinario a corto plazo,
06:17
of using human cells to test for drugs.
119
361989
4146
de usar células humanas para testar fármacos.
06:22
Right now, the way we test for drugs is pretty problematic.
120
366135
5464
Ahora la forma en que testamos los fármacos es bastante problemática.
06:27
To bring a successful drug to market, it takes, on average,
121
371599
3318
Sacar al mercado un exitoso fármaco conlleva
06:30
13 years — that's one drug —
122
374917
2186
una media de 13 años, eso para un fármaco,
06:33
with a sunk cost of 4 billion dollars,
123
377103
3388
con un coste de USD 4 000 millones,
06:36
and only one percent of the drugs that start down that road
124
380491
4867
y solo un 1% de los fármacos que inician su camino hacia el mercado
06:41
are actually going to get there.
125
385358
2248
consiguen llegar allí.
06:43
You can't imagine other businesses
126
387606
2125
Es inimaginable pensar otros negocios
06:45
that you would think of going into
127
389731
1449
que se comenzaran
06:47
that have these kind of numbers.
128
391180
1755
con esas cifras.
06:48
It's a terrible business model.
129
392935
1802
Es un modelo de negocio terrible.
06:50
But it is really a worse social model because of
130
394737
3989
Pero es un modelo social todavía peor
06:54
what's involved and the cost to all of us.
131
398726
3328
debido a lo que implica y al coste que representa para nosotros.
06:57
So the way we develop drugs now
132
402054
3752
Así que la forma en que desarrollamos fármacos ahora
07:01
is by testing promising compounds on --
133
405806
3200
es testando compuestos prometedores.
07:04
We didn't have disease modeling with human cells,
134
409006
1880
No teníamos modelos de enfermedades de células humanas,
07:06
so we'd been testing them on cells of mice
135
410886
3464
así que se han testado en células de ratones,
07:10
or other creatures or cells that we engineer,
136
414350
3667
y otras criaturas, o en células que modificábamos,
07:13
but they don't have the characteristics of the diseases
137
418017
3061
pero no tenían las características de las enfermedades
07:16
that we're actually trying to cure.
138
421078
2336
que en realidad intentamos curar.
07:19
You know, we're not mice, and you can't go into
139
423414
3046
Ya saben, no somos ratones, y no podemos ir
07:22
a living person with an illness
140
426460
2418
a una persona viva con una enfermedad
07:24
and just pull out a few brain cells or cardiac cells
141
428878
2928
y sacarle unas cuantas células cerebrales o cardiacas
07:27
and then start fooling around in a lab to test
142
431806
2289
y empezar a trastear en un laboratorio
07:29
for, you know, a promising drug.
143
434095
3561
para testar un fármaco prometedor.
07:33
But what you can do with human stem cells, now,
144
437656
3585
Pero lo que se puede hacer con células madre humanas, ahora,
07:37
is actually create avatars, and you can create the cells,
145
441241
4337
es crear avatares, y así se pueden crear células,
07:41
whether it's the live motor neurons
146
445578
1967
ya sean motoneuronas
07:43
or the beating cardiac cells or liver cells
147
447545
3010
o células cardiacas latiendo o células hepáticas
07:46
or other kinds of cells, and you can test for drugs,
148
450555
4109
o cualquier otro tipo de células, y testar fármacos,
07:50
promising compounds, on the actual cells
149
454664
3125
compuestos prometedores, en las células reales
07:53
that you're trying to affect, and this is now,
150
457789
3631
que se intentan alterar, y esto ocurre ahora
07:57
and it's absolutely extraordinary,
151
461420
2814
y es absolutamente extraordinario,
08:00
and you're going to know at the beginning,
152
464234
3156
y sabrán que al principio,
08:03
the very early stages of doing your assay development
153
467390
3744
en las primeras fases del desarrollo de los ensayos
08:07
and your testing, you're not going to have to wait 13 years
154
471134
3389
y pruebas, no tendrán que esperar 13 años
08:10
until you've brought a drug to market, only to find out
155
474523
3319
hasta que un fármaco esté en el mercado, solo para darse cuenta
08:13
that actually it doesn't work, or even worse, harms people.
156
477842
5056
de que en realidad no funciona o, lo que es peor, que es dañino para las personas.
08:18
But it isn't really enough just to look at
157
482898
4340
Pero no basta solo con echar un vistazo
08:23
the cells from a few people or a small group of people,
158
487238
3782
a las células de unas cuantas personas o un grupo pequeño de personas
08:26
because we have to step back.
159
491020
1644
porque tenemos que dar un paso atrás.
08:28
We've got to look at the big picture.
160
492664
1851
Tenemos que mirar todo el cuadro.
08:30
Look around this room. We are all different,
161
494515
3136
Miren en esta sala. Todos somos diferentes
08:33
and a disease that I might have,
162
497651
2740
y una enfermedad que yo pueda tener,
08:36
if I had Alzheimer's disease or Parkinson's disease,
163
500391
2877
si tuviese Alzheimer o Parkinson,
08:39
it probably would affect me differently than if
164
503268
3766
probablemente me afectaría de forma diferente
08:42
one of you had that disease,
165
507034
1641
que a uno de Uds. con la misma enfermedad,
08:44
and if we both had Parkinson's disease,
166
508675
4345
y si ambos tuviésemos Parkinson
08:48
and we took the same medication,
167
513020
2268
y tomáramos la misma medicación,
08:51
but we had different genetic makeup,
168
515288
2747
pero teniendo distintas estructuras genéticas,
08:53
we probably would have a different result,
169
518035
2285
probablemente obtendríamos resultados diferentes
08:56
and it could well be that a drug that worked wonderfully
170
520320
3731
y podría ser que un fármaco que funcionó muy bien en mí
08:59
for me was actually ineffective for you,
171
524051
3579
no sea efectivo en Uds., del mismo modo
09:03
and similarly, it could be that a drug that is harmful for you
172
527630
4692
que un fármaco que es dañino para Uds.
09:08
is safe for me, and, you know, this seems totally obvious,
173
532322
4302
es seguro para mí. Y esto parece obvio
09:12
but unfortunately it is not the way
174
536624
2728
pero, desafortunadamente, esta no es la manera
09:15
that the pharmaceutical industry has been developing drugs
175
539352
3186
en que la industria farmacéutica ha desarrollado fármacos,
09:18
because, until now, it hasn't had the tools.
176
542538
3986
porque hasta ahora no ha tenido las herramientas adecuadas.
09:22
And so we need to move away
177
546524
2292
Así que tenemos que alejarnos
09:24
from this one-size-fits-all model.
178
548816
2954
de este modelo de un tipo de célula vale para todo.
09:27
The way we've been developing drugs is essentially
179
551770
3177
La forma en que hemos desarrollado fármacos
09:30
like going into a shoe store,
180
554947
1379
es básicamente como ir a una zapatería,
09:32
no one asks you what size you are, or
181
556326
2283
nadie nos pregunta que número de pie tenemos
09:34
if you're going dancing or hiking.
182
558609
2210
o si los necesitamos para bailar o para ir de excursión.
09:36
They just say, "Well, you have feet, here are your shoes."
183
560819
2808
Solo se nos dice: "Tiene pies, aquí sus zapatos".
09:39
It doesn't work with shoes, and our bodies are
184
563627
3600
Esto no funciona con zapatos y nuestro cuerpo
09:43
many times more complicated than just our feet.
185
567227
3472
es mucho más complicado que nuestros pies.
09:46
So we really have to change this.
186
570699
2541
Así que tenemos que cambiar esto.
09:49
There was a very sad example of this in the last decade.
187
573240
5184
Un triste ejemplo de esto ocurrió en la última década.
09:54
There's a wonderful drug, and a class of drugs actually,
188
578424
2648
Había un fármaco maravilloso, una clase de fármacos en realidad,
09:56
but the particular drug was Vioxx, and
189
581072
2680
pero este fármaco en concreto era Vioxx
09:59
for people who were suffering from severe arthritis pain,
190
583752
4376
y para la gente que padecía graves dolores de artritis,
10:04
the drug was an absolute lifesaver,
191
588128
3392
el fármaco fue una salvación,
10:07
but unfortunately, for another subset of those people,
192
591520
5080
pero, desafortunadamente, otro subconjunto de esas personas
10:12
they suffered pretty severe heart side effects,
193
596600
4769
sufrieron graves efectos secundarios cardíacos,
10:17
and for a subset of those people, the side effects were
194
601369
2728
y para otro subconjunto de esas personas, los efectos secundarios
10:19
so severe, the cardiac side effects, that they were fatal.
195
604097
3897
fueron tan graves, los efectos secundarios cardíacos, que fueron mortales.
10:23
But imagine a different scenario,
196
607994
4042
Pero imaginen un escenario diferente,
10:27
where we could have had an array, a genetically diverse array,
197
612036
4302
donde hubiéramos tenido una selección, genéticamente diversa,
10:32
of cardiac cells, and we could have actually tested
198
616338
3626
de células cardíacas y pudiésemos haber testado
10:35
that drug, Vioxx, in petri dishes, and figured out,
199
619964
5081
el fármaco, Vioxx, en placas de Petri, y averiguar que
10:40
well, okay, people with this genetic type are going to have
200
625045
3744
vale, la gente con esta genética tendría
10:44
cardiac side effects, people with these genetic subgroups
201
628789
5000
efectos secundarios cardíacos, las personas de estos subgrupos genéticos
10:49
or genetic shoes sizes, about 25,000 of them,
202
633789
5144
o número de zapatos genético. Unas 25 000,
10:54
are not going to have any problems.
203
638933
2760
no tendrán ningún problema.
10:57
The people for whom it was a lifesaver
204
641693
2615
La gente para la que resultó ser una salvación
11:00
could have still taken their medicine.
205
644308
1677
podría haber seguido tomando la medicina.
11:01
The people for whom it was a disaster, or fatal,
206
645985
4386
La gente para la que resultó ser un desastre, o mortal,
11:06
would never have been given it, and
207
650371
2091
nunca la hubiesen tomado,
11:08
you can imagine a very different outcome for the company,
208
652462
2583
y pueden imaginar el resultado diferente para la empresa,
11:10
who had to withdraw the drug.
209
655045
2768
que tuvo que retirar el fármaco.
11:13
So that is terrific,
210
657813
2816
Esto es asombroso
11:16
and we thought, all right,
211
660629
1834
y pensamos, vale,
11:18
as we're trying to solve this problem,
212
662463
2759
como intentamos solucionar este problema,
11:21
clearly we have to think about genetics,
213
665222
2197
está claro que tenemos que pensar en la genética,
11:23
we have to think about human testing,
214
667419
2834
tenemos que pensar en pruebas con humanos,
11:26
but there's a fundamental problem,
215
670253
1579
pero hay un problema fundamental,
11:27
because right now, stem cell lines,
216
671832
2699
porque ahora mismo, las líneas de células madre,
11:30
as extraordinary as they are,
217
674531
1710
tan extraordinarias como son,
11:32
and lines are just groups of cells,
218
676241
1744
y las líneas solo son grupos de células,
11:33
they are made by hand, one at a time,
219
677985
4332
se hacen a mano, una a una,
11:38
and it takes a couple of months.
220
682317
2224
y lleva un par de meses hacerlo.
11:40
This is not scalable, and also when you do things by hand,
221
684541
4366
esto no es escalable y, además, al hacer cosas a mano,
11:44
even in the best laboratories,
222
688907
1543
incluso en los mejores laboratorios,
11:46
you have variations in techniques,
223
690450
3161
existen variaciones en las técnicas
11:49
and you need to know, if you're making a drug,
224
693611
3181
y si se desarrolla un fármaco, se necesita saber
11:52
that the Aspirin you're going to take out of the bottle
225
696792
1898
que la Aspirina que hay en el frasco
11:54
on Monday is the same as the Aspirin
226
698690
2440
el lunes es la misma Aspirina
11:57
that's going to come out of the bottle on Wednesday.
227
701130
2081
que hay en el frasco el miércoles.
11:59
So we looked at this, and we thought, okay,
228
703211
3791
Así que nos fijamos en esto y pensamos, vale,
12:02
artisanal is wonderful in, you know, your clothing
229
707002
3152
la artesanía es buena en ropa
12:06
and your bread and crafts, but
230
710154
2944
en pan y en las artes,
12:08
artisanal really isn't going to work in stem cells,
231
713098
2983
pero lo artesanal no funcionará con células madre,
12:11
so we have to deal with this.
232
716081
2390
así que tenemos que tratar esto.
12:14
But even with that, there still was another big hurdle,
233
718471
3920
Pero incluso con eso, todavía había otro gran obstáculo,
12:18
and that actually brings us back to
234
722391
3564
y esto nos lleva de vuelta
12:21
the mapping of the human genome, because
235
725955
2384
a trazar el mapa del genoma humano,
12:24
we're all different.
236
728339
2711
porque todos somos diferentes.
12:26
We know from the sequencing of the human genome
237
731050
2832
Sabemos por la secuenciación del genoma humano
12:29
that it's shown us all of the A's, C's, G's and T's
238
733882
2557
que nos ha mostrado los alelos A, C, G y T
12:32
that make up our genetic code,
239
736439
2468
que componen nuestro código genético,
12:34
but that code, by itself, our DNA,
240
738907
4269
pero este código, por sí solo, nuestro ADN,
12:39
is like looking at the ones and zeroes of the computer code
241
743176
4599
es como mirar los unos y los ceros del código binario en informática
12:43
without having a computer that can read it.
242
747775
2825
sin tener una computadora que los pueda leer.
12:46
It's like having an app without having a smartphone.
243
750600
3288
Es como tener una aplicación de móvil sin tener Smartphone.
12:49
We needed to have a way of bringing the biology
244
753888
3884
Necesitábamos tener una forma de unir la biología
12:53
to that incredible data,
245
757772
2209
a esa increíble información,
12:55
and the way to do that was to find
246
759981
3115
y la forma de hacer esto era buscando
12:58
a stand-in, a biological stand-in,
247
763096
2687
un suplente, un suplente biológico,
13:01
that could contain all of the genetic information,
248
765783
4025
que contuviera toda la información genética,
13:05
but have it be arrayed in such a way
249
769808
2528
pero tenía que estar dispuesto de tal forma
13:08
as it could be read together
250
772336
2864
que se pudiese leer todo junto
13:11
and actually create this incredible avatar.
251
775200
3256
y crear este increíble avatar.
13:14
We need to have stem cells from all the genetic sub-types
252
778456
3704
Necesitamos células madre de todos los subtipos genéticos
13:18
that represent who we are.
253
782160
2952
que nos representen.
13:21
So this is what we've built.
254
785112
2760
Así que esto es lo que construimos.
13:23
It's an automated robotic technology.
255
787872
3320
Es una tecnología robótica automatizada.
13:27
It has the capacity to produce thousands and thousands
256
791192
2608
Tiene la capacidad de producir miles y miles
13:29
of stem cell lines. It's genetically arrayed.
257
793800
4239
de líneas de células madre. Está formado genéticamente.
13:33
It has massively parallel processing capability,
258
798039
3749
Tiene una capacidad enorme de procesamiento paralelo
13:37
and it's going to change the way drugs are discovered,
259
801788
3320
y cambiará la forma de descubrir fármacos.
13:41
we hope, and I think eventually what's going to happen
260
805108
3835
Esperamos, y pienso que es lo que al final ocurrirá,
13:44
is that we're going to want to re-screen drugs,
261
808943
2199
que querremos reexaminar los fármacos,
13:47
on arrays like this, that already exist,
262
811142
2491
con ensayos como estos, que ya existen,
13:49
all of the drugs that currently exist,
263
813633
1871
todos los fármacos existentes en la actualidad.
13:51
and in the future, you're going to be taking drugs
264
815504
2911
Y en el futuro tendremos fármacos
13:54
and treatments that have been tested for side effects
265
818415
2872
y tratamientos cuyos efectos secundarios habrán sido testados
13:57
on all of the relevant cells,
266
821287
2303
en todas las células relevantes,
13:59
on brain cells and heart cells and liver cells.
267
823590
3153
cerebrales, cardíacas y células hepáticas.
14:02
It really has brought us to the threshold
268
826743
3329
Esto nos lleva a un nuevo umbral
14:05
of personalized medicine.
269
830072
2214
de medicinas personalizadas.
14:08
It's here now, and in our family,
270
832286
4441
Ya está aquí y en nuestra familia,
14:12
my son has type 1 diabetes,
271
836727
2938
mi hijo tiene diabetes tipo 1,
14:15
which is still an incurable disease,
272
839665
2648
aún una enfermedad incurable,
14:18
and I lost my parents to heart disease and cancer,
273
842313
3442
y perdí a mis padres por una enfermedad cardíaca y por cáncer,
14:21
but I think that my story probably sounds familiar to you,
274
845755
3733
pero creo que mi historia probablemente les resulte familiar,
14:25
because probably a version of it is your story.
275
849488
4230
porque quizá algo de esto forma parte de sus vidas.
14:29
At some point in our lives, all of us,
276
853718
3944
En algún momento de nuestras vidas, todos nosotros,
14:33
or people we care about, become patients,
277
857662
2736
o la gente que nos importa, nos convertimos en pacientes
14:36
and that's why I think that stem cell research
278
860398
2609
y por eso creo que la investigación con células madre
14:38
is incredibly important for all of us.
279
863007
3383
es increíblemente importante para todos nosotros.
14:42
Thank you. (Applause)
280
866390
3668
Gracias. (Aplausos)
14:45
(Applause)
281
870058
7108
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Susan Solomon - Stem cell research advocateSusan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine.
Why you should listen
Susan Solomon’s health care advocacy stems from personal medical trials—namely, her son’s Type 1 diabetes and her mother’s fatal cancer. Following a successful career as a lawyer and business entrepreneur, Solomon, frustrated by the slow pace of medical research, was inspired to use those skills to follow another passion: accelerating medical research with real-world results as a social entrepreneur. And through her own research and conversations with medical experts, she decided that stem cells (cells that have the ability to morph into any other kind of cell) had the greatest potential to impact peoples’ health.
In 2005, Solomon founded the New York Stem Cell Foundation, now one of the largest nonprofit research institutions and laboratories in this field in the world. The NYSCF Research Institute conducts all facets of stem cell research from growing the cells to drug discovery.
At TEDGlobal 2012, Solomon announced the NYSCF Global Stem Cell Array, the new technology to create thousands of stem cell avatars and genetically array them to functionalize the data from the human genome to revolutionize the way we develop cures and treatments so they are better, safer, less expensive and happen much more quickly.
Susan Solomon | Speaker | TED.com