TEDxSaltLakeCity
Kevin B. Jones: Why curiosity is the key to science and medicine
Kevin Jones: Por qué la curiosidad es clave para la ciencia y la medicina
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La ciencia es un proceso de aprendizaje que involucra la experimentación, el fracaso y la corrección; y la ciencia de la medicina no es la excepción. El investigador del cáncer, Kevin B. Jones se enfrenta a lo desconocido sobre la cirugía y el cuidado médico con una respuesta simple: honestidad. En una charla reflexiva sobre la naturaleza del conocimiento, Jones muestra cómo la ciencia se encuentra en su mejor momento cuando los científicos admiten humildemente lo que aún no entienden.
Kevin B. Jones - Cancer researcher
Kevin B. Jones is a life-long student of human nature, fascinated most by the decision-making capacity intrinsic to each of us. Full bio
Kevin B. Jones is a life-long student of human nature, fascinated most by the decision-making capacity intrinsic to each of us. Full bio
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00:12
Science.
0
840
1200
Ciencia.
La sola palabra evoca
en muchos de Uds.
en muchos de Uds.
00:14
The very word for many of you conjures
unhappy memories of boredom
unhappy memories of boredom
1
2760
3416
recuerdos tristes de aburrimiento
en la clase de biología o física
en la escuela.
en la escuela.
00:18
in high school biology or physics class.
2
6200
2896
Pero les aseguro
que lo que hacían ahí
que lo que hacían ahí
00:21
But let me assure that what you did there
3
9120
3096
00:24
had very little to do with science.
4
12240
2176
tenía muy poco que ver con ciencia.
00:26
That was really the "what" of science.
5
14440
2296
Eso era realmente era el 'qué'
de la ciencia.
de la ciencia.
00:28
It was the history
of what other people had discovered.
of what other people had discovered.
6
16760
2720
Era la historia de lo que
otras personas habían descubierto.
otras personas habían descubierto.
00:32
What I'm most interested in as a scientist
7
20720
2336
Lo que más me interesa como científico
00:35
is the "how" of science.
8
23080
2136
es el 'cómo' de la ciencia.
Porque la ciencia
es conocimiento en proceso.
es conocimiento en proceso.
00:37
Because science is knowledge in process.
9
25240
3816
Hacemos una observación,
00:41
We make an observation,
guess an explanation for that observation,
guess an explanation for that observation,
10
29080
3456
suponemos una explicación
para tal observación,
para tal observación,
00:44
and then make a prediction
that we can test
that we can test
11
32560
2056
y luego hacemos una predicción
que podemos probar
que podemos probar
00:46
with an experiment or other observation.
12
34640
1920
con un experimento u otra observación.
00:49
A couple of examples.
13
37080
1336
Un par de ejemplos:
Primero que todo,
00:50
First of all, people noticed
that the Earth was below, the sky above,
that the Earth was below, the sky above,
14
38440
3576
la gente notó que la Tierra
estaba abajo, el cielo arriba,
estaba abajo, el cielo arriba,
00:54
and both the Sun and the Moon
seemed to go around them.
seemed to go around them.
15
42040
3880
y que el Sol y la Luna
parecían girar alrededor de estos.
Su explicación supuesta
00:58
Their guessed explanation
16
46720
1536
fue que la Tierra debe ser
el centro del universo.
el centro del universo.
01:00
was that the Earth must be
the center of the universe.
the center of the universe.
17
48280
3080
La predicción: todo debe de rotar
alrededor de la Tierra.
alrededor de la Tierra.
01:04
The prediction: everything
should circle around the Earth.
should circle around the Earth.
18
52240
3200
01:08
This was first really tested
19
56120
1656
Esto fue testeado por primera vez
01:09
when Galileo got his hands
on one of the first telescopes,
on one of the first telescopes,
20
57800
2816
cuando Galileo obtuvo
uno de los primeros telescopios,
uno de los primeros telescopios,
01:12
and as he gazed into the night sky,
21
60640
2376
y cuando observó el cielo nocturno,
lo que encontró fue a Júpiter
01:15
what he found there was a planet, Jupiter,
22
63040
3696
y sus cuatro lunas orbitándolo.
01:18
with four moons circling around it.
23
66760
4000
01:23
He then used those moons
to follow the path of Jupiter
to follow the path of Jupiter
24
71760
4376
Luego usó esas lunas
para seguir la órbita de Júpiter
01:28
and found that Jupiter
also was not going around the Earth
also was not going around the Earth
25
76160
3736
Y descubrió que Júpiter
no estaba orbitando la Tierra,
no estaba orbitando la Tierra,
01:31
but around the Sun.
26
79920
1960
sino el Sol.
01:35
So the prediction test failed.
27
83160
2280
Así que la prueba de predicción falló.
01:38
And this led to
the discarding of the theory
the discarding of the theory
28
86400
2096
Esto llevó a descartar la teoría
01:40
that the Earth was the center
of the universe.
of the universe.
29
88520
2176
de la Tierra como centro del universo.
01:42
Another example: Sir Isaac Newton
noticed that things fall to the Earth.
noticed that things fall to the Earth.
30
90720
4096
Otro ejemplo: Sir Isaac Newton notó
que las cosas caen hacia la Tierra.
La explicación supuesta fue la gravedad.
01:46
The guessed explanation was gravity,
31
94840
2920
01:50
the prediction that everything
should fall to the Earth.
should fall to the Earth.
32
98520
3136
La predicción:
que todo debiese de caer a la Tierra.
Pero, por supuesto,
no todo cae a la Tierra
no todo cae a la Tierra
01:53
But of course, not everything
does fall to the Earth.
does fall to the Earth.
33
101680
3560
¿Descartamos la gravedad?
01:58
So did we discard gravity?
34
106200
1560
No. Revisamos la teoría y concluimos
02:00
No. We revised the theory and said,
gravity pulls things to the Earth
gravity pulls things to the Earth
35
108920
4416
que la gravedad atrae
los objetos hacia la Tierra
los objetos hacia la Tierra
02:05
unless there is an equal
and opposite force in the other direction.
and opposite force in the other direction.
36
113360
4200
a menos que exista
una fuerza igual y opuesta
una fuerza igual y opuesta
en la dirección contraria.
02:10
This led us to learn something new.
37
118160
2160
Esto nos llevó a aprender algo nuevo.
Empezamos a prestarles más atención
02:12
We began to pay more attention
to the bird and the bird's wings,
to the bird and the bird's wings,
38
120920
3256
a los pájaros y sus alas.
02:16
and just think of all the discoveries
39
124200
2376
Piensen en todos los descubrimientos
02:18
that have flown
from that line of thinking.
from that line of thinking.
40
126600
2039
que han surgido
de esa línea de pensamiento.
de esa línea de pensamiento.
02:21
So the test failures,
the exceptions, the outliers
the exceptions, the outliers
41
129639
5137
Así que las pruebas fallidas,
las excepciones, los casos aparte
nos enseñan lo que no sabemos
02:26
teach us what we don't know
and lead us to something new.
and lead us to something new.
42
134800
4560
y nos llevan a algo nuevo.
02:32
This is how science moves forward.
This is how science learns.
This is how science learns.
43
140000
3200
Así avanza la ciencia.
Así aprende la ciencia.
Así aprende la ciencia.
02:35
Sometimes in the media,
and even more rarely,
and even more rarely,
44
143840
2256
A veces en los medios, y rara vez,
02:38
but sometimes even scientists will say
45
146120
2416
incluso los científicos dirán que algo
02:40
that something or other
has been scientifically proven.
has been scientifically proven.
46
148560
2760
ha sido demostrado científicamente,
02:43
But I hope that you understand
that science never proves anything
that science never proves anything
47
151880
4576
Pero espero que Uds. entiendan
que la ciencia nunca prueba nada
de forma definitiva
de forma definitiva
02:48
definitively forever.
48
156480
1880
para siempre.
Con suerte, la ciencia seguirá siendo
lo suficientemente curiosa para buscar
lo suficientemente curiosa para buscar
02:51
Hopefully science remains curious enough
49
159520
3816
02:55
to look for
50
163360
1416
y lo suficientemente humilde
02:56
and humble enough to recognize
51
164800
1976
para reconocer cuando hayamos encontrado
02:58
when we have found
52
166800
1496
03:00
the next outlier,
53
168320
1696
el siguiente caso aparte,
03:02
the next exception,
54
170040
1496
la siguiente excepción, que,
03:03
which, like Jupiter's moons,
55
171560
2296
como las lunas de Júpiter,
03:05
teaches us what we don't actually know.
56
173880
2600
nos enseñen lo que,
en realidad no sabemos.
en realidad no sabemos.
Cambiemos de ámbito ahora
por un momento.
por un momento.
03:09
We're going to change gears
here for a second.
here for a second.
57
177160
2536
03:11
The caduceus, or the symbol of medicine,
58
179720
1936
El caduceo, el símbolo de la medicina,
03:13
means a lot of different things
to different people,
to different people,
59
181680
2456
tiene significado diferente para cada uno,
pero la mayor parte
del discurso público de medicina,
del discurso público de medicina,
03:16
but most of our
public discourse on medicine
public discourse on medicine
60
184160
2256
realmente lo transforma
en un problema de ingeniería.
en un problema de ingeniería.
03:18
really turns it into
an engineering problem.
an engineering problem.
61
186440
2776
03:21
We have the hallways of Congress,
62
189240
1736
En los pasillos del Congreso,
03:23
and the boardrooms of insurance companies
that try to figure out how to pay for it.
that try to figure out how to pay for it.
63
191000
4000
y las salas de reunión de las aseguradoras
intentan resolver cómo pagarla.
03:27
The ethicists and epidemiologists
64
195680
1616
Los eticistas y epidemiologistas
03:29
try to figure out
how best to distribute medicine,
how best to distribute medicine,
65
197320
2696
intentan descifrar la mejor forma
de distribuir la medicina,
03:32
and the hospitals and physicians
are absolutely obsessed
are absolutely obsessed
66
200040
2656
y los hospitales y doctores
están totalmente obsesionados
03:34
with their protocols and checklists,
67
202720
1936
con sus protocolos y listas,
intentando descifrar la forma
más segura de aplicar la medicina.
más segura de aplicar la medicina.
03:36
trying to figure out
how best to safely apply medicine.
how best to safely apply medicine.
68
204680
3536
Todo esto es bueno.
03:40
These are all good things.
69
208240
2120
03:42
However, they also all assume
70
210960
2736
Sin embargo, todos ellos asumen que,
03:45
at some level
71
213720
1976
hasta cierto punto,
el manual de medicina está cerrado.
03:47
that the textbook of medicine is closed.
72
215720
2520
Comenzamos a medir la calidad
de nuestra asistencia médica
de nuestra asistencia médica
03:51
We start to measure
the quality of our health care
the quality of our health care
73
219160
2496
03:53
by how quickly we can access it.
74
221680
2536
Según qué tan rápido
podemos acceder a ella
podemos acceder a ella
No me sorprende, que en este clima,
03:56
It doesn't surprise me
that in this climate,
that in this climate,
75
224240
2096
03:58
many of our institutions
for the provision of health care
for the provision of health care
76
226360
2816
mucha de nuestras instituciones
proveedoras de salud
proveedoras de salud
parecen lavaderos de autos.
04:01
start to look a heck of a lot
like Jiffy Lube.
like Jiffy Lube.
77
229200
2496
04:03
(Laughter)
78
231720
2576
04:06
The only problem is that
when I graduated from medical school,
when I graduated from medical school,
79
234320
3936
El único problema es que,
cuando me gradué
de la facultad de medicina,
de la facultad de medicina,
no obtuve uno de esos aparatos
04:10
I didn't get one of those
little doohickeys
little doohickeys
80
238280
2056
04:12
that your mechanic
has to plug into your car
has to plug into your car
81
240360
2376
que el mecánico enchufa en el auto
para saber exactamente cuál es el problema
04:14
and find out exactly what's wrong with it,
82
242760
2376
04:17
because the textbook of medicine
83
245160
2096
porque el manual de medicina
04:19
is not closed.
84
247280
1520
no está cerrado.
04:21
Medicine is science.
85
249320
1840
La medicina es ciencia.
La medicina es conocimiento en proceso.
04:23
Medicine is knowledge in process.
86
251560
2680
Hacemos una observación,
04:27
We make an observation,
87
255280
1376
suponemos una explicación
de dicha observación,
de dicha observación,
04:28
we guess an explanation
of that observation,
of that observation,
88
256680
2135
04:30
and then we make a prediction
that we can test.
that we can test.
89
258839
2617
Y luego realizamos una predicción
que podemos testear.
que podemos testear.
04:33
Now, the testing ground
of most predictions in medicine
of most predictions in medicine
90
261480
3576
La zona de pruebas de la mayoría
de las predicciones de medicina
de las predicciones de medicina
04:37
is populations.
91
265080
1536
son las poblaciones.
04:38
And you may remember
from those boring days in biology class
from those boring days in biology class
92
266640
3576
Y quizás recuerden de los días aburridos
en las clases de biología
en las clases de biología
que las poblaciones tienden a distribuirse
04:42
that populations tend to distribute
93
270240
2176
04:44
around a mean
94
272440
1216
alrededor de una media
04:45
as a Gaussian or a normal curve.
95
273680
1856
como una curva normal o gaussiana.
04:47
Therefore, in medicine,
96
275560
1656
Entonces, en la medicina,
04:49
after we make a prediction
from a guessed explanation,
from a guessed explanation,
97
277240
3216
luego de formular una predicción,
de una explicación supuesta,
de una explicación supuesta,
04:52
we test it in a population.
98
280480
1880
la testeamos en la población.
04:55
That means that what we know in medicine,
99
283320
2936
Eso significa que
lo que sabemos en medicina,
lo que sabemos en medicina,
04:58
our knowledge and our know-how,
100
286280
2256
nuestro conocimiento y compresión,
deriva de las poblaciones,
05:00
comes from populations
101
288560
2256
05:02
but extends only as far
102
290840
2776
pero se extiende solo hasta
el siguiente caso aparte
el siguiente caso aparte
05:05
as the next outlier,
103
293640
1736
la siguiente excepción, que,
05:07
the next exception,
104
295400
1216
como las lunas de Júpiter,
05:08
which, like Jupiter's moons,
105
296640
1736
05:10
will teach us what we don't actually know.
106
298400
2400
nos enseñará lo que no sabemos.
05:14
Now, I am a surgeon
107
302080
1336
Soy cirujano, que cuida
a pacientes con sarcoma.
a pacientes con sarcoma.
05:15
who looks after patients with sarcoma.
108
303440
2416
El sarcoma es una forma
muy extraña de cáncer.
muy extraña de cáncer.
05:17
Sarcoma is a very rare form of cancer.
109
305880
2200
Es el cáncer de la piel y los huesos.
05:20
It's the cancer of flesh and bones.
110
308720
2040
05:23
And I would tell you that every one
of my patients is an outlier,
of my patients is an outlier,
111
311240
4336
Y les diré que cada uno
de mis pacientes es un caso aparte,
de mis pacientes es un caso aparte,
una excepción.
05:27
is an exception.
112
315600
1200
No he realizado cirugía alguna
en un paciente de sarcoma
en un paciente de sarcoma
05:30
There is no surgery I have ever performed
for a sarcoma patient
for a sarcoma patient
113
318000
3216
05:33
that has ever been guided
by a randomized controlled clinical trial,
by a randomized controlled clinical trial,
114
321240
4256
que haya sido guiada
por un ensayo clínico
controlado aleatorizado.
controlado aleatorizado.
05:37
what we consider the best kind
of population-based evidence in medicine.
of population-based evidence in medicine.
115
325520
3720
Que es considerado el mejor tipo
de evidencia médica
de evidencia médica
basada en la población.
Se habla de pensar
más allá de lo establecido
más allá de lo establecido
05:42
People talk about thinking
outside the box,
outside the box,
116
330400
2296
05:44
but we don't even have a box in sarcoma.
117
332720
2736
pero para el sarcoma
no existe nada establecido
no existe nada establecido
05:47
What we do have as we take
a bath in the uncertainty
a bath in the uncertainty
118
335480
3336
Lo que tenemos, mientras nos sumergimos
en la incertidumbre y lo desconocido
05:50
and unknowns and exceptions
and outliers that surround us in sarcoma
and outliers that surround us in sarcoma
119
338840
4136
y las excepciones y los casos aparte
que nos rodean en el sarcoma,
05:55
is easy access to what I think
are those two most important values
are those two most important values
120
343000
4536
es acceso fácil a lo que considero los dos
valores más importantes
valores más importantes
05:59
for any science:
121
347560
1536
para cualquier ciencia:
humildad y curiosidad.
06:01
humility and curiosity.
122
349120
2200
Porque si soy humilde y curioso,
06:04
Because if I am humble and curious,
123
352000
2296
cuando un paciente me pregunta algo,
06:06
when a patient asks me a question,
124
354320
2296
y no conozco la respuesta,
06:08
and I don't know the answer,
125
356640
1440
le preguntaré a un colega
06:10
I'll ask a colleague
126
358920
1216
06:12
who may have a similar
albeit distinct patient with sarcoma.
albeit distinct patient with sarcoma.
127
360160
3016
que quizás tenga un paciente similar,
pero único, con sarcoma.
pero único, con sarcoma.
06:15
We'll even establish
international collaborations.
international collaborations.
128
363200
2696
Incluso crearemos
colaboraciones internacionales
colaboraciones internacionales
06:17
Those patients will start
to talk to each other through chat rooms
to talk to each other through chat rooms
129
365920
3136
Esos pacientes hablarán entre sí
en chats y en grupos de apoyo.
06:21
and support groups.
130
369080
1200
06:22
It's through this kind
of humbly curious communication
of humbly curious communication
131
370800
3576
Es mediante esta comunicación
humilde y curiosa
humilde y curiosa
06:26
that we begin to try and learn new things.
132
374400
3560
que comenzamos a aprender cosas nuevas
Por ejemplo, uno de mis pacientes,
06:31
As an example, this is a patient of mine
133
379240
2056
06:33
who had a cancer near his knee.
134
381320
1680
tenía cancer cerca de la rodilla.
06:35
Because of humbly curious communication
135
383480
2376
Gracias a la comunicación
humilde y curiosa
humilde y curiosa
en colaboración internacional,
06:37
in international collaborations,
136
385880
2096
aprendimos que podemos reutilizar
06:40
we have learned that we can repurpose
the ankle to serve as the knee
the ankle to serve as the knee
137
388000
4536
el tobillo para que actúe de rodilla
cuando tengamos que
remover la rodilla con cáncer
remover la rodilla con cáncer
06:44
when we have to remove the knee
with the cancer.
with the cancer.
138
392560
2256
Así, podrá usar una prótesis
y correr y saltar y jugar
y correr y saltar y jugar
06:46
He can then wear a prosthetic
and run and jump and play.
and run and jump and play.
139
394840
2840
06:50
This opportunity was available to him
140
398360
3016
Esta oportunidad se le dio
06:53
because of international collaborations.
141
401400
2776
gracias a las colaboraciones
internacionales.
internacionales.
06:56
It was desirable to him
142
404200
1696
Él lo deseaba porque había contactado
06:57
because he had contacted other patients
who had experienced it.
who had experienced it.
143
405920
2960
a otros pacientes
que lo habían experimentado.
que lo habían experimentado.
07:01
And so exceptions and outliers in medicine
144
409920
4056
Y así, las excepciones
y los casos aparte en la medicina
y los casos aparte en la medicina
nos enseñan lo que no sabemos,
07:06
teach us what we don't know,
but also lead us to new thinking.
but also lead us to new thinking.
145
414000
3960
pero también nos llevan
a nuevas ideas.
a nuevas ideas.
Es importante tener en cuenta,
07:11
Now, very importantly,
146
419080
1856
que todo el pensamiento nuevo en medicina
07:12
all the new thinking that outliers
and exceptions lead us to in medicine
and exceptions lead us to in medicine
147
420960
3856
traído por estos casos
aparte y excepciones
aparte y excepciones
07:16
does not only apply
to the outliers and exceptions.
to the outliers and exceptions.
148
424840
3360
no solo aplica a ellos mismos.
07:20
It is not that we only learn
from sarcoma patients
from sarcoma patients
149
428920
3176
De los pacientes con sarcoma
no solo aprendemos
no solo aprendemos
a tratar pacientes con sarcoma.
07:24
ways to manage sarcoma patients.
150
432120
1960
07:26
Sometimes, the outliers
151
434920
2056
A veces, los casos aparte
y las excepciones
y las excepciones
07:29
and the exceptions
152
437000
1696
nos enseñan cosas
que son bastante importantes
que son bastante importantes
07:30
teach us things that matter quite a lot
to the general population.
to the general population.
153
438720
3240
para la población general.
Como un árbol fuera de un bosque,
07:35
Like a tree standing outside a forest,
154
443360
1856
07:37
the outliers and the exceptions
draw our attention
draw our attention
155
445240
4016
los casos y las excepciones
atraen nuestra atención
atraen nuestra atención
07:41
and lead us into a much greater sense
of perhaps what a tree is.
of perhaps what a tree is.
156
449280
4336
y nos llevan a una idea mucho más grande
de lo que es un árbol.
de lo que es un árbol.
Muchas veces hablamos de que el árbol
07:45
We often talk about
losing the forests for the trees,
losing the forests for the trees,
157
453640
2496
nos puede tapar el bosque,
07:48
but one also loses a tree
158
456160
1816
pero a veces también el bosque
07:50
within a forest.
159
458000
1520
nos puede tapar el árbol.
Pero el árbol que resalta por sí mismo
07:53
But the tree that stands out by itself
160
461000
1856
hace que las relaciones
que definen a un árbol,
que definen a un árbol,
07:54
makes those relationships
that define a tree,
that define a tree,
161
462880
2896
las relaciones entre tronco,
raíces y ramas,
raíces y ramas,
07:57
the relationships between trunk
and roots and branches,
and roots and branches,
162
465800
3816
mucho más aparentes.
08:01
much more apparent.
163
469640
1240
08:03
Even if that tree is crooked
164
471360
1696
Incluso si el árbol está chueco
08:05
or even if that tree
has very unusual relationships
has very unusual relationships
165
473080
2976
o si el árbol tiene
relaciones muy extrañas
relaciones muy extrañas
08:08
between trunk and roots and branches,
166
476080
2296
entre tronco, raíces y ramas.
08:10
it nonetheless draws our attention
167
478400
2696
Aún así atrae nuestra atención
y nos permite hacer observaciones
08:13
and allows us to make observations
168
481120
1896
08:15
that we can then test
in the general population.
in the general population.
169
483040
2240
que podemos testear
en la población general.
en la población general.
Les dije que los sarcomas son raros.
08:18
I told you that sarcomas are rare.
170
486000
1976
Son alrededor del 1 % de los cánceres.
08:20
They make up about one percent
of all cancers.
of all cancers.
171
488000
2640
Probablemente también sepan que el cáncer
se considera como una enfermedad genética.
se considera como una enfermedad genética.
08:23
You also probably know that cancer
is considered a genetic disease.
is considered a genetic disease.
172
491280
3960
Enfermedad genética significa
que el cáncer es causado por oncogenes
que el cáncer es causado por oncogenes
08:27
By genetic disease we mean
that cancer is caused by oncogenes
that cancer is caused by oncogenes
173
495840
3336
que son activados en cáncer
08:31
that are turned on in cancer
174
499200
1376
y genes supresores de tumores que están
apagados para causar cáncer.
apagados para causar cáncer.
08:32
and tumor suppressor genes
that are turned off to cause cancer.
that are turned off to cause cancer.
175
500600
3040
Pensarán que aprendimos sobre oncogenes
08:36
You might think
that we learned about oncogenes
that we learned about oncogenes
176
504160
2416
y los genes supresores de tumores
08:38
and tumor suppressor genes
from common cancers
from common cancers
177
506600
2216
de los cánceres más comunes
08:40
like breast cancer and prostate cancer
178
508840
1976
como el cáncer de mama,
próstata y de pulmón
próstata y de pulmón
08:42
and lung cancer,
179
510840
1496
08:44
but you'd be wrong.
180
512360
1199
pero estarían equivocados.
08:46
We learned about oncogenes
and tumor suppressor genes
and tumor suppressor genes
181
514000
2895
Aprendimos sobre oncogenos
y genes supresores de tumores
y genes supresores de tumores
08:48
for the first time
182
516919
1216
por primera vez
08:50
in that itty-bitty little one percent
of cancers called sarcoma.
of cancers called sarcoma.
183
518159
3441
gracias a ese ínfimo 1 % de los cánceres
llamado sarcoma.
llamado sarcoma.
En 1996, Peyton Rous
obtuvo el premio Nobel
obtuvo el premio Nobel
08:54
In 1966, Peyton Rous got the Nobel Prize
184
522760
2576
al descubrir que las gallinas
08:57
for realizing that chickens
185
525360
2016
tienen una forma transmisible de sarcoma.
08:59
had a transmissible form of sarcoma.
186
527400
3120
30 años después, Harold Varmus
y Mike Bishop descubrieron
y Mike Bishop descubrieron
09:03
Thirty years later, Harold Varmus
and Mike Bishop discovered
and Mike Bishop discovered
187
531260
2836
09:06
what that transmissible element was.
188
534120
2536
cuál era el elemento transmisible.
09:08
It was a virus
189
536680
1576
Era un virus,
09:10
carrying a gene,
190
538280
1416
transportando un gen,
09:11
the src oncogene.
191
539720
1440
el oncogen src.
09:13
Now, I will not tell you
that src is the most important oncogene.
that src is the most important oncogene.
192
541880
3656
No les diré que el src
es el oncogen más importante.
es el oncogen más importante.
No les diré que el src
es el oncogen activado
es el oncogen activado
09:17
I will not tell you
193
545560
1216
09:18
that src is the most frequently
turned on oncogene in all of cancer.
turned on oncogene in all of cancer.
194
546800
3496
más común en todo tipos de cáncer.
09:22
But it was the first oncogene.
195
550320
2440
Pero fue el primer oncogen.
La excepción, el caso aparte,
09:25
The exception, the outlier
196
553960
2336
09:28
drew our attention and led us to something
197
556320
2520
atrajo nuestra atención y nos llevo a algo
09:31
that taught us very important things
about the rest of biology.
about the rest of biology.
198
559520
4040
que nos enseñó cosas muy importantes
sobre el resto de la biología.
09:36
Now, TP53 is the most important
tumor suppressor gene.
tumor suppressor gene.
199
564880
4096
El TP53 es el gen supresor
de tumores más importante
de tumores más importante
09:41
It is the most frequently turned off
tumor suppressor gene
tumor suppressor gene
200
569000
2736
es el gen supresor de tumores
no activo más frecuente
no activo más frecuente
en casi todos los tipos de cáncer.
09:43
in almost every kind of cancer.
201
571760
1800
Pero no lo conocimos
por los cánceres comunes.
por los cánceres comunes.
09:46
But we didn't learn about it
from common cancers.
from common cancers.
202
574360
2296
Lo conocimos cuando
los doctores Li y Fraumeni
los doctores Li y Fraumeni
09:48
We learned about it
when doctors Li and Fraumeni
when doctors Li and Fraumeni
203
576680
2416
estaban observando familias
09:51
were looking at families,
204
579120
1576
09:52
and they realized that these families
205
580720
2016
y notaron que estas familias
habían tenido demasiados sarcomas.
09:54
had way too many sarcomas.
206
582760
2520
Les dije que el sarcoma es raro.
09:57
I told you that sarcoma is rare.
207
585920
1776
Recuerden que si un diagnóstico
de uno en un millón
de uno en un millón
09:59
Remember that a one
in a million diagnosis,
in a million diagnosis,
208
587720
3176
pasa dos veces en una familia,
10:02
if it happens twice in one family,
209
590920
2136
10:05
is way too common in that family.
210
593080
2400
es demasiado común en esa familia.
10:08
The very fact that these are rare
211
596640
2696
El hecho mismo de que sean raros
atrae nuestra atención,
10:11
draws our attention
212
599360
1440
10:13
and leads us to new kinds of thinking.
213
601760
2240
y nos lleva a nuevas formas de pensar.
Muchos de Uds. podrían
decir, correctamente,
decir, correctamente,
10:17
Now, many of you may say,
214
605480
1456
10:18
and may rightly say,
215
606960
1536
10:20
that yeah, Kevin, that's great,
216
608520
1896
'Kevin, es genial,
pero no estás hablando
de las alas de un pájaro.
de las alas de un pájaro.
10:22
but you're not talking
about a bird's wing.
about a bird's wing.
217
610440
2056
10:24
You're not talking about moons
floating around some planet Jupiter.
floating around some planet Jupiter.
218
612520
3480
No estás hablando de las lunas
flotando alrededor de Júpiter.
10:28
This is a person.
219
616520
1536
Es una persona.
10:30
This outlier, this exception,
may lead to the advancement of science,
may lead to the advancement of science,
220
618080
3256
Esta excepción, este caso aparte,
puede ayudar con el avance
de la ciencia,
de la ciencia,
10:33
but this is a person.
221
621360
1200
pero es una persona.
10:36
And all I can say
222
624280
1616
Y todo lo que puedo responder
10:37
is that I know that all too well.
223
625920
2360
es que lo sé demasiado bien.
10:41
I have conversations with these patients
with rare and deadly diseases.
with rare and deadly diseases.
224
629760
3400
Converso con estos pacientes
con enfermedades raras y letales.
con enfermedades raras y letales.
Escribo sobre estas conversaciones.
10:45
I write about these conversations.
225
633800
1936
10:47
These conversations are terribly fraught.
226
635760
2296
Estás conversaciones son muy tensas
Están cargadas de frases horribles
10:50
They're fraught with horrible phrases
227
638080
1816
10:51
like "I have bad news"
or "There's nothing more we can do."
or "There's nothing more we can do."
228
639920
3240
como 'tengo malas noticias' o
'no hay nada que más que podamos hacer'
'no hay nada que más que podamos hacer'
10:55
Sometimes these conversations
turn on a single word:
turn on a single word:
229
643760
3200
A veces estas conversaciones
se transforman en una sola palabra:
se transforman en una sola palabra:
'terminal'.
10:59
"terminal."
230
647760
1200
11:04
Silence can also be rather uncomfortable.
231
652920
2920
El silencio también
puede ser muy incómodo.
puede ser muy incómodo.
11:09
Where the blanks are in medicine
232
657360
2576
Los vacíos en medicina
11:11
can be just as important
233
659960
1856
pueden ser tan importantes como
11:13
as the words that we use
in these conversations.
in these conversations.
234
661840
2240
las palabras que usamos
en estas conversaciones.
en estas conversaciones.
11:17
What are the unknowns?
235
665080
1536
¿Qué es lo desconocido?
11:18
What are the experiments
that are being done?
that are being done?
236
666640
2200
¿Qué experimentos se están realizando?
11:21
Do this little exercise with me.
237
669680
1696
Hagan este pequeño ejercicio conmigo:
11:23
Up there on the screen,
you see this phrase, "no where."
you see this phrase, "no where."
238
671400
3216
En la pantalla está esta frase:
'ningún cuando'
'ningún cuando'
11:26
Notice where the blank is.
239
674640
1280
Noten dónde está el espacio.
11:28
If we move that blank one space over
240
676680
3200
Si se cambia tan solo una letra
'ningún cuando'
11:32
"no where"
241
680640
1576
11:34
becomes "now here,"
242
682240
2696
se transforma en 'ahora aqui'.
11:36
the exact opposite meaning,
243
684960
1896
El significado opuesto.
11:38
just by shifting the blank one space over.
244
686880
2200
Solo al mover una letra.
11:43
I'll never forget the night
245
691680
1576
Nunca olvidaré la noche que entré
al cuarto de un paciente.
al cuarto de un paciente.
11:45
that I walked into
one of my patients' rooms.
one of my patients' rooms.
246
693280
2240
11:48
I had been operating long that day
247
696280
1656
Había estado operando todo el día,
11:49
but I still wanted to come and see him.
248
697960
2016
pero aún quería ir a verlo.
11:52
He was a boy I had diagnosed
with a bone cancer a few days before.
with a bone cancer a few days before.
249
700000
3200
Un niño al que había diagnosticado
con cáncer de huesos unos días antes.
con cáncer de huesos unos días antes.
Él y su mamá se habían reunido
con doctores de quimioterapia
con doctores de quimioterapia
11:55
He and his mother had been meeting
with the chemotherapy doctors
with the chemotherapy doctors
250
703840
3056
ese mismo día
11:58
earlier that day,
251
706920
1216
y había sido ingresado
para comenzar el tratamiento.
para comenzar el tratamiento.
12:00
and he had been admitted
to the hospital to begin chemotherapy.
to the hospital to begin chemotherapy.
252
708160
2976
Era casi medianoche
cuando llegué a su cuarto
cuando llegué a su cuarto
12:03
It was almost midnight
when I got to his room.
when I got to his room.
253
711160
2176
Él dormía, pero encontré a su madre
12:05
He was asleep, but I found his mother
254
713360
2176
leyendo con una linterna
12:07
reading by flashlight
255
715560
1576
junto a su cama.
12:09
next to his bed.
256
717160
1456
Salió al pasillo a hablarme unos minutos
12:10
She came out in the hall
to chat with me for a few minutes.
to chat with me for a few minutes.
257
718640
2800
Lo que estaba leyendo
era el protocolo de quimioterapia
era el protocolo de quimioterapia
12:14
It turned out that
what she had been reading
what she had been reading
258
722280
2096
12:16
was the protocol
that the chemotherapy doctors
that the chemotherapy doctors
259
724400
2176
entregado por los doctores ese día.
12:18
had given her that day.
260
726600
1240
12:20
She had memorized it.
261
728200
1240
Lo había memorizado.
Me dijo: 'Dr. Jones,
me dijo que no siempre
me dijo que no siempre
12:23
She said, "Dr. Jones, you told me
262
731200
3536
12:26
that we don't always win
263
734760
2176
se vence este tipo de cáncer,
12:28
with this type of cancer,
264
736960
1280
12:31
but I've been studying this protocol,
and I think I can do it.
and I think I can do it.
265
739680
3480
pero he estudiado el protocolo
y creo poder hacerlo.
y creo poder hacerlo.
12:35
I think I can comply
with these very difficult treatments.
with these very difficult treatments.
266
743960
3576
Creo que puedo seguir
estos difíciles tratamientos
estos difíciles tratamientos
12:39
I'm going to quit my job.
I'm going to move in with my parents.
I'm going to move in with my parents.
267
747560
2976
Renunciaré a mí trabajo.
me mudaré con mis padres.
me mudaré con mis padres.
Mantendré a mi bebé seguro'
12:42
I'm going to keep my baby safe."
268
750560
1960
12:47
I didn't tell her.
269
755320
1200
No le dije.
12:49
I didn't stop to correct her thinking.
270
757840
2920
No me detuve a corregir su pensamiento.
12:53
She was trusting in a protocol
271
761680
2256
Ella creía en un protocolo
12:55
that even if complied with,
272
763960
3216
que, incluso si lo siguiera,
no necesariamente salvaría a su hijo.
12:59
wouldn't necessarily save her son.
273
767200
2400
13:03
I didn't tell her.
274
771960
1200
No le dije.
13:06
I didn't fill in that blank.
275
774360
1400
No rellené el vacío.
13:09
But a year and a half later
276
777080
1976
Pero un año y medio después
13:11
her boy nonetheless died of his cancer.
277
779080
2720
el niño aun así murió de cáncer.
¿Debería haberle dicho?
13:15
Should I have told her?
278
783400
1320
13:17
Now, many of you may say, "So what?
279
785360
2256
Muchos de Uds. preguntarán '¿y?'
13:19
I don't have sarcoma.
280
787640
1256
No tengo sarcoma.
13:20
No one in my family has sarcoma.
281
788920
1896
Nadie en mi familia tiene sarcoma.
Y está todo bien, pero probablemente
no importa en mi vida'
no importa en mi vida'
13:22
And this is all fine and well,
282
790840
1456
13:24
but it probably doesn't
matter in my life."
matter in my life."
283
792320
2696
Y probablemente están en lo correcto.
13:27
And you're probably right.
284
795040
1256
13:28
Sarcoma may not matter
a whole lot in your life.
a whole lot in your life.
285
796320
2680
El sarcoma quizás no los afecte
mucho en su vida.
mucho en su vida.
Pero dónde están los vacíos en la medicina
13:33
But where the blanks are in medicine
286
801040
2336
si importa en tu vida.
13:35
does matter in your life.
287
803400
1320
No les conté un pequeño y sucio secreto.
13:38
I didn't tell you one dirty little secret.
288
806520
2296
Les dije que en la medicina, testeamos
predicciones en poblaciones,
predicciones en poblaciones,
13:40
I told you that in medicine,
we test predictions in populations,
we test predictions in populations,
289
808840
4376
13:45
but I didn't tell you,
290
813240
1256
pero no les dije,
13:46
and so often medicine never tells you
291
814520
2216
y la medicina nunca les dice
que cada vez que un individuo
13:48
that every time an individual
292
816760
2856
se enfrenta a la medicina
13:51
encounters medicine,
293
819640
2096
13:53
even if that individual is firmly
embedded in the general population,
embedded in the general population,
294
821760
4040
incluso si el individuo
es parte de la población general,
es parte de la población general,
ni el individuo ni el doctor sabe
13:59
neither the individual
nor the physician knows
nor the physician knows
295
827360
2376
14:01
where in that population
the individual will land.
the individual will land.
296
829760
2680
dónde en la población
se encontrará el individuo.
se encontrará el individuo.
14:05
Therefore, every encounter with medicine
297
833040
2696
Así, cada encuentro con la medicina
14:07
is an experiment.
298
835760
1440
es un experimento.
14:09
You will be a subject
299
837920
2016
Serán sujetos de un experimento.
14:11
in an experiment.
300
839960
1680
14:14
And the outcome will be either
a better or a worse result for you.
a better or a worse result for you.
301
842560
4840
Y el resultado será
o algo bueno o malo para ti.
o algo bueno o malo para ti.
Mientras la medicina funcione bien,
14:20
As long as medicine works well,
302
848320
2016
estamos bien con el servicio rápido,
14:22
we're fine with fast service,
303
850360
3016
bravuconería, con
conversaciones confianzudas.
conversaciones confianzudas.
14:25
bravado, brimmingly
confident conversations.
confident conversations.
304
853400
3440
Pero cuando las cosas
no funcionan tan bien,
no funcionan tan bien,
14:29
But when things don't work well,
305
857720
1656
14:31
sometimes we want something different.
306
859400
1840
a veces queremos algo diferente.
14:34
A colleague of mine
removed a tumor from a patient's limb.
removed a tumor from a patient's limb.
307
862520
3280
Un colega extirpó un tumor
de la extremidad de un paciente.
de la extremidad de un paciente.
14:38
He was concerned about this tumor.
308
866920
1816
Estaba preocupado por este tumor.
14:40
In our physician conferences,
he talked about his concern
he talked about his concern
309
868760
3016
En nuestras conferencias médicas,
habló de esta preocupación
habló de esta preocupación
14:43
that this was a type of tumor
310
871800
1416
que este tipo de tumor
tenía un alto riesgo
tenía un alto riesgo
14:45
that had a high risk
for coming back in the same limb.
for coming back in the same limb.
311
873240
2560
de volver en la misma extremidad.
Pero las conversaciones con el paciente
14:48
But his conversations with the patient
312
876680
1976
14:50
were exactly what a patient might want:
313
878680
2096
eran exactamente
lo que un paciente quería:
lo que un paciente quería:
14:52
brimming with confidence.
314
880800
1256
llenas de confianza.
14:54
He said, "I got it all
and you're good to go."
and you're good to go."
315
882080
3016
El dijo 'lo extirpé todo y estás muy bien'
14:57
She and her husband were thrilled.
316
885120
1736
Ella y su esposo están muy felices.
14:58
They went out, celebrated, fancy dinner,
opened a bottle of champagne.
opened a bottle of champagne.
317
886880
4080
Salieron, celebraron, cena formal,
abrieron una botella de champán.
abrieron una botella de champán.
El único problema fue que,
unas semanas después,
unas semanas después,
15:04
The only problem was a few weeks later,
318
892040
2296
15:06
she started to notice
another nodule in the same area.
another nodule in the same area.
319
894360
3096
comenzó a notar otro nódulo
en la misma área.
en la misma área.
No extirpó todo y ella no estaba bien
15:09
It turned out he hadn't gotten it all,
and she wasn't good to go.
and she wasn't good to go.
320
897480
4136
15:13
But what happened at this juncture
absolutely fascinates me.
absolutely fascinates me.
321
901640
2840
pero lo que pasó
en esta instancia me fascina.
en esta instancia me fascina.
15:17
My colleague came to me and said,
322
905200
1616
Mi colega se acercó y me dijo
Kevin, ¿podrías cuidar
a este paciente por mí?
a este paciente por mí?
15:18
"Kevin, would you mind
looking after this patient for me?"
looking after this patient for me?"
323
906840
2720
Le pregunté: '¿Por qué?
15:22
I said, "Why, you know the right thing
to do as well as I do.
to do as well as I do.
324
910240
3216
Sabes lo que hay
que hacer igual que yo.
que hacer igual que yo.
15:25
You haven't done anything wrong."
325
913480
1616
No has hecho nada malo.'
15:27
He said, "Please, just look
after this patient for me."
after this patient for me."
326
915120
4480
Dijo 'Por favor, solo trátala por mí'.
15:33
He was embarrassed --
327
921200
1536
Estaba avergonzado,
15:34
not by what he had done,
328
922760
1400
no por lo que había hecho,
15:37
but by the conversation that he had had,
329
925154
1926
sino por la conversación que había tenido
15:39
by the overconfidence.
330
927760
1440
el exceso de confianza.
Así que realicé una cirugía mucho
más invasiva.
más invasiva.
15:42
So I performed
a much more invasive surgery
a much more invasive surgery
331
930600
2616
Y tuve una conversación
muy diferente con la paciente después.
muy diferente con la paciente después.
15:45
and had a very different conversation
with the patient afterwards.
with the patient afterwards.
332
933240
3136
Dije 'es muy probable
que lo haya sacado todo
que lo haya sacado todo
15:48
I said, "Most likely I've gotten it all
333
936400
2336
15:50
and you're most likely good to go,
334
938760
2416
y es muy probable que estés bien
15:53
but this is the experiment
that we're doing.
that we're doing.
335
941200
3160
pero este es el experimento
que estamos realizando.
que estamos realizando.
Esto es lo que buscarás.
Esto es lo que buscaré.
Esto es lo que buscaré.
15:57
This is what you're going to watch for.
336
945040
2016
15:59
This is what I'm going to watch for.
337
947080
1896
16:01
And we're going to work together
to find out if this surgery will work
to find out if this surgery will work
338
949000
3936
y trabajaremos juntos para ver
si esta cirugía funcionará
para eliminar tu cáncer'.
para eliminar tu cáncer'.
16:04
to get rid of your cancer."
339
952960
1320
Puedo asegurarles, ella y su marido
16:06
I can guarantee you, she and her husband
340
954920
1936
16:08
did not crack another bottle of champagne
after talking to me.
after talking to me.
341
956880
2920
no abrieron otra botella de champán
después de hablarme.
después de hablarme.
16:13
But she was now a scientist,
342
961600
2856
Pero ahora era una científica
16:16
not only a subject in her experiment.
343
964480
3360
no solo la sujeto en su experimento.
16:21
And so I encourage you
344
969960
1616
Así que los aliento
16:23
to seek humility and curiosity
345
971600
3456
a buscar humildad y curiosidad
en sus doctores.
16:27
in your physicians.
346
975080
1200
Casi 20 mil millones cada año,
16:28
Almost 20 billion times each year,
347
976760
2976
16:31
a person walks into a doctor's office,
348
979760
3936
una persona entra a una consulta
16:35
and that person becomes a patient.
349
983720
2280
y se transforma en un paciente.
16:39
You or someone you love
will be that patient sometime very soon.
will be that patient sometime very soon.
350
987320
3520
Uds. o alguien que aman
serán ese paciente pronto.
serán ese paciente pronto.
¿Cómo hablarán con sus doctores?
16:43
How will you talk to your doctors?
351
991840
1640
¿Qué les dirán?
16:46
What will you tell them?
352
994640
1200
16:48
What will they tell you?
353
996760
1520
¿Qué les dirán ellos a Uds.?
16:52
They cannot tell you
354
1000600
2216
No pueden decirte lo que no saben,
16:54
what they do not know,
355
1002840
1520
16:57
but they can tell you when they don't know
356
1005560
3560
pero pueden decirte cuando no saben
tan sólo si preguntan.
17:02
if only you'll ask.
357
1010280
1360
17:04
So please, join the conversation.
358
1012160
2840
Así que por favor,
únanse a la conversación.
únanse a la conversación.
17:08
Thank you.
359
1016200
1216
Gracias.
17:09
(Applause)
360
1017440
2868
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Kevin B. Jones - Cancer researcherKevin B. Jones is a life-long student of human nature, fascinated most by the decision-making capacity intrinsic to each of us.
Why you should listen
Kevin B. Jones diagnoses and performs surgeries to remove rare cancers called sarcomas from the limbs of children and adults. Counseling patients -- especially teenagers with bone cancers -- about the decisions they must make with regard to their bodies has brought the uncertainties of medicine into keen focus for him. How does a person decipher what medicine has told her? How can a person choose among options given very limited understanding of the implications of each? Intrigued by these riddles and conundrums that patient-physician communication frequently creates, Jones wrote a book, What Doctors Cannot Tell You: Clarity, Confidence and Uncertainty in Medicine.
Jones also runs a scientific research laboratory focused on the biology of sarcomas. Here, his team studies the decisions cells make on the way to becoming a cancer. Again the complexities and uncertainties inherent to these decisions are in full relief.
Jones sees patients and does surgery as an associate professor at the University of Utah in the Department of Orthopaedics, working at both Primary Children's Hospital and the Huntsman Cancer Institute. His laboratory is in the Huntsman Cancer Institute, where he is an adjunct faculty member in the Department of Oncological Sciences.
Jones studied English literature at Harvard, medicine at Johns Hopkins, orthopedic surgery at the University of Iowa, and musculoskeletal oncology at the University of Toronto. He lives in Salt Lake City with his wife and four children.
Kevin B. Jones | Speaker | TED.com