ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Kevin B. Jones | Speaker | TED.com
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

Filmed:
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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.
- 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

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00:12
ScienceCiencia.
0
840
1200
Ciencia.
La sola palabra evoca
en muchos de Uds.
00:14
The very wordpalabra for manymuchos of you conjuresconjura
unhappyinfeliz memoriesrecuerdos of boredomaburrimiento
1
2760
3416
recuerdos tristes de aburrimiento
en la clase de biología o física
en la escuela.
00:18
in highalto schoolcolegio biologybiología or physicsfísica classclase.
2
6200
2896
Pero les aseguro
que lo que hacían ahí
00:21
But let me assureasegurar that what you did there
3
9120
3096
00:24
had very little to do with scienceciencia.
4
12240
2176
tenía muy poco que ver con ciencia.
00:26
That was really the "what" of scienceciencia.
5
14440
2296
Eso era realmente era el 'qué'
de la ciencia.
00:28
It was the historyhistoria
of what other people had discovereddescubierto.
6
16760
2720
Era la historia de lo que
otras personas habían descubierto.
00:32
What I'm mostmás interestedinteresado in as a scientistcientífico
7
20720
2336
Lo que más me interesa como científico
00:35
is the "how" of scienceciencia.
8
23080
2136
es el 'cómo' de la ciencia.
Porque la ciencia
es conocimiento en proceso.
00:37
Because scienceciencia is knowledgeconocimiento in processproceso.
9
25240
3816
Hacemos una observación,
00:41
We make an observationobservación,
guessadivinar an explanationexplicación for that observationobservación,
10
29080
3456
suponemos una explicación
para tal observación,
00:44
and then make a predictionpredicción
that we can testprueba
11
32560
2056
y luego hacemos una predicción
que podemos probar
00:46
with an experimentexperimentar or other observationobservación.
12
34640
1920
con un experimento u otra observación.
00:49
A couplePareja of examplesejemplos.
13
37080
1336
Un par de ejemplos:
Primero que todo,
00:50
First of all, people noticednotado
that the EarthTierra was belowabajo, the skycielo aboveencima,
14
38440
3576
la gente notó que la Tierra
estaba abajo, el cielo arriba,
00:54
and bothambos the SunSol and the MoonLuna
seemedparecía to go around them.
15
42040
3880
y que el Sol y la Luna
parecían girar alrededor de estos.
Su explicación supuesta
00:58
TheirSu guessedadivinado explanationexplicación
16
46720
1536
fue que la Tierra debe ser
el centro del universo.
01:00
was that the EarthTierra mustdebe be
the centercentrar of the universeuniverso.
17
48280
3080
La predicción: todo debe de rotar
alrededor de la Tierra.
01:04
The predictionpredicción: everything
should circlecirculo around the EarthTierra.
18
52240
3200
01:08
This was first really testedprobado
19
56120
1656
Esto fue testeado por primera vez
01:09
when GalileoGalileo got his handsmanos
on one of the first telescopestelescopios,
20
57800
2816
cuando Galileo obtuvo
uno de los primeros telescopios,
01:12
and as he gazedmirado into the night skycielo,
21
60640
2376
y cuando observó el cielo nocturno,
lo que encontró fue a Júpiter
01:15
what he foundencontró there was a planetplaneta, JupiterJúpiter,
22
63040
3696
y sus cuatro lunas orbitándolo.
01:18
with fourlas cuatro moonslunas circlingdando vueltas around it.
23
66760
4000
01:23
He then used those moonslunas
to followseguir the pathcamino of JupiterJúpiter
24
71760
4376
Luego usó esas lunas
para seguir la órbita de Júpiter
01:28
and foundencontró that JupiterJúpiter
alsoademás was not going around the EarthTierra
25
76160
3736
Y descubrió que Júpiter
no estaba orbitando la Tierra,
01:31
but around the SunSol.
26
79920
1960
sino el Sol.
01:35
So the predictionpredicción testprueba failedha fallado.
27
83160
2280
Así que la prueba de predicción falló.
01:38
And this led to
the discardingdescartando of the theoryteoría
28
86400
2096
Esto llevó a descartar la teoría
01:40
that the EarthTierra was the centercentrar
of the universeuniverso.
29
88520
2176
de la Tierra como centro del universo.
01:42
AnotherOtro exampleejemplo: Sirseñor IsaacIsaac NewtonNewton
noticednotado that things fallotoño to the EarthTierra.
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 guessedadivinado explanationexplicación was gravitygravedad,
31
94840
2920
01:50
the predictionpredicción that everything
should fallotoño to the EarthTierra.
32
98520
3136
La predicción:
que todo debiese de caer a la Tierra.
Pero, por supuesto,
no todo cae a la Tierra
01:53
But of coursecurso, not everything
does fallotoño to the EarthTierra.
33
101680
3560
¿Descartamos la gravedad?
01:58
So did we discarddescarte gravitygravedad?
34
106200
1560
No. Revisamos la teoría y concluimos
02:00
No. We revisedrevisado the theoryteoría and said,
gravitygravedad pullstira things to the EarthTierra
35
108920
4416
que la gravedad atrae
los objetos hacia la Tierra
02:05
unlessa no ser que there is an equaligual
and oppositeopuesto forcefuerza in the other directiondirección.
36
113360
4200
a menos que exista
una fuerza igual y opuesta
en la dirección contraria.
02:10
This led us to learnaprender something newnuevo.
37
118160
2160
Esto nos llevó a aprender algo nuevo.
Empezamos a prestarles más atención
02:12
We beganempezó to paypaga more attentionatención
to the birdpájaro and the bird'saves wingsalas,
38
120920
3256
a los pájaros y sus alas.
02:16
and just think of all the discoveriesdescubrimientos
39
124200
2376
Piensen en todos los descubrimientos
02:18
that have flownvolado
from that linelínea of thinkingpensando.
40
126600
2039
que han surgido
de esa línea de pensamiento.
02:21
So the testprueba failuresfallas,
the exceptionsexcepciones, the outliersvalores atípicos
41
129639
5137
Así que las pruebas fallidas,
las excepciones, los casos aparte
nos enseñan lo que no sabemos
02:26
teachenseñar us what we don't know
and leaddirigir us to something newnuevo.
42
134800
4560
y nos llevan a algo nuevo.
02:32
This is how scienceciencia movesmovimientos forwardadelante.
This is how scienceciencia learnsaprende.
43
140000
3200
Así avanza la ciencia.
Así aprende la ciencia.
02:35
SometimesA veces in the mediamedios de comunicación,
and even more rarelyraramente,
44
143840
2256
A veces en los medios, y rara vez,
02:38
but sometimesa veces even scientistscientíficos will say
45
146120
2416
incluso los científicos dirán que algo
02:40
that something or other
has been scientificallycientíficamente provenprobado.
46
148560
2760
ha sido demostrado científicamente,
02:43
But I hopeesperanza that you understandentender
that scienceciencia never provesdemuestra anything
47
151880
4576
Pero espero que Uds. entiendan
que la ciencia nunca prueba nada
de forma definitiva
02:48
definitivelyDefinitivamente foreverSiempre.
48
156480
1880
para siempre.
Con suerte, la ciencia seguirá siendo
lo suficientemente curiosa para buscar
02:51
HopefullyOjalá scienceciencia remainspermanece curiouscurioso enoughsuficiente
49
159520
3816
02:55
to look for
50
163360
1416
y lo suficientemente humilde
02:56
and humblehumilde enoughsuficiente to recognizereconocer
51
164800
1976
para reconocer cuando hayamos encontrado
02:58
when we have foundencontró
52
166800
1496
03:00
the nextsiguiente outlierparte aislada,
53
168320
1696
el siguiente caso aparte,
03:02
the nextsiguiente exceptionexcepción,
54
170040
1496
la siguiente excepción, que,
03:03
whichcual, like Jupiter'sJúpiter moonslunas,
55
171560
2296
como las lunas de Júpiter,
03:05
teachesenseña us what we don't actuallyactualmente know.
56
173880
2600
nos enseñen lo que,
en realidad no sabemos.
Cambiemos de ámbito ahora
por un momento.
03:09
We're going to changecambio gearsengranajes
here for a secondsegundo.
57
177160
2536
03:11
The caduceuscaduceo, or the symbolsímbolo of medicinemedicina,
58
179720
1936
El caduceo, el símbolo de la medicina,
03:13
meansmedio a lot of differentdiferente things
to differentdiferente people,
59
181680
2456
tiene significado diferente para cada uno,
pero la mayor parte
del discurso público de medicina,
03:16
but mostmás of our
publicpúblico discoursediscurso on medicinemedicina
60
184160
2256
realmente lo transforma
en un problema de ingeniería.
03:18
really turnsvueltas it into
an engineeringIngenieria problemproblema.
61
186440
2776
03:21
We have the hallwayspasillos of CongressCongreso,
62
189240
1736
En los pasillos del Congreso,
03:23
and the boardroomssalas de juntas of insuranceseguro companiescompañías
that try to figurefigura out how to paypaga for it.
63
191000
4000
y las salas de reunión de las aseguradoras
intentan resolver cómo pagarla.
03:27
The ethicistsespecialistas en ética and epidemiologistsepidemiólogos
64
195680
1616
Los eticistas y epidemiologistas
03:29
try to figurefigura out
how bestmejor to distributedistribuir medicinemedicina,
65
197320
2696
intentan descifrar la mejor forma
de distribuir la medicina,
03:32
and the hospitalshospitales and physiciansmédicos
are absolutelyabsolutamente obsessedobsesionado
66
200040
2656
y los hospitales y doctores
están totalmente obsesionados
03:34
with theirsu protocolsprotocolos and checklistslistas de verificación,
67
202720
1936
con sus protocolos y listas,
intentando descifrar la forma
más segura de aplicar la medicina.
03:36
tryingmolesto to figurefigura out
how bestmejor to safelysin peligro applyaplicar medicinemedicina.
68
204680
3536
Todo esto es bueno.
03:40
These are all good things.
69
208240
2120
03:42
Howeversin embargo, they alsoademás all assumeasumir
70
210960
2736
Sin embargo, todos ellos asumen que,
03:45
at some levelnivel
71
213720
1976
hasta cierto punto,
el manual de medicina está cerrado.
03:47
that the textbooklibro de texto of medicinemedicina is closedcerrado.
72
215720
2520
Comenzamos a medir la calidad
de nuestra asistencia médica
03:51
We startcomienzo to measuremedida
the qualitycalidad of our healthsalud carecuidado
73
219160
2496
03:53
by how quicklycon rapidez we can accessacceso it.
74
221680
2536
Según qué tan rápido
podemos acceder a ella
No me sorprende, que en este clima,
03:56
It doesn't surprisesorpresa me
that in this climateclima,
75
224240
2096
03:58
manymuchos of our institutionsinstituciones
for the provisionprovisión of healthsalud carecuidado
76
226360
2816
mucha de nuestras instituciones
proveedoras de salud
parecen lavaderos de autos.
04:01
startcomienzo to look a heckinfierno of a lot
like JiffyInstante LubeLube.
77
229200
2496
04:03
(LaughterRisa)
78
231720
2576
04:06
The only problemproblema is that
when I graduatedgraduado from medicalmédico schoolcolegio,
79
234320
3936
El único problema es que,
cuando me gradué
de la facultad de medicina,
no obtuve uno de esos aparatos
04:10
I didn't get one of those
little doohickeysdoohickeys
80
238280
2056
04:12
that your mechanicmecánico
has to plugenchufe into your carcoche
81
240360
2376
que el mecánico enchufa en el auto
para saber exactamente cuál es el problema
04:14
and find out exactlyexactamente what's wrongincorrecto with it,
82
242760
2376
04:17
because the textbooklibro de texto of medicinemedicina
83
245160
2096
porque el manual de medicina
04:19
is not closedcerrado.
84
247280
1520
no está cerrado.
04:21
MedicineMedicina is scienceciencia.
85
249320
1840
La medicina es ciencia.
La medicina es conocimiento en proceso.
04:23
MedicineMedicina is knowledgeconocimiento in processproceso.
86
251560
2680
Hacemos una observación,
04:27
We make an observationobservación,
87
255280
1376
suponemos una explicación
de dicha observación,
04:28
we guessadivinar an explanationexplicación
of that observationobservación,
88
256680
2135
04:30
and then we make a predictionpredicción
that we can testprueba.
89
258839
2617
Y luego realizamos una predicción
que podemos testear.
04:33
Now, the testingpruebas groundsuelo
of mostmás predictionspredicciones in medicinemedicina
90
261480
3576
La zona de pruebas de la mayoría
de las predicciones de medicina
04:37
is populationspoblaciones.
91
265080
1536
son las poblaciones.
04:38
And you maymayo rememberrecuerda
from those boringaburrido daysdías in biologybiología classclase
92
266640
3576
Y quizás recuerden de los días aburridos
en las clases de biología
que las poblaciones tienden a distribuirse
04:42
that populationspoblaciones tendtender to distributedistribuir
93
270240
2176
04:44
around a mean
94
272440
1216
alrededor de una media
04:45
as a GaussianGaussiano or a normalnormal curvecurva.
95
273680
1856
como una curva normal o gaussiana.
04:47
ThereforePor lo tanto, in medicinemedicina,
96
275560
1656
Entonces, en la medicina,
04:49
after we make a predictionpredicción
from a guessedadivinado explanationexplicación,
97
277240
3216
luego de formular una predicción,
de una explicación supuesta,
04:52
we testprueba it in a populationpoblación.
98
280480
1880
la testeamos en la población.
04:55
That meansmedio that what we know in medicinemedicina,
99
283320
2936
Eso significa que
lo que sabemos en medicina,
04:58
our knowledgeconocimiento and our know-howsaber como,
100
286280
2256
nuestro conocimiento y compresión,
deriva de las poblaciones,
05:00
comesproviene from populationspoblaciones
101
288560
2256
05:02
but extendsse extiende only as farlejos
102
290840
2776
pero se extiende solo hasta
el siguiente caso aparte
05:05
as the nextsiguiente outlierparte aislada,
103
293640
1736
la siguiente excepción, que,
05:07
the nextsiguiente exceptionexcepción,
104
295400
1216
como las lunas de Júpiter,
05:08
whichcual, like Jupiter'sJúpiter moonslunas,
105
296640
1736
05:10
will teachenseñar us what we don't actuallyactualmente know.
106
298400
2400
nos enseñará lo que no sabemos.
05:14
Now, I am a surgeoncirujano
107
302080
1336
Soy cirujano, que cuida
a pacientes con sarcoma.
05:15
who looksmiradas after patientspacientes with sarcomasarcoma.
108
303440
2416
El sarcoma es una forma
muy extraña de cáncer.
05:17
SarcomaSarcoma is a very rareraro formformar of cancercáncer.
109
305880
2200
Es el cáncer de la piel y los huesos.
05:20
It's the cancercáncer of fleshcarne and boneshuesos.
110
308720
2040
05:23
And I would tell you that everycada one
of my patientspacientes is an outlierparte aislada,
111
311240
4336
Y les diré que cada uno
de mis pacientes es un caso aparte,
una excepción.
05:27
is an exceptionexcepción.
112
315600
1200
No he realizado cirugía alguna
en un paciente de sarcoma
05:30
There is no surgerycirugía I have ever performedrealizado
for a sarcomasarcoma patientpaciente
113
318000
3216
05:33
that has ever been guidedguiado
by a randomizedaleatorizado controlledrevisado clinicalclínico trialjuicio,
114
321240
4256
que haya sido guiada
por un ensayo clínico
controlado aleatorizado.
05:37
what we considerconsiderar the bestmejor kindtipo
of population-basedbasado en la población evidenceevidencia in medicinemedicina.
115
325520
3720
Que es considerado el mejor tipo
de evidencia médica
basada en la población.
Se habla de pensar
más allá de lo establecido
05:42
People talk about thinkingpensando
outsidefuera de the boxcaja,
116
330400
2296
05:44
but we don't even have a boxcaja in sarcomasarcoma.
117
332720
2736
pero para el sarcoma
no existe nada establecido
05:47
What we do have as we take
a bathbañera in the uncertaintyincertidumbre
118
335480
3336
Lo que tenemos, mientras nos sumergimos
en la incertidumbre y lo desconocido
05:50
and unknownsincógnitas and exceptionsexcepciones
and outliersvalores atípicos that surroundrodear us in sarcomasarcoma
119
338840
4136
y las excepciones y los casos aparte
que nos rodean en el sarcoma,
05:55
is easyfácil accessacceso to what I think
are those two mostmás importantimportante valuesvalores
120
343000
4536
es acceso fácil a lo que considero los dos
valores más importantes
05:59
for any scienceciencia:
121
347560
1536
para cualquier ciencia:
humildad y curiosidad.
06:01
humilityhumildad and curiositycuriosidad.
122
349120
2200
Porque si soy humilde y curioso,
06:04
Because if I am humblehumilde and curiouscurioso,
123
352000
2296
cuando un paciente me pregunta algo,
06:06
when a patientpaciente askspregunta me a questionpregunta,
124
354320
2296
y no conozco la respuesta,
06:08
and I don't know the answerresponder,
125
356640
1440
le preguntaré a un colega
06:10
I'll askpedir a colleaguecolega
126
358920
1216
06:12
who maymayo have a similarsimilar
albeitaunque distinctdistinto patientpaciente with sarcomasarcoma.
127
360160
3016
que quizás tenga un paciente similar,
pero único, con sarcoma.
06:15
We'llBien even establishestablecer
internationalinternacional collaborationscolaboraciones.
128
363200
2696
Incluso crearemos
colaboraciones internacionales
06:17
Those patientspacientes will startcomienzo
to talk to eachcada other throughmediante chatcharla roomshabitaciones
129
365920
3136
Esos pacientes hablarán entre sí
en chats y en grupos de apoyo.
06:21
and supportapoyo groupsgrupos.
130
369080
1200
06:22
It's throughmediante this kindtipo
of humblyhumildemente curiouscurioso communicationcomunicación
131
370800
3576
Es mediante esta comunicación
humilde y curiosa
06:26
that we beginempezar to try and learnaprender newnuevo things.
132
374400
3560
que comenzamos a aprender cosas nuevas
Por ejemplo, uno de mis pacientes,
06:31
As an exampleejemplo, this is a patientpaciente of minemía
133
379240
2056
06:33
who had a cancercáncer nearcerca his kneerodilla.
134
381320
1680
tenía cancer cerca de la rodilla.
06:35
Because of humblyhumildemente curiouscurioso communicationcomunicación
135
383480
2376
Gracias a la comunicación
humilde y curiosa
en colaboración internacional,
06:37
in internationalinternacional collaborationscolaboraciones,
136
385880
2096
aprendimos que podemos reutilizar
06:40
we have learnedaprendido that we can repurposereutilizar
the ankletobillo to serveservir as the kneerodilla
137
388000
4536
el tobillo para que actúe de rodilla
cuando tengamos que
remover la rodilla con cáncer
06:44
when we have to removeretirar the kneerodilla
with the cancercáncer.
138
392560
2256
Así, podrá usar una prótesis
y correr y saltar y jugar
06:46
He can then wearvestir a prostheticprotésico
and runcorrer and jumpsaltar and playjugar.
139
394840
2840
06:50
This opportunityoportunidad was availabledisponible to him
140
398360
3016
Esta oportunidad se le dio
06:53
because of internationalinternacional collaborationscolaboraciones.
141
401400
2776
gracias a las colaboraciones
internacionales.
06:56
It was desirabledeseable to him
142
404200
1696
Él lo deseaba porque había contactado
06:57
because he had contactedcontactado other patientspacientes
who had experiencedexperimentado it.
143
405920
2960
a otros pacientes
que lo habían experimentado.
07:01
And so exceptionsexcepciones and outliersvalores atípicos in medicinemedicina
144
409920
4056
Y así, las excepciones
y los casos aparte en la medicina
nos enseñan lo que no sabemos,
07:06
teachenseñar us what we don't know,
but alsoademás leaddirigir us to newnuevo thinkingpensando.
145
414000
3960
pero también nos llevan
a nuevas ideas.
Es importante tener en cuenta,
07:11
Now, very importantlyen tono rimbombante,
146
419080
1856
que todo el pensamiento nuevo en medicina
07:12
all the newnuevo thinkingpensando that outliersvalores atípicos
and exceptionsexcepciones leaddirigir us to in medicinemedicina
147
420960
3856
traído por estos casos
aparte y excepciones
07:16
does not only applyaplicar
to the outliersvalores atípicos and exceptionsexcepciones.
148
424840
3360
no solo aplica a ellos mismos.
07:20
It is not that we only learnaprender
from sarcomasarcoma patientspacientes
149
428920
3176
De los pacientes con sarcoma
no solo aprendemos
a tratar pacientes con sarcoma.
07:24
waysformas to managegestionar sarcomasarcoma patientspacientes.
150
432120
1960
07:26
SometimesA veces, the outliersvalores atípicos
151
434920
2056
A veces, los casos aparte
y las excepciones
07:29
and the exceptionsexcepciones
152
437000
1696
nos enseñan cosas
que son bastante importantes
07:30
teachenseñar us things that matterimportar quitebastante a lot
to the generalgeneral populationpoblación.
153
438720
3240
para la población general.
Como un árbol fuera de un bosque,
07:35
Like a treeárbol standingen pie outsidefuera de a forestbosque,
154
443360
1856
07:37
the outliersvalores atípicos and the exceptionsexcepciones
drawdibujar our attentionatención
155
445240
4016
los casos y las excepciones
atraen nuestra atención
07:41
and leaddirigir us into a much greatermayor sensesentido
of perhapsquizás what a treeárbol is.
156
449280
4336
y nos llevan a una idea mucho más grande
de lo que es un árbol.
Muchas veces hablamos de que el árbol
07:45
We oftena menudo talk about
losingperdiendo the forestsbosques for the treesárboles,
157
453640
2496
nos puede tapar el bosque,
07:48
but one alsoademás losespierde a treeárbol
158
456160
1816
pero a veces también el bosque
07:50
withindentro a forestbosque.
159
458000
1520
nos puede tapar el árbol.
Pero el árbol que resalta por sí mismo
07:53
But the treeárbol that standsstands out by itselfsí mismo
160
461000
1856
hace que las relaciones
que definen a un árbol,
07:54
makeshace those relationshipsrelaciones
that definedefinir a treeárbol,
161
462880
2896
las relaciones entre tronco,
raíces y ramas,
07:57
the relationshipsrelaciones betweenEntre trunkel maletero
and rootsraíces and branchesramas,
162
465800
3816
mucho más aparentes.
08:01
much more apparentaparente.
163
469640
1240
08:03
Even if that treeárbol is crookedtorcido
164
471360
1696
Incluso si el árbol está chueco
08:05
or even if that treeárbol
has very unusualraro relationshipsrelaciones
165
473080
2976
o si el árbol tiene
relaciones muy extrañas
08:08
betweenEntre trunkel maletero and rootsraíces and branchesramas,
166
476080
2296
entre tronco, raíces y ramas.
08:10
it nonethelesssin embargo drawssorteos our attentionatención
167
478400
2696
Aún así atrae nuestra atención
y nos permite hacer observaciones
08:13
and allowspermite us to make observationsobservaciones
168
481120
1896
08:15
that we can then testprueba
in the generalgeneral populationpoblación.
169
483040
2240
que podemos testear
en la población general.
Les dije que los sarcomas son raros.
08:18
I told you that sarcomassarcomas are rareraro.
170
486000
1976
Son alrededor del 1 % de los cánceres.
08:20
They make up about one percentpor ciento
of all cancerscánceres.
171
488000
2640
Probablemente también sepan que el cáncer
se considera como una enfermedad genética.
08:23
You alsoademás probablyprobablemente know that cancercáncer
is consideredconsiderado a geneticgenético diseaseenfermedad.
172
491280
3960
Enfermedad genética significa
que el cáncer es causado por oncogenes
08:27
By geneticgenético diseaseenfermedad we mean
that cancercáncer is causedcausado by oncogenesoncogenes
173
495840
3336
que son activados en cáncer
08:31
that are turnedconvertido on in cancercáncer
174
499200
1376
y genes supresores de tumores que están
apagados para causar cáncer.
08:32
and tumortumor suppressorsupresor genesgenes
that are turnedconvertido off to causeporque cancercáncer.
175
500600
3040
Pensarán que aprendimos sobre oncogenes
08:36
You mightpodría think
that we learnedaprendido about oncogenesoncogenes
176
504160
2416
y los genes supresores de tumores
08:38
and tumortumor suppressorsupresor genesgenes
from commoncomún cancerscánceres
177
506600
2216
de los cánceres más comunes
08:40
like breastpecho cancercáncer and prostatepróstata cancercáncer
178
508840
1976
como el cáncer de mama,
próstata y de pulmón
08:42
and lungpulmón cancercáncer,
179
510840
1496
08:44
but you'dtu hubieras be wrongincorrecto.
180
512360
1199
pero estarían equivocados.
08:46
We learnedaprendido about oncogenesoncogenes
and tumortumor suppressorsupresor genesgenes
181
514000
2895
Aprendimos sobre oncogenos
y genes supresores de tumores
08:48
for the first time
182
516919
1216
por primera vez
08:50
in that itty-bittyitty-bitty little one percentpor ciento
of cancerscánceres calledllamado sarcomasarcoma.
183
518159
3441
gracias a ese ínfimo 1 % de los cánceres
llamado sarcoma.
En 1996, Peyton Rous
obtuvo el premio Nobel
08:54
In 1966, PeytonPeyton RousRous got the NobelNobel PrizePremio
184
522760
2576
al descubrir que las gallinas
08:57
for realizingdándose cuenta that chickensgallinas
185
525360
2016
tienen una forma transmisible de sarcoma.
08:59
had a transmissibletransmisible formformar of sarcomasarcoma.
186
527400
3120
30 años después, Harold Varmus
y Mike Bishop descubrieron
09:03
ThirtyTreinta yearsaños laterluego, HaroldHarold VarmusVarmus
and MikeMicro Bishopobispo discovereddescubierto
187
531260
2836
09:06
what that transmissibletransmisible elementelemento was.
188
534120
2536
cuál era el elemento transmisible.
09:08
It was a virusvirus
189
536680
1576
Era un virus,
09:10
carryingque lleva a genegene,
190
538280
1416
transportando un gen,
09:11
the srcsrc oncogeneoncogen.
191
539720
1440
el oncogen src.
09:13
Now, I will not tell you
that srcsrc is the mostmás importantimportante oncogeneoncogen.
192
541880
3656
No les diré que el src
es el oncogen más importante.
No les diré que el src
es el oncogen activado
09:17
I will not tell you
193
545560
1216
09:18
that srcsrc is the mostmás frequentlyfrecuentemente
turnedconvertido on oncogeneoncogen in all of cancercáncer.
194
546800
3496
más común en todo tipos de cáncer.
09:22
But it was the first oncogeneoncogen.
195
550320
2440
Pero fue el primer oncogen.
La excepción, el caso aparte,
09:25
The exceptionexcepción, the outlierparte aislada
196
553960
2336
09:28
drewdibujó our attentionatención and led us to something
197
556320
2520
atrajo nuestra atención y nos llevo a algo
09:31
that taughtenseñó us very importantimportante things
about the restdescanso of biologybiología.
198
559520
4040
que nos enseñó cosas muy importantes
sobre el resto de la biología.
09:36
Now, TPTP53 is the mostmás importantimportante
tumortumor suppressorsupresor genegene.
199
564880
4096
El TP53 es el gen supresor
de tumores más importante
09:41
It is the mostmás frequentlyfrecuentemente turnedconvertido off
tumortumor suppressorsupresor genegene
200
569000
2736
es el gen supresor de tumores
no activo más frecuente
en casi todos los tipos de cáncer.
09:43
in almostcasi everycada kindtipo of cancercáncer.
201
571760
1800
Pero no lo conocimos
por los cánceres comunes.
09:46
But we didn't learnaprender about it
from commoncomún cancerscánceres.
202
574360
2296
Lo conocimos cuando
los doctores Li y Fraumeni
09:48
We learnedaprendido about it
when doctorsdoctores LiLi and FraumeniFraumeni
203
576680
2416
estaban observando familias
09:51
were looking at familiesfamilias,
204
579120
1576
09:52
and they realizeddio cuenta that these familiesfamilias
205
580720
2016
y notaron que estas familias
habían tenido demasiados sarcomas.
09:54
had way too manymuchos sarcomassarcomas.
206
582760
2520
Les dije que el sarcoma es raro.
09:57
I told you that sarcomasarcoma is rareraro.
207
585920
1776
Recuerden que si un diagnóstico
de uno en un millón
09:59
RememberRecuerda that a one
in a millionmillón diagnosisdiagnóstico,
208
587720
3176
pasa dos veces en una familia,
10:02
if it happenssucede twicedos veces in one familyfamilia,
209
590920
2136
10:05
is way too commoncomún in that familyfamilia.
210
593080
2400
es demasiado común en esa familia.
10:08
The very facthecho that these are rareraro
211
596640
2696
El hecho mismo de que sean raros
atrae nuestra atención,
10:11
drawssorteos our attentionatención
212
599360
1440
10:13
and leadsconduce us to newnuevo kindsclases of thinkingpensando.
213
601760
2240
y nos lleva a nuevas formas de pensar.
Muchos de Uds. podrían
decir, correctamente,
10:17
Now, manymuchos of you maymayo say,
214
605480
1456
10:18
and maymayo rightlycorrectamente say,
215
606960
1536
10:20
that yeah, KevinKevin, that's great,
216
608520
1896
'Kevin, es genial,
pero no estás hablando
de las alas de un pájaro.
10:22
but you're not talkinghablando
about a bird'saves wingala.
217
610440
2056
10:24
You're not talkinghablando about moonslunas
floatingflotante around some planetplaneta JupiterJúpiter.
218
612520
3480
No estás hablando de las lunas
flotando alrededor de Júpiter.
10:28
This is a personpersona.
219
616520
1536
Es una persona.
10:30
This outlierparte aislada, this exceptionexcepción,
maymayo leaddirigir to the advancementadelanto of scienceciencia,
220
618080
3256
Esta excepción, este caso aparte,
puede ayudar con el avance
de la ciencia,
10:33
but this is a personpersona.
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 conversationsconversaciones with these patientspacientes
with rareraro and deadlymortal diseasesenfermedades.
224
629760
3400
Converso con estos pacientes
con enfermedades raras y letales.
Escribo sobre estas conversaciones.
10:45
I writeescribir about these conversationsconversaciones.
225
633800
1936
10:47
These conversationsconversaciones are terriblyterriblemente fraughttenso.
226
635760
2296
Estás conversaciones son muy tensas
Están cargadas de frases horribles
10:50
They're fraughttenso with horriblehorrible phrasesfrases
227
638080
1816
10:51
like "I have badmalo newsNoticias"
or "There's nothing more we can do."
228
639920
3240
como 'tengo malas noticias' o
'no hay nada que más que podamos hacer'
10:55
SometimesA veces these conversationsconversaciones
turngiro on a singlesoltero wordpalabra:
229
643760
3200
A veces estas conversaciones
se transforman en una sola palabra:
'terminal'.
10:59
"terminalterminal."
230
647760
1200
11:04
SilenceSilencio can alsoademás be rathermás bien uncomfortableincómodo.
231
652920
2920
El silencio también
puede ser muy incómodo.
11:09
Where the blanksespacios en blanco are in medicinemedicina
232
657360
2576
Los vacíos en medicina
11:11
can be just as importantimportante
233
659960
1856
pueden ser tan importantes como
11:13
as the wordspalabras that we use
in these conversationsconversaciones.
234
661840
2240
las palabras que usamos
en estas conversaciones.
11:17
What are the unknownsincógnitas?
235
665080
1536
¿Qué es lo desconocido?
11:18
What are the experimentsexperimentos
that are beingsiendo donehecho?
236
666640
2200
¿Qué experimentos se están realizando?
11:21
Do this little exerciseejercicio with me.
237
669680
1696
Hagan este pequeño ejercicio conmigo:
11:23
Up there on the screenpantalla,
you see this phrasefrase, "no where."
238
671400
3216
En la pantalla está esta frase:
'ningún cuando'
11:26
Noticedarse cuenta where the blankblanco is.
239
674640
1280
Noten dónde está el espacio.
11:28
If we movemovimiento that blankblanco one spaceespacio over
240
676680
3200
Si se cambia tan solo una letra
'ningún cuando'
11:32
"no where"
241
680640
1576
11:34
becomesse convierte "now here,"
242
682240
2696
se transforma en 'ahora aqui'.
11:36
the exactexacto oppositeopuesto meaningsentido,
243
684960
1896
El significado opuesto.
11:38
just by shiftingcambiando the blankblanco one spaceespacio over.
244
686880
2200
Solo al mover una letra.
11:43
I'll never forgetolvidar the night
245
691680
1576
Nunca olvidaré la noche que entré
al cuarto de un paciente.
11:45
that I walkedcaminado into
one of my patients'pacientes roomshabitaciones.
246
693280
2240
11:48
I had been operatingoperando 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 boychico I had diagnoseddiagnosticado
with a bonehueso cancercáncer a fewpocos daysdías before.
249
700000
3200
Un niño al que había diagnosticado
con cáncer de huesos unos días antes.
Él y su mamá se habían reunido
con doctores de quimioterapia
11:55
He and his mothermadre had been meetingreunión
with the chemotherapyquimioterapia doctorsdoctores
250
703840
3056
ese mismo día
11:58
earliermás temprano that day,
251
706920
1216
y había sido ingresado
para comenzar el tratamiento.
12:00
and he had been admittedaceptado
to the hospitalhospital to beginempezar chemotherapyquimioterapia.
252
708160
2976
Era casi medianoche
cuando llegué a su cuarto
12:03
It was almostcasi midnightmedianoche
when I got to his roomhabitación.
253
711160
2176
Él dormía, pero encontré a su madre
12:05
He was asleepdormido, but I foundencontró his mothermadre
254
713360
2176
leyendo con una linterna
12:07
readingleyendo by flashlightflash
255
715560
1576
junto a su cama.
12:09
nextsiguiente to his bedcama.
256
717160
1456
Salió al pasillo a hablarme unos minutos
12:10
She camevino out in the hallsala
to chatcharla with me for a fewpocos minutesminutos.
257
718640
2800
Lo que estaba leyendo
era el protocolo de quimioterapia
12:14
It turnedconvertido out that
what she had been readingleyendo
258
722280
2096
12:16
was the protocolprotocolo
that the chemotherapyquimioterapia doctorsdoctores
259
724400
2176
entregado por los doctores ese día.
12:18
had givendado her that day.
260
726600
1240
12:20
She had memorizedmemorizado it.
261
728200
1240
Lo había memorizado.
Me dijo: 'Dr. Jones,
me dijo que no siempre
12:23
She said, "DrDr. JonesJones, you told me
262
731200
3536
12:26
that we don't always winganar
263
734760
2176
se vence este tipo de cáncer,
12:28
with this typetipo of cancercáncer,
264
736960
1280
12:31
but I've been studyingestudiando this protocolprotocolo,
and I think I can do it.
265
739680
3480
pero he estudiado el protocolo
y creo poder hacerlo.
12:35
I think I can complycumplir
with these very difficultdifícil treatmentstratos.
266
743960
3576
Creo que puedo seguir
estos difíciles tratamientos
12:39
I'm going to quitdejar my jobtrabajo.
I'm going to movemovimiento in with my parentspadres.
267
747560
2976
Renunciaré a mí trabajo.
me mudaré con mis padres.
Mantendré a mi bebé seguro'
12:42
I'm going to keep my babybebé safeseguro."
268
750560
1960
12:47
I didn't tell her.
269
755320
1200
No le dije.
12:49
I didn't stop to correctcorrecto her thinkingpensando.
270
757840
2920
No me detuve a corregir su pensamiento.
12:53
She was trustingconfiando in a protocolprotocolo
271
761680
2256
Ella creía en un protocolo
12:55
that even if compliedcumplido with,
272
763960
3216
que, incluso si lo siguiera,
no necesariamente salvaría a su hijo.
12:59
wouldn'tno lo haría necessarilynecesariamente savesalvar her sonhijo.
273
767200
2400
13:03
I didn't tell her.
274
771960
1200
No le dije.
13:06
I didn't fillllenar in that blankblanco.
275
774360
1400
No rellené el vacío.
13:09
But a yearaño and a halfmitad laterluego
276
777080
1976
Pero un año y medio después
13:11
her boychico nonethelesssin embargo diedmurió of his cancercáncer.
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, manymuchos of you maymayo say, "So what?
279
785360
2256
Muchos de Uds. preguntarán '¿y?'
13:19
I don't have sarcomasarcoma.
280
787640
1256
No tengo sarcoma.
13:20
No one in my familyfamilia has sarcomasarcoma.
281
788920
1896
Nadie en mi familia tiene sarcoma.
Y está todo bien, pero probablemente
no importa en mi vida'
13:22
And this is all fine and well,
282
790840
1456
13:24
but it probablyprobablemente doesn't
matterimportar in my life."
283
792320
2696
Y probablemente están en lo correcto.
13:27
And you're probablyprobablemente right.
284
795040
1256
13:28
SarcomaSarcoma maymayo not matterimportar
a wholetodo lot in your life.
285
796320
2680
El sarcoma quizás no los afecte
mucho en su vida.
Pero dónde están los vacíos en la medicina
13:33
But where the blanksespacios en blanco are in medicinemedicina
286
801040
2336
si importa en tu vida.
13:35
does matterimportar in your life.
287
803400
1320
No les conté un pequeño y sucio secreto.
13:38
I didn't tell you one dirtysucio little secretsecreto.
288
806520
2296
Les dije que en la medicina, testeamos
predicciones en poblaciones,
13:40
I told you that in medicinemedicina,
we testprueba predictionspredicciones in populationspoblaciones,
289
808840
4376
13:45
but I didn't tell you,
290
813240
1256
pero no les dije,
13:46
and so oftena menudo medicinemedicina never tellsdice you
291
814520
2216
y la medicina nunca les dice
que cada vez que un individuo
13:48
that everycada time an individualindividual
292
816760
2856
se enfrenta a la medicina
13:51
encountersencuentros medicinemedicina,
293
819640
2096
13:53
even if that individualindividual is firmlyfirmemente
embeddedincrustado in the generalgeneral populationpoblación,
294
821760
4040
incluso si el individuo
es parte de la población general,
ni el individuo ni el doctor sabe
13:59
neitherninguno the individualindividual
norni the physicianmédico knowssabe
295
827360
2376
14:01
where in that populationpoblación
the individualindividual will landtierra.
296
829760
2680
dónde en la población
se encontrará el individuo.
14:05
ThereforePor lo tanto, everycada encounterencuentro with medicinemedicina
297
833040
2696
Así, cada encuentro con la medicina
14:07
is an experimentexperimentar.
298
835760
1440
es un experimento.
14:09
You will be a subjecttema
299
837920
2016
Serán sujetos de un experimento.
14:11
in an experimentexperimentar.
300
839960
1680
14:14
And the outcomeSalir will be eitherya sea
a better or a worsepeor resultresultado for you.
301
842560
4840
Y el resultado será
o algo bueno o malo para ti.
Mientras la medicina funcione bien,
14:20
As long as medicinemedicina workstrabajos well,
302
848320
2016
estamos bien con el servicio rápido,
14:22
we're fine with fastrápido serviceServicio,
303
850360
3016
bravuconería, con
conversaciones confianzudas.
14:25
bravadobravata, brimminglyrebosante
confidentconfidente conversationsconversaciones.
304
853400
3440
Pero cuando las cosas
no funcionan tan bien,
14:29
But when things don't work well,
305
857720
1656
14:31
sometimesa veces we want something differentdiferente.
306
859400
1840
a veces queremos algo diferente.
14:34
A colleaguecolega of minemía
removedremoto a tumortumor from a patient'spaciente limbmiembro.
307
862520
3280
Un colega extirpó un tumor
de la extremidad de un paciente.
14:38
He was concernedpreocupado about this tumortumor.
308
866920
1816
Estaba preocupado por este tumor.
14:40
In our physicianmédico conferencesconferencias,
he talkedhabló about his concernpreocupación
309
868760
3016
En nuestras conferencias médicas,
habló de esta preocupación
14:43
that this was a typetipo of tumortumor
310
871800
1416
que este tipo de tumor
tenía un alto riesgo
14:45
that had a highalto riskriesgo
for comingviniendo back in the samemismo limbmiembro.
311
873240
2560
de volver en la misma extremidad.
Pero las conversaciones con el paciente
14:48
But his conversationsconversaciones with the patientpaciente
312
876680
1976
14:50
were exactlyexactamente what a patientpaciente mightpodría want:
313
878680
2096
eran exactamente
lo que un paciente quería:
14:52
brimmingrebosante with confidenceconfianza.
314
880800
1256
llenas de confianza.
14:54
He said, "I got it all
and you're good to go."
315
882080
3016
El dijo 'lo extirpé todo y estás muy bien'
14:57
She and her husbandmarido were thrilledemocionado.
316
885120
1736
Ella y su esposo están muy felices.
14:58
They wentfuimos out, celebratedcelebrado, fancylujoso dinnercena,
openedabrió a bottlebotella of champagnechampán.
317
886880
4080
Salieron, celebraron, cena formal,
abrieron una botella de champán.
El único problema fue que,
unas semanas después,
15:04
The only problemproblema was a fewpocos weekssemanas laterluego,
318
892040
2296
15:06
she startedempezado to noticedarse cuenta
anotherotro nodulenódulo in the samemismo areazona.
319
894360
3096
comenzó a notar otro nódulo
en la misma área.
No extirpó todo y ella no estaba bien
15:09
It turnedconvertido out he hadn'tno tenía gottenconseguido it all,
and she wasn'tno fue good to go.
320
897480
4136
15:13
But what happenedsucedió at this juncturecoyuntura
absolutelyabsolutamente fascinatesfascina me.
321
901640
2840
pero lo que pasó
en esta instancia me fascina.
15:17
My colleaguecolega camevino to me and said,
322
905200
1616
Mi colega se acercó y me dijo
Kevin, ¿podrías cuidar
a este paciente por mí?
15:18
"KevinKevin, would you mindmente
looking after this patientpaciente 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.
324
910240
3216
Sabes lo que hay
que hacer igual que yo.
15:25
You haven'tno tiene donehecho anything wrongincorrecto."
325
913480
1616
No has hecho nada malo.'
15:27
He said, "Please, just look
after this patientpaciente for me."
326
915120
4480
Dijo 'Por favor, solo trátala por mí'.
15:33
He was embarrasseddesconcertado --
327
921200
1536
Estaba avergonzado,
15:34
not by what he had donehecho,
328
922760
1400
no por lo que había hecho,
15:37
but by the conversationconversacion that he had had,
329
925154
1926
sino por la conversación que había tenido
15:39
by the overconfidenceexceso de seguridad.
330
927760
1440
el exceso de confianza.
Así que realicé una cirugía mucho
más invasiva.
15:42
So I performedrealizado
a much more invasiveinvasor surgerycirugía
331
930600
2616
Y tuve una conversación
muy diferente con la paciente después.
15:45
and had a very differentdiferente conversationconversacion
with the patientpaciente afterwardsdespués.
332
933240
3136
Dije 'es muy probable
que lo haya sacado todo
15:48
I said, "MostMás likelyprobable I've gottenconseguido it all
333
936400
2336
15:50
and you're mostmás likelyprobable good to go,
334
938760
2416
y es muy probable que estés bien
15:53
but this is the experimentexperimentar
that we're doing.
335
941200
3160
pero este es el experimento
que estamos realizando.
Esto es lo que buscarás.
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 togetherjuntos
to find out if this surgerycirugía will work
338
949000
3936
y trabajaremos juntos para ver
si esta cirugía funcionará
para eliminar tu cáncer'.
16:04
to get rideliminar of your cancercáncer."
339
952960
1320
Puedo asegurarles, ella y su marido
16:06
I can guaranteegarantía you, she and her husbandmarido
340
954920
1936
16:08
did not crackgrieta anotherotro bottlebotella of champagnechampán
after talkinghablando to me.
341
956880
2920
no abrieron otra botella de champán
después de hablarme.
16:13
But she was now a scientistcientífico,
342
961600
2856
Pero ahora era una científica
16:16
not only a subjecttema in her experimentexperimentar.
343
964480
3360
no solo la sujeto en su experimento.
16:21
And so I encouragealentar you
344
969960
1616
Así que los aliento
16:23
to seekbuscar humilityhumildad and curiositycuriosidad
345
971600
3456
a buscar humildad y curiosidad
en sus doctores.
16:27
in your physiciansmédicos.
346
975080
1200
Casi 20 mil millones cada año,
16:28
AlmostCasi 20 billionmil millones timesveces eachcada yearaño,
347
976760
2976
16:31
a personpersona walkscamina into a doctor'sdoctor officeoficina,
348
979760
3936
una persona entra a una consulta
16:35
and that personpersona becomesse convierte a patientpaciente.
349
983720
2280
y se transforma en un paciente.
16:39
You or someonealguien you love
will be that patientpaciente sometimealgun tiempo very soonpronto.
350
987320
3520
Uds. o alguien que aman
serán ese paciente pronto.
¿Cómo hablarán con sus doctores?
16:43
How will you talk to your doctorsdoctores?
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 cannotno poder 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'lltu vas a askpedir.
357
1010280
1360
17:04
So please, joinunirse the conversationconversacion.
358
1012160
2840
Así que por favor,
únanse a la conversación.
17:08
Thank you.
359
1016200
1216
Gracias.
17:09
(ApplauseAplausos)
360
1017440
2868
(Aplausos)
Translated by Constanza Bascuñán
Reviewed by Gustavo Rocha

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Kevin B. Jones | Speaker | TED.com