ABOUT THE SPEAKER
Christina Warinner - Archaeological geneticist
Christina Warinner is a researcher at the University of Zurich, where she studies how humans have co-evolved with environments, diets and disease.

Why you should listen

Tna analyzes DNA from the bones and teeth of ancient people to study human evolution in response to changes in infectious disease, diet and the environment over the last 10,000 years. Using samples from ancient skeletons and mummies, she investigates how and why lactase persistence, alcohol intolerance and HIv-resistance have evolved in different populations around the world. As an archaeogeneticist, she’s particularly interested in bridging the gap between archaeology, anthropology and the biomedical sciences.

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Christina Warinner | Speaker | TED.com
TED2012

Christina Warinner: Tracking ancient diseases using ... plaque

Christina Warinner: Sur la piste des maladies anciennes grâce à... la plaque dentaire

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Imaginez ce que l'on pourrait apprendre sur les maladies d'aujourd'hui en étudiant l'histoire des maladies humaines d'hier, dès anciens hominidés jusqu'à nos jours. Mais comment? Christina Warinner, TED Fellow et généticienne-archéologue, a trouvé un nouvel instrument assez spectaculaire : l'ADN microbien dans la plaque dentaire fossilisée.
- Archaeological geneticist
Christina Warinner is a researcher at the University of Zurich, where she studies how humans have co-evolved with environments, diets and disease. Full bio

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00:15
Have you ever wondered
0
0
2000
Vous êtes-vous déjà demandé
00:17
what is inside your dental plaque?
1
2000
3000
ce qu'il y a à l'intérieur de votre plaque dentaire?
00:20
Probably not, but people like me do.
2
5000
2000
Peut-être pas, mais les gens comme moi le font.
00:22
I'm an archeological geneticist
3
7000
2000
Je suis généticienne-archéologue
00:24
at the Center for Evolutionary Medicine
4
9000
2000
au Centre pour la médecine évolutive
00:26
at the University of Zurich,
5
11000
2000
à l'université de Zurich,
00:28
and I study the origins and evolution of human health and disease
6
13000
3000
et j'étudie les origines et l'évolution de la santé et des maladies humaines
00:31
by conducting genetic research
7
16000
2000
en conduisant des recherches génétiques
00:33
on the skeletal and mummified remains of ancient humans.
8
18000
3000
sur les restes d'os et la momification humaine.
00:36
And through this work, I hope to better understand
9
21000
3000
Au travers de ce travail, j'espère mieux comprendre
00:39
the evolutionary vulnerabilities of our bodies,
10
24000
2000
l'évolution des faiblesses de nos corps,
00:41
so that we can improve
11
26000
3000
pour améliorer
00:44
and better manage our health in the future.
12
29000
2000
et mieux gérer notre santé future.
00:46
There are different ways to approach evolutionary medicine,
13
31000
3000
Il y a plusieurs façons d'aborder la médecine évolutive,
00:49
and one way is to extract human DNA
14
34000
2000
et l'une d'elles est d'extraire
00:51
from ancient bones.
15
36000
2000
l'ADN humain d’os anciens.
00:53
And from these extracts,
16
38000
2000
Et grâce à ces extraits,
00:55
we can reconstruct the human genome at different points in time
17
40000
3000
on peut reconstruire le génome humain à différents moments de l'histoire
00:58
and look for changes that might be related to adaptations,
18
43000
3000
et rechercher des changements liés aux adaptations,
01:01
risk factors and inherited diseases.
19
46000
3000
aux facteurs de risque et aux maladies héréditaires.
01:04
But this is only one half of the story.
20
49000
3000
Mais ce n'est pas tout.
01:07
The most important health challenges today
21
52000
3000
Les problèmes de santé les plus importants à ce jour
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are not caused by simple mutations in our genome,
22
55000
3000
ne sont pas le fruit de simples mutations dans notre génome,
01:13
but rather result from a complex and dynamic interplay
23
58000
3000
mais résultent d'une interaction complexe et dynamique
01:16
between genetic variation,
24
61000
2000
entre variation génétique,
01:18
diet, microbes and parasites
25
63000
2000
habitudes alimentaires, microbes, parasites
01:20
and our immune response.
26
65000
2000
et nos défenses immunitaires.
01:22
All of these diseases
27
67000
2000
Toutes ces maladies
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have a strong evolutionary component
28
69000
2000
ont un fort composant évolutif
01:26
that directly relates to the fact
29
71000
2000
directement lié au fait
01:28
that we live today in a very different environment
30
73000
2000
que l'on vit aujourd'hui dans un environnement très différent
01:30
than the ones in which our bodies evolved.
31
75000
3000
de ceux dans lesquels nos corps ont évolué.
01:33
And in order to understand these diseases,
32
78000
2000
Et pour comprendre ces maladies,
01:35
we need to move past studies of the human genome alone
33
80000
3000
on doit dépasser l'étude seule du génome humain
01:38
and towards a more holistic approach
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83000
2000
et adopter une approche plus holistique
01:40
to human health in the past.
35
85000
2000
des conditions de la santé humaine dans le passé.
01:42
But there are a lot of challenges for this.
36
87000
2000
Mais il y a beaucoup d'obstacles à ceci.
01:44
And first of all, what do we even study?
37
89000
3000
Avant tout, quel est l'objet de nos études?
01:47
Skeletons are ubiquitous; they're found all over the place.
38
92000
3000
Les squelettes sont omniprésents, on les trouve partout.
01:50
But of course, all of the soft tissue has decomposed,
39
95000
3000
Mais bien sûr, les tissus mous se sont décomposés,
01:53
and the skeleton itself
40
98000
2000
et le squelette lui-même
01:55
has limited health information.
41
100000
2000
est limité en termes d'informations sanitaires.
01:57
Mummies are a great source of information,
42
102000
2000
Les momies sont une grande source d'informations,
01:59
except that they're really geographically limited
43
104000
3000
mais elles se limitent à certains endroits,
02:02
and limited in time as well.
44
107000
2000
et à certaines époques.
02:04
Coprolites are fossilized human feces,
45
109000
3000
Les coprolithes sont des déjections humaines fossilisées,
02:07
and they're actually extremely interesting.
46
112000
2000
et ils sont extrêmement intéressants.
02:09
You can learn a lot about ancient diet and intestinal disease,
47
114000
3000
On en apprend beaucoup sur la nourriture de nos ancêtres
02:12
but they are very rare.
48
117000
2000
et des maladies intestinales, mais ils sont très rares.
02:14
(Laughter)
49
119000
3000
(Rires)
02:17
So to address this problem,
50
122000
2000
Pour faire face à ce problème,
02:19
I put together a team of international researchers
51
124000
2000
j'ai rassemblé une équipe de chercheurs internationaux
02:21
in Switzerland, Denmark and the U.K.
52
126000
2000
en Suisse, au Danemark et au Royaume-Uni
02:23
to study a very poorly studied, little known material
53
128000
6000
pour étudier une partie du corps humain qu'on trouve partout,
02:29
that's found on people everywhere.
54
134000
2000
mais très peu exploitée dans le monde de la recherche.
02:31
It's a type of fossilized dental plaque
55
136000
3000
C'est un type de plaque dentaire fossilisée
02:34
that is called officially dental calculus.
56
139000
3000
officiellement appelée calcul dentaire.
02:37
Many of you may know it by the term tartar.
57
142000
2000
Vous le connaissez sans doute sous le nom de tartre.
02:39
It's what the dentist cleans off your teeth
58
144000
2000
C'est ce que le dentiste retire de vos dents
02:41
every time that you go in for a visit.
59
146000
2000
à chacune de vos visites.
02:43
And in a typical dentistry visit,
60
148000
2000
Lors d'une visite typique,
02:45
you may have about 15 to 30 milligrams removed.
61
150000
3000
il peut enlever entre 15 et 30 mg de tartre.
02:48
But in ancient times before tooth brushing,
62
153000
3000
Mais bien avant que la brosse à dents n'existe,
02:51
up to 600 milligrams might have built up on the teeth
63
156000
3000
jusqu'à 600 mg de tartre pouvaient s'accumuler sur les dents
02:54
over a lifetime.
64
159000
2000
au cours d'une vie entière.
02:56
And what's really important about dental calculus
65
161000
3000
Et ce qui est intéressant par rapport au calcul dentaire
02:59
is that it fossilizes just like the rest of the skeleton,
66
164000
3000
est qu'il se fossilise comme le reste du squelette,
03:02
it's abundant in quantity before the present day
67
167000
3000
on le trouve en abondance sur les corps anciens
03:05
and it's ubiquitous worldwide.
68
170000
2000
et il est omniprésent dans le monde entier.
03:07
We find it in every population around the world at all time periods
69
172000
3000
On le trouve dans toutes les populations du monde à toutes les époques
03:10
going back tens of thousands of years.
70
175000
2000
et peut remonter à des dizaines de milliers d'années.
03:12
And we even find it in neanderthals and animals.
71
177000
3000
On le trouve même chez le Néanderthal et les animaux.
03:15
And so previous studies
72
180000
2000
Les études s'étaient seulement
03:17
had only focused on microscopy.
73
182000
2000
focalisées sur la microscopie.
03:19
They'd looked at dental calculus under a microscope,
74
184000
2000
On avait regardé le tartre au microscope,
03:21
and what they had found was things like pollen
75
186000
3000
et on avait trouvé des éléments comme du pollen,
03:24
and plant starches,
76
189000
2000
des morceaux de plantes,
03:26
and they'd found muscle cells from animal meats
77
191000
2000
mais aussi des cellules musculaires de viande animale
03:28
and bacteria.
78
193000
2000
et des bactéries.
03:30
And so what my team of researchers, what we wanted to do,
79
195000
3000
Alors ce que mon équipe de chercheurs et moi avons voulu faire
03:33
is say, can we apply
80
198000
2000
c'est se servir de la technologie
03:35
genetic and proteomic technology
81
200000
2000
génétique et protéomique pour
03:37
to go after DNA and proteins,
82
202000
2000
rechercher l'ADN et les protéines,
03:39
and from this can we get better taxonomic resolution
83
204000
3000
et obtenir une meilleure résolution taxonomique
03:42
to really understand what's going on?
84
207000
2000
pour vraiment comprendre ce qui s'est passé.
03:44
And what we found
85
209000
2000
On a découvert
03:46
is that we can find many commensal and pathogenic bacteria
86
211000
2000
plusieurs bactéries commensales et pathogènes
03:48
that inhabited the nasal passages and mouth.
87
213000
3000
qui vivaient dans les cloisons nasales et la bouche.
03:51
We also have found immune proteins
88
216000
3000
On a aussi trouvé des protéines immunitaires
03:54
related to infection and inflammation
89
219000
3000
liées à des infections et inflammations
03:57
and proteins and DNA related to diet.
90
222000
3000
et des protéines et de l'ADN liés à l'alimentation.
04:00
But what was surprising to us, and also quite exciting,
91
225000
3000
Mais ce qui nous a surpris et fasciné le plus
04:03
is we also found bacteria
92
228000
2000
est qu'il y avait aussi des bactéries
04:05
that normally inhabit upper respiratory systems.
93
230000
2000
normalement présentes dans le système respiratoire supérieur.
04:07
So it gives us virtual access to the lungs,
94
232000
3000
Ce qui nous donne un accès virtuel sur les poumons
04:10
which is where many important diseases reside.
95
235000
3000
où de nombreuses maladies résident.
04:13
And we also found bacteria
96
238000
2000
On a aussi trouvé des bactéries
04:15
that normally inhabit the gut.
97
240000
2000
habituellement présentes dans l'intestin.
04:17
And so we can also now virtually gain access
98
242000
3000
On peut donc maintenant accéder virtuellement
04:20
to this even more distant organ system
99
245000
2000
au système de cet organe distant
04:22
that, from the skeleton alone,
100
247000
2000
qui s'est décomposé et détaché du squelette
04:24
has long decomposed.
101
249000
2000
depuis très longtemps.
04:26
And so by applying ancient DNA sequencing
102
251000
2000
Donc en appliquant le séquençage d'un ancien ADN
04:28
and protein mass spectrometry technologies
103
253000
2000
et les technologies de spectrométrie sur la masse protéinique
04:30
to ancient dental calculus,
104
255000
2000
à l'ancien calcul dentaire,
04:32
we can generate immense quantities of data
105
257000
3000
on peut générer d'énormes quantités de données
04:35
that then we can use to begin to reconstruct a detailed picture
106
260000
3000
utilisables pour reconstituer une image détaillée
04:38
of the dynamic interplay
107
263000
2000
des interactions entre
04:40
between diet, infection and immunity
108
265000
2000
alimentation, infections et système immunitaire
04:42
thousands of years ago.
109
267000
2000
il y a des milliers d'années.
04:44
So what started out as an idea,
110
269000
2000
Ce qui n'a donc été qu'une idée au départ
04:46
is now being implemented
111
271000
2000
est à présent en mis en œuvre
04:48
to churn out millions of sequences
112
273000
2000
pour produire des millions de séquences
04:50
that we can use to investigate
113
275000
2000
destinées à la recherche sur l'histoire
04:52
the long-term evolutionary history of human health and disease,
114
277000
3000
de l'évolution à long terme de la santé et des maladies humaines
04:55
right down to the genetic code of individual pathogens.
115
280000
3000
jusqu'au code génétique des pathogènes eux-mêmes.
04:58
And from this information
116
283000
2000
Grâce à ces informations
05:00
we can learn about how pathogens evolve
117
285000
2000
on peut apprendre comment les pathogènes évoluent
05:02
and also why they continue to make us sick.
118
287000
3000
et pourquoi ils continuent à nous rendre malade.
05:05
And I hope I have convinced you
119
290000
2000
J'espère vous avoir convaincus
05:07
of the value of dental calculus.
120
292000
2000
de la valeur du calcul dentaire.
05:09
And as a final parting thought,
121
294000
2000
Une dernière pensée avant de nous quitter,
05:11
on behalf of future archeologists,
122
296000
3000
au nom des futurs archéologues,
05:14
I would like to ask you to please think twice
123
299000
3000
je voudrais demander d'y réfléchir à 2 fois
05:17
before you go home and brush your teeth.
124
302000
2000
avant de rentrer chez vous et de vous brosser les dents.
05:19
(Applause)
125
304000
2000
(Applaudissements)
05:21
Thank you.
126
306000
2000
Merci.
05:23
(Applause)
127
308000
2000
(Applaudissements)

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