ABOUT THE SPEAKER
Cynthia Kenyon - Biochemist, geneticist
When it comes to aging well, having “good genes” (or rather, mutant ones) is key, says Cynthia Kenyon. She unlocked the genetic secret of longevity in roundworms — and now she’s working to do the same for humans.

Why you should listen

Cynthia Kenyon is revolutionizing our understanding of aging. As an expert in biochemistry and biophysics at the University of California at San Francisco, she is particularly interested in the influence that genetics have on age-related diseases (from cancer to heart failure) in living things.

Her biggest breakthrough was figuring out that there’s a “universal hormonal control for aging”: carbohydrate intake, which can have a dramatic effect on how two critical genes behave, reducing insulin production and boosting repair and renovation activities. So far, her theory has proved true for worms, mice, rats, and monkeys — and she suspects it applies to humans, too.

By studying aging, Kenyon believes that she and other scientists (many of whom have successfully duplicated her experiments) will be able to pinpoint the molecules responsible for the onset of age-related diseases in people and prevent them. She’s co-founded a drug-development company called Elixir Pharmaceuticals to do just that.

She says: "The link between aging and age-related disease suggests an entirely new way to combat many diseases all at once; namely, by going after their greatest risk factor: aging itself."

More profile about the speaker
Cynthia Kenyon | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Cynthia Kenyon: Experiments that hint of longer lives

Cynthia Kenyon : des expériences qui nous promettent des vies plus longues

Filmed:
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Qu'est-ce qui contrôle le vieillissement ? La biochimiste Cynthia Kenyon a découvert une simple mutation génétique qui permet de doubler la durée de vie d'un petit ver, le C. Elegans. Les leçons de cette découverte, et d'autres, nous indiquent comment nous pourrions un jour allonger de manière significative la durée de vie humaine.
- Biochemist, geneticist
When it comes to aging well, having “good genes” (or rather, mutant ones) is key, says Cynthia Kenyon. She unlocked the genetic secret of longevity in roundworms — and now she’s working to do the same for humans. Full bio

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Have you ever wanted to stayrester youngJeune a little longerplus long
0
0
3000
N'avez-vous jamais eu envie de rester jeune un peu plus longtemps
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and put off agingvieillissement?
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3000
2000
et de stopper le vieillissement ?
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This is a dreamrêver of the agesâge.
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5000
3000
C'est un rêve depuis toujours.
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But scientistsscientifiques have for a long time
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Mais pendant longtemps, les scientifiques
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thought this just was never going to be possiblepossible.
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2000
ont pensé que ce ne serait jamais possible.
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They thought you just wearporter out, there's nothing you can do about it --
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12000
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Ils pensaient que l'on s'use, c'est tout, on ne peut rien y faire,
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kindgentil of like an oldvieux shoechaussure.
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un peu comme une vieille chaussure.
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But if you look in naturela nature,
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17000
2000
Mais si vous observez la nature,
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you see that differentdifférent kindssortes of animalsanimaux
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2000
vous découvrez que diverses sortes d'animaux
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can have really differentdifférent lifespansl'espérance de vie.
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21000
2000
peuvent avoir des durées de vie très différentes.
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Now these animalsanimaux are differentdifférent from one anotherun autre,
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23000
2000
Or, si ces animaux sont différents les uns des autres,
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because they have differentdifférent genesgènes.
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25000
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c'est parce qu'ils ont des gènes différents.
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So that suggestssuggère
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27000
2000
Cela semble indiquer
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that somewherequelque part in these genesgènes, somewherequelque part in the DNAADN,
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29000
2000
que quelque part dans ces gènes, quelque part dans l'ADN,
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are genesgènes for agingvieillissement,
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31000
2000
il y a des gènes pour le vieillissement,
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genesgènes that allowpermettre them to have differentdifférent lifespansl'espérance de vie.
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33000
2000
des gènes qui leur donnent des durées de vies différentes.
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So if there are genesgènes like that,
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35000
2000
Si ces gènes existent,
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then you can imagineimaginer that,
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37000
2000
alors vous pouvez imaginer
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if you could changechangement one of the genesgènes in an experimentexpérience,
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39000
2000
que s'il était possible de changer expérimentalement l'un d'entre eux,
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an agingvieillissement genegène,
19
41000
2000
un gène du vieillissement,
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maybe you could slowlent down agingvieillissement and extendétendre lifespandurée de vie.
20
43000
3000
peut-être que l'on pourrait ralentir le vieillissement, et allonger la durée de vie.
01:01
And if you could do that, then you could find the genesgènes for agingvieillissement.
21
46000
3000
Et si l'on pouvait faire ça, alors on pourrait isoler les gènes du vieillissement.
01:04
And if they existexister and you can find them,
22
49000
2000
Et s'ils existent, et qu'on peut les trouver,
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then maybe one could eventuallyfinalement do something about it.
23
51000
3000
alors peut-être qu'on pourrait enfin régler le problème.
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So we'venous avons setensemble out to look for genesgènes that controlcontrôle agingvieillissement.
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54000
3000
Et donc, nous nous sommes mis à chercher les gènes qui contrôlent le vieillissement.
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And we didn't studyétude any of these animalsanimaux.
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57000
3000
Nous n'avons étudié aucun de ces animaux.
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InsteadAu lieu de cela, we studiedétudié a little, tinyminuscule, roundrond wormver calledappelé C. eleganselegans,
26
60000
3000
A la place, nous avons étudié un petit, tout petit ver rond appelé C. Elegans,
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whichlequel is just about the sizeTaille of a commapar des virgules in a sentencephrase.
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63000
3000
qui a juste la taille d'une virgule dans une phrase.
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And we were really optimisticoptimiste that we could find something
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66000
3000
Et nous étions très confiants dans nos chances de réussite
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because there had been a reportrapport of a long-livedlongue vie mutantmutant.
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69000
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parce qu'un mutant avec une longue durée de vie avait été signalé.
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So we startedcommencé to changechangement genesgènes at randomau hasard,
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2000
Nous avons commencé à changer des gènes au hasard,
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looking for long-livedlongue vie animalsanimaux.
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74000
2000
en guettant des animaux à longue vie.
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And we were very luckychanceux to find
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76000
2000
Et nous avons eu beaucoup de chance de trouver
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that mutationsmutations that damagedommage one singleunique genegène calledappelé daf-DAF-2
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78000
4000
que les mutations qui endommagent un unique gène, appelé daf-2,
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doubleddoublé the lifespandurée de vie of the little wormver.
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82000
3000
doublaient la durée de vie du petit ver.
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So you can see in blacknoir, after a monthmois --
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85000
2000
Vous pouvez voir en noir, après un mois —
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they're very short-livedde courte durée; that's why we like to studyétude them
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87000
2000
ils ont une vie très courte, c'est pour cela que nous aimons les utiliser
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for studiesétudes of agingvieillissement --
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89000
2000
dans les études sur le vieillissement —
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in blacknoir, after a monthmois, the normalnormal wormsvers are all deadmort.
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91000
3000
en noir, après un mois, les vers normaux sont tous morts.
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But at that time,
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94000
2000
Mais à ce stade,
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mostles plus of the mutantmutant wormsvers are still alivevivant.
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96000
2000
la plupart des vers mutants sont encore en vie.
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And it isn't untiljusqu'à twicedeux fois as long
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98000
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Et ce n'est qu'au bout d'une période deux fois plus longue
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that they're all deadmort.
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100000
2000
qu'ils sont tous morts.
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And now I want to showmontrer what they actuallyréellement look like in this moviefilm here.
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102000
3000
Maintenant je voudrais vous montrer à quoi ils ressemblent vraiment dans ce film.
02:00
So the first thing you're going to see
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105000
2000
La première chose que vous allez voir
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is the normalnormal wormver
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2000
est un ver normal
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when it's about collegeUniversité studentétudiant ageâge -- a youngJeune adultadulte.
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3000
quand il a environ l'âge d'aller à la fac, un jeune adulte.
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It's quiteassez a cutemignon little fellowcompagnon.
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112000
3000
C'est un assez mignon petit bonhomme.
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And nextprochain you're going to see the long-livedlongue vie mutantmutant when it's youngJeune.
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115000
3000
Ensuite vous allez voir le mutant à longue vie quand il est jeune.
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So this animalanimal is going to livevivre twicedeux fois as long.
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118000
2000
Cet animal va vivre deux fois plus longtemps.
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Is it miserablemisérable? It doesn't seemsembler to be.
50
120000
2000
Est-il malheureux ? Il n'en a pas l'air.
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It's activeactif. You can't tell the differencedifférence really.
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122000
3000
Il est actif. Vous ne pouvez vraiment pas voir de différence.
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And they can be completelycomplètement fertilefertile --
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2000
Et ils peuvent être totalement fertiles,
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have the sameMême numbernombre of progenyprogéniture as the normalnormal wormsvers do.
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127000
2000
avoir le même nombre de descendants que les vers normaux.
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Now get out your handkerchiefsmouchoirs here.
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129000
2000
Et maintenant, sortez vos mouchoirs.
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You're going to see, in just two weekssemaines,
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131000
2000
Vous allez voir, en seulement deux semaines,
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the normalnormal wormsvers are oldvieux.
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133000
2000
les vers normaux sont vieux.
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You can see the little headtête movingen mouvement down at the bottombas there.
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135000
3000
Vous pouvez voir la petite tête bouger en bas, là.
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But everything elseautre is just lyingmensonge there.
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138000
2000
Mais tout le reste est inerte.
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The animal'sanimal clearlyclairement in the nursingsoins infirmiers home.
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140000
2000
Cet animal est clairement à l'hospice.
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And if you look at the tissuestissus of the animalanimal, they're startingdépart to deterioratese détériorer.
60
142000
3000
Et si vous regardez les tissus de l'animal, ils commencent à se détériorer.
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You know, even if you've never seenvu one of these little C. eleganselegans --
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145000
2000
Vous savez, même si vous n'aviez jamais vu l'un de ces petits C. Elegans —
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whichlequel probablyProbablement mostles plus of you haven'tn'a pas seenvu one --
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147000
2000
ce qui est probablement le cas de la plupart d'entre vous —
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you can tell they're oldvieux -- isn't that interestingintéressant?
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149000
3000
vous pouvez dire qu'il est vieux — n'est-ce pas intéressant ?
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So there's something about agingvieillissement that's kindgentil of universaluniversel.
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152000
3000
C'est qu'il y a quelque chose dans le vieillissement qui est universel.
02:50
And now here is the daf-DAF-2 mutantmutant.
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155000
3000
Et maintenant voici le mutant daf-2.
02:53
One genegène is changedmodifié out of 20,000, and look at it.
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158000
2000
On a changé un seul gène sur 20 000, et regardez le résultat.
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It's the sameMême ageâge, but it's not in the nursingsoins infirmiers home;
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160000
3000
Il a le même âge, mais il n'est pas à l'hospice.
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it's going skiingski.
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163000
3000
Il est parti faire du ski.
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This is what's really coolcool: it's agingvieillissement more slowlylentement.
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166000
3000
C'est ça qui est vraiment super : il vieillit plus lentement.
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It takes this wormver two daysjournées
70
169000
2000
Cela prend deux jours à ce ver
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to ageâge as much as the normalnormal wormver agesâge in one day.
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171000
2000
pour vieillir autant que le ver normal en un jour.
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And when I tell people about this,
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173000
2000
Quand je raconte ça aux gens,
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they tendtendre to think of maybe an 80 or 90 year-oldans personla personne
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175000
4000
ils ont tendance à imaginer une personne de peut-être 80 ou 90 ans,
03:14
who looksregards really good for beingétant 90 or 80.
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179000
2000
qui a l'air vraiment en forme pour 90 ou 80 ans.
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But it's really more like this:
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181000
2000
Mais en réalité, voilà comment ça se passerait :
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let's say you're a 30 year-oldans guy -- or in your 30s --
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183000
3000
disons que vous êtes un type de 30 ans, un trentenaire,
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and you're a bachelorBaccalauréat en and you're datingsortir ensemble people.
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186000
2000
et vous êtes célibataire, et vous faites des rencontres.
03:23
And you meetrencontrer someoneQuelqu'un you really like, you get to know her.
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188000
3000
Et vous rencontrez une femme qui vous plaît vraiment, vous faites plus ample connaissance.
03:26
And you're in a restaurantrestaurant, and you say, "Well how oldvieux are you?"
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191000
3000
Vous êtes au restaurant, et vous lui demandez : "Alors, quel âge as-tu ?"
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She saysdit, "I'm 60."
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194000
2000
Et elle répond : "J'ai 60 ans."
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That's what it's like. And you would never know.
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196000
2000
Ça se passerait comme ça. Et vous n'en sauriez rien.
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You would never know, untiljusqu'à she told you.
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198000
2000
Vous n'en sauriez rien jusqu'à ce qu'elle vous le dise.
03:35
(LaughterRires)
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200000
4000
(Rires)
03:39
Okay.
84
204000
2000
Ok.
03:41
So what is the daf-DAF-2 genegène?
85
206000
2000
Alors, qu'est-ce que le gène daf-2 ?
03:43
Well as you know, genesgènes, whichlequel are partpartie of the DNAADN,
86
208000
2000
Comme vous le savez, les gènes, qui font partie de l'ADN,
03:45
they're instructionsinstructions to make a proteinprotéine that does something.
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210000
3000
sont des instructions pour fabriquer des protéines, qui ont une action.
03:48
And the daf-DAF-2 genegène
88
213000
2000
Le gène daf-2
03:50
encodescode a hormonehormone receptorrécepteur.
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215000
2000
encode un récepteur hormonal.
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So what you see in the picturephoto there
90
217000
2000
Ce que vous voyez sur cette image
03:54
is a cellcellule with a hormonehormone receptorrécepteur in redrouge
91
219000
2000
est une cellule avec un récepteur hormonal en rouge
03:56
punchingpoinçonnage throughpar the edgebord of the cellcellule.
92
221000
2000
qui traverse la paroi de la cellule.
03:58
So partpartie of it is like a baseballbase-ball glovegant.
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223000
2000
Une partie de ce récepteur est comme un gant de baseball.
04:00
PartPartie of it's on the outsideà l'extérieur,
94
225000
2000
Une partie est à l'extérieur,
04:02
and it's catchingcontagieux the hormonehormone as it comesvient by in greenvert.
95
227000
2000
et attrape l'hormone quand elle passe, en vert.
04:04
And the other partpartie is on the insideà l'intérieur
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229000
2000
Et l'autre partie est à l'intérieur
04:06
where it sendsenvoie signalssignaux into the cellcellule.
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231000
2000
et envoie des signaux dans la cellule.
04:08
Okay, so what is the daf-DAF-2 receptorrécepteur
98
233000
2000
Bon, qu'est-ce que le récepteur daf-2
04:10
tellingrécit the insideà l'intérieur of the cellcellule?
99
235000
2000
dit à l'intérieur de la cellule ?
04:12
I just told you that, if you make a mutationmutation in the daf-DAF-2 genegène cellcellule,
100
237000
3000
Je vous ai dit à l'instant que, si vous faites muter le gène daf-2 de la cellule,
04:15
that you get a receptorrécepteur that doesn't work as well;
101
240000
2000
vous obtenez un récepteur qui ne marche pas aussi bien ;
04:17
the animalanimal livesvies longerplus long.
102
242000
2000
l'animal vit plus longtemps.
04:19
So that meansveux dire that the normalnormal functionfonction of this hormonehormone receptorrécepteur
103
244000
3000
Cela signifie que la fonction normale de ce récepteur hormonal
04:22
is to speedla vitesse up agingvieillissement.
104
247000
2000
est d'accélérer le vieillissement.
04:24
That's what that arrowflèche meansveux dire.
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249000
2000
C'est ce que signifie la flèche.
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It speedsdes vitesses up agingvieillissement. It makesfait du it go fasterPlus vite.
106
251000
2000
Il accélère le vieillissement. Il le fait aller plus vite.
04:28
So it's like the animalanimal has the grimsinistre reaperReaper insideà l'intérieur of itselfse,
107
253000
2000
C'est comme si l'animal avait la grande faucheuse à l'intérieur de lui-même,
04:30
speedingexcès de vitesse up agingvieillissement.
108
255000
2000
accélérant le vieillissement.
04:32
So this is altogetherau total really, really interestingintéressant.
109
257000
3000
Tout cela est vraiment très très intéressant.
04:35
It saysdit that agingvieillissement is subjectassujettir to controlcontrôle by the genesgènes,
110
260000
3000
Cela signifie que le vieillissement peut être contrôlé par les gènes,
04:38
and specificallyPlus précisément by hormoneshormones.
111
263000
3000
et plus précisément par les hormones.
04:41
So what kindgentil of hormoneshormones are these?
112
266000
2000
De quelle sorte sont ces hormones ?
04:43
There's lots of hormoneshormones. There's testosteronetestostérone, adrenalinadrénaline.
113
268000
2000
Il y a toutes sortes d'hormones. Il y a la testostérone, l'adrénaline.
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You know about a lot of them.
114
270000
2000
Vous en connaissez beaucoup.
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These hormoneshormones are similarsimilaire
115
272000
2000
Ces hormones sont identiques
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to hormoneshormones that we have in our bodiescorps.
116
274000
2000
à celles que nous avons dans notre corps.
04:51
The daf-DAF-2 hormonehormone receptorrécepteur
117
276000
2000
Le récepteur hormonal daf-2
04:53
is very similarsimilaire to the receptorrécepteur
118
278000
2000
est très similaire au récepteur
04:55
for the hormonehormone insulininsuline and IGF-IGF-1.
119
280000
3000
des hormones insuline et IGF-1.
04:58
Now you've all heardentendu of at leastmoins insulininsuline.
120
283000
2000
Vous avez tous au moins entendu parler de l'insuline.
05:00
InsulinInsuline is a hormonehormone that promotesfavorise la the uptakeabsorption of nutrientsnutriments
121
285000
3000
L'insuline est une hormone qui favorise l'assimilation des aliments
05:03
into your tissuestissus after you eatmanger a mealrepas.
122
288000
2000
par vos tissus après que vous ayez pris un repas.
05:05
And the hormonehormone IGF-IGF-1 promotesfavorise la growthcroissance.
123
290000
3000
Et l'hormone IGF-1 stimule la croissance.
05:08
So these functionsles fonctions were knownconnu for these hormoneshormones for a long time,
124
293000
3000
Les fonctions de ces hormones étaient connues depuis longtemps,
05:11
but our studiesétudes suggestedsuggéré
125
296000
2000
mais nos études ont suggéré
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that maybe they had a thirdtroisième functionfonction that nobodypersonne knewa connu about --
126
298000
2000
qu'elles avaient peut-être une troisième fonction dont personne n'avait connaissance :
05:15
maybe they alsoaussi affectaffecter agingvieillissement.
127
300000
2000
elles agissaient peut-être aussi sur le vieillissement.
05:17
And it's looking like that's the caseCas.
128
302000
2000
Et on dirait que c'est bien le cas.
05:19
So after we madefabriqué our discoveriesdécouvertes with little C. eleganselegans,
129
304000
3000
Après que nous ayons fait nos découvertes sur le petit C. Elegans,
05:22
people who workedtravaillé on other kindssortes of animalsanimaux
130
307000
2000
les gens qui travaillaient sur d'autres sortes d'animaux
05:24
startedcommencé askingdemandant, if we madefabriqué the sameMême daf-DAF-2 mutationmutation,
131
309000
3000
ont commencé à demander : si on effectuait la même mutation daf-2,
05:27
the hormonehormone receptorrécepteur mutationmutation, in other animalsanimaux,
132
312000
3000
la mutation du récepteur hormonal, chez d'autres animaux,
05:30
will they livevivre longerplus long?
133
315000
2000
est-ce qu'ils vont vivre plus longtemps ?
05:32
And that is the caseCas in fliesmouches.
134
317000
2000
Et c'est bien le cas chez les mouches.
05:34
If you changechangement this hormonehormone pathwaysentier in fliesmouches, they livevivre longerplus long.
135
319000
3000
Si vous changez ce circuit hormonal chez une mouche, elle vit plus longtemps.
05:37
And alsoaussi in micedes souris -- and micedes souris are mammalsmammifères like us.
136
322000
3000
Également chez les souris - et les souris sont des mammifères comme nous.
05:40
So it's an ancientancien pathwaysentier,
137
325000
2000
C'est donc un mécanisme ancien,
05:42
because it mustdoit have arisensurgi a long time agodepuis in evolutionévolution
138
327000
2000
car il a dû s'établir il y a longtemps au cours de l'évolution
05:44
suchtel that it still workstravaux in all these animalsanimaux.
139
329000
3000
pour fonctionner encore chez tous ces animaux.
05:47
And alsoaussi, the commoncommun precursorprécurseur alsoaussi gavea donné riseaugmenter to people.
140
332000
3000
En plus, cet ancêtre commun a aussi donné naissance à l'Homme.
05:50
So maybe it's workingtravail in people the sameMême way.
141
335000
2000
Alors peut-être que ça marche de la même façon chez les humains.
05:52
And there are hintsconseils of this.
142
337000
2000
Il y a des indices qui disent que c'est le cas.
05:54
So for exampleExemple, there was one studyétude that was doneterminé
143
339000
2000
Par exemple, une étude a été conduite
05:56
in a populationpopulation of AshkenaziAshkénaze JewsJuifs in NewNouveau YorkYork CityVille.
144
341000
3000
sur une population de Juifs ashkénazes, à New-York.
05:59
And just like any populationpopulation,
145
344000
2000
Comme dans toute population,
06:01
mostles plus of the people livevivre to be about 70 or 80,
146
346000
3000
la plupart des gens vivent jusqu'à 70 ou 80 ans,
06:04
but some livevivre to be 90 or 100.
147
349000
2000
mais certains vivent jusqu'à 90 ou 100 ans.
06:06
And what they founda trouvé
148
351000
2000
Et ce qu'ils ont trouvé,
06:08
was that people who livedvivait to 90 or 100
149
353000
3000
c'est que les gens qui vivaient jusqu'à 90 ou 100 ans
06:11
were more likelyprobable to have daf-DAF-2 mutationsmutations --
150
356000
3000
avaient le plus de probabilité d'avoir des mutations daf-2 -
06:14
that is, changeschangements in the genegène
151
359000
2000
c'est à dire des modifications du gène
06:16
that encodescode the receptorrécepteur for IGF-IGF-1.
152
361000
2000
qui encode le récepteur de l'IGF-1.
06:18
And these changeschangements madefabriqué the genegène not actacte as well
153
363000
5000
Ces modifications entraînaient un moins bon fonctionnement
06:23
as the normalnormal genegène would have actedagi.
154
368000
2000
que pour un gène normal.
06:25
It damagedendommagé the genegène.
155
370000
2000
Ils endommageaient le gène.
06:27
So those are hintsconseils
156
372000
2000
Cela semble indiquer
06:29
suggestingsuggérant that humanshumains are susceptiblesensible
157
374000
2000
que les humains sont sensibles
06:31
to the effectseffets of the hormoneshormones for agingvieillissement.
158
376000
2000
aux effets des hormones du vieillissement.
06:33
So the nextprochain questionquestion, of coursecours, is:
159
378000
2000
Alors bien sûr, la question suivante est :
06:35
Is there any effecteffet on age-relatedliée à l'âge diseasemaladie?
160
380000
3000
est-ce qu'il y a des effets sur les maladies liées au vieillissement ?
06:38
As you ageâge, you're much more likelyprobable
161
383000
2000
Quand vous vieillissez, vous avez plus de chance
06:40
to get cancercancer, Alzheimer'sAlzheimer diseasemaladie,
162
385000
2000
d'avoir un cancer, la maladie d'Alzheimer,
06:42
heartcœur diseasemaladie, all sortssortes of diseasesmaladies.
163
387000
2000
des maladies cardio-vasculaires, toutes sortes de maladies.
06:44
It turnsse tourne out that these long-livedlongue vie mutantsmutants
164
389000
2000
Il se trouve que ces mutants à longue durée de vie
06:46
are more resistantrésistant to all these diseasesmaladies.
165
391000
2000
résistent mieux à toutes ces maladies.
06:48
They hardlyà peine get cancercancer,
166
393000
2000
Ils n'ont presque jamais de cancer,
06:50
and when they do it's not as severesévère.
167
395000
2000
et quand ils en ont un, il n'est pas aussi grave.
06:52
So it's really interestingintéressant, and it makesfait du sensesens in a way,
168
397000
2000
C'est vraiment intéressant, et c'est logique en un sens,
06:54
that they're still youngJeune,
169
399000
2000
puisqu'ils sont encore jeunes,
06:56
so why would they be gettingobtenir diseasesmaladies of agingvieillissement untiljusqu'à theirleur oldvieux?
170
401000
3000
pourquoi attraperaient-ils des maladies liées à l'âge avant de devenir vieux ?
07:00
So it suggestssuggère
171
405000
2000
Cela semble signifier
07:02
that, if we could have a therapeuticthérapeutique or a pillpilule to take
172
407000
3000
que si nous avions un traitement, ou une pilule à prendre,
07:05
to replicatereproduire some of these effectseffets in humanshumains,
173
410000
2000
pour reproduire certains de ces effets chez l'être humain,
07:07
maybe we would have a way
174
412000
2000
alors peut-être que nous aurions un moyen
07:09
of combatingla lutte contre la lots of differentdifférent age-relatedliée à l'âge diseasesmaladies
175
414000
2000
de combattre tout un tas de différentes maladies liées à l'âge
07:11
all at onceune fois que.
176
416000
2000
d'un seul coup.
07:13
So how can a hormonehormone ultimatelyen fin de compte affectaffecter the ratetaux of agingvieillissement?
177
418000
2000
En fin de compte, comment une hormone peut-elle modifier la vitesse du vieillissement ?
07:15
How could that work?
178
420000
2000
Comment cela pourrait-il bien fonctionner ?
07:17
Well it turnsse tourne out that in the daf-DAF-2 mutantsmutants,
179
422000
3000
Il se trouve que chez les mutants daf-2,
07:20
a wholeentier lot of genesgènes are switchedcommuté on in the DNAADN
180
425000
3000
sont activés tout un tas de gènes situés dans l'ADN
07:23
that encodeEncoder proteinsprotéines that protectprotéger the cellscellules and the tissuestissus,
181
428000
3000
qui encode les protéines qui protègent les cellules et les tissus,
07:26
and repairréparation damagedommage.
182
431000
2000
et réparent les dégâts.
07:28
And the way that they're switchedcommuté on
183
433000
3000
Ils sont activés
07:31
is by a genegène regulatorrégulateur proteinprotéine calledappelé FOXOFOXO.
184
436000
3000
par l'intermédiaire d'une protéine régulatrice des gènes appelée FOXO.
07:34
So in a daf-DAF-2 mutantmutant --
185
439000
2000
Chez un mutant daf-2 -
07:36
you see that I have the X drawntiré here throughpar the receptorrécepteur.
186
441000
2000
vous voyez que j'ai tracé un X sur le récepteur.
07:38
The receptorrécepteur isn't workingtravail as well.
187
443000
2000
Le récepteur ne fonctionne pas bien.
07:40
UnderEn vertu de those conditionsconditions, the FOXOFOXO proteinprotéine in bluebleu
188
445000
3000
Sous ces conditions, la protéine FOXO, en bleu,
07:43
has gonedisparu into the nucleusnoyau --
189
448000
2000
est entrée dans le noyau -
07:45
that little compartmentcompartiment there in the middlemilieu of the cellcellule --
190
450000
2000
ce petit compartiment au centre de la cellule -
07:47
and it's sittingséance down on a genegène bindingliaison to it.
191
452000
2000
et s'est posée sur un gène, en se liant à lui.
07:49
You see one genegène. There are lots of genesgènes actuallyréellement that bindlier on FOXOFOXO.
192
454000
2000
Vous voyez un gène. En réalité, il y a tout un tas de gènes qui se lient à FOXO.
07:51
And it's just sittingséance on one of them.
193
456000
2000
Elle se pose juste sur l'un d'entre eux.
07:53
So FOXOFOXO turnsse tourne on a lot of genesgènes.
194
458000
2000
FOXO active tout plein de gènes.
07:55
And the genesgènes it turnsse tourne on includesinclut antioxidantantioxydant genesgènes,
195
460000
3000
Parmi les gènes qu'elle active, il y a les gènes responsables des antioxydants,
07:58
genesgènes I call carrot-giverdonateur de carotte genesgènes,
196
463000
2000
ceux que j'appelle les gènes distributeurs de carottes,
08:00
whosedont proteinprotéine productsdes produits
197
465000
2000
qui produisent des protéines
08:02
actuallyréellement help other proteinsprotéines to functionfonction well --
198
467000
2000
qui aident en fait d'autres protéines à bien fonctionner —
08:04
to foldplier correctlycorrectement and functionfonction correctlycorrectement.
199
469000
2000
à se plier correctement, et à fonctionner correctement.
08:06
And it can alsoaussi escortEscort girl them to the garbagedes ordures canscanettes of the cellcellule
200
471000
3000
Elles peuvent aussi les escorter jusqu'à la déchetterie de la cellule
08:09
and recyclerecycler them if they're damagedendommagé.
201
474000
2000
et les recycler si elles sont abîmées.
08:11
DNAADN repairréparation genesgènes
202
476000
2000
Les gènes qui réparent l'ADN
08:13
are more activeactif in these animalsanimaux.
203
478000
2000
sont plus actifs chez ces animaux.
08:15
And the immuneimmunitaire systemsystème is more activeactif.
204
480000
2000
Et le système immunitaire est plus actif.
08:17
And manybeaucoup of these differentdifférent genesgènes, we'venous avons shownmontré,
205
482000
3000
Nous avons montré que beaucoup de ces différents gènes
08:20
actuallyréellement contributecontribuer to the long lifespandurée de vie of the daf-DAF-2 mutantmutant.
206
485000
3000
contribuent réellement à la longue vie du mutant daf-2.
08:23
So it's really interestingintéressant.
207
488000
2000
C'est vraiment intéressant.
08:25
These animalsanimaux have withindans them
208
490000
2000
Ces animaux ont à l'intérieur d'eux-mêmes
08:27
the latentlatent capacitycapacité to livevivre much longerplus long than they normallynormalement do.
209
492000
3000
la capacité latente de vivre beaucoup plus longtemps que la normale.
08:30
They have the abilitycapacité
210
495000
2000
Ils ont la capacité
08:32
to protectprotéger themselvesse from manybeaucoup kindssortes of damagedommage,
211
497000
2000
de se protéger eux-mêmes contre toutes sortes de dégradations,
08:34
whichlequel we think makesfait du them livevivre longerplus long.
212
499000
3000
et nous pensons que c'est cela qui les fait vivre plus longtemps.
08:37
So what about the normalnormal wormver?
213
502000
2000
Qu'en est-il du ver normal ?
08:39
Well when the daf-DAF-2 receptorrécepteur is activeactif,
214
504000
3000
Eh bien, quand le récepteur daf-2 est actif,
08:42
then it triggersdéclencheurs a seriesséries of eventsévénements
215
507000
2000
il déclenche une série d'événements
08:44
that preventprévenir FOXOFOXO
216
509000
2000
qui empêchent FOXO
08:46
from gettingobtenir into the nucleusnoyau where the DNAADN is.
217
511000
3000
d'entrer dans le noyau où se trouve l'ADN.
08:49
So it can't turntour the genesgènes on.
218
514000
2000
Et elle ne peut donc pas activer les gènes.
08:51
That's how it workstravaux. That's why we don't see the long lifespandurée de vie,
219
516000
2000
C'est ainsi que cela marche. C'est pour cela que nous n'observons pas de longue vie
08:53
untiljusqu'à we have the daf-DAF-2 mutantmutant.
220
518000
2000
tant que nous n'avons pas de mutant daf-2.
08:55
But what good is this for the wormver?
221
520000
2000
Mais quel est le bénéfice pour le ver ?
08:57
Well we think that insulininsuline and IGF-IGF-1 hormoneshormones
222
522000
3000
Eh bien, nous pensons que l'insuline et l'IGF-1
09:00
are hormoneshormones that are particularlyparticulièrement activeactif
223
525000
2000
sont des hormones qui sont particulièrement actives
09:02
underen dessous de favorablefavorable conditionsconditions -- in the good timesfois --
224
527000
2000
quand les conditions sont favorables — dans les périodes fastes —
09:04
when foodaliments is plentifulcopieux and there's not a lot of stressstress in the environmentenvironnement.
225
529000
3000
quand il y a beaucoup de nourriture, et peu de stress dans l’environnement.
09:07
Then they promotepromouvoir the uptakeabsorption of nutrientsnutriments.
226
532000
2000
Alors elles favorisent l'absorption des aliments.
09:09
You can storele magasin the foodaliments, use it for energyénergie,
227
534000
3000
Vous pouvez stocker de la nourriture, l'utiliser pour produire de l'énergie,
09:12
growcroître, etcetc.
228
537000
2000
pour grandir, etc.
09:14
But what we think is that, underen dessous de conditionsconditions of stressstress,
229
539000
3000
Mais nous pensons que, dans des conditions de stress,
09:17
the levelsles niveaux of these hormoneshormones droplaissez tomber --
230
542000
2000
le taux de ces hormones tombe,
09:19
for exampleExemple, havingayant limitedlimité foodaliments supplyla fourniture.
231
544000
3000
par exemple, lorsque l'approvisionnement en nourriture est réduit.
09:22
And that, we think,
232
547000
2000
Et nous pensons que cela est enregistré par l'animal
09:24
is registeredenregistré by the animalanimal as a dangerdanger signalsignal,
233
549000
2000
comme un signal de danger,
09:26
a signalsignal that things are not okay
234
551000
2000
le signal que les choses ne vont pas bien
09:28
and that it should rollrouleau out its protectiveprotecteur capacitycapacité.
235
553000
3000
et qu'il devrait déployer ses capacités de protection.
09:31
So it activatesActive FOXOFOXO, FOXOFOXO goesva to the DNAADN,
236
556000
3000
Cela active FOXO, FOXO va au contact de l'ADN,
09:34
and that triggersdéclencheurs the expressionexpression of these genesgènes
237
559000
2000
et cela déclenche l'expression de ces gènes
09:36
that improvesaméliore the abilitycapacité of the cellcellule
238
561000
2000
qui améliorent la capacité de la cellule
09:38
to protectprotéger itselfse and repairréparation itselfse.
239
563000
2000
à se protéger et à se réparer.
09:40
And that's why we think the animalsanimaux livevivre longerplus long.
240
565000
2000
Nous pensons que c'est pour cela que l'animal vit plus longtemps.
09:42
So you can think of FOXOFOXO
241
567000
2000
Vous pouvez vous imaginer FOXO
09:44
as beingétant like a buildingbâtiment superintendentsurintendant.
242
569000
3000
comme le surintendant d'un immeuble.
09:47
So maybe he's a little bitbit lazyparesseux,
243
572000
2000
Peut-être qu'il est un peu paresseux,
09:49
but he's there, he's takingprise carese soucier of the buildingbâtiment.
244
574000
2000
mais il est là, il prend soin de l'immeuble.
09:51
But it's deterioratingse détériorer.
245
576000
2000
Mais l'immeuble se détériore.
09:53
And then suddenlysoudainement, he learnsapprend that there's going to be a hurricaneouragan.
246
578000
3000
Et puis soudain, il apprend qu'il va y avoir un ouragan.
09:56
So he doesn't actuallyréellement do anything himselflui-même.
247
581000
2000
En fait, il ne fait rien par lui même.
09:58
He getsobtient on the telephoneTéléphone --
248
583000
2000
Il attrape le téléphone,
10:00
just like FOXOFOXO getsobtient on the DNAADN --
249
585000
2000
tout comme FOXO attrape l'ADN,
10:02
and he callsappels up
250
587000
2000
et il appelle
10:04
the rooferCouvreur, the windowfenêtre personla personne,
251
589000
2000
le couvreur, le spécialiste des fenêtres,
10:06
the painterpeintre, the floorsol personla personne.
252
591000
3000
le peintre, le responsable du sol.
10:09
And they all come and they fortifyfortifier the housemaison.
253
594000
2000
Et ils viennent tous et ils renforcent la maison.
10:11
And then the hurricaneouragan comesvient throughpar,
254
596000
2000
Et quand l'ouragan arrive,
10:13
and the housemaison is in much better conditioncondition than it would normallynormalement have been in.
255
598000
2000
la maison est en bien meilleur état qu'elle ne l'aurait été normalement.
10:15
And not only that, it can alsoaussi just last longerplus long,
256
600000
3000
Mais ce n'est pas tout, elle peut aussi durer plus longtemps,
10:18
even if there isn't a hurricaneouragan.
257
603000
2000
même si il n'y a pas d'ouragan.
10:20
So that's the conceptconcept here
258
605000
2000
Voilà donc le principe
10:22
for how we think this life extensionextension abilitycapacité existsexiste.
259
607000
4000
selon lequel nous pensons que cette capacité à allonger la vie existe.
10:26
Now the really coolcool thing about FOXOFOXO
260
611000
2000
Ce qui est vraiment bien avec FOXO,
10:28
is that there are differentdifférent formsformes of it.
261
613000
2000
c'est qu'il en existe de différentes formes.
10:30
We all have FOXOFOXO genesgènes,
262
615000
3000
Nous avons tous des gènes FOXO,
10:33
but we don't all have exactlyexactement the sameMême formforme of the FOXOFOXO genegène.
263
618000
3000
mais ils n'ont pas tous exactement la même forme.
10:36
Just like we all have eyesles yeux,
264
621000
2000
De même que nous avons tous des yeux,
10:38
but some of us have bluebleu eyesles yeux and some of us have brownmarron eyesles yeux.
265
623000
3000
mais certains d'entre nous ont les yeux bleus tandis que d'autres ont les yeux marrons.
10:41
And there are certaincertain formsformes of the FOXOFOXO genegène
266
626000
3000
Il y a certaines formes de gènes FOXO
10:44
that have founda trouvé to be more frequentlyfréquemment presentprésent
267
629000
2000
qui se trouvent être plus fréquentes
10:46
in people who livevivre to be 90 or 100.
268
631000
2000
chez les gens qui vivent jusqu'à 90 ou 100 ans.
10:48
And that's the caseCas all over the worldmonde,
269
633000
2000
Et c'est le cas partout dans le monde,
10:50
as you can see from these starsétoiles.
270
635000
2000
comme vous pouvez le voir avec ces étoiles.
10:52
And eachchaque one of these starsétoiles representsreprésente a populationpopulation
271
637000
2000
Chaque étoile représente une population
10:54
where scientistsscientifiques have askeda demandé,
272
639000
2000
où les scientifiques se sont demandés :
10:56
"Okay, are there differencesdifférences in the typetype of FOXOFOXO genesgènes
273
641000
2000
"Ok, est-ce qu'il y a une différence dans le type de gènes FOXO
10:58
amongparmi people who livevivre a really long time?" and there are.
274
643000
3000
chez les gens qui vivent vraiment très vieux ?" Et c'est le cas.
11:01
We don't know the detailsdétails of how this workstravaux,
275
646000
2000
Nous ne connaissons pas le détail de ce mécanisme,
11:03
but we do know then
276
648000
2000
mais nous savons par contre
11:05
that FOXOFOXO genesgènes can impactimpact
277
650000
2000
que les gènes FOXO peuvent influencer
11:07
the lifespandurée de vie of people.
278
652000
2000
la durée de vie des gens.
11:09
And that meansveux dire that, maybe if we tweakTweak it a little bitbit,
279
654000
3000
Et cela signifie peut-être que, si on les triture un tout petit peu,
11:12
we can increaseaugmenter the healthsanté and longevitylongévité of people.
280
657000
4000
on peut améliorer la santé et la longévité des gens.
11:16
So this is really excitingpassionnant to me.
281
661000
2000
Je trouve cela vraiment enthousiasmant.
11:18
A FOXOFOXO is a proteinprotéine that we founda trouvé in these little, roundrond wormsvers
282
663000
2000
Nous avons trouvé que FOXO est une protéine qui modifie la durée de vie
11:20
to affectaffecter lifespandurée de vie,
283
665000
2000
chez ces petits vers ronds,
11:22
and here it affectsaffecte lifespandurée de vie in people.
284
667000
2000
et voilà que cela modifie aussi la durée de vie des gens.
11:24
So we'venous avons been tryingen essayant in our lablaboratoire now
285
669000
2000
Nous essayons maintenant dans notre labo
11:26
to developdévelopper drugsdrogues
286
671000
2000
de développer des médicaments
11:28
that will activateactiver this FOXOFOXO cellcellule
287
673000
2000
qui vont activer ce gène FOXO
11:30
usingen utilisant humanHumain cellscellules now
288
675000
2000
en utilisant à présent des cellules humaines
11:32
in ordercommande to try and come up with drugsdrogues
289
677000
2000
de façon à essayer de trouver des médicaments
11:34
that will delayretard agingvieillissement and age-relatedliée à l'âge diseasesmaladies.
290
679000
3000
qui vont retarder le vieillissement et les maladies liées à l'âge.
11:37
And I'm really optimisticoptimiste that this is going to work.
291
682000
3000
Je suis très confiante dans le fait que cela va marcher.
11:40
There are lots of differentdifférent proteinsprotéines that are knownconnu to affectaffecter agingvieillissement.
292
685000
3000
Il y a toutes sortes de protéines qui sont connues pour influencer le vieillissement.
11:43
And for at leastmoins one of them, there is a drugdrogue.
293
688000
3000
Et pour l'une d'entre elles au moins, il y a un médicament.
11:46
There's one calledappelé TORTOR, whichlequel is anotherun autre nutrientéléments nutritifs sensorcapteur,
294
691000
2000
Il y en a une appelée TOR, qui est un autre détecteur de nourriture,
11:48
like the insulininsuline pathwaysentier.
295
693000
2000
comme le mécanisme de l'insuline.
11:50
And mutationsmutations that damagedommage the TORTOR genegène --
296
695000
2000
Et les mutations qui endommagent le gène TOR,
11:52
just like the daf-DAF-2 mutationsmutations --
297
697000
2000
tout comme les mutations daf-2,
11:54
extendétendre lifespandurée de vie in wormsvers
298
699000
2000
allongent la vie des vers,
11:56
and fliesmouches and micedes souris.
299
701000
3000
des mouches et des souris.
11:59
But in this caseCas, there's alreadydéjà a drugdrogue calledappelé rapamycinrapamycine
300
704000
2000
Mais dans ce cas, il existe déjà un médicament appelé rapamycine,
12:01
that bindslie to the TORTOR proteinprotéine
301
706000
2000
qui se lie à la protéine TOR
12:03
and inhibitsinhibe la its activityactivité.
302
708000
2000
et inhibe son activité.
12:05
And you can take rapamycinrapamycine and give it to a mouseSouris --
303
710000
3000
Vous pouvez prendre de la rapamycine et en donner à une souris —
12:08
even when it's prettyjoli oldvieux, like ageâge 60 for a humanHumain,
304
713000
2000
même lorsqu'elle est assez vieille, comme 60 ans pour un humain,
12:10
that oldvieux for a mouseSouris --
305
715000
2000
le même âge pour une souris —
12:12
if you give the mouseSouris rapamycinrapamycine,
306
717000
2000
si vous donnez de la rapamycine à la souris,
12:14
it will livevivre longerplus long.
307
719000
2000
elle va vivre plus longtemps.
12:16
Now I don't want you all to go out takingprise rapamycinrapamycine.
308
721000
2000
Maintenant, je ne veux pas que vous partiez tous prendre de la rapamycine.
12:18
It is a drugdrogue for people,
309
723000
2000
C'est un médicament pour les humains,
12:20
but the reasonraison is it suppressessupprime the immuneimmunitaire systemsystème.
310
725000
3000
mais la raison en est qu'il supprime le système immunitaire.
12:23
So people take it to preventprévenir organorgane transplantsgreffes from beingétant rejectedrejeté.
311
728000
4000
Les gens en prennent pour empêcher le rejet des organes greffés.
12:27
So this maymai not be the perfectparfait drugdrogue
312
732000
2000
Alors ce n'est sans doute pas le médicament parfait
12:29
for stayingrester youngJeune longerplus long.
313
734000
2000
pour rester jeune plus longtemps.
12:31
But still, here in the yearan 2011,
314
736000
3000
Malgré tout, ici en 2011,
12:34
there's a drugdrogue that you can give to micedes souris at a prettyjoli oldvieux ageâge
315
739000
2000
il y a un médicament que vous pouvez donner à une souris assez âgée
12:36
that will extendétendre theirleur lifespandurée de vie,
316
741000
2000
et qui va allonger sa durée de vie,
12:38
whichlequel comesvient out of this sciencescience
317
743000
2000
et cela provient de ces recherches
12:40
that's been doneterminé in all these differentdifférent animalsanimaux.
318
745000
2000
qui ont été faites sur tous ces différents animaux.
12:42
So I'm really optimisticoptimiste,
319
747000
2000
C'est pourquoi je suis très optimiste,
12:44
and I think it won'thabitude be too long, I hopeespérer,
320
749000
2000
et je pense que ce ne sera pas long, j'espère,
12:46
before this age-oldvieux dreamrêver beginscommence to come truevrai.
321
751000
3000
avant que ce rêve très ancien ne commence à devenir réalité.
12:49
Thank you.
322
754000
2000
Merci.
12:51
(ApplauseApplaudissements)
323
756000
9000
(Applaudissements)
13:00
MattMatt RidleyRidley: Thank you, CynthiaCynthia.
324
765000
3000
Matt Ridley : Merci, Cynthia.
13:03
Let me get this straighttout droit.
325
768000
2000
Pour dire les choses clairement :
13:05
AlthoughBien que you're looking for a drugdrogue
326
770000
2000
bien que vous soyez en train de chercher un médicament
13:07
that can solverésoudre agingvieillissement
327
772000
2000
qui pourrait guérir du vieillissement
13:09
in oldvieux menHommes like me,
328
774000
3000
des vieillards comme moi,
13:12
what you could do now prettyjoli well in the lablaboratoire,
329
777000
3000
ce que vous pourriez faire dès aujourd'hui dans un labo,
13:15
if you were allowedpermis ethicallysur le plan éthique,
330
780000
2000
si c'était permis sur le plan éthique,
13:17
is startdébut a humanHumain life from scratchrayure
331
782000
3000
serait de construire un être humain à partir de rien
13:20
with alteredaltéré genesgènes that would make it livevivre for a lot longerplus long?
332
785000
3000
avec des gènes modifiés qui le feraient vivre beaucoup plus longtemps ?
13:23
CKCK: AhAh, so the kindssortes of drugsdrogues I was talkingparlant about
333
788000
3000
C.K. : Ah, les médicaments du genre dont je parle
13:26
would not changechangement the genesgènes,
334
791000
2000
ne modifieraient pas les gènes,
13:28
they would just bindlier to the proteinprotéine itselfse
335
793000
3000
ils ne feraient que se lier à la protéine elle-même
13:31
and changechangement its activityactivité.
336
796000
2000
et modifier son activité.
13:33
So if you stop takingprise the drugdrogue, the proteinprotéine would go back to normalnormal.
337
798000
3000
Si vous arrêtiez de prendre le médicament, la protéine redeviendrait normale.
13:36
You could changechangement the genesgènes in principleprincipe.
338
801000
3000
En principe, on pourrait modifier les gènes.
13:39
There isn't the technologyLa technologie to do that.
339
804000
2000
La technologie pour le faire n'existe pas.
13:41
But I don't think that's a good ideaidée.
340
806000
2000
Mais je ne pense pas que ce soit une bonne idée.
13:43
And the reasonraison is
341
808000
2000
Et la raison en est
13:45
that these hormoneshormones,
342
810000
2000
que ces hormones,
13:47
like the insulininsuline and the IGFIGF hormoneshormones and the TORTOR pathwaysentier,
343
812000
3000
comme l'insuline et l'IGF, et le mécanisme du TOR,
13:50
they're essentialessentiel.
344
815000
2000
sont essentielles.
13:52
If you knockKnock them out completelycomplètement, then you're very sickmalade.
345
817000
3000
Si vous les assommez complètement, vous serez très malade.
13:55
So it mightpourrait be that you would just have to fine tunemélodie it very carefullysoigneusement
346
820000
3000
Il se pourrait que vous n'ayez qu'à les ajuster très finement
13:58
to get the benefitsavantages withoutsans pour autant gettingobtenir any problemsproblèmes.
347
823000
3000
pour en recueillir les bénéfices sans avoir de problèmes.
14:01
And I think that's much better,
348
826000
2000
Et je pense que c'est bien mieux,
14:03
that kindgentil of controlcontrôle would be much better as a drugdrogue.
349
828000
2000
ce genre de contrôle serait bien mieux effectué par un médicament.
14:05
And alsoaussi, there are other waysfaçons of activatingactiver FOXOFOXO
350
830000
3000
De plus, il y a d'autres façons d'activer FOXO,
14:08
that don't even involveimpliquer insulininsuline or IGF-IGF-1
351
833000
2000
qui n'impliquent même pas l'insuline ni l'IGF-1,
14:10
that mightpourrait even be saferplus sûr.
352
835000
2000
et qui pourraient être encore plus sûres.
14:12
MRM.: I wasn'tn'était pas suggestingsuggérant that I was going to go and do it, but ...
353
837000
3000
M.R. : Je ne voulais pas dire que j'allais me précipiter pour le faire, mais...
14:15
(LaughterRires)
354
840000
2000
(Rires)
14:19
There's a phenomenonphénomène whichlequel you have writtenécrit about and spokenparlé about,
355
844000
4000
Il y a un phénomène sur lequel vous avez écrit et dont vous avez parlé,
14:23
whichlequel is a negligiblenégligeable senescencesénescence.
356
848000
3000
qui est la sénescence négligeable.
14:26
There are some creaturescréatures on this planetplanète alreadydéjà
357
851000
2000
Il y a déjà sur cette planète des êtres vivants
14:28
that don't really do agingvieillissement.
358
853000
3000
qui ne vieillissent pas vraiment.
14:31
Just movebouge toi to one sidecôté for us, if you would.
359
856000
3000
Déplacez-vous sur le côté, s'il vous plaît.
14:34
CKCK: There are. There are some animalsanimaux that don't seemsembler to ageâge.
360
859000
3000
C.K. : Il y en a. Il y a des animaux qui semblent ne pas vieillir.
14:37
For exampleExemple, there are some tortoisestortues terrestres calledappelé Blanding'sMouchetée turtlestortues.
361
862000
4000
Par exemple, il y a des tortues, appelées tortues mouchetées.
14:41
And they growcroître to be about this sizeTaille.
362
866000
2000
Elles grandissent jusqu'à environ cette taille.
14:43
And they'veils ont been taggedle tag, and they'veils ont been founda trouvé to be 70 yearsannées oldvieux.
363
868000
3000
Elles ont été marquées, et on a trouvé qu'elles avaient 70 ans.
14:46
And when you look at these 70 year-oldans turtlestortues,
364
871000
2000
Quand vous regardez ces tortues de 70 ans,
14:48
you can't tell the differencedifférence, just by looking,
365
873000
3000
vous ne pouvez pas les distinguer, juste par l'apparence,
14:51
betweenentre those turtlestortues and 20 year-oldans turtlestortues.
366
876000
2000
de celles qui ont 20 ans.
14:53
And the 70 year-oldans onesceux,
367
878000
2000
Celles de 70 ans, en fait,
14:55
actuallyréellement they're better at scoutingScoutisme out the good nestingla nidification placesdes endroits,
368
880000
3000
sont plus douées pour trouver les bons sites de nidification,
14:58
and they alsoaussi have more progenyprogéniture everychaque yearan.
369
883000
3000
et elles ont également plus de descendants chaque année.
15:01
And there are other examplesexemples of these kindssortes of animalsanimaux,
370
886000
3000
Il y a d'autres exemples de cette sorte d'animaux,
15:04
like turnsse tourne, certaincertain kindssortes of birdsdes oiseaux are like this.
371
889000
3000
comme les tortues, certaines sortes d'oiseaux sont pareilles.
15:07
And nobodypersonne knowssait if they really can livevivre foreverpour toujours,
372
892000
2000
Personne ne sait s'ils peuvent vraiment vivre pour toujours,
15:09
or what keepsgarde them from agingvieillissement.
373
894000
2000
ni ce qui les empêche de vieillir.
15:11
It's not clearclair.
374
896000
2000
Ce n'est pas évident.
15:13
If you look at birdsdes oiseaux, whichlequel livevivre a long time,
375
898000
3000
Si vous regardez les oiseaux, qui vivent longtemps,
15:16
cellscellules from the birdsdes oiseaux tendtendre to be more resistantrésistant
376
901000
3000
les cellules des oiseaux ont tendance à être plus résistantes
15:19
to a lot of differentdifférent environmentalenvironnement stressescontraintes
377
904000
2000
à tout un tas de différentes agressions de l'environnement,
15:21
like highhaute temperaturetempérature
378
906000
2000
comme des températures élevées,
15:23
or hydrogenhydrogène peroxideperoxyde, things like that.
379
908000
2000
ou l'eau oxygénée, des choses comme ça.
15:25
And our long-livedlongue vie mutantsmutants are too.
380
910000
2000
Et il en est de même de nos mutants à longue vie.
15:27
They're more resistantrésistant to these kindssortes of stressescontraintes.
381
912000
2000
Ils sont plus résistants à ces sortes d'agressions.
15:29
So it could be that the pathwaysvoies that I've been talkingparlant about,
382
914000
3000
Alors il se pourrait que ces mécanismes dont je vous ai parlé,
15:32
whichlequel are setensemble to runcourir really quicklyrapidement in the wormver,
383
917000
3000
qui sont réglés pour aller très vite chez le ver,
15:35
have a differentdifférent normalnormal setensemble pointpoint
384
920000
3000
aient normalement un réglage différent
15:38
in something like a birdoiseau, so that a birdoiseau can livevivre a lot longerplus long.
385
923000
3000
chez par exemple les oiseaux, de sorte qu'un oiseau vive plus longtemps.
15:41
And maybe they're even setensemble really differentlydifféremment
386
926000
2000
Et peut-être même qu'ils sont réglés de façon très différente
15:43
in animalsanimaux with no senescencesénescence at all -- but we don't know.
387
928000
3000
chez les animaux sans aucune sénescence — mais nous n'en savons rien.
15:46
MRM.: But what you're talkingparlant about here
388
931000
2000
M.R. : Mais ce dont vous parlez là,
15:48
is not extendingextension humanHumain lifespandurée de vie
389
933000
3000
ce n'est pas tant d'allonger la durée de vie humaine
15:51
by preventingprévenir deathdécès,
390
936000
2000
en empêchant la mort,
15:53
so much as extendingextension humanHumain youthspanyouthspan.
391
938000
2000
que d'allonger la durée de la jeunesse.
15:55
CKCK: Yes, that's right.
392
940000
2000
C.K. : Oui, c'est cela.
15:57
It's more like, say, if you were a dogchien.
393
942000
2000
C'est comme si vous étiez un chien, par exemple.
15:59
You noticeremarquer that you're gettingobtenir oldvieux, and you look at your humanHumain
394
944000
2000
Vous remarquez que vous vieillissez, et vous regardez votre humain,
16:01
and you think, "Why isn't this humanHumain gettingobtenir oldvieux?"
395
946000
2000
et vous pensez : "Pourquoi cet humain ne vieillit-il pas ?"
16:03
They're not gettingobtenir oldvieux in the dog'sde chien lifespandurée de vie.
396
948000
2000
Il ne vieillit pas pendant la durée de la vie du chien.
16:05
It's more like that.
397
950000
2000
C'est plutôt cela qui se passe.
16:07
But now we're the humanHumain looking out and imaginingimaginant a differentdifférent humanHumain.
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952000
4000
Mais maintenant, c'est nous qui guettons et imaginons un être humain différent.
16:11
MRM.: Thank you very much indeedeffectivement, CynthiaCynthia KenyonM. Kenyon.
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3000
M.R. : Merci infiniment, Cynthia Kenyon.
16:14
(ApplauseApplaudissements)
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(Applaudissements)
Translated by Patrick Brault
Reviewed by Amélie Gourdon

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ABOUT THE SPEAKER
Cynthia Kenyon - Biochemist, geneticist
When it comes to aging well, having “good genes” (or rather, mutant ones) is key, says Cynthia Kenyon. She unlocked the genetic secret of longevity in roundworms — and now she’s working to do the same for humans.

Why you should listen

Cynthia Kenyon is revolutionizing our understanding of aging. As an expert in biochemistry and biophysics at the University of California at San Francisco, she is particularly interested in the influence that genetics have on age-related diseases (from cancer to heart failure) in living things.

Her biggest breakthrough was figuring out that there’s a “universal hormonal control for aging”: carbohydrate intake, which can have a dramatic effect on how two critical genes behave, reducing insulin production and boosting repair and renovation activities. So far, her theory has proved true for worms, mice, rats, and monkeys — and she suspects it applies to humans, too.

By studying aging, Kenyon believes that she and other scientists (many of whom have successfully duplicated her experiments) will be able to pinpoint the molecules responsible for the onset of age-related diseases in people and prevent them. She’s co-founded a drug-development company called Elixir Pharmaceuticals to do just that.

She says: "The link between aging and age-related disease suggests an entirely new way to combat many diseases all at once; namely, by going after their greatest risk factor: aging itself."

More profile about the speaker
Cynthia Kenyon | Speaker | TED.com