TED2007
Paul Ewald: Can we domesticate germs?
פול אוולד שואל, האם נוכל לאלף חיידקים?
Filmed:
Readability: 4.7
583,626 views
ביולוג האבולוציה, פול אוולד, גורר אותנו לביוב כדי לדון על חיידקים. מדוע חלקם יותר מזיקים מאחרים? כיצד נוכל להפוך את החיידקים המזיקים לשפירים? בחיפוש אחר תשובות, הוא בוחן תופעה מרתקת ומעוררת גועל: שלשולים
Paul Ewald - Evolutionary biologist
After years of studying illness from the germs' point of view, microbiologist Paul Ewald believes that Big Pharma is wrong about some very big issues. What's right? The leader in evolutionary medicine posits radical new approaches. Full bio
After years of studying illness from the germs' point of view, microbiologist Paul Ewald believes that Big Pharma is wrong about some very big issues. What's right? The leader in evolutionary medicine posits radical new approaches. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
What I'd like to do is just drag us all down into the gutter,
0
0
3000
מה שהייתי רוצה לעשות זה לגרור אותנו למטה לביבים,
00:21
and actually all the way down into the sewer
1
3000
2000
ולמעשה ממש עד לתחתית של הביוב
00:23
because I want to talk about diarrhea.
2
5000
2000
מכיוון שברצוני לדבר על שלשולים.
00:25
And in particular, I want to talk about
3
7000
4000
ובמיוחד ברצוני לדבר על
00:29
the design of diarrhea.
4
11000
2000
המבנה של השלשול.
00:31
And when evolutionary biologists talk about design,
5
13000
2000
וכאשר ביולוגים של אבולוציה
00:33
they really mean design by natural selection.
6
15000
4000
מדברים על מבנה, הם מתכוונים למבנה הנוצר בדרך של ברירה טבעית.
00:37
And that brings me to the title of the talk,
7
19000
2000
וזה מוביל אותי לכותרת ההרצאה,
00:39
"Using Evolution to Design Disease Organisms Intelligently."
8
21000
4000
"שימוש באבולוציה כדי לעצב בתבונה אורגניזמים של מחלה".
00:43
And I also have a little bit of a sort of smartass subtitle to this.
9
25000
4000
ויש לי לזה גם כותרת-משנה מתחכמת כזו.
00:47
But I'm not just doing this to be cute.
10
29000
2000
אבל אני לא עושה זאת רק כדי למצוא חן.
00:49
I really think that this subtitle explains
11
31000
3000
אני באמת סבור שכותרת-משנה זו מסבירה
00:52
what somebody like me, who's sort of a Darwin wannabe,
12
34000
3000
מה מישהו כמוני, אחד ששואף להיות מן דארווין השני,
00:55
how they actually look at one's role in
13
37000
3000
כיצד הוא רואה את תפקידו
00:58
sort of coming into this field of health sciences and medicine.
14
40000
4000
בתחום זה של מדעי הבריאות ותרופות.
01:02
It's really not a very friendly field for evolutionary biologists.
15
44000
3000
זה תחום לא כל-כך ידידותי בשביל ביולוגים אבולוציוניים.
01:05
You actually see a great potential,
16
47000
2000
רואים למעשה המון אפשרויות,
01:07
but you see a lot of people who are sort of defending their turf,
17
49000
3000
אבל גם רואים המון אנשים שמגינים על חלקת אדמתם,
01:10
and may actually be very resistant, when one tries
18
52000
4000
והם עשויים להיות מתנגדים חריפים למישהו המנסה
01:14
to introduce ideas.
19
56000
2000
להציג רעיונות חדשים.
01:16
So, all of the talk today is going to deal with two general questions.
20
58000
5000
כך שכל ההרצאה הזאת הולכת להתעסק עם שתי שאלות כלליות.
01:21
One is that, why are some disease organisms more harmful?
21
63000
3000
האחת היא, מדוע חלק מאורגניזמי המחלות יותר מזיקים,
01:24
And a very closely related question, which is,
22
66000
2000
ושאלה הקרובה מאוד לזו היא,
01:26
how can we take control of this situation once we understand
23
68000
4000
כיצד נוכל לשלוט על מצב זה ברגע שנדע את התשובה
01:30
the answer to the first question?
24
72000
1000
לשאלה הראשונה?
01:31
How can we make the harmful organisms more mild?
25
73000
2000
כיצד נוכל להפוך אורגניזמים מזיקים ליותר עדינים?
01:34
And I'm going to be talking, to begin with, as I said,
26
76000
2000
ובתור התחלה, כפי שאמרתי, אדבר על
01:36
about diarrheal disease organisms.
27
78000
2000
אורגניזמים של מחלת השלשול.
01:38
And the focus when I'm talking about the diarrheal organisms,
28
80000
3000
וההתמקדות בזמן שאני מדבר על אורגניזמי השלשול,
01:41
as well as the focus when I'm talking about any organisms
29
83000
3000
כמו גם ההתמקדות בזמן שאני מדבר על אורגניזם כלשהו
01:44
that cause acute infectious disease,
30
86000
2000
הגורם למחלה מדבקת חמורה,
01:46
is to think about the problem from a germ's point of view,
31
88000
3000
תהיה לחשוב על הבעיה מנקודת מבטו של החיידק.
01:49
germ's-eye view.
32
91000
2000
מבט דרך עיני החיידק.
01:51
And in particular, to think about a fundamental idea
33
93000
4000
ובמיוחד לחשוב על רעיון יסודי אחד
01:55
which I think makes sense out of a tremendous amount of variation
34
97000
3000
אשר לדעתי עושה סדר במגוון העצום
01:58
in the harmfulness of disease organisms.
35
100000
3000
של היכולות לגרימת נזק של אורגניזמי המחלות.
02:01
And that idea is that from the germ's-eye point of view,
36
103000
4000
והרעיון הוא שמנקודת המבט של החיידק, הם, חיידקי המחלה,
02:05
disease organisms have to get from one host to another,
37
107000
3000
צריכים לעבור מפונדקאי אחד לשני,
02:08
and often they have to rely on the well-being of the host
38
110000
4000
ולעיתים קרובות עליהם לסמוך על שלומו הטוב של הפונדקאי
02:12
to move them to another host.
39
114000
2000
כדי שיעביר אותם לפונדקאי אחר.
02:14
But not always.
40
116000
2000
אבל לא תמיד.
02:16
Sometimes, you get disease organisms
41
118000
2000
לפעמים נתקלים באורגניזמי מחלה
02:18
that don't rely on host mobility at all for transmission.
42
120000
2000
אשר אינם תלויים על ניידות הפונדקאי בשביל העברה.
02:20
And when you have that, then evolutionary theory tells us
43
122000
3000
וכאשר יש אורגניזם כזה, התאוריה האבולוציונית מספרת לנו
02:23
that natural selection will favor the more exploitative,
44
125000
4000
שהברירה הטבעית תעדיף את היותר נצלן,
02:27
more predator-like organisms.
45
129000
2000
זה היותר דומה לאורגניזם-טורף.
02:29
So, natural selection will favor organisms
46
131000
2000
אז הברירה הטבעית תעדיף אורגניזמים
02:31
that are more likely to cause damage.
47
133000
2000
שיש יותר סיכוי שיגרמו לנזק.
02:33
If instead transmission to another host requires host mobility,
48
135000
4000
לעומת זה, אם ההעברה לפונדקאי אחר דורשת פונדקאי היכול לנוע,
02:37
then we expect that the winners of the competition
49
139000
3000
אז אנו מצפים שמנצחי התחרות יהיו
02:40
will be the milder organisms.
50
142000
2000
אורגניזמים עדינים יותר.
02:42
So, if the pathogen doesn't need the host to be healthy and active,
51
144000
3000
כך שאם גורם המחלה אינו זקוק שהפונדקאי יהיה בריא וניייד,
02:45
and actual selection favors pathogens
52
147000
3000
הברירה הטבעית מעדיפה גורמי-מחלה
02:48
that take advantage of those hosts,
53
150000
2000
המנצלים את הפונדקאים.
02:50
the winners in the competition are those that exploit the hosts
54
152000
2000
המנצחים בתחרות הם אלה המנצלים את הפונדקאים
02:52
for their own reproductive success.
55
154000
2000
בשביל הצלחת הרבייה הפרטית שלהם.
02:54
But if the host needs to be mobile in order to transmit the pathogen,
56
156000
5000
אבל אם הם צריכים שהפונדקאי יהיה נייד כדי להעביר את גורם-המחלה,
02:59
then it's the benign ones that tend to be the winners.
57
161000
2000
אז היותר עדינים נוטים לנצח.
03:01
So, I'm going to begin by applying this idea to diarrheal diseases.
58
163000
4000
אם כך אתחיל ביישום רעיון זה על מחלות שלשול.
03:05
Diarrheal disease organisms get transmitted in basically three ways.
59
167000
3000
אורגניזמי מחלת שלשול מועברים בשלוש דרכים בסיסיות.
03:08
They can be transmitted from person-to-person contact,
60
170000
3000
הם יכולים לעבור באמצעות מגע אדם-אדם,
03:11
person-to-food-then-to-person contact,
61
173000
2000
מגע אדם-מזון-אדם
03:13
when somebody eats contaminated food,
62
175000
2000
כאשר מישהו אוכל מזון נגוע.
03:15
or they can be transmitted through the water.
63
177000
2000
או שהם יכולים לעבור דרך מים.
03:17
And when they're transmitted through the water,
64
179000
2000
וכאשר הם מועברים באמצעות מים,
03:19
unlike the first two modes of transmission,
65
181000
2000
שלא כמו בשתי הדרכים האחרות,
03:21
these pathogens don't rely on a healthy host for transmission.
66
183000
4000
גורמי מחלות הללו אינם זקוקים לפונדקאי בריא בשביל לעבור.
03:25
A person can be sick in bed and still infect tens, even hundreds
67
187000
2000
אדם יכול להיות חולה במיטה ועדיין להדביק עשרות,
03:27
of other individuals.
68
189000
1000
אפילו מאות אנשים אחרים.
03:29
To sort of illustrate that, this diagram emphasizes that
69
191000
3000
במין המחשה כזו, תרשים זה מדגיש
03:32
if you've got a sick person in bed,
70
194000
2000
שאם יש אדם חולה במיטה,
03:34
somebody's going to be taking out the contaminated materials.
71
196000
3000
מישהו הולך להוציא חומרים נגועים.
03:37
They're going to wash those contaminated materials,
72
199000
1000
הם הולכים לשטוף חומרים נגועים אלו,
03:38
and then the water may move into sources of drinking water.
73
200000
4000
ואז המים עלולים לזרום למקורות של מי-שתיה.
03:42
People will come in to those places where you've got
74
204000
3000
אנשים יגיעו לאותם המקומות שיש שם
03:45
contaminated drinking water,
75
207000
1000
מי-שתיה נגועים,
03:46
bring things back to the family,
76
208000
1000
יביאו אותם למשפחותיהם,
03:47
may drink right at that point.
77
209000
1000
או שישתו אותם במקום.
03:48
The whole point is that a person who can't move
78
210000
3000
הנקודה היא שאדם שאינו יכול לנוע,
03:51
can still infect many other individuals.
79
213000
2000
עדיין יכול להדביק אחרים.
03:53
And so, the theory tells us that
80
215000
3000
ואז התאוריה אומרת לנו
03:56
when diarrheal disease organisms are transported by water,
81
218000
5000
שכאשר אורגניזמים של מחלת השלשולים מועברים באמצעות מים,
04:01
we expect them to be more predator-like, more harmful.
82
223000
2000
יש לצפות שהם יהיו יותר מזיקים.
04:03
And you can test these ideas.
83
225000
2000
וניתן לבדוק תאוריה זו.
04:05
So, one way you can test is just look at all diarrheal bacteria,
84
227000
2000
אחת הדרכים לבדוק היא פשוט לצפות בהם,
04:07
and see whether or not the ones that tend to be
85
229000
2000
ולראות אם אלה הנוטים להיות מועברים
04:09
more transmitted by water, tend to be more harmful.
86
231000
2000
באמצעות מים, נוטים גם להיות יותר מזיקים.
04:11
And the answer is -- yep, they are.
87
233000
2000
התשובה היא -- כן, הם יותר מזיקים.
04:13
Now I put those names in there just for the bacteria buffs,
88
235000
3000
אני שמתי שמות רק בשביל אלה המתעניינים בחיידקים,
04:16
but the main point here is that --
89
238000
3000
אבל הנקודה החשובה היא --
04:19
(Laughter)
90
241000
1000
(צחוק)
04:20
there's a lot of them here, I can tell --
91
242000
1000
יש כאן הרבה מה לספר --
04:21
the main point here is that those data points
92
243000
4000
הנקודה החשובה היא שאותן הנקודות המייצגות נתונים
04:25
all show a very strong, positive association between
93
247000
2000
מראות כולן קשר ברור וישיר בין
04:27
the degree to which a disease organism is transmitted by water,
94
249000
4000
השיעור של העברת המחלה באמצעות מים,
04:31
and how harmful they are,
95
253000
1000
לבין מידת הסכנה מהם,
04:32
how much death they cause per untreated infection.
96
254000
3000
כמה מיתות הם גרמו לכל הדבקה שלא טופלה.
04:35
So this suggests we're on the right track.
97
257000
2000
לכן זה מעיד שאנחנו בדרך הנכונה.
04:37
But this, to me, suggests that we really need
98
259000
5000
אבל בשבילי זה גם אומר שאנחנו באמת צריכים לשאול
04:42
to ask some additional questions.
99
264000
1000
שאלות נוספות.
04:43
Remember the second question that I raised at the outset was,
100
265000
3000
זיכרו שהשאלה השניה שהעלתי בפתיחה היתה,
04:46
how can we use this knowledge
101
268000
2000
כיצד נוכל להשתמש בידע זה
04:48
to make disease organisms evolve to be mild?
102
270000
3000
כדי לגרום לחיידקי המחלה להתפתח לצורה עדינה יותר?
04:51
Now, this suggests that if you could just block waterborne transmission,
103
273000
2000
זה אולי אומר שאם רק היינו חוסמים
04:53
you could cause disease organisms to shift from
104
275000
3000
העברה דרך מים, היינו גורמים לאורגניזמי המחלה
04:56
the right-hand side of that graph to the left-hand side of the graph.
105
278000
3000
לעבור מהצד הימני בגרף לצד השמאלי.
04:59
But it doesn't tell you how long.
106
281000
2000
אבל זה לא אומר לנו במשך כמה זמן.
05:01
I mean, if this would require thousands of years,
107
283000
2000
כלומר, אם זה ידרוש אלפי שנים אז זה לא שווה
05:03
then it's worthless in terms of controlling of these pathogens.
108
285000
2000
במונחים של שליטה על גורמי-מחלה אלו.
05:05
But if it could occur in just a few years,
109
287000
2000
אבל אם זה היה קורה תוך שנים מעטות
05:07
then it might be a very important way to control
110
289000
4000
אז זו עשויה להיות דרך חשובה מאוד לשליטה על כמה מהבעיות
05:11
some of the nasty problems that we haven't been able to control.
111
293000
3000
המטרידות ביותר שאין לנו כיום שליטה עליהן.
05:14
In other words, this suggests that we could
112
296000
2000
במילים אחרות, זה אומר שנוכל
05:16
domesticate these organisms.
113
298000
2000
לאלף את האורגניזמים הללו.
05:18
We could make them evolve to be not so harmful to us.
114
300000
3000
נוכל לגרום להם להתפתח כך שלא יהיו כה מזיקים לנו.
05:21
And so, as I was thinking about this, I focused on this organism,
115
303000
3000
וכך, כאשר הרהרתי על זה התמקדתי באורגניזם זה,
05:24
which is the El Tor biotype of the organism called Vibrio cholerae.
116
306000
4000
שהוא הזן מסוג אל-טור של אורגניזם המכונה פסיקון כולירה (ויבריו כולרי).
05:28
And that is the species of organism that is responsible
117
310000
4000
וזה המין של אורגניזם אשר אחראי
05:32
for causing cholera.
118
314000
2000
לגרימת כולירה.
05:34
And the reason I thought this is a really great organism to look at
119
316000
2000
והסיבה שחשבתי שזהו אורגניזם מוצלח
05:36
is that we understand why it's so harmful.
120
318000
3000
בשביל ללמוד ממנו היא שאנו מבינים מדוע הוא כה מזיק.
05:39
It's harmful because it produces a toxin,
121
321000
3000
הוא מזיק מכיוון שהוא מייצר רעלן,
05:42
and that toxin is released when the organism
122
324000
2000
והרעלן הזה משתחרר כאשר האורגניזם
05:44
gets into our intestinal tract.
123
326000
1000
מגיע לתוך המעיים שלנו.
05:45
It causes fluid to flow from the cells that line our intestine
124
327000
4000
הוא גורם לנוזל לזרום מהתאים הנמצאים לאורך המעיים
05:49
into the lumen, the internal chamber of our intestine,
125
331000
3000
לתוך החלל, התא הפנימי של המעיים,
05:52
and then that fluid goes the only way it can, which is out the other end.
126
334000
3000
ואז הנוזל זורם בדרך היחידה האפשרית, שהיא החוצה מהקצה השני.
05:55
And it flushes out thousands of different other competitors
127
337000
3000
וזה שוטף החוצה אלפי מתחרים אחרים
05:58
that would otherwise make life difficult for the Vibrios.
128
340000
3000
אשר היו מקשים את החיים לפסיקונים.
06:01
So what happens, if you've got an organism,
129
343000
2000
אז מה שקורה כאשר חודר אלינו אורגניזם,
06:03
it produces a lot of toxin.
130
345000
1000
הוא מייצר המון רעלן.
06:04
After a few days of infection you end up having --
131
346000
3000
מספר ימים לאחר ההידבקות -- החומר הצואתי אינו
06:07
the fecal material really isn't so disgusting as we might imagine.
132
349000
2000
כה מגעיל כפי שאולי אפשר לחשוב.
06:09
It's sort of cloudy water.
133
351000
2000
זה מן מים עכורים.
06:11
And if you took a drop of that water,
134
353000
2000
ואם היינו נוטלים טיפה אחת מאותו נוזל
06:13
you might find a million diarrheal organisms.
135
355000
3000
היינו מוצאים בה מיליון אורגניזמים של שלשול.
06:16
If the organism produced a lot of toxin,
136
358000
2000
אם האורגניזם יוצר הרבה רעלן,
06:18
you might find 10 million, or 100 million.
137
360000
2000
ניתן למצוא 10 מיליון, או 100 מיליון.
06:20
If it didn't produce a lot of this toxin,
138
362000
2000
אם הוא לא יוצר הרבה רעלן כזה
06:22
then you might find a smaller number.
139
364000
2000
אז ניתן למצוא מספר יותר קטן.
06:24
So the task is to try to figure out
140
366000
4000
לכן המשימה היא לנסות למצוא דרך
06:28
how to determine whether or not you could get an organism like this
141
370000
4000
כדי לדעת אם ניתן להגיע לאורגניזם כזה שיתפתח לצורה
06:32
to evolve towards mildness by blocking waterborne transmission,
142
374000
3000
עדינה יותר על-ידי מניעת העברה באמצעות מים
06:35
thereby allowing the organism only to be transmitted
143
377000
2000
וכך לאפשר את העברתו רק
06:37
by person-to-person contact,
144
379000
3000
באמצעות מגע אדם-אדם,
06:40
or person-food-person contact --
145
382000
1000
או מגע אדם-מזון-אדם.
06:41
both of which would really require that people be
146
383000
2000
בשני המקרים יש צורך שאנשים יהיו
06:43
mobile and fairly healthy for transmission.
147
385000
2000
ניידים ובריאים למדיי לקיום ההעברה.
06:45
Now, I can think of some possible experiments.
148
387000
3000
אני יכול לחשוב על כמה ניסיונות אפשריים.
06:48
One would be to take a lot of different strains of this organism --
149
390000
3000
באחד צריך ליטול הרבה זנים שונים של אורגניזם זה --
06:51
some that produce a lot of toxins, some that produce a little --
150
393000
2000
חלקם יוצרים כמות גדולה של רעלנים, חלקם מעט --
06:53
and take those strains and spew them out in different countries.
151
395000
5000
לקחת את הזנים האלה ולפזר אותם במדינות שונות. בחלקן כאלה שעשויה להיות
06:58
Some countries that might have clean water supplies,
152
400000
3000
בשטחן אספקה של מים נקיים, כך שלא תהיה אצלן העברה
07:01
so that you can't get waterborne transmission:
153
403000
1000
באמצעות מים.
07:02
you expect the organism to evolve to mildness there.
154
404000
3000
ניתן לצפות שהאורגניזם יתפתח שם לצורה עדינה.
07:05
Other countries, in which you've got a lot of waterborne transmission,
155
407000
3000
במדינות אחרות בהן יש העברה רבה באמצעות מים,
07:08
there you expect these organisms to evolve
156
410000
2000
שם ניתן לצפות שאורגניזמים
07:10
towards a high level of harmfulness, right?
157
412000
4000
הללו יתפתחו לדרגה גבוהה של יכולת להזיק.
07:14
There's a little ethical problem in this experiment.
158
416000
2000
יש בעיה אתית קטנה בניסוי כזה.
07:16
I was hoping to hear a few gasps at least.
159
418000
3000
קיויתי לשמוע לפחות כמה אנחות.
07:19
That makes me worry a little bit.
160
421000
2000
זה מעורר אצלי קצת דאגה.
07:21
(Laughter)
161
423000
1000
(צחוק)
07:22
But anyhow, the laughter makes me feel a little bit better.
162
424000
3000
בכל אופן, הצחוק גורם לי להרגיש קצת יותר טוב.
07:25
And this ethical problem's a big problem.
163
427000
3000
ובעיה אתית זו היא בעיה רצינית.
07:28
Just to emphasize this, this is what we're really talking about.
164
430000
3000
אדגיש שזה באמת על מה שאנו מדברים עליו.
07:31
Here's a girl who's almost dead.
165
433000
2000
הנה ילדה שכמעט מתה.
07:33
She got rehydration therapy, she perked up,
166
435000
2000
היא קיבלה טיפול של הזרקת מים והיא התאוששה,
07:35
within a few days she was looking like a completely different person.
167
437000
3000
תוך כמה ימים היא נראתה אדם שונה לגמרי.
07:38
So, we don't want to run an experiment like that.
168
440000
2000
לכן אנחנו לא מעוניינים לבצע ניסוי שכזה.
07:40
But interestingly, just that thing happened in 1991.
169
442000
4000
אבל בדיוק דבר כזה קרה ב-1991.
07:44
In 1991, this cholera organism got into Lima, Peru,
170
446000
4000
ב-1991, חיידק כולירה זה חדר ללימה, פרו,
07:48
and within two months it had spread to the neighboring areas.
171
450000
3000
ובתוך חודשיים הוא התפשט לאזורים סמוכים.
07:51
Now, I don't know how that happened,
172
453000
3000
איני יודע כיצד זה קרה,
07:54
and I didn't have anything to do with it, I promise you.
173
456000
4000
ולא היתה לי יד בדבר, אני נשבע לכם.
07:58
I don't think anybody knows,
174
460000
2000
איני סבור שמישהו יודע,
08:00
but I'm not averse to, once that's happened,
175
462000
3000
אבל אם זה כבר קרה, אני לא מתנגד
08:03
to see whether or not the prediction that we would make,
176
465000
2000
לבחון אם ההשערה שלנו,
08:05
that I did make before, actually holds up.
177
467000
3000
כפי שהסברתי אותה קודם, היא נכונה.
08:08
Did the organism evolve to mildness in a place like Chile,
178
470000
3000
האם האורגניזם התפתח לצורה עדינה במקום כמו צ'ילי,
08:11
which has some of the most well protected water supplies
179
473000
3000
שיש לה כמה ממאגרי מים המוגנים ביותר
08:14
in Latin America?
180
476000
1000
בדרום-אמריקה?
08:15
And did it evolve to be more harmful in a place like Ecuador,
181
477000
4000
והאם הוא התפתח למשהו יותר מזיק במקום כמו אקוודור,
08:19
which has some of the least well protected?
182
481000
2000
שיש לה מהמאגרים ההכי פחות מוגנים?
08:21
And Peru's got something sort of in between.
183
483000
2000
ובפרו יש משהו באמצע.
08:23
And so, with funding from the Bosack-Kruger Foundation,
184
485000
4000
וכך, בעזרת מימון מקרן בוזאק-קרוגר,
08:27
I got a lot of strains from these different countries
185
489000
3000
השגתי הרבה זנים ממדינות הללו
08:30
and we measured their toxin production in the lab.
186
492000
2000
ומדדנו את ייצור הרעלן במעבדה.
08:33
And we found that in Chile -- within two months of the invasion of Peru
187
495000
4000
ומצאנו שבצ'ילי -- בתוך חודשיים מהחדירה לפרו
08:37
you had strains entering Chile --
188
499000
2000
היו זנים שחדרו לצ'ילי.
08:39
and when you look at those strains,
189
501000
2000
וכאשר מסתכלים על הזנים ההם,
08:41
in the very far left-hand side of this graph,
190
503000
2000
בקצה השמאלי של הגרף הזה,
08:43
you see a lot of variation in the toxin production.
191
505000
3000
רואים המון שינויים בייצור הרעלן.
08:46
Each dot corresponds to an islet from a different person --
192
508000
3000
כל נקודה מציינת ריקמה מאדם אחר.
08:49
a lot of variation on which natural selection can act.
193
511000
2000
הרבה שינויים שעליהם יכולה לחול ברירה-טבעית.
08:51
But the interesting point is, if you look over the 1990s,
194
513000
3000
אבל הנקודה המעניינת היא שאם מסתכלים מעבר לשנות ה-90,
08:54
within a few years the organisms evolved to be more mild.
195
516000
4000
רואים שבתוך שנים מעטות האורגניזמים התפתחו לצורה יותר עדינה.
08:58
They evolved to produce less toxin.
196
520000
1000
הם החלו לייצר פחות רעלנים.
09:00
And to just give you a sense of how important this might be,
197
522000
2000
ורק כדי לקבל מושג עד כמה זה חשוב,
09:02
if we look in 1995, we find that there's only one case of cholera,
198
524000
5000
אם מסתכלים על 1995, מוצאים שיש רק מקרה אחד בממוצע של כולירה אשר מדווח
09:07
on average, reported from Chile every two years.
199
529000
2000
מצ'ילי כל שנתיים.
09:09
So, it's controlled.
200
531000
2000
כך שזה תחת שליטה.
09:11
That's how much we have in America,
201
533000
2000
זו הרמה שיש לנו גם בארה"ב,
09:13
cholera that's acquired endemically,
202
535000
2000
הדבקות של כולירה בצורה בדידה ומוגבלת.
09:15
and we don't think we've got a problem here.
203
537000
2000
ואנו לא סבורים שיש לנו כאן בעיה.
09:17
They didn't -- they solved the problem in Chile.
204
539000
2000
הם לא -- הם פתרו את הבעיה בצ'ילי.
09:19
But, before we get too confident, we'd better look at some of those other countries,
205
541000
3000
אבל לפני שאנו טופחים לעצמנו על השכם, עדיף לבדוק מה קורה במדינות אחרות,
09:22
and make sure that this organism doesn't just always evolve toward mildness.
206
544000
3000
ולוודא שאורגניזם זה אינו מתפתח תמיד לצורה העדינה יותר.
09:25
Well, in Peru it didn't.
207
547000
2000
ובכן, בפרו הוא לא התפתח לכזה.
09:27
And in Ecuador -- remember, this is the place where it has
208
549000
3000
ובאקוודור -- זיכרו שבמקום הזה יש את הפוטנציאל
09:30
the highest potential waterborne transmission --
209
552000
2000
הגבוה ביותר להעברה באמצעות מים --
09:32
it looked like it got more harmful.
210
554000
1000
נראה שהוא הפך ליותר מזיק.
09:33
In every case there's a lot of variation,
211
555000
2000
בכל מקרה יש שינוי גדול,
09:35
but something about the environment the people are living in,
212
557000
3000
אבל משהו בסביבה שבה האנשים חיים,
09:38
and I think the only realistic explanation is that it's
213
560000
3000
ואני סבור שההסבר האמיתי היחידי
09:41
the degree of waterborne transmission,
214
563000
2000
הוא ששיעור ההעברה באמצעות מים,
09:43
favored the harmful strains in one place, and mild strains in another.
215
565000
4000
תרם לזנים יותר מזיקים במקום אחד ולזנים יותר עדינים במקום אחר.
09:47
So, this is very encouraging,
216
569000
2000
כך שזה מאוד מעודד,
09:49
it suggests that something that we might want to do anyhow,
217
571000
2000
כי זה אומר שמשהו שאנחנו רוצים לעשות בכל מקרה,
09:51
if we had enough money, could actually give us a much bigger bang for the buck.
218
573000
3000
אם היה לנו מספיק כסף, זה היה נותן לנו תמורה הרבה יותר גדולה.
09:54
It would make these organisms evolve to mildness,
219
576000
2000
זה יגרום לאורגניזמים הללו להתפתח לצורה יותר עדינה,
09:56
so that even though people might be getting infected,
220
578000
2000
כך שגם אם אנשים יידבקו,
09:58
they'd be infected with mild strains.
221
580000
2000
הם יידבקו בזנים יותר עדינים.
10:00
It wouldn't be causing severe disease.
222
582000
2000
הם לא יגרמו לחולי קשה.
10:02
But there's another really interesting aspect of this,
223
584000
2000
אבל יש עוד היבט באמת מעניין,
10:04
and this is that if you could control the evolution of virulence,
224
586000
3000
והוא שאם אנו מסוגלים לשלוט על התפתחות אלימות החיידקים,
10:07
evolution of harmfulness,
225
589000
2000
על התפתחות היכולת לגרימת נזק,
10:09
then you should be able to control antibiotic resistance.
226
591000
2000
אז ניתן אולי לשלוט על יכולת העמידה מול אנטיביוטיקה.
10:11
And the idea is very simple.
227
593000
1000
והרעיון מאוד פשוט.
10:12
If you've got a harmful organism,
228
594000
2000
אם קיים אורגניזם מזיק,
10:14
a high proportion of the people are going to be symptomatic,
229
596000
2000
אחוז גבוה של אנשים יפתח תסמינים,
10:16
a high proportion of the people are going to be going to get antibiotics.
230
598000
2000
אחוז גבוה של אנשים יקבל אנטיביוטיקה.
10:18
You've got a lot of pressure favoring antibiotic resistance,
231
600000
3000
נקבל סחף גדול לכיוון של עמידות מול אנטיביוטיקה,
10:21
so you get increased virulence leading to
232
603000
2000
כך שמגיעים ליותר חיידקים אלימים המובילים
10:23
the evolution of increased antibiotic resistance.
233
605000
2000
להתפתחות של עמידות גבוהה יותר מול אנטיביוטיקה.
10:25
And once you get increased antibiotic resistance,
234
607000
3000
וברגע שמגיעים לעמידות גבוהה יותר מול אנטיביוטיקה,
10:28
the antibiotics aren't knocking out the harmful strains anymore.
235
610000
2000
האנטיביוטיקה כבר אינה מחסלת יותר את הזנים המזיקים.
10:30
So, you've got a higher level of virulence.
236
612000
2000
לכן מגיעים לרמת אלימות יותר גבוהה.
10:32
So, you get this vicious cycle.
237
614000
2000
כך נכנסים למעגל אכזרי.
10:34
The goal is to turn this around.
238
616000
2000
המטרה היא להפוך את הכיוון.
10:36
If you could cause an evolutionary decrease in virulence
239
618000
2000
אם היינו יכולים לגרום לירידה מהפכנית באלימותם
10:38
by cleaning up the water supply,
240
620000
2000
על-ידי ניקוי מאגרי המים,
10:40
you should be able to get an evolutionary decrease
241
622000
2000
היינו יכולים להשיג ירידה מהפכנית
10:42
in antibiotic resistance.
242
624000
2000
בעמידות מול אנטיביוטיקה.
10:44
So, we can go to the same countries and look and see.
243
626000
2000
אז הבה ניגש לאותן המדינות ונבדוק.
10:46
Did Chile avoid the problem of antibiotic resistance,
244
628000
3000
האם צ'ילי חמקה מבעיית העמידות מול אנטיביוטיקה?
10:49
whereas did Ecuador actually have the beginnings of the problem?
245
631000
3000
לעומת זאת, האם באקוודור בעצם הבעיה רק התחילה?
10:52
If we look in the beginning of the 1990s,
246
634000
2000
אם מסתכלים על ההתחלה של שנות ה-90
10:54
we see, again, a lot of variation.
247
636000
2000
רואים, שוב, המון שינויים.
10:56
In this case, on the Y-axis, we've just got a measure of antibiotic sensitivity --
248
638000
4000
במקרה זה, ציר Y מבטא את מידת הרגישות לאנטיביוטיקה.
11:00
and I won't go into that.
249
642000
2000
לא אתעמק בזה.
11:02
But we've got a lot of variation in antibiotic sensitivity in Chile,
250
644000
3000
אבל יש המון שינויים ברגישות לאנטיביוטיקה בצ'ילי, פרו ואקוודור,
11:05
Peru and Ecuador, and no trend across the years.
251
647000
2000
ואין מגמה מסויימת לאורך השנים.
11:07
But if we look at the end of the 1990s, just half a decade later,
252
649000
4000
אבל אם נסתכל בסוף שנות ה-90, רק כחצי עשור יותר מאוחר,
11:11
we see that in Ecuador they started having a resistance problem.
253
653000
3000
רואים שבאקוודור התחילה להיות להם בעיית עמידות מול אנטיביוטיקה.
11:14
Antibiotic sensitivity was going down.
254
656000
2000
רגישות לאנטיביוטיקה החלה לרדת.
11:16
And in Chile, you still had antibiotic sensitivity.
255
658000
3000
ובצ'ילי עדיין התקיימה רגישות לאנטיביוטיקה.
11:19
So, it looks like Chile dodged two bullets.
256
661000
2000
כך שנראה שצ'ילי חמקה משני חיצים.
11:21
They got the organism to evolve to mildness,
257
663000
2000
הם גרמו לאורגניזם להתפתח לצורה עדינה,
11:23
and they got no development of antibiotic resistance.
258
665000
3000
והם לא סבלו מעליה בעמידות מול אנטיביוטיקה.
11:26
Now, these ideas should apply across the board,
259
668000
3000
רעיונות הללו צריכים להיות טובים לכל מקום,
11:29
as long as you can figure out why some organisms evolved to virulence.
260
671000
3000
כל עוד ניתן למצוא מדוע חלק מהאורגנזימים התפתחו להיות אלימים.
11:32
And I want to give you just one more example,
261
674000
2000
ואני רוצה לתת לכם דוגמא אחת נוספת,
11:34
because we've talked a little bit about malaria.
262
676000
2000
מכיוון שדיברנו קצת על מלריה.
11:36
And the example I want to deal with is,
263
678000
2000
והדוגמא שאני רוצה להציג,
11:38
or the idea I want to deal with, the question is,
264
680000
4000
או הרעיון שאני רוצה לעסוק בו, השאלה היא,
11:42
what can we do to try to get the malarial organism to evolve to mildness?
265
684000
3000
מה ניתן לעשות כדי לנסות לגרום לאורגניזם של מלריה להיות עדין?
11:45
Now, malaria's transmitted by a mosquito,
266
687000
2000
מלריה מועברת באמצעות יתוש,
11:47
and normally if you're infected with malaria, and you're feeling sick,
267
689000
4000
ובדרך-כלל אם נדבקים במלריה ומרגישים חולים,
11:51
it makes it even easier for the mosquito to bite you.
268
693000
2000
זה אפילו עוד יותר קל ליתוש לעקוץ.
11:53
And you can show, just by looking at data from literature,
269
695000
3000
וניתן להראות רק מתוך הסתכלות על נתונים מספרות מקצועית,
11:56
that vector-borne diseases are more harmful
270
698000
2000
שמחלות בעלות העברה וקטורית הן יותר מזיקות
11:58
than non-vector-borne diseases.
271
700000
2000
מאשר מחלות שאינן מועברות וקטורית.
12:01
But I think there's a really fascinating example
272
703000
3000
אבל אני חושב שיש דוגמא באמת מרתקת
12:04
of what one can do experimentally to try to actually demonstrate this.
273
706000
4000
על מה שניתן לעשות באופן ניסיוני כדי לנסות ולהציג זאת.
12:08
In the case of waterborne transmission,
274
710000
2000
במקרה של העברה באמצעות מים,
12:10
we'd like to clean up the water supplies,
275
712000
2000
היינו רוצים לנקות את מאגרי המים,
12:12
see whether or not we can get those organisms to evolve towards mildness.
276
714000
3000
לראות באם נוכל לגרום לאותם האורגניזמים להתפתח לצורות עדינות.
12:15
In the case of malaria, what we'd like to do is mosquito-proof houses.
277
717000
5000
במקרה של מלריה, מה שהיינו רוצים לעשות זה להפוך בתים למוגנים מפני יתושים.
12:20
And the logic's a little more subtle here.
278
722000
2000
ההיגיון כאן יותר מעורפל.
12:22
If you mosquito-proof houses,
279
724000
2000
אם יש בתים מוגנים מפני יתושים,
12:24
when people get sick, they're sitting in bed --
280
726000
2000
כאשר אנשים חולים, הם נשארים במיטה בבית,
12:26
or in mosquito-proof hospitals, they're sitting in a hospital bed --
281
728000
2000
או בבתי-חולים מוגני יתושים,
12:28
and the mosquitoes can't get to them.
282
730000
2000
ואז היתוש אינו מגיע אליהם.
12:30
So, if you're a harmful variant
283
732000
2000
כך שאם אתה גורם מזיק
12:32
in a place where you've got mosquito-proof housing, then you're a loser.
284
734000
4000
במקום בו יש מבנים מוגני יתושים, אז אתה מפסיד.
12:36
The only pathogens that get transmitted
285
738000
3000
גורמי-מחלה שיכולים להיות מועברים הם רק כאלה שמדביקים אנשים המרגישים
12:39
are the ones that are infecting people that feel healthy enough
286
741000
2000
מספיק בריאים והיכולים ללכת בחוץ
12:41
to walk outside and get mosquito bites.
287
743000
3000
ולהיעקץ על-ידי יתושים.
12:44
So, if you were to mosquito proof houses,
288
746000
2000
כך שאם היו לנו בתים מוגני יתושים, היינו יכולים
12:46
you should be able to get these organisms to evolve to mildness.
289
748000
2000
לגרום לאורגניזמים הללו להתפתח לצורות עדינות.
12:48
And there's a really wonderful experiment that was done
290
750000
3000
ויש באמת ניסוי נהדר שבוצע
12:51
that suggests that we really should go ahead and do this.
291
753000
3000
המרמז שאנחנו כן צריכים ללכת על זה.
12:54
And that experiment was done in Northern Alabama.
292
756000
3000
ניסוי זה בוצע בצפון-אלבמה.
12:57
Just to give you a little perspective on this,
293
759000
2000
רק כדי לקבל קצת פרספקטיבה,
12:59
I've given you a star at the intellectual center of the United States,
294
761000
4000
סימנתי בכוכב את מרכז האינטלקטואליזם של ארה"ב,
13:03
which is right there in Louisville, Kentucky.
295
765000
3000
הנמצא בלואיזוויל, קנטקי.
13:07
And this really cool experiment was done
296
769000
2000
והניסוי המגניב הזה נערך
13:09
about 200 miles south of there, in Northern Alabama,
297
771000
3000
כ-200 מיילים דרומה משם, בצפון אלבמה,
13:12
by the Tennessee Valley Authority.
298
774000
1000
על-ידי רשות העמקים של טנסי.
13:13
They had dammed up the Tennessee River.
299
775000
3000
הם סכרו את נהר הטנסי.
13:16
They'd caused the water to back up,
300
778000
2000
הם גרמו למים לסגת.
13:18
they needed electric, hydroelectric power.
301
780000
3000
הם היו זקוקים לאנרגיה חשמלית, הידרו-חשמלית.
13:21
And when you get stagnant water, you get mosquitoes.
302
783000
2000
וכאשר יש מים עומדים, מגיעים יתושים.
13:23
They found in the late '30s -- 10 years after they'd made these dams --
303
785000
4000
בשנות ה-30 המאוחרות הם גילו -- 10 שנים לאחר שבנו את הסכרים --
13:27
that the people in Northern Alabama were infected with malaria,
304
789000
6000
שהתושבים בצפון אלבמה נדבקו במלריה.
13:33
about a third to half of them were infected with malaria.
305
795000
3000
כשליש עד חצי מהם נדבקו במלריה.
13:36
This shows you the positions of some of these dams.
306
798000
3000
זה מראה לכם את מיקומם של כמה מהסכרים.
13:39
OK, so the Tennessee Valley Authority was in a little bit of a bind.
307
801000
4000
אז רשות העמקים של טנסי היתה עיוורת במידת מה.
13:43
There wasn't DDT, there wasn't chloroquines: what do they do?
308
805000
4000
לא היה די.די.טי., לא כלור, אז מה עשו?
13:47
Well, they decided to mosquito proof every house in Northern Alabama.
309
809000
3000
הם החליטו למגן כל בית מפני יתושים באלבמה צפונית.
13:50
So they did. They divided Northern Alabama into 11 zones,
310
812000
3000
הם חילקו אלבמה-צפונית ל-11 אזורים,
13:53
and within three years, about 100 dollars per house,
311
815000
2000
ובתוך שלוש שנים, תמורת כ-100 דולר לבית,
13:55
they mosquito proofed every house.
312
817000
2000
הם מיגנו כל בית מפני יתושים.
13:57
And these are the data.
313
819000
2000
ואלה הם הנתונים.
13:59
Every row across here represents one of those 11 zones.
314
821000
4000
כל שורה מייצגת כאן אחד מ-11 האזורים הללו.
14:03
And the asterisks represent the time at which
315
825000
2000
והכוכביות מייצגות את הזמנים בהם
14:05
the mosquito proofing was complete.
316
827000
2000
הושלם המיגון מפני יתושים.
14:07
And so what you can see is that
317
829000
2000
וכך מה שרואים הוא
14:09
just the mosquito-proofed housing, and nothing else,
318
831000
3000
שרק הבתים מוגני היתושים ושום דבר אחר,
14:12
caused the eradication of malaria.
319
834000
2000
גרמו לחיסול המלריה.
14:14
And this was, incidentally, published in 1949,
320
836000
2000
וזה פורסם כבדרך-אגב ב-1949,
14:16
in the leading textbook of malaria, called "Boyd's Malariology."
321
838000
3000
בספר המקצועי המוביל על מלריה הנקרא "מלריולוגיה של בויד".
14:19
But almost no malaria experts even know it exists.
322
841000
3000
אבל כמעט אף מומחה למלריה אינו יודע שזה קיים.
14:22
This is important,
323
844000
2000
זה חשוב,
14:24
because it tells us that if you have moderate biting densities,
324
846000
2000
מכיוון שזה אומר שאם קיימת צפיפות עקיצות בינונית
14:26
you can eradicate malaria by mosquito proofing houses.
325
848000
2000
ניתן לחסל מלריה באמצעות בתים מוגני יתושים.
14:28
Now, I would suggest that you could do this in a lot of places.
326
850000
3000
אני טוען שניתן לעשות זאת בהמון מקומות.
14:31
Like, you know, just as you get into the malaria zone,
327
853000
4000
נגיד, אתם יודעים, כאשר נכנסים לאזור המלריה,
14:35
sub-Saharan Africa.
328
857000
2000
אפריקה של תת-סהרה.
14:37
But as you move to really intense biting rate areas, like Nigeria,
329
859000
3000
אבל ככל שנעים לאזורי עקיצות כבדים, כמו נגריה,
14:40
you're certainly not going to eradicate.
330
862000
2000
בטוח שלא ניתן לחסל.
14:42
But that's when you should be favoring evolution towards mildness.
331
864000
4000
אבל אז יש לשאוף לפיתרון של פיתוח זנים עדינים.
14:46
So to me, it's an experiment that's waiting to happen,
332
868000
3000
כך שבשבילי זה ניסוי שממתין לביצועו,
14:49
and if it confirms the prediction, then
333
871000
2000
ואם הוא יהיה תואם לתחזית אז
14:51
we should have a very powerful tool.
334
873000
2000
יהיה לנו כלי מאוד חזק.
14:53
In a way, much more powerful than the kind of tools we're looking at,
335
875000
3000
בדרך מסויימת, הרבה יותר עוצמתי מהכלים שיש לנו.
14:56
because most of what's being done today is
336
878000
2000
מפני שרוב מה שנעשה היום,
14:58
to rely on things like anti-malarial drugs.
337
880000
2000
זה להסתמך על דברים כמו תרופות נגד מלריה.
15:00
And we know that, although it's great to make those
338
882000
3000
ואנו יודעים שאף על-פי שזה נהדר להפוך
15:03
anti-malarial drugs available at really low cost and high frequency,
339
885000
5000
את התרופות נגד מלריה לזמינות במחיר מאוד נמוך ובהיצע גבוה,
15:08
we know that when you make them highly available
340
890000
3000
הרי אנו גם יודעים שכאשר עושים אותן זמינות בכמויות גדולות,
15:11
you're going to get resistance to those drugs.
341
893000
2000
מעוררים גם עמידות לאותן התרופות.
15:13
And so it's a short-term solution.
342
895000
2000
ולכן זה פיתרון לטווח קצר.
15:15
This is a long-term solution.
343
897000
2000
לעומתו, זהו פיתרון לטווח ארוך.
15:17
What I'm suggesting here is that we could get evolution
344
899000
2000
מה שאני מציע כאן הוא שנוכל לגרום לאבולוציה
15:19
working in the direction we want it to go,
345
901000
2000
לפעול בכיוון שאנחנו רוצים שהיא תפעל,
15:21
rather than always having to battle evolution as a problem
346
903000
3000
במקום להילחם נגדה כל הזמן בתור בעיה
15:24
that stymies our efforts to control the pathogen,
347
906000
3000
המסכלת את מאמצינו לשלוט בגורם-המחלה,
15:27
for example with anti-malarial drugs.
348
909000
2000
לדוגמא, עם תרופות נגד מלריה.
15:29
So, this table I've given just to emphasize
349
911000
3000
כך, טבלה זו שנתתי באה רק להדגיש
15:32
that I've only talked about two examples.
350
914000
3000
שדיברתי רק על שתי דוגמאות.
15:35
But as I said earlier, this kind of logic applies across the board
351
917000
3000
אבל כפי שאמרתי קודם, היגיון דומה תקף בכל מקום
15:38
for infectious diseases, and it ought to.
352
920000
2000
בנוגע למחלות מדבקות, והוא מוכרח להיות כזה.
15:40
Because when we're dealing with infectious diseases, we're dealing with living systems.
353
922000
4000
מכיוון שכאשר אנו מתמודדים עם מחלות מדבקות, אנחנו מתמודדים עם מערכות חיות.
15:44
We're dealing with living systems;
354
926000
2000
אנחנו מתמודדים עם מערכות חיות,
15:46
we're dealing with systems that evolve.
355
928000
2000
אנו מתמודדים עם מערכות שמתפתחות.
15:48
And so if you do something with those systems,
356
930000
2000
ולכן מה שלא נעשה עם מערכות האלה,
15:50
they're going to evolve one way or another.
357
932000
2000
הן תתפתחנה בדרך זו או אחרת.
15:52
And all I'm saying is that we need to figure out how they'll evolve,
358
934000
3000
וכל מה שאני אומר הוא שאנו צריכים לגלות כיצד הן תתפתחנה,
15:55
so that -- we need to adjust our interventions
359
937000
2000
ואז נצטרך לכוון את התערבויותנו
15:57
to get the most bang for the intervention buck,
360
939000
3000
בצורה כזו שנקבל את התמורה הגדולה ביותר על השקעתנו,
16:00
so that we can get these organisms to evolve in the direction we want them to go.
361
942000
3000
כך שנגרום לאורגניזמים הללו להתפתח בכיוון בו אנו רוצים שיתפתחו.
16:03
So, I don't really have time to talk about those things,
362
945000
2000
אין לי זמן לדבר על כל זה,
16:05
but I did want to put them up there,
363
947000
2000
אבל רציתי להעלות זאת כאן,
16:07
just to give you a sense that there really are solutions
364
949000
3000
רק כדי לתת לכם מושג שבאמת קיימים פתרונות
16:10
to controlling the evolution of harmfulness
365
952000
3000
המאפשרים שליטה על האבולוציה של היכולת להזיק
16:13
of some of the nasty pathogens that we're confronted with.
366
955000
4000
אצל כמה מגורמי-מחלה ההכי ידועים לשימצה שהתמודדנו איתם.
16:19
And this links up with a lot of the other ideas that have been talked about.
367
961000
4000
וזה מתקשר עם הרבה רעיונות אחרים שנדונו.
16:23
So, for example, earlier today there was discussion of,
368
965000
5000
כך לדוגמא, יותר מוקדם היום היתה הרצאה על
16:28
how do you really lower sexual transmission of HIV?
369
970000
6000
כיצד לצמצם העברת איידס באמצעות יחסי-מין?
16:34
What this emphasizes is that we need to figure out how it will work.
370
976000
3000
מה שהיא הדגישה היה שאנו צריכים לגלות כיצד הוא יפעל.
16:37
Will it maybe get lowered if we alter the economy of the area?
371
979000
3000
אולי הוא יצומצם אם נשנה את הכלכלה באותו האזור?
16:40
It may get lowered if we intervene in ways that
372
982000
2000
הוא עשוי להצטמצם אם נתערב בדרכים
16:42
encourage people to stay more faithful to partners, and so on.
373
984000
4000
המעודדות אנשים להיות נאמנים לבני-זוגם וכך הלאה. אבל נקודת המפתח
16:46
But the key thing is to figure out how to lower it,
374
988000
2000
היא למצוא כיצד להחליש אותו,
16:48
because if we lower it, we'll get an evolutionary change in the virus.
375
990000
3000
מכיוון שאם מחלישים אותו, נקבל שינוי אבולוציוני בנגיף.
16:51
And the data really do support this:
376
993000
2000
והנתונים אכן כן תומכים בזה:
16:53
that you actually do get the virus evolving towards mildness.
377
995000
3000
שאכן מקבלים נגיף המתפתח לצורה יותר עדינה.
16:56
And that will just add to the effectiveness of our control efforts.
378
998000
5000
דבר שרק יוסיף ליעילות של המאמצים שלנו לשלוט.
17:01
So the other thing I really like about this,
379
1003000
2000
כך שהדבר האחר שאני באמת אוהב כאן,
17:03
besides the fact that it brings a whole new dimension
380
1005000
2000
מלבד העובדה שזה מקנה
17:05
into the study of control of disease,
381
1007000
4000
מימד שלם חדש לחקר של השליטה על מחלות,
17:09
is that often the kinds of interventions that you want,
382
1011000
3000
הוא שסוג ההתערבויות שאנו רוצים, או כאלו שצריכים לעשותן,
17:12
that it indicates should be done,
383
1014000
2000
הן מסוג ההתערבויות שהאנשים
17:14
are the kinds of interventions that people want anyhow.
384
1016000
2000
במילא שואפים אליהן.
17:16
But people just haven't been able to justify the cost.
385
1018000
3000
אבל האנשים רק לא מסוגלים עדיין להצדיק את המחיר.
17:19
So, this is the kind of thing I'm talking about.
386
1021000
3000
אז זהו מסוג הדברים שאני מדבר עליהם.
17:22
If we know that we're going to get extra bang for the buck from providing clean water,
387
1024000
3000
אם אנו יודעים שאנו עומדים לקבל בחזרה יותר תמורה על השקעתנו באספקת מים נקיים,
17:25
then I think that we can say,
388
1027000
2000
אז אני סבור שאפשר לומר,
17:27
let's push the effort into that aspect of the control,
389
1029000
4000
הבה נרכז את מאמצינו לכיוון אותו היבט של שליטה
17:31
so that we can actually solve the problem,
390
1033000
3000
כך שלמעשה נוכל לפתור את הבעיה,
17:34
even though, if you just look at the frequency of infection,
391
1036000
3000
למרות שאם מסתכלים רק על תדירות ההדבקה,
17:37
you would suggest that you can't solve the problem well enough
392
1039000
4000
היינו אומרים שלא ניתן לפתור את הבעיה באופן משביע רצון
17:41
just by cleaning up water supply.
393
1043000
2000
רק על-ידי ניקוי מאגרי מים.
17:43
Anyhow, I'll end that there, and thank you very much.
394
1045000
2000
בכל אופן, אסיים כאן ותודה רבה לכם.
17:45
(Applause)
395
1047000
2000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Paul Ewald - Evolutionary biologistAfter years of studying illness from the germs' point of view, microbiologist Paul Ewald believes that Big Pharma is wrong about some very big issues. What's right? The leader in evolutionary medicine posits radical new approaches.
Why you should listen
Paul Ewald has a problem with modern medicine: It ignores the fact that many diseases of unknown origin can be linked to slow-growing infections caused by viruses, bacteria and other microorganisms.
Ewald -- whose theory stems from both a formal education in biological sciences, ecology, and evolution, and a personal bout with diarrhea in the 1970s -- aims to change this thinking. To that end, he has written popular news articles, academic papers, and two books (Evolution of Infectious Disease and Plague Time) that explain and expand his idea. Ewald is regarded as the leading expert in the emerging field of evolutionary medicine. He directs the evolutionary medicine program in the Biology department at the University of Louisville, Kentucky, and lectures worldwide.
Among other honors, Ewald was the first recipient of the Smithsonian Institution's George E. Burch Fellowship in Theoretic Medicine and Affiliated Sciences, which was established to foster pioneering work in health sciences.
Paul Ewald | Speaker | TED.com