TEDGlobal 2014
Jorge Soto: The future of early cancer detection?
Jorge Soto: A rák korai fölismerésének jövője?
Filmed:
Readability: 5.5
1,320,991 views
Jorge Soto technológusok és kutatók csapatával egyszerű, nem invazív, szabad felhasználású vizsgálati módszert fejleszt, amely a különböző rákfajták korai megjelenési jeleit kutatja. A TEDGlobal 2014 színpadán első ízben mutatja be az erre szolgáló működő készülék prototípusát.
Jorge Soto - Cancer technologist
Jorge Soto is helping develop a simple, noninvasive test that identifies cancer. Full bio
Jorge Soto is helping develop a simple, noninvasive test that identifies cancer. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Almost a year ago,
0
691
1345
Majdnem egy éve
00:14
my aunt started suffering back pains.
1
2036
2861
a nénikém a hátát kezdte fájlalni.
00:16
She went to see the doctor
2
4897
1365
Elment vele az orvoshoz,
00:18
and they told her it was a normal injury
3
6262
2249
s ott azt mondták neki,
00:20
for someone who had been playing tennis
4
8511
1654
hogy ez a 30 éve teniszezők
00:22
for almost 30 years.
5
10165
2025
közönséges sérülése.
00:24
They recommended that she do some therapy,
6
12190
1968
Valami kezelést írtak föl neki,
00:26
but after a while she wasn't feeling better,
7
14158
3095
de attól sem lett jobban.
00:29
so the doctors decided to do further tests.
8
17253
3340
Az orvosok további vizsgálatokat
javasoltak.
javasoltak.
00:32
They did an x-ray
9
20593
999
Megröntgenezték,
00:33
and discovered an injury in her lungs,
10
21592
2089
és sebet fedeztek föl a tüdején.
00:35
and at the time they thought that the injury
11
23681
1557
Azt hitték, hogy a seb oka
00:37
was a strain in the muscles and tendons
12
25238
1558
a bordaközi izmok és inak
00:38
between her ribs,
13
26796
1170
megerőltetése.
00:39
but after a few weeks of treatment,
14
27966
1769
Ám néhány heti kezelés után
00:41
again her health wasn't getting any better.
15
29735
4058
sem javult nénikém állapota.
00:45
So finally, they decided to do a biopsy,
16
33793
3690
Végül az orvosok biopsziát csináltak,
00:49
and two weeks later,
17
37483
1217
amelynek az eredménye
00:50
the results of the biopsy came back.
18
38700
2743
két hét múlva megjött.
00:53
It was stage 3 lung cancer.
19
41443
4769
III. stádiumú tüdőrákot állapítottak meg.
00:58
Her lifestyle was almost free of risk.
20
46212
2902
Életvitelében a kockázati tényezők
nem játszottak szerepet.
nem játszottak szerepet.
01:01
She never smoked a cigarette,
21
49114
1733
Soha nem dohányzott,
01:02
she never drank alcohol,
22
50847
1766
szeszt soha nem ivott,
01:04
and she had been playing sports
23
52613
1102
majdnem fél életén át
01:05
for almost half her life.
24
53715
2182
sportolt.
01:07
Perhaps, that is why it took them almost six months
25
55897
3176
Valószínűleg ezért tartott
az orvosoknak majdnem fél évig,
az orvosoknak majdnem fél évig,
01:11
to get her properly diagnosed.
26
59073
3124
hogy fölállítsák a helyes diagnózist.
01:14
My story might be, unfortunately,
27
62197
2103
Sajnos, a történetem valószínűleg
01:16
familiar to most of you.
28
64300
2239
sokuknak ismerős.
01:18
One out of three people sitting in this audience
29
66539
2701
A teremben ülő minden harmadik embernél
előbb-utóbb
előbb-utóbb
01:21
will be diagnosed with some type of cancer,
30
69240
2926
valamilyen rákot fognak diagnosztizálni,
01:24
and one out of four
31
72166
1146
és minden negyedik
01:25
will die because of it.
32
73312
3598
abba hal bele.
01:28
Not only did that cancer diagnosis
33
76910
2082
A diagnosztizált rák nemcsak hogy
01:30
change the life of our family,
34
78992
1867
megváltoztatta családunk életét,
01:32
but that process of going
35
80859
2013
hanem az új vizsgálatokhoz szükséges
01:34
back and forth with new tests,
36
82872
2608
állandó mászkálás,
a tüneteket megállapító
a tüneteket megállapító
01:37
different doctors describing symptoms,
37
85480
1768
s a különféle betegségfajtákat
01:39
discarding diseases over and over,
38
87248
3172
minduntalan elvető
sok-sok orvos fölkeresése
sok-sok orvos fölkeresése
01:42
was stressful and frustrating,
39
90420
2380
nyomasztó és feszélyező volt,
01:44
especially for my aunt.
40
92800
1912
különösen a nénikémnek.
01:46
And that is the way cancer diagnosis has been done
41
94712
2711
A rákot emberemlékezet óta
01:49
since the beginning of history.
42
97423
2340
így diagnosztizálják.
01:51
We have 21st-century medical treatments and drugs
43
99763
2846
XXI. századi gyógymódok
és orvosságok léteznek
és orvosságok léteznek
01:54
to treat cancer,
44
102609
1563
a rák gyógyítására,
01:56
but we still have 20th-century procedures
45
104172
2542
de XX. századi diagnosztikai
módszereink vannak,
módszereink vannak,
01:58
and processes for diagnosis, if any.
46
106714
4128
ha egyáltalán eljutunk odáig.
02:02
Today, most of us have to wait for symptoms
47
110842
2644
Ma be kell várnunk a tüneteket,
02:05
to indicate that something is wrong.
48
113486
2467
hogy kiderüljön: egészségünkkel baj van.
02:07
Today, the majority of people still don't have access
49
115953
2517
Manapság a legtöbb embernek elérhetetlenek
02:10
to early cancer detection methods,
50
118470
2418
a korai rákfelismerő módszerek,
02:12
even though we know
51
120888
1372
noha tudjuk,
02:14
that catching cancer early
52
122260
1924
hogy éppen a korai felismerés
02:16
is basically the closest thing we have
53
124184
1463
a leghatékonyabb eszköz
02:17
to a silver bullet cure against it.
54
125647
3480
a rák gyógyításában.
02:21
We know that we can change this in our lifetime,
55
129127
2481
Tudjuk, hogy már ma változtathatunk ezen.
02:23
and that is why my team and I
56
131608
1552
s ezért döntöttem úgy
02:25
have decided to begin this journey,
57
133160
2194
a csapatommal együtt, hogy nekilátunk
02:27
this journey to try to make cancer detection
58
135354
2506
a korai rákfelismerés
02:29
at the early stages
59
137860
1545
feladatának:
02:31
and monitoring the appropriate
response at the molecular level
response at the molecular level
60
139405
3152
molekuláris szinten figyelni
a szervezet egyes válaszait
a szervezet egyes válaszait
02:34
easier, cheaper, smarter
61
142557
4262
egyszerűbb, olcsóbb, célszerűbb
02:38
and more accessible than ever before.
62
146819
3457
és jobban elérhető, mint ezelőtt bármikor.
02:42
The context, of course,
63
150276
1372
Az a helyzet,
02:43
is that we're living at a time
64
151648
1543
hogy ma, amikor a technika
02:45
where technology is disrupting our present
65
153191
1409
viharos sebességgel
02:46
at exponential rates,
66
154600
1507
forgatja föl a jelenünket,
02:48
and the biological realm is no exception.
67
156107
3010
ez alól a biológia sem kivétel.
02:51
It is said today that biotech is advancing
68
159117
2430
Azt mondják, hogy
a biotechnológia legalább
a biotechnológia legalább
02:53
at least six times faster than the growth rate
69
161547
2295
hatszor gyorsabban fejlődik,
02:55
of the processing power of computers.
70
163842
2376
mint a számítógépek
feldolgozási kapacitása.
feldolgozási kapacitása.
De a biotechnológia fejlődése
02:58
But progress in biotech
71
166218
1312
02:59
is not only being accelerated,
72
167530
1640
nemcsak hogy gyorsul,
03:01
it is also being democratized.
73
169170
2046
hanem egyúttal demokratizálódik is.
03:03
Just as personal computers or the Internet
74
171216
3212
Ahogy a személyi számítógépek,
az internet vagy az okostelefonok
az internet vagy az okostelefonok
03:06
or smartphones leveled the playing field
75
174428
2451
egységesítették a terepet
03:08
for entrepreneurship, politics or education,
76
176879
2857
a vállalkozók, politikusok
vagy az oktatás területén,
vagy az oktatás területén,
03:11
recent advances have leveled it
up for biotech progress as well,
up for biotech progress as well,
77
179736
3420
a haladás kiegyenlítette az esélyeket
a biotechnológia fejlődésében is.
a biotechnológia fejlődésében is.
03:15
and that is allowing
78
183156
1293
Ez teszi lehetővé,
03:16
multidisciplinary teams like ours
79
184449
2115
hogy megpróbálják a miénkhez hasonló
03:18
to try to tackle and look at these problems
80
186564
2655
multidiszciplináris csapatok
ezeket a kérdéseket
ezeket a kérdéseket
03:21
with new approaches.
81
189219
2351
új fölfogásban vizsgálni és megoldani.
03:23
We are a team of scientists and technologists
82
191570
2623
Csapatunk kutatókból
és technológusokból áll,
és technológusokból áll,
03:26
from Chile, Panama,
83
194193
2990
chilei, panamai,
03:29
Mexico, Israel and Greece,
84
197183
3387
mexikói, izraeli
és görögországi szakemberekből,
és görögországi szakemberekből,
03:32
and based on recent scientific discoveries,
85
200570
2622
a legutóbbi tudományos
felfedezésekre alapozunk.
felfedezésekre alapozunk.
03:35
we believe that we have found
86
203192
1382
Hisszük, hogy megbízható
03:36
a reliable and accurate way
87
204574
2801
és pontos módszert találtunk
03:39
of detecting several types of cancer
88
207375
2002
több rákfajta korai előrejelzésére
03:41
at the very early stages through a blood sample.
89
209377
2898
vérminta segítségével.
03:44
We do it by detecting a set of very small molecules
90
212275
2948
Egy sor nagyon apró molekulát vizsgálunk,
03:47
that circulate freely in our blood
91
215223
1669
amelyek akadálytalanul keringenek
03:48
called microRNAs.
92
216892
2796
a vérünkben. A nevük: mikroRNS.
03:51
To explain what microRNAs are
93
219688
2311
Hogy elmagyarázhassam, mik a mikroRNS-ek,
03:53
and their important role in cancer,
94
221999
2215
és miért fontosak a rák szempontjából,
03:56
I need to start with proteins,
95
224214
1393
a fehérjékkel kell kezdenem,
03:57
because when cancer is present in our body,
96
225607
2553
mert mikor testünkben jelen van a rák,
04:00
protein modification is observed
97
228160
1431
megváltoznak a fehérjék
04:01
in all cancerous cells.
98
229591
1611
minden rákos sejtben.
04:03
As you might know,
99
231202
1373
Lehet, hogy tudják,
04:04
proteins are large biological molecules
100
232575
2275
hogy a fehérjék nagy biológiai molekulák,
04:06
that perform different functions within our body,
101
234850
2340
melyek testünkben
sokféle feladatot látnak el,
sokféle feladatot látnak el,
04:09
like catalyzing metabolic reactions
102
237190
2085
pl. katalizálják az anyagcsere-reakciókat,
04:11
or responding to stimuli
103
239275
1846
vagy reagálnak az ingerekre,
04:13
or replicating DNA,
104
241121
1802
vagy lemásolják a DNS-eket.
04:14
but before a protein is expressed or produced,
105
242923
2743
De mielőtt a fehérje kifejeződne vagy
előállítódna,
előállítódna,
04:17
relevant parts of its genetic code
106
245666
1698
a DNS-ben lévő genetikai kódja
04:19
present in the DNA
107
247364
2149
lényeges része bemásolódik
04:21
are copied into the messenger RNA,
108
249513
3969
a hírvivő RNS-be,
04:25
so this messenger RNA
109
253482
1910
úgyhogy ez a hírvivő RNS tartalmazza
04:27
has instructions on how to build a specific protein,
110
255392
3714
az utasítást, hogyan építsen föl
egy adott fehérjét.
egy adott fehérjét.
04:31
and potentially it can build hundreds of proteins,
111
259106
2600
Elvileg fehérjék százait építheti föl,
04:33
but the one that tells them when to build them
112
261706
2597
de az a fajta RNS, amelyik megmondja,
04:36
and how many to build
113
264303
2329
mikor építse meg őket és mennyit,
04:38
are microRNAs.
114
266632
2438
a mikroRNS.
04:41
So microRNAs are small molecules
115
269070
1830
A mikroRNS-ek olyan kis molekulák,
04:42
that regulate gene expression.
116
270900
2200
melyek a gének kifejeződését szabályozzák.
04:45
Unlike DNA, which is mainly fixed,
117
273100
2215
A DNS-ek többnyire változatlanok,
04:47
microRNAs can vary depending on internal
118
275315
2149
tőlük eltérően a mikroRNS-ek belső
04:49
and environmental conditions at any given time,
119
277464
2857
és környezeti feltételek hatására
bármikor változhatnak,
bármikor változhatnak,
04:52
telling us which genes are actively
expressed at that particular moment.
expressed at that particular moment.
120
280321
3454
és kimutatják, hogy éppen mely gének
fejeződnek ki az adott pillanatban.
fejeződnek ki az adott pillanatban.
04:55
And that is what makes microRNAs
121
283775
1419
Pont ez teszi a mikroRNS-t
04:57
such a promising biomarker for cancer,
122
285194
2301
a rák esetében
ígéretes biológiai jellemzővé,
ígéretes biológiai jellemzővé,
04:59
because as you know,
123
287495
1882
mert ahogy nyilván tudják,
05:01
cancer is a disease of altered gene expression.
124
289377
3813
a rák a génkifejeződés megváltozásával
járó betegség,
járó betegség,
05:05
It is the uncontrolled regulation of genes.
125
293190
3554
melyet a gének irányíthatatlan
szabályozása jellemez.
szabályozása jellemez.
05:08
Another important thing to consider
126
296744
1654
De azt is figyelembe kell vennünk,
05:10
is that no two cancers are the same,
127
298398
2419
hogy nincs két egyforma rákbetegség,
05:12
but at the microRNA level, there are patterns.
128
300817
3048
viszont a mikroRNS szintjén
léteznek törvényszerűségek.
léteznek törvényszerűségek.
05:15
Several scientific studies have shown
129
303865
2250
Több kutatás kimutatta,
05:18
that abnormal microRNA expression levels
130
306115
3341
hogy a rendellenes mikroRNS-szintek mások,
05:21
varies and creates a unique, specific pattern
131
309456
3115
és egyedi, az adott ráktípusra jellemző
05:24
for each type of cancer,
132
312571
1688
mintázatot hoznak létre,
05:26
even at the early stages,
133
314259
1732
még a korai stádiumokban is,
05:27
reflecting the progression of the disease,
134
315991
1890
tükrözve a betegség súlyosbodását
05:29
and whether it's responding to medication
135
317881
1901
vagy átmeneti enyhülését, s azt, hat-e
05:31
or in remission,
136
319782
1208
a gyógyszeres kezelés.
05:32
making microRNAs a perfect,
137
320990
2133
Ezért a mikroRNS tökéletes,
05:35
highly sensitive biomarker.
138
323123
3604
nagy érzékenységű biológiai jellemző.
05:38
However, the problem with microRNAs
139
326727
2674
Az a bökkenő a mikroRNS-ekkel,
05:41
is that we cannot use existing DNA-based technology
140
329401
2549
hogy megbízható kimutatásukra
05:43
to detect them in a reliable way,
141
331950
2613
a DNS-alapú jelenlegi technikák
nem alkalmasak,
nem alkalmasak,
05:46
because they are very short sequences of nucleotides,
142
334563
2790
mert a mikroRNS-ek
igen rövid nukleotidszakaszok,
igen rövid nukleotidszakaszok,
05:49
much smaller than DNA.
143
337353
2182
a DNS-nél sokkal rövidebbek.
05:51
And also, all microRNAs are
very similar to each other,
very similar to each other,
144
339535
3015
Ráadásul a mikroRNS-ek nagyon hasonlók,
05:54
with just tiny differences.
145
342550
2047
közöttük csak csekély az eltérés.
05:56
So imagine trying to differentiate two molecules,
146
344597
2520
Képzeljék el, hogy két, roppant hasonló
05:59
extremely similar, extremely small.
147
347117
3194
és roppant kicsi molekulát
kell megkülönböztetni.
kell megkülönböztetni.
06:02
We believe that we have found a way to do so,
148
350311
2906
Meggyőződésünk, hogy megtaláltuk a módját,
06:05
and this is the first time that we've shown it in public.
149
353217
2749
s most mutatjuk be először
a nyilvánosság előtt.
a nyilvánosság előtt.
06:07
Let me do a demonstration.
150
355966
2501
Hadd kezdjem el a bemutatót.
06:10
Imagine that next time you go to your doctor
151
358467
2441
Tegyük föl, hogy amikor legközelebb
06:12
and do your next standard blood test,
152
360908
1923
az orvosnál vért vesznek önöktől,
06:14
a lab technician extracts a total RNA,
153
362831
2352
a laboráns a teljes RNS-t kivonja belőle
06:17
which is quite simple today,
154
365183
1923
– manapság ez elég egyszerű –,
06:19
and puts it in a standard
96-well plate like this one.
96-well plate like this one.
155
367106
2792
és behelyezi egy ilyen szabványos,
96 lyukú lemezbe.
96 lyukú lemezbe.
06:21
Each well of these plates
156
369898
1667
E lyukak mindegyike
06:23
has specific biochemistry that we assign,
157
371565
2639
sajátos biokémiai tulajdonságú,
06:26
that is looking for a specific microRNA,
158
374204
2340
és egy-egy specifikus
mikroRNS-re vadászik:
mikroRNS-re vadászik:
06:28
acting like a trap that closes
159
376544
1779
olyan, mint egy csapda,
06:30
only when the microRNA is present in the sample,
160
378323
2357
és csak akkor zárul be,
06:32
and when it does, it will shine with green color.
161
380680
3121
ha a mikroRNS a mintában van:
ekkor a lyuk zölden fölvillan.
ekkor a lyuk zölden fölvillan.
06:35
To run the reaction,
162
383801
1103
A reakció indításához
06:36
you put the plate inside a device like this one,
163
384904
3136
betesszük a lemezt a készülékbe,
06:40
and then you can put your smartphone on top of it.
164
388040
3890
és rátesszük az okostelefonunkat.
06:43
If we can have a camera here
165
391930
2740
Kérem a kamerát ideirányítani,
06:46
so you can see my screen.
166
394670
2708
hogy láthassák a telefon kijelzőjét.
06:49
A smartphone is a connected computer
167
397378
2396
Az okostelefon a készülékkel
06:51
and it's also a camera,
168
399774
1609
összekötött számítógép és kamera,
06:53
good enough for our purpose.
169
401383
2148
amely céljainknak teljesen megfelel.
06:59
The smartphone is taking pictures,
170
407431
1980
Az okostelefon felvételeket készít,
07:01
and when the reaction is over,
171
409411
1344
s mikor a reakció végbement,
07:02
it will send the pictures
172
410755
1043
elküldi a képeket
07:03
to our online database for processing
173
411798
2314
feldolgozásra és értelmezésre
07:06
and interpretation.
174
414112
1618
az adatbázisunkba.
07:07
This entire process lasts around 60 minutes,
175
415730
2725
A teljes folyamat kb. egy órát tart,
07:10
but when the process is over,
176
418455
1845
és amikor a folyamat kész,
07:12
wells that shine are matched
with the specific microRNAs
with the specific microRNAs
177
420300
3025
világító lyukakat összevetik
az egyes mikroRNS-ekkel,
az egyes mikroRNS-ekkel,
07:15
and analyzed in terms of how much and how fast
178
423325
2644
s abból a szempontból elemzik őket,
hogy milyen erősen
hogy milyen erősen
07:17
they shine.
179
425969
1249
és sebesen villognak.
07:19
And then, when this entire process is over,
180
427218
4268
Azután, a folyamat végeztével
07:23
this is what happens.
181
431486
2458
a következő történik.
07:25
This chart is showing the specific microRNAs
182
433944
2597
Ez a diagram a jelen mintában lévő
07:28
present in this sample
183
436541
1435
mikroRNS-eket
07:29
and how they reacted over time.
184
437976
2412
és a folyamat időbeli lefolyását mutatja.
07:32
Then, if we take this specific pattern of microRNA
185
440388
2502
Ha most az adott személy
07:34
of this person's samples
186
442890
1406
mikroRNS-einek mintázatát
07:36
and compare it with existing scientific documentation
187
444296
2976
összevetjük az egy-egy betegségre
07:39
that correlates microRNA patterns
188
447272
1948
jellemző kombinációkat tartalmazó
07:41
with a specific presence of a disease,
189
449220
5281
meglévő tudományos dokumentációval,
07:46
this is how pancreatic cancer looks like.
190
454501
3449
kiderül, hogy ez itt hasnyálmirigyrák.
07:49
This inside is a real sample
191
457950
2657
Ez egy valódi minta volt, melyben épp most
07:52
where we just detected pancreatic cancer.
192
460607
3319
mutattuk ki a hasnyálmirigyrákot.
07:55
(Applause)
193
463926
4439
(Taps)
08:04
Another important aspect of this approach
194
472086
2358
A másik fontos szempont,
hogy felhőben gyűjtjük
hogy felhőben gyűjtjük
08:06
is the gathering and mining of data in the cloud,
195
474444
2339
és dolgozzuk föl az adatokat,
08:08
so we can get results in real time
196
476783
1643
így rögtön megkapjuk az eredményt,
08:10
and analyze them with our contextual information.
197
478426
3437
s összefüggéseiben elemezhetjük
az információt.
az információt.
08:13
If we want to better understand
198
481863
1478
Ha jobban szeretnénk érteni
08:15
and decode diseases like cancer,
199
483341
2115
és elemezni a rákhoz hasonló kórokat,
08:17
we need to stop treating them
200
485456
1350
nem szabad őket heveny,
08:18
as acute, isolated episodes,
201
486806
2182
elszigetelt esetekként fölfognunk,
08:20
and consider and measure everything
202
488988
1924
hanem mindent úgy kell tekintenünk
08:22
that affects our health on a permanent basis.
203
490912
4308
és mérnünk, mint egészségünkre
állandóan ható tényezőket.
állandóan ható tényezőket.
08:27
This entire platform is a working prototype.
204
495220
4286
Ez a program egy működő prototípus,
08:31
It uses state-of-the-art molecular biology,
205
499506
3465
a molekuláris biológia legkorszerűbb
eredményeit alkalmazza,
eredményeit alkalmazza,
08:34
a low-cost, 3D-printed device,
206
502971
2746
olcsó, 3D-s nyomtatású készülékünket
08:37
and data science
207
505717
1962
és az adattudományt használja, azért,
08:39
to try to tackle one of humanity's
toughest challenges.
toughest challenges.
208
507679
3915
hogy megkíséreljük az emberiség
legnehezebb feladatát megoldani.
legnehezebb feladatát megoldani.
08:43
Since we believe early cancer detection
209
511594
2002
Mivel hisszük, hogy a korai rákfelismerést
08:45
should really be democratized,
210
513596
1788
általánosan elérhetővé kell tenni,
08:47
this entire solution costs at least 50 times less
211
515384
2385
ez a teljes megoldás
legalább 50-szer olcsóbb,
legalább 50-szer olcsóbb,
08:49
than current available methods,
212
517769
2001
mint a jelenlegi módszerek.
08:51
and we know that the community can help us
213
519770
1733
Tudjuk, hogy a társadalom segítheti
08:53
accelerate this even more,
214
521503
1485
e folyamat fölgyorsítását,
08:54
so we're making the design of the device
215
522988
1935
ezért a készülék kialakítása
08:56
open-source.
216
524923
2477
bárki számára nyilvános.
08:59
(Applause)
217
527400
3594
(Taps)
09:07
Let me say very clearly
218
535944
1597
Őszintén megmondom,
09:09
that we are at the very early stages,
219
537541
1735
hogy igen korai szakasznál tartunk,
09:11
but so far, we have been able
220
539276
1981
de azért sikeresen azonosítani tudtuk
09:13
to successfully identify the microRNA pattern
221
541257
2609
a hasnyálmirigyrák, a tüdőrák,
09:15
of pancreatic cancer, lung cancer,
222
543866
3262
az emlőrák és a májrák
09:19
breast cancer and hepatic cancer.
223
547128
3060
mikroRNS-ének a mintázatát.
09:22
And currently, we're doing a clinical trial
224
550188
3182
Jelenleg klinikai kísérleteket végzünk
09:25
in collaboration with the
German Cancer Research Center
German Cancer Research Center
225
553370
2879
a Német Rákkutató Központtal együttműködve
09:28
with 200 women for breast cancer.
226
556249
3591
200 emlőrákos asszonyon.
09:31
(Applause)
227
559840
3608
(Taps)
09:35
This is the single non-invasive,
228
563448
2714
Ez az egyetlen nem invazív,
09:38
accurate and affordable test
229
566162
2742
pontos és megfizethető árú vizsgálat,
09:40
that has the potential to dramatically change
230
568904
2246
amely a jövőben
gyökeresen megváltoztathatja
gyökeresen megváltoztathatja
09:43
how cancer procedures and diagnostics
231
571150
1810
a rák felismerését
09:44
have been done.
232
572960
1820
és gyógyítását.
09:46
Since we're looking for the microRNA patterns
233
574780
1617
Mivel mikroRNS-mintákat keresünk
09:48
in your blood at any given time,
234
576397
2565
a beteg vérében, ezért nem az a kérdés,
09:50
you don't need to know
which cancer you're looking for.
which cancer you're looking for.
235
578962
1896
hogy milyen rákot keressünk.
09:52
You don't need to have any symptoms.
236
580858
2167
Nem kell ismernünk a beteg tüneteit.
09:55
You only need one milliliter of blood
237
583025
2808
Csak egy milliliter vérre van szükségünk,
09:57
and a relatively simple array of tools.
238
585833
3510
és viszonylag egyszerű eszközökre.
10:01
Today, cancer detection happens mainly
239
589343
2812
Jelenleg a rákot főleg akkor mutatják ki,
10:04
when symptoms appear.
240
592155
2085
amikor már a tünetek észlelhetők.
10:06
That is, at stage 3 or 4,
241
594240
2629
Ez a III. vagy IV. stádium,
10:08
and I believe that is too late.
242
596869
1924
és biztos, hogy ez már túl késő.
10:10
It is too expensive for our families.
243
598793
2148
Ez túl drága a családoknak.
10:12
It is too expensive for humanity.
244
600941
2452
Ez túl drága a társadalomnak.
10:15
We cannot lose the war against cancer.
245
603393
2947
Nem veszíthetjük el
a rák elleni küzdelmet.
a rák elleni küzdelmet.
10:18
It not only costs us billions of dollars,
246
606340
1890
Ez nemcsak dollármilliárdokba,
10:20
but it also costs us the people we love.
247
608230
2922
hanem szeretteink életébe is kerül.
10:23
Today, my aunt, she's fighting bravely
248
611152
3498
A nénikém most bátran küzd,
10:26
and going through this process
with a very positive attitude.
with a very positive attitude.
249
614650
2910
és bizakodva csinálja végig a folyamatot.
10:29
However, I want fights like this
250
617560
2578
Ám szeretném, ha ilyen küzdelemre
10:32
to become very rare.
251
620138
1623
minél ritkábban lenne szükség.
10:33
I want to see the day
252
621761
1127
Bár már eljönne a nap,
10:34
when cancer is treated easily
253
622888
1927
amikor az egyszerű diagnózisnak hála,
10:36
because it can be routinely diagnosed
254
624815
2152
a rák a legkorábbi stádiumában
10:38
at the very early stages,
255
626967
1957
könnyen gyógyítható.
10:40
and I'm certain
256
628924
1092
Biztos vagyok benne,
10:42
that in the very near future,
257
630016
2136
hogy a közeljövőben
10:44
because of this
258
632152
1298
az élettudományokban
10:45
and other breakthroughs that we are seeing
259
633450
1240
nap mint nap tapasztalt
10:46
every day in the life sciences,
260
634690
2023
áttöréseknek köszönhetően
10:48
the way we see cancer
261
636713
1632
gyökeresen megváltozik
10:50
will radically change.
262
638345
1991
a rákról alkotott nézetünk,
10:52
It will give us the chance of detecting it early,
263
640336
2464
s ez megadja a korai felismerés,
10:54
understanding it better,
264
642800
1765
a jobb megértés
10:56
and finding a cure.
265
644565
2236
és a gyógymód megtalálásának esélyét.
10:58
Thank you very much.
266
646801
1679
Köszönöm szépen.
11:00
(Applause)
267
648480
8208
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Jorge Soto - Cancer technologistJorge Soto is helping develop a simple, noninvasive test that identifies cancer.
Why you should listen
Last year, electrical engineer Jorge Soto co-founded mirOculus with a group of fellow Singularity University students to push forward the development of a bold new test for cancer -- one that functions by looking for microRNA in the bloodstream, which could point to the presence of different types of cancer at very early stages. It's early stages for the device as well, but initial trials are promising. The open source device debuted publicly at the TEDGlobal conference in 2014.
Soto is a graduate of both Tec de Monterrey and Singularity University. In September 2013, he returned to Mexico to help the President’s Office develop strategies and projects that encourage civic participation, transparency, accountability and innovation in Mexico, and improve the communication between citizens and their institutions.
More profile about the speakerSoto is a graduate of both Tec de Monterrey and Singularity University. In September 2013, he returned to Mexico to help the President’s Office develop strategies and projects that encourage civic participation, transparency, accountability and innovation in Mexico, and improve the communication between citizens and their institutions.
Jorge Soto | Speaker | TED.com