TEDxAarhus
Fatima AlZahra'a Alatraktchi: To detect diseases earlier, let's speak bacteria's secret language
Fatima AlZahra'a Alatraktchi: Tanuljuk meg a baktériumok titkos nyelvét, hogy hamarabb észrevehessük a megbetegedéseket!
Filmed:
Readability: 4.9
1,799,889 views
A baktériumok "beszélgetnek" egymással, kémiai információkat küldenek egymásnak, így szervezik meg támadásaikat. Mi lenne, ha hallanánk, amit mondanak? Fatima AlZahra'a Alatraktchi nanofizikus kifejlesztett egy eszközt, melynek segítségével lehallgathatjuk a baktériumok társalgását, és lefordíthatjuk kommunikációjukat emberi nyelvre. Munkája utat nyithat a betegségek korai diagnosztizálása felé – még mielőtt a tünetek jelentkeznének.
Fatima AlZahra'a Alatraktchi - Nanophysicist, entrepreneur
Fatima AlZahra'a Alatraktchi invented a method to spy on the social behavior and communication of bacteria. Full bio
Fatima AlZahra'a Alatraktchi invented a method to spy on the social behavior and communication of bacteria. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
You don't know them.
0
1992
1325
Nem ismerjük őket.
00:16
You don't see them.
1
4150
1286
Nem látjuk őket.
00:18
But they're always around,
2
6405
2003
Mégis itt vannak körülöttünk,
00:21
whispering,
3
9404
1680
suttognak,
00:23
making secret plans,
4
11108
1814
titkos terveket szőnek,
00:25
building armies with millions of soldiers.
5
13700
3682
többmilliós hadsereget állítanak fel.
00:30
And when they decide to attack,
6
18826
1791
És mikor úgy döntenek, hogy támadnak,
00:33
they all attack at the same time.
7
21435
2262
hirtelen lecsapnak ránk.
00:39
I'm talking about bacteria.
8
27130
1779
A baktériumokról beszélek.
00:40
(Laughter)
9
28933
1325
(Nevetés)
00:42
Who did you think I was talking about?
10
30282
1855
Mit gondoltak, kiről?
00:46
Bacteria live in communities
just like humans.
just like humans.
11
34401
3194
A baktériumok közösségekben élnek,
ahogy mi, emberek is.
ahogy mi, emberek is.
00:49
They have families,
12
37619
1273
Családjuk van,
00:50
they talk,
13
38916
1151
beszélgetnek,
00:52
and they plan their activities.
14
40091
1842
megtervezik tevékenységeiket.
00:53
And just like humans, they trick, deceive,
15
41957
2657
És az emberhez hasonlóan
ők is ravaszkodnak, csalnak,
ők is ravaszkodnak, csalnak,
00:56
and some might even cheat on each other.
16
44638
2134
néha hűtlenek is egymáshoz.
01:00
What if I tell you that we can listen
to bacterial conversations
to bacterial conversations
17
48127
3847
Mit szólnak, ha azt mondom,
hogy lehallgathatjuk a beszélgetéseiket,
hogy lehallgathatjuk a beszélgetéseiket,
01:03
and translate their confidential
information into human language?
information into human language?
18
51998
3574
és lefordíthatjuk emberi nyelvre
a bizalmas információkat?
a bizalmas információkat?
01:08
And what if I tell you that translating
bacterial conversations can save lives?
bacterial conversations can save lives?
19
56255
4798
És ha azt mondom,
hogy e fordítások életeket menthetnek?
hogy e fordítások életeket menthetnek?
01:14
I hold a PhD in nanophysics,
20
62519
1771
Nanofizikából doktoráltam,
01:16
and I've used nanotechnology
to develop a real-time translation tool
to develop a real-time translation tool
21
64314
4376
és nanotechnológiai eljárással
olyan szinkronfordító eszközt alkottam,
olyan szinkronfordító eszközt alkottam,
01:20
that can spy on bacterial communities
22
68714
2319
amivel lehallgathatjuk
a baktériumközösségeket,
a baktériumközösségeket,
01:23
and give us recordings
of what bacteria are up to.
of what bacteria are up to.
23
71057
2916
és így megtudhatjuk, mire készülődnek.
01:28
Bacteria live everywhere.
24
76123
1596
Mindenfelé élnek baktériumok.
01:29
They're in the soil, on our furniture
25
77743
2329
A talajban, a bútorainkon
01:32
and inside our bodies.
26
80096
1311
és a testünkben is.
01:34
In fact, 90 percent of all the live cells
in this theater are bacterial.
in this theater are bacterial.
27
82083
4539
Az e teremben található élő sejtek
90 százaléka bakteriális sejt.
90 százaléka bakteriális sejt.
01:39
Some bacteria are good for us;
28
87915
1599
Vannak számunkra hasznos baktériumok:
01:41
they help us digest food
or produce antibiotics.
or produce antibiotics.
29
89538
3212
segítik az emésztést,
az immunrendszer ellenanyag-termelését.
az immunrendszer ellenanyag-termelését.
01:44
And some bacteria are bad for us;
30
92774
2092
Némelyikük azonban káros:
01:46
they cause diseases and death.
31
94890
1894
betegséget, halált okozhat.
01:49
To coordinate all
the functions bacteria have,
the functions bacteria have,
32
97794
2416
Hogy összehangolják feladataikat,
01:52
they have to be able to organize,
33
100234
2072
a baktériumoknak szerveződniük kell,
01:54
and they do that just like us humans --
34
102330
2041
és ezt pont úgy teszik, ahogy mi:
01:56
by communicating.
35
104395
1159
kommunikálnak.
01:58
But instead of using words,
36
106751
1475
Szavak helyett azonban
02:00
they use signaling molecules
to communicate with each other.
to communicate with each other.
37
108250
2942
jelzőmolekulákat használnak egymás közt.
02:04
When bacteria are few,
38
112083
1257
Mikor kevés a baktérium,
02:05
the signaling molecules just flow away,
39
113364
2743
a jelzőmolekulák szétszóródnak,
02:08
like the screams of a man
alone in the desert.
alone in the desert.
40
116131
2505
mint magányos ember kiáltása a pusztában.
02:11
But when there are many bacteria,
the signaling molecules accumulate,
the signaling molecules accumulate,
41
119518
3992
De mikor sok a baktérium,
felgyűlnek a jelzőmolekulák,
felgyűlnek a jelzőmolekulák,
02:15
and the bacteria start sensing
that they're not alone.
that they're not alone.
42
123534
2992
így a baktériumok észlelik,
hogy nincsenek egyedül.
hogy nincsenek egyedül.
02:19
They listen to each other.
43
127309
1334
Hallgatják egymást.
02:21
In this way, they keep track
of how many they are
of how many they are
44
129459
2816
Figyelik, hányan vannak,
02:24
and when they're many enough
to initiate a new action.
to initiate a new action.
45
132299
3321
és hogy mikor vannak elegen
egy támadás indításához.
egy támadás indításához.
02:28
And when the signaling molecules
have reached a certain threshold,
have reached a certain threshold,
46
136575
3857
Mikor a jelzőmolekulák száma
elér egy bizonyos szintet,
elér egy bizonyos szintet,
02:32
all the bacteria sense at once
that they need to act
that they need to act
47
140456
3121
minden baktériumsejt egyszerre érzékeli,
02:35
with the same action.
48
143601
1318
hogy cselekedniük kell.
02:37
So bacterial conversation consists
of an initiative and a reaction,
of an initiative and a reaction,
49
145967
4326
A bakteriális párbeszéd tehát egy
kezdeményezésből és egy reakcióból áll:
kezdeményezésből és egy reakcióból áll:
02:42
a production of a molecule
and the response to it.
and the response to it.
50
150317
3072
egy molekula keletkezéséből
és a rá adott válaszból.
és a rá adott válaszból.
02:47
In my research, I focused on spying
on bacterial communities
on bacterial communities
51
155094
3340
Kutatásom során
az emberi szervezetben található
bakteriális közösségekre koncentráltam.
bakteriális közösségekre koncentráltam.
02:50
inside the human body.
52
158458
1403
02:52
How does it work?
53
160343
1245
Mit is jelent ez?
02:54
We have a sample from a patient.
54
162385
1915
Mintát veszünk egy pácienstől.
02:56
It could be a blood or spit sample.
55
164324
2538
Vér- vagy köpetmintát.
02:59
We shoot electrons into the sample,
56
167304
2537
Elektronokat juttatunk a mintába.
03:01
the electrons will interact with any
communication molecules present,
communication molecules present,
57
169865
3920
Az elektronok kölcsönhatásba lépnek
a kommunikáló molekulákkal.
a kommunikáló molekulákkal.
03:05
and this interaction
will give us information
will give us information
58
173809
2381
E kölcsönhatás információt nyújt
03:08
on the identity of the bacteria,
59
176214
1891
a baktériumok fajtájáról,
03:10
the type of communication
60
178129
1671
a kommunikáció típusáról,
03:11
and how much the bacteria are talking.
61
179824
2293
és hogy mennyit kommunikálnak
a baktériumok.
a baktériumok.
03:16
But what is it like
when bacteria communicate?
when bacteria communicate?
62
184269
2321
De vajon milyen az, amikor
a baktériumok kommunikálnak?
a baktériumok kommunikálnak?
03:19
Before I developed the translation tool,
63
187747
3760
Mielőtt ezt a fordító eszközt
kifejlesztettem,
kifejlesztettem,
03:23
my first assumption was that bacteria
would have a primitive language,
would have a primitive language,
64
191531
3846
azt gondoltam, a baktériumok
egyszerű nyelven kommunikálnak.
egyszerű nyelven kommunikálnak.
03:27
like infants that haven't developed
words and sentences yet.
words and sentences yet.
65
195401
3178
Mint a gyerekek, mielőtt elkezdenének
szavakat vagy mondatokat használni.
szavakat vagy mondatokat használni.
03:31
When they laugh, they're happy;
when they cry, they're sad.
when they cry, they're sad.
66
199208
2921
Mikor nevetnek, akkor boldogok,
mikor sírnak, akkor szomorúak.
mikor sírnak, akkor szomorúak.
03:34
Simple as that.
67
202153
1150
Ennyi az egész.
03:36
But bacteria turned out to be nowhere
as primitive as I thought they would be.
as primitive as I thought they would be.
68
204008
4115
De kiderült, a baktériumok
korántsem ilyen egyszerűek.
korántsem ilyen egyszerűek.
03:40
A molecule is not just a molecule.
69
208615
2240
Egy molekula nem csak molekula.
03:42
It can mean different things
depending on the context,
depending on the context,
70
210879
2754
Sok mindent jelenthet,
a körülményektől függően.
a körülményektől függően.
03:46
just like the crying of babies
can mean different things:
can mean different things:
71
214404
2942
Mint ahogy a babák sírása is
több dolgot jelezhet:
több dolgot jelezhet:
03:49
sometimes the baby is hungry,
72
217370
1770
hol azt, hogy éhesek,
03:51
sometimes it's wet,
73
219164
1194
hol azt, hogy bepisiltek,
03:52
sometimes it's hurt or afraid.
74
220382
2019
néha fáj valamijük, vagy félnek.
03:54
Parents know how to decode those cries.
75
222425
2350
A szülők tudják,
hogyan értelmezzék a sírást.
hogyan értelmezzék a sírást.
03:57
And to be a real translation tool,
76
225624
1882
Egy igazi fordító eszköz képes arra,
03:59
it had to be able to decode
the signaling molecules
the signaling molecules
77
227530
2973
hogy a körülmények függvényében
fejtse meg és fordítsa le
fejtse meg és fordítsa le
04:02
and translate them
depending on the context.
depending on the context.
78
230527
4061
a molekulák jelzéseit.
04:07
And who knows?
79
235497
1151
És ki tudja,
04:08
Maybe Google Translate
will adopt this soon.
will adopt this soon.
80
236672
2161
talán hamarosan a Google
Fordító is átveszi ezt.
Fordító is átveszi ezt.
04:10
(Laughter)
81
238857
2369
(Nevetés)
04:14
Let me give you an example.
82
242386
1718
Hadd mondjak egy példát.
04:16
I've brought some bacterial data
that can be a bit tricky to understand
that can be a bit tricky to understand
83
244128
3589
Hoztam pár baktériumadatot,
kicsit talán nehéz megérteni őket,
kicsit talán nehéz megérteni őket,
ha nem vagyunk ebben jártasak,
04:19
if you're not trained,
84
247741
1151
04:20
but try to take a look.
85
248916
1345
de próbáljuk meg.
04:23
(Laughter)
86
251548
1919
(Nevetés)
04:26
Here's a happy bacterial family
that has infected a patient.
that has infected a patient.
87
254959
3477
Ez egy boldog baktériumcsalád,
most fertőztek meg egy beteget.
most fertőztek meg egy beteget.
04:32
Let's call them the Montague family.
88
260261
2033
Nevezzük őket a Montague családnak.
04:35
They share resources,
they reproduce, and they grow.
they reproduce, and they grow.
89
263920
3461
Megosztják erőforrásaikat,
szaporodnak, növekednek.
szaporodnak, növekednek.
04:40
One day, they get a new neighbor,
90
268294
1979
Egy nap új család költözik a szomszédba,
04:44
bacterial family Capulet.
91
272746
1767
a Capulet baktériumcsalád.
04:46
(Laughter)
92
274537
1150
(Nevetés)
04:48
Everything is fine,
as long as they're working together.
as long as they're working together.
93
276157
2790
Az élet szépen megy tovább,
ki-ki járja a maga útját.
ki-ki járja a maga útját.
04:52
But then something unplanned happens.
94
280377
3006
De egyszercsak váratlan dolog történik.
04:56
Romeo from Montague has a relationship
with Juliet from Capulet.
with Juliet from Capulet.
95
284449
4218
Montague Rómeó beleszeret Capulet Júliába.
05:00
(Laughter)
96
288691
1150
(Nevetés)
05:02
And yes, they share genetic material.
97
290978
2895
És igen, genetikai állományaikat
is megosztják egymással.
is megosztják egymással.
05:05
(Laughter)
98
293897
2109
(Nevetés)
05:10
Now, this gene transfer
can be dangerous to the Montagues
can be dangerous to the Montagues
99
298630
2751
Ez a génátvitel veszélyes
lehet a Montague-k számára,
lehet a Montague-k számára,
05:13
that have the ambition to be the only
family in the patient they have infected,
family in the patient they have infected,
100
301405
4066
akik egyedüliként akarják
uralni a megfertőzött beteget.
uralni a megfertőzött beteget.
05:17
and sharing genes contributes
101
305495
1424
A génmegosztás elősegítené,
05:18
to the Capulets developing
resistance to antibiotics.
resistance to antibiotics.
102
306943
2834
hogy a Capuletek
antibiotikum-rezisztenssé váljanak.
antibiotikum-rezisztenssé váljanak.
05:23
So the Montagues start talking internally
to get rid of this other family
to get rid of this other family
103
311747
4645
A Montague-k tehát megbeszélik,
hogy elpusztítják a másik családot:
hogy elpusztítják a másik családot:
05:28
by releasing this molecule.
104
316416
1722
felszabadítanak egy molekulát.
05:30
(Laughter)
105
318688
1150
(Nevetés)
05:32
And with subtitles:
106
320700
1362
Mégpedig a következő felirattal:
05:34
[Let us coordinate an attack.]
107
322372
1606
[Szervezzünk támadást!]
05:36
(Laughter)
108
324002
1291
(Nevetés)
05:37
Let's coordinate an attack.
109
325639
1791
Szervezzünk támadást!
05:41
And then everybody at once responds
110
329148
3100
Mindenki azonnal reagál:
05:44
by releasing a poison
that will kill the other family.
that will kill the other family.
111
332272
4323
méreganyagot bocsátanak ki,
ami megöli a másik családot.
ami megöli a másik családot.
05:48
[Eliminate!]
112
336619
1768
[Megsemmisítés!]
05:52
(Laughter)
113
340129
2132
(Nevetés)
05:55
The Capulets respond
by calling for a counterattack.
by calling for a counterattack.
114
343338
4393
Capuleték válaszul
ellentámadásba lendülnek.
ellentámadásba lendülnek.
05:59
[Counterattack!]
115
347755
1156
[Ellentámadás!]
06:00
And they have a battle.
116
348935
1425
A két tábor összecsap.
06:04
This is a video of real bacteria
dueling with swordlike organelles,
dueling with swordlike organelles,
117
352090
4618
E videóban valódi baktériumok csatáznak
kardszerű sejtszervecskéik segítségével.
kardszerű sejtszervecskéik segítségével.
06:08
where they try to kill each other
118
356732
1613
Megpróbálják megölni egymást:
06:10
by literally stabbing
and rupturing each other.
and rupturing each other.
119
358369
2838
döfködnek és kaszabolnak.
06:14
Whoever's family wins this battle
becomes the dominant bacteria.
becomes the dominant bacteria.
120
362784
3961
A csata győztese lesz
az uralkodó baktériumcsalád.
az uralkodó baktériumcsalád.
06:20
So what I can do is to detect
bacterial conversations
bacterial conversations
121
368360
3279
Én tehát meg tudom figyelni
a bakteriális beszélgetéseket,
a bakteriális beszélgetéseket,
melyek a különböző csoportos
akciókat megelőzik,
akciókat megelőzik,
06:23
that lead to different
collective behaviors
collective behaviors
122
371663
2032
06:25
like the fight you just saw.
123
373719
1435
amilyen az előbb látott csata is volt.
06:27
And what I did was to spy
on bacterial communities
on bacterial communities
124
375633
2917
Kórházi fekvőbetegek testében található
baktériumközösségeket
06:30
inside the human body
125
378574
2043
06:32
in patients at a hospital.
126
380641
1716
kezdtem tehát lehallgatni.
06:34
I followed 62 patients in an experiment,
127
382737
2470
A kísérlet során 62 pácienssel dolgoztam,
06:37
where I tested the patient samples
for one particular infection,
for one particular infection,
128
385231
3748
egy meghatározott fertőzést keresve
elemeztem a tőlük vett mintát,
elemeztem a tőlük vett mintát,
anélkül, hogy ismertem volna a hagyományos
diagnosztikai mérések eredményét.
diagnosztikai mérések eredményét.
06:41
without knowing the results
of the traditional diagnostic test.
of the traditional diagnostic test.
129
389003
3329
06:44
Now, in bacterial diagnostics,
130
392356
4220
A bakteriális diagnosztizálás során
06:48
a sample is smeared out on a plate,
131
396600
1981
a mintát szétkenjük egy üvegtálon,
06:50
and if the bacteria grow within five days,
132
398605
3124
és ha öt napon belül növekedni
kezdenek a baktériumok,
kezdenek a baktériumok,
06:53
the patient is diagnosed as infected.
133
401753
2364
a pácienst fertőzöttnek tekintjük.
06:57
When I finished the study
and I compared the tool results
and I compared the tool results
134
405842
2819
A vizsgálat végeztével
összehasonlítottam eredményeimet
összehasonlítottam eredményeimet
07:00
to the traditional diagnostic test
and the validation test,
and the validation test,
135
408685
3238
a hagyományos diagnosztikai
és az ellenőrző mérések eredményeivel,
és az ellenőrző mérések eredményeivel,
07:03
I was shocked.
136
411947
1400
és elképedtem.
07:05
It was far more astonishing
than I had ever anticipated.
than I had ever anticipated.
137
413371
3711
Sokkal meglepőbb volt,
mint amire számítottam.
mint amire számítottam.
07:10
But before I tell you
what the tool revealed,
what the tool revealed,
138
418011
2139
De mielőtt elmondanám,
mire jöttem rá,
mire jöttem rá,
07:12
I would like to tell you about
a specific patient I followed,
a specific patient I followed,
139
420174
2994
az egyik betegről szeretnék mesélni,
07:15
a young girl.
140
423192
1167
egy fiatal lányról.
07:16
She had cystic fibrosis,
141
424803
1450
Cisztás fibrózisa volt,
07:18
a genetic disease that made her lungs
susceptible to bacterial infections.
susceptible to bacterial infections.
142
426277
3740
ez egy genetikai betegség, amitől a tüdeje
érzékennyé vált a fertőzésekre.
érzékennyé vált a fertőzésekre.
07:22
This girl wasn't a part
of the clinical trial.
of the clinical trial.
143
430837
2396
Ő nem vett részt a vizsgálatomban.
07:25
I followed her because I knew
from her medical record
from her medical record
144
433257
2827
Azért figyeltem őt,
mert a leleteiből láttam,
mert a leleteiből láttam,
07:28
that she had never had
an infection before.
an infection before.
145
436108
2100
hogy korábban soha nem volt fertőzése.
07:31
Once a month, this girl
went to the hospital
went to the hospital
146
439453
2105
Havonta egyszer bement a kórházba,
07:33
to cough up a sputum sample
that she spit in a cup.
that she spit in a cup.
147
441582
2654
ahol felköhögött egy csészébe
egy köpetmintát.
egy köpetmintát.
07:36
This sample was transferred
for bacterial analysis
for bacterial analysis
148
444916
3126
E mintát bakteriális analízisre küldték,
07:40
at the central laboratory
149
448066
1930
mégpedig a központi laboratóriumba,
07:42
so the doctors could act quickly
if they discovered an infection.
if they discovered an infection.
150
450020
3466
hogy egy esetleges fertőzés esetén
orvosa azonnal tudjon reagálni.
orvosa azonnal tudjon reagálni.
07:46
And it allowed me to test my device
on her samples as well.
on her samples as well.
151
454099
2874
Így én is kipróbálhattam diagnosztikai
módszeremet a mintáin.
módszeremet a mintáin.
07:49
The first two months I measured
on her samples, there was nothing.
on her samples, there was nothing.
152
457355
3412
Az első két hónapban semmit nem találtam.
07:53
But the third month,
153
461794
1167
De a harmadik hónapban
07:54
I discovered some bacterial
chatter in her sample.
chatter in her sample.
154
462985
2656
bakteriális kommunikációt
fedeztem fel a mintában.
fedeztem fel a mintában.
07:58
The bacteria were coordinating
to damage her lung tissue.
to damage her lung tissue.
155
466473
3112
A baktériumok a tüdőszövet
szétroncsolására készültek.
szétroncsolására készültek.
08:02
But the traditional diagnostics
showed no bacteria at all.
showed no bacteria at all.
156
470534
4011
A hagyományos diagnosztikai módszerek
nem mutatták ki a baktériumokat.
nem mutatták ki a baktériumokat.
08:07
I measured again the next month,
157
475711
1919
A következő hónapban
újabb mérést végeztem,
újabb mérést végeztem,
08:09
and I could see that the bacterial
conversations became even more aggressive.
conversations became even more aggressive.
158
477654
3628
és azt láttam, hogy a bakteriális
kommunikáció agresszívabb lett.
kommunikáció agresszívabb lett.
08:14
Still, the traditional
diagnostics showed nothing.
diagnostics showed nothing.
159
482167
2752
A hagyományos diagnosztikai mérés
még mindig nem mutatott ki semmit.
még mindig nem mutatott ki semmit.
08:18
My study ended, but a half a year later,
I followed up on her status
I followed up on her status
160
486456
3644
Kutatásom véget ért, de fél év múlva
utánanéztem, mi történt a lánnyal,
utánanéztem, mi történt a lánnyal,
08:22
to see if the bacteria
only I knew about had disappeared
only I knew about had disappeared
161
490124
3241
vajon a baktériumok,
melyeket csak én láttam,
melyeket csak én láttam,
08:25
without medical intervention.
162
493389
2015
maguktól eltűntek-e.
08:28
They hadn't.
163
496350
1150
Nem tűntek el.
08:30
But the girl was now diagnosed
with a severe infection
with a severe infection
164
498020
2833
A lányt súlyosan megfertőzték
08:32
of deadly bacteria.
165
500877
1318
a halálos baktériumok.
08:35
It was the very same bacteria
my tool discovered earlier.
my tool discovered earlier.
166
503511
4078
Azok, amelyeket a módszeremmel kimutattam.
08:40
And despite aggressive
antibiotic treatment,
antibiotic treatment,
167
508537
2496
Az agresszív antibiotikumkúra ellenére
08:43
it was impossible
to eradicate the infection.
to eradicate the infection.
168
511057
2529
sem sikerült megszüntetni a fertőzést.
08:46
Doctors deemed that she would not
survive her 20s.
survive her 20s.
169
514816
3082
Az orvosok úgy számolták,
nem éri meg a harmincadik évét.
nem éri meg a harmincadik évét.
08:52
When I measured on this girl's samples,
170
520404
2105
Mikor e lány mintáin végeztem a méréseket,
08:54
my tool was still in the initial stage.
171
522533
2199
a fejlesztésem még
kezdeti stádiumban volt.
kezdeti stádiumban volt.
08:56
I didn't even know
if my method worked at all,
if my method worked at all,
172
524756
2699
Nem tudtam, működik-e
egyáltalán a módszerem,
egyáltalán a módszerem,
08:59
therefore I had an agreement
with the doctors
with the doctors
173
527479
2147
ezért megegyeztünk az orvosokkal,
09:01
not to tell them what my tool revealed
174
529650
1861
hogy nem mondom el
nekik az eredményeimet,
nekik az eredményeimet,
09:03
in order not to compromise
their treatment.
their treatment.
175
531535
2140
nehogy azok befolyásolják a kezeléseket.
Amikor tehát láttam ezeket az akkor
még meg nem erősített eredményeket,
még meg nem erősített eredményeket,
09:06
So when I saw these results
that weren't even validated,
that weren't even validated,
176
534111
2803
09:08
I didn't dare to tell
177
536938
1352
nem mertem elmondani,
09:10
because treating a patient
without an actual infection
without an actual infection
178
538314
2807
hiszen egy nem fertőzött ember
fertőzöttként kezelése
fertőzöttként kezelése
09:13
also has negative
consequences for the patient.
consequences for the patient.
179
541145
2610
káros következményekkel is járhat.
09:17
But now we know better,
180
545092
1622
De most már okosabbak vagyunk,
09:18
and there are many young boys
and girls that still can be saved
and girls that still can be saved
181
546738
3399
és sok a megmentendő fiatal fiú és lány,
09:23
because, unfortunately,
this scenario happens very often.
this scenario happens very often.
182
551172
3424
ugyanis sajnos gyakran alakul
ehhez hasonlóan egy fertőzés.
ehhez hasonlóan egy fertőzés.
09:26
Patients get infected,
183
554620
1543
A beteg megfertőződik,
09:28
the bacteria somehow don't show
on the traditional diagnostic test,
on the traditional diagnostic test,
184
556187
3477
a hagyományos diagnosztikai mérések
nem mutatják ki a baktériumokat,
nem mutatják ki a baktériumokat,
09:31
and suddenly, the infection breaks out
in the patient with severe symptoms.
in the patient with severe symptoms.
185
559688
3852
majd hirtelen sokkal súlyosabb
tünetekkel tör elő a betegség.
tünetekkel tör elő a betegség.
09:35
And at that point, it's already too late.
186
563564
2158
És ekkor már túl késő.
09:39
The surprising result
of the 62 patients I followed
of the 62 patients I followed
187
567219
3554
A 62 betegen folytatott vizsgálatom
meglepő eredménye az volt,
meglepő eredménye az volt,
09:42
was that my device
caught bacterial conversations
caught bacterial conversations
188
570797
2543
hogy az én módszeremmel bakteriális
kommunikációt észleltünk
kommunikációt észleltünk
09:45
in more than half of the patient samples
189
573364
2216
olyan minták több mint felénél,
09:47
that were diagnosed as negative
by traditional methods.
by traditional methods.
190
575604
2931
melyeket a hagyományos diagnosztikai
mérések negatívnak értékeltek.
mérések negatívnak értékeltek.
09:51
In other words, more than half
of these patients went home thinking
of these patients went home thinking
191
579501
3554
Vagyis e betegek több mint
fele úgy ment haza,
fele úgy ment haza,
09:55
they were free from infection,
192
583079
1685
hogy azt hitte, nincs fertőzése,
09:56
although they actually carried
dangerous bacteria.
dangerous bacteria.
193
584788
2748
miközben veszélyes baktériumokat
hordozott a szervezetében.
hordozott a szervezetében.
10:01
Inside these wrongly diagnosed patients,
194
589257
2297
E tévesen diagnosztizált betegek testében
10:03
bacteria were coordinating
a synchronized attack.
a synchronized attack.
195
591578
3020
a baktériumok összehangolt
támadásra készülődtek.
támadásra készülődtek.
10:07
They were whispering to each other.
196
595530
1688
Suttogtak egymásnak.
10:09
What I call "whispering bacteria"
197
597892
1631
"Suttogó baktériumoknak" nevezem
azokat a baktériumokat,
azokat a baktériumokat,
10:11
are bacteria that traditional
methods cannot diagnose.
methods cannot diagnose.
198
599547
3004
melyek hagyományos mérésekkel
nem kimutathatók.
nem kimutathatók.
10:15
So far, it's only the translation tool
that can catch those whispers.
that can catch those whispers.
199
603383
3943
Egyelőre ez az egyetlen olyan eszköz,
mellyel észlelhető a suttogásuk.
mellyel észlelhető a suttogásuk.
10:20
I believe that the time frame
in which bacteria are still whispering
in which bacteria are still whispering
200
608364
3403
Azt gondolom, hogy amíg
a baktériumok csak suttognak,
a baktériumok csak suttognak,
10:23
is a window of opportunity
for targeted treatment.
for targeted treatment.
201
611791
2987
még van lehetőségünk a célzott terápiára.
10:27
If the girl had been treated
during this window of opportunity,
during this window of opportunity,
202
615608
3133
Ha azt a lányt ebben az
időszakban kezelték volna,
időszakban kezelték volna,
10:30
it might have been possible
to kill the bacteria
to kill the bacteria
203
618765
2501
lehetséges, hogy kiirtották
volna a baktériumokat
volna a baktériumokat
10:33
in their initial stage,
204
621290
1465
a betegség kezdeti stádiumában,
10:34
before the infection got out of hand.
205
622779
2106
még mielőtt a fertőzés
teljesen elszabadul.
teljesen elszabadul.
10:39
What I experienced with this young girl
made me decide to do everything I can
made me decide to do everything I can
206
627131
3971
Ez a tapasztalatom arra késztetett,
hogy mindent megtegyek azért,
hogy mindent megtegyek azért,
10:43
to push this technology into the hospital.
207
631126
2205
hogy ez a technológia
bekerüljön a kórházakba.
bekerüljön a kórházakba.
10:46
Together with doctors,
208
634212
1151
Orvosokkal együtt dolgozom
10:47
I'm already working
on implementing this tool in clinics
on implementing this tool in clinics
209
635387
2969
a módszer klinikai felhasználásán,
10:50
to diagnose early infections.
210
638380
1822
hogy a fertőzéseket
időben felfedezhessék.
időben felfedezhessék.
10:53
Although it's still not known
how doctors should treat patients
how doctors should treat patients
211
641319
3244
Bár még nem tudjuk,
hogyan kezeljék a betegeket
hogyan kezeljék a betegeket
10:56
during the whispering phase,
212
644587
1813
e "suttogó fázisban",
10:58
this tool can help doctors
keep a closer eye on patients in risk.
keep a closer eye on patients in risk.
213
646424
3703
módszerem segítségével több figyelmet
szentelhetnek nekik.
szentelhetnek nekik.
11:02
It could help them confirm
if a treatment had worked or not,
if a treatment had worked or not,
214
650548
3282
Azonnal látják, a kezelés
hatásos volt-e vagy sem,
hatásos volt-e vagy sem,
11:05
and it could help answer simple questions:
215
653854
2764
és választ kaphatnak olyan
egyszerű kérdésekre, mint:
egyszerű kérdésekre, mint:
11:08
Is the patient infected?
216
656642
1730
Megfertőződött a beteg?
11:10
And what are the bacteria up to?
217
658396
1810
Mire készülnek a baktériumok?
11:12
Bacteria talk,
218
660958
1787
A baktériumok beszélgetnek,
11:14
they make secret plans,
219
662769
2026
titkos terveket szőnek,
11:16
and they send confidential
information to each other.
information to each other.
220
664819
2823
bizalmas információkat küldenek egymásnak.
11:20
But not only can we catch them whispering,
221
668253
2679
De nemcsak lehallgathatjuk a suttogásukat,
11:22
we can all learn their secret language
222
670956
2467
hanem meg is tanulhatjuk titkos nyelvüket,
11:25
and become ourselves bacterial whisperers.
223
673447
2879
mi magunk is baktériumnyelven
suttogókká válhatunk.
suttogókká válhatunk.
11:28
And, as bacteria would say,
224
676973
1714
És ahogy a baktériumok mondanák:
11:31
"3-oxo-C12-aniline."
225
679656
3098
"3-oxo-C12-anilin".
11:35
(Laughter)
226
683763
1168
(Nevetés)
11:36
(Applause)
227
684955
1085
(Taps)
11:38
Thank you.
228
686064
1184
Köszönöm.
ABOUT THE SPEAKER
Fatima AlZahra'a Alatraktchi - Nanophysicist, entrepreneurFatima AlZahra'a Alatraktchi invented a method to spy on the social behavior and communication of bacteria.
Why you should listen
Fatima AlZahra'a Alatraktchi holds a PhD in nanotechnology and molecular biology, is a renowned fiction writer and the founder of PreDiagnose, where she's created next-generation diagnostics for early bacterial detection. She's an expert in developing micro- and nanosensors for the detection of cellular molecules and microorganisms.
As a result of her research and academic track, Alatraktchi has received a number of prestigious awards, including the Lundbeck Foundation Talent Prize for outstanding research talents in medicine and health and the PhD thesis of the year award by the Technical University of Denmark. She founded PreDiagnose to transform her research into concrete benefit for users. Forbes listed her as one of the 30 most influential people under 30 in Europe within science and health in 2019.
Fatima AlZahra'a Alatraktchi | Speaker | TED.com