ABOUT THE SPEAKER
Bonnie Bassler - Molecular biologist
Bonnie Bassler studies how bacteria can communicate with one another, through chemical signals, to act as a unit. Her work could pave the way for new, more potent medicine.

Why you should listen

In 2002, bearing her microscope on a microbe that lives in the gut of fish, Bonnie Bassler isolated an elusive molecule called AI-2, and uncovered the mechanism behind mysterious behavior called quorum sensing -- or bacterial communication. She showed that bacterial chatter is hardly exceptional or anomolous behavior, as was once thought -- and in fact, most bacteria do it, and most do it all the time. (She calls the signaling molecules "bacterial Esperanto.")

The discovery shows how cell populations use chemical powwows to stage attacks, evade immune systems and forge slimy defenses called biofilms. For that, she's won a MacArthur "genius" grant -- and is giving new hope to frustrated pharmacos seeking new weapons against drug-resistant superbugs.

Bassler teaches molecular biology at Princeton, where she continues her years-long study of V. harveyi, one such social microbe that is mainly responsible for glow-in-the-dark sushi. She also teaches aerobics at the YMCA.

More profile about the speaker
Bonnie Bassler | Speaker | TED.com
TED2009

Bonnie Bassler: How bacteria "talk"

Bonnie Bassler a baktériumok kommunikációjáról

Filmed:
2,683,171 views

Bonnie Bassler felfedezte, hogy a baktériumok egy vegyi nyelven "beszélgetnek", így koordinálják védelmüket és indítanak támadást. Ennek a felfedezésnek meglepő alkalmazásai lehetnek az orvostudományban, az iparban - és önmagunk jobb megértésében.
- Molecular biologist
Bonnie Bassler studies how bacteria can communicate with one another, through chemical signals, to act as a unit. Her work could pave the way for new, more potent medicine. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:18
BacteriaBaktériumok are the oldestlegrégebbi livingélő organismsszervezetek on the earthföld.
0
0
3000
A baktériumok a Föld legősibb élő szervezetei.
00:21
They'veŐk már been here for billionsmilliárdokat of yearsévek,
1
3000
2000
Évmilliók óta itt vannak,
00:23
and what they are are single-celledegysejtű microscopicmikroszkópos organismsszervezetek.
2
5000
4000
ezek az egysejtű mikroszkopikus szervezetek.
00:27
So they are one cellsejt and they have this specialkülönleges propertyingatlan
3
9000
3000
Szóval ők egyetlen sejt, és a különlegességük,
00:30
that they only have one piecedarab of DNADNS.
4
12000
2000
hogy csak egyetlen darab DNS-ük van.
00:32
They have very fewkevés genesgének,
5
14000
2000
Nagyon kevés génjük van,
00:34
and geneticgenetikai informationinformáció to encodekódolás all of the traitsvonások that they carryvisz out.
6
16000
4000
és kevés genetikai információjuk, ami a tulajdonságaikat kódolja.
00:38
And the way bacteriabaktériumok make a livingélő
7
20000
2000
A baktériumok abból élnek,
00:40
is that they consumefogyaszt nutrientstápanyagok from the environmentkörnyezet,
8
22000
3000
hogy a környezetből tápanyagot vesznek magukhoz,
00:43
they grow to twicekétszer theirazok sizeméret, they cutvágott themselvesmaguk down in the middleközépső,
9
25000
3000
méretük duplájára nőnek, középen kettévágják magukat,
00:46
and one cellsejt becomesválik two, and so on and so on.
10
28000
3000
és egy sejtből kettő lesz, és így tovább, és így tovább.
00:49
They just grow and dividefeloszt, and grow and dividefeloszt -- so a kindkedves of boringunalmas life,
11
31000
4000
Csak nőnek és osztódnak, nőnek és osztódnak -- elég unalmas életük van,
00:53
exceptkivéve that what I would argueérvel is that you have
12
35000
2000
kivéve, hogy én arra szeretnék kilyukadni, hogy mi
00:55
an amazingelképesztő interactioninterakció with these crittersfickók.
13
37000
3000
elképesztő kapcsolatban állunk ezekkel a lényekkel.
00:58
I know you guys think of yourselfsaját magad as humansemberek, and this is sortfajta of how I think of you.
14
40000
3000
Tudom, ti emberként gondoltok magatokra, én viszont valahogy így.
01:01
This man is supposedfeltételezett to representképvisel
15
43000
2000
Ez az ember akarja ábrázolni
01:03
a genericgenerikus humanemberi beinglény,
16
45000
2000
a tipikus emberi lényt,
01:05
and all of the circleskörök in that man are all of the cellssejteket that make up your bodytest.
17
47000
4000
a körök az emberben pedig a sejtek, amikből a testünk felépül.
01:09
There is about a trillionbillió humanemberi cellssejteket that make eachminden egyes one of us
18
51000
3000
Mintegy trillió emberi sejt, amik azzá tesznek minket,
01:12
who we are and ableképes to do all the things that we do,
19
54000
3000
akik vagyunk és amik miatt tehetjük, amit teszünk,
01:15
but you have 10 trillionbillió bacterialbakteriális cellssejteket
20
57000
3000
ugyanakkor tíztrillió bakteriális sejt van
01:18
in you or on you at any momentpillanat in your life.
21
60000
2000
bennünk vagy rajtunk életünk bármely pillanatában.
01:20
So, 10 timesalkalommal more bacterialbakteriális cellssejteket
22
62000
2000
Azaz tíszer annyi baktériumsejt él
01:22
than humanemberi cellssejteket on a humanemberi beinglény.
23
64000
3000
egy emberen, mint amennyi emberi sejtje van.
01:25
And of coursetanfolyam it's the DNADNS that countsszámít,
24
67000
2000
És persze a DNS az, ami számít,
01:27
so here'sitt all the A, T, GsGS and CsCS
25
69000
2000
úgyhogy itt van az összes A, T, G és C,
01:29
that make up your geneticgenetikai codekód, and give you all your charmingbájos characteristicsjellemzők.
26
71000
3000
amiből a génkészletünk áll, és adja minden bájos vonásunkat.
01:32
You have about 30,000 genesgének.
27
74000
2000
Van kábé 30 000 génünk.
01:34
Well it turnsmenetek out you have 100 timesalkalommal more bacterialbakteriális genesgének
28
76000
3000
És kiderült, hogy százszor annyi baktériumgén van bennünk-rajtunk
01:37
playingjátszik a roleszerep in you or on you all of your life.
29
79000
4000
ami szerepet játszik az életünkben.
01:41
At the bestlegjobb, you're 10 percentszázalék humanemberi,
30
83000
3000
Legjobb esetben is csak 10%ban vagyunk emberek,
01:44
but more likelyvalószínűleg about one percentszázalék humanemberi,
31
86000
2000
de inkább csak egy százalékban,
01:46
dependingattól on whichmelyik of these metricsmetrikák you like.
32
88000
2000
amelyik mértékegység szerint épp jobban tetszik.
01:48
I know you think of yourselfsaját magad as humanemberi beingslények,
33
90000
2000
Tudom, te emberi lényként gondolsz magadra,
01:50
but I think of you as 90 or 99 percentszázalék bacterialbakteriális.
34
92000
4000
de én 90 vagy 99 %-ban bakteriálisnak látlak.
01:54
(LaughterNevetés)
35
96000
1000
(nevetés)
01:55
These bacteriabaktériumok are not passivepasszív riderslovasok,
36
97000
3000
Ezek a baktériumok nem potyautasok,
01:58
these are incrediblyhihetetlenül importantfontos, they keep us aliveélő.
37
100000
3000
hanem hihetetlen fontosak - ők tartanak életben minket.
02:01
They coverborító us in an invisibleláthatatlan bodytest armorpáncél
38
103000
3000
Láthatatlan páncéllal fedik testünket,
02:04
that keepstartja environmentalkörnyezeti insultssértéseket out
39
106000
2000
ami kirekeszti a környezeti ártalmakat,
02:06
so that we staymarad healthyegészséges.
40
108000
2000
hogy egészségesek maradhassunk.
02:08
They digestmegemészteni our foodélelmiszer, they make our vitaminsvitaminok,
41
110000
2000
Megemésztik az ételeinket, vitaminokat készítenek,
02:10
they actuallytulajdonképpen educateoktat your immuneimmúnis systemrendszer
42
112000
2000
sőt, megtanítják az immunrendszerünket,
02:12
to keep badrossz microbesmikrobák out.
43
114000
2000
hogy kívül tartsa a rossz mikrobákat.
02:14
So they do all these amazingelképesztő things
44
116000
2000
Tehát mindezt a sok csodás dolgot művelik,
02:16
that help us and are vitallétfontosságú for keepingtartás us aliveélő,
45
118000
4000
ami segít rajtunk és életben tart minket,
02:20
and they never get any pressnyomja meg for that.
46
122000
2000
ám ezért nemigen kapnak nagy sajtó visszahangot.
02:22
But they get a lot of pressnyomja meg because they do a lot of
47
124000
2000
Azért viszont sokat sajtózzák őket, hogy mennyi
02:24
terribleszörnyű things as well.
48
126000
2000
szörnyűséget okoznak.
02:26
So, there's all kindsféle of bacteriabaktériumok on the EarthFöld
49
128000
3000
Van ugye mindenféle baktérium a Földön,
02:29
that have no businessüzleti beinglény in you or on you at any time,
50
131000
3000
aminek semmi keresnivalója bennünk vagy rajtunk,
02:32
and if they are, they make you incrediblyhihetetlenül sickbeteg.
51
134000
4000
és ha mégis, hihetetlenül betegek leszünk tőlük.
02:36
And so, the questionkérdés for my lablabor is whetherakár you want to think about all the
52
138000
3000
Ígyhát laborom számára az a kérdés, hogy mire akarunk gondolni: minden
02:39
good things that bacteriabaktériumok do, or all the badrossz things that bacteriabaktériumok do.
53
141000
4000
jó vagy minden rossz dologra amit a baktériumok csinálnak?
02:43
The questionkérdés we had is how could they do anything at all?
54
145000
2000
A kérdésünk az volt, hogy hogyan csinálhatnak bármit is egyátalán?
02:45
I mean they're incrediblyhihetetlenül smallkicsi,
55
147000
2000
Úgy értem, olyan hihetetlen aprók,
02:47
you have to have a microscopeMikroszkóp to see one.
56
149000
2000
mikroszkópra van szükség, hogy egyáltalán lássuk őket.
02:49
They liveélő this sortfajta of boringunalmas life where they grow and dividefeloszt,
57
151000
3000
Élik az unalmas kis életüket, nőnek és osztódnak,
02:52
and they'veők már always been consideredfigyelembe vett to be these asocialnem szociális reclusivevisszavonult organismsszervezetek.
58
154000
5000
és mindig aszociális, visszahúzódó élőlényként tekintettünk rájuk.
02:57
And so it seemedÚgy tűnt to us that they are just too smallkicsi to have an impacthatás
59
159000
3000
Úgy tűnt, túl kicsik ahhoz, hogy hatással lehessenek
03:00
on the environmentkörnyezet
60
162000
2000
a környezetre,
03:02
if they simplyegyszerűen acttörvény as individualsegyének.
61
164000
2000
ha csupán egyénként cselekszenek.
03:04
And so we wanted to think if there couldn'tnem tudott be a differentkülönböző
62
166000
2000
Szóval azon akartunk gondolkodni nem lehetne-e más
03:06
way that bacteriabaktériumok liveélő.
63
168000
2000
módja annak ahogy a baktériumok élnek.
03:08
The cluenyom to this camejött from anotheregy másik marineMarine bacteriumbaktérium,
64
170000
4000
Ehhez egy másik tengeri baktérium adta az ötletet,
03:12
and it's a bacteriumbaktérium calledhívott VibrioVibrio fischerifischerinek.
65
174000
3000
amit Vibrio fischerinek hívnak.
03:15
What you're looking at on this slidecsúszik is just a personszemély from my lablabor
66
177000
3000
Amit ezen a dián láttok, az csak valaki a laborból,
03:18
holdingholding a flasklombik of a liquidfolyékony culturekultúra of a bacteriumbaktérium,
67
180000
3000
egy baktériummal teli lombikot tartva,
03:21
a harmlessártalmatlan beautifulszép bacteriumbaktérium that comesjön from the oceanóceán,
68
183000
3000
az ártalmatlan, gyönyörű tengeri baktériummal,
03:24
namednevezett VibrioVibrio fischerifischerinek.
69
186000
2000
a Vibrio fischerivel.
03:26
This bacteriumbaktérium has the specialkülönleges propertyingatlan that it makesgyártmányú lightfény,
70
188000
3000
A különleges tulajdonsága, hogy fényt bocsát ki magából,
03:29
so it makesgyártmányú bioluminescencebioluminescence,
71
191000
2000
azaz biolumineszcens,
03:31
like firefliesszentjánosbogarak make lightfény.
72
193000
2000
mint a szentjánosbogár.
03:33
We're not doing anything to the cellssejteket here.
73
195000
2000
Itt nem csinálunk semmit a sejtekkel,
03:35
We just tookvett the picturekép by turningfordítás the lightsLámpák off in the roomszoba,
74
197000
2000
csak lekapcsoltuk a lámpát a szobában,
03:37
and this is what we see.
75
199000
2000
és akkor ezt látjuk.
03:39
What was actuallytulajdonképpen interestingérdekes to us
76
201000
2000
Ami leginkább megragadott minket,
03:41
was not that the bacteriabaktériumok madekészült lightfény,
77
203000
2000
nem az, hogy egyáltalán fényt csináltak,
03:43
but when the bacteriabaktériumok madekészült lightfény.
78
205000
2000
hanem hogy mikor csináltak fényt.
03:45
What we noticedészrevette is when the bacteriabaktériumok were aloneegyedül,
79
207000
3000
Azt vettük észre, hogy amikor a baktériumok egyedül voltak,
03:48
so when they were in diluteHígítsuk fel suspensionfelfüggesztés, they madekészült no lightfény.
80
210000
3000
azaz alacsony sűrűségű oldatban, olyankor nem világítottak.
03:51
But when they grewnőtt to a certainbizonyos cellsejt numberszám
81
213000
2000
De amint egy bizonyos sejtszámot elértek,
03:53
all the bacteriabaktériumok turnedfordult on lightfény simultaneouslyegyidejűleg.
82
215000
4000
minden baktérium egyszerre kapcsolta fel a fényt.
03:57
The questionkérdés that we had is how can bacteriabaktériumok, these primitiveprimitív organismsszervezetek,
83
219000
4000
A kérdésünk az volt, hogyan tudják a baktériumok, ezek a primitív organizmusok,
04:01
tell the differencekülönbség from timesalkalommal when they're aloneegyedül,
84
223000
2000
megkülönböztetni, mikor vannak egyedül,
04:03
and timesalkalommal when they're in a communityközösség,
85
225000
2000
illetve mikor vannak közösségben,
04:05
and then all do something togetheregyütt.
86
227000
3000
és akkor hogyan csinálhatnak valamit együtt?
04:08
What we'vevoltunk figuredmintás out is that the way that they do that is that they talk to eachminden egyes other,
87
230000
4000
Arra jöttünk rá, hogy tulajdonképpen beszélgetnek egymással,
04:12
and they talk with a chemicalkémiai languagenyelv.
88
234000
2000
mégpedig vegyi nyelven beszélgetnek.
04:14
This is now supposedfeltételezett to be my bacterialbakteriális cellsejt.
89
236000
3000
Ez lenne az én bakteriális sejtem.
04:17
When it's aloneegyedül it doesn't make any lightfény.
90
239000
3000
Ha egyedül van, nem csinál fényt.
04:20
But what it does do is to make and secretetitkos smallkicsi moleculesmolekulák
91
242000
4000
Viszont apró molekulákat készít és választ ki magából,
04:24
that you can think of like hormoneshormonok,
92
246000
2000
amikre gondolhatunk hormonként.
04:26
and these are the redpiros trianglesháromszögek, and when the bacteriabaktériumok is aloneegyedül
93
248000
3000
Ezek azok a piros háromszögek, és amikor a baktérium egyedül van,
04:29
the moleculesmolekulák just floatúszó away and so no lightfény.
94
251000
3000
ezek a molekulák egyszerűen elsordódnak, így nincs fény.
04:32
But when the bacteriabaktériumok grow and doublekettős
95
254000
2000
De ahogy a baktériumok nőnek és kettőződnek,
04:34
and they're all participatingrészt vevő in makinggyártás these moleculesmolekulák,
96
256000
3000
mind részt vesznek a molekulák készítésében,
04:37
the moleculemolekula -- the extracellularextracelluláris amountösszeg of that moleculemolekula
97
259000
4000
a molekula pedig, annak a sejtenkívüli tömege
04:41
increasesnövekszik in proportionarány to cellsejt numberszám.
98
263000
3000
megnő a sejtszámhoz képest.
04:44
And when the moleculemolekula hitstalálatok a certainbizonyos amountösszeg
99
266000
2000
És amikor a molekula elér bizonyos tömeget,
04:46
that tellsmegmondja the bacteriabaktériumok how manysok neighborsszomszédok there are,
100
268000
3000
ez elárulja a baktériumoknak, mennyien vannak szomszédok,
04:49
they recognizeelismerik that moleculemolekula
101
271000
2000
felismerik a molekulát,
04:51
and all of the bacteriabaktériumok turnfordulat on lightfény in synchronymennyien.
102
273000
3000
és mindannyian egyszerre bekapcsolják a fényt.
04:54
That's how bioluminescencebioluminescence worksművek --
103
276000
2000
Így működik a biolumineszcencia --
04:56
they're talkingbeszél with these chemicalkémiai wordsszavak.
104
278000
2000
vegyi szavakkal kommunikálnak.
04:58
The reasonok that VibrioVibrio fischerifischerinek is doing that comesjön from the biologybiológia.
105
280000
4000
Az ok, amiért a Vibrio fischeri ezt csinálja, biológiai.
05:02
Again, anotheregy másik plugdugó for the animalsállatok in the oceanóceán,
106
284000
3000
Megint, újabb pont az óceán faunájának,
05:05
VibrioVibrio fischerifischerinek liveséletét in this squidtintahal.
107
287000
3000
a Vibrio fischeri ebben a tintahalban él.
05:08
What you are looking at is the HawaiianHawaii BobtailBobtail SquidTintahal,
108
290000
2000
Itt a hawaii rövidfarkú tintahalat láthatjátok.
05:10
and it's been turnedfordult on its back,
109
292000
2000
amit a hátára fordítottak,
05:12
and what I hoperemény you can see are these two glowingizzó lobeslebeny
110
294000
3000
és amit remélem jól látni, ez a két fénylő lebeny
05:15
and these houseház the VibrioVibrio fischerifischerinek cellssejteket,
111
297000
3000
amiben a Vibrio fischeri sejtek helyezkednek el
05:18
they liveélő in there, at highmagas cellsejt numberszám
112
300000
2000
ott élnek nagy sejtszámban,
05:20
that moleculemolekula is there, and they're makinggyártás lightfény.
113
302000
2000
ott a molekula, és fényt csinálnak.
05:22
The reasonok the squidtintahal is willinghajlandó to put up with these shenanigansmókák
114
304000
3000
A tintahal azért hajlandő megtűrni ezeket a gyanús alakokat,
05:25
is because it wants that lightfény.
115
307000
2000
mert kell neki az a fény.
05:27
The way that this symbiosisSzimbiózis worksművek
116
309000
2000
A szimbiózisuk úgy működik,
05:29
is that this little squidtintahal liveséletét just off the coasttengerpart of HawaiiHawaii,
117
311000
4000
hogy a kis tintahal a hawaii partok mentén él,
05:33
just in sortfajta of shallowsekély knee-deeptérdig érő watervíz.
118
315000
2000
ilyen sekély, térdig érő vízben.
05:35
The squidtintahal is nocturnaléjszakai, so duringalatt the day
119
317000
3000
A tintahal éjszakai állat, így napközben
05:38
it buriestemeti itselfmaga in the sandhomok and sleepsalszik,
120
320000
2000
a homokba ássa magát és alszik,
05:40
but then at night it has to come out to huntvadászat.
121
322000
3000
de éjjel elő kell bújnia, hogy vadásszon.
05:43
On brightfényes nightséjszaka when there is lots of starlightStarlight or moonlightholdfény
122
325000
2000
Világos éjszakákon, amikor sok csillag- vagy holdfény van,
05:45
that lightfény can penetratebehatol the depthmélység of the watervíz
123
327000
3000
a fény áthatol a sekély vízen, amiben
05:48
the squidtintahal liveséletét in, sincemivel it's just in those couplepárosít feetláb of watervíz.
124
330000
3000
a tintahal él, hiszen csak pár lábnyi mélységről beszélünk.
05:51
What the squidtintahal has developedfejlett is a shutterredőny
125
333000
3000
Amit a tintahal kifejlesztett, az egy redőny,
05:54
that can opennyisd ki and closeBezárás over this specializedspecializált lightfény organszerv housingház the bacteriabaktériumok.
126
336000
4000
amit tetszése szerint nyit vagy zár a baktériumot tartalmazó fényszerv felett.
05:58
Then it has detectorsérzékelők on its back
127
340000
2000
Aztán vannak érzékelők a hátán,
06:00
so it can senseérzék how much starlightStarlight or moonlightholdfény is hittingütő its back.
128
342000
4000
amivel tudja mennyi csillagfény, vagy holdvilág éri a hátát.
06:04
And it opensMegnyílik and closeszáródik the shutterredőny
129
346000
2000
És úgy nyitja-zárja a redőnyt,
06:06
so the amountösszeg of lightfény comingeljövetel out of the bottomalsó --
130
348000
2000
hogy az alulról kivilágító fény --
06:08
whichmelyik is madekészült by the bacteriumbaktérium --
131
350000
2000
amit a baktérium termel --
06:10
exactlypontosan matchesmérkőzések how much lightfény hitstalálatok the squid'stintahal back,
132
352000
2000
pont annyi, amennyi fény a tintahal hátát éri,
06:12
so the squidtintahal doesn't make a shadowárnyék.
133
354000
2000
így a tintahal nem vet árnyékot.
06:14
It actuallytulajdonképpen usesfelhasználások the lightfény from the bacteriabaktériumok
134
356000
3000
A baktérium fényét valójában arra használja,
06:17
to counter-illuminateellenes világít itselfmaga in an anti-predationne deviceeszköz
135
359000
3000
hogy ellenvilágítsa magát egy készülékkel,
06:20
so predatorsragadozók can't see its shadowárnyék,
136
362000
2000
hogy a ragadozók ne láthassák az árnyékát,
06:22
calculatekiszámítja its trajectoryröppálya, and eateszik it.
137
364000
2000
ne számolhassák ki a helyzetét és ne ehessék meg.
06:24
This is like the stealthStealth bomberbombázó of the oceanóceán.
138
366000
3000
Olyan, mint az óceán lopakodó bombázója.
06:27
(LaughterNevetés)
139
369000
1000
(nevetés)
06:28
But then if you think about it, the squidtintahal has this terribleszörnyű problemprobléma
140
370000
3000
De ha belegondolunk, a tintahalnak van egy borzalmas problémája,
06:31
because it's got this dyinghaldoklik, thickvastag culturekultúra of bacteriabaktériumok
141
373000
3000
mert van ez a haldokló, sűrű baktériumkultúrája,
06:34
and it can't sustainfenntartani that.
142
376000
2000
amit nem tud fenntartani.
06:36
And so what happensmegtörténik is everyminden morningreggel when the sunnap comesjön up
143
378000
2000
Ezért minden reggel, amikor a Nap felkel,
06:38
the squidtintahal goesmegy back to sleepalvás, it buriestemeti itselfmaga in the sandhomok,
144
380000
3000
a tintahal visszamegy aludni, beássa magát a homokba,
06:41
and it's got a pumpszivattyú that's attachedcsatolt to its circadiancirkadián rhythmritmus,
145
383000
3000
és van egy pumpája, ami a napi ritmusához igazodik,
06:44
and when the sunnap comesjön up it pumpsszivattyúk out like 95 percentszázalék of the bacteriabaktériumok.
146
386000
5000
és napfelkeltekor a baktériumok uszkve 95%-át kipumpálja.
06:49
Now the bacteriabaktériumok are diluteHígítsuk fel, that little hormonehormon moleculemolekula is goneelmúlt,
147
391000
3000
Most a baktériumok sötétek, a kis hormonmolekula eltűnt,
06:52
so they're not makinggyártás lightfény --
148
394000
2000
úgyhogy nem csinálnak fényt --
06:54
but of coursetanfolyam the squidtintahal doesn't caregondoskodás. It's asleepAlva in the sandhomok.
149
396000
2000
a tintahalat ez persze nem érdekli. Alszik a homokban.
06:56
And as the day goesmegy by the bacteriabaktériumok doublekettős,
150
398000
2000
És ahogy múlik a nap, a baktériumok megkettőződnek,
06:58
they releasekiadás the moleculemolekula, and then lightfény comesjön on
151
400000
3000
kiválasztják a molekulát, és éjjel a fény felkapcsolódik
07:01
at night, exactlypontosan when the squidtintahal wants it.
152
403000
3000
pont akkor, amikor a tintahal akarja.
07:04
First we figuredmintás out how this bacteriumbaktérium does this,
153
406000
3000
Először rájöttünk, hogyan csinálja ezt a baktérium,
07:07
but then we broughthozott the toolsszerszámok of molecularmolekuláris biologybiológia to this
154
409000
3000
aztán ráküldtük a molekuláris biológia eszközeit,
07:10
to figureábra out really what's the mechanismmechanizmus.
155
412000
2000
hogy rájöhessünk, mi is a mechanizmusa.
07:12
And what we foundtalál -- so this is now supposedfeltételezett to be, again, my bacterialbakteriális cellsejt --
156
414000
4000
Azt találtuk -- ez ugye megint a baktériumsejtem akar lenni --
07:16
is that VibrioVibrio fischerifischerinek has a proteinfehérje --
157
418000
2000
hogy a Vibrio fischerinek van egy fehérjéje --
07:18
that's the redpiros boxdoboz -- it's an enzymeenzim that makesgyártmányú
158
420000
3000
ez a piros doboz -- ami egy enzim, ami
07:21
that little hormonehormon moleculemolekula, the redpiros triangleháromszög.
159
423000
3000
a kis hormonmolekulát csinálja -- a piros hármoszöget.
07:24
And then as the cellssejteket grow, they're all releasingfelszabadító that moleculemolekula
160
426000
2000
Ahogy a sejtek nőnek, és egyre csak árasztják ezt a molekulát
07:26
into the environmentkörnyezet, so there's lots of moleculemolekula there.
161
428000
3000
a környezetükbe, hogy sok legyen ott a molekula.
07:29
And the bacteriabaktériumok alsois have a receptorreceptor on theirazok cellsejt surfacefelület
162
431000
4000
A baktériumoknak pedig van egy receptoruk is a sejtfelületen,
07:33
that fitsgörcsök like a lockzár and keykulcs with that moleculemolekula.
163
435000
3000
ami mint egy zár a kulcshoz, úgy illik a molekulához.
07:36
These are just like the receptorsreceptorok on the surfacesfelületek of your cellssejteket.
164
438000
3000
Ugyanilyen receptoraink vannak a sejtjeinken nekünk is.
07:39
When the moleculemolekula increasesnövekszik to a certainbizonyos amountösszeg --
165
441000
3000
Amikor a molekula elér egy bizonyos tömeget --
07:42
whichmelyik saysmondja something about the numberszám of cellssejteket --
166
444000
2000
ami ugyanakkor a sejtek számáról árulkodik --
07:44
it lockszárak down into that receptorreceptor
167
446000
2000
rácsatlakozik a receptorra,
07:46
and informationinformáció comesjön into the cellssejteket
168
448000
2000
és információ jut a sejtekbe arról,
07:48
that tellsmegmondja the cellssejteket to turnfordulat on
169
450000
2000
hogy be kell kapcsolniuk
07:50
this collectivekollektív behaviorviselkedés of makinggyártás lightfény.
170
452000
3000
a kollektív viselkedést, ami maga a világítás.
07:53
Why this is interestingérdekes is because in the pastmúlt decadeévtized
171
455000
3000
Amiért ez érdekes, hogy az elmúlt évtizedben,
07:56
we have foundtalál that this is not just some anomalyanomália
172
458000
2000
azt találtuk, hogy ez nem csupán anomália,
07:58
of this ridiculousnevetséges, glow-in-the-darkGlow-in-the-dark bacteriumbaktérium that liveséletét in the oceanóceán --
173
460000
3000
ami csak erre a nevetséges, sötétbenvilágítós tengeri bacira jellemző,
08:01
all bacteriabaktériumok have systemsrendszerek like this.
174
463000
3000
hanem minden baktériumnak vannak ilyen rendszerei.
08:04
So now what we understandmegért is that all bacteriabaktériumok can talk to eachminden egyes other.
175
466000
3000
Tudjuk immár, hogy a baktériumok beszélgetnek egymással.
08:07
They make chemicalkémiai wordsszavak, they recognizeelismerik those wordsszavak,
176
469000
3000
Vegyi szavakat állítanak elő, felismerik azokat,
08:10
and they turnfordulat on groupcsoport behaviorsviselkedés
177
472000
2000
amik aztán csoportviselkedést idéznek elő,
08:12
that are only successfulsikeres when all of the cellssejteket participaterészt venni in unisonegyszólamú.
178
474000
5000
ami csak akkor sikeres, ha minden sejt egyszerre vesz benne részt.
08:17
We have a fancydíszes namenév for this: we call it quorumhatározatképesség sensingérzékelés.
179
479000
3000
Hangzatos nevet találtunk erre: határozatképesség-érzékelés.
08:20
They voteszavazás with these chemicalkémiai votesszavazat,
180
482000
2000
Ezekkel a vegyi szavazatokkal szavaznak,
08:22
the voteszavazás getsjelentkeznek countedszámítani, and then everybodymindenki respondsválaszol to the voteszavazás.
181
484000
4000
a szavazatokat összeszámolják, és közös választ adnak a szavazatra.
08:26
What's importantfontos for today'sa mai talk
182
488000
2000
Ami fontos a mai beszédem szempontjából,
08:28
is that we know that there are hundredsszáz of behaviorsviselkedés
183
490000
2000
hogy tudjuk, hogy százával találunk olyan viselkedéseket,
08:30
that bacteriabaktériumok carryvisz out in these collectivekollektív fashionsdivat.
184
492000
3000
amiket a baktériumok kollektíve visznek véghez.
08:33
But the one that's probablyvalószínűleg the mosta legtöbb importantfontos to you is virulencevirulencia.
185
495000
3000
De ami nekünk talán a legfontosabb, az a fertőzőképesség.
08:36
It's not like a couplepárosít bacteriabaktériumok get in you
186
498000
3000
Nem úgy van, hogy néhány baktérium beléd jut,
08:39
and they startRajt secretingkiválasztó some toxinstoxinok --
187
501000
2000
és elkezdenek mérget kiválasztani --
08:41
you're enormoushatalmas, that would have no effecthatás on you. You're hugehatalmas.
188
503000
3000
akkorák vagyunk, hogy ennek semmi hatása nem lenne. Hatalmasak.
08:44
What they do, we now understandmegért,
189
506000
3000
Hanem az van, és erre jöttünk rá,
08:47
is they get in you, they wait, they startRajt growingnövekvő,
190
509000
3000
hogy bejutnak, várnak, elkezdenek növekedni,
08:50
they countszámol themselvesmaguk with these little moleculesmolekulák,
191
512000
2000
számolgatják magukat ezekkel a kis molekulákkal,
08:52
and they recognizeelismerik when they have the right cellsejt numberszám
192
514000
2000
és felismerik, mikor vannak elegen ahhoz, hogy
08:54
that if all of the bacteriabaktériumok launchdob theirazok virulencevirulencia attacktámadás togetheregyütt,
193
516000
4000
ha közösen egyszerre fertőző támadást indítanak,
08:58
they are going to be successfulsikeres at overcomingleküzdése an enormoushatalmas hostházigazda.
194
520000
4000
sikerrrel legyőzhetnek egy óriási gazdatestet.
09:02
BacteriaBaktériumok always controlellenőrzés pathogenicitypatogenitás with quorumhatározatképesség sensingérzékelés.
195
524000
4000
A fertőzéseket mindig határozatképesség-érzékeléssel irányítják.
09:06
That's how it worksművek.
196
528000
2000
Így működik a dolog.
09:08
We alsois then wentment to look at what are these moleculesmolekulák --
197
530000
3000
Azt is megnéztük, hogy mik ezek a molekulák --
09:11
these were the redpiros trianglesháromszögek on my slidesdiák before.
198
533000
3000
azaz a diákon lévő piros háromszögek.
09:14
This is the VibrioVibrio fischerifischerinek moleculemolekula.
199
536000
2000
Ez itt a Vibrio fischeri molekula,
09:16
This is the wordszó that it talksbeszél with.
200
538000
2000
ez pedig a szó, amit használ.
09:18
So then we startedindult to look at other bacteriabaktériumok,
201
540000
2000
Aztán elkezdtünk más baktériumokat vizsgálni,
09:20
and these are just a smatteringfelületes of the moleculesmolekulák that we'vevoltunk discoveredfelfedezett.
202
542000
3000
és itt van a felfedezett molekulákból egy kisebb csokorra való.
09:23
What I hoperemény you can see
203
545000
2000
Amit remélhetőleg láttok,
09:25
is that the moleculesmolekulák are relatedösszefüggő.
204
547000
2000
hogy a molekulák nagyon hasonlóak.
09:27
The left-handbal kéz partrész of the moleculemolekula is identicalazonos
205
549000
2000
A baloldali részük megegyezik
09:29
in everyminden singleegyetlen speciesfaj of bacteriabaktériumok.
206
551000
3000
minden egyes baktériumfajban.
09:32
But the right-handjobb kéz partrész of the moleculemolekula is a little bitbit differentkülönböző in everyminden singleegyetlen speciesfaj.
207
554000
4000
De a jobboldali rész kicsit eltérő minden egyes fajnál.
09:36
What that does is to confertanácskozik
208
558000
2000
Ez ruházza fel az egyes
09:38
exquisitegyönyörű speciesfaj specificitiessajátosságok to these languagesnyelvek.
209
560000
4000
egyedi faji jellegzetességekkel a nyelveket.
09:42
EachMinden moleculemolekula fitsgörcsök into its partnerpartner receptorreceptor and no other.
210
564000
4000
Minden molekula kizárólag a saját receptorába illik.
09:46
So these are privatemagán, secrettitok conversationsbeszélgetések.
211
568000
3000
Tehát ezek személyes, titkos beszélgetések.
09:49
These conversationsbeszélgetések are for intraspeciesfajon belüli communicationközlés.
212
571000
4000
Beszélgetések, amik a fajon belüli kommunikációra szolgálnak.
09:53
EachMinden bacteriabaktériumok usesfelhasználások a particularkülönös moleculemolekula that's its languagenyelv
213
575000
4000
Minden baktérium egy bizonyos molekulát használ saját nyelveként,
09:57
that allowslehetővé tesz it to countszámol its ownsaját siblingstestvérek.
214
579000
4000
amivel meg tudja számolni saját testvéreit.
10:01
OnceEgyszer we got that farmessze we thought
215
583000
2000
Mire idáig jutottunk, úgy gondoltuk,
10:03
we were startingkiindulási to understandmegért that bacteriabaktériumok have these socialtársadalmi behaviorsviselkedés.
216
585000
3000
hogy elkezdtük megérteni a baktériumok szociális viselkedését.
10:06
But what we were really thinkinggondolkodás about is that mosta legtöbb of the time
217
588000
3000
De ami sokkal inkább foglalkoztatott minket, hogy általában
10:09
bacteriabaktériumok don't liveélő by themselvesmaguk, they liveélő in incrediblehihetetlen mixtureskeverékek,
218
591000
3000
a baktériumok nem egymagukban, hanem hihetetlen keverékben élnek
10:12
with hundredsszáz or thousandsTöbb ezer of other speciesfaj of bacteriabaktériumok.
219
594000
4000
más baktériumfajok százaival, ezreivel együtt.
10:16
And that's depictedábrázolt on this slidecsúszik. This is your skinbőr.
220
598000
3000
Ezt látni ezen a dián. Ez a bőrünk.
10:19
So this is just a picturekép -- a micrographelektronmikroszkópos of your skinbőr.
221
601000
3000
Ez csak egy kép, egy mikrorajz a bőrünkről.
10:22
AnywhereBárhol on your bodytest, it looksúgy néz ki, prettyszép much like this,
222
604000
2000
Bárhol a testünkön többé-kevésbé így néz ki,
10:24
and what I hoperemény you can see is that there's all kindsféle of bacteriabaktériumok there.
223
606000
4000
és láthatjuk, hogy mindenféle baktérium van itt.
10:28
And so we startedindult to think if this really is about communicationközlés in bacteriabaktériumok,
224
610000
4000
És azon kezdtünk agyalni, hogyha tényleg a baktériumok kommunikációjáról van szó,
10:32
and it's about countingszámolás your neighborsszomszédok,
225
614000
2000
ami a szomszédaid számolásáról szól,
10:34
it's not enoughelég to be ableképes to only talk withinbelül your speciesfaj.
226
616000
3000
akkor nem elég a fajodon belül beszélgetni.
10:37
There has to be a way to take a censusnépszámlálás
227
619000
2000
Kell valami mód arra, hogy népszámlálást tartsanak
10:39
of the restpihenés of the bacteriabaktériumok in the populationnépesség.
228
621000
3000
a populációban lévő többi baktériumról is.
10:42
So we wentment back to molecularmolekuláris biologybiológia
229
624000
2000
Így visszanyúltunk a molekuláris biológiához
10:44
and startedindult studyingtanul differentkülönböző bacteriabaktériumok,
230
626000
2000
és elkezdtünk különböző baktériumokat vizsgálni,
10:46
and what we'vevoltunk foundtalál now is that
231
628000
2000
és amit most találtuk az az,
10:48
in facttény, bacteriabaktériumok are multilingualtöbbnyelvű.
232
630000
2000
hogy igaziból a baktériumok többnyelvűek.
10:50
They all have a species-specificfajspecifikus systemrendszer --
233
632000
3000
Van egy fajtaspecifikus rendszerük --
10:53
they have a moleculemolekula that saysmondja "me."
234
635000
2000
egy molekula, ami azt mondja: "én".
10:55
But then, runningfutás in parallelpárhuzamos to that is a secondmásodik systemrendszer
235
637000
3000
Viszont ezzel párhuzamosan van egy másik rendszerük is,
10:58
that we'vevoltunk discoveredfelfedezett, that's genericgenerikus.
236
640000
2000
amit felfedeztünk, és ami generikus.
11:00
So, they have a secondmásodik enzymeenzim that makesgyártmányú a secondmásodik signaljel
237
642000
3000
Tehát van egy másik enzimjük, ami egy másik jelet készít,
11:03
and it has its ownsaját receptorreceptor,
238
645000
2000
és aminek saját receptora van,
11:05
and this moleculemolekula is the tradekereskedelmi languagenyelv of bacteriabaktériumok.
239
647000
3000
és ez a baktériumok kereskedelmi nyelve.
11:08
It's used by all differentkülönböző bacteriabaktériumok
240
650000
2000
Mindenféle baktérium használja
11:10
and it's the languagenyelv of interspeciesfajok közötti communicationközlés.
241
652000
4000
és ez az fajok közötti kommunikáció nyelve.
11:14
What happensmegtörténik is that bacteriabaktériumok are ableképes to countszámol
242
656000
3000
Így a baktériumok meg tudják számolni, hogy
11:17
how manysok of me and how manysok of you.
243
659000
3000
mennyi van belőlem, és mennyi belőled.
11:20
They take that informationinformáció insidebelül,
244
662000
2000
Ezt az információt begyűjtik,
11:22
and they decidedöntsd el what tasksfeladatok to carryvisz out
245
664000
2000
és eldöntik, hogy milyen feladatot végezzenek
11:24
dependingattól on who'saki in the minoritykisebbségi and who'saki in the majoritytöbbség
246
666000
4000
attól függően, hogy ki van kisebbségben, és ki többségben
11:28
of any givenadott populationnépesség.
247
670000
2000
az adott populációban.
11:30
Then again we turnfordulat to chemistrykémia,
248
672000
2000
Így újra a kémiához fordultunk,
11:32
and we figuredmintás out what this genericgenerikus moleculemolekula is --
249
674000
3000
és rájöttünk, mi ez a generikus molekula --
11:35
that was the pinkrózsaszín ovalsovális on my last slidecsúszik, this is it.
250
677000
3000
a dián a rózsaszín oválisok voltak, itt is van.
11:38
It's a very smallkicsi, five-carbonöt szén-dioxid- moleculemolekula.
251
680000
2000
Ez egy nagyon apró, öt szénből álló molekula.
11:40
What the importantfontos thing is that we learnedtanult
252
682000
3000
Ami a lényeg, hogy rájöttünk,
11:43
is that everyminden bacteriumbaktérium has exactlypontosan the sameazonos enzymeenzim
253
685000
3000
hogy minden baktérium pontosan ugyanazzal az enzimmel
11:46
and makesgyártmányú exactlypontosan the sameazonos moleculemolekula.
254
688000
2000
pontosan ugyanazt a molekulát termeli.
11:48
So they're all usinghasználva this moleculemolekula
255
690000
2000
Azaz mindannyian ezt használják
11:50
for interspeciesfajok közötti communicationközlés.
256
692000
2000
fajközi kommunikációra.
11:52
This is the bacterialbakteriális EsperantoEszperantó.
257
694000
3000
Ez a baktériális eszperantó.
11:55
(LaughterNevetés)
258
697000
1000
(nevetés)
11:56
OnceEgyszer we got that farmessze, we startedindult to learntanul
259
698000
2000
Mire odáig jutottunk, kezdtük megérteni,
11:58
that bacteriabaktériumok can talk to eachminden egyes other with this chemicalkémiai languagenyelv.
260
700000
3000
hogy a baktériumok egy kémiai nyelven beszélgetnek egymással.
12:01
But what we startedindult to think is that maybe there is something
261
703000
2000
De aztán elkezdtünk gondolkodni, hogy talán van valami
12:03
practicalgyakorlati that we can do here as well.
262
705000
2000
praktikus, amit csinálhatunk még itt.
12:05
I've told you that bacteriabaktériumok do have all these socialtársadalmi behaviorsviselkedés,
263
707000
3000
Elmondtam, hogy a baktériumok szociális viselkedést tanúsítanak,
12:08
they communicatekommunikálni with these moleculesmolekulák.
264
710000
3000
hogy a molekulák segítségével kommunikálnak.
12:11
Of coursetanfolyam, I've alsois told you that one of the importantfontos things they do
265
713000
3000
És persze azt is elmondtam, hogy az egyik fontos dolog, amit tesznek,
12:14
is to initiatekezdeményezése pathogenicitypatogenitás usinghasználva quorumhatározatképesség sensingérzékelés.
266
716000
3000
hogy határozatképességi érzékeléssel betegséget okoznak.
12:17
We thought, what if we madekészült these bacteriabaktériumok
267
719000
2000
Gondoltuk, miért ne alakíthatnánk a baktériumokat
12:19
so they can't talk or they can't hearhall?
268
721000
3000
úgy, hogy némák, vagy süketek legyenek?
12:22
Couldn'tNem tudtam these be newúj kindsféle of antibioticsantibiotikumok?
269
724000
3000
Nem lehetnének ezek új típusú antibiotikumok?
12:25
Of coursetanfolyam, you've just heardhallott and you alreadymár know
270
727000
2000
Persze, épp most hallottátok, és tudjátok jól,
12:27
that we're runningfutás out of antibioticsantibiotikumok.
271
729000
2000
hogy kifogyóban vannak az antibiotikumok.
12:29
BacteriaBaktériumok are incrediblyhihetetlenül multi-drug-resistantMulti-drug-ellenálló right now,
272
731000
3000
Jelenleg a baktériumok hihetetlenül gyógyszer-rezisztensek
12:32
and that's because all of the antibioticsantibiotikumok that we use killmegöl bacteriabaktériumok.
273
734000
4000
ami a sok antibiotikum miatt van, amikkel megöljük őket.
12:36
They eitherbármelyik poppop the bacterialbakteriális membranemembrán,
274
738000
2000
Ezek vagy szétpukkasztják a bakteriális membránt,
12:38
they make the bacteriumbaktérium so it can't replicatemegismételni its DNADNS.
275
740000
3000
vagy úgy tesznek vele, hogy az ne tudja megkettőzni a DNS-ét.
12:41
We killmegöl bacteriabaktériumok with traditionalhagyományos antibioticsantibiotikumok
276
743000
3000
Hagyományos antibiotikummal irtjuk őket
12:44
and that selectskiválasztása for resistantellenálló mutantsmutánsok.
277
746000
2000
ami az ellenálló mutánsok kiválasztódásának kedvez.
12:46
And so now of coursetanfolyam we have this globalglobális problemprobléma
278
748000
3000
Így persze globális problémánkká váltak
12:49
in infectiousfertőző diseasesbetegségek.
279
751000
2000
a fertőző betegségek.
12:51
We thought, well what if we could sortfajta of do behaviorviselkedés modificationsmódosítások,
280
753000
3000
Azt gondoltuk, mi lenne, ha a viselkedésüket tudnánk megváltoztatni,
12:54
just make these bacteriabaktériumok so they can't talk, they can't countszámol,
281
756000
3000
úgy alakítani őket, hogy némák és süketek legyenek,
12:57
and they don't know to launchdob virulencevirulencia.
282
759000
3000
és ne tudják, mikor indítsanak fertőzést.
13:00
And so that's exactlypontosan what we'vevoltunk doneKész, and we'vevoltunk sortfajta of takentett two strategiesstratégiák.
283
762000
3000
És pontosan ezt tettük, és két különböző stratégiát választottunk.
13:03
The first one is we'vevoltunk targetedcélzott
284
765000
2000
Először is megcéloztuk
13:05
the intraspeciesfajon belüli communicationközlés systemrendszer.
285
767000
3000
a fajon belüli kommunikációs rendszert.
13:08
So we madekészült moleculesmolekulák that look kindkedves of like the realigazi moleculesmolekulák --
286
770000
3000
Olyan molekulákat csináltunk, amik hasonlítanak az igaziakra --
13:11
whichmelyik you saw -- but they're a little bitbit differentkülönböző.
287
773000
2000
amiket mutattam -- de egy kicsit mégis mások.
13:13
And so they lockzár into those receptorsreceptorok,
288
775000
2000
És így, rácsatlakoznak a receptorokra,
13:15
and they jamlekvár recognitionelismerés of the realigazi thing.
289
777000
3000
az igazi cucc felismerését megakadályozva
13:18
By targetingcélzás the redpiros systemrendszer,
290
780000
2000
A piros rendszer megcélzásával
13:20
what we are ableképes to do is to make
291
782000
2000
fajspecifikus, vagy kórspecifikus
13:22
species-specificfajspecifikus, or disease-specificbetegség-specifikus, anti-quorumAnti-kvórum sensingérzékelés moleculesmolekulák.
292
784000
5000
anti-határozatképesség-érzékelő molekulákat csináltunk.
13:27
We'veMost már alsois doneKész the sameazonos thing with the pinkrózsaszín systemrendszer.
293
789000
3000
Ugyanezt csináltuk a rózsaszín rendszerrel is.
13:30
We'veMost már takentett that universalegyetemes moleculemolekula and turnedfordult it around a little bitbit
294
792000
3000
Fogtuk az általános molekulát, és megcsavartuk picit
13:33
so that we'vevoltunk madekészült antagonistsantagonisták
295
795000
2000
és így ellenanyagot csináltunk
13:35
of the interspeciesfajok közötti communicationközlés systemrendszer.
296
797000
2000
a fajközi kommunikációs rendszernek.
13:37
The hoperemény is that these will be used as broad-spectrumszéles spektrumú antibioticsantibiotikumok
297
799000
5000
Reményeink szerint ezt szélesspektrumú antibiotikumként használhatjuk
13:42
that work againstellen all bacteriabaktériumok.
298
804000
2000
ami minden baktérium ellen működik.
13:44
To finishBefejez I'll just showelőadás you the strategystratégia.
299
806000
3000
Zárásképpen megmutatnám a stratégiát.
13:47
In this one I'm just usinghasználva the interspeciesfajok közötti moleculemolekula,
300
809000
2000
Itt csak a fajok közötti molekulát használom,
13:49
but the logiclogika is exactlypontosan the sameazonos.
301
811000
2000
de a logika tökéletesen megegyezik.
13:51
What you know is that when that bacteriumbaktérium getsjelentkeznek into the animalállat,
302
813000
3000
Amit tudunk, hogy ha ez a baktérium bekerül az állatba,
13:54
in this caseügy, a mouseegér,
303
816000
2000
ez esetben egy egérbe,
13:56
it doesn't initiatekezdeményezése virulencevirulencia right away.
304
818000
2000
nem kezd azonnal fertőzni.
13:58
It getsjelentkeznek in, it startskezdődik growingnövekvő, it startskezdődik secretingkiválasztó
305
820000
3000
Bejut, elkezd nőni, és elkezdi kiválasztani a
14:01
its quorumhatározatképesség sensingérzékelés moleculesmolekulák.
306
823000
2000
a határozatképesség-érzékelő molekulákat.
14:03
It recognizesfelismeri when it has enoughelég bacteriabaktériumok
307
825000
2000
Felismeri mikor van elég baktérium ahhoz,
14:05
that now they're going to launchdob theirazok attacktámadás,
308
827000
2000
hogy elindíthassák a támadást,
14:07
and the animalállat diesmeghal.
309
829000
2000
és az állat elpusztul.
14:09
What we'vevoltunk been ableképes to do is to give these virulentvirulens infectionsfertőzések,
310
831000
3000
Ami sikerült, hogy beadtuk ezt a virulens fertőzést,
14:12
but we give them in conjunctionkötőszó with our anti-quorumAnti-kvórum sensingérzékelés moleculesmolekulák --
311
834000
4000
de a határozatképesség-érzékelés elleni molekulákkal együtt --
14:16
so these are moleculesmolekulák that look kindkedves of like the realigazi thing,
312
838000
2000
ezek azok a molekulák, amik olyanok, mint az igazi,
14:18
but they're a little bitbit differentkülönböző whichmelyik I've depictedábrázolt on this slidecsúszik.
313
840000
3000
csak kicsit mások, ahogyan ezen a dián ábrázoltam.
14:21
What we now know is that if we treatcsemege the animalállat
314
843000
3000
Már tudjuk, hogy ha az állatot patogén baktériummal --
14:24
with a pathogenicpatogén bacteriumbaktérium -- a multi-drug-resistantMulti-drug-ellenálló pathogenicpatogén bacteriumbaktérium --
315
846000
4000
multidrogrezisztens petogén baktériummal -- kezeljük
14:28
in the sameazonos time we give our anti-quorumAnti-kvórum sensingérzékelés moleculemolekula,
316
850000
4000
és egyben a határozatképesség-érzékelés elleni molekulával is,
14:32
in facttény, the animalállat liveséletét.
317
854000
2000
akkor az állat túléli.
14:34
We think that this is the nextkövetkező generationgeneráció of antibioticsantibiotikumok
318
856000
4000
Azt gondoljuk, hogy ez az antibiotikumok következő generációja,
14:38
and it's going to get us around, at leastlegkevésbé initiallyalapvetően,
319
860000
2000
és, legalábbis kezdetben, megoldja a rezisztencia
14:40
this bignagy problemprobléma of resistanceellenállás.
320
862000
2000
hatalmas problémáját.
14:42
What I hoperemény you think, is that bacteriabaktériumok can talk to eachminden egyes other,
321
864000
3000
Szeretném, ha azt gondolnátok, hogy a baktériumok képesek beszélgetni,
14:45
they use chemicalsvegyszerek as theirazok wordsszavak,
322
867000
3000
vegyi anyagokat használnak szavakként,
14:48
they have an incrediblyhihetetlenül complicatedbonyolult chemicalkémiai lexiconlexikon
323
870000
3000
hihetetlenül bonyolult kémiai szótárral rendelkeznek,
14:51
that we're just now startingkiindulási to learntanul about.
324
873000
2000
amit csak most kezdünk megismerni.
14:53
Of coursetanfolyam what that allowslehetővé tesz bacteriabaktériumok to do
325
875000
3000
Ez persze lehetővé teszi a baktériumok számára,
14:56
is to be multicellulartöbbsejtű.
326
878000
2000
hogy többsejtűek legyenek.
14:58
So in the spiritszellem of TEDTED they're doing things togetheregyütt
327
880000
3000
Tehát a TED szellemében együttműködnek,
15:01
because it makesgyártmányú a differencekülönbség.
328
883000
2000
mert ez az, ami számít.
15:03
What happensmegtörténik is that bacteriabaktériumok have these collectivekollektív behaviorsviselkedés,
329
885000
4000
Az van, hogy a baktréiumok kollektíven viselkednek,
15:07
and they can carryvisz out tasksfeladatok
330
889000
2000
és olyan dolgokra visznek véghez,
15:09
that they could never accomplishmegvalósítani, végrahajt
331
891000
2000
amiket soha nem tudnának elvégezni
15:11
if they simplyegyszerűen actedjárt el as individualsegyének.
332
893000
2000
ha csupán egyedként cselekednének.
15:13
What I would hoperemény that I could furthertovábbi argueérvel to you
333
895000
3000
Remélem arról is meggyőzhetlek titeket, hogy
15:16
is that this is the inventiontalálmány of multicellularitytöbbsejtűség találmánya.
334
898000
3000
ez a többsejtűség találmánya.
15:19
BacteriaBaktériumok have been on the EarthFöld for billionsmilliárdokat of yearsévek;
335
901000
4000
A baktériumok évmilliók óta itt vannak a Földön.
15:23
humansemberek, couplepárosít hundredszáz thousandezer.
336
905000
2000
Az emberek -- pár százezer éve.
15:25
We think bacteriabaktériumok madekészült the rulesszabályok
337
907000
2000
Azt gondoljuk, hogy a baktériumok hozták
15:27
for how multicellulartöbbsejtű organizationszervezet worksművek.
338
909000
3000
a többsejtű szervezetek működésének szabályait.
15:30
We think, by studyingtanul bacteriabaktériumok,
339
912000
3000
A baktériumok tanulmányozásával
15:33
we're going to be ableképes to have insightbepillantás about multicellularitytöbbsejtűség találmánya in the humanemberi bodytest.
340
915000
4000
többet tudhatunk meg az emberi test többsejtűségéről.
15:37
We know that the principleselvek and the rulesszabályok,
341
919000
2000
Ha rájövünk az alapelvekre és a szabályokra,
15:39
if we can figureábra them out in these sortfajta of primitiveprimitív organismsszervezetek,
342
921000
2000
ha ezekben a primitív organizmusokban megismerjük őket,
15:41
the hoperemény is that they will be appliedalkalmazott
343
923000
2000
ezek remélhetőleg alkalmazhatóak lesznek
15:43
to other humanemberi diseasesbetegségek and humanemberi behaviorsviselkedés as well.
344
925000
4000
más emberi betegségek és viselkedésformák esetén is.
15:47
I hoperemény that what you've learnedtanult
345
929000
2000
Remélem megtudtátok, hogy
15:49
is that bacteriabaktériumok can distinguishkülönbséget tesz selfmaga from other.
346
931000
3000
a baktériumok meg tudják egymást különböztetni.
15:52
By usinghasználva these two moleculesmolekulák they can say "me" and they can say "you."
347
934000
3000
A két molekulával mondhatják, hogy "én" és hogy "te".
15:55
Again of coursetanfolyam that's what we do,
348
937000
2000
Persze ez megint az, amit mi is teszünk,
15:57
bothmindkét in a molecularmolekuláris way,
349
939000
2000
mind molekulárisan,
15:59
and alsois in an outwardpasszív way,
350
941000
2000
mind láthatóan, de én
16:01
but I think about the molecularmolekuláris stuffdolog.
351
943000
2000
a molekuláris részére gondolok.
16:03
This is exactlypontosan what happensmegtörténik in your bodytest.
352
945000
2000
Pontosan ez történik a testünkben.
16:05
It's not like your heartszív cellssejteket and your kidneyvese cellssejteket get all mixedvegyes up everyminden day,
353
947000
3000
Nem úgy van, hogy a szív- és a vesesejtjeink nap mint nap összekeverednek,
16:08
and that's because there's all of this chemistrykémia going on,
354
950000
3000
ami azért van, mert folyamatosan működik a kémia,
16:11
these moleculesmolekulák that say who eachminden egyes of these groupscsoportok of cellssejteket is,
355
953000
3000
a molekulák, amik megmondják, melyik sejtcsoport micsoda,
16:14
and what theirazok tasksfeladatok should be.
356
956000
2000
és mi volna a feladata.
16:16
Again, we think that bacteriabaktériumok inventedfeltalált that,
357
958000
3000
Ismétlem, úgy gondoljuk, hogy ezt a baktériumok találták ki,
16:19
and you've just evolvedfejlődött a fewkevés more bellsharangok and whistlessíp,
358
961000
3000
és mi csak egy picivel több csengőt és sípot fejlesztettünk ki,
16:22
but all of the ideasötletek are in these simpleegyszerű systemsrendszerek that we can studytanulmány.
359
964000
4000
de minden ötlet tanulmányozható ezekben az egyszerű rendszerekben.
16:26
The finalvégső thing is, again just to reiteratemegismételni that there's this practicalgyakorlati partrész,
360
968000
4000
Végső soron, hogy újra nyomatékosítsam, van praktikus része,
16:30
and so we'vevoltunk madekészült these anti-quorumAnti-kvórum sensingérzékelés moleculesmolekulák
361
972000
3000
hogy csináltunk határozatképesség-érzékelés elleni molekulákat,
16:33
that are beinglény developedfejlett as newúj kindsféle of therapeuticsgyógyászat.
362
975000
3000
amik újfajta gyógymódként kerülnek kifejlesztésre.
16:36
But then, to finishBefejez with a plugdugó for all the good and miraculouscsodálatos bacteriabaktériumok
363
978000
3000
Ugyanakkor, hogy a jó és csodás baktériumokkal fejezzük be,
16:39
that liveélő on the EarthFöld,
364
981000
2000
amik a Földön élnek,
16:41
we'vevoltunk alsois madekészült pro-quorumhatározatképesség sensingérzékelés moleculesmolekulák.
365
983000
2000
csináltunk határozatképesség-érzékelést erősítő molekulákat is.
16:43
So, we'vevoltunk targetedcélzott those systemsrendszerek to make the moleculesmolekulák work better.
366
985000
3000
Megcéloztuk a rendszereket úgy, hogy a molekulák jobban működnak.
16:46
RememberNe feledje you have these 10 timesalkalommal or more bacterialbakteriális cellssejteket
367
988000
4000
Emlékezzünk arra, hogy 10szer annyi bakteriális sejtünk van
16:50
in you or on you, keepingtartás you healthyegészséges.
368
992000
2000
amik egészségünket őrzik.
16:52
What we're alsois tryingmegpróbálja to do is to beefmarhahús up the conversationbeszélgetés
369
994000
3000
Azzal is próbálkozunk, hogy felerősítjük azt a beszélgetést,
16:55
of the bacteriabaktériumok that liveélő as mutualistsmutualists with you,
370
997000
3000
amit a velün kegyüttműködő baktériumok között folyik,
16:58
in the hopesremények of makinggyártás you more healthyegészséges,
371
1000000
2000
abban a reményben, hogy így egészségesebbek leszünk.
17:00
makinggyártás those conversationsbeszélgetések better,
372
1002000
2000
javítjuk ezeket a beszélgetéseket,
17:02
so bacteriabaktériumok can do things that we want them to do
373
1004000
3000
így a baktériumok megtehetik mindazt, amit szeretnénk
17:05
better than they would be on theirazok ownsaját.
374
1007000
3000
csak épp jobban, mint maguktól tennék.
17:08
FinallyVégül, I wanted to showelőadás you
375
1010000
2000
Végül pedig meg akartam mutatni
17:10
this is my gangbanda at PrincetonPrinceton, NewÚj JerseyJersey.
376
1012000
2000
a csapatomat a Princetonon, New Jersey-ben.
17:12
Everything I told you about was discoveredfelfedezett by someonevalaki in that picturekép.
377
1014000
4000
Mindent, amit itt elmondtam, valaki ezen a képen fedezett fel.
17:16
I hoperemény when you learntanul things,
378
1018000
2000
Ha tanultok valamit,
17:18
like about how the naturaltermészetes worldvilág worksművek --
379
1020000
2000
mondjuk a természet működéséről --
17:20
I just want to say that wheneverbármikor you readolvas something in the newspaperújság
380
1022000
3000
Csak annyit akarok mondani, hogy akármikor olvastok valamit az újságban
17:23
or you get to hearhall some talk about something ridiculousnevetséges in the naturaltermészetes worldvilág
381
1025000
3000
vagy hallotok valakit valami nevetségeset mondani a természetről
17:26
it was doneKész by a childgyermek.
382
1028000
2000
azt egy gyerek csinálta.
17:28
ScienceTudomány is doneKész by that demographicdemográfiai.
383
1030000
2000
A tudományt ez a korcsoport műveli.
17:30
All of those people are betweenközött 20 and 30 yearsévek oldrégi,
384
1032000
4000
Mindannyian 20 és 30 év között vannak,
17:34
and they are the enginemotor that drivesmeghajtók scientifictudományos discoveryfelfedezés in this countryország.
385
1036000
4000
és ők a motor az országunk tudományos felfedezései mögött.
17:38
It's a really luckyszerencsés demographicdemográfiai to work with.
386
1040000
3000
Igazán szerencsés korcsoport ez a közös munkára.
17:41
I keep gettingszerzés olderidősebb and olderidősebb and they're always the sameazonos agekor,
387
1043000
3000
Én egyre öregebb leszek, ők meg mindig ugyanolyan fiatalok,
17:44
and it's just a crazyőrült delightfulkellemes jobmunka.
388
1046000
3000
és ez egy igazán pompás munka.
17:47
I want to thank you for invitinghívogató me here.
389
1049000
2000
Köszönöm, hogy meghívást kaptam ide.
17:49
It's a bignagy treatcsemege for me to get to come to this conferencekonferencia.
390
1051000
3000
Nagy gyönyörűséget okoz, hogy itt lehetek ezen a konferencián.
17:52
(ApplauseTaps)
391
1054000
5000
(taps)
17:57
Thankskösz.
392
1059000
1000
Köszönöm.
17:58
(ApplauseTaps)
393
1060000
14000
(taps)
Translated by Daniel Farkas
Reviewed by A. Karolina Romanek

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Bonnie Bassler - Molecular biologist
Bonnie Bassler studies how bacteria can communicate with one another, through chemical signals, to act as a unit. Her work could pave the way for new, more potent medicine.

Why you should listen

In 2002, bearing her microscope on a microbe that lives in the gut of fish, Bonnie Bassler isolated an elusive molecule called AI-2, and uncovered the mechanism behind mysterious behavior called quorum sensing -- or bacterial communication. She showed that bacterial chatter is hardly exceptional or anomolous behavior, as was once thought -- and in fact, most bacteria do it, and most do it all the time. (She calls the signaling molecules "bacterial Esperanto.")

The discovery shows how cell populations use chemical powwows to stage attacks, evade immune systems and forge slimy defenses called biofilms. For that, she's won a MacArthur "genius" grant -- and is giving new hope to frustrated pharmacos seeking new weapons against drug-resistant superbugs.

Bassler teaches molecular biology at Princeton, where she continues her years-long study of V. harveyi, one such social microbe that is mainly responsible for glow-in-the-dark sushi. She also teaches aerobics at the YMCA.

More profile about the speaker
Bonnie Bassler | Speaker | TED.com