ABOUT THE SPEAKER
Danny Hillis - Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results.

Why you should listen

Danny Hillis is an inventor, scientist, author and engineer. While completing his doctorate at MIT, he pioneered the concept of parallel computers that is now the basis for graphics processors and cloud computing. He holds more than 300 US patents, covering parallel computers, disk arrays, forgery prevention methods, various electronic and mechanical devices, and the pinch-to-zoom display interface. He has recently been working on problems in medicine as well. He is also the designer of a 10,000-year mechanical clock, and he gave a TED Talk in 1994 that is practically prophetic. Throughout his career, Hillis has worked at places like Disney, and now MIT and Applied Invention, always looking for the next fascinating problem.

More profile about the speaker
Danny Hillis | Speaker | TED.com
TEDMED 2010

Danny Hillis: Understanding cancer through proteomics

Danny Hillis: Capire il cancro con la proteomica.

Filmed:
465,363 views

Danny Hillis ci parla della prossima frontiera nella ricerca sul cancro: la proteomica, lo studio delle proteine del corpo. Come spiega Hillis, la genomica ci mostra una lista degli ingredienti del corpo -- mentre la proteomica ci mostra che cosa producono quegli ingredienti. Capire cosa accade nel proprio corpo a livello delle proteine potrebbe portare ad una nuova comprensione dei meccanismi alla base dei tumori.
- Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results. Full bio

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

00:15
I admitammettere that I'm a little bitpo nervousnervoso here
0
0
3000
Ammetto di essere un po' nervoso
00:18
because I'm going to say some radicalradicale things,
1
3000
3000
perché sto per dire delle cose radicali
00:21
about how we should think about cancercancro differentlydiversamente,
2
6000
3000
su come dovremmo rivedere le nostre opinioni sul cancro
00:24
to an audiencepubblico that containscontiene a lot of people
3
9000
2000
ad un pubblico tra cui ci saranno molti
00:26
who know a lot more about cancercancro than I do.
4
11000
3000
che ne sanno molto più di me sul cancro.
00:30
But I will alsoanche contestconcorso that I'm not as nervousnervoso as I should be
5
15000
3000
Però vi dirò anche che non sono poi così nervoso quanto dovrei
00:33
because I'm prettybella sure I'm right about this.
6
18000
2000
perché sono abbastanza convinto di avere ragione.
00:35
(LaughterRisate)
7
20000
2000
(risate)
00:37
And that this, in factfatto, will be
8
22000
2000
E che in effetti sarà così
00:39
the way that we treattrattare cancercancro in the futurefuturo.
9
24000
3000
che tratteremo il cancro in futuro.
00:43
In orderordine to talk about cancercancro,
10
28000
2000
Per parlare del cancro,
00:45
I'm going to actuallyin realtà have to --
11
30000
3000
devo proprio --
00:48
let me get the biggrande slidediapositiva here.
12
33000
3000
vediamo questa diapositiva.
00:53
First, I'm going to try to give you a differentdiverso perspectiveprospettiva of genomicsgenomica.
13
38000
3000
Innanzitutto, cercherò di darvi una prospettiva diversa della genomica.
00:56
I want to put it in perspectiveprospettiva of the biggerpiù grande pictureimmagine
14
41000
2000
Vorrei metterla nella prospettiva del quadro generale
00:58
of all the other things that are going on --
15
43000
3000
di tutti gli altri fatti che stanno avvenendo
01:01
and then talk about something you haven'tnon hanno heardsentito so much about, whichquale is proteomicsproteomica.
16
46000
3000
e poi parlarvi di una cosa di cui non si sente molto parlare, che è la proteomica.
01:04
HavingAvendo explainedha spiegato those,
17
49000
2000
Dopo avere spiegato queste cose,
01:06
that will setimpostato up for what I think will be a differentdiverso ideaidea
18
51000
3000
saremo pronti per capire quello che reputo un approccio diverso
01:09
about how to go about treatingtrattamento cancercancro.
19
54000
2000
al trattamento dei tumori.
01:11
So let me startinizio with genomicsgenomica.
20
56000
2000
Dunque iniziamo con la genomica.
01:13
It is the hotcaldo topicargomento.
21
58000
2000
E' l'argomento del momento.
01:15
It is the placeposto where we're learningapprendimento the mostmaggior parte.
22
60000
2000
E' il campo in cui stiamo imparando di più
01:17
This is the great frontierfrontiera.
23
62000
2000
E' la grande frontiera.
01:19
But it has its limitationslimitazioni.
24
64000
3000
Ma ha i suoi limiti.
01:22
And in particularparticolare, you've probablyprobabilmente all heardsentito the analogyanalogia
25
67000
3000
Ed in particolare, avrete probabilmente tutti sentito l'analogia
01:25
that the genomegenoma is like the blueprintBlueprint of your bodycorpo,
26
70000
3000
che equipara il genoma ad una mappa del corpo.
01:28
and if that were only truevero, it would be great,
27
73000
2000
Se solo fosse vero, sarebbe fantastico
01:30
but it's not.
28
75000
2000
ma non lo è.
01:32
It's like the partsparti listelenco of your bodycorpo.
29
77000
2000
E' come una lista delle parti del corpo
01:34
It doesn't say how things are connectedcollegato,
30
79000
2000
Non dice come le cose sono collegate,
01:36
what causescause what and so on.
31
81000
3000
quale sia la causa di cosa, e così via.
01:39
So if I can make an analogyanalogia,
32
84000
2000
Quindi se posso fare una analogia,
01:41
let's say that you were tryingprovare to tell the differencedifferenza
33
86000
2000
è come capire la differenza
01:43
betweenfra a good restaurantristorante, a healthysalutare restaurantristorante
34
88000
3000
tra un buon ristorante con una cucina sana
01:46
and a sickmalato restaurantristorante,
35
91000
2000
e un ristorante scadente,
01:48
and all you had was the listelenco of ingredientsingredienti
36
93000
2000
avendo a disposizione la sola lista degli ingredienti
01:50
that they had in theirloro larderdispensa.
37
95000
3000
della loro dispensa.
01:53
So it mightpotrebbe be that, if you wentandato to a FrenchFrancese restaurantristorante
38
98000
3000
Come entrare in un ristorante francese,
01:56
and you lookedguardato throughattraverso it and you foundtrovato
39
101000
2000
guardarsi intorno e accorgersi
01:58
they only had margarinemargarina and they didn't have butterburro,
40
103000
2000
che usano solo margarina e niente burro,
02:00
you could say, "AhAh, I see what's wrongsbagliato with them.
41
105000
2000
al che potreste dire "Ah, ecco cos'è che non va.
02:02
I can make them healthysalutare."
42
107000
2000
So io come farli diventare più salutari"
02:04
And there probablyprobabilmente are specialspeciale casescasi of that.
43
109000
2000
E probabilmente ci sono casi particolari di questo tipo.
02:06
You could certainlycertamente tell the differencedifferenza
44
111000
2000
Potreste certamente distinguere
02:08
betweenfra a ChineseCinese restaurantristorante and a FrenchFrancese restaurantristorante
45
113000
2000
tra un ristorante cinese e uno francese
02:10
by what they had in a larderdispensa.
46
115000
2000
in base a quello che hanno in dispensa.
02:12
So the listelenco of ingredientsingredienti does tell you something,
47
117000
3000
Dunque la lista di ingredienti in effetti vi da delle indicazioni
02:15
and sometimesa volte it tellsdice you something that's wrongsbagliato.
48
120000
3000
e a volte vi dice se qualcosa non va.
02:19
If they have tonstonnellate of saltsale,
49
124000
2000
Se hanno grandi quantità di sale
02:21
you mightpotrebbe guessindovina they're usingutilizzando too much saltsale, or something like that.
50
126000
3000
potreste desumere che usano troppo sale, o qualcosa del genere.
02:24
But it's limitedlimitato,
51
129000
2000
Ma è limitativo,
02:26
because really to know if it's a healthysalutare restaurantristorante,
52
131000
2000
perché per sapere davvero se un ristorante ha una cucina sana,
02:28
you need to tastegusto the foodcibo, you need to know what goesva on in the kitchencucina,
53
133000
3000
dovete assaggiarne il cibo, dovete sapere che cosa succede in cucina,
02:31
you need the productprodotto of all of those ingredientsingredienti.
54
136000
3000
vi serve conoscere il risultato di tutti quegli ingredienti.
02:34
So if I look at a personpersona
55
139000
2000
E se prendiamo una persona
02:36
and I look at a person'spersona di genomegenoma, it's the samestesso thing.
56
141000
3000
e ne analizziamo il genoma, è la stessa cosa.
02:39
The partparte of the genomegenoma that we can readleggere
57
144000
2000
La parte di genoma che possiamo leggere
02:41
is the listelenco of ingredientsingredienti.
58
146000
2000
è la lista degli ingredienti.
02:43
And so indeedinfatti,
59
148000
2000
E in effetti,
02:45
there are timesvolte when we can find ingredientsingredienti
60
150000
2000
a volte troviamo ingredienti
02:47
that [are] badcattivo.
61
152000
2000
cattivi.
02:49
CysticCistico fibrosisfibrosi is an exampleesempio of a diseasemalattia
62
154000
2000
La fibrosi cistica è un esempio di malattia
02:51
where you just have a badcattivo ingredientingrediente and you have a diseasemalattia,
63
156000
3000
dove basta un ingrediente cattivo a scatenare la malattia,
02:54
and we can actuallyin realtà make a directdiretto correspondencecorrispondenza
64
159000
3000
e siamo in grado di stabilire una corrispondenza diretta
02:57
betweenfra the ingredientingrediente and the diseasemalattia.
65
162000
3000
tra ingredienti e malattia.
03:00
But mostmaggior parte things, you really have to know what's going on in the kitchencucina,
66
165000
3000
Ma in genere c'è davvero bisogno di sapere cosa accade in cucina,
03:03
because, mostlysoprattutto, sickmalato people used to be healthysalutare people --
67
168000
2000
perché il più delle volte i malati in precedenza erano sani --
03:05
they have the samestesso genomegenoma.
68
170000
2000
ed hanno lo stesso genoma.
03:07
So the genomegenoma really tellsdice you much more
69
172000
2000
Quindi il genoma in effetti vi dice molto di più
03:09
about predispositionpredisposizione.
70
174000
2000
sulla predisposizione alla malattia.
03:11
So what you can tell
71
176000
2000
Quello che potete stabilire
03:13
is you can tell the differencedifferenza betweenfra an AsianAsiatiche personpersona and a EuropeanEuropeo personpersona
72
178000
2000
è la differenza tra un Asiatico ed un Europeo
03:15
by looking at theirloro ingredientsingredienti listelenco.
73
180000
2000
basandovi sulla lista dei loro ingredienti.
03:17
But you really for the mostmaggior parte partparte can't tell the differencedifferenza
74
182000
3000
Ma il più delle volte non siete in grado di distinguere
03:20
betweenfra a healthysalutare personpersona and a sickmalato personpersona --
75
185000
3000
tra una persona sana ed una malata --
03:23
excepttranne in some of these specialspeciale casescasi.
76
188000
2000
tranne che in casi particolari.
03:25
So why all the biggrande dealaffare
77
190000
2000
Allora perché tutta questa attenzione
03:27
about geneticsgenetica?
78
192000
2000
alla genetica?
03:29
Well first of all,
79
194000
2000
Beh, anzitutto
03:31
it's because we can readleggere it, whichquale is fantasticfantastico.
80
196000
3000
perché siamo in grado di decifrarla, il che è fantastico.
03:34
It is very usefulutile in certaincerto circumstancescondizioni.
81
199000
3000
E' molto utile in alcune circostanze.
03:37
It's alsoanche the great theoreticalteorico triumphTrionfo
82
202000
3000
Rappresenta anche il grande trionfo teorico
03:40
of biologybiologia.
83
205000
2000
della biologia.
03:42
It's the one theoryteoria
84
207000
2000
E' l'unica teoria
03:44
that the biologistsbiologi ever really got right.
85
209000
2000
che i biologi abbiano mai davvero azzeccato.
03:46
It's fundamentalfondamentale to DarwinDarwin
86
211000
2000
Risale a Darwin
03:48
and MendelMendel and so on.
87
213000
2000
e Mendel ed altri.
03:50
And so it's the one thing where they predictedprevisto a theoreticalteorico constructcostruire.
88
215000
3000
E dunque è l'unica per cui si è riusciti a prevedere una costruzione teorica.
03:54
So MendelMendel had this ideaidea of a genegene
89
219000
2000
Mendel ebbe questa idea di gene
03:56
as an abstractastratto thing,
90
221000
3000
come entità astratta.
03:59
and DarwinDarwin builtcostruito a wholetotale theoryteoria
91
224000
2000
E Darwin costruì una intera teoria
04:01
that dependeddipendeva on them existingesistente,
92
226000
2000
che si basava sulla loro esistenza.
04:03
and then WatsonWatson and CrickCrick
93
228000
2000
Poi Watson e Crick
04:05
actuallyin realtà lookedguardato and foundtrovato one.
94
230000
2000
si misero a cercarli e ne individuarono uno.
04:07
So this happensaccade in physicsfisica all the time.
95
232000
2000
Questo in fisica accade sempre.
04:09
You predictpredire a blacknero holebuco,
96
234000
2000
Si prevede un buco nero,
04:11
and you look out the telescopetelescopio and there it is, just like you said.
97
236000
3000
poi si guarda nel telescopio ed eccolo lì, come previsto.
04:14
But it rarelyraramente happensaccade in biologybiologia.
98
239000
2000
Ma questo accade di rado in biologia.
04:16
So this great triumphTrionfo -- it's so good,
99
241000
3000
Questo grande trionfo -- è così bello --
04:19
there's almostquasi a religiousreligioso experienceEsperienza
100
244000
2000
da esser quasi come un'esperienza religiosa
04:21
in biologybiologia.
101
246000
2000
in biologia.
04:23
And DarwinianDarwiniana evolutionEvoluzione
102
248000
2000
E l'evoluzione Darwiniana
04:25
is really the corenucleo theoryteoria.
103
250000
3000
ne è la teoria centrale.
04:30
So the other reasonragionare it's been very popularpopolare
104
255000
2000
L'altro motivo per cui è così popolare
04:32
is because we can measuremisurare it, it's digitaldigitale.
105
257000
3000
è il fatto di poterla misurare, è digitale.
04:35
And in factfatto,
106
260000
2000
E infatti
04:37
thanksGrazie to KaryKary MullisMullis,
107
262000
2000
grazie a Kary Mullis
04:39
you can basicallyfondamentalmente measuremisurare your genomegenoma in your kitchencucina
108
264000
4000
in pratica si può misurare il proprio genoma in cucina
04:43
with a fewpochi extraextra ingredientsingredienti.
109
268000
3000
con qualche ingrediente in più.
04:46
So for instanceesempio, by measuringmisurazione the genomegenoma,
110
271000
3000
Per esempio, misurando il genoma
04:49
we'venoi abbiamo learnedimparato a lot about how we're relatedrelazionato to other kindstipi of animalsanimali
111
274000
4000
abbiamo imparato molto su quello che ci accomuna ad altre specie animali
04:53
by the closenessvicinanza of our genomegenoma,
112
278000
3000
in base alla somiglianza del genoma,
04:56
or how we're relatedrelazionato to eachogni other -- the familyfamiglia treealbero,
113
281000
3000
o su come siamo imparentati -- l'albero genealogico
04:59
or the treealbero of life.
114
284000
2000
o albero della vita.
05:01
There's a hugeenorme amountquantità of informationinformazione about the geneticsgenetica
115
286000
3000
Possiamo ricavare moltissime informazioni sulla genetica
05:04
just by comparingconfrontando the geneticgenetico similaritysomiglianza.
116
289000
3000
semplicemente mettendo a confronto la somiglianza dei geni.
05:07
Now of coursecorso, in medicalmedico applicationapplicazione,
117
292000
2000
Ora, in medicina
05:09
that is very usefulutile
118
294000
2000
questo è molto utile
05:11
because it's the samestesso kindgenere of informationinformazione
119
296000
3000
perchè è lo stesso tipo di informazioni
05:14
that the doctormedico getsprende from your familyfamiglia medicalmedico historystoria --
120
299000
3000
che un medico ricava dalla storia clinica della vostra famiglia --
05:17
excepttranne probablyprobabilmente,
121
302000
2000
però probabilmente
05:19
your genomegenoma knowsconosce much more about your medicalmedico historystoria than you do.
122
304000
3000
il vostro genoma sa molto di più di voi sulla vostra storia clinica.
05:22
And so by readinglettura the genomegenoma,
123
307000
2000
E leggendo il genoma
05:24
we can find out much more about your familyfamiglia than you probablyprobabilmente know.
124
309000
3000
possiamo scoprire molte più cose sulla vostra famiglia di quanto possiate voi.
05:27
And so we can discoverscoprire things
125
312000
2000
Possiamo scoprire cose
05:29
that probablyprobabilmente you could have foundtrovato
126
314000
2000
che forse avreste scoperto
05:31
by looking at enoughabbastanza of your relativesparenti,
127
316000
2000
osservando un numero sufficiente di vostri parenti
05:33
but they maypuò be surprisingsorprendente.
128
318000
3000
ma potreste rimanere sorpresi.
05:36
I did the 23andMeandMe thing
129
321000
2000
Io ho fatto il test genetico della "23andme"
05:38
and was very surprisedsorpreso to discoverscoprire that I am fatGrasso and baldCalvo.
130
323000
3000
e con sorpresa ho scoperto di essere grasso e calvo.
05:41
(LaughterRisate)
131
326000
7000
(risate)
05:48
But sometimesa volte you can learnimparare much more usefulutile things about that.
132
333000
3000
Ma a volte si imparano cose molto più utili.
05:51
But mostlysoprattutto
133
336000
3000
Soprattutto
05:54
what you need to know, to find out if you're sickmalato,
134
339000
2000
quello che vi serve per sapere se siete malati
05:56
is not your predispositionspredisposizioni,
135
341000
2000
non è la vostra predisposizione alla malattia
05:58
but it's actuallyin realtà what's going on in your bodycorpo right now.
136
343000
3000
bensì quello che sta accadendo adesso nel vostro corpo.
06:01
So to do that, what you really need to do,
137
346000
2000
E per fare questo, ciò che vi serve davvero
06:03
you need to look at the things
138
348000
2000
è osservare le cose
06:05
that the genesgeni are producingproduzione
139
350000
2000
che i geni stanno producendo
06:07
and what's happeningavvenimento after the geneticsgenetica,
140
352000
2000
e quello che accade dopo la genetica.
06:09
and that's what proteomicsproteomica is about.
141
354000
2000
E la proteomica si occupa di questo.
06:11
Just like genomegenoma mixesmiscele the studystudia of all the genesgeni,
142
356000
3000
Proprio come il genoma studia tutti i geni,
06:14
proteomicsproteomica is the studystudia of all the proteinsproteine.
143
359000
3000
la proteomica studia tutte le proteine.
06:17
And the proteinsproteine are all of the little things in your bodycorpo
144
362000
2000
Le proteine sono quelle piccole cosine del vostro corpo
06:19
that are signalingsegnalazione betweenfra the cellscellule --
145
364000
3000
che trasmettono segnali tra le cellule --
06:22
actuallyin realtà, the machinesmacchine that are operatingoperativo --
146
367000
2000
gli ingranaggi in movimento.
06:24
that's where the actionazione is.
147
369000
2000
E' lì che avvengono le cose.
06:26
BasicallyFondamentalmente, a humanumano bodycorpo
148
371000
3000
Praticamente, un corpo umano
06:29
is a conversationconversazione going on,
149
374000
3000
è come una conversazione che avviene
06:32
bothentrambi withinentro the cellscellule and betweenfra the cellscellule,
150
377000
3000
sia all'interno delle cellule che tra di esse,
06:35
and they're tellingraccontare eachogni other to growcrescere and to diemorire,
151
380000
3000
che si dicono l'un l'altra come crescere e morire.
06:38
and when you're sickmalato,
152
383000
2000
Quando siete malati
06:40
something'sc'è qualcosa che non goneandato wrongsbagliato with that conversationconversazione.
153
385000
2000
qualcosa non funziona in questa conversazione.
06:42
And so the tricktrucco is --
154
387000
2000
E il trucco è --
06:44
unfortunatelypurtroppo, we don't have an easyfacile way to measuremisurare these
155
389000
3000
purtroppo, non abbiamo un modo semplice di misurare queste cose
06:47
like we can measuremisurare the genomegenoma.
156
392000
2000
come possiamo fare col genoma.
06:49
So the problemproblema is that measuringmisurazione --
157
394000
3000
Il problema è che misurare
06:52
if you try to measuremisurare all the proteinsproteine, it's a very elaborateelaborare processprocesso.
158
397000
3000
tutte le proteine è molto complicato.
06:55
It requiresrichiede hundredscentinaia of stepspassaggi,
159
400000
2000
Richiede centinaia di passaggi
06:57
and it takes a long, long time.
160
402000
2000
e molto, molto tempo.
06:59
And it mattersquestioni how much of the proteinproteina it is.
161
404000
2000
E anche la quantità di proteine conta.
07:01
It could be very significantsignificativo that a proteinproteina changedcambiato by 10 percentper cento,
162
406000
3000
Potrebbe essere molto significativo se una proteina varia del 10 per cento
07:04
so it's not a nicesimpatico digitaldigitale thing like DNADNA.
163
409000
3000
dunque non è qualcosa di digitale come il DNA.
07:07
And basicallyfondamentalmente our problemproblema is somebody'sdi qualcuno in the middlein mezzo
164
412000
2000
Fondamentalmente il nostro problema è che se qualcuno,
07:09
of this very long stagepalcoscenico,
165
414000
2000
durante questa fase molto lunga
07:11
they pausepausa for just a momentmomento,
166
416000
2000
si ferma un attimo
07:13
and they leavepartire something in an enzymeenzima for a secondsecondo,
167
418000
2000
e lascia qualcosa in un enzima per un secondo,
07:15
and all of a suddenimprovviso all the measurementsmisurazioni from then on
168
420000
2000
d'un tratto tutte le misurazioni da quel momento in poi
07:17
don't work.
169
422000
2000
non funzionano più.
07:19
And so then people get very inconsistentincoerente resultsrisultati
170
424000
2000
E allora si ottengono risultati poco attendibili
07:21
when they do it this way.
171
426000
2000
quando si lavora in questo modo.
07:23
People have triedprovato very harddifficile to do this.
172
428000
2000
Si sono fatti molti sforzi in questo senso.
07:25
I triedprovato this a couplecoppia of timesvolte
173
430000
2000
Io ci ho provato un paio di volte
07:27
and lookedguardato at this problemproblema and gaveha dato up on it.
174
432000
2000
poi ho visto il problema e ho lasciato perdere.
07:29
I kepttenere gettingottenere this call from this oncologistoncologo
175
434000
2000
Mi chiamava sempre un oncologo,
07:31
nameddi nome DavidDavid AgusAgus.
176
436000
2000
un certo David Agus.
07:33
And AppliedApplicato MindsMenti getsprende a lot of callschiamate
177
438000
3000
La Applied Minds riceve molte chiamate
07:36
from people who want help with theirloro problemsi problemi,
178
441000
2000
da persone che cercano un aiuto per i loro problemi,
07:38
and I didn't think this was a very likelyprobabile one to call back,
179
443000
3000
ma non pensavo fosse uno che avrebbe richiamato
07:41
so I kepttenere on givingdando him to the delayritardo listelenco.
180
446000
3000
e così continuavo a farlo aspettare.
07:44
And then one day,
181
449000
2000
Poi un giorno
07:46
I get a call from JohnJohn DoerrDoerr, BillBill BerkmanBerkman
182
451000
2000
mi chiamano John Doerr, Bill Berkman
07:48
and AlAl GoreGore on the samestesso day
183
453000
2000
e Al Gore, lo stesso giorno,
07:50
sayingdetto returnritorno DavidDavid Agus'sDi Agus phoneTelefono call.
184
455000
2000
e mi dicono di richiamare David Agus.
07:52
(LaughterRisate)
185
457000
2000
(risate)
07:54
So I was like, "Okay. This guy'sragazzo di at leastmeno resourcefulpieno di risorse."
186
459000
2000
E io mi dico "Beh, questo qui è uno che ha dei contatti".
07:56
(LaughterRisate)
187
461000
4000
(risate)
08:00
So we startediniziato talkingparlando,
188
465000
2000
Così incominciamo a parlare,
08:02
and he said, "I really need a better way to measuremisurare proteinsproteine."
189
467000
3000
e mi dice "Mi serve un metodo migliore per misurare le proteine".
08:05
I'm like, "LookedVisto at that. Been there.
190
470000
2000
Io gli dico "Eh già. Lo so.
08:07
Not going to be easyfacile."
191
472000
2000
Mica facile".
08:09
He's like, "No, no. I really need it.
192
474000
2000
Lui fa "No, no, mi serve davvero.
08:11
I mean, I see patientspazienti dyingsta morendo everyogni day
193
476000
4000
Vedo pazienti che muoiono ogni giorno
08:15
because we don't know what's going on insidedentro of them.
194
480000
3000
perché non capiamo cosa accade dentro di loro.
08:18
We have to have a windowfinestra into this."
195
483000
2000
Dobbiamo poterci capire qualcosa".
08:20
And he tookha preso me throughattraverso
196
485000
2000
E mi raccontò
08:22
specificspecifica examplesesempi of when he really needednecessaria it.
197
487000
3000
di casi specifici per cui ne aveva bisogno.
08:25
And I realizedrealizzato, wowWow, this would really make a biggrande differencedifferenza,
198
490000
2000
Io mi resi conto che avrebbe veramente fatto la differenza
08:27
if we could do it,
199
492000
2000
se noi l'avessimo saputo fare.
08:29
and so I said, "Well, let's look at it."
200
494000
2000
Così dissi "Bene, lavoriamoci su"
08:31
AppliedApplicato MindsMenti has enoughabbastanza playgiocare moneyi soldi
201
496000
2000
La Applied Minds ha abbastanza soldi
08:33
that we can go and just work on something
202
498000
2000
da poterci permettere di lavorare su una cosa
08:35
withoutsenza gettingottenere anybody'snessuno è fundingfinanziamento or permissionautorizzazione or anything.
203
500000
3000
senza avere fondi o permessi specifici o altro.
08:38
So we startediniziato playinggiocando around with this.
204
503000
2000
Quindi iniziammo a occuparcene.
08:40
And as we did it, we realizedrealizzato this was the basicdi base problemproblema --
205
505000
3000
E ci rendemmo conto che il problema fondamentale era che --
08:43
that takingpresa the sipSIP of coffeecaffè --
206
508000
2000
mentre sorseggiavamo un caffè --
08:45
that there were humansgli esseri umani doing this complicatedcomplicato processprocesso
207
510000
2000
che erano degli umani a svolgere questo lavoro complesso,
08:47
and that what really needednecessaria to be donefatto
208
512000
2000
e che quello che serviva
08:49
was to automateautomatizzare this processprocesso like an assemblymontaggio linelinea
209
514000
3000
era automatizzare il processo come una catena di montaggio
08:52
and buildcostruire robotsrobot
210
517000
2000
e costruire robots
08:54
that would measuremisurare proteomicsproteomica.
211
519000
2000
che misurassero la proteomica.
08:56
And so we did that,
212
521000
2000
E così l'abbiamo fatto.
08:58
and workinglavoro with DavidDavid,
213
523000
2000
E insieme a David
09:00
we madefatto a little companyazienda calledchiamato AppliedApplicato ProteomicsProteomica eventuallyinfine,
214
525000
3000
abbiamo fondato una piccola ditta chiamata Applied Proteomics
09:03
whichquale makesfa this roboticrobotica assemblymontaggio linelinea,
215
528000
3000
che produce questa catena di montaggio robotizzata,
09:06
whichquale, in a very consistentcoerente way, measuresprovvedimenti the proteinproteina.
216
531000
3000
che misura le proteine in modo molto coerente.
09:09
And I'll showmostrare you what that proteinproteina measurementmisura lookssembra like.
217
534000
3000
E ora vi mostro come si effettua una misurazione di proteine.
09:13
BasicallyFondamentalmente, what we do
218
538000
2000
In pratica
09:15
is we take a dropfar cadere of bloodsangue
219
540000
2000
preleviamo una goccia di sangue
09:17
out of a patientpaziente,
220
542000
2000
da un paziente
09:19
and we sortordinare out the proteinsproteine
221
544000
2000
e separiamo le proteine
09:21
in the dropfar cadere of bloodsangue
222
546000
2000
del sangue
09:23
accordingsecondo to how much they weighpesare,
223
548000
2000
in base al peso,
09:25
how slipperyscivoloso they are,
224
550000
2000
e alla viscosità,
09:27
and we arrangeorganizzare them in an imageImmagine.
225
552000
3000
e ne formiamo un'immagine.
09:30
And so we can look at literallyletteralmente
226
555000
2000
Così possiamo osservare letteralmente
09:32
hundredscentinaia of thousandsmigliaia of featuresCaratteristiche at onceuna volta
227
557000
2000
centinaia di migliaia di caratteristiche contemporaneamente
09:34
out of that dropfar cadere of bloodsangue.
228
559000
2000
partendo da una goccia di sangue.
09:36
And we can take a differentdiverso one tomorrowDomani,
229
561000
2000
Possiamo produrre un'immagine diversa il giorno dopo
09:38
and you will see your proteinsproteine tomorrowDomani will be differentdiverso --
230
563000
2000
e vedere come cambieranno le proteine --
09:40
they'llfaranno be differentdiverso after you eatmangiare or after you sleepdormire.
231
565000
3000
saranno diverse anche dopo aver mangiato o dopo aver dormito.
09:43
They really tell us what's going on there.
232
568000
3000
Ci dicono esattamente ciò che avviene nell'organismo.
09:46
And so this pictureimmagine,
233
571000
2000
Così questa immagine,
09:48
whichquale lookssembra like a biggrande smudgesfumino to you,
234
573000
2000
che a voi sembra informe,
09:50
is actuallyin realtà the thing that got me really thrilledentusiasti about this
235
575000
4000
è quello che mi ha entusiasmato
09:54
and madefatto me feel like we were on the right tracktraccia.
236
579000
2000
e fatto capire che stavamo sulla strada giusta.
09:56
So if I zoomzoom into that pictureimmagine,
237
581000
2000
Ora ingrandisco questa immagine
09:58
I can just showmostrare you what it meanssi intende.
238
583000
2000
e vi mostro cosa rappresenta.
10:00
We sortordinare out the proteinsproteine -- from left to right
239
585000
3000
Separiamo le proteine -- da sinistra a destra
10:03
is the weightpeso of the fragmentsframmenti that we're gettingottenere,
240
588000
3000
secondo il peso dei frammenti che abbiamo.
10:06
and from topsuperiore to bottomparte inferiore is how slipperyscivoloso they are.
241
591000
3000
E dall'alto al basso secondo la viscosità.
10:09
So we're zoominglo zoom in here just to showmostrare you a little bitpo of it.
242
594000
3000
Ingrandisco questa parte per mostrarvene un pezzettino.
10:12
And so eachogni of these linesLinee
243
597000
2000
Ognuna di queste linee
10:14
representsrappresenta some signalsegnale that we're gettingottenere out of a piecepezzo of a proteinproteina.
244
599000
3000
rappresenta un segnale che proviene da una parte di proteina.
10:17
And you can see how the linesLinee occursi verificano
245
602000
2000
Vedete che le linee sono radunate
10:19
in these little groupsgruppi of bumpurto, bumpurto, bumpurto, bumpurto, bumpurto.
246
604000
4000
in piccoli gruppi - bump bump bump.
10:23
And that's because we're measuringmisurazione the weightpeso so preciselyprecisamente that --
247
608000
3000
Questo perché ne misuriamo il peso con tale precisione che --
10:26
carboncarbonio comesviene in differentdiverso isotopesisotopi,
248
611000
2000
visto che il carbonio ha diversi isotopi,
10:28
so if it has an extraextra neutronneutrone on it,
249
613000
3000
se c'è un neutrone in più
10:31
we actuallyin realtà measuremisurare it as a differentdiverso chemicalchimico.
250
616000
4000
lo rileviamo come una molecola diversa.
10:35
So we're actuallyin realtà measuringmisurazione eachogni isotopeisotopo as a differentdiverso one.
251
620000
3000
In effetti riusciamo a misurare ogni diverso isotopo.
10:38
And so that gives you an ideaidea
252
623000
3000
Questo vi dà un'idea
10:41
of how exquisitelysquisitamente sensitivesensibile this is.
253
626000
2000
del grado di accuratezza del metodo.
10:43
So seeingvedendo this pictureimmagine
254
628000
2000
Vedere questa immagine
10:45
is sortordinare of like gettingottenere to be GalileoGalileo
255
630000
2000
è un po' essere come Galileo
10:47
and looking at the starsstelle
256
632000
2000
che guardava le stelle
10:49
and looking throughattraverso the telescopetelescopio for the first time,
257
634000
2000
per la prima volta attraverso il telescopio
10:51
and suddenlyad un tratto you say, "WowWow, it's way more complicatedcomplicato than we thought it was."
258
636000
3000
e d'un tratto viene da dire "Caspita, è molto più complicato di quanto pensassimo"
10:54
But we can see that stuffcose out there
259
639000
2000
Però noi siamo in grado di osservare tutto ciò
10:56
and actuallyin realtà see featuresCaratteristiche of it.
260
641000
2000
e anche le diverse caratteristiche.
10:58
So this is the signaturefirma out of whichquale we're tryingprovare to get patternsmodelli.
261
643000
3000
Questa è l'impronta digitale in cui cerchiamo di individuare delle strutture.
11:01
So what we do with this
262
646000
2000
Quello che possiamo fare
11:03
is, for exampleesempio, we can look at two patientspazienti,
263
648000
2000
è, ad esempio, esaminare due pazienti,
11:05
one that respondedrisposto to a drugdroga and one that didn't respondrispondere to a drugdroga,
264
650000
3000
uno che reagisce a un medicinale e l'altro no,
11:08
and askChiedere, "What's going on differentlydiversamente
265
653000
2000
e chiederci "Cosa avviene di diverso
11:10
insidedentro of them?"
266
655000
2000
in ognuno di loro?"
11:12
And so we can make these measurementsmisurazioni preciselyprecisamente enoughabbastanza
267
657000
3000
E possiamo effettuare delle misurazioni con una tale precisione
11:15
that we can overlaysovrapposizione two patientspazienti and look at the differencesdifferenze.
268
660000
3000
da poter sovrapporre gli schemi dei due pazienti e vedere le differenze.
11:18
So here we have AliceAlice in greenverde
269
663000
2000
Qui osserviamo Alice in verde
11:20
and BobBob in redrosso.
270
665000
2000
e Bob in rosso.
11:22
We overlaysovrapposizione them. This is actualeffettivo datadati.
271
667000
3000
Li sovrapponiamo. Sono dati reali.
11:25
And you can see, mostlysoprattutto it overlapssovrapposizioni and it's yellowgiallo,
272
670000
3000
E vedete, per la maggior parte coincidono (l'area gialla),
11:28
but there's some things that just AliceAlice has
273
673000
2000
ma ci sono alcune caratteristiche che ha solo Alice
11:30
and some things that just BobBob has.
274
675000
2000
ed altre che ha solo Bob.
11:32
And if we find a patternmodello of things
275
677000
3000
E se troviamo uno schema che si ripete
11:35
of the respondersradar-risponditore to the drugdroga,
276
680000
3000
in coloro che reagiscono al farmaco
11:38
we see that in the bloodsangue,
277
683000
2000
vediamo che nel sangue
11:40
they have the conditioncondizione
278
685000
2000
hanno una caratteristica
11:42
that allowsconsente them to respondrispondere to this drugdroga.
279
687000
2000
che permette loro di reagire a questo farmaco.
11:44
We mightpotrebbe not even know what this proteinproteina is,
280
689000
2000
Magari non sappiamo nemmeno di quale proteina si tratti,
11:46
but we can see it's a markermarcatore
281
691000
2000
ma vediamo che è un indice (marker)
11:48
for the responserisposta to the diseasemalattia.
282
693000
2000
della risposta alla malattia.
11:53
So this alreadygià, I think,
283
698000
2000
E già questo credo
11:55
is tremendouslytremendamente usefulutile in all kindstipi of medicinemedicina.
284
700000
3000
sia enormemente utile per tutti i settori della medicina.
11:58
But I think this is actuallyin realtà
285
703000
2000
Ma credo che questo sia
12:00
just the beginninginizio
286
705000
2000
solo l'inizio
12:02
of how we're going to treattrattare cancercancro.
287
707000
2000
del modo in cui affronteremo il cancro.
12:04
So let me movemossa to cancercancro.
288
709000
2000
Allora parliamo del cancro.
12:06
The thing about cancercancro --
289
711000
2000
Il fatto è che di cancro,
12:08
when I got into this,
290
713000
2000
quando ho iniziato
12:10
I really knewconosceva nothing about it,
291
715000
2000
non sapevo proprio niente,
12:12
but workinglavoro with DavidDavid AgusAgus,
292
717000
2000
ma lavorando con David Agus
12:14
I startediniziato watchingGuardando how cancercancro was actuallyin realtà beingessere treatedtrattati
293
719000
3000
ho iniziato a osservare come viene curato
12:17
and wentandato to operationsoperazioni where it was beingessere cuttagliare out.
294
722000
3000
e ho assistito ad operazioni in cui veniva asportato.
12:20
And as I lookedguardato at it,
295
725000
2000
E mentre osservavo,
12:22
to me it didn't make sensesenso
296
727000
2000
per me non aveva senso
12:24
how we were approachingsi avvicina cancercancro,
297
729000
2000
quel modo di trattare il cancro.
12:26
and in orderordine to make sensesenso of it,
298
731000
3000
Affinché avesse un senso
12:29
I had to learnimparare where did this come from.
299
734000
3000
dovevo apprendere cosa avesse portato a questo.
12:32
We're treatingtrattamento cancercancro almostquasi like it's an infectiousinfettive diseasemalattia.
300
737000
4000
Stiamo gestendo il cancro quasi come una malattia infettiva.
12:36
We're treatingtrattamento it as something that got insidedentro of you
301
741000
2000
Lo stiamo trattando come qualcosa che entra dentro il corpo
12:38
that we have to killuccidere.
302
743000
2000
e che dobbiamo eliminare.
12:40
So this is the great paradigmparadigma.
303
745000
2000
Questo è il grande paradigma.
12:42
This is anotherun altro casecaso
304
747000
2000
Questo è un altro caso
12:44
where a theoreticalteorico paradigmparadigma in biologybiologia really workedlavorato --
305
749000
2000
in cui un paradigma teorico in biologia ha funzionato davvero --
12:46
was the germgerme theoryteoria of diseasemalattia.
306
751000
3000
la teoria dei germi nelle malattie.
12:49
So what doctorsmedici are mostlysoprattutto trainedallenato to do
307
754000
2000
Quello che i medici sanno fare
12:51
is diagnosediagnosticare --
308
756000
2000
è diagnosticare --
12:53
that is, put you into a categorycategoria
309
758000
2000
cioè collocarvi in una categoria --
12:55
and applyapplicare a scientificallyscientificamente provencomprovata treatmenttrattamento
310
760000
2000
e applicare una cura scientificamente provata
12:57
for that diagnosisdiagnosi --
311
762000
2000
per quella diagnosi.
12:59
and that workslavori great for infectiousinfettive diseasesmalattie.
312
764000
3000
Funziona benissimo con le malattie infettive.
13:02
So if we put you in the categorycategoria
313
767000
2000
Se vi mettiamo nella categoria
13:04
of you've got syphilissifilide, we can give you penicillinpenicillina.
314
769000
3000
dei sifilitici, possiamo darvi la penicillina.
13:07
We know that that workslavori.
315
772000
2000
Sappiamo che funziona.
13:09
If you've got malariamalaria, we give you quininechinino
316
774000
2000
Se avete la malaria, vi diamo il chinino,
13:11
or some derivativederivato of it.
317
776000
2000
o un suo derivato.
13:13
And so that's the basicdi base thing doctorsmedici are trainedallenato to do,
318
778000
3000
Queste sono le cose fondamentali che i medici sanno fare.
13:16
and it's miraculousmiracoloso
319
781000
2000
Ed è miracoloso
13:18
in the casecaso of infectiousinfettive diseasemalattia --
320
783000
3000
nel caso delle malattie infettive --
13:21
how well it workslavori.
321
786000
2000
come ciò funzioni bene.
13:23
And manymolti people in this audiencepubblico probablyprobabilmente wouldn'tno be alivevivo
322
788000
3000
Molti di voi probabilmente non sarebbero vivi
13:26
if doctorsmedici didn't do this.
323
791000
2000
se i medici non facessero così.
13:28
But now let's applyapplicare that
324
793000
2000
Ma applichiamo questo schema
13:30
to systemssistemi diseasesmalattie like cancercancro.
325
795000
2000
a malattie sistemiche come il cancro.
13:32
The problemproblema is that, in cancercancro,
326
797000
2000
Il problema è che, nel cancro,
13:34
there isn't something elsealtro
327
799000
2000
non c'è un corpo estraneo
13:36
that's insidedentro of you.
328
801000
2000
all'interno dell'organismo.
13:38
It's you; you're brokenrotto.
329
803000
2000
Siete voi che non funzionate.
13:40
That conversationconversazione insidedentro of you
330
805000
4000
Quella conversazione dentro di voi
13:44
got mixedmisto up in some way.
331
809000
2000
si è in qualche modo ingarbugliata.
13:46
So how do we diagnosediagnosticare that conversationconversazione?
332
811000
2000
Come facciamo a diagnosticare quella conversazione?
13:48
Well, right now what we do is we dividedividere it by partparte of the bodycorpo --
333
813000
3000
Beh attualmente la separiamo secondo la parte del corpo
13:51
you know, where did it appearapparire? --
334
816000
3000
in cui è comparsa
13:54
and we put you in differentdiverso categoriescategorie
335
819000
2000
e vi collochiamo in diverse categorie
13:56
accordingsecondo to the partparte of the bodycorpo.
336
821000
2000
a seconda della parte del corpo interessata.
13:58
And then we do a clinicalclinico trialprova
337
823000
2000
Poi facciamo una sperimentazione clinica
14:00
for a drugdroga for lungpolmone cancercancro
338
825000
2000
di un farmaco per il tumore al polmone
14:02
and one for prostateprostata cancercancro and one for breastSeno cancercancro,
339
827000
3000
uno per il cancro della prostata e uno per quello della mammella,
14:05
and we treattrattare these as if they're separateseparato diseasesmalattie
340
830000
3000
e li trattiamo come se fossero malattie diverse
14:08
and that this way of dividingdemarcazione them
341
833000
2000
e come se questa maniera di dividerli
14:10
had something to do with what actuallyin realtà wentandato wrongsbagliato.
342
835000
2000
avesse a che fare con quello che non ha funzionato.
14:12
And of coursecorso, it really doesn't have that much to do
343
837000
2000
Ovviamente, in effetti non ha molto a che fare
14:14
with what wentandato wrongsbagliato
344
839000
2000
con quello che non ha funzionato.
14:16
because cancercancro is a failurefallimento of the systemsistema.
345
841000
3000
Perché il cancro è un'avaria del sistema.
14:19
And in factfatto, I think we're even wrongsbagliato
346
844000
2000
Infatti, penso che già sbagliamo
14:21
when we talk about cancercancro as a thing.
347
846000
3000
a parlare del cancro come di una cosa.
14:24
I think this is the biggrande mistakesbaglio.
348
849000
2000
Credo che questo sia il grande sbaglio.
14:26
I think cancercancro should not be a nounsostantivo.
349
851000
4000
Penso che cancro non dovrebbe essere un nome.
14:30
We should talk about canceringCancering
350
855000
2000
Dovremmo parlare di "cancerizzare"
14:32
as something we do, not something we have.
351
857000
3000
come di una cosa che facciamo, non che abbiamo.
14:35
And so those tumorstumori,
352
860000
2000
E quei tumori
14:37
those are symptomssintomi of cancercancro.
353
862000
2000
sono sintomi del cancro.
14:39
And so your bodycorpo is probablyprobabilmente canceringCancering all the time,
354
864000
3000
Il vostro corpo probabilmente cancerizza continuamente.
14:42
but there are lots of systemssistemi in your bodycorpo
355
867000
3000
Ma ci sono molti sistemi nel vostro corpo
14:45
that keep it undersotto controlcontrollo.
356
870000
2000
che lo tengono sotto controllo.
14:47
And so to give you an ideaidea
357
872000
2000
Per darvi un'idea
14:49
of an analogyanalogia of what I mean
358
874000
2000
di una analogia di quello che intendo
14:51
by thinkingpensiero of canceringCancering as a verbverbo,
359
876000
3000
pensando al cancro come a un verbo,
14:54
imagineimmaginare we didn't know anything about plumbingpiombatura,
360
879000
3000
immaginate che non sappiamo nulla di impianti idraulici,
14:57
and the way that we talkedparlato about it,
361
882000
2000
né del gergo tecnico specifico,
14:59
we'dsaremmo come home and we'dsaremmo find a leakperdita in our kitchencucina
362
884000
3000
ad esempio tornando a casa e trovando una perdita in cucina
15:02
and we'dsaremmo say, "Oh, my housecasa has wateracqua."
363
887000
4000
diremmo "Casa mia ha l'acqua"
15:06
We mightpotrebbe dividedividere it -- the plumberidraulico would say, "Well, where'sdov 'è the wateracqua?"
364
891000
3000
La potremmo localizzare -- l'idraulico direbbe "Dove è l'acqua?"
15:09
"Well, it's in the kitchencucina." "Oh, you mustdovere have kitchencucina wateracqua."
365
894000
3000
"E' in cucina" "Oh, allora avete l'acqua di cucina"
15:12
That's kindgenere of the levellivello at whichquale it is.
366
897000
3000
Questo è più o meno il livello a cui siamo.
15:15
"KitchenCucina wateracqua,
367
900000
2000
"Acqua di cucina?"
15:17
well, first of all, we'llbene go in there and we'llbene mopMOP out a lot of it.
368
902000
2000
Prima di tutto, andremmo lì a asciugarne un bel po'.
15:19
And then we know that if we sprinkleSprinkle DranoDrano around the kitchencucina,
369
904000
3000
Poi sappiamo che se spruzziamo un prodotto chimico in tutta la cucina
15:22
that helpsaiuta.
370
907000
3000
andrà meglio.
15:25
WhereasConsiderando che livingvita roomcamera wateracqua,
371
910000
2000
Mentre invece l'acqua del soggiorno
15:27
it's better to do tarcatrame on the rooftetto."
372
912000
2000
si può rimediare col catrame sul tetto".
15:29
And it soundssuoni sillysciocco,
373
914000
2000
Sembra sciocco,
15:31
but that's basicallyfondamentalmente what we do.
374
916000
2000
ma è praticamente quello che facciamo.
15:33
And I'm not sayingdetto you shouldn'tnon dovrebbe mopMOP up your wateracqua if you have cancercancro,
375
918000
3000
E non dico che non dobbiate asciugare la vostra acqua se avete il cancro.
15:36
but I'm sayingdetto that's not really the problemproblema;
376
921000
3000
Sto dicendo che il vero problema non è quello;
15:39
that's the symptomsintomo of the problemproblema.
377
924000
2000
quello è il sintomo del problema.
15:41
What we really need to get at
378
926000
2000
Ciò che dobbiamo davvero comprendere
15:43
is the processprocesso that's going on,
379
928000
2000
è il processo che sta avvenendo,
15:45
and that's happeningavvenimento at the levellivello
380
930000
2000
e questo avviene a livello
15:47
of the proteonomicproteonomic actionsAzioni,
381
932000
2000
delle intrerazioni proteomiche,
15:49
happeningavvenimento at the levellivello of why is your bodycorpo not healingguarigione itselfsi
382
934000
3000
avviene al livello del perché il vostro corpo non si autoguarisce
15:52
in the way that it normallynormalmente does?
383
937000
2000
nel modo in cui lo di solito.
15:54
Because normallynormalmente, your bodycorpo is dealingrapporti with this problemproblema all the time.
384
939000
3000
Perché di solito il corpo ha sempre a che fare con questo problema.
15:57
So your housecasa is dealingrapporti with leaksperdite all the time,
385
942000
3000
La vostra casa ha sempre delle perdite.
16:00
but it's fixingfissaggio them. It's drainingdrenante them out and so on.
386
945000
4000
Ma le ripara. Le scarica in fognatura eccetera.
16:04
So what we need
387
949000
3000
Quello che ci serve
16:07
is to have a causativecausativo modelmodello
388
952000
4000
è un modello causale
16:11
of what's actuallyin realtà going on,
389
956000
2000
di quello che accade davvero.
16:13
and proteomicsproteomica actuallyin realtà gives us
390
958000
3000
E la proteomica ci dà proprio
16:16
the abilitycapacità to buildcostruire a modelmodello like that.
391
961000
3000
la capacità di costruire un tale modello.
16:19
DavidDavid got me invitedinvitato
392
964000
2000
David mi invitò
16:21
to give a talk at NationalNazionale CancerCancro InstituteIstituto
393
966000
2000
a tenere un discorso al National Cancer Institute
16:23
and AnnaAnna BarkerBarker was there.
394
968000
3000
e c'era anche Anna Barker.
16:27
And so I gaveha dato this talk
395
972000
2000
Così io tenni questo discorso
16:29
and said, "Why don't you guys do this?"
396
974000
3000
e domandai "Perché voi non fate così?"
16:32
And AnnaAnna said,
397
977000
2000
E Anna disse
16:34
"Because nobodynessuno withinentro cancercancro
398
979000
3000
"Perché nessun oncologo
16:37
would look at it this way.
399
982000
2000
la vedrebbe in questo modo.
16:39
But what we're going to do, is we're going to createcreare a programprogramma
400
984000
3000
Quello che faremo, è creare un programma
16:42
for people outsideal di fuori the fieldcampo of cancercancro
401
987000
2000
per persone esterne a questo campo
16:44
to get togetherinsieme with doctorsmedici
402
989000
2000
in modo che insieme a medici
16:46
who really know about cancercancro
403
991000
3000
davvero competenti sul cancro
16:49
and work out differentdiverso programsprogrammi of researchricerca."
404
994000
4000
sviluppino diversi programmi di ricerca."
16:53
So DavidDavid and I appliedapplicato to this programprogramma
405
998000
2000
David ed io chiedemmo di partecipare a questo programma
16:55
and createdcreato a consortiumConsorzio
406
1000000
2000
e creammo un consorzio
16:57
at USCUSC
407
1002000
2000
alla USC
16:59
where we'venoi abbiamo got some of the bestmigliore oncologistsoncologi in the worldmondo
408
1004000
3000
dove collaboriamo con alcuni tra i migliori oncologi
17:02
and some of the bestmigliore biologistsbiologi in the worldmondo,
409
1007000
3000
e biologi del mondo,
17:05
from ColdFreddo SpringPrimavera HarborPorto,
410
1010000
2000
da Cold Spring Harbor,
17:07
StanfordStanford, AustinAustin --
411
1012000
2000
Stanford, Austin --
17:09
I won'tnon lo farà even go throughattraverso and namenome all the placesposti --
412
1014000
3000
non starò a nominare tutti i posti --
17:12
to have a researchricerca projectprogetto
413
1017000
3000
per un programma di ricerca
17:15
that will last for fivecinque yearsanni
414
1020000
2000
che durerà 5 anni
17:17
where we're really going to try to buildcostruire a modelmodello of cancercancro like this.
415
1022000
3000
dove cercheremo davvero di costruire un modello del cancro come questo.
17:20
We're doing it in micetopi first,
416
1025000
2000
Inizialmente stiamo facendo esperimenti sui topi.
17:22
and we will killuccidere a lot of micetopi
417
1027000
2000
E uccideremo molti topi
17:24
in the processprocesso of doing this,
418
1029000
2000
durante questo processo,
17:26
but they will diemorire for a good causecausa.
419
1031000
2000
ma moriranno per una buona causa.
17:28
And we will actuallyin realtà try to get to the pointpunto
420
1033000
3000
E cercheremo davvero di arrivare al punto
17:31
where we have a predictivepredittiva modelmodello
421
1036000
2000
in cui avremo un modello predittivo
17:33
where we can understandcapire,
422
1038000
2000
con cui potremo capire,
17:35
when cancercancro happensaccade,
423
1040000
2000
quando c'è il cancro
17:37
what's actuallyin realtà happeningavvenimento in there
424
1042000
2000
che cosa accade davvero nell'organismo
17:39
and whichquale treatmenttrattamento will treattrattare that cancercancro.
425
1044000
3000
e quale trattamento guarirà quel cancro.
17:42
So let me just endfine with givingdando you a little pictureimmagine
426
1047000
3000
Permettetemi di finire con una piccola immagine
17:45
of what I think cancercancro treatmenttrattamento will be like in the futurefuturo.
427
1050000
3000
di quello che penso sarà la cura del cancro in futuro.
17:48
So I think eventuallyinfine,
428
1053000
2000
Penso che alla fine
17:50
onceuna volta we have one of these modelsModelli for people,
429
1055000
2000
quando disporremo di uno di questi modelli per le persone,
17:52
whichquale we'llbene get eventuallyinfine --
430
1057000
2000
che alla fine avremo --
17:54
I mean, our groupgruppo won'tnon lo farà get all the way there --
431
1059000
2000
voglio dire, il nostro gruppo non arriverà fino in fondo --
17:56
but eventuallyinfine we'llbene have a very good computercomputer modelmodello --
432
1061000
3000
ma alla fine si riuscirà a disporre di un modello computerizzato molto buono --
17:59
sortordinare of like a globalglobale climateclima modelmodello for weathertempo metereologico.
433
1064000
3000
un po' come il modello climatico globale per la meterologia.
18:02
It has lots of differentdiverso informationinformazione
434
1067000
3000
Disporrà di moltissime informazioni diverse
18:05
about what's the processprocesso going on in this proteomicproteomica conversationconversazione
435
1070000
3000
sul processo di questa conversazione proteomica
18:08
on manymolti differentdiverso scalesbilancia.
436
1073000
2000
e a diversi livelli.
18:10
And so we will simulatesimulare
437
1075000
2000
Così potremo fare simulazioni
18:12
in that modelmodello
438
1077000
2000
con quel modello
18:14
for your particularparticolare cancercancro --
439
1079000
3000
per una particolare forma di cancro --
18:17
and this alsoanche will be for ALSALS,
440
1082000
2000
e sarà così anche per la SLA,
18:19
or any kindgenere of systemsistema neurodegenerativeneurodegenerative diseasesmalattie,
441
1084000
3000
o per ogni tipo di malattie sistemiche neurodegenerative,
18:22
things like that --
442
1087000
2000
e simili --
18:24
we will simulatesimulare
443
1089000
2000
faremo simulazioni
18:26
specificallyspecificamente you,
444
1091000
2000
su misura per ognuno,
18:28
not just a genericgenerico personpersona,
445
1093000
2000
non per una persona generica,
18:30
but what's actuallyin realtà going on insidedentro you.
446
1095000
2000
ma vedremo quello che sta accadendo realmente dentro di voi.
18:32
And in that simulationsimulazione, what we could do
447
1097000
2000
E con quella simulazione, quello che potremo fare
18:34
is designdesign for you specificallyspecificamente
448
1099000
2000
sarà progettare specificamente per voi
18:36
a sequencesequenza of treatmentstrattamenti,
449
1101000
2000
una sequenza di trattamenti,
18:38
and it mightpotrebbe be very gentledolce treatmentstrattamenti, very smallpiccolo amountsquantità of drugsfarmaci.
450
1103000
3000
potrebbero essere cure molto blande, piccolissime quantità di farmaci.
18:41
It mightpotrebbe be things like, don't eatmangiare that day,
451
1106000
3000
Potrebbe essere ad esempio, digiunare in un certo giorno,
18:44
or give them a little chemotherapychemioterapia,
452
1109000
2000
o fare una leggera chemioterapia,
18:46
maybe a little radiationradiazione.
453
1111000
2000
magari un po' di radiazioni.
18:48
Of coursecorso, we'llbene do surgerychirurgia sometimesa volte and so on.
454
1113000
3000
Naturalmente, a volte ci sarà bisogno della chirurgia, e così via.
18:51
But designdesign a programprogramma of treatmentstrattamenti specificallyspecificamente for you
455
1116000
3000
Ma progetteremo un programma di trattamenti solo per voi
18:54
and help your bodycorpo
456
1119000
3000
e aiuteremo il vostro corpo
18:57
guideguida back to healthSalute --
457
1122000
3000
a tornare in salute --
19:00
guideguida your bodycorpo back to healthSalute.
458
1125000
2000
ricondurlo al benessere.
19:02
Because your bodycorpo will do mostmaggior parte of the work of fixingfissaggio it
459
1127000
4000
Poiché sarà il vostro corpo a fare la maggior parte del lavoro di riparazione
19:06
if we just sortordinare of propprop it up in the waysmodi that are wrongsbagliato.
460
1131000
3000
se solo noi lo rinforziamo nelle parti che non funzionano bene.
19:09
We put it in the equivalentequivalente of splintsstecche.
461
1134000
2000
Un po' come inserire dei supporti ortopedici.
19:11
And so your bodycorpo basicallyfondamentalmente has lots and lots of mechanismsmeccanismi
462
1136000
2000
Il vostro corpo dispone di un sacco di meccanismi
19:13
for fixingfissaggio cancercancro,
463
1138000
2000
per guarire il cancro,
19:15
and we just have to propprop those up in the right way
464
1140000
3000
dobbiamo solo dargli i rinforzi appropriati
19:18
and get them to do the joblavoro.
465
1143000
2000
per permettergli di lavorare.
19:20
And so I believe that this will be the way
466
1145000
2000
Credo che questo sarà il modo
19:22
that cancercancro will be treatedtrattati in the futurefuturo.
467
1147000
2000
in cui il cancro sarà trattato in futuro.
19:24
It's going to requirerichiedere a lot of work,
468
1149000
2000
Richiederà molto lavoro,
19:26
a lot of researchricerca.
469
1151000
2000
molta ricerca.
19:28
There will be manymolti teamssquadre like our teamsquadra
470
1153000
3000
Ci saranno molte squadre come la nostra
19:31
that work on this.
471
1156000
2000
a lavorare per questo obiettivo.
19:33
But I think eventuallyinfine,
472
1158000
2000
Ma credo che alla fine
19:35
we will designdesign for everybodytutti
473
1160000
2000
saremo in grado di programmare per chiunque
19:37
a custompersonalizzato treatmenttrattamento for cancercancro.
474
1162000
4000
un trattamento personalizzato per il cancro.
19:41
So thank you very much.
475
1166000
2000
Molte grazie.
19:43
(ApplauseApplausi)
476
1168000
6000
(Applausi)
Translated by Daniela DAVERIO
Reviewed by Daniele Buratti

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Danny Hillis - Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results.

Why you should listen

Danny Hillis is an inventor, scientist, author and engineer. While completing his doctorate at MIT, he pioneered the concept of parallel computers that is now the basis for graphics processors and cloud computing. He holds more than 300 US patents, covering parallel computers, disk arrays, forgery prevention methods, various electronic and mechanical devices, and the pinch-to-zoom display interface. He has recently been working on problems in medicine as well. He is also the designer of a 10,000-year mechanical clock, and he gave a TED Talk in 1994 that is practically prophetic. Throughout his career, Hillis has worked at places like Disney, and now MIT and Applied Invention, always looking for the next fascinating problem.

More profile about the speaker
Danny Hillis | Speaker | TED.com