ABOUT THE SPEAKER
Joe DeRisi - Biochemist
Joe DeRisi hunts for the genes that make us sick. At his lab, he works to understand the genome of Plasmodium falciparum, the deadliest form of malaria.

Why you should listen

Joseph DeRisi is a molecular biologist and biochemist, on the hunt for the genomic basis of illness. His lab at UCSF is focused on the cause of malaria, and he's also poked into SARS, avian flu and other new diseases as they crop up. His approach combines scientific rigor with a nerd's boundary-breaking enthusiasm for new techniques -- one of the qualities that helped him win a MacArthur "genius" grant in 2004. A self-confessed computer geek, DeRisi designed and programmed a groundbreaking tool for finding (and fighting) viruses -- the ViroChip, a DNA microarray that test for the presence of all known viruses in one step.

In 2008, DeRisi won the Heinz Award for Technology, the Economy and Employment.

More profile about the speaker
Joe DeRisi | Speaker | TED.com
TED2006

Joe DeRisi: Solving medical mysteries

Il ViroScan di Joe DeRisi svela alcuni misteri della medicina

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Il biochimico Joe DeRisi ci parla di nuovi straordinari sistemi per identificare i virus (e curare le malattie da essi provocate) con il DNA. Il suo lavoro potrebbe aiutarci a conoscere meglio la malaria, la SARS, l'influenza aviaria -- e il 60% delle infezioni comuni non diagnosticate.
- Biochemist
Joe DeRisi hunts for the genes that make us sick. At his lab, he works to understand the genome of Plasmodium falciparum, the deadliest form of malaria. Full bio

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How can we investigateindagare
0
0
3000
Com'è, come possiamo studiare
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this floraflora of virusesvirus that surroundcircondare us, and aidaiuto medicinemedicina?
1
3000
5000
questa moltitudine di virus che ci circonda, e aiutare la medicina?
00:20
How can we turnturno our cumulativecumulativo knowledgeconoscenza of virologyVirologia
2
8000
4000
Come possiamo trasformare le nostre conoscenze di virologia
00:24
into a simplesemplice, hand-heldtenuto in mano, singlesingolo diagnosticdiagnostico assayanalisi?
3
12000
4000
in un test diagnostico semplice e portatile?
00:28
I want to turnturno everything we know right now about detectingrilevazione virusesvirus
4
16000
3000
Voglio convertire tutto ciò che sappiamo al momento riguardo all'identificazione dei virus
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and the spectrumspettro of virusesvirus that are out there
5
19000
2000
e alla gamma dei virus esistenti
00:33
into, let's say, a smallpiccolo chippatata fritta.
6
21000
3000
in, diciamo, un piccolo chip.
00:36
When we startediniziato thinkingpensiero about this projectprogetto --
7
24000
2000
Quando abbiamo iniziato a riflettere su questo progetto --
00:38
how we would make a singlesingolo diagnosticdiagnostico assayanalisi
8
26000
3000
su come avremmo creato un unico test diagnostico
00:41
to screenschermo for all pathogensagenti patogeni simultaneouslycontemporaneamente --
9
29000
3000
per analizzare contemporaneamente tutti gli agenti patogeni --
00:44
well, there's some problemsi problemi with this ideaidea.
10
32000
2000
beh, c'è qualche problema da affrontare.
00:46
First of all, virusesvirus are prettybella complexcomplesso,
11
34000
4000
Prima di tutto, i virus sono piuttosto complessi,
00:50
but they're alsoanche evolvingin evoluzione very fastveloce.
12
38000
4000
ma si stanno anche evolvendo molto velocemente.
00:54
This is a picornavirusPicornaviridae.
13
42000
1000
Questo è un picornavirus.
00:55
PicornavirusesPicornavirus -- these are things that includeincludere
14
43000
2000
I picornavirus -- sono virus che comprendono
00:57
the commonComune coldfreddo and poliopolio, things like this.
15
45000
3000
il comune raffreddore e la polio, cose di questo genere.
01:00
You're looking at the outsideal di fuori shellconchiglia of the virusvirus,
16
48000
2000
State vedendo il rivestimento esterno del virus,
01:02
and the yellowgiallo colorcolore here are those partsparti of the virusvirus
17
50000
3000
e questo giallo qui indica quelle parti del virus
01:05
that are evolvingin evoluzione very, very fastveloce,
18
53000
2000
che si stanno evolvendo molto, molto velocemente,
01:07
and the blueblu partsparti are not evolvingin evoluzione very fastveloce.
19
55000
2000
mentre quelle blu non si stanno evolvendo molto velocemente.
01:09
When people think about makingfabbricazione pan-viralPan-virale detectionrivelazione reagentsreagenti,
20
57000
3000
Quando la gente pensa alla produzione di reagenti per l'identificazione globale dei virus
01:12
usuallygeneralmente it's the fast-evolvingin rapida evoluzione problemproblema that's an issueproblema,
21
60000
4000
di solito l'evoluzione rapida rappresenta un problema,
01:16
because how can we detectindividuare things if they're always changingmutevole?
22
64000
2000
perché come si può identificare qualcosa che è in continuo cambiamento?
01:18
But evolutionEvoluzione is a balanceequilibrio:
23
66000
2000
Ma esiste un equilibrio nell'evoluzione:
01:20
where you have fastveloce changemodificare, you alsoanche have ultra-conservationUltra-conservazione --
24
68000
4000
se da un lato si assiste a rapidi cambiamenti, dall'altro all'ultraconservazione --
01:24
things that almostquasi never changemodificare.
25
72000
2000
cose che non cambiano quasi mai.
01:26
And so we lookedguardato into this a little more carefullyaccuratamente,
26
74000
3000
Così abbiamo approfondito un po' di più,
01:29
and I'm going to showmostrare you datadati now.
27
77000
1000
e ora vi mostrerò i dati ottenuti.
01:30
This is just some stuffcose you can do on the computercomputer from the desktopdesktop.
28
78000
3000
Questa è una cosa che può essere fatta semplicemente dal desktop di un computer.
01:33
I tookha preso a bunchmazzo of these smallpiccolo picornavirusespicornavirus,
29
81000
2000
Ho preso un po' di questi piccoli picornavirus,
01:35
like the commonComune coldfreddo, like poliopolio and so on,
30
83000
2000
come il comune raffreddore, la polio e così via,
01:37
and I just brokerotto them down into smallpiccolo segmentssegmenti.
31
85000
4000
e li ho spezzati in piccoli segmenti,
01:41
And so tookha preso this first exampleesempio, whichquale is calledchiamato coxsackievirusCoxsackievirus,
32
89000
3000
quindi ho preso questo primo tipo, chiamato coxsackievirus,
01:44
and just breakrompere it into smallpiccolo windowsfinestre.
33
92000
2000
e l'ho diviso in piccole finestre.
01:46
And I'm coloringdisegni da colorare these smallpiccolo windowsfinestre blueblu
34
94000
2000
Queste finestre saranno colorate in blu
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if anotherun altro virusvirus sharesazioni an identicalidentico sequencesequenza in its genomegenoma
35
96000
5000
se un altro virus presenterà nel suo genoma una sequenza identica
01:53
to that virusvirus.
36
101000
1000
a quella di questo virus.
01:54
These sequencessequenze right up here --
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102000
2000
Le sequenze che vediamo qui sopra--
01:56
whichquale don't even codecodice for proteinproteina, by the way --
38
104000
2000
che fra l'altro non cofidicano neanche per le proteine --
01:58
are almostquasi absolutelyassolutamente identicalidentico acrossattraverso all of these,
39
106000
3000
sono quasi del tutto identiche per tutti,
02:01
so I could use this sequencesequenza as a markermarcatore
40
109000
4000
e dunque potrei usare questa sequenza come marker
02:05
to detectindividuare a widelargo spectrumspettro of virusesvirus,
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113000
2000
per identificare una vasta gamma di virus,
02:07
withoutsenza havingavendo to make something individualindividuale.
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115000
3000
senza che sia necessario farlo uno per uno.
02:10
Now, over here there's great diversitydiversità:
43
118000
2000
Ora, questa è la parte dove c'è una grande diversità:
02:12
that's where things are evolvingin evoluzione fastveloce.
44
120000
2000
qui è dove le cose si evolvono rapidamente.
02:14
Down here you can see slowerPiù lentamente evolutionEvoluzione: lessDi meno diversitydiversità.
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122000
4000
Qui in basso vedete che l'evoluzione è più lenta: meno diversità.
02:18
Now, by the time we get out here to, let's say,
46
126000
2000
Ora, quando arriviamo qui al, diciamo,
02:20
acuteacuto beeape paralysisparalisi virusvirus --
47
128000
2000
virus della paralisi acuta --
02:22
probablyprobabilmente a badcattivo one to have if you're a beeape ---
48
130000
2000
probabilmente una di quelle proprio brutte quando siete un'ape --
02:24
this virusvirus sharesazioni almostquasi no similaritysomiglianza to coxsackievirusCoxsackievirus,
49
132000
5000
questo virus non ha quasi nulla in comune con il coxsackievirus,
02:29
but I can guaranteegaranzia you that the sequencessequenze that are mostmaggior parte conservedconservati
50
137000
4000
ma posso garantirvi che le sequenze più conservate
02:33
amongtra these virusesvirus on the right-handmano destra of the screenschermo
51
141000
2000
tra i virus che vedete nella parte destra dello schermo
02:35
are in identicalidentico regionsregioni right up here.
52
143000
3000
si trovano in aree identiche proprio qui sopra.
02:38
And so we can encapsulateincapsulare these regionsregioni of ultra-conservationUltra-conservazione
53
146000
3000
Quindi possiamo isolare queste aree di ultraconservazione
02:41
throughattraverso evolutionEvoluzione -- how these virusesvirus evolvedevoluto --
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149000
3000
attraverso l'evoluzione -- così come si sono evoluti questi virus --
02:44
by just choosingscegliendo DNADNA elementselementi or RNARNA elementselementi
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152000
3000
scegliendo frammenti di DNA ed RNA
02:47
in these regionsregioni to representrappresentare on our chippatata fritta as detectionrivelazione reagentsreagenti.
56
155000
4000
in queste aree, affinché fungano nel nostro chip da reagenti di rilevamento.
02:51
OK, so that's what we did, but how are we going to do that?
57
159000
3000
Ok, quindi questo è quello che abbiamo fatto, ma come si farà a realizzarlo?
02:54
Well, for a long time, sinceda I was in graduatediplomato schoolscuola,
58
162000
2000
Bene, da lungo tempo, da quando frequentavo il dottorato di ricerca,
02:56
I've been messingMessing around makingfabbricazione DNADNA chipspatatine fritte --
59
164000
3000
mi do da fare con i chip a DNA --
02:59
that is, printingstampa DNADNA on glassbicchiere.
60
167000
2000
vale a dire, imprimendo DNA su vetro.
03:01
And that's what you see here:
61
169000
1000
Che è quello che vedete qui:
03:02
These little saltsale spotsmacchie are just DNADNA tackedvirato ontosu glassbicchiere,
62
170000
3000
questi puntini bianchi non sono altro che DNA fissato su vetro,
03:05
and so I can put thousandsmigliaia of these on our glassbicchiere chippatata fritta
63
173000
3000
quindi posso metterne migliaia sul nostro chip di vetro
03:08
and use them as a detectionrivelazione reagentreagente.
64
176000
2000
e usarli come reagenti di rilevamento.
03:10
We tookha preso our chippatata fritta over to Hewlett-PackardHewlett-Packard
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178000
2000
Abbiamo portato il nostro chip alla Hewlett-Packard
03:12
and used theirloro atomicatomico forcevigore microscopemicroscopio on one of these spotsmacchie,
66
180000
2000
e abbiamo usato il loro microscopio a forza atomica su uno di questi puntini,
03:14
and this is what you see:
67
182000
2000
ed ecco ciò che si vede:
03:16
you can actuallyin realtà see the strandstrefoli of DNADNA lyingdire bugie flatpiatto on the glassbicchiere here.
68
184000
3000
qui si vedono proprio i filamenti di DNA distesi sul vetro.
03:19
So, what we're doing is just printingstampa DNADNA on glassbicchiere --
69
187000
3000
Quindi, quello che stiamo facendo è imprimere DNA su vetro --
03:22
little flatpiatto things -- and these are going to be markersmarcatori for pathogensagenti patogeni.
70
190000
4000
minuscoli frammenti distesi -- e questi faranno da marker per agenti patogeni.
03:26
OK, I make little robotsrobot in lablaboratorio to make these chipspatatine fritte,
71
194000
3000
OK, io per fare questi chip costruisco piccoli robot,
03:29
and I'm really biggrande on disseminatingdiffusione delle technologytecnologia.
72
197000
3000
sono proprio bravo a seminare tecnologia ovunque.
03:32
If you've got enoughabbastanza moneyi soldi to buyacquistare just a CamryCamry,
73
200000
3000
Se avete abbastanza soldi per comprarvi una Camry,
03:35
you can buildcostruire one of these too,
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203000
2000
potete pure costruire uno di questi
03:37
and so we put a deepin profondità how-toHow-to guideguida on the WebWeb, totallytotalmente freegratuito,
75
205000
4000
e infatti abbiamo pubblicato sul Web un manuale completo, interamente gratuito:
03:41
with basicallyfondamentalmente order-off-the-shelfordine-off-the-shelf partsparti.
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209000
2000
fondamentalmente ordinando pezzi fatti in serie
03:43
You can buildcostruire a DNADNA arrayschieramento machinemacchina in your garagebox auto.
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211000
3000
potete costruirvi una macchina da microarray in garage.
03:46
Here'sQui è the sectionsezione on the all-importanttutto-importante emergencyemergenza stop switchinterruttore.
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214000
3000
Questa è la parte sul vitale interruttore di sicurezza per lo spegnimento.
03:49
(LaughterRisate)
79
217000
2000
(Risate)
03:51
EveryOgni importantimportante machine'sdi macchina got to have a biggrande redrosso buttonpulsante.
80
219000
3000
Ogni macchina seria deve avere un grande bottone rosso.
03:54
But really, it's prettybella robustrobusto.
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222000
2000
Ma davvero, è piuttosto resistente.
03:56
You can actuallyin realtà be makingfabbricazione DNADNA chipspatatine fritte in your garagebox auto
82
224000
3000
Potreste davvero produrre chip a DNA in garage,
03:59
and decodingdecodifica some geneticgenetico programsprogrammi prettybella rapidlyrapidamente. It's a lot of fundivertimento.
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227000
4000
e decodificare alcuni programmi genetici piuttosto rapidamente. Molto divertente.
04:03
(LaughterRisate)
84
231000
1000
(Risate)
04:04
And so what we did -- and this is a really coolfreddo projectprogetto --
85
232000
4000
Quindi quello che abbiamo fatto -- è davvero un grande progetto --
04:08
we just startediniziato by makingfabbricazione a respiratoryrespiratorio virusvirus chippatata fritta.
86
236000
2000
abbiamo iniziato creando un chip per i virus respiratori.
04:10
I talkedparlato about that --
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238000
2000
Ne ho già parlato --
04:12
you know, that situationsituazione where you go into the clinicclinica
88
240000
2000
avete presente, quei casi in cui andate in clinica
04:14
and you don't get diagnoseddiagnosticato?
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242000
2000
e non vi danno nessuna diagnosi?
04:16
Well, we just put basicallyfondamentalmente all the humanumano respiratoryrespiratorio virusesvirus
90
244000
2000
Bene, fondamentalmente abbiamo messo tutti i virus respiratori dell'uomo
04:18
on one chippatata fritta, and we threwgettò in herpesherpes virusvirus for good measuremisurare --
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246000
3000
su un chip, e per di più ci abbiamo buttato dentro anche il virus dell'herpes --
04:21
I mean, why not?
92
249000
1000
insomma, perché no?
04:22
The first thing you do as a scientistscienziato is,
93
250000
2000
La prima cosa che fa uno scienziato è
04:24
you make sure stuffcose workslavori.
94
252000
1000
essere sicuri che le cose funzionino.
04:25
And so what we did is, we take tissuefazzoletto di carta culturecultura cellscellule
95
253000
3000
Quindi abbiamo preso delle cellule coltivate in vitro
04:28
and infectinfettare them with variousvario virusesvirus,
96
256000
2000
e le abbiamo infettate con vari virus,
04:30
and we take the stuffcose and fluorescentlyfluorescente labeletichetta the nucleicacido nucleico acidacido,
97
258000
4000
le prendiamo e contrassegniamo l'acido nucleico con un fluorescente
04:34
the geneticgenetico materialMateriale that comesviene out of these tissuefazzoletto di carta culturecultura cellscellule --
98
262000
3000
il materiale genetico che viene fuori da queste cellule coltivate in vitro --
04:37
mostlysoprattutto viralvirale stuffcose -- and stickbastone it on the arrayschieramento to see where it sticksbastoni.
99
265000
4000
principalmente roba virale -- e lo attacchiamo sull'array per vedere dove va ad appiccicarsi.
04:41
Now, if the DNADNA sequencessequenze matchincontro, they'llfaranno stickbastone togetherinsieme,
100
269000
2000
Ora, se le sequenze di DNA corrispondono, si attaccheranno l'una all'altra,
04:43
and so we can look at spotsmacchie.
101
271000
2000
e quindi guardiamo i puntini.
04:45
And if spotsmacchie lightleggero up, we know there's a certaincerto virusvirus in there.
102
273000
2000
Se i puntini diventano fluorescenti, sappiamo che lì c'è un certo virus.
04:47
That's what one of these chipspatatine fritte really lookssembra like,
103
275000
2000
Questo è il vero aspetto di uno di questi chip,
04:49
and these redrosso spotsmacchie are, in factfatto, signalssegnali comingvenuta from the virusvirus.
104
277000
3000
e questi puntini rossi sono effettivamente un segnale della presenza del virus.
04:52
And eachogni spotindividuare representsrappresenta a differentdiverso familyfamiglia of virusvirus
105
280000
3000
Ogni punto rappresenta una diversa famiglia di virus
04:55
or speciesspecie of virusvirus.
106
283000
1000
o una diversa specie di virus.
04:56
And so, that's a harddifficile way to look at things,
107
284000
2000
Quindi, è un po' difficile esaminare le cose in questo modo,
04:58
so I'm just going to encodecodificare things as a little barcodecodice a barre,
108
286000
2000
e così trasformerò le informazioni in un piccolo codice a barre,
05:00
groupedraggruppati by familyfamiglia, so you can see the resultsrisultati in a very intuitiveintuitivo way.
109
288000
4000
raggruppandole per famiglia, in modo che sia più semplice esaminare i risultati.
05:04
What we did is, we tookha preso tissuefazzoletto di carta culturecultura cellscellule
110
292000
2000
Quello che abbiamo fatto è stato prendere delle cellule coltivate in vitro
05:06
and infectedinfetto them with adenovirusadenovirus,
111
294000
2000
e infettarle con adenovirus,
05:08
and you can see this little yellowgiallo barcodecodice a barre nextIl prossimo to adenovirusadenovirus.
112
296000
4000
vedete questo piccolo codice a barre giallo accanto all'adenovirus.
05:12
And, likewiseallo stesso modo, we infectedinfetto them with parainfluenza-parainfluenza-3 --
113
300000
3000
Allo stesso modo, le abbiamo infettate con parainfluenza 3 --
05:15
that's a paramyxovirusparamixovirus -- and you see a little barcodecodice a barre here.
114
303000
2000
che è un paramixovirus -- e qui vedete un piccolo codice a barre.
05:17
And then we did respiratoryrespiratorio syncytialsinciziale virusvirus.
115
305000
3000
E dopo lo abbiamo fatto con il virus respiratorio sinciziale.
05:20
That's the scourgeflagello of daycareasilo nido centerscentri everywhereovunque --
116
308000
2000
È un flagello in tutti gli asili --
05:22
it's like boogeremiaboogeremia, basicallyfondamentalmente.
117
310000
2000
un'epidemia di muco, in sostanza.
05:24
(LaughterRisate)
118
312000
1000
(Risate)
05:25
You can see that this barcodecodice a barre is the samestesso familyfamiglia,
119
313000
4000
Come potete vedere questo codice a barre è incluso nella stessa famiglia,
05:29
but it's distinctdistinto from parainfluenza-parainfluenza-3,
120
317000
2000
ma è diverso dalla parainfluenza 3,
05:31
whichquale gives you a very badcattivo coldfreddo.
121
319000
2000
che procura un fortissimo raffreddore.
05:33
And so we're gettingottenere uniqueunico signaturesfirme, a fingerprintimpronte digitali for eachogni virusvirus.
122
321000
3000
In questo modo otteniamo delle firme identificative, l'impronta digitale di ogni virus.
05:36
PolioPolio and rhinoRhino: they're in the samestesso familyfamiglia, very closevicino to eachogni other.
123
324000
3000
Polio e rinovirus: appartengono alla stessa famiglia e sono molto vicini.
05:39
Rhino'sDi rinoceronte the commonComune coldfreddo, and you all know what poliopolio is,
124
327000
2000
Il rinovirus è quello del comune raffreddore, e la polio sapete tutti cos'è,
05:41
and you can see that these signaturesfirme are distinctdistinto.
125
329000
3000
e potete vedere che queste firme sono diverse.
05:44
And Kaposi'sDi Kaposi sarcoma-associatedsarcoma-collegato herpesherpes virusvirus
126
332000
3000
E l'herpes virus associato al sarcoma di Kaposi
05:47
gives a nicesimpatico signaturefirma down here.
127
335000
2000
ci mostra la sua graziosa firma qui in basso.
05:49
And so it is not any one stripestriscia or something
128
337000
2000
Quindi non è una striscia o altro
05:51
that tellsdice me I have a virusvirus of a particularparticolare typetipo here;
129
339000
2000
a dirci che qui c'è quel particolare tipo di virus;
05:53
it's the barcodecodice a barre that in bulkmassa representsrappresenta the wholetotale thing.
130
341000
4000
è il codice a barre che rappresenta tutta la cosa.
05:57
All right, I can see a rhinovirusrhinovirus --
131
345000
2000
Bene, vedo un rinovirus ..
05:59
and here'secco the blow-upBlow-up of the rhinovirus'sdi rhinovirus little barcodecodice a barre --
132
347000
2000
ed ecco qui ingrandito il piccolo codice a barre del rinovirus --
06:01
but what about differentdiverso rhinovirusesrhinovirus?
133
349000
2000
ma se ci fossero tipi diversi di rinovirus?
06:03
How do I know whichquale rhinovirusrhinovirus I have?
134
351000
2000
Come farei a sapere qual è il mio?
06:05
There'reCi sono 102 knownconosciuto variantsvarianti of the commonComune coldfreddo,
135
353000
3000
Esistono 102 varianti conosciute del comune raffreddore,
06:08
and there'reci sono only 102 because people got boredannoiato collectingraccolta them:
136
356000
3000
e sono solo 102 perché poi si sono stufati di catalogarli:
06:11
there are just newnuovo onesquelli everyogni yearanno.
137
359000
2000
Ogni anno ne spuntano di nuove.
06:13
And so, here are fourquattro differentdiverso rhinovirusesrhinovirus,
138
361000
2000
Quindi, ecco quattro rinovirus diversi,
06:15
and you can see, even with your eyeocchio,
139
363000
2000
e potete vederlo anche con i vostri occhi,
06:17
withoutsenza any fancyfantasia computercomputer pattern-matchingcriteri di ricerca
140
365000
2000
senza alcun bisogno di un computer e di programmi complicati
06:19
recognitionriconoscimento softwareSoftware algorithmsalgoritmi,
141
367000
2000
per il riconoscimento di pattern mediante algoritmi,
06:21
that you can distinguishdistinguere eachogni one of these barcodescodici a barre from eachogni other.
142
369000
3000
che è possibile distinguere ciascuno di questi codici a barre dagli altri.
06:24
Now, this is kindgenere of a cheapa buon mercato shottiro,
143
372000
2000
Ora, questo è proprio un colpo basso,
06:26
because I know what the geneticgenetico sequencesequenza of all these rhinovirusesrhinovirus is,
144
374000
3000
perché conosco la sequenza genetica di tutti questi rinovirus,
06:29
and I in factfatto designedprogettato the chippatata fritta
145
377000
1000
e il chip anzi l'ho progettato
06:30
expresslyespressamente to be ablecapace to tell them aparta parte,
146
378000
2000
appositamente per poterli distinguere,
06:32
but what about rhinovirusesrhinovirus that have never seenvisto a geneticgenetico sequencerSequencer?
147
380000
4000
ma che si fa con i rinovirus che non hanno mai visto un sequenziatore genetico?
06:36
We don't know what the sequencesequenza is; just pullTirare them out of the fieldcampo.
148
384000
2000
Non sappiamo quale sia la sequenza; li raccogliamo e basta.
06:38
So, here are fourquattro rhinovirusesrhinovirus
149
386000
2000
Quindi, ecco quattro rinovirus
06:40
we never knewconosceva anything about --
150
388000
2000
sui quali non abbiamo mai saputo nulla --
06:42
no one'suno è ever sequencedsequenziato them -- and you can alsoanche see
151
390000
3000
nessuno li ha mai sequenziati -- e anche qui potete vedere
06:45
that you get uniqueunico and distinguishabledistinguibili patternsmodelli.
152
393000
2000
che si ottengono pattern unici e distinguibili.
06:47
You can imagineimmaginare buildingcostruzione up some librarybiblioteca, whetherse realvero or virtualvirtuale,
153
395000
3000
Immaginate di mettere su un archivio, vero o virtuale che sia,
06:50
of fingerprintsimpronte digitali of essentiallyessenzialmente everyogni virusvirus.
154
398000
2000
di impronte digitali di praticamente qualsiasi virus.
06:52
But that's, again, shootingtiro fishpesce in a barrelbarile, you know, right?
155
400000
3000
Ma, di nuovo, questo è facile come sparare ai pesci in un barile, giusto?
06:55
You have tissuefazzoletto di carta culturecultura cellscellule. There are a tontonnellata of virusesvirus.
156
403000
2000
Abbiamo le cellule coltivate in vitro: ci sono migliaia di virus.
06:57
What about realvero people?
157
405000
2000
Ma con la gente vera?
06:59
You can't controlcontrollo realvero people, as you probablyprobabilmente know.
158
407000
2000
La gente vera non si può controllare, come certo sapete già.
07:01
You have no ideaidea what someone'sdi qualcuno going to coughtosse into a cuptazza,
159
409000
4000
Non si può sapere cosa finirà in una tazza con un colpo di tosse,
07:05
and it's probablyprobabilmente really complexcomplesso, right?
160
413000
3000
e probabilmente è piuttosto complicato, no?
07:08
It could have lots of bacteriabatteri, it could have more than one virusvirus,
161
416000
3000
Potrebbe contenere un sacco di batteri, potrebbe contenere più di un virus,
07:11
and it certainlycertamente has hostospite geneticgenetico materialMateriale.
162
419000
2000
e di certo contiene materiale genetico dell'ospite,
07:13
So how do we dealaffare with this?
163
421000
1000
quindi questo come lo risolviamo?
07:14
And how do we do the positivepositivo controlcontrollo here?
164
422000
2000
E come lo eseguiamo qui il controllo positivo?
07:16
Well, it's prettybella simplesemplice.
165
424000
2000
Beh, è abbastanza semplice.
07:18
That's me, gettingottenere a nasalnasale lavagelavaggio.
166
426000
2000
Questo sono io, durante un lavaggio nasale.
07:20
And the ideaidea is, let's experimentallysperimentalmente inoculateInoculare people with virusvirus.
167
428000
5000
L'idea è, facciamo un esperimento e inoculiamo i virus nelle persone
07:25
This is all IRB-approvedIRB-approvato, by the way; they got paidpagato.
168
433000
5000
così noi -- a proposito, tutto questo ha l'approvazione del Comitato Etico, eh; vengono pagati.
07:30
And basicallyfondamentalmente we experimentallysperimentalmente inoculateInoculare people
169
438000
3000
Fondamentalmente nell'esperimento inoculiamo nelle persone
07:33
with the commonComune coldfreddo virusvirus.
170
441000
1000
il virus del comune raffreddore.
07:34
Or, even better, let's just take people
171
442000
2000
Oppure, ancora meglio, prendiamo la gente
07:36
right out of the emergencyemergenza roomcamera --
172
444000
1000
appena fuori dal pronto soccorso --
07:37
undefinednon definito, community-acquiredComunità-acquistata respiratoryrespiratorio tracttratto infectionsinfezioni.
173
445000
4000
infezioni non specificate delle vie respiratorie acquisite in comunità.
07:41
You have no ideaidea what walkspasseggiate in throughattraverso the doorporta.
174
449000
2000
Voi non avete idea di quello che passa da quella porta.
07:43
So, let's startinizio off with the positivepositivo controlcontrollo first,
175
451000
3000
Allora, prima di tutto iniziamo con il controllo positivo
07:46
where we know the personpersona was healthysalutare.
176
454000
2000
dove sappiamo che la persona era in buona salute.
07:48
They got a shottiro of virusvirus up the nosenaso,
177
456000
2000
Hanno assunto una dose di virus per via nasale,
07:50
let's see what happensaccade.
178
458000
1000
vediamo che succede.
07:51
Day zerozero: nothing happeningavvenimento.
179
459000
2000
Primo giorno: non succede nulla.
07:53
They're healthysalutare; they're cleanpulito -- it's amazingStupefacente.
180
461000
2000
Stanno bene; intatti -- sorprendente.
07:55
ActuallyIn realtà, we thought the nasalnasale tracttratto mightpotrebbe be fullpieno of virusesvirus
181
463000
2000
In realtà, ci aspettavamo che le cavità nasali potessero essere piene di virus
07:57
even when you're walkinga passeggio around healthysalutare.
182
465000
1000
anche quando si continui ad apparire in salute.
07:58
It's prettybella cleanpulito. If you're healthysalutare, you're prettybella healthysalutare.
183
466000
2000
Sono abbastanza pulite. Se stai bene, stai bene.
08:00
Day two: we get a very robustrobusto rhinovirusrhinovirus patternmodello,
184
468000
4000
Secondo giorno: otteniamo un massiccio pattern di rinovirus,
08:04
and it's very similarsimile to what we get in the lablaboratorio
185
472000
2000
molto simile a quello ottenuto in laboratorio
08:06
doing our tissuefazzoletto di carta culturecultura experimentsperimentare.
186
474000
1000
nell'esperimento con tessuto coltivato.
08:07
So that's great, but again, cheapa buon mercato shottiro, right?
187
475000
3000
Ottimo, quindi. Ma, di nuovo, colpo basso, eh?
08:10
We put a tontonnellata of virusvirus up this guy'sragazzo di nosenaso. So --
188
478000
2000
Nel naso di questo tipo ci abbiamo infilato una marea di virus. Così --
08:12
(LaughterRisate)
189
480000
1000
(Risate)
08:13
-- I mean, we wanted it to work. He really had a coldfreddo.
190
481000
4000
-- Insomma, volevamo che funzionasse. Insomma, gli è venuto davvero il raffreddore.
08:17
So, how about the people who walkcamminare in off the streetstrada?
191
485000
4000
Quindi, e la gente qualunque?
08:21
Here are two individualsindividui representedrappresentato by theirloro anonymousanonimo IDID codescodici.
192
489000
2000
Ecco qui due persone rappresentate da codici identificativi anonimi.
08:23
They bothentrambi have rhinovirusesrhinovirus; we'venoi abbiamo never seenvisto this patternmodello in lablaboratorio.
193
491000
4000
Entrambe hanno un rinovirus; non abbiamo mai trovato questo pattern in laboratorio.
08:27
We sequencedsequenziato partparte of theirloro virusesvirus;
194
495000
2000
Abbiamo sequenziato parte dei loro virus;
08:29
they're newnuovo rhinovirusesrhinovirus no one'suno è actuallyin realtà even seenvisto.
195
497000
3000
sono rinovirus nuovi che in effetti nessuno ha mai neanche visto.
08:32
RememberRicordate, our evolutionary-conservedevolutiva-conservato sequencessequenze
196
500000
2000
Ricordate, le sequenze conservate nell'evoluzione
08:34
we're usingutilizzando on this arrayschieramento allowpermettere us to detectindividuare
197
502000
2000
che usiamo su questo array ci consentono di individuare
08:36
even novelromanzo or uncharacterizedatipici virusesvirus,
198
504000
2000
anche virus nuovi o atipici,
08:38
because we pickraccogliere what is conservedconservati throughoutper tutto evolutionEvoluzione.
199
506000
4000
perché selezioniamo quello che si è conservato durante l'evoluzione.
08:42
Here'sQui è anotherun altro guy. You can playgiocare the diagnosisdiagnosi gamegioco yourselfte stesso here.
200
510000
3000
Qui c'è un altro uomo. Potete giocare voi stessi a indovinare la diagnosi.
08:45
These differentdiverso blocksblocchi representrappresentare
201
513000
2000
Questi diversi blocchi rappresentano
08:47
the differentdiverso virusesvirus in this paramyxovirusparamixovirus familyfamiglia,
202
515000
2000
i diversi virus nella famiglia dei paramyxovirus,
08:49
so you can kindgenere of go down the blocksblocchi
203
517000
1000
quindi potete scorrere i blocchi
08:50
and see where the signalsegnale is.
204
518000
2000
e vedere dove sia il segnale, sapete.
08:52
Well, doesn't have canineCanino distempercimurro; that's probablyprobabilmente good.
205
520000
3000
Bene, non ha il cimurro; meglio così.
08:55
(LaughterRisate)
206
523000
2000
(Risate)
08:57
But by the time you get to blockbloccare ninenove,
207
525000
2000
Ma quando arrivate al nono blocco,
08:59
you see that respiratoryrespiratorio syncytialsinciziale virusvirus.
208
527000
2000
notate il virus respiratorio sinciziale.
09:01
Maybe they have kidsbambini. And then you can see, alsoanche,
209
529000
3000
Forse hanno figli. Vedete anche
09:04
the familyfamiglia membermembro that's relatedrelazionato: RSVBRSVB is showingmostrando up here.
210
532000
2000
il membro della famiglia connesso: qui compare il virus respiratorio sinciziale bovino.
09:06
So, that's great.
211
534000
1000
Dunque, ottimo.
09:07
Here'sQui è anotherun altro individualindividuale, sampledCampionati on two separateseparato daysgiorni --
212
535000
3000
Qui c'è un altra persona, analizzata in due giorni diversi --
09:10
repeatripetere visitsvisite to the clinicclinica.
213
538000
2000
in diverse visite in clinica.
09:12
This individualindividuale has parainfluenza-parainfluenza-1,
214
540000
3000
Questa persona ha la parainfluenza 1,
09:15
and you can see that there's a little stripestriscia over here
215
543000
2000
e vedete che qui c'è una piccola striscia
09:17
for SendaiSendai virusvirus: that's mousetopo parainfluenzaparainfluenza.
216
545000
3000
per il virus Sendai: si tratta della parainfluenza che infetta i topi.
09:20
The geneticgenetico relationshipsrelazioni are very closevicino there. That's a lot of fundivertimento.
217
548000
4000
I rapporti genetici sono molto stretti. Molto divertente.
09:24
So, we builtcostruito out the chippatata fritta.
218
552000
1000
Dunque, abbiamo costruito il chip.
09:25
We madefatto a chippatata fritta that has everyogni knownconosciuto virusvirus ever discoveredscoperto on it.
219
553000
4000
Abbiamo prodotto un chip che contiene tutti i virus scoperti fino a oggi.
09:29
Why not? EveryOgni plantpianta virusvirus, everyogni insectinsetto virusvirus, everyogni marineMarine virusvirus.
220
557000
3000
Perché no? Tutti i virus delle piante, tutti i virus degli insetti, tutti i virus marini.
09:32
Everything that we could get out of GenBankGenBank --
221
560000
2000
Tutto quello che abbiamo potuto tirare fuori da GenBank --
09:34
that is, the nationalnazionale repositorydeposito of sequencessequenze.
222
562000
2000
ovvero dall'archivio nazionale delle sequenze.
09:36
Now we're usingutilizzando this chippatata fritta. And what are we usingutilizzando it for?
223
564000
3000
Ora usiamo questo chip. E per cosa lo usiamo?
09:39
Well, first of all, when you have a biggrande chippatata fritta like this,
224
567000
2000
Beh, prima di tutto, con un chip grande come questo
09:41
you need a little bitpo more informaticsinformatica,
225
569000
2000
occorre un po' più di informatica,
09:43
so we designedprogettato the systemsistema to do automaticAutomatico diagnosisdiagnosi.
226
571000
2000
quindi abbiamo progettato il sistema in modo che effettui la diagnosi automaticamente.
09:45
And the ideaidea is that we simplysemplicemente have virtualvirtuale patternsmodelli,
227
573000
3000
E l'idea è quella di limitarsi ai soli modelli virtuali --
09:48
because we're never going to get samplescampioni of everyogni virusvirus --
228
576000
2000
dato che non avremo mai i campioni di tutti virus;
09:50
it would be virtuallypotenzialmente impossibleimpossibile. But we can get virtualvirtuale patternsmodelli,
229
578000
3000
sarebbe praticamente impossibile. Ma possiamo ottenere modelli virtuali,
09:53
and compareconfrontare them to our observedosservata resultrisultato --
230
581000
2000
e confrontarli con i risultati ottenuti,
09:55
whichquale is a very complexcomplesso mixturemiscela -- and come up with some sortordinare of scorePunto
231
583000
4000
che è una combinazione complessa, e fornisce una specie di punteggio
09:59
of how likelyprobabile it is this is a rhinovirusrhinovirus or something.
232
587000
3000
di quanto è probabile che si tratti di rinovirus o altro.
10:02
And this is what this lookssembra like.
233
590000
2000
Ecco come appare.
10:04
If, for exampleesempio, you used a cellcellula culturecultura
234
592000
2000
Se, per esempio, sono state usate delle cellule coltivate
10:06
that's chronicallycronicamente infectedinfetto with papillomapapilloma,
235
594000
2000
infette da papilloma virus in forma cronica,
10:08
you get a little computercomputer readoutdella lettura here,
236
596000
2000
si ottiene qui una piccola lettura computerizzata,
10:10
and our algorithmalgoritmo saysdice it's probablyprobabilmente papillomapapilloma typetipo 18.
237
598000
4000
e il nostro algoritmo ci dice che probabilmente si tratta di papilloma virus di tipo 18.
10:14
And that is, in factfatto, what these particularparticolare cellcellula culturesculture
238
602000
2000
E in effetti è proprio da questo che le cellule coltivate in questione
10:16
are chronicallycronicamente infectedinfetto with.
239
604000
2000
sono infette in forma cronico.
10:18
So let's do something a little bitpo harderPiù forte.
240
606000
2000
Allora proviamo qualcosa di un po' più difficile.
10:20
We put the beepersistema di teleguida in the clinicclinica.
241
608000
1000
Abbiamo installato un cercapersone in clinica.
10:21
When somebodyqualcuno showsSpettacoli up, and the hospitalospedale doesn't know what to do
242
609000
3000
Quando si presenta qualcuno e in ospedale non sanno cosa fare
10:24
because they can't diagnosediagnosticare it, they call us.
243
612000
2000
perché non riescono a formulare una diagnosi, ci chiamano.
10:26
That's the ideaidea, and we're settingambientazione this up in the BayBaia AreaZona.
244
614000
2000
L'idea è questa, lo stiamo allestendo nella Bay Area.
10:28
And so, this casecaso reportrapporto happenedè accaduto threetre weekssettimane agofa.
245
616000
2000
E allora, questo caso risale a tre settimane fa.
10:30
We have a 28-year-old-anni healthysalutare womandonna, no travelviaggio historystoria,
246
618000
3000
Abbiamo una donna di 28 anni, precedentemente sana, nessun viaggio recente,
10:33
[unclearnon chiaro], doesn't smokefumo, doesn't drinkbere.
247
621000
3000
[poco chiaro], non fuma, non beve alcolici.
10:36
10-day-giorno historystoria of feversfebbri, night sweatssudorazione, bloodysanguinoso sputumespettorato --
248
624000
4000
da dieci giorni presenta febbre, sudorazione notturna, sangue nell'espettorato --
10:40
she's coughingtosse up bloodsangue -- musclemuscolo paindolore.
249
628000
2000
tossisce sangue -- dolori muscolari.
10:42
She wentandato to the clinicclinica, and they gaveha dato her antibioticsantibiotici
250
630000
4000
È andata in clinica e le hanno dato degli antibiotici, bene,
10:46
and then sentinviato her home.
251
634000
1000
e poi l'hanno mandata a casa.
10:47
She cameè venuto back after tendieci daysgiorni of feverfebbre, right? Still has the feverfebbre,
252
635000
4000
Ci è tornata dopo dieci giorni di febbre, bene -- la febbre ce l'ha ancora --
10:51
and she's hypoxicipossico -- she doesn't have much oxygenossigeno in her lungspolmoni.
253
639000
3000
ed è in ipossia --non ha abbastanza ossigeno nei polmoni.
10:54
They did a CTCT scanscansione.
254
642000
1000
Le hanno fatto una TAC.
10:55
A normalnormale lungpolmone is all sortordinare of darkbuio and blacknero here.
255
643000
4000
Un polmone normale qui sarebbe tutto scuro.
10:59
All this whitebianca stuffcose -- it's not good.
256
647000
2000
Tutta questa roba bianca -- non è un buon segno.
11:01
This sortordinare of treealbero and budBud formationformazione indicatesindica there's inflammationinfiammazione;
257
649000
3000
Questa specie di formazione ad albero indica un'infiammazione;
11:04
there's likelyprobabile to be infectioninfezione.
258
652000
2000
è probabile che ci sia un'infezione.
11:06
OK. So, the patientpaziente was treatedtrattati then
259
654000
3000
OK. Dunque la paziente è stata trattata
11:09
with a third-generationterza generazione cephalosporincefalosporina antibioticAntibiotico and doxycyclinedoxiciclina,
260
657000
4000
con cefalosporine di terza generazione e doxiciclina,
11:13
and on day threetre, it didn't help: she had progressedprogredito to acuteacuto failurefallimento.
261
661000
4000
ma, dopo tre giorni, nessun miglioramento: si è aggravata fino all'insufficienza respiratoria acuta.
11:17
They had to intubateintubare her, so they put a tubetubo down her throatgola
262
665000
3000
Hanno dovuto intubarla, le hanno infilato un tubo in gola
11:20
and they beganiniziato to mechanicallymeccanicamente ventilateventilare her.
263
668000
1000
e hanno iniziato la ventilazione artificiale.
11:21
She could no longerpiù a lungo breatherespirare for herselfse stessa.
264
669000
2000
Non era più capace di respirare da sola.
11:23
What to do nextIl prossimo? Don't know.
265
671000
2000
Che fare dopo? Non si sa.
11:25
SwitchInterruttore antibioticsantibiotici: so they switchedcommutata to anotherun altro antibioticAntibiotico,
266
673000
3000
Cambiare antibiotici, così sono passati a un antibiotico diverso,
11:28
TamifluTamiflu.
267
676000
2000
e al Tamiflu, che --
11:30
It's not clearchiaro why they thought she had the fluinfluenza,
268
678000
2000
non è ben chiaro perché abbiano pensato che avesse l'influenza --
11:32
but they switchedcommutata to TamifluTamiflu.
269
680000
2000
ma sono passati al Tamiflu.
11:34
And on day sixsei, they basicallyfondamentalmente threwgettò in the towelasciugamano.
270
682000
2000
E dopo sei giorni fondamentalmente hanno gettato la spugna.
11:36
You do an openAperto lungpolmone biopsybiopsia when you've got no other optionsopzioni.
271
684000
4000
Quando non si sa che altro fare, si fa la biopsia polmonare a cielo aperto.
11:40
There's an eightotto percentper cento mortalitymortalità rateVota with just doing this procedureprocedura,
272
688000
2000
Esiste un tasso di mortalità dell'8% quando si effettua questa procedura,
11:42
and so basicallyfondamentalmente -- and what do they learnimparare from it?
273
690000
3000
quindi fondamentalmente -- cosa ne ricavano?
11:45
You're looking at her openAperto lungpolmone biopsybiopsia.
274
693000
2000
Vedete qui la sua biopsia polmonare a cielo aperto.
11:47
And I'm no pathologistpatologo, but you can't tell much from this.
275
695000
2000
Io non sono un patologo, però questa non ci dice molto.
11:49
All you can tell is, there's a lot of swellinggonfiore: bronchiolitisBronchiolite.
276
697000
3000
Si può rilevare solo che c'è un forte gonfiore: bronchiolite.
11:52
It was "unrevealingunrevealing": that's the pathologist'sdi patologo reportrapporto.
277
700000
3000
Niente che aiuti a chiarire: questo il referto del patologo.
11:55
And so, what did they testTest her for?
278
703000
3000
E allora, a quali esami è stata sottoposta?
11:58
They have theirloro ownproprio teststest, of coursecorso,
279
706000
1000
Naturalmente hanno i loro esami
11:59
and so they testedtestato her for over 70 differentdiverso assayssaggi,
280
707000
3000
e quindi l'hanno sottoposta a 70 tipi diversi di analisi,
12:02
for everyogni sortordinare of bacteriabatteri and fungusfungo and viralvirale assayanalisi
281
710000
3000
per qualunque tipo di batterio e fungo e campione virale
12:05
you can buyacquistare off the shelfmensola:
282
713000
2000
in circolazione:
12:07
SARSSARS, metapneumovirusMetapneumovirus, HIVHIV, RSVRSV -- all these.
283
715000
3000
SARS, metapneumovirus, HIV, VRS -- tutti questi.
12:10
Everything cameè venuto back negativenegativo, over 100,000 dollarsdollari worthdi valore of teststest.
284
718000
4000
Tutto ha avuto esito negativo. Esami che costano più di 100.000 dollari.
12:14
I mean, they wentandato to the maxmax for this womandonna.
285
722000
3000
Voglio dire, hanno fatto del loro meglio per questa donna.
12:17
And basicallyfondamentalmente on hospitalospedale day eightotto, that's when they calledchiamato us.
286
725000
3000
E in sostanza all'ottavo giorno di ricovero, ecco che ci hanno chiamato.
12:20
They gaveha dato us endotrachealendotracheale aspirateaspirare --
287
728000
2000
Ci hanno consegnato l'aspirato endotracheale --
12:22
you know, a little fluidfluido from the throatgola,
288
730000
2000
avete presente, un po' di liquido prelevato dalla trachea,
12:24
from this tubetubo that they got down there -- and they gaveha dato us this.
289
732000
2000
attraverso un tubo inserito dentro -- e ce lo hanno consegnato.
12:26
We put it on the chippatata fritta; what do we see? Well, we saw parainfluenza-parainfluenza-4.
290
734000
5000
Lo abbiamo messo sul chip; che cosa troviamo? Beh, abbiamo trovato la parainfluenza 4.
12:31
Well, what the hell'sinferno parainfluenza-parainfluenza-4?
291
739000
2000
Bene, che diavolo è questa parainfluenza 4?
12:33
No one teststest for parainfluenza-parainfluenza-4. No one carescure about it.
292
741000
3000
Nessuno effettua l'esame per la pararainfluenza 4. Nessuno se ne interessa.
12:36
In factfatto, it's not even really sequencedsequenziato that much.
293
744000
3000
In realtà il virus non è neanche sequenziato così tanto.
12:39
There's just a little bitpo of it sequencedsequenziato.
294
747000
2000
Ne è stato sequenziato appena un pezzo.
12:41
There's almostquasi no epidemiologyepidemiologia or studiesstudi on it.
295
749000
2000
Non è stato oggetto di quasi nessuno studio epidemiologico.
12:43
No one would even considerprendere in considerazione it,
296
751000
2000
Nessuno lo avrebbe proprio considerato,
12:45
because no one had a cluetraccia that it could causecausa respiratoryrespiratorio failurefallimento.
297
753000
3000
perché nessuno aveva la più pallida idea che potesse essere causa di insufficienza respiratoria.
12:48
And why is that? Just loreLore. There's no datadati --
298
756000
3000
E perché? Solo voci. Non ci sono dati --
12:51
no datadati to supportsupporto whetherse it causescause severegrave or mildmite diseasemalattia.
299
759000
4000
nessun dato che dimostri se causi malattie lievi o gravi.
12:55
ClearlyChiaramente, we have a casecaso of a healthysalutare personpersona that's going down.
300
763000
3000
È chiaro che ci troviamo davanti al caso di una persona che stava bene ma ora è in pericolo.
12:58
OK, that's one casecaso reportrapporto.
301
766000
3000
OK, questo è un caso clinico.
13:01
I'm going to tell you one last thing in the last two minutesminuti
302
769000
2000
negli ultimi due minuti vi dirò un'ultima cosa
13:03
that's unpublishednon pubblicato -- it's going to come out tomorrowDomani --
303
771000
3000
che non è stata ancora pubblicata -- uscirà domani --
13:06
and it's an interestinginteressante casecaso of how you mightpotrebbe use this chippatata fritta
304
774000
3000
ed è un caso interessante su come si potrebbe usare questo chip
13:09
to find something newnuovo and openAperto a newnuovo doorporta.
305
777000
2000
per scoprire qualcosa di nuovo e aprire nuove porte.
13:11
ProstateProstata cancercancro. I don't need to give you manymolti statisticsstatistica
306
779000
4000
Cancro della prostata. Non c'è bisogno che io vi fornisca molte statistiche
13:15
about prostateprostata cancercancro. MostMaggior parte of you alreadygià know it:
307
783000
3000
sul cancro dela prostata. La maggior parte di voi lo saprà già:
13:18
thirdterzo leadingprincipale causecausa of cancercancro deathsmorti in the U.S.
308
786000
2000
terza causa di morte per cancro negli Stati Uniti.
13:20
Lots of riskrischio factorsfattori,
309
788000
2000
Molti i fattori di rischio,
13:22
but there is a geneticgenetico predispositionpredisposizione to prostateprostata cancercancro.
310
790000
4000
ma esiste una predisposizione genetica al cancro della prostata.
13:26
For maybe about 10 percentper cento of prostateprostata cancercancro,
311
794000
2000
Più o meno nel 10% dei casi di cancro della prostata,
13:28
there are folksgente that are predisposedpredisposto to it.
312
796000
2000
si tratta di persone con predisposizione.
13:30
And the first genegene that was mappedmappato in associationassociazione studiesstudi
313
798000
4000
E il primo gene mappato negli studi di associazione
13:34
for this, early-onsetad esordio precoce prostateprostata cancercancro, was this genegene calledchiamato RNASELRNASEL.
314
802000
4000
per questo, il cancro della prostata a insorgenza precoce, è stato questo gene chiamato RNASEL.
13:38
What is that? It's an antiviralantivirale defensedifesa enzymeenzima.
315
806000
3000
Cos'è? È un enzima di difesa antivirale.
13:41
So, we're sittingseduta around and thinkingpensiero,
316
809000
2000
Così ci siamo fermati un po' a pensare,
13:43
"Why would menuomini who have the mutationmutazione --
317
811000
2000
perché gli uomini che presentano la mutazione,
13:45
a defectdifetto in an antiviralantivirale defensedifesa systemsistema -- get prostateprostata cancercancro?
318
813000
5000
un difetto del sistema di difesa antivirale, si ammalano di cancro alla prostata?
13:50
It doesn't make sensesenso -- unlesssalvo che, maybe, there's a virusvirus?"
319
818000
3000
Non ha senso -- a meno che, forse, ci sia un virus.
13:53
So, we put tumorstumori --- and now we have over 100 tumorstumori -- on our arrayschieramento.
320
821000
6000
Così abbiamo messo i tumori -- ne abbiamo raccolti più di 100 finora -- sul nostro array.
13:59
And we know who'schi è got defectsdifetti in RNASELRNASEL and who doesn't.
321
827000
3000
E sappiamo chi ha un difetto del RNASEL e chi no.
14:02
And I'm showingmostrando you the signalsegnale from the chippatata fritta here,
322
830000
3000
Qui vedete il segnale del chip,
14:05
and I'm showingmostrando you for the blockbloccare of retroviralretrovirali oligosoligos.
323
833000
4000
e qui vedete il blocco di oligo del retrivirus.
14:09
And what I'm tellingraccontare you here from the signalsegnale, is
324
837000
2000
Quello che posso dirvi guardando il segnale è
14:11
that menuomini who have a mutationmutazione in this antiviralantivirale defensedifesa enzymeenzima,
325
839000
4000
che gli uomini che presentano una mutazione in questo enzina di difesa antivirale,
14:15
and have a tumortumore, oftenspesso have -- 40 percentper cento of the time --
326
843000
4000
e che hanno un tumore, spesso hanno -- nel 40% dei casi --
14:19
a signaturefirma whichquale revealsrivela a newnuovo retrovirusretrovirus.
327
847000
4000
una forma caratteristica che rivela un nuovo retrivirus.
14:23
OK, that's prettybella wildselvaggio. What is it?
328
851000
3000
OK, piuttosto bizzarro. Cos'è?
14:26
So, we cloneClone the wholetotale virusvirus.
329
854000
1000
Allora, cloniamo l'intero virus.
14:27
First of all, I'll tell you that a little automatedautomatizzato predictionpredizione told us
330
855000
4000
Prima di tutto, vi dico che la previsione computerizzata ci ha detto
14:31
it was very similarsimile to a mousetopo virusvirus.
331
859000
2000
che era molto simile a un virus che colpisce i topi.
14:33
But that doesn't tell us too much,
332
861000
1000
Ma questo non ci dice molto,
14:34
so we actuallyin realtà cloneClone the wholetotale thing.
333
862000
2000
così in realtà cloniamo tutto.
14:36
And the viralvirale genomegenoma I'm showingmostrando you right here?
334
864000
2000
E il genoma vorale che vedete qui?
14:38
It's a classicclassico gammagamma retrovirusretrovirus, but it's totallytotalmente newnuovo;
335
866000
3000
è un tipico gammaretrovirus, ma completamente nuovo;
14:41
no one'suno è ever seenvisto it before.
336
869000
1000
nessuno lo ha mai visto prima.
14:42
Its closestpiù vicina relativeparente is, in factfatto, from micetopi,
337
870000
3000
ll suo simile più prossimo infatti proviene dai topi,
14:45
and so we would call this a xenotropicxenotropico retrovirusretrovirus,
338
873000
4000
e per questo è stato chiamato retrovirus xenotropico,
14:49
because it's infectinginfettare a speciesspecie other than micetopi.
339
877000
3000
perché sta infettando una specie diversa dal topo.
14:52
And this is a little phylogeneticfilogenetica treealbero
340
880000
2000
Questo è un piccolo albero filogenetico
14:54
to see how it's relatedrelazionato to other virusesvirus.
341
882000
2000
che ci mostra i rapporti di parentela con gli altri virus.
14:56
We'veAbbiamo donefatto it for manymolti patientspazienti now,
342
884000
3000
Lo abbiamo fatto per molti pazienti fino a oggi,
14:59
and we can say that they're all independentindipendente infectionsinfezioni.
343
887000
3000
e possiamo dire che sono state tutte infezioni a sé stanti.
15:02
They all have the samestesso virusvirus,
344
890000
1000
Sono accomunate tutte dallo stesso virus,
15:03
but they're differentdiverso enoughabbastanza that there's reasonragionare to believe
345
891000
3000
ma sono abbastanza diverse da farci ritenere
15:06
that they'veessi hanno been independentlyin modo indipendente acquiredacquisito.
346
894000
2000
che siano state contratte in modo indipendente.
15:08
Is it really in the tissuefazzoletto di carta? And I'll endfine up with this: yes.
347
896000
2000
Si trova davvero nei tessuti? E con questo concludo. Sì.
15:10
We take slicesfette of these biopsiesbiopsie of tumortumore tissuefazzoletto di carta
348
898000
3000
Prendiamo frammenti di queste biopsie di tessuti tumorali,
15:13
and use materialMateriale to actuallyin realtà locateindividuare the virusvirus,
349
901000
2000
usiamo del materiale per individuale il virus
15:15
and we find cellscellule here with viralvirale particlesparticelle in them.
350
903000
4000
e troviamo le cellule che contengono particelle virali.
15:19
These guys really do have this virusvirus.
351
907000
2000
Questa gente ce lo ha davvero, il virus.
15:21
Does this virusvirus causecausa prostateprostata cancercancro?
352
909000
2000
Il cancro alla prostata è causato davvero da questo virus?
15:23
Nothing I'm sayingdetto here impliesimplica causalitycausalità. I don't know.
353
911000
4000
Niente di ciò che ho detto implica che questa sia la causa. Non lo so.
15:27
Is it a linkcollegamento to oncogenesisoncogenesi? I don't know.
354
915000
2000
Esiste una connessione con l'oncogenesi? Non lo so.
15:29
Is it the casecaso that these guys are just more susceptiblesuscettibile to virusesvirus?
355
917000
4000
Si tratta solo di un caso di gente particolarmente predisposta ai virus?
15:33
Could be. And it mightpotrebbe have nothing to do with cancercancro.
356
921000
3000
Può darsi. E potrebbe non avere niente a che fare con il cancro.
15:36
But now it's a doorporta.
357
924000
1000
Ma ora c'è una nuova possibilità da esplorare.
15:37
We have a strongforte associationassociazione betweenfra the presencepresenza of this virusvirus
358
925000
3000
Abbiamo rilevato una forte corrispondenza fra la presenza di questo virus
15:40
and a geneticgenetico mutationmutazione that's been linkedconnesso to cancercancro.
359
928000
3000
e una mutazione genetica collegata al cancro.
15:43
That's where we're at.
360
931000
1000
Intanto siamo arrivati a questo.
15:44
So, it openssi apre up more questionsle domande than it answersrisposte, I'm afraidimpaurito,
361
932000
4000
Quindi, fa sorgere più domande che risposte, temo,
15:48
but that's what, you know, sciencescienza is really good at.
362
936000
2000
ma, lo sapete, la scienza è fatta un po' per questo.
15:50
This was all donefatto by folksgente in the lablaboratorio --
363
938000
2000
Tutto questo viene fatto dalla gente in laboratorio;
15:52
I cannotnon può take creditcredito for mostmaggior parte of this.
364
940000
1000
Non posso prendermi io tutto il merito.
15:53
This is a collaborationcollaborazione betweenfra myselfme stessa and DonDon.
365
941000
1000
Questa è una collaborazione fra me e Don.
15:54
This is the guy who startediniziato the projectprogetto in my lablaboratorio,
366
942000
3000
Lui è quello che ha dato inizio al progetto nel mio laboratorio,
15:57
and this is the guy who'schi è been doing prostateprostata stuffcose.
367
945000
2000
e lui quello che si sta occupando della faccenda della prostata.
15:59
Thank you very much. (ApplauseApplausi)
368
947000
3000
Molte grazie.
Translated by Alessia Fisichella
Reviewed by Massimo Sandal

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ABOUT THE SPEAKER
Joe DeRisi - Biochemist
Joe DeRisi hunts for the genes that make us sick. At his lab, he works to understand the genome of Plasmodium falciparum, the deadliest form of malaria.

Why you should listen

Joseph DeRisi is a molecular biologist and biochemist, on the hunt for the genomic basis of illness. His lab at UCSF is focused on the cause of malaria, and he's also poked into SARS, avian flu and other new diseases as they crop up. His approach combines scientific rigor with a nerd's boundary-breaking enthusiasm for new techniques -- one of the qualities that helped him win a MacArthur "genius" grant in 2004. A self-confessed computer geek, DeRisi designed and programmed a groundbreaking tool for finding (and fighting) viruses -- the ViroChip, a DNA microarray that test for the presence of all known viruses in one step.

In 2008, DeRisi won the Heinz Award for Technology, the Economy and Employment.

More profile about the speaker
Joe DeRisi | Speaker | TED.com