TEDGlobal 2012
Susan Solomon: The promise of research with stem cells
スーザン・ソロモン: 幹細胞研究の将来
Filmed:
Readability: 4.9
927,801 views
スーザン・ソロモンは幹細胞を「私たちの体の修理道具」と呼び、研究室で育てた幹細胞を用いた研究を提唱します。彼女のチームは多能性幹細胞株(iPS細胞株)を育てることで、疾患治療に関する研究を促進し得る試験環境を作り上げました。これは将来的には特定の疾患でなく特定の人を対象としたオーダーメード医療につながります。
Susan Solomon - Stem cell research advocate
Susan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine. Full bio
Susan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:17
So, embryonic stem cells
0
1121
2989
胚幹細胞は
00:20
are really incredible cells.
1
4110
3300
実に驚くべき細胞です
00:23
They are our body's own repair kits,
2
7410
2788
私たちの体の修理セットであり
00:26
and they're pluripotent, which means they can morph into
3
10198
2964
分化能を持ちます — つまり
00:29
all of the cells in our bodies.
4
13162
2432
体のどんな細胞にも変身できるのです
00:31
Soon, we actually will be able to use stem cells
5
15594
2688
じきに幹細胞を使って
00:34
to replace cells that are damaged or diseased.
6
18282
2985
損傷したり病気になった細胞を
交換できるようになるでしょう
交換できるようになるでしょう
00:37
But that's not what I want to talk to you about,
7
21267
2431
でも今日は別の話をします
00:39
because right now there are some really
8
23698
2678
現在幹細胞の応用研究が進行中で
00:42
extraordinary things that we are doing with stem cells
9
26376
3946
それにより様々なことが変わります
00:46
that are completely changing
10
30322
1607
例えば
00:47
the way we look and model disease,
11
31929
2899
病気を捉えてモデル化する方法も変われば
00:50
our ability to understand why we get sick,
12
34828
2519
病気になる理由を理解できるようにもなるでしょう
00:53
and even develop drugs.
13
37347
2431
創薬プロセスも大きく変わるでしょう
00:55
I truly believe that stem cell research is going to allow
14
39778
4313
幹細胞の研究により
00:59
our children to look at Alzheimer's and diabetes
15
44091
4505
私たちの子供が大人になる頃には
01:04
and other major diseases the way we view polio today,
16
48596
4391
アルツハイマーや糖尿病などの病気も
01:08
which is as a preventable disease.
17
52987
3201
ポリオのように予防可能になると信じています
01:12
So here we have this incredible field, which has
18
56188
3223
そんなわけでこの分野は
01:15
enormous hope for humanity,
19
59411
4387
人類にとって大きな希望なのです
01:19
but much like IVF over 35 years ago,
20
63798
3520
しかし 35年以上 時を遡り
ルイーズが健康に生まれてくるまでの
ルイーズが健康に生まれてくるまでの
01:23
until the birth of a healthy baby, Louise,
21
67318
2334
体外受精を鑑みると分かるように
01:25
this field has been under siege politically and financially.
22
69652
5069
この分野は政治的・財政的に包囲網に囲まれています
01:30
Critical research is being challenged instead of supported,
23
74721
4272
重要な研究が 支援されるどころか問題視されているので
01:34
and we saw that it was really essential to have
24
78993
4360
この研究に干渉されない
01:39
private safe haven laboratories where this work
25
83353
3531
民間の研究所を設立することが
01:42
could be advanced without interference.
26
86884
2830
不可欠だと考えました
01:45
And so, in 2005,
27
89714
2531
そこで2005年に
01:48
we started the New York Stem Cell Foundation Laboratory
28
92245
2612
ニューヨーク幹細胞財団研究所を設立し
01:50
so that we would have a small organization that could
29
94857
3589
小さな組織ではありますが この研究を進めたり
01:54
do this work and support it.
30
98446
3312
支援したりできるようにしました
01:57
What we saw very quickly is the world of both medical
31
101758
3385
間もなくして気付きましたが
02:01
research, but also developing drugs and treatments,
32
105143
3376
医学だけでなく薬学や治療の世界は
02:04
is dominated by, as you would expect, large organizations,
33
108519
3713
みなさんの想像通り大きな組織に支配されていますが
02:08
but in a new field, sometimes large organizations
34
112232
3119
新しい分野では大きな組織は
02:11
really have trouble getting out of their own way,
35
115351
2168
自分たちの方法から抜け出すのに苦労し
02:13
and sometimes they can't ask the right questions,
36
117519
2436
時には適切な質問さえできなくなるのです
02:15
and there is an enormous gap that's just gotten larger
37
119955
3356
そのためアカデミックな研究と
02:19
between academic research on the one hand
38
123311
3211
薬や治療を提供する役目を負った
02:22
and pharmaceutical companies and biotechs
39
126522
2701
製薬企業やバイオテクノロジー企業の間には
02:25
that are responsible for delivering all of our drugs
40
129223
3266
大きなギャップが生じています
02:28
and many of our treatments, and so we knew that
41
132489
2390
そこで医学療法の発展を促進するために
02:30
to really accelerate cures and therapies, we were going
42
134879
3946
我々はこの問題を
02:34
to have to address this with two things:
43
138825
2807
2つのものにより解決する必要があります
02:37
new technologies and also a new research model.
44
141632
3222
新しい技術 そして新しい研究モデルです
02:40
Because if you don't close that gap, you really are
45
144854
3759
そのギャップを埋めることができなければ
進歩はありえません
進歩はありえません
02:44
exactly where we are today.
46
148613
1607
これこそが私がお伝えしたいことです
02:46
And that's what I want to focus on.
47
150220
1667
これこそが私がお伝えしたいことです
02:47
We've spent the last couple of years pondering this,
48
151887
3550
我々はここ数年この問題について考え
02:51
making a list of the different things that we had to do,
49
155437
2391
するべきことのリストを作りました
02:53
and so we developed a new technology,
50
157828
2631
また新しい技術の開発も行いました
ソフトウェアとハードウェアなんですが
ソフトウェアとハードウェアなんですが
02:56
It's software and hardware,
51
160459
1251
また新しい技術の開発も行いました
ソフトウェアとハードウェアなんですが
ソフトウェアとハードウェアなんですが
02:57
that actually can generate thousands and thousands of
52
161710
3503
遺伝子的に多様な何千何万もの
03:01
genetically diverse stem cell lines to create
53
165213
3170
幹細胞株群を生成します
03:04
a global array, essentially avatars of ourselves.
54
168383
3787
本質的には我々の分身たちなのです
03:08
And we did this because we think that it's actually going
55
172170
3434
こんな考えから この技術を開発しました
03:11
to allow us to realize the potential, the promise,
56
175604
3415
この技術はヒトゲノム解読の
03:14
of all of the sequencing of the human genome,
57
179019
3080
持てる力を引き出して活用し
03:17
but it's going to allow us, in doing that,
58
182099
2504
幹細胞株群を生成することで
03:20
to actually do clinical trials in a dish with human cells,
59
184603
5008
ヒトの細胞を用いてシャーレで
臨床試験を行えるようになります
臨床試験を行えるようになります
03:25
not animal cells, to generate drugs and treatments
60
189611
4159
動物の細胞ではなくです
そうすることで
そうすることで
03:29
that are much more effective, much safer,
61
193770
3249
創薬と医療はより効率的に より安全に
03:32
much faster, and at a much lower cost.
62
197019
3256
より迅速に そしてより低コストになります
03:36
So let me put that in perspective for you
63
200275
2384
これを理解するための
03:38
and give you some context.
64
202659
1416
背景をご説明しましょう
03:39
This is an extremely new field.
65
204075
4832
この分野は非常に新しい分野です
03:44
In 1998, human embryonic stem cells
66
208907
2832
1998年 ヒト胚幹細胞が初めて発見され
03:47
were first identified, and just nine years later,
67
211739
3512
そのわずか9年後には
03:51
a group of scientists in Japan were able to take skin cells
68
215251
4305
日本の科学者グループが 抽出した皮膚の細胞を
03:55
and reprogram them with very powerful viruses
69
219556
3195
非常に強力なウィルスを用いて
再プログラム化することに成功しました
再プログラム化することに成功しました
03:58
to create a kind of pluripotent stem cell
70
222751
4242
その結果できあがったのが
04:02
called an induced pluripotent stem cell,
71
226993
2090
胚幹細胞の一種である
04:04
or what we refer to as an IPS cell.
72
229083
3008
人工多能性幹細胞 通称iPS細胞です
04:07
This was really an extraordinary advance, because
73
232091
3198
これは非常に大きな進歩でした
なぜなら
なぜなら
04:11
although these cells are not human embryonic stem cells,
74
235289
2544
これらの細胞は 現在も標準的に用いられる
04:13
which still remain the gold standard,
75
237833
1794
ヒト胚幹細胞ではないにもかかわらず
04:15
they are terrific to use for modeling disease
76
239627
3470
疾患のモデル化
04:18
and potentially for drug discovery.
77
243097
2730
そして将来的には創薬に有用だからです
04:21
So a few months later, in 2008, one of our scientists
78
245827
3040
その数ヶ月後 2008年に我々の科学者の一人が
04:24
built on that research. He took skin biopsies,
79
248867
3200
その研究を発展させました
彼は皮膚の細胞生検試料を取り出しました
彼は皮膚の細胞生検試料を取り出しました
04:27
this time from people who had a disease,
80
252067
2028
今度はALSと呼ばれる
04:29
ALS, or as you call it in the U.K., motor neuron disease.
81
254095
2914
運動神経細胞の病気の患者からです
04:32
He turned them into the IPS cells
82
257009
1698
その試料から先ほどお話しした iPS細胞を作りました
04:34
that I've just told you about, and then he turned those
83
258707
2686
その試料から先ほどお話しした iPS細胞を作りました
04:37
IPS cells into the motor neurons that actually
84
261393
2704
そのiPS細胞から作った運動神経は病気で死んでいきました
04:39
were dying in the disease.
85
264097
1461
そのiPS細胞から作った運動神経は病気で死んでいきました
04:41
So basically what he did was to take a healthy cell
86
265558
3019
つまり彼がしたのは健康な細胞を
04:44
and turn it into a sick cell,
87
268577
1714
病気にかかった細胞に変え
04:46
and he recapitulated the disease over and over again
88
270291
3558
シャーレの中で何度も繰り返し発病させたのです
04:49
in the dish, and this was extraordinary,
89
273849
3360
これは驚くべきことです
04:53
because it was the first time that we had a model
90
277209
2248
生きた患者の細胞から疾患モデルを得るのは
04:55
of a disease from a living patient in living human cells.
91
279457
4188
これが初めてだったんですから
04:59
And as he watched the disease unfold, he was able
92
283645
3120
病気が進行するのを観察するにつれ
05:02
to discover that actually the motor neurons were dying
93
286765
3011
ALSでは運動神経が
05:05
in the disease in a different way than the field
94
289776
2127
それまで考えられていたのとは違う形で
05:07
had previously thought. There was another kind of cell
95
291903
2494
死んでいくことを発見しました
05:10
that actually was sending out a toxin
96
294397
2201
毒素を送り出している細胞が別に存在し
05:12
and contributing to the death of these motor neurons,
97
296598
2511
運動神経の死を引き起こしていたのです
05:15
and you simply couldn't see it
98
299109
1358
ヒトのモデルが無ければわからなかったことです
05:16
until you had the human model.
99
300467
1790
ヒトのモデルが無ければわからなかったことです
05:18
So you could really say that
100
302257
2667
ここで言えるのは
05:20
researchers trying to understand the cause of disease
101
304924
3906
病気の原因を突き止めようとする研究者が
05:24
without being able to have human stem cell models
102
308830
4152
ヒト幹細胞モデルを使うことができないのは
05:28
were much like investigators trying to figure out
103
312982
2760
飛行機事故の調査委員が
05:31
what had gone terribly wrong in a plane crash
104
315742
3241
事故の原因究明に
05:34
without having a black box, or a flight recorder.
105
318983
3997
ブラックボックス つまりフライトレコーダーを
使うことができないようなものです
使うことができないようなものです
05:38
They could hypothesize about what had gone wrong,
106
322980
2602
どこがおかしかったのか仮説を立てるでしょうが
05:41
but they really had no way of knowing what led
107
325582
3112
実際に何が悲惨な事故を招いたのかを
05:44
to the terrible events.
108
328694
2172
知る術はありません
05:46
And stem cells really have given us the black box
109
330866
4183
幹細胞は病気に対する一連の記録を与えてくれます
05:50
for diseases, and it's an unprecedented window.
110
335049
3968
まるで前例のない窓です
05:54
It really is extraordinary, because you can recapitulate
111
339017
3245
これは大変素晴らしいことで
05:58
many, many diseases in a dish, you can see
112
342262
3247
シャーレ上で実に多くの病気を再現することができ
06:01
what begins to go wrong in the cellular conversation
113
345509
3536
対話的に細胞内で何がおかしくなるのか分かります
06:04
well before you would ever see
114
349045
2424
患者に病気の兆しが
06:07
symptoms appear in a patient.
115
351469
2536
見られる前にです
06:09
And this opens up the ability,
116
354005
2523
これにより
06:12
which hopefully will become something that
117
356528
2814
きっと近い将来には
06:15
is routine in the near term,
118
359342
2647
ヒト細胞を薬の治験に使うことが
06:17
of using human cells to test for drugs.
119
361989
4146
一般的になるでしょう
06:22
Right now, the way we test for drugs is pretty problematic.
120
366135
5464
現行の薬の治験法は問題だらけです
06:27
To bring a successful drug to market, it takes, on average,
121
371599
3318
薬が市場に出回るまでに平均で
06:30
13 years — that's one drug —
122
374917
2186
13年かかります — 1つの薬に対してです
06:33
with a sunk cost of 4 billion dollars,
123
377103
3388
また40億ドルもの埋没費用も発生します
06:36
and only one percent of the drugs that start down that road
124
380491
4867
開発に着手した薬のうち たった1パーセントしか
06:41
are actually going to get there.
125
385358
2248
市場にはたどり着きません
06:43
You can't imagine other businesses
126
387606
2125
他の分野でこんな数字が出されたら
06:45
that you would think of going into
127
389731
1449
だれも手を付けようとしないでしょう
06:47
that have these kind of numbers.
128
391180
1755
だれも手を付けようとしないでしょう
06:48
It's a terrible business model.
129
392935
1802
これはひどいビジネスモデルですが
06:50
But it is really a worse social model because of
130
394737
3989
それ以上に社会モデルとしても 皆に多大な
06:54
what's involved and the cost to all of us.
131
398726
3328
負担を強いるものとなっています
06:57
So the way we develop drugs now
132
402054
3752
現在のところ創薬は
効きそうな化合物を試すことで進められます
効きそうな化合物を試すことで進められます
07:01
is by testing promising compounds on --
133
405806
3200
ヒト細胞を用いた疾患モデルはありませんでした
07:04
We didn't have disease modeling with human cells,
134
409006
1880
ヒト細胞を用いた疾患モデルはありませんでした
07:06
so we'd been testing them on cells of mice
135
410886
3464
だからマウスなどの生物の細胞や
07:10
or other creatures or cells that we engineer,
136
414350
3667
改変した細胞でテストしていました
07:13
but they don't have the characteristics of the diseases
137
418017
3061
しかしそれらの細胞は必ずしも治療対象とする
07:16
that we're actually trying to cure.
138
421078
2336
病気の特性を持っているわけではありません
07:19
You know, we're not mice, and you can't go into
139
423414
3046
我々はマウスではありませんので
07:22
a living person with an illness
140
426460
2418
生きた患者から
07:24
and just pull out a few brain cells or cardiac cells
141
428878
2928
脳細胞や心臓の細胞を取り出して
07:27
and then start fooling around in a lab to test
142
431806
2289
あれこれ試していくことも
07:29
for, you know, a promising drug.
143
434095
3561
単なる候補薬ではできません
07:33
But what you can do with human stem cells, now,
144
437656
3585
しかしヒト幹細胞があれば
07:37
is actually create avatars, and you can create the cells,
145
441241
4337
分身をつくったり細胞をつくったりできます
07:41
whether it's the live motor neurons
146
445578
1967
生きた運動神経であろうと
07:43
or the beating cardiac cells or liver cells
147
447545
3010
拍動する心細胞や肝細胞であろうと
07:46
or other kinds of cells, and you can test for drugs,
148
450555
4109
他のどんな細胞であろうと
07:50
promising compounds, on the actual cells
149
454664
3125
薬 つまり効き目のありそうな化合物を
07:53
that you're trying to affect, and this is now,
150
457789
3631
実際にターゲットとする細胞でテストできるのです
07:57
and it's absolutely extraordinary,
151
461420
2814
これは実に素晴らしいことで
08:00
and you're going to know at the beginning,
152
464234
3156
薬効試験や治験の
08:03
the very early stages of doing your assay development
153
467390
3744
極めて早い段階で
08:07
and your testing, you're not going to have to wait 13 years
154
471134
3389
実は効かないとか毒性があるとか 分かってしまうのです
08:10
until you've brought a drug to market, only to find out
155
474523
3319
薬が市場に出回るまでの
08:13
that actually it doesn't work, or even worse, harms people.
156
477842
5056
13年もの期間を待つ必要はありません
08:18
But it isn't really enough just to look at
157
482898
4340
しかしごく少数の人の細胞を見るだけでは
08:23
the cells from a few people or a small group of people,
158
487238
3782
十分ではありません 一歩離れて見てみましょう
08:26
because we have to step back.
159
491020
1644
十分ではありません 一歩離れて見てみましょう
08:28
We've got to look at the big picture.
160
492664
1851
大きな枠組みで見なければなりません
08:30
Look around this room. We are all different,
161
494515
3136
この部屋を見回してみてください
私たちはみんな違っています
私たちはみんな違っています
08:33
and a disease that I might have,
162
497651
2740
病気に関してもそうです
08:36
if I had Alzheimer's disease or Parkinson's disease,
163
500391
2877
もし私がアルツハイマー病や
パーキンソン病にかかったら
パーキンソン病にかかったら
08:39
it probably would affect me differently than if
164
503268
3766
みなさんがその病気にかかったときとは
異なる影響が出るでしょう
異なる影響が出るでしょう
08:42
one of you had that disease,
165
507034
1641
みなさんがその病気にかかったときとは
異なる影響が出るでしょう
異なる影響が出るでしょう
08:44
and if we both had Parkinson's disease,
166
508675
4345
二人がパーキンソン病にかかって
08:48
and we took the same medication,
167
513020
2268
同じ薬を投与したとしても
08:51
but we had different genetic makeup,
168
515288
2747
遺伝子の構成が違っているので
08:53
we probably would have a different result,
169
518035
2285
異なる結果が出るでしょう
08:56
and it could well be that a drug that worked wonderfully
170
520320
3731
私に対しては驚くほど効果を発揮した薬が
08:59
for me was actually ineffective for you,
171
524051
3579
あなたには効かないということも十分あり得ます
09:03
and similarly, it could be that a drug that is harmful for you
172
527630
4692
同様にあなたに対しては有害だった薬が
09:08
is safe for me, and, you know, this seems totally obvious,
173
532322
4302
私にとっては安全ということも考えられます
明白なことだと思われるでしょうが
明白なことだと思われるでしょうが
09:12
but unfortunately it is not the way
174
536624
2728
残念なことに製薬業界が新薬を開発する際には
09:15
that the pharmaceutical industry has been developing drugs
175
539352
3186
そのことは考慮されてきませんでした
09:18
because, until now, it hasn't had the tools.
176
542538
3986
今まではそのための道具が無かったのですから
09:22
And so we need to move away
177
546524
2292
従来のフリーサイズ一辺倒のモデルから
09:24
from this one-size-fits-all model.
178
548816
2954
離れる必要があります
09:27
The way we've been developing drugs is essentially
179
551770
3177
これまでの創薬プロセスは本質的には
09:30
like going into a shoe store,
180
554947
1379
こうでした
09:32
no one asks you what size you are, or
181
556326
2283
ダンスやハイキングに行くというのに
09:34
if you're going dancing or hiking.
182
558609
2210
靴屋がサイズを訊かないのです
09:36
They just say, "Well, you have feet, here are your shoes."
183
560819
2808
「足にはこの靴をどうぞ」と言うだけです
09:39
It doesn't work with shoes, and our bodies are
184
563627
3600
靴を買うのにそんなことではいけませんし
ましてや
ましてや
09:43
many times more complicated than just our feet.
185
567227
3472
我々の体は単なる足の何倍も複雑にできているので
09:46
So we really have to change this.
186
570699
2541
現状を変える必要があります
09:49
There was a very sad example of this in the last decade.
187
573240
5184
過去10年の間に悲しい事例がありました
09:54
There's a wonderful drug, and a class of drugs actually,
188
578424
2648
素晴らしく効き目のある種の薬がありました
09:56
but the particular drug was Vioxx, and
189
581072
2680
そのうちの1つがVioxxです
09:59
for people who were suffering from severe arthritis pain,
190
583752
4376
関節炎に苦しむ人々にとっては
10:04
the drug was an absolute lifesaver,
191
588128
3392
確かにVioxxは救世主でしたが
10:07
but unfortunately, for another subset of those people,
192
591520
5080
残念なことに別の集団に対しては
10:12
they suffered pretty severe heart side effects,
193
596600
4769
心臓に深刻な副作用をもたらしました
10:17
and for a subset of those people, the side effects were
194
601369
2728
さらに一部の人に対しては
副作用の影響の方があまりにも大きく
副作用の影響の方があまりにも大きく
10:19
so severe, the cardiac side effects, that they were fatal.
195
604097
3897
心細胞に致命的な影響を及ぼしました
10:23
But imagine a different scenario,
196
607994
4042
しかし別のシナリオを考えてみてください
10:27
where we could have had an array, a genetically diverse array,
197
612036
4302
遺伝子的に多様な心細胞のアレイを手に入れ
10:32
of cardiac cells, and we could have actually tested
198
616338
3626
実際にVioxxを
10:35
that drug, Vioxx, in petri dishes, and figured out,
199
619964
5081
シャーレ上でテストすることができたらどうでしょう
10:40
well, okay, people with this genetic type are going to have
200
625045
3744
この遺伝子型をもつ人は
心臓への副作用が出ると分かります
心臓への副作用が出ると分かります
10:44
cardiac side effects, people with these genetic subgroups
201
628789
5000
またこのような遺伝子型の2万5千人には
10:49
or genetic shoes sizes, about 25,000 of them,
202
633789
5144
—靴のサイズのようなものですね—
10:54
are not going to have any problems.
203
638933
2760
全く問題ないことが あらかじめ分かるのです
10:57
The people for whom it was a lifesaver
204
641693
2615
Vioxxで救われる人たちは
安心してのみ続けられたでしょう
安心してのみ続けられたでしょう
11:00
could have still taken their medicine.
205
644308
1677
Vioxxで救われる人たちは
安心してのみ続けられたでしょう
安心してのみ続けられたでしょう
11:01
The people for whom it was a disaster, or fatal,
206
645985
4386
逆にVioxxが致命的な事態を引き起こす人たちは
11:06
would never have been given it, and
207
650371
2091
Vioxxを投与されることもなく
11:08
you can imagine a very different outcome for the company,
208
652462
2583
Vioxx を回収しなければならなかった製薬会社の
11:10
who had to withdraw the drug.
209
655045
2768
迎える結末も違ったことでしょう
11:13
So that is terrific,
210
657813
2816
この事件は痛ましく
11:16
and we thought, all right,
211
660629
1834
この問題を解決しようとする中で
11:18
as we're trying to solve this problem,
212
662463
2759
改めて考えると
11:21
clearly we have to think about genetics,
213
665222
2197
遺伝子のことも
11:23
we have to think about human testing,
214
667419
2834
人体実験のことも考えなければなりませんが
もっと根本的な問題も存在します
もっと根本的な問題も存在します
11:26
but there's a fundamental problem,
215
670253
1579
人体実験のことも考えなければなりませんが
もっと根本的な問題も存在します
もっと根本的な問題も存在します
11:27
because right now, stem cell lines,
216
671832
2699
現在のところ幹細胞株は
11:30
as extraordinary as they are,
217
674531
1710
非常に素晴らしいものですが
11:32
and lines are just groups of cells,
218
676241
1744
株は細胞の集団であるため
11:33
they are made by hand, one at a time,
219
677985
4332
一度に一株ずつ手作業で作らねばならず
11:38
and it takes a couple of months.
220
682317
2224
その作業に数ヶ月かかってしまいます
11:40
This is not scalable, and also when you do things by hand,
221
684541
4366
これでは大量生産が不可能です
手作業で幹細胞株をつくるときには
手作業で幹細胞株をつくるときには
11:44
even in the best laboratories,
222
688907
1543
最高の設備を備えた研究所でさえも
11:46
you have variations in techniques,
223
690450
3161
手技にばらつきがあります
11:49
and you need to know, if you're making a drug,
224
693611
3181
例えば薬を作っているのなら
11:52
that the Aspirin you're going to take out of the bottle
225
696792
1898
月曜日に瓶から取り出したアスピリンは
11:54
on Monday is the same as the Aspirin
226
698690
2440
水曜日に取り出すアスピリンと
11:57
that's going to come out of the bottle on Wednesday.
227
701130
2081
同じものと分かっている必要があります
11:59
So we looked at this, and we thought, okay,
228
703211
3791
こうして考えていくと
12:02
artisanal is wonderful in, you know, your clothing
229
707002
3152
職人技は服飾や
12:06
and your bread and crafts, but
230
710154
2944
パンや工芸に関しては素晴らしいのですが
12:08
artisanal really isn't going to work in stem cells,
231
713098
2983
幹細胞に関しては 向いていません
12:11
so we have to deal with this.
232
716081
2390
そこでこの問題を解決しなければなりません
12:14
But even with that, there still was another big hurdle,
233
718471
3920
それができたとしても
また別の大きなハードルが存在し
また別の大きなハードルが存在し
12:18
and that actually brings us back to
234
722391
3564
ヒトゲノムのマッピングから
12:21
the mapping of the human genome, because
235
725955
2384
始めなければなりません
12:24
we're all different.
236
728339
2711
我々はみな異なっているからです
12:26
We know from the sequencing of the human genome
237
731050
2832
ヒトゲノム配列解読により
12:29
that it's shown us all of the A's, C's, G's and T's
238
733882
2557
我々の遺伝子を構成する全ての
12:32
that make up our genetic code,
239
736439
2468
ACGT は示されていますが
12:34
but that code, by itself, our DNA,
240
738907
4269
しかしコードだけの DNA は
12:39
is like looking at the ones and zeroes of the computer code
241
743176
4599
1と0からなるコンピューターコードを
12:43
without having a computer that can read it.
242
747775
2825
解読用コンピュータ無しで読んでいるようなものです
12:46
It's like having an app without having a smartphone.
243
750600
3288
スマートフォンを持ってないのに
アプリだけ持っているようなもの
アプリだけ持っているようなもの
12:49
We needed to have a way of bringing the biology
244
753888
3884
そこで生物学が登場して
12:53
to that incredible data,
245
757772
2209
有用なデータへ変える必要があります
12:55
and the way to do that was to find
246
759981
3115
その方法は
12:58
a stand-in, a biological stand-in,
247
763096
2687
生物の代役を用意し
13:01
that could contain all of the genetic information,
248
765783
4025
遺伝情報を全て詰め込み
13:05
but have it be arrayed in such a way
249
769808
2528
解読可能なように
13:08
as it could be read together
250
772336
2864
アレイに並べ
13:11
and actually create this incredible avatar.
251
775200
3256
分身を作ってみることです
13:14
We need to have stem cells from all the genetic sub-types
252
778456
3704
あらゆる亜型からつくった幹細胞で
13:18
that represent who we are.
253
782160
2952
私たちがどのようなものかを表現することが
必要となります
必要となります
13:21
So this is what we've built.
254
785112
2760
これが私たちのつくったものです
13:23
It's an automated robotic technology.
255
787872
3320
自動化ロボット技術です
13:27
It has the capacity to produce thousands and thousands
256
791192
2608
何千何万もの幹細胞株を生産することができ
13:29
of stem cell lines. It's genetically arrayed.
257
793800
4239
それらの株は遺伝情報に応じてアレイ状に並べられます
13:33
It has massively parallel processing capability,
258
798039
3749
並列処理能力も優れており
13:37
and it's going to change the way drugs are discovered,
259
801788
3320
創薬プロセスを変えることが期待されます
13:41
we hope, and I think eventually what's going to happen
260
805108
3835
そのうち起こるだろうと私が思うことは
13:44
is that we're going to want to re-screen drugs,
261
808943
2199
このようなアレイ上で薬を
13:47
on arrays like this, that already exist,
262
811142
2491
再スクリーニングすることです
13:49
all of the drugs that currently exist,
263
813633
1871
今存在する全ての薬をです
13:51
and in the future, you're going to be taking drugs
264
815504
2911
将来の薬や治療法は
13:54
and treatments that have been tested for side effects
265
818415
2872
事前に副作用を精査されていることでしょう
13:57
on all of the relevant cells,
266
821287
2303
関連のある細胞全てで
13:59
on brain cells and heart cells and liver cells.
267
823590
3153
脳細胞や心細胞 肝細胞でもです
14:02
It really has brought us to the threshold
268
826743
3329
この技術によりオーダーメード医療は
14:05
of personalized medicine.
269
830072
2214
目の前まで近づいています
14:08
It's here now, and in our family,
270
832286
4441
私の家族に関して言えば
14:12
my son has type 1 diabetes,
271
836727
2938
息子がI型糖尿病にかかっており
14:15
which is still an incurable disease,
272
839665
2648
現在も完治は不可能です
14:18
and I lost my parents to heart disease and cancer,
273
842313
3442
両親も心臓病とガンで亡くしました
14:21
but I think that my story probably sounds familiar to you,
274
845755
3733
どこかで聞いた話のようだ
と思われるかもしれません
と思われるかもしれません
14:25
because probably a version of it is your story.
275
849488
4230
皆さんも似たような経験をお持ちでしょうから
14:29
At some point in our lives, all of us,
276
853718
3944
人生のどこかで誰もが 自分や愛する人たちが
14:33
or people we care about, become patients,
277
857662
2736
病気の患者となります
14:36
and that's why I think that stem cell research
278
860398
2609
だからこそ幹細胞研究は
14:38
is incredibly important for all of us.
279
863007
3383
我々全員にとってとても重要です
14:42
Thank you. (Applause)
280
866390
3668
ありがとうございました
14:45
(Applause)
281
870058
7108
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Susan Solomon - Stem cell research advocateSusan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine.
Why you should listen
Susan Solomon’s health care advocacy stems from personal medical trials—namely, her son’s Type 1 diabetes and her mother’s fatal cancer. Following a successful career as a lawyer and business entrepreneur, Solomon, frustrated by the slow pace of medical research, was inspired to use those skills to follow another passion: accelerating medical research with real-world results as a social entrepreneur. And through her own research and conversations with medical experts, she decided that stem cells (cells that have the ability to morph into any other kind of cell) had the greatest potential to impact peoples’ health.
In 2005, Solomon founded the New York Stem Cell Foundation, now one of the largest nonprofit research institutions and laboratories in this field in the world. The NYSCF Research Institute conducts all facets of stem cell research from growing the cells to drug discovery.
At TEDGlobal 2012, Solomon announced the NYSCF Global Stem Cell Array, the new technology to create thousands of stem cell avatars and genetically array them to functionalize the data from the human genome to revolutionize the way we develop cures and treatments so they are better, safer, less expensive and happen much more quickly.
Susan Solomon | Speaker | TED.com