TED2006
Joe DeRisi: Solving medical mysteries
조 드리시(Joe DeRisi): ViroScan으로 의학 수수께끼를 풀다.
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생화학자 조 드리시가 DNA를 이용하여 질병을 일으키는 바이러스들을 진단하고 치료할 수 있는 놀랍고도 새로운 방법을 이야기 합니다. 그의 연구는 말라리아, 사스, 조류 독감 그리고 매일 일어나는 진단 불가능한 바이러스 감염의 60% 정도를 이해하는데 많은 도움을 주게 될지도 모릅니다.
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. Full bio
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 investigate
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0
3000
안녕하십니까, 우리는 어떻게 우리 주위에 존재하는 바이러스들을 연구하고
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this flora of viruses that surround us, and aid medicine?
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3000
5000
의학에 도움을 줄 수 있을까요?
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How can we turn our cumulative knowledge of virology
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8000
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어떻게 우리는 누적되고 있는 바이러스학 지식을
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into a simple, hand-held, single diagnostic assay?
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12000
4000
간단한 바이러스 분석 기법에 사용할 수 있을까요?
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I want to turn everything we know right now about detecting viruses
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3000
저는 그곳에 존재하고 있는 바이러스를 검출하고
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and the spectrum of viruses that are out there
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19000
2000
바이러스의 다양한 종류를 알아낼 수 있는 모든 방법을
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into, let's say, a small chip.
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3000
이곳 작은 칩에 담고 싶습니다.
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When we started thinking about this project --
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우리는 어떻게 하면 단 한번의 진단 분석으로
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how we would make a single diagnostic assay
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모든 병원체를 한번에 검사할 수 있을지
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to screen for all pathogens simultaneously --
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생각하던중
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well, there's some problems with this idea.
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32000
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이 아이디어에 몇가지 문제점을 발견하였습니다.
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First of all, viruses are pretty complex,
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34000
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첫번째로, 바이러스는 매우 복잡하고,
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but they're also evolving very fast.
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38000
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굉장히 빨리 진화한다는 것입니다.
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This is a picornavirus.
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이것은 피코르나바이러스입니다
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Picornaviruses -- these are things that include
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이 바이러스는
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the common cold and polio, things like this.
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3000
일반적인 감기나, 소아마비 같은 질병을 일으킵니다.
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You're looking at the outside shell of the virus,
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48000
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여러분께서는 이 바이러스의 겉 껍데기를 보고계십니다.
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and the yellow color here are those parts of the virus
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3000
이 바이러스의 노란 부분은
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that are evolving very, very fast,
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53000
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바이러스에서 매우 빨리 진화하는 부분입니다.
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and the blue parts are not evolving very fast.
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그리고 파란 부분은 진화가 빠르게 일어나는 부분은 아닙니다.
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When people think about making pan-viral detection reagents,
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바이러스 검사 시약을 개발하기 위해 사람들이 생각할때
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usually it's the fast-evolving problem that's an issue,
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60000
4000
일반적으로 바이러스의 빠른 진화가 문제로 제기됩니다.
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because how can we detect things if they're always changing?
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64000
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바이러스가 항상 변하고있다면 어떻게 검사할 수 있는지가 관건이기 때문입니다.
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But evolution is a balance:
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66000
2000
하지만 진화에는 균형이 있습니다.
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where you have fast change, you also have ultra-conservation --
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68000
4000
빨리 변화하는 곳에는 거의 절대로 변하지 않는
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things that almost never change.
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72000
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강력한 보존능을 갖는 곳도 있어야 합니다.
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And so we looked into this a little more carefully,
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74000
3000
그래서 우리는 그 부분을 좀더 중요하게 생각하였습니다.
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and I'm going to show you data now.
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77000
1000
자료를 보여드리겠습니다.
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This is just some stuff you can do on the computer from the desktop.
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78000
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이것은 여러분도 책상에서 컴퓨터로 할 수 있는 것입니다.
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I took a bunch of these small picornaviruses,
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2000
일반적인 감기나 소아마비 등을 일으키는
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like the common cold, like polio and so on,
30
83000
2000
피코르나바이러스들중에서 몇가지 바이러스를 선택한 후
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and I just broke them down into small segments.
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85000
4000
그 유전자들을 작은 조각들로 나누어 보았습니다.
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And so took this first example, which is called coxsackievirus,
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89000
3000
그리고 콕사키바이러스를 하나의 예로 골랐고,
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and just break it into small windows.
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92000
2000
작은 네모칸으로 나눠봤습니다.
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And I'm coloring these small windows blue
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94000
2000
그리고 다른 바이러스가 만일 자기의 게놈안에서 같은 배열을
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if another virus shares an identical sequence in its genome
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96000
5000
그 바이러스에게 공유할 경우에 해당하는 부분을
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to that virus.
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101000
1000
그 작은 네모칸에 파란색을 입혀놨습니다.
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These sequences right up here --
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102000
2000
여기 오른쪽 위에 있는 이 배열들은
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which don't even code for protein, by the way --
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2000
단백질 코드 조차도 아니지만,
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are almost absolutely identical across all of these,
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106000
3000
이 모두가 거의 틀림없이 동일합니다.
02:01
so I could use this sequence as a marker
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109000
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그래서 이 유전자 배열을 하나의 지표로 삼아
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to detect a wide spectrum of viruses,
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113000
2000
또다른 특징을 만들어 낼 필요 없이
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without having to make something individual.
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115000
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다양한 바이러스들을 검사하는데 이용할 수 있었습니다.
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Now, over here there's great diversity:
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118000
2000
지금 저기에 큰 차이가 있네요.
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that's where things are evolving fast.
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120000
2000
저건 빠르게 진화하는 것들이 있는 곳입니다.
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Down here you can see slower evolution: less diversity.
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122000
4000
여기 아래에서는 더 느린 진화를 볼 수 있습니다, 차이가 거의 없는거죠.
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Now, by the time we get out here to, let's say,
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126000
2000
자 이제,여기에서 벗어나 말해봅시다.
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acute bee paralysis virus --
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128000
2000
여러분이 만일 벌일때,아마도 갖기엔 나쁜 것인,
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probably a bad one to have if you're a bee ---
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130000
2000
벌의 격렬한 마비 바이러스입니다.
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this virus shares almost no similarity to coxsackievirus,
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132000
5000
이 바이러스는 콕사키 바이러스와는 유사성이 거의 없지만
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but I can guarantee you that the sequences that are most conserved
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4000
저는 여러분에게 화면의 오른쪽에 있는 이런 바이러스 중에서
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among these viruses on the right-hand of the screen
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141000
2000
가장 잘 보존된 이 배열이
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are in identical regions right up here.
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143000
3000
여기 오른쪽 위 동일한 장소에 있다는 것을 확언할 수 있습니다.
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And so we can encapsulate these regions of ultra-conservation
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146000
3000
그리고 또 검출 시약으로서 우리의 칩 위에
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through evolution -- how these viruses evolved --
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149000
3000
이 바이러스들이 어떻게 진화했는지 나타내기 위해
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by just choosing DNA elements or RNA elements
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152000
3000
단지 DNA요소나 RNA요소를 선택하면서,진화하는 동안
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in these regions to represent on our chip as detection reagents.
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155000
4000
내내 잘 보존된 이 부분을 캡슐에 넣을 수 있습니다.
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OK, so that's what we did, but how are we going to do that?
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159000
3000
그러면 우리가 했던 그것으로 우리는 어떻게 해야할까요?
02:54
Well, for a long time, since I was in graduate school,
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162000
2000
음,제가 학교를 졸업한 이후로 오랫동안
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I've been messing around making DNA chips --
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164000
3000
저는 DNA칩들을 만들며 어수선하게 지냈습니다
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that is, printing DNA on glass.
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167000
2000
바로 유리위에 DNA를 찍어내면서 말입니다.
03:01
And that's what you see here:
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169000
1000
그리고 여기서 여러분이 보고 있는 것이 그것입니다.
03:02
These little salt spots are just DNA tacked onto glass,
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170000
3000
염이 거의 없는 이 부분은 단지 유리위에 덧붙여진 DNA라서
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and so I can put thousands of these on our glass chip
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173000
3000
전 수천개를 유리칩에 얹을 수 있고
03:08
and use them as a detection reagent.
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176000
2000
그것들을 검출 시약으로 쓸 수 있습니다.
03:10
We took our chip over to Hewlett-Packard
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178000
2000
우리는 칩들을 휴렛패커드(미국의 전자 회사)에 보냈고
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and used their atomic force microscope on one of these spots,
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180000
2000
그 부분중에 하나를 원자간력현미경으로 관찰한 것이
03:14
and this is what you see:
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182000
2000
여러분이 보고 계신 것이며
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you can actually see the strands of DNA lying flat on the glass here.
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184000
3000
유리위에 평평하게 놓인 DNA가닥을 보실 수 있습니다.
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So, what we're doing is just printing DNA on glass --
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187000
3000
그러니까, 우리가 평평한 작은 유리위에 DNA를 찍어내고 있는 것입니다.
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little flat things -- and these are going to be markers for pathogens.
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190000
4000
그리고 그것들은 병원균 표시가 될 것입니다.
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OK, I make little robots in lab to make these chips,
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194000
3000
자, 저는 이런 칩들을 만들기 위해 실험실에서 작은 로봇을 만들었고
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and I'm really big on disseminating technology.
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197000
3000
기술 전파에 열중하고 있습니다.
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If you've got enough money to buy just a Camry,
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200000
3000
당신이 Carmy차 한 대를 살 수 있을 정도의 돈을 갖고 있다면,
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you can build one of these too,
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203000
2000
이 로봇 하나를 살 수 있기도 합니다.
03:37
and so we put a deep how-to guide on the Web, totally free,
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205000
4000
자세한 사용 안내문을 웹사이트에 올렸습니다.
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with basically order-off-the-shelf parts.
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209000
2000
기본적으로 여러분이 차고에 DNA정렬기기를 세울 수 있게끔
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You can build a DNA array machine in your garage.
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211000
3000
바로 살 수 있는 부분과 함께 말이죠.
03:46
Here's the section on the all-important emergency stop switch.
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214000
3000
여기에 중요한 비상 정지 스위치 부분이 있네요.
03:49
(Laughter)
79
217000
2000
(웃음)
03:51
Every important machine's got to have a big red button.
80
219000
3000
모든 중요한 기계들은 큰 빨강버튼이 있더군요.
03:54
But really, it's pretty robust.
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222000
2000
하지만 이건 정말 소란스러워요.
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You can actually be making DNA chips in your garage
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224000
3000
여러분은 정말로 차고에에서 DNA칩을 만들 수 있고,
03:59
and decoding some genetic programs pretty rapidly. It's a lot of fun.
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227000
4000
상당한 유전 프로그램들을 아주 빨리 해독할 수 있습니다. 이건 아주 재밌답니다.
04:03
(Laughter)
84
231000
1000
(웃음)
04:04
And so what we did -- and this is a really cool project --
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232000
4000
그리고 이건 우리가 했던 멋진 프로젝트인데요,
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we just started by making a respiratory virus chip.
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236000
2000
우리는 호흡기 바이러스 칩을 만들며 시작했습니다.
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I talked about that --
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238000
2000
저는 그것에 대해 얘기했는데요,
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you know, that situation where you go into the clinic
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240000
2000
만약에 여러분이 진료소에 가는 상황인데
04:14
and you don't get diagnosed?
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242000
2000
진단명을 알지 못한다면 어떨까요?
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Well, we just put basically all the human respiratory viruses
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244000
2000
음, 우리는 기본적으로 인간의 모든 호흡기 바이러스들을 칩 위에 놓았고,
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on one chip, and we threw in herpes virus for good measure --
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246000
3000
제가 의미하는 좋은 수단을 포진 바이러스로 믿었는데
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I mean, why not?
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249000
1000
왜 안되겠습니까?
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The first thing you do as a scientist is,
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250000
2000
여러분이 과학자라면 첫번째로 해야할 일은
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you make sure stuff works.
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252000
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그 재료들이 산출하는 것에 확신을 하는 것입니다.
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And so what we did is, we take tissue culture cells
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253000
3000
그리고 우리는 조직 배양 세포를 빼내어
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and infect them with various viruses,
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256000
2000
다양한 바이러스들로 감염시켰고,
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and we take the stuff and fluorescently label the nucleic acid,
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258000
4000
그 물질을 형광물질로 염색시킨 다음에 꺼내어 핵산이라고 표를 붙였습니다,
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the genetic material that comes out of these tissue culture cells --
98
262000
3000
여기서 핵산은 거의 바이러스성 물질인 이 조직 배양 세포에서 나오는 유전적인 물질이죠,
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mostly viral stuff -- and stick it on the array to see where it sticks.
99
265000
4000
그리고 이것이 어떻게 놓여있는지 보기 위해 그 어레이 위에 올려놓았습니다.
04:41
Now, if the DNA sequences match, they'll stick together,
100
269000
2000
자, 만일 그 DNA결과물이 들어맞는다면, 그것들은 함께 놓여있을 것이고,
04:43
and so we can look at spots.
101
271000
2000
우리는 점들을 잘 볼 수 있습니다.
04:45
And if spots light up, we know there's a certain virus in there.
102
273000
2000
만약 점들이 빛을 내면, 우리는 거기에 어떤 바이러스가 있다는 걸 알게 됩니다.
04:47
That's what one of these chips really looks like,
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275000
2000
그것들은 이 칩 중 하나가 실제로 보이는 것이며,
04:49
and these red spots are, in fact, signals coming from the virus.
104
277000
3000
실제로, 이 빨간 점들은 그 바이러스에서 나오는 표시이지요.
04:52
And each spot represents a different family of virus
105
280000
3000
또 각각의 점은 다른 종류나 다른 분류의 바이러스를
04:55
or species of virus.
106
283000
1000
나타냅니다.
04:56
And so, that's a hard way to look at things,
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284000
2000
또, 저건 자세히 보기에는 어려운 방법이라서
04:58
so I'm just going to encode things as a little barcode,
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286000
2000
제가 분류별로 나눠진 작은 바코드처럼 부호로 바꿨습니다
05:00
grouped by family, so you can see the results in a very intuitive way.
109
288000
4000
그래서 이해하기 쉬운 방법으로 보실 수가 있습니다
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What we did is, we took tissue culture cells
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292000
2000
우리가 했던 건 조직 배양 세포를 빼내어
05:06
and infected them with adenovirus,
111
294000
2000
그것들을 아데노바이러스에 감염시켰던 겁니다.
05:08
and you can see this little yellow barcode next to adenovirus.
112
296000
4000
그리고 여러분은 아데노바이러스 옆에있는 작고 노란 바코드를 볼 수 있습니다.
05:12
And, likewise, we infected them with parainfluenza-3 --
113
300000
3000
마찬가지로, 여러분이 보고 있는 여기의 작은 바코드들은
05:15
that's a paramyxovirus -- and you see a little barcode here.
114
303000
2000
우리가 라믹소바이러스인 파라인플루엔자-3에 감염시켰던 것입니다.
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And then we did respiratory syncytial virus.
115
305000
3000
그런 다음 우린 호흡기 세포융합 바이러스를 감염시켰습니다.
05:20
That's the scourge of daycare centers everywhere --
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308000
2000
그건 원래,코딱지병 같은것이 어디에나 있는
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it's like boogeremia, basically.
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310000
2000
탁아소의 회초리같은 것이죠.
05:24
(Laughter)
118
312000
1000
(웃음)
05:25
You can see that this barcode is the same family,
119
313000
4000
당신도 볼 수 있듯이 이 바코드는 같은 부류이지만
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but it's distinct from parainfluenza-3,
120
317000
2000
여러분에게 아주 심한 독감을 일으키는
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which gives you a very bad cold.
121
319000
2000
파라인플루엔자-3와는 다릅니다.
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And so we're getting unique signatures, a fingerprint for each virus.
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321000
3000
또한 우리는 이것들에 대한 유일한 특징들을 알아내고 있는데 바로 개별 바이러스에 대한 지문입니다.
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Polio and rhino: they're in the same family, very close to each other.
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324000
3000
폴리오와 라이노는 같은 분류이며 서로 아주 비슷합니다.
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Rhino's the common cold, and you all know what polio is,
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327000
2000
라이노는 그 흔한 감기이고, 여러분 모두는 폴리오가 무엇인지 알죠.
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and you can see that these signatures are distinct.
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329000
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그리고 여러분은 이 표시들이 다른다는 걸 보실 수가 있습니다.
05:44
And Kaposi's sarcoma-associated herpes virus
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332000
3000
또 카포지 육종과 관련된 포진 바이러스는
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gives a nice signature down here.
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335000
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여기 아래의 멋진 표시를 주는군요.
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And so it is not any one stripe or something
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이것은 줄무늬의 하나가 아니라
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that tells me I have a virus of a particular type here;
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339000
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여기 특정한 유형의 바이러스가 있다는 걸 말하는데,
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it's the barcode that in bulk represents the whole thing.
130
341000
4000
이 많은 바코드는 그 전체를 의미하죠.
05:57
All right, I can see a rhinovirus --
131
345000
2000
자, 전 라이노 바이러스를 볼 수가 있는데요,
05:59
and here's the blow-up of the rhinovirus's little barcode --
132
347000
2000
여기 라이노의 작은 바코드를 확대시킨 것이 있습니다.
06:01
but what about different rhinoviruses?
133
349000
2000
그러다면 다른 라이노 바이러스는 어떨까요?
06:03
How do I know which rhinovirus I have?
134
351000
2000
제가 어떤 라이노 바이러스를 가진 건지 어떻게 알까요?
06:05
There're 102 known variants of the common cold,
135
353000
3000
그 보통 감기에는 알려진 바로 102종의 변종이 있는데요,
06:08
and there're only 102 because people got bored collecting them:
136
356000
3000
사람들이 그것들을 모으기가 지루해 했기때문에 102종밖에 없더군요.
06:11
there are just new ones every year.
137
359000
2000
매년마다 새로운 종을 얻는 것입니다.
06:13
And so, here are four different rhinoviruses,
138
361000
2000
여기에 4가지의 다른 라이노 바이러스가 있는데요,
06:15
and you can see, even with your eye,
139
363000
2000
여러분의 눈으로 볼 수 있듯이
06:17
without any fancy computer pattern-matching
140
365000
2000
기술이 뛰어난
06:19
recognition software algorithms,
141
367000
2000
컴퓨터의 인식 소프트웨어 알코리즘이 없어도
06:21
that you can distinguish each one of these barcodes from each other.
142
369000
3000
여러분은 이 바코드들의 하나하나를 구별할 수 있다는 것입니다.
06:24
Now, this is kind of a cheap shot,
143
372000
2000
지금, 이건 비열한 플레이의 일종이나 다름없습니다.
06:26
because I know what the genetic sequence of all these rhinoviruses is,
144
374000
3000
왜냐하면 전 모든 라이노 바이러스의 그 유전적 배열이 무엇인지 알고,
06:29
and I in fact designed the chip
145
377000
1000
사실, 그것들에 대해 잘 말할 수 있게하기
06:30
expressly to be able to tell them apart,
146
378000
2000
위해서 특별히 그 칩을 제작했기 때문입니다.
06:32
but what about rhinoviruses that have never seen a genetic sequencer?
147
380000
4000
하지만 유전적 배열을 보이지 않았던 라이노바이러스라면 어떨까요?
06:36
We don't know what the sequence is; just pull them out of the field.
148
384000
2000
우리는 그 배열이 무엇인지 모릅니다, 이 부분에서 벗어나 보죠.
06:38
So, here are four rhinoviruses
149
386000
2000
여기 4개의 라이노 바이러스들이 있습니다.
06:40
we never knew anything about --
150
388000
2000
우리는 아무도 이것들을 도출해내지 못했다는걸
06:42
no one's ever sequenced them -- and you can also see
151
390000
3000
알지 못했던 것들이죠. 여러분은
06:45
that you get unique and distinguishable patterns.
152
393000
2000
독특하고 구별이 쉬운 패턴이라는 걸 보실 수가 있습니다.
06:47
You can imagine building up some library, whether real or virtual,
153
395000
3000
여러분은 실제든 가상이든 근본적으로 모든 바이러스가
06:50
of fingerprints of essentially every virus.
154
398000
2000
지문으로 묻혀진 서재를 짓는 걸 상상할 수 있습니다만,
06:52
But that's, again, shooting fish in a barrel, you know, right?
155
400000
3000
다시말해서,여러분도 알다시피,수월한 성공길이죠,그렇죠?
06:55
You have tissue culture cells. There are a ton of viruses.
156
403000
2000
조직 배양 세포가 있습니다, 거기엔 많은 바이러스가 있죠.
06:57
What about real people?
157
405000
2000
실제 사람의 경우에는 어떨까요?
06:59
You can't control real people, as you probably know.
158
407000
2000
여러분도 알다시피,실제 사람은 통제할 수 없습니다.
07:01
You have no idea what someone's going to cough into a cup,
159
409000
4000
누군가 컵에 재채기를 할 수도 있지만 우리는 알 수가 없습니다
07:05
and it's probably really complex, right?
160
413000
3000
그래서 이런 통제는 꽤나 복잡할 겁니다, 그렇죠?
07:08
It could have lots of bacteria, it could have more than one virus,
161
416000
3000
이건 수많은 박테리아와 하나 이상의 바이러스가 있을 것이고,
07:11
and it certainly has host genetic material.
162
419000
2000
분명히 유전적인 숙주 물질도 있을 것입니다.
07:13
So how do we deal with this?
163
421000
1000
그렇다면 우리는 이걸 어떻게 다룰까요?
07:14
And how do we do the positive control here?
164
422000
2000
그리고 여기있는 양성대조군으로 우린 어떻게 할까요?
07:16
Well, it's pretty simple.
165
424000
2000
음, 이건 아주 간단합니다.
07:18
That's me, getting a nasal lavage.
166
426000
2000
코 세척을 하고 있는 저랍니다.
07:20
And the idea is, let's experimentally inoculate people with virus.
167
428000
5000
그 아이디어는 실험으로 사람들에게 바이러스를 접종해 보자는거였습니다.
07:25
This is all IRB-approved, by the way; they got paid.
168
433000
5000
이것은 모두 IRB에 승인된 것이지만, 비용을 지불한 것들입니다
07:30
And basically we experimentally inoculate people
169
438000
3000
또 기본으로 그 보통 감기의 바이러스를
07:33
with the common cold virus.
170
441000
1000
접종시켰습니다.
07:34
Or, even better, let's just take people
171
442000
2000
더 나아가, 사람들에게
07:36
right out of the emergency room --
172
444000
1000
막연한 상태로 응급실 밖의 오른쪽에서
07:37
undefined, community-acquired respiratory tract infections.
173
445000
4000
지역사회 호흡기 감염을 시켜봤습니다.
07:41
You have no idea what walks in through the door.
174
449000
2000
문으로 걸어나가는 것에 대해 여러분은 아무것도 모르실텐데요.
07:43
So, let's start off with the positive control first,
175
451000
3000
그러면, 그 사람이 건강했다는 것을
07:46
where we know the person was healthy.
176
454000
2000
우리가 아는 것으로 첫 전제를 깔고 시작해봅시다.
07:48
They got a shot of virus up the nose,
177
456000
2000
그들은 코에 바이러스 주사를 맞았습니다.
07:50
let's see what happens.
178
458000
1000
무엇이 일어나는지 보시죠.
07:51
Day zero: nothing happening.
179
459000
2000
하루도 안된날, 아무것도 일어나지 않았습니다.
07:53
They're healthy; they're clean -- it's amazing.
180
461000
2000
그들은 건강합니다.그들은 깨끗한거죠.놀랍군요.
07:55
Actually, we thought the nasal tract might be full of viruses
181
463000
2000
사실, 여러분이 건강한 상태에서 걸어다닐때 조차도
07:57
even when you're walking around healthy.
182
465000
1000
그 코부분은 바이러스가 많을 거라고 생각했습니다.
07:58
It's pretty clean. If you're healthy, you're pretty healthy.
183
466000
2000
아주 깨끗하네요. 만일 당신은 건강하다면 아주 건강한겁니다.
08:00
Day two: we get a very robust rhinovirus pattern,
184
468000
4000
두번째 날,우리는 매우 촘촘한 라이노 바이러스의 양상을 발견했는데
08:04
and it's very similar to what we get in the lab
185
472000
2000
이건 우리가 실험실에서 조직 배양 실험을 하면서
08:06
doing our tissue culture experiment.
186
474000
1000
얻은 것과 매우 유사하더군요.
08:07
So that's great, but again, cheap shot, right?
187
475000
3000
아주 대단하죠, 하지만 다시 말해서 비열한 플레이인거죠, 그렇죠?
08:10
We put a ton of virus up this guy's nose. So --
188
478000
2000
우린 많은 바이러스를 이 남자의 코에 주입했습니다.
08:12
(Laughter)
189
480000
1000
(웃음)
08:13
-- I mean, we wanted it to work. He really had a cold.
190
481000
4000
제가 말하는건, 이것이 효과가 있길 바랬다는 겁니다. 내가 생각한데로, 그는 정말로 감기에 걸렸더군요.
08:17
So, how about the people who walk in off the street?
191
485000
4000
그렇다면, 거리에서 걸어가는 사람은 어떨까요?
08:21
Here are two individuals represented by their anonymous ID codes.
192
489000
2000
익명의 ID코드로 나온 두 사람이 있습니다.
08:23
They both have rhinoviruses; we've never seen this pattern in lab.
193
491000
4000
두 사람 모두 라이노 바이러스를 갖고 있는데 그것은 우리가 실험실에서 보지 못했던 양상이었습니다.
08:27
We sequenced part of their viruses;
194
495000
2000
우리는 그들의 바이러스의 일부를 배열하였더니
08:29
they're new rhinoviruses no one's actually even seen.
195
497000
3000
그것들은 실제로 아무도 보지 못했던 새로운 라이노 바이러스였습니다.
08:32
Remember, our evolutionary-conserved sequences
196
500000
2000
기억해주세요, 진화를 통해서 무엇이 보존되었는지를 우리가 끌어내기 때문에
08:34
we're using on this array allow us to detect
197
502000
2000
우리가 이 어레이 위에서 사용하고 있는 진화하면서 보존되는 배열이
08:36
even novel or uncharacterized viruses,
198
504000
2000
새롭거나 나타나지 않았던 바이러스를
08:38
because we pick what is conserved throughout evolution.
199
506000
4000
발견할 수 있게 해준다는 것을 말입니다.
08:42
Here's another guy. You can play the diagnosis game yourself here.
200
510000
3000
여기 또 다른 남성분이 있습니다. 여러분은 여기서 이 진단게임을 하실 수가 있습니다.
08:45
These different blocks represent
201
513000
2000
이 다른 구간들은
08:47
the different viruses in this paramyxovirus family,
202
515000
2000
이 파라믹소 바이러스 종류에서도 다른 바이러스들을 나타내는데요,
08:49
so you can kind of go down the blocks
203
517000
1000
여러분도 아시다시피, 그 구간을 약간 내려가 보면
08:50
and see where the signal is.
204
518000
2000
그 표시가 어디에 있는지 볼 수 있습니다.
08:52
Well, doesn't have canine distemper; that's probably good.
205
520000
3000
음, 급성 전염병을 갖지 않았습니다, 그게 좋겠네요.
08:55
(Laughter)
206
523000
2000
(웃음)
08:57
But by the time you get to block nine,
207
525000
2000
하지만 여러분이 9번 블록에 다다르면
08:59
you see that respiratory syncytial virus.
208
527000
2000
여러분은 호흡기 세포융합 바이러스를 보는 겁니다.
09:01
Maybe they have kids. And then you can see, also,
209
529000
3000
아마도 그들에게 아이들이 있다면 당신은 또한 그 가족들이
09:04
the family member that's related: RSVB is showing up here.
210
532000
2000
여기 보이는 RSVB에 관련되어 있다는 걸 볼 수가 있습니다.
09:06
So, that's great.
211
534000
1000
아주 멋지네요.
09:07
Here's another individual, sampled on two separate days --
212
535000
3000
2일차 표본 조사를 받는 여기 또 다른 분이 있는데,
09:10
repeat visits to the clinic.
213
538000
2000
진료소에 계속 다니고 있죠.
09:12
This individual has parainfluenza-1,
214
540000
3000
이 분은 파라인플루엔자-1에 걸려 있는데,
09:15
and you can see that there's a little stripe over here
215
543000
2000
센다이 바이러스같은 작은 줄무늬가 있는 걸 보실 수 있는데
09:17
for Sendai virus: that's mouse parainfluenza.
216
545000
3000
그건 쥐의 파라인플루엔자입니다.
09:20
The genetic relationships are very close there. That's a lot of fun.
217
548000
4000
거기의 그 유전적인 관계는 매우 밀접합니다. 매우 흥미롭죠.
09:24
So, we built out the chip.
218
552000
1000
그래서, 우리는 그 칩을 만들었습니다.
09:25
We made a chip that has every known virus ever discovered on it.
219
553000
4000
그 칩은 심지어 이것에서 발견된 모든 바이러스까지도 알고 있습니다.
09:29
Why not? Every plant virus, every insect virus, every marine virus.
220
557000
3000
왜 아니겠습니까? 모든 식물,곤충,해양 바이러스말입니다.
09:32
Everything that we could get out of GenBank --
221
560000
2000
유전자서열의 국제적 보관소인 GenBank에서
09:34
that is, the national repository of sequences.
222
562000
2000
우리는 모든 것을 얻어낼 수 있었습니다.
09:36
Now we're using this chip. And what are we using it for?
223
564000
3000
지금 우리가 그 칩을 쓰고 있는데, 그럼 무엇을 위해 쓸까요?
09:39
Well, first of all, when you have a big chip like this,
224
567000
2000
첫번째로, 이같이 큰 칩을 여러분이 갖는다면,
09:41
you need a little bit more informatics,
225
569000
2000
조금 더 많은 과학정보가 필요하겠죠,
09:43
so we designed the system to do automatic diagnosis.
226
571000
2000
그래서 자동 진단을 하는 시스템을 만들었습니다.
09:45
And the idea is that we simply have virtual patterns,
227
573000
3000
또 그 생각은, 모든 바이러스의 견본을 얻지 못할 것 같았기 때문에
09:48
because we're never going to get samples of every virus --
228
576000
2000
정말로 불가능 할것같은 가상적인 방법이라고만 생각했습니다.
09:50
it would be virtually impossible. But we can get virtual patterns,
229
578000
3000
그렇치만 우리는 그 가상적인 방법을 실행시킬 수 있고,
09:53
and compare them to our observed result --
230
581000
2000
또 매우 복잡한 혼합물인 결과에 그것들을 비교할 수 있으며,
09:55
which is a very complex mixture -- and come up with some sort of score
231
583000
4000
이것이 라이노 바이러스나 다른 무언가와 얼마만큼
09:59
of how likely it is this is a rhinovirus or something.
232
587000
3000
비슷한지 점수도 낼 수 있습니다.
10:02
And this is what this looks like.
233
590000
2000
그리고 그것이 무엇처럼 보이는지 나타낸 것입니다.
10:04
If, for example, you used a cell culture
234
592000
2000
예를 들어, 여러분이 만성적으로 유두종에
10:06
that's chronically infected with papilloma,
235
594000
2000
감염된 세포를 배양했다면,
10:08
you get a little computer readout here,
236
596000
2000
컴퓨터가 해독해서 알고리즘이 말하고자 하는것은,
10:10
and our algorithm says it's probably papilloma type 18.
237
598000
4000
이것은 아마도 유두종이 18유형이라는 것입니다.
10:14
And that is, in fact, what these particular cell cultures
238
602000
2000
사실, 이것은 즉, 이 특별한 세포 배양한 것들이
10:16
are chronically infected with.
239
604000
2000
만성적으로 감염된 것이 무엇이냐는 것이죠.
10:18
So let's do something a little bit harder.
240
606000
2000
(여러분)더 어려운 걸 해볼까하는데요.
10:20
We put the beeper in the clinic.
241
608000
1000
우리는 진료소에 무선호출기를 달았습니다.
10:21
When somebody shows up, and the hospital doesn't know what to do
242
609000
3000
누군가 나타나서 그 병원이 무엇을 해야할지 모를 때,
10:24
because they can't diagnose it, they call us.
243
612000
2000
그들은 그걸 진단할 수가 없어서 우릴 부릅니다.
10:26
That's the idea, and we're setting this up in the Bay Area.
244
614000
2000
그 아이디어는 Bay Area에 이것을 시행해보자는 거였습니다.
10:28
And so, this case report happened three weeks ago.
245
616000
2000
그리고 이건 3주 전에 나온 결과이죠.
10:30
We have a 28-year-old healthy woman, no travel history,
246
618000
3000
우리에게 여행해 본적 없는 28세의 건강한 여성이 있는데
10:33
[unclear], doesn't smoke, doesn't drink.
247
621000
3000
그 분은 담배도 피지 않고, 술도 안 마십니다.
10:36
10-day history of fevers, night sweats, bloody sputum --
248
624000
4000
그 여자분은 10일동안 밤새 땀을 흘리고 열을 냈으며
10:40
she's coughing up blood -- muscle pain.
249
628000
2000
피를 토하고 근육통을 앓았습니다.
10:42
She went to the clinic, and they gave her antibiotics
250
630000
4000
그녀는 병원에 갔고 병원은 바로 그녀에게 항생제를 주고
10:46
and then sent her home.
251
634000
1000
그녀를 집으로 보냈습니다.
10:47
She came back after ten days of fever, right? Still has the fever,
252
635000
4000
그녀는 10일 후에 다시 왔는데, 아직까지도 열이 있었고
10:51
and she's hypoxic -- she doesn't have much oxygen in her lungs.
253
639000
3000
폐에는 충분한 산소가 없는 저산소증도 있었습니다.
10:54
They did a CT scan.
254
642000
1000
그들은 CT촬영을 했습니다.
10:55
A normal lung is all sort of dark and black here.
255
643000
4000
정상폐는 여기있는것처럼 어둡고 검은 종류입니다.
10:59
All this white stuff -- it's not good.
256
647000
2000
하얀 물질이더군요, 좋지 않은거죠.
11:01
This sort of tree and bud formation indicates there's inflammation;
257
649000
3000
이런 식의 폐포와 봉아리같은 것의 형성은 염증을 나타냅니다.
11:04
there's likely to be infection.
258
652000
2000
감염같은 것이 있는것입니다.
11:06
OK. So, the patient was treated then
259
654000
3000
그래서,환자는 3세대 세팔로스포린 항생제와
11:09
with a third-generation cephalosporin antibiotic and doxycycline,
260
657000
4000
독시싸이클린으로 치료를 받았고
11:13
and on day three, it didn't help: she had progressed to acute failure.
261
661000
4000
3일째 되는 날 급기야 급성부전이 생길 정도로 도움이 안됐습니다.
11:17
They had to intubate her, so they put a tube down her throat
262
665000
3000
그들은 그녀에게 관을 넣어야 해서 그녀 목구멍 아래로 튜브를 넣고
11:20
and they began to mechanically ventilate her.
263
668000
1000
기계로 산소를 보급하기 시작했습니다.
11:21
She could no longer breathe for herself.
264
669000
2000
그녀는 더이상 스스로 숨을 쉴 수가 없었습니다.
11:23
What to do next? Don't know.
265
671000
2000
그 다음에 할 것은 무엇일까요? 모릅니다.
11:25
Switch antibiotics: so they switched to another antibiotic,
266
673000
3000
항생제 변경이죠, 그들은 다른 항생제로 바꿨는데
11:28
Tamiflu.
267
676000
2000
타미플루입니다,
11:30
It's not clear why they thought she had the flu,
268
678000
2000
그 독감을 가졌다고 생각한 이유는 분명하지 않지만
11:32
but they switched to Tamiflu.
269
680000
2000
그들은 타미플루로 바꿨습니다.
11:34
And on day six, they basically threw in the towel.
270
682000
2000
6일째 되는 날,그들은 실패를 인정했습니다.
11:36
You do an open lung biopsy when you've got no other options.
271
684000
4000
여러분이 다른 선택이 없을 때, 폐를 열어보는 생체검사를 하죠.
11:40
There's an eight percent mortality rate with just doing this procedure,
272
688000
2000
이 과정을 하면 8%의 사망률이 있는데,
11:42
and so basically -- and what do they learn from it?
273
690000
3000
원래는 그들이 이것으로 배우려는건 무엇일까요?
11:45
You're looking at her open lung biopsy.
274
693000
2000
여러분은 여자분의 개폐 생검을 보고계십니다.
11:47
And I'm no pathologist, but you can't tell much from this.
275
695000
2000
전 병리학자가 아니지만,여러분은 이것으로 충분히 설명할 수 없죠.
11:49
All you can tell is, there's a lot of swelling: bronchiolitis.
276
697000
3000
여러분이 말할 수 있는건,세기관지염으로 붓기가 많다는겁니다.
11:52
It was "unrevealing": that's the pathologist's report.
277
700000
3000
이건 병리학자의 기록이라 발표되지 않았습니다.
11:55
And so, what did they test her for?
278
703000
3000
그렇다면,그들이 무엇을 위해 그녀를 검사했을까요?
11:58
They have their own tests, of course,
279
706000
1000
물론 그들은 그들만의 실험을 했고,
11:59
and so they tested her for over 70 different assays,
280
707000
3000
70가지 이상의 다른 분석방법으로 검사했습니다.
12:02
for every sort of bacteria and fungus and viral assay
281
710000
3000
그건 여러분이 규격으로 할 수 있는
12:05
you can buy off the shelf:
282
713000
2000
모든 종의 박테리아,균류,바이러스성 검사인데,
12:07
SARS, metapneumovirus, HIV, RSV -- all these.
283
715000
3000
SARS,메타뉴모바이러스증,HIV,RSV 이런 것들이 포함된 것입니다.
12:10
Everything came back negative, over 100,000 dollars worth of tests.
284
718000
4000
모든 것이 부정적으로 되었고 10만달러가 넘는 검사비가 나왔습니다.
12:14
I mean, they went to the max for this woman.
285
722000
3000
제가 말하는 것은 그들이 그녀를 위해 최선을 다했다는 것입니다.
12:17
And basically on hospital day eight, that's when they called us.
286
725000
3000
그리고 그들이 우리를 불렀을 때가 병원에서 8일째였습니다.
12:20
They gave us endotracheal aspirate --
287
728000
2000
그들은 기관내액을 주었는데,
12:22
you know, a little fluid from the throat,
288
730000
2000
여러분이 아시다시피,목구멍에 이 튜부를 넣어서
12:24
from this tube that they got down there -- and they gave us this.
289
732000
2000
빼낸 목구멍의 액체를 말하는 것이죠.
12:26
We put it on the chip; what do we see? Well, we saw parainfluenza-4.
290
734000
5000
이걸 칩에 적용해봤는데,무얼 보는걸까요?파라인플루엔자-4입니다.
12:31
Well, what the hell's parainfluenza-4?
291
739000
2000
그 고통의 파라인플루엔자-4는 뭘까요?
12:33
No one tests for parainfluenza-4. No one cares about it.
292
741000
3000
아무도 이 검사를 안합니다.아무도 신경을 안쓰는거죠.
12:36
In fact, it's not even really sequenced that much.
293
744000
3000
사실, 이건 그렇게 많은 배열은 있지 않아요.
12:39
There's just a little bit of it sequenced.
294
747000
2000
아주 적게 배열된 것만이 있을뿐이죠.
12:41
There's almost no epidemiology or studies on it.
295
749000
2000
이것에 대한 연구나 역학은 거의 없습니다.
12:43
No one would even consider it,
296
751000
2000
아무도 이걸 고려해보기 조차 않했는데,
12:45
because no one had a clue that it could cause respiratory failure.
297
753000
3000
이것이 호흡기질병을 일으킬거라는 단서를 갖지 못했기 때문이죠.
12:48
And why is that? Just lore. There's no data --
298
756000
3000
그렇다면 무엇일까요?지식일 뿐입니다.그것엔 이게 심각하거나
12:51
no data to support whether it causes severe or mild disease.
299
759000
4000
가벼운 질병을 일으킬 거라는 걸 주장할 자료가 없습니다.
12:55
Clearly, we have a case of a healthy person that's going down.
300
763000
3000
분명히,건강한 사람이 악화되는 사례는 있습니다.
12:58
OK, that's one case report.
301
766000
3000
저것이 한 경우의 리포트입니다.
13:01
I'm going to tell you one last thing in the last two minutes
302
769000
2000
저는 남은 2분동안 마지막 것을 말하려합니다.
13:03
that's unpublished -- it's going to come out tomorrow --
303
771000
3000
내일에서야 발표될 것이죠.
13:06
and it's an interesting case of how you might use this chip
304
774000
3000
또 이건 여러분이 새로운 뭔가를 찾거나 새 문을 열기위해
13:09
to find something new and open a new door.
305
777000
2000
어떻게 이 칩을 사용할지는 흥미로운 것입니다.
13:11
Prostate cancer. I don't need to give you many statistics
306
779000
4000
전립선암입니다.여러분에게 이 암에 대한 많은 통계자료를
13:15
about prostate cancer. Most of you already know it:
307
783000
3000
보여줄 필요가 없을 것 같네요.미국에서 암으로 죽는 것의
13:18
third leading cause of cancer deaths in the U.S.
308
786000
2000
3위라는 걸 여러분 모두가 이미 아니까요.
13:20
Lots of risk factors,
309
788000
2000
많은 위험 요소중에서,
13:22
but there is a genetic predisposition to prostate cancer.
310
790000
4000
전립선암에 끼치는 유전적 경향이 있습니다.
13:26
For maybe about 10 percent of prostate cancer,
311
794000
2000
전립선암의 10%사람들은 아마
13:28
there are folks that are predisposed to it.
312
796000
2000
이 경향을 띄는 가족들이 있을겁니다.
13:30
And the first gene that was mapped in association studies
313
798000
4000
조기의 전립선암에 대해 연구연합회에서 발견한
13:34
for this, early-onset prostate cancer, was this gene called RNASEL.
314
802000
4000
그 첫 유전자는 RNASEL이라 불리는 유전자였습니다.
13:38
What is that? It's an antiviral defense enzyme.
315
806000
3000
그건 뭘까요?이건 항바이러스성 방어 효소입니다.
13:41
So, we're sitting around and thinking,
316
809000
2000
우리는 생각해보았습니다.
13:43
"Why would men who have the mutation --
317
811000
2000
왜 바이러스상 방어체계에 돌연변이가 있는
13:45
a defect in an antiviral defense system -- get prostate cancer?
318
813000
5000
사람들이 전립선암에 걸릴까요?
13:50
It doesn't make sense -- unless, maybe, there's a virus?"
319
818000
3000
이건 설명하기가 힘듭니다,거기에 바이러스가 없다면요.
13:53
So, we put tumors --- and now we have over 100 tumors -- on our array.
320
821000
6000
이젠 100가지가 넘는 종양을 어레이 위에 놓았습니다.
13:59
And we know who's got defects in RNASEL and who doesn't.
321
827000
3000
그리고 우린 RNASEL에 누가 결점이 있는지 없는지 압니다.
14:02
And I'm showing you the signal from the chip here,
322
830000
3000
여기 이 칩으로 그 표시를 보여주고 있는데
14:05
and I'm showing you for the block of retroviral oligos.
323
833000
4000
RNA종양바이러스성 올리고핵산염 블록도 보여주는 바입니다.
14:09
And what I'm telling you here from the signal, is
324
837000
2000
그리고 이 표시로 말하고자 하는바는
14:11
that men who have a mutation in this antiviral defense enzyme,
325
839000
4000
항바이러스성 방어 효소에 변형이 있는 사람과
14:15
and have a tumor, often have -- 40 percent of the time --
326
843000
4000
종양이 있는 사람은 이번의 40%정도나 되는
14:19
a signature which reveals a new retrovirus.
327
847000
4000
RNA종양바이러스를 나타내는 표시가 자주 나왔단것입니다.
14:23
OK, that's pretty wild. What is it?
328
851000
3000
꽤 흥분되는 것인데요, 그건 무엇일까요?
14:26
So, we clone the whole virus.
329
854000
1000
우린 그 바이러스 전체를 복제해봤습니다.
14:27
First of all, I'll tell you that a little automated prediction told us
330
855000
4000
우선,자동예측기가 이것이 쥐 바이러스와 매우 유사하다고
14:31
it was very similar to a mouse virus.
331
859000
2000
우리에게 말해줬단걸 알려주려합니다.
14:33
But that doesn't tell us too much,
332
861000
1000
하지만 우리에게 충분히 알려주지 않아서
14:34
so we actually clone the whole thing.
333
862000
2000
우리가 실제로 그 전체를 복사했지요.
14:36
And the viral genome I'm showing you right here?
334
864000
2000
여기 제가 보이는게 그 바이러스성 게놈이거든요?
14:38
It's a classic gamma retrovirus, but it's totally new;
335
866000
3000
이건 전형적인 γ-RNA종양바이러스이지만,전에 아무도 못봤을
14:41
no one's ever seen it before.
336
869000
1000
만큼 전적으로 새로운 것입니다.
14:42
Its closest relative is, in fact, from mice,
337
870000
3000
사실,이게 가장 가깝게 관련된것은 쥐들이고,
14:45
and so we would call this a xenotropic retrovirus,
338
873000
4000
우리는 이것을 xenotropic retrovirus라고 부르려 합니다.
14:49
because it's infecting a species other than mice.
339
877000
3000
쥐보다는 타종의 생물을 감염시키기 때문이죠.
14:52
And this is a little phylogenetic tree
340
880000
2000
이건 작은 계통수인데요,
14:54
to see how it's related to other viruses.
341
882000
2000
이것이 다른 바이러스들과 어떻게 연관되있는지 보기위한 것이죠.
14:56
We've done it for many patients now,
342
884000
3000
지금은 많은 환자들을 위해 만들어 왔고,
14:59
and we can say that they're all independent infections.
343
887000
3000
그것들은 모두 독립성 감염이라고 말할 수 있습니다.
15:02
They all have the same virus,
344
890000
1000
그들 모두는 같은 바이러스를 갖고 있지만
15:03
but they're different enough that there's reason to believe
345
891000
3000
그들이 독립적으로 얻었을것이라 믿는 근거가
15:06
that they've been independently acquired.
346
894000
2000
있을 정도로 충분히 다릅니다.
15:08
Is it really in the tissue? And I'll end up with this: yes.
347
896000
2000
이것이 그 조직 안에 있을까요? 전 네라는 말로 끝낼겁니다.
15:10
We take slices of these biopsies of tumor tissue
348
898000
3000
우리는 종양 조직 검사본의 조각들을 얻었고,
15:13
and use material to actually locate the virus,
349
901000
2000
실제로 그 바이러스를 두기 위한 재료로 사용하여
15:15
and we find cells here with viral particles in them.
350
903000
4000
그것들 안에 있는 작은 바이러스성 입자들을 발견하였습니다.
15:19
These guys really do have this virus.
351
907000
2000
이 사람들은 정말로 이 바이러스를 갖고 있습니다.
15:21
Does this virus cause prostate cancer?
352
909000
2000
이 바이러스가 전립선암을 일으키는 걸까요?
15:23
Nothing I'm saying here implies causality. I don't know.
353
911000
4000
여기서 내가 말하는 어떤 것도 인과관계를 의미하는 것은 없습니다. 저도 모르죠.
15:27
Is it a link to oncogenesis? I don't know.
354
915000
2000
이것이 발암까지 연관된 고리일까요? 전 모릅니다.
15:29
Is it the case that these guys are just more susceptible to viruses?
355
917000
4000
그 상황은 이 사람들이 바이러스에 더 민감해지고 있는 걸까요?
15:33
Could be. And it might have nothing to do with cancer.
356
921000
3000
그럴 수도 있고, 이건 암과는 아무 관련이 없을 수도 있습니다.
15:36
But now it's a door.
357
924000
1000
하지만 지금은 이게 하나의 문과 같습니다.
15:37
We have a strong association between the presence of this virus
358
925000
3000
우리는 이 바이러스의 존재와 암과 연관되었던
15:40
and a genetic mutation that's been linked to cancer.
359
928000
3000
돌연변이 사이에는 강한 관련성이 있습니다.
15:43
That's where we're at.
360
931000
1000
우리가 노린 것이 그것입니다.
15:44
So, it opens up more questions than it answers, I'm afraid,
361
932000
4000
그래서 이것은 대답보다 제가 두려워하는 더 많은 질문을 낳습니다.
15:48
but that's what, you know, science is really good at.
362
936000
2000
그러나 여러분도 아시다시피 그것이 과학은 잘 해내고 있다는 것입니다.
15:50
This was all done by folks in the lab --
363
938000
2000
이건 연구실에서 사람들이 한 것이고
15:52
I cannot take credit for most of this.
364
940000
1000
대부분 누구의 공이라고 말할 수가 없습니다.
15:53
This is a collaboration between myself and Don.
365
941000
1000
이건 저와 Don의 합작입니다.
15:54
This is the guy who started the project in my lab,
366
942000
3000
이 분은 제 실험실에서 이 프로젝트를 시작했던 사람이고,
15:57
and this is the guy who's been doing prostate stuff.
367
945000
2000
이 남자는 그의 전립선 물질을 제공했던 분입니다.
15:59
Thank you very much. (Applause)
368
947000
3000
정말 감사합니다.
ABOUT THE SPEAKER
Joe DeRisi - BiochemistJoe 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.
Joe DeRisi | Speaker | TED.com