TEDMED 2012
Francis Collins: We need better drugs -- now
Frānsiss Kolinss: Mums nekavējoties vajag labākas zāles
Filmed:
Readability: 3.8
898,302 views
Šodien mums ir zināms molekulārais pamats 4 000 slimībām, bet ārstēšana ir pieejama vien 250 no tām. Kādēļ ir tāda aizkavēšanās? Ārsts un ģenētiķis Frānsiss Kolinss skaidro, kāpēc sistemātiska zāļu atklāšana ir absolūti nepieciešama pat retām un sarežģītām slimībām, un piedāvā pāris risinājumus, piemēram, iemācīt vecām zālēm jaunus trikus.
Francis Collins - Geneticist, physician
A key player in the US' new brain-mapping project, Francis Collins is director of the National Institutes of Health. Full bio
A key player in the US' new brain-mapping project, Francis Collins is director of the National Institutes of Health. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
So let me ask for a show of hands.
0
723
2176
Ļaujiet man jūs palūgt pacelt rokas.
00:18
How many people here are over the age of 48?
1
2899
4192
Cik daudziem no klātesošajiem ir vairāk kā 48 gadi?
00:22
Well, there do seem to be a few.
2
7091
2881
Izskatās, ka dažiem tomēr ir.
00:25
Well, congratulations,
3
9972
2175
Nu tad apsveicu jūs,
00:28
because if you look at this particular slide of U.S. life expectancy,
4
12147
3870
jo, aplūkojot šo konkrēto attēlu ar dzīvildzi ASV,
00:31
you are now in excess of the average life span
5
16017
3098
jūsu mūžs šobrīd jau ir garāks nekā vidējā dzīvildze
00:35
of somebody who was born in 1900.
6
19115
2787
cilvēkam, kas piedzima 1990. gadā.
00:37
But look what happened in the course of that century.
7
21902
3534
Bet palūkojieties, kas notika tā gadsimta laikā.
00:41
If you follow that curve,
8
25436
1662
Ja sekojat šai līknei,
00:42
you'll see that it starts way down there.
9
27098
2614
redzēsiet, ka tā sākas tur lejā.
00:45
There's that dip there for the 1918 flu.
10
29712
2469
Redzams kritiens saistībā ar 1918. gada gripu.
00:48
And here we are at 2010,
11
32181
2422
Te nu mēs esam 2010. gadā,
00:50
average life expectancy of a child born today, age 79,
12
34603
3056
šodien dzimušam bērnam vidējā dzīvildze — 79 gadi,
00:53
and we are not done yet.
13
37659
1896
un mēs vēl neesam apstājušies.
00:55
Now, that's the good news.
14
39555
1335
Tās ir labās ziņas.
00:56
But there's still a lot of work to do.
15
40890
1841
Bet vēl joprojām ir daudz darāmā.
00:58
So, for instance, if you ask,
16
42731
1634
Piemēram, ja vaicājat,
01:00
how many diseases do we now know
17
44365
2726
cik slimībām mēs šobrīd zinām
01:02
the exact molecular basis?
18
47091
2059
precīzu molekulāro pamatu?
01:05
Turns out it's about 4,000, which is pretty amazing,
19
49150
3558
Izrādās, ka aptuveni 4 000 slimībām, kas ir diezgan apbrīnojami,
01:08
because most of those molecular discoveries
20
52708
2236
jo vairums šo molekulāro atklājumu
01:10
have just happened in the last little while.
21
54944
2665
ir veikti vien neseni īsā laika posmā.
01:13
It's exciting to see that in terms of what we've learned,
22
57609
3296
Tas ir aizraujoši, domājot par to, ko esam iemācījušies,
01:16
but how many of those 4,000 diseases
23
60905
2107
bet cik daudzām no šīm 4 000 slimībām
01:18
now have treatments available?
24
63012
2348
šobrīd ir pieejama ārstēšana?
01:21
Only about 250.
25
65360
1888
Vien aptuveni 250.
01:23
So we have this huge challenge, this huge gap.
26
67248
2758
Tā nu mums priekšā ir milzīgs izaicinājums, milzīga aiza.
01:25
You would think this wouldn't be too hard,
27
70006
2580
Varētu šķist, ka tas nav tik grūti paveicams,
01:28
that we would simply have the ability
28
72586
1526
ka mēs vienkāršu spētu paņemt
01:30
to take this fundamental information that we're learning
29
74112
3026
šo iegūto būtisko informāciju
01:33
about how it is that basic biology teaches us
30
77138
3145
par to, ko bioloģijas pamati mums ir iemācījuši
01:36
about the causes of disease
31
80283
1902
par slimību izraisītājiem,
01:38
and build a bridge across this yawning gap
32
82185
3026
un spētu uzbūvēt tiltu pāri šai plašajai aizai
01:41
between what we've learned about basic science
33
85211
2380
starp to, ko esam iemācījušies par vispārējo zinātni,
01:43
and its application,
34
87591
1495
un tās pielietojumu.
01:44
a bridge that would look maybe something like this,
35
89086
3257
Tiltu, kas varbūt izskatītos kaut kā šādi,
01:48
where you'd have to put together a nice shiny way
36
92343
3612
kur jums būtu jāsaliek kopā jauks, spīdīgs ceļš,
01:51
to get from one side to the other.
37
95955
2968
lai nokļūtu no vienas puses uz otru.
01:54
Well, wouldn't it be nice if it was that easy?
38
98923
2600
Vai nebūtu jauki, ja tas būtu tik vienkārši?
01:57
Unfortunately, it's not.
39
101523
2145
Diemžēl tas tā nav.
01:59
In reality, trying to go from fundamental knowledge
40
103668
2591
Realitātē mēģinājumi nokļūt no pamatzināšanām
02:02
to its application is more like this.
41
106259
2664
līdz to pielietojumam vairāk līdzinās šai ainai.
02:04
There are no shiny bridges.
42
108923
1915
Nav nekādu spīdīgu tiltu.
02:06
You sort of place your bets.
43
110838
1652
Jūs it kā liekat dažādas likmes.
02:08
Maybe you've got a swimmer and a rowboat
44
112490
1961
Varbūt jums ir peldētājs, airu laiva,
02:10
and a sailboat and a tugboat
45
114451
1524
buru laiva, tvaikonis,
02:11
and you set them off on their way,
46
115975
1728
un jūs dodat starta signālu,
02:13
and the rains come and the lightning flashes,
47
117703
2664
uznāk lietus, uzplaiksnī zibens,
02:16
and oh my gosh, there are sharks in the water
48
120367
1514
un, ak vai, ūdenī ir arī haizivis,
02:17
and the swimmer gets into trouble,
49
121881
2021
un peldētājs ir nepatikšanās,
02:19
and, uh oh, the swimmer drowned
50
123902
1584
ak vai, peldētājs noslīka,
02:21
and the sailboat capsized,
51
125486
3212
buru laiva apgāzās,
02:24
and that tugboat, well, it hit the rocks,
52
128698
1701
un tvaikonis uzskrēja klintīm,
02:26
and maybe if you're lucky, somebody gets across.
53
130399
2640
un varbūt, ja jums palaimējas, kāds tiek pāri.
02:28
Well, what does this really look like?
54
133039
1989
Kā tad tas izskatās patiesībā?
02:30
Well, what is it to make a therapeutic, anyway?
55
135028
2054
Ko vispār nozīmē radīt ārstniecības līdzekli?
02:32
What's a drug? A drug is made up
56
137082
3001
Kas ir zāles? Zāles sastāv no
02:35
of a small molecule of hydrogen, carbon,
57
140083
2325
mazas molekulas, ko veido ūdeņraža, oglekļa,
02:38
oxygen, nitrogen, and a few other atoms
58
142408
2251
skābekļa, slāpekļa un daži citi atomi,
02:40
all cobbled together in a shape,
59
144659
2223
kas savijas kopā noteiktā formā,
02:42
and it's those shapes that determine whether, in fact,
60
146882
2377
un tieši šīs formas nosaka, vai konkrētās zāles
02:45
that particular drug is going to hit its target.
61
149259
3313
tiešām nokļūs līdz to mērķim.
02:48
Is it going to land where it's supposed to?
62
152572
2223
Vai tās nonāks, kur tām jānonāk?
02:50
So look at this picture here -- a lot of shapes dancing around for you.
63
154795
3156
Aplūkojiet šo attēlu, te virmo daudz dažādu formu.
02:53
Now what you need to do, if you're trying to develop
64
157951
2387
Ja cenšaties izveidot
02:56
a new treatment for autism
65
160338
1457
jaunu ārstniecības līdzekli autismam
02:57
or Alzheimer's disease or cancer
66
161795
2219
vai Alcheimera slimībai, vai vēzim,
02:59
is to find the right shape in that mix
67
164014
1792
jums šajā jūklī jāatrod pareizā forma,
03:01
that will ultimately provide benefit and will be safe.
68
165806
2917
kas beigu beigās sniegs rezultātu un būs droša.
03:04
And when you look at what happens to that pipeline,
69
168723
3167
Ja aplūkojat, kas notiek šajā grafikā,
03:07
you start out maybe with thousands,
70
171890
1501
jūs sākat darbu ar tūkstošiem,
03:09
tens of thousands of compounds.
71
173391
1642
vairākiem desmitiem tūkstošiem savienojumu.
03:10
You weed down through various steps
72
175033
2149
Jūs sašaurinat loku ar vairāk soļu palīdzību,
03:13
that cause many of these to fail.
73
177182
1383
kas liek daudzām no šīm molekulām izgāzties.
03:14
Ultimately, maybe you can run a clinical trial with four or five of these,
74
178565
3340
Beigās jūs varat veikt klīnisko pētījumu ar varbūt četrām vai piecām no tām,
03:17
and if all goes well, 14 years after you started,
75
181905
3042
un, ja viss norit gludi, 14 gadus pēc darba uzsākšanas,
03:20
you will get one approval.
76
184947
2011
vienas jūsu zāles tiks apstiprinātas.
03:22
And it will cost you upwards of a billion dollars
77
186958
2030
Viens šāds panākums jums izmaksās
03:24
for that one success.
78
188988
2144
vismaz miljardu dolāru.
03:27
So we have to look at this pipeline the way an engineer would,
79
191132
3304
Tādēļ mums ir jāpaskatās uz šo grafiku ar inženiera acīm
03:30
and say, "How can we do better?"
80
194436
1208
un jājautā: „Ko mēs varam darīt labāk?”
03:31
And that's the main theme of what I want to say to you this morning.
81
195644
2677
Tas ir galvenais temats tam, ko es vēlos ar jums šorīt apspriest.
03:34
How can we make this go faster?
82
198321
1813
Kā mēs varam šo procesu paātrināt?
03:36
How can we make it more successful?
83
200134
3065
Kā mēs varam to padarīt veiksmīgāku?
03:39
Well, let me tell you about a few examples
84
203199
1341
Ļaujiet man jums pastāstīt par pāris piemēriem,
03:40
where this has actually worked.
85
204540
2256
kur tas jau ir nostrādājis.
03:42
One that has just happened in the last few months
86
206796
2951
Viena lieta, kas ir notikusi tieši pēdējo mēnešu laikā,
03:45
is the successful approval of a drug for cystic fibrosis.
87
209747
3710
ir veiksmīgi apstiprinātas zāles cistiskās fibrozes ārstēšanai.
03:49
But it's taken a long time to get there.
88
213457
1654
Bet tam bija nepieciešams daudz laika.
03:51
Cystic fibrosis had its molecular cause discovered in 1989
89
215111
4602
Cistiskās fibrozes molekulāro cēloni 1989. gadā atklāja
03:55
by my group working with another group in Toronto,
90
219713
2328
mana komanda sadarbībā ar vēl vienu komandu Toronto,
03:57
discovering what the mutation was in a particular gene
91
222041
2135
atklājot mutāciju konkrētajā gēnā,
04:00
on chromosome 7.
92
224176
1628
7. hromosomā.
04:01
That picture you see there?
93
225804
2038
Šis redzamais attēls?
04:03
Here it is. That's the same kid.
94
227842
2103
Te tas ir. Tas ir tas pats bērns.
04:05
That's Danny Bessette, 23 years later,
95
229945
3344
Tas ir Denijs Besets 23 gadus vēlāk,
04:09
because this is the year,
96
233289
1279
jo tieši šogad,
04:10
and it's also the year where Danny got married,
97
234568
2438
kas ir arī gads, kad Denijs ir apprecējies,
04:12
where we have, for the first time, the approval by the FDA
98
237006
3057
šogad mēs esam pirmo reizi saņēmuši FDA apstiprinājumu
04:15
of a drug that precisely targets the defect in cystic fibrosis
99
240063
3737
zālēm, kas ir precīzi mērķētas uz cistiskās fibrozes defektu,
04:19
based upon all this molecular understanding.
100
243800
1938
balstoties uz tā molekulāro izpratni.
04:21
That's the good news.
101
245738
1424
Tās ir labās ziņas.
04:23
The bad news is, this drug doesn't actually treat all cases of cystic fibrosis,
102
247162
3629
Sliktās ziņas ir tās, ka šīs zāles neārstē visus cistiskās fibrozes pacientus,
04:26
and it won't work for Danny, and we're still waiting
103
250791
2209
un tās nepalīdzēs Denijam, mēs vēl gaidām
04:28
for that next generation to help him.
104
253000
2335
jaunās paaudzes zāles, lai viņam palīdzētu.
04:31
But it took 23 years to get this far. That's too long.
105
255335
3195
Bet tam bija nepieciešami 23 gadi. Tas ir pārāk ilgi.
04:34
How do we go faster?
106
258530
1693
Kā mēs varētu to darīt ātrāk?
04:36
Well, one way to go faster is to take advantage of technology,
107
260223
2698
Viens veids, kā darboties ātrāk, būtu izmantot tehnoloģijas,
04:38
and a very important technology that we depend on
108
262921
2664
un viena ļoti svarīga tehnoloģija, uz kuru mēs paļaujamies
04:41
for all of this is the human genome,
109
265585
2296
šajā procesā, ir cilvēka genoms,
04:43
the ability to be able to look at a chromosome,
110
267881
2588
spēja aplūkot hromosomu,
04:46
to unzip it, to pull out all the DNA,
111
270469
2670
to izārdīt, izvilkt ārā visu DNS materiālu,
04:49
and to be able to then read out the letters in that DNA code,
112
273139
2950
un tad izlasīt burtus šajā DNS kodā,
04:51
the A's, C's, G's and T's
113
276089
2081
visus A, C, G un T burtus,
04:54
that are our instruction book and the instruction book for all living things,
114
278170
3271
kas veido mūsu un visu dzīvo būtņu lietošanas pamācību.
04:57
and the cost of doing this,
115
281441
1514
Cena, lai to visu paveiktu,
04:58
which used to be in the hundreds of millions of dollars,
116
282955
2655
reiz bija mērāma simtos miljonos dolāru,
05:01
has in the course of the last 10 years
117
285610
1913
bet pēdējo 10 gadu laikā
05:03
fallen faster than Moore's Law, down to the point
118
287523
2399
tā ir kritusi ātrāk par Mūra likumu līdz punktam,
05:05
where it is less than 10,000 dollars today to have your genome sequenced, or mine,
119
289922
4007
kur jūsu vai mana genoma sekvencēšana šodien maksā mazāk kā 10 000 dolāru,
05:09
and we're headed for the $1,000 genome fairly soon.
120
293929
3799
un mēs diezgan drīz nonāksim pie 1 000 dolāru genoma.
05:13
Well, that's exciting.
121
297728
1326
Lūk, tas ir aizraujoši.
05:14
How does that play out in terms of application to a disease?
122
299054
3810
Ko tas nozīmē tā visa pielietojumam slimībām?
05:18
I want to tell you about another disorder.
123
302864
2280
Es vēlos jums pastāstīt par vēl kādu slimību.
05:21
This one is a disorder which is quite rare.
124
305144
2312
Šī ir diezgan reta slimība.
05:23
It's called Hutchinson-Gilford progeria,
125
307456
2768
To sauc par Hačinsona-Gilforda progēriju,
05:26
and it is the most dramatic form of premature aging.
126
310224
3305
un tā ir visdramatiskākā pāragrās novecošanas forma.
05:29
Only about one in every four million kids has this disease,
127
313529
3783
Šī slimība ir tikai vienam no 4 miljoniem bērnu,
05:33
and in a simple way, what happens is,
128
317312
3360
un vienkāršojot to izraisa
05:36
because of a mutation in a particular gene,
129
320672
2701
mutācija noteiktā gēna, kā rezultātā
05:39
a protein is made that's toxic to the cell
130
323373
2667
tiek veidota olbaltumviela, kas ir toksiska šūnai
05:41
and it causes these individuals to age
131
326040
2297
un liek šiem cilvēkiem novecot
05:44
at about seven times the normal rate.
132
328337
2584
septiņas reizes lielākā tempā kā parasti.
05:46
Let me show you a video of what that does to the cell.
133
330921
3143
Ļaujiet man parādīt video, ko tas nodara šūnai.
05:49
The normal cell, if you looked at it under the microscope,
134
334064
3135
Normālā šūnā, aplūkojot to mikroskopā,
05:53
would have a nucleus sitting in the middle of the cell,
135
337199
2889
būtu kodols, kas atrodas šūnas vidū
05:55
which is nice and round and smooth in its boundaries
136
340088
3879
un ir skaists un apaļš ar gludām robežām,
05:59
and it looks kind of like that.
137
343967
1755
un tas izskatās aptuveni šādi.
06:01
A progeria cell, on the other hand,
138
345722
1864
Savukārt progērijas slimnieka šūnā,
06:03
because of this toxic protein called progerin,
139
347586
3102
toksiskās olbaltumvielas dēļ, ko dēvē par progerīnu,
06:06
has these lumps and bumps in it.
140
350688
2284
ir šādi kunkuļi un bumbuļi.
06:08
So what we would like to do after discovering this
141
352972
3015
Pēc šī atklājuma izdarīšanas 2003. gadā
06:11
back in 2003
142
355987
1852
mēs vēlētos
06:13
is to come up with a way to try to correct that.
143
357839
3218
atrast veidu, kā to izlabot.
06:16
Well again, by knowing something about the molecular pathways,
144
361057
3088
Atkal, zinot kaut ko par molekulārajiem mehānismiem,
06:20
it was possible to pick
145
364145
1999
bija iespējams izvēlēties
06:22
one of those many, many compounds that might have been useful
146
366144
2617
vienu no šiem daudzajiem iespējamajiem savienojumiem
06:24
and try it out.
147
368761
1461
un to izmēģināt.
06:26
In an experiment done in cell culture
148
370222
2575
Eksperimentā, kas veikts šūnu kultūrā
06:28
and shown here in a cartoon,
149
372797
2042
un attēlots šajā animācijā,
06:30
if you take that particular compound
150
374839
2694
paņemot noteiktu savienojumu
06:33
and you add it to that cell that has progeria,
151
377533
3256
un pievienojot to šūnai ar progēriju,
06:36
and you watch to see what happened,
152
380789
2221
un vērojot, kas notiek tālāk,
06:38
in just 72 hours, that cell becomes,
153
383010
2962
tikai 72 stundu laikā šūna kļūst,
06:41
for all purposes that we can determine,
154
385972
2268
pēc visiem kritērijiem, ko spējam noteikt,
06:44
almost like a normal cell.
155
388240
1842
par gandrīz normālu šūnu.
06:45
Well that was exciting, but would it actually work in a real human being?
156
390082
4341
Tas ir aizraujoši, bet vai tas patiešām strādātu īstā cilvēkā?
06:50
This has led, in the space of only four years
157
394423
3385
Vien četru gadu laikā tas ir novedis
06:53
from the time the gene was discovered to the start of a clinical trial,
158
397808
3501
no gēna atklāšanas līdz klīniskā pētījuma uzsākšanai,
06:57
to a test of that very compound.
159
401309
2197
lai pārbaudītu šo pašu savienojumu.
06:59
And the kids that you see here
160
403506
1963
Šeit redzamie bērni
07:01
all volunteered to be part of this,
161
405469
2562
ir brīvprātīgi piekrituši tajā piedalīties,
07:03
28 of them,
162
408031
1461
visi 28 bērni.
07:05
and you can see as soon as the picture comes up
163
409492
3095
Kolīdz parādās attēls, tūlīt var redzēt,
07:08
that they are in fact a remarkable group of young people
164
412587
3382
ka viņi ir ievērojama jaunu cilvēku grupa,
07:11
all afflicted by this disease,
165
415969
1419
kuru skārusi šī slimība
07:13
all looking quite similar to each other.
166
417388
2249
un kurā visi izskatās gaužām līdzīgi viens otram.
07:15
And instead of telling you more about it,
167
419637
1674
Tā vietā, lai jums par to pastāstītu sīkāk,
07:17
I'm going to invite one of them, Sam Berns from Boston,
168
421311
3986
es esmu uzaicinājis vienu no viņiem, Semu Bernsu no Bostonas,
07:21
who's here this morning, to come up on the stage
169
425297
2433
šorīt kāpt šeit uz skatuves
07:23
and tell us about his experience
170
427730
2220
un pastāstīt mums par savu pieredzi
07:25
as a child affected with progeria.
171
429950
1910
kā bērnam, kuru skārusi progērija.
07:27
Sam is 15 years old. His parents, Scott Berns and Leslie Gordon,
172
431860
4058
Semam ir 15 gadi. Viņa vecāki, Skots Bernss un Leslija Gordona,
07:31
both physicians, are here with us this morning as well.
173
435918
2121
abi ir ārsti un šorīt arī ir šeit kopā ar mums.
07:33
Sam, please have a seat.
174
438039
2538
Sem, lūdzu, apsēdies.
07:36
(Applause)
175
440577
7320
(Aplausi)
07:43
So Sam, why don't you tell these folks
176
447897
2178
Sem, varbūt pastāsti šiem cilvēkiem,
07:45
what it's like being affected with this condition called progeria?
177
450075
3375
kā tas ir, ja tev ir šī slimība, ko sauc par progēriju?
07:49
Sam Burns: Well, progeria limits me in some ways.
178
453450
3808
Sems Bernss: Nu, progērija mani zināmos veidos ierobežo.
07:53
I cannot play sports or do physical activities,
179
457258
3964
Es nevaru nodarboties ar sportu vai fiziskajām aktivitātēm,
07:57
but I have been able to take interest in things
180
461222
3204
bet esmu varējis interesēties par lietām,
08:00
that progeria, luckily, does not limit.
181
464426
2979
ko progērija par laimi man neliedz.
08:03
But when there is something that I really do want to do
182
467405
2557
Kad ir kaut kas, ko es ļoti vēlos darīt,
08:05
that progeria gets in the way of, like marching band
183
469962
3017
bet progērija man traucē to darīt, piemēram, spēlēt skolas orķestrī
08:08
or umpiring, we always find a way to do it,
184
472979
3426
vai tiesāt sporta spēles, mēs vienmēr atrodam veidu, kā to paveikt,
08:12
and that just shows that progeria isn't in control of my life.
185
476405
3517
un tas tikai parāda, ka progērija nekontrolē manu dzīvi.
08:15
(Applause)
186
479922
1710
(Aplausi)
08:17
Francis Collins: So what would you like to say to researchers
187
481632
2036
Frānsiss Kolinss: „Ko tu vēlētos pateikt pētniekiem
08:19
here in the auditorium and others listening to this?
188
483668
3097
šajā auditorijā un citiem, kas tevī klausās?
08:22
What would you say to them both about research on progeria
189
486765
2597
Ko tu vēlētos viņiem pateikt par progērijas pētījumiem,
08:25
and maybe about other conditions as well?
190
489362
1886
un varbūt arī par citu slimību pētījumiem?”
08:27
SB: Well, research on progeria has come so far
191
491248
3146
SB: „Progērijas pētījumi mazāk kā 15 gadu laikā
08:30
in less than 15 years,
192
494394
2242
ir nonākuši ļoti tālu,
08:32
and that just shows the drive that researchers can have
193
496636
4369
un tas tikai parāda dzinuli, kas pētniekiem piemīt,
08:36
to get this far, and it really means a lot
194
501005
3418
lai nokļūtu tik tālu, un tas tiešām nozīmē ļoti daudz
08:40
to myself and other kids with progeria,
195
504423
3251
gan man pašam, gan citiem bērniem ar progēriju,
08:43
and it shows that if that drive exists,
196
507674
2824
un tas parāda, ka ar šādu dzinuli
08:46
anybody can cure any disease,
197
510498
2601
ikviens var izārstēt jebkuru slimību,
08:48
and hopefully progeria can be cured in the near future,
198
513099
3947
un cerams, ka progēriju varēs izārstēt tuvākajā nākotnē
08:52
and so we can eliminate those 4,000 diseases
199
517046
3757
un mēs varēsim iznīcināt tos 4 000 slimību,
08:56
that Francis was talking about.
200
520803
3007
par kurām Frānsiss runāja.
08:59
FC: Excellent. So Sam took the day off from school today
201
523810
3129
FK: „Lieliski. Sems šodien paņēma brīvdienu skolā,
09:02
to be here, and he is — (Applause) --
202
526939
5135
lai varētu būt te un te nu viņš ir — (Aplausi) —
09:07
He is, by the way, a straight-A+ student in the ninth grade
203
532074
4816
Starp citu, viņš ir nevainojams izcilnieks 9. klasē
09:12
in his school in Boston.
204
536890
1333
savā skolā, Bostonā.
09:14
Please join me in thanking and welcoming Sam.
205
538223
2201
Lūdzu, visi kopā pateiksimies un sveiksim Semu.
09:16
SB: Thank you very much. FC: Well done. Well done, buddy.
206
540424
3653
SB: „Liels paldies.” FK: „Ļoti labi. Ļoti labi, draudziņ.”
09:19
(Applause)
207
544077
11818
(Aplausi)
09:32
So I just want to say a couple more things
208
556886
1716
Es vēlos piebilst vēl pāris lietas
09:34
about that particular story, and then try to generalize
209
558602
3132
pie šī konkrētā stāsta, un tad mēģināšu vispārināt,
09:37
how could we have stories of success
210
561734
2496
kā mēs varētu nonākt pie veiksmes stāstiem
09:40
all over the place for these diseases, as Sam says,
211
564230
3513
visu šo slimību gadījumā, kā jau minēja Sems,
09:43
these 4,000 that are waiting for answers.
212
567743
2519
šīm 4 000 slimībām, kas gaida atbildes.
09:46
You might have noticed that the drug
213
570262
1872
Jūs iespējams pamanījāt, ka zāles,
09:48
that is now in clinical trial for progeria
214
572134
2769
ar kurām tiek veikts progērijas klīniskais pētījums,
09:50
is not a drug that was designed for that.
215
574903
1764
nav zāles, kas tika tai radītas.
09:52
It's such a rare disease, it would be hard for a company
216
576667
2862
Tā ir tik reta slimība, ka farmācijas kompānijai būtu grūti
09:55
to justify spending hundreds of millions of dollars to generate a drug.
217
579529
3730
pamatot miljoniem dolāru lielus izdevumus šādu zāļu radīšanai.
09:59
This is a drug that was developed for cancer.
218
583259
2160
Tās ir zāles, kas tika radītas vēža ārstēšanai.
10:01
Turned out, it didn't work very well for cancer,
219
585419
2165
Izrādījās, ka tās nebija pārāk iedarbīgas pret vēzi,
10:03
but it has exactly the right properties, the right shape,
220
587584
2323
bet tām ir tieši tādas īpašības un forma,
10:05
to work for progeria, and that's what's happened.
221
589907
2892
lai tās darbotos progērijas gadījumā, un tas arī notika.
10:08
Wouldn't it be great if we could do that more systematically?
222
592799
3228
Vai nebūtu lieliski, ja mēs to varētu veikt sistemātiskāk?
10:11
Could we, in fact, encourage all the companies that are out there
223
596027
3796
Vai mēs varētu aicināt rīkoties visas farmācijas kompānijas,
10:15
that have drugs in their freezers
224
599823
1838
kam saldētavās glabājas zāles,
10:17
that are known to be safe in humans
225
601661
2202
kas ir izrādījušās drošas cilvēkiem,
10:19
but have never actually succeeded in terms
226
603863
2292
bet nekad nav bijušas veiksmīgas
10:22
of being effective for the treatments they were tried for?
227
606155
2856
veiktajos izmēģinājumos slimību ārstēšanā?
10:24
Now we're learning about all these new molecular pathways --
228
609011
2384
Šobrīd mēs uzzinām daudz ko par jauniem molekulāriem mehānismiem,
10:27
some of those could be repositioned or repurposed,
229
611395
3079
dažus no tiem varētu pārveidot vai tiem piešķirt jaunu mērķi,
10:30
or whatever word you want to use, for new applications,
230
614474
2399
vai vienalga, kā to saucat, lai iegūtu jaunu pielietojumu,
10:32
basically teaching old drugs new tricks.
231
616873
2969
principā iemācīt vecām zālēm jaunus trikus.
10:35
That could be a phenomenal, valuable activity.
232
619842
2687
Tā varētu būt fenomenāla un vērtīga darbība.
10:38
We have many discussions now between NIH and companies
233
622529
3046
Mēs šobrīd vedam daudzas sarunas starp NVI un kompānijām,
10:41
about doing this that are looking very promising.
234
625575
2124
lai to panāktu, un tas izskatās ļoti daudzsološi.
10:43
And you could expect quite a lot to come from this.
235
627699
2614
Jūs varētu no tā sagaidīt diezgan daudz.
10:46
There are quite a number of success stories one can point to
236
630313
3039
Var norādīt uz daudziem veiksmes stāstiem par to,
10:49
about how this has led to major advances.
237
633352
2353
kā tas ir ļāvis gūt lielus panākumus.
10:51
The first drug for HIV/AIDS
238
635705
2207
Pirmās zāles HIV/AIDS ārstēšanai
10:53
was not developed for HIV/AIDS.
239
637912
1729
netika radītas HIV/AIDS ārstēšanai.
10:55
It was developed for cancer. It was AZT.
240
639641
2518
Tās tika radītas vēža ārstēšanai. Tas bija zidovudīns.
10:58
It didn't work very well for cancer, but became
241
642159
2001
Tas nebija pārāk iedarbīgs pret vēzi, bet kļuva
11:00
the first successful antiretroviral,
242
644160
2116
par pirmo veiksmīgo antiretrovirālo preparātu,
11:02
and you can see from the table there are others as well.
243
646276
2572
un šajā tabulā redzams, ka ir vēl citas zāles.
11:04
So how do we actually make that a more generalizable effort?
244
648848
3644
Kā mēs to varētu izvērst par vispārēju praksi?
11:08
Well, we have to come up with a partnership
245
652492
2224
Mums ir jāizveido sadarbība starp
11:10
between academia, government, the private sector,
246
654716
2860
zinātni, valdību, privāto sektoru
11:13
and patient organizations to make that so.
247
657576
2453
un pacientu organizācijām, lai to paveiktu.
11:15
At NIH, we have started this new
248
660029
1650
NVI ietvaros mēs esam izveidojuši jaunu
11:17
National Center for Advancing Translational Sciences.
249
661679
3200
Starpdisciplinārās zinātnes attīstības nacionālo centru.
11:20
It just started last December, and this is one of its goals.
250
664879
3615
Tas sāka darboties tikai pagājušajā decembrī un tas ir viens no mērķiem.
11:24
Let me tell you another thing we could do.
251
668494
1441
Ļaujiet pastāstīt par vēl vienu lietu, ko mēs varētu darīt.
11:25
Wouldn't it be nice to be able to a test a drug
252
669935
2919
Vai nebūtu jauki, ja varētu pārbaudīt zāļu
11:28
to see if it's effective and safe
253
672854
2371
efektivitāti un drošumu,
11:31
without having to put patients at risk,
254
675225
2101
nepakļaujot riskam pacientus,
11:33
because that first time you're never quite sure?
255
677326
2553
jo tajā pirmajā reizē jūs nekad nevarat būt pilnīgi droši?
11:35
How do we know, for instance, whether drugs are safe
256
679879
2151
Kā mēs zinām, ka, piemēram, zāles ir drošas
11:37
before we give them to people? We test them on animals.
257
682030
3245
pirms mēs tās dodam cilvēkiem? Mēs tās pārbaudām uz dzīvniekiem.
11:41
And it's not all that reliable, and it's costly,
258
685275
2642
Tie nav nemaz tik ticami rezultāti, un tas ir dārgi
11:43
and it's time-consuming.
259
687917
1690
un laikietilpīgi.
11:45
Suppose we could do this instead on human cells.
260
689607
2863
Iedomājieties, ka tā vietā mēs varētu to darīt ar cilvēku šūnām.
11:48
You probably know, if you've been paying attention
261
692470
2232
Jūs droši vien zināt, ja sekojat līdzi
11:50
to some of the science literature
262
694702
1300
zinātniskajai literatūrai,
11:51
that you can now take a skin cell
263
696002
1656
ka tagad jūs varat paņemt ādas šūnu
11:53
and encourage it to become a liver cell
264
697658
2881
un likt tai kļūt par aknu šūnu
11:56
or a heart cell or a kidney cell or a brain cell for any of us.
265
700539
3075
vai sirds šūnu, vai nieru šūnu, vai smadzeņu šūnu jebkuram no mums.
11:59
So what if you used those cells as your test
266
703614
3152
Kā būtu, ja mēs izmantotu šīs šūnas, lai pārbaudītu,
12:02
for whether a drug is going to work and whether it's going to be safe?
267
706766
2945
vai zāles darbosies un tās būs drošas?
12:05
Here you see a picture of a lung on a chip.
268
709711
4231
Šajā attēlā redzama plauša uz mikroshēmas.
12:09
This is something created by the Wyss Institute in Boston,
269
713942
3521
Tas ir radīts Vīsas institūtā Bostonā,
12:13
and what they have done here, if we can run the little video,
270
717463
3175
un viņi ir panākuši to, ja mēs varēsim parādīt šo nelielo video,
12:16
is to take cells from an individual,
271
720638
2136
viņi ir paņēmuši cilvēka šūnas,
12:18
turn them into the kinds of cells that are present in the lung,
272
722774
3109
pārvērtuši tās par šūnām, kas atrodas plaušās,
12:21
and determine what would happen
273
725883
1805
un noskaidrojuši, kas notiek,
12:23
if you added to this various drug compounds
274
727688
3077
ja tām pievieno dažādus zāļu savienojumus,
12:26
to see if they are toxic or safe.
275
730765
2465
lai redzētu, vai tās ir indīgas vai drošas.
12:29
You can see this chip even breathes.
276
733230
2271
Jūs varat redzēt, ka šī shēma pat elpo.
12:31
It has an air channel. It has a blood channel.
277
735501
2617
Tai ir gaisa kanāls. Tai ir asins kanāls.
12:34
And it has cells in between
278
738118
1703
Un tiem pa vidu ir šūnas,
12:35
that allow you to see what happens when you add a compound.
279
739821
2438
kas ļauj jums redzēt, kas notiek, pievienojot zāļu savienojumu.
12:38
Are those cells happy or not?
280
742259
1772
Vai šīs šūnas ir laimīgas vai nē?
12:39
You can do this same kind of chip technology
281
744031
3031
Tādu pašu mikroshēmas tehnoloģiju var izmantot
12:42
for kidneys, for hearts, for muscles,
282
747062
2209
nierēm, sirdij, muskuļiem, visur,
12:45
all the places where you want to see whether a drug
283
749271
2464
kur vien vēlaties novērot, vai zāles
12:47
is going to be a problem, for the liver.
284
751735
2281
radīs problēmas, piemēram, aknās.
12:49
And ultimately, because you can do this for the individual,
285
754016
3048
Galu galā, tā kā to var paveikt katram cilvēkam individuāli,
12:52
we could even see this moving to the point
286
757064
2214
mēs redzam iespēju to virzīt tālāk,
12:55
where the ability to develop and test medicines
287
759278
3441
līdz spēsim radīt un pārbaudīt zāles
12:58
will be you on a chip, what we're trying to say here is
288
762719
3186
tiešu uz jūsu mikroshēmas. Tas, ko es cenšos pateikt,
13:01
the individualizing of the process of developing drugs
289
765905
3501
ir zāļu radīšanas un drošuma pārbaudīšanas
13:05
and testing their safety.
290
769406
2248
procesa individualizācija.
13:07
So let me sum up.
291
771654
1652
Ļaujiet man apkopot.
13:09
We are in a remarkable moment here.
292
773306
2260
Mēs šobrīd atrodamies nozīmīgā brīdī.
13:11
For me, at NIH now for almost 20 years,
293
775566
2103
Strādājot NVi jau gandrīz 20 gadus,
13:13
there has never been a time where there was more excitement
294
777669
2601
es vēl nekad neesmu piedzīvojis tik satraukumiem pilnu laiku,
13:16
about the potential that lies in front of us.
295
780270
2585
raugoties uz nākotnē esošo potenciālu.
13:18
We have made all these discoveries
296
782855
1792
Mēs esam veikuši visus šos atklājumus,
13:20
pouring out of laboratories across the world.
297
784647
2365
kas gāžas ārā no visas pasaules laboratorijām.
13:22
What do we need to capitalize on this? First of all, we need resources.
298
787012
3362
Kā lai mēs to atbalstam? Pirmkārt, mums nepieciešami resursi.
13:26
This is research that's high-risk, sometimes high-cost.
299
790374
3555
Šie pētījumi ir ļoti riskanti un dažkārt ar augstām izmaksām.
13:29
The payoff is enormous, both in terms of health
300
793929
1971
Ieguvums ir milzīgs gan veselības,
13:31
and in terms of economic growth. We need to support that.
301
795900
2880
gan ekonomiskās izaugsmes ziņā. Mums tas ir jāatbalsta.
13:34
Second, we need new kinds of partnerships
302
798780
2301
Otrkārt, mums nepieciešami jauni sadarbības veidi
13:36
between academia and government and the private sector
303
801081
2221
starp zinātni un valdību, un privāto sektoru,
13:39
and patient organizations, just like the one I've been describing here,
304
803302
3347
un pacientu organizācijām, gluži kā es tikko aprakstīju,
13:42
in terms of the way in which we could go after repurposing new compounds.
305
806649
3580
runājot par to, kā mēs varētu savienojumiem piešķirt jaunus mērķus.
13:46
And third, and maybe most important, we need talent.
306
810229
3236
Treškārt, un varbūt pat vissvarīgākais — mums nepieciešams talants.
13:49
We need the best and the brightest
307
813465
2141
Mums nepieciešami labākie un gaišākie prāti
13:51
from many different disciplines to come and join this effort --
308
815606
2857
no daudzām dažādām disciplīnām, kas pievienotos šim kopīgajam darbam,
13:54
all ages, all different groups --
309
818463
2446
visa vecuma, no dažādām grupām,
13:56
because this is the time, folks.
310
820909
2087
jo šis ir tas brīdis, cilvēki.
13:58
This is the 21st-century biology that you've been waiting for,
311
822996
3625
Šī ir tā 21. gadsimta bioloģija, kuru esat gaidījuši,
14:02
and we have the chance to take that
312
826621
2462
un mums ir iespēja to paņemt
14:04
and turn it into something which will, in fact,
313
829083
2490
un pārvērst par ko tādu, kas faktiski
14:07
knock out disease. That's my goal.
314
831573
2330
iznīcinās slimības. Tas ir mans mērķis.
14:09
I hope that's your goal.
315
833903
1884
Es ceru, ka tas ir arī jūsu mērķis.
14:11
I think it'll be the goal of the poets and the muppets
316
835787
2680
Man šķiet, ka tas būs visu dzejnieku, leļļu mākslinieku,
14:14
and the surfers and the bankers
317
838467
2009
sērfotāju un banķieru,
14:16
and all the other people who join this stage
318
840476
2278
un visu pārējo uz šīs skatuves kāpušo cilvēku mērķis.
14:18
and think about what we're trying to do here
319
842754
1750
Padomājiet, ko mēs te cenšamies panākt
14:20
and why it matters.
320
844504
1165
un kāda tam ir nozīme.
14:21
It matters for now. It matters as soon as possible.
321
845669
2770
Tam ir nozīme tagad. Tam ir nozīme, cik drīz vien iespējams.
14:24
If you don't believe me, just ask Sam.
322
848439
3118
Ja neticiet man, pajautājiet Semam.
14:27
Thank you all very much.
323
851557
1443
Liels paldies.
14:28
(Applause)
324
853000
4831
(Aplausi)
ABOUT THE SPEAKER
Francis Collins - Geneticist, physicianA key player in the US' new brain-mapping project, Francis Collins is director of the National Institutes of Health.
Why you should listen
In 2000 the world saw the first working draft of the human genome, and that's in no small part thanks to Francis Collins. Under his directorship at the National Human Genome Research Institute, the Human Genome Project was finished, a complete mapping of all 20,500 genes in the human genome, with a high-quality, reference sequence published in April 2003.
In 2009 President Obama nominated Collins as the director of the National Institutes of Health, and later that year he was confirmed by the U.S. Senate. In March 2013, Collins helped Obama introduce the BRAIN Initiative, an ambitious, well-funded program to map the human brain. Read more about the BRAIN Initiative >>
Collins is also a self-described serious Christian and the author of several books on science and faith, including The Language of God: A Scientist Presents Evidence for Belief.
Francis Collins | Speaker | TED.com