ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Susan Solomon | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Susan Solomon: The promise of research with stem cells

Susan Solomon: A promessa de pesquisa com células-tronco

Filmed:
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Chamando-as de "kits de reparo dos nossos próprios corpos", Susan Solomon defende pesquisas com células-tronco cultivadas em laboratório. Cultivando linhas individuais de células-tronco pluripotentes, sua equipe cria bancos de ensaio que podem acelerar a pesquisa sobre a cura de doenças - e talvez levar a um tratamento individualizado, voltado não apenas para uma doença em particular, mas para uma única pessoa.
- 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

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00:17
So, embryonic stem cells
0
1121
2989
Então, células-tronco embrionárias
00:20
are really incredible cells.
1
4110
3300
são células realmente incríveis.
00:23
They are our body's own repair kits,
2
7410
2788
Elas são o kit de reparos no nosso próprio corpo,
00:26
and they're pluripotent, which means they can morph into
3
10198
2964
e elas são pluripotentes, ou seja, podem se transformar em
00:29
all of the cells in our bodies.
4
13162
2432
todas as células nos nossos corpos.
00:31
Soon, we actually will be able to use stem cells
5
15594
2688
Logo, nós realmente poderemos usar células-tronco
00:34
to replace cells that are damaged or diseased.
6
18282
2985
para substituir células que estão danificadas ou doentes.
00:37
But that's not what I want to talk to you about,
7
21267
2431
Mas não é sobre isto que eu quero falar com você,
00:39
because right now there are some really
8
23698
2678
porque agora existem algumas coisas realmente
00:42
extraordinary things that we are doing with stem cells
9
26376
3946
extraordinarias que estamos fazendo com células-tronco
00:46
that are completely changing
10
30322
1607
que estão mudando completamente
00:47
the way we look and model disease,
11
31929
2899
o jeito que olhamos e modelamos as doenças,
00:50
our ability to understand why we get sick,
12
34828
2519
nossa habilidade de entender o por quê de ficarmos doentes
00:53
and even develop drugs.
13
37347
2431
e mesmo desenvolver drogas.
00:55
I truly believe that stem cell research is going to allow
14
39778
4313
Eu realmente acredito que a pesquisa com células-tronco irá permitir
00:59
our children to look at Alzheimer's and diabetes
15
44091
4505
nossas crianças olharem para Alzheimer e diabetes
01:04
and other major diseases the way we view polio today,
16
48596
4391
e outras grandes doenças do jeito que olhamos a poliomielite hoje,
01:08
which is as a preventable disease.
17
52987
3201
que é uma doença prevenível.
01:12
So here we have this incredible field, which has
18
56188
3223
Então, aqui nós temos este campo incrível, que tem
01:15
enormous hope for humanity,
19
59411
4387
enorme esperança para a humanidade,
01:19
but much like IVF over 35 years ago,
20
63798
3520
mas muito parecido com os "Bebês de Proveta" há mais de 35 anos,
01:23
until the birth of a healthy baby, Louise,
21
67318
2334
até o nascimento de um bebê sadio, Louise,
01:25
this field has been under siege politically and financially.
22
69652
5069
este campo tem sido sitiado politicamente e financeiramente.
01:30
Critical research is being challenged instead of supported,
23
74721
4272
Pesquisas críticas estão sendo desafiadas ao invés de apoiadas,
01:34
and we saw that it was really essential to have
24
78993
4360
e nós vimos que era realmente necessário ter
01:39
private safe haven laboratories where this work
25
83353
3531
laboratórios seguros e privados onde este trabalho
01:42
could be advanced without interference.
26
86884
2830
poderia ser avançado sem interferência.
01:45
And so, in 2005,
27
89714
2531
E então, em 2005,
01:48
we started the New York Stem Cell Foundation Laboratory
28
92245
2612
nós abrimos o Laboratório da Fundação de Células-tronco de Nova Iorque
01:50
so that we would have a small organization that could
29
94857
3589
para que nós tivéssemos uma pequena organização que pudesse
01:54
do this work and support it.
30
98446
3312
fazer este trabalho e dar suporte.
01:57
What we saw very quickly is the world of both medical
31
101758
3385
O que vimos muito rapidamente foi o mundo tanto da pesquisa
02:01
research, but also developing drugs and treatments,
32
105143
3376
médica como do desenvolvimento de drogas e tratamentos
02:04
is dominated by, as you would expect, large organizations,
33
108519
3713
é dominado por, como você poderia esperar, grandes organizações
02:08
but in a new field, sometimes large organizations
34
112232
3119
mas em um novo campo, às vezes grandes organizações
02:11
really have trouble getting out of their own way,
35
115351
2168
realmente têm problemas em sair de seu próprio caminho
02:13
and sometimes they can't ask the right questions,
36
117519
2436
e às vezes elas não conseguem fazer as perguntas certas
02:15
and there is an enormous gap that's just gotten larger
37
119955
3356
e existe um enorme buraco que só vai ficando maior
02:19
between academic research on the one hand
38
123311
3211
entre a pesquisa acadêmica de um lado
02:22
and pharmaceutical companies and biotechs
39
126522
2701
e companhias farmacêuticas e biotecnológicas
02:25
that are responsible for delivering all of our drugs
40
129223
3266
que são responsáveis por entregar todas as nossas drogas
02:28
and many of our treatments, and so we knew that
41
132489
2390
e muitos dos nossos tratamentos, e então nós sabíamos que
02:30
to really accelerate cures and therapies, we were going
42
134879
3946
para realmente acelerar curas e terapias, nós iríamos
02:34
to have to address this with two things:
43
138825
2807
ter que lidar com estas duas coisas:
02:37
new technologies and also a new research model.
44
141632
3222
novas tecnologias e também um novo modelo de pesquisa.
02:40
Because if you don't close that gap, you really are
45
144854
3759
Porque se você não fechar este buraco, você realmente
02:44
exactly where we are today.
46
148613
1607
estará exatamente onde estamos hoje.
02:46
And that's what I want to focus on.
47
150220
1667
E é nisto que eu quero me focar.
02:47
We've spent the last couple of years pondering this,
48
151887
3550
Nós passamos os últimos dois anos ponderando isto,
02:51
making a list of the different things that we had to do,
49
155437
2391
fazendo uma lista das coisas diferentes que nós tivemos que fazer,
02:53
and so we developed a new technology,
50
157828
2631
então nós desenvolvemos uma nova tecnologia,
02:56
It's software and hardware,
51
160459
1251
é software e hardware,
02:57
that actually can generate thousands and thousands of
52
161710
3503
que realmente pode gerar milhares e milhares de
03:01
genetically diverse stem cell lines to create
53
165213
3170
linhas de células-tronco geneticamente diversas para criar
03:04
a global array, essentially avatars of ourselves.
54
168383
3787
um arranjo global, essencialmente avatares de nós mesmos.
03:08
And we did this because we think that it's actually going
55
172170
3434
E nós fizemos isto porque pensamos que isto realmente vai
03:11
to allow us to realize the potential, the promise,
56
175604
3415
nos permitir perceber o potencial, a promessa,
03:14
of all of the sequencing of the human genome,
57
179019
3080
de sequenciar todo o genoma humano,
03:17
but it's going to allow us, in doing that,
58
182099
2504
mas vai nos permitir, fazendo isto,
03:20
to actually do clinical trials in a dish with human cells,
59
184603
5008
realmente realizar estudos clínicos em placas com células humanas,
03:25
not animal cells, to generate drugs and treatments
60
189611
4159
não em células animais, para gerar drogas e tratamentos
03:29
that are much more effective, much safer,
61
193770
3249
que são muito mais efetivos, mais seguros,
03:32
much faster, and at a much lower cost.
62
197019
3256
mais rápidos e de custo muito menor.
03:36
So let me put that in perspective for you
63
200275
2384
Então deixe-me colocar isto em perspectiva para você
03:38
and give you some context.
64
202659
1416
e lhe dar algum contexto.
03:39
This is an extremely new field.
65
204075
4832
Este é um campo extremamente novo.
03:44
In 1998, human embryonic stem cells
66
208907
2832
Em 1998, células-tronco embrionárias humanas
03:47
were first identified, and just nine years later,
67
211739
3512
foram identificadas pela primeira vez, e apenas nove anos depois
03:51
a group of scientists in Japan were able to take skin cells
68
215251
4305
um grupo de cientistas no Japão puderam pegar células da pele
03:55
and reprogram them with very powerful viruses
69
219556
3195
e reprogramá-las com vírus muito poderosos
03:58
to create a kind of pluripotent stem cell
70
222751
4242
para criar um tipo de células-tronco pluripotente
04:02
called an induced pluripotent stem cell,
71
226993
2090
chamadas de células-tronco pluripotentes induzidas,
04:04
or what we refer to as an IPS cell.
72
229083
3008
ou o que nos referimos por célula IPS.
04:07
This was really an extraordinary advance, because
73
232091
3198
Este foi realmente um avanço extraordinário, porque
04:11
although these cells are not human embryonic stem cells,
74
235289
2544
apesar destas células não serem células-tronco embrionárias humanas,
04:13
which still remain the gold standard,
75
237833
1794
que ainda mantêm o padrão superior,
04:15
they are terrific to use for modeling disease
76
239627
3470
elas são excelentes para uso em modelagem de doenças
04:18
and potentially for drug discovery.
77
243097
2730
e potencialmente para descoberta de drogas.
04:21
So a few months later, in 2008, one of our scientists
78
245827
3040
Então, alguns meses depois, em 2008, um dos nossos cientistas
04:24
built on that research. He took skin biopsies,
79
248867
3200
desenvolveu essa pesquisa. Ele pegou biópsias de pele,
04:27
this time from people who had a disease,
80
252067
2028
desta vez de pessoas que tinham a doença,
04:29
ALS, or as you call it in the U.K., motor neuron disease.
81
254095
2914
ELA (Esclerose Lateral Amiotrófica) ou como vocês chamam na Inglaterra, Doença do Neurônio Motor.
04:32
He turned them into the IPS cells
82
257009
1698
Ele as transformou em células IPS -
04:34
that I've just told you about, and then he turned those
83
258707
2686
aquelas que eu acabei de falar a vocês, e então ele tornou aquelas
04:37
IPS cells into the motor neurons that actually
84
261393
2704
células IPS nos neurônios motores que realmente
04:39
were dying in the disease.
85
264097
1461
estavam morrendo por causa desta doença.
04:41
So basically what he did was to take a healthy cell
86
265558
3019
Então basicamente o que ele fez foi pegar uma célula saudável
04:44
and turn it into a sick cell,
87
268577
1714
e torná-la em uma célula doente,
04:46
and he recapitulated the disease over and over again
88
270291
3558
e ele recapitulou a doença de novo e de novo
04:49
in the dish, and this was extraordinary,
89
273849
3360
na placa e isto foi extraordinário,
04:53
because it was the first time that we had a model
90
277209
2248
porque foi a primeira vez que nós tínhamos um modelo
04:55
of a disease from a living patient in living human cells.
91
279457
4188
de uma doença de um paciente vivo com células humanas vivas.
04:59
And as he watched the disease unfold, he was able
92
283645
3120
E enquanto ele observava a doença se desdobrar, ele pôde
05:02
to discover that actually the motor neurons were dying
93
286765
3011
descobrir que na verdade os neurônios motores estavam morrendo
05:05
in the disease in a different way than the field
94
289776
2127
na doença de um jeito diferente do que o campo de pesquisa
05:07
had previously thought. There was another kind of cell
95
291903
2494
pensava antigamente. Havia outro tipo de célula
05:10
that actually was sending out a toxin
96
294397
2201
que realmente estava mandando uma toxina
05:12
and contributing to the death of these motor neurons,
97
296598
2511
e contribuindo para a morte destes neurônios motores,
05:15
and you simply couldn't see it
98
299109
1358
e você simplesmente não conseguia vê-las
05:16
until you had the human model.
99
300467
1790
até que você tivesse o modelo humano.
05:18
So you could really say that
100
302257
2667
Então, você poderia realmente dizer que
05:20
researchers trying to understand the cause of disease
101
304924
3906
pesquisadores tentando entender a causa da doença
05:24
without being able to have human stem cell models
102
308830
4152
sem poder ter modelos de células-tronco humanas
05:28
were much like investigators trying to figure out
103
312982
2760
seriam como investigadores tentando descobrir
05:31
what had gone terribly wrong in a plane crash
104
315742
3241
o que aconteceu de terrível em uma queda de avião
05:34
without having a black box, or a flight recorder.
105
318983
3997
sem ter uma caixa preta ou um gravador de vôo.
05:38
They could hypothesize about what had gone wrong,
106
322980
2602
Eles poderiam criar hipóteses do que houve de errado,
05:41
but they really had no way of knowing what led
107
325582
3112
mas eles realmente não teriam outro jeito de saber o que levou
05:44
to the terrible events.
108
328694
2172
aos eventos terríveis.
05:46
And stem cells really have given us the black box
109
330866
4183
E as células-tronco realmente têm nos dado a caixa preta
05:50
for diseases, and it's an unprecedented window.
110
335049
3968
para as doenças e isto é uma janela sem precedentes.
05:54
It really is extraordinary, because you can recapitulate
111
339017
3245
Realmente é extraordinário, porque você pode recapitular
05:58
many, many diseases in a dish, you can see
112
342262
3247
muitas, muitas doenças em uma placa, você pode ver
06:01
what begins to go wrong in the cellular conversation
113
345509
3536
o que começa a ir errado na conversação celular
06:04
well before you would ever see
114
349045
2424
bem antes do que você poderia ver
06:07
symptoms appear in a patient.
115
351469
2536
sintomas surgirem em um paciente.
06:09
And this opens up the ability,
116
354005
2523
E isto abre a capacidade,
06:12
which hopefully will become something that
117
356528
2814
que esperançosamente se torne algo que
06:15
is routine in the near term,
118
359342
2647
seja rotina no curto prazo,
06:17
of using human cells to test for drugs.
119
361989
4146
de usar células humanas para testar drogas.
06:22
Right now, the way we test for drugs is pretty problematic.
120
366135
5464
Agora, o jeito que testamos drogas é bem problemático.
06:27
To bring a successful drug to market, it takes, on average,
121
371599
3318
Trazer uma droga para o mercado com sucesso, leva em média,
06:30
13 years — that's one drug —
122
374917
2186
13 anos - isto é para uma droga -
06:33
with a sunk cost of 4 billion dollars,
123
377103
3388
com um custo baixo de 4 bilhões de dólares,
06:36
and only one percent of the drugs that start down that road
124
380491
4867
e apenas um porcento das drogas que tomem este rumo
06:41
are actually going to get there.
125
385358
2248
irão realmente chegar lá.
06:43
You can't imagine other businesses
126
387606
2125
Você não pode imaginar outros negócios
06:45
that you would think of going into
127
389731
1449
que você pensaria em ter
06:47
that have these kind of numbers.
128
391180
1755
que chegasse neste tipo de números.
06:48
It's a terrible business model.
129
392935
1802
É um modelo de negócios terrível.
06:50
But it is really a worse social model because of
130
394737
3989
Mas realmente é um modelo social pior ainda, pelo que
06:54
what's involved and the cost to all of us.
131
398726
3328
está envolvido e o custo para todos nós.
06:57
So the way we develop drugs now
132
402054
3752
Então, o jeito que desenvolvemos drogas agora
07:01
is by testing promising compounds on --
133
405806
3200
é testando compostos promissores --
07:04
We didn't have disease modeling with human cells,
134
409006
1880
Nós não tínhamos modelagem de doenças com células humanas,
07:06
so we'd been testing them on cells of mice
135
410886
3464
então nós temos testado elas em células de ratos
07:10
or other creatures or cells that we engineer,
136
414350
3667
ou outras criaturas ou células que nós engenhamos,
07:13
but they don't have the characteristics of the diseases
137
418017
3061
mas elas não têm as características das doenças
07:16
that we're actually trying to cure.
138
421078
2336
que realmente estamos tentando curar.
07:19
You know, we're not mice, and you can't go into
139
423414
3046
Você sabe, nós não somos ratos, e você não pode entrar
07:22
a living person with an illness
140
426460
2418
em uma pessoa viva com uma doença
07:24
and just pull out a few brain cells or cardiac cells
141
428878
2928
e apenas tirar algumas células do cérebro ou do coração
07:27
and then start fooling around in a lab to test
142
431806
2289
e então começar a brincar em um laboratório para testar,
07:29
for, you know, a promising drug.
143
434095
3561
você sabe, uma droga promissora.
07:33
But what you can do with human stem cells, now,
144
437656
3585
Mas o que se pode fazer com células-tronco humanas agora,
07:37
is actually create avatars, and you can create the cells,
145
441241
4337
é realmente criar avatares e você pode criar as células,
07:41
whether it's the live motor neurons
146
445578
1967
sejam elas os neurônios motores vivos
07:43
or the beating cardiac cells or liver cells
147
447545
3010
ou as células dos batimentos cardíacos ou do fígado
07:46
or other kinds of cells, and you can test for drugs,
148
450555
4109
ou outros tipos de células e você pode testar drogas nelas,
07:50
promising compounds, on the actual cells
149
454664
3125
compostos promissores, nas células reais
07:53
that you're trying to affect, and this is now,
150
457789
3631
que você está tentando afetar e isto é agora,
07:57
and it's absolutely extraordinary,
151
461420
2814
e é absolutamente extraordinário,
08:00
and you're going to know at the beginning,
152
464234
3156
e você vai saber no princípio,
08:03
the very early stages of doing your assay development
153
467390
3744
nos estágios mais precoces do desenvolvimento de seu ensaio
08:07
and your testing, you're not going to have to wait 13 years
154
471134
3389
e seus testes que você não terá que esperar 13 anos
08:10
until you've brought a drug to market, only to find out
155
474523
3319
até que você traga uma droga para o mercado, apenas para descobrir
08:13
that actually it doesn't work, or even worse, harms people.
156
477842
5056
que realmente não funciona, ou ainda pior, faz mal às pessoas.
08:18
But it isn't really enough just to look at
157
482898
4340
Mas não é o bastante apenas olhar para
08:23
the cells from a few people or a small group of people,
158
487238
3782
as células de algumas pessoas ou de um pequeno grupo de pessoas,
08:26
because we have to step back.
159
491020
1644
porque nós temos que andar para trás.
08:28
We've got to look at the big picture.
160
492664
1851
Nós temos que olhar para o cenário como um todo.
08:30
Look around this room. We are all different,
161
494515
3136
Olhem ao redor desta sala. Somos todos diferentes,
08:33
and a disease that I might have,
162
497651
2740
e uma doença que eu possa ter,
08:36
if I had Alzheimer's disease or Parkinson's disease,
163
500391
2877
se eu tivesse doença de Alzheimer ou Parkinson,
08:39
it probably would affect me differently than if
164
503268
3766
elas provavelmente me afetariam de um jeito diferente
08:42
one of you had that disease,
165
507034
1641
de algum de vocês que tivessem esta mesma doença,
08:44
and if we both had Parkinson's disease,
166
508675
4345
e se nós nós dois tivéssemos doença de Parkinson,
08:48
and we took the same medication,
167
513020
2268
e tomássemos a mesma medicação,
08:51
but we had different genetic makeup,
168
515288
2747
mas teríamos diferentes estruturas genéticas,
08:53
we probably would have a different result,
169
518035
2285
provavelmente teríamos um resultado diferente,
08:56
and it could well be that a drug that worked wonderfully
170
520320
3731
e poderia ser muito bem uma droga que funcionasse maravilhosamente
08:59
for me was actually ineffective for you,
171
524051
3579
para mim fosse realmente ineficaz para você,
09:03
and similarly, it could be that a drug that is harmful for you
172
527630
4692
e similarmente, uma droga que fosse maligna para você
09:08
is safe for me, and, you know, this seems totally obvious,
173
532322
4302
seja segura para mim, e, você sabe, isto parece totalmente óbvio,
09:12
but unfortunately it is not the way
174
536624
2728
mas infelizmente não é o jeito
09:15
that the pharmaceutical industry has been developing drugs
175
539352
3186
que a indústria farmacêutica tem desenvolvido drogas
09:18
because, until now, it hasn't had the tools.
176
542538
3986
porque, até agora, não possuíamos as ferramentas.
09:22
And so we need to move away
177
546524
2292
Então nós precisamos nos afastar
09:24
from this one-size-fits-all model.
178
548816
2954
deste modelo de "tamanho único".
09:27
The way we've been developing drugs is essentially
179
551770
3177
O jeito que temos desenvolvido drogas é essencialmente
09:30
like going into a shoe store,
180
554947
1379
como ir a uma loja de sapatos,
09:32
no one asks you what size you are, or
181
556326
2283
e ninguém perguntar a você qual o seu tamanho de pé, ou
09:34
if you're going dancing or hiking.
182
558609
2210
se você vai dançar ou fazer uma trilha.
09:36
They just say, "Well, you have feet, here are your shoes."
183
560819
2808
Eles apenas dizem, "Bem, você tem pés, aqui estão seus sapatos."
09:39
It doesn't work with shoes, and our bodies are
184
563627
3600
Isto não funciona com sapatos, e nossos corpos são
09:43
many times more complicated than just our feet.
185
567227
3472
muitas vezes mais complicados que apenas nosssos pés.
09:46
So we really have to change this.
186
570699
2541
Então realmente temos que mudar isto.
09:49
There was a very sad example of this in the last decade.
187
573240
5184
Houve um exemplo muito triste disto na última década.
09:54
There's a wonderful drug, and a class of drugs actually,
188
578424
2648
Há uma droga maravilhosa e uma classe de drogas realmente,
09:56
but the particular drug was Vioxx, and
189
581072
2680
mas a droga em particular foi o Vioxx, e
09:59
for people who were suffering from severe arthritis pain,
190
583752
4376
para pessoas que estavam sofrendo com dores severas de artrite,
10:04
the drug was an absolute lifesaver,
191
588128
3392
a droga era um salva-vidas absoluto,
10:07
but unfortunately, for another subset of those people,
192
591520
5080
mas infelizmente, para outro subgrupo daquelas pessoas,
10:12
they suffered pretty severe heart side effects,
193
596600
4769
elas sofreram efeitos colaterais severos no coração,
10:17
and for a subset of those people, the side effects were
194
601369
2728
e para um subgrupo daquelas pessoas, os efeitos colaterais foram
10:19
so severe, the cardiac side effects, that they were fatal.
195
604097
3897
tão severos, os efeitos colaterais cardíacos, que eles foram fatais.
10:23
But imagine a different scenario,
196
607994
4042
Mas imagine um cenário diferente,
10:27
where we could have had an array, a genetically diverse array,
197
612036
4302
onde nós poderíamos ter um arranjo, um arranjo geneticamente diverso,
10:32
of cardiac cells, and we could have actually tested
198
616338
3626
de células cardíacas, e nós poderíamos ter realmente testado
10:35
that drug, Vioxx, in petri dishes, and figured out,
199
619964
5081
aquela droga, Vioxx, em placas de petri, e percebido,
10:40
well, okay, people with this genetic type are going to have
200
625045
3744
bem, OK, pessoas com este tipo genético irão ter
10:44
cardiac side effects, people with these genetic subgroups
201
628789
5000
efeitos cardíacos colaterais, pessoas com estes subgrupos genéticos
10:49
or genetic shoes sizes, about 25,000 of them,
202
633789
5144
ou "sapatos" genéticos, mais ou menos 25.000 deles,
10:54
are not going to have any problems.
203
638933
2760
não irão ter nenhum problema.
10:57
The people for whom it was a lifesaver
204
641693
2615
As pessoas para quem ela era um salva-vidas
11:00
could have still taken their medicine.
205
644308
1677
poderiam ainda tomar seu remédio.
11:01
The people for whom it was a disaster, or fatal,
206
645985
4386
As pessoas para quem ela seria um desastre, ou fatal,
11:06
would never have been given it, and
207
650371
2091
ela nunca teria sido administrada, e
11:08
you can imagine a very different outcome for the company,
208
652462
2583
você pode imaginar um desfecho bem diferente para a companhia,
11:10
who had to withdraw the drug.
209
655045
2768
que teve que remover do mercado a droga.
11:13
So that is terrific,
210
657813
2816
Então isto é fantástico,
11:16
and we thought, all right,
211
660629
1834
e nós pensamos, tudo bem,
11:18
as we're trying to solve this problem,
212
662463
2759
enquanto estamos tentando resolver este problema,
11:21
clearly we have to think about genetics,
213
665222
2197
claramente temos que pensar sobre genética,
11:23
we have to think about human testing,
214
667419
2834
temos que pensar sobre testes em humanos,
11:26
but there's a fundamental problem,
215
670253
1579
mas há um problema fundamental,
11:27
because right now, stem cell lines,
216
671832
2699
porque bem agora, linhas de células-tronco,
11:30
as extraordinary as they are,
217
674531
1710
tão extraordinárias como elas são,
11:32
and lines are just groups of cells,
218
676241
1744
e linhas são apenas grupos de células,
11:33
they are made by hand, one at a time,
219
677985
4332
que são feitas a mão, uma por vez,
11:38
and it takes a couple of months.
220
682317
2224
e isto leva alguns meses.
11:40
This is not scalable, and also when you do things by hand,
221
684541
4366
Isto não pode ser feito em escala e também quando você faz coisas manualmente,
11:44
even in the best laboratories,
222
688907
1543
mesmo nos melhores laboratórios,
11:46
you have variations in techniques,
223
690450
3161
você tem variações nas técnicas,
11:49
and you need to know, if you're making a drug,
224
693611
3181
e você precisa saber, se você está fazendo uma droga,
11:52
that the Aspirin you're going to take out of the bottle
225
696792
1898
que a Aspirina que você está tirando do frasco
11:54
on Monday is the same as the Aspirin
226
698690
2440
na Segunda-feira é a mesma Aspirina
11:57
that's going to come out of the bottle on Wednesday.
227
701130
2081
que vai sair do frasco na Quarta-feira.
11:59
So we looked at this, and we thought, okay,
228
703211
3791
Então olhamos para isto, e pensamos, ok,
12:02
artisanal is wonderful in, you know, your clothing
229
707002
3152
artesanal é maravilhoso, sabe, suas roupas
12:06
and your bread and crafts, but
230
710154
2944
e seu pão e artesanato, mas
12:08
artisanal really isn't going to work in stem cells,
231
713098
2983
artesanal realmente não vai funcionar com células-tronco,
12:11
so we have to deal with this.
232
716081
2390
então temos que lidar com isto.
12:14
But even with that, there still was another big hurdle,
233
718471
3920
Mas mesmo com isto, havia ainda outro grande obstáculo,
12:18
and that actually brings us back to
234
722391
3564
e isto na verdade nos traz de volta ao
12:21
the mapping of the human genome, because
235
725955
2384
mapeamento do genoma humano, porque
12:24
we're all different.
236
728339
2711
somos todos diferentes.
12:26
We know from the sequencing of the human genome
237
731050
2832
Sabemos do sequenciamento do genoma humano
12:29
that it's shown us all of the A's, C's, G's and T's
238
733882
2557
que é mostrado para nós todos os A's, C's, G's e T's
12:32
that make up our genetic code,
239
736439
2468
que fazem parte do nosso código genético,
12:34
but that code, by itself, our DNA,
240
738907
4269
mas este código, por si só, nosso DNA,
12:39
is like looking at the ones and zeroes of the computer code
241
743176
4599
é como olhar para os 1's e 0's do código de computador
12:43
without having a computer that can read it.
242
747775
2825
sem ter um computador que possa lê-los.
12:46
It's like having an app without having a smartphone.
243
750600
3288
É como ter um aplicativo sem ter um smartphone.
12:49
We needed to have a way of bringing the biology
244
753888
3884
Precisávamos ter um jeito de trazer a biologia
12:53
to that incredible data,
245
757772
2209
para aqueles dados incríveis,
12:55
and the way to do that was to find
246
759981
3115
e o jeito de fazer isto foi achar
12:58
a stand-in, a biological stand-in,
247
763096
2687
um arranjo, um arranjo biológico,
13:01
that could contain all of the genetic information,
248
765783
4025
que pudesse conter toda a informação genética,
13:05
but have it be arrayed in such a way
249
769808
2528
mas tê-la disposta de uma maneira
13:08
as it could be read together
250
772336
2864
que pudesse ser lida junta
13:11
and actually create this incredible avatar.
251
775200
3256
e na verdade criar este incrível avatar.
13:14
We need to have stem cells from all the genetic sub-types
252
778456
3704
Precisamos ter células-tronco de todos os subtipos genéticos
13:18
that represent who we are.
253
782160
2952
que representem quem somos nós.
13:21
So this is what we've built.
254
785112
2760
Então foi isto que construímos.
13:23
It's an automated robotic technology.
255
787872
3320
É uma tecnologia robótica automatizada.
13:27
It has the capacity to produce thousands and thousands
256
791192
2608
Tem a capacidade de produzir milhares e milhares
13:29
of stem cell lines. It's genetically arrayed.
257
793800
4239
de linhas de células-tronco. É arranjada geneticamente.
13:33
It has massively parallel processing capability,
258
798039
3749
Ela tem capacidade massiva de processamento paralelo,
13:37
and it's going to change the way drugs are discovered,
259
801788
3320
e vai mudar o jeito com que as drogas são descobertas,
13:41
we hope, and I think eventually what's going to happen
260
805108
3835
esperamos e eu acho que eventualmente o que vai acontecer
13:44
is that we're going to want to re-screen drugs,
261
808943
2199
é que vamos querer re-testar drogas,
13:47
on arrays like this, that already exist,
262
811142
2491
em arranjos como estes, que já existem,
13:49
all of the drugs that currently exist,
263
813633
1871
todas as drogas que já existem,
13:51
and in the future, you're going to be taking drugs
264
815504
2911
e no futuro, você vai tomar drogas
13:54
and treatments that have been tested for side effects
265
818415
2872
e tratamentos que já foram testados para efeitos colaterais
13:57
on all of the relevant cells,
266
821287
2303
em todas as células relevantes,
13:59
on brain cells and heart cells and liver cells.
267
823590
3153
nas células do cérebro, coração e fígado.
14:02
It really has brought us to the threshold
268
826743
3329
Isto realmente nos trouxe ao limiar
14:05
of personalized medicine.
269
830072
2214
da medicina personalizada.
14:08
It's here now, and in our family,
270
832286
4441
Está aqui agora, e em nossa família,
14:12
my son has type 1 diabetes,
271
836727
2938
meu filho tem diabetes do tipo 1,
14:15
which is still an incurable disease,
272
839665
2648
que ainda é uma doença incurável,
14:18
and I lost my parents to heart disease and cancer,
273
842313
3442
e eu perdi meus pais por doenças do coração e câncer,
14:21
but I think that my story probably sounds familiar to you,
274
845755
3733
mas eu acho que minha história soa familiar para você,
14:25
because probably a version of it is your story.
275
849488
4230
porque provavelmente uma versão disto é sua história.
14:29
At some point in our lives, all of us,
276
853718
3944
Em algum ponto das nossas vidas, todos nós,
14:33
or people we care about, become patients,
277
857662
2736
ou pessoas que nós nos importamos, tornam-se pacientes,
14:36
and that's why I think that stem cell research
278
860398
2609
e é por isto que eu penso que a pesquisa com células-tronco
14:38
is incredibly important for all of us.
279
863007
3383
é incrivelmente importante para todos nós.
14:42
Thank you. (Applause)
280
866390
3668
Obrigado. (Aplausos)
14:45
(Applause)
281
870058
7108
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Susan Solomon | Speaker | TED.com