TED2006
Joe DeRisi: Solving medical mysteries
ViroScanul lui Joe DeRisi rezolvă mistere medicale
Filmed:
Readability: 4.3
474,538 views
Biochimistul Joe DeRisi vorbește despre noile modalități uimitoare prin care se pot depista virusurile (și trata bolile pe care acestea le provoacă) prin folosirea ADN-ul. Activitatea lui ne-ar putea ajuta să înțelegem malaria, SARS, gripa aviară și 60% din infecțiile virale obișnuite care nu sunt depistate.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
How can we investigate
0
0
3000
Cum putem investiga
00:15
this flora of viruses that surround us, and aid medicine?
1
3000
5000
flora de virusuri care ne înconjoară și să ajutăm medicina?
00:20
How can we turn our cumulative knowledge of virology
2
8000
4000
Cum putem transforma cunoștințele noastre de virusologie
00:24
into a simple, hand-held, single diagnostic assay?
3
12000
4000
într-un singur test simplu, portabil pentru stabilirea diagnosticului ?
00:28
I want to turn everything we know right now about detecting viruses
4
16000
3000
Vreau să transform tot ce știm despre detectarea virusurilor
00:31
and the spectrum of viruses that are out there
5
19000
2000
și despre spectrul de virusuri care există
00:33
into, let's say, a small chip.
6
21000
3000
într-un mic cip.
00:36
When we started thinking about this project --
7
24000
2000
Când am început să ne gândim la acest proiect -
00:38
how we would make a single diagnostic assay
8
26000
3000
cum să facem un test unic de diagnosticare
00:41
to screen for all pathogens simultaneously --
9
29000
3000
pentru a analiza toți agenții patogeni simultan -
00:44
well, there's some problems with this idea.
10
32000
2000
am văzut că există niște probleme.
00:46
First of all, viruses are pretty complex,
11
34000
4000
În primul rând, virusurile sunt destul de complexe,
00:50
but they're also evolving very fast.
12
38000
4000
și evoluează foarte repede.
00:54
This is a picornavirus.
13
42000
1000
Acesta este un picornavirus.
00:55
Picornaviruses -- these are things that include
14
43000
2000
Picornavirusurile provoacă
00:57
the common cold and polio, things like this.
15
45000
3000
gripa comună și poliomielita, boli precum acestea.
01:00
You're looking at the outside shell of the virus,
16
48000
2000
Acum priviți partea exterioară a virusului,
01:02
and the yellow color here are those parts of the virus
17
50000
3000
unde culoarea galbenă constituie acele părți ale virusului
01:05
that are evolving very, very fast,
18
53000
2000
care se dezvoltă foarte, foarte repede,
01:07
and the blue parts are not evolving very fast.
19
55000
2000
iar părțile albastre nu se dezvoltă foarte rapid.
01:09
When people think about making pan-viral detection reagents,
20
57000
3000
Când oamenii creează reactivi care să detecteze toate virusurile,
01:12
usually it's the fast-evolving problem that's an issue,
21
60000
4000
de obicei, capacitatea lor de a se dezvolta rapid e o problemă,
01:16
because how can we detect things if they're always changing?
22
64000
2000
cum putem detecta lucruri care se schimbă mereu?
01:18
But evolution is a balance:
23
66000
2000
Dar evoluția înseamnă echilibru:
01:20
where you have fast change, you also have ultra-conservation --
24
68000
4000
unde există schimbări rapide, există și ultra-conservare -
01:24
things that almost never change.
25
72000
2000
lucruri care nu se schimbă aproape niciodată.
01:26
And so we looked into this a little more carefully,
26
74000
3000
Am analizat acest lucru cu mai multă atenție,
01:29
and I'm going to show you data now.
27
77000
1000
și o să vă arăt concluziile.
01:30
This is just some stuff you can do on the computer from the desktop.
28
78000
3000
Poți face asta de acasă, cu ajutorul unui computer.
01:33
I took a bunch of these small picornaviruses,
29
81000
2000
Am luat câteva picornavirusuri,
01:35
like the common cold, like polio and so on,
30
83000
2000
care provoacă gripa comună, poliomielita etc.
01:37
and I just broke them down into small segments.
31
85000
4000
și le-am separat în segmente mici;
01:41
And so took this first example, which is called coxsackievirus,
32
89000
3000
am luat primul virus, virusul Coxsackie
01:44
and just break it into small windows.
33
92000
2000
și l-am separat în mici segmente.
01:46
And I'm coloring these small windows blue
34
94000
2000
Colorez aceste segmente mici în albastru
01:48
if another virus shares an identical sequence in its genome
35
96000
5000
dacă alt virus are o secvența din genom identică
01:53
to that virus.
36
101000
1000
cu virusul respectiv.
01:54
These sequences right up here --
37
102000
2000
Aceste secvențe de sus -
01:56
which don't even code for protein, by the way --
38
104000
2000
care nici nu codifică proteine -
01:58
are almost absolutely identical across all of these,
39
106000
3000
sunt aproape identice la toate aceste virusuri,
02:01
so I could use this sequence as a marker
40
109000
4000
deci aș putea folosi această secvență ca un marker
02:05
to detect a wide spectrum of viruses,
41
113000
2000
pentru a detecta un spectru larg de virusuri,
02:07
without having to make something individual.
42
115000
3000
fără să fie nevoie să creez un marker pentru fiecare virus.
02:10
Now, over here there's great diversity:
43
118000
2000
În partea asta, diversitatea e mare:
02:12
that's where things are evolving fast.
44
120000
2000
lucrurile evoluează rapid aici.
02:14
Down here you can see slower evolution: less diversity.
45
122000
4000
În partea de jos, evoluția e mai lentă, diversitatea mai redusă.
02:18
Now, by the time we get out here to, let's say,
46
126000
2000
Până ajungem aici,
02:20
acute bee paralysis virus --
47
128000
2000
la virusul paraliziei acute la albine -
02:22
probably a bad one to have if you're a bee ---
48
130000
2000
probabil că nu te simți bine, ca albină, dacă îl ai -
02:24
this virus shares almost no similarity to coxsackievirus,
49
132000
5000
nu e aproape nicio asemănare între acest virus și virusul Coxsackie,
02:29
but I can guarantee you that the sequences that are most conserved
50
137000
4000
dar vă garantez că secvențele conservate cel mai bine
02:33
among these viruses on the right-hand of the screen
51
141000
2000
printre aceste virusuri din partea dreaptă a ecranului
02:35
are in identical regions right up here.
52
143000
3000
se află în regiunile identice de aici, de sus.
02:38
And so we can encapsulate these regions of ultra-conservation
53
146000
3000
Putem încapsula aceste regiuni de ultraconservare
02:41
through evolution -- how these viruses evolved --
54
149000
3000
de-a lungul evoluției
02:44
by just choosing DNA elements or RNA elements
55
152000
3000
alegând elementele de ADN sau ARN
02:47
in these regions to represent on our chip as detection reagents.
56
155000
4000
din aceste regiuni pentru a crea reactivi de detecție pe cipurile noastre.
02:51
OK, so that's what we did, but how are we going to do that?
57
159000
3000
Asta am făcut, dar cum punem acest lucru în practică?
02:54
Well, for a long time, since I was in graduate school,
58
162000
2000
Multă vreme, când eram doctorand,
02:56
I've been messing around making DNA chips --
59
164000
3000
m-am jucat încercând să creez cipuri ADN -
02:59
that is, printing DNA on glass.
60
167000
2000
prin imprimarea ADN-ului pe sticlă.
03:01
And that's what you see here:
61
169000
1000
Asta e ce vedeți aici:
03:02
These little salt spots are just DNA tacked onto glass,
62
170000
3000
aceste puncte mici constituie ADN lipit pe sticlă,
03:05
and so I can put thousands of these on our glass chip
63
173000
3000
pot să pun mii de astfel de puncte pe cipul nostru de sticlă
03:08
and use them as a detection reagent.
64
176000
2000
și să le folosesc drept reactivi de detecție.
03:10
We took our chip over to Hewlett-Packard
65
178000
2000
Am dus cipul la Hewlett-Packard
03:12
and used their atomic force microscope on one of these spots,
66
180000
2000
și am analizat un astfel de punct cu microscopul atomic
03:14
and this is what you see:
67
182000
2000
și asta e ce se vede:
03:16
you can actually see the strands of DNA lying flat on the glass here.
68
184000
3000
puteți vedea fragmentele de ADN de pe sticlă.
03:19
So, what we're doing is just printing DNA on glass --
69
187000
3000
Deci, copiem ADN-ul pe sticlă -
03:22
little flat things -- and these are going to be markers for pathogens.
70
190000
4000
firișoarele acelea - și ele vor fi markerii pentru agenții patogeni.
03:26
OK, I make little robots in lab to make these chips,
71
194000
3000
Creez roboți mici în laborator pentru a face aceste cipuri
03:29
and I'm really big on disseminating technology.
72
197000
3000
și chiar vreau să răspândesc tehnologia.
03:32
If you've got enough money to buy just a Camry,
73
200000
3000
Dacă ai suficienți bani să cumperi un Camry,
03:35
you can build one of these too,
74
203000
2000
poți și tu să construiești un astfel de robot,
03:37
and so we put a deep how-to guide on the Web, totally free,
75
205000
4000
am pus un manual detaliat, gratuit pe internet,
03:41
with basically order-off-the-shelf parts.
76
209000
2000
cumperi componente gata făcute -
03:43
You can build a DNA array machine in your garage.
77
211000
3000
și îți construiești un aparat de detectare a ADN-ului în garaj.
03:46
Here's the section on the all-important emergency stop switch.
78
214000
3000
Iată secțiunea despre importantul întrerupător de urgență.
03:49
(Laughter)
79
217000
2000
(Râsete)
03:51
Every important machine's got to have a big red button.
80
219000
3000
Fiecare mașină importantă are un buton mare, roșu.
03:54
But really, it's pretty robust.
81
222000
2000
De fapt, e destul de simplu.
03:56
You can actually be making DNA chips in your garage
82
224000
3000
Poți să faci cipuri ADN în garaj
03:59
and decoding some genetic programs pretty rapidly. It's a lot of fun.
83
227000
4000
și să decodezi câteva programe genetice destul de rapid. E distractiv.
04:03
(Laughter)
84
231000
1000
(Râsete)
04:04
And so what we did -- and this is a really cool project --
85
232000
4000
Ce am făcut noi - chiar e un proiect interesant -
04:08
we just started by making a respiratory virus chip.
86
236000
2000
am început prin a face un cip cu virusurile sistemului respirator.
04:10
I talked about that --
87
238000
2000
Am vorbit despre asta -
04:12
you know, that situation where you go into the clinic
88
240000
2000
e acea situație în care te duci într-o clinică
04:14
and you don't get diagnosed?
89
242000
2000
și nu ești diagnosticat.
04:16
Well, we just put basically all the human respiratory viruses
90
244000
2000
Punem toate virusurile sistemului respirator
04:18
on one chip, and we threw in herpes virus for good measure --
91
246000
3000
pe un cip și mai adăugăm virusul herpesului ca să fim siguri -
04:21
I mean, why not?
92
249000
1000
adică, de ce nu?
04:22
The first thing you do as a scientist is,
93
250000
2000
Primul lucru pe care îl faci ca om de știință
04:24
you make sure stuff works.
94
252000
1000
e să te asiguri că lucrurile funcționează.
04:25
And so what we did is, we take tissue culture cells
95
253000
3000
Asta am făcut, am luat celule din culturile celulare
04:28
and infect them with various viruses,
96
256000
2000
și le-am infectat cu diverse virusuri,
04:30
and we take the stuff and fluorescently label the nucleic acid,
97
258000
4000
apoi am colorat acidul nucleic cu material fluorescent,
04:34
the genetic material that comes out of these tissue culture cells --
98
262000
3000
materialul genetic care rezultă din aceste celule de cultură -
04:37
mostly viral stuff -- and stick it on the array to see where it sticks.
99
265000
4000
majoritatea material viral - și le-am pus pe lamelă să vedem unde se lipesc.
04:41
Now, if the DNA sequences match, they'll stick together,
100
269000
2000
Dacă secvențele ADN se potrivesc, ele se vor lipi
04:43
and so we can look at spots.
101
271000
2000
și astfel ne putem uita la acele puncte.
04:45
And if spots light up, we know there's a certain virus in there.
102
273000
2000
Dacă punctele se luminează, știm că acolo e un virus.
04:47
That's what one of these chips really looks like,
103
275000
2000
Cam așa arată un astfel de cip
04:49
and these red spots are, in fact, signals coming from the virus.
104
277000
3000
și punctele roșii sunt semnale care provin de la virus.
04:52
And each spot represents a different family of virus
105
280000
3000
Fiecare punct reprezintă o familie diferită de virusuri,
04:55
or species of virus.
106
283000
1000
de specii de virusuri.
04:56
And so, that's a hard way to look at things,
107
284000
2000
Informația se înțelege greu în acest mod,
04:58
so I'm just going to encode things as a little barcode,
108
286000
2000
așa că o voi înregistra sub forma unui cod de bare,
05:00
grouped by family, so you can see the results in a very intuitive way.
109
288000
4000
grupat pe familii, ca să vedeți rezultatul într-un mod foarte intuitiv.
05:04
What we did is, we took tissue culture cells
110
292000
2000
Am prelevat probe de culturi celulare
05:06
and infected them with adenovirus,
111
294000
2000
și le-am infectat cu un adenovirus
05:08
and you can see this little yellow barcode next to adenovirus.
112
296000
4000
și puteți vedea acest mic cod de bare galben lângă adenovirus.
05:12
And, likewise, we infected them with parainfluenza-3 --
113
300000
3000
Le-am infectat și cu virusul paragripei de tip 3 -
05:15
that's a paramyxovirus -- and you see a little barcode here.
114
303000
2000
e un paramixovirus - iată un mic cod de bare aici.
05:17
And then we did respiratory syncytial virus.
115
305000
3000
Apoi am folosit virusul respirator sincitial,
05:20
That's the scourge of daycare centers everywhere --
116
308000
2000
marea problemă a creșelor de peste tot -
05:22
it's like boogeremia, basically.
117
310000
2000
în principiu, e ca boala mucusului nazal.
05:24
(Laughter)
118
312000
1000
(Râsete)
05:25
You can see that this barcode is the same family,
119
313000
4000
Puteți vedea că acest cod de bare aparține aceleiași familii,
05:29
but it's distinct from parainfluenza-3,
120
317000
2000
dar e diferit de paragripa 3,
05:31
which gives you a very bad cold.
121
319000
2000
care provoacă o răceală foarte puternică.
05:33
And so we're getting unique signatures, a fingerprint for each virus.
122
321000
3000
Avem urme unice, o amprentă pentru fiecare virus.
05:36
Polio and rhino: they're in the same family, very close to each other.
123
324000
3000
Virusurile poliomielitei și rinoreei: sunt din aceeași familie, sunt foarte asemănătoare.
05:39
Rhino's the common cold, and you all know what polio is,
124
327000
2000
Rinoreea este răceala comună și știți ce e poliomielita;
05:41
and you can see that these signatures are distinct.
125
329000
3000
vedeți că aceste amprente sunt distincte.
05:44
And Kaposi's sarcoma-associated herpes virus
126
332000
3000
Și virusul herpesului asociat cu sarcomul lui Kaposi
05:47
gives a nice signature down here.
127
335000
2000
lasă o amprentă clară aici, în partea de jos.
05:49
And so it is not any one stripe or something
128
337000
2000
Deci, nu o singură dungă sau alt lucru
05:51
that tells me I have a virus of a particular type here;
129
339000
2000
îmi spune că am de-a face cu un virus anume;
05:53
it's the barcode that in bulk represents the whole thing.
130
341000
4000
codul de bare reprezintă, în ansamblul său, întregul virus.
05:57
All right, I can see a rhinovirus --
131
345000
2000
Ok, pot vedea virusul rinoreei -
05:59
and here's the blow-up of the rhinovirus's little barcode --
132
347000
2000
iată aici imaginea mărită a codului pentru virusul rinoreei -
06:01
but what about different rhinoviruses?
133
349000
2000
dar cum rămâne cu diferitele rinovirusuri ?
06:03
How do I know which rhinovirus I have?
134
351000
2000
De unde știu despre ce rinovirus e vorba?
06:05
There're 102 known variants of the common cold,
135
353000
3000
Există 102 tipuri de gripă comună,
06:08
and there're only 102 because people got bored collecting them:
136
356000
3000
sunt doar 102 fiindcă oamenii se plictisesc adunându-le:
06:11
there are just new ones every year.
137
359000
2000
în fiecare an apar tipuri noi.
06:13
And so, here are four different rhinoviruses,
138
361000
2000
Aici sunt patru rinovirusuri diferite
06:15
and you can see, even with your eye,
139
363000
2000
și puteți vedea cu ochiul liber
06:17
without any fancy computer pattern-matching
140
365000
2000
fără vreun program sofisticat de recunoaștere,
06:19
recognition software algorithms,
141
367000
2000
fără softuri cu algoritmi de recunoaștere,
06:21
that you can distinguish each one of these barcodes from each other.
142
369000
3000
că puteți distinge aceste coduri de bare, unele de altele.
06:24
Now, this is kind of a cheap shot,
143
372000
2000
Nu prea joc corect
06:26
because I know what the genetic sequence of all these rhinoviruses is,
144
374000
3000
fiindcă știu care e secvența genetică a acestor rinovirusuri
06:29
and I in fact designed the chip
145
377000
1000
și am proiectat cipul
06:30
expressly to be able to tell them apart,
146
378000
2000
special pentru a fi capabil să le deosebească,
06:32
but what about rhinoviruses that have never seen a genetic sequencer?
147
380000
4000
dar ce facem cu rinovirusurile care nu au fost analizate de un secvențiator genetic?
06:36
We don't know what the sequence is; just pull them out of the field.
148
384000
2000
Nu le cunoaștem secvența; tocmai le-am izolat.
06:38
So, here are four rhinoviruses
149
386000
2000
Aici sunt patru rinovirusuri
06:40
we never knew anything about --
150
388000
2000
despre care nu știam nimic -
06:42
no one's ever sequenced them -- and you can also see
151
390000
3000
nu le-a analizat nimeni secvența - și puteți vedea
06:45
that you get unique and distinguishable patterns.
152
393000
2000
că există tipare unice, distincte.
06:47
You can imagine building up some library, whether real or virtual,
153
395000
3000
E ca și cum ai construi o bibliotecă, reală sau virtuală,
06:50
of fingerprints of essentially every virus.
154
398000
2000
cu amprentele fiecărui virus.
06:52
But that's, again, shooting fish in a barrel, you know, right?
155
400000
3000
Dar iar, e prea ușor, nu?
06:55
You have tissue culture cells. There are a ton of viruses.
156
403000
2000
Gândiți-vă la culturile celulare: au o tonă de virusuri.
06:57
What about real people?
157
405000
2000
Ce se întâmplă în cazul oamenilor?
06:59
You can't control real people, as you probably know.
158
407000
2000
Nu poți controla oamenii, după cum știți probabil.
07:01
You have no idea what someone's going to cough into a cup,
159
409000
4000
Nu știi ce virusuri se transmit pe o cană prin tuse,
07:05
and it's probably really complex, right?
160
413000
3000
probabil e un lucru complex, nu?
07:08
It could have lots of bacteria, it could have more than one virus,
161
416000
3000
S-ar putea să fie multe bacterii, mai multe virusuri,
07:11
and it certainly has host genetic material.
162
419000
2000
care au cu siguranță material genetic.
07:13
So how do we deal with this?
163
421000
1000
Ce facem acum?
07:14
And how do we do the positive control here?
164
422000
2000
Cum realizăm un control pozitiv în acest caz?
07:16
Well, it's pretty simple.
165
424000
2000
E destul de simplu.
07:18
That's me, getting a nasal lavage.
166
426000
2000
Ăsta-s eu, în timp de mi se fac spălături nazale.
07:20
And the idea is, let's experimentally inoculate people with virus.
167
428000
5000
Ideea e ca oamenii să fie inoculați experimental cu un virus
07:25
This is all IRB-approved, by the way; they got paid.
168
433000
5000
pentru ca noi - apropo, Comisa de etică și-a dat acordul. Au primit bani.
07:30
And basically we experimentally inoculate people
169
438000
3000
În principiu, inoculăm oamenii
07:33
with the common cold virus.
170
441000
1000
cu virusul gripei comune.
07:34
Or, even better, let's just take people
171
442000
2000
Sau și mai bine, luăm oamenii
07:36
right out of the emergency room --
172
444000
1000
chiar de la Urgențe -
07:37
undefined, community-acquired respiratory tract infections.
173
445000
4000
cu infecții necunoscute ale tractului respirator luate în comunitate.
07:41
You have no idea what walks in through the door.
174
449000
2000
Habar nu aveți ce intră pe ușă.
07:43
So, let's start off with the positive control first,
175
451000
3000
Hai să începem cu un control pozitiv,
07:46
where we know the person was healthy.
176
454000
2000
unde știm că persoana a fost sănătoasă.
07:48
They got a shot of virus up the nose,
177
456000
2000
Li se inoculează virusul pe nas,
07:50
let's see what happens.
178
458000
1000
să vedem ce li se întâmplă.
07:51
Day zero: nothing happening.
179
459000
2000
Prima zi: nu se întâmplă nimic.
07:53
They're healthy; they're clean -- it's amazing.
180
461000
2000
Sunt sănătoși, nu sunt afectați. E uimitor.
07:55
Actually, we thought the nasal tract might be full of viruses
181
463000
2000
Am crezut că tractul nazal va fi plin de virusuri
07:57
even when you're walking around healthy.
182
465000
1000
chiar și când ești sănătos.
07:58
It's pretty clean. If you're healthy, you're pretty healthy.
183
466000
2000
E destul de curat. Ești sănătos.
08:00
Day two: we get a very robust rhinovirus pattern,
184
468000
4000
Ziua doi: obținem o mostră foarte clară de rinovirus,
08:04
and it's very similar to what we get in the lab
185
472000
2000
e foarte similar cu ceea ce obținem în laborator
08:06
doing our tissue culture experiment.
186
474000
1000
în experimentele pe culturi celulare.
08:07
So that's great, but again, cheap shot, right?
187
475000
3000
E minunat, dar am cam trișat iar, nu?
08:10
We put a ton of virus up this guy's nose. So --
188
478000
2000
Introducem o tonă de virusuri pe nasul acestui tip.
08:12
(Laughter)
189
480000
1000
(Râsete)
08:13
-- I mean, we wanted it to work. He really had a cold.
190
481000
4000
Vreau să spun că am vrut să meargă. Tipul chiar a răcit.
08:17
So, how about the people who walk in off the street?
191
485000
4000
Cum rămâne cu oamenii care vin de afară, de pe stradă?
08:21
Here are two individuals represented by their anonymous ID codes.
192
489000
2000
Iată doi indivizi reprezentați de codurile lor ADN anonime.
08:23
They both have rhinoviruses; we've never seen this pattern in lab.
193
491000
4000
Ambii au rinovirusuri; nu am văzut niciodată acest tip de virusuri în laborator.
08:27
We sequenced part of their viruses;
194
495000
2000
Am creat secvențe cu unele părți din virusurile lor;
08:29
they're new rhinoviruses no one's actually even seen.
195
497000
3000
sunt rinovirusuri noi, nimeni nu le-a mai văzut.
08:32
Remember, our evolutionary-conserved sequences
196
500000
2000
Amintiți-vă secvențele păstrate de evoluție
08:34
we're using on this array allow us to detect
197
502000
2000
pe care le folosim în acest algoritm ne permit să detectăm
08:36
even novel or uncharacterized viruses,
198
504000
2000
chiar și virusurile noi, necunoscute,
08:38
because we pick what is conserved throughout evolution.
199
506000
4000
pentru că izolăm ceea ce s-a păstrat de-a lungul evoluției.
08:42
Here's another guy. You can play the diagnosis game yourself here.
200
510000
3000
Iată alt tip. Aici puteți să vă jucați de-a găsitul diagnosticului.
08:45
These different blocks represent
201
513000
2000
Aceste blocuri diferite reprezintă
08:47
the different viruses in this paramyxovirus family,
202
515000
2000
diversele virusuri din familia paramixovirusurilor,
08:49
so you can kind of go down the blocks
203
517000
1000
deci, poți merge în jos
08:50
and see where the signal is.
204
518000
2000
să vedeți unde e semnalul.
08:52
Well, doesn't have canine distemper; that's probably good.
205
520000
3000
Nu are jigodie; probabil e de bine.
08:55
(Laughter)
206
523000
2000
(Râsete)
08:57
But by the time you get to block nine,
207
525000
2000
Dar până ajungi la blocul nouă,
08:59
you see that respiratory syncytial virus.
208
527000
2000
vezi virusul respirator sincitial.
09:01
Maybe they have kids. And then you can see, also,
209
529000
3000
Poate că au copii. Și apoi vezi și subgrupa
09:04
the family member that's related: RSVB is showing up here.
210
532000
2000
familiei cu care e înrudit: e VRS de tip B.
09:06
So, that's great.
211
534000
1000
E minunat, deci.
09:07
Here's another individual, sampled on two separate days --
212
535000
3000
Iată alt pacient căruia i-am luat mostre în două zile diferite -
09:10
repeat visits to the clinic.
213
538000
2000
vizite repetate la clinică.
09:12
This individual has parainfluenza-1,
214
540000
3000
Acest individ are paragripă de tip 1,
09:15
and you can see that there's a little stripe over here
215
543000
2000
vedeți o mică bandă aici
09:17
for Sendai virus: that's mouse parainfluenza.
216
545000
3000
de la virusul Sendai: asta e paragripa la șoareci.
09:20
The genetic relationships are very close there. That's a lot of fun.
217
548000
4000
Legăturile genetice sunt foarte apropiate aici. E distractiv.
09:24
So, we built out the chip.
218
552000
1000
Deci, am construit cipul.
09:25
We made a chip that has every known virus ever discovered on it.
219
553000
4000
Am făcut un cip care conține toate virusurile descoperite vreodată.
09:29
Why not? Every plant virus, every insect virus, every marine virus.
220
557000
3000
De ce nu? Toate virusurile plantelor, ale insectelor, toate virusurile marine.
09:32
Everything that we could get out of GenBank --
221
560000
2000
Orice am putut scoate de la Banca de Gene,
09:34
that is, the national repository of sequences.
222
562000
2000
locul unde sunt stocate secvențele la nivel național.
09:36
Now we're using this chip. And what are we using it for?
223
564000
3000
Acum folosim acest cip. Și pentru ce îl folosim?
09:39
Well, first of all, when you have a big chip like this,
224
567000
2000
În primul rând, când ai un cip atât de mare,
09:41
you need a little bit more informatics,
225
569000
2000
ai nevoie de mai multe cunoștințe informatice,
09:43
so we designed the system to do automatic diagnosis.
226
571000
2000
așa că am proiectat sistemul pentru a diagnostica automat.
09:45
And the idea is that we simply have virtual patterns,
227
573000
3000
Ideea este că avem modele virtuale -
09:48
because we're never going to get samples of every virus --
228
576000
2000
fiindcă nu vom avea niciodată mostre din fiecare virus;
09:50
it would be virtually impossible. But we can get virtual patterns,
229
578000
3000
ar fi practic imposibil. Dar putem obține modele virtuale,
09:53
and compare them to our observed result --
230
581000
2000
și le putem compara cu rezultatele observate,
09:55
which is a very complex mixture -- and come up with some sort of score
231
583000
4000
e o muncă foarte complexă, și putem obține un fel de statistică
09:59
of how likely it is this is a rhinovirus or something.
232
587000
3000
despre cât e de probabil ca acela să fie un rinovirus sau altceva.
10:02
And this is what this looks like.
233
590000
2000
Cam așa arată.
10:04
If, for example, you used a cell culture
234
592000
2000
Dacă foloseai culturi celulare
10:06
that's chronically infected with papilloma,
235
594000
2000
infectate cronic cu virusul papiloma,
10:08
you get a little computer readout here,
236
596000
2000
atunci obții o analiză făcută de computer,
10:10
and our algorithm says it's probably papilloma type 18.
237
598000
4000
iar algoritmul spune că probabil e papiloma tipul 18.
10:14
And that is, in fact, what these particular cell cultures
238
602000
2000
Într-adevăr, culturile celulare sunt infectate
10:16
are chronically infected with.
239
604000
2000
cronic cu acest virus.
10:18
So let's do something a little bit harder.
240
606000
2000
Haideți să facem ceva mai complicat.
10:20
We put the beeper in the clinic.
241
608000
1000
Punem pagerul în clinică.
10:21
When somebody shows up, and the hospital doesn't know what to do
242
609000
3000
Când vine cineva și cei de la spital nu știu ce să facă,
10:24
because they can't diagnose it, they call us.
243
612000
2000
fiindcă nu pot stabili diagnosticul, atunci ne cheamă pe noi.
10:26
That's the idea, and we're setting this up in the Bay Area.
244
614000
2000
Asta e ideea și pregătim acest lucru în Bay Area.
10:28
And so, this case report happened three weeks ago.
245
616000
2000
Acest caz a venit în urmă cu trei săptămâni.
10:30
We have a 28-year-old healthy woman, no travel history,
246
618000
3000
Avem o femeie de 28 de ani, care nu a călătorit,
10:33
[unclear], doesn't smoke, doesn't drink.
247
621000
3000
nu fumează, nu bea.
10:36
10-day history of fevers, night sweats, bloody sputum --
248
624000
4000
Timp de 10 zile a avut febră, transpirații nocturne, spută cu sânge -
10:40
she's coughing up blood -- muscle pain.
249
628000
2000
expectorează sânge - are dureri musculare.
10:42
She went to the clinic, and they gave her antibiotics
250
630000
4000
A venit la clinică și i-au dat antibiotice,
10:46
and then sent her home.
251
634000
1000
apoi au trimis-o acasă.
10:47
She came back after ten days of fever, right? Still has the fever,
252
635000
4000
A revenit după 10 zile - incă mai avea febră -
10:51
and she's hypoxic -- she doesn't have much oxygen in her lungs.
253
639000
3000
era hipoxică - nu avea suficient oxigen în plămâni.
10:54
They did a CT scan.
254
642000
1000
I-au făcut o tomografie.
10:55
A normal lung is all sort of dark and black here.
255
643000
4000
Un plămân normal are o culoare întunecată și neagră aici.
10:59
All this white stuff -- it's not good.
256
647000
2000
Toată partea asta albă - nu e de bine.
11:01
This sort of tree and bud formation indicates there's inflammation;
257
649000
3000
Această formă de copac indică prezența unei inflamații;
11:04
there's likely to be infection.
258
652000
2000
e probabil să fie o infecție.
11:06
OK. So, the patient was treated then
259
654000
3000
OK, pacienta a fost tratată
11:09
with a third-generation cephalosporin antibiotic and doxycycline,
260
657000
4000
cu antibiotice cefalosporinice de a treia generație și doxaciclină,
11:13
and on day three, it didn't help: she had progressed to acute failure.
261
661000
4000
după trei zile - niciun efect. Starea s-a înrăutățit, avea insuficiență respiratorie acută.
11:17
They had to intubate her, so they put a tube down her throat
262
665000
3000
A trebuit să fie intubată, i-au băgat un tub în gât
11:20
and they began to mechanically ventilate her.
263
668000
1000
și au început să o ventileze mecanic.
11:21
She could no longer breathe for herself.
264
669000
2000
Nu mai putea respira singură.
11:23
What to do next? Don't know.
265
671000
2000
Ce era de făcut? Nu știu.
11:25
Switch antibiotics: so they switched to another antibiotic,
266
673000
3000
Să schimbe antibioticele, așa că i-au dat altele
11:28
Tamiflu.
267
676000
2000
și Tamiflu -
11:30
It's not clear why they thought she had the flu,
268
678000
2000
nu e clar de ce au crezut că avea gripă -
11:32
but they switched to Tamiflu.
269
680000
2000
dar au trecut pe Tamiflu.
11:34
And on day six, they basically threw in the towel.
270
682000
2000
Și în ziua a șasea, practic au renunțat.
11:36
You do an open lung biopsy when you've got no other options.
271
684000
4000
Faci o biopsie pe plămân deschis când nu mai ai altă opțiune.
11:40
There's an eight percent mortality rate with just doing this procedure,
272
688000
2000
Procedura în sine implică un risc de deces de 8%.
11:42
and so basically -- and what do they learn from it?
273
690000
3000
Deci, ce au învățat din acest lucru?
11:45
You're looking at her open lung biopsy.
274
693000
2000
Vă uitați la biopsia ei pe plămân deschis.
11:47
And I'm no pathologist, but you can't tell much from this.
275
695000
2000
Nu sunt patolog, dar nu poți extrage multe informații de aici.
11:49
All you can tell is, there's a lot of swelling: bronchiolitis.
276
697000
3000
Tot ce vezi e o inflamație majoră: bronșiolită.
11:52
It was "unrevealing": that's the pathologist's report.
277
700000
3000
Cauza necunoscută: așa spune raportul patologului.
11:55
And so, what did they test her for?
278
703000
3000
Atunci pentru ce au testat-o?
11:58
They have their own tests, of course,
279
706000
1000
Ei au propriile lor teste, bineînțeles,
11:59
and so they tested her for over 70 different assays,
280
707000
3000
așa că i-au făcut peste 70 de teste
12:02
for every sort of bacteria and fungus and viral assay
281
710000
3000
pentru toate bacteriile, ciupercile și infecțiile virale,
12:05
you can buy off the shelf:
282
713000
2000
teste pe care le poți cumpăra:
12:07
SARS, metapneumovirus, HIV, RSV -- all these.
283
715000
3000
pentru SARS, metapneumovirusuri, HIV, VRS - toate astea.
12:10
Everything came back negative, over 100,000 dollars worth of tests.
284
718000
4000
Rezultatele au fost negative. Testele au costat peste 100.000 de dolari.
12:14
I mean, they went to the max for this woman.
285
722000
3000
Au făcut tot ce au putut pentru ea.
12:17
And basically on hospital day eight, that's when they called us.
286
725000
3000
Și ne-au sunat în cea de-a opta zi de spitalizare.
12:20
They gave us endotracheal aspirate --
287
728000
2000
Ne-au dat secreții endotraheale -
12:22
you know, a little fluid from the throat,
288
730000
2000
probe de fluid din gât,
12:24
from this tube that they got down there -- and they gave us this.
289
732000
2000
din tubul pe care i l-au pus în gât.
12:26
We put it on the chip; what do we see? Well, we saw parainfluenza-4.
290
734000
5000
L-am pus pe cip. Și ce vedem? Vedem paragripa de tip 4.
12:31
Well, what the hell's parainfluenza-4?
291
739000
2000
Ce naiba e paragripa de tip 4?
12:33
No one tests for parainfluenza-4. No one cares about it.
292
741000
3000
Nimeni nu face teste pentru paragripa de tip 4.
12:36
In fact, it's not even really sequenced that much.
293
744000
3000
De fapt, nici nu este împărțită clar pe secvențe.
12:39
There's just a little bit of it sequenced.
294
747000
2000
Doar o parte a fost împărțită pe secvențe.
12:41
There's almost no epidemiology or studies on it.
295
749000
2000
Nu există aproape niciun studiu epidemiologic asupra ei.
12:43
No one would even consider it,
296
751000
2000
Nimeni nu ar lua-o nici măcar în calcul
12:45
because no one had a clue that it could cause respiratory failure.
297
753000
3000
fiindcă nimeni nu bănuia că poate provoca insuficiență respiratorie.
12:48
And why is that? Just lore. There's no data --
298
756000
3000
De ce? Din cauza cunoștințelor. Nu există informații
12:51
no data to support whether it causes severe or mild disease.
299
759000
4000
care să dovedească că provoacă boli grave sau ușoare.
12:55
Clearly, we have a case of a healthy person that's going down.
300
763000
3000
Dar e clar, avem o persoană sănătoasă a cărei stare se înrăutățește.
12:58
OK, that's one case report.
301
766000
3000
Ok, acesta este un caz.
13:01
I'm going to tell you one last thing in the last two minutes
302
769000
2000
În următoarele două minute vă voi spune un ultim lucru,
13:03
that's unpublished -- it's going to come out tomorrow --
303
771000
3000
care nu este publicat - va ieși mâine -
13:06
and it's an interesting case of how you might use this chip
304
774000
3000
e un exemplu interesant despre cum poți folosi cipul
13:09
to find something new and open a new door.
305
777000
2000
pentru a găsi ceva nou și a deschide o ușă nouă.
13:11
Prostate cancer. I don't need to give you many statistics
306
779000
4000
Cancerul de prostată. Nu trebuie să vă prezint multe statistici
13:15
about prostate cancer. Most of you already know it:
307
783000
3000
despre cancerul de prostată. Majoritatea știți deja:
13:18
third leading cause of cancer deaths in the U.S.
308
786000
2000
locul trei în topul deceselor cauzate de cancer în SUA.
13:20
Lots of risk factors,
309
788000
2000
Sunt mulți factori de risc,
13:22
but there is a genetic predisposition to prostate cancer.
310
790000
4000
dar există o predispoziție genetică să dezvolți cancerul de prostată.
13:26
For maybe about 10 percent of prostate cancer,
311
794000
2000
În aproape 10% din cazurile de cancer de prostată,
13:28
there are folks that are predisposed to it.
312
796000
2000
oamenii sunt predispuși să îl dezvolte.
13:30
And the first gene that was mapped in association studies
313
798000
4000
Prima genă identificată în studii comune în acest scop,
13:34
for this, early-onset prostate cancer, was this gene called RNASEL.
314
802000
4000
care declanșează cancerul de prostată se numește RNASEL.
13:38
What is that? It's an antiviral defense enzyme.
315
806000
3000
Ce e asta? E o enzimă pentru apărarea antivirală.
13:41
So, we're sitting around and thinking,
316
809000
2000
Stăteam și ne gândeam:
13:43
"Why would men who have the mutation --
317
811000
2000
de ce bărbații care au o mutație,
13:45
a defect in an antiviral defense system -- get prostate cancer?
318
813000
5000
un defect în sistemul de apărare antivirală, ar dezvolta cancer la prostată?
13:50
It doesn't make sense -- unless, maybe, there's a virus?"
319
818000
3000
Nu are sens, doar dacă există un virus.
13:53
So, we put tumors --- and now we have over 100 tumors -- on our array.
320
821000
6000
Deci, punem tumori - acum avem peste 100 de tumori - pe cipul nostru.
13:59
And we know who's got defects in RNASEL and who doesn't.
321
827000
3000
Și știm cine are mutații în RNASEL și cine nu.
14:02
And I'm showing you the signal from the chip here,
322
830000
3000
Vă arăt semnalul de la cip aici
14:05
and I'm showing you for the block of retroviral oligos.
323
833000
4000
și vi-l arăt pentru blocul oligoelementelor retrovirale.
14:09
And what I'm telling you here from the signal, is
324
837000
2000
Ce vă pot spune analizând semnalul e că
14:11
that men who have a mutation in this antiviral defense enzyme,
325
839000
4000
bărbații care au o mutație în această enzimă de apărare antivirală
14:15
and have a tumor, often have -- 40 percent of the time --
326
843000
4000
și care au o tumoare, au adesea - în 40% din cazuri -
14:19
a signature which reveals a new retrovirus.
327
847000
4000
o semnătură care arată prezența unui nou retrovirus.
14:23
OK, that's pretty wild. What is it?
328
851000
3000
Ok, e destul de ciudat. Despre ce e vorba?
14:26
So, we clone the whole virus.
329
854000
1000
Clonăm întregul virus.
14:27
First of all, I'll tell you that a little automated prediction told us
330
855000
4000
În primul rând, o analiză pe calculator ne-a arătat că
14:31
it was very similar to a mouse virus.
331
859000
2000
era foarte similar cu virusul la șoareci.
14:33
But that doesn't tell us too much,
332
861000
1000
Asta nu ne spune prea multe,
14:34
so we actually clone the whole thing.
333
862000
2000
deci clonăm totul.
14:36
And the viral genome I'm showing you right here?
334
864000
2000
Și genomul viral pe care vi-l arăt aici?
14:38
It's a classic gamma retrovirus, but it's totally new;
335
866000
3000
E un retrovirus clasic de tipul gama, dar e complet nou;
14:41
no one's ever seen it before.
336
869000
1000
nimeni nu l-a mai întâlnit.
14:42
Its closest relative is, in fact, from mice,
337
870000
3000
Ruda sa cea mai apropiată se găsește la șoareci
14:45
and so we would call this a xenotropic retrovirus,
338
873000
4000
și așa l-am numit retrovirusul xenotropic,
14:49
because it's infecting a species other than mice.
339
877000
3000
pentru că afectează o altă specie decât șoarecii.
14:52
And this is a little phylogenetic tree
340
880000
2000
Asta e un mic arbore filogenetic
14:54
to see how it's related to other viruses.
341
882000
2000
ca să vedem cum se înrudește cu alte virusuri.
14:56
We've done it for many patients now,
342
884000
3000
L-am aplicat multor pacienți deja
14:59
and we can say that they're all independent infections.
343
887000
3000
și putem spune că toate infecțiile sunt independente.
15:02
They all have the same virus,
344
890000
1000
Toate au același virus,
15:03
but they're different enough that there's reason to believe
345
891000
3000
dar sunt suficient de diferite pentru a crede că
15:06
that they've been independently acquired.
346
894000
2000
au fost dobândite în mod independent.
15:08
Is it really in the tissue? And I'll end up with this: yes.
347
896000
2000
Virusul chiar e în țesut? Voi termina după asta. Da.
15:10
We take slices of these biopsies of tumor tissue
348
898000
3000
Luăm bucăți din aceste biopsii de țesut tumoral
15:13
and use material to actually locate the virus,
349
901000
2000
și folosim materialul pentru a localiza virusul
15:15
and we find cells here with viral particles in them.
350
903000
4000
și găsim aici celule care au particule virale în ele.
15:19
These guys really do have this virus.
351
907000
2000
Acești tipi chiar poartă virusul.
15:21
Does this virus cause prostate cancer?
352
909000
2000
Acest virus cauzează cancerul de prostată?
15:23
Nothing I'm saying here implies causality. I don't know.
353
911000
4000
Nimic din ce spun aici nu implică cauzalitatea. Nu știu.
15:27
Is it a link to oncogenesis? I don't know.
354
915000
2000
Are legătură cu oncogeneza? Nu știu.
15:29
Is it the case that these guys are just more susceptible to viruses?
355
917000
4000
Oare acești tipi sunt mai predispuși să contracteze virusuri?
15:33
Could be. And it might have nothing to do with cancer.
356
921000
3000
S-ar putea. Și s-ar putea ca asta să nu aibă deloc de-a face cu cancerul.
15:36
But now it's a door.
357
924000
1000
Dar acum avem o ipoteză.
15:37
We have a strong association between the presence of this virus
358
925000
3000
E o legătură puternică între prezența acestui virus
15:40
and a genetic mutation that's been linked to cancer.
359
928000
3000
și o mutație genetică care a fost legată de cancer.
15:43
That's where we're at.
360
931000
1000
În stagiul acesta ne aflăm.
15:44
So, it opens up more questions than it answers, I'm afraid,
361
932000
4000
Mi-e teamă că avem mai multe întrebări decât răspunsuri,
15:48
but that's what, you know, science is really good at.
362
936000
2000
dar știința chiar se pricepe la asta.
15:50
This was all done by folks in the lab --
363
938000
2000
Totul e posibil datorită oamenilor din laborator;
15:52
I cannot take credit for most of this.
364
940000
1000
nu îmi pot asuma meritul pentru tot.
15:53
This is a collaboration between myself and Don.
365
941000
1000
E o colaborare între mine și Don.
15:54
This is the guy who started the project in my lab,
366
942000
3000
El e tipul care a început proiectul în laboratorul meu
15:57
and this is the guy who's been doing prostate stuff.
367
945000
2000
și care s-a ocupat de studiul despre prostată.
15:59
Thank you very much. (Applause)
368
947000
3000
Vă mulțumesc!
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