TED@Merck KGaA, Darmstadt, Germany
Irina Kareva: Math can help uncover cancer's secrets
Irina Kareva: Matematica poate contribui la descoperirea secretelor cancerului
Filmed:
Readability: 5.8
1,223,313 views
Irina Kareva transpune biologia în matematică și invers. Ea scrie modele matematice care descriu dinamicile cancerului, cu scopul de a găsi noi medicamente orientate către tumori. „Capacitatea și frumusețea modelelor matematice constă în faptul că ne permit să dăm o formă riguroasă lucrurilor pe care credem că le știm", spune Kareva. „Aceasta ne poate ghida spre locul unde să căutam și să știm când am ajuns într-un punct mort." Totul se rezumă la a pune întrebarea potrivită și a o transpune în ecuația corectă și invers.
Irina Kareva - Theoretical biologist
Irina Kareva is looking for answers to biological questions using mathematical modeling. Full bio
Irina Kareva is looking for answers to biological questions using mathematical modeling. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I am a translator.
0
549
1243
Sunt traducător.
00:14
I translate from biology into mathematics
1
2514
3191
Traduc din biologie în matematică
00:17
and vice versa.
2
5729
1150
și invers.
00:19
I write mathematical models
3
7588
1790
Scriu modele matematice
00:21
which, in my case, are systems
of differential equations,
of differential equations,
4
9402
2847
care, în cazul meu, sunt sisteme
de ecuații diferențiale,
de ecuații diferențiale,
00:24
to describe biological mechanisms,
5
12273
1947
pentru a descrie mecanisme biologice,
00:26
such as cell growth.
6
14244
1158
cum ar fi dezvoltarea celulei.
00:28
Essentially, it works like this.
7
16122
1848
În principiu, funcționează așa.
00:30
First, I identify the key elements
8
18573
2469
Prima dată, stabilesc elementele-cheie
00:33
that I believe may be driving
behavior over time
behavior over time
9
21066
2777
care cred că vor determina
în timp comportamentul
în timp comportamentul
00:35
of a particular mechanism.
10
23867
1539
unui anumit mecanism.
00:38
Then, I formulate assumptions
11
26230
1891
Apoi formulez ipoteza
00:40
about how these elements
interact with each other
interact with each other
12
28145
2886
despre felul în care aceste elemente
interacționează între ele
interacționează între ele
00:43
and with their environment.
13
31055
1337
și cu mediul lor.
00:44
It may look something like this.
14
32916
1772
Arată cam așa.
00:46
Then, I translate
these assumptions into equations,
these assumptions into equations,
15
34712
3317
Apoi transpun aceste ipoteze în ecuații
00:50
which may look something like this.
16
38610
1824
care arată cam așa.
00:53
Finally, I analyze my equations
17
41434
1890
La final, analizez ecuațiile
00:55
and translate the results back
into the language of biology.
into the language of biology.
18
43348
3101
și transpun rezultatul înapoi
în limbajul biologiei.
în limbajul biologiei.
01:00
A key aspect of mathematical modeling
19
48156
2420
Un aspect-cheie al modelului matematic
01:02
is that we, as modelers,
do not think about what things are;
do not think about what things are;
20
50600
3908
este că noi, creatorii de modele,
nu ne gândim cum sunt lucrurile;
nu ne gândim cum sunt lucrurile;
01:06
we think about what they do.
21
54532
1855
ne gândim la ce fac ele.
01:08
We think about relationships
between individuals,
between individuals,
22
56411
2489
Vedem legăturile dintre subiecți,
01:10
whether they be cells, animals or people,
23
58924
2886
fie că sunt celule, animale sau oameni,
01:13
and how they interact with each other
and with their environment.
and with their environment.
24
61834
3048
și cum interacționează între ele
și cu mediul înconjurător.
și cu mediul înconjurător.
01:17
Let me give you an example.
25
65639
1340
Să vă dau un exemplu.
01:19
What do foxes and immune cells
have in common?
have in common?
26
67719
3803
Ce au în comun vulpile și celulele imune?
01:24
They're both predators,
27
72793
1459
Ambele sunt prădatori,
01:26
except foxes feed on rabbits,
28
74744
2723
doar că vulpea se hrănește cu iepuri,
01:29
and immune cells feed on invaders,
such as cancer cells.
such as cancer cells.
29
77491
3330
iar celulele imune cu intruși,
cum ar fi celulele canceroase.
cum ar fi celulele canceroase.
01:33
But from a mathematical point of view,
30
81273
2345
Dar din punct de vedere matematic,
01:35
a qualitatively same system
of predator-prey type equations
of predator-prey type equations
31
83642
4156
un sistem calitativ identic de ecuații
de tip prădător-pradă
de tip prădător-pradă
01:39
will describe interactions
between foxes and rabbits
between foxes and rabbits
32
87822
3245
va descrie interacțiunile
între vulpi și iepuri
între vulpi și iepuri
01:43
and cancer and immune cells.
33
91091
1774
și între celule canceroase
și cele imune.
și cele imune.
01:45
Predator-prey type systems
have been studied extensively
have been studied extensively
34
93609
2708
Sistemele prădător-pradă
au fost studiate pe larg
au fost studiate pe larg
01:48
in scientific literature,
35
96341
1269
în literatura științifică,
01:49
describing interactions
of two populations,
of two populations,
36
97634
2378
descriind interacțiunile
dintre două populații
dintre două populații
01:52
where survival of one depends
on consuming the other.
on consuming the other.
37
100036
2775
unde supraviețuirea uneia se bazează
pe consumarea celeilalte.
pe consumarea celeilalte.
01:55
And these same equations
provide a framework
provide a framework
38
103485
2620
Iar aceste ecuații oferă cadrul
01:58
for understanding
cancer-immune interactions,
cancer-immune interactions,
39
106129
2311
pentru a înțelege interacțiunile
cancer-imunitate,
cancer-imunitate,
02:00
where cancer is the prey,
40
108464
1841
unde cancerul este prada,
02:02
and the immune system is the predator.
41
110329
2372
iar sistemul imunitar este prădătorul.
02:04
And the prey employs all sorts of tricks
to prevent the predator from killing it,
to prevent the predator from killing it,
42
112725
4032
Prada utilizează tot felul de trucuri
pentru a împiedica prădătorul să o omoare,
pentru a împiedica prădătorul să o omoare,
02:08
ranging from camouflaging itself
43
116781
1820
de la camuflare
02:10
to stealing the predator's food.
44
118625
1839
până la a fura hrana prădătorului.
02:13
This can have some very
interesting implications.
interesting implications.
45
121352
2562
Acest lucru poate avea implicații
foarte interesante.
foarte interesante.
02:15
For example, despite enormous successes
in the field of immunotherapy,
in the field of immunotherapy,
46
123938
4822
De exemplu, în ciuda succeselor uriașe
în domeniul imunoterapiei,
în domeniul imunoterapiei,
02:20
there still remains
somewhat limited efficacy
somewhat limited efficacy
47
128784
2461
rămâne încă o eficiență destul de redusă
02:23
when it comes solid tumors.
48
131269
1542
când vine vorba de tumori solide.
02:25
But if you think about it ecologically,
49
133423
2559
Dar dacă privim
din punct de vedere ecologic,
din punct de vedere ecologic,
02:28
both cancer and immune cells --
50
136006
2090
și cancerul, și celulele imune --
02:30
the prey and the predator --
51
138120
1600
prada și prădătorul --
02:31
require nutrients
such as glucose to survive.
such as glucose to survive.
52
139744
3031
au nevoie de nutrienți, cum ar fi glucoza,
pentru a supraviețui.
pentru a supraviețui.
02:35
If cancer cells outcompete
the immune cells for shared nutrients
the immune cells for shared nutrients
53
143358
4789
Dacă celulele canceroase le întrec pe cele
imune în lupta pentru nutrienții comuni
imune în lupta pentru nutrienții comuni
02:40
in the tumor microenvironment,
54
148171
1793
în microclimatul tumorii,
02:41
then the immune cells will physically
not be able to do their job.
not be able to do their job.
55
149988
3414
atunci celulele imune
nu vor putea să-și facă treaba.
nu vor putea să-și facă treaba.
02:46
This predator-prey-shared
resource type model
resource type model
56
154291
2868
Acest model
prădător-pradă-resurse comune
prădător-pradă-resurse comune
02:49
is something I've worked on
in my own research.
in my own research.
57
157183
2297
este ceva la care am lucrat
în cercetările mele.
în cercetările mele.
02:51
And it was recently shown experimentally
58
159504
2724
Și a fost recent demonstrat experimental
02:54
that restoring the metabolic balance
in the tumor microenvironment --
in the tumor microenvironment --
59
162252
4054
că refacerea balanței metabolice
în microclimatul tumorii --
în microclimatul tumorii --
02:58
that is, making sure
immune cells get their food --
immune cells get their food --
60
166330
3531
adică să fim siguri că celulele imune
își primesc hrana --
își primesc hrana --
03:01
can give them, the predators, back
their edge in fighting cancer, the prey.
their edge in fighting cancer, the prey.
61
169885
5245
poate să restituie prădătorilor avantajul
în lupta cu cancerul, cu prada.
în lupta cu cancerul, cu prada.
03:08
This means that if you abstract a bit,
62
176440
2339
Prin abstracție, asta înseamnă
03:10
you can think about cancer itself
as an ecosystem,
as an ecosystem,
63
178803
2955
că putem privi cancerul ca un ecosistem
03:13
where heterogeneous populations of cells
compete and cooperate
compete and cooperate
64
181782
4287
unde populațiile eterogene de celule
concurează și cooperează
concurează și cooperează
03:18
for space and nutrients,
65
186093
2017
pentru spațiu și nutrienți,
03:20
interact with predators --
the immune system --
the immune system --
66
188134
2672
interacționează cu prădătorii --
sistemul imunitar --
sistemul imunitar --
03:22
migrate -- metastases --
67
190830
2241
migrează -- metastazele --
03:25
all within the ecosystem
of the human body.
of the human body.
68
193095
2467
totul în interiorul ecosistemului
din corpul uman.
din corpul uman.
03:28
And what do we know about most
ecosystems from conservation biology?
ecosystems from conservation biology?
69
196221
3869
Ce știm despre cele mai multe ecosisteme
din biologia conservării?
din biologia conservării?
03:32
That one of the best ways
to extinguish species
to extinguish species
70
200643
2852
Că una din cele mai bune metode
de exterminare a unei specii
de exterminare a unei specii
03:35
is not to target them directly
71
203519
1952
nu este să le țintească direct
03:37
but to target their environment.
72
205495
2439
ci să le atace mediul.
03:40
And so, once we have identified
the key components
the key components
73
208880
3070
Astfel, după ce am identificat
componentele-cheie
componentele-cheie
03:43
of the tumor environment,
74
211974
1644
ale mediului în care e tumoarea,
03:45
we can propose hypotheses
75
213642
1948
putem să venim cu ipoteze
03:47
and simulate scenarios
and therapeutic interventions
and therapeutic interventions
76
215614
3294
și să simulăm scenarii
și intervenții terapeutice
și intervenții terapeutice
03:50
all in a completely safe
and affordable way
and affordable way
77
218932
3425
toate într-un mod sigur și accesibil
03:54
and target different components
of the microenvironment
of the microenvironment
78
222381
3369
și să vizăm diferite componente
ale microsistemului
ale microsistemului
03:57
in such a way as to kill the cancer
without harming the host,
without harming the host,
79
225774
3996
în așa fel încât să putem omorî cancerul
fără să facem rău gazdei,
fără să facem rău gazdei,
04:01
such as me or you.
80
229794
1570
fie că sunt eu sau tu.
04:05
And so while the immediate
goal of my research
goal of my research
81
233029
3002
Și deși scopul imediat al cercetării mele
04:08
is to advance research and innovation
82
236055
2266
este de a progresa în investigații
și inovații
și inovații
04:10
and to reduce its cost,
83
238345
1896
și de a reduce costurile,
04:12
the real intent, of course,
is to save lives.
is to save lives.
84
240265
2517
obiectivul real este de a salva vieți.
04:15
And that's what I try to do
85
243278
1771
Și aceasta este ce încerc să fac
04:17
through mathematical modeling
applied to biology,
applied to biology,
86
245073
2747
prin modelare matematică
aplicată în biologie,
aplicată în biologie,
04:19
and in particular,
to the development of drugs.
to the development of drugs.
87
247844
2471
iar în particular
în evoluția medicamentelor.
în evoluția medicamentelor.
04:22
It's a field that until relatively
recently has remained somewhat marginal,
recently has remained somewhat marginal,
88
250895
4056
Este un domeniu care până de curând
era de mică anvergură,
era de mică anvergură,
04:26
but it has matured.
89
254975
1452
dar între timp a crescut.
04:28
And there are now very well-developed
mathematical methods,
mathematical methods,
90
256451
3149
Iar acum există metode matematice
foarte bine dezvoltate,
foarte bine dezvoltate,
04:31
a lot of preprogrammed tools,
91
259624
1899
o mulțime de instrumente preprogramate,
04:33
including free ones,
92
261547
1496
unele gratuite,
04:35
and an ever-increasing amount
of computational power available to us.
of computational power available to us.
93
263067
4047
și o tot mai mare putere de calcul
care ne stă la dispoziție.
care ne stă la dispoziție.
04:40
The power and beauty
of mathematical modeling
of mathematical modeling
94
268718
3399
Eficiența și frumusețea
modelelor matematice
modelelor matematice
04:44
lies in the fact
that it makes you formalize,
that it makes you formalize,
95
272141
2641
stau în faptul că pot explica,
04:46
in a very rigorous way,
96
274806
2087
într-un mod foarte riguros,
04:48
what we think we know.
97
276917
1465
ceea ce credem că știm.
04:50
We make assumptions,
98
278904
1444
Facem presupuneri,
04:52
translate them into equations,
99
280372
1568
le transpunem în ecuații,
04:53
run simulations,
100
281964
1311
rulăm simulări,
04:55
all to answer the question:
101
283299
1773
toate pentru a răspunde la întrebarea:
04:57
In a world where my assumptions are true,
102
285096
2246
Într-o lume în care ipotezele
mele sunt adevărate,
mele sunt adevărate,
04:59
what do I expect to see?
103
287366
1570
ce mă aștept să descopăr?
05:01
It's a pretty simple conceptual framework.
104
289890
2086
Este un cadru schematic destul de simplu.
05:04
It's all about asking the right questions.
105
292000
2226
Totul este să pui întrebarea potrivită.
05:06
But it can unleash numerous opportunities
for testing biological hypotheses.
for testing biological hypotheses.
106
294603
4095
Dar poate declanșa multe posibilități
pentru testarea ipotezelor biologice.
pentru testarea ipotezelor biologice.
05:11
If our predictions match our observations,
107
299696
2600
Dacă previziunile corespund
observațiilor noastre,
observațiilor noastre,
05:14
great! -- we got it right,
so we can make further predictions
so we can make further predictions
108
302320
3027
e excelent! -- am avut dreptate,
deci putem face alte previziuni
deci putem face alte previziuni
05:17
by changing this or that
aspect of the model.
aspect of the model.
109
305371
2560
schimbând unele aspecte ale modelului.
05:20
If, however, our predictions
do not match our observations,
do not match our observations,
110
308733
3700
Însă dacă previziunile noastre
nu se potrivesc cu observațiile,
nu se potrivesc cu observațiile,
05:24
that means that some
of our assumptions are wrong,
of our assumptions are wrong,
111
312457
2585
înseamnă că unele ipoteze sunt greșite,
05:27
and so our understanding
of the key mechanisms
of the key mechanisms
112
315066
2433
iar înțelegerea noastră
despre mecanismele cheie
despre mecanismele cheie
05:29
of underlying biology
113
317523
1439
ale biologiei fundamentale
05:30
is still incomplete.
114
318986
1270
este încă incompletă.
05:32
Luckily, since this is a model,
115
320829
2362
Din fericire, fiind doar un model,
05:35
we control all the assumptions.
116
323215
1889
putem controla toate ipotezele.
05:37
So we can go through them, one by one,
117
325128
2140
Așa că putem trece printre ele
una câte una,
una câte una,
05:39
identifying which one or ones
are causing the discrepancy.
are causing the discrepancy.
118
327292
3829
pentru a identifica pe cea sau cele
care provoacă dezacordul.
care provoacă dezacordul.
05:43
And then we can fill this newly
identified gap in knowledge
identified gap in knowledge
119
331637
3356
Iar apoi putem umple această
nouă lipsă din cunoaștere
nouă lipsă din cunoaștere
05:47
using both experimental
and theoretical approaches.
and theoretical approaches.
120
335017
2715
folosind abordări teoretice și practice.
05:50
Of course, any ecosystem
is extremely complex,
is extremely complex,
121
338699
2821
Bineînțeles că orice ecosistem
este extrem de complex
este extrem de complex
05:53
and trying to describe all the moving
parts is not only very difficult,
parts is not only very difficult,
122
341544
3843
și încercarea de a descrie toate părțile
care se schimbă nu e doar dificilă,
care se schimbă nu e doar dificilă,
05:57
but also not very informative.
123
345411
1662
dar nici foarte relevantă.
05:59
There's also the issue of timescales,
124
347518
2066
Există și problema termenelor,
06:01
because some processes take place
on a scale of seconds, some minutes,
on a scale of seconds, some minutes,
125
349608
3668
deoarece anumite procese au loc
pe o scară de secunde, câteva minute,
pe o scară de secunde, câteva minute,
06:05
some days, months and years.
126
353300
1948
câteva zile, luni și ani.
06:07
It may not always be possible
to separate those out experimentally.
to separate those out experimentally.
127
355272
3199
Și nu e întotdeauna posibil
să le separăm experimental.
să le separăm experimental.
06:11
And some things happen
so quickly or so slowly
so quickly or so slowly
128
359143
3384
Iar unele lucruri se întâmplă
așa de repede sau de încet,
așa de repede sau de încet,
06:14
that you may physically
never be able to measure them.
never be able to measure them.
129
362551
2720
încât nu suntem în stare să le măsurăm.
06:17
But as mathematicians,
130
365295
2288
Dar ca matematicieni,
06:19
we have the power to zoom in
on any subsystem in any timescale
on any subsystem in any timescale
131
367607
5645
avem puterea de a ne concentra pe orice
subsistem din orice perioadă
subsistem din orice perioadă
06:25
and simulate effects of interventions
132
373276
2124
și simula efecte de intervenție
06:27
that take place in any timescale.
133
375424
2701
care au loc în orice perioadă de timp.
06:31
Of course, this isn't the work
of a modeler alone.
of a modeler alone.
134
379942
2934
Desigur că aceasta nu este doar
munca celui ce face modelul.
munca celui ce face modelul.
06:34
It has to happen in close
collaboration with biologists.
collaboration with biologists.
135
382900
3289
Ci trebuie să se întâmple
în strânsă colaborare cu biologul.
în strânsă colaborare cu biologul.
06:38
And it does demand
some capacity of translation
some capacity of translation
136
386213
3004
Și necesită o capacitate de traducere
06:41
on both sides.
137
389241
1204
de ambele părți.
06:43
But starting with a theoretical
formulation of a problem
formulation of a problem
138
391550
3788
Începând cu formularea teoretică
a problemei
a problemei
06:47
can unleash numerous opportunities
for testing hypotheses
for testing hypotheses
139
395362
3497
se pot deschide numeroase posibilități
de testare a ipotezelor
de testare a ipotezelor
06:50
and simulating scenarios
and therapeutic interventions,
and therapeutic interventions,
140
398883
3239
și simulare a scenariilor
și a intervențiilor terapeutice,
și a intervențiilor terapeutice,
06:54
all in a completely safe way.
141
402146
2070
toate într-un mod complet protejat.
06:56
It can identify gaps in knowledge
and logical inconsistencies
and logical inconsistencies
142
404977
5175
Poate identifica lipsuri de cunoștințe
și neconcordanțe logice
și neconcordanțe logice
07:02
and can help guide us
as to where we should keep looking
as to where we should keep looking
143
410176
2839
și ne poate arăta pe unde să o luăm
07:05
and where there may be a dead end.
144
413039
1895
și unde ar putea fi un punct mort.
07:07
In other words:
145
415632
1247
Cu alte cuvinte:
07:08
mathematical modeling
can help us answer questions
can help us answer questions
146
416903
3494
modelul matematic ne ajută
să răspundem la întrebări
să răspundem la întrebări
07:12
that directly affect people's health --
147
420421
2388
care afectează în mod direct
sănătatea oamenilor --
sănătatea oamenilor --
07:15
that affect each
person's health, actually --
person's health, actually --
148
423942
2704
care afectează, de fapt,
sănătatea fiecărui om --
sănătatea fiecărui om --
07:18
because mathematical modeling will be key
149
426670
2676
pentru că modelul matematic va fi cheia
07:21
to propelling personalized medicine.
150
429370
1834
pentru progresul medicinei personalizate.
07:24
And it all comes down
to asking the right question
to asking the right question
151
432112
3067
Și toate se rezumă la a pune
întrebarea potrivită
întrebarea potrivită
07:27
and translating it
to the right equation ...
to the right equation ...
152
435711
2075
și a o transpune în ecuația corectă...
07:30
and back.
153
438670
1150
și înapoi.
07:32
Thank you.
154
440533
1151
Mulțumesc.
07:33
(Applause)
155
441708
3299
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Irina Kareva - Theoretical biologistIrina Kareva is looking for answers to biological questions using mathematical modeling.
Why you should listen
Dr. Irina Kareva studies cancer as an evolving ecosystem, bringing in insights from various disciplines -- from evolutionary biology to paleontology to ergodic theory -- to understand how we can manage, if not cure, cancer like a chronic disease. She has authored more than 25 publications, including several papers with her parents, who are also mathematicians. The Kareva clan was featured in a Nature article entitled "Relationships: Scions of Science."
Kareva is a research scientist at EMD Serono Research Center near Boston Massachusetts, US. Her book, Understanding Cancer from a Systems Biology Point of View: From Observation to Theory and Back, was recently published by Elsevier, and a second book on mathematical modeling of the evolution of heterogeneous populations will be released in mid-2019.
In addition to her scientific studies and endeavors, Kareva also holds a degree in music and works actively as a professional opera singer. She is a member of the Boston Symphony Orchestra’s Tanglewood Festival Chorus, has performed solo roles in local productions, religious music performances, and can even occasionally be heard in pieces as varied as video game soundtracks and heavy metal recordings.
Irina Kareva | Speaker | TED.com