TEDMED 2009
David Agus: A new strategy in the war on cancer
Дэвид Агус: Новая стратегия в борьбе с раком
Filmed:
Readability: 4.3
830,903 views
Дэвид Ангус объясняет, что традиционное лечение рака близоруко фокусируется над отдельными проблемными клетками. Он прелагает новый, междисциплинарный метод применяющий нетипичные лекарства, компьютерное моделирование и белковый анализ - метод, направленный на то, чтобы диагностировать и лечить весь организм.
David Agus - Cancer Doctor
Although a highly-accomplished conventional doctor, David Agus has embraced the future of medicine and is constantly exploring ways that new technologies can help in the fight against cancer. Full bio
Although a highly-accomplished conventional doctor, David Agus has embraced the future of medicine and is constantly exploring ways that new technologies can help in the fight against cancer. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I'm a cancer doctor, and I walked out of my office
0
0
3000
Я онколог. Однажды я покинул свой офис
00:18
and walked by the pharmacy in the hospital three or four years ago,
1
3000
4000
и шел мимо аптеки, находящейся в больнице, три или четыре года назад
00:22
and this was the cover of Fortune magazine
2
7000
3000
и увидел обложку журнала "Форчун",
00:25
sitting in the window of the pharmacy.
3
10000
2000
висящей в витрине той аптеки.
00:27
And so, as a cancer doctor, you look at this,
4
12000
2000
Конечно же, как онколог, взглянув на это,
00:29
and you get a little bit downhearted.
5
14000
2000
вы почувствуете себя подавленным.
00:31
But when you start to read the article by Cliff,
6
16000
3000
Однако, когда вы начнете читать эту статью, написанную Клифом,
00:34
who himself is a cancer survivor,
7
19000
2000
который сам поборол недуг рака,
00:36
who was saved by a clinical trial
8
21000
2000
и который был спасен благодаря клиническому испытанию, ради которого
00:38
where his parents drove him from New York City to upstate New York
9
23000
4000
родители возили его из Нью-Йорка в северную часть штата
00:42
to get an experimental therapy for --
10
27000
2000
чтобы он получил экспериментальную терапию от называемой в то время
00:44
at the time -- Hodgkin's disease, which saved his life,
11
29000
3000
болезни Ходжкина, что и спасло его жизнь.
00:47
he makes remarkable points here.
12
32000
3000
В статье он делает поразительные выводы.
00:50
And the point of the article was that we have gotten
13
35000
3000
А самое главное - это то, что мы стали
00:53
reductionist in our view of biology,
14
38000
3000
ограничены в представлениях о биологии,
00:56
in our view of cancer.
15
41000
2000
а также в области онкологии.
00:58
For the last 50 years, we have focused on treating
16
43000
3000
Посдедние пятьдесят лет мы концентрировались на лечении
01:01
the individual gene
17
46000
2000
отдельного гена,
01:03
in understanding cancer, not in controlling cancer.
18
48000
3000
на изучении рака, а не на том, как его контролировать.
01:06
So, this is an astounding table.
19
51000
3000
Итак, это поразительная таблица.
01:09
And this is something that sobers us in our field everyday
20
54000
3000
И это то, что день за днем возвращает нас к трезвому восприятию нашей области.
01:12
in that, obviously, we've made remarkable impacts
21
57000
2000
Очевидно, мы достигли значительных успехов
01:14
on cardiovascular disease,
22
59000
2000
в сердечно-сосудистых заболеваниях.
01:16
but look at cancer. The death rate in cancer
23
61000
3000
Но обратите внимание на рак. Уровень онкологической смертности
01:19
in over 50 years hasn't changed.
24
64000
3000
не изменился за эти последние пятьдесят лет.
01:22
We've made small wins in diseases like chronic myelogenous leukemia,
25
67000
4000
Мы лишь немного преуспели в таких болезнях как хроническая лейкемия костного мозга,
01:26
where we have a pill that can put 100 percent of people in remission,
26
71000
3000
где мы имеем средство, которое способно приостановить заболевание у 100 процентов людей.
01:29
but in general, we haven't made an impact at all in the war on cancer.
27
74000
6000
Но в целом, мы не достигли новых вершин в борьбе в раком.
01:35
So, what I'm going to tell you today,
28
80000
3000
Итак, сегодня я бы хотел поговорить
01:38
is a little bit of why I think that's the case,
29
83000
3000
немного о том, что я думаю о таком положении вещей,
01:41
and then go out of my comfort zone
30
86000
2000
а затем выйти за мои обычные границы и
01:43
and tell you where I think it's going,
31
88000
3000
поразмыслить о том, куда нас это приведет,
01:46
where a new approach -- that we hope to push forward
32
91000
3000
в чем заключается новый подход в лечении рака,
01:49
in terms of treating cancer.
33
94000
4000
который я надеюсь развить.
01:53
Because this is wrong.
34
98000
3000
Потому что это неправильно.
01:56
So, what is cancer, first of all?
35
101000
2000
Итак, что такое рак прежде всего?
01:58
Well, if one has a mass or an abnormal blood value, you go to a doctor,
36
103000
5000
Скажем, если у кого-то появится комок или аномальное значение в результате анализа крови, он пойдет к врачу.
02:03
they stick a needle in.
37
108000
2000
Врач возмет анализ крови.
02:05
They way we make the diagnosis today is by pattern recognition:
38
110000
4000
Диагнозы на сегодняшний день делаются распознаванием образов.
02:09
Does it look normal? Does it look abnormal?
39
114000
4000
Выглядит ли это нормально? Выглядит ли это ненормально?
02:13
So, that pathologist is just like looking at this plastic bottle.
40
118000
3000
Итак, патолог словно смотрит на пластиковую бутылку.
02:16
This is a normal cell. This is a cancer cell.
41
121000
3000
Это нормальная клетка. Это раковая клетка.
02:19
That is the state-of-the-art today in diagnosing cancer.
42
124000
5000
На сегодня это самый современный метод диагностики в онкологии.
02:24
There's no molecular test,
43
129000
3000
Не существует молекулярного анализа.
02:27
there's no sequencing of genes that was referred to yesterday,
44
132000
3000
Также отсутсвует упорядочение генов, о котором говорили вчера.
02:30
there's no fancy looking at the chromosomes.
45
135000
3000
Тем более нету причудливого изучения хромосом.
02:33
This is the state-of-the-art and how we do it.
46
138000
3000
Вот так мы делаем это "по последнему слову техники".
02:36
You know, I know very well, as a cancer doctor, I can't treat advanced cancer.
47
141000
6000
Вы знаете, и я знаю это очень хорошо, что как онколог, я не могу лечить рак на поздней стадии.
02:42
So, as an aside, I firmly believe in the field of trying to identify cancer early.
48
147000
7000
Поэтому в противоположность этому я твердо верю в попытку обнаружения рака на ранней стадии.
02:49
It is the only way you can start to fight cancer, is by catching it early.
49
154000
5000
Единственный способ начать бороться с раком - это обнаружить его как можно раньше.
02:54
We can prevent most cancers.
50
159000
3000
Мы можем предотвратить большинство болезней рака.
02:57
You know, the previous talk alluded to preventing heart disease.
51
162000
3000
Как вы знаете, в предыдущей лекции упоминалось о предупреждении сердечных заболеваний.
03:00
We could do the same in cancer.
52
165000
2000
Мы можем повторить это относительно рака.
03:02
I co-founded a company called Navigenics,
53
167000
2000
Я был среди основателей компании "Навигеникс",
03:04
where, if you spit into a tube --
54
169000
2000
работники которой, если вы плюнете в пробирку в пробирку,
03:06
and we can look look at 35 or 40 genetic markers for disease,
55
171000
6000
смогут рассмотреть 35- 40 генетических маркеров болезни,
03:12
all of which are delayable in many of the cancers --
56
177000
2000
каждый из которых можно приостановить для многих типов рака.
03:14
you start to identify what you could get,
57
179000
4000
Для начала определяется, чем вы можете болеть,
03:18
and then we can start to work to prevent them.
58
183000
3000
а затем мы можем начать работать над тем, чтобы заболевание предотвратить.
03:21
Because the problem is, when you have advanced cancer,
59
186000
3000
Потому что проблема в том, что когда у вас рак на поздней стадии,
03:24
we can't do that much today about it, as the statistics allude to.
60
189000
4000
сегодня мы немногое можем сделать для лечения, как было упомянуто раннее в статистике.
03:28
So, the thing about cancer is that it's a disease of the aged.
61
193000
4000
Итак, одной из особенностей рака является то, что он распространен среди людей в возрасте.
03:32
Why is it a disease of the aged?
62
197000
2000
Почему рак - это заболевание взрослых?
03:34
Because evolution doesn't care about us after we've had our children.
63
199000
4000
Потому что эволюция не заботится о нас после того как мы дадим потомство.
03:39
See, evolution protected us during our childbearing years
64
204000
3000
Видите ли, эволюция защищает нас пока мы способны продолжить потомство,
03:42
and then, after age 35 or 40 or 45,
65
207000
4000
а затем, после того как нам 35 или 40 или 45,
03:46
it said "It doesn't matter anymore, because they've had their progeny."
66
211000
4000
для нее мы ничего не значим, потому что мы дали потомство.
03:50
So if you look at cancers, it is very rare -- extremely rare --
67
215000
5000
В онкологии это редкость, просто черезвычайная редкость
03:55
to have cancer in a child, on the order of thousands of cases a year.
68
220000
5000
когда раком болет ребенок, приблизительно один на тысячи случаев в год.
04:00
As one gets older? Very, very common.
69
225000
4000
Но как только он взрослеет, то шансы повышаются.
04:04
Why is it hard to treat?
70
229000
2000
Почему это так тяжело лечить?
04:06
Because it's heterogeneous,
71
231000
2000
Потому что это заболевание бывает разнотипным,
04:08
and that's the perfect substrate for evolution within the cancer.
72
233000
5000
а это идеальная основа для эволюции рака.
04:13
It starts to select out for those bad, aggressive cells,
73
238000
4000
Все начинается с выбора плохих, агрессивных клеток,
04:17
what we call clonal selection.
74
242000
4000
что мы называем клональным отбором.
04:21
But, if we start to understand
75
246000
3000
Однако, если мы начнем понимать,
04:24
that cancer isn't just a molecular defect, it's something more,
76
249000
5000
что рак это не просто молекулярный дефект, а на самом деле что-то большее,
04:29
then we'll get to new ways of treating it, as I'll show you.
77
254000
4000
то мы можем обнаружить новые пути в борьбе с ним. И я вам это покажу.
04:33
So, one of the fundamental problems we have in cancer
78
258000
2000
Итак, одна из основных проблем, которые существуют в онкологии
04:35
is that, right now, we describe it by a number of adjectives, symptoms:
79
260000
4000
это то, что на данный момент мы определяем рак многочисленными характеристиками и симптомами.
04:39
"I'm tired, I'm bloated, I have pain, etc."
80
264000
3000
Я устал, у меня вздутие живота, у меня что-то болит и т.д.
04:42
You then have some anatomic descriptions,
81
267000
2000
Далее мы имеем несколько анатомических описаний.
04:44
you get that CT scan: "There's a three centimeter mass in the liver."
82
269000
4000
Вы можете пройти компьютерное обследование. У вас могут обнаружить трех сантиметровое образование на печени.
04:48
You then have some body part descriptions:
83
273000
3000
Также существуют определения согласно частям тела.
04:51
"It's in the liver, in the breast, in the prostate."
84
276000
2000
Это рак печени, рак груди, рак простаты.
04:53
And that's about it.
85
278000
3000
Ну в общем то это все.
04:56
So, our dictionary for describing cancer is very, very poor.
86
281000
4000
Итак, наш словарь для описания рака очень и очень беден.
05:00
It's basically symptoms.
87
285000
2000
В основном это симптомы.
05:02
It's manifestations of a disease.
88
287000
3000
Это проявления болезни.
05:05
What's exciting is that over the last two or three years,
89
290000
3000
Удивительно, что за последние два или три года,
05:08
the government has spent 400 million dollars,
90
293000
2000
правительство потратило 400 миллионов долларов
05:10
and they've allocated another billion dollars,
91
295000
3000
и планирует затратить еще миллиард на то, что
05:13
to what we call the Cancer Genome Atlas Project.
92
298000
2000
мы называем Онкологическим Атласом Генома.
05:15
So, it is the idea of sequencing all of the genes in the cancer,
93
300000
4000
Идея заключается в упорядочении всех генов рака и
05:19
and giving us a new lexicon, a new dictionary to describe it.
94
304000
5000
создании нового лексикона, нового словоря, чтобы описать рак.
05:24
You know, in the mid-1850's in France,
95
309000
3000
Вы знаете, что в середине 1850х годов во Франции
05:27
they started to describe cancer by body part.
96
312000
3000
начали определять рак по частям тела.
05:30
That hasn't changed in over 150 years.
97
315000
4000
И это не изменилось на протяжении 150 лет.
05:34
It is absolutely archaic that we call cancer
98
319000
4000
Это абсолютно устаревший метод для названия рака
05:38
by prostate, by breast, by muscle.
99
323000
4000
по простате, по груди, по мышцам.
05:42
It makes no sense, if you think about it.
100
327000
3000
Если подумать, это полный абсурд.
05:45
So, obviously, the technology is here today,
101
330000
3000
Однозначно, сегодня у нас есть технологии и
05:48
and, over the next several years, that will change.
102
333000
3000
в течение последующих несколько лет все изменится.
05:51
You will no longer go to a breast cancer clinic.
103
336000
2000
Вы больше не будете ходить в клинику, гда лечат рак груди.
05:53
You will go to a HER2 amplified clinic, or an EGFR activated clinic,
104
338000
5000
Вы пойдете в расширенную HER2 клинику или в активированную EGFR клинику,
05:58
and they will go to some of the pathogenic lesions
105
343000
2000
где врачи будут изучать патогенные пораженные ткани,
06:00
that were involved in causing this individual cancer.
106
345000
4000
которые вызвали этот определенный рак.
06:04
So, hopefully, we will go from being the art of medicine
107
349000
3000
Итак, будем надеяться, что мы перейдем от искусства медицины
06:07
more to the science of medicine,
108
352000
2000
к науке медицины
06:09
and be able to do what they do in infectious disease,
109
354000
3000
и сможем делать то, что делается в случае инфекционных заболеваний:
06:12
which is look at that organism, that bacteria,
110
357000
3000
изучение бактерий-возбудителей с последующим
06:15
and then say, "This antibiotic makes sense,
111
360000
3000
использованием соответствующего антибиотика,
06:18
because you have a particular bacteria that will respond to it."
112
363000
4000
потому что определенная бактерия среагирует на него.
06:22
When one is exposed to H1N1, you take Tamiflu,
113
367000
4000
Когда кто-то болеет свиным гриппом H1N1, он пьет Тамифлю тем самым
06:26
and you can remarkably decrease the severity of symptoms
114
371000
3000
значительно уменьшая остроту симптомов и
06:29
and prevent many of the manifestations of the disease.
115
374000
3000
предотвращая многие проявления болезни.
06:32
Why? Because we know what you have, and we know how to treat it --
116
377000
5000
Почему? Потому что мы знаем чем вы больны и мы знаем как это лечить.
06:37
although we can't make vaccine in this country, but that's a different story.
117
382000
4000
Хотя мы не можем производить вакцину в этой стране, но это отдельная история.
06:41
The Cancer Genome Atlas is coming out now.
118
386000
3000
Онкологический Атлас Генома выходит в свет сейчас.
06:44
The first cancer was done, which was brain cancer.
119
389000
4000
Первым был сделан атлас для рака мозга.
06:48
In the next month, the end of December, you'll see ovarian cancer,
120
393000
4000
В следующем месяце, в конце декабря, вы увидите рак яичников,
06:52
and then lung cancer will come several months after.
121
397000
4000
а затем, через несколько месяцев, появится атлас для рака легких.
06:56
There's also a field of proteomics that I'll talk about in a few minutes,
122
401000
3000
Существует также область протеомики, о которой я расскажу через несколько минут,
06:59
which I think is going to be the next level
123
404000
3000
и которая, как я думаю, будет следующим уровнем
07:02
in terms of understanding and classifying disease.
124
407000
4000
понимания и классификации заболевания.
07:06
But remember, I'm not pushing genomics,
125
411000
2000
Но помните, я не пропагандирую геномику и протеомику
07:08
proteomics, to be a reductionist.
126
413000
3000
как сторонник редукционизма.
07:11
I'm doing it so we can identify what we're up against.
127
416000
3000
Я делаю это, чтобы мы осознали против чего мы боремся.
07:14
And there's a very important distinction there that we'll get to.
128
419000
4000
И мы подходим к очень важному различию.
07:18
In health care today, we spend most of the dollars --
129
423000
3000
На сегодня мы тратим большинство денег в здравохранении
07:21
in terms of treating disease --
130
426000
3000
на лечение болезни,
07:24
most of the dollars in the last two years of a person's life.
131
429000
4000
большинство средств уходит на последние два года чьей-то жизни.
07:28
We spend very little, if any, dollars in terms of identifying what we're up against.
132
433000
5000
Мы тратим лишь небольшое количество, если вообще, на исследование того, против чего мы боремся.
07:33
If you could start to move that, to identify what you're up against,
133
438000
4000
Если бы мы могли начать процесс изменений, попытаться понять, против чего мы боремся,
07:37
you're going to do things a hell of a lot better.
134
442000
3000
дела бы пошли намного лучше.
07:40
If we could even take it one step further and prevent disease,
135
445000
4000
Если бы мы могли предпринять один шаг заранее и предотвратить болезнь,
07:44
we can take it enormously the other direction,
136
449000
3000
мы могли бы значительно все изменить.
07:47
and obviously, that's where we need to go, going forward.
137
452000
4000
И, конечно же,в этом направлении нам надо идти, чтобы продвинуться вперед.
07:51
So, this is the website of the National Cancer Institute.
138
456000
3000
Итак, это веб-страница Национального Института Онкологии.
07:54
And I'm here to tell you, it's wrong.
139
459000
3000
И я здесь сегодня, чтобы сказать:"Это неправильно".
07:57
So, the website of the National Cancer Institute
140
462000
2000
На сайте Национального Института Онкологии говорится, что
07:59
says that cancer is a genetic disease.
141
464000
4000
рак - это генетическое заболевание.
08:03
The website says, "If you look, there's an individual mutation,
142
468000
4000
Также говорится, что если вы взглянете, то увидите индивидуальную мутацию
08:07
and maybe a second, and maybe a third,
143
472000
2000
а возможно вторую, и третью,
08:09
and that is cancer."
144
474000
2000
и это и есть рак.
08:11
But, as a cancer doc, this is what I see.
145
476000
4000
Но, как онколог, вот что я вижу.
08:15
This isn't a genetic disease.
146
480000
2000
Это вовсе не генетическая болезнь.
08:17
So, there you see, it's a liver with colon cancer in it,
147
482000
3000
Посмотрите, это печень с раком толстой кишки
08:20
and you see into the microscope a lymph node
148
485000
2000
и под микроскопом можно увидеть лимфоузел,
08:22
where cancer has invaded.
149
487000
2000
который поразил рак.
08:24
You see a CT scan where cancer is in the liver.
150
489000
4000
Это компьютерное сканирование, показывающее, где рак поразил печень.
08:28
Cancer is an interaction of a cell
151
493000
3000
Рак - это взаимодействие клетки с окружением,
08:31
that no longer is under growth control with the environment.
152
496000
5000
которая больше не подчиняется контролю развития.
08:36
It's not in the abstract; it's the interaction with the environment.
153
501000
4000
Это не абстракция; это взаимодействие с окружающей средой.
08:40
It's what we call a system.
154
505000
3000
Это то, что мы называем системой.
08:43
The goal of me as a cancer doctor is not to understand cancer.
155
508000
4000
Моя цель как онколога - это не понимание рака.
08:47
And I think that's been the fundamental problem over the last five decades,
156
512000
3000
И по-моему, это было главной проблемой на протяжении последних пяти декад;
08:50
is that we have strived to understand cancer.
157
515000
3000
мы стремились понять рак.
08:53
The goal is to control cancer.
158
518000
3000
Цель - это контролировать рак.
08:56
And that is a very different optimization scheme,
159
521000
2000
А это принципиально отличающаяся схема оптимизации,
08:58
a very different strategy for all of us.
160
523000
3000
очень новая стратегия для всех нас.
09:01
I got up at the American Association of Cancer Research,
161
526000
2000
Я поднялся на Американской Ассоциации по Исследованию Рака,
09:03
one of the big cancer research meetings, with 20,000 people there,
162
528000
4000
а это одно из самых больших исследовательских собраний насчитывающее 20,000 человек
09:07
and I said, "We've made a mistake.
163
532000
3000
и сказал, что мы совершили ошибку.
09:10
We've all made a mistake, myself included,
164
535000
3000
Мы все, включая меня, ошибились потому, что
09:13
by focusing down, by being a reductionist.
165
538000
2000
были редукционистами и смотрели вниз.
09:15
We need to take a step back."
166
540000
2000
Нам нужно сделать шаг назад.
09:17
And, believe it or not, there were hisses in the audience.
167
542000
2000
И верьте или нет, но были те, кто освистал меня.
09:19
People got upset, but this is the only way we're going to go forward.
168
544000
4000
Люди расстроились, но это единственный способ, чтобы идти вперед.
09:23
You know, I was very fortunate to meet Danny Hillis a few years ago.
169
548000
4000
Знаете, мне повезло встретить Дэни Хиллиса несколько лет назад.
09:27
We were pushed together, and neither one of us really wanted to meet the other.
170
552000
4000
Нас как бы заставили и ни один из нас не хотел вообще-то встречаться друг с другом.
09:31
I said, "Do I really want to meet a guy from Disney, who designed computers?"
171
556000
4000
Я спросил:"Действительно ли я хочу встретиться с человеком из Диснея, который проектировал компьютеры?"
09:35
And he was saying: Does he really want to meet another doctor?
172
560000
3000
А он не был уверен, хочет ли он встретить очередного доктора.
09:38
But people prevailed on us, and we got together,
173
563000
2000
Но под влиянием людей мы встретились и стали сотрудничать,
09:40
and it's been transformative in what I do, absolutely transformative.
174
565000
5000
что оказало значительное воздействие на мою работу.
09:46
We have designed, and we have worked on the modeling --
175
571000
3000
Мы разработали и мы работаем над -
09:49
and much of these ideas came from Danny and from his team --
176
574000
4000
большинство идей принадлежат Дэни и его команде -
09:53
the modeling of cancer in the body as complex system.
177
578000
3000
моделированием рака в организме, как сложной системы.
09:56
And I'll show you some data there
178
581000
2000
Я представлю вам некоторые данные о том,
09:58
where I really think it can make a difference and a new way to approach it.
179
583000
4000
где я и вправду думаю мы можем преуспеть, а также о новом подходе к проблеме.
10:02
The key is, when you look at these variables and you look at this data,
180
587000
4000
Суть в том, что когда вы смотрите на эти переменные и на эти данные,
10:06
you have to understand the data inputs.
181
591000
4000
вы должны понять входные данные.
10:10
You know, if I measured your temperature over 30 days,
182
595000
4000
Если я измерю температуру на протяжении 30 дней
10:14
and I asked, "What was the average temperature?"
183
599000
2000
и спрошу какая будет средняя велечина температуры,
10:16
and it came back at 98.7, I would say, "Great."
184
601000
4000
и ответ будет 98.7, я скажу "Замечательно."
10:20
But if during one of those days
185
605000
2000
Но если в один из дней
10:22
your temperature spiked to 102 for six hours,
186
607000
3000
температура достигла 102 на протяжении шести часов,
10:25
and you took Tylenol and got better, etc.,
187
610000
2000
вы приняли Тайленол и почувствовали себя лучше и т.д.,
10:27
I would totally miss it.
188
612000
2000
я одназначно упущу это из виду.
10:29
So, one of the problems, the fundamental problems in medicine
189
614000
3000
Итак, основная из проблем медицины
10:32
is that you and I, and all of us,
190
617000
2000
это то, что вы, я и все мы
10:34
we go to our doctor once a year.
191
619000
2000
ходим на прием к врачу раз в год.
10:36
We have discrete data elements; we don't have a time function on them.
192
621000
4000
Мы имеем дискретные элементы данных, которые мы не можем рассмотреть с точки зрения хронологии.
10:40
Earlier it was referred to this direct life device.
193
625000
3000
Я уже упоминал об этом приспособлении для наблюдения за жизнью.
10:43
You know, I've been using it for two and a half months.
194
628000
3000
Я использовал его на протяжении 2.5 месяца.
10:46
It's a staggering device, not because it tells me
195
631000
2000
Это стратегическое оборудование не потому, что оно говорит мне
10:48
how many kilocalories I do every day,
196
633000
3000
как много калорий я затрачиваю ежедневно,
10:51
but because it looks, over 24 hours, what I've done in a day.
197
636000
4000
но потому, что 24 часа оно наблюдает, что я делаю в течении дня.
10:55
And I didn't realize that for three hours I'm sitting at my desk,
198
640000
3000
Я и не знал, что три часа я сижу за столом,
10:58
and I'm not moving at all.
199
643000
2000
абсолютно не двигаясь.
11:00
And a lot of the functions in the data that we have as input systems here
200
645000
5000
Многие функции, представленные в этих данных как входные системы,
11:05
are really different than we understand them,
201
650000
3000
в действительности отличаются от нашего понимания,
11:08
because we're not measuring them dynamically.
202
653000
2000
потому что мы не измеряем их динамически.
11:10
And so, if you think of cancer as a system,
203
655000
5000
Таким образом, если представить рак как систему, то
11:15
there's an input and an output and a state in the middle.
204
660000
4000
в ней будут данные на входе и выходе и структура посередине.
11:19
So, the states, are equivalent classes of history,
205
664000
3000
Итак, структуры - это исторические классы эквивалентности,
11:22
and the cancer patient, the input, is the environment,
206
667000
3000
а для больного раком, входные данные - это окружение,
11:25
the diet, the treatment, the genetic mutations.
207
670000
4000
диета, лечение, генетические мутации.
11:29
The output are our symptoms:
208
674000
3000
Данные на выходе - это симптомы.
11:32
Do we have pain? Is the cancer growing? Do we feel bloated, etc.?
209
677000
4000
Болит ли что-то? Развивается ли рак? Чувствуем ли мы вздутие и т.д.
11:36
Most of that state is hidden.
210
681000
4000
Большая часть структуры скрыта.
11:40
So what we do in our field is we change and input,
211
685000
3000
В нашей работе мы меняем входные данные,
11:43
we give aggressive chemotherapy,
212
688000
2000
мы прописываем курс агрессивной химиотерапии.
11:45
and we say, "Did that output get better? Did that pain improve, etc.?"
213
690000
5000
И потом проверяем, улучшился ли результат? Уменьшилась ли боль и т.д.?
11:50
And so, the problem is that it's not just one system,
214
695000
4000
Итак, проблема в том, что это не просто одна система,
11:54
it's multiple systems on multiple scales.
215
699000
3000
это множество систем по многим измерениям.
11:57
It's a system of systems.
216
702000
3000
Это система систем.
12:00
And so, when you start to look at emergent systems,
217
705000
2000
И, когда вы начинаете рассматривать новые системы,
12:02
you can look at a neuron under a microscope.
218
707000
3000
вы можете увидеть нейрон под микроскопом.
12:05
A neuron under the microscope is very elegant
219
710000
2000
Нейрон под микроскопом выглядит весьма элегантно,
12:07
with little things sticking out and little things over here,
220
712000
3000
с маленькими торчащими ножками и маленькими штуками тут.
12:10
but when you start to put them together in a complex system,
221
715000
4000
Но когда вы совмещаете их вместе в сложную систему,
12:14
and you start to see that it becomes a brain,
222
719000
2000
то вы можете увидеть как это становится мозгом,
12:16
and that brain can create intelligence,
223
721000
3000
а этот мозг в свою очередь может создать разум,
12:19
what we're talking about in the body,
224
724000
2000
а мы говорим о том, что
12:21
and cancer is starting to model it like a complex system.
225
726000
3000
можно попытаться построить модель развития в организме рака, как сложной системы.
12:24
Well, the bad news is that these robust --
226
729000
3000
Однако, плохая новость - эти сложные-
12:27
and robust is a key word --
227
732000
2000
и "сложные" это ключевое слово -
12:29
emergent systems are very hard to understand in detail.
228
734000
4000
развивающиеся системы очень трудно понять в деталях.
12:33
The good news is you can manipulate them.
229
738000
3000
Хорошая новость - вы можете ими управлять.
12:36
You can try to control them
230
741000
2000
Вы можете попробовать управлять ими
12:38
without that fundamental understanding of every component.
231
743000
3000
не имея фундаментального представления о каждом элементе.
12:41
One of the most fundamental clinical trials in cancer
232
746000
3000
Одно из самых фундаментальных клинических испытаний в онкологии
12:44
came out in February in the New England Journal of Medicine,
233
749000
3000
опубликовали в феврале в Медицинском Журнале Новой Англии,
12:47
where they took women who were pre-menopausal with breast cancer.
234
752000
4000
где были взяты женщины предклимактерического возраста, у которых диагностировали рак груди.
12:51
So, about the worst kind of breast cancer you can get.
235
756000
3000
Это наверно самый наихудший вид рака груди, которым можно страдать.
12:54
They had gotten their chemotherapy,
236
759000
2000
Им провели химиотерапию,
12:56
and then they randomized them,
237
761000
2000
затем разделили их в перемешанном порядке и
12:58
where half got placebo,
238
763000
2000
дали половине плацебо,
13:00
and half got a drug called Zoledronic acid that builds bone.
239
765000
4000
а другой половине лекарство называемое Золедроновая кислота, которая строит кость.
13:04
It's used to treat osteoporosis,
240
769000
2000
Его применяют для лечения остеопороза,
13:06
and they got that twice a year.
241
771000
2000
и женщинам давали его дважды в год.
13:08
They looked and, in these 1,800 women,
242
773000
4000
Результат был таков, что среди 1,800 женщин
13:12
given twice a year a drug that builds bone,
243
777000
3000
получавших дважды в год лекарство для строения кости,
13:15
you reduce the recurrence of cancer by 35 percent.
244
780000
5000
вероятность повторного возникновения рака уменьшилось на 35 процентов.
13:21
Reduce occurrence of cancer by a drug
245
786000
2000
Снижение рецедива рака лекарством,
13:23
that doesn't even touch the cancer.
246
788000
2000
не имеющим ничего общего с раком.
13:25
So the notion, you change the soil, the seed doesn't grow as well.
247
790000
5000
Проще говоря - вы поменяете почву и семя не будет расти.
13:30
You change that system,
248
795000
3000
Вы поменяете систему
13:33
and you could have a marked effect on the cancer.
249
798000
2000
и вы можете значительно повлиять на рак.
13:35
Nobody has ever shown -- and this will be shocking --
250
800000
3000
Никто и никогда не показал - и это шокирующе -
13:38
nobody has ever shown that most chemotherapy
251
803000
3000
никто и никогда не показал, что химиотерапия
13:41
actually touches a cancer cell.
252
806000
2000
и вправду действует в основном на раковые клетки.
13:43
It's never been shown.
253
808000
2000
Этого никто не видел.
13:45
There's all these elegant work in the tissue culture dishes,
254
810000
3000
Существуют все эти замечательные работы, проводимые в емкостях для выращивання ткани, в которых,
13:48
that if you give this cancer drug, you can do this effect to the cell,
255
813000
3000
если вы лечите рак лекарством, это оказывает влияние на определенную клетку,
13:51
but the doses in those dishes are nowhere near
256
816000
3000
но дозы в тех лабораторных исследованиях далеки от
13:54
the doses that happen in the body.
257
819000
4000
доз, оказывающих воздействие в организме.
13:58
If I give a woman with breast cancer a drug called Taxol
258
823000
3000
Если женщина с раком груди принимает средство Таксол
14:01
every three weeks, which is the standard,
259
826000
2000
каждые три недели, что является стандартом,
14:03
about 40 percent of women with metastatic cancer
260
828000
2000
около 40 процентов женщин больных раком на стадии метастаз
14:05
have a great response to that drug.
261
830000
3000
положительно реагируют на лечение.
14:08
And a response is 50 percent shrinkage.
262
833000
2000
Реакцией на лечение является 50 процентное уменьшение опухоли.
14:10
Well, remember that's not even an order of magnitude,
263
835000
2000
Однако, помните, что суть даже не в размере,
14:12
but that's a different story.
264
837000
2000
а это другая история.
14:14
They then recur, I give them that same drug every week.
265
839000
4000
Затем все повторяется, я даю им то же лекарство каждую неделю.
14:18
Another 30 percent will respond.
266
843000
3000
Другие 30 процентов будут иметь положительный эффект.
14:21
They then recur, I give them that same drug
267
846000
2000
История повторяется, я прописываю то же лекарство
14:23
over 96 hours by continuous infusion,
268
848000
3000
в течении 96 часов продолжительного приема,
14:26
another 20 or 30 percent will respond.
269
851000
3000
другие 20 или 30 процентов ответят на лечение.
14:29
So, you can't tell me it's working by the same mechanism in all three size.
270
854000
4000
Вы не можете сказать, что один механизм работает на каждом из трех этапов.
14:33
It's not. We have no idea the mechanism.
271
858000
3000
Это не так. Мы понятия не имеем о механизме.
14:36
So the idea that chemotherapy may just be disrupting
272
861000
3000
Таким образом, идея о том, что химиотерапия может разрушить
14:39
that complex system,
273
864000
3000
эту сложную систему,
14:42
just like building bone disrupted that system and reduced recurrence,
274
867000
5000
в точности как построение кости разрушает эту систему и снижает повторное появление,
14:47
chemotherapy may work by that same exact way.
275
872000
3000
химиотерапия может иметь такой же эффект.
14:50
The wild thing about that trial also,
276
875000
3000
Странно в этом эксперименте также то, что
14:53
was that it reduced new primaries, so new cancers, by 30 percent also.
277
878000
7000
уменьшились раковые образования на начальных стадиях, тоже на 30 процентов.
15:02
So, the problem is, yours and mine, all of our systems are changing.
278
887000
5000
Наша проблема в том, что все наши системы меняются.
15:07
They're dynamic.
279
892000
2000
Они динамичны.
15:09
I mean, this is a scary slide, not to take an aside,
280
894000
3000
Я имею в виду, это страшный спуск, я говорю это не для того, чтобы сделать отступление от темы,
15:12
but it looks at obesity in the world.
281
897000
2000
что это выглядит как ожирение в мире.
15:14
And I'm sorry if you can't read the numbers, they're kind of small.
282
899000
3000
Я извиняюсь если вам не видно цифры, мелкий шрифт.
15:17
But, if you start to look at it, that red, that dark color there,
283
902000
4000
Все же, если вы присмотритесь, то это красное, этот темный цвет представляет
15:21
more than 75 percent of the population
284
906000
3000
более 75 процентов населения
15:24
of those countries are obese.
285
909000
3000
тех стран, страдающих этим ожирением.
15:27
Look a decade ago, look two decades ago: markedly different.
286
912000
4000
Посмотрите десятилетие назад, два десятилетия назад, помечены по-другому.
15:31
So, our systems today are dramatically different
287
916000
3000
Наши системы сегодня трагично отличаются от того,
15:34
than our systems a decade or two ago.
288
919000
4000
чем они были одно или два десятилетия назад.
15:38
So the diseases we have today,
289
923000
3000
Сегодняшние болезни,
15:41
which reflect patterns in the system over the last several decades,
290
926000
4000
отражающие зависимости в системе на протяжении нескольких последних десятелетий,
15:45
are going to change dramatically over the next decade or so
291
930000
4000
сильно изменятся в последующем десятилетии или около того,
15:49
based on things like this.
292
934000
3000
в зависимости от таких факторов.
15:52
So, this picture, although it is beautiful, is a 40-gigabyte picture
293
937000
10000
Этот рисунок хоть и красив - это изображение размером в 40 гигабайт
16:02
of the whole proteome.
294
947000
2000
целого протеома.
16:04
So this is a drop of blood that has gone through a superconducting magnet,
295
949000
4000
Это всего лишь капелька крови, прошедшая через сверхпроводящий магнит
16:08
and we're able to get resolution
296
953000
2000
и мы можем получить расширение
16:10
where we can start to see all of the proteins in the body.
297
955000
4000
позволяющее увидеть все протеины в теле.
16:14
We can start to see that system.
298
959000
2000
Мы можем увидеть эту систему.
16:16
Each of the red dots are where a protein has actually been identified.
299
961000
4000
Красные точки показывают те места, где протеин был идентифицирован.
16:20
The power of these magnets, the power of what we can do here,
300
965000
2000
Сила этих магнитов, сила того, что мы можем сделать здесь -
16:22
is that we can see an individual neutron with this technology.
301
967000
5000
возможность увидеть отдельный нейтрон благодаря этой технологии.
16:27
So, again, this is stuff we're doing with Danny Hillis
302
972000
3000
Еще раз, над этим мы работаем с Дэни Хиллисом и группой
16:30
and a group called Applied Proteomics,
303
975000
2000
называемой Прикладной Протеомикой.
16:32
where we can start to see individual neutron differences,
304
977000
4000
Эта работа дает возможность увидеть отличие отдельного нейрона
16:36
and we can start to look at that system like we never have before.
305
981000
4000
и дает возможность рассмотреть систему под новым углом.
16:40
So, instead of a reductionist view, we're taking a step back.
306
985000
4000
Вместо упростительного метода, мы делаем шаг назад.
16:44
So this is a woman, 46 years old,
307
989000
4000
Это женщина, ей 46 лет,
16:48
who had recurrent lung cancer.
308
993000
3000
у которой был рецидивирующий рак легких.
16:51
It was in her brain, in her lungs, in her liver.
309
996000
4000
Рак был в ее мозгу, в ее легких, в ее печени.
16:55
She had gotten Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere,
310
1000000
4000
Она принимала Карбоплатин Таксол, Карбоплатин Таксотерат,
16:59
Gemcitabine, Navelbine:
311
1004000
2000
Гемцитабен, Навелбин.
17:01
Every drug we have she had gotten, and that disease continued to grow.
312
1006000
5000
Она лечилась всем, что у нас было, но болезнь прогрессировала.
17:06
She had three kids under the age of 12,
313
1011000
4000
У нее трое детей младше 12 лет,
17:10
and this is her CT scan.
314
1015000
2000
и это ее результат компьютерного исследования.
17:12
And so what this is, is we're taking a cross-section of her body here,
315
1017000
3000
Здесь мы рассматриваем поперечное сечение ее тела.
17:15
and you can see in the middle there is her heart,
316
1020000
3000
И в середине вы можете увидеть ее сердце,
17:18
and to the side of her heart on the left there is this large tumor
317
1023000
4000
а на стороне ее сердца слева находится большая опухоль
17:22
that will invade and will kill her, untreated, in a matter of weeks.
318
1027000
6000
которая будет расти и убьет ее, невылеченная. Это вопрос нескольких недель.
17:28
She goes on a pill a day that targets a pathway,
319
1033000
5000
Она принимает препарат, который направлен на подавление патогенного процесса,
17:33
and again, I'm not sure if this pathway was in the system, in the cancer,
320
1038000
4000
и опять таки, я не уверен находился ли этот процесс в раковой системе,
17:37
but it targeted a pathway, and a month later, pow, that cancer's gone.
321
1042000
6000
но это достигло цели, и месяц спустя, раз - и рак исчез.
17:43
Six months later it's still gone.
322
1048000
3000
Спустя полгода рак также не проявился.
17:46
That cancer recurred, and she passed away three years later from lung cancer,
323
1051000
5000
К сожалению, все таки рецидив случился, и она умерла 3 годя спустя от рака легких,
17:51
but she got three years from a drug
324
1056000
4000
но она прожила три года благодаря препарату,
17:55
whose symptoms predominately were acne.
325
1060000
2000
применяемому преимущественно для лечения угревой сыпи.
17:57
That's about it.
326
1062000
2000
На этом все.
17:59
So, the problem is that the clinical trial was done,
327
1064000
4000
Итак, проблема в том, что это клиническое испытание было проведено
18:03
and we were a part of it,
328
1068000
2000
с нашим участием
18:05
and in the fundamental clinical trial --
329
1070000
2000
и в основном клиническом исследовании,
18:07
the pivotal clinical trial we call the Phase Three,
330
1072000
2000
в главном медицинском испытании, на третьем этапе,
18:09
we refused to use a placebo.
331
1074000
3000
мы отказались от использования плацебо.
18:12
Would you want your mother, your brother, your sister
332
1077000
2000
Хотели бы вы, чтобы ваша мама, ваш брат или ваша сестра
18:14
to get a placebo if they had advanced lung cancer and had weeks to live?
333
1079000
4000
получили плацебо, если бы они страдали от прогрессирующего рака легких и им оставалось лишь несколько недель?
18:18
And the answer, obviously, is not.
334
1083000
2000
Очевидно, что ответ - "нет".
18:20
So, it was done on this group of patients.
335
1085000
2000
Это было проделано на этой группе пациентов.
18:22
Ten percent of people in the trial had this dramatic response that was shown here,
336
1087000
6000
10 процентов людей участвующих в эксперименте имели сильную реакцию, что показано здесь,
18:28
and the drug went to the FDA,
337
1093000
3000
и лекарство отправили в Управление по контролю за продуктами и лекарствами,
18:31
and the FDA said, "Without a placebo,
338
1096000
2000
где спросили:"Без плацебо,
18:33
how do I know patients actually benefited from the drug?"
339
1098000
5000
как можно быть увереным, что лекарство помогает пациентам на самом деле?"
18:38
So the morning the FDA was going to meet,
340
1103000
2000
Утром, когда Управление по контролю за продуктами и лекарствами готовилось к собранию,
18:40
this was the editorial in the Wall Street Journal.
341
1105000
3000
это было на передней странице "Уолл-стрит джорнал".
18:43
(Laughter)
342
1108000
2000
(смех)
18:45
And so, what do you know, that drug was approved.
343
1110000
4000
Ну, и как вы уже знаете лекарство было одобрено.
18:49
The amazing thing is another company did the right scientific trial,
344
1114000
4000
Примечательно, что другая компания провела научный эксперимент, в котором
18:53
where they gave half placebo and half the drug.
345
1118000
3000
использовали плацебо для половины пациентов и лекарство для другой.
18:56
And we learned something important there.
346
1121000
2000
И мы узнали нечто важное.
18:58
What's interesting is they did it in South America and Canada,
347
1123000
3000
Интересно то, что это было сделано в Южной Америке и Канаде,
19:01
where it's "more ethical to give placebos."
348
1126000
3000
где считается "более этичным давать плацебо",
19:04
They had to give it also in the U.S. to get approval,
349
1129000
2000
им пришлось давать его и в США для получения разрешения.
19:06
so I think there were three U.S. patients
350
1131000
2000
Насколько я знаю было 3 пациента в США,
19:08
in upstate New York who were part of the trial.
351
1133000
2000
в северной части Нью Йорка, учавствовавших в испытании.
19:10
But they did that, and what they found
352
1135000
2000
И они обнаружили следующее:
19:12
is that 70 percent of the non-responders
353
1137000
3000
70 процентов, пациентов не ответивших на лечение,
19:15
lived much longer and did better than people who got placebo.
354
1140000
5000
жили значительно дольше тех, кто принимал плацебо.
19:20
So it challenged everything we knew in cancer,
355
1145000
3000
Таким образом это поставило под вопрос все, что мы до этого знали о раке,
19:23
is that you don't need to get a response.
356
1148000
2000
а именно, что необязательно получать реакцию на лечение.
19:25
You don't need to shrink the disease.
357
1150000
2000
Не нужно "уменьшать" заболевание.
19:27
If we slow the disease, we may have more of a benefit
358
1152000
4000
Если мы приостановим болезнь, может оказать больше положительного влияния на шансы
19:31
on patient survival, patient outcome, how they feel,
359
1156000
4000
выживания пациента, на положительный общий исход, на то, как он себя чувствует,
19:35
than if we shrink the disease.
360
1160000
2000
чем тогда, когда мы "уменьшаем" болезнь.
19:37
The problem is that, if I'm this doc, and I get your CT scan today
361
1162000
3000
Проблема в следующем: если я - врач, и я получу ваше компьютерное сканирование сегодня,
19:40
and you've got a two centimeter mass in your liver,
362
1165000
3000
и у вас обнаружится 2х сантиметровая опухоль печени
19:43
and you come back to me in three months and it's three centimeters,
363
1168000
3000
и вы вернетесь через три месяца, и опухоль выросла до 3-х сантиметров,
19:46
did that drug help you or not?
364
1171000
2000
помогло ли вам лекарство?
19:48
How do I know?
365
1173000
2000
Откуда мне знать?
19:50
Would it have been 10 centimeters, or am I giving you a drug
366
1175000
4000
Могла ли опухоль быть 10 сантиметров или я прописываю препарат
19:54
with no benefit and significant cost?
367
1179000
3000
бесполезный и дорогой?
19:57
So, it's a fundamental problem.
368
1182000
2000
Итак, в этом вся проблема.
19:59
And, again, that's where these new technologies can come in.
369
1184000
5000
И опять таки, именно отсюда начинаются новые методы.
20:04
And so, the goal obviously is that you go into your doctor's office --
370
1189000
4000
Итак, цель, конечно же, чтобы вы пришли в кабинет врача --
20:08
well, the ultimate goal is that you prevent disease, right?
371
1193000
3000
ну, основная цель, конечно же, предупредить заболевание.
20:11
The ultimate goal is that you prevent any of these things from happening.
372
1196000
4000
Основная цель - чтобы вы предотвратили любое возможное проявление.
20:15
That is the most effective, cost-effective,
373
1200000
3000
Это самый эффективный, в том числе с точки зрения затрат,
20:18
best way we can do things today.
374
1203000
2000
лучший способ, который мы можем использовать сегодня.
20:20
But if one is unfortunate to get a disease,
375
1205000
3000
Но, если кто-то, к сожалению, уже болен,
20:23
you'll go into your doctor's office, he or she will take a drop of blood,
376
1208000
3000
он или она пойдет к врачу, сдаст капельку крови,
20:26
and we will start to know how to treat your disease.
377
1211000
4000
и мы сможем узнать как лечить болезнь.
20:31
The way we've approached it is the field of proteomics,
378
1216000
3000
Наш подход относится к области протеомики,
20:34
again, this looking at the system.
379
1219000
2000
опять таки, мы рассматриваем систему.
20:36
It's taking a big picture.
380
1221000
2000
Рассматриваем полную картины.
20:38
The problem with technologies like this is
381
1223000
3000
Проблема подобного подхода в том, что
20:41
that if one looks at proteins in the body,
382
1226000
2000
если кто-то рассматривает протеины в теле,
20:43
there are 11 orders of magnitude difference
383
1228000
3000
существует порядка 11 разрядов размеров
20:46
between the high-abundant and the low-abundant proteins.
384
1231000
3000
между сильно и слабо распространенными протеинами.
20:49
So, there's no technology in the world that can span 11 orders of magnitude.
385
1234000
5000
И в этом мире нет таких технологий, которые могут измерить 11 разрядов размеров.
20:54
And so, a lot of what has been done with people like Danny Hillis and others
386
1239000
5000
В основном, Дэни Хиллис и другие работали над
20:59
is to try to bring in engineering principles, try to bring the software.
387
1244000
4000
применением технических и программных принципов.
21:03
We can start to look at different components along this spectrum.
388
1248000
5000
У нас есть возможность взглянуть на разные состовляющие в этом диапазоне.
21:08
And so, earlier was talked about cross-discipline, about collaboration.
389
1253000
5000
Раннее упоминалось о междисциплинарном, о сотрудничестве.
21:13
And I think one of the exciting things that is starting to happen now
390
1258000
3000
По-моему, сейчас происходит то, что
21:16
is that people from those fields are coming in.
391
1261000
3000
люди разных направлений собираются вместе.
21:19
Yesterday, the National Cancer Institute announced a new program
392
1264000
3000
Вчера, Национальный Институт Рака объявил новую программу,
21:22
called the Physical Sciences and Oncology,
393
1267000
3000
называемую физика и онкология,
21:25
where physicists, mathematicians, are brought in to think about cancer,
394
1270000
4000
где физики, математики собраны для работы над раком,
21:29
people who never approached it before.
395
1274000
3000
люди, которые ранее в это не были вовлечены.
21:32
Danny and I got 16 million dollars, they announced yesterday,
396
1277000
3000
Дэнни и я получили 16 миллионов долларов, как было объявлено вчера
21:35
to try to attach this problem.
397
1280000
2000
за попытку решить эту проблему.
21:37
A whole new approach, instead of giving high doses of chemotherapy
398
1282000
4000
Весь новый подход, вместо применения высоких доз химиотерапии,
21:41
by different mechanisms,
399
1286000
2000
является попыткой при помощи различных механизмов
21:43
to try to bring technology to get a picture of what's actually happening in the body.
400
1288000
6000
использовать достижения технологий для получения картины того, что на самом деле происходит в теле.
21:49
So, just for two seconds, how these technologies work --
401
1294000
4000
Итак, вкратце расскажу о том, как это работает,
21:53
because I think it's important to understand it.
402
1298000
3000
я думаю, что это очень важно для понимания.
21:56
What happens is every protein in your body is charged,
403
1301000
3000
Каждый протеин в вашем теле заряжен,
21:59
so the proteins are sprayed in, the magnet spins them around,
404
1304000
4000
поэтому когда протеины вбрызгиваются вовнутрь, магнит вращает их по кругу,
22:03
and then there's a detector at the end.
405
1308000
2000
в конце расположен детектор.
22:05
When it hit that detector is dependent on the mass and the charge.
406
1310000
5000
Момент соударения с деректором зависит от массы и заряда.
22:10
And so we can accurately -- if the magnet is big enough,
407
1315000
3000
Таким образом, с высокой точностью, если магнит достаточно большой
22:13
and your resolution is high enough --
408
1318000
2000
и вы располагаете достаточно высоким разрешением,
22:15
you can actually detect all of the proteins in the body
409
1320000
3000
вы можете на самом деле обнаружить все белки в теле, и
22:18
and start to get an understanding of the individual system.
410
1323000
4000
это будет началом понимания об отдельной системе.
22:22
And so, as a cancer doctor,
411
1327000
2000
Как онколог,
22:24
instead of having paper in my chart, in your chart, and it being this thick,
412
1329000
5000
вместо использования бумаги для построения графика, вашего графика, что обычно составляет достаточно толстую стопку,
22:29
this is what data flow is starting to look like in our offices,
413
1334000
4000
- вот так начинает выглядеть поток данных в наших офисах,
22:33
where that drop of blood is creating gigabytes of data.
414
1338000
3000
где капля крови создает гигабайты данных.
22:36
Electronic data elements are describing every aspect of the disease.
415
1341000
4000
Электронные элементы данных описывают каждый аспект болезни.
22:40
And certainly the goal is we can start to learn from every encounter
416
1345000
4000
И конечно же, цель в том, чтобы начать изучать каждый случай
22:44
and actually move forward, instead of just having encounter and encounter,
417
1349000
5000
и действительно двигаться вперед вместо того, чтобы просто пропускать случай за случаем
22:49
without fundamental learning.
418
1354000
2000
без какого-либо фундаментального изучения.
22:51
So, to conclude, we need to get away from reductionist thinking.
419
1356000
6000
Подводя итог, необходимо заметить, что нам следует отказаться от упростительного метода мышления.
22:57
We need to start to think differently and radically.
420
1362000
4000
Мы должны начать думать по-другому и радикально.
23:01
And so, I implore everyone here: Think differently. Come up with new ideas.
421
1366000
4000
Я заклинаю каждого здесь думать по-другому. Придумывать новые идеи.
23:05
Tell them to me or anyone else in our field,
422
1370000
3000
Поведать о них мне или кому-либо еще из нашего круга,
23:08
because over the last 59 years, nothing has changed.
423
1373000
3000
потому что на протяжении последних 59 лет не было сделано никакого прогресса.
23:11
We need a radically different approach.
424
1376000
3000
Мы нуждаемся в радикально другом подходе.
23:14
You know, Andy Grove stepped down as chairman of the board at Intel --
425
1379000
3000
Знаете, когда Энди Грув отошел от должности председателя правления Интел --
23:17
and Andy was one of my mentors, tough individual.
426
1382000
3000
и Энди был одним из моих наставников, жесткой личностью --
23:20
When Andy stepped down, he said,
427
1385000
2000
когда Энди покинул должность, он сказал:
23:22
"No technology will win. Technology itself will win."
428
1387000
3000
"Ни одна из технологий не победит. Технологии победят."
23:25
And I'm a firm believer, in the field of medicine and especially cancer,
429
1390000
4000
И я твердо верю, что в области медицины и особенно онкологии
23:29
that it's going to be a broad platform of technologies
430
1394000
3000
именно широкая платформа технологий,
23:32
that will help us move forward
431
1397000
2000
поможет нам двигаться вперед
23:34
and hopefully help patients in the near-term.
432
1399000
2000
и, будем надеяться, поможет пациентам в ближайшем будущем.
23:36
Thank you very much.
433
1401000
2000
Спасибо большое.
ABOUT THE SPEAKER
David Agus - Cancer DoctorAlthough a highly-accomplished conventional doctor, David Agus has embraced the future of medicine and is constantly exploring ways that new technologies can help in the fight against cancer.
Why you should listen
David Agus is a medical doctor and a Professor of Medicine at the University of Southern California. However, he is also the founder of a couple of game-changing medical initiatives. In 2006, he co-founded Navigenics with Dietrich Stephan, Ph.D., to form a company that would provide people with their individual genetic information, allowing them to act on any predispositions to disease that they might have and prevent onset. He also founded Oncology.com which was the largest cancer Internet resource and community.
Dr. Agus’ research is focused on the application of proteomics and genomics in the study of cancer, as well as developing new therapeutic treatments for cancer. He serves as Director of the USC Center for Applied Molecular Medicine and the USC Westside Prostate Cancer Center. Agus is also the recipient of several honors and awards, including the American Cancer Society Physician Research Award, a Clinical Scholar Award from the Sloan-Kettering Institute and the International Myeloma Foundation Visionary Science Award.
David Agus | Speaker | TED.com