TEDGlobal 2012
Susan Solomon: The promise of research with stem cells
Susan Solomon: Kök hücre araştırmalarının vadettikleri
Filmed:
Readability: 4.9
927,801 views
Kök hücrelerini "vücudumuzun kendi onarım kiti" olarak tanımlayan Susan Solomon, laboratuvar ortamında geliştirilmiş kök hücrelerle ilgili yapılan araştırmaları savunuyor. Birbirinden ayrı pluripotent kök hücre dizilerini geliştiren çalışma grubu araştırmayı hastalık tedavisine doğru hızla ilerletecek test ortamı yaratıyor -- ve bu da hastalığa özel olmaktan ziyade, hastaya özel tedavi yöntemleri oluşturmayı sağlayacak.
Susan Solomon - Stem cell research advocate
Susan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine. Full bio
Susan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:17
So, embryonic stem cells
0
1121
2989
Embriyo kök hücreleri
00:20
are really incredible cells.
1
4110
3300
gerçekten inanılmaz hücrelerdir.
00:23
They are our body's own repair kits,
2
7410
2788
Onlar vücudun kendi tamirat kutusudur
00:26
and they're pluripotent, which means they can morph into
3
10198
2964
ve pluripotent hücrelerdir, bu da vücudumuzdaki
00:29
all of the cells in our bodies.
4
13162
2432
tüm hücrelere dönüşebilecekleri anlamına gelir.
00:31
Soon, we actually will be able to use stem cells
5
15594
2688
Yakında kök hücrelerini, hasarlı ya da hastalıklı hücreleri
00:34
to replace cells that are damaged or diseased.
6
18282
2985
yenileriyle degiştirmek üzere kullanmaya başlayabileceğiz.
00:37
But that's not what I want to talk to you about,
7
21267
2431
Fakat sizlere anlatmak istediğim konu bu değil.
00:39
because right now there are some really
8
23698
2678
Çünkü şu anda kök hücreleriyle yapabildiğimiz
00:42
extraordinary things that we are doing with stem cells
9
26376
3946
olağanüstü şeyler var ve bunlar
00:46
that are completely changing
10
30322
1607
hastalıklara bakışımızı ve onları modelleyişimizi,
00:47
the way we look and model disease,
11
31929
2899
neden hasta olduğumuzu anlama
00:50
our ability to understand why we get sick,
12
34828
2519
ve hatta ilaç geliştirebilme yeneteklerimizi
00:53
and even develop drugs.
13
37347
2431
tamamen değiştiriyor.
00:55
I truly believe that stem cell research is going to allow
14
39778
4313
Biz bugün çocuk felcini nasıl önlenebilir bir hastalık olarak görüyorsak,
00:59
our children to look at Alzheimer's and diabetes
15
44091
4505
kök hücre araştırmaları sayesinde de
01:04
and other major diseases the way we view polio today,
16
48596
4391
çocuklarımız Alzheimer, diyabet ve diğer önemli hastalıkları
01:08
which is as a preventable disease.
17
52987
3201
önlenebilir olarak görebileceklerine gerçekten inanıyorum.
01:12
So here we have this incredible field, which has
18
56188
3223
İlk sağlıklı bebek Louise'in doğumuna kadar
01:15
enormous hope for humanity,
19
59411
4387
tüp bebek araştırmalarında
01:19
but much like IVF over 35 years ago,
20
63798
3520
35 yıl boyunca yaşandığı gibi,
01:23
until the birth of a healthy baby, Louise,
21
67318
2334
insanlık için muazzam umutlar vaat eden
01:25
this field has been under siege politically and financially.
22
69652
5069
bu inanılmaz alan da politik ve finansal baskı altında.
01:30
Critical research is being challenged instead of supported,
23
74721
4272
Bu kritik araştırma, destek yerine itirazlarla karşılaşıyor
01:34
and we saw that it was really essential to have
24
78993
4360
ve gördük ki, özel güvenli sığınak
01:39
private safe haven laboratories where this work
25
83353
3531
labaratuarlara sahip olmak bu araştırmaların
01:42
could be advanced without interference.
26
86884
2830
müdaheleye uğramadan ilerleyebilmesi için esastı.
01:45
And so, in 2005,
27
89714
2531
Ve bu işi yapabilecek ve destekleyebilecek
01:48
we started the New York Stem Cell Foundation Laboratory
28
92245
2612
küçük bir organizasyona sahip olmak için
01:50
so that we would have a small organization that could
29
94857
3589
2005'te New York Kök Hücre
01:54
do this work and support it.
30
98446
3312
Vakıf Labaratuarı'nı kurduk.
01:57
What we saw very quickly is the world of both medical
31
101758
3385
Çok çabuk gördük ki, ilaç ve tedavi geliştirme dünyası gibi
02:01
research, but also developing drugs and treatments,
32
105143
3376
hem tıbbi araştırmalar da tahmin edebileceğiniz üzere
02:04
is dominated by, as you would expect, large organizations,
33
108519
3713
büyük kuruluşların egemenliğindeydi.
02:08
but in a new field, sometimes large organizations
34
112232
3119
Fakat yeni bir alanda bazen büyük kuruluşlar
02:11
really have trouble getting out of their own way,
35
115351
2168
yollarını bulmakta gerçekten zorlanıyorlar
02:13
and sometimes they can't ask the right questions,
36
117519
2436
ve bazen doğru soruları soramıyorlar.
02:15
and there is an enormous gap that's just gotten larger
37
119955
3356
Ve bu yüzden, akademik araştırmalar ile
02:19
between academic research on the one hand
38
123311
3211
ilaçlarımızı ve birçok tedaviyi geliştiren
02:22
and pharmaceutical companies and biotechs
39
126522
2701
ilaç ve bioteknoloji şirketleri arasındaki
02:25
that are responsible for delivering all of our drugs
40
129223
3266
büyük mesafe daha da arttı.
02:28
and many of our treatments, and so we knew that
41
132489
2390
Dolayısıyla tedavileri gerçekten hızlandırmak için,
02:30
to really accelerate cures and therapies, we were going
42
134879
3946
iki konuyu ele almamız
02:34
to have to address this with two things:
43
138825
2807
gerektiğini biliyorduk:
02:37
new technologies and also a new research model.
44
141632
3222
yeni teknolojiler ve aynı zamanda yeni bir araştırma modeli.
02:40
Because if you don't close that gap, you really are
45
144854
3759
Çünkü aradaki boşluğu kapatamazsak,
02:44
exactly where we are today.
46
148613
1607
bugün olduğumuz yerde kalacağız.
02:46
And that's what I want to focus on.
47
150220
1667
Ve benim yoğunlaşmak istediğim konu bu.
02:47
We've spent the last couple of years pondering this,
48
151887
3550
Son birkaç senedir bu konuya kafa yorduk,
02:51
making a list of the different things that we had to do,
49
155437
2391
yapmamız gereken farklı şeylerin listesini yaptık
02:53
and so we developed a new technology,
50
157828
2631
ve yeni bir teknoloji oluşturduk.
02:56
It's software and hardware,
51
160459
1251
Aslen kendi avatarlarımız olan evrensel bir diziyi
02:57
that actually can generate thousands and thousands of
52
161710
3503
oluşturabilecek genetik çeşitliliği
03:01
genetically diverse stem cell lines to create
53
165213
3170
bulunan binlerce kök hücreyi sıralayacak
03:04
a global array, essentially avatars of ourselves.
54
168383
3787
bir yazılım ve donanımdan oluşan bir teknoloji.
03:08
And we did this because we think that it's actually going
55
172170
3434
ve bunu yaptık, çünkü bunun aslında bizim insan genomunun
03:11
to allow us to realize the potential, the promise,
56
175604
3415
dizilimini, potansiyelini ve bize verebileceklerini
03:14
of all of the sequencing of the human genome,
57
179019
3080
anlamamızı sağlayacağını düşünüyoruz.
03:17
but it's going to allow us, in doing that,
58
182099
2504
Klinik çalışmaları hayvan hücreleri yerine
03:20
to actually do clinical trials in a dish with human cells,
59
184603
5008
bir kaptaki insan hücreleri
03:25
not animal cells, to generate drugs and treatments
60
189611
4159
ile yapmamızı ve dolasıysıyla daha etkin ve
03:29
that are much more effective, much safer,
61
193770
3249
güvenli ilaç ve tedavileri daha hızlı ve ucuza
03:32
much faster, and at a much lower cost.
62
197019
3256
yapabilmemizi sağlayacak.
03:36
So let me put that in perspective for you
63
200275
2384
Size bu bağlamda biraz
03:38
and give you some context.
64
202659
1416
perspektif vermek istiyorum.
03:39
This is an extremely new field.
65
204075
4832
Bu çok yeni bir alan.
03:44
In 1998, human embryonic stem cells
66
208907
2832
1998'de kök hücreleri ilk defa tespit edildi
03:47
were first identified, and just nine years later,
67
211739
3512
ve sadece 9 sene sonra
03:51
a group of scientists in Japan were able to take skin cells
68
215251
4305
Japonya'da bir grup bilim adamı
03:55
and reprogram them with very powerful viruses
69
219556
3195
deri hücrelerini alıp çok güçlü virüslerle yeniden programlayarak
03:58
to create a kind of pluripotent stem cell
70
222751
4242
uyarılmış pluripotent kök hücre denilen veya IPS hücresi olarak bahsettiğimiz
04:02
called an induced pluripotent stem cell,
71
226993
2090
bir çeşit pluripotent kök hücre
04:04
or what we refer to as an IPS cell.
72
229083
3008
oluşturmayı başardılar.
04:07
This was really an extraordinary advance, because
73
232091
3198
Bu inanılmaz bir ilerlemeydi,
04:11
although these cells are not human embryonic stem cells,
74
235289
2544
bu hücreler insan embriyosundan alınmış kök
04:13
which still remain the gold standard,
75
237833
1794
hücreleri olmamasına rağmen
04:15
they are terrific to use for modeling disease
76
239627
3470
hastalığı modellemek ve potansiyel olarak
04:18
and potentially for drug discovery.
77
243097
2730
ilaç keşiflerinde kullanmak için mükemmeldi.
04:21
So a few months later, in 2008, one of our scientists
78
245827
3040
Birkaç ay sonra, 2008'de bizim bir bilim adamımız
04:24
built on that research. He took skin biopsies,
79
248867
3200
bu araştırma üzerinde çalışmalarına devam etti.
04:27
this time from people who had a disease,
80
252067
2028
ALS yada Ingiltere'de ki adıyla Motor Nöron Hastalığı olan
04:29
ALS, or as you call it in the U.K., motor neuron disease.
81
254095
2914
insanlardan deri biyopsileri aldı.
04:32
He turned them into the IPS cells
82
257009
1698
Bu hücreleri size bahsettiğim IPS hücrelerine dönüştürdü
04:34
that I've just told you about, and then he turned those
83
258707
2686
ve daha sonra bu IPS hücrelerini de
04:37
IPS cells into the motor neurons that actually
84
261393
2704
bu hastalıktan dolayı
04:39
were dying in the disease.
85
264097
1461
ölen motor nöronlara dönüştürdü.
04:41
So basically what he did was to take a healthy cell
86
265558
3019
Aslında temel olarak yaptığı
04:44
and turn it into a sick cell,
87
268577
1714
sağlıklı hücreyi alıp bunu hastalıklı bir hücreye çevirmekti
04:46
and he recapitulated the disease over and over again
88
270291
3558
ve hastalığı bir kabın içerisinde tekrar ve tekrar özetledi.
04:49
in the dish, and this was extraordinary,
89
273849
3360
Bu inanılmazdı, çünkü
04:53
because it was the first time that we had a model
90
277209
2248
ilk defa yaşayan bir hastadan alınmış
04:55
of a disease from a living patient in living human cells.
91
279457
4188
canlı insan hücreleri üzerinde bir hastalığı modellemiştik.
04:59
And as he watched the disease unfold, he was able
92
283645
3120
Ve bu hastalığın ilerleyişini izledikçe,
05:02
to discover that actually the motor neurons were dying
93
286765
3011
motor nöronlarının aslında bu alanda daha önce
05:05
in the disease in a different way than the field
94
289776
2127
bilinenden farklı bir şekilde öldüklerini farketti.
05:07
had previously thought. There was another kind of cell
95
291903
2494
Aslında zehir salgılayarak bu motor nöronların
05:10
that actually was sending out a toxin
96
294397
2201
ölümünde rol oynayan
05:12
and contributing to the death of these motor neurons,
97
296598
2511
başka çeşit bir hücre vardı.
05:15
and you simply couldn't see it
98
299109
1358
Ve bir insan modeli üzerinde çalışıncaya kadar
05:16
until you had the human model.
99
300467
1790
bunu göremezdiniz.
05:18
So you could really say that
100
302257
2667
Insan kök hücre modelleri olmadan
05:20
researchers trying to understand the cause of disease
101
304924
3906
hastalığın sebeplerini araştıran bilim adamlarını,
05:24
without being able to have human stem cell models
102
308830
4152
bir uçak kazasında neyin yanlış gittiğini
05:28
were much like investigators trying to figure out
103
312982
2760
kara kutu yada uçuş kayıt cihazı
05:31
what had gone terribly wrong in a plane crash
104
315742
3241
olmadan araştıran
05:34
without having a black box, or a flight recorder.
105
318983
3997
dedektiflere benzetebilirsiniz.
05:38
They could hypothesize about what had gone wrong,
106
322980
2602
Neyin yanlış gittiği konusunda hipotezleri olabilir
05:41
but they really had no way of knowing what led
107
325582
3112
ancak gerçekten neyin bu korkunç olaya
05:44
to the terrible events.
108
328694
2172
sebep olduğunu bilmelerinin herhangi bir yolu yoktur.
05:46
And stem cells really have given us the black box
109
330866
4183
Kök hücreleri gerçekten bize hastalıkların
05:50
for diseases, and it's an unprecedented window.
110
335049
3968
kara kutusunu verdi ve bu eşsiz bir pencere.
05:54
It really is extraordinary, because you can recapitulate
111
339017
3245
Bu gerçekten olağanüstü. Çünkü
05:58
many, many diseases in a dish, you can see
112
342262
3247
birçok hastalığı bir kabın içerisinde özetleyebiliyorsunuz,
06:01
what begins to go wrong in the cellular conversation
113
345509
3536
hastada belirtiler görmeden önce bile
06:04
well before you would ever see
114
349045
2424
hücresel dönüşümlerde neyin yanlış
06:07
symptoms appear in a patient.
115
351469
2536
gitmeye başladığını görebiliyorsunuz.
06:09
And this opens up the ability,
116
354005
2523
İlaç testlerini insan hücreleri kullanarak
06:12
which hopefully will become something that
117
356528
2814
yapabilmenin kapılarını aralıyor ve
06:15
is routine in the near term,
118
359342
2647
yakın dönemde bunun rutin bir
06:17
of using human cells to test for drugs.
119
361989
4146
yöntem olacağını umuyorum.
06:22
Right now, the way we test for drugs is pretty problematic.
120
366135
5464
Şu anda ilaçları test etme yöntemlerimiz oldukça sorunlu.
06:27
To bring a successful drug to market, it takes, on average,
121
371599
3318
Başarılı bir ilacı piyasaya sürmek
06:30
13 years — that's one drug —
122
374917
2186
ortalama 13 sene sürüyor ve 4 milyar dolara mal oluyor
06:33
with a sunk cost of 4 billion dollars,
123
377103
3388
ve bu sadece bir ilaç.
06:36
and only one percent of the drugs that start down that road
124
380491
4867
Ve bu süreçe giren ilaçlardan
06:41
are actually going to get there.
125
385358
2248
sadece yüzde biri son noktaya varabiliyor.
06:43
You can't imagine other businesses
126
387606
2125
Bu tür yüksek rakamlarla
06:45
that you would think of going into
127
389731
1449
çalışan başka şirketler
06:47
that have these kind of numbers.
128
391180
1755
düşünemezsiniz.
06:48
It's a terrible business model.
129
392935
1802
Bu çok kötü bir iş modeli.
06:50
But it is really a worse social model because of
130
394737
3989
Aslında içerdikleri ve hepimize mal olması açısından
06:54
what's involved and the cost to all of us.
131
398726
3328
gerçekten çok kötü bir sosyal model.
06:57
So the way we develop drugs now
132
402054
3752
Şu anda ümit veren bileşimleri
07:01
is by testing promising compounds on --
133
405806
3200
deneyerek ilaç geliştiriyoruz.
07:04
We didn't have disease modeling with human cells,
134
409006
1880
İnsan hücrelerini kullanarak hastalığı modelleme yöntemine sahip değildik
07:06
so we'd been testing them on cells of mice
135
410886
3464
ve bu yüzden bileşimleri fare yada diğer canlıların hücrelerinde ya da
07:10
or other creatures or cells that we engineer,
136
414350
3667
kendi tasarladığımız hücrelerde deniyorduk.
07:13
but they don't have the characteristics of the diseases
137
418017
3061
Fakat bunlar bizim çaresini aradığımız hastalıkların
07:16
that we're actually trying to cure.
138
421078
2336
karakteristiklerini taşımıyorlar.
07:19
You know, we're not mice, and you can't go into
139
423414
3046
Biz fare değiliz ve ümit verici bir ilaç geliştirmek istiyorsanız
07:22
a living person with an illness
140
426460
2418
yaşayan hasta bir insandan
07:24
and just pull out a few brain cells or cardiac cells
141
428878
2928
biraz beyin hücresi ya da kalp hücresi alıp
07:27
and then start fooling around in a lab to test
142
431806
2289
daha labaratuara girip
07:29
for, you know, a promising drug.
143
434095
3561
testler ile oyalanamazsınız.
07:33
But what you can do with human stem cells, now,
144
437656
3585
İnsan kök hücreleri ile şu anda yapabildiklerimiz
07:37
is actually create avatars, and you can create the cells,
145
441241
4337
aslında avatarlar yaratmak.
07:41
whether it's the live motor neurons
146
445578
1967
Canlı motor nöronları yada atan kalp hücreleri,
07:43
or the beating cardiac cells or liver cells
147
447545
3010
karaciğer hücreleri veya diğer tür hücreleri hücreleri oluşturabilirsiniz
07:46
or other kinds of cells, and you can test for drugs,
148
450555
4109
ve ilaçları, ümit veren bileşimleri gerçekten
07:50
promising compounds, on the actual cells
149
454664
3125
etki etmesini istediğiniz bu hücreler üzerinde
07:53
that you're trying to affect, and this is now,
150
457789
3631
test edebilirsiniz
07:57
and it's absolutely extraordinary,
151
461420
2814
ve bu gerçekten olağanüstü.
08:00
and you're going to know at the beginning,
152
464234
3156
Deneyinizi oluştururken ve testlere başlarken,
08:03
the very early stages of doing your assay development
153
467390
3744
ilacı piyasasa sürebilmek ve
08:07
and your testing, you're not going to have to wait 13 years
154
471134
3389
aslında sonunda işe yaramadığını hatta insanlara zarar
08:10
until you've brought a drug to market, only to find out
155
474523
3319
verdiğini tespit etmek için 13 sene beklemeniz
08:13
that actually it doesn't work, or even worse, harms people.
156
477842
5056
gerekmediğini bileceksiniz.
08:18
But it isn't really enough just to look at
157
482898
4340
Ama birkaç insandan ya da küçük bir gruptan
08:23
the cells from a few people or a small group of people,
158
487238
3782
alınan hücrelere bakmak aslında tam olarak yeterli değil.
08:26
because we have to step back.
159
491020
1644
Çünkü bir adım geriye çekilerek
08:28
We've got to look at the big picture.
160
492664
1851
büyük resme bakmak zorundayız.
08:30
Look around this room. We are all different,
161
494515
3136
Bu odaya bir bakın. Hepimiz farklıyız
08:33
and a disease that I might have,
162
497651
2740
ve ben Alzheimer ya da Parkinson hastası olsam
08:36
if I had Alzheimer's disease or Parkinson's disease,
163
500391
2877
büyük ihtimalle benim üzerimdeki etkisi
08:39
it probably would affect me differently than if
164
503268
3766
sizlerden birinde olabileceğinden
08:42
one of you had that disease,
165
507034
1641
daha farklı olacaktır.
08:44
and if we both had Parkinson's disease,
166
508675
4345
Her ikimiz de Parkinson hastası olsak ve
08:48
and we took the same medication,
167
513020
2268
aynı tedaviyi alsak da muhtemelen
08:51
but we had different genetic makeup,
168
515288
2747
farklı sonuçlar elde ederiz,
08:53
we probably would have a different result,
169
518035
2285
çünkü genetik yapımız farklı.
08:56
and it could well be that a drug that worked wonderfully
170
520320
3731
Benim için harika sonuçlar veren bir ilaç
08:59
for me was actually ineffective for you,
171
524051
3579
sizin için etkisiz olabilir.
09:03
and similarly, it could be that a drug that is harmful for you
172
527630
4692
Benzer şekilde sizin için zararlı olan bir ilaç,
09:08
is safe for me, and, you know, this seems totally obvious,
173
532322
4302
benim için güvenli olabilir. Bu çok bariz görünse bile
09:12
but unfortunately it is not the way
174
536624
2728
malesef ilaç endüstrisi bu şekilde
09:15
that the pharmaceutical industry has been developing drugs
175
539352
3186
ilaç geliştirmiyordu.
09:18
because, until now, it hasn't had the tools.
176
542538
3986
Çünkü şu ana kadar, gerekli araçlar yoktu.
09:22
And so we need to move away
177
546524
2292
Dolayısıyla bizim herkes için tek beden modelinden
09:24
from this one-size-fits-all model.
178
548816
2954
uzaklaşmamız gerekiyor.
09:27
The way we've been developing drugs is essentially
179
551770
3177
Şu ana kadar uyguladığımız ilaç geliştirme yöntemleri
09:30
like going into a shoe store,
180
554947
1379
bir ayakkabı dükkanına gittiğimizde
09:32
no one asks you what size you are, or
181
556326
2283
kimsenin kaç numara giydiğinizi, ya da dansa mı
09:34
if you're going dancing or hiking.
182
558609
2210
dağ yürüyüşüne mi gitmek istediğini sormadan,
09:36
They just say, "Well, you have feet, here are your shoes."
183
560819
2808
sadece "Senin ayakların var ve işte senin ayakkabıların." demeleri gibi.
09:39
It doesn't work with shoes, and our bodies are
184
563627
3600
Bu ayakkabılarda işe yaramıyor ve bizim vücudumuz
09:43
many times more complicated than just our feet.
185
567227
3472
ayaklarımızdan kat ve kat daha karmaşık.
09:46
So we really have to change this.
186
570699
2541
Öyleyse bunu gerçekten değiştirmeliyiz.
09:49
There was a very sad example of this in the last decade.
187
573240
5184
Son on yılda bunun çok üzücü bir örneği yaşandı.
09:54
There's a wonderful drug, and a class of drugs actually,
188
578424
2648
Birçok harika ilaç vardı, aslında harika bir ilaç grubu vardı.
09:56
but the particular drug was Vioxx, and
189
581072
2680
Özellikle de ilerlemiş eklem iltihabı olan kişiler için
09:59
for people who were suffering from severe arthritis pain,
190
583752
4376
kullanılan Vioxx adlı ilaç.
10:04
the drug was an absolute lifesaver,
191
588128
3392
Tamamen bir hayat kurtarıcıydı.
10:07
but unfortunately, for another subset of those people,
192
591520
5080
Malesef, bir alt hasta grubu
10:12
they suffered pretty severe heart side effects,
193
596600
4769
kalple ilgili ciddi yan etkilerden mağdur oldu.
10:17
and for a subset of those people, the side effects were
194
601369
2728
Ve bu hastaların bir kısmında kalbe vuran yan etkiler
10:19
so severe, the cardiac side effects, that they were fatal.
195
604097
3897
öldürücü olacak kadar şiddetliydi.
10:23
But imagine a different scenario,
196
607994
4042
Genetik olarak çeşitliliğe sahip olan
10:27
where we could have had an array, a genetically diverse array,
197
612036
4302
kalp hücrelerinden bir düzenimizin olduğu,
10:32
of cardiac cells, and we could have actually tested
198
616338
3626
ve bu ilacı, yani Vioxx'u petri kaplarında test
10:35
that drug, Vioxx, in petri dishes, and figured out,
199
619964
5081
edebildiğimiz başka bir senaryoyu hayal edin.
10:40
well, okay, people with this genetic type are going to have
200
625045
3744
Genetik tipi şu olanların kalp ile ilgili yan etkileri yaşayacağını
10:44
cardiac side effects, people with these genetic subgroups
201
628789
5000
genetik tipi bu olan alt grup insanların yaklaşık 25.000'inin
10:49
or genetic shoes sizes, about 25,000 of them,
202
633789
5144
herhangi bir problem yaşamayacağını
10:54
are not going to have any problems.
203
638933
2760
tespit edebilirdik.
10:57
The people for whom it was a lifesaver
204
641693
2615
Bu ilacın hayat kurtarıcı olacağı kişiler ilaçlarını
11:00
could have still taken their medicine.
205
644308
1677
almaya devam edebilirlerdi.
11:01
The people for whom it was a disaster, or fatal,
206
645985
4386
Çok ağır veya ölümcül yan etki görecek kişilere ise
11:06
would never have been given it, and
207
650371
2091
bu ilaç verilmezdi.
11:08
you can imagine a very different outcome for the company,
208
652462
2583
Bunun ilaçları geri çekilen şirket için
11:10
who had to withdraw the drug.
209
655045
2768
sonuçlarını hayal edebilirsiniz.
11:13
So that is terrific,
210
657813
2816
Korkunç.
11:16
and we thought, all right,
211
660629
1834
Tamam, biz bu problemi
11:18
as we're trying to solve this problem,
212
662463
2759
çözmeye çalışırken
11:21
clearly we have to think about genetics,
213
665222
2197
açıkca genetiği,
11:23
we have to think about human testing,
214
667419
2834
insan üstünde testleri düşünmemiz gerekiyordu.
11:26
but there's a fundamental problem,
215
670253
1579
Fakat temel bir problem var.
11:27
because right now, stem cell lines,
216
671832
2699
Çünkü şuanda kök hücre dizileri
11:30
as extraordinary as they are,
217
674531
1710
kendi hallerinde zaten inanılmaz.
11:32
and lines are just groups of cells,
218
676241
1744
Ve bu hücre dizileri
11:33
they are made by hand, one at a time,
219
677985
4332
el ile tek tek yapılmış bir grup hücreden ibaret.
11:38
and it takes a couple of months.
220
682317
2224
Ve bunu yapmak birkaç ay sürüyor.
11:40
This is not scalable, and also when you do things by hand,
221
684541
4366
Bu ölçeklendirilebilir değil ve
11:44
even in the best laboratories,
222
688907
1543
en iyi labaratuarlarda dahi el ile yapıldığında
11:46
you have variations in techniques,
223
690450
3161
yapılış tekniklerinde farklılıklar oluyor.
11:49
and you need to know, if you're making a drug,
224
693611
3181
Ve eğer bir ilaç yapıyorsamnız, şişeden pazartesi
11:52
that the Aspirin you're going to take out of the bottle
225
696792
1898
aldığınız Asprin ile
11:54
on Monday is the same as the Aspirin
226
698690
2440
çarşamba günü alacağınız Aspirinin
11:57
that's going to come out of the bottle on Wednesday.
227
701130
2081
aynı olacağı bilmeniz gerekir.
11:59
So we looked at this, and we thought, okay,
228
703211
3791
Düşündük ki
12:02
artisanal is wonderful in, you know, your clothing
229
707002
3152
kıyafetlerinizde, ekmekte
12:06
and your bread and crafts, but
230
710154
2944
veya el işlerinde sanatçılık harika bir şey.
12:08
artisanal really isn't going to work in stem cells,
231
713098
2983
Fakat kök hücrelerde bu işe yaramaz
12:11
so we have to deal with this.
232
716081
2390
ve bu konuyu halletmemiz gerekiyor.
12:14
But even with that, there still was another big hurdle,
233
718471
3920
Bunu yapsak bile hala büyük bir sorunumuz var.
12:18
and that actually brings us back to
234
722391
3564
Bizi insan gen haritası konusuna
12:21
the mapping of the human genome, because
235
725955
2384
geri getiren bir sorun:
12:24
we're all different.
236
728339
2711
Hepimiz farklıyız.
12:26
We know from the sequencing of the human genome
237
731050
2832
İnsan genlerinin sıralaması
12:29
that it's shown us all of the A's, C's, G's and T's
238
733882
2557
genetik kodlarımızı oluşturan
12:32
that make up our genetic code,
239
736439
2468
A, C, G ve T'lerin sıralanması, yani DNA'larımız,
12:34
but that code, by itself, our DNA,
240
738907
4269
elmizde bir bilgisayar olmadan
12:39
is like looking at the ones and zeroes of the computer code
241
743176
4599
1 ve 0'lardan oluşan bir bilgisayar kodunu
12:43
without having a computer that can read it.
242
747775
2825
anlamaya çalışmaya benziyor.
12:46
It's like having an app without having a smartphone.
243
750600
3288
Akıllı bir cep telefonu olmadan, bir cep telefonu uygulamasına sahip olmak gibi.
12:49
We needed to have a way of bringing the biology
244
753888
3884
Biyolojiyi bu inanılmaz data ile birleştirmenin
12:53
to that incredible data,
245
757772
2209
bir yolunu bulmamız gerekiyordu.
12:55
and the way to do that was to find
246
759981
3115
Ve bunu yapmanın yolu,
12:58
a stand-in, a biological stand-in,
247
763096
2687
bütün genetik bilgiyi bir avatar
13:01
that could contain all of the genetic information,
248
765783
4025
oluşturabilecek şekilde
13:05
but have it be arrayed in such a way
249
769808
2528
sıralanmış olarak barındıran
13:08
as it could be read together
250
772336
2864
bir dublör, biyolojik
13:11
and actually create this incredible avatar.
251
775200
3256
bir dublör bulmaktı.
13:14
We need to have stem cells from all the genetic sub-types
252
778456
3704
Kim olduğumuzu belirleyen tüm genetik alt tiplerden
13:18
that represent who we are.
253
782160
2952
kök hücreleri almamız gerekiyor.
13:21
So this is what we've built.
254
785112
2760
Bizim oluşturduğumuz bu.
13:23
It's an automated robotic technology.
255
787872
3320
Bir otomatik robot teknolojisi.
13:27
It has the capacity to produce thousands and thousands
256
791192
2608
Binlerce ve binlerce genetik olarak düzenlenmiş kök hücre
13:29
of stem cell lines. It's genetically arrayed.
257
793800
4239
dizisi oluşturabilecek kapasiteye sahip.
13:33
It has massively parallel processing capability,
258
798039
3749
Muazzam bir paralel işlem kapasitesi var
13:37
and it's going to change the way drugs are discovered,
259
801788
3320
ve ilaçların bulunma şeklini değiştirecek.
13:41
we hope, and I think eventually what's going to happen
260
805108
3835
Umuyoruz ki ve inanıyorum ki, sonunda
13:44
is that we're going to want to re-screen drugs,
261
808943
2199
şu anda var olan ilaçları
13:47
on arrays like this, that already exist,
262
811142
2491
bu gen dizileri üzerinde tekrar
13:49
all of the drugs that currently exist,
263
813633
1871
incelemek isteyeceğiz.
13:51
and in the future, you're going to be taking drugs
264
815504
2911
Ve gelecekte beyin, kalp ve karaciğer hücreleri gibi
13:54
and treatments that have been tested for side effects
265
818415
2872
ilgili hücreler üzerinde
13:57
on all of the relevant cells,
266
821287
2303
yan etkiler için test edilmiş
13:59
on brain cells and heart cells and liver cells.
267
823590
3153
ilaçlar kullanıyor olacağız.
14:02
It really has brought us to the threshold
268
826743
3329
Bu bizi gerçekten kişiye özel tedavinin
14:05
of personalized medicine.
269
830072
2214
eşiğine getirdi.
14:08
It's here now, and in our family,
270
832286
4441
Bu şu anda burda, ailemde.
14:12
my son has type 1 diabetes,
271
836727
2938
Benim oğlum tip 1 diyabet hastası
14:15
which is still an incurable disease,
272
839665
2648
ve bu hala iyileşmesi olanaksız bir hastalık.
14:18
and I lost my parents to heart disease and cancer,
273
842313
3442
Anne ve babamı kalp hastalıklarından ve kanserden dolayı kaybettim.
14:21
but I think that my story probably sounds familiar to you,
274
845755
3733
Sanırım benim hikayem sizlerin hikayelerinin değişik bir
14:25
because probably a version of it is your story.
275
849488
4230
versiyonu olduğu için tanıdık geliyor.
14:29
At some point in our lives, all of us,
276
853718
3944
Hayatımızın bir noktasında hepimiz hastalanıyoruz veya
14:33
or people we care about, become patients,
277
857662
2736
bizim için önemli olan insanlar hasta oluyor.
14:36
and that's why I think that stem cell research
278
860398
2609
Ve ben bu yüzden kök hücre araştırmalarının
14:38
is incredibly important for all of us.
279
863007
3383
hepimiz için fazlasıyla önemli olduğunu düşünüyorum.
14:42
Thank you. (Applause)
280
866390
3668
Teşekkürler. (Alkışlar)
14:45
(Applause)
281
870058
7108
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Susan Solomon - Stem cell research advocateSusan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine.
Why you should listen
Susan Solomon’s health care advocacy stems from personal medical trials—namely, her son’s Type 1 diabetes and her mother’s fatal cancer. Following a successful career as a lawyer and business entrepreneur, Solomon, frustrated by the slow pace of medical research, was inspired to use those skills to follow another passion: accelerating medical research with real-world results as a social entrepreneur. And through her own research and conversations with medical experts, she decided that stem cells (cells that have the ability to morph into any other kind of cell) had the greatest potential to impact peoples’ health.
In 2005, Solomon founded the New York Stem Cell Foundation, now one of the largest nonprofit research institutions and laboratories in this field in the world. The NYSCF Research Institute conducts all facets of stem cell research from growing the cells to drug discovery.
At TEDGlobal 2012, Solomon announced the NYSCF Global Stem Cell Array, the new technology to create thousands of stem cell avatars and genetically array them to functionalize the data from the human genome to revolutionize the way we develop cures and treatments so they are better, safer, less expensive and happen much more quickly.
Susan Solomon | Speaker | TED.com