ABOUT THE SPEAKER
Adam de la Zerda - Biologist, electrical engineer
Adam de la Zerda develops new medical imaging technologies to detect and destroy cancer.

Why you should listen

Adam de la Zerda is an assistant professor at the Departments of Structural Biology and Electrical Engineering (courtesy) at Stanford University – School of Medicine. He completed his undergraduate degree in computer engineering and physics from the Technion – Israel Institute of Technology in 2005 Summa Cum Laude. He received his Ph.D. in Electrical Engineering from Stanford University in 2011, where he developed the Photoacoustic Molecular Imaging technique with Sanjiv Sam Gambhir. He was then a postdoctoral fellow at the lab of Carolyn Bertozzi at UC Berkeley – Chemistry Department, before joining the Stanford faculty in 2012.

de la Zerda's research interests span the broad field of molecular imaging. His lab focuses on developing new optical imaging instrumentation and chemistry tools to study the complex spatiotemporal behavior of biomolecules in living subjects. The lab uses animal models for cancer and ophthalmic diseases such as age-related macular degeneration. His research efforts span both basic science and clinically translatable work.

de la Zerda has received many awards and honors for his work, including the Pew-Stewart Scholar for Cancer Research, the AFOSR Young Investigator Award, Baxter Faculty Scholar Award, Dale F. Frey Award, Forbes Magazine 30 Under 30 in Science and Healthcare for 2012 and 2014, NIH Director’s Early Independence Award, Damon Runyon Cancer Research Foundation Postdoctoral Fellowship, Era of Hope Distinguished Predoctoral Poster Award, Best Poster Presentation at SPIE Photonics West, the Young Investigator Award at the World Molecular Imaging Congress, the Department of Defense Breast Cancer Research Program Award for Predoctoral researchers, the Bio-X Graduate Student Fellowship and first place at the Bay Area Entrepreneurship Contest. He has published papers in leading journals including Nature Medicine, Nature Nanotechnology and PNAS. He holds a number of patents and is the founder of a medical device company, Click Diagnostics.

More profile about the speaker
Adam de la Zerda | Speaker | TED.com
TEDxStanford

Adam de la Zerda: We can start winning the war against cancer

Adam de la Zerda: Kansere karşı savaşı kazanmaya başlayabiliriz

Filmed:
1,133,485 views

Kendine ait ileri teknoloji teknikler üzerine çalışan Stanford'lu araştırmacı Adam de la Zerda'dan, kansere karşı savaştaki son ilerlemeler hakkında bilgi edinin. Vücuda enjekte edilen, kanserli hücre arayan altın tanecikleri aydınlatan dikkate değer bir görüntüleme teknolojisi kullanarak, de la Zerda'nın laboratuvarı, öldürücü tümörlerin en küçük kalıntılarını dahi cerrahların giderebileceği yolu aydınlatmayı umut ediyor.
- Biologist, electrical engineer
Adam de la Zerda develops new medical imaging technologies to detect and destroy cancer. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
"We're declaringilan warsavaş againstkarşısında cancerkanser,
0
880
1855
"Kansere karşı savaş ilan ediyoruz
00:14
and we will winkazanmak this warsavaş by 2015."
1
2760
2600
ve bu savaşı 2015'te yeneceğiniz."
00:18
This is what the US CongressKongre
and the NationalUlusal CancerKanser InstituteEnstitüsü declaredbeyan
2
6440
3736
ABD kongresinin ve Ulusal Kanser
Enstitüsü'nün birkaç yıl önce,
00:22
just a fewaz yearsyıl agoönce, in 2003.
3
10200
2560
2003'te beyan ettiğidir bu.
00:25
Now, I don't know about you,
but I don't buysatın almak that.
4
13560
3096
Şimdi, sizi bilmem ama
ben inanmıyorum.
Bu savaşı tümüyle
00:28
I don't think we quiteoldukça wonwon this warsavaş yethenüz,
5
16680
2056
yendiğimize inanmıyorum henüz
00:30
and I don't think
anyonekimse here will questionsoru that.
6
18760
2640
ve bence buradaki herhangi
biri bundan şüphe etmez.
00:33
Now, I will arguetartışmak that a primarybirincil reasonneden
7
21800
2496
Şimdi, kansere karşı bu savaşı neden
yenemediğimiz
00:36
why we're not winningkazanan
this warsavaş againstkarşısında cancerkanser
8
24320
2136
ile ilgili ana sebep üzerine tartışalım,
00:38
is because we're fightingkavga blindlykörü körüne.
9
26480
2296
çünkü gözü kapalı olarak savaşıyoruz.
00:40
I'm going to startbaşlama by sharingpaylaşım with you
a storyÖykü about a good friendarkadaş of mineMayın.
10
28800
3575
Yakın bir arkadaşım hakkında bir
kıssayı paylaşarak başlayacağım.
00:44
His nameisim is EhudEhud,
11
32400
1216
İsmi Ehud
00:45
and a fewaz yearsyıl agoönce,
EhudEhud was diagnosedtanısı with brainbeyin cancerkanser.
12
33640
3136
ve birkaç yıl önce Ehud'a
beyin kanseri teşhisi kondu.
00:48
And not just any typetip of brainbeyin cancerkanser:
13
36800
1856
Ve herhangi bir beyin kanseriyle değil;
00:50
he was diagnosedtanısı with one
of the mostçoğu deadlyölümcül formsformlar of brainbeyin cancerkanser.
14
38680
3176
beyin kanserinin en
ölümcül türlerinden biriyle.
00:53
In factgerçek, it was so deadlyölümcül
15
41880
1216
Hatta o kadar ölümcüldü ki
00:55
that the doctorsdoktorlar told him
that they only have 12 monthsay,
16
43120
2656
doktorlar 12 ayının
kaldığını söylediler
00:57
and duringsırasında those 12 monthsay,
they have to find a treatmenttedavi.
17
45800
3416
ve bu 12 ay boyunca bir
tedavi bulmak zorundaydılar.
01:01
They have to find a cureÇare,
18
49240
1456
Bir tedavi bulmalıydılar
01:02
and if they cannotyapamam
find a cureÇare, he will dieölmek.
19
50720
2160
ve eğer bulunamazsa, ölecekti.
01:05
Now, the good newshaber, they said,
20
53800
1456
İyi haber ise;
01:07
is that there are tonston
of differentfarklı treatmentstedaviler to chooseseçmek from,
21
55280
2936
seçmek için bir sürü farklı
tedavi yöntemi vardı
01:10
but the badkötü newshaber is
22
58240
1216
ancak kötü haber ise
01:11
that in ordersipariş for them to tell
if a treatmenttedavi is even workingçalışma or not,
23
59480
3536
o tedavinin işleyip işlemediğini söylemek,
01:15
well, that takes them
about threeüç monthsay or so.
24
63040
2496
3 aylarını falan alıyordu.
01:17
So they cannotyapamam try that manyçok things.
25
65560
2376
Bu yüzden birçok şeyi deneyemediler.
01:19
Well, EhudEhud is now going
into his first treatmenttedavi,
26
67960
3096
Ehud ilk tedavisindeydi
01:23
and duringsırasında that first treatmenttedavi,
just a fewaz daysgünler into that treatmenttedavi,
27
71080
3256
ve bu ilk tedavi süresince,
tedavinin daha ilk günlerinde
01:26
I'm meetingtoplantı with him, and he tellsanlatır me,
"AdamAdam, I think this is workingçalışma.
28
74360
3336
onunla buluştum ve bana:
"Adam, bence oluyor.
01:29
I think we really luckedlucked out here.
Something is happeningolay."
29
77720
2816
Bence şansımız açıldı.
Bir şeyler oluyor." dedi.
01:32
And I asksormak him, "Really?
How do you know that, EhudEhud?"
30
80560
2456
Ve ona: "Gerçekten mi?
Nasıl anladın Ehud?"
01:35
And he saysdiyor, "Well,
I feel so terriblekorkunç insideiçeride.
31
83040
2216
ve o da: "Şey, iyi hissetmiyorum.
01:37
Something'sBir şeyler gottalazım be workingçalışma up there.
32
85280
1856
Bir şeyler iyileştiriyor olmalı.
01:39
It just has to."
33
87160
1216
Olmak zorunda." dedi.
01:40
Well, unfortunatelyne yazık ki, threeüç monthsay latersonra,
we got the newshaber, it didn't work.
34
88400
4440
Maalesef üç ay sonra,
işe yaramadığı haberini aldık.
01:45
And so EhudEhud goesgider
into his secondikinci treatmenttedavi.
35
93520
2056
Ve Ehud ikinci tedavisine başladı.
01:47
And again, the sameaynı storyÖykü.
36
95600
1256
Ve tekrar aynı hikâye.
01:48
"It feelshissediyor so badkötü, something'sşey
gottalazım be workingçalışma there."
37
96880
2736
"Çok kötü hissediyorum, bir şeyler
çalışıyor olmalı."
01:51
And then threeüç monthsay latersonra,
again we get badkötü newshaber.
38
99640
2936
Ve üç ay sonra tekrardan
kötü haberleri aldık.
01:54
EhudEhud is going into his thirdüçüncü treatmenttedavi,
and then his fourthdördüncü treatmenttedavi.
39
102600
3936
Ehud 3. tedavisine, ardından da
4. tedavisine girdi.
01:58
And then, as predictedtahmin, EhudEhud dieskalıp.
40
106560
2520
Ve sonra, öngörüldüğü gibi,
Ehud öldü.
02:01
Now, when someonebirisi really closekapat to you
is going throughvasitasiyla suchböyle a hugeKocaman strugglemücadele,
41
109800
4576
Size gerçekten yakın birisi bu
gibi büyük bir mücadeleye girdiğinde
02:06
you get really swampedgömülmek with emotionsduygular.
42
114400
1816
duygu yoğunluğu oluyor.
02:08
A lot of things
are going throughvasitasiyla your headkafa.
43
116240
2096
Aklınızdan birçok şey geçiyor.
02:10
For me, it was mostlyçoğunlukla outragerezalet.
44
118360
1456
Bende ise daha çok öfkeydi.
02:11
I was just outragedçileden that, how come
this is the besten iyi that we can offerteklif?
45
119840
4696
Daha çok, elimizden gelenin en
iyisi nasıl bu olabilir
kısmına sinirlendim.
02:16
And I startedbaşladı looking
more and more into this.
46
124560
2296
Ve daha çok araştırmaya başladım.
02:18
As it turnsdönüşler out, this is not just
the besten iyi that doctorsdoktorlar could offerteklif EhudEhud.
47
126880
3456
Ve meğer Ehud'a doktorların
yapabildiğinin en iyisi bu değilmiş.
Beyin kanseri hastalarına
02:22
It's not just the besten iyi doctorsdoktorlar could offerteklif
patientshastalar with brainbeyin cancerkanser generallygenellikle.
48
130360
3816
doktorların sunabileceğinin
en iyisi sadece bu değilmiş.
02:26
We're actuallyaslında not doing that well
all acrosskarşısında the boardyazı tahtası with cancerkanser.
49
134200
3200
Aslında kanserde o kadar da
iyi değilmişiz.
02:30
I pickedseçilmiş up one of those statisticsistatistik,
50
138240
1856
O istatistiklerden bir tanesini seçtim,
02:32
and I'm sure some of you
have seengörüldü those statisticsistatistik before.
51
140120
2776
bazılarınızın önceden gördüğüne de eminim.
02:34
This is going to showgöstermek you here
how manyçok patientshastalar actuallyaslında diedvefat etti of cancerkanser,
52
142920
3456
Bize kanserden kaç hastanın
öldüğünü gösterecek,
02:38
in this casedurum femaleskadın in the UnitedAmerika StatesBirleşik,
53
146400
2016
bu vaka da ise ABD'deki kadınlar var
02:40
ever sincedan beri the 1930s.
54
148440
1296
1930'dan itibaren.
02:41
You'llYou'll noticeihbar that there aren'tdeğil
that manyçok things that have changeddeğişmiş.
55
149760
3176
Birçok şeyin değişmediğini
fark edeceksiniz.
Hâlâ büyük bir sorun.
02:44
It's still a hugeKocaman issuekonu.
56
152960
1296
Gerçi birkaç değişiklik de göreceksiniz.
02:46
You'llYou'll see a fewaz changesdeğişiklikler, thoughgerçi.
57
154280
1736
Örneğin; akciğer kanserinin
02:48
You'llYou'll see lungakciğer cancerkanser,
for exampleörnek, on the riseyükselmek.
58
156040
2536
artışta olduğunu göreceksiniz.
02:50
Thank you, cigarettesSigara.
59
158600
1200
Teşekkürler sigara.
02:52
And you'llEğer olacak alsoAyrıca see that,
for exampleörnek, stomachmide cancerkanser
60
160360
2496
Örneğin; bir zamanların en
öldürücülerinden olan
02:54
oncebir Zamanlar used to be one
of the biggesten büyük killerskatiller of all cancerskanserler,
61
162880
3336
mide kanserinin ise öncelikli olarak
02:58
is essentiallyesasen eliminatedelimine.
62
166240
1440
elendiğini göreceksiniz.
03:00
Now, why is that?
AnyoneKimse knowsbilir, by the way?
63
168480
2056
Peki neden? Bu arada, bilen var mı?
03:02
Why is it that humanityinsanlık is no longeruzun
struckvurdu by stomachmide cancerkanser?
64
170560
3336
Neden artık insanoğlu mide
kanserinden muzdarip değil?
03:05
What was the hugeKocaman, hugeKocaman
medicaltıbbi technologyteknoloji breakthroughbuluş
65
173920
4856
Dünyamıza gelen ve insanlığı mide
kanserinden kurtaran
03:10
that camegeldi to our worldDünya
that savedkaydedilmiş humanityinsanlık from stomachmide cancerkanser?
66
178800
3360
o büyük, büyük tıbbi teknolojik
atılım neydi?
03:15
Was it maybe a newyeni drugilaç,
or a better diagnosticArıza tespit?
67
183240
3816
Daha iyi bir ilaç mı
yoksa daha iyi bir tanı mıydı?
03:19
You guys are right, yeah.
68
187080
1296
Haklısınız, evet.
03:20
It's the inventionicat of the refrigeratorbuzdolabı,
69
188400
2616
Buzdolabının icadı ve
03:23
and the factgerçek that we're
no longeruzun eatingyemek yiyor spoiledşımarık meatsetler.
70
191040
2616
artık bozulmuş etler yemiyor olmamız.
03:25
So the besten iyi thing
that happenedolmuş to us so faruzak
71
193680
2296
Yani, şimdiye kadar kanser
araştırmasındaki tıbbi
03:28
in the medicaltıbbi arenaarena in cancerkanser researchAraştırma
72
196000
1936
alanda başımıza gelen en iyi şey
03:29
is the factgerçek that
the refrigeratorbuzdolabı was inventedicat edildi.
73
197960
2191
buzdolabının icat edilmesi.
03:32
(LaughterKahkaha)
74
200175
1201
(Gülüşmeler)
03:33
And so -- yeah, I know.
75
201400
1256
Ve evet, farkındayım.
03:34
We're not doing so well here.
76
202680
1416
Çok da iyi değiliz burada.
03:36
I don't want to miniaturizeHatta the progressilerleme
77
204120
2336
Kanser araştırmasında yapılanları
03:38
and everything that's been donetamam
in cancerkanser researchAraştırma.
78
206480
3376
ve süreci küçümsemek istemiyorum.
03:41
Look, there is like 50-plus-artı yearsyıl
of good cancerkanser researchAraştırma
79
209880
3416
Bakın, kanser hakkında keşfedilen
başlıca şeyleri bize
03:45
that discoveredkeşfedilen majormajör, majormajör things
that taughtöğretilen us about cancerkanser.
80
213320
3416
öğreten neredeyse 50'den fazla yıl var.
03:48
But all that said,
81
216760
1736
Ama tüm bunlar,
03:50
we have a lot of heavyağır liftingkaldırma
to still do aheadönde of us.
82
218520
2572
önümüzde kaldıracak daha çok
yük olduğunu söyledi.
03:54
Again, I will arguetartışmak that the primarybirincil
reasonneden why this is the casedurum,
83
222920
3096
Yeniden, savunmaya çalıştığım
birincil sebep neden konunun
03:58
why we have not donetamam that remarkablyoldukça well,
84
226040
2000
bu olduğu, neden daha iyi yapmadığımız,
04:00
is really we're fightingkavga blindlykörü körüne here.
85
228064
1832
çünkü gözü kapalı savaşıyoruz.
04:01
And this is where
medicaltıbbi imaginggörüntüleme comesgeliyor in.
86
229920
2216
Ve tıbbi görüntüleme burada
devreye giriyor.
04:04
This is where my ownkendi work comesgeliyor in.
87
232160
1680
Burada benim çalışmam geliyor.
04:06
And so to give you a senseduyu
of the besten iyi medicaltıbbi imaginggörüntüleme
88
234400
2736
Ve bugünlerde beyin kanseri
hastalarına sağlanan en iyi
04:09
that's offeredsunulan todaybugün
to brainbeyin cancerkanser patientshastalar,
89
237160
2496
tıbbi görüntüleme hakkında
bir fikir vermek için
04:11
or actuallyaslında generallygenellikle
to all cancerkanser patientshastalar,
90
239680
2176
ya da aslında tüm kanser hastaları için
04:13
take a look at this PETEVDE BESLENEN HAYVAN scantaramak right here.
91
241880
1936
PET taramasına bir bakın.
04:15
Let's see. There we go.
92
243840
1240
Hadi görelim. İşte!
04:17
So this is a PETEVDE BESLENEN HAYVAN/CTCT scantaramak,
93
245640
1696
Bu bir PET/CT taraması
04:19
and what you'llEğer olacak see in this PETEVDE BESLENEN HAYVAN/CTCT scantaramak
94
247360
2456
ve bu PET/CT taramasında,
04:21
is the CTCT scantaramak will showgöstermek you
where the boneskemikler are,
95
249840
3216
CT taraması size kemiklerin
nerede olduğunu ve
PET taraması ise tümörlerin
nerede olduğunu gösterecektir.
04:25
and the PETEVDE BESLENEN HAYVAN scantaramak will showgöstermek you
where tumorstümörler are.
96
253080
2400
04:27
Now, what you can see here
97
255960
2216
Şimdi, burada göreceğiniz
04:30
is essentiallyesasen a sugarşeker moleculemolekül
98
258200
2416
temelde vücudun dışına "Hey, buradayım."
04:32
that was addedkatma a smallküçük little tagetiket
99
260640
1816
diye sinyal gönderen
04:34
that is signalingsinyalizasyon to us
outsidedışında of the bodyvücut,
100
262480
2096
küçük bir parça eklemiş
04:36
"Hey, I'm here."
101
264600
1296
olan şeker molekülüdür.
04:37
And those sugarşeker moleculesmoleküller are injectedenjekte
into these patientshastalar by the billionsmilyarlarca,
102
265920
3816
Ve o şeker molekülleri bu hastalara
milyarlar tarafından enjekte olur
04:41
and they're going all over the bodyvücut
103
269760
1696
ve tüm vücutta şekere aç
04:43
looking for cellshücreler
that are hungry for sugarşeker.
104
271480
2080
hücreler ararlar.
04:46
You'llYou'll see that the heartkalp,
for exampleörnek, lightsışıklar up there.
105
274320
2656
Örnek olarak kalbin burada
parladığını görebilirsiniz.
04:49
That's because the heartkalp
needsihtiyaçlar a lot of sugarşeker.
106
277000
2216
Çünkü kalbin şekere çok ihtiyacı vardır.
04:51
You'llYou'll alsoAyrıca see that the bladderMesane
lightsışıklar up there.
107
279240
2336
Yine mesanenin de parladığını
görebilirsiniz.
04:53
That's because the bladderMesane
is the thing that's clearingtakas
108
281600
2616
Bunun sebebi ise mesanenin
vücuttan şekeri
04:56
the sugarşeker away from our bodyvücut.
109
284240
1400
temizleyen olmasıdır.
04:58
And then you'llEğer olacak see a fewaz other hotSıcak spotsnoktalar,
110
286096
2000
Ve sonra birkaç farklı etkin nokta daha
05:00
and these are in factgerçek the tumorstümörler.
111
288120
1616
göreceksiniz, çünkü bunlar tümör.
05:01
Now, this is a really
a wonderfulolağanüstü technologyteknoloji.
112
289760
2136
Bu gerçekten harika bir teknoloji.
05:03
For the first time it allowedizin us
to look into someone'sbirisi var bodyvücut
113
291920
3136
İlk kez bize birinin vücuduna
hücrelerin her birini alıp
05:07
withoutolmadan pickingtoplama up
eachher and everyher one of the cellshücreler
114
295080
2376
mikroskobun altına koymadan
05:09
and puttingkoyarak them underaltında the microscopemikroskop,
115
297480
1856
inceleme fırsatı sundu
05:11
but in a noninvasivenoninvaziv way
allowingizin us to look into someone'sbirisi var bodyvücut
116
299360
3016
ancak müdahalesiz bir şekilde
birinin vücuduna bakıp
05:14
and asksormak, "Hey,
has the cancerkanser metastasizedmetastaz?
117
302400
2136
"Hey, kanser metastaz yapmış mı?
05:16
Where is it?"
118
304560
1216
Nerede?" diye sorabildik.
05:17
And the PETEVDE BESLENEN HAYVAN scanstaramalar here
are showinggösterme you very clearlyAçıkça
119
305800
2496
Ve PET taramaları açıkça
etkin noktaların, tümörün
05:20
where are these hotSıcak spotsnoktalar,
where is the tumortümör.
120
308320
2280
nerede olduğunu gösteriyor.
05:23
So as miraculousmucizevi as this mightbelki seemgörünmek,
121
311480
3296
Ne kadar mucizevi görünürse görünsün,
05:26
unfortunatelyne yazık ki, well, it's not that great.
122
314800
2880
ne yazık ki o kadar da müthiş değil.
05:30
You see, those
smallküçük little hotSıcak spotsnoktalar there.
123
318320
2080
Şuradaki ufak küçük
etkin noktaları görüyorsunuz.
05:33
Can anyonekimse guesstahmin how manyçok cancerkanser cellshücreler
are in any one of these tumorstümörler?
124
321240
3520
Tümörlerin herhangi birinde kaç
tane kanserli hücre var
tahmin edebilir misiniz?
05:38
So it's about 100 millionmilyon cancerkanser cellshücreler,
125
326600
2336
100 milyon civarında kanserli hücre var
05:40
and let me make sure
that this numbernumara sunkçökük in.
126
328960
2696
ve sayının anlaşıldığına emin olalım.
05:43
In eachher and everyher one
of these smallküçük little blipsÇömezler
127
331680
2336
Resimde gördüğünüz her bir küçük
05:46
that you're seeinggörme on the imagegörüntü,
128
334040
1576
sinyalin saptanabilmesi için
05:47
there needsihtiyaçlar to be
at leasten az 100 millionmilyon cancerkanser cellshücreler
129
335640
4096
içlerinde en azından 100 milyon
05:51
in ordersipariş for it to be detectedtespit.
130
339760
1536
kanserli hücre olması gerekir.
05:53
Now, if that seemedgibiydi to you
like a very largegeniş numbernumara,
131
341320
2456
Eğer sayı size büyük gibi geldiyse,
05:55
it is a very largegeniş numbernumara.
132
343800
1680
büyüktür.
05:58
This is in factgerçek
an incrediblyinanılmaz largegeniş numbernumara,
133
346640
2056
Hatta inanılmaz derecede
büyük sayılar,
06:00
because what we really need
in ordersipariş to pickalmak up something earlyerken enoughyeterli
134
348720
3336
çünkü bir şeyler yapılabilecek
kadar erken yakalamak,
06:04
to do something about it,
to do something meaningfulanlamlı about it,
135
352080
2936
üzerinde çalışabilmek için,
mantıklı bir şeyler yapabilmek için
06:07
well, we need to pickalmak up tumorstümörler
that are a thousandbin cellshücreler in sizeboyut,
136
355040
3136
tümörleri binlerce hücre
boyutundayken yakalamamız lazım
ve ideal olarak sadece
avuç kadar hücre boyutunda.
06:10
and ideallyideal olarak just
a handfulavuç of cellshücreler in sizeboyut.
137
358200
2136
Yani oldukça uzaktayız bundan.
06:12
So we're clearlyAçıkça
prettygüzel faruzak away from this.
138
360360
2016
Bu yüzden küçük bir deney yapalım.
06:14
So we're going to playoyun
a little experimentdeney here.
139
362400
2256
06:16
I'm going to asksormak eachher of you
to now playoyun and imaginehayal etmek
140
364680
2456
Beyin cerrahı olduğunuzu hayal edip
06:19
that you are brainbeyin surgeonscerrahlar.
141
367160
1360
oynamanızı istiyorum.
06:21
And you guys are now at an operatingişletme roomoda,
142
369000
4016
Ameliyathanedesiniz,
06:25
and there's a patienthasta in frontön of you,
143
373040
2016
önünüzde bir hasta var
06:27
and your taskgörev is to make sure
that the tumortümör is out.
144
375080
3720
ve göreviniz; tümörün tamamen
alındığından emin olmak.
06:31
So you're looking down at the patienthasta,
145
379400
3376
Hastaya bakıyorsunuz
06:34
the skincilt and the skullkafatası
have alreadyzaten been removedçıkarıldı,
146
382800
2336
deri ve kafatası çoktan kesilmiş
06:37
so you're looking at the brainbeyin.
147
385160
1536
yani beyne bakıyorsunuz.
06:38
And all you know about this patienthasta
148
386720
1696
Bu hasta hakkında bilmeniz gereken,
06:40
is that there's a tumortümör
about the sizeboyut of a golfgolf balltop or so
149
388440
2816
beyninin sağ frontal lobunda
06:43
in the right frontalön lobeLOB
of this person'skişiler brainbeyin.
150
391280
2320
golf topu boyutlarında bir tümör olduğu.
06:46
And that's more or lessaz it.
151
394080
1336
Ve aşağı yukarı öyle.
06:47
So you're looking down, and unfortunatelyne yazık ki
everything looksgörünüyor the sameaynı,
152
395440
3216
Yani aşağı bakıyorsun ve maalesef
her şey aynı görünüyor,
06:50
because brainbeyin cancerkanser tissuedoku
and healthysağlıklı brainbeyin tissuedoku
153
398680
3096
çünkü beyin kanseri dokusuyla
sağlıklı beyin dokusu
06:53
really just look the sameaynı.
154
401800
1576
tam olarak aynı görünüyor.
06:55
And so you're going in with your thumbbaşparmak,
155
403400
1896
Bu yüzden baş parmağınla gidiyor
06:57
and you startbaşlama to pressbasın
a little bitbit on the brainbeyin,
156
405320
2336
ve beyne biraz bastırmaya başlıyorsun,
06:59
because tumorstümörler tendeğiliminde to be
a little harderDaha güçlü, stifferdaha sert,
157
407680
2416
çünkü tümörler bir miktar
daha sert ve gergin olma
07:02
and so you go in and go
a little bitbit like this and say,
158
410120
2616
eğilimindedir ve biraz bu
şekilde girip şöyle dersiniz:
07:04
"It seemsgörünüyor like the tumortümör is right there."
159
412760
1976
"Görünüşe göre tümör tam olarak burada."
07:06
Then you take out your knifebıçak
and startbaşlama cuttingkesim the tumortümör
160
414760
2656
Ardından bıçağını çıkarır,
tümörü parça parça
07:09
pieceparça by pieceparça by pieceparça.
161
417440
1256
kesmeye başlarsın.
07:10
And as you're takingalma the tumortümör out,
162
418720
1696
Ve tömürü çıkarırken
07:12
then you're gettingalma
to a stageevre where you think,
163
420440
2216
şöyle düşündüğün bir aşamaya gelirsin:
07:14
"AlrightTamam, I'm donetamam.
I tookaldı out everything."
164
422680
2136
"Tamam, hallettim.
Her şeyi çıkardım."
07:16
And at this stageevre, if that's --
165
424840
1536
ve bu noktada
07:18
so faruzak everything soundedkulağa,
like, prettygüzel crazyçılgın --
166
426400
2696
-- şimdiye kadar hepsi
kulağa oldukça çılgınca geldi--
07:21
you're now about to faceyüz the mostçoğu
challengingmeydan okuma decisionkarar of your life here.
167
429120
3696
hayatının şimdiye kadarki en iddialı
kararıyla yüzleşmek üzeresin.
07:24
Because now you need to decidekarar ver,
168
432840
1536
Çünkü şimdi acaba burada durup
07:26
should I stop here
and let this patienthasta go,
169
434400
2696
hastayı geride göremediğim
kanserli hücre
07:29
riskingriske that there mightbelki be
some leftoverArtık cancerkanser cellshücreler behindarkasında
170
437120
2936
kalma riskiyle göndermeli miyim
07:32
that I just couldn'tcould see,
171
440080
1856
ya da genelde bir inç falan
07:33
or should I take away some extraekstra marginsmarjlar,
172
441960
2656
gibi tümörün etrafından kesin
olarak her şeyi
07:36
typicallytipik about an inchinç or so
around the tumortümör
173
444640
2856
aldığıma emin olmak için birkaç
07:39
just to be sure that I removedçıkarıldı everything?
174
447520
2200
ilave alan daha mı almalıyım ?
07:43
So this is not a simplebasit decisionkarar to make,
175
451400
3840
Yani basit bir karar değil
07:47
and unfortunatelyne yazık ki this is the decisionkarar
176
455840
1936
ve ne yazık ki hasta bakarken
07:49
that brainbeyin cancerkanser surgeonscerrahlar
have to take everyher singletek day
177
457800
3336
beyin cerrahlarının her gün almak
07:53
as they're seeinggörme theironların patientshastalar.
178
461160
1600
zorunda oldukları bir karar.
07:55
And so I rememberhatırlamak talkingkonuşma
to a fewaz friendsarkadaşlar of mineMayın in the lablaboratuvar,
179
463320
2936
Laboratuvardaki birkaç arkadaşımla
sohbet ettiğimizi
07:58
and we say, "BoyÇocuk,
there's got to be a better way."
180
466280
2376
hatırlıyorum ve
"Daha iyi bir yolu olmalı." dedik.
Ama bu sadece bir arkadaşa
daha iyi bir yolu olmak demek gibi değil.
08:00
But not just like you tell a friendarkadaş
that there's got to be a better way.
181
468680
3416
08:04
There's just got to be a better way here.
182
472120
1953
Daha iyi bir yolu olmak zorunda.
08:06
This is just incredibleinanılmaz.
183
474097
1519
İnanılmaz bir şey.
08:07
And so we lookedbaktı back.
184
475640
1656
Ve bu yüzden geriye döndük.
08:09
RememberHatırlıyorum those PETEVDE BESLENEN HAYVAN scanstaramalar I told you about,
the sugarşeker and so on.
185
477320
2976
Size bahsettiğim PET taramalarını,
şekeri falan hatırlayın.
08:12
We said, hey, how about
insteadyerine of usingkullanma sugarşeker moleculesmoleküller,
186
480320
2736
Dedik ki; şeker moleküllerini
kullanmak yerine
08:15
let's maybe take tinyminik, tinyminik
little particlesparçacıklar madeyapılmış of goldaltın,
187
483080
3136
altından yapılmış ufacık
tanecikleri alalım
08:18
and let's programprogram them with some
interestingilginç chemistrykimya around them.
188
486240
3656
ve etraflarındaki ilginç kimya
ile onları programlayalım.
08:21
Let's programprogram them
to look for cancerkanser cellshücreler.
189
489920
2416
Kanser hücrelerini aramak için
programlayalım.
08:24
And then we will injectenjekte etmek
these goldaltın particlesparçacıklar
190
492360
2096
Ve daha sonra bu altın tanecikleri
08:26
into these patientshastalar by the billionsmilyarlarca again,
191
494480
2256
tekrar hastalara enjekte ediyoruz
08:28
and we'lliyi have them go all over the bodyvücut,
192
496760
1976
ve tüm vücuda dağıtıyoruz,
08:30
and just like secretgizli agentsajanları, if you will,
193
498760
1976
gizli ajanlar gibi ve
08:32
go and walkyürümek by
everyher singletek cellhücre in our bodyvücut
194
500760
2816
vücudumuzdaki her hücreye gidip
08:35
and knockKnock on the doorkapı of that cellhücre,
195
503600
1696
kapısını çalarak şöyle sorarsa;
08:37
and asksormak, "Are you a cancerkanser cellhücre
or are you a healthysağlıklı cellhücre?
196
505320
2736
"Sağlıklı mı yoksa
kanserli bir hücre misin?
Sağlık bir hücreysen, devam ediyoruz.
08:40
If you're a healthysağlıklı cellhücre, we're movinghareketli on.
197
508080
2016
Kanserli bir hücreysen,
yapışıp parlıyoruz ve
08:42
If you're a cancerkanser cellhücre,
we're stickingyapışkan in and shiningparlıyor out
198
510120
2736
08:44
and tellingsöylüyorum us,
"Hey, look at me, I'm here."
199
512880
2096
"Bana bakın, buradayım"
diyoruz.
08:47
And they'llacaklar do it
throughvasitasiyla some interestingilginç cameraskameralar
200
515000
2376
Ve laboratuvarda
geliştirdiğimiz bazı ilginç
08:49
that we developedgelişmiş in the lablaboratuvar.
201
517400
1416
kameralar ile yapacaklar.
Ve bir kez gördüğümüzde
belki de beyin cerrahlarını yalnız
08:50
And oncebir Zamanlar we see that,
maybe we can guidekılavuz brainbeyin cancerkanser surgeonscerrahlar
202
518840
2935
08:53
towardskarşı takingalma only the tumortümör
and leavingayrılma the healthysağlıklı brainbeyin aloneyalnız.
203
521799
3401
tümörü almalarını ve sağlıklı
kısmı bırakmaları için yönlendirebiliriz.
08:57
And so we'vebiz ettik testedtest edilmiş that,
and boyoğlan, this worksEserleri well.
204
525720
3056
Test ettik ve gayet iyi çalıştı.
09:00
So I'm going to showgöstermek you an exampleörnek now.
205
528800
1976
Şimdi size bir örnek göstereceğim.
09:02
What you're looking at here
206
530800
1776
Burada gördüğümüz
09:04
is an imagegörüntü of a mouse'sfareninkinden brainbeyin,
207
532600
3936
bir fareye ait beyin resmi
09:08
and we'vebiz ettik implantedimplante
into this mouse'sfareninkinden brainbeyin
208
536560
3136
ve bu farenin beynine küçük bir
09:11
a smallküçük little tumortümör.
209
539720
1256
tümör yerleştirdik.
09:13
And so this tumortümör is now
growingbüyüyen in this mouse'sfareninkinden brainbeyin,
210
541000
2616
Bu tümör farenin beyninde büyüyor
09:15
and then we'vebiz ettik takenalınmış a doctordoktor
and askeddiye sordu the doctordoktor
211
543640
2656
ve sonra onu doktora götürdük ve
09:18
to please operateişletmek on the mousefare
as if that was a patienthasta,
212
546320
2816
fareyi bir hastaymışcasına
ameliyat etmesini
09:21
and take out pieceparça by pieceparça
out of the tumortümör.
213
549160
2416
ve tömörü parça parça
almasını istedik.
09:23
And while he's doing that,
214
551600
1776
Ve bunu yaparken altın
09:25
we're going to take imagesGörüntüler
to see where the goldaltın particlesparçacıklar are.
215
553400
2976
taneciklerin nerede olduğunu
görmek için resimler alacağız.
09:28
And so we're going to first startbaşlama
216
556400
1616
Yani ilk önce bu altın
09:30
by injectingenjekte these goldaltın particlesparçacıklar
into this mousefare,
217
558040
2416
taneciklerini fareye enjekte
etmeyle başlıyoruz
09:32
and we're going to see
right here at the very left there
218
560480
2896
ve tam şurada, sol alttaki
09:35
that imagegörüntü at the bottomalt
219
563400
1256
resimde göreceğimiz
09:36
is the imagegörüntü that showsgösterileri
where the goldaltın particlesparçacıklar are.
220
564680
2496
altın tanecikler yerini gösteren resim.
09:39
The niceGüzel thing
is that these goldaltın particlesparçacıklar
221
567200
2056
Güzel olan ise bu altın tanecikler
09:41
actuallyaslında madeyapılmış it all the way to the tumortümör,
222
569280
2016
gerçekten de tümöre kadar gidip
09:43
and then they shineparlaklık out and tell us,
"Hey, we're here. Here'sİşte the tumortümör."
223
571320
3656
parlayarak bize; "Hey, buradayız.
İşte tümör." diyorlar.
09:47
So now we can see the tumortümör,
224
575000
1376
Artık tümörü görebiliyoruz
09:48
but we're not showinggösterme this
to the doctordoktor yethenüz.
225
576400
2136
ancak henüz doktora
bunu göstermiyoruz.
09:50
We're askingsormak the doctordoktor,
now please startbaşlama cuttingkesim away the tumortümör,
226
578560
3056
Doktordan artık
tümörü almaya başlamasını istiyoruz
ve burada gördüğünüz gibi
doktor tümörün dörtte birini aldı
09:53
and you'llEğer olacak see here the doctordoktor
just tookaldı the first quadrantDörtgen Bölümlü of the tumortümör
227
581640
3416
09:57
and you see that first quadrantDörtgen Bölümlü
is now missingeksik.
228
585080
2216
ve dörtte birini artık yok.
Ardından doktor ikinci
çeyreği aldı ve üçüncüyü,
09:59
The doctordoktor then tookaldı
the secondikinci quadrantDörtgen Bölümlü, the thirdüçüncü,
229
587320
2456
10:01
and now it appearsbelirir to be everything.
230
589800
1736
hatta görünen o ki hepsini de.
Ve bu aşamada, doktor gelip bize;
10:03
And so at this stageevre,
the doctordoktor camegeldi back to us and said,
231
591560
2736
"Tamam, hallettim.
Ne yapmamı istiyorsunuz?
10:06
"AlrightTamam, I'm donetamam.
What do you want me to do?
232
594320
2256
10:08
Should I keep things as they are
233
596600
1576
Olduğu gibi bırakayım mı
10:10
or do you want me to take
some extraekstra marginsmarjlar around?"
234
598200
2496
ya da etrafından fazladan
alayım mı?" dedi ve
10:12
And then we said, "Well, hangasmak on."
235
600720
1656
biz de; "Tamam, bekle." dedik.
10:14
We told the doctordoktor,
"You've missedcevapsız those two spotsnoktalar,
236
602400
2416
Doktora;
"Şu iki noktayı kaçırmışsın,
10:16
so ratherdaha doğrusu than takingalma hugeKocaman marginsmarjlar around,
237
604840
2000
çevresinden fazlaca almak yerine
10:18
only take out those tinyminik little areasalanlar.
238
606864
1832
sadece şu küçük alanları al.
Aldıktan sonra tekrar bakalım." dedik.
10:20
Take them out,
and then let's take a look."
239
608720
2016
10:22
And so the doctordoktor tookaldı them away,
and lobak and beholdişte,
240
610760
2856
Doktor aldı ve vay canına
10:25
the cancerkanser is now completelytamamen gonegitmiş.
241
613640
2016
kanser artık tamamen gitmişti.
10:27
Now, the importantönemli thing
242
615680
1376
Önemli olan
10:29
is that it's not just
that the cancerkanser is completelytamamen gonegitmiş
243
617080
2620
kişinin ya da farenin
10:31
from this person'skişiler brainbeyin,
244
619724
1332
beyninden kanserin tamamen
10:33
or from this mouse'sfareninkinden brainbeyin.
245
621080
1320
gitmesi değil.
10:35
The mostçoğu importantönemli thing
246
623160
1256
En önemlisi
10:36
is that we did not have to take
hugeKocaman amountsmiktarlar of healthysağlıklı brainbeyin
247
624440
2896
bu süreçte beynin sağlıklı
kısmınında çoğunu
10:39
in the processsüreç.
248
627360
1216
almamış olmamız.
10:40
And so now we can actuallyaslında imaginehayal etmek a worldDünya
249
628600
2176
Artık doktorların ve cerrahların, tümörü
10:42
where doctorsdoktorlar and surgeonscerrahlar,
as they take away a tumortümör,
250
630800
3896
alırken gerçekten ne aldıklarını
bilerek operasyon yaptıkları
bir dünya hayal edebiliriz ve artık
10:46
they actuallyaslında know what to take out,
251
634720
1420
10:48
and they no longeruzun
have to guesstahmin with theironların thumbbaşparmak.
252
636170
2110
baş parmaklarıyla tahmin
etmek zorunda değiller.
10:51
Now, here'sburada why it's extremelyson derece importantönemli
to take those tinyminik little leftoverArtık tumorstümörler.
253
639520
3936
Kalan o küçük tümörleri almak
bizim için şu yüzden önemli;
10:55
Those leftoverArtık tumorstümörler,
even if it's just a handfulavuç of cellshücreler,
254
643480
2856
o kalan tümörler bir
avuç kadar bile olsa
10:58
they will growbüyümek to recuryineleme the tumortümör,
255
646360
3056
tümörü tekrar büyütecek,
11:01
for the tumortümör to come back.
256
649440
1656
tümör geri gelecektir.
11:03
In factgerçek, the reasonneden why 80 to 90 percentyüzde
257
651120
1936
Hatta beyin ameliyatlarının %80-%90
11:05
of those brainbeyin cancerkanser surgeriesameliyatları
ultimatelyen sonunda failbaşarısız
258
653080
2216
oranında başarısız olmasının sebebi
11:07
is because of those smallküçük little
extraekstra marginsmarjlar that were left positivepozitif,
259
655320
3776
pozitif olan o ilave alanların
kalmasındandır,
11:11
those smallküçük little leftoverArtık tumorstümörler
that were left there.
260
659120
2680
o kalan küçük tümör alanları.
11:15
So this is clearlyAçıkça very niceGüzel,
261
663440
2176
Bu gerçekten iyi
11:17
but what I really want to sharepay with you
is where I think we're headingbaşlık from here.
262
665640
4296
ama sizinle asıl paylaşmak istediğim
buradan nereye yol alacağımız.
11:21
And so in my lablaboratuvar at StanfordStanford,
263
669960
1656
Stanford'daki laboratuvarımda
11:23
my studentsöğrencilerin and I are askingsormak,
what should we be workingçalışma on now?
264
671640
5520
öğrencilerim ve ben, şu an
neye çalışmamız gerektiğini soruyoruz.
11:29
And I think where
medicaltıbbi imaginggörüntüleme is headingbaşlık to
265
677600
2856
Ve tıbbi görüntüleme
insan vücudunun içine bakıp
11:32
is the abilitykabiliyet to look into the humaninsan bodyvücut
266
680480
2336
bu hücrelerin herbirine ayrı ayrı
11:34
and actuallyaslında see eachher and everyher one
of these cellshücreler separatelyayrı ayrı.
267
682840
3440
gerçekten bakabilme noktasına
doğru ilerliyor.
11:39
The abilitykabiliyet like this would allowizin vermek us
268
687000
1736
Bu tarz bir yetenek bize
11:40
to actuallyaslında pickalmak up tumorstümörler
way, way earlierdaha erken in the processsüreç,
269
688760
2896
süreçte, çok çok daha önce,
içinde 100 milyon hücre olmasından
11:43
way before it's 100 millionmilyon cellshücreler insideiçeride,
so we can actuallyaslında do something about it.
270
691680
3920
önce tümörleri alabilir ve bu konuda
bir şeyler yapabiliriz.
Her bir hücreyi görebilmemizi
11:48
An abilitykabiliyet to see eachher and everyher one
of the cellshücreler mightbelki alsoAyrıca allowizin vermek us
271
696200
3416
sağlayacak yetenek, aynı zamanda mantıklı
sorular sormamızı da sağlayacaktır.
11:51
to asksormak insightfulanlayışlı questionssorular.
272
699640
1376
11:53
So in the lablaboratuvar,
we are now gettingalma to a pointpuan
273
701040
2096
Laboratuvarda öyle bir
noktaya geliyoruz ki;
11:55
where we can actuallyaslında startbaşlama askingsormak
these cancerkanser cellshücreler realgerçek questionssorular,
274
703160
3256
kanser hücrelerine gerçek sorular
sormaya başlayabiliriz,
11:58
like, for exampleörnek, are you respondingtepki vermek
to the treatmenttedavi we are givingvererek you or not?
275
706440
3776
örneğin; uyguladığımız tedaviye
karşılık veriyor musun gibi.
Eğer karşılık vermiyorsan,
hemen tedaviyi durdururuz
12:02
So if you're not respondingtepki vermek, we'lliyi know
to stop the treatmenttedavi right away,
276
710240
3456
12:05
daysgünler into the treatmenttedavi, not threeüç monthsay.
277
713720
2040
tedavide günler içinde, 3 ay da değil.
12:08
And so alsoAyrıca for patientshastalar like EhudEhud
278
716480
2176
Ve aynı zamanda Ehud gibi hastalarda da
12:10
that are going throughvasitasiyla these
nastykötü, nastykötü chemotherapykemoterapi drugsilaçlar,
279
718680
4416
o ciddi, ağır kemoterapi ilaçlarından
12:15
for them not to sufferacı çekmek
280
723120
1256
çekmemeleri için,
12:16
throughvasitasiyla those horrendouskorkunç
sideyan effectsetkileri of the drugsilaçlar
281
724400
2896
o tedavinin korkunç yan etkilerinden de
12:19
when the drugsilaçlar are
in factgerçek not even helpingyardım ediyor them.
282
727320
2656
ilaçların gerçekten bir
yararı olmadığı zamanlarda.
12:22
So to be frankdürüst here,
283
730000
2936
Açık konuşmak gerekirse
12:24
we're prettygüzel faruzak away
from winningkazanan the warsavaş againstkarşısında cancerkanser,
284
732960
3456
kansere karşı savaşı
yenmekten oldukça uzağız,
12:28
just to be realisticgerçekçi.
285
736440
1256
gerçekçi olursak.
12:29
But at leasten az I am hopefulumutlu
286
737720
1896
Ama en azından umutluyum ki
12:31
that we should be ableyapabilmek to fightkavga this warsavaş
with better medicaltıbbi imaginggörüntüleme techniquesteknikleri
287
739640
4136
bu savaşta kör gibi olmayan daha
iyi tıbbi görüntüleme
12:35
in the way that is not blindkör.
288
743800
1856
teknikleri ile savaşabiliriz.
12:37
Thank you.
289
745680
1216
Teşekkürler.
12:38
(ApplauseAlkış)
290
746920
2240
(Alkışlar)
Translated by Pınar Sadioglu
Reviewed by Yunus Aşık

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Adam de la Zerda - Biologist, electrical engineer
Adam de la Zerda develops new medical imaging technologies to detect and destroy cancer.

Why you should listen

Adam de la Zerda is an assistant professor at the Departments of Structural Biology and Electrical Engineering (courtesy) at Stanford University – School of Medicine. He completed his undergraduate degree in computer engineering and physics from the Technion – Israel Institute of Technology in 2005 Summa Cum Laude. He received his Ph.D. in Electrical Engineering from Stanford University in 2011, where he developed the Photoacoustic Molecular Imaging technique with Sanjiv Sam Gambhir. He was then a postdoctoral fellow at the lab of Carolyn Bertozzi at UC Berkeley – Chemistry Department, before joining the Stanford faculty in 2012.

de la Zerda's research interests span the broad field of molecular imaging. His lab focuses on developing new optical imaging instrumentation and chemistry tools to study the complex spatiotemporal behavior of biomolecules in living subjects. The lab uses animal models for cancer and ophthalmic diseases such as age-related macular degeneration. His research efforts span both basic science and clinically translatable work.

de la Zerda has received many awards and honors for his work, including the Pew-Stewart Scholar for Cancer Research, the AFOSR Young Investigator Award, Baxter Faculty Scholar Award, Dale F. Frey Award, Forbes Magazine 30 Under 30 in Science and Healthcare for 2012 and 2014, NIH Director’s Early Independence Award, Damon Runyon Cancer Research Foundation Postdoctoral Fellowship, Era of Hope Distinguished Predoctoral Poster Award, Best Poster Presentation at SPIE Photonics West, the Young Investigator Award at the World Molecular Imaging Congress, the Department of Defense Breast Cancer Research Program Award for Predoctoral researchers, the Bio-X Graduate Student Fellowship and first place at the Bay Area Entrepreneurship Contest. He has published papers in leading journals including Nature Medicine, Nature Nanotechnology and PNAS. He holds a number of patents and is the founder of a medical device company, Click Diagnostics.

More profile about the speaker
Adam de la Zerda | Speaker | TED.com