[SHAPE YOUR FUTURE]
[Formáld a jövőd]
(Slam) Ow!
(Puffanás) Áu!
As anyone who’s stubbed a toe in the dark or spent an hour searching for their keys knows we're often limited by what we can or cannot see. In fact, even our own bodies can be black boxes.
Bárki, aki vágta már be a lábujját a sötétben, vagy töltött órákat a kulcsai keresésével, tudja, hogy az, hogy mit látunk, és mit nem, gyakran korlátoz minket. De a saját testünk is lehet fekete doboz.
Today, I want to take you through a vision of health care that scientists and engineers, myself included, are building. We are creating a diagnostic lab inside your body that can provide a continuous analysis of your health so that we can better see what's happening in patients.
Ma az egészségvédelem új vízióját szeretném bemutatni, melyen tudósok és mérnökök dolgoznak – magamat is beleértve. Egy olyan diagnosztikai laboratóriumot hozunk létre a testben, amely folyamatosan tudja elemezni az egészségünket, és így világosabbá teszi, mi is történik a betegekben.
Currently, if someone is sick, we may diagnose them by using a biopsy to bring disease tissue outside the body where we can see it. We do this if we suspect, for instance, that a growth might be cancerous. Unfortunately, this approach can't work all the time because of two major problems. First, some tissues, like brains or spinal cords, can't be routinely biopsied. And second, doctors often don't know which tissue is causing the problem, so they don't know what to biopsy. So far, we've dealt with these issues using external medical tests, like MRIs or blood tests. These provide a broad overview of the health of a patient, but they can't see the molecular and cellular changes that occur within tissues, and they certainly can't provide enough information to proactively treat patients before symptoms develop. This is unfortunate because it's these invisible changes that ultimately cause disease. Our inability to measure these changes results in a disparity between what we can see on a test and what we know is happening in patients.
Jelenleg, ha valaki beteg, diagnosztizálhatjuk biopsziával, azaz a beteg szövetet kivesszük a testből, így az láthatóvá válik – például akkor, ha azt sejtük, hogy egy daganat rákos. Sajnos, ez a módszer nem mindig alkalmazható két fő probléma miatt. Először is néhány szövettípusra, mint az agyi vagy a gerincvelői, nincs rutinszerű biopsziás eljárás. Sőt, az orvosok sokszor nem is tudják, melyik szövet okozza a problémát, azaz, hogy honnan vegyenek biopsziát. Eddig az ilyen problémákat olyan külső orvosi vizsgálatokkal oldottuk meg, mint az MRI vagy a vértesztek. Ezek széles áttekintést adnak a beteg egészségi állapotáról, de nem látják a molekuláris és sejtszintű változásokat a szöveteken belül, és nem tudnak elég információt adni ahhoz, hogy a betegeket a tünetek kialakulása előtt is kezelni lehessen. Ez azért sajnálatos, mert ezek a láthatatlan változások fognak végül a betegséghez vezetni. Az, hogy nem vagyunk képesek ezen változások mérésére, eltéréshez vezet a teszteredmények és a betegben éppen zajló folyamatok között.
Let's take multiple sclerosis as an example. In MS, which is an autoimmune disease, the immune system attacks two specific tissues: the brain and the spinal cord, resulting in damage and in some cases, paralysis. Now, we obviously can't catch MS by routinely biopsying people's brains, where there would be abundant and active disease-inducing cells. And we can't catch it using a blood test because the MS-inducing cells are so rare and inactive in the blood that we simply can't see them. Even brain imaging technologies like MRI can't provide the information we need to be proactive about MS.
Vegyük például a szklerózis multiplexet. Ez egy autoimmun betegség, melynek során az immunrendszer két specifikus szövetet támad: az agy, illetve gerincvelő szöveteit, ami ezek károsodásához és esetenként bénuláshoz vezet. Az SM betegséget nem tudjuk rutinszerű agybiopsziával diagnosztizálni, pedig rengeteg aktív sejtet találnánk ott, melyek a betegséget okozzák. Vértesztekkel sem tudnánk ezeket kimutatni, mert az SM-et indukáló sejtek annyira ritkák és inaktívak a vérben, hogy egyszerűen nem látnánk meg őket. Az agyi képalkotó technikák, mint az MRI sem képesek megadni azt az információt, amivel gyorsabban tudnánk beavatkozni.
So we need to rethink how we see. My coworkers at the University of Michigan and I decided to do just that. Instead of taking an outside-in approach to diagnostics, we're taking an inside-out approach. We are creating implantable sites that have similarities to other sites in the body, and will improve our vision by giving us real-time access to molecular and cellular information about diseased tissues. These insights will enable us to predict the onset of disease and even identify therapies likely to work in an individual patient.
Újra kell gondolnunk, hogyan tehetjük láthatóvá a betegséget. A Michigani Egyetemen dolgozó munkatársaimmal pont ezt szeretnénk elérni. A kívülről befelé történő diagnosztika helyett mi a belülről kifelé irányt választottuk. Olyan beültethető lapokat készítünk, amelyek hasonlóak a test egyes részeihez, és azzal segítik a rálátásunkat, hogy valós idejű hozzáférést adnak a beteg szövet molekuláris és sejtszintű információjához. Ezzel a módszerrel meg tudjuk jósolni a betegség kezdetét, és olyan terápiákat tudunk javasolni, melyek egyénre szabva működhetnek.
So what does this inside-out approach look like? Step one is to engineer new tissues just under the skin. These tissues have similarities to other inaccessible sites in the body, like the brain or the lungs. By implanting a porous plastic disk made of FDA-approved biomaterials, I can harness the body's natural responses to allow cells to migrate into the disk, survive at the site and form a tissue. Eventually, we're left with an engineered tissue with integrated immune cells, just the cells we need for diagnosis. Although these tissues are complex and chronically inflamed, they're also innocuous and after a few weeks, nearly imperceptible. Our engineered tissues contain information not present in the blood, and they can help bridge the gap between what we can see on a traditional test and cellular changes we know occur in disease.
Hogyan is néz ki ez a kívülről befelé módszer? Első lépésként új szöveteket hozunk létre a bőr felszíne alatt. Ezek a szövetek hasonlóak más, a test hozzáférhetetlen részein lévőkhöz, mint az agy- vagy tüdőszövetek. Az engedélyezett bioanyagokból készült porózus műanyagkorong beültetésével felhasználom a test természetes válaszát, azaz sejtek fognak a lemezbe vándorolni, ott megtelepszenek és szövetet formálnak. Az így kapott, megtervezett szövetbe integrált immunsejtek lesznek pontosan azok, amelyek a diagnózishoz szükségesek. Bár ezek a szövetek összetettek és krónikusan gyulladtak, ártalmatlanok, és pár hét múlva már alig lehet őket észrevenni. Tervezett szöveteink olyan információval is rendelkeznek, ami a vérből hiányzik, így áthidalhatják az eltéréseket a hagyományos teszteken látható eredmények és a betegség során végbemenő sejtes változások között.
Step two is to read this signal. Currently, I could take a biopsy of my engineered site and analyze it because I made them accessible just under the skin. But it would certainly be better if we could incorporate and read a sensor noninvasively. Within the next decade, rapidly converging technologies could enable diagnosis at such an implant by harnessing simple detectors, like a blood pressure cuff or smartwatch does now. The mechanisms for diagnosing and monitoring disease could be as simple as opening an app, like Candy Crush on your phone.
A második lépés a kapott jelek értelmezése. Most már tudnánk biopsziát venni a létrehozott állományból, és analizálhatnánk azt, hiszen a lap közvetlenül a bőr alatt van, és emiatt könnyen hozzáférhető. De határozottan jobb lenne, ha az invazív eljárás helyett beépítenénk egy leolvasható szenzort. A következő évtizedben a konvergáló technológiák lehetővé tennék, hogy ilyen implantátumokkal állítsuk fel a diagnózist egyszerű detektorok segítségével. Olyan lenne ez, mint ma egy okosóra vagy egy vérnyomásmérő. A betegségek diagnózisa és nyomon követése olyan egyszerűvé is válhat, mint egy alkalmazás megnyitása a mobilon.
Step three is to harness the huge array of knowledge in fields like engineering and material science to improve these implants and our ability to read their data. Eventually, tens, if not hundreds of individual engineered tissues with integrated sensors may be implantable with a single application.
A harmadik lépés olyan területek átfogó ismeretanyagának felhasználása, mint az anyagtudomány és a mérnöki tudományok, hogy fejlesszük az implantátumokat és azok leolvasásának módszereit. Végül pedig több tíz vagy akár több száz integrált érzékelőkkel ellátott egyedi tervezésű szövetet is beültethetünk egyetlen alkalmazás segítségével.
Now, this approach to diagnosis is unconventional, to be sure, but it is robust. So far, my colleagues and I have used it to diagnose models of metastatic cancer, type 1 diabetes, multiple sclerosis and organ transplant rejection. But this is just the beginning of what we can see. With continuous improvements, we will be able to truly create a diagnostic lab inside your body that provides a continuous analysis of your health. By changing how we see what's going wrong in patients, we will be able to diagnose and treat diseases better and faster than ever before. If you're willing to rethink how you see, you may be surprised what comes into view.
A diagnózis felállításának ezen módja most még szokatlan, de robusztus. A módszer segítségével kollégáim és én diagnosztizáltuk már áttétes rák modelleket 1-es típusú diabéteszt, MS-t és elutasított szerváltültetést is. De ez csak a kezdete annak, hogy mit láthatnánk még. Folyamatos fejlesztésekkel képesek leszünk létrehozni egy olyan diagnosztikai laboratóriumot a testben, ami folyamatosan képes analizálni az egészségünket. Azzal, hogy másként nézzük, mi is egy beteggel a probléma, a diagnózisok felállítása és a kezelések hatékonysága gyorsabb és jobb lesz, mint valaha. Ha képes vagy újragondolni a látásmódodat, magad is meg fogsz lepődni, mennyi minden fog képbe kerülni.
Thank you.
Köszönöm.