"We're declaring war against cancer, and we will win this war by 2015."
"Estamos declarando la guerra contra el cáncer, y ganaremos esta guerra en 2015".
This is what the US Congress and the National Cancer Institute declared just a few years ago, in 2003. Now, I don't know about you, but I don't buy that. I don't think we quite won this war yet, and I don't think anyone here will question that. Now, I will argue that a primary reason why we're not winning this war against cancer is because we're fighting blindly.
Esto es lo que el Congreso de EE.UU. y el Instituto Nacional del Cáncer declaró hace solo unos años, en 2003. Yo no sé Uds., pero yo no me lo creo. No creo que hayamos ganado esta guerra, sin embargo, y tampoco creo que alguien aquí cuestione eso. Argumentaré que la razón principal de por qué no estamos ganando esta guerra contra el cáncer se debe a que estamos luchando a ciegas.
I'm going to start by sharing with you a story about a good friend of mine. His name is Ehud, and a few years ago, Ehud was diagnosed with brain cancer. And not just any type of brain cancer: he was diagnosed with one of the most deadly forms of brain cancer. In fact, it was so deadly that the doctors told him that they only have 12 months, and during those 12 months, they have to find a treatment. They have to find a cure, and if they cannot find a cure, he will die.
Empezaré por compartir con Uds. una historia de un buen amigo mío. Su nombre es Ehud, y hace unos años, a Ehud le diagnosticaron cáncer cerebral. Y no cualquier tipo de cáncer cerebral: le diagnosticaron un cáncer cerebral de los más letales. De hecho, era tan mortal que los médicos le dijeron que solo tenía 12 meses, y durante esos 12 meses, deben encontrar un tratamiento. Tienen que encontrar una cura, y si no pueden encontrar una cura, morirá.
Now, the good news, they said, is that there are tons of different treatments to choose from, but the bad news is that in order for them to tell if a treatment is even working or not, well, that takes them about three months or so. So they cannot try that many things.
La buena noticia, que dijeron, es que hay muchos tratamientos diferentes para elegir, pero la mala noticia es que para saber si un tratamiento funciona o no, les toma alrededor de tres meses o menos. Así que no pueden probar muchas cosas.
Well, Ehud is now going into his first treatment, and during that first treatment, just a few days into that treatment, I'm meeting with him, and he tells me, "Adam, I think this is working. I think we really lucked out here. Something is happening."
Ehud empieza su primer tratamiento, y durante ese primer tratamiento, solo tras un par de días de tratamiento, quedo con él, y él me dice: "Adam, creo que esto está funcionando. Creo que realmente tuvimos suerte. Algo está pasando".
And I ask him, "Really? How do you know that, Ehud?"
Y yo le pregunto: "¿De verdad? ¿Cómo lo sabes, Ehud?"
And he says, "Well, I feel so terrible inside. Something's gotta be working up there. It just has to."
Y dice: "Bueno, me siento tan mal por dentro que algo tiene que estar pasando. Tiene que ser eso".
Well, unfortunately, three months later, we got the news, it didn't work. And so Ehud goes into his second treatment. And again, the same story. "It feels so bad, something's gotta be working there." And then three months later, again we get bad news. Ehud is going into his third treatment, and then his fourth treatment. And then, as predicted, Ehud dies.
Por desgracia, tres meses más tarde, nos llegó la noticia, no funcionó. Y así, Ehud entra en su segundo tratamiento. Y de nuevo, la misma historia. "Me siento tan mal, que algo debe estar pasando". Y luego tres meses más tarde, de nuevo malas noticias. Ehud entra en el tercer tratamiento y luego en el cuarto. Y entonces, como se predijo, Ehud muere.
Now, when someone really close to you is going through such a huge struggle, you get really swamped with emotions. A lot of things are going through your head. For me, it was mostly outrage. I was just outraged that, how come this is the best that we can offer? And I started looking more and more into this. As it turns out, this is not just the best that doctors could offer Ehud. It's not just the best doctors could offer patients with brain cancer generally. We're actually not doing that well all across the board with cancer.
Cuando alguien muy cercano a uno pasa por una gran lucha como esta, a uno le embargan realmente muchas emociones. Muchas cosas pasan por su cabeza. Para mí, era sobre todo ultraje. Estaba indignado que, ¿por qué esto es lo mejor que podemos ofrecer? Y empecé a buscar más y más sobre esto. Resulta que esto no es lo mejor que los médicos podrían ofrecer a Ehud. No era lo que los mejores médicos podían ofrecer a pacientes con cáncer cerebral. En realidad no lo hacemos tan bien con toda la paleta del cáncer.
I picked up one of those statistics, and I'm sure some of you have seen those statistics before. This is going to show you here how many patients actually died of cancer, in this case females in the United States, ever since the 1930s. You'll notice that there aren't that many things that have changed. It's still a huge issue. You'll see a few changes, though. You'll see lung cancer, for example, on the rise. Thank you, cigarettes. And you'll also see that, for example, stomach cancer once used to be one of the biggest killers of all cancers, is essentially eliminated. Now, why is that? Anyone knows, by the way? Why is it that humanity is no longer struck by stomach cancer? What was the huge, huge medical technology breakthrough that came to our world that saved humanity from stomach cancer? Was it maybe a new drug, or a better diagnostic? You guys are right, yeah. It's the invention of the refrigerator, and the fact that we're no longer eating spoiled meats. So the best thing that happened to us so far in the medical arena in cancer research is the fact that the refrigerator was invented.
Tomé una de esas estadísticas y estoy seguro de que algunos de Uds. han visto las estadísticas antes. Esto muestra el número de pacientes que en realidad murió de cáncer, en este caso mujeres en EE.UU., desde la década de 1930. Se darán cuenta de que no hay muchas cosas que han cambiado. Sigue siendo un gran problema. Uds. verán, sin embargo, algunos cambios. Uds. verán el cáncer de pulmón, por ejemplo, en alza gracias a los cigarrillos. Y también, por ejemplo, el cáncer de estómago que en su día era una de las principales causas de muerte de todos los cánceres, se ha eliminado esencialmente. Ahora, ¿por qué? ¿Alguien lo sabe? ¿Por qué es que la humanidad ya no es alcanzada por un cáncer de estómago? ¿Cuál fue el enorme avance de la tecnología médica que llevó a salvar la humanidad de cáncer de estómago? ¿Fue tal vez un nuevo fármaco o un mejor diagnóstico? Uds. lo saben bien, sí. Es la invención de la nevera, y el hecho de que ya no comemos carne en mal estado. Así que lo mejor que nos ha pasado hasta ahora en el ámbito médico en la investigación del cáncer es la invención del refrigerador.
(Laughter)
(Risas)
And so -- yeah, I know. We're not doing so well here. I don't want to miniaturize the progress and everything that's been done in cancer research. Look, there is like 50-plus years of good cancer research that discovered major, major things that taught us about cancer. But all that said, we have a lot of heavy lifting to still do ahead of us.
Y así... sí, lo sé. No lo estamos haciendo muy bien aquí. No quiero minimizar el progreso y todo lo que se ha hecho en la investigación del cáncer. Hay como más de 50 años de buena investigación sobre el cáncer donde se descubrieron grandes cosas, que nos enseñaron sobre el cáncer. Pero todo esto dice que hay mucho trabajo pesado por hacer.
Again, I will argue that the primary reason why this is the case, why we have not done that remarkably well, is really we're fighting blindly here. And this is where medical imaging comes in. This is where my own work comes in.
Una vez más, argumentaré que la razón principal para que este sea el caso, es que no lo hemos hecho muy bien, es que realmente luchamos a ciegas. Y aquí es donde entran las imágenes médicas. Aquí es donde mi propio trabajo entra en acción.
And so to give you a sense of the best medical imaging that's offered today to brain cancer patients, or actually generally to all cancer patients, take a look at this PET scan right here. Let's see. There we go.
Y así, para darle un sentido de la mejor imagen médica que se ofrece hoy a pacientes con cáncer cerebral, o en realidad en general a todos los pacientes de cáncer, echen un vistazo a esta tomografía. Veamos aquí.
So this is a PET/CT scan, and what you'll see in this PET/CT scan is the CT scan will show you where the bones are, and the PET scan will show you where tumors are. Now, what you can see here is essentially a sugar molecule that was added a small little tag that is signaling to us outside of the body, "Hey, I'm here." And those sugar molecules are injected into these patients by the billions, and they're going all over the body looking for cells that are hungry for sugar. You'll see that the heart, for example, lights up there. That's because the heart needs a lot of sugar. You'll also see that the bladder lights up there. That's because the bladder is the thing that's clearing the sugar away from our body. And then you'll see a few other hot spots, and these are in fact the tumors.
Así que este es un estudio de PET/CT, y lo que verá en este estudio de PET/CT es la tomografía computarizada que muestra donde están los huesos y la PET muestra donde están los tumores. Lo que pueden ver aquí es esencialmente una molécula de azúcar a la que se añadió una pequeña etiqueta que es la señalización para el exterior del cuerpo, "Hola estoy aquí". Y esas moléculas de azúcar se inyectan en estos pacientes por miles de millones, y van por todo el cuerpo en busca de células con hambre de azúcar. Verán el corazón, por ejemplo, se enciende ahí. Eso es debido a que el corazón necesita una gran cantidad de azúcar. También verán las luces de la vejiga. Esto es porque la vejiga está expulsando el azúcar fuera de nuestro cuerpo. Y luego verán algunos otros puntos calientes, y estos son, de hecho, los tumores.
Now, this is a really a wonderful technology. For the first time it allowed us to look into someone's body without picking up each and every one of the cells and putting them under the microscope, but in a noninvasive way allowing us to look into someone's body and ask, "Hey, has the cancer metastasized? Where is it?" And the PET scans here are showing you very clearly where are these hot spots, where is the tumor.
Ahora bien, esto es realmente una tecnología maravillosa. Por primera vez, nos permitió buscar en el cuerpo de alguien sin recoger todas y cada una de las células y ponerlas bajo el microscopio, es una manera no invasiva que nos permite ver en el cuerpo de una persona y preguntar: "¿Ha hecho metástasis el cáncer? ¿Dónde está?" Y los estudios de PET aquí muestran muy claramente dónde están esos puntos calientes, donde está el tumor.
So as miraculous as this might seem, unfortunately, well, it's not that great. You see, those small little hot spots there. Can anyone guess how many cancer cells are in any one of these tumors? So it's about 100 million cancer cells, and let me make sure that this number sunk in. In each and every one of these small little blips that you're seeing on the image, there needs to be at least 100 million cancer cells in order for it to be detected. Now, if that seemed to you like a very large number, it is a very large number. This is in fact an incredibly large number, because what we really need in order to pick up something early enough to do something about it, to do something meaningful about it, well, we need to pick up tumors that are a thousand cells in size, and ideally just a handful of cells in size. So we're clearly pretty far away from this.
Así de milagroso como esto puede parecer, por desgracia, no es tan estupendo. Vean esas pequeñas manchas de calor allí. ¿Alguien puede adivinar cuántas células cancerosas se encuentran en estos tumores? Unos 100 millones de células cancerosas, y quiero asegurarme de que este número descendió. En todos y cada uno de estas pequeñas irregularidades que se ve en la imagen, es necesario que haya por lo menos 100 millones de células de cáncer para ser detectado. Ahora, si eso parece un número muy grande, es un número muy grande. Esto es, de hecho, un número increíblemente grande, porque realmente necesitamos recoger algo con suficiente antelación y hacer algo significativo al respecto, debemos recoger tumores que tienen mil células y lo ideal es solo un puñado de células. Así que estamos bastante lejos de esto.
So we're going to play a little experiment here. I'm going to ask each of you to now play and imagine that you are brain surgeons. And you guys are now at an operating room, and there's a patient in front of you, and your task is to make sure that the tumor is out. So you're looking down at the patient, the skin and the skull have already been removed, so you're looking at the brain. And all you know about this patient is that there's a tumor about the size of a golf ball or so in the right frontal lobe of this person's brain. And that's more or less it. So you're looking down, and unfortunately everything looks the same, because brain cancer tissue and healthy brain tissue really just look the same. And so you're going in with your thumb, and you start to press a little bit on the brain, because tumors tend to be a little harder, stiffer, and so you go in and go a little bit like this and say, "It seems like the tumor is right there." Then you take out your knife and start cutting the tumor piece by piece by piece. And as you're taking the tumor out, then you're getting to a stage where you think, "Alright, I'm done. I took out everything." And at this stage, if that's -- so far everything sounded, like, pretty crazy -- you're now about to face the most challenging decision of your life here. Because now you need to decide, should I stop here and let this patient go, risking that there might be some leftover cancer cells behind that I just couldn't see, or should I take away some extra margins, typically about an inch or so around the tumor just to be sure that I removed everything?
Juguemos a un pequeño experimento aquí. Les pediré a cada uno de Uds. que imaginen que son neurocirujanos. Y Uds. están ahora en una sala de operaciones, y hay un paciente ante Ud. y su tarea es asegurarse de que el tumor se haya extinguido. Así que Ud. mira hacia el paciente, la piel y el cráneo ya se han apartado, ahora Ud. busca en el cerebro. Y todo lo que sabe de este paciente es que hay un tumor del tamaño de una pelota de golf o menos en el lóbulo frontal derecho del cerebro de esta persona. Y eso es más o menos todo. Así que Ud. está mirando y por desgracia, todo parece igual, porque el tejido del cáncer del cerebro y el tejido cerebral sano en realidad tienen el mismo aspecto. Así que pasa por encima con el pulgar, y se empieza a presionar un poco en el cerebro, porque los tumores tienden a ser algo más fuertes, más rígidos, y así uno se adentra un poco y dice: "Parece que el tumor está ahí". Luego, uno toma e bisturí y empieza a cortar el tumor trozo a trozo. Y mientras recorta el tumor, uno llega al momento que piensa: "Muy bien, he terminado. Saqué todo". Y en ese momento, —hasta ahora todo parecía bastante loco— uno está a punto de enfrentarse a la decisión más difícil de su vida. Porque ahora hay que decidir, parar ahí y dejar estar a este paciente, arriesgando haber dejado células cancerosas sobrantes que no se podían ver, o llegar a márgenes adicionales, típicamente cerca de una pulgada o menos alrededor del tumor solo para asegurarse de que quita todo.
So this is not a simple decision to make, and unfortunately this is the decision that brain cancer surgeons have to take every single day as they're seeing their patients.
Así que esto no es una decisión fácil de tomar y, por desgracia, esta es la decisión que los neurocirujanos de cáncer tienen que tomar a diario cuando ven a sus pacientes.
And so I remember talking to a few friends of mine in the lab, and we say, "Boy, there's got to be a better way." But not just like you tell a friend that there's got to be a better way. There's just got to be a better way here. This is just incredible.
Y así recuerdo haber hablado con amigos míos en el laboratorio: "Debe existir una mejor manera". Pero no de la forma que se dice a un amigo que debe haber una mejor manera. Tiene que existir una manera mejor para esto. Esto es simplemente increíble.
And so we looked back. Remember those PET scans I told you about, the sugar and so on. We said, hey, how about instead of using sugar molecules, let's maybe take tiny, tiny little particles made of gold, and let's program them with some interesting chemistry around them. Let's program them to look for cancer cells. And then we will inject these gold particles into these patients by the billions again, and we'll have them go all over the body, and just like secret agents, if you will, go and walk by every single cell in our body and knock on the door of that cell, and ask, "Are you a cancer cell or are you a healthy cell? If you're a healthy cell, we're moving on. If you're a cancer cell, we're sticking in and shining out and telling us, "Hey, look at me, I'm here." And they'll do it through some interesting cameras that we developed in the lab. And once we see that, maybe we can guide brain cancer surgeons towards taking only the tumor and leaving the healthy brain alone. And so we've tested that, and boy, this works well.
Y así que miramos hacia atrás. Recuerden esos escaneos PET de los que hablé, el azúcar, etc. Dijimos, ¿qué hay en lugar de moléculas de azúcar? Tomemos diminutas partículas, hechas de oro, y programémoslas con la química interesante que les rodea. Programémoslas para buscar células cancerosas. Y luego inyectemos estas partículas de oro de a miles de millones en estos pacientes e irán por todo el cuerpo, y al igual que agentes secretos, caminando por todas las células del cuerpo llamando a la puerta de cada célula preguntado: "¿Eres una célula cancerosa o sana? Si eres una célula sana, seguimos camino. Si eres una célula cancerosa, nos pegaremos a ti para resplandecer. informándonos: "Mira, estoy aquí". Y lo harán a través de cámaras que hemos desarrollado en el laboratorio. Y una vez que lo veamos, podamos, tal vez, guiar a los neurocirujanos de cáncer hacia la extracción solo del tumor dejando el cerebro sano en paz. Y por lo que hemos probado, esto funciona bien.
So I'm going to show you an example now. What you're looking at here is an image of a mouse's brain, and we've implanted into this mouse's brain a small little tumor. And so this tumor is now growing in this mouse's brain, and then we've taken a doctor and asked the doctor to please operate on the mouse as if that was a patient, and take out piece by piece out of the tumor. And while he's doing that, we're going to take images to see where the gold particles are. And so we're going to first start by injecting these gold particles into this mouse, and we're going to see right here at the very left there that image at the bottom is the image that shows where the gold particles are. The nice thing is that these gold particles actually made it all the way to the tumor, and then they shine out and tell us, "Hey, we're here. Here's the tumor."
Así que mostraré un ejemplo ahora. Lo que estamos viendo aquí es una imagen del cerebro de un ratón, y hemos implantado en el cerebro de este ratón un pequeño tumor. Y este tumor crece en el cerebro de este ratón, y luego pedimos a un cirujano operar el ratón como si fuera un paciente, y sacar trozo a trozo el tumor. Y mientras que él lo está haciendo, tomamos las imágenes para ver dónde están las partículas de oro. Y así vamos hacia la primera incisión con la inyección de las partículas de oro en este ratón, y veamos aquí, en la izquierdo hay esa imagen en la parte inferior es la imagen que muestra donde están las partículas de oro. Lo bueno es que estas partículas de oro han hecho todo el camino hasta el tumor, y luego brillan y nos dicen: "Estamos aquí. Aquí está el tumor".
So now we can see the tumor, but we're not showing this to the doctor yet. We're asking the doctor, now please start cutting away the tumor, and you'll see here the doctor just took the first quadrant of the tumor and you see that first quadrant is now missing. The doctor then took the second quadrant, the third, and now it appears to be everything. And so at this stage, the doctor came back to us and said, "Alright, I'm done. What do you want me to do? Should I keep things as they are or do you want me to take some extra margins around?"
Así que ahora podemos ver el tumor, pero todavía no se lo mostramos al médico. Pedimos al médico que ahora empiece a extirpar el tumor, y ven aquí que el médico acaba de extirpar el primer cuadrante del tumor y ven que el primer cuadrante ahora falta. Luego, el médico extirpa el segundo cuadrante, el tercero, y ahora parece ya está todo. Y así, en esta etapa, el médico se volvió a nosotros y dijo: "Muy bien, he terminado. ¿Qué más quieren que haga? ¿Debo dejar las cosas como están o quieren que tome unos márgenes adicionales?"
And then we said, "Well, hang on." We told the doctor, "You've missed those two spots, so rather than taking huge margins around, only take out those tiny little areas. Take them out, and then let's take a look."
Y entonces dijimos: "Espera". Le dijimos al médico: "No has extirpado esos dos puntos, así que en lugar de extirpar grandes márgenes de alrededor, extirpa solo esas pequeñas áreas. Hazlo y luego echaremos un vistazo".
And so the doctor took them away, and lo and behold, the cancer is now completely gone. Now, the important thing is that it's not just that the cancer is completely gone from this person's brain, or from this mouse's brain. The most important thing is that we did not have to take huge amounts of healthy brain in the process. And so now we can actually imagine a world where doctors and surgeons, as they take away a tumor, they actually know what to take out, and they no longer have to guess with their thumb.
Así el médico lo extirpó, y he aquí, el cáncer ahora ha desaparecido por completo. Ahora, lo importante, no es que el cáncer ha desaparecido por completo del cerebro de esta persona, o del cerebro de este ratón. Lo más importante es que no tuvimos que extirpar grandes cantidades de cerebro sano en el proceso. Y ahora realmente podemos imaginar un mundo donde los médicos y cirujanos, extirpan un tumor sabiendo realmente lo que llevan a cabo, sin tener que adivinar con su pulgar.
Now, here's why it's extremely important to take those tiny little leftover tumors. Those leftover tumors, even if it's just a handful of cells, they will grow to recur the tumor, for the tumor to come back. In fact, the reason why 80 to 90 percent of those brain cancer surgeries ultimately fail is because of those small little extra margins that were left positive, those small little leftover tumors that were left there.
Por eso que es muy importante extirpar esos diminutos tumores sobrantes. Esos tumores sobrantes, incluso si son solo un puñado de células, crecerán y replicarán el tumor, para que el tumor vuelva. De hecho, la razón por la cual del 80 % a 90 % de esas neurocirugías de cáncer al final fallarán es debido a esos pequeños márgenes que se dejaron siendo positivo, esos pequeños tumores sobrantes que quedaron allí.
So this is clearly very nice, but what I really want to share with you is where I think we're heading from here. And so in my lab at Stanford, my students and I are asking, what should we be working on now? And I think where medical imaging is heading to is the ability to look into the human body and actually see each and every one of these cells separately. The ability like this would allow us to actually pick up tumors way, way earlier in the process, way before it's 100 million cells inside, so we can actually do something about it.
Así que esto es claramente muy positivo, pero lo que realmente quiero compartir con Uds. es adónde nos dirigimos. Y así, en mi laboratorio en Stanford, mis estudiantes y yo nos preguntamos ¿en qué deberíamos trabajar ahora? Y creo que el diagnóstico por imágenes se dirige a la capacidad de buscar en el cuerpo humano y ver realmente todas y cada una de estas células por separado. Esto nos permitirá detectar tumores de forma temprana, antes de que sean 100 millones de células y realmente podemos hacer algo al respecto.
An ability to see each and every one of the cells might also allow us to ask insightful questions. So in the lab, we are now getting to a point where we can actually start asking these cancer cells real questions, like, for example, are you responding to the treatment we are giving you or not? So if you're not responding, we'll know to stop the treatment right away, days into the treatment, not three months. And so also for patients like Ehud that are going through these nasty, nasty chemotherapy drugs, for them not to suffer through those horrendous side effects of the drugs when the drugs are in fact not even helping them.
La capacidad de ver todas y cada una de las células también nos permitirá hacer preguntas interesantes. Así, en el laboratorio, ahora estamos llegando a un punto donde realmente podemos a hacer a estas células cancerosas preguntas reales, como, por ejemplo, ¿responde Ud. al tratamiento que le estamos dando o no? Así que si Ud. no responde, sabremos detener el tratamiento de inmediato, días después del tratamiento, no en tres meses. Y así también para pacientes como Ehud que están pasando por medicamentos de quimioterapia desagradables, para que ellos no sufran por esos efectos secundarios terribles de los fármacos cuando los medicamentos, de hecho, ni siquiera les ayudan.
So to be frank here, we're pretty far away from winning the war against cancer, just to be realistic. But at least I am hopeful that we should be able to fight this war with better medical imaging techniques in the way that is not blind.
Así que para ser franco, estamos bastante lejos de ganar la guerra contra el cáncer, solo para ser realistas. Pero al menos tengo la esperanza de que podemos luchar contra esta guerra con mejores técnicas para el diagnóstico por imágenes
Thank you.
para evitar ir dando palos a ciegas.
(Applause)
Gracias.