أعترف أنني مرتبك قليلا هنا لأنني سأقوم بقول بعض الأشياء المتطرفة عن كيف يتوجب علينا أن نفكر بالسرطان بطريقة مختلفة لجمهور يحتوي الكثير من الناس الذين يعرفون عن السرطان أكثر مني. لكن سأعترف بأنني لست مرتبكا بالقدر الذي يفترض علي أن أكونه لأنني متأكد جدا أنني على حق بهذا. (ضحك) و هذه هي، بالفعل، ستكون الطريقة التي نعالج فيها السرطان في المستقبل. من أجل الحديث عن السرطان، سأقوم بالفعل بعمل -- دعوني أحضر الشريحة الكبيرة هنا. أولا، سأحاول أن أعطيكم منظورا مختلفا لعلم الجينوم (علم دراسة كامل المادة الوراثية) أريد أن أضعه بمنظور الصورة العامة لكل الأمور الأخرى التي تجري -- و بعدها أتحدث عن شئ لم تسمعوا عنه الكثير، الذي هو البروتيوميات (دراسة أنواع البروتينات). بكوني فسرت هذين، سوف يمهد لما أظن أنه سيكون فكرة مختلفة عن كيف سنقوم بعلاج السرطان.
I admit that I'm a little bit nervous here because I'm going to say some radical things, about how we should think about cancer differently, to an audience that contains a lot of people who know a lot more about cancer than I do. But I will also contest that I'm not as nervous as I should be because I'm pretty sure I'm right about this. (Laughter) And that this, in fact, will be the way that we treat cancer in the future. In order to talk about cancer, I'm going to actually have to -- let me get the big slide here. First, I'm going to try to give you a different perspective of genomics. I want to put it in perspective of the bigger picture of all the other things that are going on -- and then talk about something you haven't heard so much about, which is proteomics. Having explained those, that will set up for what I think will be a different idea about how to go about treating cancer.
دعوني أبدأ بعلم الجينوم. إنه موضوع متداول. إنه أكثر مكان نتعلم منه. إنه عظيم الحدود. لكن لديه قيوده. و بالتحديد، كلكم من الممكن أنكم سمعتم عن المماثلة التي هي علم الجينوم هو مثل المخططات الأولية لأجسامكم. و لو كانت فقط صحيحة، سيكون رائعا، لكنها ليست كذلك. إنها كقائمة أعضاء أجسامكم. إنها لا تقول كيف تترابط الأشياء، ماذا يسبب الآخر و هكذا. و إذا كان باستطاعتي وضع مقاربة، سنقل أنكم تحاولون إيجاد الفرق بين مطعم جيد، مطعم صحي، و مطعم مريض، و كل ما كان بحوزتكم هو قائمة المقادير التي لديهم في حافظتهم. فقد يكون أن، إذا ذهبتم إلى مطعم فرنسي و بحثتم لتجدوا أن لديهم فقط السمنة الصناعسة و ليس لديهم زبدة، قد تقولون، "آه، رأينا ما هي مشكلتهم. أستطيع أن أجعلهم صحيين." و قد تكون هناك حالات خاصة لهذا. تستطيعون بالتأكيد معرفة الفرق بين مطعم صيني و مطعم فرنسي عن طريق معرفة مالديهم في حافظتهم. فقائمة المقادير تخبركم بشئ، و أحيانا تخبركم بشئ خاطئ. لو كان لديهم الكثير من الملح، قد تخمنون أنهم يستعملون الكثير من الملح، و شيئا من هذا القبيل. لكن هذا قاصر، لأنكم لتعرفوا بالفعل أنه مطعم صحي، يجب عليكم أن تتذوقوا الطعام، يجب أن تعرفوا ما يدور في المطبخ، تحتاجون منتوج كل هذه المقادير.
So let me start with genomics. It is the hot topic. It is the place where we're learning the most. This is the great frontier. But it has its limitations. And in particular, you've probably all heard the analogy that the genome is like the blueprint of your body, and if that were only true, it would be great, but it's not. It's like the parts list of your body. It doesn't say how things are connected, what causes what and so on. So if I can make an analogy, let's say that you were trying to tell the difference between a good restaurant, a healthy restaurant and a sick restaurant, and all you had was the list of ingredients that they had in their larder. So it might be that, if you went to a French restaurant and you looked through it and you found they only had margarine and they didn't have butter, you could say, "Ah, I see what's wrong with them. I can make them healthy." And there probably are special cases of that. You could certainly tell the difference between a Chinese restaurant and a French restaurant by what they had in a larder. So the list of ingredients does tell you something, and sometimes it tells you something that's wrong. If they have tons of salt, you might guess they're using too much salt, or something like that. But it's limited, because really to know if it's a healthy restaurant, you need to taste the food, you need to know what goes on in the kitchen, you need the product of all of those ingredients.
فلو نظرت إلى إنسان و نظرت إلى جنيوم هذا الإنسان، إنهما الشئ نفسه. جزء الجنيوم الذي باستطاعتنا قرآته هو قائمة المقادير. و في الواقع، هناك أوقات نجد فيها مقادير سيئة. التليف الكيسي هو مثال لمرض الذي يكون لديكم أحد المقادير السيئة التي تسبب المرض، و يمكن أن نكون علاقات مباشرة بين أحد المقادير و المرض. لكن معظم الأشياء، يجب أن نعرف بالفعل ما يدون بالمطبخ، لأن، في الغالبية، الناس المريضين كانو أناسا أصحاء -- لديهم نفس الجنيوم. فالجنيوم يخبركم فعلا الكثير عن التركيب الوراثي. فما تستطيعون معرفته هو أن يكون بمقدرتكم معرفته الفرق بين الشخص الآسيوي و الشخص الأوربي بالنظر فقط إلى قائمة مقاديرهم. لكن في معظم الأوقات لا تستطيعون معرفة الفرق بين شخص مريض و شخص صحيح-- فقط في بعض هذه الحالات الخاصة.
So if I look at a person and I look at a person's genome, it's the same thing. The part of the genome that we can read is the list of ingredients. And so indeed, there are times when we can find ingredients that [are] bad. Cystic fibrosis is an example of a disease where you just have a bad ingredient and you have a disease, and we can actually make a direct correspondence between the ingredient and the disease. But most things, you really have to know what's going on in the kitchen, because, mostly, sick people used to be healthy people -- they have the same genome. So the genome really tells you much more about predisposition. So what you can tell is you can tell the difference between an Asian person and a European person by looking at their ingredients list. But you really for the most part can't tell the difference between a healthy person and a sick person -- except in some of these special cases.
فماهي أهمية علم الوراثة؟ حسنا قبل كل شئ, لأننا نستطيع قرأتها, و هو أمر هائل. إنه عملي جدا في حالات معينة. إنه أيضا الانتصار النظري الرائع لعلم الأحياء. إنها النظرية الوحيدة التي عرف علماء الأحياء صحتها. إنها أساسية لداروين و مندل و غيرهم. و إنها الشئ الوحيد الذي توقعوا فيه صنع نظرية. مندل كانت لديه فكرة الجين كشئ مجرد. و دارون بني نظرية بأكملها مبنية على وجودها. و من ثم واستن و كريك فعلا بحثوا و وجدوا واحدة. فهذا يحصل في الفيزياء كل الوقت. فأنت تتنبأ بثقب أسود, و تنظر عبر التلسكوب لتجده, مثلما قلت. لكن نادرا ما يحدث هذا في علم الأحياء. فهذا انتصار رائع --إنه جيد-- هناك تقريبا خبرة عقائدية في علم الأحياء. و نظرية التطور لداروين هي فعلا النظرية الأساسية.
So why all the big deal about genetics? Well first of all, it's because we can read it, which is fantastic. It is very useful in certain circumstances. It's also the great theoretical triumph of biology. It's the one theory that the biologists ever really got right. It's fundamental to Darwin and Mendel and so on. And so it's the one thing where they predicted a theoretical construct. So Mendel had this idea of a gene as an abstract thing, and Darwin built a whole theory that depended on them existing, and then Watson and Crick actually looked and found one. So this happens in physics all the time. You predict a black hole, and you look out the telescope and there it is, just like you said. But it rarely happens in biology. So this great triumph -- it's so good, there's almost a religious experience in biology. And Darwinian evolution is really the core theory.
و السبب الآخر لكونها مشهورة لأننا نستطيع قياسها, إنها رقمية. و في الواقع, الشكر لكاري موليس, نتسطيع قياس الجنيوم في مطابخنا بزبادة بعض المقادير. فعلى سبيل المثال, بمقياسنا للجنيوم فتعلمنا الكثير عن صلتنا بأنواع الحيوانات عن طريق تقارب الجنيوم, أو كيف نتصل ببعضنا البعض-- شجرة العائلة, أو شجرة الحياة. هناك كم هائل من المعلومات عن الجينات فقط بمقارنة تشابه الجينات. الآن بالطبع, في التطبيقات الطبية, هذا جدا مفيد لأنها نفس نوع المعلومات التي يحصل عليها الطبيب من تاريخ العائلة الطبي -- ربما باستثناء, الجنيوم يعرف تاريخ عائلتك الطبي أكثر مما تعرفه أنت. و بقراءة الجنبيوم, ربما نتسطيع معرفة الكثير عن عائلتك مما تعرفه أنت. و نتسطيع اكتشاف أشياء التي ربما قد عرفتها عبر نظرك إلى أقرابئك, و لكن قد تكون مفاجآة. عملت التجربة على نفسي و تفآجأت جدا لأكتشف بأنني سمين و أصلع. (ضحك) لكن أحيانا تستطيع معرفة أشياء مقيدة أكثر بكثير عن هذا.
So the other reason it's been very popular is because we can measure it, it's digital. And in fact, thanks to Kary Mullis, you can basically measure your genome in your kitchen with a few extra ingredients. So for instance, by measuring the genome, we've learned a lot about how we're related to other kinds of animals by the closeness of our genome, or how we're related to each other -- the family tree, or the tree of life. There's a huge amount of information about the genetics just by comparing the genetic similarity. Now of course, in medical application, that is very useful because it's the same kind of information that the doctor gets from your family medical history -- except probably, your genome knows much more about your medical history than you do. And so by reading the genome, we can find out much more about your family than you probably know. And so we can discover things that probably you could have found by looking at enough of your relatives, but they may be surprising. I did the 23andMe thing and was very surprised to discover that I am fat and bald. (Laughter) But sometimes you can learn much more useful things about that.
لكن غالبا ما تحتاج معرفته لتكتشف إن كنت مريضا هو ليس ميل جسمك لتكوين المرض, لكن فعليا هو ما يحدث في جسمك الآن. و لعمل هذا, ما تحتاج حقا فعله هو, تحتاج النظر إلى الأشياء التي تنتجها الجينات و ما يحدث بعد الجينات. و هذا هو دور البروتيوميات. مثلما ما يخلط الجنيوم دراسة كل الجينات, البروتيوميات هو دراسة كل البروتينات. و البروتيوميات هي كل الأشياء الصغيرة في جسمك التي تؤدي إلى إشارات بين الخلايا-- في الواقع هي الآلات العاملة. و هنا تكمن الحركة. أساسا, جسم الإنسان هو محاورة مستمرة, داخل الخلايا و بين الخلايا, و هم يطلبون من بعضهم البعض النمو و الموت. و عندما تمرض, يحدث خطأ ما في هذه المحاورة. و الفكرة هي-- للأسف, ليست هناك طريقة سهلة لقياس هذه مثل التي نقيس فيها الجنيوم.
But mostly what you need to know, to find out if you're sick, is not your predispositions, but it's actually what's going on in your body right now. So to do that, what you really need to do, you need to look at the things that the genes are producing and what's happening after the genetics, and that's what proteomics is about. Just like genome mixes the study of all the genes, proteomics is the study of all the proteins. And the proteins are all of the little things in your body that are signaling between the cells -- actually, the machines that are operating -- that's where the action is. Basically, a human body is a conversation going on, both within the cells and between the cells, and they're telling each other to grow and to die, and when you're sick, something's gone wrong with that conversation. And so the trick is -- unfortunately, we don't have an easy way to measure these like we can measure the genome.
فالمشكلة هي ذلك القياس-- لو جربت أن تقيس كل البروتينات, فإنها عملية جدا معقدة. إنها تتطلب مئات الخطوات, و تأخذ وقتا طويلا جدا. و مقدار البروتين المتواجد ذو أهمية. قد يكون ذا أهمية كبيرة إذا تغير البروتين بنسبة 10 في المائة, فهي ليست الدي إن أي الرقمية اللطيفة. و أساسا مشكلتنا هي وجود أحدهم في وسط هذه المرحلة الطويلة, يتوقفون فقط للحظة, و يتركون شيئا في الأنزيم لثانية, و فجأة كل القياسات بعد هذا لا تعمل. و بهذا يجد الناس نتائج غير متناسقة حين يعملون بهذه الطريقة. الناس حاولوا بتصميم لعمل هذا. أنا حاولت هذا مرتين و نظرت إلى هذه المشكلة و تخليت عنها.
So the problem is that measuring -- if you try to measure all the proteins, it's a very elaborate process. It requires hundreds of steps, and it takes a long, long time. And it matters how much of the protein it is. It could be very significant that a protein changed by 10 percent, so it's not a nice digital thing like DNA. And basically our problem is somebody's in the middle of this very long stage, they pause for just a moment, and they leave something in an enzyme for a second, and all of a sudden all the measurements from then on don't work. And so then people get very inconsistent results when they do it this way. People have tried very hard to do this. I tried this a couple of times and looked at this problem and gave up on it.
أتتني اتصالات مستمرة من طبيب أورام اسمه دايفد أوقس. و "أبلايد مايندز" تصلها اتصالات كثيرة من أناس يريدون مساعدة في مشاكلهم, و أنا لم أظن أن هناك احتمالا أن هذا الشخص سيعيد الاتصال, فاستمريت اضعه على قائمة التأجيل. و في يوم ما, وصلني اتصال من جون دوير, بيل بركمان و أل قور في نفس اليوم يقولون رد على اتصال ديفيد أوقس. (ضحك) و كنت أفكر "حسنا. على الأقل هذا رجل واصل." (ضحك) فبدأنا نتكلم, و قال, " أنا فعلا أحتاج طريقة أفضل لقياس البروتينات." و أنا كنت مثل, "انظر إلى هذا. لقد كنت هناك. لن يكون سهلا." و هو كان يقول " لا لا . أنا فعلا بحاجة لها. قصدي, إني أرى مرضى يموتون كل يوم لأننا لا نعرف ما يدور في داخلهم. يتوجب علينا أن نجد منفذا لهذا." و أخذنا عبر أمثلة معينة للأوقات التي كان فعلا بحاجة إليها. بعدها استوعبت, تعجبت, إن هذا سيحدث فعلا فرقا كبيرا لو استطعنا فعله. ثم قلت, "حسنا, لننظر إليها."
I kept getting this call from this oncologist named David Agus. And Applied Minds gets a lot of calls from people who want help with their problems, and I didn't think this was a very likely one to call back, so I kept on giving him to the delay list. And then one day, I get a call from John Doerr, Bill Berkman and Al Gore on the same day saying return David Agus's phone call. (Laughter) So I was like, "Okay. This guy's at least resourceful." (Laughter) So we started talking, and he said, "I really need a better way to measure proteins." I'm like, "Looked at that. Been there. Not going to be easy." He's like, "No, no. I really need it. I mean, I see patients dying every day because we don't know what's going on inside of them. We have to have a window into this." And he took me through specific examples of when he really needed it. And I realized, wow, this would really make a big difference, if we could do it, and so I said, "Well, let's look at it."
أبلايد مايندز لديها نقود كافية للتجارب نستطيع أن نقوم بالعمل على أمر ما من دون سماح للتمويل أو ما شابه من أي أحد. فبدأنا بالتجارب على هذا. و في خلال عملنا, استوعبنا أن هناك مشكلة أساسية-- أخذ رشفة من القهوة-- يتطلب وجود أشخاص يقومون يهذه العملية المعقدة و بهذا, ما احتجنا فعلا أن نقوم به, هو أتمتة العملية مثل خط انتاج و بناء رجال آليين لكي يقيسوا البروتيوميات. و قد قمنا بذلك. و عملت مع ديفيد, قمنا تدرجيا بإنشاء شركة صغيرة تدعى أبلايد بروتيوميات, التي تصنع خط انتاج آلي, هي , بطريقة شاملة, تقيس البروتين و سأريكم ما هو شكل قياس البروتين.
Applied Minds has enough play money that we can go and just work on something without getting anybody's funding or permission or anything. So we started playing around with this. And as we did it, we realized this was the basic problem -- that taking the sip of coffee -- that there were humans doing this complicated process and that what really needed to be done was to automate this process like an assembly line and build robots that would measure proteomics. And so we did that, and working with David, we made a little company called Applied Proteomics eventually, which makes this robotic assembly line, which, in a very consistent way, measures the protein. And I'll show you what that protein measurement looks like.
أساسا, ما نعمله هو أخذ نقطة من الدم من مريض, و نفرز البروتينات في نقطة الدم. حسب مقدار وزنها, و درجة سيولتها, و نرتبهم في صورة. و لنتستطيع النظر بحق إلى مئات الآلف من الصفات مرة واحدة من تلك النقطة من الدم. و نستطيع أخذ واحدة مختلفة غدا, و نستطيع رؤية أن بروتين اليوم التالي ستكون مختلفة -- ستخلف بعد أن تأكل و بعد أن تنام. تخبرنا البروتينات فعلا ماذا يحدث هناك. و في هذه الصورة, التي تبدو كبقعة لك, هي حقا الشئ الذي جعلني مندهشا بهذا و جعلني أشعر كأنني على خط السير الصحيح. فإذا قربت هذه الصورة, أستطيع أن أريكم ماذا تعني. نفرز البروتين-- من اليسار إلى اليمين هو وزن الأجزاء التي حصلنا عليها. و من الأعلى إلى الأسفل مدى سيولتها. و نحن نقرب الصورة إلى هنا لنريك أن جزءا صغيرا منها. و كل من هذه الخطوط تمثل نوعا من الإشارة التي تخرج من جزء من البروتين. و تستطيعون رؤية كيف تتشكل الخطوط في هذه المجموعات الصغيرة خط، خط، خط، خط. و هذا لأننا نقيس الوزن بدقة شديدة بذلك-- يأتي الكربون بعدة نظائر كيميائية، بهذا اذا كان عليه نيوترون زائد، فنحن فعلا نقيسه كمركب كيميائي مختلف. فنحن فعلا نقيس كل نظير كيميائي كنظير مختلف عن الثاني.
Basically, what we do is we take a drop of blood out of a patient, and we sort out the proteins in the drop of blood according to how much they weigh, how slippery they are, and we arrange them in an image. And so we can look at literally hundreds of thousands of features at once out of that drop of blood. And we can take a different one tomorrow, and you will see your proteins tomorrow will be different -- they'll be different after you eat or after you sleep. They really tell us what's going on there. And so this picture, which looks like a big smudge to you, is actually the thing that got me really thrilled about this and made me feel like we were on the right track. So if I zoom into that picture, I can just show you what it means. We sort out the proteins -- from left to right is the weight of the fragments that we're getting, and from top to bottom is how slippery they are. So we're zooming in here just to show you a little bit of it. And so each of these lines represents some signal that we're getting out of a piece of a protein. And you can see how the lines occur in these little groups of bump, bump, bump, bump, bump. And that's because we're measuring the weight so precisely that -- carbon comes in different isotopes, so if it has an extra neutron on it, we actually measure it as a different chemical. So we're actually measuring each isotope as a different one.
و هذا يعطيكم فكرة عن الحساسية الفائقة لهذا. برؤية هذه الصورة مثل أن نكون جاليليو و ننظر إلى النجوم عبر التلسكوب للمرة الأولى، و فجأة نقول "ياه، أنها أكثر تعقيدا بكثير عن ما كنا نظن." لكن نستطيع أن نرى الأشياء في الخارج و في الواقع نرى ميزاتها. و بهذا إن نستطيع أن نستنتج من محاولنا إيجاد الأنماط. فماذا نفعل بهذا هو، مثلا، نستطيع النظر إلى مريضين، واحد استجاب لدواء و الآخر لم يستجيب لدواء، و نسأل، " ما الذي اختلف داخلهم؟" فنستطيع أن نأخذ قياسات محددة كفاية لأن نطابق المريضين و ننظر إلى الاختلافات.
And so that gives you an idea of how exquisitely sensitive this is. So seeing this picture is sort of like getting to be Galileo and looking at the stars and looking through the telescope for the first time, and suddenly you say, "Wow, it's way more complicated than we thought it was." But we can see that stuff out there and actually see features of it. So this is the signature out of which we're trying to get patterns. So what we do with this is, for example, we can look at two patients, one that responded to a drug and one that didn't respond to a drug, and ask, "What's going on differently inside of them?" And so we can make these measurements precisely enough that we can overlay two patients and look at the differences.
هنا لدينا أليس باللون الأخضر و بوب بالأحمر. نطابقهم. هناك معلومات واقعية. و تستطيعون أن ترون، أغلبها تتطابق و إنها صفراء، لكن هناك أشياء عند أليس فقط و أشياء عند بوب فقط. و إذا وجدنا نمط من الأشياء المستجيبة للدواء، نراها في ذلك الدم، لديها الحالة التي تمكنها من الاستجابة لهذا الدواء. قد لا يمكننا معرفة ما هذا البروتين، لكننا نستطيع رؤية أنه علامة للاستجابة للمرض. لذلك إن هذا بالفعل، أظنه نافع بشكل كبير في جميع أنواع الطب. لكنني أظن أن هذا في الواقع هو فقط البداية لكيف سنعالج السرطان. دعوني انتقل إلى السرطان.
So here we have Alice in green and Bob in red. We overlay them. This is actual data. And you can see, mostly it overlaps and it's yellow, but there's some things that just Alice has and some things that just Bob has. And if we find a pattern of things of the responders to the drug, we see that in the blood, they have the condition that allows them to respond to this drug. We might not even know what this protein is, but we can see it's a marker for the response to the disease. So this already, I think, is tremendously useful in all kinds of medicine. But I think this is actually just the beginning of how we're going to treat cancer. So let me move to cancer.
الأمر في السرطان-- عندما دخلت هذا المجال، لم أكن أعرف أي شئ عنه، لكن بالعمل مع ديفيد أوقس، بدأت بمشاهدة كيف في الواقع يعالج السرطان و ذهبت إلى عمليات يقام فيها استئصاله. فعندما نظرت إليها، لم يكن منطقيا بالنسبة لي كيف نتعامل مع السرطان. و لأصنع شيئا منطقيا منه، علي أن أتعلم من أين أتى هذا. نحن نعامل السرطان تقريبا كأنه مرض معدي. نحن نعامله كالشىء الذي وصل بداخلنا و علينا أن نقتله. فهذا هو النموذج الادراكي الكبير. إنها حالة أخرى التي حقا نجحت فيها نظرية نموذج الإدراكي-- هي نظرية جرثوم المرض. فأغلب ما يدرب عليه الأطباء هو التشخيص -- يعني تصنيفكم تحت فئة -- و تطبيق علاج أثبت علميا لذلك التشخيص. و هذا يعمل بشكل رائع للأمراض المعدية. فإذا وضعناكم في فئة لمن حصل لهم الزهري، نستطيع إعطائكم البنسلين. نعرف أنه يعمل. إذا أصابتكم الملاريا، نعطيكم الكينين، أو مشتق منها. و هذا هو الشئ الأساسي الذي يدرب عليه الأطباء. و هو معجزة في حالة الأمراض المعدية-- يعمل بشكل جيد. و يحتمل أن كثيرا من الناس في هذا الجمهور لم يكن ليصبحوا على قيد الحياة لو أن الأطباء لم يعملوا هذا.
The thing about cancer -- when I got into this, I really knew nothing about it, but working with David Agus, I started watching how cancer was actually being treated and went to operations where it was being cut out. And as I looked at it, to me it didn't make sense how we were approaching cancer, and in order to make sense of it, I had to learn where did this come from. We're treating cancer almost like it's an infectious disease. We're treating it as something that got inside of you that we have to kill. So this is the great paradigm. This is another case where a theoretical paradigm in biology really worked -- was the germ theory of disease. So what doctors are mostly trained to do is diagnose -- that is, put you into a category and apply a scientifically proven treatment for that diagnosis -- and that works great for infectious diseases. So if we put you in the category of you've got syphilis, we can give you penicillin. We know that that works. If you've got malaria, we give you quinine or some derivative of it. And so that's the basic thing doctors are trained to do, and it's miraculous in the case of infectious disease -- how well it works. And many people in this audience probably wouldn't be alive if doctors didn't do this.
الآن لنطبق هذا لأمراض الأنظمة مثل السرطان. المشكلة هي، في السرطان، أنه ليس هناك شئ في داخلكم. أنه أنتم، الذين كسرتم. تلك المحادثة في داخلكم تخبطت بطريقة ما. فكيف نشخص تلك المحادثة؟ حسنا الآن الذي نفعله هو أننا نقسمها حسب إجزاء الجسم-- تعرفون، أين ظهرت-- و نضعها في فئات مختلفة وفقا لأجزاء الجسم. و بعدها نقوم بالتجربة السريرية لعلاج سرطان الرئة و واحدة لسرطان البروستات و أخرى لسرطان الثدي، و نعالج هذه و كأنها أمراض مستقلة و طريقة تقسيمهم هذه كانت لها علاقة في الخطأ الذي حدث فعلا. و بالطبع، لم تكن مؤثرة بشكل كبير في الخطأ الذي حصل. لأن السرطان هو فشل النظام. و في واقع الأمر، أظن أننا مخطئون عندما نتكلم عن السرطان كشئ. أظن أن هذه غلطة كبيرة. أظن أن السرطان لا يتوجب أن يكون أسما. يجب أن نتكلم عن السرطنة (فعل) كشئ نفعله، لا شئ نمتكله. و هذه الأورام، هي أعراض السرطان. و يحتمل أن أجسامكم تسرطن كل الوقت. لكن هناك أنظمة كثيرة في أجسامكم التي تسيطر عليها.
But now let's apply that to systems diseases like cancer. The problem is that, in cancer, there isn't something else that's inside of you. It's you; you're broken. That conversation inside of you got mixed up in some way. So how do we diagnose that conversation? Well, right now what we do is we divide it by part of the body -- you know, where did it appear? -- and we put you in different categories according to the part of the body. And then we do a clinical trial for a drug for lung cancer and one for prostate cancer and one for breast cancer, and we treat these as if they're separate diseases and that this way of dividing them had something to do with what actually went wrong. And of course, it really doesn't have that much to do with what went wrong because cancer is a failure of the system. And in fact, I think we're even wrong when we talk about cancer as a thing. I think this is the big mistake. I think cancer should not be a noun. We should talk about cancering as something we do, not something we have. And so those tumors, those are symptoms of cancer. And so your body is probably cancering all the time, but there are lots of systems in your body that keep it under control.
و لأعطيكم فكرة مماثلة لما أقصد في التفكير بالسرطان كفعل، تخيلوا أننا لم نعرف أي شىء عن السباكة، وطريقة تكلمنا عنها، لنحضر إلى المنزل و نجد تسرب في المطبخ و سنقول، " اه، منزلي فيه ماء" و قد نقسمه-- السباك سيقول، "حسنا أين الماء؟" "حسنا، أنه في المطبخ." "اه، إنه ماء من المطبخ." هذا نوع المستوى الذي هو عليه. "ماء مطبخ؟ حسنا، قبل كل شىء، لنذهب إلى هناك و نمسح الكثير منه و نعرف أننا إذا رشينا دراينو (منتج يزيل الانسداد في المجاري) في أنحاء المطبخ، فإنه يساعد. في حين أن ماء غرفة المعيشة، الأفضل له هو وضع القار على السقف." و قد يبدو هذا سخيفا، لكن هذا هو ما فعلا نقوم به. و أنا لا أقول أنه لا يتوجب عليكم مسح الأرض إذا كان لديكم السرطان. لكن ما أقوله هو أنه ليست عن فعلا المشكلة لكن أعراض المشكلة.
And so to give you an idea of an analogy of what I mean by thinking of cancering as a verb, imagine we didn't know anything about plumbing, and the way that we talked about it, we'd come home and we'd find a leak in our kitchen and we'd say, "Oh, my house has water." We might divide it -- the plumber would say, "Well, where's the water?" "Well, it's in the kitchen." "Oh, you must have kitchen water." That's kind of the level at which it is. "Kitchen water, well, first of all, we'll go in there and we'll mop out a lot of it. And then we know that if we sprinkle Drano around the kitchen, that helps. Whereas living room water, it's better to do tar on the roof." And it sounds silly, but that's basically what we do. And I'm not saying you shouldn't mop up your water if you have cancer, but I'm saying that's not really the problem; that's the symptom of the problem.
هي التي توجب علينا أن نصل إليها أنها العملية التي تحدث، و التي تحدث على مستوى أفعال و تواصل البروتينات الحاصلة على مستوى عدم قدرة الجسم لعلاج نفسه كما في عادته؟ لكن في العادة اجسامنا تتعامل مع هذه المشكلة في كل الأوقات و بيوتكم تتعامل مع التسرب في كل الأوقات لكن إصلاحهم. هو تجفيفهم و من ذلك القبيل. فما نحتاجه هو أن يكون لدينا نموذج للمسببات لما يحصل فعلا، و البروتيوميات التي تنتج لنا القدرة على بناء نموذج مثل هذا.
What we really need to get at is the process that's going on, and that's happening at the level of the proteonomic actions, happening at the level of why is your body not healing itself in the way that it normally does? Because normally, your body is dealing with this problem all the time. So your house is dealing with leaks all the time, but it's fixing them. It's draining them out and so on. So what we need is to have a causative model of what's actually going on, and proteomics actually gives us the ability to build a model like that.
ديفيد حصل لي على دعوة لأعطي محاضرة في معهد السرطان الدولي و آنا باركر كانت هناك. فأعطيت هذه المحاضرة و قلت. "لما تقومون بهذا؟" و آنا قالت، "لأن لا أحد في مجال السرطان ينظر إليه بهذه الطريقة. لكن ما سنعمله هو، إنه سنقوم بعمل برنامج للأشخاص الذين خارج مجال السرطان ليجتمعوا مع الأطباء الذين حقا يعرفون الكثير عن السرطان و يعملون على برامج مختلفة من الأبحاث." فقدمنا أنا و ديفيد على هذا البرنامج و أنشأنا إئتلاف تجاري في جامعة جنوب كلايفورنيا حيث يوجد لدينا أفصل أطباء الأورام في العالم و بعض أفضل علماء الأحياء في العالم، من كولد سبرنج هاربر، ستانفورد، أستن-- لن أقوم حتى بالمرور على أسماء كل الأماكن لأحصل على مشروع بحث ليستمر خمس سنوات حيث سنقوم فعلا ببناء نموذج للسرطان مثل هذا. سنفعله في الفئران أولا. و سنقتل الكثير من الفئران في انجاز هذا، لكنهم سيموتون من أجل سبب جيد. و نحن نحاول بالفعلا الوصول إلى نقطة يكون لدينا فيها نظام تنبؤ حيث نستطيع فهم، متى يحصل السرطان، ما يحصل حقا فيه، و أي علاج سيعالج ذلك السرطان.
David got me invited to give a talk at National Cancer Institute and Anna Barker was there. And so I gave this talk and said, "Why don't you guys do this?" And Anna said, "Because nobody within cancer would look at it this way. But what we're going to do, is we're going to create a program for people outside the field of cancer to get together with doctors who really know about cancer and work out different programs of research." So David and I applied to this program and created a consortium at USC where we've got some of the best oncologists in the world and some of the best biologists in the world, from Cold Spring Harbor, Stanford, Austin -- I won't even go through and name all the places -- to have a research project that will last for five years where we're really going to try to build a model of cancer like this. We're doing it in mice first, and we will kill a lot of mice in the process of doing this, but they will die for a good cause. And we will actually try to get to the point where we have a predictive model where we can understand, when cancer happens, what's actually happening in there and which treatment will treat that cancer.
دعوني انهي هذا بإعطائكم صورة صغيرة لما سيكون عليه علاج السرطان في المستقبل. فأظن أنه تدريجيا، حين يكون لدينا واحد من هذه النماذج للناس، التي سنصل إليها تدريجيا -- أقصد، مجتموعتنا لن تصل إليه كله -- لكن تدريجيا سيصبح لدينا نموذج جيد على الحاسوب مثل نموذج المناخ العالمي للأجواء. لديها معلومات كثيرا مختلفة عن ما هي العملية التي تجري في محادثات البروتيوميات على مقاييس كثيرة مختلفة. و بهذا سنقوم بمحاكاة في هذا النموذج نوعا معينا من السرطان-- و هذا سيكون أيضا للأي أل أس، أو لأي نظام من أمراض خسارة خاصية النيورنات أشياء من هذا القبيل ستقوم بمحاكاة بالخصوص أنتم ليس شخصا عاما، لكن ما يحصل بداخلكم.
So let me just end with giving you a little picture of what I think cancer treatment will be like in the future. So I think eventually, once we have one of these models for people, which we'll get eventually -- I mean, our group won't get all the way there -- but eventually we'll have a very good computer model -- sort of like a global climate model for weather. It has lots of different information about what's the process going on in this proteomic conversation on many different scales. And so we will simulate in that model for your particular cancer -- and this also will be for ALS, or any kind of system neurodegenerative diseases, things like that -- we will simulate specifically you, not just a generic person, but what's actually going on inside you.
و في هذه المحاكاة، ما نستطيع عمله هو التصميم لكم بالتحديد سلسلة من العلاج، و قد يكون علاج خفيفا، كمية قليلة من الدواء. قد يكون أشياء مثل لا تأكلون هذا اليوم أو أعطيهم بعض من العلاج الكميائي، قد يكون القليل من الاشعاع. و بالطبع، سنعمل القليل من الجراحة بعض الأحيان و من هذا القبيل. لكن تصميم برنامج لكم بالتحديد و مساعدة أجسامكم لنقودها إلى صحتها-- نقود أجسامكم إلى صحتها. لأن أجسامكم ستقوم بغالبية العمل لاصلاحها لو فقط جعلناها تعمل بالطرق الخطأ. نضعها في المكافئ من الجبائر. و الجسم أساسا لديه الكثير الكثير من المكينيكيات لاصلاح السرطان لكن يجب علينا أن نفعلها بالطريقة الصحيحة و نجعلها تقوم بوظيفتها.
And in that simulation, what we could do is design for you specifically a sequence of treatments, and it might be very gentle treatments, very small amounts of drugs. It might be things like, don't eat that day, or give them a little chemotherapy, maybe a little radiation. Of course, we'll do surgery sometimes and so on. But design a program of treatments specifically for you and help your body guide back to health -- guide your body back to health. Because your body will do most of the work of fixing it if we just sort of prop it up in the ways that are wrong. We put it in the equivalent of splints. And so your body basically has lots and lots of mechanisms for fixing cancer, and we just have to prop those up in the right way and get them to do the job.
فأنا أعتقد أنه ستكون هذه الطريقة التي يعالج فيها السرطان بالمستقبل. ستتطلب الكثير من العمل، الكثير من البحث. سيكون هناك الكثير من الفرق مثل فريقنا يعملون على هذا. أظن أننا تدريجيا، سنصمم للكل علاجا خاصا للسرطان.
And so I believe that this will be the way that cancer will be treated in the future. It's going to require a lot of work, a lot of research. There will be many teams like our team that work on this. But I think eventually, we will design for everybody a custom treatment for cancer.
شكرا جزيلا لكم.
So thank you very much.
(تصفيق)
(Applause)