Признавам си, че съм малко притеснен сега, защото възнамерявам да кажа някои радикални неща за това как ние трябва да мислим за рака по различен начин на публика, в която има много хора, които знаят за рака много повече от мене. Но също така ще призная, че съм по-малко притеснен отколкото би трябвало да бъда, защото съм доста сигурен, че съм прав. (Смях) И че това, всъщност, ще бъде начинът, по който ще се лекува ракът в бъдещето. За да говоря за рака, аз всъщност ще трябва -- чакайте да покажа големия слайд сега. Първо, ще се опитам да ви дам друга гледна точка за геномиката (науката за човешкия геном). Искам да я поставя в перспективата на всички други неща, които се случват -- и след това да говоря за нещо, за което не сте чували много, което е протеомиката. След като обясня тези двете, това ще постави основата на това, което мисля, че е различна идея, за това как да лекуваме рака.
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.
И така, нека да започна с геномиката. Това е една много популярна тема. Това е мястото, от което ние научаваме най-много. Това е велика граница. Но си има своите ограничения. И най-вече, вие предполагам сте чули за аналогията, че геномът е като карта на вашето тяло. И ако това беше вярно, щеше да е страхотно, но не е. Той е като списък с частите на вашето тяло. Не казва как са свързани нещата, какво причинява какво и така нататък. И така, ако мога да направя аналогия, нека да кажем, че искате да обясните разликата между добър ресторант, здравословен ресторант и болен ресторант, и всичко, което имате е списък с продуктите, които те имат в килера. И така, може да бъде, че сте отишли във френски ресторант и сте погледнали и сте видели, че те имат само маргарин, а нямат масло, бихте могли да кажете: "Ясно ми е какъв им е проблемът. Мога да ги излекувам." И може би има такива специални случаи. Със сигурност можете да различите китайски ресторант от френски, по това какво имат в килера за храна. Така че, списъкът с продуктите ви казва нещо и понякога ви казва нещо, което не е правилно. Ако имат тонове сол, бихте могли да предположите, че използват прекалено много сол или нещо подобно. Но това си има своите граници, защото за да разберете наистина дали това е здравословен ресторант, трябва да опитате храната, тряба да знаете какво се случва в кухнята, трябват ви всички тези неща.
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.
Така че ако погледна един човек и видя генома на този човек, това е същото нещо. Тази част от генома, която можем да четем, е списъкът с продуктите. И наистина, има случаи, когато ние можем да намерим продукти, които са развалени. Кистозната фиброза е пример на заболяване, при което имате само една лоша съставка и имате заболяване и ние можем да направим директна връзка между съставката и заболяването. Но за повечето неща, наистина трябва да знаете какво става в кухнята, най-вече защото повечето болни хора са били здрави хора -- те имат същия геном. Така че геномът ви казва много повече за предразположение. Така че, това, което можете да кажете е разликата между азиатец и европеец, като гледате списъка от съставките им. Но наистина в повечето случаи не можете да кажете разликата между здрав и болен човек -- освен в някои от тези специални случаи.
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.
И така какво е толкова важно за науката за човешкия геном? Ами първо, това, че можем да го четем, което е страхотно. Много е полезно в определени обстоятелства. Това е един страхотен теоретичен триумф на биологията. Това е единствената теория, която биолозите някога са познали. Тя е от основно значение за Дарвин, за Мендел и така нататък. Това е единствения случай, в който те предсказаха теоретична идея. И така, на Мендел му дойде великата идея за гена като нещо абстрактно. И Дарвин построи цяла теория, която зависеше от това те да съществуват. И тогава Уотсън и Крик търсиха и накрая намериха един ген. Така, това се случва във физиката през цялото време. Вие предсказвате черна дупка и поглеждате през телескопа и тя е там, точно както казахте. Но това се случва много рядко в биологията. Ето защо това е голям триумф - толкова е хубаво, че е почти като религиозно преживяване за биологията. И дарвиновата еволюция е наистина основната теория.
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.
Така, другата причина, поради която тя е много популярна е защото можем да я измерим, тя е цифрова. И наистина, благодарение на Кари Мълис, вие можете да измерите вашия геном във вашата кухня с няколко допълнителни съставки. Така например, чрез измерването на генома, ние разбрахме много за това как сме свързани с другите видове животни по близостта на нашия геном, или как сме свързани един с друг - родословното дърво, или дървото на живота. Има огромно количество информация за генетиката, само чрез сравняването на генетичната подобност. Сега, разбира се, при приложението му в медицината, това е много полезно, защото е същият вид информация, която докторът получава от историята на заболяванията в семейството -- с изключение, може би, на това, че вашият геном знае много повече за вашата медицинска история, отколкото вие самите. И така, чрез прочитането на генома можете да разберете много повече за вашето семейство, отколкото вероятно знаете. И така, можем да открием неща, които вероятно бихте могли да откриете, ако наблюдавате достатъчно дълго роднините си, но тези неща могат да бъдат изненандващи. Аз направих изследването 23 и Аз и бях много изненадан да открия, че съм дебел и плешив. (Смях) Но понякога можете да научите много по-полезни неща.
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.
Но най-вече това, което има нужда да научите, за да разберете дали сте болен, е не вашите предразположения, а това какво в действителност се случва във вашето тяло в този момент. За да разберете това, онова, което трябва да направите, е да видите нещата, които гените произвеждат и това се случва след генетиката. С това се занимава протеомиката. Така както генетиката изучава гените, така протеомиката е науката за протеините. А протеините са всички тези малки неща във вашето тяло, които предават сигнали между клетките -- те са всъщност машините, които работят. Там се случват нещата. В общи линии, човешкото тяло представлява един непрекъснат разговор както вътре в самите клетки, така и между клетките и те се учат една друга да растат и да умират. И когато сте болни, нещо не е наред в този разговор. И така, номерът е -- за съжаление, ние нямаме лесен начин да измерим тези неща, както мерим генома.
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.
Проблемът е, че измерването -- ако се опитате да измерите всички протеини, това е много сложен процес. Изисква стотици стъпки и отнема много дълго време. Също така, има значение колко е протеинът. Може да бъде много съществено това, че даден протеин е променен с 10 процента, така че, това не е лесно цифрово нещо като ДНК-то. И в общи линии, проблемът ни е в това, че има някой по средата на този дълъг процес, ако те спрат за един момент и оставят нещо в даден ензим за секунда, от там насетне всичките ни измервания не са верни. И така, тогава хората получават непоследователни резултати, когато подхождат по този начин. Хората много са се опитвали да направят това. Аз, самият, се опитах няколко пъти и видях проблема и се отказах от този подход.
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.
Продължих да получавм обаждания от един онколог, наречен Дейвид Ейгъс. И Аплайд Майндс получават много обаждания от хора, които искат помощ за техните проблеми и понеже си мислех, че едва ли този онколог ще се обади пак, аз го бях оставил в списъка на чакащите. И тогава един ден получих обаждания от Джон Дор, Бил Бъркман и Ал Гор в един и същи ден, искайки от мене да върна обаждане на Дейвид Ейгъс. (Смях) И така, аз си помислих: "Окей. Този човек е поне изобретателен." (Смях) И така започнахме да си говорим и той каза: "Наистина ми трябва по-добър начин за измерване на протеините." И аз му отвърнах: "Знам. Разглеждал съм въпроса. Няма да е лесно." А той ми казва: "Не, не. Наистина ми трябва. Това, което имам в предвид е, че всеки ден виждам умиращи пациенти, защото не знаем какво се случва вътре в тях. Трябва да имаме някакъв начин да видим какво става вътре." И той ми даде конкретни примери на случаи, когато наистина му трябваха. И осъзнах: "Уау, това наистина би имало голямо значение, ако можехме да го направим. И тогава му казах: "Добре, нека да помислим по въпроса."
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."
Аплайд Майндс има достатъчно пари, че можем да решим и да започнем да работим по нещо, без да ни е необходимо финансирането или разрешението на някого. И така започнахме да си играем с това. И както го правихме, ние осъзнахме, че това беше основният проблем -- че отпивайки глътка кафе -- че хора извършваха този сложен процес и това, което трябваше да се направи е да се автоматизира процеса като поточна линия и да се направят роботи, които измерват протеините. И ние го направихме. И работейки с Дейвид, ние създадохме една малка компания Аплайд Протеомикс, която прави тези роботизирани поточни линии, които, по много последователен начин, измерват протеина. И ще ви покажа как изглежда измерването на протеина.
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.
В общи линии, това, което правим е да вземем капка кръв от пациента и сортираме протеините в капката кръв, според това колко тежат, колко са хлъзгави и ги подреждаме в образ. И така, можем да гледаме буквално стотици хиляди функции наведнъж от тази капка кръв. И можем да вземем друга капка на следващия ден и ще видите, че вашите протеини на следващия ден са различни -- те ще бъдат различни, след като ядете или след като спите. Те наистина ни казват какво става там. И така, тази картина, която ви изглежда като голямо петно е всъщност това, което ме запали и ме накара да се почувствам, че сме на прав път. И така, ако увелича тази картина, мога да ви покажа какво означава. Подреждаме протеините - от ляво на дясно е теглото на частиците, които сме получили. А от горе надолу е колко са хлъзгави. Така, ще увеличим картината тук, за да ви покажем една малка част. И така, всяка една от тези линии представлява някакъв сигнал, който получаваме от тази частица протеин. И можете да видите как стават тези линии в тези малки групи от бум, бум, бум, бум. И това е така, защото измерваме теглото толкова точно, че - въглеродът има различни изотопи, така че ако има допълнителен неутрон, ние всъщност го измерваме като различно вещество. Така че, всъщност, ние измерваме всеки изотоп като различен.
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.
Това ви дава представа за това колко изтънчено чувствителен е този метод. Така че, виждайки тази картина е нещо подобно на това да си Галилей, и да гледаш звездите, и гледайки през телескопа за първи път изведнъж да кажеш: "Еха, това е много по-сложно отколкото си мислех." Но ние можем да видим какво има там и да видим функциите му. И така, това е подписът, от който се опитваме да видим модели. И това, което правим с тази информация е, например, можем да вземем двама пациенти, един, който се е повлиял от лекарството и друг, който не се е повлиял, и да попитаме: "Какво е различното, което се случва в тях?" И така, можем да направим измерванията достатъчно прецизни, че можем да наложим двамата пациенти и да сравним разликите.
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.
И така, ето Алис в зелено и Боб в червено. Налагаме ги. Това са истински данни. И можете да видите, че като цяло съвпадат и е жълто, но има някои неща, които само Алис има и някои неща, които само Боб има. И ако намерим последователност от неща на тези, които се повлияват от лекарството, ние виждаме, че в кръвта те имат това, което им позволява да се повлияят от това лекарство. Дори можем да не знаем какъв е този протеин, но можем да видим, че е маркер за отговор на заболяването. И така, това вече, мисля, е изключително полезно във всички видове медицина. Но аз мисля, че това всъщност е само началото, на това как ще лекуваме рака. И така, нека да мина към рака.
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.
Нещото за рака е -- когато започнах да се занимавам с това, не знаех нищо за рака, но работейки с Дейвид Ейгъс, започнах да наблюдавам как се лекува рака и ходех на операции, където той беше изрязван. И като наблюдавах, разбрах, че нещо не беше наред в това как подхождахме към рака. И за да мога да разбера, трябваше да науча откъде идва рака. Ние лекуваме рака почти както инфекциозно заболяване. Ние го лекуваме, като нещо, което е влезнало във вас, което трябва да убием. Така, това е великата парадигма. Това е друг пример, където една теоритична парадгима в биологията работи в действителност -- това е теорията за микробите при заболяванията. И така, това, което докторите са най-вече обучавани да правят е да диагностицират -- тоест, да ви поставят в категория -- и да приложат научно доказано лечение за тази диагноза. И това дава страхотни резултати при инфекциозните заболявания. Така, ако ви сложим в категорията, че имате сифилис, ние можем да ви дадем пеницилин. Знаем, че това работи. Ако имате малария, ние ви даваме хинин или някакво негово производно. И така, в общи линии докторите са учени да правят това. И то е чудно в случаите на инфекциозно заболяване -- колко добре работи. И много хора в публиката, може би, нямаше да са живи, ако докторите не правеха това.
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.
Но сега, нека приложим този подход към системно заболяване като рака. Проблемът е, че при рака няма нещо друго, което е вътре във вас. Вие сте това, което е счупено. Този разговор вътре във вас нещо се е объркал по някакъв начин. И така, как диагностицираме този разговор? Ами, в момента това, което правим е да го разделим според частта от тялото -- където се е появил -- и ви поставяме в различни категории, според частта от тялото. И когато правим клинично проучване за лекарство за белодробен рак, и такова за рак на простата, и такова за рак на гърдата, ние ги третираме като че ли те са различни заболявания и като че ли начинът, по който ги делим има нещо общо с това какво е развалено. И разбира се, той няма много общо с това, което не е наред. Защото ракът е срив на системата. И всъщност, мисля, че ние не сме прави, когато говорим за рака като за нещо. Мисля, че е голяма грешка. Мисля, че ракът не трябва да е съществително. Трябва да говорим за канцерозиране, като нещо, което правим, а не нещо, което имаме. И така тези тумори, те са симптоми на рака. И така вашето тяло вероятно канцерозира през цялото време. Но има много системи във вашето тяло, които го държат под контрол.
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.
И така за да ви дам представа за аналогия за това, което имам предвид под разглеждането на рака като глагол, представете си, че не знаехме нищо за водопровода, и за начина, по който говорехме за него. Щяхме да си дойдем вкъщи и да намерим теч в кухнята и щяхме да кажем: "О, къщата ми има вода." И може би щяхме да я разделим - водопроводчикът щеше да каже: "Къде е водата?" "Ами, в кухнята е." "О, сигурно имате кухненска вода." Това е горе-долу нивото, на което е. "Кухненска вода? Добре, първо ще дойдем и ще избършем водата. И след това, знаем, че ако поръсим Дрейно около кухнята, това ще помогне. Що се отнася до вода в хола, по-добре е да сложим катран на покрива." Звучи глупаво, но в общи линии това правим. Не казвам, че не трябва да избършете водата, ако имате рак. Но това, което имам предвид е, че това не е проблемът, това са симптомите на проблема.
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.
Това, което наистина трябва да разберем е процесът, който става и какво се случва на нивото на действие на протеините, това което се случва на нивото на защо вашето тяло не се лекува само по начина, по който обикновено то прави? Защото нормално вашето тяло се справя с този проблем през цялото време. Така, вашата къща се справя с течове през цялото време. Но тя ги оправя. Тя се отводнява и така нататък. Така, това което ни трябва е да имаме причинно следствен модел на това какво всъщност се случва. А протеомиката в действителност ни дава способността да построим такъв модел.
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.
Благодарение на Дейвид бях поканен да говоря пред Националния Институт по Рака и Анна Баркър беше там. И така, аз изнесох тази лекция и казах: "Защо не го правите това?" И Анна каза: "Защото никой в областта на рака не би погледнал по този начин. Но това, което ще направим е да създадем програма за хора извън областта на рака да се съберат с лекари, които познават рака и да разработят различни програми за изследвания." Така, Дейвид и аз кандидатствахме за тази програма и създадохме консорциум с Университета на Южна Калифорния (USC), където са някои от най-добрите онколози в света и някои от най-добрите биолози в света от Колд Спринг Харбър, Станфърд, Остин няма да изброявам всички места -- да направим проект, който ще продължи пет години, където наистина ще се опитаме да разработим модел за рака като този. Ще го направим първо при мишки. И ще убием много мишки в процеса на разработване на модела, но те ще умрат за добра кауза. И ще се опитаме да стигнем до момента, в който ще имаме предсказуем модел, в който можем да разберем кога се случва ракът, какво в дейстивтелност се случва там вътре и кое лечение би излекувало този рак.
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.
И така нека да приключа, като ви нарисувам една малка картина на това как аз си представям лечението на рака в бъдещето. И така, мисля, че най-накрая след като имаме един от тези модели при хора, което ще направим някога -- нашата група няма да стигне до там -- но най-накрая ние ще имаме един добър компютърен модел -- нещо като глобалния модел на климата за времето. Той има много различна информация за това какъв процес тече при този разговор на протеините на много различни нива. И така, ние ще симулираме в този модел за вашия конкретен рак -- и това ще бъде също така за амиотрофичната латерална склероза, както и за всеки вид системно невродегенеративно заболяване неща като тези -- ние ще симулираме конкретно за вас, не просто за някакъв събирателен човек, но ние ще симулираме какво в действителност става вътре във вас.
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.
И при тази симулация, това, което бихме могли да направим, е да разработим специално за вас последователност от лечения, и това могат да са много щадящи лечнения, много малки количества лекарство. Това могат да са неща, като да не яде един ден или да им дадем малко количество химиотерапия и може би малко лъче терапия. Разбира се, понякога ще правим и операции и така нататък. Но ще разработим програма от лечения конкретно за вас и ще помогнем на тялото ви да се върне обратно към здравето -- ще насочим вашето тяло обратно към здравето. Защото вашето тяло ще свърши по-голямата част от лечението, ако ние просто го подпомогнем в нещата, които не са наред. Ние го поставяме в еквивалента на шини. И така, вашето тяло има много и много механизми за справяне с рака и ние просто трябва да ги подпогнем по правилния начин и да ги накраме те да свършат работата.
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.
И така, аз вярвам, че това ще бъде начинът, по който ракът ще бъде лекуван в бъдещето. Ще изисква много работа, много изследвания. Ще има много екипи като нашия, които ще работят по проблема. Но аз мисля, че най-накрая ние ще разработим за всеки един специално лечение за рак.
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.
И така, благодаря ви много.
So thank you very much.
(Аплодисменти)
(Applause)