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.
Admito que estoy un poco nervioso porque voy a decir algunas cosas radicales sobre cómo deberíamos pensar diferente sobre el cáncer a una audiencia que contiene mucha gente que sabe mucho más del cáncer que yo. Pero también argumentaré que no estoy tan nervioso como debería estarlo porque estoy bastante seguro de tener razón sobre esto. (Risas) Y que ésta, en efecto, será la forma en que trataremos el cáncer en el futuro. Para poder hablar del cáncer, en realidad tendré que -- déjenme poner estas diapositivas. Primero, voy a tratar de darles una perspectiva diferente de la genómica. Quiero ponerla en perspectiva de la imagen más grande, de todas las otras cosas que están sucediendo, y luego hablar de algo de lo que que no han oído hablar demasiado, la proteómica. Habiendo explicado ambos, eso preparará para lo que creo será una idea diferente sobre cómo ir tratando el cáncer.
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.
Déjenme comenzar con la genómica. Es el tema del momento. Es el lugar donde más estamos aprendiendo. Esta es la gran frontera. Pero tiene sus limitaciones. Y en particular, probablemente todos han oído la analogía de que el genoma es como la copia del plano del cuerpo. Y si tan solo eso fuera cierto, sería grandioso pero no lo es. Es como el listado de partes de tu cuerpo. No dice cómo las cosas se conectan, qué causa qué, y demás. Si puedo hacer una analogía, digamos que estuvieran tratando de encontrar la diferencia entre un buen restaurant, un restaurant saludable, y un restaurant enfermo, y lo único que tuviesen fuera la lista de ingredientes que tienen en la alacena. Así podría ser que, si fueran a un restaurant francés y observaran entre sus cosas y encontrasen que solamente tienen margarina y no manteca, podrían decir, "Ah, ya sé lo que tienen mal. Puedo hacerlos sanos." Y probablemente haya casos especiales de eso. Definitivamente podrían saber la diferencia entre un restaurant chino y un restaurant francés por lo que tienen en la alacena. Así que la lista de ingredientes sí te dice algo, y a veces te dice que algo está mal. Si tienen montones de sal, podrías adivinar que están usando mucha sal, o algo por el estilo. Pero es limitado, porque para realmente saber si es un restaurant saludable, tienes que probar la comida, tienes que saber qué sucede en la cocina, necesitas el producto de todos esos ingredientes.
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.
Así, si miro a una persona y miro el genoma de esa persona, es lo mismo. La parte del genoma que podemos leer es la lista de ingredientes. Y de hecho, hay veces que podemos encontrar ingredientes que son malos. La fibrosis quística es un ejemplo de enfermedad en la que tienes un mal ingrediente y tienes una enfermedad, y realmente podemos establecer una relación directa entre el ingrediente y la enfermedad. Pero mayormente, tienes que saber qué está sucediendo en la cocina, porque, en su mayoría, la gente enferma solía ser gente sana; tienen en mismo genoma. Así que el genoma realmente te dice mucho acerca de predisposición. Entonces lo que puedes decir es que puedes decir la diferencia entre una persona asiática y una europea mirando su lista de ingredientes. Pero en realidad no puedes diferenciar mayormente entre una persona sana y una enferma, excepto en alguno de estos casos especiales.
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.
¿Entonces por qué todo el furor con la genética? Bueno, primero que nada, es porque podemos leerla, lo que es fantástico. Es muy útil en ciertas circunstancias. También es un gran triunfo teórico de la biología. Es la principal teoría en la que los biólogos alguna vez acertaron. Es fundamental para Darwin y Mendel y varios más. Así que es el caso por excelencia en el que predijeron un concepto teórico. Es decir, Mendel tenía su idea sobre el gen como algo abstracto. Y Darwin construyó una teoría entera que dependía de que ellos exsistieran. Y luego Watson y Crick finalmente buscaron y encontraron uno. Esto pasa en la física todo el tiempo. Predices un agujero negro, miras por el telescopio y ahí está, tal como habías dicho. Pero rara vez sucede en biología. Así que este gran triunfo -- es tan grande, que es casi una experiencia religiosa en la biología. Y la evolución darwiniana es realmente la teoría base.
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.
Y la otra razón por la que es tan popular es porque podemos medirla, es digital. Y de hecho, gracias a Kary Mullis, puedes básicamente analizar tu genoma en la cocina con un par de ingredientes extra. Por ejemplo, estudiando el genoma, hemos aprendido mucho sobre cómo estamos emparentados con otros animales por la cercanía de nuestro genoma, o cómo estamos relacionados entre nosotros; el árbol familiar, o el árbol de la vida. Hay una enorme cantidad de inforamción sobre genética simplemente por comparar la similitud genética. Ahora, por supuesto, su aplicación médica es muy útil porque es el mismo tipo de información que la que el médico obtine de tu historial médico familiar, excepto probablemente, que tu genoma sabe mucho más de tu historial médico que tú. Y así leyendo el genoma, podemos descubrir mucho más sobre tu familia que lo que tú probablemente sepas. Y así podemos descubrir cosas que probablemente podrías haber descubierto observando a suficientes de tus parientes, pero éstas pueden ser sorprendentes. Hice esa cosa de 23andMe y me sorprendió descubrir que soy gordo y calvo. (Risas) Pero a veces puedes aprender cosas mucho más útiles sobre eso.
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.
Pero más que nada, lo que necesitas saber para descubrir si estás enfermo no son tus predisposiciones, sino lo que está sucediendo en tu cuerpo ahora mismo. Entonces para ello, lo que tienes que hacer, es observar las cosas que los genes están produciendo y lo que está sucediendo después de la genética. Y de eso se trata la proteómica. Así como el genoma mezcla el estudio de todos los genes, la proteómica es el estudio de todas las proteínas. Y las proteínas son todas esas cosas pequeñas en tu cuerpo que emiten señales entre las células; en realidad las máquinas que están operando. Ahí es donde está la acción. Básicamente, un cuerpo humano es una conversación en transcurso, tanto dentro de las células como entre las células, y se están ordenando las unas a las otras crecer y morir. Y cuando estás enfermo, algo ha ido mal con esa conversación. Entonces el problema es que, lamentablemente, no tenemos una manera fácil de analizarlas como podemos analizar el genoma.
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.
El problema es ese análisis, si tratas de evaluar todas las proteínas, es un proceso muy elaborado. Requiere cientos de pasos, y toma un largo, largo tiempo. También importa cuánto de la proteína es. Podría ser muy significativo que una proteína cambie en un 10%, así que no es una bella cosa digital como el ADN. Y básicamente nuestro problema es que si alguien en el medio de este tan largo proceso, se pausa por sólo un momento, y deja ingresar algo, una enzima, por un segundo, de repente todas las mediciones de ahí en adelante no sirven. Y así, la gente obtiene resultados muy incosistentes cuando lo hacen de esta manera. La gente ha tratado muy duramente de hacer esto. Yo lo intenté varias veces y ví este problema y lo dejé de intentar.
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."
Recibía constantemente llamadas de este oncólogo llamado David Agus. Y Applied Minds recibe montones de llamadas de gente que quiere ayuda con sus problemas, y no pensaba que ésta fuera una con probabilidades de ser contestada, así que continuaba poniéndolo en la lista de espera. Y luego un día, recibo una llamada de John Doerr, Bill Berkman y Al Gore en el mismo día diciendo "devuélvele la llamada a David Agus". (Risas) Así que pensé, "Okey, este tipo por lo menos tiene recursos". (Risas) Así que empezamos a hablar, y dijo, "Realmente necesito una mejor manera de evaluar las proteínas." Le dije, "Ya me fijé en eso. Estuve ahí. No va a ser fácil." Y él dice, "No, no. Lo nececito de verdad. Quiero decir, veo pacientes muriendo todos los días porque no sabemos qué está sucediendo dentro de ellos. Necesitamos tener una ventana hacia adentro de esto." Y me llevó a través de ejemplos específicos de cuándo realmente lo necesitaba. Y me di cuenta, wau, esto realmente haría una gran diferencia, si pudiéramos hacerlo. Entonces dije, "Bien, echémosle un vistazo."
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.
Applied Minds tiene suficiente dinero como para simplemente ir y trabajar en algo sin recibir fondos ni permiso de nadie ni nada por el estilo. Así que empezamos a jugar con esto. Y así nos dimos cuenta de que éste era básicamente el problema, el tomar ese sorbo de café; que había humanos haciendo este complicado proceso y que, lo que en realidad necesitaba hacerse, era automatizar el proceso como una línea de montaje y construir robots que midieran la proteómica. Y eso hicimos. Y trabajando con David, finalmente hicimos una pequeña compañía llamada Applied Proteomics ("Proteómica Aplicada" N. del T.) que hace esta línea de montaje robótica, la que, en una manera muy consistente, evalúa las proteínas. Y les mostraré cómo se ve la medición de proteínas.
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.
Básicamente, lo que hacemos es tomar una gota de sangre de un paciente, y ordenamos las proteínas en la gota de sangre de acuerdo a cuánto pesan, qué tan resbalosas son, y las ordenamos en una imagen. Y así podemos observar literalmente cientos de miles de funciones de una vez a partir de esa gota de sangre. Y podemos tomar una distinta mañana, y verás que tus proteínas serán diferentes mañana, serán diferentes luego de que comas o que duermas. Realmente nos muestran qué está sucediendo. Así que esta imagen, que se ve como un gran manchón para ustedes, es en realidad lo que me entusiasmó tanto sobre esto y me hizo sentir que estábamos en el camino correcto. Y si hago zoom en esa imagen, puedo mostrarles lo que significa. Ordenamos las proteínas; de izquierda a derecha está el peso de los fragmentos que estamos viendo. Y de arriba hacia abajo cuán resbalosos son. Estamos haciendo zoom sólo para mostrarles un poquito de eso. Y cada una de estas líneas representa una señal que estamos obteniendo de un trozo de una proteína. Y pueden ver cómo las líneas se presentan en estos pequeños grupos de baches, baches, baches, baches, baches. Y eso es porque estamos midiendo su peso tan precisamente que -- el carbono viene en diferentes isótopos, entonces si uno tiene un neutrón extra, podemos identificarlo como un químico diferente. Así, estamos identificando cada isótopo como uno diferente.
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.
Así que eso les da una idea de qué tan exquisitamente sensible es. Así que ver esta imagen es como imagimarte ser Galileo mirando a las estrellas y mirar por el telescopio por primera vez, y de pronto dices: "Wau, es mucho más complicado de lo que pensamos que era." Pero podemos ver esa cosa de ahí y realmente ver características de ella. Así que éste es el distintivo del cual estamos intentando obtener patrones. Así que lo que hacemos con esto es, por ejemplo observar a dos pacientes, uno que respondió a una droga y uno que no respondió a una droga, y preguntar, "¿Qué sucede de manera diferente dentro de ellos?" Y así podemos hacer estas mediciones de manera tan precisa que podemos superponer dos pacientes y observar sus diferencias.
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.
Entonces aquí tenemos a Alice en verde y a Bob en rojo. Los superponemos. Estos son datos reales. Como pueden ver, mayormente se superpone y es amarillo, pero hay algunas cosas que sólo Alice tiene y algunas otras que sólo Bob tiene. Y si encontramos el patrón de cosas de los que responden a la droga, vemos que en la sangre, ellos tienen la condición que los habilita a responder a esta droga. Tal vez ni siquiera sepamos qué proteína es ésta, pero podemos ver que es un condicionante para la respuesta a la enfermedad. Así que esto ya es, creo, tremendamente útil en todas las ramas de la medicina. Pero creo que esto es en realidad sólo el comienzo de cómo vamos a tratar el cáncer. Así que déjenme pasar al cáncer.
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.
El tema con el cáncer -- cuando me metí en esto, realmente no sabía nada sobre el tema, pero trabajando con David Agus, empecé a ver cómo el cáncer estaba siendo tratado y fui a operaciones en las que se lo extirpaba. Y a mi manera de ver, no tenía sentido cómo estábamos encarando el cáncer. Y para ver el sentido de ello, tuve que aprender de dónde venía esto. Estamos tratando el cáncer casi como si fuera una enfermedad infecciosa. Lo estamos tratando como algo que se metió adentro tuyo y tenemos que matar. Así que éste es el gran paradigma. Éste es otro caso en el que un paradigma teórico en biología realmente funcionó -- fue la Teoría microbiana de la enfermedad. Para lo que los médicos están principalmente entrenados es diagnosticar; eso es ponerte dentro de una categoría, y aplicar un tratamiento probado científicamente para ese diagnóstico. Y eso funciona estupendamente para enfermedades infecciosas. Así que si te ponenos en la categoría de "tú tienes sífilis", podemos darte penicilina. Sabemos que eso funciona. Si tienes malaria, podemos darte quinina, o algún derivado de ella. Y eso es lo básico que los médicos están entrenados para hacer. Y es milagroso, en el caso de las enfermedades infecciosas, lo bien que funciona. Y mucha gente de esta audiencia pobablemente no estaría viva si los médicos no hicieran esto.
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.
Pero ahora apliquemos eso a enfermedades sistémicas como el cáncer. El problema es que, en el cáncer, no es algo de más que está dentro tuyo. Eres tú, tú te has roto. Esa conversación adentro tuyo se ha desordenado de alguna manera. ¿Así que cómo diagnosticamos esa conversación? Ahora lo que estamos haciendo es dividirla por parte del cuerpo, ya saben, dónde apareció, y te ponemos en diferentes categorías de acuerdo con la parte del cuerpo. Y luego hacemos un ensayo clínico para una droga para el cáncer de pulmón y una para el cáncer de próstata y una para el cáncer de mama, y los tratamos como si fuesen enfermedades diferentes y como si esta forma de dividirlas tuviese algo que ver con lo que en realidad salió mal. Y por supuesto, en realidad no tiene tanto que ver con lo que salió mal. Porque el cáncer es una falla del sistema. Y de hecho, creo que estamos incluso equivocados cuando hablamos del cáncer como una cosa. Creo que éste es el gran error. Creo que el cáncer no debería ser un sustantivo. Deberíamos hablar de "cancerar" como algo que hacemos, no algo que tenemos. Y entonces los tumores, ésos son síntomas del cáncer. Y tu cuerpo probablemente esté cancerando todo el tiempo. Pero hay muchos sistemas en tu cuerpo que lo mantienen bajo control.
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.
Para darles una idea de una analogía de lo que quiero decir al pensar el cancerar como un verbo, imaginen que no supiéramos nada sobre plomería, y la manera en que hablamos de ella; llegaríamos a casa y encontraríamos una gotera en la cocina y diríamos, "Oh, mi casa tiene agua." Podríamos dividirlo; el plomero diría, "Bien, ¿dónde está el agua"? "Bien, está en la cocina." "Oh, debes tener agua de cocina." Ese es más o menos el nivel al que está. "¿Agua de cocina?" Bien, primero que nada, iremos y trapearemos un montón de ella. Y luego nos enteramos que si rociamos un producto químico en la cocina, eso ayuda. Mientras que para el agua de living, es mejor el alquitrán en el techo. Y suena tonto, pero eso es básicamente lo que hacemos. Y no estoy diciendo que no deberían trapear el agua si tuvieran cáncer. Pero estoy diciendo que ése no es el problema, ése es el síntoma del problema.
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.
A donde realmente debemos llegar es al proceso que está sucediendo, y eso está sucediendo al nivel de las acciones proteonómicas, sucediendo al nivel de por qué tu cuerpo no se está curando a sí mismo en la manera en que normalmente lo hace. Porque normalmente tu cuerpo está lidiando con este problema todo el tiempo. O sea que tu casa está lidiando con las goteras todo el tiempo. Pero las está reparando. Las está drenando una y otra vez. Lo que necesitamos es tener un modelo causativo de lo que en realidad está sucediendo. Y la proteómica realmente nos brinda la posibilidad de construir un modelo como ese.
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.
David consiguió que me invitaran a dar una charla al Instituto Nacional del Cáncer y Anna Barker estaba allí. Así que di esta charla y pregunté, "¿Por qué no hacen esto?" Y Anna me dijo, "Porque nadie involucrado con el cáncer lo miraría de esta manera. Pero lo que haremos, es crear un programa para que gente fuera del ámbito del cáncer se junte con médicos que realmente sepan del cáncer y trabajen en diferentes programas de investigación." Así que David y yo nos aplicamos a este programa y creamos un consorcio en la Universidad del Sur de California donde tenemos algunos de los mejores oncólogos del mundo y algunos de los mejores biólogos del mundo, de Cold Spring Harbour, Stanford, Austin -- no procederé a nombrar todos los lugares -- para tener un proyecto de investigación que durará cinco años en el que efectivamente intentaremos construir un modelo de cáncer como éste. Lo estamos haciendo en ratones primero. Y vamos a matar un montón de ratones en el proceso de hacerlo, pero morirán por una buena causa. Y en efecto trataremos de llegar al punto en el que tengamos un modelo predictivo en el que podamos entender cuándo sucede el cáncer, qué está pasando realmente ahí dentro y qué tratamiento actuará en ese cáncer.
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.
Así que déjenme terminar dándoles una pequeña visión de cómo creo que será el tratamiento del cáncer en el futuro. Pienso que eventualmente, una vez que tengamos uno de estos modelos para personas, el que eventualmente tendremos; quiero decir, nuestro grupo no recorrerá todo el camino hasta allí, pero eventualmente tendremos un muy buen modelo computarizado, algo como un modelo climático global en el caso del clima. Tiene muchísima información diferente sobre cuál es el proceso en curso en esta conversación proteómica en muchas escalas diferentes. Y así vamos a simular en ese modelo para tu cáncer en particular -- y esto también servirá para la ELA (Esclerosis Lateral Amitrófica), o cualquier tipo de enfermedades neurodegenerativas, cosas por el estilo -- te simularemos específicamente a ti, no una persona genérica, sino lo que realmente está sucediendo dentro tuyo.
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.
Y en esa simulacion, lo que podríamos hacer es diseñar específicamente para ti una secuencia de tratamientos, y podrían ser tratamientos muy suaves, cantidades de droga muy pequeñas. Podrían ser cosas como no comer ese día, o darles un poco de quimioterapia, tal vez un poco de radiación. Por supuesto, haremos cirugía a veces, y cosas por el estilo. Pero diseñar un programa de tratamientos específicamente para ti y ayudar a tu cuerpo a guiarse de regreso a la salud; guiar a tu cuerpo de regreso a la salud. Porque tu cuerpo hará la mayor parte del arreglo si tan solo le brindamos un poco de apoyo en los procesos que están mal. Ponemos el equivalente de una férula. Tu cuerpo básicamente tiene montones y montones de mecanismos para arreglar el cáncer, y nosotros simplemente tenemos que encaminarlos en la forma correcta y lograr que ellos hagan el trabajo.
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.
Así que creo que ésta será la forma en que el cáncer será tratado en el futuro. Va a requerir mucho trabajo, mucha investigación. Habrá muchos equipos como nuestro equipo que trabajen en esto. Creo que alguna vez, diseñaremos para todo el mundo un tratamiento personalizado del cáncer.
So thank you very much.
Así que muchas gracias.
(Applause)
(Aplausos)