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.
უნდა ვაღიარო რომ ცოტათი ვნერვიულობ იმიტომ,რომ უნდა ვესაუბრო ძირეული საკითხების შესახებ, თუ როგორ უნდა ვიფიქროთ სიმსივნეზე განსხვავებულად, უამრავი ადამიანისაგან შემდგარ აუდიტორიას, რომელთაც ჩემზე მეტი იციან სიმსივნის შესახებ. თუმცა არც ისე ვნერვიულობ იმიტომ, რომ დარწმუნებული ვარ ჩემი სათქმელის სისწორეში. (სიცილი) და ფაქტიურად ეს იქნება გზა,რომლითაც განვკურნავთ სიმსივნეს მომავალში. იმისათვის რომ ვისაუბროთ სიმსივნეზე, მე უნდა... მოდი სლაიდს გაჩვენებთ. პირველ რიგში, მინდა დაგანახოთ გენომიკების განსხვავებული პერსპექტივა. მინდა, რომ პერსპექტივაში გვაძლევდეს დიდ სურათს იმ ყველაფრისა, რაც ხდება... და შემდეგ ვისაუბრო პროტეომიკების შესახებ, რაზეც ბევრი არ გსმენიათ. ამის ახსნა წარმოაჩინებს იმას, რასაც მე მივიჩნევ განსხვავებულ იდეად სიმსივნის განკურნებაში.
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.
მოდით გენომიკებით დავიწყებ. პოპულარული თემაა. რომლის საშუალებითაც ყველაზე მეტს შევისწავლით. მოწინავე საკითხია, რომელსაც აქვს თავისი საზღვრები. ალბათ ყველას გსმენიათ ანალოგია რომ გენომი ორგანიზმის პროგრამაა. და ეს რომ ჭეშმარიტება იყოს, ბრწყინვალე იქნება. მაგრამ არ არის. გენომი თქვენი ორგანიზმის ნაწილების ჩამონათვლის მსგავსია. ვერ ხსნის იმას, თუ როგორ არიან ეს ნაწილები დაკავშირებულნი. რას რა იწვევს და ა.შ. ასე, რომ თუ შევეცდები ანალოგის მოყვანას, წარმოვიდგინოთ რომ უნდა განვასხვაოთ კარგი, კანსაღი და ცუდი რესტორანი იმ ინგრედიენტების ჩამონათვლის მიხედვით, რაც მათ საწყობში აქვთ ანუ თუ თქვენ წახვალთ ფრანგულ რესტორანში და აღმოაჩენთ რომ მათ აქვთ მხოლოდ მარგარინი, კარაქი კი - არა, შეგიძლიათ თქვათ:'' აჰა, ვხვდები რაშიც არის პრობლემა. მე შემიძლია გამოვასწორო ეს." და, ალბათ, ამის განსაკუთრებული საშუალებებიც არის. თქვენ შეგიძლიათ თავისუფლად განასხვავოთ ჩინური და ფრანგული რესტორნები იმითი, თუ რა აქვთ საწყობში. ე.ი. ინგრედიენტების სია ნამდვილად გაძლევთ რაგაც ინფორმაციას. და ზოგჯერ გატყობინებთ რომ რაღაც არასწორია. მაგ: თუ აქვთ ტონობით მარილი, შეგიძლიათ დაასკვნათ, რომ ზედმეტად მარილიან კერძებს ამზადებენ. მაგრამ ესეც შემოსაზღვრულია: იმისათვის, რომ გაარკვიო ჯანსაღი რესტორანია თუ არა, უნდა გასინჯო საკვები, უნდა იცოდე რა ხდება მათ სამზარეულოში, და რა შედეგს გაძლევს ინგრედიენტების ნარევი.
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.
ანუ თუ შევხედავ პიროვნებას და აგრეთვე მის გენომს, ერთი და იგივეა. გენომის ის ნაწილი, რომლის ამოკითხვაც შეგვიძლია, არის ინგრედიენტების ჩამონათვალი. და ზუსტად, ზოგჯერ არის, რომ ვპოულობთ ინგრედიენტებს, რომლებიც ცუდია. ფიბროზული კისტა არის მაგალითი, როდესაც გაქვთ ცუდი ინგრედიენტები და , შესაბამისად, დაავადებაც. და ჩვენ შეგვიძლია პირდაპირ დავაკავშიროთ ინგრედიენტები და დაავადება. მაგრამ ხშირ შემთხვევებში, საჭიროა სამზარეულოში შეხედვა იმიტომ, რომ დაავადებულ ადამიანთა უმრავლესობა ჯანმრთელი იყო... მათი გენომი არ შეცვლილა. ანუ გენომი, ფაქტიურად, შეიცავს სავარაუდო ინფორმაციას. ანუ თქვენ მხოლოდ შეგიძლიათ აღნიშნოთ განსხვავება აზიელ და ევროპელ ადამიანებს შორის მათი შემადგენელი ინგრედიენტების საფუძველზე. მაგრამ, ხშირ შემთხვევაში, ვერ განასხვავებთ ჯანმრთელ და ავადმყოფ ადამიანს ერთმანეთისგან... განსაკუთრებული შემთხვევების გარდა.
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.
მაშინ რას გვაძლევს გენეტიკა. ნუ,პირველ რიგში, ჩვენ შეგვიძლია მისი ამოკითხვა, რაც შესანიშნავი და ძალიან სასარგებლოა გარკვეულ შემთხვევებში. და აგრეთვე დიდი თეორიული ტრიუმფია ბიოლოგიაში. ეს ერთ-ერთი თეორიაა, რომელიც ბიოლოგებმა სწორად ამოხსნეს. ეს დარვინისა და მენდელის მონაპოვრის გაგრძელებაა. და ეს ერთი შემთხვევაა,სადაც მათ თეორიული კონსტრუქცია იწინასწარმეტყველეს. მენდელს გენი წარმოედგინა როგორც აბსტრაქტული საგანი. დარვინმა მთელი თეორია ააგო, რომელიც გენების არსებობაზე იყო დამოკიდებული. შემდეგ უოტსონმა და კრიკმა აღმოაჩინეს ისინი. ასეთი რამ ფიზიკაში მუდმივად ხდება. თქვენ წინასწარმეტყველებთ შავი ხვრელის არსებობას, იხედებით ტელესკოპით და პოულობთ მას. მაგრამ ასე იშვიათად ხდება ბიოლოგიაში. ამიტომაც არის ეს ტრიუმფი... თითქოს რელიგიური გამოცდილებაა ბიოლოგიაში. დარვინის ევოლუცია ფუნდამენტური თეორიაა.
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.
და სხვა მიზეზი, რამაც მისი პოპულარობა განაპირობა არის ის, რომ ჩვენ შეგვიძლია გავზომოთ. და ფაქტიურად, კერი მულისის წყალობით, თქვენ შეგიძლიათ გაზობოთ გენომი თქვენივე სამზარეულოში რამდენიმე ინგრედიენტის დამატებით. გენომის განსაზღვრით დავადგინეთ ჩვენი კავშირი სხვა ცხოველებთან, გენეტიკური სიახლოვე, ან როგორ ვენათესავებით ერთმანეთს – ოჯახის ხე, ან სიცოცხლის ხე. უამრავი ინფორმაციის მოპოვება შეგიძლიათ გენეტიკური მასალის უბრალო შედარებით. ეხლა, სამედიცინო აპლიკაციებში, ეს ძალიან სასარგებლოა, იმიტომ, რომ იმავე სახის ინფორმაციას წარმოადგენს, რასაც ექიმი იღებს ოჯახის წევრებისგან... ალბათ, თქვენმა გენომმა უფრო მეტი იცის თქვენი სამედიცინო ისტორიის შესახებ, ვიდრე თქვენ, ამიტომ მისი გაშიფვრით შევძლებთ იმაზე მეტის გარკვევას, რაც თქვენთვისაა ცნობილი. ანუ ჩვენ შევძლებთ აღმოვაჩინოთ ის, რასაც ალბათ თქვენ იპოვიდით ნათესავების დათვალიერებით. მაგრამ შეიძლება გამაოგნებელიც კი იყოს. მე გავიკეთე 23andMe(გენეტიკური ტესტი) და გაკვირვებული დავრჩი აღმოჩენით რომ თურმე მსუქანი და მელოტი ვარ. (სიცილი) მაგრამ ზოგჯერ შეგიძლიათ გაცილებით უფრო საჭირო ინფორმაცია აღმოაჩინოთ.
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.
მაგრამ ხშირ შემთხვევაში იმის გასარკვევად ხარ თუ არა ავად არ არის საკმარისი მხოლოდ მიდრეკილებების ცოდნა, არამედ ის თუ რა ხდება თქვენს ორგანიზმში ამ წუთს. ამისათვის, საჭიროა იმათზე დაკვირვება, რასაც გენომი აპროდუცირებს და რაც ხდება გენეტიკის შემდეგ. და აი სად გვჭირდება პროტეომიკები. ისევე,როგორც გენომი მოსაზღვრავს ყველა გენს, ასევე პროტეომიკები ყველა პროტეინის შესახებ ინფორმაციას. და პროტეინები არიან პატარა ქმნილებები, რომლებიც უჯრედებს შორის სიგნალს გადასცემენ... ფაქტიურად მოფუნქციონირე მანქანები არიან. სწორედ აქ ხდება მოქმედება. ჩვეულებრივ, ადამიანის ორგანიზმში მიმდინარეობს განუწყვეტელი საუბარი უჯრედებს შორის, რომლებიც ერთმანეთს ეუბნებიან გაიზარდნონ ან მოკვდნენ. და როდესაც ავად ხართ, ეს საუბრები არასწორად მიმდინარეობს. საქმე ის არის რომ, საუბედუროდ, ჩვენ არ შეგვიძლია ეს ყველაფერი განვსაზღვროთ ისევე, როგორც გენომის შემთხვევაში.
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.
პრობლემა ის არის რომ... თუ შეეცდებით ყველა პროტეინის ამოცნობას, ეს ძალიან რთული პროცესია, ასობით საფეხურისგან შემდგარი, რასაც დიდი დრო სჭირდება. ეს დამოკიდებულია აგრეთვე პროტეინის რაოდენობაზე. მისი 10%_ით ცვლილებაც კი შეიძლება მნიშვნელოვანი იყოს, ანუ არც ისე კარგი ციფრია როგორც დნმ_ის შენთხვევაში. ფაქტიურად პრობლემა ისაა, რომ ვთქვათ ვიღაც ამ ხანგრძლივი პროცესის შუაშია, ისვენებს ცოტა ხნით, და ტოვებს რამეს ენზიმთან ერთად რამდენიმე წამით, და უეცრად ყველა გამოთვლა, ამის შემდეგ, აღარ მუშაობს. და ხალხი იღებს შეუსაბამო პასუხებს მსგავსი გამოთვლებისას. მეცნიერები ბევრს შრომობენ ამისთვის. მეც რამდენჯერმე ვცადე და ბოლოს დავნებდი.
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."
მე ხშირად მირეკავდა ონკოლოგი სახელად დევიდ აგუსი. Applied Minds_ს უამრავი ზარი შედის ადამიანებისგან, რომლებიც დახმარებას ითხოვენ, და არ მეგონა რომ ღირდა მეპასუხა, ამიტომ არ ვიღებდი ყურმილს. და ერთ დღეს, მირეკავდნენ ჯონ დოერი, ბილ ბერკმანი და ალ გორი, მთხოვდნენ დავკავშირებოდი დევიდ აგუსს. (სიცილი) გავიფიქრე, "კარგი, მოხერხებული ბიჭი ყოფილა." (სიცილი) და ჩვენი დიალოგიც შედგა. და მან მითხრა, " უკეთესი გზა მჭირდება პროტეინების განსაზღვრისა." რომელიც, ჩემი აზრით, არ იქნებოდა ადვილი. მან კი დაიჟინა,რომ აუცილებლად უნდა ეპოვნა, რადგან ყოველდღიურად იღუპებოდნენ პაციენტები იმიტომ, რომ ვერ ადგენდნენ თუ რა ხდებოდა მის ორგანიზმში. საჭირო იყო სპეციალური გზის მოძებნა. და მანაც მაჩვენა და განმიმარტა მაგალითები, როდესაც განსაკუთრებით ჭირდებოდა. და მეც მივხვდი, რომ ამას შეიძლება დიდი ცვლილება მოჰყოლოდა, თუ, რა თქმა უნდა, შევძლებდით. და მეც დავთანხმდი ერთად მუშაობაზე.
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_ს საკმარისი თანხა აქვს, რათა ვიმუშაოთ სურვილისამებრ ვინმეს დაფინანსების მოლოდინის გარეშეც. ასე რომ ჩვენც დავიწყეთ ამ თემაზე მუშაობა. მუშაობის პროცესში მივხვდით თუ რაც იყო პრობლემა... ყავის პატარა ყლუპი... აქამდე ადამიანები აკეთებდენენ ამ ჩახლართულ პროცესს, და საჭირო იყო პროცესის ავტომატიზირებულ რეჟიმზე გადაყვანა, და რობოტების აგება, რომლებიც გაზომავდნენ პროტეომიკებს. და ჩვენ შევძელით ეს. დავიდთან ერთად შევქმენით მცირე კომპანია სახელად Applied Proteomics რომელიც ამზადებს რობოტების საამწყობო კონვეიერს, რის საშუალებითაც იზომება პროტეინები. მეც განახებთ თუ როგორ გამოიყურება ეს პროცესი.
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.
ძირითადად, რასაც ჩვენ ვაკეთბთ არის ის რომ ვიღებთ სისხლის წვეთს რომელიმე პაციენტიდან, გადავარჩევთ პროტეინებს სისხლის წვეთში მათი წონის, და სხვა თვისებების მიხედვით და ვიღებთ კონკრეტულ სურათს, სადაც ზედმიწევნით ჩანს ასობით ათასი მოლეკულა ერთ ფონზე სისხლის წვეთიდან. და ჩვენ შეგვიძლია სხვა სინჯის აღება მეორე დღეს, და პროტეინულ განსხვავებაზე დაკვირვება... სურათი შეიცვლება ჭამისა ან/და ძილის შემდეგ. ისინი ნამდვილად გვატყობინებენ თუ რა ხდება ორგანიზმში. და ეს სურათი, რომელიც შეიძლება დიდ ლაქად მოგეჩვენოთ, ფაქტიურად არის ის რამაც მღელვარება შემმატა და მაგრძნობინა რომ სწორ გზაზე ვდგევართ. თუ გავადიდებ ამ სურათს, შემიძლია გაჩვენოთ რას ნიშნავს. მარცხნიდან მარჯვნივ აღრიცხულია პროტეინები წონის მიხედვით, ზემოდან ქვემოთ კი - რამდენად სრიალა. უფრო გავადიდებ რომ უკეთესად გაჩვენოთ. ე.ი. თითოეული ხაზი წარმოადგენს პროტეინის ნაწილისაგან მიგებულ სიგნალს. და თქვენ ხედავთ თუ როგორ წარმოიქმნება ხაზები ამ პატარა ჯგუფებში: bump, bump, bump, bump, bump ეს იმიტომ, რომ ჩვენ ვზომავთ მასას ისეთი სიზუსტით, რომ... ნახშირბადი არსებობს სხვადასხვა იზოტოპების სახით, და თუ მას აქვს ზედმეტი ნეიტრონი, ჩვენ აღვრიცხავთ მას როგორც განსხვავებულ ნივთიერებას. ანუ იზოტოპები განსხვავებულ ელემენტებად გამოისახება.
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.
შეიძლება შეგექმნათ შთაბეჭდილება თუ რამდენად დახვეწილი სისტემაა. ამ სურათის ხილვა ემსგავსება გალილეოს ადგილას ყოფნას, თითქოს ვარსკვლავებს პირველად აკვირდებოდეთ ტელესკოპის საშუალებით, და უცბათ ამბობთ, ''გაცილებით უფრო რთულია, ვიდრე ვფიქრობდი.'' მაგრამ ჩვენ შეგვიძლია დავინახოთ ის საკუთარი მახასიათებლებით. ანუ ეს ხელმოწერაა, რომლისგანაც ვცდილობთ ნიმუშის შექმნას. რასაც ჩვენ ვაკეთებთ არის ის, რომ, მაგალითად, ჩვენ შეგვიძლია შევხედოთ ორ პაციენტს, კონკრეტული წამლის მიმართ რეაგირების მიხედვით არამსგავსს, და ვიკითხოთ,''რა ხდება განსხვავებული მათ ორგანიზმში?" ჩვენ შეგვიძლია საკმარისად ზუსტად გავზომოთ და დავაკვირდეთ მათ შორის განსხვავებას.
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.
აი ჩვენ გვყავს ანეტა მწავნედ და ბეშქენი წითლად შეღებილი. ეს მზა მონაცემებია. როგორც ხედავთ, ძირითადად ერთმანეთს გადაფარავს და ყვითელია, მაგრამ მაინც არის რაღაც, რაც მხოლოდ ანეტას, ან მხოლოდ ბეშქენს გააჩნია. და თუ ვიპოვეთ მოდელი იმისა რაც რეაგირებს წამალზე ჩვენ დავინახავთ რომ სისხლში, მათ აქვთ პირობები, რომლის საშუალებითაც კონკრეტულ წამალზე გვაძლევენ რეაქციას. ჩვენ შეიძლება არც კი ვიცოდეთ რომელი პროტეინია ეს, მაგრამ ჩვენ ვხედავთ მის მარკერს, რომელიც რეაგირებს დაავადებაზე. ვფიქრობ, რომ ამას უკვე დიდი გამოყენებითი პოტენციალი აქვს მედიცინაში. მაგრამ, ამავე დროს, ეს მხოლოდ დასაწყისია იმისა, თუ როგორ განვკურნავთ სიმსივნეს. მოდით გადავალ სიმსივნეზე.
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.
რაც შეეხება მას... როცა პროექტში ჩავერთე, ბევრი არაფერი ვიცოდი მის შესახებ, უბრალოდ დევიდ აგუსთან მუშაობისას ვაკვირდებოდი როგორ კურნავდნენ და ოპერაციისას როგორ კვეთდნენ სიმსივნეს. პირადად ჩემთვის, დიდი მნიშვნელობა არ ჰქონდა თუ რა კუთხიდან მივუახლოვდებოდით სიმსივნეს. ამისათვის უნდა გაგვერკვია სიმსივნის წარმოშობის მიზეზები. ჩვენ ვკურნავთ სიმსივნეს თითქოს ინფექციური დაავადება იყოს, თითქოს ისეთი რამე შეგვეყარა ორგანიზმში, რაც აუცილებლად უნდა მოიკლას ეს კი დიდი პარადიგმაა. ეს ის შემთხვევაა, როცა თეორიულმა პარადიგმამ ბიოლოგიაში იმუშავა... დაავადების ემბრიონალური თეორია. ყველაზე ხშირად რასაც ექიმები აკეთებენ არის დაავადების დიაგნოზირება... შესაბამისი კატეგორიის მინიჭება... და მეცნიერულად გამართლებული მკურნალობის სისტემის დანიშვნა. ეს კი ბრწყინვალედ მუშაობს ინფექციური დაავადებებისას.. ანუ თუ დაგიდგინეს რომ გაქვთ სიფილისი, დაგინიშნავენ პენიცილინს. ვიცით რომ ის იმოქმედებს. თუ მალარია, მაშინ ქინაქინს. ან რაიმე სხვა საშუალებას. და ეს არის ის,რის კეთებაშიც ექიმები გაწაფულნი არიან. და ნამდვილად სასწაულებრივია ინფექციური დაავადების შემთხვევაში რამდენად კარგად მუშაობს. და ,ალბათ, ამ აუდიტორიიდან უმრავლესობა არც იქნებოდა ცოცხალი ექიმები ამას რომ არ აკეთებდნენ.
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.
მაგრამ მოდი ეხლა იგივე დავუკავშიროთ სიმსივნეს. პრობლემა ის არის, რომ სიმსივნის შემთხვევაში, არაფერი ზედმეტი არ არის თქვენს ორგანიზმში. პირიქით, შენი კუთვნილია დაზიანებული. როგორღაც უჯრედშორისი საუბრები აირია. და როგორ ამოვიცნობთ ამ საუბრებს? დღესდღეისობით ჩვენ ვყოფთ მას სხეულის ნაწილების მიხედვით, ანუ სად არის კერა, და შემდეგ მოგაკუთნებთ შესაბამის კატეგორიას მდებარეობის მიხედვით. შემდეგ ვიღებთ კლინიკურ სინჯებს ფილტვის კიბოს, პროსტატასა და მკერდის კიბოსათვის, და ვმკურნალობთ მათ როგორც განსხვავებულ დაავადებებს, და მათი დაყოფის ეს გზა კავშირშია იმასთან, რაც არასწორად მიმდინარეობს. და რა თქმა უნდა, დიდს არაფერს უკეთებს იმას, რაც არასწორად მიმდინარეობს. იმიტომ, რომ სიმსივნე იგივე მოშლილი სისტემაა. და,ფაქტიურად არასწორები ვართ, როცა სიმსივნეს რამედ აღვიქვამთ. ვფიქრობ რომ ეს დიდი შეცდომაა. სიმსივნე არ უნდა იყოს არსებითი სახელი, ის უნდა გავიაზროთ როგორც პროცესი, ის, რაც ხდება, და არა ის, რაც გვაქვს. და კიბოც სიმსივნის სიმპტომებია. პროცესი "სიმსივნე" ,ალბათ, გამუდმებით მიმდინარეობს. მაგრამ ორგანიზმში უამრავი სისტემაა, რომელიც აკონტროლებს მას.
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.
ანალოგის საშუალებით უკეთესად გაგაგებინებთ რასაც ვგულისხმობ, როცა ვიყენებ "სიმსივნეს" როგორც ზმნას. წარმოვიდგინოთ არაფერი ვიცით წყალსადენის საქმის შესახებ, და თუ როგორ ვსაუბრობდით მასზე. დავუშვათ სამზარეულოში წყალი წვეთავს, ჩვენ ვიტყოდით, "ჩემს სახლს წყალი აქვს." წყალსადენის ოსტატის კითხვაზე თუ სად არის წყალი უპასუხებდით,"სამზარეულოში." "ე.ი.სამზარეულოს წყალია." ასეთი ვითარება იქნებოდა. "სამზარეულოს წყალი? პირველ რიგში კარგად უნდა შევამშრალოთ. და თუ გამწოვსაც დავუყენებთ, ყველაფერი რიგზე იქნება. მაშინ, როდესაც მისაღები ოთახის წყლის შემთხვევაში უმჯობესია გუდრონით დაფარო ჭერი." სულელურად ჟღერს,მაგრამ ეს ისაა, რასაც ჩვენ ვაკეთებთ. მე იმას კი არ ვამბობ რომ არ უნდა მოამშრალო წყალი სიმსივნის შემთხვევაში, არამედ იმას რომ ეს არ არის პრობლემა, არამედ პრობლემის სიმპტომი.
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.
სინამდვილეში რაც უნდა გავიაზროთ არის პროცესი, რომელიც ხდება პროტეომიკების დონეზე, ხდება...რატომ არ კურნავს ორგანიზმი საკუთარ თავს როგორც საჭიროა? იმიტომ, რომ ჩვეულებრივ ორგანიზმი ამ პრობლემას გამუდმებით უმკლავდება. ანუ თქვენი სახლი აგვარებს წყლის გაჟონვის პრობლემებს, ასწორებს მათ და წყალსაც აშრობს. ჩვენ გვჭირდება მიზეზობრივი მოდელი იმისა, რაც ფაქტიურად ხდება. და სწორედ პროტეომიკები გვაძლევენ მსგავსი მოდელის შექმნის საშუალებას.
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.
დევიდმა დამპატიჟა სიმსივნის ნაციონალურ ინსტიტუტში, სადაც იყო ანა ბარკერი. ჩვენ ვისაუბრეთ და მე ვკითხე, "თქვენ რატომ არ გააკეთებთ ამას?' და ანამ მიპასუხა რომ არავინ უყურებს სიმსივნეს ასეთი კუთხით. მაგრამ ჩვენ ვაპირებთ შევქმნათ პროგრამა სიმსივნის შესწავლის სფეროდან შორს მყოფი ხალხისა და ამ სფეროში კარგად ჩახედული ექიმებისათვის, რომლებიც დაამუშავებენ კვლევის სხვადასხვა ასპექტებს." მე და დევიდმა შევქმენით კონსორციუმი უსც_ში, სადაც მუშაობენ მსოფლიოს უძლიერესი ონკოლოგები და ბიოლოგები, ქოლდ სპრინგ ჰარბორიდან, სტანფორდი, ოსტინი... მეც აღარ ჩამოვთვლი ყველა ადგილის სახელწოდებას... მუშაობენ პროექტზე, რომელიც გაგრძელდება 5 წელი, და შევეცდებით შევქმნათ სიმსივნის მოდელი. პირველად ვირთაგვებზე ვცდით, და ალბათ ბევრი მათგანი მოკვდება კვლევის პერიოდში, მაგრამ ისინი კეთილი მიზნისთვის დაიხოცებიან. და ჩვენც შევეცდებით მივიღოთ სურათი, ალბათური მოდელი, საიდანაც შევიტყობთ, თუ როდის ხდება სიმსივნე, რა ხდება ამ დროს და როგორ უნდა განვკურნოთ ის.
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.
მოდი დავასრულებ პატარა სურათით იმაზე, თუ როგორი იქნება სიმსივნის მკურნალობა მომავალში. ვფიქრობ, რომ ოდესღაც გვექნება რომელიმე მოდელი ადამიანებისთვის, რომელსაც აუცილებლად მივიღებთ საბოლოოდ... ვგულისხმობ, რომ ჩვენი ჯგუფი იშრომებს მანამ, სანამ არ ჩამოყალიბდება კარგი კომპიუტერული მოდელი... რაღაც მსოფლიო კლიმატის მოდელის მსგავსი. უამრავ განსხვავებულ ინფორმაციას მოგვცემს იმ პროცესების შესახებ, რაც პროტეომიკების დონეზე მიმდინარეობს. და ჩვენ შევქმნით ამ მოდელის საშუალებით რომელიმე კონკრეტული სიმსივნის ტიპის სიმულაციას... ეს აგრეთვე იმუშავებს ALS_თვის, ან სხვა სახის სისტემის ნეიროდეგენერაციულ დაავადებაზე. ყველაფერი დაახლოვებით ასე იქნება... ჩვენ შევქმნით თქვენს სიმულაციურ მოდელს, ზოგადს კი არა,არამედ შინაგან გარემოში მიმდინარე პროცესების აღმწერს.
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.
და ამ სიმულაციის საშუალებით ჩვენ დაგინიშნავთ სპეციალურად თქვენთვის გათვლილ მკურნალობის კურსს, და ეს იქნება უწყინარი კურსი ცოტა წამლებით. შეიძლება ერთ დღეს საერთოდ ჭამა აგეკრძალოთ, მეორე დღეს მცირე დოზით ქიმიოთერაპია, შესაძლებელია რადიაციაც. ხანდახან, რა თქმა უნდა, ქირურგიული ჩარევაც საჭირო იქნება. მსგავსი პროგრამის შექმნა დაეხმარება თქვენს ორგანიზმს დაუბრუნდეს ჯანსაღ მდგომარეობას... დაუბრუნდეს ჯანმრთელობას. იმიტომ, რომ თქვენი სხეული მაქსიმუმს გააკეთბს, რათა შეასწოროს ის , რაც არასწორად მიმდინარეობს, რაც არეულია. და თქვენს ორგანიზმს უამრავი მექანიზმი გააჩნია სიმსივნის წინააღმდეგ, ჩვენ უბრალოდ ბიძგი უნდა მივცეთ მათ გამართული მუშაობისათვის.
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.
და მეც მჯერა რომ ეს იქნება სიმსივნის მკურნალობის გზა მომავალში. ამოსათვის, რა თქმა უნდა, უამრავი მუშაობა და კვლევაა საჩირო, ჩვენს გარდა სხვა გუნდებიც ჩაერთვებიან ამ საქმეში. და ვფიქრობ, რომ საბოლოოდ მოვახერხებთ ყველასთვის მკურნალობის ინდივიდუალური კურსის დანიშვნას.
So thank you very much.
ძალიან დიდი მადლობა.
(Applause)
(ტაში)