I'm a cancer doctor, and I walked out of my office and walked by the pharmacy in the hospital three or four years ago, and this was the cover of Fortune magazine sitting in the window of the pharmacy.
Soy médico de cáncer, y salía de mi oficina hace 3 o 4 años y pasaba por la farmacia del hospital y esta era la portada de la revista Fortune en el escaparate de la farmacia.
And so, as a cancer doctor, you look at this, and you get a little bit downhearted. But when you start to read the article by Cliff, who himself is a cancer survivor, who was saved by a clinical trial where his parents drove him from New York City to upstate New York to get an experimental therapy for -- at the time -- Hodgkin's disease, which saved his life, he makes remarkable points here. And the point of the article was that we have gotten reductionist in our view of biology, in our view of cancer. For the last 50 years, we have focused on treating the individual gene in understanding cancer, not in controlling cancer.
Y entonces, como médico de cáncer, uno mira eso y se desanima un poco. Pero cuando uno empieza a leer el artículo de Cliff, él mismo es sobreviviente del cáncer, y fue salvado por una prueba clínica. Sus padres lo llevaron de la ciudad de Nueva York al norte del estado para recibir una terapia experimental por, en ese momento, la enfermedad de Hodgkin que le salvó la vida. Aquí él hace observaciones notables. La idea del artículo era que nos hemos hecho reduccionistas en nuestra perspectiva de la biología, en nuestra perspectiva del cáncer. En los últimos 50 años nos hemos concentrado en tratar al gen individual, en entender el cáncer, no en controlarlo.
So, this is an astounding table. And this is something that sobers us in our field everyday in that, obviously, we've made remarkable impacts on cardiovascular disease, but look at cancer. The death rate in cancer in over 50 years hasn't changed. We've made small wins in diseases like chronic myelogenous leukemia, where we have a pill that can put 100 percent of people in remission, but in general, we haven't made an impact at all in the war on cancer.
Esta es una tabla asombrosa. Es algo que nos hace pensar a los especialistas todos los días que, obviamente, hemos progresado notablemente en los tratamientos cardiovasculares. Pero miren el cáncer. La tasa de mortalidad no ha cambiado en 50 años. Conseguimos pequeños logros en enfermedades como la leucemia mielógena crónica, donde tenemos una pastilla que puede poner un 100% de la gente en remisión. Pero, en general no hemos avanzado en la guerra contra el cáncer en absoluto.
So, what I'm going to tell you today, is a little bit of why I think that's the case, and then go out of my comfort zone and tell you where I think it's going, where a new approach -- that we hope to push forward in terms of treating cancer. Because this is wrong.
Entonces, lo que les voy a decir hoy es un poco por qué creo que ese es el caso, y luego saldré de mi elemento y les diré por dónde creo yo que pasa un nuevo enfoque... que esperamos impulsar en términos del tratamiento del cáncer. Porque esto es incorrecto.
So, what is cancer, first of all? Well, if one has a mass or an abnormal blood value, you go to a doctor, they stick a needle in. They way we make the diagnosis today is by pattern recognition: Does it look normal? Does it look abnormal?
Entonces, en primer lugar, ¿qué es el cáncer? Pues, si uno tiene una masa o un conteo de sangre anormal, va al doctor. Le ponen una aguja. Hoy hacemos el diagnóstico mediante reconocimiento de patrones. ¿Se ve normal? ¿Se ve anormal?
So, that pathologist is just like looking at this plastic bottle. This is a normal cell. This is a cancer cell. That is the state-of-the-art today in diagnosing cancer. There's no molecular test, there's no sequencing of genes that was referred to yesterday, there's no fancy looking at the chromosomes. This is the state-of-the-art and how we do it.
Entonces, es como si ese patólogo mirara esta botella de plástico. Esta es una célula normal. Esta es una célula cancerosa. Esto es lo último hoy en diagnóstico de cáncer. No hay prueba molecular. No hay secuenciación de genes, como se refirió ayer. No hay observación elaborada de los cromosomas. Esto es lo último en diagnóstico.
You know, I know very well, as a cancer doctor, I can't treat advanced cancer. So, as an aside, I firmly believe in the field of trying to identify cancer early. It is the only way you can start to fight cancer, is by catching it early. We can prevent most cancers. You know, the previous talk alluded to preventing heart disease. We could do the same in cancer. I co-founded a company called Navigenics, where, if you spit into a tube -- and we can look look at 35 or 40 genetic markers for disease, all of which are delayable in many of the cancers -- you start to identify what you could get, and then we can start to work to prevent them. Because the problem is, when you have advanced cancer, we can't do that much today about it, as the statistics allude to.
Sé muy bien, como médico de cáncer, que no puedo tratar el cáncer avanzado. Así que, entre paréntesis, creo firmemente en la detección temprana del cáncer. Es la única manera de empezar a luchar contra el cáncer, mediante detección temprana. Podemos prevenir la mayoría de los cánceres. En la charla previa se aludió a la prevención de la enfermedad cardíaca. Podríamos hacer lo mismo con el cáncer. Yo co-fundé una compañía llamada Navigenics, donde, si uno escupe en un tubito, se puede buscar 35 o 40 marcadores genéticos de enfermedades, que son retardables en muchos de los cánceres. Uno empieza a identificar cuáles podría tener, y luego se puede empezar a trabajar para prevenirlos. Porque el problema es que cuando tienes cáncer avanzado, no hay mucho que se pueda hacer hoy en día, según indica la estadística.
So, the thing about cancer is that it's a disease of the aged. Why is it a disease of the aged? Because evolution doesn't care about us after we've had our children. See, evolution protected us during our childbearing years and then, after age 35 or 40 or 45, it said "It doesn't matter anymore, because they've had their progeny." So if you look at cancers, it is very rare -- extremely rare -- to have cancer in a child, on the order of thousands of cases a year. As one gets older? Very, very common.
Entonces, la cosa del cáncer es que es una enfermedad de los ancianos. ¿Por qué es una enfermedad de los ancianos? Porque no somos importantes para la evolución después de tener nuestros hijos. Es que, la evolución nos protegió durante nuestros años fértiles, y luego, cuando cumplimos 35, o 40, o 45 años, dijo que ya no importaba, porque ya han tenido su prole. Entonces si uno mira los cánceres es muy raro, extremadamente raro ver el cáncer en un niño; es del orden de los miles de casos al año. Mientras uno envejece es cada vez más común.
Why is it hard to treat? Because it's heterogeneous, and that's the perfect substrate for evolution within the cancer. It starts to select out for those bad, aggressive cells, what we call clonal selection. But, if we start to understand that cancer isn't just a molecular defect, it's something more, then we'll get to new ways of treating it, as I'll show you.
¿Por qué es difícil de tratar? Porque es heterogéneo, y ese es el sustrato perfecto para la evolución dentro del cáncer. Empieza a seleccionar por esas células malas, agresivas, lo que llamamos selección clonal. Pero, si empezamos a entender que el cáncer no es solamente un defecto molecular, sino algo más, entonces llegaremos a una nueva manera de tratarlo, como les voy a mostrar.
So, one of the fundamental problems we have in cancer is that, right now, we describe it by a number of adjectives, symptoms: "I'm tired, I'm bloated, I have pain, etc." You then have some anatomic descriptions, you get that CT scan: "There's a three centimeter mass in the liver." You then have some body part descriptions: "It's in the liver, in the breast, in the prostate." And that's about it. So, our dictionary for describing cancer is very, very poor. It's basically symptoms. It's manifestations of a disease.
Así que, uno de los problemas fundamentales que tenemos en el cáncer es que, ahora mismo, lo describimos con una cantidad de adjetivos, de síntomas. Estoy cansado, estoy hinchado, tengo dolor, etc. Luego uno tiene unas descripciones anatómicas. Va por esa tomografía. Hay una masa de 3 cm en el hígado. Luego hay algunas descripciones de partes del cuerpo. Está en el hígado, en el seno, en la próstata. Y eso es más o menos todo. Entonces nuestro diccionario para describir el cáncer es muy, muy limitado. Es básicamente de síntomas. Son manifestaciones de una enfermedad.
What's exciting is that over the last two or three years, the government has spent 400 million dollars, and they've allocated another billion dollars, to what we call the Cancer Genome Atlas Project. So, it is the idea of sequencing all of the genes in the cancer, and giving us a new lexicon, a new dictionary to describe it. You know, in the mid-1850's in France, they started to describe cancer by body part. That hasn't changed in over 150 years. It is absolutely archaic that we call cancer by prostate, by breast, by muscle. It makes no sense, if you think about it.
Lo emocionante es que durante los últimos 2 o 3 años, el gobierno ha gastado 400 millones de dólares y se han destinado otros 1.000 millones de dólares a lo que llamamos el Proyecto del Atlas del Genoma del Cáncer. Entonces, es la idea de secuenciar todos los genomas del cáncer, para darnos un nuevo léxico, un nuevo diccionario para describirlo. A mediados de la década de 1850 en Francia empezaron a describir el cáncer por las partes del cuerpo. Esto no ha cambiado en más de 150 años. Es absolutamente arcaico que llamemos al cáncer de próstata, de mamas, de músculo. No tiene sentido, si uno lo piensa.
So, obviously, the technology is here today, and, over the next several years, that will change. You will no longer go to a breast cancer clinic. You will go to a HER2 amplified clinic, or an EGFR activated clinic, and they will go to some of the pathogenic lesions that were involved in causing this individual cancer. So, hopefully, we will go from being the art of medicine more to the science of medicine, and be able to do what they do in infectious disease, which is look at that organism, that bacteria, and then say, "This antibiotic makes sense, because you have a particular bacteria that will respond to it." When one is exposed to H1N1, you take Tamiflu, and you can remarkably decrease the severity of symptoms and prevent many of the manifestations of the disease. Why? Because we know what you have, and we know how to treat it -- although we can't make vaccine in this country, but that's a different story.
Entonces, obviamente la tecnología está aquí hoy y sobre los próximos años, eso va a cambiar. Ya no irán a una clínica de cáncer de mamas. Irán a una clínica de HER2 amplificada o una clínica de EGFR activado y mirarán unas de las lesiones patogénicas que produjeron este cáncer particular. Entonces, se espera que pasemos del arte de la medicina a la ciencia de la medicina, y poder hacer lo que se hace con enfermedades infecciosas, que es mirar ese organismo, esa bacteria, y decir, este antibiótico tiene sentido, porque tienes una bacteria particular que responderá a él. Cuando estás expuesto al H1N1, tomas Tamiflu y puedes reducir increíblemente la severidad de los síntomas y prevenir muchas de las manifestaciones de la enfermedad. ¿Por qué? Porque sabemos lo que tienes, y sabemos tratarlo aunque no podemos producir la vacuna en ese país pero esa es otra historia.
The Cancer Genome Atlas is coming out now. The first cancer was done, which was brain cancer. In the next month, the end of December, you'll see ovarian cancer, and then lung cancer will come several months after. There's also a field of proteomics that I'll talk about in a few minutes, which I think is going to be the next level in terms of understanding and classifying disease. But remember, I'm not pushing genomics, proteomics, to be a reductionist. I'm doing it so we can identify what we're up against. And there's a very important distinction there that we'll get to.
El Atlas del Genoma del Cáncer sale ahora. Se hizo el primer cáncer, que fue cáncer de cerebro. En el próximo mes, a finales de diciembre, verán cáncer de ovario, y luego saldrá el cáncer de pulmón unos meses después. También hay un campo de proteómica del que hablaré en unos minutos, el cual creo que va a ser el próximo gran nivel en cuanto al entendimiento y clasificación de enfermedades. Pero acuérdense, no estoy promocionando la genómica la proteómica para ser reduccionista. Lo hago para poder identificar contra qué estamos luchando. Y hay una distinción muy importante allí que veremos.
In health care today, we spend most of the dollars -- in terms of treating disease -- most of the dollars in the last two years of a person's life. We spend very little, if any, dollars in terms of identifying what we're up against. If you could start to move that, to identify what you're up against, you're going to do things a hell of a lot better. If we could even take it one step further and prevent disease, we can take it enormously the other direction, and obviously, that's where we need to go, going forward.
Hoy en el cuidado de la salud gastamos la mayoría de los dólares en términos de tratar enfermedades; la mayoría de los cuales se gastan en los últimos dos años de la vida de uno. Gastamos muy pocos dólares, si lo hacemos, identificando contra qué estamos luchando. Si pudiéramos empezar a mover eso, a identificar contra qué estamos luchando, haríamos las cosas mucho mejor. Si pudiéramos dar un paso más y prevenir enfermedades, lo podríamos llevar considerablemente en la otra dirección. Y obviamente, allí es adonde necesitamos ir, en adelante.
So, this is the website of the National Cancer Institute. And I'm here to tell you, it's wrong. So, the website of the National Cancer Institute says that cancer is a genetic disease. The website says, "If you look, there's an individual mutation, and maybe a second, and maybe a third, and that is cancer." But, as a cancer doc, this is what I see. This isn't a genetic disease. So, there you see, it's a liver with colon cancer in it, and you see into the microscope a lymph node where cancer has invaded. You see a CT scan where cancer is in the liver. Cancer is an interaction of a cell that no longer is under growth control with the environment. It's not in the abstract; it's the interaction with the environment. It's what we call a system.
Entonces, esta es la página web del Instituto Nacional del Cáncer. Y estoy aquí para decirles que está mal. Entonces, la página web del Instituto Nacional del Cáncer dice que el cáncer es una enfermedad genética. El sitio web dice, si miran, que hay una mutación individual y quizás una segunda, quizás una tercera, y eso es el cáncer. Pero, como médico de cáncer, esto es lo que veo. Esta no es una enfermedad genética. Entonces, aquí se ve un hígado con cáncer de colon adentro, y se ve por el microscopio un nódulo linfático donde ha invadido el cáncer. Se ve una tomografía donde el cáncer está en el hígado. El cáncer es la interacción de una célula cuyo crecimiento ya no está bajo control del entorno. No está en el abstracto; es la interacción con el entorno. Es lo que llamamos un sistema.
The goal of me as a cancer doctor is not to understand cancer. And I think that's been the fundamental problem over the last five decades, is that we have strived to understand cancer. The goal is to control cancer. And that is a very different optimization scheme, a very different strategy for all of us.
Mi reto como médico de cáncer no es entender el cáncer. Y creo que eso ha sido el problema fundamental durante las últimas 5 décadas, que hemos luchado para entender el cáncer. El objetivo es controlar el cáncer. Y ése es un esquema de optimización muy diferente, una estrategia muy diferente para todos nosotros.
I got up at the American Association of Cancer Research, one of the big cancer research meetings, with 20,000 people there, and I said, "We've made a mistake. We've all made a mistake, myself included, by focusing down, by being a reductionist. We need to take a step back." And, believe it or not, there were hisses in the audience. People got upset, but this is the only way we're going to go forward.
Fui a la Asociación Estadounidense de Investigación del Cáncer, una de las grandes reuniones de la investigación del cáncer, ante 20.000 personas presentes, y dije, hemos cometido un error. Todos hemos cometido un error, incluso yo, por enfocar hacia abajo, por ser reduccionistas, Necesitamos retroceder un paso. Y aunque no lo crean, se hicieron siseos en la audiencia. La gente se disgustó, pero esa es la única manera en la que vamos a progresar.
You know, I was very fortunate to meet Danny Hillis a few years ago. We were pushed together, and neither one of us really wanted to meet the other. I said, "Do I really want to meet a guy from Disney, who designed computers?" And he was saying: Does he really want to meet another doctor? But people prevailed on us, and we got together, and it's been transformative in what I do, absolutely transformative. We have designed, and we have worked on the modeling -- and much of these ideas came from Danny and from his team -- the modeling of cancer in the body as complex system. And I'll show you some data there where I really think it can make a difference and a new way to approach it.
Ya saben, fui muy afortunado de conocer a Danny Hillis hace unos años. Nos juntaron y ninguno de los dos quería conocer al otro Me dije: “¿de verdad quiero conocer al tipo de Disney que diseñó computadoras?” Y él se preguntaba si de verdad quería conocer a otro médico Pero la gente nos convenció de conocernos y nos reunimos. Y ha influido en lo que hago, a influido mucho. Hemos diseñado, y hemos trabajado en el modelado y muchas de esas ideas vinieron de Danny y de su equipo: el modelado del cáncer en el cuerpo como un sistema complejo. Y les muestro algunos datos que creo pueden marcar una diferencia y una nueva forma de abordarlo.
The key is, when you look at these variables and you look at this data, you have to understand the data inputs. You know, if I measured your temperature over 30 days, and I asked, "What was the average temperature?" and it came back at 98.7, I would say, "Great." But if during one of those days your temperature spiked to 102 for six hours, and you took Tylenol and got better, etc., I would totally miss it. So, one of the problems, the fundamental problems in medicine is that you and I, and all of us, we go to our doctor once a year. We have discrete data elements; we don't have a time function on them.
La clave es, cuando uno mira estas variables y estos datos tiene que entender las entradas de los datos. Ya saben, si les midiera la temperatura durante 30 días y preguntara cuál era la temperatura promedio Y diera 37°C, yo diría ‘magnífico’. Pero si durante uno de esos días la temperatura subió a 39°C durante 6 horas y tomarán Tylenol y se recuperarán, etc. No lo notarían. Entonces, uno de los problemas fundamentales en la medicina es que tú y yo, y todos nosotros vamos al médico una vez al año. Tenemos elementos discretos de datos pero no tenemos para ellos una función temporal.
Earlier it was referred to this direct life device. You know, I've been using it for two and a half months. It's a staggering device, not because it tells me how many kilocalories I do every day, but because it looks, over 24 hours, what I've done in a day. And I didn't realize that for three hours I'm sitting at my desk, and I'm not moving at all. And a lot of the functions in the data that we have as input systems here are really different than we understand them, because we're not measuring them dynamically.
Más temprano refería a este dispositivo cotidiano. Ya saben, lo he estado utilizando durante 2 ½ meses. Es un dispositivo asombroso, no porque indica cuántas kilocalorías uno quema cada día sino porque observa en el transcurso de 24 horas lo que he hecho en un día Y no me di cuenta de que durante 3 horas estoy sentado en mi escritorio y que no estoy moviéndome para nada. Y muchas de las funciones en los datos que tenemos como sistemas de entradas son muy diferentes de cómo los entendemos porque no los estamos midiendo dinámicamente.
And so, if you think of cancer as a system, there's an input and an output and a state in the middle. So, the states, are equivalent classes of history, and the cancer patient, the input, is the environment, the diet, the treatment, the genetic mutations. The output are our symptoms: Do we have pain? Is the cancer growing? Do we feel bloated, etc.? Most of that state is hidden. So what we do in our field is we change and input, we give aggressive chemotherapy, and we say, "Did that output get better? Did that pain improve, etc.?"
Y entonces, si piensan en el cáncer como un sistema hay una entrada, hay información producida y un estado en el medio. Entonces los estados son clases equivalentes de la historia y del paciente de cáncer; la entrada es el entorno, la dieta, el tratamiento, y las mutaciones genéticas. La información producida son nuestros síntomas. ¿Tenemos dolor? ¿Está creciendo el cáncer? ¿Nos sentimos hinchados, etc.? La mayoría de ese estado está escondido. Entonces lo que hacemos en nuestro campo es cambiar y damos quimioterapia agresiva. Y decimos ¿se mejoró ese resultado? ¿Se mejoró ese dolor, etc.?
And so, the problem is that it's not just one system, it's multiple systems on multiple scales. It's a system of systems. And so, when you start to look at emergent systems, you can look at a neuron under a microscope. A neuron under the microscope is very elegant with little things sticking out and little things over here, but when you start to put them together in a complex system, and you start to see that it becomes a brain, and that brain can create intelligence, what we're talking about in the body, and cancer is starting to model it like a complex system. Well, the bad news is that these robust -- and robust is a key word -- emergent systems are very hard to understand in detail. The good news is you can manipulate them. You can try to control them without that fundamental understanding of every component.
Y entonces, el problema es que no es un solo sistema son múltiples sistemas en múltiples escalas. Es un sistema de sistemas. Y entonces, cuando uno empieza a mirar sistemas emergentes puede mirar una neurona bajo el microscopio. Una neurona bajo el microscopio es muy elegante con cositas sobresaliendo y cositas por aquí, pero cuando uno empieza a juntarlas en un sistema complejo y empieza a ver que se forma un cerebro y que ese cerebro puede crear inteligencia, sobre lo que estamos hablando en el cuerpo y el cáncer está empezando a modelarlo como un sistema complejo. Pues, lo malo es que estos sistemas emergentes robustos, y robustos es una palabra clave, son muy difíciles de entender en detalle. Lo bueno es que es posible manipularlos. Se puede tratar de controlarlos sin ese entendimiento fundamental de cada componente.
One of the most fundamental clinical trials in cancer came out in February in the New England Journal of Medicine, where they took women who were pre-menopausal with breast cancer. So, about the worst kind of breast cancer you can get. They had gotten their chemotherapy, and then they randomized them, where half got placebo, and half got a drug called Zoledronic acid that builds bone. It's used to treat osteoporosis, and they got that twice a year. They looked and, in these 1,800 women, given twice a year a drug that builds bone, you reduce the recurrence of cancer by 35 percent. Reduce occurrence of cancer by a drug that doesn't even touch the cancer. So the notion, you change the soil, the seed doesn't grow as well. You change that system, and you could have a marked effect on the cancer.
Una de las pruebas clínicas más fundamentales del cáncer se publicó en febrero en el New England Journal of Medicine, donde tomaron mujeres pre-menopáusicas con cáncer de mamas. Entonces, más o menos el peor tipo de cáncer de mama que se puede tener. Habían recibido su quimioterapia, y luego fueron escogidas al azar donde la mitad recibió un placebo y la otra recibió un medicamento llamado ácido zoledrónico que fortalece los huesos. que se usa para tratar la osteoporosis, y lo recibieron dos veces al año. Miraron y, en esas 1.800 mujeres que recibieron dos veces al año un medicamento que fortalece los huesos, se redujo la reaparición del cáncer en un 35%. Una reducción de la reaparición del cáncer por un medicamento que ni siquiera toca el cáncer. Así que es la idea de que uno cambia la tierra y no crece tan bien la semilla. Uno cambia ese sistema, y podría tener un efecto notable en el cáncer.
Nobody has ever shown -- and this will be shocking -- nobody has ever shown that most chemotherapy actually touches a cancer cell. It's never been shown. There's all these elegant work in the tissue culture dishes, that if you give this cancer drug, you can do this effect to the cell, but the doses in those dishes are nowhere near the doses that happen in the body.
Nadie ha demostrado nunca, y esto será chocante, nadie ha demostrado nunca que la mayoría de las quimioterapias en realidad toca una célula cancerosa. Nunca se ha demostrado. Hay mucho trabajo elegante en los platillos de culturas de tejidos, que, si administras ese medicamento para el cáncer, puedes afectar la célula de esta manera, pero las dosis en esos platillos no se parecen nada a las dosis que ocurren en el cuerpo.
If I give a woman with breast cancer a drug called Taxol every three weeks, which is the standard, about 40 percent of women with metastatic cancer have a great response to that drug. And a response is 50 percent shrinkage. Well, remember that's not even an order of magnitude, but that's a different story. They then recur, I give them that same drug every week. Another 30 percent will respond. They then recur, I give them that same drug over 96 hours by continuous infusion, another 20 or 30 percent will respond. So, you can't tell me it's working by the same mechanism in all three size. It's not. We have no idea the mechanism. So the idea that chemotherapy may just be disrupting that complex system, just like building bone disrupted that system and reduced recurrence, chemotherapy may work by that same exact way. The wild thing about that trial also, was that it reduced new primaries, so new cancers, by 30 percent also.
Si yo doy a una mujer con cáncer de mamas un medicamento llamado Taxol cada tres semanas, algo estándar, más o menos un 40% de las mujeres con cáncer metastásico responden muy bien a ese medicamento. Y la reacción es una reducción de un 50%. Pues, recuerden que eso ni es una orden de magnitud, pero esa es otra historia. Y entonces reaparecen, les doy ese mismo medicamento cada semana. Otro 30% responderá. Entonces reaparecen, y les doy ese mismo medicamento por infusión continua durante 96 horas y otro 20% o 30% responderá. Entonces no me pueden decir que esté funcionando el mismo mecanismo por cada uno de los tres tamaños. No es así. No tenemos idea del mecanismo. Entonces la idea de que la quimioterapia pueda estar alterando ese sistema complejo, tal como el fortalecer los huesos alteró ese sistema y redujo la reaparición la quimioterapia pueda funcionar de la mismísima manera. Lo extraño de esa prueba también fue que redujo nuevos primarios, o sea nuevos cánceres, en un 30% también.
So, the problem is, yours and mine, all of our systems are changing. They're dynamic. I mean, this is a scary slide, not to take an aside, but it looks at obesity in the world. And I'm sorry if you can't read the numbers, they're kind of small. But, if you start to look at it, that red, that dark color there, more than 75 percent of the population of those countries are obese. Look a decade ago, look two decades ago: markedly different. So, our systems today are dramatically different than our systems a decade or two ago. So the diseases we have today, which reflect patterns in the system over the last several decades, are going to change dramatically over the next decade or so based on things like this.
Así que el problema, el tuyo y el mío, es que todos los sistemas están cambiando. Son dinámicos. Digo, esa es una diapositiva espantosa, no para hacer una disgresión, pero muestra la obesidad en el mundo. Y lo siento si no pueden leer los números; están chiquitos. Pero si empiezan a mirarla, ese rojo, ese color oscuro allí, más del 75% de la población de esos países es obesa. Miren cómo era hace una década, hace dos, notablemente diferente. Entonces nuestros sistemas de hoy son dramáticamente diferentes a los de hace una década o dos. Así que las enfermedades que tenemos hoy, que reflejan patrones en el sistema durante las últimas décadas, van a cambiar dramáticamente en la próxima década basado en cosas como éstas.
So, this picture, although it is beautiful, is a 40-gigabyte picture of the whole proteome. So this is a drop of blood that has gone through a superconducting magnet, and we're able to get resolution where we can start to see all of the proteins in the body. We can start to see that system. Each of the red dots are where a protein has actually been identified. The power of these magnets, the power of what we can do here, is that we can see an individual neutron with this technology. So, again, this is stuff we're doing with Danny Hillis and a group called Applied Proteomics, where we can start to see individual neutron differences, and we can start to look at that system like we never have before. So, instead of a reductionist view, we're taking a step back.
Entonces esta imagen, aunque sea bonita, es una imagen de 40GB del proteoma entero. Entonces esta es una gota de sangre que ha pasado por un imán superconductor y podemos llegar a ver de una resolución en donde empezamos a ver todas las proteínas del cuerpo. Podemos empezar a ver ese sistema. Cada una de los puntos rojos representa una proteína que ha sido identificada. El poder de estos imanes, el poder de lo que podemos hacer aquí es que podemos ver un neutrón individual con esta tecnología. Y otra vez, esto es lo que estamos haciendo con Danny Hillis y un grupo que se llama Applied Proteomics donde podemos empezar a ver diferencias entre neutrones individuales, y empezar a mirar ese sistema como jamás lo hemos hecho. Entonces en lugar de una perspectiva reduccionista, retrocedemos.
So this is a woman, 46 years old, who had recurrent lung cancer. It was in her brain, in her lungs, in her liver. She had gotten Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere, Gemcitabine, Navelbine: Every drug we have she had gotten, and that disease continued to grow. She had three kids under the age of 12, and this is her CT scan. And so what this is, is we're taking a cross-section of her body here, and you can see in the middle there is her heart, and to the side of her heart on the left there is this large tumor that will invade and will kill her, untreated, in a matter of weeks. She goes on a pill a day that targets a pathway, and again, I'm not sure if this pathway was in the system, in the cancer, but it targeted a pathway, and a month later, pow, that cancer's gone. Six months later it's still gone. That cancer recurred, and she passed away three years later from lung cancer, but she got three years from a drug whose symptoms predominately were acne. That's about it.
Entonces esta es una mujer, de 46 años de edad, que padecía cáncer de pulmón recurrente. Estaba en su cerebro, en sus pulmones, en su hígado. Le habían dado Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere, Gemcitabene, Navelbine. Cada medicamento que tenemos se lo habíamos dado y continuó creciendo esa enfermedad. Tenía 3 niños menores de 12 años de edad, y esta es su tomografía. Entonces esto es... es que estamos tomando aquí una sección transversal de su cuerpo. Y pueden ver allí en el centro está el corazón, y al lado de su corazón a la izquierda hay un gran tumor que sin tratarse la invadirá y la matará en unas cuantas semanas. Empieza a tomar una pastilla cada día que se dirige hacia una vía y repito, no estoy seguro de si esa vía estaba en el sistema, en el cáncer, pero se dirigió hacia una vía y un mes más tarde, paf, el cáncer no está. Seis meses más tarde todavía no está. Ese cáncer reapareció y ella falleció 3 años más tarde de cáncer de pulmón, pero recibió 3 años un medicamento cuyos síntomas eran predominantemente el acné. Eso es todo.
So, the problem is that the clinical trial was done, and we were a part of it, and in the fundamental clinical trial -- the pivotal clinical trial we call the Phase Three, we refused to use a placebo. Would you want your mother, your brother, your sister to get a placebo if they had advanced lung cancer and had weeks to live? And the answer, obviously, is not. So, it was done on this group of patients. Ten percent of people in the trial had this dramatic response that was shown here, and the drug went to the FDA, and the FDA said, "Without a placebo, how do I know patients actually benefited from the drug?" So the morning the FDA was going to meet, this was the editorial in the Wall Street Journal. (Laughter) And so, what do you know, that drug was approved.
Entonces el problema es que el ensayo clínico se hizo y éramos parte de él y en el ensayo clínico fundamental, en el ensayo clínico fundamental que llamamos la tercera fase, nos negamos a usar un placebo. ¿Quisieran que su madre, hermano, hermana recibiera un placebo si tuviera cáncer de pulmón avanzado y sólo unas semanas de vida? Y la respuesta obviamente, es que no. Entonces se hizo con este grupo de pacientes. El 10% de la gente del ensayo tuvo esta reacción dramática que se representa aquí, y el medicamento fue a la Administración de Alimentos y Drogas (FDA por sus siglas en inglés), y la FDA dijo que sin un placebo, ¿cómo sabemos que los pacientes se beneficiaron de verdad del medicamento? Entonces la mañana en que la FDA se iba a reunir, ese era el editorial en el Wall Street Journal. (Risas) Entonces, tú ¿qué sabes? ese medicamento se aprobó.
The amazing thing is another company did the right scientific trial, where they gave half placebo and half the drug. And we learned something important there. What's interesting is they did it in South America and Canada, where it's "more ethical to give placebos." They had to give it also in the U.S. to get approval, so I think there were three U.S. patients in upstate New York who were part of the trial. But they did that, and what they found is that 70 percent of the non-responders lived much longer and did better than people who got placebo. So it challenged everything we knew in cancer, is that you don't need to get a response. You don't need to shrink the disease. If we slow the disease, we may have more of a benefit on patient survival, patient outcome, how they feel, than if we shrink the disease.
Lo increíble es que otra compañía hiciera el ensayo científico correcto donde dieron a la mitad del grupo el placebo y a la otra mitad el medicamento. Y aprendimos algo importante allí. Lo interesante es que lo hicieran en Sudamérica y Canadá, donde es "más ético dar placebos". Tuvieron que darlo en los Estados Unidos también para que se aprobara, y creo que había tres pacientes estadounidenses en el norte del estado de Nueva York que eran parte del ensayo. Pero hicieron eso y lo que descubrieron es que el 70% de los que no reaccionaron vivió mucho más y mejor que la gente que recibió el placebo. Así que puso en entredicho todo lo que sabíamos del cáncer, que no se necesita una reacción. No se necesita reducir la enfermedad. Si reducimos la velocidad del crecimiento de la enfermedad, pueda ser más beneficioso para la supervivencia de los pacientes, de sus resultados, de cómo se sienten, que si reducimos la enfermedad.
The problem is that, if I'm this doc, and I get your CT scan today and you've got a two centimeter mass in your liver, and you come back to me in three months and it's three centimeters, did that drug help you or not? How do I know? Would it have been 10 centimeters, or am I giving you a drug with no benefit and significant cost? So, it's a fundamental problem. And, again, that's where these new technologies can come in.
El problema es que, si yo soy ese doctor y miro tu tomografía hoy y tienes una masa de 2 cm en el hígado y vuelves en 3 meses y es de 3 cm, ¿te ayudó ese medicamento o no? ¿Cómo lo sabría yo? ¿Habría crecido a 10 cm o te estoy dando un medicamento sin beneficio alguno y de costo considerable? Entonces es un problema fundamental. Y otra vez, allí es donde las nuevas tecnologías pueden introducirse.
And so, the goal obviously is that you go into your doctor's office -- well, the ultimate goal is that you prevent disease, right? The ultimate goal is that you prevent any of these things from happening. That is the most effective, cost-effective, best way we can do things today. But if one is unfortunate to get a disease, you'll go into your doctor's office, he or she will take a drop of blood, and we will start to know how to treat your disease. The way we've approached it is the field of proteomics, again, this looking at the system. It's taking a big picture.
Y entonces, obviamente el objetivo es que uno entra en la oficina del doctor... bueno, la meta final es que se previene la enfermedad, sí. La meta final es prevenir que cualquiera de esas cosas ocurra. Ese es la manera más eficaz y más eficaz en relación con el costo, y es la mejor manera en que podemos hacer las cosas hoy. Pero si uno tiene la tan mala suerte de enfermarse de algo irá al consultorio del doctor, él o ella le sacará a uno una gota de sangre, y empezaremos a saber cómo tratar la enfermedad. La manera en que nos lo hemos acercado es el campo de la proteómica, otra vez, esta mirada al sistema es mirar el panorama completo.
The problem with technologies like this is that if one looks at proteins in the body, there are 11 orders of magnitude difference between the high-abundant and the low-abundant proteins. So, there's no technology in the world that can span 11 orders of magnitude. And so, a lot of what has been done with people like Danny Hillis and others is to try to bring in engineering principles, try to bring the software. We can start to look at different components along this spectrum.
El problema con las tecnologías como ésta es que si se mira las proteínas del cuerpo hay una diferencia de 11 órdenes de magnitud entre las proteínas de alta y baja abundancia. Entonces, no hay ninguna tecnología en el mundo que pueda abarcar 11 órdenes de magnitud. Y entonces, mucho de lo que se ha hecho con Danny Hillis y otros es intentar incorporar principios de ingeniería, intentar incorporar la programación. Podemos empezar a mirar diferentes componentes en este espectro.
And so, earlier was talked about cross-discipline, about collaboration. And I think one of the exciting things that is starting to happen now is that people from those fields are coming in. Yesterday, the National Cancer Institute announced a new program called the Physical Sciences and Oncology, where physicists, mathematicians, are brought in to think about cancer, people who never approached it before. Danny and I got 16 million dollars, they announced yesterday, to try to attach this problem. A whole new approach, instead of giving high doses of chemotherapy by different mechanisms, to try to bring technology to get a picture of what's actually happening in the body.
Y entonces, antes se hablaba de la interconsulta, de la colaboración. Y creo que una de las cosas emocionantes que está empezando a pasar ahora es que la gente de esos campos están entrando la conversación. Ayer, el Instituto Nacional del Cáncer anunció un nuevo programa llamado las ciencias físicas y la oncología, donde los físicos y matemáticos son reunidos para pensar en el cáncer, y es gente que nunca lo había abordado antes. Danny y yo recibimos 16 millones de dólares, anunciaron ayer, para tratar de abordar este problema. Un acercamiento completamente nuevo en donde, en lugar de dar altas dosis de la quimioterapia por diferentes mecanismos, tratamos de introducir la tecnología para tener una idea de lo que está pasando en el cuerpo.
So, just for two seconds, how these technologies work -- because I think it's important to understand it. What happens is every protein in your body is charged, so the proteins are sprayed in, the magnet spins them around, and then there's a detector at the end. When it hit that detector is dependent on the mass and the charge. And so we can accurately -- if the magnet is big enough, and your resolution is high enough -- you can actually detect all of the proteins in the body and start to get an understanding of the individual system.
Entonces por solo dos segundos, ¿cómo funcionan esas tecnologías? porque creo que es importante entenderlo. Lo que pasa es que cada proteína del cuerpo está cargada, así que se esparcen las proteínas, el imán las gira, y luego hay un detector al extremo. Cuando hace contacto con el detector depende de la masa y la carga. Y entonces de manera precisa, si el imán es suficientemente grande, y la resolución es suficientemente alta, uno puede detectar todas las proteínas del cuerpo y empezar a entender el sistema individual.
And so, as a cancer doctor, instead of having paper in my chart, in your chart, and it being this thick, this is what data flow is starting to look like in our offices, where that drop of blood is creating gigabytes of data. Electronic data elements are describing every aspect of the disease. And certainly the goal is we can start to learn from every encounter and actually move forward, instead of just having encounter and encounter, without fundamental learning.
Y entonces, como médico de cáncer, en lugar de tener hojas en mi expediente, en tu expediente, y que sea así de gordo, así es como se está empezando a ver la circulación de datos en nuestras oficinas, donde esa gotita de sangre está generando gigabytes de datos. Los elementos electrónicos de datos están describiendo todo aspecto de la enfermedad. Y seguramente el objetivo es que podemos aprender de cada encuentro y avanzar de verdad, en lugar de tener encuentro tras encuentro nada más sin aprendizaje fundamental.
So, to conclude, we need to get away from reductionist thinking. We need to start to think differently and radically. And so, I implore everyone here: Think differently. Come up with new ideas. Tell them to me or anyone else in our field, because over the last 59 years, nothing has changed. We need a radically different approach.
Entonces para concluir, necesitamos alejarnos del pensamiento reduccionista. Necesitamos empezar a pensar diferente y radicalmente. Y entonces, imploro a cada uno de ustedes que está aquí: piensen de otra manera. Aporten nuevas ideas. Díganmelas a mí o a cualquier otra persona de nuestro campo, porque durante los últimos 59 años, nada ha cambiado. Necesitamos un enfoque radicalmente diferente.
You know, Andy Grove stepped down as chairman of the board at Intel -- and Andy was one of my mentors, tough individual. When Andy stepped down, he said, "No technology will win. Technology itself will win." And I'm a firm believer, in the field of medicine and especially cancer, that it's going to be a broad platform of technologies that will help us move forward and hopefully help patients in the near-term.
Cuando Andy Grove renunció como presidente de la junta directiva de Intel, y Andy fue uno de mis mentores, individuo exigente, cuando él renunció, dijo: "Ninguna tecnología ganará. La tecnología misma ganará". Y yo creo firmemente en el campo de la medicina y que el del cáncer en particular, va a ser una plataforma amplia de tecnologías que nos ayudarán a avanzar y con suerte ayudar a los pacientes a corto plazo.
Thank you very much.
Muchísimas gracias.