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.
Onkológus vagyok. Egy napon kiléptem a rendelőmből és elsétáltam a kórház patikája előtt, úgy három-négy évvel ezelőtt és ott ezt látom a Fortune folyóirat címlapján: Miért veszítjük el a rák elleni küzdelmet, és hogyan nyerjük meg? Ott virított a kirakatban.
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.
Ha az ember történetesen onkológus, akkor ezt látva egy kicsit összeszorul a szíve. Ha azonban elkezdjük olvasni Cliff írását, aki maga is rák túlélő, és aki egy klinikai vizsgálatnak köszönheti életét, ugyanis a szülei New York Cityből észak New York-ba hordták fel, hogy megkaphassa azt az akkoriban kísérleti fázisban lévő kezelést a Hodgkin kórjára, amely végül megmentette az életét. Cliff figyelemreméltó megjegyzéseket tesz. A cikk fő mondanivalója szerint a biológiáról való gondolkozásunk redukcionalista lett, ahogy a rákról való gondolkodásunk is. Az utóbbi ötven évben a génekre összpontosítottunk, azért hogy megértsük a rákot, és nem azért, hogy kontrolláljuk.
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.
Ez egy meghökkentő táblázat. Ez az, ami minden nap kijózanít minket, akik ezen a területen dolgozunk. Nyilvánvalóan nagy sikereket értünk el a szív- és érrendszeri betegségek gyógyításában. Nézzük azonban a rákot. A rák okozta halálozási arány több mint 50 éve nem változott. Vannak kisebb sikereink olyan betegségekben, mint például a krónikus mieloid leukémia, erre a ráktípusra van egy gyógyszerünk, ami a betegek 100 százalékát remisszióba juttatja, vagyis a daganat visszahúzódik. De általánosan azt kell mondjuk, hogy nem értünk el nagy változást a rák elleni harcban.
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.
Tehát, amit ma itt Önöknek el fogok mondani, az nem más, mint ami miatt azt gondolom, hogy ide jutottunk. El fogom hagyni a saját szakterületemet, és arról fogok beszélni, hogy nézetem szerint milyen irányba várható elmozdulás, melyik az az új megközelítés, amely előremozdíthatja a rákos megbetegedések kezelését. Mert ez helytelen.
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?
Először is: mi az a rák? Ha valaki talál egy csomót, vagy nem jó a vérképe, elmegy az orvoshoz. Aztán belénk szúrnak egy tűt. Ma a diagnózis felállítása nem más, mint mintázatok felismerése. Normálisan néz ez ki? Vagy abnormálisan néz ki?
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.
Olyan mintha a patológus ezt a műanyag flaskát vizsgálná. Ez egy normális sejt. Ez egy rákos sejt. Ez a mai csúcstechnológia a rák diagnózisának felállításakor. Nincsen molekuláris vizsgálat. Nincsen génszekvenálás, amiről tegnap hallhattunk. Nincsen csilivili kromoszómavizsgálat. Ez a csúcstechnológia, ez az ahogyan ma ezt csináljuk.
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.
Tudják, én mint onkológus, tudom, hogy nem tudom meggyógyítani az előrehaladott rákot. Éppen ezért nagyon is hiszek a rák korai felismerésének fontosságában. Az egyetlen esélyünk, hogy megküzdjünk a rákkal, ha korán elkapjuk. A legtöbb rákos megbetegedés megelőzhető. Az előző előadás ugye a szív- és érrendszeri betegségek megelőzéséről szólt. Ugyanezt tehetnénk a rákkal is. Alapítója vagyok egy cégnek, a neve: Navigenics nos, ha beleköp egy kémcsőbe, mi 35-40 genetikai markert tudunk megvizsgálni, amelyek mindegyike sokfajta ráktípus megjelenésére hajlamosíthat. Megnézzük, hogy mi az, amiben megbetegedhet, és akkor elkezdhetjük a megelőzést. Az ugyanis a probléma, hogy ha előrehaladott stádiumú a rák, nem tudunk ma még túl sokat kezdeni vele, mint ahogyan erre a statisztikák is utalnak.
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.
Az a helyzet, hogy a rák az idős emberek betegsége. Hogy miért az idős emberek betegsége? Mert az evolúció nem törődik velünk, miután megszülettek gyermekeink. Az evolúció véd minket azokban az éveinkben, amikor gyermekünk születhet, de aztán, 35, 40 vagy 45 éves kor után már nem számítunk, mert megvannak az utódaink. Ha megnézzük a rákot, nagyon ritka, extrém ritka a gyermekkorban előforduló rák, néhány ezer ilyen eset fordul elő évente. Ahogyan öregszünk, egyre gyakoribb és gyakoribb.
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.
Miért olyan nehezen kezelhető? Mert heterogén betegségről van szó, ez pedig a rák evolúciója szempontjából kitűnő táptalajnak számít. Kiszelektálódnak a rossz, agresszív sejtek, ezt nevezzük klonális szelekciónak. De ha elkezdjük megérteni azt, hogy a rák nem csak egy genetikai defekt, hanem több ennél, akkor új kezelési lehetőségeket is találhatunk, mint ahogyan azt be is fogom Önöknek mutatni.
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.
Az alapvető problémák egyike, hogy ma egy sor melléknévvel és tünettel jellemezzük a rákot. Fáradt vagyok, fel vagyok fújódva, fájdalmaim vannak, stb. Aztán jönnek az anatómiai leírások. Megvan a CT vizsgálat eredménye: egy 3 cm-es csomó van a májban. Aztán vannak a testrészek szerinti leírások. A májban van, a mellben, a prosztatában van. És körülbelül ennyi is. Nagyon szegényes a szókincsünk a rák leírására. Alapvetően a tüneteket írjuk le. A betegség megnyilvánulásait.
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.
Lelkesítő, hogy a kormány az utóbbi 2-3 évben 400 millió dollárt költött és további dollármilliárdokat különített el az úgynevezett Rák Genom Atlasz Projektre. Az elképzelés az, hogy a rák összes génjét megszekvenálják, egy új lexikont adva kezünkbe a betegség leírásához. Franciaországban az 1850-es évek közepén kezdték a rákot a testrészek szerint elnevezni. Ez mit sem változott több mint 150 év alatt. Teljesen archaikus dolog a rákot prosztata, mell, vagy izom alapján elnevezni. Semmi értelme nincs, ha jobban belegondolunk.
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.
Ma már egyértelműen megvan a technológiai hátterünk ahhoz, hogy a következő években ez megváltozzon. Nem egy mellrák klinikát fogunk majd felkeresni, hanem egy HER2 vagy egy EGFR klinikát, és meg fogják találni a kóros génhibák némelyikét, amelyek az adott rák kialakulásában szerepet játszottak. Így remélhetőleg az orvoslás művészete mindinkább orvostudománnyá alakul, és megvalósulhat, ami ma már működik a fertőző betegségeknél: vagyis az, hogy megnézzük a kórokozót, a baktériumot, és azt mondjuk, ezt és ezt az antibiotikumot érdemes adni, mert olyan baktériummal fertőződött meg, amely erre érzékeny. Ha az ember H1N1-el fertőződik, Tamiflu-t szedünk, aminek segítségével jelentősen csökkennek a tüneteink, és megakadályozhatjuk a betegség szövődményeit. Hogy miért? Azért, mert tudjuk mi a betegség, és azt is tudjuk, hogyan kell kezelni, oltást ugyan nem tudunk ebben az országban előállítani ellene, de ez egy más lapra tartozik.
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.
Most fog megjelenni a Rák Genom Atlasz. Legelőször az agydaganat génjeit szekvenálták meg. A következő hónapban, december végén, a petefészekrák, majd néhány hónappal később a tüdőrák géntérképe készül majd el. A proteomikáról néhány perc múlva fogok beszélni, szerintem ez lesz a következő lépcsőfok, ami a rák megértését és csoportosítását illeti. De emlékezzenek rá, nem azért nyomatom a genomikát és a proteomikát hogy redukcionalista legyek. Azért teszek így, hogy beazonosíthassuk, hogy mi ellen küzdünk. Van egy nagyon fontos különbség, amihez el fogunk jutni.
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.
A mai egészségügyi ellátásban a legtöbb pénzt a betegség kezelésére költjük, azon belül a legtöbbet a beteg utolsó két életévében. Nagyon keveset költünk arra, hogy beazonosítsuk, hogy mi ellen is küzdünk. Ha ezt el lehetne mozdítani a beazonosítás irányába, sokkal jobban csinálnánk a dolgokat. Ha még egy lépést tennénk előre, és a megelőzéssel is foglalkoznánk, a másik irányba billenhetne a dolog. És nyilvánvaló, hogy előrefelé kell haladnunk.
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.
Ez itt a Nemzeti Rák Intézet honlapja. Azért vagyok itt, hogy elmondjam, hogy ez nem jó. A Nemzeti Rák Intézet honlapja szerint a rák genetikai megbetegedés. A honlap szerint, ha van egyetlen egy mutáció, azt követheti egy második, utána egy harmadik, nos, ez a rák. De én mint onkológus a következőképpen látom ezt. Ez nem egy genetikai betegség. Amint láthatják, ez itt egy máj, egy vastagbéláttéttel és itt a mikroszkóp alatt egy nyirokcsomó, amibe már beterjedt a rák. Itt egy CT felvételt láthatnak egy rákos májról. A rák nem más, mint egy sejt interakciója, amelynek növekedése már nem áll környezetének kontrollja alatt. A környezettel való kölcsönhatáson múlik a dolog. Ez az, amit rendszernek nevezünk.
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.
Nekem mint onkológusnak nem a rák megértése a célom. És azt hiszem az utóbbi 50 évben ez volt a legnagyobb probléma: az, hogy minden erőnkkel arra törekedtünk, hogy megértsük a rákot. A cél pedig az, hogy kontrollálni tudjuk a rákot! Ez pedig egy teljesen más keretet ad a munkának, teljesen más stratégiát mindannyiunk számára.
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.
Egyszer az Amerikai Rákkutató Társaság egyik nagy összejövetelén, ahol 20 ezren voltak jelen, azt mondtam, hogy hibát követtünk el. Mindannyian elkövettük ezt a hibát, magam is, azáltal, hogy a részletekre koncentráltunk, redukcionalisták voltunk. Egy lépéssel vissza kell lépnünk. És hiszik, vagy nem, felszisszent a hallgatóság. Az emberek elkeseredtek, de ez az egyetlen lehetőség arra, hogy újra előrefelé haladjunk.
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.
Nagyon szerencsés vagyok, hogy néhány éve találkozhattam Danny Hillis-szel. Összehoztak minket, igazából egyikünk sem akart a másikkal találkozni. Azt gondoltam: "Akarok én ezzel a Disneyből jött fickóval találkozni, aki számítógépeket tervezett?" Ő pedig azt mondta magában: "Tényleg szeretnék még egy dokival találkozni?" De az emberek akarata érvényesült, így összejöttünk, és ez nagy hatással volt rám, átalakította a gondolkodásomat arról, amit csinálok. Terveztünk, megpróbáltuk modellezni a rákot -- az ötletek többsége Dannyé volt, és a csapatáé -- modellezni a rákot az emberi szervezetben, mint összetett rendszerben. Mutatok Önöknek néhány adatot, amelyekről azt hiszem, hogy fontosak, és amelyek új szemléletet adhatnak.
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.
Ahhoz, hogy megértsük ezeket a változókat és ezeket az adatokat, fontos, hogy tisztában legyünk a bemeneti adatokkal. Ha például 30 napon keresztül mérném a testhőmérsékletedet, és azt kérdezném, mennyi volt az átlaga azt mondhatnám, hogy 37, ami príma. De ha közben egy napon a hőmérsékleted 6 órán keresztül 38,9-re emelkedne, és lázcsillapítót vennél be, amitől elmúlna, akkor ezt figyelmen kívül hagynám. Az orvoslás egyik alapvető problémája, hogy te és én, és mindannyian évente egyszer megyünk orvoshoz. Ezért egymástól elkülönített bemeneti adatokkal rendelkezünk, és nem követjük az adatok változását az idő függvényében.
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.
Korábban hallhattunk erről az életfunkciókat figyelő készülékről, már két és fél hónapja használom, egy megdöbbentő kis kütyü, nem azért, mert megmondja, hogy mennyi kilokalóriát használok fel naponta, hanem azért, mert 24 órán keresztül rögzíti, hogy mit csináltam aznap. Korábban észre sem vettem, hogy 3 órán keresztül ülök az íróasztalomnál, és nem mozgok egyáltalán. Ezért a bemeneti adatok valójában jelentősen különböznek attól, aminek mi gondoljuk őket, azért, mert nem dinamikusan mérjük őket.
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.?"
Ha tehát a rákról mint rendszerről gondolkodunk, van egy bemenet, egy kimenet, és egy állapot e kettő között. A különféle állapotok időben követik egymást, és a rákos beteg számára a bemenet nem más mint a környezet, a táplálkozás, a kezelések, és a genetikai mutációk. A kimenet pedig a tünetek. Fájdalmunk van? Növekszik a daganat? Fel vagyunk fújódva, stb? Az állapot nagy részben rejtett. Amit csinálunk az nem más, mint hogy megváltoztatjuk a bemenetet, agresszív kemoterápiát adunk. És azt kérdezzük, jobb lett a kimenet? Csökkent a fájdalom? Stb.
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.
Az a probléma, hogy nem csak egy rendszerről van szó, hanem összetett rendszerek összetett kapcsolatairól. Rendszerek rendszeréről. Nos, ha megnézzük az emergens rendszereket, vegyünk például egy idegsejtet mikroszkóp alatt. Egy idegsejt nagyon elegáns a mikroszkóp alatt, kis nyúlványok lógnak ki belőle itt meg ott, de amikor elkezdünk belőlük egy összetett rendszert felépíteni, azt látjuk, hogy egy agy lesz belőle, amely agy intelligenciát hoz létre. Amiről a test és a rák esetén beszélünk, az az, hogy kezdjük el őket komplex rendszerekként modellezni. Nos, a rossz hír, hogy ezek a robusztus - és a robusztus szó kulcsfontosságú -- emergens rendszerek nagyon nehezen érthetők meg részleteikben. A jó hír, hogy manipulálhatjuk őket. Megpróbálhatjuk az ellenőrzésünk alá vonni őket, anélkül, hogy minden komponenst részletekbe menően ismernénk.
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.
Az egyik legalapvetőbb klinikai vizsgálatnak az eredménye februárban jelent meg a New England Journal of Medicine-ben, amelyben menopauza előtt álló, mellrákban szenvedő nőket vizsgáltak. Ez talán a legrosszabb létező emlőrák. Megkapták a szokásos kemoterápiát, aztán véletlenszerűen csoportokra osztották őket, az egyik csoport placebot kapott, a másik pedig egy Zoledronic-sav nevű gyógyszert, amely csontépítő hatással bír. Csontritkulás kezelésére használják, ezt kapták évente kétszer. Megnézték az eredményeket, és az 1800 nőnél, akik évente kétszer kaptak csontépítő szert 35 százalékkal csökkent a rák kiújulásának kockázata. Csökkent a rák kiújulásának kockázata egy olyan gyógyszer hatására, amelynek köze nincs a rákhoz. Vagyis ha megváltoztatod a talajt, a mag nem nő ugyanolyan jól. Megváltoztatod a rendszert, és ezzel jelentős hatással lehetsz a rákra.
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.
Soha senki nem mutatta ki - nos, ez sokkoló lesz -, soha senki nem mutatta ki, hogy a kemoterápia valóban érinti a rákos sejtet. Soha nem mutatták ki. Ott vannak az elegáns kutatások a szövetkultúrákkal a petricsészékben, ha ezt a gyógyszert adod, ez lesz a hatása a sejtekre, de a laborban használt dózis a közelében sincs annak, ami a szervezetben kialakul.
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.
Ha egy emlőrákos nőnek Taxolt, mellrák elleni szert adok három hetente, az előírás szerint, az áttétes nők 40 százaléka nagyszerűen reagál rá. 50 százalékkal csökken a daganat mérete. Nos, ez még csak egy nagyságrendnyi csökkenést sem jelent, de ez egy másik történet. Aztán, amikor kiújul a daganatuk, már hetente adom nekik ugyanezt a szert. Ekkor mintegy 30 százalék reagál rá. Ha ismét kiújul a daganatuk, ugyanezt a szert adom 96 órán keresztül folyamatos infúzióban, újabb 20 vagy 30 százalék fog reagálni. Senki ne mondja nekem, hogy ugyanazzal a mechanizmussal működik mind a három dózisban! Mert nem. Fogalmunk sincs a mechanizmusról. Tehát azt gondolom, hogy a kemoterápia éppen úgy csupán az összetett rendszer működését zavarja meg, mint ahogyan a csontépítő gyógyszer is beleavatkozott a rendszerbe és csökkentette a kiújulást, a kemoterápia is pont ezen az alapon működhet. Az őrület a fenti klinikai vizsgálattal kapcsolatban az, hogy a szer 30 százalékkal csökkentette a rák elsődleges megjelenését is!
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.
Az tehát a probléma, hogy mindannyiunk rendszere változik. Mert dinamikus. Ez egy elég ijesztő dia, és nem azért, hogy kitérőt tegyünk, de nézzük meg, hogyan állunk az elhízással világszerte. Bocsánat, kicsit apróra sikerültek a számok, de ha jobban megnézik, a pirossal, a sötét színnel jelölt országokban a népesség több mint 75 százaléka kórosan elhízott. Egy évtizeddel ezelőtt, két évtizeddel ezelőtt, lényegesen más volt a helyzet. A mai rendszereink teljesen mások, mint tíz vagy húsz évvel ezelőtt. Azok a betegségek, amelyekkel ma küzdünk, az elmúlt néhány évtized rendszer-mintázatait tükrözik, és jelentősen meg fognak változni a következő évtizedben például a fentiek miatt.
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.
Ez a kép, noha gyönyörű, egy 40 gigabájtos kép az egész proteomról, vagyis a szervezetben előforduló összes fehérjéről. Ez nem más, mint egy csepp vér, amit egy szupervezető mágnesen vezettek át, így olyan felbontást érhetünk el, amelynél láthatóvá válik a szervezet összes fehérjéje. Így lehetőség nyílik arra, hogy belelássunk a rendszerbe. A piros pontok a már azonosított fehérjéket jelölik. Ezeknek a mágneseknek az erejének köszönhetően akár az egyes neutronok is láthatóvá válnak. Tehát ez az, amin Danny Hillis-szel dolgozunk, és az Alkalmazott Proteomika csoporttal, hogy láthatóvá tegyük az egyedi neutronális különbségeket, és olyan képet kapjunk a rendszerről, amilyet soha ezelőtt. Tehát a redukcionalista nézet helyett, egy lépest teszünk hátrafelé.
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.
Ez egy 46 éves nő, akinek tüdőrákja kiújult és áttéteket adott. Az agyában, a tüdejében és a májában is megjelent a rák. Kapott Carboplatin Taxol-t és Carboplatin Taxotere-t. Továbbá Gemcitabene-t és Navelbine-t. Tehát minden elképzelhető szert megkapott, de a daganat csak nőtt és nőtt. Három 12 év alatti gyermeke volt, ez pedig a CT felvétele. És itt egy keresztmetszeti képet láthatunk a testéről. Középen látható a szív és a szíve mellett balra ott van az a nagy daganat, amely kezelés nélkül továbbterjed, és heteken belül megöli őt. Aztán a hölgy elkezd szedni egy tablettát, amely egy anyagcsereutat támad, és hangsúlyozom, nem biztos, hogy ez az anyagcsereút része a rendszernek, része a ráknak, mégis, egy hónappal később, hopp, a rák eltűnik. Hat hónappal később még mindig nyoma sincs. A rák később kiújult és a nő három év múlva meghalt tüdőrákban, de három évet kapott egy gyógyszernek köszönhetően, amelyet általában az akné kezelésére használnak. Ennyi.
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.
Az a probléma, hogy lezajlott a klinikai vizsgálat, mi is résztvevői voltunk, és a vizsgálatok végső ütemében, a döntő, a harmadik fázisban, visszautasítottuk a placebo használatát. Önök szeretnék, hogy anyjuk, bátyjuk, vagy nővérük placebót kapjon, ha áttétes tüdődaganatban szenved és néhány hete van hátra? Nyilvánvaló, hogy a válasz: nem. Tehát ezeken a pácienseken próbáltuk ki a szert, a betegek 10 százaléka olyan drámai módon reagált, mint az előbbi 46 éves nő, a szer eljutott az FDA-hoz, erre az FDA azt mondta, placebo nélkül honnan tudjuk, hogy a szer egyáltalán hatásos volt? Az FDA tanácskozás reggelén ez volt a Wall Street Journal vezércikke. FDA-tól a pácienseknek: Cseppnyi halál Nos, mint tudják ezt a szert végül engedélyezték.
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.
Csodák csodájára egy másik cég megcsinálta az előírás szerinti klinikai vizsgálatot: a betegek fele placebót, a fele pedig a szert kapta. Valami nagyon fontosat tanultunk ebből a vizsgálatból. Érdekes, hogy vizsgálatot Dél-Amerikában és Kanadában csinálták, ahol "etikusabb" a placebo használata. az USA-ban is kellett, hogy történjenek vizsgálatok az engedélyezéshez, úgyhogy azt hiszem, 3 amerikai páciens is részt vett a vizsgálatban New York állam északi részén. De megcsinálták, és úgy találták, hogy a szerre nem reagálók 70 százaléka is sokkal tovább és jobb életminőségben élt, mint azok, akik placebót kaptak. Ez megváltoztatott mindent, amit eddig tudtunk a rákról, ezek szerint nem kell hogy reagáljunk a szerre. Nem kell csökkenteni a daganat méretét. Lehet, hogy többet profitálunk, ha lelassítjuk a betegséget, hosszabb lesz a túlélési idő, jobb az életminőség, és a közérzet, mint akkor, ha csökkentjük a daganatot.
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.
Az a probléma, hogy ha én vagyok ez az orvosod, és megkapom a CT felvételed, amelyen egy 2 centiméteres csomó van a májadban, és aztán 3 hónap múlva visszajössz hozzám, és akkor 3 centiméteres a csomó, akkor vajon segített a gyógyszer vagy nem? Honnan tudjam? Vajon gyógyszer nélkül tíz centiméteresre nőtt volna ennyi idő alatt, vagy ellenkezőleg: semmi hatása nincs, viszont igen drága? Ez az alapvető probléma. Ez az, ahol ezek az új technológiák beleszólhatnak a dologba.
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.
Így a cél tehát nyilvánvalóan az, hogy elmenjenek orvosukhoz, igaz, a végső cél az, hogy megelőzzük a betegségeket. Az a végső cél, hogy mindezeket a dolgokat megelőzzük. Ez a leghatékonyabb, a legköltséghatékonyabb, ez a legjobb, amit ma tehetünk. De, ha valaki olyan szerencsétlen, hogy megbetegszik, akkor elmegy a rendelésre, az orvos vesz tőle vérmintát, és lassan meg tudjuk majd mondani, hogy hogyan kellene kezelni a betegségét. Az az út, amelyen elértünk ide a proteomika, vagyis a rendszerszintű szemlélet. Ez egy nagy vállalkozás.
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.
Az a probléma az ilyen technológiákkal, hogy ha az ember a szervezet fehérjéit vizsgálja, 11 nagyságrendnyi különbség van a gyakori és a ritkán előforduló fehérjék mennyiségében. Nincs ma a világon olyan technológia, amely ezt a 11 nagyságrendnyi különbséget le tudná fedni. Ezért Danny Hillisszel és másokkal is azon próbálkoztunk, hogy mérnöki módszereket vezessünk be, próbáljunk szoftvereket alkalmazni. Elkezdhetünk a spektrum mentén különböző komponenseket vizsgálni.
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.
Korábban szó volt az interdiszciplinaritásról, az együttműködésről. Úgy gondolom, hogy ma ez az egyik izgalmas dolog, ami történik, az, hogy bejönnek emberek ezekről a területekről. Tegnap a Nemzeti Rák Intézet meghirdette új programját, a fizikai tudományok és az onkológia címmel, fizikusokat, matematikusokat vonnak be a rákról való gondolkodásba, olyan embereket, akik ezzel még soha nem foglalkoztak. Danny és én 16 millió dollárt kaptunk, jelentették be tegnap, arra, hogy megpróbáljunk fogást találni ezen a problémán. Egy teljesen új megközelítést, a különféle nagy dózisú kemoterápiák helyett próbáljunk meg az új technológiák segítségével képet kapni arról, hogy mi is történik a szervezetben.
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.
Nézzük meg egy pillanatra, hogyan működnek ezek a technológiák, mert szerintem fontos, hogy megértsük őket. Testünk összes fehérjéje töltéssel bír, ezeket a fehérjéket bepermetezzük egy mágneses mezőbe, ami megforgatja őket, a végén pedig egy érzékelő van. A becsapódás helye a fehérje töltésétől és tömegétől függ. Így ha a mágnes elég nagy és a felbontás is elég nagy, a test összes fehérjéje precízen elkülöníthető, és elkezdhetjük megérteni az egyes rendszereket.
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.
Így én, mint onkológus, ahelyett, hogy vastag papírhalmokba gyűjteném a táblázatokat, újabban ehhez hasonló adatáramlási modellekkel dolgozom az irodánkban, ahol egyetlen csepp vér adatok gigabájtjait szolgáltatja. Az elektronikus adatsorok a betegség minden aspektusát leírják. És a cél egész biztosan az, hogy tanuljunk minden egyes esetből, és haladjunk előre, ahelyett, hogy újra és újra szembesüljünk valamivel anélkül, hogy tanulnánk belőle.
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.
Egyszóval: el kell távolodnunk a redukcionalista gondolkodástól. Meg kell tanulnunk másképp és radikálisan gondolkodni. Ezért arra kérek mindenkit, hogy gondolkozzon másképp. Új ötletekre van szükség. Osszák meg ezeket velem, vagy bárki más szakemberrel ezen a területen, mivel az utóbbi 59 évben semmi nem változott. Teljesen új szemléletre van szükségünk.
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.
Amikor Andy Grove lemondott az Intel vezérigazgatói posztjáról -- és Andy egyike volt a mentoraimnak, makacs személyiség -- szóval amikor Andy leköszönt, azt mondta: "Egyik technológiai sem fog győzni. Maga a technológia fog győzni." Én pedig hiszek az orvostudományban, különösen a rákkutatásban, abban, hogy sokféle technológia fogja az előrejutásunkat segíteni, és remélhetőleg a betegek gyógyulását is, már a közeli jövőben.
Thank you very much.
Köszönöm szépen.