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.
Я онколог. Однажды я покинул свой офис и шел мимо аптеки, находящейся в больнице, три или четыре года назад и увидел обложку журнала "Форчун", висящей в витрине той аптеки.
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.
Конечно же, как онколог, взглянув на это, вы почувствуете себя подавленным. Однако, когда вы начнете читать эту статью, написанную Клифом, который сам поборол недуг рака, и который был спасен благодаря клиническому испытанию, ради которого родители возили его из Нью-Йорка в северную часть штата чтобы он получил экспериментальную терапию от называемой в то время болезни Ходжкина, что и спасло его жизнь. В статье он делает поразительные выводы. А самое главное - это то, что мы стали ограничены в представлениях о биологии, а также в области онкологии. Посдедние пятьдесят лет мы концентрировались на лечении отдельного гена, на изучении рака, а не на том, как его контролировать.
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.
Итак, это поразительная таблица. И это то, что день за днем возвращает нас к трезвому восприятию нашей области. Очевидно, мы достигли значительных успехов в сердечно-сосудистых заболеваниях. Но обратите внимание на рак. Уровень онкологической смертности не изменился за эти последние пятьдесят лет. Мы лишь немного преуспели в таких болезнях как хроническая лейкемия костного мозга, где мы имеем средство, которое способно приостановить заболевание у 100 процентов людей. Но в целом, мы не достигли новых вершин в борьбе в раком.
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.
Итак, сегодня я бы хотел поговорить немного о том, что я думаю о таком положении вещей, а затем выйти за мои обычные границы и поразмыслить о том, куда нас это приведет, в чем заключается новый подход в лечении рака, который я надеюсь развить. Потому что это неправильно.
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?
Итак, что такое рак прежде всего? Скажем, если у кого-то появится комок или аномальное значение в результате анализа крови, он пойдет к врачу. Врач возмет анализ крови. Диагнозы на сегодняшний день делаются распознаванием образов. Выглядит ли это нормально? Выглядит ли это ненормально?
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.
Итак, патолог словно смотрит на пластиковую бутылку. Это нормальная клетка. Это раковая клетка. На сегодня это самый современный метод диагностики в онкологии. Не существует молекулярного анализа. Также отсутсвует упорядочение генов, о котором говорили вчера. Тем более нету причудливого изучения хромосом. Вот так мы делаем это "по последнему слову техники".
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.
Вы знаете, и я знаю это очень хорошо, что как онколог, я не могу лечить рак на поздней стадии. Поэтому в противоположность этому я твердо верю в попытку обнаружения рака на ранней стадии. Единственный способ начать бороться с раком - это обнаружить его как можно раньше. Мы можем предотвратить большинство болезней рака. Как вы знаете, в предыдущей лекции упоминалось о предупреждении сердечных заболеваний. Мы можем повторить это относительно рака. Я был среди основателей компании "Навигеникс", работники которой, если вы плюнете в пробирку в пробирку, смогут рассмотреть 35- 40 генетических маркеров болезни, каждый из которых можно приостановить для многих типов рака. Для начала определяется, чем вы можете болеть, а затем мы можем начать работать над тем, чтобы заболевание предотвратить. Потому что проблема в том, что когда у вас рак на поздней стадии, сегодня мы немногое можем сделать для лечения, как было упомянуто раннее в статистике.
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.
Итак, одной из особенностей рака является то, что он распространен среди людей в возрасте. Почему рак - это заболевание взрослых? Потому что эволюция не заботится о нас после того как мы дадим потомство. Видите ли, эволюция защищает нас пока мы способны продолжить потомство, а затем, после того как нам 35 или 40 или 45, для нее мы ничего не значим, потому что мы дали потомство. В онкологии это редкость, просто черезвычайная редкость когда раком болет ребенок, приблизительно один на тысячи случаев в год. Но как только он взрослеет, то шансы повышаются.
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.
Почему это так тяжело лечить? Потому что это заболевание бывает разнотипным, а это идеальная основа для эволюции рака. Все начинается с выбора плохих, агрессивных клеток, что мы называем клональным отбором. Однако, если мы начнем понимать, что рак это не просто молекулярный дефект, а на самом деле что-то большее, то мы можем обнаружить новые пути в борьбе с ним. И я вам это покажу.
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.
Итак, одна из основных проблем, которые существуют в онкологии это то, что на данный момент мы определяем рак многочисленными характеристиками и симптомами. Я устал, у меня вздутие живота, у меня что-то болит и т.д. Далее мы имеем несколько анатомических описаний. Вы можете пройти компьютерное обследование. У вас могут обнаружить трех сантиметровое образование на печени. Также существуют определения согласно частям тела. Это рак печени, рак груди, рак простаты. Ну в общем то это все. Итак, наш словарь для описания рака очень и очень беден. В основном это симптомы. Это проявления болезни.
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.
Удивительно, что за последние два или три года, правительство потратило 400 миллионов долларов и планирует затратить еще миллиард на то, что мы называем Онкологическим Атласом Генома. Идея заключается в упорядочении всех генов рака и создании нового лексикона, нового словоря, чтобы описать рак. Вы знаете, что в середине 1850х годов во Франции начали определять рак по частям тела. И это не изменилось на протяжении 150 лет. Это абсолютно устаревший метод для названия рака по простате, по груди, по мышцам. Если подумать, это полный абсурд.
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.
Однозначно, сегодня у нас есть технологии и в течение последующих несколько лет все изменится. Вы больше не будете ходить в клинику, гда лечат рак груди. Вы пойдете в расширенную HER2 клинику или в активированную EGFR клинику, где врачи будут изучать патогенные пораженные ткани, которые вызвали этот определенный рак. Итак, будем надеяться, что мы перейдем от искусства медицины к науке медицины и сможем делать то, что делается в случае инфекционных заболеваний: изучение бактерий-возбудителей с последующим использованием соответствующего антибиотика, потому что определенная бактерия среагирует на него. Когда кто-то болеет свиным гриппом H1N1, он пьет Тамифлю тем самым значительно уменьшая остроту симптомов и предотвращая многие проявления болезни. Почему? Потому что мы знаем чем вы больны и мы знаем как это лечить. Хотя мы не можем производить вакцину в этой стране, но это отдельная история.
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.
Онкологический Атлас Генома выходит в свет сейчас. Первым был сделан атлас для рака мозга. В следующем месяце, в конце декабря, вы увидите рак яичников, а затем, через несколько месяцев, появится атлас для рака легких. Существует также область протеомики, о которой я расскажу через несколько минут, и которая, как я думаю, будет следующим уровнем понимания и классификации заболевания. Но помните, я не пропагандирую геномику и протеомику как сторонник редукционизма. Я делаю это, чтобы мы осознали против чего мы боремся. И мы подходим к очень важному различию.
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.
На сегодня мы тратим большинство денег в здравохранении на лечение болезни, большинство средств уходит на последние два года чьей-то жизни. Мы тратим лишь небольшое количество, если вообще, на исследование того, против чего мы боремся. Если бы мы могли начать процесс изменений, попытаться понять, против чего мы боремся, дела бы пошли намного лучше. Если бы мы могли предпринять один шаг заранее и предотвратить болезнь, мы могли бы значительно все изменить. И, конечно же,в этом направлении нам надо идти, чтобы продвинуться вперед.
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.
Итак, это веб-страница Национального Института Онкологии. И я здесь сегодня, чтобы сказать:"Это неправильно". На сайте Национального Института Онкологии говорится, что рак - это генетическое заболевание. Также говорится, что если вы взглянете, то увидите индивидуальную мутацию а возможно вторую, и третью, и это и есть рак. Но, как онколог, вот что я вижу. Это вовсе не генетическая болезнь. Посмотрите, это печень с раком толстой кишки и под микроскопом можно увидеть лимфоузел, который поразил рак. Это компьютерное сканирование, показывающее, где рак поразил печень. Рак - это взаимодействие клетки с окружением, которая больше не подчиняется контролю развития. Это не абстракция; это взаимодействие с окружающей средой. Это то, что мы называем системой.
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.
Моя цель как онколога - это не понимание рака. И по-моему, это было главной проблемой на протяжении последних пяти декад; мы стремились понять рак. Цель - это контролировать рак. А это принципиально отличающаяся схема оптимизации, очень новая стратегия для всех нас.
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.
Я поднялся на Американской Ассоциации по Исследованию Рака, а это одно из самых больших исследовательских собраний насчитывающее 20,000 человек и сказал, что мы совершили ошибку. Мы все, включая меня, ошибились потому, что были редукционистами и смотрели вниз. Нам нужно сделать шаг назад. И верьте или нет, но были те, кто освистал меня. Люди расстроились, но это единственный способ, чтобы идти вперед.
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.
Знаете, мне повезло встретить Дэни Хиллиса несколько лет назад. Нас как бы заставили и ни один из нас не хотел вообще-то встречаться друг с другом. Я спросил:"Действительно ли я хочу встретиться с человеком из Диснея, который проектировал компьютеры?" А он не был уверен, хочет ли он встретить очередного доктора. Но под влиянием людей мы встретились и стали сотрудничать, что оказало значительное воздействие на мою работу. Мы разработали и мы работаем над - большинство идей принадлежат Дэни и его команде - моделированием рака в организме, как сложной системы. Я представлю вам некоторые данные о том, где я и вправду думаю мы можем преуспеть, а также о новом подходе к проблеме.
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.
Суть в том, что когда вы смотрите на эти переменные и на эти данные, вы должны понять входные данные. Если я измерю температуру на протяжении 30 дней и спрошу какая будет средняя велечина температуры, и ответ будет 98.7, я скажу "Замечательно." Но если в один из дней температура достигла 102 на протяжении шести часов, вы приняли Тайленол и почувствовали себя лучше и т.д., я одназначно упущу это из виду. Итак, основная из проблем медицины это то, что вы, я и все мы ходим на прием к врачу раз в год. Мы имеем дискретные элементы данных, которые мы не можем рассмотреть с точки зрения хронологии.
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.
Я уже упоминал об этом приспособлении для наблюдения за жизнью. Я использовал его на протяжении 2.5 месяца. Это стратегическое оборудование не потому, что оно говорит мне как много калорий я затрачиваю ежедневно, но потому, что 24 часа оно наблюдает, что я делаю в течении дня. Я и не знал, что три часа я сижу за столом, абсолютно не двигаясь. Многие функции, представленные в этих данных как входные системы, в действительности отличаются от нашего понимания, потому что мы не измеряем их динамически.
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.?"
Таким образом, если представить рак как систему, то в ней будут данные на входе и выходе и структура посередине. Итак, структуры - это исторические классы эквивалентности, а для больного раком, входные данные - это окружение, диета, лечение, генетические мутации. Данные на выходе - это симптомы. Болит ли что-то? Развивается ли рак? Чувствуем ли мы вздутие и т.д. Большая часть структуры скрыта. В нашей работе мы меняем входные данные, мы прописываем курс агрессивной химиотерапии. И потом проверяем, улучшился ли результат? Уменьшилась ли боль и т.д.?
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.
Итак, проблема в том, что это не просто одна система, это множество систем по многим измерениям. Это система систем. И, когда вы начинаете рассматривать новые системы, вы можете увидеть нейрон под микроскопом. Нейрон под микроскопом выглядит весьма элегантно, с маленькими торчащими ножками и маленькими штуками тут. Но когда вы совмещаете их вместе в сложную систему, то вы можете увидеть как это становится мозгом, а этот мозг в свою очередь может создать разум, а мы говорим о том, что можно попытаться построить модель развития в организме рака, как сложной системы. Однако, плохая новость - эти сложные- и "сложные" это ключевое слово - развивающиеся системы очень трудно понять в деталях. Хорошая новость - вы можете ими управлять. Вы можете попробовать управлять ими не имея фундаментального представления о каждом элементе.
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.
Одно из самых фундаментальных клинических испытаний в онкологии опубликовали в феврале в Медицинском Журнале Новой Англии, где были взяты женщины предклимактерического возраста, у которых диагностировали рак груди. Это наверно самый наихудший вид рака груди, которым можно страдать. Им провели химиотерапию, затем разделили их в перемешанном порядке и дали половине плацебо, а другой половине лекарство называемое Золедроновая кислота, которая строит кость. Его применяют для лечения остеопороза, и женщинам давали его дважды в год. Результат был таков, что среди 1,800 женщин получавших дважды в год лекарство для строения кости, вероятность повторного возникновения рака уменьшилось на 35 процентов. Снижение рецедива рака лекарством, не имеющим ничего общего с раком. Проще говоря - вы поменяете почву и семя не будет расти. Вы поменяете систему и вы можете значительно повлиять на рак.
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.
Никто и никогда не показал - и это шокирующе - никто и никогда не показал, что химиотерапия и вправду действует в основном на раковые клетки. Этого никто не видел. Существуют все эти замечательные работы, проводимые в емкостях для выращивання ткани, в которых, если вы лечите рак лекарством, это оказывает влияние на определенную клетку, но дозы в тех лабораторных исследованиях далеки от доз, оказывающих воздействие в организме.
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.
Если женщина с раком груди принимает средство Таксол каждые три недели, что является стандартом, около 40 процентов женщин больных раком на стадии метастаз положительно реагируют на лечение. Реакцией на лечение является 50 процентное уменьшение опухоли. Однако, помните, что суть даже не в размере, а это другая история. Затем все повторяется, я даю им то же лекарство каждую неделю. Другие 30 процентов будут иметь положительный эффект. История повторяется, я прописываю то же лекарство в течении 96 часов продолжительного приема, другие 20 или 30 процентов ответят на лечение. Вы не можете сказать, что один механизм работает на каждом из трех этапов. Это не так. Мы понятия не имеем о механизме. Таким образом, идея о том, что химиотерапия может разрушить эту сложную систему, в точности как построение кости разрушает эту систему и снижает повторное появление, химиотерапия может иметь такой же эффект. Странно в этом эксперименте также то, что уменьшились раковые образования на начальных стадиях, тоже на 30 процентов.
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.
Наша проблема в том, что все наши системы меняются. Они динамичны. Я имею в виду, это страшный спуск, я говорю это не для того, чтобы сделать отступление от темы, что это выглядит как ожирение в мире. Я извиняюсь если вам не видно цифры, мелкий шрифт. Все же, если вы присмотритесь, то это красное, этот темный цвет представляет более 75 процентов населения тех стран, страдающих этим ожирением. Посмотрите десятилетие назад, два десятилетия назад, помечены по-другому. Наши системы сегодня трагично отличаются от того, чем они были одно или два десятилетия назад. Сегодняшние болезни, отражающие зависимости в системе на протяжении нескольких последних десятелетий, сильно изменятся в последующем десятилетии или около того, в зависимости от таких факторов.
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.
Этот рисунок хоть и красив - это изображение размером в 40 гигабайт целого протеома. Это всего лишь капелька крови, прошедшая через сверхпроводящий магнит и мы можем получить расширение позволяющее увидеть все протеины в теле. Мы можем увидеть эту систему. Красные точки показывают те места, где протеин был идентифицирован. Сила этих магнитов, сила того, что мы можем сделать здесь - возможность увидеть отдельный нейтрон благодаря этой технологии. Еще раз, над этим мы работаем с Дэни Хиллисом и группой называемой Прикладной Протеомикой. Эта работа дает возможность увидеть отличие отдельного нейрона и дает возможность рассмотреть систему под новым углом. Вместо упростительного метода, мы делаем шаг назад.
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.
Это женщина, ей 46 лет, у которой был рецидивирующий рак легких. Рак был в ее мозгу, в ее легких, в ее печени. Она принимала Карбоплатин Таксол, Карбоплатин Таксотерат, Гемцитабен, Навелбин. Она лечилась всем, что у нас было, но болезнь прогрессировала. У нее трое детей младше 12 лет, и это ее результат компьютерного исследования. Здесь мы рассматриваем поперечное сечение ее тела. И в середине вы можете увидеть ее сердце, а на стороне ее сердца слева находится большая опухоль которая будет расти и убьет ее, невылеченная. Это вопрос нескольких недель. Она принимает препарат, который направлен на подавление патогенного процесса, и опять таки, я не уверен находился ли этот процесс в раковой системе, но это достигло цели, и месяц спустя, раз - и рак исчез. Спустя полгода рак также не проявился. К сожалению, все таки рецидив случился, и она умерла 3 годя спустя от рака легких, но она прожила три года благодаря препарату, применяемому преимущественно для лечения угревой сыпи. На этом все.
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.
Итак, проблема в том, что это клиническое испытание было проведено с нашим участием и в основном клиническом исследовании, в главном медицинском испытании, на третьем этапе, мы отказались от использования плацебо. Хотели бы вы, чтобы ваша мама, ваш брат или ваша сестра получили плацебо, если бы они страдали от прогрессирующего рака легких и им оставалось лишь несколько недель? Очевидно, что ответ - "нет". Это было проделано на этой группе пациентов. 10 процентов людей участвующих в эксперименте имели сильную реакцию, что показано здесь, и лекарство отправили в Управление по контролю за продуктами и лекарствами, где спросили:"Без плацебо, как можно быть увереным, что лекарство помогает пациентам на самом деле?" Утром, когда Управление по контролю за продуктами и лекарствами готовилось к собранию, это было на передней странице "Уолл-стрит джорнал". (смех) Ну, и как вы уже знаете лекарство было одобрено.
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.
Примечательно, что другая компания провела научный эксперимент, в котором использовали плацебо для половины пациентов и лекарство для другой. И мы узнали нечто важное. Интересно то, что это было сделано в Южной Америке и Канаде, где считается "более этичным давать плацебо", им пришлось давать его и в США для получения разрешения. Насколько я знаю было 3 пациента в США, в северной части Нью Йорка, учавствовавших в испытании. И они обнаружили следующее: 70 процентов, пациентов не ответивших на лечение, жили значительно дольше тех, кто принимал плацебо. Таким образом это поставило под вопрос все, что мы до этого знали о раке, а именно, что необязательно получать реакцию на лечение. Не нужно "уменьшать" заболевание. Если мы приостановим болезнь, может оказать больше положительного влияния на шансы выживания пациента, на положительный общий исход, на то, как он себя чувствует, чем тогда, когда мы "уменьшаем" болезнь.
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.
Проблема в следующем: если я - врач, и я получу ваше компьютерное сканирование сегодня, и у вас обнаружится 2х сантиметровая опухоль печени и вы вернетесь через три месяца, и опухоль выросла до 3-х сантиметров, помогло ли вам лекарство? Откуда мне знать? Могла ли опухоль быть 10 сантиметров или я прописываю препарат бесполезный и дорогой? Итак, в этом вся проблема. И опять таки, именно отсюда начинаются новые методы.
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.
Итак, цель, конечно же, чтобы вы пришли в кабинет врача -- ну, основная цель, конечно же, предупредить заболевание. Основная цель - чтобы вы предотвратили любое возможное проявление. Это самый эффективный, в том числе с точки зрения затрат, лучший способ, который мы можем использовать сегодня. Но, если кто-то, к сожалению, уже болен, он или она пойдет к врачу, сдаст капельку крови, и мы сможем узнать как лечить болезнь. Наш подход относится к области протеомики, опять таки, мы рассматриваем систему. Рассматриваем полную картины.
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.
Проблема подобного подхода в том, что если кто-то рассматривает протеины в теле, существует порядка 11 разрядов размеров между сильно и слабо распространенными протеинами. И в этом мире нет таких технологий, которые могут измерить 11 разрядов размеров. В основном, Дэни Хиллис и другие работали над применением технических и программных принципов. У нас есть возможность взглянуть на разные состовляющие в этом диапазоне.
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.
Раннее упоминалось о междисциплинарном, о сотрудничестве. По-моему, сейчас происходит то, что люди разных направлений собираются вместе. Вчера, Национальный Институт Рака объявил новую программу, называемую физика и онкология, где физики, математики собраны для работы над раком, люди, которые ранее в это не были вовлечены. Дэнни и я получили 16 миллионов долларов, как было объявлено вчера за попытку решить эту проблему. Весь новый подход, вместо применения высоких доз химиотерапии, является попыткой при помощи различных механизмов использовать достижения технологий для получения картины того, что на самом деле происходит в теле.
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.
Итак, вкратце расскажу о том, как это работает, я думаю, что это очень важно для понимания. Каждый протеин в вашем теле заряжен, поэтому когда протеины вбрызгиваются вовнутрь, магнит вращает их по кругу, в конце расположен детектор. Момент соударения с деректором зависит от массы и заряда. Таким образом, с высокой точностью, если магнит достаточно большой и вы располагаете достаточно высоким разрешением, вы можете на самом деле обнаружить все белки в теле, и это будет началом понимания об отдельной системе.
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.
Как онколог, вместо использования бумаги для построения графика, вашего графика, что обычно составляет достаточно толстую стопку, - вот так начинает выглядеть поток данных в наших офисах, где капля крови создает гигабайты данных. Электронные элементы данных описывают каждый аспект болезни. И конечно же, цель в том, чтобы начать изучать каждый случай и действительно двигаться вперед вместо того, чтобы просто пропускать случай за случаем без какого-либо фундаментального изучения.
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.
Подводя итог, необходимо заметить, что нам следует отказаться от упростительного метода мышления. Мы должны начать думать по-другому и радикально. Я заклинаю каждого здесь думать по-другому. Придумывать новые идеи. Поведать о них мне или кому-либо еще из нашего круга, потому что на протяжении последних 59 лет не было сделано никакого прогресса. Мы нуждаемся в радикально другом подходе.
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.
Знаете, когда Энди Грув отошел от должности председателя правления Интел -- и Энди был одним из моих наставников, жесткой личностью -- когда Энди покинул должность, он сказал: "Ни одна из технологий не победит. Технологии победят." И я твердо верю, что в области медицины и особенно онкологии именно широкая платформа технологий, поможет нам двигаться вперед и, будем надеяться, поможет пациентам в ближайшем будущем.
Thank you very much.
Спасибо большое.