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.
ผมเป็นแพทย์รักษาโรคมะเร็ง และผมเดินออกมาจากห้องทำงานของผม แล้วเดินผ่านแผนกยาของโรงพยาบาลเมื่อสามหรือสี่ปีที่แล้ว และนี่เป็นปกของนิตยสาร "ฟอร์จูน" ที่อยู่ในตู้โชว์ของแผนกยาตอนนั้น
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.
ในฐานะแพทย์รักษามะเร็ง พอได้มาเห็นนี่เข้า ก็อดรู้สึกเศร้าใจบ้างไม่ได้ครับ แต่เมื่อได้เริ่มอ่านบทความของคลิฟ ซึ่งเป็นผู้รอดชีวิตจากโรคมะเร็ง โดยได้การทดลองทางการแพทย์ช่วยชีวิตไว้ พ่อแม่ของเขาขับรถพาเขา จากตัวเมืองนิวยอร์ค ไปยังตอนเหนือของนิวยอร์ค เพื่อทดลองรับการรักษา -- ในตอนนั้นคือ -- โรคฮอดจ์กิ้น และช่วยให้เขารอดชีวิตมาได้ เขาชี้ประเด็นที่น่าที่งไว้ในบทความนี้ ประเด็นนั้นก็คือ ปัจจุบันเราได้รับ แนวคิดการศึกษาแบบลดทอนในทางชีววิทยา มาใช้กับโรคมะเร็งด้วย ช่วง 50 ปีที่ผ่านมา เราได้เน้นการรักษาพยาบาลไปที่ ยีนจำเพาะตัว เน้นเรื่องความเข้าใจมะเร็ง ไม่ใช่การควบคุมมะเร็ง
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.
นี่เป็นตารางที่น่าตกใจมาก และเป็นสิ่งที่ทำให้เราหูตาสว่างถึงสาขาวิชาของเราทุกวันเลยครับ เห็นได้ชัดว่า เราได้สร้างความเปลี่ยนแปลงที่น่าทึ่งขึ้นมา ต่อโรคหัวใจ แต่เมื่อดูที่โรคมะเร็ง อัตราการตายของโรคมะเร็ง ในช่วงกว่า 50 ปีที่ผ่านมายังไม่เปลี่ยนเลย เราเอาชนะได้บ้าง ในกรณีของมะเร็งเม็ดเลือดขาว ที่เรามียาเม็ด ซึ่งช่วยทุเลามะเร็งลงได้ในผู้ป่วยจำนวนทั้ง 100 เปอร์เซนต์ แต่โดยรวมแล้ว เรายังไม่ได้สร้างความเปลี่ยนแปลงอะไร ในสงครามต้านมะเร็งเลย
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.
สิ่งที่ผมจะเล่าให้คุณฟังในวันนี้ เป็นเหตุผลส่วนหนึ่งว่า ทำไมผมจึงคิดว่าเป็นอย่างนั้น แล้วออกไปนอกกรอบเรื่องที่ผมคุ้นชิน และเล่าถึงทิศทางที่ผมคิดว่าเรื่องนี้กำลังมุ่งไป เป็นวิธีการแนวใหม่ -- ซึ่งเราตั้งใจจะผลักดันสนับสนุน ในแง่ของการรักษาโรคมะเร็ง เพราะว่าสิ่งนี้มันผิดครับ
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?
งั้น อันดับแรกเลย มะเร็งคืออะไร? ถ้าใครมีก้อนหรือคุณภาพของเลือดที่ผิดปรกติ คุณก็ไปหาหมอ หมอก็ทิ่มเข็มฉีดยาเข้าไป วิธีการที่เราวินิจฉัยโรคในปัจุบันนี้ก็คือ การตรวจจับรูปแบบของโรค มันดูเป็นปรกติไหม? มันดูผิดปรกติไหม?
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.
ที่พยาธิแพทย์ทำ ก็เหมือนกับการดูขวดพลาสติกนี่ครับ นี่คือเซลล์ปรกติ ส่วนนี่คือเซลล์มะเร็ง นั่นเป็นวิธีการวินิจฉัยโรคมะเร็งที่ดีที่สุด เท่าที่มีในปัจจุบันแล้วครับ ไม่มีการทดสอบโมเลกุล ไม่มีการจัดลำดับยีนส์ที่เราพูดถึงกันเมื่อวาน ไม่มีการการตรวจสอบลงลึกเรื่องโครโมโซมส์เลย นี่เป็นวิธีทันสมัยที่สุดเท่าที่เรามีอยู่ครับ
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.
ผมรู้ดี ในฐานะแพทย์มะเร็ง ว่าผมรักษามะเร็งระยะสุดท้ายไม่ได้ ดังนั้น ผมขอเสริมว่า ผมจึงเชื่ออย่างยิ่ง ในการพยายามหามะเร็งให้พบแต่เนิ่นๆ มันเป็นวิธีการเดียว ที่คุณสามารถต่อสู้กับมะเร็งได้ คือการจับตัวมันให้ได้แต่เนิ่นๆ เราป้องกันมะเร็งส่วนใหญ่ได้ครับ การพูดครั้งก่อน กล่าวถึงการป้องกันโรคหัวใจ เราทำสิ่งเดียวกันนั้นกับโรคมะเร็งได้ครับ ผมได้ร่วมก่อตั้งบริษัทชื่อว่า "นาวิจีนิคส์" ที่ซึ่ง ถ้าคุณถ่มนํ้าลายลงในหลอดแก้ว เราจะมองหาตัวชี้บ่งการเกิดโรคทางพันธุศาสตร์ได้ 35 หรือ 40 ตัว ซึ่งทั้งหมดถ่วงเวลาการเกิดออกไปได้ ในกรณีมะเร็งหลายๆชนิด เราจะระบุมะเร็งที่คุณมีโอกาสเป็น แล้วเราก็จะเริ่มทำงาน เพื่อป้องกันมันได้ เพราะปัญหาก็คือ เมื่อคุณเป็นมะเร็งระยะสุดท้าย เราก็ทำอะไรไม่ค่อยได้แล้ว สำหรับปัจจุบันนี้ อย่างที่สถิติแสดงให้เห็น
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.
ดังนั้น เรื่องสำคัญเกี่ยวกับมะเร็งก็คือ มะเร็งเป็นโรคของคนแก่ ทำไมมันจึงเป็นโรคของคนแก่หรือครับ? ก็เพราะว่าวิวัฒนาการไม่สนใจเรา หลังจากเรามีลูกแล้วครับ กล่าวคือ วิวัฒนาการจะปกป้องเรา ในช่วงวัยที่เราผลิตลูก แล้วพอหลังจากอายุ 35 หรือ 40 หรือ 45 ปี มันก็บอกว่า ไม่สำคัญแล้วล่ะ เพราะแต่ละคนก็มีทายาทกันแล้วนี่ ดังนั้น สำหรับมะเร็ง จึงเป็นเรื่องยากมาก ยากมากเหลือเกิน ที่จะพบมะเร็งในเด็ก อยู่ในระดับหลักพันรายต่อปีเท่านั้นครับ แต่พอเราแก่ตัวลง กลับมีคนเป็นกันเยอะมากๆ
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.
ทำไมมะเร็งถึงรักษายากหรือครับ? ก็เพราะว่ามันเป็นเซลล์เนื้อผสม ซึ่งเป็นสารตั้งต้นอันสมบูรณ์แบบ สำหรับการเติบโตในเนื้อมะเร็งเลย เริ่มด้วยการเลือกขจัดเซลล์ไม่ดีที่พร้อมจะรุกรานร่างกายออกไป ที่เราเรียกว่า "โคลนัล ซีเลคชั่น" แต่ ถ้าเราตระหนัก ว่ามะเร็งไม่ใช่แค่ความบกพร่องของโมเลกุล แต่มีอะไรมากกว่านั้น เราก็จะเล็งเห็นวิธีการรักษาใหม่ๆ อย่างที่ผมจะแสดงให้คุณดู
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.
ปัญหาพื้นฐานอย่างหนึ่งเกี่ยวกับมะเร็ง ก็คือ ปัจจุบันนี้ เราอธิบายมะเร็ง โดยใช้คำคุณศัพธ์ หรืออาการของโรคต่างๆ ฉันรู้สึกเหนื่อย, แน่นอึดอัด, เจ็บปวด, ฯลฯ แล้วก็มีคำอธิบายในเชิงกายวิภาค คุณเข้าเครื่อง CAT scan มีก้อนเนื้อขนาดสามเซ็นติเมตรอยู่ในตับ แล้วหมอก็อธิบายโรคตามส่วนของร่างกาย มันอยู่ในตับ, ในเต้านม, ในต่อมลูกหมาก และก็แค่นั้นแหละครับ คลังคำที่เราใช้อธิบายมะเร็ง จึงแย่เอามากๆ เป็นแค่คำบอกอาการของโรค เป็นคำบอกการสำแดงอาการของโรคเท่านั้น
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.
ที่น่าตื่นเต้นก็คือ เมื่อสองหรือสามปีที่ผ่านมา รัฐบาลได้ใช้เงิน 400 ล้านดอลล่าร์ และได้จัดสรรเงินอีกพันล้านดอลล่าร์ ให้กับสิ่งที่เราเรียกว่า "โครงการแผนผังพันธุกรรมมะเร็ง" เป็นแนวคิด ที่จะจัดเรียงลำดับหน่วยพันธุกรรมของยีนทั้งหมดในมะเร็ง ทำให้เรามีศัพท์บัญญัติใหม่ๆ มีคลังคำใหม่ๆ เพื่อใช้อธิบายมะเร็ง กลางทศวรรษที่ 1850 ในฝรั่งเศส เราเริ่มต้นอธิบายมะเร็ง โดยใช้อวัยวะของร่างกาย วิธีนี้ ไม่ได้เปลี่ยนไปเลยตลอด 150 ปี เป็นเรื่องโบราณล้าสมัยจริงๆ ที่เราเรียกมะเร็ง โดยใช้คำว่า ต่อมลูกหมาก, เต้านม, กล้ามเนื้อ ไม่สมเหตุสมผลเลย ถ้าเราคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้
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.
เห็นได้ชัดว่า ตอนนี้เรามีเทคโนโลยีแล้ว และ อีกหลายปีข้างหน้า สิ่งนี้จะเปลียนไปครับ คุณจะไม่ไปคลีนิคมะเร็งเต้านมอีกต่อไปแล้ว คุณจะไปที่คลินิคขยายโปรตีน HER2 หรือคลินิคกระตุ้นโปรตีน EGFR หมอก็จะตรวจที่แผลติดเชื้อ ที่มีส่วนก่อให้เกิดมะเร็งแต่ละอย่างๆ ดังนั้น จึงหวังได้ว่า เราจะคืบหน้า จากการเป็นศิลปะทางการแพทย์ ไปเป็นวิทยาศาสตร์ทางการแพทย์ได้มากขึ้น และสามารถทำสิ่งที่เราทำกันกับโรคติดเชื้อได้ นั่นคือ ศึกษาสิ่งที่มีชีวิตนั้นๆ แบคทีเรียตัวนั้น แล้วก็บอกได้ว่า ยาปฏิชีวนะตัวนี้ใช้ได้ เพราะว่า เรามีเชื้อโรคตัวใดตัวหนึ่งที่ตอบรับกับยา เมื่อคุณติดเชื้อ H1N1 คุณก็กินยาทามิฟลู คุณก็จะลดความรุนแรงของโรคได้ อย่างยอดเยี่ยม และป้องกันการสำแดงอาการของโรค ได้อีกหลายๆอย่าง ทำไมหรือ? เพราะเรารู้ว่า คุณเป็นโรคอะไร และรู้ว่าจะรักษาโรคนั้นได้อย่างไร ถึงเราจะผลิตวัคซีนในประเทศนี้ไม่ได้ แต่นั่นเป็นคนละเรื่องกันอีก
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.
แผนผังแสดงชุดหน่วยพันธุกรรมมะเร็ง กำลังจะออกมาแล้ว มะเร็งแรกเสร็จสมบูรณ์แล้ว ซึ่งก็คือมะเร็งสมอง ในเดือนหน้า ปลายเดือนธันวาคม คุณจะได้เห็นแผนภูมิมะเร็งรังไข่ แล้วมะเร็งปอดจะตามมา อีกหลายเดือนหลังจากนั้น นอกจากนั้น ยังมีสาขาการศึกษาโปรตีน ซึ่งผมจะพูดถึงในอีกไม่กี่นาทีนี้ ที่ผมคิดว่า กำลังจะเป็นขั้นถัดไป ในการทำความเข้าใจ และการจำแนกโรค แต่จำไว้นะครับ ผมไม่ได้สนับสนุนให้วิชายีนส์ศึกษา และโปรตีนศึกษา เป็นไปตามแนวคิดการศึกษาแบบลดทอน ผมกำลังทำงานนี้ เพื่อที่เราจะระบุได้ว่า เรากำลังต่อสู้กับอะไร ตรงนี้ มีข้อแตกต่างที่สำคัญมาก ซึ่งไว้ผมจะได้อธิบายต่อไป
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.
ในการรักษาพยาบาลยุคปัจจุบัน เราหมดเงินส่วนใหญ่ไปกับ เรื่องการรักษาโรค -- เงินส่วนมาก ถูกใช้ไปในสองปีสุดท้าย ของชีวิตคนๆหนึ่ง เราใช้เงินน้อยมากๆ ถ้าใชัไปจริง ในการระบุว่า เรากำลังเผชิญกับปัญหาอะไร ถ้าเราเริ่มเปลี่ยนไปเน้นเรื่องการระบุว่า เรากำลังเผชิญกับปัญหาอะไรได้ เราจะทำสิ่งต่างๆได้ดีขึ้นอีกมากครับ ถ้าเราพยายามรุดหน้าไปอีกขั้น และทำการป้องกันโรค เราจะก้าวหน้าไปได้อย่างมากในอีกทิศทางหนึ่ง และเห็นได้ชัดว่า นั่นคือที่ๆเราจำเป็นต้องไป รุดไปข้างหน้า
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.
นี่เป็นเว็บไซท์ของ "สถาบันมะเร็งแห่งชาติ" และผมขอบอกไว้ตรงนี้เลยครับว่า มันผิด เว็บไซท์ของสถาบันมะเร็งแห่งชาติ บอกว่า มะเร็งเป็นโรคทางพันธุกรรม เว็บไซท์นี้บอกว่า ถ้าคุณดู จะมีเซลล์กลายพันธุ์ขึ้นตัวนึง แล้วก็ อาจจะมีตัวที่สอง แล้วก็ตัวที่สาม นั่นแหละ มะเร็ง แต่ ในฐานะที่เป็นหมอมะเร็ง นี่คือสิ่งที่ผมเห็นครับ นี่ไม่ใช่โรคทางพันธุกรรม ที่คุณเห็นนี้ เป็นตับ ที่มีมะเร็งลำไส้ใหญ่อยู่ข้างใน พอส่องกล้องจุลทรรศน์ ก็จะเห็นต่อมนํ้าเหลือง ที่มะเร็งลุกลามเข้าไป คุณจะเห็นภาพ CAT scan ซึ่งมีมะเร็งอยู่ในตับ มะเร็งเป็นปฏิสัมพันธ์ระหว่างกันของเซลล์ ซึ่งไม่ได้ถูกควบคุมการเติบโตให้สอดคล้องกับสภาพแวดล้อม มะเร็งไม่ได้มีเพียงภาพกว้างๆ แต่เป็นปฏิสัมพันธ์ที่เกิดกับสภาพแวดล้อมด้วย มันเป็นสิ่งที่เราเรียกว่า ระบบ
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.
เป้าหมายของผมในฐานะแพทย์มะเร็ง ไม่ใช่เพื่อเข้าใจมะเร็ง และผมคิดว่า เรื่องนี้เป็นปัญหาพื้นฐาน ในช่วงห้าทศวรรษที่ผ่านมา กล่าวคือ เราพยายามอย่างหนัก ที่จะเข้าใจมะเร็ง เป้าหมายคือ การควบคุมมะเร็ง และนั่นเป็นแผนบรรลุผลที่แตกต่างไปมาก เป็นกลยุทธ์ที่แตกต่างไปมาก สำหรับเราทุกคน
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.
ผมลุกขึ้นพูด ที่สมาคมวิจัยมะเร็งอเมริกัน ซึ่งเป็นหนึ่งในการประชุมงานวิจัยมะเร็งที่สำคัญ มีคนเข้าประชุม 20,000 คน ผมพูดว่า เราได้ทำผิดพลาดไปแล้ว พวกเราทั้งหมดได้ทำพลาดไปแล้ว รวมทั้งตัวผมด้วย เพราะการศึกษาแบบเจาะจง แบบลดทอนองค์ประกอบ เราต้องถอยหลังออกมาครับ และ เชื่อมั้ยครับว่า มีเสียงไม่เห็นด้วยออกมาจากผู้ชม มีคนไม่พอใจ แต่นี่เป็นวิธีเดียว ที่เราจะก้าวไปข้างหน้าได้
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.
ผมโชคดีมาก ที่ได้พบ แดนนี่ ฮิลลิส เมื่อสองสามปีที่แล้ว เราถูกผลักดันให้มาพบกัน และเราทั้งสองคน จริงๆแล้วก็ไม่อยากจะพบกัน ผมพูดว่า "จริงหรือ ที่ผมอยากจะพบใครก็ไม่รู้จากดิสนี่ย์ ที่ออกแบบคอมพิวเตอร์?" ส่วนเขาก็พูดว่า จริงหรือ ที่เขาอยากจะพบหมอที่ไหนไม่รู้อีกคนหนึ่ง แต่คนเขาก็ชักชวนเราให้พบกัน และเราก็มาร่วมมือกัน ซึ่งเป็นการพลิกโฉมสิ่งที่ผมทำไปเลย พลิกโฉมอย่างสิ้นเชิงเลย เราได้ออกแบบ และทำงานด้านแบบจำลองคอมพิวเตอร์ -- และหลายๆแนวคิดเลย ที่ได้มาจากแดนนี่ และทีมงานของเขา -- แบบจำลองคอมพิวเตอร์ของมะเร็งในร่างกาย ที่เป็นระบบซับซ้อน และผมจะแสดงข้อมูลบางอย่างให้คุณดู ซึ่งผมเชื่อว่าสามารถสร้างความเปลี่ยนแปลง และเป็นแนวทางใหม่ในการต้านมะเร็ง
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.
กุญแจสำคัญคือ เมื่อคุณดูที่ตัวแปรเหล่านี้ และดูข้อมูลเหล่านี้ คุณต้องเข้าใจข้อมูลที่นำไปใช้ ถ้าผมวัดอุณหภูมิของร่างกายคุณ ในช่วง 30 วัน และผมถามว่า อุณหภูมิเฉลี่ยเป็นเท่าไร แล้วผลออกมาเป็น 98.7 ผมก็จะบอกว่าเยี่ยม แต่ถ้าเกิดมีวันหนึ่งในช่วงนั้น อุณหภูมิของคุณสูงถึง 102 นานหกชั่วโมง และคุณทานยาไทลีนอล และรู้สึกดีขึ้น, ฯลฯ ผมก็จะไม่ได้ข้อมูลนี้เลย ดังนั้น ปัญหาพื้นฐานที่สำคัญอย่างหนึ่งทางการแพทย์ ก็คือทั้งคุณ และผม และพวกเราทุกคน ไปหาหมอแค่ปีละครั้ง เรามีรูปแบบข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องกัน เราไม่ได้พิจารณาข้อมูลที่ต่อเนื่องด้านเวลา
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.
ก่อนหน้านี้ มีการพูดถึงเจ้าสิ่งประดิษฐ์เพื่อชีวิตโดยตรงนี้ ผมใช้เครื่องนี้มานานสองเดือนครึ่งแล้วครับ เป็นเครื่องมือที่น่าทึ่งมาก ไม่ใช่เพราะว่ามันบอกผม ว่าทุกๆวัน ผมใช้พลังงานไปกี่กิโลแคลอรี่ แต่เพราะว่ามันเก็บข้อมูล ตลอด 24 ชั่วโมงเลย ว่าผมทำอะไรบ้างในหนึ่งวัน ผมไม่รู้ตัวเลยว่า ผมนั่งอยู่ที่โต๊ะทำงาน นานถึงสามชั่วโมง โดยไม่ได้เคลื่อนไหวไปไหนเลย และตัวแปรหลายๆตัวในข้อมูล ที่เรานำไปใช้เป็นระบบป้อนข้อมูลนี้ ต่างไปจากที่เราเข้าใจอย่างมากจริงๆครับ เพราะว่าเราไม่ได้วัดมันในแบบที่แสดงการเปลียนแปลง
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.?"
ดังนั้น ถ้าคุณคิดว่ามะเร็งเป็นระบบ มีทั้งข้อมูลป้อนเข้า และผลที่ออกมา และสภาวะระหว่างกลาง สภาวะที่ว่า คือกลุ่มประวัติ ซึ่งมีความสำคัญเท่าๆกัน และคนป่วยเป็นโรคมะเร็ง ข้อมูลที่นำมาใช้คือสภาพแวดล้อม, อาหาร, การให้การรักษา, การกลายพันธุ์ทางพันธุกรรม ผลที่ออกมา ก็คืออาการป่วย เรามีอาการเจ็บปวดไหม? มะเร็งกำลังโตขึ้นใช่ไหม? เรารู้สึกแน่นอึดอัดไหม, ฯลฯ? สภาวะเหล่านั้น มักไม่มีใครเห็น ดังนั้น สิ่งที่เราทำในสาขาของเราก็คือ เปลี่ยนข้อมูลป้อนเข้าเสีย เราใช้เคมีบำบัดเชิงรุก แล้วก็ถามว่า ผลที่ออกมาดีขึ้นไหม? อาการเจ็บปวดทุเลาลงไหม, ฯลฯ?
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.
ปัญหาก็คือ มะเร็งไม่ใช่เพียงแค่ระบบเดี่ยว มันเป็นระบบหลายระบบ ในระดับหลายระดับ มันเป็นระบบหนึ่ง ของหลายๆระบบ ดังนั้น เมื่อคุณเริ่มดูระบบที่เพิ่งเกิดใหม่ คุณลองดูเซลล์ประสาทผ่านกล้องจุลทรรศน์ก็ได้ครับ เซลล์ประสาท เมื่อดูด้วยกล้องจุลทรรศน์ งดงามมากครับ มีอะไรต่ออะไรเล็กๆยื่นออกมา ตรงโน้นนิดตรงนี้หน่อย แต่พอคุณเริ่มรวมมันเข้ากัน เป็นระบบที่ซับซ้อน คุณก็จะเริ่มเห็นว่า มันกลายเป็นสมอง และสมองนั้น สร้างความเฉลียวฉลาดได้ครับ สิ่งที่เรากำลังพูดถึงกันอยู่ก็คือ ในร่างกาย มะเร็งจะเริ่มก่อรูป เป็นเหมือนระบบที่ซับซ้อน ข่าวร้ายก็คือ ระบบที่ทนทาน -- ทนทานนี้เป็นคำสำคัญนะครับ -- และเพิ่งเกิดใหม่นี้ ทำความเข้าใจรายละเอียดได้ยากมากๆ ข่าวดีก็คือ คุณยังจัดการกับมันได้ คุณอาจลองควบคุมมันดู โดยไม่ต้องเข้าใจส่วนประกอบทุกๆส่วน อย่างลึกซึ้งก็ได้
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.
การทดลองทางการแพทย์ขั้นพื้นฐานที่สุดอย่างหนึ่งเกี่ยวกับมะเร็ง ถูกตีพิมพ์ เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ ใน "วารสารการแพทย์นิวอิงแลนด์", ซึ่งเขาใช้ผู้หญิงวัยก่อนหมดประจำเดือน ที่เป็นมะเร็งเต้านม ซึ่งเป็นมะเร็งเต้านม ชนิดร้ายแรงที่สุดที่คุณจะเป็นได้เลย พวกเขาได้รับการรักษาด้วยเคมีบำบัด แล้วแพทย์ก็สุ่มเลือกผู้ป่วย ครึ่งหนึ่งได้ยาหลอก ไม่มีผลทางการรักษา และอีกครึ่งหนึ่ง ได้รับยา "กรดโซเลโดรนิค" ที่ใช้สร้างกระดูก ใช้สำหรับรักษาโรคกระดูกอ่อน ผู้ป่วยได้รับยานี้ปีละสองครั้ง แพทย์ดูผล และในจำนวนหญิงผู้ป่วย 1,800 คน ที่ได้รับยาสร้างกระดูกปีละสองครั้ง สามารถลดการเกิดขึ้นใหม่ของมะเร็ง ได้ประมาณ 35 เปอร์เซนท์ เป็นการลดการเติบโตของมะเร็งด้วยยา ซึ่งไม่ได้แตะต้องมะเร็งด้วยซํ้า แนวคิดก็คือ พอคุณเปลี่ยนดิน เมล็ดพืชก็ไม่สามารถเติบโตได้เหมือนเดิม พอคุณเปลี่ยนระบบนั้น คุณก็จะสร้างผลกระทบที่เห็นได้ชัดต่อมะเร็งได้ครับ
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.
ไม่มีใครเคยแสดงให้เห็นเลย -- เรื่องนี้น่าตกใจมากๆครับ -- ไม่มีใครเคยแสดงให้เห็นเลยว่า การรักษาด้วยเคมีบำบัดส่วนมาก มีการแตะต้องเซลล์มะเร็งจริงๆ มันไม่เคยถูกนำมาแสดง มีแต่งานเก๋ไก๋ในจานเพาะเลี้ยงเนื้อเยื่อพวกนี้ ที่ ถ้าคุณให้ยารักษามะเร็งตัวนี้ ก็จะเกิดผลอย่างนี้ต่อเซลล์ แต่ปริมาณยาในจานทดลองเหล่านั้น ไม่ได้ใกล้เคียงกับ ปริมาณยาที่เกิดขึ้นในร่างกายคนเลยครับ
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.
ถ้าผมให้ยารักษามะเร็งเต้านมชื่อ "แท็กซอล" กับผู้ป่วยสตรี ทุกๆสามสัปดาห์ ซึ่งเป็นมาตรฐาน ประมาณร้อยละ 40 ของหญิงที่ป่วยเป็นมะเร็งแบบลุกลามสู่อวัยวะอื่น มีผลตอบรับกับยานี้อย่างดีเยี่ยม นั่นคือ มีการหดตัวของมะเร็งลงร้อยละ 50 อย่าลืมว่า นี่ยังไม่ได้ใช้หน่วยวัดเป็นขนาดจริงๆเลยด้วยซ้ำ แต่นั่นเป็นคนละเรื่องอีกครับ มะเร็งเกิดขึ้นใหม่อีก ผมก็ให้ยาเดิมกับผู้ป่วยทุกสัปดาห์ ร้อยละ 30 จะตอบรับกับยา พอมะเร็งกลับมาอีก ผมก็ให้ยาเดิมกับผู้ป่วยอีก กว่า 96 ชั่วโมงโดยให้ยาทางเส้นเลือดอย่างต่อเนื่อง อีกร้อยละ 20 หรือ 30 จะตอบรับกับยา ดังนั้น คุณบอกผมไม่ได้หรอกครับว่า มะเร็งมันมีกลไกทำงานแบบเดียวกันในทั้งสามขนาด ไม่ใช่เลย เราไม่รู้อะไรเกี่ยวกับกลไกนั้นเลย ดังนั้น แนวคิดที่ว่าเคมีบำบัด อาจแค่เข้าขัดขวางการทำงานของ ระบบซับซ้อนนั้น เหมือนกับการสร้างกระดูก ทำให้ระบบสับสนและลดการกลับมาเกิดใหม่ เคมีบำบัดอาจจะทำงานในทำนองเดียวกันเปี๊ยบ สิ่งที่น่าตื่นเต้นเกี่ยวกับการทดลองอีกอย่าง คือมันลดการเกิดขึ้นของเนื้อร้ายใหม่ หรือมะเร็งใหม่ ได้ราวร้อยละ 30 ด้วย
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.
ดังนั้น ปัญหาทั้งของคุณและของผม ก็คือ ระบบของเราทั้งหมดเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา มันเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ผมคิดว่า นี่เป็นสไลด์ที่น่ากล้ว ไม่ได้นอกเรื่องนะครับ สไลด์นี้แสดงสถิติโรคอ้วนในโลก ผมขอโทษด้วยถ้าคุณอ่านต้วเลขไม่ได้ ตัวเลขมันเล็กไปหน่อยครับ แต่ ถ้าคุณลองดู ตรงที่มีสีแดง ที่สีเข้มๆตรงนั้น มากกว่าร้อยละ 75 ของประชากร ของประเทศเหล่านั้น เป็นโรคอ้วน เทียบกับทศวรรษก่อน สองทศวรรษก่อน แตกต่างอย่างเห็นได้ชัดครับ ดังนั้นระบบของเราในวันนี้ จึงต่างไปจากเดิมมาก เมื่อเทียบกับหนึ่งหรือสองทศวรรษก่อน ดังนั้น โรคภัยที่เรามีในวันนี้ ซึ่งสะท้อนแบบแผนของระบบ ในหลายๆทศวรรษที่ผ่านมา จะเปลี่ยนไปอย่างมาก ในทศวรรษต่อไปหรือหลังจากนั้น ถ้าหากดูตามสถิติอย่างนี้
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.
ภาพนี้ ถึงแม้ว่าจะงดงาม เป็นรูปขนาด 40 กิกาไบท์ ของชุดโปรตีนทั้งหมด นี่เป็นหยดเลือดที่ได้ผ่านแม่เหล็กนำไฟฟ้ายิ่งยวด และเราได้ภาพที่มีความละเอียด ขนาดที่เราสามารถเห็นโปรตีนทั้งหมดในร่างกายได้เลย เราสามารถมองเห็นระบบดังกล่าว จุดสีแดงแต่ละจุด เป็นโปรตีนตัวที่เราระบุชนิดได้แล้ว พลังของเจ้าแม่เหล็กนี้ พลังของสิ่งที่เราทำได้ตรงนี้ คือ เราเห็นลึกถึงอนุภาคนิวตรอนเป็นตัวๆได้เลย ด้วยเทคโนโลยีนี้ ยํ้าอีกครั้งหนึ่ง นี่คือสิ่งที่เรากำลังทำอยู่ร่วมกับแดนนี่ ฮิลลิส และกลุ่มที่เรียกว่า "โปรตีนศึกษาประยุกต์" ซึ่งช่วยให้เราเริ่มสังเกตความแตกต่างของนิวตรอนเป็นต้วๆได้ และเราสามารถศึกษาระบบนั้น ในแบบที่เราไม่เคยทำได้มาก่อน ดังนั้น แทนที่จะศึกษาแบบลดทอนองค์ประกอบ เราถอยหลังไปหนึ่งก้าว
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.
นี่เป็นผู้หญิง อายุ 46 ปี ซึ่งกลับมาเป็นมะเร็งปอดอีก มะเร็งอยู่ในสมอง ในปอดทั้งสองข้าง ในตับของเธอ เธอได้รับยา คาร์โบพลาติน แท็กซอล, ดาร์โบพลาติน แท็กโซเทียร์, เจ็มไซทาบีน, นาเว็ลบีน เธอได้รับยาทุกตัวที่เรามี แต่มะเร็งก็ยังลุกลามต่อไปเรื่อยๆ เธอมีลูกสามคน อายุตํ่ากว่า 12 นี่คือภาพ CAT scan ของเธอ ที่อยู่ในภาพ ก็คือภาพถ่ายร่างกายตามแนวตัดของเธอ ที่คุณเห็นอยู่ตรงกลางภาพนั้น ก็คือหัวใจของเธอครับ และข้างๆหัวใจทางซ้ายมือนั้น ก็คือเนื้องอกขนาดใหญ่ ที่จะเข้าไปทำร้ายและฆ่าเธอ ถ้าไม่ได้รับการรักษา ในเพียงไม่กี่สัปดาห์ เธอได้รับยาวันละเม็ด ซึ่งพุ่งเป้าไปที่เส้นทางลำเลียงเลือด ยํ้าอีกครั้ง ผมก็ไม่แน่ใจว่าเส้นทางลำเลียงนี้อยู่ในระบบ นั่นคือในมะเร็งหรือเปล่า แต่ยาพุ่งเป้าไปที่เส้นทางลำเลียง และหนึ่งเดือนหลังจากนั้น เปรี้ยง มะเร็งนั้นก็หมดไป หกเดือนหลังจากนั้น มันก็ยังไม่กลับมา มะเร็งเกิดขึ้นใหม่อีก และเธอก็เสียชีวิตจากมะเร็งปอดสามปีต่อมาด้วยมะเร็งปอด แต่เธอได้ใช้ชีวิตอีกสามปี จากการใช้ยา ซึ่งมีอาการส่วนใหญ่ เป็นแค่สิว เท่านั้นเอง
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.
ปัญหาก็คือ ได้มีการทดลองทางการแพทย์แล้ว และเราเป็นส่วนหนึ่งของการทดลอง และในการทดลองทางการแพทย์ขั้นพื้นฐานนี้ การทดลองที่เป็นจุดเปลี่ยนนี้ เราเรียกว่าระยะที่สาม เราปฏิเสธไม่ใช้ยาหลอก คุณอยากให้แม่ พี่น้องชาย หรือพี่น้องสาวของคุณ ได้ยาหลอกหรือครับ ถ้าเขาเป็นมะเร็งปอดขั้นสุดท้าย และจะมีชีวิตอยู่อีกไม่กี่สัปดาห์? คำตอบก็ชัดเจนครับ ว่าไม่ ดังนั้น เราเลยทำการทดลองในกลุ่มผู้ป่วยนี้ ร้อยละ 10 ของกลุ่มทดลองมีผลตอบรับที่น่าตื่นเต้นมาก ตามที่แสดงอยู่นี้ และยานี้ก็ไปถึง FDA และ FDA บอกว่า ถ้าไม่ใช้ยาหลอก แล้วเราจะรู้ได้อย่างไร ว่าคนไข้ได้รับประโยชน์จากยานี้จริง? พอตอนเช้า FDA กำลังจะประชุม นี่คือบทบรรณาธิการใน "วอลล์สตรีทเจอร์นัล" ครับ (เสียงหัวเราะ) แล้ว ใครจะไปนึกล่ะ ยานั้นได้รับการอนุมัติครับ
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.
สิ่งที่น่าประหลาดใจก็คือ อีกบริษัทหนี่งได้ทำการทดลองทางวิทยาศาสตร์อย่างถูกต้อง โดยให้ครึ่งหนึ่งได้รับยาหลอก และอีกครึ่งได้ตัวยาจริง และเราเรียนรู้สิ่งสำคัญบางอย่างตรงนั้น สิ่งที่น่าสนใจก็คือ เขาทำการทดลองนี้ในอเมริกาใต้และแคนาดา ที่ซึ่ง "การให้ยาหลอกมีจริยธรรมมากกว่า" พวกเขาต้องให้ยาหลอกในอเมริกาด้วย เพื่อให้ได้รับการอนุมัติ ผมคิดว่ามีคนไข้ชาวอเมริกันสามคน ในตอนเหนือของรัฐนิวยอร์ค ที่เข้าร่วมการทดลองนี้ เขาได้ให้ยาหลอก และสิ่งที่เขาพบ ก็คือ ร้อยละ 70 ของคนไข้ที่ไม่ตอบรับยา มีชีวิตอยู่นานกว่ามาก และอาการดีกว่าผู้ที่ได้รับยาหลอก ผลการทดลองจึงท้าทายทุกอย่างที่เรารู้เกี่ยวกับมะเร็ง กล่าวคือ คนไข้ไม่ต้องตอบรับยาก็ได้ คุณไม่ต้องทำให้โรคหดตัวลงก็ได้ ถ้าเราทำให้โรคช้าลง เราอาจจะได้รับประโยชน์มากกว่า ในด้านการรอดชีวิตของผู้ป่วย, ผลที่ได้ต่อผู้ป่วย, สิ่งที่คนไข้รู้สึก, มากกว่าการทำให้มะเร็งหดตัวลง
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.
ปัญหาก็คือ ถ้าผมเป็นหมอคนนั้น และผมได้ผล CAT scan ของคุณมาในวันนี้ และคุณมีก้อนขนาดสองเซ็นติเมตรอยู่ในตับ และคุณกลับมาหาผมในอีกสามเดือน และมันโตเป็นสามเซ็นติเมตร ยานั้นมันช่วยคุณหรือเปล่า? ผมจะทราบได้อย่างไร? ยาช่วยให้มันไม่โตเป็น 10 เซ็นติเมตร หรือผมให้ยา ที่ไม่มีผลต่อการรักษา และมีค่าใช้จ่ายสูงกันแน่? ดังนั้น นี่จึงเป็นปัญหาพื้นฐานที่สำคัญ และยํ้าอีกครั้ง นั่นคือที่ที่เทคนิคใหม่ๆ สามารถเข้ามามีบทบาท
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.
ดังนั้น เห็นได้ชัดว่าเป้าหมายก็คือ พอคุณไปหาหมอ -- เป้าหมายสูงสุดก็คือ คุณไปป้องกันโรค ใช่มั้ยครับ เป้าหมายสูงสุดก็คือ คุณป้องกันไม่ให้สิ่งเหล่านี้มันเกิดขึ้น นั่นเป็นวิธีที่ได้ผลมากที่สุด ด้านค่าใช้จ่าย เป็นวิธีที่ดีที่สุดที่เราทำได้ในวันนี้ แต่ถ้าใครโชคร้ายพอที่จะเป็นโรค คุณก็ไปหาหมอ คุณหมอก็จะเจาะเลือดหยดนึง และเราก็จะรู้ว่า จะรักษาโรคของคุณได้อย่างไร แนวทางที่เรานำมาใช้รักษาก็คือ ใช้วิชาโปรตีนศึกษา ยํ้าอีกครั้ง การศึกษาระบบแบบนี้ เป็นการมองภาพใหญ่
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.
ปัญหาของเทคโนโลยีแบบนี้ก็คือ ถ้าเราดูโปรตีนในร่างกาย จะมีความแตกต่างด้านอันดับของขนาดถึง 11 ระดับ ระหว่างโปรตีนที่มีความอุดมสมบูรณ์สูง และโปรตีนที่มีความอุดมสมบูรณ์ตํ่า ไม่มีเทคโนโลยีใดในโลกที่สามารถใช้กับโปรตีนได้ทั้ง 11 ระดับขนาด และดังนั้น หลายๆอย่างที่ได้ลงมือทำกับแดนนี่ ฮิลลิส และคนอื่นๆ ก็คือ การพยายามนำหลักด้านวิศวกรรมมาร่วมใช้ ใช้ซอฟต์แวร์เข้าช่วย เราจะสามารถเริ่มดูส่วนประกอบที่แตกต่างกันตามแนวนี้
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.
ฉะนั้น ก่อนหน้านี้ ที่ผมพูดถึงการประยุกต์ใช้หลายศาสตร์ พูดถึงการร่วมมือกัน และผมคิดว่า สิ่งที่น่าตื่นเต้นอย่างหนึ่ง ที่กำลังเริ่มเกิดขึ้นขณะนี้ ก็คือ คนจากหลายๆสาขาวิชา กำลังเข้ามาร่วมกัน เมื่อวาน สถาบันมะเร็งแห่งชาติได้ประกาศโปรแกรมใหม่ ชื่อว่า วิทยาศาสตร์กายภาพและวิทยามะเร็ง ที่ซึ่งนักฟิสิกส์ นักคณิตศาสตร์ มาร่วมกันเพื่อช่วยกันคิดเกี่ยวกับมะเร็ง คนซึ่งไม่เคยเกี่ยวข้องกับมะเร็งมาก่อน แดนกับผมได้รับทุน 16 ล้านดอลล่าร์ เขาประกาศแล้วเมื่อวาน เพื่อเป็นการยึดมั่นต่อการแก้ปัญหานี้ เป็นวิธีการใหม่ทั้งหมด แทนที่จะให้เคมีบำบัดในปริมาณสูง ก็ใช้กลไกต่างๆ เพื่อพยายามนำเทคโนโลยีมาใช้ ให้ได้ภาพของสิ่งที่เกิดขึ้นจริงๆ ในร่างกาย
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.
อีกแค่สองวินาที เรื่องกลไกของเทคโนโลยีพวกนี้ครับ -- เพราะผมคิดว่า เป็นสิ่งสำคัญที่เราต้องเข้าใจเรื่องนี้ครับ สิ่งที่เกิดขึ้นก็คือ โปรตีนทุกตัวในร่างกายเรานั้นมีประจุไฟฟ้า โปรตีนจะถูกฉีดเข้าไป แม่เหล็กก็หมุนโปรตีนเหล่านั้นไปรอบๆ แล้วจะมีตัวตรวจจับอยู่ตอนสุดท้าย โปรตีนจะไปชนตัวตรวจจับเมื่อใดนั้น ขึ้นอยู่กับมวลและประจุไฟฟ้าในตัวมัน พูดตรงๆก็คือ, ถ้าแม่เหล็กขนาดใหญ่พอ และความละเอียดของภาพสูงพอ คุณก็จะสามารถตรวจจับโปรตีนทุกตัวในร่างกายคุณ และเริ่มทำความเข้าใจระบบแต่ละระบบได้เลย
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.
ดังนั้น ในฐานะแพทย์มะเร็ง แทนที่จะมีแผ่นกระดาษ เป็นใบงานของผม ใบงานของคุณ และหนาเตอะขนาดนี้ การไหลเวียนของข้อมูลในสำนักงานของเรา จะดูคล้ายๆแบบนี้ ที่ซึ่งเลือดเพียงหยดเดียว ให้กำเนิดข้อมูลจำนวนมหาศาล องค์ประกอบข้อมูลเชิงอีเลคโทรนิค จะอธิบายทุกๆแง่มุมของโรค และแน่นอนว่าเป้าหมายก็คือ เราจะเริ่มเรียนรู้ได้จากการเผชิญหน้าโรคทุกๆครั้ง และก้าวไปข้างหน้าได้อย่างจริงจัง แทนที่เพียงต้องเผชิญหน้า ซํ้าแล้วซํ้าอีก โดยไม่ได้เรียนรู้ขั้นพื้นฐานเลย
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.
ดังนั้น สรุปคือ เราต้องหลีกหนีแนวคิดการศึกษาแบบลดทอนแยกส่วน เราต้องเริ่มคิดให้แตกต่างออกไป และอย่างสุดกู่ ดังนั้น ผมขอร้องทุกท่านที่นี้ ให้คิดต่างออกไป หาแนวคิดใหม่ๆ นำมาบอกผม หรือใครก็ได้ในสาขาวิชาของเรา เพราะว่า ที่ผ่านมากว่า 59 ปี ไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลงเลย เราต้องการแนวทางที่แตกต่างจากเดิม อย่างสุดกู่
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.
เมื่อ แอนดี้ กรูฟ ลาออกจากตำแหน่งประธานกรรมการที่อินเทล -- แอนดี้เป็นหนึ่งในที่ปรึกษาของผม เป็นคนสู้ไม่ถอย -- เมื่อแอนดี้ออกจากตำแหน่ง เขาพูดว่า "ไม่มีเทคโนโลยีใดจะชนะ ตัวเทคโนโลยีเองจะชนะ" และผมเป็นผู้ที่เชื่ออย่างแรงกล้า ในสาขาวิชาการแพทย์ โดยเฉพาะเรื่องมะเร็ง ว่ามะเร็ง จะเป็นโอกาสอันกว้างขวางของเทคโนโลยี ที่จะช่วยให้เราเคลื่อนไปข้างหน้า และหวังว่าจะช่วยผู้ป่วยได้ ในช่วงเวลาอันใกล้
Thank you very much.
ขอบคุณมากครับ