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.
Ben bir kanser doktoruyum, 3-4 yıl önce ofisimden çıkıp hastane içindeki eczanenin önünden geçerken, eczanenin vitrininde Fortune dergisini gördüm kapağında da bu vardı.
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.
Ve bir kanser doktoru olarak böyle bir şeye bakarken birazcık kalbiniz kırılıyor. Cliff tarafından yazılmış bu makaleyi okumaya başladığınızdaysa, bu arada Cliff klinik bir deney sayesinde kanseri yenmiş, ailesi onu New York şehrinden kırsala götürüp deneysel bir tedaviye katılmasını sağlamış-- ki o dönemde Hodgkin lenfomasıymış, bu da hayatını kurtarmış. Burada dikkate değer noktalara değiniyor. Makalede bahsedilen nokta da şuydu; biyolojiye bakış açımızın kısıtlılığı kansere bakış açımızı da etkiliyor. Son 50 yıldır tek bir genin tedavisine odaklandık, ve kanseri anlamaya çalıştık, kontrol etmeye değil.
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.
Yani bu şaşırtıcı bir tablo. Bu aynı zamanda alanımızda bizi hergün üzen bir şey, yani örneğin kardiyovasküler hastalıklar konusunda çok bariz başarılar elde edildi. Ama kansere bir bakın. Son 50 yılda kanserden ölüm hızında bir değişim yok. Kronik myelositer lösemi gibi hastalıklarda küçük başarılarımız var, bir hapla insanları %100 remisyona (iyileşme dönemi) sokabiliyoruz. Ama genel anlamda, kanser karşısında bir başarı kazanmış değiliz.
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.
Yani bugün size anlatmak istediğim şey bunun neden böyle olduğu ile ilgili, daha sonra da içinde bulunduğum "rahat alanımdan" çıkıp bu işin nereye gittiğinden bahsedeceğim, yani kanser tedavisi ile ilgili zorlayıp denemeyi umduğumuz yeni bir yaklaşımdan. Çünkü bu çok hatalı.
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?
İlk olarak, kanser nedir? Birinde bir kitle veya anormal bir kan sonucu olursa doktora gider. Bir iğne sokarlar. Bugün bizler hastalık tanılarını patern tanıyarak koyuyoruz. Bu normal gözüküyor mu? Anormal mi gözüküyor?
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.
Yani patolog bu plastik şişeye sadece bakıyor. Bu normal bir hücre. Bu kanserli bir hücre. Günümüzde kanser tanısında kullanılan son teknoloji bu durumda. Moleküler bir test yok. Düne göre referans alınan bir Gen sekansı (dizilimi) yapılmıyor. Kromozomlara baktığımız da yok. Kuulandığımız en son teknoloji yöntem bundan ibaret.
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.
Ben bir kanser doktoru olarak biliyorum ki, ilerlemiş kanseri tedavi edemem. Yani bir tarafı destekleyeceksem, kanserin tanısını erken koyan tarafı tutarım. Bu kanserle savaşabilmenin tek yolu, yani erken tanı konmalı Pek çok kanseri önleyebiliriz. Bir önceki konuşmada kalp hastalıklarından korunma yolları anlatılmıştı. Kanser için de aynısını yapabiliriz. Navigenics adında bir şirketin kurucularındanım, burada bir tüpe tükürüyorsunuz ve bunda hastalıklara ilişkin 30-40 tane genetik marker tarayabiliyoruz, ki bunların tamamı pekçok kanserin ön hastalıkları. Neyin başına gelebileceğinizi anladığınızda, onlardan korunmanın yollarını aramaya başlayabiliriz. Çünkü problem ilerlemiş kanserle geldiğinizde yapabileceğimiz çok bir şey olmayışı. İstatistikler de böyle söylüyor.
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.
Kanser ile ilgili şeylerden birisi de yaşlanmayla alakası. Neden yaşlıların hastalığı? Çünkü çocuk sahibi olduktan sonra evrim bizi umursamıyor. Gördünüz mü, çocuk doğurma çağlarında, evrim bizi koruyor, sonrasında da 35-40-45 yaşlarında, artık öneminiz yok diyor, artık soyunuz devam edecek. Yani eğer kanserlere bakarsanız, çocukluk çağı kanserleri gerçekten de çok çok az, senede 1000 tane ile ifade edilecek kadar. Ama yaşlandıkça, çok çok yaygınlaşıyor.
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.
Tedavi etmek neden zor? Çünkü heterojen. ve bu da kanserin içindeki evrim süreci için mükemmel bir malzeme. Bu kötü saldırgan hücreleri seçerek başlıyor, buna klonal seçim diyoruz. Ama eğer kanserin sadece moleküler bir hata olmadığını, daha fazlası olduğunu anlamaya başlarsak, tedavi edebilecek yeni yollar bulabiliriz, size göstereceğim.
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.
yani kanserdeki ana sorunlardan birisi işte bu, onu bir takım sıfatlar ve belirtilerle tarif ediyoruz. Yorgunum, şişkinim, ağrım var vb... Sonra bazı anatomik tanımlarınız var. Bu BT yi çektiriyorsunuz, karaciğerinizde 3 cm bir kitle var. Sonrasında bazı vücut bölümü tanımları var. Kanser karaciğerde, memede, prostatta gibi. Ve tümü bundan ibaret. Kanseri tanımlama lugatımız bile çok ama çok zayıf. Tamamen semptomlara dayalı. Bir hastalığın belirtileri yani.
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.
Son iki üç sene içinde heyecan verici olansa hükümetin 400 milyon dolar harcamış olması, ve ekstra bir milyon doları da ismine Kanser Genom Atlası Projesi dediğimiz şeye harcadılar. Bu kanserdeki genlerin sekanlamasını (dizilimini) yapma fikri, böylece bize yeni bir sözlük, tarif etmemiz için yeni sözcükler verecekler. Fransa'da 1850'lerde, kanseri vücut parçalarına göre tanımlamaya başladılar. Ve bu 150 yıldır değişmedi. Hala prostat, meme, kas kanseri dememiz bile tarihi. Düşünürseniz hiç bir mantığı yok.
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.
Aşikar olan günümüzdeki teknolojinin, ve önümüzdeki yıllardaki teknolojinin değişeceği. Artık bir meme kanseri kliniğine gitmeyeceksiniz. HER2 amplifiye kliniğveya aktive olmuş EGFR kliniğine gideceksiniz. ve onlar da bu bireysel kanserin oluşmasına yol açan patolojik lezyona gidecekler. Yani umuyoruz ki, tıbbı sanat olmaktan çıkarıp bilim yapma yolunda bir ilerleme göstereceğiz. enfeksiyon hastalıklarında ne yapılabiliyorsa bizde yapacağız örneğin organizmalara, bakterilere bakıyorlar, sonra da bu antibiyotik daha anlamlı olur diyorlar, çünkü bu bakteri ancak bu antibiyotiğe cevap veriyor. H1N1'e maruz kalan kişiye Tamiflu veriyorlar, böylece semptomların şiddeti bariz şekilde azaltılıyor ve hastalığın pek çok belirtisi engelleniyor. Neden? Çünkü sizin neyiniz var biliyoruz, nasıl tedavi edeceğimizi de, her ne kadar bu ülkede henüz aşı yapamamış olsak da, ama bu başka bir hikaye.
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.
Kanser Genom Atlası artık çıkıyor. İlk kanser yapıldı, bu beyin kanseriydi. Önümüzdeki ay, Aralık sonunda, yumurtalık kanseri görülecek, pek çok ay sonrasında da akciğer kanseri. Bir de proteom (protein) alanı var, bundan da birkaç dakika bahsedeceğim. ki ben bunun bir sonraki aşama olacağına inanıyorum özellikle kanseri anlama ve sınıflama konusunda. Ama anımsayın, genom ve proteomu kısıtlayıcı olmak için zorlamıyorum. Bunları karşımızdaki şeyin ne olduğunu tanımlayabilmemiz için söylüyorum. Ve buradaki çok önemli ayrıma da birazdan geleceğim.
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.
Bugünkü sağlık hizmetlerinde milyonlarca doları hastalık tedavisine harcıyoruz-- harcanan paranın çoğu bir insanın ömrünün son iki yılına gidiyor. Ve karşı karşıya olduğumuz şeyin ne olduğunu tanımlamak için çok az harcıyoruz. Eğer bunu değiştirebilirsek, kanseri tanıyabilirsek çok daha hem de çok çok daha fazlasını başarabiliriz. Eğer becerebilirsek bir adım daha atıp önlemeyi başarabiliriz, ve bu durumu tamamen diğer tarafa yönlendirebiliriz. Açıkçası gitmemiz gereken yön de öbür taraf zaten, ileri gideceğiz.
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.
İşte Ulusal Kanser Enstitüsünün web sitesi. Ve ben size bunun yanlış olduğunu söylemek için buradayım. Ulusal Kanser enstitüsü web sitesi kanserin genetik bir hastalık olduğunu söylüyor. Web sitesinin dediğine göre, eğer bakarsanız tek bir tane mutasyon varmış, sonrada bir ikinci, sonra da bir üçüncü, ve işte kansersiniz. Ama bir kanser doktoru olarak benim gördüğüm şu: Bu genetik bir hastalık değil. İşte, bu içinde barsak kanseri olan bir karaciğer, mikroskopta bakıyorsunuzi bir lenf nodu var kanser buraya invaze olmuş (yayılmış) BT'ye (Bilg. Tomo.) bakıyorsunuz, karaciğer kanseri. Kanser, artık büyümesi çevresi tarafından kontrol edilemeyen bir hücreler etkileşimidir. Bu teorikte yer almaz; bu çevreyle olan etkileşimdir. Biz buna bir sistem diyoruz.
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.
Bir kanser doktoru olarak benim amacım kanseri anlamak değil. Ve bunun son 50 yıldır süregelen asıl sorun olduğunu düşünüyorum. Mücadele ettiğimiz şey kanseri anlamak mı? Amaç kanseri kontrol etmek. Ve bu çok farklı bir optimizasyon tasarısı, hepimiz için çok farklı bir strateji.
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.
Amerika Kanser Araştırmaları Birliğinde ayağa kalktım, ki bu en büyük kanser araştırma toplantılarından biridir, 20.000 kişi vardı ayağa kalktım ve hata yaptığımızı söyledim. Ben de dahil hepimizin hata yaptığını, aşağıya odaklanıp, kısıtlayıcı olarak hata yaptığımızı söyledim. Bir adım geri atmak zorundayız. Ve ister inanın ister inanmayın, seyircilerden ıslık çalanlar oldu. İnsanlar bozuldu, ama ileriye gidebilmemizin tek yolu bu.
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.
Biliyorsunuz, birkaç sene önce Danny Hillis ile tanışma fırsatım olmuştu. Bir şekilde bir araya gelmiştik ve aslında birbirimizle tanışmayı ikimiz de istemiyorduk. Kendime "Disney'den bilgisayar dizaynı yapan bir adamla tanışmayı istiyor muyum?" diye sordum. Ve o da gerçekten başka bir doktorla daha tanışmam gerekli mi diyordu. Ama araya giren kişiler bizi bir araya getirdiler. ve bu yaptığım şey konusunda dönüşümümü sağladı, çok dönüştürücü oldu. Birlikte tasarladık ve model çıkarma üstünde çalıştık-- fikirlerin çoğu Danny'den geldi, ve onun ekibinden-- vücudumuzdaki kanseri kompleks bir sistem olarak modelledik. Ve size bazı verileri göstereceğim, ki bu noktalar gerçekten de bir fark yaratabilir ve yaklaşımımızı değiştirebilir.
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.
Anahtar ise bu değişkenlere ve bu verilere baktığınızda veri girdilerini anlamak zorunda oluşunuz. Yani vücut sısınızı 30 günden uzun zaman boyunca ölçersem, ve ortalaması neydi diye sorarsam, 98.7 F sonucuna bakıp, harika! derim. Ama bu günlerden birisinde vücut ısınız 6 saatliğine 102 F'a çıkarsa sizde Tylenol alıp iyileşirseniz vs vs... İşte bu noktayı tamamen atlamış olurum. Yani tıptaki ana sorunlardan birisi, sizin, aslında hepimizin doktora senede bir defa gitmemiz. Farklı veri parçacıkları var; bunlar üstünde de zamanın fonksiyonu yok.
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.
Eskiden bu durumda bu küçük hayat cihazına yöneliniyordu. Bilirsiniz, şu an bunu iki buçuk aydır kullanıyorum. İnanılmaz bir alet, sadece bana günde kaç kilokalori yaktığımı söylediği için değil, ama 24 saat boyunca, bütün gün ne yaptığıma da baktığı için. Masamda üç saat boyunca oturduğumu farkmemiştim, ve hiç hareket etmiyormuşum. Ve verilerdeki pek çok fonksiyonu da giriş sistemine ekledik, bunlar anladıklarımızdan çok daha farklı, çünkü bunları dinamik olarak ölçmüyoruz.
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.?"
Yani eğer kanseri bir sistem olarak düşünürseniz, bir veri girişi, bir veri çıkışı ve arada da bir orta durum olmalı. Yani, bu durumlar geçmiş hikayelerle eşdeğer, ve kanser hastasında veri girişi de ortam, diet, tedavi, genetik mutasyonlar. Veri çıkışları da semptomlar. Ağrımız mı var? Kanser büyüyor mu? Şişkin mi hissediyoruz? vs vs Bu durumların pek çoğu saklı. Biz de alanımızda veri girdisini değiştiriyoruz agresif kemoterapi veriyoruz. Sonra soruyoruz, veri çıkışı düzeldi mi? Ya da ağrı azaldı mı?
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.
Ama problem şu ki bu sadece tek bir sistem değil. Pek çok ölçekte pek çok sistem söz konusu. Sistemlerden oluşan bir sistem. Yani yeni doğan sistemlere bakmaya başladığınızda, bir nörona mikroskop altında bakabilirsiniz. Mikroskop altında bir nöron çok zarif duruyor, şuralarından birşeyler çıkıyor, buralarında birşeyler var, ama kompleks bir sistemde onları bir araya getirmeye kalktığınızda, ve onun bir beyine dönüşmeye başladığını görebilirsiniz, ve beyin anlayış yaratabilme gücüne sahiptir, vücut hakkında konuşmaya başladığımızda da kanser kompleks bir sistem gibi modellenmeye başlıyor. Yani, kötü haber bu işler çok zorlu-- ve zorlu da anahtar kelimemiz-- oluşan yeni sistemleri detaylıca anlamak çok zor. İyi haber ise onları manipule edebiliyorsunuz Onların her bir bileşenini esaslıca anlamadan da onları kontrol etmeyi deneyebilirsiniz.
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.
Şimdiye kadar yapılmış en temel kanser klinik çalışmalarından birisi New England Journal of Medicine'de Şubat ayında yayınlandı, meme kanseri olan pre-menapozal dönemdeki kadınlarla çalıştılar. Yani bu olabileceğiniz en kötü türde kanserlerdendir. Kemoterapilerini aldılar, ve sonra onları randomize ettiler, bunlardan yarısı plasebo aldı, diğer yarısı da kemik yapıcı Zoledronic acid adında bir ilaç aldı. osteoporoz tedavisinde kullanılır, senede iki defa bundan aldılar. Bakıldığında bu 1800 kadında yani senede 2 defa kemik yapan ilaç alanlarda kanser rekürrensinin (nüks etmek) %35 azaldığı saptandı. Kansere hiç dokunmayan bir ilaç ile elde edilen azalmış bir nüks oranı. Buradaki fikir, toprağı değiştirirseniz, tohum iyi yetişmez. Sistemi değiştirdiniz, ve kanser üzerinde bir etki sağlamış oldunuz.
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.
Şimdiye dek hiç kimse--bu şok edici olabilir-- hiç kimse yapılan kemoterapinin bir kanser hücresine dokunduğunu gösterebilmiş değil. Bu hiç gösterilemedi. Doku kültür kaplarında yapılan onca zarif çalışma var, bunlar eğer bu kanser ilacını verirseniz, kanser hücresine şu etkisi olur diyor, ama o kaplarda kullanılan dozlarla vücutta oluşan dozajın hiç alakası yok.
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.
Eğer meme kanseri olan bir kadına her üç haftada bir Taxol adında bir ilaç verirseniz, ki bu standart uygulamadır, metastatik kanseri olan kadınlardan %40'ının bu ilaca yanıtı çok iyi olur. Ve yanıtta %50'ye varan bir küçülmedir. Ve, anımsayın ki bu vaka sayısına bağlı değil, ama bu ayrı bir hikaye tabii. Sonra nüks olur, ben de aynı ilacı her hafta vermeye başlarım. Bir %30'u daha tedaviye olumlu yanıt verir. Ve sonra yeniden nüks olur, bu defa aynı ilacı 96 saat boyunca damardan sürekli infüzyon şeklinde veririm, ki %20-30'u da bu tedaviye cevap verir. Yani bana bunun her üç dozajda da aynı mekanizma ile çalıştığını söyleyemezsiniz. Çünkü öyle değil. Mekanizma hakkında hiç bir fikrimiz yok. Yani kemoterapi fikri bu kompleks sistemi dağıtmak da olabilir, aynı kemik yapan ilacın sistemi dağıtması ve nüksü azaltması gibi, kemoterapi de aynı şekilde çalışıyor olabilir. Bu deney hakkındaki en müthiş şeyse, yeni kanser odaklarını da küçültmüş olması, %30 oranında.
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.
Yani sorun, sizin ve benim sorunumuz şu, hepimizin sistemleri değişiyor. Sistemlerimiz dinamik. Demek istediğim bu korkutucu bir değişim, ama dünyadaki obeziteye bir bakın. Sayıları okuyamazsanız kusura bakmayın, bayağı küçükler. Ama baktığınızda, bu kırmızı, buradaki bu koyu renk, nüfusun %75'inden fazlası obez olan ülkeler. On yıl öncesine bakın, yirmi yıl öncesine, farklı işaretlenmiş. Yani şimdiki sistemlerimizin dinamiği on veya yirmi yıl öncesinden farklı. Yani bugünkü hastalıklarımız, ki bunlar geçmiş pek çok on-yıllarımızın sistemimizdeki yansımasını gösteriyor, buna benzer şeylere dayalı olarak önümüzdeki on yıl içinde dinamik olarak değişecek.
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.
Yani bu fotoğraf, ne kadar güzel de olsa, 40 GB lık bu fotoğraf tüm bir proteomun fotoğrafı. Yani bu süper iletken bir mıknatıstan geçmiş bir kan damlasından bir çözünürlük elde edebiliyoruz, bu şekilde de vücuttaki tüm proteinleri görebiliyoruz. Sistemi görmeye başlayabiliyoruz. Her bir kırmızı nokta tanımlanabilmiş bir proteini gösteriyor. Bu mıknatısların gücü, burada yapabileceklerimizi gücü bu teknoloji sayesinde "bireysel bir nötronu" görmemize dayalı. Yani, Danny Hillis ve Uygulamalı Proteomik adındaki ekip ile yapmakta olduğumuz şey, bu bireysel nötron değişikliklerini görebilir hale gelmemiz, ve böylece sisteme daha önce hiç bakmadığımız bir şekilde bakabiliyoruz. Yani kısıtlayıcı bakış yerine bir adım geri atıyoruz.
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.
İşte bu 46 yaşında bir kadın nüks eden akciğer kanseri hastası. Kanser beyninde, akciğerlerinde, karaciğerindeydi. Carboplatin Taxol, Carboplatin Taxotere, Gemcitabene, Navelbine tedavisi aldı. Bilinen her ilaç denedi, ve hastalık ilerlemeye devam etti. 12 yaş altında 3 çocuğu vardı, ve buda BT taraması. Yani bu nedir? BuradavVücudundan kesitsel görüntüler alıyoruz. Burada ortada kalbi görebilirsiniz, kalbin hemen yanında solda bütük bir tümor var. bu tedavi olmazsa saldırıya geçip onu haftalar içinde öldürecek. Bir kimyasal yolu hedefleyen tek bir ilaç almaya başlıyor, ve tekrar belirteyim, bu yolun kanserin içindeki sisteme dahil olduğundan emin değilim, ama bir yola hedeflenen bir ilaç, ve işte bir ay sonrası, kanser yok oldu. Altı ay sonra, hala yok. Bu kanser nüksetti ve bu hasta üç sene sonraakciğer kanserinden vefat etti, ama bir ilaç sayesinde üç yıl kazanmış oldu ve ilacın semptomları ağırlıklı olarak sivilceydi. Konu bundan ibarettir.
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.
Yani, problem şu, klinik çalışma tamamlandı, ve bizler de parçasıydık, ve klinik deneylerin temelinde, ana klinik deneyde, ki biz buna faz 3 diyoruz, placebo kullanmayı reddettik. Anne veya kardeşlerinizin ilerlemiş seviyede akciğer kanseri olsaydı ve yaşamak için de bir kaç haftası, plasebo ister miydiniz? Cevap elbette hayır olacaktır. Bu nedenle çalışma bu hasta grubunda yapıldı Grubun %10'unda bu dramatik yanıt gözlendi, burada gösteriliyor, ilaç da FDA'ya gitti, ve FDA de plasebo çalışması olmadan bu ilacın hastalara gerçekten faydalı olduğunu nasıl anlayacağım diye sordu. Ve FDA'in toplantı yapacağı sabah, Wall Street Journal'daki başmakale buydu. (kahkahalar) Ve, biliyor musunuz, o ilaç onaylandı.
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.
Şaşırtıcı olan şu, başka bir şirket doğru bir klinik deneyi yaptı, hastaların yarısına placebo, diper yarısına da ilaçtan verdiler. Burada önemli birşey öğrenmiş olduk. İlginç olan bu çalışmayı Güney Amerika ve Kanada'da "plasebo vermenin daha etik olduğu" yerde yapmış olmaları, onay alabilmek için U.S'de de yapmak zorunda kaldılar, yani sanıyorum, denekler arasında New York kırsallarından katılan sadece üç tane US vatandaşı yer aldı. Ama bunu yaptılar, ve buldukları da şu oldu, ilaca cevap vermeyenlerden %70 'i plasebo alanlardan çok daha iyiydi ve çok daha uzun yaşadılar. Yani bu deney kanser hakkında bildiğimiz herşeye meydan okudu, ilaca yanıt alma zorunluluğunuz da yok. Hastalığı "küçültmeniz" de gerekmiyor. Hastalığı yavaşlatabilirsek, hastanın kalan yaşam süresi bu sürenin kalitesi ve hastaların nasıl hissetiği hakkında daha faydalı sonuçlar elde edebiliriz.
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.
Problem şu, ben bir doktorum, bugün BT taramanıza bakıyorum, karaciğerinizde 2 cm kitle görüyorum, üç ay sonra geri geldiğinizdeyse bu 3 cm olmuş, ilaç size faydalı oldu mu olmadı mı? Nereden bileceğim? Vermeseydim 10 cm mi olacaktı, yada size verdiğim ilaç belirgin bir faydası veya zararı olmayan bir ilaç mı? Bu çok temel bir sorun. Ve yeniden, yeni teknoloji burada devreye giriyor.
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.
Yani aşikar olan şey, doktorun ofisine girdiğinizde-- yani, esas amaç nihai amaç bu hastalığın önlenmesi, değil mi? Nihai amaç bütün bunların olmasına en baştan engel olmak. Bu en etkili, en ucuz ve başarabileceğimiz en iyi şey. Ama birisi hastalanacak kadar şanssızsa, doktorun ofisine gidecek, bir damla kan verecek, ve hastalığınızı nasıl tedavi edeceğimizi anlamaya başlayacağız. Bu konuya proteomik açıdan yaklaşacağız, yeniden, bu şekilde sisteme bakacağız. Bu büyük fotoğrafı görmek.
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.
Bu çeşit teknolojilerdeki sorun ise vücuttaki proteinlere baktığınızda yüksek çoklu ve düşük çoklu proteinler arasında 11 ayrı düzeyde büyüklük farklılığı olması. Dünyada henüz ayrı 11 düzeyde büyüklük ölçebilecek bir teknoloji yok. Yani Danny Hillis ve ekibiyle yapılmış olan şeylerin çoğu mühendislik ilkelerini kullanarak yazılımı oluşturmaya sağlamaktan ibaret. Bu spektruma farklı bölümlerinden bakmaya başlayabiliriz.
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.
Daha önce çapraz disipliner iş birliğinden bahsettik. Ve bence oluşan heyecan verici şeylerden biri de bu alanlardan yeni insanların buna katılıyor olması. Dün, Ulusal Kanser Enstitüsü yeni bir program açıkladı İsmi, onkoloji ve fiziksel bilimler, fizikçiler, matematikçiler kanser hakkında düşünmeleri için davet ediliyorlar, bu konuyla daha önce teması olmamış kişiler. Danny ve ben bu problemi yüklenmek için 16 milyon dolar aldık, bu bize dün bildirildi. Tamamen yeni bir yaklaşım, farklı mekanizmalarla yüksek dozlarda kemoterapi vermek yerine teknolojiyi kullanarak aslında vücutta neler olup bittiğinin resmini alabilmek için.
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.
Şimdi 2 dakika bu teknolojilerin nasıl çalıştığı-- çünkü bunu anlamamız gerçekten önemli. Olan şey şu, her bir proteininiz elektriksel bir yük taşıyor, yani proteinleriniz serpilmiş durumda, manyetik alan onları etraflarında döndürüyor, ve en sonda da bir dedektör var. Bu dedektöre ne zaman çarpacakları kütle ve elektrik yüklerine bağlı. Ve eğer mıknatıs yeterince büyükse, ve sizin de çözünürlüğünüz yeterince yüksekse, gerçekten vücudunuzda yer alan bütün proteinleri hassas olarak saptayabilir ve bu sistemin nasıl çalıştığını anlamaya başlayabilirsiniz.
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.
Ben, bir kanser doktoru olarak, dosyalarımda ya da sizin dosyanızda, duran bu kalınlıkta kağıtlar yerine, ofisimdeki veri akışı artık buna benzemeye başladı, bir tek damla kandan GB'lar dolusu veri alınıyor. Elektronik veri elemanları hastalığın her yönünü tasvir ediyorlar. Ve elbette ki amacımız karşılaştığımız durumlardan temel bir şey öğrenmeden yeniden, yeniden bu durumlarla karşılaşmaktansa, her bir karşılaşmadan yeni bir çey öğrenerek ileriye doğru gitmek.
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.
Sonuç olarak kısıtlayıcı bu bakış açısından kurtulmalıyız. Daha farklı ve daha radikal düşünmeye başlamalıyız. Buradaki herkese rica ediyorum, farklı düşünmeye çalışın. Yeni fikirler üretin. Bunları bana veya kendi alanınızda başkalarına söyleyin, çünkü son 59 yıldır değişen hiçbir şey olmadı. Radikal anlamda farklı yaklaşımlara ihtiyacımız var.
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.
Biliyorsunuz, Andy Grove Intel'deki başkanlığından indiği zaman-- ve Andy akıl hocalarımdan birisidir, çetin birisidir-- Andy görevini bıraktığında, şöyle demişti, "Hiç bir teknoloji kazanmayacak. Teknolojinin kendisi kazanacak" Ve bende tıp alanı ve kanser konusunda teknolojinin geniş alanda kullanılacağına, bunun ileriye doğru gitmemizde yardımcı olacağına inanan birisi olarak, çok yakın gelecekte bu hastalara yardımcı olabileceğimizi düşünüyorum.
Thank you very much.
Çok teşekkür ediyorum.