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.
Tôi là một bác sĩ điều trị ung thư, và tôi bước ra khỏi văn phòng đến nhà thuốc cạnh bệnh viện cách đây ba hoặc bốn năm trước, và đây là bìa tạp chí Fortune trên cửa sổ nhà thuốc.
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.
Và vì là một bác sĩ điều trị ung thư, bạn nhìn vào cái này Bạn sẽ cảm thấy thất vọng một chút Nhưng khi bạn bắt đầu đọc bài viết của Cliff một người chiến thắng bệnh ung thư, được cứu sống trong một thử nghiệm lâm sàng nơi bố mẹ anh ấy chở anh ấy từ thành phố New York tới phía bắc New York để tham gia liệu pháp thử nghiệm-- dành cho bệnh Hodgkin lúc bấy giờ, đã cứu sống anh ấy, Anh ấy đã tạo ra một điều đặc biệt ở đây, Và vấn đề mà chúng tôi nhận ra được là giản lược theo quan điểm của chúng ta về sinh học với quan điểm về căn bệnh ung thư Trong suốt 50 năm trước, chúng ta chỉ chú trọng việc điều trị những cá thể gen trong việc cố tìm hiểu về bệnh ung thư, không phải là cố kiểm soát nó.
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.
Vì vậy, đây là một biểu đồ nghiên cứu đáng kinh ngạc. Và đây là điều làm chúng tôi luôn phải tỉnh táo mỗi ngày trong đó, rõ ràng, chúng tôi đã tạo được tác động đáng chú ý về bệnh tim mạch, nhưng nhìn tới căn bệnh ung thư. Tỉ lệ tử vong do ung thư trong suốt 50 năm qua chẳng có gì thay đổi cả. Chúng tôi đã có chiến thắng nho nhỏ như là bệnh bạch cầu tủy mãn tính nơi chúng tôi có một viên thuốc mà có thể giúp 100% người bệnh thuyên giảm nhưng nhìn chung, chúng tôi không tạo được bất kì tác động nào trong cuộc chiến chống ung thư
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.
Vì vậy, ngày hôm nay, tôi muốn nói với quý vị rằng, một số lý do mà tôi nghĩ đã gây ra điều đó và đi ra khỏi vùng an toàn của tôi để nói với các bạn nơi tôi nghĩ nó sẽ hướng tới, nơi mà cách tiếp cận mới - cách mà chúng ta hy vọng sẽ được phát triển trong công cuộc đối phó với ung thư. Bởi vì điều này sai rồi.
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?
Vậy là, đầu tiên, ung thư là gì? Nếu 1 người có 1 khối hay 1 kết quả xét nghiệm máu bất thường, bạn sẽ tới gặp bác sĩ, họ chọc 1 cây kim vô đó. Cách chẩn đoán hiện nay là nhìn mẫu: Nhìn nó bình thường không? Nó có bất thường không?
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.
Bác sĩ (BS) Giải phẫu bệnh như chỉ nhìn vào chai nhựa này. Đây là 1 tế bào bình thường. Đây là 1 tế bào ung thư. Đây là nghệ thuật xếp giai đoạn trong việc chẩn đoán ung thư. Không có 1 xét nghiệm (XN) phân tử nào, không có đoạn gene nào được kiểm tra ngày hôm qua, nhìn vào NST không còn phổ biến nữa, Đây là nghệ thuật xếp giai đoạn và cách chúng tôi làm điều đó.
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.
Bạn biết đó, tôi biết rất rõ, là 1 bác sĩ ung thư, tôi không thể chữa được ung thư đang tiến triển. Thay vào đó, tôi tin tưởng chắc chắn vào việc cố gắng phát hiện ung thư ở giai đoạn sớm Đó là con đường duy nhất mà bạn có thể bắt đầu chiến đấu với nó, bằng việc bắt được nó trong giai đoạn sớm. Chúng ta có thể phòng ngừa hầu hết các loại ung thư. Bạn biết rồi đó, bài thuyết trình trước ám chỉ tới việc phòng ngừa bệnh tim. Chúng ta có thể làm điều tương tự với ung thư. Tôi đồng sáng lập 1 công ty tên là Navigenics, nơi mà bạn nhổ nước miếng vào 1 ống nghiệm và chúng tôi có thể tìm ra 35 tới 40 dấu ấn di truyền của bệnh tất cả đều hiện diện trong nhiều bệnh ung thư - bạn bắt đầu đi tìm cái nào mà bạn có thể mắc phải và sau đó chúng tôi có thể bắt đầu công việc phòng ngừa nó. Bởi vì vấn đề là, khi bạn có bệnh ung thư đang tiến triển, chúng tôi hiện nay không thể làm gì nhiều hơn cho bạn, như những con số thống kê đã ám chỉ.
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.
Vậy nên, vấn đề của ung thư là nó là 1 căn bệnh của tuối tác. Tại sao lại như vậy? Bởi vì tiến hóa không quan tâm tới chúng ta sau khi chúng ta có con. Bạn thấy đó, tiến hóa bảo vệ chúng ta trong suốt những năm còn hoạt động sinh sản và sau đó, sau tuổi 35 hoặc 40 hoặc 45, nó bảo rằng: "Không quan trọng nữa, bởi vì họ đã có con cháu rồi." Vậy nên nếu bạn nhìn vào căn bệnh này, nó rất hiếm - cực kì hiếm -- khả năng ung thư ở trẻ em, trên hàng ngàn ca ung thư mỗi năm. Khi 1 người già đi thì sao? Rất phổ biến.
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.
Tại sao nó khó chữa trị? Bởi vì nó có tính di truyền, và đó là phần thêm vào đầy tuyệt vời cho sự tiến hóa trong căn bệnh ung thư. Nó bắt đầu chọn ra những tế bào cực kì xấu, cái mà chúng ta gọi là chọn lọc vô tính. Nhưng nếu chúng ta bắt đầu hiểu được ung thư không chỉ có việc chống lại từng phân tử, nó còn hơn thế nữa, lúc đó chúng ta sẽ tìm ra những hướng chữa trị mới, như những gì tôi sẽ cho các bạn xem.
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.
Vậy, 1 trong những vấn đề nền tảng trong ung thư là hiện giờ, chúng ta mô tả nó bởi hàng loạt các tính từ, các triệu chứng như "Tôi mệt, tôi đầy hơi, tôi có cơn đau, vv" Bạn được mô tả theo vị trí giải phẫu bạn chụp CT (cắt lớp vi tính), kết quả là "Một khối 3cm trong gan" Sau đó bạn được mô tả theo các phần của cơ thể: "Nó nằm trong gan, trong vú, trong tuyến tiền liệt." Và chỉ thế thôi. Do đó, các từ dùng để mô tả ung thư của chúng tôi cực kì ít. Về cơ bản đó là các triệu chứng. Nó là các biểu hiện của bệnh.
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.
Điều hấp dẫn là trong vòng 2 - 3 năm gần đây, chính phủ đã dành 400 triệu đô la và họ đã được phân bổ 1 tỉ đô la nữa để thành lập cái mà chúng tôi gọi là Dự án Bản đồ Gene Ung thư. Đây là ý tưởng của việc giải mã tất cả các gene gây ung thư, và cho chúng tôi 1 từ mới để mô tả, 1 từ điển mới để miêu tả ung thư. Bạn biết đó, giữa thập kỉ 1850, tại Pháp, họ bắt đầu mô tả ung thư theo bộ phận cơ thể. Và điều đó đã không thay đổi trong hơn 150 năm qua. Việc gọi ung thư tuyến tiền liệt, ung thư vú, ung thư cơ là hoàn toàn kiểu cũ. Nó không có lí, nếu bạn suy nghĩ về nó.
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.
Do đó, hiển nhiên với công nghệ khoa học ngày nay và trong những năm sắp tới, điều này sẽ thay đổi. Bạn sẽ không còn thấy phòng khám ung thư vú nữa. Bạn sẽ tới phòng khám HER2 khuếch đại, hay phòng khám EGFR tăng, và họ sẽ kiểm tra 1 vài tổn thương gây bệnh có liên quan tới từng loại ung thư cụ thể. Vì vậy, hy vọng chúng ta sẽ đi từ nghệ thuật y học sang khoa học y học, và có khả năng làm những thứ mà người ta làm đối với những bệnh truyền nhiễm, đó là nhìn vào vi sinh vật đó, vi khuẩn đó và nói rằng: "Kháng sinh này còn dùng được, vì bạn có 1 loại vi khuẩn đặc trưng đáp ứng với kháng sinh đó." Khi 1 người phơi nhiễm với H5N1, bạn dùng Tamiflu, và bạn có thể giảm 1 cách đáng kể các triệu chứng nặng nề và phòng ngừa nhiều biểu hiện khác của bệnh. Tại sao? Bởi vì chúng tôi biết được bạn có con gì, và chúng tôi biết cách trị nó - mặc dù chúng tôi không thể điều chế vaccine tại đây, nhưng đó là 1 câu chuyện khác.
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.
Bản đồ Gene Ung thư sắp ra mắt. Ung thư đầu tiên được giải mã hoàn thiện là ung thư não. Trong tháng tới, cuối tháng 12, bạn sẽ thấy ung thư buồng trứng được giải mã, sau đó là ung thư phổi sau vài tháng. Còn lĩnh vực nghiên cứu protein tôi sẽ nói trong vài phút nữa tôi nghĩ đây là mức độ tiếp theo để hiểu rõ và phân loại bệnh. Nhưng hãy nhớ, tôi không lấy nghiên cứu gene, nghiên cứu protein để làm yếu tố giản lược. Tôi nghiên cứu nó để chúng tôi có thể xác định chúng tôi đang chống lại cái gì. Và 1 phân biệt cực kì quan trọng mà chúng ta cần hướng tới.
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.
Trong việc chăm sóc sức khỏe ngày nay, chúng ta dành hầu hết số tiền để chữa bệnh hầu hết tiền trong 2 năm gần đây của đời sống 1 người. Chúng ta dành rất ít, nếu có, số tiền để xác định cái mà chúng ta đang chống lại. Nếu bạn có thể bắt đầu chuyển hướng qua đó, tìm ra cái mà chúng ta đang đối diện, bạn sẽ làm cho mọi thứ trở nên tốt đẹp hơn. Nếu như bạn có thể bước thêm 1 bước xa hơn và ngăn ngừa bệnh tật, chúng tôi có thể đem nó tới hướng khác, và hiển nhiên đó là nơi chúng tôi cần hướng tới, tiến về phía trước.
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.
Đây là trang web của Viện Ung thư Quốc gia. Và tôi đứng ở đây để nói với bạn rằng, nó sai hoàn toàn. Đây là trang web của Viện Ung thư Quốc gia nói rằng ung thư là 1 bệnh di truyền. Nó nói: "Nếu bạn nhìn vào đây, nó là 1 đột biến riêng lẻ, và có thể có cái thứ hai, cái thứ ba, và đây là ung thư." Nhưng, dưới cương vị 1 bác sĩ ung thư, đây là những gì tôi thấy. Đây không phải là 1 bệnh di truyền. Bạn hãy nhìn vào đây, đây là 1 lá gan có 1 khối ung thư đại tràng và bạn nhìn vào 1 hạch bạch huyết dưới kính hiển vi nơi mà ung thư di căn tới. Bạn nhìn phim CT nơi có ung thư gan. Ung thư là 1 sự tương tác của 1 tế bào phát triển không chịu sự kiểm soát của môi trường. Nó không phải là sự trừu tượng, nó là sự tương tác với môi trường. Đó là những gì mà chúng tôi gọi là "hệ thống"
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.
Mục tiêu của tôi trên cương vị 1 bác sĩ ung thư là không phải hiểu được ung thư là gì. Và tôi nghĩ đó là vấn đề cơ bản trong suốt 5 thập kỉ vừa qua, chúng ta đã cố hiểu được ung thư là gì. Mục tiêu là phải kiểm soát được ung thư. Và đó là chiến lược tối ưu hóa theo chiều hướng rất khác, 1 chiến lược rất khác biệt đối với tất cả chúng ta.
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.
Tôi phát biểu tại Hiệp hội nghiên cứu Ung thư Hoa Kỳ, một trong những hội nghị nghiên cứu ung thư lớn, với sự có mặt của 20 000 người ở đó, và tôi nói: "Chúng ta đều mắc sai lầm, chúng ta đều mắc sai lầm, kể cả tôi vì tập trung vào việc giản lược. Chúng ta cần lùi lại 1 bước." Và tin hay không tùy bạn, có tiếng rít dưới khán đài. Mọi người thất vọng, nhưng đây là cách duy nhất chúng ta có thể tiến về phía trước.
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.
Bạn biết đó, tôi rất may mắn khi được gặp Danny Hillis 1 vài năm về trước. Chúng tôi bị đẩy về phía nhau, và không ai trong chúng tôi thật sự muốn gặp nhau. Tôi nói: "Tôi có nhất thiết phải gặp 1 gã từ Disney, người thiết kế các máy tính?" Và anh ấy nói: "Tôi có cần gặp 1 bác sĩ khác không?" Nhưng mọi người thuyết phục chúng tôi, và chúng tôi gặp nhau, và đó là sự thay đổi trong những gì tôi làm, hoàn toàn thay đổi. Chúng tôi đã thiết kế, và làm ra các mẫu -- và hầu hết các ý tưởng này tới từ Danny và đội ngũ của anh ấy - mô hình ung thư trong cơ thể như 1 hệ thống phức tạp. Tôi sẽ cho bạn thấy 1 vài dữ liệu ở đây nơi mà tôi nghĩ nó sẽ làm nên điều khác biệt và cách tiếp cận ung thư mới.
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.
Chìa khóa là, khi bạn nhìn vào những biến số và dữ liệu này, bạn phải hiểu được các dữ liệu đầu vào. Bạn biết đó, nếu như tôi đo nhiệt độ bạn trong 30 ngày qua, và tôi hỏi: "Nhiệt độ trung bình là bao nhiêu?" và nó trả về kết quả là 98.7, tôi sẽ bảo "Tuyệt vời" Nhưng nếu như 1 trong 30 ngày này nhiệt độ của bạn nhảy lên 102 trong 6 tiếng đồng hồ bạn uống Tylenol và cảm thấy tốt hơn, tôi sẽ hoàn toàn bỏ lỡ nó. Vậy nên, 1 trong những vấn đề cơ bản của y học là bạn và tôi, và tất cả chúng ta, đi gặp bác sĩ 1 lần trong năm. Chúng tôi có dữ liệu rời rạc, chúng tôi không có dữ liệu tính theo thời gian.
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.
Trước đó nó đã được chuyển tiếp qua thiết bị này. Bạn biết đó, tôi đã sử dụng nó 2 tháng rưỡi rồi. Nó là 1 thiết bị đáng kinh ngạc, không chỉ bởi vì nó báo cho tôi biết tôi đã đốt cháy được bao nhiêu kilocalories mỗi ngày nó còn theo dõi 24h, những gì tôi đã làm trong 1 ngày. Và tôi đã không nhận ra trong 3h tôi ngồi ở bàn làm việc và không hề di chuyển 1 tí nào. Và rất nhiều chức năng trong dữ liệu chúng tôi có như hệ thống đầu vào ở đây thật sự khác biệt với những gì chúng tôi đã hiểu về chúng, bởi vì chúng tôi không đo động học chúng.
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.?"
Nếu bạn nghĩ ung thư là 1 hệ thống, có dữ liệu vào và dữ liệu ra và 1 quá trình ở giữa. Vì vậy, quá trình là các thứ hạng của lịch sử, và bệnh nhân ung thư, dữ liệu vào, là môi trường, chế độ ăn, chế độ điều trị, đột biến gene. Dữ liệu ra là các triệu chứng: Chúng ta có đau không? Có phải khối u đang phát triển? Chúng ta có đầy hơi không, vv? Hầu hết các trạng thái đều ẩn. Vì vậy những gì chúng tôi đang làm trong lĩnh vực này là thay đổi và thêm vào, chúng tôi cung cấp hóa trị tích cực, và chúng tôi hỏi: "Kết quả có tốt hơn không? Cơn đau có giảm bớt không, vv?"
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.
Vì thế, vấn đề không chỉ giới hạn trong 1 hệ thống, mà là nhiều hệ thống trên nhiều thước đo. Nó là hệ thống của hệ thống. Vì vậy, khi bạn bắt đầu tìm kiếm hệ thống nguy cấp bạn có thể nhìn vào 1 neuron dưới kính hiển vi. 1 neuron dưới kính hiển vi rất tao nhã với những thứ nho nhỏ chỉa ra và vài thứ nhỏ ở đằng kia, nhưng khi bạn bắt đầu đặt chúng thành 1 hệ thống phức tạp, và bạn bắt đầu thấy chúng hình thành 1 bộ não, và bộ não đó có thể tạo nên trí tuệ, những gì chúng ta đang nói về bên trong cơ thể, và ung thư đang bắt đầu xây dựng nó như 1 hệ thống phức tạp. Tin xấu là những thứ mạnh mẽ này - và mạnh mẽ là từ khóa - những hệ thống cấp thiết rất khó để hiểu chi tiết. Tin tốt là bạn có thể điều khiển được nó. Bạn có thể thử kiểm soát nó mà không cần hiểu biết cơ bản về mọi thành phần.
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.
Một trong những thử nghiệm lâm sàng cơ bản nhất trong điều trị ung thư ra đời vào tháng 2 trên Tạp chí Y học New England, nơi họ nghiên cứu các phụ nữ tiền mãn kinh bị ung thư vú. Về loại ung thư vú tệ nhất mà bạn có thể mắc phải. Họ cho hóa trị, và sau đó họ chọn lựa ngẫu nhiên, 1 nửa dùng giả dược, 1 nửa dùng thuốc tên là Zoledronic acid dùng để bồi đắp xương. Nó được sử dụng để điều trị loãng xương, và họ dùng 2 lần 1 năm. Họ theo dõi, trong 1 800 phụ nữ được dùng thuốc trị loãng xương 2 lần/năm, bạn giảm thiểu tỉ lệ tái phát ung thư xuống 35%. Giảm tỉ lệ xuất hiện ung thư bằng thuốc thậm chí không hề đụng tới ung thư. Bạn thay đổi đất trồng, hạt giống cũng không mọc tốt hơn. Bạn thay đổi hệ thống đó, và bạn có thể đạt được hiệu quả đáng ghi nhận trong điều trị ung thư.
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.
Chưa có ai cho thấy được - và điều này sẽ rất bất ngờ - chưa có ai chứng minh được hầu hết hóa trị có thể thực sự chạm tới tế bào ung thư. Nó chưa từng được chứng minh. Có tất cả các công việc thanh tao trong các đĩa nuôi cấy mô, nếu như bạn cho loại ung thư này thuốc điều trị, bạn có thể có được tác dụng mong muốn lên tế bào, nhưng liều lượng thuốc trên các đĩa này không hề giống với liều lượng thuốc cần thiết cho 1 cơ thể.
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.
Nếu tôi cho 1 phụ nữ bị ung thư vú 1 thuốc tên là Taxol mỗi 3 tuần, đây là liều tiêu chuẩn, khoảng 40% số phụ nữ có ung thư di căn có đáp ứng tốt hơn với thuốc này. Và 1 đáp ứng chỉ hao hụt 50%. Nên nhớ là nó thậm chí không phải cùng 1 bậc mà nó là 1 câu chuyện hoàn toàn khác. Sau đó nó tái phát, tôi cũng cho cùng loại thuốc đó mỗi tuần. Khoảng 30% khác sẽ đáp ứng. Và nó lại tái phát nữa, tôi lại cho cùng 1 loại thuốc trong 96 tiếng bằng cách truyền thuốc liên tục, chỉ khoảng 20 tới 30% đáp ứng. Vậy nên bạn không thể nói với tôi rằng nó hoạt động cùng 1 cơ chế trong 3 trường hợp trên. Nó không phải như vậy. Chúng ta không có ý tưởng gì về cơ chế này. Vậy nên ý tưởng hóa trị có thể quấy rối hệ thống phức tạp đó, giống như thuốc tạo xương quấy rầy hệ thống và giảm thiểu tỉ lệ tái phát, hóa trị có thể hoạt động theo cơ chế này. Sự điên rồ trong việc thử nghiệm còn là giảm được bệnh mới, xuống 30%.
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.
Vậy nên, vấn đề là, bạn và tôi, tất cả hệ thống của chúng ta đang thay đổi. Nó có tính linh động. Ý tôi là, đây là 1 trang trình bày đáng sợ, không phải để qua 1 bên, nhưng nó nhìn vào sự béo phì trên thế giới. Và tôi xin lỗi nếu như bạn không thể đọc được các con số, nó tương đối nhỏ. Nhưng nếu bạn bắt đầu nhìn vào đó, màu đỏ này, màu đậm ở kia, hơn 75% dân số của những quốc gia này bị béo phì. Nhìn 1 thập kỉ trước, 2 thập kỉ trước: sự khác biệt đáng ghi nhận. Vậy nên, hệ thống của chúng ta hiện giờ khác biệt 1 cách đáng kể so với hệ thống của chúng ta 1 hoặc 2 thập kỉ trước. Vì vậy những căn bệnh mà chúng ta đang đối mặt hiện nay phản ánh những mặt trong hệ thống trong nhiều thập kỉ qua, sẽ thay đổi 1 cách đáng kể trong thập kỉ tới hoặc hơn dựa trên những thứ tương tự vậy.
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.
Trong tấm ảnh này, mặc dù nó rất đẹp, 1 bức ảnh 40 Gb của toàn bộ hệ protein. Đây là 1 giọt máu đã đi qua 1 nam châm siêu dẫn và chúng ta có thể có được đủ độ phân giải nơi chúng ta có thể bắt đầu nhìn vào tất cả protein trong cơ thể. Chúng ta có thể bắt đầu nhìn vào hệ thống đó. Mỗi chấm tròn đỏ là nơi mà protein thực sự được xác định. Sức mạnh của những nam châm này, sức mạnh của những gì mà chúng ta có thể làm là chúng ta có thể thấy 1 neutron riêng lẻ với công nghệ này. Một lần nữa, đây là thứ mà chúng tôi đang triển khai với Danny Hillis và 1 nhóm tên là Applied Proteomics, nơi chúng tôi có thể bắt đầu nhìn nhận những sự khác nhau giữa các neutron và chúng tôi có thể bắt đầu nhìn vào hệ thống mà chúng tôi trước đây chưa thể làm được. Vì vậy, thay vì giảm thiểu xuống, chúng tôi lùi lại 1 bước.
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.
Đây là 1 phụ nữ 46 tuổi có ung thư phổi tái phát. Nó ở trong não, trong phổi, trong gan của cô ấy. Cô ấy đã dùng Carboplatin Taxol, Carboplatin Toxotere, Gemcitabine, Navelbine: Mỗi loại thuốc chúng tôi có, cô ấy đều đã sử dụng, và căn bệnh ấy cứ tiếp tục phát triển. Cô ấy có 3 đứa con dưới 12 tuổi và đây là phim CT của cô ấy. Vậy đây là gì, chúng ta đang cắt ngang cơ thể cô ấy ngay chỗ này, và bạn có thể thấy ở chính giữa là tim của cô ấy, và kế bên trái là 1 khối u lớn sẽ xâm lấn và giết chết cô ấy, nếu không được chữa, chỉ trong vài tuần. Cô ấy uống 1 viên thuốc mỗi ngày nhắm trúng tế bào đích, và 1 lần nữa, tôi không chắc con đường này có trong hệ thống hay không, trong căn bệnh ung thư của cô ấy, nhưng nó nhắm vào con đường gây bệnh ấy, và 1 tháng sau, khối u đó biến mất. 6 tháng sau, nó vẫn biến mất. Nhưng nó lại tái phát và 3 năm sau cô ấy chết vì ung thư phổi, nhưng cô ấy đã có thêm 3 năm từ thuốc mà triệu chứng chủ yếu là mụn trứng cá. Chỉ có nhiêu đó thôi.
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.
Vấn đề là những thử nghiệm lâm sàng đã được tiến hành và chúng tôi là 1 phần của nó, và trong thử nghiệm lâm sàng cơ bản - thử nghiệm mà chúng tôi gọi là Pha ba, chúng tôi từ chối sử dụng giả dược. Bạn có muốn mẹ của mình, anh chị của mình dùng giả dược nếu như họ có ung thư phổi đang tiến triển và chỉ còn có vài tuần để sống? Và câu trả lời chắc chắn là không. Vậy nên nó được thực hiện trong nhóm bệnh nhân này. 10% số người trong thử nghiệm có sự đáp ứng đáng kể được biểu hiện ở đây, và thuốc này gửi tới FDA, và FDA bảo rằng: "Không có đối chiếu với giả dược, làm cách này chúng tôi biết được những bệnh nhân (BN) thực sự đáp ứng với thuốc?" Buổi sáng lúc FDA chuẩn bị họp, đây là bài viết trên Wall Street Journal. (cười) Và do đó, bạn biết gì không, thuốc này đã được chấp thuận.
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.
Điều tuyệt vời là công ty khác cũng làm 1 thử nghiệm khoa học đúng cách, họ cho 1 nửa dùng giả dược, 1 nửa dùng thuốc. Và chúng tôi học được 1 vài thứ quan trọng ở đây. Điều thú vị là họ làm thử nghiệm này ở Nam Mỹ và Canada, nơi mà "có đạo đức hơn nếu cho sử dụng giả dược" Họ phải cho nhóm Mỹ sử dụng để được chấp thuận, nên tôi nghĩ có 3 BN người Mỹ ở phía bắc New York tham gia vào cuộc thử nghiệm. Nhưng họ làm và thứ họ khám phá ra là 70% của nhóm không đáp ứng sống lâu hơn và sống khỏe hơn nhóm cho sử dụng giả dược. Vậy nên nó thử thách mọi thứ chúng ta đã biết về ung thư, bạn không cần đáp ứng. Bạn không cần thu nhỏ căn bệnh lại. Nếu chúng ta làm chậm quá trình bệnh lại, chúng ta có thể có thêm các lợi ích cho sự sống còn của BN, tiên lượng BN, họ cảm thấy như thế nào, nếu như chúng ta thu nhỏ căn bệnh lại.
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.
Vấn đề là, nếu tôi là bác sĩ này, và tôi có phim chụp CT của bạn ngày hôm nay và bạn có 1 khối 2cm trong gan, và bạn quay trở lại với tôi trong vòng 3 tháng, nó phát triển thành khối 3 cm, thuốc này có giúp ích cho bạn hay không? Làm sao tôi biết được? Nếu như nó là khối 10cm, hoặc có phải tôi đang cho bạn thuốc không có tác dụng và tốn bộn tiền? Vậy nên, đó là vấn đề cơ bản. Và 1 lần nữa, đây là nơi mà những công nghệ mới có thể nhảy vào.
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.
Và hiển nhiên mục đích sẽ là bạn tới văn phòng bác sĩ của bạn -- mục đích tối thượng là bạn có thể phòng ngừa được căn bệnh này đúng không? Mục đích tối thượng là bạn ngăn ngừa bất kì 1 trong những thứ này xảy ra. Đây là cách hiệu quả nhất, chi phí tốt nhất, chúng tôi có thể làm hiện nay. Nhưng nếu 1 người không may mắc phải căn bệnh đó, bạn sẽ tới gặp bác sĩ của mình, cô ấy hay anh ấy sẽ lấy 1 giọt máu và chúng tôi bắt đầu biết được cách để chữa bệnh của bạn. Cách mà chúng tôi tiếp cận dựa trên phương diện protein, 1 lần nữa, cách này nhìn trực diện vào hệ thống. Nó nhìn vào bức tranh tổng thể.
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.
Vấn đề với công nghệ như thế này là nếu 1 người nhìn vào các protein của cơ thể, có tới 11 cách sắp xếp khác nhau giữa các protein cao phân tử và thấp phân tử. Không có công nghệ nào trên thế giới có thể đo được chiều dài của 11 cách sắp xếp này. Và do đó, có nhiều thứ đã được làm với nhiều người như Danny Hillis và những người khác là cố gắng đem những nguyên lý kỹ thuật, đem vào những phần mềm. Chúng tôi có thể bắt đầu tìm những thành phần khác nhau dọc theo quang phổ này.
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.
Vì thế, trước đó chúng tôi đã nói về việc hợp tác giữa các chuyên ngành khác nhau. Và tôi nghĩ 1 trong những thứ thú vị là nó bắt đầu xảy ra bây giờ những người trong những lĩnh vực ấy đang tiến vào nghiên cứu. Ngày hôm qua, Viện Ung thư Quốc gia thông báo 1 chương trình mới gọi là Khoa học Vật lý và Ung thư, nơi mà các nhà vật lý, toán học được đem vào để suy nghĩ về ung thư, những người chưa bao giờ tiếp cận nó trước đây. Danny và tôi có được 16 triệu đô la, họ công bố ngày hôm qua để cố gắng kết nối với vấn đề này. Một cách tiếp cận hoàn toàn mới, thay vì cho liều hóa trị cao bằng các cơ chế khác, để cố gắng mang công nghệ để có được bức tranh toàn cảnh bên trong cơ thể.
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.
Vậy nên, chỉ cần 2 giây, những công nghệ này hoạt động thế nào -- bởi vì tôi nghĩ hiểu được nó rất quan trọng. Chuyện xảy ra là mỗi loại protein trong cơ thể bạn đều mang điện, các protein được phun vào, nam châm làm chúng xoay vòng quanh, và sau đó có 1 máy phát hiện ởi đầu cuối. Khi nó đụng cái máy này, nó phụ thuộc vào khối lượng và điện tích của protein. Và do đó chúng ta có thể tính chính xác - nếu như nam châm đủ lớn, và độ phân giải đủ cao - bạn có thể thực sự tìm được tất cả protein trong cơ thể và bắt đầu hiểu được từng hệ thống riêng rẽ.
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.
Và do đó, là 1 bác sĩ trị ung thư, thay vì có đống giấy tờ dày cỡ này trong biểu đồ của tôi, của bạn, đây là cách mà dòng chảy dữ liệu bắt đầu hình thành trong văn phòng của chúng tôi, nơi mà 1 giọt máu tạo nên nhiều Gb dữ liệu. Các nguyên tố dữ liệu điện tử được miêu tả trong mỗi khía cạnh của căn bệnh. Và tất nhiên mục tiêu là chúng tôi có thể tìm hiểu từ mỗi sự chạm trán và thật sự tiến về phía trước, thay vì chỉ đụng tới nó hết lần này tới lần khác mà không học hỏi từ cái cơ bản nhất.
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.
Để tổng hợp lại, chúng ta cần thoát khỏi suy nghĩ giản lược. Chúng ta cần bắt đầu suy nghĩ khác đi và triệt để hơn. Và do đó, tôi cầu xin mọi người có mặt tại đây: Nghĩ khác đi. Nghĩ ra những ý tưởng mới. Nói với họ hay bất kì ai trong lĩnh vực của chúng ta, bởi vì trong 59 năm qua, chẳng có gì thay đổi cả. Chúng ta cần 1 cách tiếp cận khác biệt triệt để.
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.
Bạn biết đó, Andy Grove rời khỏi ghế chủ tịch tại Intel - và Andy là 1 trong những người cố vấn của tôi, khó khăn cá nhân. Khi Andy nghỉ việc, ông ấy nói rằng, "Không có công nghệ nào sẽ thắng. Tự thân nó sẽ chiến thắng." Và tôi có 1 niềm tin vững chắc, trong lĩnh vực y học, đặc biệt là ung thư, nó sẽ là nền tảng rộng lớn cho công nghệ phát triển giúp chúng ta tiến tới và hi vọng sẽ giúp bệnh nhân trong tương lai gần.
Thank you very much.
Cảm ơn rất nhiều.