You don't know them. You don't see them. But they're always around, whispering, making secret plans, building armies with millions of soldiers. And when they decide to attack, they all attack at the same time. I'm talking about bacteria.
אינכם מכירים אותם. אינכם רואים אותם. אבל הם תמיד בסביבה, לוחשים, רוחשים תכניות סתרים, בונים צבאות עם מיליוני חיילים. וכאשר הם מחליטים לתקוף, הם כולם תוקפים בבת אחת. אני מתכוונת לחיידקים.
(Laughter)
(צחוק)
Who did you think I was talking about?
על מי חשבתם שאני מדברת?
Bacteria live in communities just like humans. They have families, they talk, and they plan their activities. And just like humans, they trick, deceive, and some might even cheat on each other. What if I tell you that we can listen to bacterial conversations and translate their confidential information into human language? And what if I tell you that translating bacterial conversations can save lives? I hold a PhD in nanophysics, and I've used nanotechnology to develop a real-time translation tool that can spy on bacterial communities and give us recordings of what bacteria are up to.
חיידקים חיים בקהילות בדיוק כמו בני-אדם. יש להם משפחות, הם מדברים, והם מתכננים את הפעילויות שלהם. ובדיוק כמו בני-אדם, הם מערימים, מטעים, וחלקם אף מרמים האחד את השני. מה תגידו אם אומר לכם שאנחנו יכולים להאזין לשיחות של חיידקים ולתרגם את המידע החסוי שלהם לשפת בני אדם? ומה אם אומר לכם שתרגום של שיחות של חיידקים יכול להציל חיים? יש לי תואר דוקטור בננו-פיזיקה, והשתמשתי בננו-טכנולוגיה לפיתוח כלי תרגום בזמן אמת שיכול לרגל אחרי קהילות של חיידקים ולספק לנו הקלטות שמספרות מה זוממים החיידקים.
Bacteria live everywhere. They're in the soil, on our furniture and inside our bodies. In fact, 90 percent of all the live cells in this theater are bacterial. Some bacteria are good for us; they help us digest food or produce antibiotics. And some bacteria are bad for us; they cause diseases and death. To coordinate all the functions bacteria have, they have to be able to organize, and they do that just like us humans -- by communicating. But instead of using words, they use signaling molecules to communicate with each other. When bacteria are few, the signaling molecules just flow away, like the screams of a man alone in the desert. But when there are many bacteria, the signaling molecules accumulate, and the bacteria start sensing that they're not alone. They listen to each other. In this way, they keep track of how many they are and when they're many enough to initiate a new action. And when the signaling molecules have reached a certain threshold, all the bacteria sense at once that they need to act with the same action.
חיידקים חיים בכל מקום. הם נמצאים באדמה, ברהיטים שלנו ובתוך גופנו. למעשה, 90% מכל התאים החיים באולם הזה הינם חיידקים. חלק מהחיידקים טובים עבורנו - הם עוזרים לנו לעכל מזון או מייצרים אנטיביוטיקה. וחלק מהחיידקים רעים עבורנו - הם גורמים מחלות ומוות. כדי שיוכלו לתאם ביניהם את כל מה שהם עושים, הם צריכים להיות בעלי יכולת לארגן, והם עושים זאת בדיוק כמונו בני האדם, באמצעות תקשורת. אלא שבמקום להשתמש במלים, הם משתמשים במולקולות איתות כדי לתקשר האחד עם השני. כאשר החיידקים מועטים, מולקולות האיתות פשוט זורמות הלאה, בדומה לזעקה של אדם לבד במדבר. אבל כשיש הרבה חיידקים, מולקולות האיתות מצטברות, והחיידקים מתחילים להרגיש שהם אינם לבד. הם מאזינים האחד לשני. בדרך זו הם יודעים כמה מהם ישנם בסביבה ומתי יש מספיק מהם כדי ליזום פעולה חדשה. כאשר כמות מולקולות האיתות עולה על סף מסויים, כל החיידקים, חשים בבת אחת, שעליהם לבצע את אותה פעולה.
So bacterial conversation consists of an initiative and a reaction, a production of a molecule and the response to it. In my research, I focused on spying on bacterial communities inside the human body. How does it work? We have a sample from a patient. It could be a blood or spit sample. We shoot electrons into the sample, the electrons will interact with any communication molecules present, and this interaction will give us information on the identity of the bacteria, the type of communication and how much the bacteria are talking.
לכן, שיחה של החיידקים, מורכבת מהתנעה ותגובה, ייצור של מולקולה והתגובה אליה. במחקר שלי, התמקדתי בריגול אחר קהילות של חיידקים הנמצאים בתוך גוף האדם. איך זה עובד? אנחנו לוקחים דגימה ממטופל. זאת יכולה להיות דגימת דם או רוק. אנחנו יורים אלקטרונים לתוך הדגימה, האלקטרונים מתקשרים עם כל מולקולת תקשורת שנמצאת, והתקשורת הזאת מספקת לנו מידע על זהותם של החיידקים, סוג התקשורת וכמה מהחיידקים מדברים.
But what is it like when bacteria communicate? Before I developed the translation tool, my first assumption was that bacteria would have a primitive language, like infants that haven't developed words and sentences yet. When they laugh, they're happy; when they cry, they're sad. Simple as that. But bacteria turned out to be nowhere as primitive as I thought they would be. A molecule is not just a molecule. It can mean different things depending on the context, just like the crying of babies can mean different things: sometimes the baby is hungry, sometimes it's wet, sometimes it's hurt or afraid. Parents know how to decode those cries. And to be a real translation tool, it had to be able to decode the signaling molecules and translate them depending on the context. And who knows? Maybe Google Translate will adopt this soon.
אבל איך זה נראה כאשר חיידקים מתַקְשרים? לפני שפיתחתי את כלי התרגום, ההנחה הראשונית שלי היתה שלחיידקים יש שפה פרימיטיבית, בדומה לתינוקות שלא פיתחו עדיין מלים ומשפטים עדיין. כשהם צוחקים - הם שמחים, כשהם בוכים - הם עצובים. פשוט מאוד. אבל חיידקים מסתבר לא קרובים אפילו להיות פרימיטיביים כפי שחשבתי שהם. מולקולה היא לא רק מולקולה. היא יכולה להיות דברים שונים בהתאם להקשר. בדיוק כמו שבכי של תינוקות יכול להביע הרבה דברים: לפעמים התינוק רעב, לפעמים הוא רטוב, לפעמים הוא פגוע או פוחד. הורים יודעים לפענח את סוגי הבכי. וכדי שכלי התרגום יהיה אמיתי היה עליו להיות מסוגל לפענח את מולקולות האיתות ולתרגם אותן בהתאם להקשר. ומי יודע? אולי "גוגל טרנסלייט" יאמץ אותו בקרוב.
(Laughter)
(צחוק)
Let me give you an example. I've brought some bacterial data that can be a bit tricky to understand if you're not trained, but try to take a look.
אתן לכם דוגמה. הבאתי קצת מידע על חיידקים שעלול להיות קצת קשה להבינו אם אינכם מאומנים בכך, אבל נסו להתבונן.
(Laughter)
(צחוק)
Here's a happy bacterial family that has infected a patient. Let's call them the Montague family. They share resources, they reproduce, and they grow. One day, they get a new neighbor, bacterial family Capulet.
כאן ישנה משפחת חיידקים מאושרת שהדביקה חולה. הבה נקרא להם משפחת "מונטַגְיו". הם חולקים ביניהם משאבים, הם מתחלקים, והם גדלים. יום אחד הגיעו אליהם שכנים חדשים, משפחת החיידקים "קָפּולֵט".
(Laughter)
(צחוק)
Everything is fine, as long as they're working together. But then something unplanned happens. Romeo from Montague has a relationship with Juliet from Capulet.
הכל בסדר, כל עוד הם עובדים ביחד. אבל אז קורה משהו בלתי מתוכנן. רומיאו ממשפחת מונטגיו מפתח יחסים עם יוליה ממשפחת קפולט.
(Laughter)
(צחוק)
And yes, they share genetic material.
וכן, הם חולקים חומר גנטי.
(Laughter)
(צחוק)
Now, this gene transfer can be dangerous to the Montagues that have the ambition to be the only family in the patient they have infected, and sharing genes contributes to the Capulets developing resistance to antibiotics. So the Montagues start talking internally to get rid of this other family by releasing this molecule.
ובכן, העברת גנים זו עלולה להיות מסוכנת לבני מונטַגְיו. אשר שואפים להיות המשפחה היחידה בתוך החולה אותו הדביקו, וחלוקת גנים תורמת לזה שבני משפחת קָפּולֵט מפתחים עמידות לאנטיביוטיקה אז בני מונטַגְיו מתחילים לדבר ביניהם על איך להפטר מהמשפחה האחרת. על-ידי שחרור המולקולה הזאת.
(Laughter)
(צחוק)
And with subtitles:
ועם כתוביות:
[Let us coordinate an attack.]
[בואו נתאם התקפה.]
(Laughter)
(צחוק)
Let's coordinate an attack. And then everybody at once responds by releasing a poison that will kill the other family.
בואו נתאם התקפה. ואז כולם ביחד, בבת אחת מגיבים על-ידי שחרור רעל שיהרוג את המשפחה האחרת.
[Eliminate!]
[חסֵל!]
(Laughter)
(צחוק)
The Capulets respond by calling for a counterattack.
בני קָפּולֵט מגיבים בקריאה להתקפת נגד.
[Counterattack!]
[התקפת נגד!]
And they have a battle.
ויש קרב.
This is a video of real bacteria dueling with swordlike organelles, where they try to kill each other by literally stabbing and rupturing each other. Whoever's family wins this battle becomes the dominant bacteria.
זהו סרטון של חיידקים אמיתיים הנלחמים בעזרת אברונים דמויי חרב, בו הם נראים מנסים להרוג אחד את השני ממש על-ידי דקירה וקריעה אחד את השני. המשפחה שתנצח בקרב תהיה הדומיננטית.
So what I can do is to detect bacterial conversations that lead to different collective behaviors like the fight you just saw. And what I did was to spy on bacterial communities inside the human body in patients at a hospital. I followed 62 patients in an experiment, where I tested the patient samples for one particular infection, without knowing the results of the traditional diagnostic test.
אז מה שאני יכולה לעשות זה לגלות שיחות של חיידקים שמובילות להתנהגויות קולקטיביות שונות כמו הקרב שראיתם זה עתה. ומה שעשיתי היה לרגל אחרי קהילות החיידקים בתוך הגוף האנושי של מטופלים בבית-חולים. עקבתי אחרי 62 מטופלים במהלך ניסוי, בו בחנתי דגימות של מטופלים בחיפוש אחר זיהום מסויים, מבלי לדעת את התוצאות של בדיקות האבחון השגרתיות.
Now, in bacterial diagnostics, a sample is smeared out on a plate, and if the bacteria grow within five days, the patient is diagnosed as infected. When I finished the study and I compared the tool results to the traditional diagnostic test and the validation test, I was shocked. It was far more astonishing than I had ever anticipated.
לידיעה, בעת אבחון של חיידקים מורחים דגימה על צלוחית, ואם החיידקים גדלים בתוך חמישה ימים, מאובחן המטופל כחולה שנדבק. כאשר סיימתי את המחקר והשוויתי בין התוצאות של הכלי לאלה של בדיקות האבחון השגרתיות ושל בדיקות האימות, הייתי בהלם. זה היה הרבה יותר מפתיע ממה שציפיתי.
But before I tell you what the tool revealed, I would like to tell you about a specific patient I followed, a young girl. She had cystic fibrosis, a genetic disease that made her lungs susceptible to bacterial infections. This girl wasn't a part of the clinical trial. I followed her because I knew from her medical record that she had never had an infection before. Once a month, this girl went to the hospital to cough up a sputum sample that she spit in a cup. This sample was transferred for bacterial analysis at the central laboratory so the doctors could act quickly if they discovered an infection. And it allowed me to test my device on her samples as well.
אבל לפני שאספר לכם מה חשף הכלי, אני רוצה לספר לכם על מטופלת מסויימת. ילדה צעירה. היה לה סיסטיק פיבורזיס, מחלה גנטית שגרמה לריאות שלה להיות פגיעות לזיהומים חיידקיים. הילדה הזאת לא היתה חלק מהניסוי במרפאה. עקבתי אחריה כי ידעתי שעל פי התיק הרפואי שלה שהיא לא נדבקה בזיהום בעבר. פעם בחודש הגיעה הילדה הזאת לבית-החולים כדי לתת דגימה ליחה אותה היא ירקה לתוך ספל. הדגימה הזאת הועברה לניתוח תכולת חיידקים במעבדה המרכזית, כדי שהרופאים יוכלו לפעול במהירות אם יגלו זיהום. זה אִפשר לי לבדוק את המתקן שלי גם על הדגימות שלה.
The first two months I measured on her samples, there was nothing. But the third month, I discovered some bacterial chatter in her sample. The bacteria were coordinating to damage her lung tissue. But the traditional diagnostics showed no bacteria at all. I measured again the next month, and I could see that the bacterial conversations became even more aggressive. Still, the traditional diagnostics showed nothing. My study ended, but a half a year later, I followed up on her status to see if the bacteria only I knew about had disappeared without medical intervention. They hadn't. But the girl was now diagnosed with a severe infection of deadly bacteria. It was the very same bacteria my tool discovered earlier. And despite aggressive antibiotic treatment, it was impossible to eradicate the infection. Doctors deemed that she would not survive her 20s.
בחודשיים הראשונים בהם מדדתי את הדגימות שלה, לא היה כלום. אבל בחודש השלישי גיליתי שיחת חיידקים כלשהי בדגימה שלה. החיידקים תיאמו לקראת התקפה על רקמת הריאות שלה. האבחון השגרתי לא מצא כל חיידק. ביצעתי מדידה חוזרת בחודש שאחריו, ויכולתי לראות שהשיחות בין החיידקים הפכו לתוקפניות אפילו יותר. האבחון השגרתי עדיין לא הראה דבר. המחקר שלי הסתיים, אבל אחרי חצי שנה, בדקתי מה מצבה. כדי לראות אם החיידקים, שרק אני ידעתי עליהם, נעלמו בלי התערבות רפואית. הם לא. והילדה אובחנה עם זיהום חמור מחיידקים קטלניים. אלו היו בדיוק אותם חיידקים אותם גילה הכלי שלי מוקדם יותר. למרות טיפול אנטיביוטי נמרץ, לא ניתן היה לבער את הזיהום. הרופאים סברו שהיא לא תשרוד מעבר לשנות ה-20 שלה.
When I measured on this girl's samples, my tool was still in the initial stage. I didn't even know if my method worked at all, therefore I had an agreement with the doctors not to tell them what my tool revealed in order not to compromise their treatment. So when I saw these results that weren't even validated, I didn't dare to tell because treating a patient without an actual infection also has negative consequences for the patient. But now we know better, and there are many young boys and girls that still can be saved because, unfortunately, this scenario happens very often. Patients get infected, the bacteria somehow don't show on the traditional diagnostic test, and suddenly, the infection breaks out in the patient with severe symptoms. And at that point, it's already too late.
כאשר מדדתי את הדגימות של הילדה הזו, היה הכלי שלי בשלב הראשוני. לא ידעתי אפילו אם השיטה שלי בכלל עובדת, לכן היה לי הסכם עם הרופאים לא לספר להם על תוצאות הכלי שלי כדי לא להשפיע על הטיפול שלהם. לכן, כשראיתי את התוצאות האלה, שאפילו לא אומתו, לא העזתי לספר כי למתן טיפול לחולה שאין לו באמת זיהום יש גם כן השלכות שליליות על המטופל. אבל כעת אנחנו יודעים יותר, וישנם הרבה ילדים וילדות בגיל צעיר שניתן עדיין להצילם כי לרוע המזל, התסריט הזה מתרחש לעתים קרובות. מטופלים נדבקים בזיהום, החיידקים איכשהו לא מופיעים בבדיקות האבחון השגרתיות, ולפתע, הזיהום מתפרץ במטופל תוך הופעת סימפטומים חמורים. ובנקודה הזאת, זה כבר מאוחר מדי.
The surprising result of the 62 patients I followed was that my device caught bacterial conversations in more than half of the patient samples that were diagnosed as negative by traditional methods. In other words, more than half of these patients went home thinking they were free from infection, although they actually carried dangerous bacteria. Inside these wrongly diagnosed patients, bacteria were coordinating a synchronized attack. They were whispering to each other. What I call "whispering bacteria" are bacteria that traditional methods cannot diagnose. So far, it's only the translation tool that can catch those whispers. I believe that the time frame in which bacteria are still whispering is a window of opportunity for targeted treatment. If the girl had been treated during this window of opportunity, it might have been possible to kill the bacteria in their initial stage, before the infection got out of hand.
התוצאה המפתיעה של 62 המטופלים אחריהם עקבתי היתה שהמכשיר שלי גילה שיחות בין חיידקים, ביותר ממחצית מדגימות המטופלים שאובחנו כשליליות ע"י השיטות השגרתיות. במלים אחרות, יותר ממחצית מהמטופלים האלה הלכו הביתה, כשהם חושבים שהם נקיים מזיהומים, למרות שלמעשה הם נשאו חיידקים מסוכנים. בתוך המטופלים האלה שאובחנו לא נכון, היו חיידקים שתיאמו התקפה מתוזמנת. הם לחשו האחד לשני. מה שאני קוראת לו "חיידקים לוחשים" הם חיידקים שהשיטות השגרתיות לא יכולות לאבחן. בינתיים, רק כלי התרגום מסוגל לגלות את הלחישות האלה. אני מאמינה שמסגרת הזמן בה החיידקים עדיין לוחשים היא חלון הזדמנויות למתן טיפול ייעודי. אם הילדה היתה מטופלת בזמן חלון ההזדמנויות הזה, ייתכן וניתן היה להרוג את החיידקים בשלב ההתחלתי שלהם, לפני שהזיהום יצא משליטה.
What I experienced with this young girl made me decide to do everything I can to push this technology into the hospital. Together with doctors, I'm already working on implementing this tool in clinics to diagnose early infections.
מה שחוויתי עם הילדה הצעירה הזאת גרם לי להחליט לעשות ככל יכולתי כדי לדחוף את הטכנולוגיה הזו לבתי החולים. יחד עם הרופאים, אני כבר עובדת על יישום הכלי הזה במרפאות כדי לבצע אבחון מוקדם של זיהומים.
Although it's still not known how doctors should treat patients during the whispering phase, this tool can help doctors keep a closer eye on patients in risk. It could help them confirm if a treatment had worked or not, and it could help answer simple questions: Is the patient infected? And what are the bacteria up to?
למרות שעדיין לא ידוע איך צריכים הרופאים לטפל בחולים במהלך שלב הלחישות, יכול הכלי הזה לעזור לרופאים לשמור יותר מקרוב אחר חולים בסיכון. הוא יכול לסייע להם לוודא אם טיפול עבד או לא, והוא יכול לעזור לענות על שאלות פשוטות: האם המטופל נדבק בזיהום? ומה זוממים החיידקים?
Bacteria talk, they make secret plans, and they send confidential information to each other. But not only can we catch them whispering, we can all learn their secret language and become ourselves bacterial whisperers. And, as bacteria would say, "3-oxo-C12-aniline."
חיידקים מדברים, הם הוגים תכניות סודיות, והם שולחים מידע חסוי האחד לשני. אבל לא רק שאנחנו יכולים לתפוס אותם לוחשים, אנחנו יכולים ללמוד את שפת הסתרים שלהם ולהפוך בעצמנו לוחשים לחיידקים. וכפי שחיידקים עשויים לאמר, "3-אוקסו-סי-12-אניליין."
(Laughter)
(צחוק)
(Applause)
(מחיאות כפיים)
Thank you.
תודה רבה.