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.
그들의 정체를 알지 못합니다. 보이지도 않습니다. 항상 주변에서 속삭이며 음모를 꾸미고 수백만의 군대를 조직합니다. 그리고 공격 명령이 떨어지면 모두 동시에 달려듭니다. 바로 박테리아에 대한 얘기죠.
(Laughter)
(웃음)
Who did you think I was talking about?
제가 누구에 대해 말하고 있는 줄 아셨어요?
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.
박테리아는 인간처럼 커뮤니티 속에서 살아갑니다. 그들은 가족이 있고 그들은 말하고 자신들의 활동을 계획하죠. 마치 사람처럼 속이고 숨기며 몇몇은 아마도 서로 바람을 피울 겁니다. 만약 우리가 박테리아의 대화를 들을 수 있고 그들의 비밀 정보를 인간의 언어로 번역이 가능하다면 어떨까요? 만약 여러분이 박테리아 대화를 번역해서 살아남을 수 있다면요? 전 나노 물리학 박사이며 나노 물리학을 통해 실시간 번역 기술을 개발해왔습니다. 이 기술은 박테리아 커뮤니티를 관찰하여 박테리아 사이에서 일어난 일들을 저장하고 제공할 수 있습니다.
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.
박테리아는 어디에나 살고 있습니다. 그들은 흙 속과 가구 속에 살고 우리 몸 속에도 살고 있죠. 사실, 이 극장에 살아있는 세포들의 90%가 박테리아입니다. 어떤 박테리아는 이득을 주죠. 인간의 소화를 돕거나 항생물질을 생산합니다. 그리고 어떤 박테리아는 인간에게 유해합니다. 그들은 질병과 죽음을 유발하죠. 박테리아가 자신들이 가진 모든 기능을 사용하기 위해서는 상호간의 조직을 만들어야 합니다. 그리고는 마치 인간들처럼 행동합니다. 대화를 통해서 말이죠. 단어를 이용하는 대신 서로 대화하기 위해 분자를 이용해 신호를 보냅니다. 박테리아가 소수일 땐 분자 신호는 그저 날아가 버립니다. 마치 사막에서 홀로 한 남자가 소리 지르듯이 말이에요. 하지만 박테리아가 많을 때는 분자 신호가 쌓이고 박테리아는 그들이 혼자가 아님을 감지하기 시작합니다. 서로를 듣게 되는거죠. 이런 식으로 그들은 얼마나 많은 박테리아가 있는지 새로운 액션을 취하기 충분한지 확인을 하게 됩니다. 분자 신호가 특정 한계점에 다다르면 모든 박테리아는 동시에 동일한 액션을 취해야 한다는 필요성을 인지합니다.
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.
따라서 박테리아 대화의 구성은 계획 및 반응 과정과 분자 생성를 생성하고 응답하는 과정으로 이루어집니다. 저는 연구를 하는 동안 인간 체내의 박테리아 커뮤니티를 관찰하는데 초점을 두었습니다. 어떻게 이뤄지냐고요? 환자로부터 샘플을 얻고요. 샘플로 혈액이나 침을 사용합니다. 샘플에 전자들을 쏘면 이 전자들은 현존하는 대화 분자와 상호작용을 하게 되고 이 상호작용은 저희들에게 정보를 주죠. 어떤 종류의 박테리아인지 대화의 종류는 무엇인지 얼마나 많은 대화를 나누었는지 말입니다.
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.
그러면 대체 박테리아가 대화를 나눈다는 게 어떤 것일까요? 제가 이 번역 기술을 개발하기 전 제 첫 번째 추측은 박테리아가 원시적인 언어를 가질 거란 거였죠. 마치 아이들이 아직 단어와 문장을 만들어 내지 못하는 것처럼 말이죠. 행복하면 웃고 슬프면 우는 그런 간단한 언어 말입니다. 하지만 박테리아는 제가 추측한 만큼 원시적이지 않았습니다. 분자는 단순히 하나의 분자가 아니라 상황에 따라 여러 의미를 나타냈습니다. 마치 아기의 울음이 각기 다른 의미를 가진 것처럼요. 아기는 배고프거나 혹은 땀이 난다거나 혹은 아프거나 두려워서 울죠. 부모는 아기의 각기 다른 울음을 해석할 줄 압니다. 따라서 진정한 번역이 되려면 분자 신호의 해독이 가능하면서 상황에 맞게 그것들을 표현할 수 있어야 있어야 하죠. 그걸 누가 아냐고요? 아마 구글 번역기가 조만간 해내지 않을까 싶습니다.
(Laughter)
(웃음)
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.
예를 들어보죠. 여기 한 박테리아 정보를 가져왔습니다. 사전 훈련이 안되어 있으면 약간 이해하기 까다롭지만 일단 한 번 살펴보도록 하죠.
(Laughter)
(웃음)
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.
여기 한 감염 환자의 행복한 박테리아 가족이 있습니다. 이들을 몬테규 가족으로 불러 보죠. 그들은 자원을 나누고 재생산하며 성장합니다. 어느 날, 이들에게 새로운 이웃이 생겼습니다. 박테리아 캐퓰릿 가족이었죠.
(Laughter)
(웃음)
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.
모두 함께 일할 때는 아무런 문제가 없었습니다. 그러던 중, 뭔가 예상치 못했던 일이 일어났죠. 몬테규 가족의 로미오와 캐퓰릿 가족의 줄리엣이 서로 사랑하게 되었습니다.
(Laughter)
(웃음)
And yes, they share genetic material.
그리고, 네, 그들은 유전물질을 나누었죠.
(Laughter)
(웃음)
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.
이제 이 유전자의 이동은 몬테규 가족에게 위협이 됩니다. 그들은 감염 환자의 체내에서 유일한 가족이고픈 야망이 있었지만 이렇게 공유된 유전자 정보는 캐퓰릿 가족이 항체를 개발하는데 도움이 됩니다. 그래서 몬테규 가족은 다른 가족들을 제거하기 위해 분자들을 분출하며 자기들끼리 대화하기 시작했죠.
(Laughter)
(웃음)
And with subtitles:
이러한 자막들과 함께요.
[Let us coordinate an attack.]
[우리가 공격하게 도와줘.]
(Laughter)
(웃음)
Let's coordinate an attack. And then everybody at once responds by releasing a poison that will kill the other family.
공격을 공모해보자. 그리고는 모두들 갑자기 캐퓰릿 가족을 제거할 독을 방출하게 되죠.
[Eliminate!]
[제거하라!]
(Laughter)
(웃음)
The Capulets respond by calling for a counterattack.
캐퓰릿 가족은 반격합니다.
[Counterattack!]
[반격!]
And they have a battle.
그리고 그들은 전쟁을 하죠.
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.
박테리아가 칼 같은 세포기관으로 서로 싸우고 있는 실제 영상입니다. 상대를 제거하기 위해 그야말로 서로를 찌르고 터트리려 노력하고 있습니다. 이 전쟁에서 승리한 가문은 우세한 박테리아가 됩니다.
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.
여기서 제가 할 수 있는 건 박테리아 대화를 감지하는 거죠. 지금 보셨던 싸움 같은 단체 행동을 불러 일으키는 대화 말입니다. 이를 위해 병원에 있는 환자들의 신체 내부의 박테리아 커뮤니티를 관찰하였습니다. 저는 62명의 환자들을 대상으로 전통적인 방법으로 진단된 기존 결과를 알지 못한 채 특정 감염에 대한 환자 샘플을 검사했습니다.
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.
오늘날 박테리아 진단학에서는 하나의 샘플을 접시에 문지르고 이 박테리아가 5일 이내에 자라면 그 환자는 감염 반응 양성으로 진단을 받습니다. 이 연구를 끝내고 기존 진단 결과와 저희 기술이 진단한 결과를 비교했을 때 전 충격을 받았습니다. 제 예상치보다 훨씬 훌륭했습니다.
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.
저희가 밝혀낸 사실을 말하기 전 먼저 한 특별한 환자에 대해서 언급하고 싶습니다. 한 어린 소녀죠. 소녀는 낭포성 섬유증을 앓고 있었습니다. 이 유전 질환은 소녀의 폐가 박테리아에 쉽게 감염되도록 만듭니다. 이 소녀는 본래 임상시험 참가자는 아니었습니다. 다만 이 소녀를 관찰했던 이유는 유전 질환을 앓고 있음에도 그녀의 의료 기록에 아직까지 감염 병력이 없었기 때문입니다. 한 달에 한 번, 이 소녀는 병원에 가서 타액 샘플을 컵에 제공했습니다. 이 샘플은 박테리아 분석을 위해 중앙 연구실에 보내졌습니다. 의료진이 신속히 감염 여부를 알아낼 수 있게 말이죠. 또한 저희 기술로도 소녀의 샘플을 테스트할 수 있게 되죠.
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.
소녀의 샘플을 측정한 첫 두 달간은 아무것도 발견되지 않았습니다. 하지만 세 번째 달에 그녀의 샘플의 몇몇 박테리아가 대화를 나눈 걸 발견했죠. 박테리아는 그녀의 폐세포를 손상시키려 공모하고 있었습니다. 하지만 전통적인 기존 진단으로는 박테리아가 전혀 보이지 않았습니다. 다시 다음 달에 측정을 했고 전 박테리아의 대화가 심지어 더 공격적으로 변한 것을 보게 되었습니다. 여전히 기존 진단 기술은 아무 것도 밝혀내지 못했죠. 제 연구는 끝났었지만 6개월 후에 다시 그녀의 상태를 관찰하며 저희만 알고 있었던 그 박테리아의 존재가 다른 의료 개입 없이 사라졌는지 확인했습니다. 그들은 사라지지 않았죠. 그 소녀는 지금 치명적인 박테리아로 심각한 감염 진단을 받았습니다. 제가 먼저 발견했던 박테리아와 매우 흡사한 것이었죠. 적극적인 항생 치료에도 불구하고 감염을 뿌리 뽑기란 불가능했습니다. 의료진은 그녀가 20대까지 생존하기 어려울 거라 판단했습니다.
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.
제가 그 소녀의 샘플을 측정했을 당시 저희 기술은 아직 시작 단계였습니다. 심지어 이 방법이 효과가 있을지조차 확신하지 못했습니다. 따라서 의료진은 임상시험의 결과를 환자들에게 밝히지 않도록 요구했습니다. 그들의 치료 과정에 영향을 주고 싶지 않았기 때문이죠. 그래서 이러한 미입증된 결과를 그들에게 위험을 무릅쓰고 말을 해줄 수가 없었습니다. 왜냐하면 감염되지 않은 환자를 치료하는 것 또한 환자들에게 부정적인 결과를 가져오기 때문입니다. 하지만 이제 우리는 더 좋은 방법을 알았고 아직 수많은 어린 소년 소녀들을 구할 기회가 남아 있습니다. 불행하게도 이러한 일은 매우 흔하게 일어납니다. 환자들은 감염되고 박테리아는 기존의 전통적인 진단에서 모습을 드러내지 않다가 갑자기 심각한 증세와 함께 그 모습을 나타냅니다. 그리고 그때는 이미 너무 늦은 거죠.
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.
정말 놀라운 결과로 저희가 관찰했던 62명의 환자 중 기존의 진단 방식으로는 음성 반응을 나타냈던 절반 이상의 환자 샘플에서 저희의 기술은 박테리아 대화를 발견해 냈습니다. 달리 말해, 집에 돌아가서 자신이 감염되지 않았다고 믿었던 환자가 절반 이상이었다는 거죠. 비록 사실 그들이 위험한 박테리아를 지니고 있었음에도 불구하고요. 오진을 받은 환자들의 신체 내부에서는 박테리아가 동시 통합적으로 공격을 공모하고 있었습니다. 그들은 서로 속삭이고 있었죠. "속삭이는 박테리아"라 불리는 것은 기존 방식으로는 진단할 수 없는 박테리아입니다. 아직까지는 이러한 번역 기술만이 이런 속삭임을 알아낼 수 있습니다. 저는 박테리아들이 아직 속삭이고 있는 시점이 표적 치료가 가능한 절호의 기회라고 믿습니다. 만약 그 소녀가 이 소중한 기회동안 적절한 치료를 받았더라면 박테리아를 초기 시점에서 제거할 수 있었을지도 모릅니다. 감염에 더 이상 손을 쓸 수 없기 전에 말이죠.
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.
이 어린 소녀와 겪었던 경험은 저로 하여금 병원에 이 기술을 밀어부치도록 모든 것을 하도록 만들었습니다. 저는 이미 의료진과 함께 진료실에서 이 기술을 사용하고 있습니다. 감염의 조기 진단을 위해서죠.
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?
비록 박테리아의 속삭임 기간동안 의료진이 어떻게 치료해야할 지 아직은 알려지지 않았지만 이 기술은 의료진이 환자들의 위험을 보다 가까이 볼 수 있도록 돕습니다. 치료 과정의 효과 여부를 확인하도록 도와주고 다음과 같은 간단한 질문에도 답을 할 수 있을 것입니다. 환자가 감염이 되었는가? 그렇다면 어떠한 박테리아가 있는가?
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."
박테리아는 대화하며 비밀 계획을 세우고 서로 간에 기밀 정보를 보냅니다. 이제 그들의 속삭임을 듣는 것을 넘어 그들의 비밀 언어를 배우고 우리 스스로가 박테리아에게 속삭이게 될 것입니다. 박테리아가 말하듯이 말이죠. "3-oxo-C12-aniline."
(Laughter)
[박테리아어: 끝]
(Applause)
(웃음)
Thank you.
(박수)