How can we investigate this flora of viruses that surround us, and aid medicine? How can we turn our cumulative knowledge of virology into a simple, hand-held, single diagnostic assay? I want to turn everything we know right now about detecting viruses and the spectrum of viruses that are out there into, let's say, a small chip.
Nasıl oluyor, etrafımızı saran bu virüs florasını ve tıbbi tedavisini nasıl araştırabiliriz? Virolojideki bütün bilgi birikimimizi nasıl basit, elde yapılabilen, tek bir tanısal teste dönüştürebiliriz? Şimdi virüsleri tanımakla ilgili ve dışarıdaki virüslerin spektrumuyla ilgili bildiğimiz herşeyi küçük bir çipe dönüştürmek istiyorum diyelim.
When we started thinking about this project -- how we would make a single diagnostic assay to screen for all pathogens simultaneously -- well, there's some problems with this idea. First of all, viruses are pretty complex, but they're also evolving very fast. This is a picornavirus. Picornaviruses -- these are things that include the common cold and polio, things like this. You're looking at the outside shell of the virus, and the yellow color here are those parts of the virus that are evolving very, very fast, and the blue parts are not evolving very fast. When people think about making pan-viral detection reagents, usually it's the fast-evolving problem that's an issue, because how can we detect things if they're always changing? But evolution is a balance: where you have fast change, you also have ultra-conservation -- things that almost never change.
Bu proje hakkında konuşmaya başladığımızda -- tek bir tanısal testin, rastgele olarak bütün patojenleri göstermesini nasıl sağlarız -- pekala, bu fikirde bazı sorunlar var. En başta, virüsler biraz karmaşıktır, ama ayrıca çok hızlı evrimleşirler. Bu bir pikornavirüs. Pikornavirüsler -- bunlar nezle, çocuk felci ve buna benzer hastalıklar yapan şeyler. Virüsün dış kabuğuna bakıyorsunuz, buradaki sarı renk virüsün çok çok hızlı evrimleşen bölümleri, mavi bölümler ise pek hızlı evrimleşmiyor. İnsanlar virüs tanıma ajanları yapmak istediğinde genelde söz konusu olan bu hızlı evrimleşen bölgedir, çünkü eğer bir şeyler sürekli değişiyorsa nasıl tanıyabiliriz ki? Ama evrim bir dengedir: hızlı değişimin olduğu yerde, ayrıca ultra-koruma da vardır -- neredeyse hiç değişmeyen şeyler --
And so we looked into this a little more carefully, and I'm going to show you data now. This is just some stuff you can do on the computer from the desktop. I took a bunch of these small picornaviruses, like the common cold, like polio and so on, and I just broke them down into small segments. And so took this first example, which is called coxsackievirus, and just break it into small windows. And I'm coloring these small windows blue if another virus shares an identical sequence in its genome to that virus. These sequences right up here -- which don't even code for protein, by the way -- are almost absolutely identical across all of these, so I could use this sequence as a marker to detect a wide spectrum of viruses, without having to make something individual. Now, over here there's great diversity: that's where things are evolving fast. Down here you can see slower evolution: less diversity.
Biz bu meseleye biraz daha dikkatli eğildik, ve şimdi size verileri göstereceğim. Bu kendi bilgisayarınızda yapabileceğiniz türden bir şey. Bu küçük pikornavirüslerden bir demet aldım, nezle, çocuk felci, bu tarz etkenler, ve onları küçük bölümlere ayırdım, koksaki virüsü denen bu ilk örneği aldım onu da küçük parçalara ayırdım. Ve eğer farklı bir virüsün genomunda tamamen aynı olan sekanslar varsa onları maviyle boyuyorum. Buradaki bu sekanslar -- hiç protein kodlamadıklarını belirteyim -- bütün buradakilerle neredeyse tamamen aynılar, yani bu sekansı, geniş bir virüs spektrumunu tespit etmek için kullanabilirim, hem de özel bir şeyler yapmama gerek kalmadan. Şimdi, burada büyük bir çeşitlilik var: burası hızlı evrimleşmenin olduğu yer. Aşağıda ise yavaş evrimi görebilirsiniz: daha az çeşitlilik.
Now, by the time we get out here to, let's say, acute bee paralysis virus -- probably a bad one to have if you're a bee --- this virus shares almost no similarity to coxsackievirus, but I can guarantee you that the sequences that are most conserved among these viruses on the right-hand of the screen are in identical regions right up here. And so we can encapsulate these regions of ultra-conservation through evolution -- how these viruses evolved -- by just choosing DNA elements or RNA elements in these regions to represent on our chip as detection reagents.
Şimdi, zamanla buraya geldik, diyelim ki akut arı felci virüsü -- eğer bir arıysanız muhtemelen buna sahip olmak kötüdür -- bu virüsün koksaki virüsü ile neredeyse hiç benzerliği yok, ama size şunu garanti edebilirim ki, ekranın sağındaki bu en korunmuş sekanslar buradaki bölgelerle tamamen aynı. O zaman biz evrimden yola çıkarak, "nasıl evrimleştiler" sorusundan yola çıkarak, bu bölgelerdeki DNA ve RNA elemanlarını seçip, bu ultra-koruma alanlarını tespit edip, çipimizde tanı ajanı olarak kullanabiliriz.
OK, so that's what we did, but how are we going to do that? Well, for a long time, since I was in graduate school, I've been messing around making DNA chips -- that is, printing DNA on glass. And that's what you see here: These little salt spots are just DNA tacked onto glass, and so I can put thousands of these on our glass chip and use them as a detection reagent. We took our chip over to Hewlett-Packard and used their atomic force microscope on one of these spots, and this is what you see: you can actually see the strands of DNA lying flat on the glass here. So, what we're doing is just printing DNA on glass -- little flat things -- and these are going to be markers for pathogens. OK, I make little robots in lab to make these chips, and I'm really big on disseminating technology. If you've got enough money to buy just a Camry, you can build one of these too, and so we put a deep how-to guide on the Web, totally free, with basically order-off-the-shelf parts. You can build a DNA array machine in your garage. Here's the section on the all-important emergency stop switch. (Laughter) Every important machine's got to have a big red button. But really, it's pretty robust. You can actually be making DNA chips in your garage and decoding some genetic programs pretty rapidly. It's a lot of fun. (Laughter)
Tamam, yani yaptığımız şey bu, ama bunu nasıl yapacağız? Pekala, uzunca bir zamandır, yüksek lisans yıllarımdan beri, DNA çipleri yapmakla uğraşıyordum -- bu, DNA'nın cam üzerindeki baskısı. Ve burada gördüğünüz şey: bu küçük tuz noktaları, cama yapışan DNA'lar, yani bunlardan binlercesini cam çipimize koyup tanıma ajanı olarak kullanabilirim. Çipimizi Hewlett-Packard'a götürdük ve atomik kuvvet mikroskoplarını bu noktalardan birinin üzerinde kullandık, ve işte gördüğünüz şey: camın üzerinde dümdüz uzanan DNA iplikçiklerini görebilirsiniz. Yani, yaptığımız tek şey cam üzerine DNA baskısı yapmak -- küçük düz şeyler -- bunlar da patojen işaretleciyileri olacak. Pekala, laboratuvarda bu çipleri hazırlamaları için küçük robotlar yapıyorum, ve teknolojinin yayılmasında oldukça etkiliyimdir. Eğer bir Camry almaya yetecek kadar paranız varsa, siz de bunlardan birini yapabilirsiniz. sitemize tamamen ücretsiz olarak geniş bir kılavuz koyduk dolabınızı monte eder gibi garajınızda büyük bir DNA dizisi makinesi yapabilirsiniz. Bu kısım bütün acil kapatma düğmelerinde bulunur. (Kahkahalar) Her önemli makinenin büyük kırmızı bir düğmesi olmalıdır. Ama gerçekten, çok güçlü bir şey. Gerçekten garajınızda DNA çipleri yapabilirsiniz ve bazı genetik programları hızla çözebilirsiniz. Çok eğlencelidir. (Kahkahalar)
And so what we did -- and this is a really cool project -- we just started by making a respiratory virus chip. I talked about that -- you know, that situation where you go into the clinic and you don't get diagnosed? Well, we just put basically all the human respiratory viruses on one chip, and we threw in herpes virus for good measure -- I mean, why not? The first thing you do as a scientist is, you make sure stuff works. And so what we did is, we take tissue culture cells and infect them with various viruses, and we take the stuff and fluorescently label the nucleic acid, the genetic material that comes out of these tissue culture cells -- mostly viral stuff -- and stick it on the array to see where it sticks. Now, if the DNA sequences match, they'll stick together, and so we can look at spots. And if spots light up, we know there's a certain virus in there.
Yani biz ne yaptık -- bu gerçekten hoş bir proje -- bir solunum virüsü çipi yaparak başladık. Bundan bahsetmiştim -- bilirsiniz, şu hastaneye gidip de tanı alamadığınız durumlar? Pekala, basitçe bütün insan solunum virüslerini bir çipe yerleştiriyoruz, ve ölçüm yapmak için uçuk virüsü fırlatıyoruz. Neden olmasın? Bir biliminsanı olarak yapacağınız ilk şey, işlerin yolunda gittiğinden emin olmaktır. Yaptığımız şey; doku kültürü hücrelerini aldık bu hücreleri farklı virüslerle enfekte ettik oluşan şeyleri aldık ve bu hücrelerden çıkan nükledik asidi, genetik materyali florasan işaretlemeyle işaretledik. çoğu viral şeyler -- ve birleştikleri yerleri görmek için dizi ile birleştirdik. Şimdi, eğer DNA sekansları uyuşuyorsa birleşecekler, ve noktaları gözlemleyebileceğiz. Eğer nokta parlarsa, orada belli bir virüs var demek.
That's what one of these chips really looks like, and these red spots are, in fact, signals coming from the virus. And each spot represents a different family of virus or species of virus. And so, that's a hard way to look at things, so I'm just going to encode things as a little barcode, grouped by family, so you can see the results in a very intuitive way. What we did is, we took tissue culture cells and infected them with adenovirus, and you can see this little yellow barcode next to adenovirus. And, likewise, we infected them with parainfluenza-3 -- that's a paramyxovirus -- and you see a little barcode here. And then we did respiratory syncytial virus. That's the scourge of daycare centers everywhere -- it's like boogeremia, basically. (Laughter) You can see that this barcode is the same family, but it's distinct from parainfluenza-3, which gives you a very bad cold. And so we're getting unique signatures, a fingerprint for each virus. Polio and rhino: they're in the same family, very close to each other. Rhino's the common cold, and you all know what polio is, and you can see that these signatures are distinct. And Kaposi's sarcoma-associated herpes virus gives a nice signature down here. And so it is not any one stripe or something that tells me I have a virus of a particular type here; it's the barcode that in bulk represents the whole thing.
Bu çipler işte böyle görünüyor, ve bu kırmızı noktalar da aslında virüsten gelen sinyaller. Her nokta farklı bir virüs ailesini ya da virüs türünü temsil ediyor. Aslında bakarsınız bu zor bir yöntem, o yüzden buradaki şeyleri küçük barkodlar olarak şifreleyeceğim, ailesel olarak ayrılmış şekilde, böylece sonuçları sezgisel olarak göreceksiniz. Yaptığımız şey; doku kültürü hücrelerini aldık ve adenovirüs ile enfekte ettik, ve işte, adenovirüs'ün yanındaki küçük sarı barkodu görebilirsiniz. Sonra benzer bir şekilde, parainfluenza-3 ile enfekte ettik bu bir paramiksovirüs'tür -- ve burada küçük barkodu görüyorsunuz. Sonra solunum yolunun sinsityal virüsünü denedik. Bu her yerde günlük bakım merkezlerinin baş belasıdır, karabasan gibidir. (Kahkahalar) Bu barkodun aynı aile olduğunu görebilirsiniz, ama parainfluenza-3'ten farklıdır, ciddi bir nezle kaparsınız. O zaman her virüs için bir imza, bir parmak izi elde ediyoruz. Çocuk felci ve rino: aynı ailedeler, birbirlerine çok yakınlar. Rino nezle yapar, çocuk felcinin ne olduğunu zaten biliyorsunuz, bu imzaların farklı olduğunu görebilirsiniz. Ve kaposi sarkomu yapan herpes virüsü aşağıya hoş bir imza atıyor. Yani burada, bende hangi türden virüs olduğunu söyleyen tek bir şerit tarzı bir şey değil; eksetiyetle her şeyi temsil eden bir barkod.
All right, I can see a rhinovirus -- and here's the blow-up of the rhinovirus's little barcode -- but what about different rhinoviruses? How do I know which rhinovirus I have? There're 102 known variants of the common cold, and there're only 102 because people got bored collecting them: there are just new ones every year. And so, here are four different rhinoviruses, and you can see, even with your eye, without any fancy computer pattern-matching recognition software algorithms, that you can distinguish each one of these barcodes from each other.
Pekala, bir rinovirüs görebiliyorum ve bu da rinovirüs'ün küçük barkodunun gösterisi, peki ya farklı rinovirüsler? Bende hangi rinovirüs olduğunu nasıl bilebilirim? Soğuk algınlığının bilinen 102 tane varyantı var, sadece 102 tane çünkü insanlar onları toplamaya üşenir: her sene sadece bir iki tane yeni virüs çıkıyor. Burada dört farklı rhinovirüs var, ve gözünüzle bile görebilirsiniz ki, hiç bilgisayarlı numune eşleştirme, tanımlama programlama fantazileri olmadan, buradaki barkodları diğerlerinden rahatlıkla ayırt edebilirsiniz.
Now, this is kind of a cheap shot, because I know what the genetic sequence of all these rhinoviruses is, and I in fact designed the chip expressly to be able to tell them apart, but what about rhinoviruses that have never seen a genetic sequencer? We don't know what the sequence is; just pull them out of the field. So, here are four rhinoviruses we never knew anything about -- no one's ever sequenced them -- and you can also see that you get unique and distinguishable patterns. You can imagine building up some library, whether real or virtual, of fingerprints of essentially every virus. But that's, again, shooting fish in a barrel, you know, right? You have tissue culture cells. There are a ton of viruses. What about real people? You can't control real people, as you probably know. You have no idea what someone's going to cough into a cup, and it's probably really complex, right? It could have lots of bacteria, it could have more than one virus, and it certainly has host genetic material. So how do we deal with this? And how do we do the positive control here?
Şimdi, burada işi ucuza kapatma şansımız var, çünkü bütün bu rinovirüslerin genetik sekanslarını biliyorum, hatta daha iyi ayırabilmek için bir de çip tasarladım, ama daha önce hiç bir genetik sekansçı görmeyen rinovirüsler ne olacak? Sekanslarının ne olduğunu bilmiyoruz, sadece çevreden topluyoruz. İşte haklarında hiçbir şey bilmediğimiz dört tane rinovirüs -- henüz kimse sekanslamamış benzersiz ve fark edilebilir örnekler olduklarını görebilirsiniz. Gerçekten veya hayalen, her virüsün parmak izini içeren bir kütüphane kurduğunuzu hayal edebilirsiniz. Ama bu yine, kovadan balık yakalamak olur, anlıyorsunuz değil mi? Doku kültürü hücreleriniz var: bir sürü virüs. Peki ya gerçek insanlar? Bildiğiniz gibi, gerçek insanları kontrol edemezsiniz. Biri öksürdüğünde bardağa neler saçacağı hakkında fikriniz yok, ve muhtemelen çok karmaşıktır, değil mi? Birçok bakteri olabilir, birden çok virüs olabilir, ve kesinlikle bulaştıranın genetik materyalini içeriyordur, o zaman bununla nasıl başa çıkabiliriz? Buradaki pozitif kontrolü nasıl yapalım?
Well, it's pretty simple. That's me, getting a nasal lavage. And the idea is, let's experimentally inoculate people with virus. This is all IRB-approved, by the way; they got paid. And basically we experimentally inoculate people with the common cold virus. Or, even better, let's just take people right out of the emergency room -- undefined, community-acquired respiratory tract infections. You have no idea what walks in through the door. So, let's start off with the positive control first, where we know the person was healthy. They got a shot of virus up the nose, let's see what happens.
Aslında oldukça basit. Bu benim, burun lavajı alırken. Fikir ise şu; deneysel olarak insanları virüsle enfekte edelim -- bu tamamen IRB onaylıdır, bunun için ödeme alıyorlar -- biz deneysel olarak insanlara soğuk algınlığı virüsünü veriyoruz. Veya, daha da iyisi, insanları acil odalarının önüne çıkarın -- tanımlanmayan, toplumdan kazanılmış solunum yolu enfeksiyonları. Kapından içeri neler gireceğini bilemeyiz. Peki, o zaman önce pozitif kontrol ile başlayalım, biliyoruz ki bu insan bir zamanlar sağlıklıydı. Burunlarından içeri virüs saldırısı oldu, neler oluyor görelim.
Day zero: nothing happening. They're healthy; they're clean -- it's amazing. Actually, we thought the nasal tract might be full of viruses even when you're walking around healthy. It's pretty clean. If you're healthy, you're pretty healthy. Day two: we get a very robust rhinovirus pattern, and it's very similar to what we get in the lab doing our tissue culture experiment. So that's great, but again, cheap shot, right? We put a ton of virus up this guy's nose. So -- (Laughter) -- I mean, we wanted it to work. He really had a cold. So, how about the people who walk in off the street?
Sıfırıncı gün: hiçbir şey olmadı. Sağlıklılar, temizler -- bu harika. Açıkçası, etrafta gayet sağlıklı bir şekilde yürürken bile burun yolunun virüslerle dolu olacağını düşünmüştük. Oldukça temiz. Eğer sağlıklıysanız, oldukça sağlıklısınızdır. İkinci gün: çok sağlam bir rinovirüs numunemiz oldu, ve laboratuvarda yaptığımız doku kültürü deneyinde elde ettiğimiz virüslere çok benziyor. Bu harika, ama hatırlayın, ucuza kapatmalıyız değil mi? Bu adamın burnuna tonlarca virüs yerleştiriyoruz. Böylece -- (Kahkahalar) -- Yani, işe yaramasını istedik. Demek istediğim, gerçekten soğuk aldınlığı vardı. Peki, sokakta yürüyen insanlardan ne haber?
Here are two individuals represented by their anonymous ID codes. They both have rhinoviruses; we've never seen this pattern in lab. We sequenced part of their viruses; they're new rhinoviruses no one's actually even seen. Remember, our evolutionary-conserved sequences we're using on this array allow us to detect even novel or uncharacterized viruses, because we pick what is conserved throughout evolution. Here's another guy. You can play the diagnosis game yourself here. These different blocks represent the different viruses in this paramyxovirus family, so you can kind of go down the blocks and see where the signal is. Well, doesn't have canine distemper; that's probably good. (Laughter) But by the time you get to block nine, you see that respiratory syncytial virus. Maybe they have kids. And then you can see, also, the family member that's related: RSVB is showing up here. So, that's great. Here's another individual, sampled on two separate days -- repeat visits to the clinic. This individual has parainfluenza-1, and you can see that there's a little stripe over here for Sendai virus: that's mouse parainfluenza. The genetic relationships are very close there. That's a lot of fun.
Burada gizli ID kodları ile temsil edilen iki birey var. İkisinin de rinovirüsü var; bu örneği laboratuvarda hiç görmemiştik. Virüslerinin bir kısmını sekansladık; kimsenin görmediği yeni rinovirüsler. Hatırlayın, bu dizide kullandığımız evrimsel olarak korunan sekanslarımız yeni veya tanımlanmamış virüsleri bile tespit etmemizi sağlıyor, çünkü evrime bakıp neyin korunmuş olduğunu anlıyoruz. Bir başka adam. Burada tanı koymaca oyununu kendiniz oynayabilirsiniz. Buradaki farklı bloklar bu paramikso virüs ailesindeki farklı virüsleri temsil ediyor, yani şöyle bir göz gezdirip sinyalin nerede olduğunu görebilirsiniz. Pekala, en azından gençlik hastalığı yok, bu muhtemelen iyidir. (Kahkahalar) Ama zamanda dokuzunca bloğa geldiğinizde, şu solunum yolunun sinsityal virüsünü görüyorsunuz. Belki çocukları vardır. Ve siz de görebilirsiniz, kan bağı olan bir aile üyesi: RSVB burada da var. Bu harika. İşte farklı iki günde numune alınan başka bir birey, hastaneye pek çok gez gelmiş. Bu bireyde parainfluenza-1 var, burada Sendai virüsü'nü gösteren küçük bir şerit olduğunu görebilirsiniz: bu fare parainfluenza'sı. Aralarındaki genetik ilişki oldukça yakın. Bu çok eğlenceli.
So, we built out the chip. We made a chip that has every known virus ever discovered on it. Why not? Every plant virus, every insect virus, every marine virus. Everything that we could get out of GenBank -- that is, the national repository of sequences. Now we're using this chip. And what are we using it for? Well, first of all, when you have a big chip like this, you need a little bit more informatics, so we designed the system to do automatic diagnosis. And the idea is that we simply have virtual patterns, because we're never going to get samples of every virus -- it would be virtually impossible. But we can get virtual patterns, and compare them to our observed result -- which is a very complex mixture -- and come up with some sort of score of how likely it is this is a rhinovirus or something. And this is what this looks like. If, for example, you used a cell culture that's chronically infected with papilloma, you get a little computer readout here, and our algorithm says it's probably papilloma type 18. And that is, in fact, what these particular cell cultures are chronically infected with.
O halde, çipimizi yaptık. Üzerinde şu ana kadar kaşfedilen bütün virüsleri barındıran bir çip yaptık. Neden olmasın? Her bitki virüsü, her böcek virüsü, her deniz virüsü. GenBank'ta bulabildiğimiz her şey -- bu ulusan sekans deposudur -- Şimdi bu çipi kullanalım. Niye kullanıyoruz? Pekala, her şeyden önce, bunun gibi büyük bir çipiniz olduğunda, birazcık daha fazla bilişime ihtiyacınız olur, o yüzden otomatik tanı koyan bir sistem tasarladık. Fikir şöyle; sanal numunelerimiz var çünkü asla her virüsten örnek alamayız; bu imkansız olurdu. Ama sanal numuneler elde edebiliriz, ve gözlemlediğimiz sonuçla karşılaştırırız, bu çok karmaşık bir karışım olur ve bunu bir rinovirüs olup olmadığını gösteren bir tür puanlama ile birlikte gelir. İşte böyle görünüyor. Eğer, mesela, bir hücre kültürü kullandıysanız bu kronik olarak papilloma ile enfekte olmuştur, burada küçük bir bilgisayar çıktısı alırsınız, ve algoritmamız bize bunun muhtemelen papilloma tip 18 olduğunu söyler. Bu, buradaki herbir hücre kültürünün kronik olarak enfekte olduğu ajan.
So let's do something a little bit harder. We put the beeper in the clinic. When somebody shows up, and the hospital doesn't know what to do because they can't diagnose it, they call us. That's the idea, and we're setting this up in the Bay Area. And so, this case report happened three weeks ago. We have a 28-year-old healthy woman, no travel history, [unclear], doesn't smoke, doesn't drink. 10-day history of fevers, night sweats, bloody sputum -- she's coughing up blood -- muscle pain. She went to the clinic, and they gave her antibiotics and then sent her home. She came back after ten days of fever, right? Still has the fever, and she's hypoxic -- she doesn't have much oxygen in her lungs. They did a CT scan. A normal lung is all sort of dark and black here. All this white stuff -- it's not good. This sort of tree and bud formation indicates there's inflammation; there's likely to be infection. OK. So, the patient was treated then with a third-generation cephalosporin antibiotic and doxycycline, and on day three, it didn't help: she had progressed to acute failure. They had to intubate her, so they put a tube down her throat and they began to mechanically ventilate her. She could no longer breathe for herself. What to do next? Don't know. Switch antibiotics: so they switched to another antibiotic, Tamiflu. It's not clear why they thought she had the flu, but they switched to Tamiflu.
O zaman daha zor bir şeyler yapalım. Çağrı cihazını kliniğe koyuyoruz. Biri çıkageldiği zaman ve hastane tanı koyamadığı için ne yapacağını bilmediği zaman, bizi arıyorlar. fikir bu, bu sistemi körfez bölgesine kuruyoruz. Bu vaka raporu 3 hafta önce oldu. 28 yaşında sağlıklı bir kadın, seyahat hikayesi yok, sigare içmiyor, alkol kullanmıyor. 10 gündür ateşi var, gece terlemeleri, kanlı balgam, öksürdüğünde kan geliyor, kas ağrıları var. Hastaneye gitti ve ona bazı antibiyotikler verdiler, doğru, ve sonra eve gönderdiler. On gün boyunca ateşi düşmedi ve tekrar geldi -- hala ateşi vardı -- ve hipoksik durumdaydı -- akciğerlerinde yeteri kadar oksijen yoktu. Bir BT taraması yaptılar. Buradaki karanlık siyah şeyler normal akciğer. Beyaz şeyler ise -- iyi değil. Bu tarz bir ağaç-tomurcuk yapısı iltihap olduğunu gösterir; bir enfeksiyon olması muhtemel. Tamam. Hastaya daha sonra üçüncü nesil bir sefalosporin antibiyotik ve doksisilin verildi, ve üçüncü gün, işe yaramadı; akut yetmezliğe ilerledi. Onu intübe etmeleri gerekti, boğazından bir tüp geçirdiler ve mekanik olarak hava vermeye başladılar. Artık yardım olmadan nefes alamıyordu. Şimdi ne yapalım? Bilmiyoruz. Antibiyotikleri değiştirelim, başka bir antibiyotiğe geçtiler, Tamiflu verdiler, -- neden grip olduğunu düşündükleri pek açık değil -- ama Tamiflu'ya geçtiler.
And on day six, they basically threw in the towel. You do an open lung biopsy when you've got no other options. There's an eight percent mortality rate with just doing this procedure, and so basically -- and what do they learn from it? You're looking at her open lung biopsy. And I'm no pathologist, but you can't tell much from this. All you can tell is, there's a lot of swelling: bronchiolitis. It was "unrevealing": that's the pathologist's report. And so, what did they test her for? They have their own tests, of course, and so they tested her for over 70 different assays, for every sort of bacteria and fungus and viral assay you can buy off the shelf: SARS, metapneumovirus, HIV, RSV -- all these. Everything came back negative, over 100,000 dollars worth of tests. I mean, they went to the max for this woman.
Altıncı gün, artık havlu attılar. Başka seçeneğiniz yoksa açık akciğer biyopsisi yaparsınız. Sadece bu işlemde yüzde sekiz ölüm oranı var, bu kadar açık -- peki bundan ne öğreniyorlar? Açık akciğer biyopsisini görüyorsunuz. Ben patolog değilim, ama bundan fazlasını söyleyemezsiniz. Tek söyleyebileceğiniz birçok şişliğin olduğu: bronşiolit. Bu sonuç vermiyordu: işte patoloji raporu. O zaman ne diye test yaptılar? Elbette kendi testleri var, ve her yerde bulunabilen her türlü bakteriyi, mantarı, virüsü test etmek için 70 tane farklı test yaptılar. SARS, metapnömo virüs, HIV, RSV -- bunların hepsi. Hepsi negatif çıktı. Testlerin maliyeti 100,000 dolardan fazla. Demek istediğim, bu kadın için sınırları zorladılar.
And basically on hospital day eight, that's when they called us. They gave us endotracheal aspirate -- you know, a little fluid from the throat, from this tube that they got down there -- and they gave us this. We put it on the chip; what do we see? Well, we saw parainfluenza-4. Well, what the hell's parainfluenza-4? No one tests for parainfluenza-4. No one cares about it. In fact, it's not even really sequenced that much. There's just a little bit of it sequenced. There's almost no epidemiology or studies on it. No one would even consider it, because no one had a clue that it could cause respiratory failure. And why is that? Just lore. There's no data -- no data to support whether it causes severe or mild disease. Clearly, we have a case of a healthy person that's going down.
Ve hastanedeki sekizinci gün, bizi aradılar. Bize endotrakeal aspirat örneği verdiler -- bilirsiniz, boğazdan alınan bir miktar sıvı, işte aldıkları bu tüpün içinde -- ve bize verdiler. Biz bunu çipe koyduk; ne görüyoruz? İşte, parainfluenza-4. İyi güzel de, parainfluenza-4 de neyin nesi? Kimse parainfluenza-4 için test yapmaz. Kimse onu kaale almaz. Hatta, pek sekanslama da yapılmamıştır. Sadece bir kısmı sekanslandı. Neredeyse hiç epidemiyoloji ya da çalışma yok. Kimse dikkate bile almamış, çünkü kimsede solunum yetmezliği yapabileceğine dair bir ipucu yok. Peki neden? Sadece ilim. Hiç veri yok -- Ağır ya da hafif hastalığa sebep olduğunu destekleyecek hiç veri yok. Ama şurası açık ki, elimizde sağlığı dibe vuran bir insan vakası var.
OK, that's one case report. I'm going to tell you one last thing in the last two minutes that's unpublished -- it's going to come out tomorrow -- and it's an interesting case of how you might use this chip to find something new and open a new door. Prostate cancer. I don't need to give you many statistics about prostate cancer. Most of you already know it: third leading cause of cancer deaths in the U.S. Lots of risk factors, but there is a genetic predisposition to prostate cancer. For maybe about 10 percent of prostate cancer, there are folks that are predisposed to it. And the first gene that was mapped in association studies for this, early-onset prostate cancer, was this gene called RNASEL. What is that? It's an antiviral defense enzyme. So, we're sitting around and thinking, "Why would men who have the mutation -- a defect in an antiviral defense system -- get prostate cancer? It doesn't make sense -- unless, maybe, there's a virus?"
Tamam, bu sadece bir vaka. Son iki dakikada size son bir şey söyleyeceğim. bu henüz yayınlanmadı -- yarın çıkacak -- yeni bir şey bulmak veya bir kapı açmak için bu çipi nasıl kullanabileceğinize dair bir vaka. Prostat kanseri. Prostat kanseriyle ilgili pek istatistik vermeme gerek yok. Çoğunuz zaten biliyorsunuz: ABD'deki kanser ölümlerinin üçüncü sıradaki sebebi. Bir sürü risk faktörü var, ama ayrıca genetik yatkınlık da söz konusu. Prostat kanseri hastalarının belki de yüzde 10'u, genetik olarak yatkın insanlardır. Ve ilişki çalışmalarında bu erken prostat kanseri konusuyla ilgili haritalanan ilk gen, adına RNASEL dediğimiz bu gendi. Ne bu? Bir antiviral savunma enzimi mi? Oturup biraz düşünelim. Antiviral savunma sisteminde mutasyon olan, hasar olan erkekler neden prostat kanseri oluyor? Pek mantıklı görünmüyor -- tabi eğer bir virüs yoksa.
So, we put tumors --- and now we have over 100 tumors -- on our array. And we know who's got defects in RNASEL and who doesn't. And I'm showing you the signal from the chip here, and I'm showing you for the block of retroviral oligos. And what I'm telling you here from the signal, is that men who have a mutation in this antiviral defense enzyme, and have a tumor, often have -- 40 percent of the time -- a signature which reveals a new retrovirus. OK, that's pretty wild. What is it? So, we clone the whole virus. First of all, I'll tell you that a little automated prediction told us it was very similar to a mouse virus. But that doesn't tell us too much, so we actually clone the whole thing. And the viral genome I'm showing you right here? It's a classic gamma retrovirus, but it's totally new; no one's ever seen it before. Its closest relative is, in fact, from mice, and so we would call this a xenotropic retrovirus, because it's infecting a species other than mice. And this is a little phylogenetic tree to see how it's related to other viruses. We've done it for many patients now, and we can say that they're all independent infections. They all have the same virus, but they're different enough that there's reason to believe that they've been independently acquired. Is it really in the tissue? And I'll end up with this: yes. We take slices of these biopsies of tumor tissue and use material to actually locate the virus, and we find cells here with viral particles in them. These guys really do have this virus.
Tümörleri testimize ekledik -- şimdi 100'den fazla tümör var -- Kimin RNASEL geninde hasar olduğunu, kimde olmadığını biliyoruz. Burada size çipten gelen sinyali gösteriyorum, ve retroviral oligo bloklarını gösteriyorum. Ve bu sinyale bakarak diyorum ki, bu antiviral savunma enziminde nutasyon olan bir adamın, eğer tümörü de varsa, muhtemelen -- %40 ihtimalle -- yeni bir retrovirüs ortaya koyan bir imzası vardır. Tamam, bu çok vahşice. Nedir peki? Bütün virüsü klonladık. Öncelikle şunu belirteyim, küçük bir otomatik tahmin bize bu virüsün fare virüsüne çok benzediğini söyledi. Ama bu çok da anlam ifade etmiyor, o yüzden bütün yapıyı klonladık. Şu anda size gösterdiğim viral genom nedir? Klasik bir gama retrovirüs, ama tamamen yeni; kimse daha önce görmemişti. En yakın akrabası bir farelerden geliyor, o zaman buna "farklı çoğalan" anlamında xenotropik retrovirüs diyebiliriz çünkü fareden farklı bir türü enfekte ediyor. Bu, bizi diğer virüslerle olan ilişkisini gösteren küçük bir filogenetik ağaç. Şu ana kadar birçok hastaya uyguladık, ve hepsinin birbirinden bağımsız enfeksiyonlar olduğunu söyleyebiliriz. Hepsinde aynı virüs var, ama bu virüsleri farklı yerlerden aldıklarını ispatlamaya yetecek kadar birbirlerinden farklılar. Gerçekten dokuda mı? Bunu söyleyip bitiriyorum. Evet Bu tümör dokusu biyopsilerinden dilimler alıyoruz ve virüsü yerleştirmek için malzemeyi kullanıyoruz, ve içinde viral parçacıklar olan hücreler görüyoruz. Bu adamlarda gerçekten bu virüs var.
Does this virus cause prostate cancer? Nothing I'm saying here implies causality. I don't know. Is it a link to oncogenesis? I don't know. Is it the case that these guys are just more susceptible to viruses? Could be. And it might have nothing to do with cancer. But now it's a door. We have a strong association between the presence of this virus and a genetic mutation that's been linked to cancer. That's where we're at. So, it opens up more questions than it answers, I'm afraid, but that's what, you know, science is really good at. This was all done by folks in the lab -- I cannot take credit for most of this. This is a collaboration between myself and Don. This is the guy who started the project in my lab, and this is the guy who's been doing prostate stuff. Thank you very much. (Applause)
Bu virüs prostat kanseri yapıyor mu? Aslında burada söylediklerim nedensillik ima etmiyor. Bilmiyorum. Kanserleşmeyle bağlantısı var mı? Bilmiyorum. Vakayı oluşturan sadece bu adamların daha hassas olması mı? Olabilir. Ve kanserle hiç ilişkisi olmayabilir. Ama bu bir kapı. Virüsün varlığıyla kansere yol açan genetik mutasyon arasında oldukça güçlü bir bağlantı var. Bulunduğumuz nokta burası. Korkarım bu cevaptan çok sorulara yol açıyor, ama bu tam da, bilirsiniz, bilimin gerçekten iyi olduğu şey. Bunların hepsi laboratuvar milleti tarafından yapıldı; Çoğunu kendi üzerime alamam. Bu, ben ve Don arasındaki bir işbirliği. Bu, laboratuvarımda projeyi başlatan adam, ve bu da işin prostat kısmını yapan adam. Çok teşekkür ederim.