I have a tendency to assume the worst, and once in a while, this habit plays tricks on me. For example, if I feel unexpected pain in my body that I have not experienced before and that I cannot attribute, then all of a sudden, my mind might turn a tense back into heart disease or calf muscle pain into deep vein thrombosis. But so far, I haven't been diagnosed with any deadly or incurable disease. Sometimes things just hurt for no clear reason.
Hajlamos vagyok a legrosszabbat feltételezni, és ez a szokás néha megviccel engem. Pl. ha váratlanul korábban nem tapasztalt fájdalmat érzek a testemben, melyet nem tudok mire vélni, majd az elmém ezt hirtelen szívbetegséggé alakítja át, vagy a vádliizom-fájdalmat mélyvénás trombózissá. De idáig nem diagnosztizáltak gyógyíthatatlan betegséget nálam. Néha csak úgy ok nélkül fáj valami.
But not everyone is as lucky as me. Every year, more than 50 million people die worldwide. Especially in high-income economies like ours, a large fraction of deaths is caused by slowly progressing diseases: heart disease, chronic lung disease, cancer, Alzheimer's, diabetes, just to name a few.
De nem mindenki olyan szerencsés, mint én. Évente több mint ötvenmillió ember hal meg világszerte. Különösen a miénkhez hasonló magas jövedelmű gazdaságokban a halálozás nagy részét lassan kialakuló betegségek okozzák, a szívbetegség, a krónikus tüdőbetegség, a rák, az Alzheimer-kór, a cukorbetegség – csak hogy említsek néhányat.
Now, humanity has made tremendous progress in diagnosing and treating many of these. But we are at a stage where further advancement in health cannot be achieved only by developing new treatments. And this becomes evident when we look at one aspect that many of these diseases have in common: the probability for successful treatment strongly depends on when treatment is started. But a disease is typically only detected once symptoms occur. The problem here is that, in fact, many diseases can remain asymptomatic, hence undetected, for a long period of time. Because of this, there is a persisting need for new ways of detecting disease at early stage, way before any symptoms occur. In health care, this is called screening.
Mára az emberiség óriási haladást ért el ezek felismerésében és kezelésében. De elértünk egy szintet, ahol az egészségügy további fejlődése már nem lehetséges csupán új kezelések kidolgozásával. Ez egyértelművé válik, ha megnézzük, milyen sok betegségre jellemző, hogy a gyógyulás esélye erősen függ attól, mikor kezdjük el a kezelést. Egy betegséget azonban többnyire a tünetek jelentkezése után mutatnak ki. A probléma valójában az, hogy mivel sok betegség tünetmentes, hosszú ideig észrevétlen maradhat. Ezért van folyamatosan igény új módszerekre a betegségek korai felfedezéséhez, még a tünetek jelentkezése előtt. Az egészségügyben ezt szűrésnek hívják.
And as defined by the World Health Organization, screening is "the presumptive identification of unrecognized disease in an apparently healthy person, by means of tests ... that can be applied rapidly and easily ..." That's a long definition, so let me repeat it: identification of unrecognized disease in an apparently healthy person by means of tests that can be applied both rapidly and easily. And I want to put special emphasis on the words "rapidly" and "easily" because many of the existing screening methods are exactly the opposite. And those of you who have undergone colonoscopy as part of a screening program for colorectal cancer will know what I mean.
Az Egészségügyi Világszervezet meghatározása szerint a szűrés feltételezhetően azonosítja a korábban fel nem ismert betegséget egy látszólag egészséges emberben, tesztekkel,... melyek könnyen és gyorsan alkalmazhatóak. Ez egy hosszú meghatározás, így hadd ismételjem meg: fel nem ismert betegség azonosítása egy látszólag egészséges emberben gyorsan és könnyen alkalmazható tesztekkel. Külön hangsúlyozni szeretném a "gyorsan" és "könnyen" szavakat, mert sok szűrési módszerre ennek pontosan az ellentéte igaz. És azok, akik közületek már estek át vastagbéltükrözésen a vastagbélrák elleni szűrőprogram részeként, tudják, hogy értem ezt.
Obviously, there's a variety of medical tools available to perform screening tests. This ranges from imaging techniques such as radiography or magnetic resonance imaging to the analysis of blood or tissue. We have all had such tests. But there's one medium that for long has been overlooked: a medium that is easily accessible, basically nondepletable, and it holds tremendous promise for medical analysis. And that is our breath.
Köztudott, hogy különböző orvosi eszközök állnak rendelkezésre a szűrőtesztek végrehajtásához. A választék az olyan képalkotó technikáktól, mint a röntgen vagy a mágneses rezonanciás képalkotás a vér- vagy szövetelemzésig terjed. Mindannyiunkon végeztek már ilyen teszteket. De egy tesztelési lehetőséget figyelmen kívül hagytak: egy könnyen elérhető, alapvetően kimeríthetetlen forrást, mely fantasztikus lehetőségeket kínál az orvosi elemzések terén. És ez a lélegzetünk.
Human breath is essentially composed of five components: nitrogen, oxygen, carbon dioxide, water and argon. But besides these five, there are hundreds of other components that are present in very low quantity. These are called volatile organic compounds, and we release hundreds, even thousands of them every time we exhale. The analysis of these volatile organic compounds in our breath is called breath analysis. In fact, I believe that many of you have already experienced breath analysis. Imagine: you're driving home late at night, when suddenly, there's a friendly police officer who asks you kindly but firmly to pull over and blow into a device like this one. This is an alcohol breath tester that is used to measure the ethanol concentration in your breath and determine whether driving in your condition is a clever idea. Now, I'd say my driving was pretty good, but let me check.
Az emberi lélegzet lényegében öt összetevőből áll: nitrogénből, oxigénből, szén-dioxidból, vízből és argonból. De ezen felül több száz egyéb összetevő található benne nagyon kis mennyiségben. Ezek illékony szerves vegyületek, melyekből több százat, sőt ezret légzünk ki. A lélegzetünkben lévő illékony szerves vegyületek elemzését légzéselemzésnek hívjuk. Ami azt illeti, szerintem sokan kipróbáltuk már a légzéselemzést. Képzeljétek el azt, hogy késő este éppen hazafelé vezettek, mikor hirtelen megláttok egy barátságos rendőrtisztet, aki kedvesen, de határozottan arra kér benneteket, hogy húzódjatok le, és fújjatok bele egy ilyen eszközbe. Ez egy alkoholszintet mérő eszköz, mely a lélegzetben található etanol koncentrációját méri, és meghatározza, hogy jó ötlet-e abban az állapotban vezetni. Azt mondanám, hogy nagyon jól vezettem, de hadd ellenőrizzem le.
(Beep)
(Sípolás)
0.0, so nothing to worry about, all fine.
0,0, így nem kell aggódni, minden rendben.
(Laughter)
(Nevetés)
Now imagine a device like this one, that does not only measure alcohol levels in your breath, but that detects diseases like the ones I've shown you and potentially many more. The concept of correlating the smell of a person's breath with certain medical conditions, in fact, dates back to Ancient Greece. But only recently, research efforts on breath analysis have skyrocketed, and what once was a dream is now becoming reality. And let me pull up this list again that I showed you earlier. For the majority of diseases listed here, there's substantial scientific evidence suggesting that the disease could be detected by breath analysis.
Most képzeljetek el egy olyan eszközt, amely nemcsak az alkoholszintet méri a lélegzetetekben, hanem azonosítja, felismeri a korábban mutatott betegségeket is, esetleg sokkal többet. Az az elgondolás, hogy a lélegzetünk szaga összefügg bizonyos betegségekkel, valójában az ókori Görögországból ered, de csak mostanában kezdtek el a kutatók komolyan foglalkozni a légzéselemzéssel, és így az egykori álom most valósággá válik. Hadd mutassam meg újra ezt a korábban már megismert listát. A betegségek többsége szerepel rajta, és komoly tudományos bizonyítékok utalnak arra, hogy a betegségek kimutathatók légzéselemzéssel.
But how does it work, exactly? The essential part is a sensor device that detects the volatile organic compounds in our breath. Simply put: when exposed to a breath sample, the sensor outputs a complex signature that results from the mixture of volatile organic compounds that we exhale. Now, this signature represents a fingerprint of your metabolism, your microbiome and the biochemical processes that occur in your body. If you have a disease, your organism will change, and so will the composition of your exhaled breath. And then the only thing that is left to do is to correlate a certain signature with the presence or absence of certain medical conditions.
De hogy működik ez pontosan? Elengedhetetlen része egy érzékelő eszköz, amely felismeri a lélegzetünkben lévő illékony szerves vegyületeket. Egyszerűen fogalmazva, mikor légzésmintát kap az érzékelő, egy komplex jellemzést ad ki a kilélegzett illékony szerves vegyületek keverékének összetételéről. Tulajdonképpen ez a jellemzés az anyagcserénk, a mikrobiomunk és a testünkben lejátszódó biokémiai folyamatok ujjlenyomata. Ha betegek vagyunk, megváltozik a szervezet működése, és emiatt a kibocsátott lélegzet összetétele is. Ezután már csak annyi van hátra, hogy összefüggést találjunk egy bizonyos jellemzés és bizonyos egészségügyi állapotok jelenléte vagy hiánya között.
The technology promises several undeniable benefits. Firstly, the sensor can be miniaturized and integrated into small, handheld devices like this alcohol breath tester. This would allow the test to be used in many different settings and even at home, so that a visit at the doctor's office is not needed each time a test shall be performed.
Ez a technológia számos tagadhatatlan előnnyel kecsegtet. Először is, az érzékelő kicsinyíthető, és beépíthető olyan kis kézi eszközökbe is, mint ez az alkoholszintmérő. Ez lehetővé tenné a sokféle beállítással történő tesztelést, sőt még az otthonit is, hogy ne kelljen orvosi rendelőbe menni a teszt elvégzéséhez.
Secondly, breath analysis is noninvasive and can be as simple as blowing into an alcohol breath tester. Such simplicity and ease of use would reduce patient burden and provide an incentive for broad adoption of the technology.
Másodszor, a légzéselemzés nem igényel orvosi tudást, és olyan egyszerű, mint belefújni egy alkoholszintmérőbe. Az ilyen egyszerű és könnyű használattal csökkenteni lehetne a betegre nehezedő terhet, ami elősegítené a technológia széles körű elterjedését.
And thirdly, the technology is so flexible that the same device could be used to detect a broad range of medical conditions. Breath analysis could be used to screen for multiple diseases at the same time. Nowadays, each disease typically requires a different medical tool to perform a screening test. But this means you can only find what you're looking for.
Harmadszor, ez a technológia olyan rugalmas, hogy ugyanazzal az eszközzel az egészségi állapotok széles köre lenne kimutatható. A légzéselemzés több betegség egyidejű szűrésére is használható. Manapság az egyes betegségek általában más orvosi eszközt igényelnek a szűrővizsgálat elvégzéséhez. De ez azt jelenti, hogy csak azt találhatod meg, amit keresel.
With all of these features, breath analysis is predestined to deliver what many traditional screening tests are lacking. And most importantly, all of these features should eventually provide us with a platform for medical analysis that can operate at attractively low cost per test. On the contrary, existing medical tools often lead to rather high cost per test. Then, in order to keep costs down, the number of tests needs to be restricted, and this means (a) that the tests can only be performed on a narrow part of the population, for example, the high-risk population; and (b) that the number of tests per person needs to be kept at a minimum. But wouldn't it actually be beneficial if the test was performed on a larger group of people, and more often and over a longer period of time for each individual? Especially the latter would give access to something very valuable that is called longitudinal data.
E tulajdonságokkal a légzéselemzés eleve arra rendeltetett, hogy a sokféle hagyományos szűrésből hiányzó adatokat adja meg. És ami a legfontosabb, e tulajdonságok végre olyan orvosi elemzéseket biztosíthatnának, ahol vonzóan alacsony költséggel járna egy-egy teszt. Ezzel ellentétben a jelenlegi orvosi eszközök gyakran elég magas vizsgálati költséggel járnak. Ezért a költségek csökkentése érdekében korlátozni kell a tesztek számát, ami azt jelenti, hogy a tesztek egyrészt csak a lakosság egy kis részén, pl. a veszélyeztetteken végezhetőek el, másrészt az egy személyre jutó tesztek számát minimálisra kell csökkenteni. De vajon nem lenne előnyösebb, ha a tesztet az emberek nagyobb csoportján végeznék, gyakrabban és hosszabb időn át mindenkinél? Különösen ez utóbbi biztosítana valami nagyon értékeset, amit longitudinális adatnak neveznek.
Longitudinal data is a data set that tracks the same patient over the course of many months or years. Nowadays, medical decisions are often based on a limited data set, where only a glimpse of a patient's medical history is available for decision-making. In such a case, abnormalities are typically detected by comparing a patient's health profile to the average health profile of a reference population. Longitudinal data would open up a new dimension and allow abnormalities to be detected based on a patient's own medical history. This will pave the way for personalized treatment.
A longitudinális adatok olyan adathalmazok, amelyek hónapokon vagy éveken át nyomon követnek egy adott beteget. Manapság az orvosi döntések gyakran korlátozott adatkészleten alapulnak, ahol csak a beteg kórtörténetének megtekintése áll rendelkezésre a döntéshozatalhoz. Ilyen esetben rendszerint rendellenességeket észlelnek, amikor összehasonlítják a beteg egészségi profilját a referenciapopuláció átlagos egészségi profiljával. A longitudinális adatok új dimenziót nyitnának meg, és lehetővé tennék a rendellenességek kimutatását a beteg saját kórtörténete alapján. Ez lehetővé teszi majd a személyre szabott kezelést.
Sounds pretty great, right? Now you will certainly have a question that is something like, "If the technology is as great as he says, then why aren't we using it today?" And the only answer I can give you is: not everything is as easy as it sounds. There are technical challenges, for example. There's the need for extremely reliable sensors that can detect mixtures of volatile organic compounds with sufficient reproducibility. And another technical challenge is this: How do you sample a person's breath in a very defined manner so that the sampling process itself does not alter the result of the analysis? And there's the need for data. Breath analysis needs to be validated in clinical trials, and enough data needs to be collected so that individual conditions can be measured against baselines. Breath analysis can only succeed if a large enough data set can be generated and made available for broad use.
Nagyszerűen hangzik, ugye? Most biztosan feltesztek egy ehhez hasonló kérdést, mint: "Ha tényleg olyan jó ez a technológia, akkor miért nem használjuk már ma is?" És az egyetlen válasz, amit adhatok, hogy: nem minden olyan könnyű, mint ahogy hangzik. Vannak például technikai kihívások. Szükség van rendkívül megbízható érzékelőkre, amelyek képesek újra meg újra kimutatni az illékony szerves vegyületek keverékeit. Egy másik technikai kihívás: Hogyan vehető légzésminta egy nagyon meghatározott módon úgy, hogy maga a mintavételi folyamat ne változtassa meg az elemzés eredményét? És szükség van adatokra. A légzéselemzést klinikai vizsgálatokkal kell hitelesíteni, elég adatot gyűjteni ahhoz, hogy az egyéni állapotok mérhetőek legyenek az alapértékekhez. A légzéselemzés csak akkor lehet sikeres, ha elég nagy adatkészlet állítható elő, és alkalmas a széles körű felhasználásra.
If breath analysis holds up to its promises, this is a technology that could truly aid us to transform our health care system -- transform it from a reactive system where treatment is triggered by symptoms of disease to a proactive system, where disease detection, diagnosis and treatment can happen at early stage, way before any symptoms occur.
Ha a légzéselemzéshez fűzött várakozások beigazolódnak, akkor ez olyan technológia, amely valóban segíthet az egészségügyi rendszer átalakításában – átalakíthatja azt egy reaktív rendszerből, melyben a kezelést a betegség tünetei váltják ki, egy proaktív rendszerré, ahol a betegség felderítése, diagnosztizálása és kezelése korai stádiumban történhet, még mielőtt bármilyen tünet jelentkezne.
Now this brings me to my last point, and it's a fundamental one. What exactly is a disease? Imagine that breath analysis can be commercialized as I describe it, and early detection becomes routine. A problem that remains is, in fact, a problem that any screening activity has to face because, for many diseases, it is often impossible to predict with sufficient certainty whether the disease would ever cause any symptoms or put a person's life at risk. This is called overdiagnosis, and it leads to a dilemma. If a disease is identified, you could decide not to treat it because there's a certain probability that you would never suffer from it. But how much would you suffer just from knowing that you have a potentially deadly disease? And wouldn't you actually regret that the disease was detected in the first place?
És ez vezet el utolsó, alapvető kérdésemhez. Mi is pontosan a betegség? Képzeljék el, hogy a légzéselemzés üzleti alapokra helyezhető, ahogy leírom, és a korai felismerés rutinná válik. Azonban fennmarad egy olyan probléma, amellyel minden szűrési tevékenységnek szembe kell néznie, mert sok betegség esetében gyakran lehetetlen kellő biztonsággal megjósolni, hogy a betegség okoz-e majd bármilyen tünetet, vagy veszélyezteti-e majd az ember életét. Ez az úgynevezett túldiagnosztizálás, és dilemmához vezet. Ha egy betegséget azonosítanak, dönthetünk úgy, hogy nem kezeltetjük, mert komoly esély van rá, hogy soha nem fogunk szenvedni tőle. De mennyit szenvednénk csak attól, ha tudnánk, hogy egy talán halálossá váló betegségben szenvedünk? És nem bánnánk meg egyből, hogy a betegséget felfedezték?
Your second option is to undergo early treatment with the hope for curing it. But often, this would not come without side effects.
A második lehetőség, hogy átesünk egy korai kezelésen a gyógyulás reményével. De ez gyakran mellékhatásokkal jár.
To be precise: the bigger problem is not overdiagnosis, it's overtreatment, because not every disease has to be treated immediately just because a treatment is available. The increasing adoption of routine screening will raise the question: What do we call a disease that can rationalize treatment, and what is just an abnormality that should not be a source of concern? My hopes are that routine screening using breath analysis can provide enough data and insight so that at some point, we'll be able to break this dilemma and predict with sufficient certainty whether and when to treat at early stage.
Pontosabban: a túldiagnosztizálásnál van egy nagyobb probléma, és ez a túlkezelés, mivel nem minden betegséget kell rögtön kezelni, csak mert van lehetőség a kezelésre. A rutinszűrés egyre növekvő mértékű elfogadása felveti a kérdést: Mit nevezünk betegségnek, ami igazolja a kezelés szükségességét, és mi az, ami csak egy rendellenesség, amely miatt nem kéne aggódnunk? Remélem, hogy a légzéselemzéssel végzett rutinszűrés elegendő adatot és betekintést nyújthat ahhoz, hogy egy bizonyos ponton képesek legyünk feloldani ezt a dilemmát, és kellő biztonsággal megjósolhassuk, hogy kell-e és mikor kell kezelést folytatni korai stádiumban.
Our breath and the mixture of volatile organic compounds that we exhale hold tremendous amounts of information on our physiological condition. With what we know today, we have only scratched the surface. As we collect more and more data and breath profiles across the population, including all varieties of gender, age, origin and lifestyle, the power of breath analysis should increase. And eventually, breath analysis should provide us with a powerful tool not only to proactively detect specific diseases but to predict and ultimately prevent them. And this should be enough motivation to embrace the opportunities and challenges that breath analysis can provide, even for people that are not part-time hypochondriacs like me.
A lélegzetünk és az illékony szerves vegyületek általunk kilégzett keveréke óriási mennyiségű információt tartalmaz élettani állapotunkról. Mostani tudásunkkal csak a felszínt súroljuk. Ahogy egyre több adatot és légzésprofilt gyűjtünk a lakosság körében, beleértve a nem, az életkor, a származás és az életmód minden változatát, a légzéselemzés jelentőségének növekednie kellene. És végül a légzéselemzésnek hatékony eszköznek kellene lennie, amely nemcsak konkrét betegségek korai felismerésére szolgál, hanem előre jelzésükre és végül megelőzésükre is. Ennek pedig elegendő motivációnak kellene lennie a légzéselemzés által kínált lehetőségek és kihívások kiaknázására, még azok számára is, akik nem részidős hipochonderek, mint én.
Thank you.
Köszönöm.
(Applause)
(Taps)