Als wir 2003 das menschliche Genom sequenzierten, dachten wir, wir hätten die Antwort, um viele Krankheiten zu behandeln. Aber die Realität ist weit davon entfernt, denn neben unseren Genen könnten Umwelt und Lebensstil eine wichtige Rolle bei der Entwicklung vieler Krankheiten spielen.
In 2003, when we sequenced the human genome, we thought we would have the answer to treat many diseases. But the reality is far from that, because in addition to our genes, our environment and lifestyle could have a significant role in developing many major diseases.
Ein Beispiel ist die Fettleberkrankheit, von der über 20 % der Bevölkerung weltweit betroffen sind, die nicht behandelt werden kann und zu Leberkrebs oder Leberversagen führt. Die Sequenzierung der DNA allein gibt uns also nicht genügend Informationen, um wirksame Therapeutika zu finden.
One example is fatty liver disease, which is affecting over 20 percent of the population globally, and it has no treatment and leads to liver cancer or liver failure. So sequencing DNA alone doesn't give us enough information to find effective therapeutics.
Glücklicherweise gibt es viele verschiedene Moleküle in unserem Körper. Tatsächlich gibt es über 100.000 Metaboliten. Metaboliten sind alle Moleküle, die von ihrer Grösse her winzig sind. Bekannte Beispiele sind Glukose, Fruktose, Fette, Cholesterin -- von denen hören wir immer. Metaboliten sind an unserem Stoffwechsel beteiligt. Sie sind auch stromabwärts der DNA, sodass sie Informationen unserer Gene und Lebensstile enthalten. Metaboliten zu verstehen ist wichtig, um Therapien für Krankheiten zu finden.
On the bright side, there are many other molecules in our body. In fact, there are over 100,000 metabolites. Metabolites are any molecule that is supersmall in their size. Known examples are glucose, fructose, fats, cholesterol -- things we hear all the time. Metabolites are involved in our metabolism. They are also downstream of DNA, so they carry information from both our genes as well as lifestyle. Understanding metabolites is essential to find treatments for many diseases.
Ich wollte schon immer Patienten behandeln. Trotzdem habe ich vor 15 Jahren die medizinische Fakultät verlassen, da ich Mathematik vermisste. Bald darauf fand ich das Coolste: Ich kann Mathematik benutzen, um Medizin zu studieren. Seitdem entwickle ich Algorithmen zur Analyse biologischer Daten. Es klang so einfach: Wir sammeln Daten von allen Metaboliten in unserem Körper, entwickeln mathematische Modelle, die beschreiben, wie sie sich bei Krankheiten verändern und greifen in diese Veränderungen ein, um sie zu behandeln.
I've always wanted to treat patients. Despite that, 15 years ago, I left medical school, as I missed mathematics. Soon after, I found the coolest thing: I can use mathematics to study medicine. Since then, I've been developing algorithms to analyze biological data. So, it sounded easy: let's collect data from all the metabolites in our body, develop mathematical models to describe how they are changed in a disease and intervene in those changes to treat them.
Dann wurde mir klar, warum das noch niemand getan hatte: Es ist extrem schwierig.
Then I realized why no one has done this before: it's extremely difficult.
(Gelächter)
(Laughter)
Es gibt viele Metaboliten in unserem Körper. Jedes Einzelne ist anders als das andere. Bei einigen Metaboliten können wir deren Molekülmasse mithilfe von Massenspektrometriegeräten messen. Aber da es etwa 10 Moleküle mit genau der gleichen Masse geben könnte, wissen wir nicht genau, was sie sind und wenn man sie alle klar identifizieren will, muss man mehr Experimente durchführen, die Jahrzehnte dauern und Milliarden Dollar kosten könnten.
There are many metabolites in our body. Each one is different from the other one. For some metabolites, we can measure their molecular mass using mass spectrometry instruments. But because there could be, like, 10 molecules with the exact same mass, we don't know exactly what they are, and if you want to clearly identify all of them, you have to do more experiments, which could take decades and billions of dollars.
Also haben wir eine KI-Plattform entwickelt, um das zu tun. Wir nutzten das Wachstum biologischer Daten, um eine Datenbank mit allen vorhandenen Informationen über Metaboliten und deren Wechselwirkungen mit anderen Molekülen aufzubauen. All diese Daten fassten wir zu einem Meganetzwerk zusammen. Dann messen wir Massen von Metaboliten aus Gewebe und Blut von Patienten und finden die Massen, die bei einer Krankheit verändert sind. Aber wie schon erwähnt, wissen wir nicht genau, was sie sind. Eine Molekularmasse von 180 kann Glukose, Galactose oder Fructose sein. Sie alle haben genau die gleiche Masse, aber unterschiedliche Funktionen im Körper. Unser KI-Algorithmus hat all diese Unklarheiten berücksichtigt. Dann hat er dieses Meganetzwerk durchsucht, um herauszufinden, wie die Massen miteinander verbunden sind, die zu Krankheiten führen. Aus der Art, wie sie verbunden sind, können wir schliessen, was jede Metabolitenmasse ist, sodass 180 hier Glucose sein könnte und, was noch wichtiger ist, entdecken wie Veränderungen bei Glucose und anderen Metaboliten zu einer Krankheit führen. Dieses neuartige Verständnis der Krankheitsmechanismen ermöglicht es uns, wirksame Therapeutika zu entdecken.
So we developed an artificial intelligence, or AI, platform, to do that. We leveraged the growth of biological data and built a database of any existing information about metabolites and their interactions with other molecules. We combined all this data as a meganetwork. Then, from tissues or blood of patients, we measure masses of metabolites and find the masses that are changed in a disease. But, as I mentioned earlier, we don't know exactly what they are. A molecular mass of 180 could be either the glucose, galactose or fructose. They all have the exact same mass but different functions in our body. Our AI algorithm considered all these ambiguities. It then mined that meganetwork to find how those metabolic masses are connected to each other that result in disease. And because of the way they are connected, then we are able to infer what each metabolite mass is, like that 180 could be glucose here, and, more importantly, to discover how changes in glucose and other metabolites lead to a disease. This novel understanding of disease mechanisms then enable us to discover effective therapeutics to target that.
So gründeten wir ein Start-Up, um die Technologie auf den Markt zu bringen und Menschenleben zu verändern. Jetzt arbeiten mein Team und ich bei ReviveMed daran, Therapeutika für Krankheiten zu entdecken, wo Metaboliten Haupttreiber sind, wie z. B. Fettleberkrankheiten, weil sie durch die Ansammlung von Fetten verursacht werden, die zu den Metaboliten in der Leber gehören. Wie ich bereits erwähnte, ist es eine riesige Epidemie ohne Behandlung.
So we formed a start-up company to bring this technology to the market and impact people's lives. Now my team and I at ReviveMed are working to discover therapeutics for major diseases that metabolites are key drivers for, like fatty liver disease, because it is caused by accumulation of fats, which are types of metabolites in the liver. As I mentioned earlier, it's a huge epidemic with no treatment.
Und Fetterleberkrankheiten sind nur ein Beispiel. In Zukunft werden wir hunderte von anderen Krankheiten ohne Behandlungswege bekämpfen. Indem wir immer mehr Daten über Metaboliten sammeln und verstehen, wie Veränderungen zu Krankheiten führen, werden unsere Algorithmen immer intelligenter, um die richtigen Therapeutika für die richtigen Patienten zu finden. Und wir werden unserer Vision, mit jeder Codezeile Leben zu retten, näher kommen.
And fatty liver disease is just one example. Moving forward, we are going to tackle hundreds of other diseases with no treatment. And by collecting more and more data about metabolites and understanding how changes in metabolites leads to developing diseases, our algorithms will get smarter and smarter to discover the right therapeutics for the right patients. And we will get closer to reach our vision of saving lives with every line of code.
Vielen Dank.
Thank you.
(Applaus)
(Applause)