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.
Em 2003, quando sequenciamos o genoma humano, pensamos que teríamos a resposta para tratar muitas doenças. Mas a realidade está bem longe, porque, além de nossos genes, nosso ambiente e estilo de vida podem ter um papel significativo no desenvolvimento de muitas doenças importantes.
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.
Um exemplo é a esteatose hepática, que afeta mais de 20% da população mundial, não tem tratamento e leva ao câncer hepático ou à insuficiência hepática. O sequenciamento do DNA por si só não nos fornece informações suficientes para encontrar terapias eficazes.
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.
Pelo lado positivo, há muitas outras moléculas em nosso corpo. De fato, há mais de 100 mil metabólitos. Metabólitos são quaisquer moléculas superpequenas em tamanho. Exemplos conhecidos são glicose, frutose, gorduras, colesterol, coisas que ouvimos o tempo todo. Metabólitos estão envolvidos em nosso metabolismo. Também estão em regiões do DNA e carregam informações de nossos genes e também de nosso estilo de vida. Compreender os metabólitos é fundamental para descobrir tratamentos para muitas doenças.
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.
Sempre quis tratar pacientes. Apesar disso, há 15 anos, deixei a faculdade de medicina pois eu sentia falta da matemática. Logo depois, descobri algo incrível: posso usar a matemática para estudar medicina. Desde então, venho desenvolvendo algoritmos para analisar dados biológicos. Parecia fácil: vamos coletar dados de todos os metabólitos de nosso corpo, desenvolver modelos matemáticos para descrever como eles mudam com certas doenças e intervir nessas mudanças para tratá-las.
Then I realized why no one has done this before: it's extremely difficult.
Foi aí que percebi por que ninguém havia feito isso antes: é extremamente difícil.
(Laughter)
(Risos)
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.
Existem muitos metabólitos em nosso corpo. Cada um é diferente do outro. Para alguns metabólitos, podemos medir a massa molecular com instrumentos de espectrometria de massa. Mas, como pode haver dez moléculas com a mesma massa, não sabemos exatamente o que são e, se quisermos identificar todas claramente, teremos que fazer mais experimentos, o que pode levar décadas e custar bilhões de dólares.
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.
Desenvolvemos uma plataforma de inteligência artificial, ou IA, para fazer isso. Aproveitamos o crescimento de dados biológicos e construímos um banco de dados de qualquer informação existente sobre metabólitos e suas interações com outras moléculas. Reunimos todos esses dados em uma megarrede. E a partir de tecidos ou sangue de pacientes, medimos massas de metabólitos e encontramos as massas que variam em uma doença. Mas, como mencionei antes, não sabemos exatamente o que são. Uma massa molecular de 180 poderia ser glicose, galactose ou frutose. Todas têm exatamente a mesma massa, mas funções diferentes em nosso corpo. Nosso algoritmo de IA considerou todas essas ambiguidades e explorou essa megarrede para descobrir as interconexões dessas massas metabólicas que resultam em doenças. Pela maneira como estão conectadas, conseguimos deduzir a massa de cada metabólito - como, neste exemplo, 180 poderia ser glicose - e, mais importante, descobrir como mudanças na glicose e em outros metabólitos levam a uma doença. Essa nova compreensão dos mecanismos das doenças nos permite descobrir terapias eficazes para o tratamento.
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.
Assim criamos uma "startup" para levar essa tecnologia ao mercado e impactar a vida das pessoas. Agora, minha equipe e eu da ReviveMed estamos trabalhando para descobrir terapias para doenças importantes causadas por metabólitos, como a esteatose hepática, pois é causada pelo acúmulo de gorduras, que são tipos de metabólitos no fígado. Como mencionei antes, é uma epidemia enorme que não tem tratamento.
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.
E a esteatose hepática é só um exemplo. No futuro, lidaremos com centenas de outras doenças que não têm tratamento. Ao coletar cada vez mais dados sobre metabólitos e entender como as mudanças nos metabólitos levam ao desenvolvimento de doenças, nossos algoritmos ficarão cada vez mais inteligentes para descobrir as terapias certas para os pacientes certos. E ficaremos mais próximos de alcançar nossa visão de salvar vidas com cada linha de código.
Thank you.
Obrigada.
(Applause)
(Aplausos)