حسناً، أنا أمارس الرياضيات التطبيقية، وهذه مشكلة غريبة تواجه أي شخص يمارس الرياضيات التطبيقية وهي أننا نشبه استشاريي الإدارة. لا أحد يعلم ما الذي نقوم به. لذلك سوف أقوم اليوم -- بمحاولة شرح ما أقوم به لكم.
So, well, I do applied math, and this is a peculiar problem for anyone who does applied math, is that we are like management consultants. No one knows what the hell we do. So I am going to give you some -- attempt today to try and explain to you what I do.
حسنا، فالرقص هو أحد النشاطات التي يقوم بها الكثير من البشر. نحن سعداء براقصي الباليه الموهوبين وراقصي الرقص النقري سوف ترون لاحقاً. الآن، رقص الباليه يتطلب قدراً استثنائياً من الخبرة ومستوى عاليا من المهارة، ولرُبما حدا معينا من الملاءمة الأولية الذي قد يشتمل على مكوّن وراثي. والآن، للأسف، فاضطرابات الجهاز العصبي مثل مرض باركنسون تدمر تدريجيا هذه الموهبة المتميزة، كما يحدث لصديقي جان ستربلنغ، والذي كان راقص باليه موهوبا جداً في وقته. لقد حصل تقدم كبير وتم تركيب العلاج على مر السنين. ومع ذلك، هناك 6.3 مليون شخص في جميع أنحاء العالم يعانون من هذا المرض، ومفروض عليهم أن يتعايشوا مع الضعف غير القابل للعلاج، والرجفة، والتصلب والأعراض الأخرى التي تترافق مع هذا المرض فما نحتاج إليه هو أدوات موضوعية للكشف عن هذا المرض قبل فوات الأوان. نحن بحاجة إلى أن نكون قادرين على قياس التقدم في المرض موضوعياً وبشكل عام، السبيل الوحيد الذي سنعلم به أنه لدينا علاج حقيقي هو عندما نجد قياساً موضوعياً قادراً على الإجابة عن ذلك بالتأكيد.
So, dancing is one of the most human of activities. We delight at ballet virtuosos and tap dancers you will see later on. Now, ballet requires an extraordinary level of expertise and a high level of skill, and probably a level of initial suitability that may well have a genetic component to it. Now, sadly, neurological disorders such as Parkinson's disease gradually destroy this extraordinary ability, as it is doing to my friend Jan Stripling, who was a virtuoso ballet dancer in his time. So great progress and treatment has been made over the years. However, there are 6.3 million people worldwide who have the disease, and they have to live with incurable weakness, tremor, rigidity and the other symptoms that go along with the disease, so what we need are objective tools to detect the disease before it's too late. We need to be able to measure progression objectively, and ultimately, the only way we're going to know when we actually have a cure is when we have an objective measure that can answer that for sure.
لكن بشكل محبط، مع مرض باركنسون وغيره من اضطرابات الحركة، لا توجد مؤشرات حيوية، لذلك ليس هناك أي اختبار دم بسيط يمكننا القيام به وأفضل ما لدينا هو مثل هذا الاختبار العصبي الذي يستغرق 20 دقيقة. عليك الذهاب إلى العيادة للقيام به. كما أنه مكلفٌ جداً، وهذا يعني أنه خارج التجارب السريرية لا يمكن القيام به أبداً. لم يتم ذلك من قبل.
But frustratingly, with Parkinson's disease and other movement disorders, there are no biomarkers, so there's no simple blood test that you can do, and the best that we have is like this 20-minute neurologist test. You have to go to the clinic to do it. It's very, very costly, and that means that, outside the clinical trials, it's just never done. It's never done.
ولكن ماذا لو استطاع المرضى القيام بهذا الاختبار في المنزل؟ هذا سيوفّر عليهم فعلاً رحلة صعبة إلى العيادة وماذا لو استطاع المرضى القيام بهذا الاختبار بأنفسهم، صحيح؟ لا داعي لنفقات الموظفين الباهظة الثمن. بالمناسبة تبلغ تكلفته حوالي 300 دولار، عند القيام به في عيادة الأعصاب.
But what if patients could do this test at home? Now, that would actually save on a difficult trip to the clinic, and what if patients could do that test themselves, right? No expensive staff time required. Takes about $300, by the way, in the neurologist's clinic to do it.
لهذا ما أريد أن اقترحه عليكم كطريقة غير تقليدية تمكننا من محاولة تحقيق ذلك لأنه، كما سترون، من جانب واحد، على الأقل نحن جميعاً موهوبون مثل صديقي جان ستربلنغ.
So what I want to propose to you as an unconventional way in which we can try to achieve this, because, you see, in one sense, at least, we are all virtuosos like my friend Jan Stripling.
هنا لدينا شريط فيديو لحبال صوتية تهتز. هذه هي الحالة الصحيحة وهذا شخص يصدر أصواتا أثناء الكلام، ويمكننا أن نفكر في أنفسنا كراقصي باليه صوتيين، لأنه علينا تنسيق جميع هذه الأعضاء الصوتية عندما نصدر أصواتا، ونحن جميعا في الواقع لدينا المورثات اللازمة لذلك. FoxP2، على سبيل المثال. ومثل الباليه، فإنه يتطلب مستوى متميز من التدريب. أعني، فكروا فقط كم من الوقت يستغرقه طفل ليتعلم الكلام. في الحقيقة يمكننا انطلاقا من الصوت أن نتتبع موقع الحبال الصوتية عند اهتزازها، وكما تتأثر الأطراف في مرض باركنسون تتأثر أيضاً الأعضاء الصوتية. وعلى المؤشر السفلي، تستطيعون رؤية مثال على اهتزازات صوتية غير منتظمة ومرتعشة. ونرى الأعراض نفسها كاملةً. نرى ارتعاشا في الصوت، وضعفا وتصلبا. والكلام يصبح أكثر هدوء وأكثر لهثةً وذلك بعد فترة من الوقت، وهذا مثال على الأعراض المرافقة له.
So here we have a video of the vibrating vocal folds. Now, this is healthy and this is somebody making speech sounds, and we can think of ourselves as vocal ballet dancers, because we have to coordinate all of these vocal organs when we make sounds, and we all actually have the genes for it. FoxP2, for example. And like ballet, it takes an extraordinary level of training. I mean, just think how long it takes a child to learn to speak. From the sound, we can actually track the vocal fold position as it vibrates, and just as the limbs are affected in Parkinson's, so too are the vocal organs. So on the bottom trace, you can see an example of irregular vocal fold tremor. We see all the same symptoms. We see vocal tremor, weakness and rigidity. The speech actually becomes quieter and more breathy after a while, and that's one of the example symptoms of it.
لذلك يمكن لهذه المؤثرات الصوتية أن تكون تكون خفية جداً، في بعض الحالات، ولكن مع أي ميكروفون رقمي/ وباستخدام برنامج لتحليل دقة الصوت في تركيبة من أحدث آلات التعلم، والتي هي متقدمة جداً في وقتنا الحاضر يمكننا الآن تحديد وبدقة مكان أي شخص بشكل مستمر بين الصحة والمرض باستخدام الإشارات الصوتية وحدها.
So these vocal effects can actually be quite subtle, in some cases, but with any digital microphone, and using precision voice analysis software in combination with the latest in machine learning, which is very advanced by now, we can now quantify exactly where somebody lies on a continuum between health and disease using voice signals alone.
إذاً هذه الاختبارات المستندة إلى الصوت، كيف يمكنها الصمود أمام الاختبارات السريرية الاختصاصية؟ حسنا، فهي على حد السواء غير غازية. اختبار الأعصاب هو غير غازٍ. كلاهما يستخدم البنية التحتية القائمة. لسنا مضطرين لتصميم مجموعة جديدة من المستشفيات للقيام بها. وكلاهما دقيق على حد السواء. حسناً، ولكن بالإضافة إلى ذلك الاختبارات المستندة إلى صوت لاتحتاج إلى خبرة. وهذا يعني أنها يمكن أن تجرى بشكل شخصي. إنها عالية السرعة، تستغرق حوالي 30 ثانية على الأكثر. إنها منخفضة التكلفة للغاية، ونحن جميعا نعرف ما الذي يحدث. عندما يصبح شيء ذي تكلفة منخفضة للغاية فإنه يصبح قابلا للتطوير على نطاق واسع. لذا إليك بعض الأهداف المدهشة التي أعتقد أننا يمكننا التعامل معها الآن. ويمكننا التخفيف من الصعوبات اللوجستيكية التي يتعرض لها المرضى. لا حاجة للذهاب إلى المستشفى لإجراء الفحوص الروتينية. يمكننا القيام برصد عالي التردد للحصول على بيانات موضوعية. يمكننا القيام بكميات كبيرة من التوظيفات منخفضة التكلفة للتجارب السريرية، ويمكننا جعل إجراء الفحوصات على نطاق سكاني واسع ممكناً للمرة الأولى. ولدينا الفرصة للبدء في البحث عن المؤشرات الحيوية المبكرة للمرض قبل أن يتأخر الوقت.
So these voice-based tests, how do they stack up against expert clinical tests? We'll, they're both non-invasive. The neurologist's test is non-invasive. They both use existing infrastructure. You don't have to design a whole new set of hospitals to do it. And they're both accurate. Okay, but in addition, voice-based tests are non-expert. That means they can be self-administered. They're high-speed, take about 30 seconds at most. They're ultra-low cost, and we all know what happens. When something becomes ultra-low cost, it becomes massively scalable. So here are some amazing goals that I think we can deal with now. We can reduce logistical difficulties with patients. No need to go to the clinic for a routine checkup. We can do high-frequency monitoring to get objective data. We can perform low-cost mass recruitment for clinical trials, and we can make population-scale screening feasible for the first time. We have the opportunity to start to search for the early biomarkers of the disease before it's too late.
لذا، ولاتخاذ الخطوات الأولى نحو هذا اليوم سنقوم بإطلاق مبادرة صوت باركنسون. مع Aculab وPatientsLikeMe، هدفنا هو تسجيل عدد كبير جداً من الأصوات في جميع أنحاء العالم لجمع بيانات كافية للبدء في تحقيق هذه الأهداف الأربعة. لدينا أرقام محلية متاحة لثلاثة أرباع المليار من الناس على هذا الكوكب. أي شخص سليم أو مصاب بمرض الباركنسون يمكنه الاتصال بثمن رخيص، وترك تسجيلات بصوته، بضعة سنتات لكل اتصال، ويسعدني حقاً أن نعلن أننا فعلا قد حققنا ستة في المئة من هدفنا في ثماني ساعات فقط. شكراً لكم. (تصفيق) (تصفيق)
So, taking the first steps towards this today, we're launching the Parkinson's Voice Initiative. With Aculab and PatientsLikeMe, we're aiming to record a very large number of voices worldwide to collect enough data to start to tackle these four goals. We have local numbers accessible to three quarters of a billion people on the planet. Anyone healthy or with Parkinson's can call in, cheaply, and leave recordings, a few cents each, and I'm really happy to announce that we've already hit six percent of our target just in eight hours. Thank you. (Applause) (Applause)
توم رايلي: إذاً ماكس، بأخذ جميع هذه العينات
Tom Rielly: So Max, by taking all these samples of,
دعنا نقل، 10 آلاف شخص هل تستطيع تحديد الذين يتمتعون بصحة جيدة من المرضى؟ ما الذي ستسنتجه من هذه العينات؟
let's say, 10,000 people, you'll be able to tell who's healthy and who's not? What are you going to get out of those samples?
ماكس ليتل: نعم. نعم. ما يحدث هو أنه، أثناء الاتصال لديك إشارة إلى ما إذا كانت مصاب بالمرض أم لا ستشاهد ذلك. توم رايلي: صحيح. ماكس ليتل: كما ترى، بعض الناس قد لا يقومون بذلك. قد لا يستطعون تحمله. ولكن سوف نحصل على عينة كبيرة جداً من البيانات التي يتم جمعها من جميع الحالات المختلفة، ونحن نحصل عليها في حالات مختلفة وهو أمر يعد مهما لأننا آنذاك نستبعد العوامل الملتبسة، ونقوم بالبحث عن العلامات الحقيقة لهذا المرض.
Max Little: Yeah. Yeah. So what will happen is that, during the call you have to indicate whether or not you have the disease or not, you see. TR: Right. ML: You see, some people may not do it. They may not get through it. But we'll get a very large sample of data that is collected from all different circumstances, and it's getting it in different circumstances that matter because then we are looking at ironing out the confounding factors, and looking for the actual markers of the disease.
توم رايلي: إذاً فأنتم الآن دقيقون بنسبة 86 في المئة؟
TR: So you're 86 percent accurate right now?
ماكس ليتل: إنه أفضل من ذلك بكثير. في الواقع، طالبي ثانسيس، علي أن أذكره نظراً لأنه قام بعمل رائع والآن قد أثبت أنه يعمل عبر شبكة الهاتف المحمول كذلك مما يتيح لهذا المشروع، الحصول على دقة 99 في المئة.
ML: It's much better than that. Actually, my student Thanasis, I have to plug him, because he's done some fantastic work, and now he has proved that it works over the mobile telephone network as well, which enables this project, and we're getting 99 percent accuracy.
توم رايلي: تسعة وتسعين. حسنا، هذا تحسنٌ كبير. ما يعنيه ذلك هو أن الناس سوف يكونون قادرين على — ماكس ليتل: (يضحك) توم رايلي: الناس سوف يكونون قادرين على الاتصال من هواتفهم النقالة والقيام بهذا الاختبار، ويمكن لمرضى باركنسون الاتصال وتسجيل أصواتهم ومن ثم يمكن للطبيب النظر فيما أحرزوه من تقدم، والنظر في أي مرحلة هم على خط المرض.
TR: Ninety-nine. Well, that's an improvement. So what that means is that people will be able to — ML: (Laughs) TR: People will be able to call in from their mobile phones and do this test, and people with Parkinson's could call in, record their voice, and then their doctor can check up on their progress, see where they're doing in this course of the disease.
ماكس ليتل: بكل تأكيد.
ML: Absolutely.
توم رايلي: شكراً جزيلاً. إنه ماكس ليتل يا ناس.
TR: Thanks so much. Max Little, everybody.
ماكس ليتل: شكراً توم. (تصفيق)
ML: Thanks, Tom. (Applause)