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.
אז, אני עוסק במתמטיקה יישומית ובעיה משונה עבור כל מי שעושה מתמטיקה ישומית היא שאנחנו כמו יועצי ניהול, אף אחד לא ממש יודע מה אנחנו עושים. אז אני הולך לתת לכם -- אני אנסה היום להשתדל ולהסביר לכם מה אני עושה.
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.
אז, ריקוד הוא אחד מהפעילויות הכי אנושיות שיש. אנחנו נהנים מהווירטואוזיות של רקדני בלט וסטפס עוד תראו בהמשך. עכשיו, בלט דורש רמת מומחיות יוצאת דופן ורמה גבוהה מאוד של כישורים, וכנראה גם רמה כלשהי של התאמה מראש לתחום שעשויה בהחלט להיות בעלת מרכיב גנטי. עכשיו, לצערנו הפרעות נוירולוגיות כמו מחלת פרקינסון הורסות בהדרגה את היכולת המופלאה הזו. כפי שהיא עושה לחברי יאן סטריפלינג שהיה רקדן בלט וירטואוז בזמנו. אז, במשך השנים נעשתה התקדמות רבה בטיפולים. אך ישנם 6.3 מיליון בני אדם ברחבי העולם החולים במחלה, והם נאלצים לחיות עם חולשה, רעד, נוקשות, וסימפטומים חשוכי מרפא אחרים של המחלה. אז מה שאנו זקוקים לו הם כלים אובייקטיבים שיאפשרו לאבחן את המחלה לפני שנהיה מאוחר מדי. אנו צריכים להיות מסוגלים למדוד את התקדמות המחלה בצורה אובייקטיבית. ובסופו של דבר הדרך היחידה בה נוכל לדעת מתי יש בידינו תרופה, תהיה כאשר יהיו לנו אמות מידה אובייקטיביות היכולות לענות על כך בוודאות.
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.
למרבה התסכול, למחלת פרקינסון והפרעות תנועה אחרות אין סמנים ביולוגיים, כך שאין בדיקת דם פשוטה אותה ניתן לבצע, והאבחון הטוב ביותר שיש לנו הוא מן מבחן נוירולוגי העורך 20 דקות. אתה חייב ללכת למרפאה על מנת לעבור אותו. הוא מאוד מאוד יקר, ומשמעות הדבר היא שפרט למחקרים קליניים הוא פשוט אף פעם לא מבוצע. אף פעם לא מבוצע.
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 $300, by the way, in the neurologist's clinic to do it.
אבל מה אם החולים יכלו לבצע את המבחן הזה בבית? עכשיו, זה בעצם יחסוך נסיעה קשה למרפאה. ומה אם חולים יוכלו לבצע את המבחן הזה בעצמם, נכון? לא צריך יותר את זמנו היקר של הצוות הרפואי. עולה בערך 300$, דרך אגב, לעשות את המבחן במרפאה נוירולוגית.
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.
אז מה שאני רוצה להציע לכם היא דרך בלתי שגרתית בה נוכל לנסות להשיג את המטרה הזו. כי, אתם מבינים, במובן אחד לפחות אנו כולנו וירטואוזים כמו חברי יאן סטריפלינג.
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.
אז יש לנו כאן סרטון של מיתרי קול רוטטים. עכשיו, זה בריא וזהו מישהו שמשמיע קולות דיבור, ואנחנו יכולים לחשוב על עצמנו כעל רקדני בלט ווקליים, כי אנחנו חייבים לתאם בין כל איברי הפקת הקול כאשר אנחנו משמיעים צלילים, ולכולנו יש למעשה את הגנים הדרושים לכך. FoxP2 לדוגמא. וכמו בבלט דרושה מידה מדהימה של אימון. אני מתכון, רק תחשבו כמה זמן לוקח לילד ללמוד לדבר. מהצליל אנחנו יכולים למעשה לעקוב אחרי המיקום של מיתרי הקול בזמן שהם רוטטים, ובדיוק כמו שהגפיים מושפעות ממחלת פרקינסון כך מושפעים גם איברי הקול. אז בגרף התחתון אתם יכולים לראות דוגמא של רעד בלתי סדיר של מיתרי הקול. אנחנו רואים את כל אותם הסימפטומים. אנחנו רואים רעד של המיתרים, חולשה ונוקשות. הדיבור הופך למעשה ליותר שקט ומתנשף לאחר כמה זמן, וזהו אחד מהסימפטומים המרכזיים.
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.
ההשפעות הווקליות האלו עשויות להיות עדינות למדי במקרים מסויימים, אבל בעזרת כל מיקרופון דיגיטלי ושימוש בתוכנה המבצעת ניתוח מדוייק לצליל בשילוב עם החידושים בתחום למידת מכונה שהופך להיות מאוד מתקדם לאחרונה, אנחנו יכולים למדוד בדיוק היכן מישהו נמצא ברצף שבין בריאות לחולי, על ידי שימוש באות הווקלי בלבד.
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.
אז המבחנים מבוססי הקול האלו, איך הם עומדים מול מבחנים קליניים? ובכן, שניהם לא פולשניים. המבחן הנוירולוגי הוא לא פולשני. שניהם עושים שימוש בתשתית קיימת. לא צריך לתכנן בתי חולים חדשים על מנת לבצע אותם. ושניהם מדוייקים. אוקיי, אבל נוסף על כך מבחנים מבוססי קול לא דורשים מומחיות. משמעות הדבר היא כי הם ניתנים לביצוע עצמי. הם מהירים, לוקחים בערך 30 שניות לכל היותר. הם זולים מאוד, וכולנו יודעים מה קורה כשמשהו הופך להיות זול מאוד, הוא הופך לזמין מאוד. אז הנה כמה מטרות מדהימות שנראה לי שאנחנו יכולים להתמודד איתן היום. אנו יכולים להפחית את הקשיים הלוגיסטיים עבור החולים. אין צורך להגיע למרפאה לבדיקה שגרתית. אנחנו יכולים לבצע בדיקות בתדירות גבוהה ולקבל מידע אובייקטיבי. אנחנו יכולים לבצע גיוס מאסיבי וזול עבור מבדקים קליניים. ואנחנו יכולים להפוך סריקות של אוכלוסיות שלמות למעשיות לראשונה מאז ומעולם. יש לנו את ההזדמנות להתחיל ולחפש אחרי סמנים ביולוגיים מוקדמים למחלה לפני שנהיה מאוחר מדי.
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)
אז, אנו עושים את הצעדים הראשונים בכוון זה היום, ומשיקים את היוזמה לזיהוי קולי של פרקינסון (Parkingson’s Voice Initiative). יחד עם Aculab ו PatiensLikeMe אנחנו מתכוונים להקליט מספר גדול של קולות ברחבי העולם על מנת לאסוף מספיק נתונים כדי להתחיל ולהתמודד עם ארבעת המטרות האלו יש לנו מספרי טלפון מקומיים נגישים לשלושת רבעי מיליארד אנשים בעולם. כל אדם בריא או חולה פרקינסון יכול להתקשר, בזול, ולהשאיר הקלטה, במחיר של כמה סנט, ואני שמח מאוד להודיע שכבר הגענו לשישה אחוזים מהמטרה שלנו בשמונה שעות בלבד. תודה רבה. [מחיאות כפיים] [מחיאות כפיים]
Tom Rielly: So Max, by taking all these samples of,
טום ריילי: אז מקס, באמצעות כל הדגימות האלה של
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?
נניח 10,000 אנשים, אתם תוכלו לקבוע מי בריא ומי לא? מה אתם הולכים להשיג מהדגימות האלה?
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.
מקס ליטל: כן. כן. אז מה שיקרה זה שבזמן השיחה אתה צריך לציין האם יש לך את המחלה או לא, אתה מבין. טום: נכון. מקס: אתה מבין, חלק מהאנשים אולי יעשו את זה. אולי הם לא ישלימו את התהליך. אבל אנחנו נקבל דגימה גדולה מאוד של נתונים הנאספים בכל מני נסיבות שונות, ולהשיג אותם בנסיבות שונות זה הדבר החשוב מאחר ואז אנחנו יכולים לנפות את הגורמים המבלבלים, ולחפש אחר הסמנים האמיתיים של המחלה.
TR: So you're 86 percent accurate right now?
טום: אז רמת הדיוק שלכם היא 86% כרגע?
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.
מקס: המצב הרבה יותר טוב מזה. למעשה, סטודנט שלי ת'נסיס, אני חייב להזכיר אותו כי הוא עשה עבודה מדהימה, ולאחרונה הוא הוכיח שהשיטה עובדת גם ברשתות של טלפונים ניידים, מה שמאפשר את פרוייקט הזה, ואנחנו מקבלים 99% דיוק.
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.
טום: 99. טוב, זה שיפור. אז מה שזה אומר זה שאנשים יוכלו מקס: [צוחק] טום: שאנשים יוכלו להתקשר מהטלפונים הניידים שלהם ולעשות את הבדיקה הזו, ואנשים עם פרקינסון יוכלו להתקשר, להקליט את הקול שלהם, ואז הרופא שלהם יוכל להתעדכן בהתקדמות שלהם, ולראות מה מצבם במהלך המחלה.
ML: Absolutely.
מקס: בהחלט.
TR: Thanks so much. Max Little, everybody.
טום: תודה רבה. מקס ליטל, גבירותי ורבותי!
ML: Thanks, Tom. (Applause)
מקס: תודה, טום. [מחיאות כפיים]