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.
Ben Uygulamalı Matematik ile uğraşıyorum ve bizim yönetim danışmanları gibi olmamız, bu konu ile uğraşan herkese özgü bir problem. Hiç kimse bizim ne halt ettiğimizi bilmiyor. Bugün size tam olarak ne yaptığımı açıklamayı deneyeceğim.
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.
Dans etmek en insani faaliyetlerden biridir. Daha sonra izleyeceğiniz bale virtüözlerinden ve step dansçılarından çok hoşlanırız. Bale olağanüstü düzeyde uzmanlık, yüksek düzeyde bir beceri ve muhtemelen iyi bir genetik bileşeni olan başlangıç uygunluğu gerektirir. Ne yazık ki, Parkinson hastalığı gibi nörolojik bozukluklar, eskiden usta bir balet olan arkadaşım Jan Stripling'e yaptığı gibi, yavaş yavaş bu olağanüstü yeteneği yok eder. Yıllar içinde büyük ilerleme ve iyileştirme gerçekleştirildi. Buna rağmen, dünya çapında bu hastalığa sahip 6.3 milyon kişi bulunmakta ve onlar, tedavisi olmayan halsizlik, titreme, esneksizlik ve bu hastalıkta görülen diğer belirtilerle yaşamak zorundalar. Bu yüzden, ihtiyacımız olan şey bu hastalığı çok geç olmadan saptamaya yönelik araçlar. İlerlemeyi objektif olarak ölçebilmeliyiz ve en sonunda, kesin tedavi yöntemini bulduğumuz zaman bunu bilmemizin tek yolu, bunu doğrulayabilecek objektif bir ölçüdür.
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.
Malesef, Parkinson hastalığı ve diğer hareket bozuklukları için bir biyolojik durum göstergesinin olmaması can sıkıcı. Bu yüzden yapabileceğiniz basit bir kan testi yoktur, ve yapabileceğimizin en iyisi 20 dakikalık nörolojik bir testtir. Bunu yapmak için kliniğe gitmek zorundasınız ki bu aşırı derecede pahalı, Bunun anlamı, bu test klinikler dışında başka bir yerde asla yapılmamaktadır.
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 $300, by the way, in the neurologist's clinic to do it.
Fakat ya eğer hastalar bu testi evde yapabilirlerse? Bu aslında zor bir klinik gezisinden tasarruf ettirebilir, ve ya eğer hastalar o testi kendileri yapabilirlerse, değil mi? Pahalı personelin mesaisini gerektirmez. O zaman, bu testi bir nöroloğun kliniğinde yapabilmek için gerekli olan yaklaşık 300$ civarındaki tutarı ödemek gerekmezdi.
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.
Benim size önermek istediğim şey, bunu başarmamızı sağlayabilecek alışılmamış bir yol. Çünkü, takdir edersiniz ki hepimiz, en azından bir anlamda arkadaşım Jan Stripling gibi virtüözleriz.
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.
İşte burada titreşen ses kirişlerini gösteren bir videomuz var. Bu sağlıklı ve konuşma seslerini yapan birini gösteriyor. Biz de kendimizi sesli bale dansçıları gibi düşünebiliriz, çünkü, ses çıkardığımız zaman bütün bu ses organlarını koordine etmemiz gerekmekte ve aslında bunun için, FoxP2 gibi gerekli genlere de sahibiz. Ayrıca, balet gibi olağanüstü düzeyde bir çalışma gerektirir. Yani, bir çocuğun konuşmayı öğrenmesi ne kadar zaman alır bir düşünün. Sesten dolayı titreştiği için aslında seskirişlerinin yerini takip edebiliriz, ve Parkinson hastalığında sadece kol ve bacaklar etkilenir, aynen ses organlarında olduğu gibi. Aşağıdaki çizimde düzensiz ses kirişlerinin titreşimlerini gösteren bir örneğini görebilirsiniz. Tüm benzer belirtileri görüyoruz. Vokal titreme, halsizlik ve esneksizlik görüyoruz. Konuşma aslında bir süre sonra daha sessiz ve daha hırıltılı bir hale gelir ve bu belirtilerin örneklerinden biridir.
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.
Bu efektler bazı durumlarda gerçekten kolay göze çarpmaz. Fakat herhangi bir dijital mikrofon ile ve günümüzde gelişmiş düzeyde olan bilgisayarlı eğitimdeki en son gelişmelerle kombinasyon halinde olan duyarlı ses analiz yazılımı kullanımı sayesinde, bugün tam olarak sadece ses sinyallerini kullanarak sağlık ve hastalık arasındaki süreklilikte birinin nerede bulunduğunu ölçebiliriz
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.
Peki sese dayalı bu testler uzman klinik testleriyle karşılaştıkları zaman ne olur? İkisinin de fiziksel rahatsızlık verici bir yönü yoktur. Nörologların testi de aynıdır. Her ikisi de mevcut altyapıyı kullanır. Bu testi yapmak için tam teşekküllü hastaneler kurmaya gerek yok. Ayrıca her ikisi de kesindir. Tamam, ama buna ek olarak, sese dayalı testler uzman değillerdir. Bunun anlamı onlar kendi kendine uygulanabilen testlerdir. Onlar çok seridir, azami 30 saniye içinde test tamamlanır. Aşırı düşük maliyetlidir, hepimiz bunun ne anlama geldiğini biliyoruz. Ne zaman bir şey son aşırı düşük maliyet olursa onun fiyatı bir bütün olarak tırmanmaya elverişlidir. İşte burada üstesinden gelebileceğimizi düşündüğüm bazı harika hedefler var. Hastalarla beraber bazı lojistik sorunları azaltabiliriz. Sıradan bir check-up için kliniğe gitmeye gerek yok. Nesnel veriye ulaşmak için yüksek sıklıklı gözetim yapabiliriz. Klinik muayeneleri için düşük maliyetli eleman işe alınabilir ve ilk kez uygulanacak bir nüfus ölçekli tarama yapabiliriz. Çok geç olmadan hastalığın eski biyolojik belirteçleri için araştırma yapmaya başlayabilecek fırsatımız var.
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)
Bu yüzden, bugün bu amaca doğru ilk adımları atarak, Parkinson Ses Girişimi'ni başlatıyoruz. "Aculab" ve "PatientsLikeMe" ile, bu dört hedefe ulaşmaya başlamaya yetecek kadar veriyi toplamak üzere dünya çapında çok sayıda ses kaydetmeyi hedefliyoruz. Dünyadaki bir milyar insanın dörtte üçünün erişebileceği bölgesel numaralarımız var. Sağlıklı veya Parkinsonlu herkes çok ucuza, sadece birkaç sente, danışabilir ve kayıt bırakabilir. Ve hedefimizin yüzde altısına sadece sekiz saat içinde ulaştığımızı bildirmekten dolayı çok memnunum. Teşekkür ederim. (Alkışlar) (Alkışlar)
Tom Rielly: So Max, by taking all these samples of,
Tom Rielly: Evet Maks, tüm bu örnekleri alarak,
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?
10,000 kişi diyelim, kimin sağlıklı kimin hasta olduğunu söyleyebilecek misin? Bu örneklerden yola çıkarak neye ulaşacaksın?
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.
Maks Little: Evet. Şimdi olacak olan şey şu; anlayacağın çağrı esnasında hasta olup olmadığını belirtmek zorundasın. TR: Doğru. ML: İşte kimileri bunu yapamayabilir. Bunun üstesinden gelemeyebilirler. Fakat biz birçok farklı durumdan toplanan pek çok veri örneği temin edeceğiz ve bizim örnekleri farklı durumlardan almamız önemli çünkü sonra karışıklığa neden olan faktörleri çekip ayırıyoruz, ve hastalığın gerçek göstergelerine bakıyoruz.
TR: So you're 86 percent accurate right now?
TR: O zaman şu anda yüzde 86 oranda kesinsiniz?
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.
ML: Bundan çok daha iyi. Aslında, öğrencilerimden Thanasis'i belirtmek zorundayım, çünkü o birçok harika iş çıkardı. Sistemin cep telefonu ağları üzerinden de çalıştığını kanıtladı ki bu projeyi olanaklı kılıyor, böylece yüzde 99 oranında kesinlik elde edebiliyoruz.
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.
TR: Doksan dokuz. Evet, bu tam bir gelişmedir. O zaman bunun anlamı, insanlar — ML: (Gülüyor) TR: İnsanlar cep telefonlarından arayarak bu testi yapabilecekler ve Parkinson hastalığına sahip olanlar danışabilecek ve seslerini kaydedecekler, daha sonra doktorları onların durumunu kontrol edebilecek ve hastalığın hangi etabında olduklarını tespit edebilecek.
ML: Absolutely.
ML: Kesinlikle
TR: Thanks so much. Max Little, everybody.
TR: Maks Little ve herkese çok teşekkürler.
ML: Thanks, Tom. (Applause)
ML: Teşekkürler, Tom. (Alkışlar)