So, embryonic stem cells are really incredible cells. They are our body's own repair kits, and they're pluripotent, which means they can morph into all of the cells in our bodies. Soon, we actually will be able to use stem cells to replace cells that are damaged or diseased.
Les cellules souches embryonnaires sont des cellules vraiment incroyables. Ce sont les kits de réparation de l'organisme, et elles sont pluripotentes, ce qui signifie qu'elles peuvent se transformer en toutes les cellules de notre corps. Nous serons en fait bientôt en mesure d'utiliser des cellules souches pour remplacer les cellules qui sont endommagées ou malades.
But that's not what I want to talk to you about, because right now there are some really extraordinary things that we are doing with stem cells that are completely changing the way we look and model disease, our ability to understand why we get sick, and even develop drugs. I truly believe that stem cell research is going to allow our children to look at Alzheimer's and diabetes and other major diseases the way we view polio today, which is as a preventable disease.
Mais ce n'est pas ce dont je veux vous parler, parce que à l'heure actuelle, nous faisons des choses vraiment extraordinaires avec les cellules souches, qui changent totalement la façon dont nous considérons et modélisons les maladies, notre capacité à comprendre pourquoi nous tombons malade, et même à développer des médicaments. Je crois vraiment que la recherche sur les cellules souches va permettre à nos enfants de regarder la maladie d'Alzheimer et le diabète et d'autres grandes maladies de la même façon que nous considérons la polio aujourd'hui, qui est une maladie que l'on peut prévenir.
So here we have this incredible field, which has enormous hope for humanity, but much like IVF over 35 years ago, until the birth of a healthy baby, Louise, this field has been under siege politically and financially. Critical research is being challenged instead of supported, and we saw that it was really essential to have private safe haven laboratories where this work could be advanced without interference. And so, in 2005, we started the New York Stem Cell Foundation Laboratory so that we would have a small organization that could do this work and support it.
Nous avons donc ici ce domaine incroyable, qui représente un espoir énorme pour l'humanité, mais comme la FIV (fécondation in vitro) il y a plus de 35 ans, jusqu'à la naissance d'un bébé en bonne santé, Louise, ce domaine a été assiégé, politiquement et financièrement. La recherche cruciale est contestée au lieu d'être soutenue, et nous nous sommes rendus compte qu'il est vraiment indispensable d'avoir des laboratoires refuges privés où ce travail pouvait se poursuivre sans interférence. Ainsi, en 2005, nous avons lancé le laboratoire de la fondation pour les Cellules Souches de New York (New York Stem Cell Foundation Laboratory) afin d'avoir une petite organisation qui pourrait faire ce travail et l'appuyer.
What we saw very quickly is the world of both medical research, but also developing drugs and treatments, is dominated by, as you would expect, large organizations, but in a new field, sometimes large organizations really have trouble getting out of their own way, and sometimes they can't ask the right questions, and there is an enormous gap that's just gotten larger between academic research on the one hand and pharmaceutical companies and biotechs that are responsible for delivering all of our drugs and many of our treatments, and so we knew that to really accelerate cures and therapies, we were going to have to address this with two things: new technologies and also a new research model. Because if you don't close that gap, you really are exactly where we are today. And that's what I want to focus on. We've spent the last couple of years pondering this, making a list of the different things that we had to do, and so we developed a new technology, It's software and hardware, that actually can generate thousands and thousands of genetically diverse stem cell lines to create a global array, essentially avatars of ourselves. And we did this because we think that it's actually going to allow us to realize the potential, the promise, of all of the sequencing of the human genome, but it's going to allow us, in doing that, to actually do clinical trials in a dish with human cells, not animal cells, to generate drugs and treatments that are much more effective, much safer, much faster, and at a much lower cost.
Nous nous sommes très rapidement aperçu que le monde de la recherche médicale, mais également le développement des médicaments et des traitements, est dominé par, comme on pouvait s'y attendre, de grands organismes, mais dans un nouveau domaine, les grands organismes ont parfois vraiment du mal à sortir de leur propre façon de faire, et parfois ils ne peuvent pas poser les bonnes questions, et il y a un fossé énorme qui s'est encore plus élargi entre la recherche universitaire, d'une part et les sociétés pharmaceutiques et de biotechnologie, chargées de nous fournir tous nos médicaments et beaucoup de nos traitements, et nous savions donc que pour vraiment accélérer les traitements et thérapies, nous allions devoir nous attaquer à deux choses : de nouvelles technologies et aussi un nouveau modèle de recherche. Parce que si on ne referme pas ce fossé, nous resterons réellement exactement au même point qu'aujourd'hui. Et c'est ce sur quoi je veux mettre l'accent. Nous avons passé les deux dernières années à y réfléchir, à lister les différentes choses que nous devions faire, et nous avons donc développé une nouvelle technologie, composée de logiciel et de matériel, elle peut générer des milliers et des milliers de lignées de cellules de souches génétiquement diversifiées pour créer un tableau global, en gros des avatars de nous-mêmes. Et nous l'avons fait parce que nous pensons qu'elle va réellement nous permettre de réaliser le potentiel, la promesse, de l'ensemble du séquençage du génome humain, mais elle va nous permettre, en faisant ça, de faire vraiment des essais cliniques dans un plat avec des cellules humaines, et non pas cellules animales, pour produire des médicaments et des traitements qui sont beaucoup plus efficace, beaucoup plus sûrs, beaucoup plus rapidement, et à un moindre coût.
So let me put that in perspective for you and give you some context. This is an extremely new field. In 1998, human embryonic stem cells were first identified, and just nine years later, a group of scientists in Japan were able to take skin cells and reprogram them with very powerful viruses to create a kind of pluripotent stem cell called an induced pluripotent stem cell, or what we refer to as an IPS cell. This was really an extraordinary advance, because although these cells are not human embryonic stem cells, which still remain the gold standard, they are terrific to use for modeling disease and potentially for drug discovery.
Permettez-moi de mettre ça en perspective pour vous donner un certain contexte. C'est un domaine extrêmement nouveau. En 1998, des cellules souches humaines embryonnaires ont été identifiées pour la première fois, et à peine 9 ans plus tard, un groupe de chercheurs au Japon a été en mesure de prendre des cellules de la peau et de les reprogrammer avec des virus très puissants pour créer une sorte de cellule souche pluripotente appelée une cellule souche pluripotente induite, ou ce qu'on appelle une cellule IPS. C'est une avancée réellement extraordinaire, parce que bien que ces cellules ne soient pas des cellules souches embryonnaires humaines, ce qui demeure encore l'étalon-or, elles sont fantastiques à utiliser pour la modélisation de la maladie et pour la découverte éventuelle de médicaments.
So a few months later, in 2008, one of our scientists built on that research. He took skin biopsies, this time from people who had a disease, ALS, or as you call it in the U.K., motor neuron disease. He turned them into the IPS cells that I've just told you about, and then he turned those IPS cells into the motor neurons that actually were dying in the disease. So basically what he did was to take a healthy cell and turn it into a sick cell, and he recapitulated the disease over and over again in the dish, and this was extraordinary, because it was the first time that we had a model of a disease from a living patient in living human cells. And as he watched the disease unfold, he was able to discover that actually the motor neurons were dying in the disease in a different way than the field had previously thought. There was another kind of cell that actually was sending out a toxin and contributing to the death of these motor neurons, and you simply couldn't see it until you had the human model.
Donc quelques mois plus tard, en 2008, l'un de nos scientifiques est allé plus loin à partir de cette recherche. Il a pris des biopsies de la peau, cette fois issues de personnes atteintes d'une maladie, la SLA (Sclérose latérale amyotrophique), ou comme on l'appele au Royaume-Uni, la maladie des neurones moteurs (motor neuron disease). Il les a transformées en cellules IPS dont je viens de vous parler, et puis il a transformé ces cellules IPS en neurones moteurs qui en fait étaient en train de mourir de la maladie. Donc, en gros, il a pris une cellule saine et l'a transformée en une cellule malade, et il a récapitulé la maladie maintes et maintes fois dans le plat, et c'était extraordinaire, parce que c'était la première fois qu'on avait un modèle d'une maladie d'un patient vivant dans des cellules humaines. Et en regardant la maladie évoluer, il a pu découvrir qu'en réalité les neurones moteurs mourraient dans la maladie d'une manière différente de celle que l'on présumait auparavant. Il y avait un autre type de cellule qui en réalité envoyait une toxine et contribuait à la mort de ces neurones moteurs, et on ne pouvait simplement pas le voir jusqu'à ce qu'on ait le modèle humain.
So you could really say that researchers trying to understand the cause of disease without being able to have human stem cell models were much like investigators trying to figure out what had gone terribly wrong in a plane crash without having a black box, or a flight recorder. They could hypothesize about what had gone wrong, but they really had no way of knowing what led to the terrible events. And stem cells really have given us the black box for diseases, and it's an unprecedented window. It really is extraordinary, because you can recapitulate many, many diseases in a dish, you can see what begins to go wrong in the cellular conversation well before you would ever see symptoms appear in a patient. And this opens up the ability, which hopefully will become something that is routine in the near term, of using human cells to test for drugs.
On peut donc vraiment dire que les chercheurs qui essayent de comprendre la cause des maladies sans être en mesure d'avoir des modèles de cellules souches humaines ressemblaient plus à des enquêteurs qui essayent de comprendre ce qui s'est passé dans un accident d'avion sans disposer d'une boîte noire, ou d'un enregistreur de vol. Ils pouvaient formuler des hypothèses sur ce qui s'était passé, mais ils n'avaient vraiment aucun moyen de savoir ce qui avait conduit aux événements terribles. Et les cellules souches nous ont vraiment donné la boîte noire des maladies, et c'est une opportunité sans précédent. C'est vraiment extraordinaire, parce qu'on peut récapituler de nombreuses maladies dans un plat, on peut voir ce qui commence à déraper dans la conversation cellulaire bien avant de voir les symptômes apparaitre chez un patient. Et cela ouvre la possibilité, qui nous l'espérons deviendra une routine à court terme, le fait d'utiliser des cellules humaines pour tester des médicaments.
Right now, the way we test for drugs is pretty problematic. To bring a successful drug to market, it takes, on average, 13 years — that's one drug — with a sunk cost of 4 billion dollars, and only one percent of the drugs that start down that road are actually going to get there. You can't imagine other businesses that you would think of going into that have these kind of numbers. It's a terrible business model. But it is really a worse social model because of what's involved and the cost to all of us. So the way we develop drugs now is by testing promising compounds on -- We didn't have disease modeling with human cells, so we'd been testing them on cells of mice or other creatures or cells that we engineer, but they don't have the characteristics of the diseases that we're actually trying to cure. You know, we're not mice, and you can't go into a living person with an illness and just pull out a few brain cells or cardiac cells and then start fooling around in a lab to test for, you know, a promising drug. But what you can do with human stem cells, now, is actually create avatars, and you can create the cells, whether it's the live motor neurons or the beating cardiac cells or liver cells or other kinds of cells, and you can test for drugs, promising compounds, on the actual cells that you're trying to affect, and this is now, and it's absolutely extraordinary, and you're going to know at the beginning, the very early stages of doing your assay development and your testing, you're not going to have to wait 13 years until you've brought a drug to market, only to find out that actually it doesn't work, or even worse, harms people.
A l'heure actuelle, la façon dont nous testons des médicaments est assez problématique. Pour mettre un médicament sur le marché avec succès, il faut, en moyenne, 13 ans — c'est un médicament — avec un coût irrécupérable de 4 milliards de dollars, et seulement 1 % des médicaments qui commencent comme ça y parviennent vraiment. On n'imagine pas d'autres entreprises qui envisageraient de se lancer avec ce genre de chiffres. C'est un modèle d'affaires épouvantable. Mais c'est vraiment un modèle social pire encore en raison de ce qui est en jeu et du coût pour nous tous. Aujourd'hui, nous développons des médicaments en testant des composés prometteurs sur -- On n'avait pas de modélisation de maladies avec des cellules humaines, alors on les testait sur des cellules de souris, d'autres créatures ou d'autres cellules issues de notre ingéniérie, mais elles n'ont pas les caractéristiques des maladies que nous essayons vraiment de guérir. Vous savez, nous ne sommes pas des souris, et on ne peut prélever sur une personne vivante ayant une maladie, quelques cellules cérébrales ou cardiaques et puis commencer à bidouiler dans un laboratoire pour tester un médicament prometteur. Mais avec des cellules souches humaines, maintenant, on peut réellement créer des avatars, et on peut créer des cellules, qu'ils s'agisse de neurones moteurs vivants, de cellules cardiaques palpitantes, de cellules hépatiques ou d'autres types de cellules et on peut tester des médicaments, des composés prometteurs, sur les cellules mêmes qu'on essaye de cibler, et ça se fait maintenant, et c'est absolument extraordinaire, et on va savoir au début, aux premières étapes de développement de dosage et de tests, on n'aura pas à attendre 13 ans pour mettre un médicament sur le marché, pour découvrir qu'en fait il ne fonctionne pas, ou pire encore, fait du mal aux gens.
But it isn't really enough just to look at the cells from a few people or a small group of people, because we have to step back. We've got to look at the big picture. Look around this room. We are all different, and a disease that I might have, if I had Alzheimer's disease or Parkinson's disease, it probably would affect me differently than if one of you had that disease, and if we both had Parkinson's disease, and we took the same medication, but we had different genetic makeup, we probably would have a different result, and it could well be that a drug that worked wonderfully for me was actually ineffective for you, and similarly, it could be that a drug that is harmful for you is safe for me, and, you know, this seems totally obvious, but unfortunately it is not the way that the pharmaceutical industry has been developing drugs because, until now, it hasn't had the tools.
Mais il ne suffit pas vraiment de regarder les cellules de quelques personnes ou d'un petit groupe de personnes, parce que nous devons prendre du recul. Nous devons regarder le tableau d'ensemble. Regardez dans cette salle. Nous sommes tous différents, et une maladie que je pourrais avoir, si j'avais la maladie d'Alzheimer ou la maladie de Parkinson, elle m'affecterait sans doute différemment de l'un d'entre vous, et si nous avions tous les deux la maladie de Parkinson, et nous prenions le même médicament, mais nous avions une constitution génétique différente, nous aurions probablement un résultat différent, et il se pourrait bien qu'un médicament qui marche à merveille pour moi soit en fait inefficace pour vous, et de même, il est possible qu'un médicament qui est nocif pour vous soit sans danger pour moi et, vous savez, ça semble tout à fait évident, mais malheureusement, ce n'est pas comme ça que l'industrie pharmaceutique met au point des médicaments parce que, jusqu'à présent, elle n'a pas eu les outils.
And so we need to move away from this one-size-fits-all model. The way we've been developing drugs is essentially like going into a shoe store, no one asks you what size you are, or if you're going dancing or hiking. They just say, "Well, you have feet, here are your shoes." It doesn't work with shoes, and our bodies are many times more complicated than just our feet. So we really have to change this.
Et il nous faut donc nous éloigner de ce modèle de la "solution-unique-pour-tous". Nous développons des médicaments un peu comme si on entrait dans un magasin de chaussures, que personne ne vous demandait votre pointure, ou si vous allez danser ou faire de la randonnée. On vous dit seulement: « Eh bien, vous avez des pieds, voici vos chaussures. » Ça ne marche pas avec les chaussures, et nos corps sont bien plus compliqués que nos pieds. Nous devons vraiment changer cela.
There was a very sad example of this in the last decade. There's a wonderful drug, and a class of drugs actually, but the particular drug was Vioxx, and for people who were suffering from severe arthritis pain, the drug was an absolute lifesaver, but unfortunately, for another subset of those people, they suffered pretty severe heart side effects, and for a subset of those people, the side effects were so severe, the cardiac side effects, that they were fatal. But imagine a different scenario, where we could have had an array, a genetically diverse array, of cardiac cells, and we could have actually tested that drug, Vioxx, in petri dishes, and figured out, well, okay, people with this genetic type are going to have cardiac side effects, people with these genetic subgroups or genetic shoes sizes, about 25,000 of them, are not going to have any problems. The people for whom it was a lifesaver could have still taken their medicine. The people for whom it was a disaster, or fatal, would never have been given it, and you can imagine a very different outcome for the company, who had to withdraw the drug.
Il y a eu un exemple très triste dans la dernière décennie. Il y a un médicament merveilleux et une classe de médicaments en fait, mais ce médicament c'était le Vioxx, et pour les personnes qui souffraient de douleurs de l'arthrite sévère, ça leur sauvait la vie, mais malheureusement, un autre sous-ensemble de ces personnes, a subi des effets secondaires cardiaques assez graves, et chez un sous-ensemble de ces personnes, les effets secondaires ont été si graves, les effets secondaires cardiaques, qu'ils ont été mortels. Mais imaginez un scénario différent, où on aurait pu avoir un tableau, une variété génétique, de cellules cardiaques, et on aurait vraiement pu tester ce médicament, Vioxx, en boîtes de Pétri, et trouvé que les personnes de ce type génétique allaient avoir des effets secondaires cardiaques, les personnes de ces sous-groupes génétiques ou de ces pointures génétiques, environ 25 000 d'entre eux, n'auront pas de problèmes. Les personnes à qui ça sauvait la vie auraient encore pu prendre leur médicament. On ne l'aurait jamais donné aux personnes pour qui c'était une catastrophe, ou fatal, vous pouvez vous imaginer un résultat très différent pour l'entreprise qui a dû retirer ce médicament.
So that is terrific, and we thought, all right, as we're trying to solve this problem, clearly we have to think about genetics, we have to think about human testing, but there's a fundamental problem, because right now, stem cell lines, as extraordinary as they are, and lines are just groups of cells, they are made by hand, one at a time, and it takes a couple of months. This is not scalable, and also when you do things by hand, even in the best laboratories, you have variations in techniques, and you need to know, if you're making a drug, that the Aspirin you're going to take out of the bottle on Monday is the same as the Aspirin that's going to come out of the bottle on Wednesday. So we looked at this, and we thought, okay, artisanal is wonderful in, you know, your clothing and your bread and crafts, but artisanal really isn't going to work in stem cells, so we have to deal with this.
C'est formidable, et nous avons pensé, bon, puisque nous essayons de résoudre ce problème, il est évident qu'il faut penser à la génétique, nous devons penser aux essais sur l'homme, mais il y a un problème fondamental, parce que maintenant, les lignées de cellules souches, aussi extraordinaire qu'elles soient, et les lignées ne sont que des groupes de cellules, elles sont fabriqués à la main, une à la fois, et ça prend deux ou trois mois. Ce n'est pas évolutif, et aussi quand on fait les choses à la main, même dans les meilleurs laboratoires, on a des variantes dans les techniques, et on a besoin de savoir, si on crée un médicament, que l'aspirine qu'on va sortir du flacon le lundi est la même que l'aspirine qu'on va sortir du flacon le mercredi. Donc nous avons examiné ça, et nous avons pensé que, bon,, l'artisanat c'est merveilleux pour vos vêtements votre pain et la déco, mais ça ne marche pas vraiment pour les cellules souches, alors il faut trouver une solution.
But even with that, there still was another big hurdle, and that actually brings us back to the mapping of the human genome, because we're all different. We know from the sequencing of the human genome that it's shown us all of the A's, C's, G's and T's that make up our genetic code, but that code, by itself, our DNA, is like looking at the ones and zeroes of the computer code without having a computer that can read it. It's like having an app without having a smartphone. We needed to have a way of bringing the biology to that incredible data, and the way to do that was to find a stand-in, a biological stand-in, that could contain all of the genetic information, but have it be arrayed in such a way as it could be read together and actually create this incredible avatar. We need to have stem cells from all the genetic sub-types that represent who we are.
Mais même avec ça, il y a encore un autre gros obstacle, et cela nous ramène en fait à la cartographie du génome humain, parce que nous sommes tous différents. Nous le savons depuis le séquençage du génome humain qui nous a montré tous les A, C, G et T qui forment notre code génétique, mais que le code, en lui-même, notre ADN, c'est comme regarder les uns et de zéros du code informatique sans avoir un ordinateur qui peut le lire. C'est comme avoir une app sans avoir un smartphone. Nous avons besoin d'avoir un moyen de ramener la biologie à ces données incroyables, et la façon de le faire était de trouver une adhésion, une figurante biologique, qui pourrait contenir toute l'information génétique, mais faire qu'elle soit disposée de telle façon qu'elle puisse être lue ensemble et effectivement créer cet avatar incroyable. Nous devons avoir des cellules souches provenant de tous les sous-types génétiques qui représentent qui nous sommes.
So this is what we've built. It's an automated robotic technology. It has the capacity to produce thousands and thousands of stem cell lines. It's genetically arrayed. It has massively parallel processing capability, and it's going to change the way drugs are discovered, we hope, and I think eventually what's going to happen is that we're going to want to re-screen drugs, on arrays like this, that already exist, all of the drugs that currently exist, and in the future, you're going to be taking drugs and treatments that have been tested for side effects on all of the relevant cells, on brain cells and heart cells and liver cells.
C'est ce que nous avons construit. C'est une technologie robotique automatisée. Elle a la capacité de produire des milliers et des milliers de lignées de cellules souches. Elle est disposée génétiquement. Elle a la capacité de traitement massivement parallèle et elle va changer la façon dont les médicaments sont découverts, nous l'espérons, et je pense que finalement ce qui va se passer est que nous allons vouloir réévaluer les médicaments, sur des tableaux comme celui-ci, qui existent déjà, tous les médicaments qui existent, et dans l'avenir, vous allez prendre des médicaments et des traitements qui auront été testées pour les effets secondaires sur toutes les cellules compétentes, sur les cellules du cerveau, les cellules cardiaques, et les cellules hépatiques.
It really has brought us to the threshold of personalized medicine. It's here now, and in our family, my son has type 1 diabetes, which is still an incurable disease, and I lost my parents to heart disease and cancer, but I think that my story probably sounds familiar to you, because probably a version of it is your story. At some point in our lives, all of us, or people we care about, become patients, and that's why I think that stem cell research is incredibly important for all of us. Thank you. (Applause) (Applause)
Ça nous a vraiment amenés au seuil de la médecine personnalisée. C'est là maintenant, et dans notre famille, mon fils a du diabète de type 1, qui est toujours une maladie incurable, et j'ai perdu mes parents de maladies cardiaques et du cancer, mais je pense que mon histoire vous semble probablement familière, car votre histoire est probablement un autre version de la mienne. À un certain moment dans nos vies, nous tous, ou ceux qui nous sont chers, devenons des patients, et c'est pourquoi je pense que cette recherche sur les cellules souches est extrêmement importante pour nous tous. Merci. (Applaudissements) (Applaudissements)