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.
Le cellule staminali embrionali sono cellule davvero incredibili. Sono il kit di riparazione del nostro corpo e sono pluripotenti, ovvero possono trasformarsi in tutte le cellule del nostro corpo. Saremo presto in grado di usare le cellule staminali per sostituire cellule danneggiate o malate.
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.
Ma non è di questo che voglio parlare, perché adesso con le cellule staminali si stanno facendo cose straordinarie che stanno cambiando completamente il modo in cui vediamo le malattie, la nostra capacità di capire perché ci ammaliamo, e di sviluppare medicinali. Credo fermamente che la ricerca sulle cellule staminali permetterà ai nostri figli di vedere l'Alzheimer e il diabete e altre malattie gravi nel modo in cui noi oggi vediamo la poliomelite, ovvero come una malattia che si può prevenire.
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.
Abbiamo quindi un campo di ricerca incredibile, un'enorme speranza per l'umanità, ma proprio come la fecondazione in vitro più di 35 anni fa, fino alla nascita di una bambina sana, Louise, è un campo preso d'assalto politicamente e finanziariamente. La ricerca critica viene messa in discussione e non promossa, e ci siamo accorti che era necessario avere dei laboratori privati e sicuri dove questi lavori potessero continuare senza interferenze. E quindi, nel 2005, abbiamo fondato il New York Stem Cell Foundation Laboratory in modo da avere una piccola organizzazione capace di svolgere e sostenere questo lavoro.
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.
Ci siamo accorti subito che sia il mondo della ricerca medica, ma anche quello dello sviluppo di farmaci e cure, è dominato, come c'era da aspettarselo, da grandi organizzazioni. Ma a volte, in un campo innovativo, le grandi organizzazioni non riescono a uscire dai propri schemi, a volte non fanno le domande giuste, ed esiste un divario enorme che si è appena allargato tra la ricerca accademica da una parte e le aziende farmaceutiche e delle biotecnologie che sono responsabili della produzione di tutti i medicinali e di molti dei nostri trattamenti, e quindi sapevamo che, per accelerare cure e terapie, avremmo dovuto tenere in considerazione due elementi: le nuove tecnologie e anche un nuovo modello di ricerca. Se non eliminiamo quel divario, non possiamo fare passi avanti. E questo è ciò su cui mi voglio concentrare. Abbiamo passato gli ultimi anni riflettendo su questo, facendo una lista delle varie cose che dovevamo fare, e così abbiamo sviluppato una nuova tecnologia. Si tratta di software e hardware, che possono effettivamente generare migliaia e migliaia di cellule staminali geneticamente diverse per creare una gamma globale, praticamente degli avatar di noi stessi. E abbiamo fatto questo perché crediamo che ci permetterà di sfruttare il potenziale, la promessa di tutte le sequenze del genoma umano, ma che ci permetterà, così facendo, di realizzare studi clinici su vetrini con cellule umane, invece che con cellule animali, per realizzare medicinali e trattamenti molto più efficaci, più sicuri, più veloci e molto più economici.
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.
Cercherò di mettere in prospettiva e contestualizzare il discorso . Si tratta di un campo estremamente innovativo. Nel 1998, le cellule staminali embrionali umane sono state identificate per la prima volta, e solo nove anni dopo un gruppo di scienziati in Giappone è riuscito estrarre cellule epiteliali e riprogrammarle con potenti virus per creare un tipo di cellule staminali pluripotenti chiamate cellule staminali pluripotenti indotte, o cellule IPS. E' stato un progresso straordinario. Anche se non si tratta di cellule staminali embrionali umane, che restano lo standard ottimale, sono comunque eccezionali da usare per comprendere le malattie e, potenzialmente, per la scoperta di nuove cure.
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.
Qualche mese dopo, nel 2008, uno dei nostri scienziati ha avviato tale ricerca. Ha preso dei campioni di cellule epiteliali, questa volta da persone ammalate di ALS, o come dite voi nel Regno Unito, affette da malattia ai neuroni motori. Le ha trasformate nelle cellule IPS di cui vi ho appena parlato, e poi ha trasformato le cellule IPS in neuroni motori, quelli che stavano di fatto morendo a causa della malattia. Praticamente quello che ha fatto è stato prendere una cellula sana e trasformarla in una cellula malata, e ha ricapitolato il processo della malattia tantissime volte nel vetrino, ed è straordinario, perché era la prima volta che ottenevamo un modello di una malattia da un paziente vivo e da cellule vive. E dopo aver visto lo sviluppo della malattia, lo scienziato ha scoperto che i neuroni motori morivano a causa della malattia, in modo diverso rispetto a quello che si pensava. C'era un tipo diverso di cellula che di fatto produceva una tossina e contribuiva alla necrosi di questi neuroni motori, e semplicemente non lo si poteva sapere fino a quando non si è avuto il modello umano.
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.
Quindi si potrebbe dire che i ricercatori che tentavano di capire la causa della malattia senza poter utilizzare modelli di cellule staminali umane erano come investigatori che provavano a scoprire cosa era andato storto in un incidente aereo senza avere la scatola nera o un registratore di volo. Potevano ipotizzare cosa era andato storto, ma non potevano sapere in nessun modo cosa aveva causato il terribile evento. E le cellule staminali ci hanno fornito la scatola nera per le malattie, ed è un'opportunità senza precendenti. E' davvero straordinario, perché possiamo analizzare moltissime malattie in un vetrino, possiamo vedere cosa inizia ad andare storto in uno scambio cellulare molto prima di vedere apparire i sintomi in un paziente. E questo ci offre l'abilità, che spero diventi la routine in breve tempo, di usare le cellule umane per testare i medicinali.
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.
Il modo in cui testiamo i farmaci oggi è abbastanza problematico. Per immettere sul mercato un farmaco efficace, ci vogliono, in media, 13 anni - per un solo farmaco - con un costo di 4 miliardi di dollari, e solo l'1% dei medicinali che cominciano tale protocollo arrivano alla fine. Non potete immaginare altri settori d'affari in cui si possano trovare numeri come questi. E' un modello commerciale terribile. Ma è un modello sociale anche peggiore a causa del costo che ha per tutti noi. Il modo in cui sviluppiamo i farmaci oggi, è testando i composti più promettenti. Non avevamo modelli delle malattie basati su cellule umane, quindi abbiamo continuato a testarli su cellule di topo o di altri animali o cellule da noi costruite, ma non hanno le stesse caratteristiche delle malattie che stiamo cercando di curare. Effettivamente non siamo topi, e non si può entrare in una persona viva malata e prelevare delle cellule cerebrali o cardiache e poi cominciare a vagare per il laboratorio per testare un farmaco promettente. Ma quello che possiamo fare ora cone le cellule staminali umane è di creare praticamente degli avatar, e possiamo creare le cellule, siano esse cellule vive di neuroni motori, o cellule cardiache palpitanti, o cellule epatiche o altri tipi di cellule, e possiamo fare testare i farmaci, i composti promettenti, proprio sulle cellule sulle quali stiamo cercando di produrre un effetto, ed è così ora, ed è assolutamente straordinario, e si sa fin dall'inizio, dai primi stadi di sviluppo dello studio sperimentale e non si deve più aspettare 13 anni prima di immettere un farmaco sul mercato, per poi scoprire che non funziona o, ancora peggio, che fa male alle persone.
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.
Ma non è sufficiente analizzare le cellule di alcune persone o di un piccolo gruppo di persone, perché dobbiamo fare un passo indietro. dobbiamo guardare al quadro generale. Guardatevi intorno. Siamo tutti diversi, e la malattia che potrei avere io, se avessi l'Alzheimer o il morbo di Parkinson, probabilmente sarebbe diverso rispetto a quello di uno di voi, e se entrambi avessimo il morbo di Parkinson, e prendessimo le stesse medicine, ma avessimo una diversa combinazione genetica, probabilmente otterremmo risultati diversi, e potrebbe benissimo capitare che un farmaco funzioni alla grande per me e sia del tutto inefficace per voi, e allo stesso modo potrebbe accadere che un farmaco sia dannoso per voi e sicuro per me, e sapete, tutto ciò può sembrare ovvio, ma purtroppo non è questo il modo in cui l'industria farmaceutica sviluppa i farmaci, perché finora non ha avuto gli strumenti adatti.
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.
E quindi dobbiamo abbandonare questo modello "uno-va bene-per-tutti". Il modo in cui abbiamo sviluppato farmaci finora è come andare in un grande magazzino e chiedere delle scarpe, nessuno ti chiede che numero porti, nè se danzi o fai trekking. Ti dicono semplicemente, "Bene, hai dei peidi, ecco le tue scarpe". Non funziona con le scarpe, e i nostri corpi sono molto più complicati dei nostri piedi. Perciò dobbiamo veramente fare un cambiamento.
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.
C'è stato un esempio davvero triste negli ultimi dieci anni. C'era un farmaco meraviglioso, una classe di farmaci precisamente, ma il farmaco in particolare era il Vioxx, e per molte persone affette da una severa forma di artrite, il farmaco era un vero salva-vita, ma purtroppo, parte di queste persone soffriva di gravi effetti collaterali al cuore, e per parte di questi, gli effetti collaterali erano così gravi da essere fatali. Ma immaginate uno scenario diverso in cui poter disporre di una matrice genetica diversa, di cellule cardiache, e n cui poter testare il farmaco, Vioxx, su vetrini. Avremmo scoperto che le persone con questo tipo genetico avrebbero subìto degli effetti cardiaci indesiderati, persone con questi sottogruppi genetici o con questi numeri di scarpe genetici, circa 25.000 di loro, non avrebbero avuto alcun effetto indesiderato. Le persone per le quali era un salva-vita avrebbero potuto continuare a prendere la loro medicina. Le persone per le quali era un disastro, o fatale, non lo avrebbero mai preso, e potete immaginare un risultato modo diverso per l'azienda che dovette ritirare il farmaco.
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.
Ed è fantastico, abbiamo pensato, va bene, dato che dobbiamo risolvere questo problema, ovviamente dobbiamo pensare alla genetica, dobbiamo pensare a test sugli esseri umani, ma c'è un problema fondamentale, perché proprio ora, le linee di cellule staminali, straordinarie come sono, (le linee sono semplicemente gruppi di cellule) sono fatte a mano, una alla volta e ci vogliono circa un paio di mesi per ogni linea. E' inevitabile, inoltre quando si fanno le cose a mano, anche nei migliori laboratori, si hanno variazioni nelle tecniche, e bisogna essere sicuri, se si sta realizzando un farmaco, che l'Aspirina che prendete dal flacone il lunedì è la stessa Aspirina che uscirà dal flacone il mercoledì. Perciò abbiamo considerato questo, e abbiamo pensato, ok, la manifattura artigianale è magnifica, per gli abiti e il pane e gli oggetti artigianali, ma non può veramente funzionare con le cellule staminali, perciò abbiamo dovuto risolvere la questione.
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.
Ma anche così, c'era ancora un grande ostacolo, che ci riporta di fatto alla mappatura del genoma umano, perché siamo tutti diversi. Grazie al sequenziamento del genoma umano possiamo vedere tutte le A, C, G e T che formano il nostro codice genetico, ma vedere il codice, il nostro DNA, di per se stesso, è come guardare gli zero e uno del codice informatico senza avere un computer in grado di leggerlo. E' come avere una app senza avere uno smartphone. Avevamo bisogno di rendere accessibili alla biologia quei dati incredibili e per farlo bisognava trovare una controfigura, una controfigura biologica che potesse contenere tutte le informazioni genetiche ma doveva essere organizzato in modo tale da poter essere letto e di fatto occorreva creare questo incredibile avatar. Abbiamo bisogno di cellule staminali di tutti i sotto-gruppi genetici che rappresentano chi siamo.
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.
Ed ecco quello che abbiamo costruito. E' una tecnologia robotica automatizzata, capace di produrre migliaia e migliaia di linee di cellule staminali. E' organizzata geneticamente. Ha un'enorme capacità di elaborazione in parallelo, e cambierà il modo in cui i farmaci vengono scoperti, speriamo, e credo che quello che sta per accadere è che vorremo ri-selezionare i farmaci su matrici come questa, già esistenti, tutti i farmaci in commercio, e in futuro, prenderete farmaci e trattamenti i cui effetti indesiderati sono stati testati su tutte le cellule rilevanti, su cellule cerebrali, cardiache ed epatiche.
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)
Ci ha davvero portato alla soglia della medicina personalizzata. E' qui, ora, nella nostra famiglia, mio figlio ha il diabete tipo 1, che è ancora un male incurabile, e ho perso i miei genitori per una malattia cardiaca e il cancro, ma credo che la mia storia vi suoni familiare, perché probabilmente è un'altra versione della vostra storia. A un certo punto nelle nostre vite, tutti noi, o le persone che ci sono care, diventiamo pazienti, ed è per questo che penso che la ricerca sulle cellule staminali sia incredibilmente importante per tutti noi. Grazie. (Applausi) (Applausi)