V roce 2003,

kdy jsme přečetli lidský genom,

jsme si mysleli, že máme klíč
k léčbě mnoha nemocí.

Ale k tomu máme ještě daleko,

protože kromě našich genů

hraje značnou roli ve vývoji 
mnoha významných onemocnění

i životní prostředí nebo životní styl.

Jedním z příkladů je ztučnění jater,

které postihuje přes dvacet procent
světové populace,

nelze je léčit a vede k rakovině
nebo selhání jater.

Takže čtení DNA samo o sobě
nám nedává dostatek informací

k nalezení účinné léčby.

Na druhou stranu máme v těle
i spoustu dalších molekul.

Ve skutečnosti existuje
více než 100 000 metabolitů.

Metabolity, to jsou veškeré molekuly,
které jsou co do velikosti velmi malé.

Známé příklady jsou glukóza,
fruktóza, tuky, cholesterol –

věci o kterých slyšíme pořád dokola.

Metabolity se účastní našeho metabolismu.

A jsou také závislé na naší DNA,

takže nesou informaci jak o našich genech,
tak o našem životním stylu.

Musíme porozumět metabolitům,
abychom nalezli léčbu mnoha chorob.

Vždycky jsem chtěla léčit pacienty.

Přesto jsem před patnácti lety
odešla z lékařské fakulty,

protože mi chyběla matematika.

Brzy potom jsem přišla
na tu nejskvělejší věc:

Můžu pomocí matematiky studovat medicínu.

Od té doby vyvíjím algoritmy
k analýze biologických dat.

Znělo to jednoduše:

posbírat data o všech metabolitech
v našem těle,

vyvinout matematické modely,

které by popsaly,
jak se data mění vlivem nemocí,

a zasáhnout proti těmto změnám.

Pak jsem přišla na to,
proč to nikdo neudělal přede mnou.

Je to hrozně obtížné.

(smích)

V našem těle je spousta metabolitů.

Každý z nich je jiný.

U některých metabolitů můžeme
měřit jejich molekulovou hmotnost

pomocí hmotnostní spektrometrie.

Jenže vzhledem k tomu, že klidně deset
různých molekul může mít stejnou hmotnost,

nedokážeme je tím přesně rozpoznat.

Kdybyste je všechny chtěli rozpoznat,

museli byste udělat více experimentů,
které by trvaly desítky let

a stály by miliardy dolarů.

Takže jsme vyvinuli platformu na bázi
umělé inteligence, která to umí.

Využili jsme vzrůstající množství
biologických dat

a vytvořili jsme databázi všech dostupných
informací o metabolitech

a jejich interakcích
s ostatními molekulami.

Zkombinovali jsme všechna ta data
do obrovské sítě.

Potom z tkání a krve pacientů

měříme hmotnosti metabolitů

a hledáme ty hmotnosti,
které se mění u nemocného člověka.

Ale jak už jsem řekla,
nevíme přesně, které metabolity to jsou.

Molekulovou hmotnost 180 může mít
glukóza, galaktóza nebo fruktóza.

Všechny mají přesně stejnou hmotnost,

ale různé funkce v našem těle.

Naše umělá inteligence bere v úvahu
všechny tyto nejednoznačnosti.

Ponoří se do té obrovské databáze

a najde, jaké vzájemné provázání 
látek s naměřenou hmotností

způsobuje nemoci.

Z toho, jak jsou provázány,

můžeme odvodit, co ta látka
se shodnou hmotností je,

například těch 180
by tady mohla být glukóza,

a především můžeme zjistit,

jak změny v glukóze a dalších metabolitech

způsobují onemocnění.

Toto nové porozumění
mechanismům nemocí

nám poté umožní najít
efektivní léčbu, která na tyto změny cílí.

A tak jsme založili start-up,
abychom přinesli tuto technologii na trh

a ovlivnili tak lidské životy.

Teď se svým týmem v ReviveMed
pracujeme na vývoji

léčby nejvýznamnějších nemocí,
kde metabolity hrají hlavní roli,

jako je ztučnění jater,

protože to je způsobeno hromaděním tuků,

což jsou metabolity v játrech.

Jak už jsem zmínila, jedná se
o obrovskou epidemii, na kterou není lék.

A ztučnění jater
je jenom jeden z příkladů.

Děláme pokroky a hodláme se zabývat
stovkami dalších nemocí,

na které není lék.

Sbíráním dalších a dalších dat
o metabolitech

a porozuměním, jak změny v metabolitech

vedou k rozvoji nemocí,

budou naše algoritmy
lépe a lépe umět

hledat ty správné léky
pro ty správné pacienty.

A dostaneme se blíž k našemu cíli

záchraně životů každou řádkou
počítačového kódu.

Děkuji vám.

(potlesk)