În 2003,
când am secvențiat genomul uman,
am crezut că am găsit o soluție
pentru tratarea multor boli.
Dar, suntem departe de realitate,
pentru că în afară de genele noastre,
mediul și stilul nostru de viață
ar putea avea un rol important
în dezvoltarea multor boli importante.
Un bun exemplu este boala ficatului gras
care afectează peste 20 la sută
din populație la nivel global,
și nu se vindecă, cauzând cancer hepatic
sau insuficiență hepatică.
Deci, doar secvențierea ADN-ului
nu ne dă informații suficiente
pentru a găsi soluții
terapeutice eficiente.
Pe de altă parte, există multe alte
molecule în corpul nostru.
De fapt, avem peste 100.000 de metaboliți.
Metaboliții sunt toate moleculele
de dimensiuni foarte mici.
Exemplele cele mai cunoscute sunt glucoza,
fructoza, grăsimea, colesterolul,
lucruri despre care se vorbește mereu.
Metaboliții sunt implicați
în metabolismul nostru.
Aceștia sunt și succesorii ADN-ului,
deci, transportă informații despre gene,
cât și despre stilul de viață.
Cunoașterea metaboliților este esențială
pentru tratamentul multor boli.
Dintotdeauna mi-am dorit
să vindec pacienți.
În ciuda acestui fapt, acum 15 ani
am abandonat medicina
pentru că am căzut la matematică.
Imediat după aceea, am descoperit
un lucru foarte interesant:
că pot folosi matematica
ca să studiez medicina.
De atunci, elaborez algoritmi
pentru a analiza datele biologice.
Deci, părea ușor:
hai să culegem date despre toți
metaboliții din corpul nostru,
să creăm modele matematice ca să descriem
modificările lor în timpul unei boli
și să intervenim pe aceste schimbări
pentru a le trata.
Atunci, mi-am dat seama de ce nimeni
nu a făcut așa ceva înainte:
este foarte dificil.
(Râsete)
Avem mulți metaboliți în corp.
Sunt diferiți unul de celălalt.
Anumitor metaboliți le putem măsura
masa moleculară
folosind instrumente
de spectometrie de masă.
Dar, fiindcă am putea găsi
10 molecule cu aceeași masă,
nu știm exact ce sunt
și dacă vrei să le identifici
în mod sigur,
trebuie să faci alte experimente,
care ar putea dura decenii
și costa miliarde de dolari.
Astfel, am creat o platformă
de inteligență artificială, sau IA,
pentru realizarea acestuia.
Ne-am folosit de dezvoltarea
datelor biologice
și am construit o bază de date
cu toate informațiile existente
despre metaboliți
și interacțiunile lor
cu ceilalți metaboliți.
Am adunat toate aceste date
într-o mega rețea.
După aceea, din țesutul sau din sângele
pacienților,
măsurăm masa metaboliților
și căutăm masele
care se schimbă în timpul unei boli.
Dar, cum spuneam mai devreme,
nu știm exact ce sunt.
O masă moleculară de 180 ar putea fi
glucoză, galactoză sau fructoză.
Toate acestea au exact aceeași masă,
dar funcții diferite în corpul nostru.
Algoritmul nostru IA a calculat
toate aceste ambiguități.
S-a folosit această mega rețea
pentru a descoperi cum relaționează
între ele aceste mase metabolice,
cauzând o boală.
Iar după modul în care
acestea se intrepătrund,
reușim să deducem
care este masa fiecărui metabolit,
cum ar fi cea de 180 a glucozei de față,
și, cel mai important, să descoperim
cum schimbările în glucoză
și în alți metaboliți
conduc spre boală.
Această nouă perspectivă
despre mecanismele bolii
ne permite să descoperim noi
terapii eficace în acest scop.
Deci, am înființat o nouă companie
pentru a aduce această tehnologie pe piață
și pentru a schimba viața oamenilor.
Eu și echipa mea de la Revive Med
lucrăm pentru a descoperi
terapii pentru boli importante
unde metaboliții
sunt factorul determinant,
cum e boala ficatului gras,
pentru că este cauzată
de acumularea grăsimilor,
care fac parte din categoria
metaboliților din ficat.
Cum am menționat mai înainte,
această boală e foarte răspândită
și nu are tratament.
Și boala ficatului gras
este numai un exemplu.
În viitor vom combate sute de alte boli
ce nu au în prezent tratament.
Și adunând tot mai multe date
despre metaboliți
și înțelegând
cum schimbările metaboliților
conduc la dezvoltarea bolilor,
algoritmii noștri vor deveni
tot mai inteligenți
și vor descoperi terapiile potrivite
pentru pacienții potriviți.
Și ne vom apropia tot mai mult
de realizarea dorinței noastre
de a salva vieți cu fiecare linie de cod.
Vă mulțumesc!
(Aplauze)