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)