WEBVTT

00:00:01.507 --> 00:00:03.420
În 2003,

00:00:03.420 --> 00:00:06.333
când am secvențiat genomul uman,

00:00:06.333 --> 00:00:10.744
am crezut că am găsit o soluție
pentru tratarea multor boli.

00:00:10.744 --> 00:00:13.581
Dar, suntem departe de realitate,

00:00:13.581 --> 00:00:16.617
pentru că în afară de genele noastre,

00:00:16.617 --> 00:00:20.993
mediul și stilul nostru de viață 
ar putea avea un rol important

00:00:20.993 --> 00:00:23.851
în dezvoltarea multor boli importante.

NOTE Paragraph

00:00:23.851 --> 00:00:27.223
Un bun exemplu este boala ficatului gras

00:00:27.223 --> 00:00:31.430
care afectează peste 20 la sută
din populație la nivel global,

00:00:31.430 --> 00:00:34.624
și nu se vindecă, cauzând cancer hepatic

00:00:34.624 --> 00:00:36.312
sau insuficiență hepatică.

00:00:37.212 --> 00:00:42.257
Deci, doar secvențierea ADN-ului
nu ne dă informații suficiente

00:00:42.257 --> 00:00:44.865
pentru a găsi soluții
terapeutice eficiente.

NOTE Paragraph

00:00:44.865 --> 00:00:48.508
Pe de altă parte, există multe alte
molecule în corpul nostru.

00:00:48.508 --> 00:00:52.041
De fapt, avem peste 100.000 de metaboliți.

00:00:52.041 --> 00:00:57.070
Metaboliții sunt toate moleculele
de dimensiuni foarte mici.

00:00:57.070 --> 00:01:01.972
Exemplele cele mai cunoscute sunt glucoza,
fructoza, grăsimea, colesterolul,

00:01:01.972 --> 00:01:04.369
lucruri despre care se vorbește mereu.

00:01:04.369 --> 00:01:07.703
Metaboliții sunt implicați
în metabolismul nostru.

00:01:07.703 --> 00:01:12.036
Aceștia sunt și succesorii ADN-ului,

NOTE Paragraph

00:01:12.036 --> 00:01:17.253
deci, transportă informații despre gene,
cât și despre stilul de viață.

00:01:17.253 --> 00:01:22.706
Cunoașterea metaboliților este esențială
pentru tratamentul multor boli.

00:01:22.706 --> 00:01:25.655
Dintotdeauna mi-am dorit
să vindec pacienți.

NOTE Paragraph

00:01:25.655 --> 00:01:29.494
În ciuda acestui fapt, acum 15 ani
am abandonat medicina

00:01:29.494 --> 00:01:31.856
pentru că am căzut la matematică.

00:01:32.776 --> 00:01:36.439
Imediat după aceea, am descoperit
un lucru foarte interesant:

00:01:36.439 --> 00:01:39.877
că pot folosi matematica
ca să studiez medicina.

00:01:40.867 --> 00:01:46.556
De atunci, elaborez algoritmi
pentru a analiza datele biologice.

00:01:47.086 --> 00:01:49.164
Deci, părea ușor:

00:01:49.164 --> 00:01:52.554
hai să culegem date despre toți 
metaboliții din corpul nostru,

00:01:52.554 --> 00:01:58.184
să creăm modele matematice ca să descriem
modificările lor în timpul unei boli

00:01:58.184 --> 00:02:02.096
și să intervenim pe aceste schimbări
pentru a le trata.

00:02:02.096 --> 00:02:06.056
Atunci, mi-am dat seama de ce nimeni
nu a făcut așa ceva înainte:

NOTE Paragraph

00:02:06.946 --> 00:02:09.040
este foarte dificil.

00:02:09.040 --> 00:02:10.251
(Râsete)

NOTE Paragraph

00:02:10.251 --> 00:02:12.792
Avem mulți metaboliți în corp.

NOTE Paragraph

00:02:12.792 --> 00:02:15.113
Sunt diferiți unul de celălalt.

00:02:15.113 --> 00:02:18.718
Anumitor metaboliți le putem măsura
masa moleculară

00:02:18.718 --> 00:02:21.639
folosind instrumente
de spectometrie de masă.

00:02:21.639 --> 00:02:25.901
Dar, fiindcă am putea găsi
10 molecule cu aceeași masă,

00:02:25.901 --> 00:02:27.923
nu știm exact ce sunt

00:02:27.923 --> 00:02:30.734
și dacă vrei să le identifici
în mod sigur,

00:02:30.734 --> 00:02:34.410
trebuie să faci alte experimente,
care ar putea dura decenii

00:02:34.410 --> 00:02:36.290
și costa miliarde de dolari.

00:02:36.290 --> 00:02:39.897
Astfel, am creat o platformă
de inteligență artificială, sau IA,

00:02:39.897 --> 00:02:41.657
pentru realizarea acestuia.

NOTE Paragraph

00:02:41.657 --> 00:02:44.883
Ne-am folosit de dezvoltarea
datelor biologice

00:02:44.883 --> 00:02:47.862
și am construit o bază de date
cu toate informațiile existente

00:02:47.862 --> 00:02:49.162
despre metaboliți

00:02:49.162 --> 00:02:51.807
și interacțiunile lor
cu ceilalți metaboliți.

00:02:51.807 --> 00:02:55.192
Am adunat toate aceste date
într-o mega rețea.

00:02:55.192 --> 00:02:59.070
După aceea, din țesutul sau din sângele
pacienților,

00:02:59.070 --> 00:03:01.739
măsurăm masa metaboliților

00:03:01.739 --> 00:03:04.985
și căutăm masele
care se schimbă în timpul unei boli.

00:03:04.985 --> 00:03:08.338
Dar, cum spuneam mai devreme,
nu știm exact ce sunt.

00:03:08.338 --> 00:03:13.395
O masă moleculară de 180 ar putea fi 
glucoză, galactoză sau fructoză.

00:03:13.395 --> 00:03:15.637
Toate acestea au exact aceeași masă,

00:03:15.637 --> 00:03:17.525
dar funcții diferite în corpul nostru.

00:03:17.525 --> 00:03:21.130
Algoritmul nostru IA a calculat
toate aceste ambiguități.

00:03:21.130 --> 00:03:24.026
S-a folosit această mega rețea

00:03:24.026 --> 00:03:28.234
pentru a descoperi cum relaționează 
între ele aceste mase metabolice,

00:03:28.234 --> 00:03:30.123
cauzând o boală.

00:03:30.123 --> 00:03:32.697
Iar după modul în care 
acestea se intrepătrund,

00:03:32.697 --> 00:03:36.737
reușim să deducem
care este masa fiecărui metabolit,

00:03:36.737 --> 00:03:39.604
cum ar fi cea de 180 a glucozei de față,

00:03:39.604 --> 00:03:42.302
și, cel mai important, să descoperim

00:03:42.302 --> 00:03:45.559
cum schimbările în glucoză
și în alți metaboliți

00:03:45.559 --> 00:03:47.308
conduc spre boală.

00:03:47.308 --> 00:03:50.147
Această nouă perspectivă
despre mecanismele bolii

00:03:50.147 --> 00:03:55.366
ne permite să descoperim noi
terapii eficace în acest scop.

00:03:55.366 --> 00:03:59.221
Deci, am înființat o nouă companie
pentru a aduce această tehnologie pe piață

NOTE Paragraph

00:03:59.221 --> 00:04:01.490
și pentru a schimba viața oamenilor.

NOTE Paragraph

00:04:01.490 --> 00:04:05.482
Eu și echipa mea de la Revive Med
lucrăm pentru a descoperi

00:04:05.482 --> 00:04:08.901
terapii pentru boli importante 
unde metaboliții

00:04:08.901 --> 00:04:10.501
sunt factorul determinant,

00:04:10.501 --> 00:04:12.150
cum e boala ficatului gras,

00:04:12.150 --> 00:04:15.253
pentru că este cauzată
de acumularea grăsimilor,

00:04:15.253 --> 00:04:17.819
care fac parte din categoria
metaboliților din ficat.

00:04:17.819 --> 00:04:20.866
Cum am menționat mai înainte,
această boală e foarte răspândită

00:04:20.866 --> 00:04:22.098
și nu are tratament.

00:04:22.098 --> 00:04:24.550
Și boala ficatului gras 
este numai un exemplu.

00:04:24.550 --> 00:04:28.048
În viitor vom combate sute de alte boli

00:04:28.048 --> 00:04:29.835
ce nu au în prezent tratament.

00:04:29.835 --> 00:04:32.777
Și adunând tot mai multe date

00:04:32.777 --> 00:04:34.670
despre metaboliți

00:04:34.670 --> 00:04:38.165
și înțelegând
cum schimbările metaboliților

00:04:38.165 --> 00:04:40.583
conduc la dezvoltarea bolilor,

00:04:40.583 --> 00:04:44.167
algoritmii noștri vor deveni
tot mai inteligenți

00:04:44.167 --> 00:04:48.471
și vor descoperi terapiile potrivite
pentru pacienții potriviți.

00:04:48.471 --> 00:04:52.682
Și ne vom apropia tot mai mult
de realizarea dorinței noastre

00:04:52.682 --> 00:04:56.088
de a salva vieți cu fiecare linie de cod.

00:04:56.088 --> 00:04:57.193
Vă mulțumesc!

NOTE Paragraph

00:04:57.193 --> 00:04:59.508
(Aplauze)