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Das medizinische Potential von KI und Metaboliten

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    Als wir 2003
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    das menschliche Genom sequenzierten,
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    dachten wir, wir hätten die Antwort,
    um viele Krankheiten zu behandeln.
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    Aber die Realität ist weit davon entfernt,
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    denn neben unseren Genen
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    könnten Umwelt und Lebensstil
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    eine wichtige Rolle bei der Entwicklung
    vieler Krankheiten spielen.
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    Ein Beispiel ist die Fettleberkrankheit,
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    von der über 20 % der Bevölkerung
    weltweit betroffen sind,
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    die nicht behandelt werden kann
    und zu Leberkrebs
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    oder Leberversagen führt.
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    Die Sequenzierung der DNA allein gibt uns
    also nicht genügend Informationen,
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    um wirksame Therapeutika zu finden.
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    Glücklicherweise gibt es viele
    verschiedene Moleküle in unserem Körper.
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    Tatsächlich gibt es
    über 100.000 Metaboliten.
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    Metaboliten sind alle Moleküle,
    die von ihrer Grösse her winzig sind.
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    Bekannte Beispiele sind Glukose,
    Fruktose, Fette, Cholesterin --
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    von denen hören wir immer.
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    Metaboliten sind an
    unserem Stoffwechsel beteiligt.
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    Sie sind auch stromabwärts der DNA,
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    sodass sie Informationen unserer
    Gene und Lebensstile enthalten.
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    Metaboliten zu verstehen ist wichtig,
    um Therapien für Krankheiten zu finden.
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    Ich wollte schon immer
    Patienten behandeln.
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    Trotzdem habe ich vor 15 Jahren
    die medizinische Fakultät verlassen,
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    da ich Mathematik vermisste.
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    Bald darauf fand ich das Coolste:
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    Ich kann Mathematik benutzen,
    um Medizin zu studieren.
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    Seitdem entwickle ich Algorithmen
    zur Analyse biologischer Daten.
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    Es klang so einfach:
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    Wir sammeln Daten von allen
    Metaboliten in unserem Körper,
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    entwickeln mathematische Modelle,
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    die beschreiben, wie sie sich
    bei Krankheiten verändern
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    und greifen in diese Veränderungen ein,
    um sie zu behandeln.
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    Dann wurde mir klar,
    warum das noch niemand getan hatte:
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    Es ist extrem schwierig.
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    (Gelächter)
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    Es gibt viele Metaboliten
    in unserem Körper.
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    Jedes Einzelne ist anders als das andere.
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    Bei einigen Metaboliten können wir
    deren Molekülmasse mithilfe von
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    Massenspektrometriegeräten messen.
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    Aber da es etwa 10 Moleküle mit
    genau der gleichen Masse geben könnte,
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    wissen wir nicht genau, was sie sind
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    und wenn man sie alle klar
    identifizieren will,
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    muss man mehr Experimente durchführen,
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    die Jahrzehnte dauern und
    Milliarden Dollar kosten könnten.
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    Also haben wir eine KI-Plattform
    entwickelt, um das zu tun.
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    Wir nutzten das Wachstum
    biologischer Daten,
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    um eine Datenbank mit allen vorhandenen
    Informationen über Metaboliten
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    und deren Wechselwirkungen
    mit anderen Molekülen aufzubauen.
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    All diese Daten fassten wir
    zu einem Meganetzwerk zusammen.
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    Dann messen wir Massen von Metaboliten
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    aus Gewebe und Blut von Patienten
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    und finden die Massen,
    die bei einer Krankheit verändert sind.
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    Aber wie schon erwähnt,
    wissen wir nicht genau, was sie sind.
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    Eine Molekularmasse von 180 kann
    Glukose, Galactose oder Fructose sein.
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    Sie alle haben genau die gleiche Masse,
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    aber unterschiedliche
    Funktionen im Körper.
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    Unser KI-Algorithmus hat
    all diese Unklarheiten berücksichtigt.
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    Dann hat er dieses
    Meganetzwerk durchsucht,
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    um herauszufinden, wie die Massen
    miteinander verbunden sind,
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    die zu Krankheiten führen.
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    Aus der Art, wie sie verbunden sind,
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    können wir schliessen,
    was jede Metabolitenmasse ist,
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    sodass 180 hier Glucose sein könnte
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    und, was noch wichtiger ist,
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    entdecken wie Veränderungen
    bei Glucose und anderen Metaboliten
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    zu einer Krankheit führen.
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    Dieses neuartige Verständnis
    der Krankheitsmechanismen
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    ermöglicht es uns,
    wirksame Therapeutika zu entdecken.
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    So gründeten wir ein Start-Up, um
    die Technologie auf den Markt zu bringen
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    und Menschenleben zu verändern.
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    Jetzt arbeiten mein Team und ich
    bei ReviveMed daran,
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    Therapeutika für Krankheiten zu entdecken,
    wo Metaboliten Haupttreiber sind,
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    wie z. B. Fettleberkrankheiten,
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    weil sie durch die Ansammlung
    von Fetten verursacht werden,
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    die zu den Metaboliten
    in der Leber gehören.
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    Wie ich bereits erwähnte, ist es
    eine riesige Epidemie ohne Behandlung.
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    Und Fetterleberkrankheiten sind
    nur ein Beispiel.
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    In Zukunft werden wir
    hunderte von anderen Krankheiten
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    ohne Behandlungswege bekämpfen.
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    Indem wir immer mehr Daten
    über Metaboliten sammeln
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    und verstehen, wie Veränderungen
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    zu Krankheiten führen,
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    werden unsere Algorithmen
    immer intelligenter,
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    um die richtigen Therapeutika
    für die richtigen Patienten zu finden.
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    Und wir werden unserer Vision,
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    mit jeder Codezeile Leben zu retten,
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    näher kommen.
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    Vielen Dank.
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    (Applaus)
Title:
Das medizinische Potential von KI und Metaboliten
Speaker:
Leila Pirhaji
Description:

Viele Krankheiten werden von Metaboliten angetrieben - kleinen Molekülen im Körper wie Fett, Glukose und Cholesterin - aber wir wissen nicht genau, was sie sind oder wie sie funktionieren. Die Biotech-Unternehmerin und TED Fellow Leila Pirhaji berichtet von ihrem Plan, ein KI-basiertes Netzwerk aufzubauen, um Metaboliten-Muster zu charakterisieren, die Entwicklung von Krankheiten besser zu verstehen und effektivere Behandlungen zu entdecken.
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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
05:14

German subtitles

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