1
00:00:00,917 --> 00:00:03,825
אז איך ננצח את וירוס הקורונה הזה?

2
00:00:04,317 --> 00:00:06,948
באמצעות הכלים הטובים ביותר שלנו:

3
00:00:06,972 --> 00:00:09,011
המדע והטכנולוגיה שלנו.


4
00:00:09,594 --> 00:00:12,726
במעבדה שלי אנו משתמשים
בכלים של בינה מלאכותית

5
00:00:12,750 --> 00:00:14,329
וביולוגיה סינתטית

6
00:00:14,353 --> 00:00:17,413
כדי להאיץ את המאבק נגד מגיפה זו.

7
00:00:18,078 --> 00:00:19,941
העבודה שלנו תוכננה במקור

8
00:00:19,965 --> 00:00:22,818
להתמודד עם משבר העמידות לאנטיביוטיקה,

9
00:00:22,842 --> 00:00:27,531
הפרויקט שלנו מבקש לרתום את 
כוח למידת המכונה

10
00:00:27,555 --> 00:00:29,401
כדי לחדש את ארסנל האנטיביוטיקה שלנו

11
00:00:29,425 --> 00:00:33,263
ולהמנע מעידן פוסט-אנטיביוטיקה
הרסני, גלובלי.

12
00:00:33,685 --> 00:00:36,505
חשוב מכך, באותו אופן 
ניתן להשתמש בטכנולוגיה

13
00:00:36,529 --> 00:00:38,601
כדי לחפש תרכובות אנטי-ויראליות

14
00:00:38,625 --> 00:00:41,303
שיוכלו לעזור לנו להילחם במגיפה הנוכחית.

15
00:00:42,080 --> 00:00:45,982
למידת מכונה הופכת את המודל 
המסורתי של גילוי תרופות

16
00:00:46,006 --> 00:00:47,410
על פיו.

17
00:00:47,434 --> 00:00:48,659
בגישה זו,

18
00:00:48,683 --> 00:00:52,761
במקום לבדוק בקפידה אלפי מולקולות קיימות

19
00:00:52,785 --> 00:00:54,221
אחת אחת במעבדה,

20
00:00:54,245 --> 00:00:55,832
כדי להעריך את יעילותן,

21
00:00:55,856 --> 00:01:00,513
אנחנו יכולים להכשיר מחשב לחקור
את המרחב האקספוננציאלי הגדול יותר

22
00:01:00,537 --> 00:01:04,121
של כל המולקולות האפשריות שאפשר לסנתז,

23
00:01:04,145 --> 00:01:09,759
וכך, במקום לחפש מחט בערימת שחת,

24
00:01:09,783 --> 00:01:13,543
אנו יכולים להשתמש במגנט 
הענק של כוח המחשוב

25
00:01:13,567 --> 00:01:17,482
כדי למצוא מחטים רבות
בערימות שחת מרובות בו זמנית.

26
00:01:18,423 --> 00:01:20,415
היו לנו כבר כמה הצלחות מוקדמות.

27
00:01:21,010 --> 00:01:26,475
לאחרונה השתמשנו בלמידת מכונה כדי
לגלות אנטיביוטיקות חדשות

28
00:01:26,499 --> 00:01:29,059
שיכולות לעזור לנו להילחם בזיהומים חיידקיים

29
00:01:29,083 --> 00:01:32,694
שעלולים להתרחש לצד זיהומים 
מסוג SARS-CoV-2.

30
00:01:32,751 --> 00:01:37,374
לפני חודשיים, המיזם
TED's Audacious Project אישר עבורנו מימון

31
00:01:37,374 --> 00:01:39,562
כדי להגדיל באופן מסיבי את העבודה שלנו

32
00:01:39,586 --> 00:01:44,214
במטרה לגלות 7 סוגים של אנטיביוטיקות חדשות

33
00:01:44,238 --> 00:01:47,721
נגד שבעה מהפתוגנים הקטלניים ביותר בעולם,

34
00:01:47,745 --> 00:01:49,800
במהלך שבע השנים הבאות.

35
00:01:50,206 --> 00:01:51,939
כדי להכניס זאת להקשר:

36
00:01:51,963 --> 00:01:53,891
מספר סוגי האנטיביוטיקה החדשים

37
00:01:53,915 --> 00:01:57,150
שהתגלו בשלושת העשורים האחרונים הוא - אפס.

38
00:01:58,030 --> 00:02:01,601
ואילו החיפוש אחר אנטיביוטיקה חדשה הוא 
למען העתיד לטווח הבינוני שלנו,

39
00:02:01,625 --> 00:02:06,277
וירוס הקורונה החדש מהווה איום קטלני מיידי,

40
00:02:06,301 --> 00:02:10,094
ואני נרגש לחלוק את זה שאנו חושבים
שנוכל להשתמש באותה טכנולוגיה

41
00:02:10,118 --> 00:02:12,927
כדי לחפש טיפולים שילחמו בנגיף הזה.

42
00:02:13,486 --> 00:02:15,205
אז איך נעשה זאת?

43
00:02:15,229 --> 00:02:18,177
ובכן, אנחנו יוצרים ספריית הדרכה מורכבת

44
00:02:18,201 --> 00:02:23,743
ועם עמיתים, מיישמים מולקולות אלו 
לתאים נגועים ב- SARS-CoV-2

45
00:02:23,767 --> 00:02:27,661
כדי לראות מי מהם מציג פעילות יעילה.

46
00:02:28,175 --> 00:02:31,367
נתונים אלה ישמשו להדרכת 
מודל למידת מכונה

47
00:02:31,391 --> 00:02:35,461
שיוחל על ספרית אין-סיליקו
בת יותר ממיליארד מולקולות

48
00:02:35,485 --> 00:02:39,689
כדי לחפש פוטנציאל של תרכובות
אנטי-ויראליות חדשות.

49
00:02:40,324 --> 00:02:42,982
אנו נסנתז ונבדוק את התחזיות המבטיחות ביותר

50
00:02:43,006 --> 00:02:45,895
ונקדם את המועמדים הכי מבטיחים לקליניקה.

51
00:02:46,356 --> 00:02:48,134
נשמע טוב מכדי להיות אמיתי?

52
00:02:48,158 --> 00:02:49,590
ובכן, זה לא אמור להישמע כך.

53
00:02:49,614 --> 00:02:52,939
פרויקט AI לחיפוש אנטיביוטיקה 
נוסד על בסיס הוכחת המחקר שלנו

54
00:02:52,963 --> 00:02:56,364
שהוביל לגילוי אנטיביוטיקה בעלת קשת רחבה

55
00:02:56,388 --> 00:02:57,573
שנקראת הלוצין.

56
00:02:58,443 --> 00:03:01,256
להלוצין פעילות אנטי בקטריאלית חזקה

57
00:03:01,280 --> 00:03:05,382
נגד כמעט כל הפתוגנים החיידקיים
העמידים לאנטיביוטיקה,

58
00:03:05,406 --> 00:03:09,047
כולל זיהומים עמידים ובלתי ניתנים לטיפול.

59
00:03:09,862 --> 00:03:12,132
יותר חשוב, בניגוד לאנטיביוטיקות הנוכחיות,

60
00:03:12,156 --> 00:03:15,850
התדירות בה חיידקים מפתחים התנגדות להלוצין

61
00:03:15,874 --> 00:03:17,358
היא נמוכה להפליא.

62
00:03:18,303 --> 00:03:23,013
בדקנו את יכולתם של החיידקים 
לפתח התנגדות להלוצין

63
00:03:23,037 --> 00:03:24,825
כמו גם ל"ציפרו" במעבדה.

64
00:03:25,299 --> 00:03:26,841
במקרה של ציפרו,

65
00:03:26,865 --> 00:03:29,690
אחרי יום אחד בלבד, ראינו עמידות.

66
00:03:30,213 --> 00:03:31,691
במקרה של הלוצין

67
00:03:31,715 --> 00:03:33,830
אחרי יום אחד, לא ראינו שום עמידות.

68
00:03:34,479 --> 00:03:37,781
באופן מדהים, אפילו אחרי 30 יום,

69
00:03:37,805 --> 00:03:40,406
לא ראינו שום עמידות להלוצין.

70
00:03:41,098 --> 00:03:46,624
בפרויקט הרצה זה בדקנו לראשונה
כ- 2,500 תרכובות נגד E. coli.

71
00:03:47,259 --> 00:03:50,039
ערכת ניסוי זו כללה אנטיביוטיקות ידועות,

72
00:03:50,063 --> 00:03:51,809
כמו ציפרו ופניצילין,

73
00:03:51,833 --> 00:03:54,105
כמו גם תרופות רבות שאינן אנטיביוטיקה.

74
00:03:54,984 --> 00:03:57,571
בנתונים אלה השתמשנו כדי להכשיר מודל

75
00:03:57,595 --> 00:04:01,573
ללמוד תכונות מולקולריות הקשורות
לפעילות אנטיבקטריאלית.

76
00:04:02,269 --> 00:04:04,970
לאחר מכן יישמנו מודל זה לספרייה 
שמתאימה תרופות לתכלית חדשה

77
00:04:04,994 --> 00:04:07,472
שמורכבת מכמה אלפי מולקולות

78
00:04:07,496 --> 00:04:10,114
וביקשנו מהמודל לזהות מולקולות

79
00:04:10,138 --> 00:04:12,922
שנחזו שיש להן תכונות אנטיבקטריאליות

80
00:04:12,946 --> 00:04:15,419
אבל לא נראות כמו אנטיביוטיקות קיימות.

81
00:04:16,427 --> 00:04:21,224
רק מולקולה אחת בספריה הזאת 
תואמת לקריטריונים האלה,

82
00:04:21,248 --> 00:04:23,584
והתברר שהמולקולה היא הלוצין.

83
00:04:24,444 --> 00:04:27,532
בהתחשב בכך שהלוצין לא נראית
כמו אנטיביוטיקה קיימת כלשהי,

84
00:04:27,556 --> 00:04:31,710
היה בלתי אפשרי לאדם כלשהו,
גם אם הוא מומחה לאנטיביוטיקה,

85
00:04:31,734 --> 00:04:33,918
לזהות את ההלוצין באופן כזה.

86
00:04:34,574 --> 00:04:37,204
תארו לעצמכם כעת מה היינו יכולים 
לעשות עם טכנולוגיה זו

87
00:04:37,228 --> 00:04:38,969
נגד SARS-CoV-2.

88
00:04:39,783 --> 00:04:41,148
וזה לא הכל.

89
00:04:41,172 --> 00:04:43,992
אנו משתמשים גם בכלים של ביולוגיה סינתטית,

90
00:04:44,016 --> 00:04:46,627
שעוסקת ב DNA ומנגנונים תאיים אחרים,

91
00:04:46,651 --> 00:04:50,561
כדי לשרת מטרות אנושיות כמו
מאבק ב- COVID-19,

92
00:04:50,585 --> 00:04:54,232
ושימו לב, אנחנו עובדים על פיתוח מסכת מגן

93
00:04:54,256 --> 00:04:57,688
שיכולה גם לשרת לבדיקת אבחון מהירה.

94
00:04:58,192 --> 00:04:59,664
אז איך זה עובד?

95
00:04:59,688 --> 00:05:00,893
ובכן, לאחרונה הראינו

96
00:05:00,917 --> 00:05:03,860
שניתן להוציא את המנגנון התאי מתוך תא חי,

97
00:05:03,884 --> 00:05:07,976
לייבש אותו בהקפאה יחד עם 
חיישני RNA על נייר

98
00:05:08,000 --> 00:05:12,916
על מנת ליצור אבחון 
לאבולה ולזיקה בעלות נמוכה.

99
00:05:13,503 --> 00:05:18,730
החיישנים מופעלים כאשר הם מורטבים מחדש
על ידי דגימת מטופל

100
00:05:18,754 --> 00:05:21,576
היא יכולה להיות מורכבת מדם או רוק, למשל.

101
00:05:21,600 --> 00:05:24,861
מסתבר שהטכנולוגיה הזו אינה מוגבלת לנייר

102
00:05:24,885 --> 00:05:27,771
וניתן ליישם אותה לחומרים אחרים, כולל בד.

103
00:05:28,671 --> 00:05:30,613
למגיפת COVID-19,

104
00:05:30,637 --> 00:05:34,983
אנו מעצבים חיישני RNA לאיתור הנגיף

105
00:05:35,007 --> 00:05:38,217
וייבושו בהקפאה יחד עם 
המנגנונים התאיים הדרושים

106
00:05:38,241 --> 00:05:40,948
לתוך הבד של מסכת פנים,

107
00:05:40,972 --> 00:05:43,201
ששם הפעולה הפשוטה של הנשימה,

108
00:05:43,225 --> 00:05:45,502
יחד עם אדי המים שמגיעים איתה,

109
00:05:45,526 --> 00:05:47,286
יכולים להפעיל את הבדיקה.


110
00:05:47,804 --> 00:05:52,064
כך,במקרה שחולה נגוע ב SARS-CoV-2,

111
00:05:52,088 --> 00:05:54,161
המסכה תייצר אות פלואורסצנטי

112
00:05:54,185 --> 00:05:58,015
שניתן יהיה לזהות באמצעות 
מכשיר ידני לא יקר.

113
00:05:58,534 --> 00:06:03,018
תוך שעה או שעתיים, ניתן יהיה לאבחן מטופל.

114
00:06:03,042 --> 00:06:06,014
בבטחה, מרחוק, ובאופן מדויק.

115
00:06:06,735 --> 00:06:09,255
אנו משתמשים גם בביולוגיה סינתטית

116
00:06:09,279 --> 00:06:11,999
כדי לתכנן חיסון מועמד ל-COVID-19.

117
00:06:13,014 --> 00:06:15,667
אנו מיעדים מחדש את חיסון ה BCG,

118
00:06:15,691 --> 00:06:18,561
ששימש נגד שחפת במשך מאה שנים בקירוב.

119
00:06:18,585 --> 00:06:20,126
זה חיסון חי מוחלש

120
00:06:20,150 --> 00:06:24,807
ואנחנו מהנדסים אותו לגלות
אנטיגנים של SARS-CoV-2,

121
00:06:24,831 --> 00:06:27,645
שאמורים להפעיל ייצור של נוגדנים מגנים

122
00:06:27,669 --> 00:06:29,304
על ידי מערכת החיסון.

123
00:06:29,328 --> 00:06:32,062
חשוב לציין, ל BCG יש יכולת מדרגית גבוהה

124
00:06:32,086 --> 00:06:36,659
ופרופיל הבטיחות שלו טוב יותר
מכל חיסון מדווח.

125
00:06:37,881 --> 00:06:42,986
עם הכלים של הביולוגיה הסינתטית 
והבינה המלאכותית,

126
00:06:43,010 --> 00:06:46,358
אנחנו יכולים לנצח במאבק 
נגד וירוס הקורונה הזה

127
00:06:46,844 --> 00:06:50,163
עבודה זו נמצאת בשלביה הראשונים מאוד, 
אבל סיכוי ההצלחה הוא אמיתי.

128
00:06:50,798 --> 00:06:54,243
מדע וטכנולוגיה יכולים לתת לנו יתרון חשוב

129
00:06:54,267 --> 00:06:57,428
במאבק של השכל האנושי כנגד 
הגנים של חיידקי העל,

130
00:06:57,452 --> 00:06:59,199
קרב שאנחנו יכולים לנצח.

131
00:06:59,990 --> 00:07:01,223
תודה רבה.