1
00:00:00,917 --> 00:00:03,825
Dakle, kako ćemo pobijediti
ovaj novi koronavirus?

2
00:00:04,317 --> 00:00:06,948
Korištenjem naših najboljih alata:

3
00:00:06,972 --> 00:00:09,011
znanosti i tehnologije.

4
00:00:09,594 --> 00:00:12,726
U mom laboratoriju koristimo
alate umjetne inteligencije

5
00:00:12,750 --> 00:00:14,329
i sintetičke biologije

6
00:00:14,353 --> 00:00:17,413
kako bismo ubrzali borbu
protiv ove pandemije.

7
00:00:18,078 --> 00:00:19,941
Naš rad je prvotno bio namijenjen

8
00:00:19,965 --> 00:00:22,818
rješavanju krize uslijed
otpornosti na antibiotike.

9
00:00:22,842 --> 00:00:27,531
Cilj našeg projekta je
iskoristiti moć strojnog učenja

10
00:00:27,555 --> 00:00:29,401
da se dopuni arsenal antibiotika

11
00:00:29,425 --> 00:00:33,263
i izbjegne globalno pogubno
postantibiotsko doba.

12
00:00:33,685 --> 00:00:36,505
A što je važno, ta ista
tehnologija se može koristiti

13
00:00:36,529 --> 00:00:38,601
za traženje antivirusnih spojeva

14
00:00:38,625 --> 00:00:41,483
koji bi nam mogli pomoći u borbi
protiv aktualne pandemije.

15
00:00:42,080 --> 00:00:45,832
Strojno učenje izvrće
dosadašnji model otkrivanja lijekova

16
00:00:46,012 --> 00:00:47,371
naglavačke.

17
00:00:47,431 --> 00:00:48,681
Ovakvim pristupom,

18
00:00:48,681 --> 00:00:52,401
umjesto mukotrpnog laboratorijskog
testiranja tisuća postojećih molekula,

19
00:00:52,791 --> 00:00:54,246
jedne po jedne

20
00:00:54,246 --> 00:00:55,856
na njihovu učinkovitost,

21
00:00:55,856 --> 00:01:00,513
možemo obučiti računalo da istraži
eksponencijalno veći prostor

22
00:01:00,537 --> 00:01:04,121
praktično svih mogućih molekula
koje bi se mogle sintetizirati,

23
00:01:04,145 --> 00:01:09,759
i tako, umjesto da tražimo
iglu u stogu sijena,

24
00:01:09,783 --> 00:01:13,543
možemo iskoristiti moć računala
da kao ogroman magnet

25
00:01:13,567 --> 00:01:17,482
privuče mnogo igala
iz više stogova odjednom.

26
00:01:18,423 --> 00:01:20,415
Već smo ostvarili neki početni uspjeh.

27
00:01:21,010 --> 00:01:26,475
Nedavno smo koristili strojno učenje
da bismo otkrili nove antibiotike

28
00:01:26,475 --> 00:01:29,183
koji nam mogu pomoći u borbi
protiv bakterijskih infekcija

29
00:01:29,183 --> 00:01:32,694
koje se mogu pojaviti
uz SARS-CoV-2 infekcije.

30
00:01:33,181 --> 00:01:37,350
Prije dva mjeseca, TED-ov
Audacious Project nam je odobrio sredstva

31
00:01:37,374 --> 00:01:39,562
kako bismo znatno povećali svoj rad

32
00:01:39,586 --> 00:01:44,214
s ciljem pronalaska sedam
novih klasa antibiotika

33
00:01:44,238 --> 00:01:47,721
protiv sedam najsmrtonosnijih
bakterijskih patogena na svijetu

34
00:01:47,745 --> 00:01:49,800
u idućih sedam godina.

35
00:01:50,206 --> 00:01:51,939
Radi pojašnjenja:

36
00:01:51,963 --> 00:01:53,891
broj novih klasa antibiotika

37
00:01:53,915 --> 00:01:57,150
otkrivenih u posljednja
tri desetljeća je nula.

38
00:01:58,030 --> 00:02:01,655
Dok je potraga za novim antibioticima
srednjoročni zadatak za našu budućnost,

39
00:02:01,655 --> 00:02:06,277
novi koronavirus predstavlja
neposrednu smrtnu prijetnju,

40
00:02:06,301 --> 00:02:10,094
i drago mi je reći da mislimo
da možemo koristiti istu tehnologiju

41
00:02:10,118 --> 00:02:12,927
u potrazi za terapijama
za obranu od ovog virusa.

42
00:02:13,486 --> 00:02:15,205
Pa, kako ćemo to učiniti?

43
00:02:15,229 --> 00:02:18,177
Dakle, mi pravimo jednu
objedinjenu knjižnicu uzoraka

44
00:02:18,201 --> 00:02:23,743
i sa suradnicima primjenjujemo ove
molekule na stanice inficirane SARS-CoV-2

45
00:02:23,767 --> 00:02:27,661
da vidimo koje su od njih učinkovite.

46
00:02:28,175 --> 00:02:31,367
Ovi podaci će se koristiti za
osposobljavanje modela strojnog učenja

47
00:02:31,391 --> 00:02:35,461
koji će se unijeti u 'in silico' knjižnicu
od preko milijardu molekula,

48
00:02:35,485 --> 00:02:39,689
u potrazi za potencijalnim
novim antivirusnim spojevima.

49
00:02:40,324 --> 00:02:42,982
Sintetizirat ćemo i testirati
najbolja predviđanja

50
00:02:43,006 --> 00:02:46,095
i na najperspektivnijim kandidatima
sprovesti klinička testiranja.

51
00:02:46,306 --> 00:02:48,208
Zvuči isuviše dobro da bi bilo istinito?

52
00:02:48,208 --> 00:02:49,590
Pa, ne bi trebalo.

53
00:02:49,590 --> 00:02:52,963
Projekt Antibiotici pomoću UI zasniva se
na dokazu koncepta istraživanja

54
00:02:52,963 --> 00:02:56,364
koji je doveo do otkrića novog
antibiotika širokog spektra

55
00:02:56,388 --> 00:02:57,573
po imenu Halocin.

56
00:02:58,443 --> 00:03:01,256
Halocin ima vrlo jako
antibakterijsko djelovanje

57
00:03:01,280 --> 00:03:05,382
na skoro sve bakterijske patogene
otporne na antibiotike,

58
00:03:05,406 --> 00:03:09,047
uključujući neizlječive
panrezistentne infekcije.

59
00:03:09,852 --> 00:03:12,186
Što je bitno, za razliku
od sadašnjih antibiotika,

60
00:03:12,186 --> 00:03:15,850
učestalost kojom bakterije
razvijaju otpornost na Halocin

61
00:03:15,874 --> 00:03:17,358
je iznimno niska.

62
00:03:18,303 --> 00:03:23,013
Testirali smo sposobnost bakterija
da razviju otpornost na Halocin,

63
00:03:23,037 --> 00:03:24,825
kao i na Cipro, u laboratoriju.

64
00:03:25,299 --> 00:03:26,841
Kad je u pitanju Cipro,

65
00:03:26,865 --> 00:03:29,690
uočili smo otpornost
poslije samo jednog dana.

66
00:03:30,213 --> 00:03:31,691
U slučaju Halocina,

67
00:03:31,715 --> 00:03:34,250
nakon jednog dana nismo vidjeli
nikakvu rezistentnost.

68
00:03:34,479 --> 00:03:37,781
Začudo, nakon čak 30 dana,

69
00:03:37,805 --> 00:03:40,406
i dalje nismo uočili nikakvu
otpornost na Halocin.

70
00:03:41,098 --> 00:03:46,624
U ovom pilot projektu smo najprije okvirno
testirali 2 500 spojeva na Е. coli.

71
00:03:47,259 --> 00:03:50,039
U probni postupak su bili
uključeni poznati antibiotici,

72
00:03:50,063 --> 00:03:51,809
kao što su Cipro i penicilin,

73
00:03:51,833 --> 00:03:54,215
kao i mnogi drugi lijekovi
koji nisu antibiotici.

74
00:03:54,984 --> 00:03:57,571
Ove podatke smo koristili
da bismo osposobili model

75
00:03:57,595 --> 00:04:01,573
da nauči molekularne osobine vezane
za antibakterijsku aktivnost.

76
00:04:02,249 --> 00:04:05,104
Onda smo taj model unijeli
u knjižnicu lijekova za prenamjenu

77
00:04:05,104 --> 00:04:07,472
koja se sastoji od
nekoliko tisuća molekula

78
00:04:07,496 --> 00:04:10,114
i zadali modelu da identificira molekule

79
00:04:10,138 --> 00:04:12,922
za koje se predviđa da imaju
antibakterijska svojstva,

80
00:04:12,946 --> 00:04:15,419
ali ne liče na postojeće antibiotike.

81
00:04:16,427 --> 00:04:21,224
Interesantno, samo jedna molekula
u toj knjižnici odgovara ovim kriterijima

82
00:04:21,248 --> 00:04:23,584
i ispostavilo se da je
ta molekula Halocin.

83
00:04:24,444 --> 00:04:27,556
Obzirom da Halocin ne liči ni na jedan
drugi postojeći antibiotik,

84
00:04:27,556 --> 00:04:31,710
bilo bi nemoguće da čovjek, pri tome
misleći i na stručnjaka za antibiotike,

85
00:04:31,734 --> 00:04:33,918
identificira Halocin na ovaj način.

86
00:04:34,564 --> 00:04:37,228
Sada zamislite što bismo mogli
činiti ovom tehnologijom

87
00:04:37,228 --> 00:04:38,969
u borbi protiv SARS-CoV-2.

88
00:04:39,783 --> 00:04:41,148
I to nije sve.

89
00:04:41,172 --> 00:04:43,992
Također koristimo alate
za sintetičku biologiju,

90
00:04:44,016 --> 00:04:46,627
eksperimentirajući s DNK
i drugom staničnom mašinerijom,

91
00:04:46,651 --> 00:04:50,561
sve s ciljem pomoći ljudima
kao što je borba protiv COVID-19

92
00:04:50,585 --> 00:04:54,232
i, kao napomena, radimo
na razvoju zaštitne maske

93
00:04:54,256 --> 00:04:57,688
koja također može služiti
kao brzo dijagnostičko sredstvo.

94
00:04:58,192 --> 00:04:59,664
А kako ona funkcionira?

95
00:04:59,688 --> 00:05:00,893
Pa, nedavno smo pokazali

96
00:05:00,917 --> 00:05:03,860
da se stanična mašinerija
može izvući iz žive stanice

97
00:05:03,884 --> 00:05:07,976
i izvršiti liofilizacija zajedno
s RNK senzorima na papir

98
00:05:08,000 --> 00:05:12,916
da bi se dobila jeftina dijagnostika
za ebolu i zika virus.

99
00:05:13,503 --> 00:05:18,730
Senzori se aktiviraju kada
ih rehidrira uzorak pacijenta

100
00:05:18,754 --> 00:05:21,576
koji se može sastojati, na primjer,
od krvi ili pljuvačke.

101
00:05:21,600 --> 00:05:24,861
Ispostavilo se da ova tehnologija
nije ograničena samo na papir,

102
00:05:24,885 --> 00:05:28,131
nego se može primijeniti i na
druge materijale, uključujući platno.

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

104
00:05:30,637 --> 00:05:34,983
dizajniramo RNK senzore da otkriju virus

105
00:05:35,007 --> 00:05:38,217
i liofiliziramo ih zajedno
s potrebnom staničnom mašinerijom

106
00:05:38,241 --> 00:05:40,948
u platno maske za lice,

107
00:05:40,972 --> 00:05:43,201
gdje jednostavni čin disanja,

108
00:05:43,225 --> 00:05:45,502
uz vodenu paru koja se
pri njemu podrazumijeva,

109
00:05:45,526 --> 00:05:47,286
može aktivirati test.

110
00:05:47,804 --> 00:05:52,064
Tako, ako je pacijent
inficiran SARS-CoV-2,

111
00:05:52,088 --> 00:05:54,161
maska će proizvesti fluorescentni signal

112
00:05:54,185 --> 00:05:58,015
koji se može detektirati običnim
jeftinim ručnim uređajem.

113
00:05:58,534 --> 00:06:03,018
Za dva ili tri sata pacijentu
bi se tako mogla postaviti dijagnoza

114
00:06:03,042 --> 00:06:06,014
na siguran i točan način, bez kontakta.

115
00:06:06,735 --> 00:06:09,255
Тakođer koristimo sintetičku biologiju

116
00:06:09,279 --> 00:06:11,999
da osmislimo cjepivo protiv COVID-19.

117
00:06:13,014 --> 00:06:15,667
Vršimo prenamjenu BCG cjepiva

118
00:06:15,691 --> 00:06:18,561
koje se koristi protiv TBC
skoro čitavo stoljeće.

119
00:06:18,585 --> 00:06:20,126
То је živo oslabljeno cjepivo

120
00:06:20,150 --> 00:06:24,807
i dizajniramo ga tako
da sadrži SARS-CoV-2 antigene,

121
00:06:24,831 --> 00:06:27,645
koji bi trebali potaknuti imunosni sustav

122
00:06:27,669 --> 00:06:29,304
da proizvodi zaštitna antitijela.

123
00:06:29,328 --> 00:06:32,062
A što je važno, BCG je izrazito skalabilan

124
00:06:32,086 --> 00:06:36,659
i ima sigurnosni profil koji je među
najboljim od svih registriranih cjepiva.

125
00:06:37,881 --> 00:06:42,986
Pomoću alata sintetičke biologije
i umjetne inteligencije,

126
00:06:43,010 --> 00:06:46,358
možemo pobijediti u borbi
protiv ovog novog koronavirusa.

127
00:06:46,844 --> 00:06:50,163
Ovaj rad je u svojoj veoma ranoj fazi,
ali očekivanje je realno.

128
00:06:50,798 --> 00:06:54,243
Znanost i tehnologija nam mogu dati
jednu važnu prednost

129
00:06:54,267 --> 00:06:57,428
u borbi između ljudske pameti
i gena rezistentnih bakterija,

130
00:06:57,452 --> 00:06:59,199
borbi u kojoj možemo pobijediti.

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