1
00:00:01,507 --> 00:00:03,396
Als wir 2003

2
00:00:03,420 --> 00:00:06,333
das menschliche Genom sequenzierten,

3
00:00:06,357 --> 00:00:10,479
dachten wir, wir hätten die Antwort,
um viele Krankheiten zu behandeln.

4
00:00:10,974 --> 00:00:13,631
Aber die Realität ist weit davon entfernt,

5
00:00:14,782 --> 00:00:16,727
denn neben unseren Genen

6
00:00:16,727 --> 00:00:19,941
könnten Umwelt und Lebensstil

7
00:00:19,941 --> 00:00:23,869
eine wichtige Rolle bei der Entwicklung
vieler Krankheiten spielen.

8
00:00:23,893 --> 00:00:27,473
Ein Beispiel ist die Fettleberkrankheit,

9
00:00:27,497 --> 00:00:31,580
von der über 20 % der Bevölkerung
weltweit betroffen sind,

10
00:00:31,604 --> 00:00:34,638
die nicht behandelt werden kann
und zu Leberkrebs

11
00:00:34,662 --> 00:00:36,405
oder Leberversagen führt.

12
00:00:37,517 --> 00:00:42,261
Die Sequenzierung der DNA allein gibt uns
also nicht genügend Informationen,

13
00:00:42,285 --> 00:00:44,517
um wirksame Therapeutika zu finden.

14
00:00:44,541 --> 00:00:48,321
Glücklicherweise gibt es viele
verschiedene Moleküle in unserem Körper.

15
00:00:48,321 --> 00:00:52,301
Tatsächlich gibt es
über 100.000 Metaboliten.

16
00:00:52,325 --> 00:00:56,621
Metaboliten sind alle Moleküle,
die von ihrer Grösse her winzig sind.

17
00:00:57,193 --> 00:01:02,165
Bekannte Beispiele sind Glukose,
Fruktose, Fette, Cholesterin --

18
00:01:02,189 --> 00:01:04,149
von denen hören wir immer.

19
00:01:04,273 --> 00:01:07,256
Metaboliten sind an
unserem Stoffwechsel beteiligt.

20
00:01:08,066 --> 00:01:12,094
Sie sind auch stromabwärts der DNA,

21
00:01:12,118 --> 00:01:17,200
sodass sie Informationen unserer
Gene und Lebensstile enthalten.

22
00:01:17,224 --> 00:01:22,873
Metaboliten zu verstehen ist wichtig,
um Therapien für Krankheiten zu finden.

23
00:01:22,897 --> 00:01:25,167
Ich wollte schon immer
Patienten behandeln.

24
00:01:25,934 --> 00:01:29,792
Trotzdem habe ich vor 15 Jahren
die medizinische Fakultät verlassen,

25
00:01:29,816 --> 00:01:31,781
da ich Mathematik vermisste.

26
00:01:33,019 --> 00:01:35,955
Bald darauf fand ich das Coolste:

27
00:01:36,692 --> 00:01:39,556
Ich kann Mathematik benutzen,
um Medizin zu studieren.

28
00:01:41,026 --> 00:01:46,239
Seitdem entwickle ich Algorithmen
zur Analyse biologischer Daten.

29
00:01:47,092 --> 00:01:49,375
Es klang so einfach:

30
00:01:49,399 --> 00:01:53,000
Wir sammeln Daten von allen
Metaboliten in unserem Körper,

31
00:01:53,024 --> 00:01:54,988
entwickeln mathematische Modelle,

32
00:01:54,988 --> 00:01:58,176
die beschreiben, wie sie sich
bei Krankheiten verändern

33
00:01:58,176 --> 00:02:01,311
und greifen in diese Veränderungen ein,
um sie zu behandeln.

34
00:02:02,488 --> 00:02:05,960
Dann wurde mir klar,
warum das noch niemand getan hatte:

35
00:02:07,230 --> 00:02:08,917
Es ist extrem schwierig.

36
00:02:08,941 --> 00:02:10,028
(Gelächter)

37
00:02:10,052 --> 00:02:12,464
Es gibt viele Metaboliten
in unserem Körper.

38
00:02:12,783 --> 00:02:15,283
Jedes Einzelne ist anders als das andere.

39
00:02:15,307 --> 00:02:19,035
Bei einigen Metaboliten können wir
deren Molekülmasse mithilfe von

40
00:02:19,059 --> 00:02:21,652
Massenspektrometriegeräten messen.

41
00:02:21,676 --> 00:02:26,069
Aber da es etwa 10 Moleküle mit
genau der gleichen Masse geben könnte,

42
00:02:26,093 --> 00:02:28,114
wissen wir nicht genau, was sie sind

43
00:02:28,114 --> 00:02:30,698
und wenn man sie alle klar
identifizieren will,

44
00:02:30,722 --> 00:02:32,876
muss man mehr Experimente durchführen,

45
00:02:32,876 --> 00:02:35,863
die Jahrzehnte dauern und
Milliarden Dollar kosten könnten.

46
00:02:36,207 --> 00:02:41,770
Also haben wir eine KI-Plattform
entwickelt, um das zu tun.

47
00:02:41,794 --> 00:02:44,638
Wir nutzten das Wachstum
biologischer Daten,

48
00:02:44,662 --> 00:02:49,086
um eine Datenbank mit allen vorhandenen
Informationen über Metaboliten

49
00:02:49,110 --> 00:02:52,262
und deren Wechselwirkungen
mit anderen Molekülen aufzubauen.

50
00:02:52,262 --> 00:02:55,686
All diese Daten fassten wir
zu einem Meganetzwerk zusammen.

51
00:02:55,710 --> 00:02:59,106
Dann messen wir Massen von Metaboliten

52
00:02:59,130 --> 00:03:01,881

aus Gewebe und Blut von Patienten

53
00:03:01,905 --> 00:03:05,164
und finden die Massen,
die bei einer Krankheit verändert sind.

54
00:03:05,188 --> 00:03:08,402
Aber wie schon erwähnt,
wissen wir nicht genau, was sie sind.

55
00:03:08,402 --> 00:03:13,537
Eine Molekularmasse von 180 kann
Glukose, Galactose oder Fructose sein.

56
00:03:13,561 --> 00:03:15,604
Sie alle haben genau die gleiche Masse,

57
00:03:15,604 --> 00:03:17,715
aber unterschiedliche
Funktionen im Körper.

58
00:03:17,715 --> 00:03:21,302
Unser KI-Algorithmus hat
all diese Unklarheiten berücksichtigt.

59
00:03:21,326 --> 00:03:24,086
Dann hat er dieses
Meganetzwerk durchsucht,

60
00:03:24,086 --> 00:03:28,439
um herauszufinden, wie die Massen
miteinander verbunden sind,

61
00:03:28,463 --> 00:03:30,421
die zu Krankheiten führen.

62
00:03:30,445 --> 00:03:32,683
Aus der Art, wie sie verbunden sind,

63
00:03:32,707 --> 00:03:37,030
können wir schliessen,
was jede Metabolitenmasse ist,

64
00:03:37,054 --> 00:03:39,978
sodass 180 hier Glucose sein könnte

65
00:03:40,002 --> 00:03:41,753
und, was noch wichtiger ist,

66
00:03:41,753 --> 00:03:45,968
entdecken wie Veränderungen
bei Glucose und anderen Metaboliten

67
00:03:45,968 --> 00:03:47,473
zu einer Krankheit führen.

68
00:03:47,497 --> 00:03:50,492
Dieses neuartige Verständnis
der Krankheitsmechanismen

69
00:03:50,516 --> 00:03:55,008
ermöglicht es uns,
wirksame Therapeutika zu entdecken.

70
00:03:55,601 --> 00:03:59,583
So gründeten wir ein Start-Up, um
die Technologie auf den Markt zu bringen

71
00:03:59,583 --> 00:04:01,275
und Menschenleben zu verändern.

72
00:04:01,722 --> 00:04:05,267
Jetzt arbeiten mein Team und ich
bei ReviveMed daran,

73
00:04:05,291 --> 00:04:10,396
Therapeutika für Krankheiten zu entdecken,
wo Metaboliten Haupttreiber sind,

74
00:04:10,420 --> 00:04:12,317
wie z. B. Fettleberkrankheiten,

75
00:04:12,341 --> 00:04:15,454
weil sie durch die Ansammlung
von Fetten verursacht werden,

76
00:04:15,454 --> 00:04:17,762
die zu den Metaboliten
in der Leber gehören.

77
00:04:17,786 --> 00:04:21,750
Wie ich bereits erwähnte, ist es
eine riesige Epidemie ohne Behandlung.

78
00:04:21,750 --> 00:04:24,474
Und Fetterleberkrankheiten sind
nur ein Beispiel.

79
00:04:24,498 --> 00:04:28,696
In Zukunft werden wir
hunderte von anderen Krankheiten

80
00:04:28,700 --> 00:04:30,217
ohne Behandlungswege bekämpfen.

81
00:04:30,217 --> 00:04:34,011
Indem wir immer mehr Daten
über Metaboliten sammeln

82
00:04:34,011 --> 00:04:38,339
und verstehen, wie Veränderungen

83
00:04:38,363 --> 00:04:40,765
zu Krankheiten führen,

84
00:04:40,765 --> 00:04:44,808
werden unsere Algorithmen
immer intelligenter,

85
00:04:44,808 --> 00:04:48,498
um die richtigen Therapeutika
für die richtigen Patienten zu finden.

86
00:04:48,522 --> 00:04:52,292
Und wir werden unserer Vision,

87
00:04:52,316 --> 00:04:54,767
mit jeder Codezeile Leben zu retten,

88
00:04:54,767 --> 00:04:56,179
näher kommen.

89
00:04:56,203 --> 00:04:57,524
Vielen Dank.

90
00:04:57,548 --> 00:05:00,515
(Applaus)