1
00:00:01,507 --> 00:00:03,420
În 2003,

2
00:00:03,420 --> 00:00:06,333
când am secvențiat genomul uman,

3
00:00:06,333 --> 00:00:10,744
am crezut că am găsit o soluție
pentru tratarea multor boli.

4
00:00:10,744 --> 00:00:13,581
Dar, suntem departe de realitate,

5
00:00:13,581 --> 00:00:16,617
pentru că în afară de genele noastre,

6
00:00:16,617 --> 00:00:20,993
mediul și stilul nostru de viață 
ar putea avea un rol important

7
00:00:20,993 --> 00:00:23,851
în dezvoltarea multor boli importante.

8
00:00:23,851 --> 00:00:27,223
Un bun exemplu este boala ficatului gras

9
00:00:27,223 --> 00:00:31,430
care afectează peste 20 la sută
din populație la nivel global,

10
00:00:31,430 --> 00:00:34,624
și nu se vindecă, cauzând cancer hepatic

11
00:00:34,624 --> 00:00:36,312
sau insuficiență hepatică.

12
00:00:37,212 --> 00:00:42,257
Deci, doar secvențierea ADN-ului
nu ne dă informații suficiente

13
00:00:42,257 --> 00:00:44,865
pentru a găsi soluții
terapeutice eficiente.

14
00:00:44,865 --> 00:00:48,508
Pe de altă parte, există multe alte
molecule în corpul nostru.

15
00:00:48,508 --> 00:00:52,041
De fapt, avem peste 100.000 de metaboliți.

16
00:00:52,041 --> 00:00:57,070
Metaboliții sunt toate moleculele
de dimensiuni foarte mici.

17
00:00:57,070 --> 00:01:01,972
Exemplele cele mai cunoscute sunt glucoza,
fructoza, grăsimea, colesterolul,

18
00:01:01,972 --> 00:01:04,369
lucruri despre care se vorbește mereu.

19
00:01:04,369 --> 00:01:07,703
Metaboliții sunt implicați
în metabolismul nostru.

20
00:01:07,703 --> 00:01:12,036
Aceștia sunt și succesorii ADN-ului,

21
00:01:12,036 --> 00:01:17,253
deci, transportă informații despre gene,
cât și despre stilul de viață.

22
00:01:17,253 --> 00:01:22,706
Cunoașterea metaboliților este esențială
pentru tratamentul multor boli.

23
00:01:22,706 --> 00:01:25,655
Dintotdeauna mi-am dorit
să vindec pacienți.

24
00:01:25,655 --> 00:01:29,494
În ciuda acestui fapt, acum 15 ani
am abandonat medicina

25
00:01:29,494 --> 00:01:31,856
pentru că am căzut la matematică.

26
00:01:32,776 --> 00:01:36,439
Imediat după aceea, am descoperit
un lucru foarte interesant:

27
00:01:36,439 --> 00:01:39,877
că pot folosi matematica
ca să studiez medicina.

28
00:01:40,867 --> 00:01:46,556
De atunci, elaborez algoritmi
pentru a analiza datele biologice.

29
00:01:47,086 --> 00:01:49,164
Deci, părea ușor:

30
00:01:49,164 --> 00:01:52,554
hai să culegem date despre toți 
metaboliții din corpul nostru,

31
00:01:52,554 --> 00:01:58,184
să creăm modele matematice ca să descriem
modificările lor în timpul unei boli

32
00:01:58,184 --> 00:02:02,096
și să intervenim pe aceste schimbări
pentru a le trata.

33
00:02:02,096 --> 00:02:06,056
Atunci, mi-am dat seama de ce nimeni
nu a făcut așa ceva înainte:

34
00:02:06,946 --> 00:02:09,040
este foarte dificil.

35
00:02:09,040 --> 00:02:10,251
(Râsete)

36
00:02:10,251 --> 00:02:12,792
Avem mulți metaboliți în corp.

37
00:02:12,792 --> 00:02:15,113
Sunt diferiți unul de celălalt.

38
00:02:15,113 --> 00:02:18,718
Anumitor metaboliți le putem măsura
masa moleculară

39
00:02:18,718 --> 00:02:21,639
folosind instrumente
de spectometrie de masă.

40
00:02:21,639 --> 00:02:25,901
Dar, fiindcă am putea găsi
10 molecule cu aceeași masă,

41
00:02:25,901 --> 00:02:27,923
nu știm exact ce sunt

42
00:02:27,923 --> 00:02:30,734
și dacă vrei să le identifici
în mod sigur,

43
00:02:30,734 --> 00:02:34,410
trebuie să faci alte experimente,
care ar putea dura decenii

44
00:02:34,410 --> 00:02:36,290
și costa miliarde de dolari.

45
00:02:36,290 --> 00:02:39,897
Astfel, am creat o platformă
de inteligență artificială, sau IA,

46
00:02:39,897 --> 00:02:41,657
pentru realizarea acestuia.

47
00:02:41,657 --> 00:02:44,883
Ne-am folosit de dezvoltarea
datelor biologice

48
00:02:44,883 --> 00:02:47,862
și am construit o bază de date
cu toate informațiile existente

49
00:02:47,862 --> 00:02:49,162
despre metaboliți

50
00:02:49,162 --> 00:02:51,807
și interacțiunile lor
cu ceilalți metaboliți.

51
00:02:51,807 --> 00:02:55,192
Am adunat toate aceste date
într-o mega rețea.

52
00:02:55,192 --> 00:02:59,070
După aceea, din țesutul sau din sângele
pacienților,

53
00:02:59,070 --> 00:03:01,739
măsurăm masa metaboliților

54
00:03:01,739 --> 00:03:04,985
și căutăm masele
care se schimbă în timpul unei boli.

55
00:03:04,985 --> 00:03:08,338
Dar, cum spuneam mai devreme,
nu știm exact ce sunt.

56
00:03:08,338 --> 00:03:13,395
O masă moleculară de 180 ar putea fi 
glucoză, galactoză sau fructoză.

57
00:03:13,395 --> 00:03:15,637
Toate acestea au exact aceeași masă,

58
00:03:15,637 --> 00:03:17,525
dar funcții diferite în corpul nostru.

59
00:03:17,525 --> 00:03:21,130
Algoritmul nostru IA a calculat
toate aceste ambiguități.

60
00:03:21,130 --> 00:03:24,026
S-a folosit această mega rețea

61
00:03:24,026 --> 00:03:28,234
pentru a descoperi cum relaționează 
între ele aceste mase metabolice,

62
00:03:28,234 --> 00:03:30,123
cauzând o boală.

63
00:03:30,123 --> 00:03:32,697
Iar după modul în care 
acestea se intrepătrund,

64
00:03:32,697 --> 00:03:36,737
reușim să deducem
care este masa fiecărui metabolit,

65
00:03:36,737 --> 00:03:39,604
cum ar fi cea de 180 a glucozei de față,

66
00:03:39,604 --> 00:03:42,302
și, cel mai important, să descoperim

67
00:03:42,302 --> 00:03:45,559
cum schimbările în glucoză
și în alți metaboliți

68
00:03:45,559 --> 00:03:47,308
conduc spre boală.

69
00:03:47,308 --> 00:03:50,147
Această nouă perspectivă
despre mecanismele bolii

70
00:03:50,147 --> 00:03:55,366
ne permite să descoperim noi
terapii eficace în acest scop.

71
00:03:55,366 --> 00:03:59,221
Deci, am înființat o nouă companie
pentru a aduce această tehnologie pe piață

72
00:03:59,221 --> 00:04:01,490
și pentru a schimba viața oamenilor.

73
00:04:01,490 --> 00:04:05,482
Eu și echipa mea de la Revive Med
lucrăm pentru a descoperi

74
00:04:05,482 --> 00:04:08,901
terapii pentru boli importante 
unde metaboliții

75
00:04:08,901 --> 00:04:10,501
sunt factorul determinant,

76
00:04:10,501 --> 00:04:12,150
cum e boala ficatului gras,

77
00:04:12,150 --> 00:04:15,253
pentru că este cauzată
de acumularea grăsimilor,

78
00:04:15,253 --> 00:04:17,819
care fac parte din categoria
metaboliților din ficat.

79
00:04:17,819 --> 00:04:20,866
Cum am menționat mai înainte,
această boală e foarte răspândită

80
00:04:20,866 --> 00:04:22,098
și nu are tratament.

81
00:04:22,098 --> 00:04:24,550
Și boala ficatului gras 
este numai un exemplu.

82
00:04:24,550 --> 00:04:28,048
În viitor vom combate sute de alte boli

83
00:04:28,048 --> 00:04:29,835
ce nu au în prezent tratament.

84
00:04:29,835 --> 00:04:32,777
Și adunând tot mai multe date

85
00:04:32,777 --> 00:04:34,670
despre metaboliți

86
00:04:34,670 --> 00:04:38,165
și înțelegând
cum schimbările metaboliților

87
00:04:38,165 --> 00:04:40,583
conduc la dezvoltarea bolilor,

88
00:04:40,583 --> 00:04:44,167
algoritmii noștri vor deveni
tot mai inteligenți

89
00:04:44,167 --> 00:04:48,471
și vor descoperi terapiile potrivite
pentru pacienții potriviți.

90
00:04:48,471 --> 00:04:52,682
Și ne vom apropia tot mai mult
de realizarea dorinței noastre

91
00:04:52,682 --> 00:04:56,088
de a salva vieți cu fiecare linie de cod.

92
00:04:56,088 --> 00:04:57,193
Vă mulțumesc!

93
00:04:57,193 --> 00:04:59,508
(Aplauze)