În 2003,
când am secvențiat genomul uman,
am crezut că am găsit o soluție pentru tratarea multor boli.
Dar, suntem departe de realitate,
pentru că în afară de genele noastre,
mediul și stilul nostru de viață ar putea avea un rol important
în dezvoltarea multor boli importante.
Un bun exemplu este boala ficatului gras
care afectează peste 20 la sută din populație la nivel global,
și nu se vindecă, cauzând cancer hepatic
sau insuficiență hepatică.
Deci, doar secvențierea ADN-ului nu ne dă informații suficiente
pentru a găsi soluții terapeutice eficiente.
Pe de altă parte, există multe alte molecule în corpul nostru.
De fapt, avem peste 100.000 de metaboliți.
Metaboliții sunt toate moleculele de dimensiuni foarte mici.
Exemplele cele mai cunoscute sunt glucoza, fructoza, grăsimea, colesterolul,
lucruri despre care se vorbește mereu.
Metaboliții sunt implicați în metabolismul nostru.
Aceștia sunt și succesorii ADN-ului,
deci, transportă informații despre gene, cât și despre stilul de viață.
Cunoașterea metaboliților este esențială pentru tratamentul multor boli.
Dintotdeauna mi-am dorit să vindec pacienți.
În ciuda acestui fapt, acum 15 ani am abandonat medicina
pentru că am căzut la matematică.
Imediat după aceea, am descoperit un lucru foarte interesant:
că pot folosi matematica ca să studiez medicina.
De atunci, elaborez algoritmi pentru a analiza datele biologice.
Deci, părea ușor:
hai să culegem date despre toți metaboliții din corpul nostru,
să creăm modele matematice ca să descriem modificările lor în timpul unei boli
și să intervenim pe aceste schimbări pentru a le trata.
Atunci, mi-am dat seama de ce nimeni nu a făcut așa ceva înainte:
este foarte dificil.
(Râsete)
Avem mulți metaboliți în corp.
Sunt diferiți unul de celălalt.
Anumitor metaboliți le putem măsura masa moleculară
folosind instrumente de spectometrie de masă.
Dar, fiindcă am putea găsi 10 molecule cu aceeași masă,
nu știm exact ce sunt
și dacă vrei să le identifici în mod sigur,
trebuie să faci alte experimente, care ar putea dura decenii
și costa miliarde de dolari.
Astfel, am creat o platformă de inteligență artificială, sau IA,
pentru realizarea acestuia.
Ne-am folosit de dezvoltarea datelor biologice
și am construit o bază de date cu toate informațiile existente
despre metaboliți
și interacțiunile lor cu ceilalți metaboliți.
Am adunat toate aceste date într-o mega rețea.
După aceea, din țesutul sau din sângele pacienților,
măsurăm masa metaboliților
și căutăm masele care se schimbă în timpul unei boli.
Dar, cum spuneam mai devreme, nu știm exact ce sunt.
O masă moleculară de 180 ar putea fi glucoză, galactoză sau fructoză.
Toate acestea au exact aceeași masă,
dar funcții diferite în corpul nostru.
Algoritmul nostru IA a calculat toate aceste ambiguități.
S-a folosit această mega rețea
pentru a descoperi cum relaționează între ele aceste mase metabolice,
cauzând o boală.
Iar după modul în care acestea se intrepătrund,
reușim să deducem care este masa fiecărui metabolit,
cum ar fi cea de 180 a glucozei de față,
și, cel mai important, să descoperim
cum schimbările în glucoză și în alți metaboliți
conduc spre boală.
Această nouă perspectivă despre mecanismele bolii
ne permite să descoperim noi terapii eficace în acest scop.
Deci, am înființat o nouă companie pentru a aduce această tehnologie pe piață
și pentru a schimba viața oamenilor.
Eu și echipa mea de la Revive Med lucrăm pentru a descoperi
terapii pentru boli importante unde metaboliții
sunt factorul determinant,
cum e boala ficatului gras,
pentru că este cauzată de acumularea grăsimilor,
care fac parte din categoria metaboliților din ficat.
Cum am menționat mai înainte, această boală e foarte răspândită
și nu are tratament.
Și boala ficatului gras este numai un exemplu.
În viitor vom combate sute de alte boli
ce nu au în prezent tratament.
Și adunând tot mai multe date
despre metaboliți
și înțelegând cum schimbările metaboliților
conduc la dezvoltarea bolilor,
algoritmii noștri vor deveni tot mai inteligenți
și vor descoperi terapiile potrivite pentru pacienții potriviți.
Și ne vom apropia tot mai mult de realizarea dorinței noastre
de a salva vieți cu fiecare linie de cod.
Vă mulțumesc!
(Aplauze)