WEBVTT

00:00:01.507 --> 00:00:03.396
У 2003 році,

00:00:03.420 --> 00:00:06.333
коли здійснили секвенування генома людини,

00:00:06.357 --> 00:00:10.279
ми думали, що це допоможе знайти
методи лікування багатьох захворювань.

00:00:10.974 --> 00:00:13.631
Насправді, все далеко не так,

00:00:14.782 --> 00:00:16.703
тому що окрім наших генів,

00:00:16.727 --> 00:00:21.297
довкілля і спосіб життя значно впливають

00:00:21.321 --> 00:00:23.869
на розвиток багатьох
серйозних захворювань.

NOTE Paragraph

00:00:23.893 --> 00:00:27.473
Один із прикладів - стеатоз печінки,

00:00:27.497 --> 00:00:31.580
яким хворіють більше 20% населення Землі.

00:00:31.604 --> 00:00:34.638
Він не лікується і спричиняє рак печінки

00:00:34.662 --> 00:00:36.085
чи печінкову недостатність.

00:00:37.517 --> 00:00:42.261
Одне тільки секвенування ДНК
не дає нам достатньо інформації,

00:00:42.747 --> 00:00:44.517
щоб знайти ефективний курс лікування.

NOTE Paragraph

00:00:44.541 --> 00:00:48.297
Однак, в нашому організмі
є багато інших молекул.

00:00:48.321 --> 00:00:52.301
В ньому є більше 100 000 метаболітів.

00:00:52.325 --> 00:00:56.621
Метаболіти - це дуже дрібні молекули.

00:00:57.193 --> 00:01:02.165
Добре знайомі нам метаболіти - це 
глюкоза, фруктоза, жири, холестерин;

00:01:02.189 --> 00:01:03.699
ми чуємо про них постійно.

00:01:04.273 --> 00:01:07.256
Метаболіти беруть участь в обміні речовин.

00:01:08.066 --> 00:01:12.094
Вони знаходяться по нисхідніій від ДНК,

00:01:12.118 --> 00:01:17.200
тому містять дані як про гени, 
так і про спосіб життя.

00:01:17.224 --> 00:01:22.873
Метаболіти мають важливе значення у
пошуках методів лікування багатьох хвороб.

NOTE Paragraph

00:01:22.897 --> 00:01:25.109
Я завжди хотіла лікувати людей.

00:01:25.934 --> 00:01:29.792
Незважаючи на це, 15 років тому
я покинула медичний університет,

00:01:29.816 --> 00:01:31.781
тому що мені бракувало математики.

00:01:33.019 --> 00:01:35.955
Незабаром, несподівано для себе,
я дізналася,

00:01:36.692 --> 00:01:39.455
що можу застосовувати математику
для вивчення медицини.

00:01:41.026 --> 00:01:46.239
Відтоді я розробляю алгоритми
аналізу біологічних даних.

00:01:47.092 --> 00:01:49.375
Здавалося б, це так легко:

00:01:49.399 --> 00:01:53.000
потрібно зібрати інформацію 
про всі метаболіти в організмі,

00:01:53.024 --> 00:01:58.152
створити математичні моделі,
що описують їх зміни під час хвороби

00:01:58.176 --> 00:02:01.164
і протистояти цим змінам
в процесі лікування.

NOTE Paragraph

00:02:02.488 --> 00:02:05.960
Потім я зрозуміла,
чому цього не зробили раніше:

00:02:07.230 --> 00:02:08.917
це надзвичайно важко.

NOTE Paragraph

00:02:08.941 --> 00:02:10.028
(Сміх)

NOTE Paragraph

00:02:10.052 --> 00:02:12.464
В нашому організмі є багато метаболітів.

00:02:12.783 --> 00:02:15.283
Всі вони дуже різні.

00:02:15.307 --> 00:02:19.035
Молекулярну масу деяких можна виміряти

00:02:19.059 --> 00:02:21.652
за допомогою
мас-спектометричних інструментів.

00:02:21.676 --> 00:02:26.069
Проте, оскільки є ймовірність отримати
10 молекул з однаковою масою,

00:02:26.093 --> 00:02:27.900
ми не знатимемо, що це за молекули.

00:02:27.924 --> 00:02:30.698
І якщо ми хочемо точно ідентифікувати їх,

00:02:30.722 --> 00:02:33.826
знадобляться додаткові експерименти,
що потребуватимуть десятиліть

00:02:33.850 --> 00:02:35.564
і мільйонів доларів.

NOTE Paragraph

00:02:36.207 --> 00:02:41.770
Тому ми створили для цього
штучний інтелект або ШІ.

00:02:41.794 --> 00:02:44.638
Ми скористалися ростом біологічних даних

00:02:46.083 --> 00:02:49.086
і розробили базу даних всієї існуючої
інформації про метаболіти

00:02:49.110 --> 00:02:52.238
і їх взаємозв’язок з іншими молекулами.

00:02:52.262 --> 00:02:55.686
Ми об’єднали всі ці дані в мегамережу.

00:02:55.710 --> 00:02:59.106
Тепер, використовуючи тканини
і кров пацієнта,

00:02:59.130 --> 00:03:01.881
ми вимірюємо масу метаболітів

00:03:01.905 --> 00:03:05.164
і знаходимо ті, що змінюються
під час хвороби.

00:03:05.188 --> 00:03:08.378
Але, як я казала раніше, ми не знаємо , 
якими саме є ці метаболіти.

00:03:08.402 --> 00:03:13.537
Глюкоза, галактоза і фруктоза
мають молекулярну масу 180.

00:03:13.561 --> 00:03:15.580
В них абсолютно однакова молекулярна маса,

00:03:15.604 --> 00:03:17.691
але вони виконують
різні функції в тілі.

00:03:17.715 --> 00:03:21.302
Наш ШІ врахував всі ці неточності.

00:03:21.326 --> 00:03:24.062
Потім він пройшов цією мегамережею

00:03:24.086 --> 00:03:28.439
в пошуках зв’язаних між собою
мас метаболітів,

00:03:28.463 --> 00:03:30.421
що викликають захворювання.

00:03:30.445 --> 00:03:32.683
Те, як вони зв’язані,

00:03:32.707 --> 00:03:37.030
допомагає нам визначити
масу кожного метаболіта,

00:03:37.054 --> 00:03:39.978
наприклад, тут 180 - 
це могла б бути глюкоза,

00:03:40.002 --> 00:03:42.553
і, що важливо, зрозуміти,

00:03:42.577 --> 00:03:45.944
як зміни глюкози та інших метаболітів

00:03:45.968 --> 00:03:47.473
призводять до захворювань.

00:03:47.497 --> 00:03:50.492
Це нове розуміння механізмів хвороб

00:03:50.516 --> 00:03:55.008
дозволяє знаходити ефективні
способи лікування.

NOTE Paragraph

00:03:55.601 --> 00:03:59.446
Ми створили стартап, щоб вивести
цю технологію на ринок

00:03:59.470 --> 00:04:01.275
і допомагати людям.

00:04:01.722 --> 00:04:05.267
Ми з моєю командою в ReviveMed
працюємо над пошуком

00:04:05.291 --> 00:04:10.396
методів лікування хвороб, для яких
метаболіти - це ключові фактори,

00:04:10.420 --> 00:04:12.317
наприклад, стеатозу печінки.

00:04:12.341 --> 00:04:15.265
Він викликаний накопиченням
в печінці жирів,

00:04:15.289 --> 00:04:17.762
які являють собою один
із видів метаболітів.

00:04:17.786 --> 00:04:21.726
Як я вже казала, це серйозна
невиліковна епідемія.

NOTE Paragraph

00:04:21.750 --> 00:04:24.474
І стеатоз печінки - лише один приклад.

00:04:24.498 --> 00:04:28.676
Надалі ми плануємо працювати
з сотнями інших хвороб,

00:04:28.700 --> 00:04:30.193
від яких поки немає ліків.

00:04:30.217 --> 00:04:34.771
Збираючи більше даних про метаболіти

00:04:34.795 --> 00:04:38.339
і аналізуючи, як зміни в них

00:04:38.363 --> 00:04:40.765
призводять до захворювань,

00:04:40.789 --> 00:04:44.278
наші алгоритми ставатимуть
все більше розвиненими

00:04:44.302 --> 00:04:48.498
і допоможуть знаходити курси лікування
для конкретних пацієнтів.

00:04:48.522 --> 00:04:52.292
Ми наблизимося до нашої мети -

00:04:52.316 --> 00:04:56.179
врятувати життя людей за
допомогою кожної лінії коду.

NOTE Paragraph

00:04:56.203 --> 00:04:57.524
Дякую!

NOTE Paragraph

00:04:57.548 --> 00:05:01.375
(Оплески)