0:00:00.723,0:00:02.899
Je vais vous demander de lever la main.

0:00:02.899,0:00:07.091
Combien d'entre vous [br]ont plus de 48 ans ?

0:00:07.091,0:00:09.972
Il semble qu'il y en ait quelques-uns.

0:00:09.972,0:00:12.147
Félicitations,

0:00:12.147,0:00:16.017
parce que si on regarde cette diapo[br]montrant l'espérance de vie des Américains,

0:00:16.017,0:00:19.115
vous êtes au-delà de la durée de vie moyenne

0:00:19.115,0:00:21.902
de quelqu'un né en 1900.

0:00:21.902,0:00:25.436
Mais regardez ce qui s'est passé [br]au cours de ce siècle.

0:00:25.436,0:00:27.098
Si vous suivez cette courbe,

0:00:27.098,0:00:29.712
vous verrez qu'elle commence bien bas.

0:00:29.712,0:00:32.181
Ce creux-là, c'est la grippe de 1918.

0:00:32.181,0:00:34.603
Et nous voici en 2010 où

0:00:34.603,0:00:37.659
l'espérance de vie moyenne[br]d'un enfant né aujourd'hui, 79 ans,

0:00:37.659,0:00:39.555
et nous n'avons pas encore fini.

0:00:39.555,0:00:40.890
Ça, c'est la bonne nouvelle.

0:00:40.890,0:00:42.731
Mais il y a encore du boulot.

0:00:42.731,0:00:44.365
Par exemple, si vous demandez,

0:00:44.365,0:00:47.091
de combien de maladies connaissons-nous

0:00:47.091,0:00:49.150
la base moléculaire exacte ?

0:00:49.150,0:00:52.708
Il s'avère qu'on en est à environ 4000, [br]ce qui est assez étonnant,

0:00:52.708,0:00:54.944
sachant que la plupart de [br]ces découvertes moléculaires

0:00:54.944,0:00:57.609
ont eu lieu assez récemment.

0:00:57.609,0:01:00.905
Si on considère tout ce qu'on a appris, [br]c'est passionnant,

0:01:00.905,0:01:03.012
mais combien de ces 4 000 maladies

0:01:03.012,0:01:05.360
ont maintenant des traitements ?

0:01:05.360,0:01:07.248
Environ 250 seulement.

0:01:07.248,0:01:10.006
C'est donc un immense problème, [br]un immense fossé auquel nous sommes confrontés.

0:01:10.006,0:01:12.586
On pourrait penser que [br]ce ne serait pas trop difficile,

0:01:12.586,0:01:14.112
que nous pourrions simplement

0:01:14.112,0:01:17.138
tirer des informations fondamentales,

0:01:17.138,0:01:20.283
que nous apporte la biologie de base

0:01:20.283,0:01:22.185
sur les causes de maladies

0:01:22.185,0:01:25.211
et construire un pont sur ce fossé béant

0:01:25.211,0:01:27.591
pour relier ce que nous avons appris [br]sur la science fondamentale

0:01:27.591,0:01:29.086
et son application,

0:01:29.086,0:01:32.343
un pont qui ressemblerait peut-être à ça,

0:01:32.343,0:01:35.955
où on trouverait une jolie petite solution

0:01:35.955,0:01:38.923
pour passer d'un côté à l'autre.

0:01:38.923,0:01:41.523
Est-ce que ça ne serait pas bien[br]si c'était si facile ?

0:01:41.523,0:01:43.668
Malheureusement, ce n'est pas le cas.

0:01:43.668,0:01:46.259
En réalité, essayer de passer [br]du savoir fondamental

0:01:46.259,0:01:48.923
à son application ressemble plutôt à ça.

0:01:48.923,0:01:50.838
Il n'y a pas de ponts rutilants.

0:01:50.838,0:01:52.490
On prend des paris, en quelque sorte.

0:01:52.490,0:01:54.451
Imaginez un nageur, un bateau à rames,

0:01:54.451,0:01:55.975
un voilier et un remorqueur

0:01:55.975,0:01:57.703
on les lance,

0:01:57.703,0:02:00.367
il se met à pleuvoir, il y a des éclairs,

0:02:00.367,0:02:01.881
et oh mon dieu, il y a des requins dans l'eau

0:02:01.881,0:02:03.902
et le nageur est en difficulté,

0:02:03.902,0:02:05.486
et, oh-oh, le nageur s'est noyé

0:02:05.486,0:02:08.698
le voilier a chaviré,

0:02:08.698,0:02:10.399
le remorqueur a heurté les rochers,

0:02:10.399,0:02:13.039
et avec un peu de chance, [br]quelqu'un réussit à traverser.

0:02:13.039,0:02:15.028
A quoi est-ce que ça ressemble vraiment ?

0:02:15.028,0:02:17.082
Qu'est-ce que créer une thérapie ?

0:02:17.082,0:02:20.083
Qu'est-ce qu'un médicament ? [br]Un médicament est fait

0:02:20.083,0:02:22.408
d'une petite molécule composée[br]d'hydrogène, de carbone,

0:02:22.408,0:02:24.659
d'oxygène, d'azote, et de quelques autres atomes

0:02:24.659,0:02:26.882
tous emboîtés dans une forme,

0:02:26.882,0:02:29.259
et ce sont ces formes [br]qui déterminent si, en fait,

0:02:29.259,0:02:32.572
un médicament donné va frapper sa cible.

0:02:32.572,0:02:34.795
Est-ce qu'il va atterrir au bon endroit ?

0:02:34.795,0:02:37.951
Regardez cette image - [br]de nombreuses formes qui dansent pour vous.

0:02:37.951,0:02:40.338
Ce qu'il faut faire, si vous essayez de développer

0:02:40.338,0:02:41.795
un nouveau traitement contre l'autisme

0:02:41.795,0:02:44.014
ou la maladie d'Alzheimer, ou le cancer,

0:02:44.014,0:02:45.806
c'est trouver la bonne forme [br]dans ce mélange

0:02:45.806,0:02:48.723
qui finira par offrir un avantage [br]et sera un élément sûr.

0:02:48.723,0:02:51.890
Et quand on regarde ce qui arrive [br]à cette projection,

0:02:51.890,0:02:53.391
on commence peut-être avec des milliers,

0:02:53.391,0:02:55.033
des dizaines de milliers de composés.

0:02:55.033,0:02:57.182
On passe à travers plusieurs étapes

0:02:57.182,0:02:58.565
qui élimineront bon nombre d'entre eux.

0:02:58.565,0:03:01.905
En fin de compte, on peut peut-être [br]faire un essai clinique avec 4 ou 5 d'entre eux,

0:03:01.905,0:03:04.947
et si tout va bien, 14 ans après avoir commencé,

0:03:04.947,0:03:06.958
on obtiendra une approbation.

0:03:06.958,0:03:08.988
Et cette unique réussite

0:03:08.988,0:03:11.132
va coûter plus d'un milliard de dollars.

0:03:11.132,0:03:14.436
Il faut donc se pencher sur cette projection [br]comme le ferait un ingénieur

0:03:14.436,0:03:15.644
et se dire : « Comment faire mieux ? »

0:03:15.644,0:03:18.321
C'est le thème principal [br]de ce que j'ai à vous dire ce matin.

0:03:18.321,0:03:20.134
Comment pouvons-nous [br]accélérer les choses ?

0:03:20.134,0:03:23.199
Comment être plus efficace ?

0:03:23.199,0:03:24.540
Eh bien, laissez-moi vous parler [br]de quelques exemples

0:03:24.540,0:03:26.796
où ça a vraiment marché.

0:03:26.796,0:03:29.747
Celui qui vient de se produire [br]au cours de ces derniers mois

0:03:29.747,0:03:33.457
est l'approbation d'un médicament [br]pour la mucoviscidose.

0:03:33.457,0:03:35.111
Mais ça a pris longtemps[br]pour y arriver.

0:03:35.111,0:03:39.713
Mon groupe en collaboration avec [br]un autre groupe à Toronto

0:03:39.713,0:03:42.041
a découvert la cause moléculaire[br]de la mucoviscidose en 1989,

0:03:42.041,0:03:44.176
en découvrant la nature d'une mutation [br]dans un gène particulier

0:03:44.176,0:03:45.804
du chromosome 7.

0:03:45.804,0:03:47.842
Cette photo que vous voyez là :

0:03:47.842,0:03:49.945
Voilà. C'est le même enfant.

0:03:49.945,0:03:53.289
C'est Danny Bessette, 23 ans plus tard,

0:03:53.289,0:03:54.568
parce que c'est l'année,

0:03:54.568,0:03:57.006
c'est aussi celle où Danny s'est marié,

0:03:57.006,0:04:00.063
où nous avons eu , pour la première fois, [br]l'approbation de la FDA [Agence du médicament]

0:04:00.063,0:04:03.800
pour un médicament qui cible précisément [br]le défaut de la mucoviscidose

0:04:03.800,0:04:05.738
en fonction de toute cette compréhension moléculaire.

0:04:05.738,0:04:07.162
Ça, c'est la bonne nouvelle.

0:04:07.162,0:04:10.791
La mauvaise nouvelle c'est que ce médicament [br]ne traite pas vraiment tous les cas de mucoviscidose

0:04:10.791,0:04:13.000
et il ne marchera pas pour Danny, [br]nous attendons toujours

0:04:13.000,0:04:15.335
la prochaine génération pour l'aider.

0:04:15.335,0:04:18.530
Mais il a fallu 23 ans pour en arriver là. [br]C'est trop long.

0:04:18.530,0:04:20.223
Comment accélérer les choses ?

0:04:20.223,0:04:22.921
Une façon d'aller vite est [br]de profiter de la technologie,

0:04:22.921,0:04:25.585
et nous dépendons [br]d'une technologie très importante

0:04:25.585,0:04:27.881
pour tout ça, c'est le génome humain,

0:04:27.881,0:04:30.469
la capacité d'observer un chromosome,

0:04:30.469,0:04:33.139
de le disséquer, d'en sortir tout l'ADN,

0:04:33.139,0:04:36.089
et de pouvoir ensuite lire [br]les lettres du code ADN,

0:04:36.089,0:04:38.170
les A, les C, les G et les T

0:04:38.170,0:04:41.441
qui sont notre mode d'emploi [br]et celui de tous les êtres vivants,

0:04:41.441,0:04:42.955
et le coût pour le faire,

0:04:42.955,0:04:45.610
qui tournait autour [br]de centaines de millions de dollars,

0:04:45.610,0:04:47.523
a, au cours des 10 dernières années

0:04:47.523,0:04:49.922
baissé plus rapidement [br]que la loi de Moore, au point

0:04:49.922,0:04:53.929
d'être inférieur à 10 000 dollars aujourd'hui [br]pour séquencer votre génome, ou le mien.

0:04:53.929,0:04:57.728
et nous nous rapprochons assez rapidement [br]du génome à 1 000 dollars.

0:04:57.728,0:04:59.054
C'est passionnant.

0:04:59.054,0:05:02.864
Comment interpréter ça [br]pour l'appliquer à une maladie ?

0:05:02.864,0:05:05.144
Je veux vous parler d'une autre maladie.

0:05:05.144,0:05:07.456
Elle est assez rare.

0:05:07.456,0:05:10.224
On l'appelle la progéria de Hutchinson-Gilford,

0:05:10.224,0:05:13.529
et c'est la forme la plus radicale[br]de vieillissement prématuré.

0:05:13.529,0:05:17.312
Environ 1 enfant sur 4 millions, [br]seulement, est touché

0:05:17.312,0:05:20.672
et d'une manière assez simple, ce qui se passe,

0:05:20.672,0:05:23.373
c'est qu'à cause d'une mutation [br]dans un gène donné,

0:05:23.373,0:05:26.040
une protéine toxique [br]pour la cellule est produite

0:05:26.040,0:05:28.337
et provoque un vieillissement [br]chez ces individus

0:05:28.337,0:05:30.921
environ 7 fois plus rapide que la normale.

0:05:30.921,0:05:34.064
Je vais vous montrer une vidéo [br]de ce que ça fait à la cellule.

0:05:34.064,0:05:37.199
La cellule normale, [br]si on la regarde au microscope,

0:05:37.199,0:05:40.088
aurait un noyau au milieu de la cellule,

0:05:40.088,0:05:43.967
aux contours joliment ronds et lisses

0:05:43.967,0:05:45.722
et qui ressemble un peu à ça.

0:05:45.722,0:05:47.586
Une cellule progéria, en revanche,

0:05:47.586,0:05:50.688
à cause de cette protéine toxique [br]appelée progérine,

0:05:50.688,0:05:52.972
présente des grosseurs et des bosses.

0:05:52.972,0:05:55.987
Donc, ce que nous aimerions faire, [br]après cette découverte

0:05:55.987,0:05:57.839
faite en 2003

0:05:57.839,0:06:01.057
c'est trouver un moyen d'essayer de corriger ça.

0:06:01.057,0:06:04.145
Encore une fois, en s'y connaissant un peu [br]dans les voies moléculaires,

0:06:04.145,0:06:06.144
il était possible de choisir

0:06:06.144,0:06:08.761
l'un de ces très nombreux composés [br]qui auraient pu être utiles

0:06:08.761,0:06:10.222
et de l'essayer.

0:06:10.222,0:06:12.797
Au cours d'une expérience réalisée [br]dans une culture cellulaire

0:06:12.797,0:06:14.839
représentée ici dans une animation,

0:06:14.839,0:06:17.533
si on prend ce composé-là,

0:06:17.533,0:06:20.789
et on l'ajoute à cette cellule [br]atteinte de progéria,

0:06:20.789,0:06:23.010
et qu'on l'observe pour voir [br]ce qui se passe

0:06:23.010,0:06:25.972
en seulement 72 heures, [br]cette cellule devient,

0:06:25.972,0:06:28.240
à toutes fins utiles [br]que nous puissions déterminer,

0:06:28.240,0:06:30.082
une cellule presque normale.

0:06:30.082,0:06:34.423
C'était passionnant, mais est-ce que [br]ça marcherait vraiment chez l'être humain ?

0:06:34.423,0:06:37.808
En l'espace de quatre ans seulement,[br]ça a conduit,

0:06:37.808,0:06:41.309
depuis le moment où le gène a été découvert [br]au début d'un essai clinique,

0:06:41.309,0:06:43.506
à un test de ce même composé.

0:06:43.506,0:06:45.469
Et les enfants que vous voyez ici

0:06:45.469,0:06:48.031
se sont tous portés volontaires [br]pour en faire partie,

0:06:48.031,0:06:49.492
ils étaient 28,

0:06:49.492,0:06:52.587
et vous verrez dès qu'on aura l'image,

0:06:52.587,0:06:55.969
qu'ils sont en fait [br]un groupe remarquable de jeunes

0:06:55.969,0:06:57.388
qui sont tous atteints de cette maladie,

0:06:57.388,0:06:59.637
et qui se ressemblent pas mal.

0:06:59.637,0:07:01.311
Plutôt que vous en dire plus,

0:07:01.311,0:07:05.297
je vais inviter l'un d'eux, [br]Sam Berns de Boston,

0:07:05.297,0:07:07.730
qui est ici ce matin, [br]à monter sur scène

0:07:07.730,0:07:09.950
et nous parler de son expérience

0:07:09.950,0:07:11.860
en tant qu'enfant atteint de progéria.

0:07:11.860,0:07:15.918
Sam a 15 ans. Ses parents, [br]Scott Berns et Leslie Gordon,

0:07:15.918,0:07:18.039
tous deux médecins, [br]sont parmi nous ce matin.

0:07:18.039,0:07:20.577
Sam, assieds-toi je t'en prie.

0:07:20.577,0:07:27.897
(Applaudissements)

0:07:27.897,0:07:30.075
Alors Sam, et si tu disais à ces gens

0:07:30.075,0:07:33.450
ce que c'est que d'être touché [br]par cette maladie appelée la progéria ?

0:07:33.450,0:07:37.258
Sam Burns : Eh bien, la progéria [br]me limite à certains égards.

0:07:37.258,0:07:41.222
Je ne peux pas faire de sport [br]ni d'activités physiques,

0:07:41.222,0:07:44.426
mais j'ai pu m'intéresser à des choses

0:07:44.426,0:07:47.405
que la progéria, heureusement, [br]ne limite pas.

0:07:47.405,0:07:49.962
Mais quand il y a quelque chose [br]que j'ai vraiment envie de faire

0:07:49.962,0:07:52.979
et que la progéria m'en empêche, [br]comme la fanfare

0:07:52.979,0:07:56.405
ou l'arbitrage, on trouve toujours [br]une solution pour le faire,

0:07:56.405,0:07:59.922
et ça montre que la progéria [br]ne contrôle pas ma vie.

0:07:59.922,0:08:01.632
(Applaudissements)

0:08:01.632,0:08:03.668
Francis Collins : Qu'aimerais-tu dire [br]aux chercheurs

0:08:03.668,0:08:06.765
présents dans l'auditorium [br]et à ceux qui nous écoutent ?

0:08:06.765,0:08:09.362
Que que leur dirais-tu [br]de la recherche sur la progéria

0:08:09.362,0:08:11.248
et peut-être aussi d'autres conditions ?

0:08:11.248,0:08:14.394
SB : Eh bien, la recherche sur la progéria [br]a progressé jusqu'ici

0:08:14.394,0:08:16.636
en moins de 15 ans,

0:08:16.636,0:08:21.005
ça montre bien la volonté [br]qu'ont les chercheurs

0:08:21.005,0:08:24.423
pour en arriver jusque là,[br]et ça nous touche beaucoup,

0:08:24.423,0:08:27.674
moi-même et les autres enfants [br]atteints de progéria,

0:08:27.674,0:08:30.498
et ça montre que si cette volonté existe,

0:08:30.498,0:08:33.099
n'importe qui peut guérir [br]n'importe quelle maladie,

0:08:33.099,0:08:37.046
et j'espère que la progéria [br]pourra être guérie dans un avenir proche,

0:08:37.046,0:08:40.803
et qu'on pourra ainsi [br]éliminer ces 4 000 maladies

0:08:40.803,0:08:43.810
dont Francis parlait.

0:08:43.810,0:08:46.939
FC: Excellent. Donc, Sam s'est absenté [br]de l'école aujourd'hui

0:08:46.939,0:08:52.074
pour être ici, et il - (Applaudissements) -

0:08:52.074,0:08:56.890
Au fait, il est premier [br]de sa classe de Seconde

0:08:56.890,0:08:58.223
dans son école à Boston.

0:08:58.223,0:09:00.424
Joignez-vous à moi pour remercier [br]et souhaiter la bienvenue à Sam.

0:09:00.424,0:09:04.077
SB: Je vous remercie beaucoup. [br]FC: C'est bien. Bravo, mon pote.

0:09:04.077,0:09:15.895
(Applaudissements)

0:09:16.886,0:09:18.602
Donc, je voudrais juste rajouter [br]quelques petites choses

0:09:18.602,0:09:21.734
à propos de cette histoire en particulier,[br]puis essayer de généraliser :

0:09:21.734,0:09:24.230
comment pouvons-nous multiplier les victoires

0:09:24.230,0:09:27.743
contre ces maladies, comme le dit Sam,

0:09:27.743,0:09:30.262
ces 4 000 qui attendent des réponses ?

0:09:30.262,0:09:32.134
Vous avez sans doute remarqué [br]que le médicament

0:09:32.134,0:09:34.903
qui est actuellement [br]en essai clinique pour la progéria

0:09:34.903,0:09:36.667
n'est pas un médicament [br]qui a été conçu pour ça.

0:09:36.667,0:09:39.529
C'est une maladie si rare [br]qu'il serait difficile pour une entreprise

0:09:39.529,0:09:43.259
de justifier des dépenses de centaines de millions [br]de dollars pour produire un seul médicament.

0:09:43.259,0:09:45.419
Ce médicament a été développé pour le cancer.

0:09:45.419,0:09:47.584
Il ne s'est pas avéré très efficace [br]contre le cancer,

0:09:47.584,0:09:49.907
mais il a exactement [br]les bonnes propriétés, la bonne forme,

0:09:49.907,0:09:52.799
pour marcher contre la progéria, [br]et c'est ce qui est arrivé.

0:09:52.799,0:09:56.027
Ça ne serait pas merveilleux si on pouvait [br]faire ça plus systématiquement ?

0:09:56.027,0:09:59.823
Est-ce qu'on pourrait, en effet, encourager[br]toutes les entreprises là-dehors

0:09:59.823,0:10:01.661
qui ont des médicaments [br]dans leurs congélateurs

0:10:01.661,0:10:03.863
connus pour être sûrs [br]pour un usage humain

0:10:03.863,0:10:06.155
mais qui n'ont jamais vraiment [br]été efficaces

0:10:06.155,0:10:09.011
pour les traitements auxquels ils étaient destinés ?

0:10:09.011,0:10:11.395
Nous découvrons toutes [br]ces nouvelles voies moléculaires -

0:10:11.395,0:10:14.474
certaines pourraient être [br]repositionnées ou réorientées,

0:10:14.474,0:10:16.873
appelez ça comme vous voudrez, [br]vers de nouvelles applications,

0:10:16.873,0:10:19.842
en gros, en apprenant de nouveaux trucs [br]aux vieux médicaments.

0:10:19.842,0:10:22.529
Ce serait aussi phénoménal qu'appréciable.

0:10:22.529,0:10:25.575
En ce moment, nous échangeons beaucoup, [br]entre le NIH et d'autres compagnies

0:10:25.575,0:10:27.699
au sujet de ce projet très prometteur.

0:10:27.699,0:10:30.313
Et on peut en attendre pas mal de choses.

0:10:30.313,0:10:33.352
Il y a pas mal d'histoires de réussite [br]que l'on pourrait citer,

0:10:33.352,0:10:35.705
qui illustrent les avancées considérables [br]qui en ont découlé.

0:10:35.705,0:10:37.912
Le premier médicament [br]pour le VIH / SIDA

0:10:37.912,0:10:39.641
n'a pas été développé pour le VIH / SIDA.

0:10:39.641,0:10:42.159
Il a été développé pour le cancer. [br]C'était l'AZT.

0:10:42.159,0:10:44.160
Il n'a pas très bien marché [br]contre le cancer, mais il est devenu

0:10:44.160,0:10:46.276
le premier antirétroviral efficace,

0:10:46.276,0:10:48.848
et vous pouvez le voir sur ce tableau, [br]il y a aussi d'autres exemples.

0:10:48.848,0:10:52.492
Alors, comment peut-on[br]rendre cet effort plus généralisable ?

0:10:52.492,0:10:54.716
Eh bien, nous devons arriver à un partenariat

0:10:54.716,0:10:57.576
entre le milieu universitaire, [br]le gouvernement, le secteur privé,

0:10:57.576,0:11:00.029
et les associations de patients.

0:11:00.029,0:11:01.679
Au NIH, nous avons créé ce nouveau

0:11:01.679,0:11:04.879
Centre National pour l'Avancement [br]des Sciences Translationnelles (NCATS)

0:11:04.879,0:11:08.494
Il vient d'être lancé en décembre dernier,[br]et c'est l'un de ses objectifs.

0:11:08.494,0:11:09.935
Permettez-moi de vous montrer [br]ce que l'on pourrait faire d'autre

0:11:09.935,0:11:12.854
Ce serait intéressant [br]de pouvoir tester un médicament,

0:11:12.854,0:11:15.225
pour voir s'il est sûr et efficace

0:11:15.225,0:11:17.326
sans avoir à exposer les patients [br]à des risques, n'est-ce pas ?

0:11:17.326,0:11:19.879
Parce que la première fois, [br]on est jamais vraiment sûr.

0:11:19.879,0:11:22.030
Comment savons-nous, par exemple, [br]si les médicaments sont sûrs

0:11:22.030,0:11:25.275
avant de les donner aux gens ? [br]On les teste sur les animaux.

0:11:25.275,0:11:27.917
Et ce n'est pas tout à fait fiable, [br]c'est coûteux,

0:11:27.917,0:11:29.607
et c'est chronophage.

0:11:29.607,0:11:32.470
Supposons qu'on puisse le faire [br]sur des cellules humaines.

0:11:32.470,0:11:34.702
Vous le savez peut-être déjà, [br]si vous avez un peu suivi

0:11:34.702,0:11:36.002
la littérature scientifique

0:11:36.002,0:11:37.658
qu'on peut désormais [br]prendre une cellule de la peau

0:11:37.658,0:11:40.539
et l'encourager à devenir [br]une cellule de foie

0:11:40.539,0:11:43.614
ou une cellule cardiaque, rénale ou cérébrale, [br]pour n'importe lequel d'entre nous.

0:11:43.614,0:11:46.766
Et si on utilisait ces cellules comme test

0:11:46.766,0:11:49.711
pour savoir si un médicament [br]va être efficace et sans danger ?

0:11:49.711,0:11:53.942
Ici vous voyez l'image [br]d'un poumon sur une puce.

0:11:53.942,0:11:57.463
C'est une création [br]de l'Institut Wyss à Boston,

0:11:57.463,0:12:00.638
et ce qu'ils ont fait ici, [br]si on peut lancer la petite vidéo,

0:12:00.638,0:12:02.774
c'est prendre les cellules d'un individu,

0:12:02.774,0:12:05.883
les transformer en cellules [br]qu'on trouve dans le poumon,

0:12:05.883,0:12:07.688
et déterminer ce qu'il adviendrait

0:12:07.688,0:12:10.765
si on y ajoutait [br]divers composés médicamenteux

0:12:10.765,0:12:13.230
pour voir s'ils sont toxiques ou sûrs.

0:12:13.230,0:12:15.501
On voit que cette puce [br]arrive même à respirer.

0:12:15.501,0:12:18.118
Elle a un canal d'air. [br]Elle a un canal de sang.

0:12:18.118,0:12:19.821
Et elle a des cellules[br]entre les deux

0:12:19.821,0:12:22.259
qui nous permettent de voir [br]ce qui se passe lorsqu'on ajoute un composé.

0:12:22.259,0:12:24.031
Est-ce que les cellules sont contentes ?

0:12:24.031,0:12:27.062
On peut utiliser [br]le même genre de technologie à puce

0:12:27.062,0:12:29.271
pour les reins, les cœurs, les muscles,

0:12:29.271,0:12:31.735
partout là où on veut voir [br]si un médicament

0:12:31.735,0:12:34.016
peut devenir un problème, [br]pour le foie.

0:12:34.016,0:12:37.064
Et finalement, parce qu'on peut [br]le faire pour l'individu,

0:12:37.064,0:12:39.278
nous pourrions même voir ceci [br]évoluer jusqu'au point où

0:12:39.278,0:12:42.719
la capacité de développer [br]et de tester des médicaments

0:12:42.719,0:12:45.905
sera dans une puce, [br]ce que nous essayons de dire par là c'est que

0:12:45.905,0:12:49.406
l'individualisation du processus [br]de développement et de test

0:12:49.406,0:12:51.654
de sécurité des médicaments.

0:12:51.654,0:12:53.306
Alors, résumons.

0:12:53.306,0:12:55.566
Nous vivons un moment remarquable ici.

0:12:55.566,0:12:57.669
Pour moi, qui suis à NIH [br]depuis presque 20 ans,

0:12:57.669,0:13:00.270
nous n'avons jamais été aussi enthousiastes

0:13:00.270,0:13:02.855
quant du potentiel devant nous.

0:13:02.855,0:13:04.647
Nous avons fait toutes ces découvertes

0:13:04.647,0:13:07.012
qui sortent des laboratoires [br]du monde entier.

0:13:07.012,0:13:10.374
Comment en tirer parti ?[br]Tout d'abord, nous avons besoin de ressources.

0:13:10.374,0:13:13.929
C'est de la recherche à haut risque,[br]parfois à coût élevé.

0:13:13.929,0:13:15.900
Les bénéfices seront énormes, [br]tant en termes de santé

0:13:15.900,0:13:18.780
que de croissance économique. [br]Nous devons encourager ça.

0:13:18.780,0:13:21.081
Deuxièmement, nous avons besoin [br]de nouveaux types de partenariats

0:13:21.081,0:13:23.302
entre le milieu universitaire,[br]le gouvernement, le secteur privé

0:13:23.302,0:13:26.649
et les associations de patients,[br]tout comme celle que j'ai décrite ici,

0:13:26.649,0:13:30.229
en termes de direction à prendre après [br]avoir réorienté les nouveaux composés.

0:13:30.229,0:13:33.465
Et troisièmement, c'est peut-être le point[br]le plus important, nous avons besoin de talent.

0:13:33.465,0:13:35.606
Nous avons besoin que les meilleurs [br]et les plus brillants,

0:13:35.606,0:13:38.463
dans tout un éventail de disciplines, [br]nous rejoignent dans cet effort --

0:13:38.463,0:13:40.909
de tout âge, toutes catégories confondues --

0:13:40.909,0:13:42.996
parce que c'est le moment !

0:13:42.996,0:13:46.621
C'est la biologie du 21e siècle [br]que vous attendiez,

0:13:46.621,0:13:49.083
et nous avons l'opportunité de la prendre

0:13:49.083,0:13:51.573
et de la transformer [br]en quelque chose qui, véritablement,

0:13:51.573,0:13:53.903
pourra balayer la maladie. [br]Voilà mon but.

0:13:53.903,0:13:55.787
J'espère que c'est le vôtre.

0:13:55.787,0:13:58.467
Je pense que ce sera celui [br]des poètes et des Muppets,

0:13:58.467,0:14:00.476
et des surfeurs, et des banquiers

0:14:00.476,0:14:02.754
et de tous ceux qui [br]nous rejoignent sur cette scène

0:14:02.754,0:14:04.504
et réfléchissent à ce que [br]nous essayons de faire ici,

0:14:04.504,0:14:05.669
et à pourquoi c'est important.

0:14:05.669,0:14:08.439
C'est important pour maintenant. [br]C'est important dès que possible.

0:14:08.439,0:14:11.557
Si vous ne me croyez pas, [br]demandez à Sam.

0:14:11.557,0:14:13.000
Merci beaucoup à tous.

0:14:13.000,0:14:17.831
(Applaudissements)