0:00:01.990,0:00:03.320 Nie znacie ich. 0:00:04.150,0:00:05.440 Nie można ich zobaczyć. 0:00:06.410,0:00:08.410 Ale zawsze są w pobliżu, 0:00:09.400,0:00:11.080 szepczą, 0:00:11.110,0:00:12.920 tworzą sekretne plany, 0:00:13.700,0:00:17.380 budują armię z milionów żołnierzy. 0:00:18.830,0:00:20.620 A kiedy zdecydują się zaatakować, 0:00:21.440,0:00:23.700 wszyscy uderzają jednocześnie. 0:00:27.130,0:00:28.910 Mówię o bakteriach. 0:00:28.930,0:00:30.260 (Śmiech) 0:00:30.280,0:00:32.140 A o kim według was mówiłam? 0:00:34.400,0:00:37.600 Bakterie żyją w populacjach,[br]tak samo jak ludzie. 0:00:37.620,0:00:38.890 Mają rodziny, 0:00:38.920,0:00:40.070 rozmawiają, 0:00:40.090,0:00:41.930 planują swoje zajęcia. 0:00:41.960,0:00:44.610 Tak jak ludzie potrafią nabrać, oszukać, 0:00:44.640,0:00:46.770 a niektóre nawet zdradzać siebie nawzajem. 0:00:48.130,0:00:51.970 A jeśli wam powiem,[br]że możemy słuchać rozmów bakterii 0:00:52.000,0:00:55.570 i tłumaczyć ich tajne[br]informacje na nasz język? 0:00:56.260,0:01:01.050 Co wy na to, że tłumaczenie[br]rozmów bakterii może ratować życie? 0:01:02.520,0:01:04.290 Mam doktorat z nanofizyki, 0:01:04.310,0:01:08.690 i używam nanotechnologii,[br]aby stworzyć narzędzie do tłumaczenia 0:01:08.710,0:01:11.030 mogące śledzić bakterie[br]w czasie rzeczywistym 0:01:11.060,0:01:13.970 i przekazać nagrania[br]pokazujące, co bakterie knują. 0:01:16.120,0:01:17.720 Bakterie są wszędzie. 0:01:17.740,0:01:20.070 Są w ziemi, na naszych meblach, 0:01:20.100,0:01:21.410 w naszych ciałach. 0:01:22.080,0:01:26.620 Tak naprawdę, 90 procent wszystkich [br]żywych komórek na tej sali to bakterie. 0:01:27.920,0:01:29.510 Niektóre bakterie są dobre, 0:01:29.540,0:01:32.750 pomagają nam trawić jedzenie [br]albo wyprodukować antybiotyk. 0:01:32.770,0:01:34.870 Niektóre bakterie są dla nas szkodliwe, 0:01:34.890,0:01:36.780 powodują choroby i zabijają. 0:01:37.790,0:01:40.210 Aby skoordynować wszystkie funkcje, 0:01:40.230,0:01:42.310 bakterie muszą umieć organizować, 0:01:42.330,0:01:44.370 i robią to tak jak ludzie, 0:01:44.400,0:01:45.550 komunikując się. 0:01:46.750,0:01:48.230 Ale zamiast używać słów, 0:01:48.250,0:01:51.190 używają cząsteczek sygnalizujących[br]do komunikacji między sobą. 0:01:52.080,0:01:53.340 Kiedy bakterii jest mało, 0:01:53.360,0:01:56.110 cząsteczki te po prostu rozchodzą się, 0:01:56.130,0:01:58.640 jak krzyk samotnego człowieka na pustyni. 0:01:59.520,0:02:03.510 Ale kiedy jest dużo bakterii,[br]cząsteczki sygnalizujące gromadzą się 0:02:03.530,0:02:06.530 i bakterie zaczynają wyczuwać,[br]że nie są same. 0:02:07.310,0:02:08.639 Słuchają siebie. 0:02:09.460,0:02:12.280 W ten sposób sprawdzają, ile ich jest. 0:02:12.300,0:02:15.620 A gdy jest ich wystarczająco dużo, [br]aby mogły działać, 0:02:16.580,0:02:20.430 a cząsteczki sygnalizujące[br]osiągną daną ilość, 0:02:20.460,0:02:25.170 wszystkie bakterie czują jednocześnie, [br]że muszą działać tak samo. 0:02:25.970,0:02:30.290 Rozmowy bakterii dotyczą[br]inicjatyw i reakcji, 0:02:30.320,0:02:33.390 produkcji cząsteczki[br]i reakcji na tą zmianę. 0:02:35.090,0:02:38.430 Moje badania koncentrują się [br]na szpiegowaniu populacji bakterii 0:02:38.460,0:02:39.860 w ciele człowieka. 0:02:40.340,0:02:41.590 Jak to się robi? 0:02:42.390,0:02:44.300 Mamy próbkę od pacjenta. 0:02:44.320,0:02:46.860 Może to być krew lub ślina. 0:02:47.300,0:02:49.840 Do próbki wstrzykujemy elektrony, 0:02:49.870,0:02:53.790 elektrony współpracują z każdą obecną [br]i porozumiewającą się cząsteczką, 0:02:53.810,0:02:56.190 i ta współpraca dostarcza nam informacji 0:02:56.210,0:02:58.110 o pochodzeniu bakterii, 0:02:58.130,0:02:59.800 rodzaju komunikacji 0:02:59.820,0:03:02.120 i ilości porozumiewających się bakterii. 0:03:04.270,0:03:06.590 Ale jak wygląda ich komunikacja? 0:03:07.750,0:03:11.510 Zanim stworzyłam to narzędzie, 0:03:11.530,0:03:15.380 moim pierwszym założeniem było, [br]że bakterie mają prymitywny język, 0:03:15.400,0:03:18.580 jak niemowlęta nieumiejące jeszcze [br]używać słów i zdań. 0:03:19.210,0:03:22.130 Kiedy się śmieją, są szczęśliwe, [br]kiedy płaczą, są smutne. 0:03:22.150,0:03:23.300 Proste. 0:03:24.010,0:03:28.120 Ale bakterie okazały się [br]dużo mniej prymitywne niż myślałam. 0:03:28.620,0:03:30.860 Cząsteczka nie jest jedynie cząsteczką. 0:03:30.880,0:03:33.630 Może oznaczać wiele rzeczy [br]w zależności od sytuacji, 0:03:34.400,0:03:37.350 tak jak płacz niemowląt[br]może mieć różne przyczyny: 0:03:37.370,0:03:39.140 czasem niemowie jest głodne, 0:03:39.160,0:03:40.360 czasem jest mu mokro, 0:03:40.380,0:03:42.400 czasem coś je boli albo się czegoś boi. 0:03:42.430,0:03:44.780 Rodzice umieją odczytać przyczyny płaczu. 0:03:45.620,0:03:47.510 Żeby być narzędziem do tłumaczeń, 0:03:47.530,0:03:50.500 musiałam umieć odczytać[br]cząsteczki sygnalizujące 0:03:50.530,0:03:54.590 i przetłumaczyć je [br]w zależności od sytuacji. 0:03:55.500,0:03:56.650 Kto wie? 0:03:56.670,0:03:58.830 Może Google Translator też się dopasuje. 0:03:58.860,0:04:01.230 (Śmiech) 0:04:02.390,0:04:04.100 Pozwólcie, że podam przykład. 0:04:04.130,0:04:07.720 Przyniosłam trochę [br]trudnych do zrozumienia danych 0:04:07.740,0:04:10.140 dla osób nieprzeszkolonych,[br]ale popatrzcie. 0:04:11.550,0:04:13.470 (Śmiech) 0:04:14.960,0:04:18.440 Tutaj jest rodzina bakterii, [br]która zainfekowała pacjenta. 0:04:20.260,0:04:22.290 Nazwijmy ją rodziną Monteki. 0:04:23.920,0:04:27.380 Dzielą się zasobami,[br]rozmnażają się i rosną. 0:04:28.290,0:04:30.270 Pewnego dnia, pojawia się nowy sąsiad, 0:04:32.750,0:04:34.510 bakteryjna rodzina Kapuletów. 0:04:34.540,0:04:35.690 (Śmiech) 0:04:36.160,0:04:38.950 Wszystko jest w porządku,[br]dopóki ze sobą współpracują. 0:04:40.380,0:04:43.380 Ale nagle dzieje się coś nieplanowanego. 0:04:44.450,0:04:48.670 Romeo Monteki wchodzi [br]w związek z Julią z rodziny Kapuletów. 0:04:48.690,0:04:49.840 (Śmiech) 0:04:50.980,0:04:53.870 Dzielą się materiałem genetycznym. 0:04:53.900,0:04:56.010 (Śmiech) 0:04:58.630,0:05:01.380 Transfer genów jest[br]niebezpieczny dla rodziny Monteki, 0:05:01.410,0:05:05.470 bo chcą być jedyną rodziną [br]w zainfekowanym pacjencie, 0:05:05.500,0:05:06.920 i dzielenie genów pomaga 0:05:06.940,0:05:09.780 Kapuletom wykształcić [br]odporność na antybiotyki. 0:05:11.750,0:05:16.390 Więc rodzina Monteki zaczyna działać,[br]aby pozbyć się tej drugiej rodziny 0:05:16.420,0:05:18.140 poprzez uwolnienie tej cząsteczki. 0:05:18.690,0:05:19.840 (Śmiech) 0:05:20.700,0:05:22.060 A z napisami: 0:05:22.370,0:05:23.980 [Pozwólcie nam zaatakować.] 0:05:24.000,0:05:25.290 (Śmiech) 0:05:25.640,0:05:27.430 Pozwólcie nam zaatakować. 0:05:29.150,0:05:32.250 I wtedy wszyscy jednocześnie odpowiadają 0:05:32.270,0:05:36.600 wypuszczeniem trucizny,[br]która zabije tamtą rodzinę. 0:05:36.620,0:05:38.390 [Wyeliminować!] 0:05:40.130,0:05:42.260 (Śmiech) 0:05:43.340,0:05:47.730 Rodzina Kapuletów odpowiada[br]wezwaniem do kontrataku. 0:05:47.760,0:05:48.910 [Kontratakujcie!] 0:05:48.940,0:05:50.360 I mają wojnę. 0:05:52.090,0:05:56.710 To wideo pokazuje prawdziwe bakterie [br]uzbrojone w organella przypominające broń, 0:05:56.730,0:05:58.350 kiedy próbują się pozabijać 0:05:58.370,0:06:01.210 przez dosłowne dźgnięcia[br]i wzajemne rozrywanie siebie. 0:06:02.780,0:06:06.750 Rodzina bakterii, która wygra tę bitwę [br]zacznie dominować. 0:06:08.360,0:06:11.640 Mogę odczytać rozmowy bakterii 0:06:11.660,0:06:13.700 prowadzące do grupowych zachowań, 0:06:13.720,0:06:15.150 takich jak ta walka. 0:06:15.630,0:06:18.550 Zrobiłam to, szpiegując populacje bakterii 0:06:18.570,0:06:22.480 w ciałach pacjentów w szpitalu. 0:06:22.740,0:06:25.210 W eksperymencie obserwowałam 62 pacjentów, 0:06:25.230,0:06:28.980 testując próbki pobrane od nich[br]na jedną konkretną infekcję, 0:06:29.000,0:06:32.330 nie znając wyników [br]tradycyjnych testów diagnostycznych. 0:06:32.360,0:06:36.580 W bakteryjnej diagnostyce 0:06:36.600,0:06:38.580 próbka jest rozprowadzana na płytce 0:06:38.610,0:06:41.730 i jeśli bakterie się wyhodują [br]w ciągu pięciu dni, 0:06:41.750,0:06:44.120 pacjent jest zdiagnozowany jako zarażony. 0:06:45.840,0:06:48.660 Po skończeniu badań i porównaniu wyników 0:06:48.690,0:06:51.920 z tradycyjnymi wynikami testów [br]walidacyjnych i diagnostycznych, 0:06:51.950,0:06:53.350 byłam zszokowana. 0:06:53.370,0:06:57.080 To było o wiele bardziej zdumiewające, [br]niżbym to kiedykolwiek przewidziała. 0:06:58.010,0:07:00.150 Ale zanim powiem,[br]co to urządzenie ujawniło, 0:07:00.170,0:07:03.170 Chciałabym opowiedzieć o pacjentce, [br]którą śledziłam, 0:07:03.190,0:07:04.360 pewnej dziewczynce. 0:07:04.800,0:07:06.250 Chorowała na mukowiscydozę, 0:07:06.280,0:07:10.020 chorobę genetyczną, przez którą płuca [br]są bardziej podatne na infekcje. 0:07:10.840,0:07:13.230 Dziewczynka nie była częścią [br]badań klinicznych. 0:07:13.260,0:07:16.080 Śledziłam jej chorobę,[br]bo dokumentacja medycznej wskazywała, 0:07:16.110,0:07:18.210 że nigdy wcześniej nie miała infekcji. 0:07:19.450,0:07:21.560 Co miesiąc była w szpitalu, 0:07:21.580,0:07:24.240 aby oddać próbki śliny. 0:07:24.920,0:07:28.040 Próbka do analizy bakteryjnej[br]była wysyłana 0:07:28.070,0:07:30.000 do głównego laboratorium, 0:07:30.020,0:07:33.490 aby lekarze mogli szybko działać [br]w razie wykrycia infekcji. 0:07:34.100,0:07:36.970 Pozwalało mi to jednocześnie [br]testować moje urządzenie. 0:07:37.360,0:07:40.770 Przez pierwsze dwa miesiące [br]moje badania niczego nie wykryły. 0:07:41.790,0:07:42.960 Ale trzeciego miesiąca, 0:07:42.990,0:07:45.640 zauważyłam jakieś rozmowy bakterii. 0:07:46.470,0:07:49.590 Bakterie współpracowały, [br]aby zniszczyć jej tkanki płucne. 0:07:50.530,0:07:54.550 Tradycyjna diagnostyka[br]nie wykrywała żadnych bakterii. 0:07:55.710,0:07:57.630 Zrobiłam kolejne badanie miesiąc później 0:07:57.650,0:08:01.280 i widziałam, że komunikacja[br]bakterii się nasiliła. 0:08:02.170,0:08:04.920 Tak jak wcześniej tradycyjna [br]diagnostyka nic nie wykryła. 0:08:06.460,0:08:10.100 Wtedy zakończyłam badania. [br]Pół roku później sprawdziłam jej stan, 0:08:10.120,0:08:13.370 aby sprawdzić, czy bakterie [br]o których tylko ja wiedziałam, zniknęły 0:08:13.390,0:08:15.400 bez żadnej medycznej interwencji. 0:08:16.350,0:08:17.500 Nie zniknęły. 0:08:18.020,0:08:20.850 A u dziewczynki[br]zdiagnozowano ciężkie zakażenie 0:08:20.880,0:08:22.200 śmiertelną bakterią. 0:08:23.510,0:08:27.590 To była ta sama bakteria,[br]którą wcześniej wykryło moje narzędzie. 0:08:28.540,0:08:31.030 Mimo intensywnej kuracji antybiotykowej, 0:08:31.060,0:08:33.590 nie udało się zwalczyć zakażenia. 0:08:34.820,0:08:37.900 Lekarze uznali, że nie dożyje dwudziestki. 0:08:40.400,0:08:42.510 Kiedy testowałam próbki tej dziewczynki, 0:08:42.530,0:08:44.730 moje narzędzie było w początkowej fazie. 0:08:44.760,0:08:47.460 Nawet nie wiedziałam,[br]czy moja metoda działa, 0:08:47.480,0:08:49.630 dlatego uzgodniłam z lekarzami, 0:08:49.650,0:08:51.510 że nie będę mówić o moich wynikach, 0:08:51.540,0:08:53.680 żeby nie narażać na szwank ich leczenia. 0:08:54.110,0:08:56.910 Więc kiedy zobaczyłam wyniki, [br]które nie były zatwierdzone, 0:08:56.940,0:08:58.290 nie śmiałam ich informować, 0:08:58.310,0:09:01.120 bo leczenie pacjenta[br]bez faktycznej infekcji 0:09:01.150,0:09:03.760 też ma negatywne skutki dla pacjenta. 0:09:05.090,0:09:06.710 Teraz wiemy lepiej. 0:09:06.740,0:09:10.140 Jest tyle młodych chłopców i dziewczynek,[br]których możemy uratować, 0:09:11.170,0:09:14.600 bo niestety taki scenariusz [br]często się powtarza. 0:09:14.620,0:09:16.160 Pacjenci są zarażani, 0:09:16.190,0:09:19.660 bakterie nie są wykrywane [br]tradycyjnymi metodami 0:09:19.690,0:09:23.540 i nagle infekcja rozprzestrzenia się [br]z ciężkimi objawami w pacjencie. 0:09:23.560,0:09:25.720 A w tym momencie, jest już za późno. 0:09:27.220,0:09:30.770 Zaskakujące było to, że spośród 62 [br]pacjentów, których obserwowałam, 0:09:30.800,0:09:33.340 moje urządzenie wykryło rozmowy bakterii 0:09:33.360,0:09:35.580 w ponad połowie próbek pacjentów 0:09:35.600,0:09:38.540 zdiagnozowanych negatywnie [br]tradycyjnymi metodami. 0:09:39.500,0:09:43.060 Innymi słowy, więcej niż połowa [br]tych pacjentów wróciła do domu, myśląc, 0:09:43.080,0:09:44.760 że nie mieli infekcji, 0:09:44.790,0:09:47.540 mimo że byli nosicielami [br]niebezpiecznych bakterii. 0:09:49.260,0:09:51.550 Wewnątrz tych źle [br]zdiagnozowanych pacjentów, 0:09:51.580,0:09:54.600 bakterie koordynowały jednoczesny atak. 0:09:55.530,0:09:57.220 Szeptały do siebie. 0:09:57.890,0:09:59.520 "Szeptającymi bakteriami" nazywam 0:09:59.550,0:10:02.550 bakterie, które nie są[br]diagnozowane tradycyjnymi metodami. 0:10:03.380,0:10:07.330 Jak dotąd, tylko to narzędzie [br]potrafi wykryć te szepty. 0:10:08.360,0:10:11.770 Wierzę, że czas kiedy [br]bakterie wciąż szepczą, 0:10:11.790,0:10:14.780 jest szansą na ukierunkowane leczenie. 0:10:15.610,0:10:18.740 Gdyby ta dziewczynka [br]była leczona w tej ramie czasowej, 0:10:18.770,0:10:21.270 być może zabicie bakterii byłoby możliwe 0:10:21.290,0:10:22.760 w początkowej fazie, 0:10:22.780,0:10:24.890 zanim infekcja wymknęła się spod kontroli. 0:10:27.130,0:10:31.250 Doświadczenie z dziewczynką skłoniło mnie [br]do zrobienia wszystkiego, co w mojej mocy, 0:10:31.250,0:10:33.330 aby wprowadzić tą technologię do szpitali. 0:10:34.210,0:10:35.360 Wraz z lekarzami 0:10:35.390,0:10:38.360 już pracuję nad wdrażaniem [br]tego narzędzia w klinikach, 0:10:38.380,0:10:40.200 aby rozpoznawać wczesne infekcje. 0:10:41.320,0:10:44.560 Mimo że jeszcze nie wiadomo,[br]jak lekarze powinni leczyć pacjentów, 0:10:44.590,0:10:46.400 podczas fazy szeptania bakterii, 0:10:46.420,0:10:50.130 to narzędzie może pomóc lekarzom[br]mieć oko na pacjentów z ryzykiem infekcji. 0:10:50.550,0:10:53.830 Mogłoby pomóc lekarzom potwierdzić,[br]czy leczenie się udało lub nie, 0:10:53.850,0:10:56.620 i pomóc odpowiedzieć na proste pytania: 0:10:56.640,0:10:58.370 Czy pacjent jest zarażony? 0:10:58.400,0:11:00.210 Jakie są zamiary bakterii? 0:11:00.960,0:11:02.750 Bakterie rozmawiają, 0:11:02.770,0:11:04.800 knują sekretne plany 0:11:04.820,0:11:07.640 i wysyłają do siebie poufne informacje. 0:11:08.250,0:11:10.930 Możemy zrobić więcej [br]niż tylko wykrywać ich szeptanie, 0:11:10.960,0:11:13.420 możemy się nauczyć ich sekretnego języka 0:11:13.450,0:11:16.330 i stać się szeptem bakterii, 0:11:16.970,0:11:18.690 I tak jak bakterie powiedzieć, 0:11:19.660,0:11:22.750 "3-okso-C12-anilina." 0:11:23.760,0:11:24.930 (Śmiech) 0:11:24.960,0:11:26.040 (Brawa) 0:11:26.060,0:11:27.250 Dziękuję