ABOUT THE SPEAKER
Adam de la Zerda - Biologist, electrical engineer
Adam de la Zerda develops new medical imaging technologies to detect and destroy cancer.

Why you should listen

Adam de la Zerda is an assistant professor at the Departments of Structural Biology and Electrical Engineering (courtesy) at Stanford University – School of Medicine. He completed his undergraduate degree in computer engineering and physics from the Technion – Israel Institute of Technology in 2005 Summa Cum Laude. He received his Ph.D. in Electrical Engineering from Stanford University in 2011, where he developed the Photoacoustic Molecular Imaging technique with Sanjiv Sam Gambhir. He was then a postdoctoral fellow at the lab of Carolyn Bertozzi at UC Berkeley – Chemistry Department, before joining the Stanford faculty in 2012.

de la Zerda's research interests span the broad field of molecular imaging. His lab focuses on developing new optical imaging instrumentation and chemistry tools to study the complex spatiotemporal behavior of biomolecules in living subjects. The lab uses animal models for cancer and ophthalmic diseases such as age-related macular degeneration. His research efforts span both basic science and clinically translatable work.

de la Zerda has received many awards and honors for his work, including the Pew-Stewart Scholar for Cancer Research, the AFOSR Young Investigator Award, Baxter Faculty Scholar Award, Dale F. Frey Award, Forbes Magazine 30 Under 30 in Science and Healthcare for 2012 and 2014, NIH Director’s Early Independence Award, Damon Runyon Cancer Research Foundation Postdoctoral Fellowship, Era of Hope Distinguished Predoctoral Poster Award, Best Poster Presentation at SPIE Photonics West, the Young Investigator Award at the World Molecular Imaging Congress, the Department of Defense Breast Cancer Research Program Award for Predoctoral researchers, the Bio-X Graduate Student Fellowship and first place at the Bay Area Entrepreneurship Contest. He has published papers in leading journals including Nature Medicine, Nature Nanotechnology and PNAS. He holds a number of patents and is the founder of a medical device company, Click Diagnostics.

More profile about the speaker
Adam de la Zerda | Speaker | TED.com
TEDxStanford

Adam de la Zerda: We can start winning the war against cancer

Adam de la Zerda: Cómo empezar a ganar la guerra contra el cáncer

Filmed:
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Descubra los últimos avances en la guerra contra el cáncer a través del investigador de Stanford Adam de la Zerda, quien está trabajando en algunas técnicas propias de vanguardia. Usando una tecnología de imagen notable que ilumina partículas de cáncer con oro inyectadas en el cuerpo, el laboratorio de Zerda espera iluminar el camino para los cirujanos con el fin de eliminar incluso el más mínimo rastro de los tumores mortales.
- Biologist, electrical engineer
Adam de la Zerda develops new medical imaging technologies to detect and destroy cancer. Full bio

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"Estamos declarando
la guerra contra el cáncer,
00:12
"We're declaringdeclarando warguerra againsten contra cancercáncer,
0
880
1855
00:14
and we will winganar this warguerra by 2015."
1
2760
2600
y ganaremos esta guerra en 2015".
00:18
This is what the US CongressCongreso
and the NationalNacional CancerCáncer InstituteInstituto declareddeclarado
2
6440
3736
Esto es lo que el Congreso de EE.UU. y
el Instituto Nacional del Cáncer declaró
00:22
just a fewpocos yearsaños agohace, in 2003.
3
10200
2560
hace solo unos años, en 2003.
00:25
Now, I don't know about you,
but I don't buycomprar that.
4
13560
3096
Yo no sé Uds.,
pero yo no me lo creo.
No creo que hayamos ganado
esta guerra, sin embargo,
00:28
I don't think we quitebastante wonwon this warguerra yettodavía,
5
16680
2056
00:30
and I don't think
anyonenadie here will questionpregunta that.
6
18760
2640
y tampoco creo que alguien aquí
cuestione eso.
00:33
Now, I will arguediscutir that a primaryprimario reasonrazón
7
21800
2496
Argumentaré que la razón principal
de por qué no estamos ganando
esta guerra contra el cáncer
00:36
why we're not winningvictorioso
this warguerra againsten contra cancercáncer
8
24320
2136
00:38
is because we're fightinglucha blindlya ciegas.
9
26480
2296
se debe a que estamos luchando a ciegas.
00:40
I'm going to startcomienzo by sharingcompartiendo with you
a storyhistoria about a good friendamigo of minemía.
10
28800
3575
Empezaré por compartir con Uds.
una historia de un buen amigo mío.
Su nombre es Ehud,
00:44
His namenombre is EhudEhud,
11
32400
1216
00:45
and a fewpocos yearsaños agohace,
EhudEhud was diagnoseddiagnosticado with braincerebro cancercáncer.
12
33640
3136
y hace unos años, a Ehud le
diagnosticaron cáncer cerebral.
Y no cualquier tipo de cáncer cerebral:
00:48
And not just any typetipo of braincerebro cancercáncer:
13
36800
1856
le diagnosticaron un cáncer cerebral
de los más letales.
00:50
he was diagnoseddiagnosticado with one
of the mostmás deadlymortal formsformularios of braincerebro cancercáncer.
14
38680
3176
De hecho, era tan mortal
00:53
In facthecho, it was so deadlymortal
15
41880
1216
00:55
that the doctorsdoctores told him
that they only have 12 monthsmeses,
16
43120
2656
que los médicos le dijeron
que solo tenía 12 meses,
y durante esos 12 meses,
deben encontrar un tratamiento.
00:57
and duringdurante those 12 monthsmeses,
they have to find a treatmenttratamiento.
17
45800
3416
Tienen que encontrar una cura,
01:01
They have to find a curecura,
18
49240
1456
01:02
and if they cannotno poder
find a curecura, he will diemorir.
19
50720
2160
y si no pueden encontrar una cura, morirá.
La buena noticia, que dijeron,
01:05
Now, the good newsNoticias, they said,
20
53800
1456
es que hay muchos tratamientos
diferentes para elegir,
01:07
is that there are tonsmontones
of differentdiferente treatmentstratos to chooseescoger from,
21
55280
2936
pero la mala noticia
01:10
but the badmalo newsNoticias is
22
58240
1216
01:11
that in orderorden for them to tell
if a treatmenttratamiento is even workingtrabajando or not,
23
59480
3536
es que para saber si
un tratamiento funciona o no,
01:15
well, that takes them
about threeTres monthsmeses or so.
24
63040
2496
les toma alrededor de tres meses o menos.
Así que no pueden probar muchas cosas.
01:17
So they cannotno poder try that manymuchos things.
25
65560
2376
01:19
Well, EhudEhud is now going
into his first treatmenttratamiento,
26
67960
3096
Ehud empieza su primer tratamiento,
y durante ese primer tratamiento,
solo tras un par de días de tratamiento,
01:23
and duringdurante that first treatmenttratamiento,
just a fewpocos daysdías into that treatmenttratamiento,
27
71080
3256
quedo con él, y él me dice: "Adam,
creo que esto está funcionando.
01:26
I'm meetingreunión with him, and he tellsdice me,
"AdamAdán, I think this is workingtrabajando.
28
74360
3336
01:29
I think we really luckedtenido suerte out here.
Something is happeningsucediendo."
29
77720
2816
Creo que realmente tuvimos suerte.
Algo está pasando".
Y yo le pregunto: "¿De verdad?
¿Cómo lo sabes, Ehud?"
01:32
And I askpedir him, "Really?
How do you know that, EhudEhud?"
30
80560
2456
01:35
And he saysdice, "Well,
I feel so terribleterrible insidedentro.
31
83040
2216
Y dice: "Bueno, me siento
tan mal por dentro
01:37
Something'sAlgunas cosas gottatengo que be workingtrabajando up there.
32
85280
1856
que algo tiene que estar pasando.
01:39
It just has to."
33
87160
1216
Tiene que ser eso".
01:40
Well, unfortunatelyDesafortunadamente, threeTres monthsmeses laterluego,
we got the newsNoticias, it didn't work.
34
88400
4440
Por desgracia, tres meses más tarde,
nos llegó la noticia, no funcionó.
Y así, Ehud entra
en su segundo tratamiento.
01:45
And so EhudEhud goesva
into his secondsegundo treatmenttratamiento.
35
93520
2056
Y de nuevo, la misma historia.
01:47
And again, the samemismo storyhistoria.
36
95600
1256
01:48
"It feelssiente so badmalo, something'salgunas cosas
gottatengo que be workingtrabajando there."
37
96880
2736
"Me siento tan mal, que
algo debe estar pasando".
01:51
And then threeTres monthsmeses laterluego,
again we get badmalo newsNoticias.
38
99640
2936
Y luego tres meses más tarde,
de nuevo malas noticias.
01:54
EhudEhud is going into his thirdtercero treatmenttratamiento,
and then his fourthcuarto treatmenttratamiento.
39
102600
3936
Ehud entra en el tercer tratamiento
y luego en el cuarto.
01:58
And then, as predictedpredicho, EhudEhud diesmuere.
40
106560
2520
Y entonces, como se predijo, Ehud muere.
02:01
Now, when someonealguien really closecerca to you
is going throughmediante suchtal a hugeenorme strugglelucha,
41
109800
4576
Cuando alguien muy cercano a uno
pasa por una gran lucha como esta,
a uno le embargan realmente
muchas emociones.
02:06
you get really swampedhundido with emotionsemociones.
42
114400
1816
02:08
A lot of things
are going throughmediante your headcabeza.
43
116240
2096
Muchas cosas pasan por su cabeza.
Para mí, era sobre todo ultraje.
02:10
For me, it was mostlyprincipalmente outrageatropello.
44
118360
1456
02:11
I was just outragedindignado that, how come
this is the bestmejor that we can offeroferta?
45
119840
4696
Estaba indignado que, ¿por qué esto
es lo mejor que podemos ofrecer?
02:16
And I startedempezado looking
more and more into this.
46
124560
2296
Y empecé a buscar más y más sobre esto.
02:18
As it turnsvueltas out, this is not just
the bestmejor that doctorsdoctores could offeroferta EhudEhud.
47
126880
3456
Resulta que esto no es lo mejor que
los médicos podrían ofrecer a Ehud.
No era lo que los mejores médicos podían
ofrecer a pacientes con cáncer cerebral.
02:22
It's not just the bestmejor doctorsdoctores could offeroferta
patientspacientes with braincerebro cancercáncer generallyen general.
48
130360
3816
En realidad no lo hacemos tan bien
con toda la paleta del cáncer.
02:26
We're actuallyactualmente not doing that well
all acrossa través de the boardtablero with cancercáncer.
49
134200
3200
02:30
I pickedescogido up one of those statisticsestadística,
50
138240
1856
Tomé una de esas estadísticas
y estoy seguro de que algunos de
Uds. han visto las estadísticas antes.
02:32
and I'm sure some of you
have seenvisto those statisticsestadística before.
51
140120
2776
02:34
This is going to showespectáculo you here
how manymuchos patientspacientes actuallyactualmente diedmurió of cancercáncer,
52
142920
3456
Esto muestra el número de pacientes
que en realidad murió de cáncer,
02:38
in this casecaso femaleshembras in the UnitedUnido StatesEstados,
53
146400
2016
en este caso mujeres en EE.UU.,
02:40
ever sinceya que the 1930s.
54
148440
1296
desde la década de 1930.
02:41
You'llUsted noticedarse cuenta that there aren'tno son
that manymuchos things that have changedcambiado.
55
149760
3176
Se darán cuenta de que no hay
muchas cosas que han cambiado.
Sigue siendo un gran problema.
02:44
It's still a hugeenorme issueproblema.
56
152960
1296
02:46
You'llUsted see a fewpocos changescambios, thoughaunque.
57
154280
1736
Uds. verán, sin embargo,
algunos cambios.
02:48
You'llUsted see lungpulmón cancercáncer,
for exampleejemplo, on the risesubir.
58
156040
2536
Uds. verán el cáncer de pulmón,
por ejemplo, en alza
02:50
Thank you, cigarettescigarrillos.
59
158600
1200
gracias a los cigarrillos.
02:52
And you'lltu vas a alsoademás see that,
for exampleejemplo, stomachestómago cancercáncer
60
160360
2496
Y también, por ejemplo,
el cáncer de estómago
que en su día era una de las principales
causas de muerte de todos los cánceres,
02:54
onceuna vez used to be one
of the biggestmás grande killersasesinos of all cancerscánceres,
61
162880
3336
02:58
is essentiallyesencialmente eliminatedeliminado.
62
166240
1440
se ha eliminado esencialmente.
03:00
Now, why is that?
AnyoneNadie knowssabe, by the way?
63
168480
2056
Ahora, ¿por qué?
¿Alguien lo sabe?
03:02
Why is it that humanityhumanidad is no longermás
struckgolpeado by stomachestómago cancercáncer?
64
170560
3336
¿Por qué es que la humanidad ya no
es alcanzada por un cáncer de estómago?
03:05
What was the hugeenorme, hugeenorme
medicalmédico technologytecnología breakthroughpenetración
65
173920
4856
¿Cuál fue el enorme avance
de la tecnología médica
03:10
that camevino to our worldmundo
that savedsalvado humanityhumanidad from stomachestómago cancercáncer?
66
178800
3360
que llevó a salvar la humanidad
de cáncer de estómago?
03:15
Was it maybe a newnuevo drugdroga,
or a better diagnosticdiagnóstico?
67
183240
3816
¿Fue tal vez un nuevo fármaco
o un mejor diagnóstico?
03:19
You guys are right, yeah.
68
187080
1296
Uds. lo saben bien, sí.
03:20
It's the inventioninvención of the refrigeratorrefrigerador,
69
188400
2616
Es la invención de la nevera,
03:23
and the facthecho that we're
no longermás eatingcomiendo spoiledestropeado meatscarnes.
70
191040
2616
y el hecho de que ya no
comemos carne en mal estado.
Así que lo mejor que
nos ha pasado hasta ahora
03:25
So the bestmejor thing
that happenedsucedió to us so farlejos
71
193680
2296
en el ámbito médico
en la investigación del cáncer
03:28
in the medicalmédico arenaarena in cancercáncer researchinvestigación
72
196000
1936
03:29
is the facthecho that
the refrigeratorrefrigerador was inventedinventado.
73
197960
2191
es la invención del refrigerador.
03:32
(LaughterRisa)
74
200175
1201
(Risas)
03:33
And so -- yeah, I know.
75
201400
1256
Y así... sí, lo sé.
No lo estamos haciendo muy bien aquí.
03:34
We're not doing so well here.
76
202680
1416
03:36
I don't want to miniaturizeminiaturizar the progressProgreso
77
204120
2336
No quiero minimizar el progreso
03:38
and everything that's been donehecho
in cancercáncer researchinvestigación.
78
206480
3376
y todo lo que se ha hecho
en la investigación del cáncer.
Hay como más de 50 años de buena
investigación sobre el cáncer
03:41
Look, there is like 50-plus-más yearsaños
of good cancercáncer researchinvestigación
79
209880
3416
03:45
that discovereddescubierto majormayor, majormayor things
that taughtenseñó us about cancercáncer.
80
213320
3416
donde se descubrieron grandes cosas,
que nos enseñaron sobre el cáncer.
Pero todo esto dice
03:48
But all that said,
81
216760
1736
03:50
we have a lot of heavypesado liftinglevantamiento
to still do aheadadelante of us.
82
218520
2572
que hay mucho trabajo pesado por hacer.
Una vez más, argumentaré que la razón
principal para que este sea el caso,
03:54
Again, I will arguediscutir that the primaryprimario
reasonrazón why this is the casecaso,
83
222920
3096
es que no lo hemos hecho muy bien,
03:58
why we have not donehecho that remarkablynotablemente well,
84
226040
2000
es que realmente luchamos a ciegas.
04:00
is really we're fightinglucha blindlya ciegas here.
85
228064
1832
Y aquí es donde entran
las imágenes médicas.
04:01
And this is where
medicalmédico imagingimágenes comesproviene in.
86
229920
2216
Aquí es donde mi propio trabajo
entra en acción.
04:04
This is where my ownpropio work comesproviene in.
87
232160
1680
04:06
And so to give you a sensesentido
of the bestmejor medicalmédico imagingimágenes
88
234400
2736
Y así, para darle un sentido
de la mejor imagen médica
04:09
that's offeredOfrecido todayhoy
to braincerebro cancercáncer patientspacientes,
89
237160
2496
que se ofrece hoy a pacientes
con cáncer cerebral,
o en realidad en general
a todos los pacientes de cáncer,
04:11
or actuallyactualmente generallyen general
to all cancercáncer patientspacientes,
90
239680
2176
04:13
take a look at this PETMASCOTA scanescanear right here.
91
241880
1936
echen un vistazo a esta tomografía.
04:15
Let's see. There we go.
92
243840
1240
Veamos aquí.
Así que este es un estudio de PET/CT,
04:17
So this is a PETMASCOTA/CTConnecticut scanescanear,
93
245640
1696
04:19
and what you'lltu vas a see in this PETMASCOTA/CTConnecticut scanescanear
94
247360
2456
y lo que verá en este estudio de PET/CT
04:21
is the CTConnecticut scanescanear will showespectáculo you
where the boneshuesos are,
95
249840
3216
es la tomografía computarizada
que muestra donde están los huesos
04:25
and the PETMASCOTA scanescanear will showespectáculo you
where tumorstumores are.
96
253080
2400
y la PET muestra
donde están los tumores.
04:27
Now, what you can see here
97
255960
2216
Lo que pueden ver aquí
es esencialmente una molécula de azúcar
04:30
is essentiallyesencialmente a sugarazúcar moleculemolécula
98
258200
2416
a la que se añadió una pequeña etiqueta
04:32
that was addedadicional a smallpequeña little tagetiqueta
99
260640
1816
04:34
that is signalingseñalización to us
outsidefuera de of the bodycuerpo,
100
262480
2096
que es la señalización
para el exterior del cuerpo,
04:36
"Hey, I'm here."
101
264600
1296
"Hola estoy aquí".
04:37
And those sugarazúcar moleculesmoléculas are injectedinyectado
into these patientspacientes by the billionsmiles de millones,
102
265920
3816
Y esas moléculas de azúcar se inyectan
en estos pacientes por miles de millones,
04:41
and they're going all over the bodycuerpo
103
269760
1696
y van por todo el cuerpo
04:43
looking for cellsCélulas
that are hungryhambriento for sugarazúcar.
104
271480
2080
en busca de células con hambre de azúcar.
04:46
You'llUsted see that the heartcorazón,
for exampleejemplo, lightsluces up there.
105
274320
2656
Verán el corazón,
por ejemplo, se enciende ahí.
Eso es debido a que el corazón
necesita una gran cantidad de azúcar.
04:49
That's because the heartcorazón
needsnecesariamente a lot of sugarazúcar.
106
277000
2216
04:51
You'llUsted alsoademás see that the bladdervejiga
lightsluces up there.
107
279240
2336
También verán las luces de la vejiga.
04:53
That's because the bladdervejiga
is the thing that's clearingclaro
108
281600
2616
Esto es porque la vejiga está expulsando
el azúcar fuera de nuestro cuerpo.
04:56
the sugarazúcar away from our bodycuerpo.
109
284240
1400
Y luego verán algunos
otros puntos calientes,
04:58
And then you'lltu vas a see a fewpocos other hotcaliente spotsmanchas,
110
286096
2000
05:00
and these are in facthecho the tumorstumores.
111
288120
1616
y estos son, de hecho, los tumores.
05:01
Now, this is a really
a wonderfulmaravilloso technologytecnología.
112
289760
2136
Ahora bien, esto es realmente
una tecnología maravillosa.
05:03
For the first time it allowedpermitido us
to look into someone'sde alguien bodycuerpo
113
291920
3136
Por primera vez, nos permitió
buscar en el cuerpo de alguien
05:07
withoutsin pickingcosecha up
eachcada and everycada one of the cellsCélulas
114
295080
2376
sin recoger todas
y cada una de las células
05:09
and puttingponiendo them underdebajo the microscopemicroscopio,
115
297480
1856
y ponerlas bajo el microscopio,
05:11
but in a noninvasiveno invasivo way
allowingpermitir us to look into someone'sde alguien bodycuerpo
116
299360
3016
es una manera no invasiva que nos
permite ver en el cuerpo de una persona
05:14
and askpedir, "Hey,
has the cancercáncer metastasizedmetastatizado?
117
302400
2136
y preguntar: "¿Ha hecho
metástasis el cáncer?
05:16
Where is it?"
118
304560
1216
¿Dónde está?"
05:17
And the PETMASCOTA scansescaneos here
are showingdemostración you very clearlyclaramente
119
305800
2496
Y los estudios de PET aquí
muestran muy claramente
05:20
where are these hotcaliente spotsmanchas,
where is the tumortumor.
120
308320
2280
dónde están esos puntos calientes,
donde está el tumor.
05:23
So as miraculousmilagroso as this mightpodría seemparecer,
121
311480
3296
Así de milagroso como esto puede parecer,
05:26
unfortunatelyDesafortunadamente, well, it's not that great.
122
314800
2880
por desgracia, no es tan estupendo.
05:30
You see, those
smallpequeña little hotcaliente spotsmanchas there.
123
318320
2080
Vean esas pequeñas manchas de calor allí.
¿Alguien puede adivinar cuántas células
cancerosas se encuentran en estos tumores?
05:33
Can anyonenadie guessadivinar how manymuchos cancercáncer cellsCélulas
are in any one of these tumorstumores?
124
321240
3520
Unos 100 millones
de células cancerosas,
05:38
So it's about 100 millionmillón cancercáncer cellsCélulas,
125
326600
2336
y quiero asegurarme de
que este número descendió.
05:40
and let me make sure
that this numbernúmero sunkhundido in.
126
328960
2696
En todos y cada uno de
estas pequeñas irregularidades
05:43
In eachcada and everycada one
of these smallpequeña little blipsblips
127
331680
2336
05:46
that you're seeingviendo on the imageimagen,
128
334040
1576
que se ve en la imagen,
05:47
there needsnecesariamente to be
at leastmenos 100 millionmillón cancercáncer cellsCélulas
129
335640
4096
es necesario que haya por lo menos
100 millones de células de cáncer
para ser detectado.
05:51
in orderorden for it to be detecteddetectado.
130
339760
1536
05:53
Now, if that seemedparecía to you
like a very largegrande numbernúmero,
131
341320
2456
Ahora, si eso parece
un número muy grande,
05:55
it is a very largegrande numbernúmero.
132
343800
1680
es un número muy grande.
Esto es, de hecho,
un número increíblemente grande,
05:58
This is in facthecho
an incrediblyincreíblemente largegrande numbernúmero,
133
346640
2056
porque realmente necesitamos recoger
algo con suficiente antelación
06:00
because what we really need
in orderorden to pickrecoger up something earlytemprano enoughsuficiente
134
348720
3336
06:04
to do something about it,
to do something meaningfulsignificativo about it,
135
352080
2936
y hacer algo significativo al respecto,
06:07
well, we need to pickrecoger up tumorstumores
that are a thousandmil cellsCélulas in sizetamaño,
136
355040
3136
debemos recoger tumores
que tienen mil células
y lo ideal es solo un puñado de células.
06:10
and ideallyidealmente just
a handfulpuñado of cellsCélulas in sizetamaño.
137
358200
2136
06:12
So we're clearlyclaramente
prettybonita farlejos away from this.
138
360360
2016
Así que estamos bastante lejos de esto.
06:14
So we're going to playjugar
a little experimentexperimentar here.
139
362400
2256
Juguemos a un pequeño experimento aquí.
06:16
I'm going to askpedir eachcada of you
to now playjugar and imagineimagina
140
364680
2456
Les pediré a cada uno de Uds.
que imaginen
06:19
that you are braincerebro surgeonscirujanos.
141
367160
1360
que son neurocirujanos.
06:21
And you guys are now at an operatingoperando roomhabitación,
142
369000
4016
Y Uds. están ahora
en una sala de operaciones,
y hay un paciente ante Ud.
06:25
and there's a patientpaciente in frontfrente of you,
143
373040
2016
06:27
and your tasktarea is to make sure
that the tumortumor is out.
144
375080
3720
y su tarea es asegurarse de que
el tumor se haya extinguido.
06:31
So you're looking down at the patientpaciente,
145
379400
3376
Así que Ud. mira hacia el paciente,
06:34
the skinpiel and the skullcráneo
have alreadyya been removedremoto,
146
382800
2336
la piel y el cráneo
ya se han apartado,
ahora Ud. busca en el cerebro.
06:37
so you're looking at the braincerebro.
147
385160
1536
Y todo lo que sabe de este paciente
06:38
And all you know about this patientpaciente
148
386720
1696
es que hay un tumor del tamaño
de una pelota de golf o menos
06:40
is that there's a tumortumor
about the sizetamaño of a golfgolf ballpelota or so
149
388440
2816
en el lóbulo frontal derecho
del cerebro de esta persona.
06:43
in the right frontalfrontal lobelóbulo
of this person'spersona braincerebro.
150
391280
2320
06:46
And that's more or lessMenos it.
151
394080
1336
Y eso es más o menos todo.
06:47
So you're looking down, and unfortunatelyDesafortunadamente
everything looksmiradas the samemismo,
152
395440
3216
Así que Ud. está mirando
y por desgracia, todo parece igual,
porque el tejido del cáncer del cerebro
y el tejido cerebral sano
06:50
because braincerebro cancercáncer tissuetejido
and healthysaludable braincerebro tissuetejido
153
398680
3096
en realidad tienen el mismo aspecto.
06:53
really just look the samemismo.
154
401800
1576
Así que pasa por encima con el pulgar,
06:55
And so you're going in with your thumbpulgar,
155
403400
1896
06:57
and you startcomienzo to pressprensa
a little bitpoco on the braincerebro,
156
405320
2336
y se empieza a presionar
un poco en el cerebro,
06:59
because tumorstumores tendtender to be
a little harderMás fuerte, stiffermás rígido,
157
407680
2416
porque los tumores tienden a ser
algo más fuertes, más rígidos,
07:02
and so you go in and go
a little bitpoco like this and say,
158
410120
2616
y así uno se adentra un poco y dice:
07:04
"It seemsparece like the tumortumor is right there."
159
412760
1976
"Parece que el tumor está ahí".
Luego, uno toma e bisturí
y empieza a cortar el tumor
07:06
Then you take out your knifecuchillo
and startcomienzo cuttingcorte the tumortumor
160
414760
2656
07:09
piecepieza by piecepieza by piecepieza.
161
417440
1256
trozo a trozo.
07:10
And as you're takingtomando the tumortumor out,
162
418720
1696
Y mientras recorta el tumor,
07:12
then you're gettingconsiguiendo
to a stageescenario where you think,
163
420440
2216
uno llega al momento que piensa:
07:14
"AlrightBien, I'm donehecho.
I tooktomó out everything."
164
422680
2136
"Muy bien, he terminado.
Saqué todo".
07:16
And at this stageescenario, if that's --
165
424840
1536
Y en ese momento,
07:18
so farlejos everything soundedsonaba,
like, prettybonita crazyloca --
166
426400
2696
—hasta ahora todo parecía bastante loco—
07:21
you're now about to facecara the mostmás
challengingdesafiante decisiondecisión of your life here.
167
429120
3696
uno está a punto de enfrentarse
a la decisión más difícil de su vida.
Porque ahora hay que decidir,
07:24
Because now you need to decidedecidir,
168
432840
1536
07:26
should I stop here
and let this patientpaciente go,
169
434400
2696
parar ahí y dejar estar a este paciente,
07:29
riskingarriesgar that there mightpodría be
some leftoversobrante cancercáncer cellsCélulas behinddetrás
170
437120
2936
arriesgando haber dejado
células cancerosas sobrantes
que no se podían ver,
07:32
that I just couldn'tno pudo see,
171
440080
1856
07:33
or should I take away some extraextra marginsmárgenes,
172
441960
2656
o llegar a márgenes adicionales,
07:36
typicallytípicamente about an inchpulgada or so
around the tumortumor
173
444640
2856
típicamente cerca de una pulgada
o menos alrededor del tumor
07:39
just to be sure that I removedremoto everything?
174
447520
2200
solo para asegurarse de que quita todo.
07:43
So this is not a simplesencillo decisiondecisión to make,
175
451400
3840
Así que esto no es
una decisión fácil de tomar
07:47
and unfortunatelyDesafortunadamente this is the decisiondecisión
176
455840
1936
y, por desgracia, esta es la decisión
que los neurocirujanos de cáncer
tienen que tomar a diario
07:49
that braincerebro cancercáncer surgeonscirujanos
have to take everycada singlesoltero day
177
457800
3336
cuando ven a sus pacientes.
07:53
as they're seeingviendo theirsu patientspacientes.
178
461160
1600
Y así recuerdo haber hablado
con amigos míos en el laboratorio:
07:55
And so I rememberrecuerda talkinghablando
to a fewpocos friendsamigos of minemía in the lablaboratorio,
179
463320
2936
"Debe existir una mejor manera".
07:58
and we say, "BoyChico,
there's got to be a better way."
180
466280
2376
Pero no de la forma que se dice a
un amigo que debe haber una mejor manera.
08:00
But not just like you tell a friendamigo
that there's got to be a better way.
181
468680
3416
Tiene que existir
una manera mejor para esto.
08:04
There's just got to be a better way here.
182
472120
1953
08:06
This is just incredibleincreíble.
183
474097
1519
Esto es simplemente increíble.
Y así que miramos hacia atrás.
08:07
And so we lookedmirado back.
184
475640
1656
Recuerden esos escaneos PET
de los que hablé, el azúcar, etc.
08:09
RememberRecuerda those PETMASCOTA scansescaneos I told you about,
the sugarazúcar and so on.
185
477320
2976
08:12
We said, hey, how about
insteaden lugar of usingutilizando sugarazúcar moleculesmoléculas,
186
480320
2736
Dijimos, ¿qué hay en lugar
de moléculas de azúcar?
08:15
let's maybe take tinyminúsculo, tinyminúsculo
little particlespartículas madehecho of goldoro,
187
483080
3136
Tomemos diminutas partículas,
hechas de oro,
08:18
and let's programprograma them with some
interestinginteresante chemistryquímica around them.
188
486240
3656
y programémoslas con la química
interesante que les rodea.
08:21
Let's programprograma them
to look for cancercáncer cellsCélulas.
189
489920
2416
Programémoslas para buscar
células cancerosas.
08:24
And then we will injectinyectar
these goldoro particlespartículas
190
492360
2096
Y luego inyectemos
estas partículas de oro
08:26
into these patientspacientes by the billionsmiles de millones again,
191
494480
2256
de a miles de millones en estos pacientes
08:28
and we'llbien have them go all over the bodycuerpo,
192
496760
1976
e irán por todo el cuerpo,
08:30
and just like secretsecreto agentsagentes, if you will,
193
498760
1976
y al igual que agentes secretos,
08:32
go and walkcaminar by
everycada singlesoltero cellcelda in our bodycuerpo
194
500760
2816
caminando por
todas las células del cuerpo
08:35
and knockgolpe on the doorpuerta of that cellcelda,
195
503600
1696
llamando a la puerta de cada célula
preguntado:
"¿Eres una célula cancerosa o sana?
08:37
and askpedir, "Are you a cancercáncer cellcelda
or are you a healthysaludable cellcelda?
196
505320
2736
Si eres una célula sana, seguimos camino.
08:40
If you're a healthysaludable cellcelda, we're movingemocionante on.
197
508080
2016
Si eres una célula cancerosa,
nos pegaremos a ti para resplandecer.
08:42
If you're a cancercáncer cellcelda,
we're stickingpega in and shiningbrillante out
198
510120
2736
08:44
and tellingnarración us,
"Hey, look at me, I'm here."
199
512880
2096
informándonos: "Mira, estoy aquí".
Y lo harán a través de cámaras
08:47
And they'llellos van a do it
throughmediante some interestinginteresante camerascámaras
200
515000
2376
que hemos desarrollado en el laboratorio.
08:49
that we developeddesarrollado in the lablaboratorio.
201
517400
1416
08:50
And onceuna vez we see that,
maybe we can guideguía braincerebro cancercáncer surgeonscirujanos
202
518840
2935
Y una vez que lo veamos, podamos, tal vez,
guiar a los neurocirujanos de cáncer
08:53
towardshacia takingtomando only the tumortumor
and leavingdejando the healthysaludable braincerebro alonesolo.
203
521799
3401
hacia la extracción solo del tumor
dejando el cerebro sano en paz.
08:57
And so we'venosotros tenemos testedprobado that,
and boychico, this workstrabajos well.
204
525720
3056
Y por lo que hemos probado,
esto funciona bien.
09:00
So I'm going to showespectáculo you an exampleejemplo now.
205
528800
1976
Así que mostraré un ejemplo ahora.
09:02
What you're looking at here
206
530800
1776
Lo que estamos viendo aquí
09:04
is an imageimagen of a mouse'sratón braincerebro,
207
532600
3936
es una imagen del cerebro de un ratón,
09:08
and we'venosotros tenemos implantedimplantado
into this mouse'sratón braincerebro
208
536560
3136
y hemos implantado
en el cerebro de este ratón
09:11
a smallpequeña little tumortumor.
209
539720
1256
un pequeño tumor.
09:13
And so this tumortumor is now
growingcreciente in this mouse'sratón braincerebro,
210
541000
2616
Y este tumor crece
en el cerebro de este ratón,
09:15
and then we'venosotros tenemos takentomado a doctordoctor
and askedpreguntó the doctordoctor
211
543640
2656
y luego pedimos a un cirujano
operar el ratón como si fuera un paciente,
09:18
to please operatefuncionar on the mouseratón
as if that was a patientpaciente,
212
546320
2816
y sacar trozo a trozo el tumor.
09:21
and take out piecepieza by piecepieza
out of the tumortumor.
213
549160
2416
Y mientras que él lo está haciendo,
09:23
And while he's doing that,
214
551600
1776
tomamos las imágenes para
ver dónde están las partículas de oro.
09:25
we're going to take imagesimágenes
to see where the goldoro particlespartículas are.
215
553400
2976
09:28
And so we're going to first startcomienzo
216
556400
1616
Y así vamos hacia la primera incisión
09:30
by injectinginyectar these goldoro particlespartículas
into this mouseratón,
217
558040
2416
con la inyección de
las partículas de oro en este ratón,
09:32
and we're going to see
right here at the very left there
218
560480
2896
y veamos aquí, en la izquierdo hay
esa imagen en la parte inferior
09:35
that imageimagen at the bottomfondo
219
563400
1256
es la imagen que muestra
donde están las partículas de oro.
09:36
is the imageimagen that showsmuestra
where the goldoro particlespartículas are.
220
564680
2496
09:39
The nicebonito thing
is that these goldoro particlespartículas
221
567200
2056
Lo bueno es que estas partículas de oro
09:41
actuallyactualmente madehecho it all the way to the tumortumor,
222
569280
2016
han hecho todo el camino hasta el tumor,
09:43
and then they shinebrillar out and tell us,
"Hey, we're here. Here'sAquí está the tumortumor."
223
571320
3656
y luego brillan y nos dicen:
"Estamos aquí. Aquí está el tumor".
Así que ahora podemos ver el tumor,
09:47
So now we can see the tumortumor,
224
575000
1376
09:48
but we're not showingdemostración this
to the doctordoctor yettodavía.
225
576400
2136
pero todavía no se lo mostramos al médico.
09:50
We're askingpreguntando the doctordoctor,
now please startcomienzo cuttingcorte away the tumortumor,
226
578560
3056
Pedimos al médico que ahora
empiece a extirpar el tumor,
y ven aquí que el médico acaba
de extirpar el primer cuadrante del tumor
09:53
and you'lltu vas a see here the doctordoctor
just tooktomó the first quadrantcuadrante of the tumortumor
227
581640
3416
y ven que el primer cuadrante ahora falta.
09:57
and you see that first quadrantcuadrante
is now missingdesaparecido.
228
585080
2216
Luego, el médico extirpa
el segundo cuadrante, el tercero,
09:59
The doctordoctor then tooktomó
the secondsegundo quadrantcuadrante, the thirdtercero,
229
587320
2456
10:01
and now it appearsaparece to be everything.
230
589800
1736
y ahora parece ya está todo.
Y así, en esta etapa, el médico
se volvió a nosotros y dijo:
10:03
And so at this stageescenario,
the doctordoctor camevino back to us and said,
231
591560
2736
"Muy bien, he terminado.
¿Qué más quieren que haga?
10:06
"AlrightBien, I'm donehecho.
What do you want me to do?
232
594320
2256
10:08
Should I keep things as they are
233
596600
1576
¿Debo dejar las cosas como están
10:10
or do you want me to take
some extraextra marginsmárgenes around?"
234
598200
2496
o quieren que tome unos
márgenes adicionales?"
10:12
And then we said, "Well, hangcolgar on."
235
600720
1656
Y entonces dijimos: "Espera".
Le dijimos al médico:
"No has extirpado esos dos puntos,
10:14
We told the doctordoctor,
"You've missedperdido those two spotsmanchas,
236
602400
2416
así que en lugar de extirpar
grandes márgenes de alrededor,
10:16
so rathermás bien than takingtomando hugeenorme marginsmárgenes around,
237
604840
2000
10:18
only take out those tinyminúsculo little areasáreas.
238
606864
1832
extirpa solo esas pequeñas áreas.
10:20
Take them out,
and then let's take a look."
239
608720
2016
Hazlo y luego echaremos un vistazo".
10:22
And so the doctordoctor tooktomó them away,
and lolo and beholdMirad,
240
610760
2856
Así el médico lo extirpó, y he aquí,
el cáncer ahora ha desaparecido
por completo.
10:25
the cancercáncer is now completelycompletamente goneido.
241
613640
2016
10:27
Now, the importantimportante thing
242
615680
1376
Ahora, lo importante,
10:29
is that it's not just
that the cancercáncer is completelycompletamente goneido
243
617080
2620
no es que el cáncer
ha desaparecido por completo
10:31
from this person'spersona braincerebro,
244
619724
1332
del cerebro de esta persona,
10:33
or from this mouse'sratón braincerebro.
245
621080
1320
o del cerebro de este ratón.
Lo más importante
10:35
The mostmás importantimportante thing
246
623160
1256
es que no tuvimos que extirpar
grandes cantidades de cerebro sano
10:36
is that we did not have to take
hugeenorme amountscantidades of healthysaludable braincerebro
247
624440
2896
10:39
in the processproceso.
248
627360
1216
en el proceso.
10:40
And so now we can actuallyactualmente imagineimagina a worldmundo
249
628600
2176
Y ahora realmente
podemos imaginar un mundo
10:42
where doctorsdoctores and surgeonscirujanos,
as they take away a tumortumor,
250
630800
3896
donde los médicos y cirujanos,
extirpan un tumor
sabiendo realmente lo que llevan a cabo,
10:46
they actuallyactualmente know what to take out,
251
634720
1420
10:48
and they no longermás
have to guessadivinar with theirsu thumbpulgar.
252
636170
2110
sin tener que adivinar con su pulgar.
10:51
Now, here'saquí está why it's extremelyextremadamente importantimportante
to take those tinyminúsculo little leftoversobrante tumorstumores.
253
639520
3936
Por eso que es muy importante extirpar
esos diminutos tumores sobrantes.
Esos tumores sobrantes, incluso
si son solo un puñado de células,
10:55
Those leftoversobrante tumorstumores,
even if it's just a handfulpuñado of cellsCélulas,
254
643480
2856
crecerán y replicarán el tumor,
10:58
they will growcrecer to recurrepetirse the tumortumor,
255
646360
3056
11:01
for the tumortumor to come back.
256
649440
1656
para que el tumor vuelva.
11:03
In facthecho, the reasonrazón why 80 to 90 percentpor ciento
257
651120
1936
De hecho, la razón por la cual
del 80 % a 90 %
de esas neurocirugías de cáncer
al final fallarán
11:05
of those braincerebro cancercáncer surgeriescirugías
ultimatelypor último failfallar
258
653080
2216
11:07
is because of those smallpequeña little
extraextra marginsmárgenes that were left positivepositivo,
259
655320
3776
es debido a esos pequeños márgenes
que se dejaron siendo positivo,
11:11
those smallpequeña little leftoversobrante tumorstumores
that were left there.
260
659120
2680
esos pequeños tumores sobrantes
que quedaron allí.
11:15
So this is clearlyclaramente very nicebonito,
261
663440
2176
Así que esto es claramente muy positivo,
11:17
but what I really want to sharecompartir with you
is where I think we're headingtítulo from here.
262
665640
4296
pero lo que realmente quiero compartir
con Uds. es adónde nos dirigimos.
Y así, en mi laboratorio en Stanford,
11:21
And so in my lablaboratorio at StanfordStanford,
263
669960
1656
11:23
my studentsestudiantes and I are askingpreguntando,
what should we be workingtrabajando on now?
264
671640
5520
mis estudiantes y yo nos preguntamos
¿en qué deberíamos trabajar ahora?
11:29
And I think where
medicalmédico imagingimágenes is headingtítulo to
265
677600
2856
Y creo que el diagnóstico
por imágenes se dirige
11:32
is the abilitycapacidad to look into the humanhumano bodycuerpo
266
680480
2336
a la capacidad de buscar
en el cuerpo humano
11:34
and actuallyactualmente see eachcada and everycada one
of these cellsCélulas separatelypor separado.
267
682840
3440
y ver realmente todas y cada una
de estas células por separado.
Esto nos permitirá
11:39
The abilitycapacidad like this would allowpermitir us
268
687000
1736
detectar tumores de forma temprana,
antes de que sean 100 millones de células
11:40
to actuallyactualmente pickrecoger up tumorstumores
way, way earliermás temprano in the processproceso,
269
688760
2896
11:43
way before it's 100 millionmillón cellsCélulas insidedentro,
so we can actuallyactualmente do something about it.
270
691680
3920
y realmente podemos
hacer algo al respecto.
La capacidad de ver todas y cada una
de las células también nos permitirá
11:48
An abilitycapacidad to see eachcada and everycada one
of the cellsCélulas mightpodría alsoademás allowpermitir us
271
696200
3416
hacer preguntas interesantes.
11:51
to askpedir insightfulperspicaz questionspreguntas.
272
699640
1376
Así, en el laboratorio,
ahora estamos llegando a un punto
11:53
So in the lablaboratorio,
we are now gettingconsiguiendo to a pointpunto
273
701040
2096
11:55
where we can actuallyactualmente startcomienzo askingpreguntando
these cancercáncer cellsCélulas realreal questionspreguntas,
274
703160
3256
donde realmente podemos a hacer a
estas células cancerosas preguntas reales,
11:58
like, for exampleejemplo, are you respondingrespondiendo
to the treatmenttratamiento we are givingdando you or not?
275
706440
3776
como, por ejemplo, ¿responde Ud.
al tratamiento que le estamos dando o no?
12:02
So if you're not respondingrespondiendo, we'llbien know
to stop the treatmenttratamiento right away,
276
710240
3456
Así que si Ud. no responde, sabremos
detener el tratamiento de inmediato,
12:05
daysdías into the treatmenttratamiento, not threeTres monthsmeses.
277
713720
2040
días después del tratamiento,
no en tres meses.
12:08
And so alsoademás for patientspacientes like EhudEhud
278
716480
2176
Y así también para pacientes como Ehud
12:10
that are going throughmediante these
nastyasqueroso, nastyasqueroso chemotherapyquimioterapia drugsdrogas,
279
718680
4416
que están pasando por medicamentos
de quimioterapia desagradables,
12:15
for them not to suffersufrir
280
723120
1256
para que ellos no sufran
12:16
throughmediante those horrendoushorrendo
sidelado effectsefectos of the drugsdrogas
281
724400
2896
por esos efectos secundarios
terribles de los fármacos
12:19
when the drugsdrogas are
in facthecho not even helpingración them.
282
727320
2656
cuando los medicamentos, de hecho,
ni siquiera les ayudan.
12:22
So to be frankfranco here,
283
730000
2936
Así que para ser franco,
12:24
we're prettybonita farlejos away
from winningvictorioso the warguerra againsten contra cancercáncer,
284
732960
3456
estamos bastante lejos de ganar
la guerra contra el cáncer,
12:28
just to be realisticrealista.
285
736440
1256
solo para ser realistas.
12:29
But at leastmenos I am hopefulesperanzado
286
737720
1896
Pero al menos tengo la esperanza
de que podemos luchar contra esta guerra
12:31
that we should be ablepoder to fightlucha this warguerra
with better medicalmédico imagingimágenes techniquestécnicas
287
739640
4136
con mejores técnicas
para el diagnóstico por imágenes
12:35
in the way that is not blindciego.
288
743800
1856
para evitar ir dando palos a ciegas.
12:37
Thank you.
289
745680
1216
Gracias.
12:38
(ApplauseAplausos)
290
746920
2240
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
Adam de la Zerda - Biologist, electrical engineer
Adam de la Zerda develops new medical imaging technologies to detect and destroy cancer.

Why you should listen

Adam de la Zerda is an assistant professor at the Departments of Structural Biology and Electrical Engineering (courtesy) at Stanford University – School of Medicine. He completed his undergraduate degree in computer engineering and physics from the Technion – Israel Institute of Technology in 2005 Summa Cum Laude. He received his Ph.D. in Electrical Engineering from Stanford University in 2011, where he developed the Photoacoustic Molecular Imaging technique with Sanjiv Sam Gambhir. He was then a postdoctoral fellow at the lab of Carolyn Bertozzi at UC Berkeley – Chemistry Department, before joining the Stanford faculty in 2012.

de la Zerda's research interests span the broad field of molecular imaging. His lab focuses on developing new optical imaging instrumentation and chemistry tools to study the complex spatiotemporal behavior of biomolecules in living subjects. The lab uses animal models for cancer and ophthalmic diseases such as age-related macular degeneration. His research efforts span both basic science and clinically translatable work.

de la Zerda has received many awards and honors for his work, including the Pew-Stewart Scholar for Cancer Research, the AFOSR Young Investigator Award, Baxter Faculty Scholar Award, Dale F. Frey Award, Forbes Magazine 30 Under 30 in Science and Healthcare for 2012 and 2014, NIH Director’s Early Independence Award, Damon Runyon Cancer Research Foundation Postdoctoral Fellowship, Era of Hope Distinguished Predoctoral Poster Award, Best Poster Presentation at SPIE Photonics West, the Young Investigator Award at the World Molecular Imaging Congress, the Department of Defense Breast Cancer Research Program Award for Predoctoral researchers, the Bio-X Graduate Student Fellowship and first place at the Bay Area Entrepreneurship Contest. He has published papers in leading journals including Nature Medicine, Nature Nanotechnology and PNAS. He holds a number of patents and is the founder of a medical device company, Click Diagnostics.

More profile about the speaker
Adam de la Zerda | Speaker | TED.com