TED2019
Leila Pirhaji: The medical potential of AI and metabolites
Leila Pirhaji: El potencial médico de la IA y los metabolitos
Filmed:
Readability: 5.5
1,210,569 views
Muchas enfermedades son causadas por metabolitos --pequeñas moléculas en el cuerpo como grasa, glucosa y colesterol--, pero no sabemos exactamente qué son y cómo funcionan. Empresaria de biotecnología y TEDFellow, Leila Pirhaji comparte su plan de construir una red de inteligencia artificial para caracterizar los tipos de metabolitos y ayudar a entender mejor cómo se desarrollan ciertas enfermedades, y, con esto, descubrir tratamientos más efectivos.
Leila Pirhaji - Biotech entrepreneur
Leila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases. Full bio
Leila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
In 2003,
0
1507
1889
En 2003,
00:15
when we sequenced the human genome,
1
3420
2913
cuando secuenciamos el genoma humano,
00:18
we thought we would have the answer
to treat many diseases.
to treat many diseases.
2
6357
3922
creímos que encontraríamos la respuesta
para muchas enfermedades.
para muchas enfermedades.
00:22
But the reality is far from that,
3
10974
2657
Pero la realidad está muy lejos de esto,
00:26
because in addition to our genes,
4
14782
1921
porque además de nuestros genes,
00:28
our environment and lifestyle
could have a significant role
could have a significant role
5
16727
4570
nuestro ambiente y estilo de vida
podrían tener un rol importante
podrían tener un rol importante
00:33
in developing many major diseases.
6
21321
2548
en el desarrollo de
varias enfermedades importantes.
varias enfermedades importantes.
00:35
One example is fatty liver disease,
7
23893
3580
Un ejemplo de esto es
la enfermedad del hígado graso,
la enfermedad del hígado graso,
00:39
which is affecting over 20 percent
of the population globally,
of the population globally,
8
27497
4083
que afecta a más del 20 %
de la población global,
de la población global,
00:43
and it has no treatment
and leads to liver cancer
and leads to liver cancer
9
31604
3034
no tiene tratamiento
y puede causar cáncer de hígado
y puede causar cáncer de hígado
00:46
or liver failure.
10
34662
1423
o insuficiencia hepática.
00:49
So sequencing DNA alone
doesn't give us enough information
doesn't give us enough information
11
37517
4744
Así que, secuenciar el ADN
no nos da información suficiente
no nos da información suficiente
00:54
to find effective therapeutics.
12
42285
2232
para encontrar tratamientos efectivos.
00:56
On the bright side, there are
many other molecules in our body.
many other molecules in our body.
13
44541
3756
El lado positivo es que hay muchas otras
moléculas en nuestro cuerpo.
moléculas en nuestro cuerpo.
01:00
In fact, there are
over 100,000 metabolites.
over 100,000 metabolites.
14
48321
3980
Es más, hay más de 100 000 metabolitos.
01:04
Metabolites are any molecule
that is supersmall in their size.
that is supersmall in their size.
15
52325
4296
Los metabolitos son moléculas
muy chiquitas en tamaño.
muy chiquitas en tamaño.
01:09
Known examples are glucose,
fructose, fats, cholesterol --
fructose, fats, cholesterol --
16
57193
4972
Ejemplos conocidos serían la glucosa,
la fructosa, la grasa, el colesterol,
la fructosa, la grasa, el colesterol,
01:14
things we hear all the time.
17
62189
1510
cosas que escuchamos a menudo.
01:16
Metabolites are involved
in our metabolism.
in our metabolism.
18
64273
2983
Los metabolitos están involucrados
en nuestro metabolismo.
en nuestro metabolismo.
01:20
They are also downstream of DNA,
19
68066
4028
Tienen la carga genética de nuestro ADN
01:24
so they carry information
from both our genes as well as lifestyle.
from both our genes as well as lifestyle.
20
72118
5082
así que tienen información sobre nuestros
genes y sobre nuestro estilo de vida.
genes y sobre nuestro estilo de vida.
01:29
Understanding metabolites is essential
to find treatments for many diseases.
to find treatments for many diseases.
21
77224
5649
Entender los metabolitos
puede ayudar a encontrar tratamientos
para muchas enfermedades.
para muchas enfermedades.
01:34
I've always wanted to treat patients.
22
82897
2212
Siempre quise tratar pacientes.
01:37
Despite that, 15 years ago,
I left medical school,
I left medical school,
23
85934
3858
A pesar de eso, hace 15 años,
dejé mis estudios de Medicina
dejé mis estudios de Medicina
01:41
as I missed mathematics.
24
89816
1965
porque extrañaba las matemáticas.
01:45
Soon after, I found the coolest thing:
25
93019
2936
Poco después, descubrí algo fantástico:
puedo usar la matemática
para estudiar medicina.
para estudiar medicina.
01:48
I can use mathematics to study medicine.
26
96692
2763
01:53
Since then, I've been developing
algorithms to analyze biological data.
algorithms to analyze biological data.
27
101026
5213
Desde entonces, fui desarrollando
algoritmos para analizar datos biológicos.
algoritmos para analizar datos biológicos.
01:59
So, it sounded easy:
28
107092
2283
Parecía fácil:
juntemos datos de todos los metabolitos
que hay en nuestro cuerpo,
que hay en nuestro cuerpo,
02:01
let's collect data from all
the metabolites in our body,
the metabolites in our body,
29
109399
3601
02:05
develop mathematical models to describe
how they are changed in a disease
how they are changed in a disease
30
113024
5128
desarrollemos modelos matemáticos para
describir cómo cambian con enfermedades
describir cómo cambian con enfermedades
y cómo intervienen en esos cambios
para poder tratarlas.
para poder tratarlas.
02:10
and intervene in those
changes to treat them.
changes to treat them.
31
118176
2988
02:14
Then I realized why no one
has done this before:
has done this before:
32
122488
3472
Pero me di cuenta por qué
nadie lo había hecho antes:
nadie lo había hecho antes:
es extremadamente difícil.
02:19
it's extremely difficult.
33
127230
1687
02:20
(Laughter)
34
128941
1087
(Risas)
02:22
There are many metabolites in our body.
35
130052
2412
Hay demasiados metabolitos
en nuestro cuerpo.
en nuestro cuerpo.
Cada uno es diferente de otro.
02:24
Each one is different from the other one.
36
132783
2500
02:27
For some metabolites,
we can measure their molecular mass
we can measure their molecular mass
37
135307
3728
Para algunos metabolitos,
podemos medir su masa molecular
podemos medir su masa molecular
02:31
using mass spectrometry instruments.
38
139059
2593
usando instrumentos
de espectrometría de masas.
de espectrometría de masas.
02:33
But because there could be, like,
10 molecules with the exact same mass,
10 molecules with the exact same mass,
39
141676
4393
Pero como podría haber
como 10 moléculas con la misma masa
como 10 moléculas con la misma masa
no sabemos exactamente qué son,
02:38
we don't know exactly what they are,
40
146093
1807
02:39
and if you want to clearly
identify all of them,
identify all of them,
41
147924
2774
y si se quiere
identificar todas claramente,
identificar todas claramente,
hay que hacer más experimentos,
lo que podría llevar décadas
lo que podría llevar décadas
02:42
you have to do more experiments,
which could take decades
which could take decades
42
150722
3104
02:45
and billions of dollars.
43
153850
1714
y miles de millones de dólares.
02:48
So we developed an artificial
intelligence, or AI, platform, to do that.
intelligence, or AI, platform, to do that.
44
156207
5563
Así que, desarrollamos una plataforma
de inteligencia artificial que hace eso.
de inteligencia artificial que hace eso.
02:53
We leveraged the growth of biological data
45
161794
2844
Aprovechamos el crecimiento
de los datos biológicos
de los datos biológicos
02:56
and built a database of any existing
information about metabolites
information about metabolites
46
164662
4424
y construimos una base de datos a partir
de información obtenida sobre metabolitos
de información obtenida sobre metabolitos
y sus interacciones con otras moléculas.
03:01
and their interactions
with other molecules.
with other molecules.
47
169110
3128
03:04
We combined all this data
as a meganetwork.
as a meganetwork.
48
172262
3424
Combinamos todos estos datos
como una mega red.
como una mega red.
03:07
Then, from tissues or blood of patients,
49
175710
3396
A partir de tejidos
o de la sangre de pacientes,
o de la sangre de pacientes,
03:11
we measure masses of metabolites
50
179130
2751
medimos las masas de los metabolitos
03:13
and find the masses
that are changed in a disease.
that are changed in a disease.
51
181905
3259
y encontramos las masas
que cambian en una enfermedad.
que cambian en una enfermedad.
03:17
But, as I mentioned earlier,
we don't know exactly what they are.
we don't know exactly what they are.
52
185188
3190
Pero, cómo dije antes, no sabemos
exactamente qué son.
exactamente qué son.
03:20
A molecular mass of 180 could be
either the glucose, galactose or fructose.
either the glucose, galactose or fructose.
53
188402
5135
Una masa molecular de 180
podría ser glucosa o galactosa o fructosa.
podría ser glucosa o galactosa o fructosa.
03:25
They all have the exact same mass
54
193561
2019
Todas tienen exactamente la misma masa.
03:27
but different functions in our body.
55
195604
2087
Pero tienen distintas funciones
en nuestro cuerpo.
en nuestro cuerpo.
03:29
Our AI algorithm considered
all these ambiguities.
all these ambiguities.
56
197715
3587
Nuestro algoritmo de IA
consideró todas estas ambigüedades.
consideró todas estas ambigüedades.
03:33
It then mined that meganetwork
57
201326
2736
Y luego explotó toda esa mega red
03:36
to find how those metabolic masses
are connected to each other
are connected to each other
58
204086
4353
para encontrar como esas masas metabólicas
están conectadas entre sí
están conectadas entre sí
03:40
that result in disease.
59
208463
1958
para causar una enfermedad.
03:42
And because of the way they are connected,
60
210445
2238
Y por la forma en la que están conectadas,
03:44
then we are able to infer
what each metabolite mass is,
what each metabolite mass is,
61
212707
4323
podemos deducir cuál es
la masa del metabolito,
la masa del metabolito,
como esta 180 que podría ser glucosa,
03:49
like that 180 could be glucose here,
62
217054
2924
03:52
and, more importantly, to discover
63
220002
2551
y más importante aún, descubrir
03:54
how changes in glucose
and other metabolites
and other metabolites
64
222577
3367
cómo los cambios en la glucosa
y otros metabolitos
y otros metabolitos
pueden causar enfermedades.
03:57
lead to a disease.
65
225968
1505
03:59
This novel understanding
of disease mechanisms
of disease mechanisms
66
227497
2995
Esta comprensión
del mecanismo de las enfermedades
del mecanismo de las enfermedades
nos deja descubrir terapias
efectivas para tratar eso.
efectivas para tratar eso.
04:02
then enable us to discover
effective therapeutics to target that.
effective therapeutics to target that.
67
230516
4492
04:07
So we formed a start-up company
to bring this technology to the market
to bring this technology to the market
68
235601
3845
Creamos una empresa emergente
para llevar esta tecnología al mercado
para llevar esta tecnología al mercado
y para cambiar la vida de la gente.
04:11
and impact people's lives.
69
239470
1805
04:13
Now my team and I at ReviveMed
are working to discover
are working to discover
70
241722
3545
Ahora mi equipo y yo en ReviveMed
estamos trabajando para descubrir
estamos trabajando para descubrir
tratamientos para enfermedades mayores
causadas por metabolitos
causadas por metabolitos
04:17
therapeutics for major diseases
that metabolites are key drivers for,
that metabolites are key drivers for,
71
245291
5105
como la enfermedad hepática,
04:22
like fatty liver disease,
72
250420
1897
04:24
because it is caused
by accumulation of fats,
by accumulation of fats,
73
252341
2924
que es causada
por la acumulación de grasas,
por la acumulación de grasas,
que son tipos de metabolitos
que se encuentran en el hígado.
que se encuentran en el hígado.
04:27
which are types
of metabolites in the liver.
of metabolites in the liver.
74
255289
2473
04:29
As I mentioned earlier,
it's a huge epidemic with no treatment.
it's a huge epidemic with no treatment.
75
257786
3940
Como dije antes, es una epidemia
gigante sin tratamiento.
gigante sin tratamiento.
04:33
And fatty liver disease
is just one example.
is just one example.
76
261750
2724
Y la enfermedad hepática,
es solo un ejemplo.
es solo un ejemplo.
04:36
Moving forward, we are going to tackle
hundreds of other diseases
hundreds of other diseases
77
264498
4178
Cambiando de tema, enfrentaremos
cientos de otras enfermedades,
cientos de otras enfermedades,
que no tienen tratamiento.
04:40
with no treatment.
78
268700
1493
04:42
And by collecting more and more
data about metabolites
data about metabolites
79
270217
4554
Conforme recolectamos más y más
información sobre los metabolitos
información sobre los metabolitos
04:46
and understanding
how changes in metabolites
how changes in metabolites
80
274795
3544
y entendemos cómo
los cambios en los metabolitos
los cambios en los metabolitos
llevan al desarrollo de enfermedades,
04:50
leads to developing diseases,
81
278363
2402
04:52
our algorithms will get
smarter and smarter
smarter and smarter
82
280789
3489
nuestros algoritmos se volverán
más y más inteligentes
más y más inteligentes
04:56
to discover the right therapeutics
for the right patients.
for the right patients.
83
284302
4196
para poder descubrir los tratamientos
correctos para los pacientes.
correctos para los pacientes.
05:00
And we will get closer to reach our vision
84
288522
3770
Llegaremos más y más cerca
a cumplir nuestra visión
a cumplir nuestra visión
05:04
of saving lives with every line of code.
85
292316
3863
de salvar vidas
con cada línea de programación.
con cada línea de programación.
Gracias.
05:08
Thank you.
86
296203
1321
05:09
(Applause)
87
297548
3827
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Leila Pirhaji - Biotech entrepreneurLeila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases.
Why you should listen
Leila Pirhaji is the founder of ReviveMed, an AI platform that can quickly and inexpensively characterize large numbers of metabolites (small molecules like glucose or cholesterol) from the blood, urine and tissues of patients. This allows for the detection of molecular mechanisms that lead to disease and the discovery of drugs that target these disease mechanisms.
Leila Pirhaji | Speaker | TED.com