TEDxAarhus
Fatima AlZahra'a Alatraktchi: To detect diseases earlier, let's speak bacteria's secret language
פאטימה אל'זהרה אלאטרקצ'י: הבה נדבר בשפת החיידקים ונגלה מחלות מוקדם יותר
Filmed:
Readability: 4.9
1,799,889 views
חיידקים "מדברים" זה עם זה, כאשר הם שולחים מידע כימי כדי לתאם התקפות. מה אם יכולנו להאזין למה שהם אומרים? הננו-פיזיקאית פאטימה אל'זהרה אלאטרקצ'י המציאה כלי שמרגל אחר השיחות של החיידקים ומתרגם את התקשורת הסודית שלהם לשפת אנוש. עבודתה עשויה לסלול את הדרך לאבחנה מוקדמת של מחלות -- אפילו עוד לפני שנחלה בהן.
Fatima AlZahra'a Alatraktchi - Nanophysicist, entrepreneur
Fatima AlZahra'a Alatraktchi invented a method to spy on the social behavior and communication of bacteria. Full bio
Fatima AlZahra'a Alatraktchi invented a method to spy on the social behavior and communication of bacteria. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
You don't know them.
0
1992
1325
אינכם מכירים אותם.
00:16
You don't see them.
1
4150
1286
אינכם רואים אותם.
00:18
But they're always around,
2
6405
2003
אבל הם תמיד בסביבה,
00:21
whispering,
3
9404
1680
לוחשים,
00:23
making secret plans,
4
11108
1814
רוחשים תכניות סתרים,
00:25
building armies with millions of soldiers.
5
13700
3682
בונים צבאות עם מיליוני חיילים.
00:30
And when they decide to attack,
6
18826
1791
וכאשר הם מחליטים לתקוף,
00:33
they all attack at the same time.
7
21435
2262
הם כולם תוקפים בבת אחת.
00:39
I'm talking about bacteria.
8
27130
1779
אני מתכוונת לחיידקים.
00:40
(Laughter)
9
28933
1325
(צחוק)
00:42
Who did you think I was talking about?
10
30282
1855
על מי חשבתם שאני מדברת?
00:46
Bacteria live in communities
just like humans.
just like humans.
11
34401
3194
חיידקים חיים בקהילות
בדיוק כמו בני-אדם.
בדיוק כמו בני-אדם.
00:49
They have families,
12
37619
1273
יש להם משפחות,
00:50
they talk,
13
38916
1151
הם מדברים,
והם מתכננים את הפעילויות שלהם.
00:52
and they plan their activities.
14
40091
1842
00:53
And just like humans, they trick, deceive,
15
41957
2657
ובדיוק כמו בני-אדם,
הם מערימים, מטעים,
הם מערימים, מטעים,
00:56
and some might even cheat on each other.
16
44638
2134
וחלקם אף מרמים
האחד את השני.
האחד את השני.
01:00
What if I tell you that we can listen
to bacterial conversations
to bacterial conversations
17
48127
3847
מה תגידו אם אומר לכם שאנחנו יכולים
להאזין לשיחות של חיידקים
להאזין לשיחות של חיידקים
01:03
and translate their confidential
information into human language?
information into human language?
18
51998
3574
ולתרגם את המידע החסוי שלהם
לשפת בני אדם?
לשפת בני אדם?
01:08
And what if I tell you that translating
bacterial conversations can save lives?
bacterial conversations can save lives?
19
56255
4798
ומה אם אומר לכם שתרגום של שיחות של חיידקים יכול להציל חיים?
01:14
I hold a PhD in nanophysics,
20
62519
1771
יש לי תואר דוקטור בננו-פיזיקה,
01:16
and I've used nanotechnology
to develop a real-time translation tool
to develop a real-time translation tool
21
64314
4376
והשתמשתי בננו-טכנולוגיה
לפיתוח כלי תרגום בזמן אמת
לפיתוח כלי תרגום בזמן אמת
01:20
that can spy on bacterial communities
22
68714
2319
שיכול לרגל אחרי קהילות של חיידקים
01:23
and give us recordings
of what bacteria are up to.
of what bacteria are up to.
23
71057
2916
ולספק לנו הקלטות שמספרות
מה זוממים החיידקים.
מה זוממים החיידקים.
01:28
Bacteria live everywhere.
24
76123
1596
חיידקים חיים בכל מקום.
01:29
They're in the soil, on our furniture
25
77743
2329
הם נמצאים באדמה, ברהיטים שלנו
01:32
and inside our bodies.
26
80096
1311
ובתוך גופנו.
01:34
In fact, 90 percent of all the live cells
in this theater are bacterial.
in this theater are bacterial.
27
82083
4539
למעשה, 90% מכל התאים החיים
באולם הזה הינם חיידקים.
באולם הזה הינם חיידקים.
01:39
Some bacteria are good for us;
28
87915
1599
חלק מהחיידקים טובים עבורנו -
01:41
they help us digest food
or produce antibiotics.
or produce antibiotics.
29
89538
3212
הם עוזרים לנו לעכל מזון
או מייצרים אנטיביוטיקה.
או מייצרים אנטיביוטיקה.
01:44
And some bacteria are bad for us;
30
92774
2092
וחלק מהחיידקים רעים עבורנו -
01:46
they cause diseases and death.
31
94890
1894
הם גורמים מחלות ומוות.
01:49
To coordinate all
the functions bacteria have,
the functions bacteria have,
32
97794
2416
כדי שיוכלו לתאם ביניהם
את כל מה שהם עושים,
את כל מה שהם עושים,
01:52
they have to be able to organize,
33
100234
2072
הם צריכים להיות בעלי יכולת לארגן,
01:54
and they do that just like us humans --
34
102330
2041
והם עושים זאת בדיוק כמונו בני האדם,
01:56
by communicating.
35
104395
1159
באמצעות תקשורת.
01:58
But instead of using words,
36
106751
1475
אלא שבמקום להשתמש במלים,
02:00
they use signaling molecules
to communicate with each other.
to communicate with each other.
37
108250
2942
הם משתמשים במולקולות איתות
כדי לתקשר האחד עם השני.
כדי לתקשר האחד עם השני.
02:04
When bacteria are few,
38
112083
1257
כאשר החיידקים מועטים,
02:05
the signaling molecules just flow away,
39
113364
2743
מולקולות האיתות פשוט זורמות הלאה,
02:08
like the screams of a man
alone in the desert.
alone in the desert.
40
116131
2505
בדומה לזעקה של אדם לבד במדבר.
02:11
But when there are many bacteria,
the signaling molecules accumulate,
the signaling molecules accumulate,
41
119518
3992
אבל כשיש הרבה חיידקים,
מולקולות האיתות מצטברות,
מולקולות האיתות מצטברות,
02:15
and the bacteria start sensing
that they're not alone.
that they're not alone.
42
123534
2992
והחיידקים מתחילים
להרגיש שהם אינם לבד.
להרגיש שהם אינם לבד.
02:19
They listen to each other.
43
127309
1334
הם מאזינים האחד לשני.
02:21
In this way, they keep track
of how many they are
of how many they are
44
129459
2816
בדרך זו הם יודעים
כמה מהם ישנם בסביבה
כמה מהם ישנם בסביבה
02:24
and when they're many enough
to initiate a new action.
to initiate a new action.
45
132299
3321
ומתי יש מספיק מהם
כדי ליזום פעולה חדשה.
כדי ליזום פעולה חדשה.
02:28
And when the signaling molecules
have reached a certain threshold,
have reached a certain threshold,
46
136575
3857
כאשר כמות מולקולות האיתות
עולה על סף מסויים,
עולה על סף מסויים,
02:32
all the bacteria sense at once
that they need to act
that they need to act
47
140456
3121
כל החיידקים, חשים
בבת אחת, שעליהם לבצע
בבת אחת, שעליהם לבצע
02:35
with the same action.
48
143601
1318
את אותה פעולה.
02:37
So bacterial conversation consists
of an initiative and a reaction,
of an initiative and a reaction,
49
145967
4326
לכן, שיחה של החיידקים,
מורכבת מהתנעה ותגובה,
מורכבת מהתנעה ותגובה,
02:42
a production of a molecule
and the response to it.
and the response to it.
50
150317
3072
ייצור של מולקולה
והתגובה אליה.
והתגובה אליה.
02:47
In my research, I focused on spying
on bacterial communities
on bacterial communities
51
155094
3340
במחקר שלי, התמקדתי בריגול
אחר קהילות של חיידקים
אחר קהילות של חיידקים
02:50
inside the human body.
52
158458
1403
הנמצאים בתוך גוף האדם.
02:52
How does it work?
53
160343
1245
איך זה עובד?
02:54
We have a sample from a patient.
54
162385
1915
אנחנו לוקחים דגימה ממטופל.
02:56
It could be a blood or spit sample.
55
164324
2538
זאת יכולה להיות דגימת דם או רוק.
02:59
We shoot electrons into the sample,
56
167304
2537
אנחנו יורים אלקטרונים לתוך הדגימה,
03:01
the electrons will interact with any
communication molecules present,
communication molecules present,
57
169865
3920
האלקטרונים מתקשרים עם כל מולקולת תקשורת שנמצאת,
03:05
and this interaction
will give us information
will give us information
58
173809
2381
והתקשורת הזאת מספקת לנו מידע
03:08
on the identity of the bacteria,
59
176214
1891
על זהותם של החיידקים,
03:10
the type of communication
60
178129
1671
סוג התקשורת
03:11
and how much the bacteria are talking.
61
179824
2293
וכמה מהחיידקים מדברים.
03:16
But what is it like
when bacteria communicate?
when bacteria communicate?
62
184269
2321
אבל איך זה נראה
כאשר חיידקים מתַקְשרים?
כאשר חיידקים מתַקְשרים?
03:19
Before I developed the translation tool,
63
187747
3760
לפני שפיתחתי את כלי התרגום,
03:23
my first assumption was that bacteria
would have a primitive language,
would have a primitive language,
64
191531
3846
ההנחה הראשונית שלי היתה שלחיידקים
יש שפה פרימיטיבית,
יש שפה פרימיטיבית,
03:27
like infants that haven't developed
words and sentences yet.
words and sentences yet.
65
195401
3178
בדומה לתינוקות שלא פיתחו עדיין
מלים ומשפטים עדיין.
מלים ומשפטים עדיין.
03:31
When they laugh, they're happy;
when they cry, they're sad.
when they cry, they're sad.
66
199208
2921
כשהם צוחקים - הם שמחים,
כשהם בוכים - הם עצובים.
כשהם בוכים - הם עצובים.
פשוט מאוד.
03:34
Simple as that.
67
202153
1150
03:36
But bacteria turned out to be nowhere
as primitive as I thought they would be.
as primitive as I thought they would be.
68
204008
4115
אבל חיידקים מסתבר לא קרובים אפילו
להיות פרימיטיביים כפי שחשבתי שהם.
להיות פרימיטיביים כפי שחשבתי שהם.
03:40
A molecule is not just a molecule.
69
208615
2240
מולקולה היא לא רק מולקולה.
03:42
It can mean different things
depending on the context,
depending on the context,
70
210879
2754
היא יכולה להיות דברים שונים
בהתאם להקשר.
בהתאם להקשר.
03:46
just like the crying of babies
can mean different things:
can mean different things:
71
214404
2942
בדיוק כמו שבכי של תינוקות
יכול להביע הרבה דברים:
יכול להביע הרבה דברים:
03:49
sometimes the baby is hungry,
72
217370
1770
לפעמים התינוק רעב,
03:51
sometimes it's wet,
73
219164
1194
לפעמים הוא רטוב,
03:52
sometimes it's hurt or afraid.
74
220382
2019
לפעמים הוא פגוע או פוחד.
03:54
Parents know how to decode those cries.
75
222425
2350
הורים יודעים לפענח את סוגי הבכי.
03:57
And to be a real translation tool,
76
225624
1882
וכדי שכלי התרגום יהיה אמיתי
03:59
it had to be able to decode
the signaling molecules
the signaling molecules
77
227530
2973
היה עליו להיות מסוגל לפענח
את מולקולות האיתות
את מולקולות האיתות
04:02
and translate them
depending on the context.
depending on the context.
78
230527
4061
ולתרגם אותן בהתאם להקשר.
04:07
And who knows?
79
235497
1151
ומי יודע?
04:08
Maybe Google Translate
will adopt this soon.
will adopt this soon.
80
236672
2161
אולי "גוגל טרנסלייט" יאמץ אותו בקרוב.
04:10
(Laughter)
81
238857
2369
(צחוק)
04:14
Let me give you an example.
82
242386
1718
אתן לכם דוגמה.
04:16
I've brought some bacterial data
that can be a bit tricky to understand
that can be a bit tricky to understand
83
244128
3589
הבאתי קצת מידע על חיידקים
שעלול להיות קצת קשה להבינו
שעלול להיות קצת קשה להבינו
04:19
if you're not trained,
84
247741
1151
אם אינכם מאומנים בכך,
04:20
but try to take a look.
85
248916
1345
אבל נסו להתבונן.
04:23
(Laughter)
86
251548
1919
(צחוק)
04:26
Here's a happy bacterial family
that has infected a patient.
that has infected a patient.
87
254959
3477
כאן ישנה משפחת חיידקים מאושרת
שהדביקה חולה.
שהדביקה חולה.
04:32
Let's call them the Montague family.
88
260261
2033
הבה נקרא להם משפחת "מונטַגְיו".
04:35
They share resources,
they reproduce, and they grow.
they reproduce, and they grow.
89
263920
3461
הם חולקים ביניהם משאבים,
הם מתחלקים, והם גדלים.
הם מתחלקים, והם גדלים.
04:40
One day, they get a new neighbor,
90
268294
1979
יום אחד הגיעו אליהם שכנים חדשים,
04:44
bacterial family Capulet.
91
272746
1767
משפחת החיידקים "קָפּולֵט".
04:46
(Laughter)
92
274537
1150
(צחוק)
04:48
Everything is fine,
as long as they're working together.
as long as they're working together.
93
276157
2790
הכל בסדר, כל עוד הם עובדים ביחד.
04:52
But then something unplanned happens.
94
280377
3006
אבל אז קורה משהו בלתי מתוכנן.
04:56
Romeo from Montague has a relationship
with Juliet from Capulet.
with Juliet from Capulet.
95
284449
4218
רומיאו ממשפחת מונטגיו מפתח יחסים
עם יוליה ממשפחת קפולט.
עם יוליה ממשפחת קפולט.
05:00
(Laughter)
96
288691
1150
(צחוק)
05:02
And yes, they share genetic material.
97
290978
2895
וכן, הם חולקים חומר גנטי.
05:05
(Laughter)
98
293897
2109
(צחוק)
05:10
Now, this gene transfer
can be dangerous to the Montagues
can be dangerous to the Montagues
99
298630
2751
ובכן, העברת גנים זו עלולה להיות
מסוכנת לבני מונטַגְיו.
מסוכנת לבני מונטַגְיו.
05:13
that have the ambition to be the only
family in the patient they have infected,
family in the patient they have infected,
100
301405
4066
אשר שואפים להיות המשפחה היחידה
בתוך החולה אותו הדביקו,
בתוך החולה אותו הדביקו,
05:17
and sharing genes contributes
101
305495
1424
וחלוקת גנים תורמת לזה
05:18
to the Capulets developing
resistance to antibiotics.
resistance to antibiotics.
102
306943
2834
שבני משפחת קָפּולֵט
מפתחים עמידות לאנטיביוטיקה
מפתחים עמידות לאנטיביוטיקה
05:23
So the Montagues start talking internally
to get rid of this other family
to get rid of this other family
103
311747
4645
אז בני מונטַגְיו מתחילים לדבר ביניהם
על איך להפטר מהמשפחה האחרת.
על איך להפטר מהמשפחה האחרת.
05:28
by releasing this molecule.
104
316416
1722
על-ידי שחרור המולקולה הזאת.
05:30
(Laughter)
105
318688
1150
(צחוק)
05:32
And with subtitles:
106
320700
1362
ועם כתוביות:
05:34
[Let us coordinate an attack.]
107
322372
1606
[בואו נתאם התקפה.]
05:36
(Laughter)
108
324002
1291
(צחוק)
05:37
Let's coordinate an attack.
109
325639
1791
בואו נתאם התקפה.
05:41
And then everybody at once responds
110
329148
3100
ואז כולם ביחד, בבת אחת מגיבים
05:44
by releasing a poison
that will kill the other family.
that will kill the other family.
111
332272
4323
על-ידי שחרור רעל שיהרוג את המשפחה האחרת.
05:48
[Eliminate!]
112
336619
1768
[חסֵל!]
05:52
(Laughter)
113
340129
2132
(צחוק)
05:55
The Capulets respond
by calling for a counterattack.
by calling for a counterattack.
114
343338
4393
בני קָפּולֵט מגיבים
בקריאה להתקפת נגד.
בקריאה להתקפת נגד.
05:59
[Counterattack!]
115
347755
1156
[התקפת נגד!]
06:00
And they have a battle.
116
348935
1425
ויש קרב.
06:04
This is a video of real bacteria
dueling with swordlike organelles,
dueling with swordlike organelles,
117
352090
4618
זהו סרטון של חיידקים אמיתיים
הנלחמים בעזרת אברונים דמויי חרב,
הנלחמים בעזרת אברונים דמויי חרב,
06:08
where they try to kill each other
118
356732
1613
בו הם נראים מנסים
להרוג אחד את השני
להרוג אחד את השני
06:10
by literally stabbing
and rupturing each other.
and rupturing each other.
119
358369
2838
ממש על-ידי דקירה
וקריעה אחד את השני.
וקריעה אחד את השני.
06:14
Whoever's family wins this battle
becomes the dominant bacteria.
becomes the dominant bacteria.
120
362784
3961
המשפחה שתנצח בקרב
תהיה הדומיננטית.
תהיה הדומיננטית.
06:20
So what I can do is to detect
bacterial conversations
bacterial conversations
121
368360
3279
אז מה שאני יכולה לעשות
זה לגלות שיחות של חיידקים
זה לגלות שיחות של חיידקים
06:23
that lead to different
collective behaviors
collective behaviors
122
371663
2032
שמובילות להתנהגויות
קולקטיביות שונות
קולקטיביות שונות
06:25
like the fight you just saw.
123
373719
1435
כמו הקרב שראיתם זה עתה.
06:27
And what I did was to spy
on bacterial communities
on bacterial communities
124
375633
2917
ומה שעשיתי היה
לרגל אחרי קהילות החיידקים
לרגל אחרי קהילות החיידקים
06:30
inside the human body
125
378574
2043
בתוך הגוף האנושי
06:32
in patients at a hospital.
126
380641
1716
של מטופלים בבית-חולים.
06:34
I followed 62 patients in an experiment,
127
382737
2470
עקבתי אחרי 62 מטופלים במהלך ניסוי,
06:37
where I tested the patient samples
for one particular infection,
for one particular infection,
128
385231
3748
בו בחנתי דגימות של מטופלים
בחיפוש אחר זיהום מסויים,
בחיפוש אחר זיהום מסויים,
06:41
without knowing the results
of the traditional diagnostic test.
of the traditional diagnostic test.
129
389003
3329
מבלי לדעת את התוצאות של
בדיקות האבחון השגרתיות.
בדיקות האבחון השגרתיות.
06:44
Now, in bacterial diagnostics,
130
392356
4220
לידיעה, בעת אבחון של חיידקים
06:48
a sample is smeared out on a plate,
131
396600
1981
מורחים דגימה על צלוחית,
06:50
and if the bacteria grow within five days,
132
398605
3124
ואם החיידקים גדלים בתוך חמישה ימים,
06:53
the patient is diagnosed as infected.
133
401753
2364
מאובחן המטופל כחולה שנדבק.
06:57
When I finished the study
and I compared the tool results
and I compared the tool results
134
405842
2819
כאשר סיימתי את המחקר
והשוויתי בין התוצאות של הכלי
והשוויתי בין התוצאות של הכלי
07:00
to the traditional diagnostic test
and the validation test,
and the validation test,
135
408685
3238
לאלה של בדיקות האבחון השגרתיות
ושל בדיקות האימות,
ושל בדיקות האימות,
07:03
I was shocked.
136
411947
1400
הייתי בהלם.
07:05
It was far more astonishing
than I had ever anticipated.
than I had ever anticipated.
137
413371
3711
זה היה הרבה יותר
מפתיע ממה שציפיתי.
מפתיע ממה שציפיתי.
07:10
But before I tell you
what the tool revealed,
what the tool revealed,
138
418011
2139
אבל לפני שאספר לכם מה חשף הכלי,
07:12
I would like to tell you about
a specific patient I followed,
a specific patient I followed,
139
420174
2994
אני רוצה לספר לכם
על מטופלת מסויימת.
על מטופלת מסויימת.
07:15
a young girl.
140
423192
1167
ילדה צעירה.
07:16
She had cystic fibrosis,
141
424803
1450
היה לה סיסטיק פיבורזיס,
07:18
a genetic disease that made her lungs
susceptible to bacterial infections.
susceptible to bacterial infections.
142
426277
3740
מחלה גנטית שגרמה לריאות שלה
להיות פגיעות לזיהומים חיידקיים.
להיות פגיעות לזיהומים חיידקיים.
07:22
This girl wasn't a part
of the clinical trial.
of the clinical trial.
143
430837
2396
הילדה הזאת לא היתה
חלק מהניסוי במרפאה.
חלק מהניסוי במרפאה.
07:25
I followed her because I knew
from her medical record
from her medical record
144
433257
2827
עקבתי אחריה כי ידעתי
שעל פי התיק הרפואי שלה
שעל פי התיק הרפואי שלה
07:28
that she had never had
an infection before.
an infection before.
145
436108
2100
שהיא לא נדבקה בזיהום בעבר.
07:31
Once a month, this girl
went to the hospital
went to the hospital
146
439453
2105
פעם בחודש הגיעה
הילדה הזאת לבית-החולים
הילדה הזאת לבית-החולים
07:33
to cough up a sputum sample
that she spit in a cup.
that she spit in a cup.
147
441582
2654
כדי לתת דגימה ליחה
אותה היא ירקה לתוך ספל.
אותה היא ירקה לתוך ספל.
07:36
This sample was transferred
for bacterial analysis
for bacterial analysis
148
444916
3126
הדגימה הזאת הועברה
לניתוח תכולת חיידקים
לניתוח תכולת חיידקים
07:40
at the central laboratory
149
448066
1930
במעבדה המרכזית,
07:42
so the doctors could act quickly
if they discovered an infection.
if they discovered an infection.
150
450020
3466
כדי שהרופאים יוכלו
לפעול במהירות אם יגלו זיהום.
לפעול במהירות אם יגלו זיהום.
07:46
And it allowed me to test my device
on her samples as well.
on her samples as well.
151
454099
2874
זה אִפשר לי לבדוק את המתקן שלי
גם על הדגימות שלה.
גם על הדגימות שלה.
07:49
The first two months I measured
on her samples, there was nothing.
on her samples, there was nothing.
152
457355
3412
בחודשיים הראשונים בהם מדדתי
את הדגימות שלה, לא היה כלום.
את הדגימות שלה, לא היה כלום.
07:53
But the third month,
153
461794
1167
אבל בחודש השלישי
07:54
I discovered some bacterial
chatter in her sample.
chatter in her sample.
154
462985
2656
גיליתי שיחת חיידקים
כלשהי בדגימה שלה.
כלשהי בדגימה שלה.
07:58
The bacteria were coordinating
to damage her lung tissue.
to damage her lung tissue.
155
466473
3112
החיידקים תיאמו לקראת התקפה
על רקמת הריאות שלה.
על רקמת הריאות שלה.
08:02
But the traditional diagnostics
showed no bacteria at all.
showed no bacteria at all.
156
470534
4011
האבחון השגרתי לא מצא כל חיידק.
08:07
I measured again the next month,
157
475711
1919
ביצעתי מדידה חוזרת בחודש שאחריו,
08:09
and I could see that the bacterial
conversations became even more aggressive.
conversations became even more aggressive.
158
477654
3628
ויכולתי לראות שהשיחות בין החיידקים
הפכו לתוקפניות אפילו יותר.
הפכו לתוקפניות אפילו יותר.
08:14
Still, the traditional
diagnostics showed nothing.
diagnostics showed nothing.
159
482167
2752
האבחון השגרתי עדיין לא הראה דבר.
08:18
My study ended, but a half a year later,
I followed up on her status
I followed up on her status
160
486456
3644
המחקר שלי הסתיים, אבל
אחרי חצי שנה, בדקתי מה מצבה.
אחרי חצי שנה, בדקתי מה מצבה.
08:22
to see if the bacteria
only I knew about had disappeared
only I knew about had disappeared
161
490124
3241
כדי לראות אם החיידקים,
שרק אני ידעתי עליהם, נעלמו
שרק אני ידעתי עליהם, נעלמו
08:25
without medical intervention.
162
493389
2015
בלי התערבות רפואית.
08:28
They hadn't.
163
496350
1150
הם לא.
08:30
But the girl was now diagnosed
with a severe infection
with a severe infection
164
498020
2833
והילדה אובחנה עם זיהום חמור
08:32
of deadly bacteria.
165
500877
1318
מחיידקים קטלניים.
08:35
It was the very same bacteria
my tool discovered earlier.
my tool discovered earlier.
166
503511
4078
אלו היו בדיוק אותם חיידקים
אותם גילה הכלי שלי מוקדם יותר.
אותם גילה הכלי שלי מוקדם יותר.
08:40
And despite aggressive
antibiotic treatment,
antibiotic treatment,
167
508537
2496
למרות טיפול אנטיביוטי נמרץ,
08:43
it was impossible
to eradicate the infection.
to eradicate the infection.
168
511057
2529
לא ניתן היה לבער את הזיהום.
08:46
Doctors deemed that she would not
survive her 20s.
survive her 20s.
169
514816
3082
הרופאים סברו שהיא לא תשרוד
מעבר לשנות ה-20 שלה.
מעבר לשנות ה-20 שלה.
08:52
When I measured on this girl's samples,
170
520404
2105
כאשר מדדתי את הדגימות
של הילדה הזו,
של הילדה הזו,
08:54
my tool was still in the initial stage.
171
522533
2199
היה הכלי שלי בשלב הראשוני.
08:56
I didn't even know
if my method worked at all,
if my method worked at all,
172
524756
2699
לא ידעתי אפילו
אם השיטה שלי בכלל עובדת,
אם השיטה שלי בכלל עובדת,
08:59
therefore I had an agreement
with the doctors
with the doctors
173
527479
2147
לכן היה לי הסכם עם הרופאים
09:01
not to tell them what my tool revealed
174
529650
1861
לא לספר להם על תוצאות הכלי שלי
09:03
in order not to compromise
their treatment.
their treatment.
175
531535
2140
כדי לא להשפיע על הטיפול שלהם.
09:06
So when I saw these results
that weren't even validated,
that weren't even validated,
176
534111
2803
לכן, כשראיתי את התוצאות האלה,
שאפילו לא אומתו,
שאפילו לא אומתו,
09:08
I didn't dare to tell
177
536938
1352
לא העזתי לספר
09:10
because treating a patient
without an actual infection
without an actual infection
178
538314
2807
כי למתן טיפול לחולה
שאין לו באמת זיהום
שאין לו באמת זיהום
09:13
also has negative
consequences for the patient.
consequences for the patient.
179
541145
2610
יש גם כן השלכות שליליות על המטופל.
09:17
But now we know better,
180
545092
1622
אבל כעת אנחנו יודעים יותר,
09:18
and there are many young boys
and girls that still can be saved
and girls that still can be saved
181
546738
3399
וישנם הרבה ילדים וילדות בגיל צעיר
שניתן עדיין להצילם
שניתן עדיין להצילם
09:23
because, unfortunately,
this scenario happens very often.
this scenario happens very often.
182
551172
3424
כי לרוע המזל,
התסריט הזה מתרחש לעתים קרובות.
התסריט הזה מתרחש לעתים קרובות.
09:26
Patients get infected,
183
554620
1543
מטופלים נדבקים בזיהום,
09:28
the bacteria somehow don't show
on the traditional diagnostic test,
on the traditional diagnostic test,
184
556187
3477
החיידקים איכשהו לא מופיעים
בבדיקות האבחון השגרתיות,
בבדיקות האבחון השגרתיות,
09:31
and suddenly, the infection breaks out
in the patient with severe symptoms.
in the patient with severe symptoms.
185
559688
3852
ולפתע, הזיהום מתפרץ במטופל
תוך הופעת סימפטומים חמורים.
תוך הופעת סימפטומים חמורים.
09:35
And at that point, it's already too late.
186
563564
2158
ובנקודה הזאת, זה כבר מאוחר מדי.
09:39
The surprising result
of the 62 patients I followed
of the 62 patients I followed
187
567219
3554
התוצאה המפתיעה
של 62 המטופלים אחריהם עקבתי
של 62 המטופלים אחריהם עקבתי
09:42
was that my device
caught bacterial conversations
caught bacterial conversations
188
570797
2543
היתה שהמכשיר שלי
גילה שיחות בין חיידקים,
גילה שיחות בין חיידקים,
09:45
in more than half of the patient samples
189
573364
2216
ביותר ממחצית מדגימות המטופלים
09:47
that were diagnosed as negative
by traditional methods.
by traditional methods.
190
575604
2931
שאובחנו כשליליות
ע"י השיטות השגרתיות.
ע"י השיטות השגרתיות.
09:51
In other words, more than half
of these patients went home thinking
of these patients went home thinking
191
579501
3554
במלים אחרות, יותר ממחצית מהמטופלים האלה הלכו הביתה,
09:55
they were free from infection,
192
583079
1685
כשהם חושבים שהם נקיים מזיהומים,
09:56
although they actually carried
dangerous bacteria.
dangerous bacteria.
193
584788
2748
למרות שלמעשה
הם נשאו חיידקים מסוכנים.
הם נשאו חיידקים מסוכנים.
10:01
Inside these wrongly diagnosed patients,
194
589257
2297
בתוך המטופלים האלה
שאובחנו לא נכון,
שאובחנו לא נכון,
10:03
bacteria were coordinating
a synchronized attack.
a synchronized attack.
195
591578
3020
היו חיידקים
שתיאמו התקפה מתוזמנת.
שתיאמו התקפה מתוזמנת.
10:07
They were whispering to each other.
196
595530
1688
הם לחשו האחד לשני.
10:09
What I call "whispering bacteria"
197
597892
1631
מה שאני קוראת לו "חיידקים לוחשים"
10:11
are bacteria that traditional
methods cannot diagnose.
methods cannot diagnose.
198
599547
3004
הם חיידקים שהשיטות השגרתיות
לא יכולות לאבחן.
לא יכולות לאבחן.
10:15
So far, it's only the translation tool
that can catch those whispers.
that can catch those whispers.
199
603383
3943
בינתיים, רק כלי התרגום
מסוגל לגלות את הלחישות האלה.
מסוגל לגלות את הלחישות האלה.
10:20
I believe that the time frame
in which bacteria are still whispering
in which bacteria are still whispering
200
608364
3403
אני מאמינה שמסגרת הזמן בה החיידקים עדיין לוחשים
10:23
is a window of opportunity
for targeted treatment.
for targeted treatment.
201
611791
2987
היא חלון הזדמנויות למתן טיפול ייעודי.
10:27
If the girl had been treated
during this window of opportunity,
during this window of opportunity,
202
615608
3133
אם הילדה היתה מטופלת בזמן
חלון ההזדמנויות הזה,
חלון ההזדמנויות הזה,
10:30
it might have been possible
to kill the bacteria
to kill the bacteria
203
618765
2501
ייתכן וניתן היה להרוג את החיידקים
10:33
in their initial stage,
204
621290
1465
בשלב ההתחלתי שלהם,
10:34
before the infection got out of hand.
205
622779
2106
לפני שהזיהום יצא משליטה.
10:39
What I experienced with this young girl
made me decide to do everything I can
made me decide to do everything I can
206
627131
3971
מה שחוויתי עם הילדה הצעירה הזאת
גרם לי להחליט לעשות ככל יכולתי
גרם לי להחליט לעשות ככל יכולתי
10:43
to push this technology into the hospital.
207
631126
2205
כדי לדחוף את
הטכנולוגיה הזו לבתי החולים.
הטכנולוגיה הזו לבתי החולים.
10:46
Together with doctors,
208
634212
1151
יחד עם הרופאים,
10:47
I'm already working
on implementing this tool in clinics
on implementing this tool in clinics
209
635387
2969
אני כבר עובדת
על יישום הכלי הזה במרפאות
על יישום הכלי הזה במרפאות
10:50
to diagnose early infections.
210
638380
1822
כדי לבצע אבחון מוקדם של זיהומים.
10:53
Although it's still not known
how doctors should treat patients
how doctors should treat patients
211
641319
3244
למרות שעדיין לא ידוע
איך צריכים הרופאים לטפל בחולים
איך צריכים הרופאים לטפל בחולים
10:56
during the whispering phase,
212
644587
1813
במהלך שלב הלחישות,
10:58
this tool can help doctors
keep a closer eye on patients in risk.
keep a closer eye on patients in risk.
213
646424
3703
יכול הכלי הזה לעזור לרופאים
לשמור יותר מקרוב אחר חולים בסיכון.
לשמור יותר מקרוב אחר חולים בסיכון.
11:02
It could help them confirm
if a treatment had worked or not,
if a treatment had worked or not,
214
650548
3282
הוא יכול לסייע להם לוודא
אם טיפול עבד או לא,
אם טיפול עבד או לא,
11:05
and it could help answer simple questions:
215
653854
2764
והוא יכול לעזור לענות על
שאלות פשוטות:
שאלות פשוטות:
11:08
Is the patient infected?
216
656642
1730
האם המטופל נדבק בזיהום?
11:10
And what are the bacteria up to?
217
658396
1810
ומה זוממים החיידקים?
11:12
Bacteria talk,
218
660958
1787
חיידקים מדברים,
11:14
they make secret plans,
219
662769
2026
הם הוגים תכניות סודיות,
11:16
and they send confidential
information to each other.
information to each other.
220
664819
2823
והם שולחים מידע חסוי האחד לשני.
11:20
But not only can we catch them whispering,
221
668253
2679
אבל לא רק שאנחנו יכולים
לתפוס אותם לוחשים,
לתפוס אותם לוחשים,
11:22
we can all learn their secret language
222
670956
2467
אנחנו יכולים ללמוד את
שפת הסתרים שלהם
שפת הסתרים שלהם
11:25
and become ourselves bacterial whisperers.
223
673447
2879
ולהפוך בעצמנו לוחשים לחיידקים.
11:28
And, as bacteria would say,
224
676973
1714
וכפי שחיידקים עשויים לאמר,
11:31
"3-oxo-C12-aniline."
225
679656
3098
"3-אוקסו-סי-12-אניליין."
11:35
(Laughter)
226
683763
1168
(צחוק)
11:36
(Applause)
227
684955
1085
(מחיאות כפיים)
11:38
Thank you.
228
686064
1184
תודה רבה.
ABOUT THE SPEAKER
Fatima AlZahra'a Alatraktchi - Nanophysicist, entrepreneurFatima AlZahra'a Alatraktchi invented a method to spy on the social behavior and communication of bacteria.
Why you should listen
Fatima AlZahra'a Alatraktchi holds a PhD in nanotechnology and molecular biology, is a renowned fiction writer and the founder of PreDiagnose, where she's created next-generation diagnostics for early bacterial detection. She's an expert in developing micro- and nanosensors for the detection of cellular molecules and microorganisms.
As a result of her research and academic track, Alatraktchi has received a number of prestigious awards, including the Lundbeck Foundation Talent Prize for outstanding research talents in medicine and health and the PhD thesis of the year award by the Technical University of Denmark. She founded PreDiagnose to transform her research into concrete benefit for users. Forbes listed her as one of the 30 most influential people under 30 in Europe within science and health in 2019.
Fatima AlZahra'a Alatraktchi | Speaker | TED.com