TED@Merck KGaA, Darmstadt, Germany
Irina Kareva: Math can help uncover cancer's secrets
イリーナ・カリヴァ: 数学が解明するがんの秘密
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イリーナ・カリヴァは生物学と数学の間の翻訳をしています。がんの動態を記述する数学モデルを作ることで、腫瘍を標的にした新薬の開発を目指しています。カリヴァは言います。「数学的モデルの偉力と美は、それが私たちが知っていると思うことを厳密な形で定式化させる点にあります。どこに目を向けるべきか、どこが行き止まりかを指し示してくれるのです」。そしてそのためにするのは、正しい質問を問い、適切な方程式に書き直し、その結果に生物学的意味付けをするということなのです。
Irina Kareva - Theoretical biologist
Irina Kareva is looking for answers to biological questions using mathematical modeling. Full bio
Irina Kareva is looking for answers to biological questions using mathematical modeling. Full bio
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00:12
I am a translator.
0
549
1243
私は「翻訳者」です
00:14
I translate from biology into mathematics
1
2514
3191
生物学から数学へ
またその逆の
「翻訳」をします
「翻訳」をします
00:17
and vice versa.
2
5729
1150
私は数学的なモデルを
作っていて—
作っていて—
00:19
I write mathematical models
3
7588
1790
00:21
which, in my case, are systems
of differential equations,
of differential equations,
4
9402
2847
私の場合 微分方程式ですが
それで細胞の成長のような
00:24
to describe biological mechanisms,
5
12273
1947
生物学的メカニズムを記述します
00:26
such as cell growth.
6
14244
1158
基本的には こんな感じです
00:28
Essentially, it works like this.
7
16122
1848
まず あるメカニズムを
動かしているものが何か
動かしているものが何か
00:30
First, I identify the key elements
8
18573
2469
00:33
that I believe may be driving
behavior over time
behavior over time
9
21066
2777
その基本的要素を
00:35
of a particular mechanism.
10
23867
1539
探し出します
00:38
Then, I formulate assumptions
11
26230
1891
それから それらの要素が
00:40
about how these elements
interact with each other
interact with each other
12
28145
2886
お互い同士や周囲と
どう相互作用するか
どう相互作用するか
仮説を立てます
00:43
and with their environment.
13
31055
1337
00:44
It may look something like this.
14
32916
1772
たとえば こんな感じです
00:46
Then, I translate
these assumptions into equations,
these assumptions into equations,
15
34712
3317
さらに その仮定を
方程式に書き直します
方程式に書き直します
00:50
which may look something like this.
16
38610
1824
たとえば こんな感じの
最後にその方程式を分析し
00:53
Finally, I analyze my equations
17
41434
1890
00:55
and translate the results back
into the language of biology.
into the language of biology.
18
43348
3101
結果を 生物学の言葉へと
翻訳します
翻訳します
数学的モデルを作る上で
重要なポイントは
重要なポイントは
01:00
A key aspect of mathematical modeling
19
48156
2420
01:02
is that we, as modelers,
do not think about what things are;
do not think about what things are;
20
50600
3908
物事が何であるかを
考えるのではなく
考えるのではなく
その挙動を
考えるということです
考えるということです
01:06
we think about what they do.
21
54532
1855
01:08
We think about relationships
between individuals,
between individuals,
22
56411
2489
対象が細胞であれ
動物や人間であれ
動物や人間であれ
01:10
whether they be cells, animals or people,
23
58924
2886
各要素の間の関係が
どうなっているのか
どうなっているのか
互いや周囲に対して
どう相互作用するのかを考えるんです
どう相互作用するのかを考えるんです
01:13
and how they interact with each other
and with their environment.
and with their environment.
24
61834
3048
01:17
Let me give you an example.
25
65639
1340
例を挙げましょう
01:19
What do foxes and immune cells
have in common?
have in common?
26
67719
3803
キツネと免疫細胞に
共通するものは何でしよう？
共通するものは何でしよう？
どちらも捕食者だということです
01:24
They're both predators,
27
72793
1459
01:26
except foxes feed on rabbits,
28
74744
2723
違うのは キツネが
食べるのはウサギで
食べるのはウサギで
01:29
and immune cells feed on invaders,
such as cancer cells.
such as cancer cells.
29
77491
3330
免疫細胞が食べるのは
がん細胞のような侵略者だという点です
がん細胞のような侵略者だという点です
01:33
But from a mathematical point of view,
30
81273
2345
でも数学的な視点からすると
01:35
a qualitatively same system
of predator-prey type equations
of predator-prey type equations
31
83642
4156
質的には 同じ捕食者-被捕食者の
関係を表す方程式によって
関係を表す方程式によって
キツネとウサギの関係も
01:39
will describe interactions
between foxes and rabbits
between foxes and rabbits
32
87822
3245
がんと免疫細胞の関係も
表せます
表せます
01:43
and cancer and immune cells.
33
91091
1774
捕食者-被捕食者の
システムについては
システムについては
01:45
Predator-prey type systems
have been studied extensively
have been studied extensively
34
93609
2708
研究論文がたくさんあり
01:48
in scientific literature,
35
96341
1269
２つの集団の一方の生存が
他方を食べることに依存する場合の
他方を食べることに依存する場合の
01:49
describing interactions
of two populations,
of two populations,
36
97634
2378
01:52
where survival of one depends
on consuming the other.
on consuming the other.
37
100036
2775
相互作用として記述されています
01:55
And these same equations
provide a framework
provide a framework
38
103485
2620
それと同じ方程式が
がんと免疫細胞の相互作用を
理解する枠組みを与えてくれ
理解する枠組みを与えてくれ
01:58
for understanding
cancer-immune interactions,
cancer-immune interactions,
39
106129
2311
02:00
where cancer is the prey,
40
108464
1841
そこでは がんが被捕食者
02:02
and the immune system is the predator.
41
110329
2372
免疫細胞が捕食者です
02:04
And the prey employs all sorts of tricks
to prevent the predator from killing it,
to prevent the predator from killing it,
42
112725
4032
被捕食者は捕食者に殺されまいとして
あらゆることをします
あらゆることをします
02:08
ranging from camouflaging itself
43
116781
1820
自らを偽装することから
02:10
to stealing the predator's food.
44
118625
1839
捕食者の食べ物を
盗むことまで
盗むことまで
02:13
This can have some very
interesting implications.
interesting implications.
45
121352
2562
これは いろいろ面白いことを
意味し得ます
意味し得ます
たとえば 免疫療法は
大きな成功を収めていますが
大きな成功を収めていますが
02:15
For example, despite enormous successes
in the field of immunotherapy,
in the field of immunotherapy,
46
123938
4822
固形腫瘍に関しては
02:20
there still remains
somewhat limited efficacy
somewhat limited efficacy
47
128784
2461
依然 限定的な効果しか
上げていません
上げていません
02:23
when it comes solid tumors.
48
131269
1542
しかし生態学的に考えるなら
02:25
But if you think about it ecologically,
49
133423
2559
がんと免疫細胞—
02:28
both cancer and immune cells --
50
136006
2090
被捕食者と捕食者は
02:30
the prey and the predator --
51
138120
1600
02:31
require nutrients
such as glucose to survive.
such as glucose to survive.
52
139744
3031
いずれも生存のために
ブドウ糖のような栄養を必要とします
ブドウ糖のような栄養を必要とします
腫瘍微小環境で共有されている
栄養の獲得において
栄養の獲得において
02:35
If cancer cells outcompete
the immune cells for shared nutrients
the immune cells for shared nutrients
53
143358
4789
もし がん細胞が
免疫細胞に勝るなら
免疫細胞に勝るなら
02:40
in the tumor microenvironment,
54
148171
1793
免疫細胞は その機能を
果たせなくなります
果たせなくなります
02:41
then the immune cells will physically
not be able to do their job.
not be able to do their job.
55
149988
3414
この「捕食者と被捕食者が共有するリソース」
という形のモデルが
という形のモデルが
02:46
This predator-prey-shared
resource type model
resource type model
56
154291
2868
02:49
is something I've worked on
in my own research.
in my own research.
57
157183
2297
私が研究で
取り組んできたものです
取り組んできたものです
02:51
And it was recently shown experimentally
58
159504
2724
最近 実験的に示されたことですが
腫瘍微小環境の
代謝のバランスを回復すると—
代謝のバランスを回復すると—
02:54
that restoring the metabolic balance
in the tumor microenvironment --
in the tumor microenvironment --
59
162252
4054
つまり 免疫細胞がちゃんと
食べ物を得られるようにすると
食べ物を得られるようにすると
02:58
that is, making sure
immune cells get their food --
immune cells get their food --
60
166330
3531
03:01
can give them, the predators, back
their edge in fighting cancer, the prey.
their edge in fighting cancer, the prey.
61
169885
5245
免疫細胞は 被捕食者であるがんとの戦いで
優位を取り戻せるのです
優位を取り戻せるのです
03:08
This means that if you abstract a bit,
62
176440
2339
すこし抽象化するなら
がん組織そのものが
１つの生態系と見なせ
１つの生態系と見なせ
03:10
you can think about cancer itself
as an ecosystem,
as an ecosystem,
63
178803
2955
03:13
where heterogeneous populations of cells
compete and cooperate
compete and cooperate
64
181782
4287
その中で 異なる種類の細胞が
場所と栄養を求めて
場所と栄養を求めて
競合や協力をし
03:18
for space and nutrients,
65
186093
2017
捕食者である免疫システムと
渡り合ったり
渡り合ったり
03:20
interact with predators --
the immune system --
the immune system --
66
188134
2672
移動 つまり転移をしたり
しているということで
しているということで
03:22
migrate -- metastases --
67
190830
2241
03:25
all within the ecosystem
of the human body.
of the human body.
68
193095
2467
すべてが人体という
生態系の中で起こっているわけです
生態系の中で起こっているわけです
保全生物学の知見から 多くの生態系について
言えることは何でしょう？
言えることは何でしょう？
03:28
And what do we know about most
ecosystems from conservation biology?
ecosystems from conservation biology?
69
196221
3869
03:32
That one of the best ways
to extinguish species
to extinguish species
70
200643
2852
種を絶滅させるには
03:35
is not to target them directly
71
203519
1952
直接それを狙うよりも
03:37
but to target their environment.
72
205495
2439
その環境を狙うほうが
効果的だということです
効果的だということです
03:40
And so, once we have identified
the key components
the key components
73
208880
3070
だから腫瘍環境の
主要な要素を特定できれば
03:43
of the tumor environment,
74
211974
1644
03:45
we can propose hypotheses
75
213642
1948
仮説の作成や
03:47
and simulate scenarios
and therapeutic interventions
and therapeutic interventions
76
215614
3294
シナリオや治療法の
シミュレーションが
シミュレーションが
03:50
all in a completely safe
and affordable way
and affordable way
77
218932
3425
まったく安全で
安価に行えるようになり
安価に行えるようになり
03:54
and target different components
of the microenvironment
of the microenvironment
78
222381
3369
微小環境の様々な要素を
標的にして
標的にして
03:57
in such a way as to kill the cancer
without harming the host,
without harming the host,
79
225774
3996
がんだけを殺し
私や皆さんのような宿主を
傷つけない方法を探れます
傷つけない方法を探れます
04:01
such as me or you.
80
229794
1570
04:05
And so while the immediate
goal of my research
goal of my research
81
233029
3002
私の研究の直接の目的は
04:08
is to advance research and innovation
82
236055
2266
研究やイノベーションを進め
04:10
and to reduce its cost,
83
238345
1896
コストを下げることですが
04:12
the real intent, of course,
is to save lives.
is to save lives.
84
240265
2517
本当の目的は
人の命を救うことなんです
人の命を救うことなんです
04:15
And that's what I try to do
85
243278
1771
私はそれを
数学的モデルを生物学—
特に薬の開発に適用することで
特に薬の開発に適用することで
04:17
through mathematical modeling
applied to biology,
applied to biology,
86
245073
2747
04:19
and in particular,
to the development of drugs.
to the development of drugs.
87
247844
2471
行おうとしています
04:22
It's a field that until relatively
recently has remained somewhat marginal,
recently has remained somewhat marginal,
88
250895
4056
この分野は比較的最近まで
あまり注目されてはいませんでしたが
あまり注目されてはいませんでしたが
04:26
but it has matured.
89
254975
1452
今や 成熟していて
04:28
And there are now very well-developed
mathematical methods,
mathematical methods,
90
256451
3149
とても発展した
数学的手法があり
数学的手法があり
無料のものも含め
04:31
a lot of preprogrammed tools,
91
259624
1899
沢山のソフトウェアが
作られていて
作られていて
04:33
including free ones,
92
261547
1496
04:35
and an ever-increasing amount
of computational power available to us.
of computational power available to us.
93
263067
4047
使える計算能力は
日々増え続けています
日々増え続けています
04:40
The power and beauty
of mathematical modeling
of mathematical modeling
94
268718
3399
数学的モデルの偉力と美は
私たちが
知っていると思うことを
知っていると思うことを
04:44
lies in the fact
that it makes you formalize,
that it makes you formalize,
95
272141
2641
04:46
in a very rigorous way,
96
274806
2087
厳密な形で
定式化できる点にあります
04:48
what we think we know.
97
276917
1465
04:50
We make assumptions,
98
278904
1444
私たちが仮説を作り
04:52
translate them into equations,
99
280372
1568
それを方程式に書き直し
シミュレーションを
実行するとき
実行するとき
04:53
run simulations,
100
281964
1311
04:55
all to answer the question:
101
283299
1773
１つの疑問に
答えようとしています
答えようとしています
04:57
In a world where my assumptions are true,
102
285096
2246
自分の仮説が
正しいとしたら
正しいとしたら
04:59
what do I expect to see?
103
287366
1570
何を見ることになるか？
05:01
It's a pretty simple conceptual framework.
104
289890
2086
これはすごくシンプルな
概念的枠組みです
概念的枠組みです
05:04
It's all about asking the right questions.
105
292000
2226
まず正しい質問を問うことが
何より重要ですが
何より重要ですが
05:06
But it can unleash numerous opportunities
for testing biological hypotheses.
for testing biological hypotheses.
106
294603
4095
これは生物学的な仮説をテストする
多くの機会をもたらしてくれます
多くの機会をもたらしてくれます
もしモデルから予測されることが
観察と一致するなら素晴らしいです
観察と一致するなら素晴らしいです
05:11
If our predictions match our observations,
107
299696
2600
05:14
great! -- we got it right,
so we can make further predictions
so we can make further predictions
108
302320
3027
モデルがうまく
機能しているということで
機能しているということで
モデルのそこかしこを変えて
さらに予測をすることができます
さらに予測をすることができます
05:17
by changing this or that
aspect of the model.
aspect of the model.
109
305371
2560
05:20
If, however, our predictions
do not match our observations,
do not match our observations,
110
308733
3700
でも予測が
観察と一致しないなら
観察と一致しないなら
仮定がどこか
間違っていることを意味し
間違っていることを意味し
05:24
that means that some
of our assumptions are wrong,
of our assumptions are wrong,
111
312457
2585
05:27
and so our understanding
of the key mechanisms
of the key mechanisms
112
315066
2433
背後にある生物学的
メカニズムの理解が
メカニズムの理解が
05:29
of underlying biology
113
317523
1439
どこかまだ
不完全だということです
05:30
is still incomplete.
114
318986
1270
05:32
Luckily, since this is a model,
115
320829
2362
さいわい これはモデルなので
あらゆる仮定を
制御できます
制御できます
05:35
we control all the assumptions.
116
323215
1889
05:37
So we can go through them, one by one,
117
325128
2140
だから仮定の
１つひとつをチェックして
１つひとつをチェックして
05:39
identifying which one or ones
are causing the discrepancy.
are causing the discrepancy.
118
327292
3829
どこで齟齬が生じているのか
特定できます
特定できます
05:43
And then we can fill this newly
identified gap in knowledge
identified gap in knowledge
119
331637
3356
新たに見つかった
知識の穴を埋めるには
知識の穴を埋めるには
実験的手段と 理論的手段の
両方が使えます
両方が使えます
05:47
using both experimental
and theoretical approaches.
and theoretical approaches.
120
335017
2715
05:50
Of course, any ecosystem
is extremely complex,
is extremely complex,
121
338699
2821
もちろん生態系は
皆とても複雑なものなので
皆とても複雑なものなので
05:53
and trying to describe all the moving
parts is not only very difficult,
parts is not only very difficult,
122
341544
3843
あらゆる変動要因を記述しようとするのは
大変なだけでなく
大変なだけでなく
05:57
but also not very informative.
123
345411
1662
あまり役にも立ちません
05:59
There's also the issue of timescales,
124
347518
2066
時間的尺度の問題もあります
06:01
because some processes take place
on a scale of seconds, some minutes,
on a scale of seconds, some minutes,
125
349608
3668
プロセスによって
数秒間のものもあれば
数秒間のものもあれば
数分 数日 数年の
ものまであります
ものまであります
06:05
some days, months and years.
126
353300
1948
06:07
It may not always be possible
to separate those out experimentally.
to separate those out experimentally.
127
355272
3199
実際の実験で それを取り出すのは
必ずしも可能ではありません
必ずしも可能ではありません
また あまりに早く あるいは
あまりにゆっくりと起きるため
あまりにゆっくりと起きるため
06:11
And some things happen
so quickly or so slowly
so quickly or so slowly
128
359143
3384
06:14
that you may physically
never be able to measure them.
never be able to measure them.
129
362551
2720
物理的に計測することが
できないかもしれません
できないかもしれません
06:17
But as mathematicians,
130
365295
2288
でも数学者には
どんな時間尺度の どんなサブシステムにも
焦点を合わせられるし
焦点を合わせられるし
06:19
we have the power to zoom in
on any subsystem in any timescale
on any subsystem in any timescale
131
367607
5645
06:25
and simulate effects of interventions
132
373276
2124
どんな時間尺度で起きる
効果だろうと
効果だろうと
06:27
that take place in any timescale.
133
375424
2701
シミュレーションできます
06:31
Of course, this isn't the work
of a modeler alone.
of a modeler alone.
134
379942
2934
もちろん これはモデル作成者が
単独でやることではなく
単独でやることではなく
06:34
It has to happen in close
collaboration with biologists.
collaboration with biologists.
135
382900
3289
生物学者との密な協力の元で
行う必要があります
行う必要があります
06:38
And it does demand
some capacity of translation
some capacity of translation
136
386213
3004
そして どちらの側にも
ある程度の翻訳能力が
求められます
求められます
06:41
on both sides.
137
389241
1204
06:43
But starting with a theoretical
formulation of a problem
formulation of a problem
138
391550
3788
問題を理論的に
数式化することで
数式化することで
06:47
can unleash numerous opportunities
for testing hypotheses
for testing hypotheses
139
395362
3497
仮説のテストや
シナリオや治療のシミュレーションを
シナリオや治療のシミュレーションを
06:50
and simulating scenarios
and therapeutic interventions,
and therapeutic interventions,
140
398883
3239
まったく安全に行えるという
06:54
all in a completely safe way.
141
402146
2070
多くの可能性が開けます
06:56
It can identify gaps in knowledge
and logical inconsistencies
and logical inconsistencies
142
404977
5175
どこに知識の穴や
論理的非一貫性があるかを特定でき
論理的非一貫性があるかを特定でき
07:02
and can help guide us
as to where we should keep looking
as to where we should keep looking
143
410176
2839
どこに目を向けるべきか
07:05
and where there may be a dead end.
144
413039
1895
どこが行き止まりかを
指し示してくれるのです
指し示してくれるのです
07:07
In other words:
145
415632
1247
別の言い方をすると
07:08
mathematical modeling
can help us answer questions
can help us answer questions
146
416903
3494
数学的モデルが
人の健康に直接関わる疑問に答える
助けになるということです
助けになるということです
07:12
that directly affect people's health --
147
420421
2388
07:15
that affect each
person's health, actually --
person's health, actually --
148
423942
2704
個々人の健康と言った方が
良いかもしれません
良いかもしれません
07:18
because mathematical modeling will be key
149
426670
2676
数学的モデルが
オーダーメード医療を推進する
鍵になるからです
鍵になるからです
07:21
to propelling personalized medicine.
150
429370
1834
07:24
And it all comes down
to asking the right question
to asking the right question
151
432112
3067
そして そのためにするのは
正しい質問を問い
正しい質問を問い
07:27
and translating it
to the right equation ...
to the right equation ...
152
435711
2075
適切な方程式を作り
それを生物学的に
意味付けるということです
意味付けるということです
07:30
and back.
153
438670
1150
07:32
Thank you.
154
440533
1151
ありがとうございました
07:33
(Applause)
155
441708
3299
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Irina Kareva - Theoretical biologistIrina Kareva is looking for answers to biological questions using mathematical modeling.
Why you should listen
Dr. Irina Kareva studies cancer as an evolving ecosystem, bringing in insights from various disciplines -- from evolutionary biology to paleontology to ergodic theory -- to understand how we can manage, if not cure, cancer like a chronic disease. She has authored more than 25 publications, including several papers with her parents, who are also mathematicians. The Kareva clan was featured in a Nature article entitled "Relationships: Scions of Science."
Kareva is a research scientist at EMD Serono Research Center near Boston Massachusetts, US. Her book, Understanding Cancer from a Systems Biology Point of View: From Observation to Theory and Back, was recently published by Elsevier, and a second book on mathematical modeling of the evolution of heterogeneous populations will be released in mid-2019.
In addition to her scientific studies and endeavors, Kareva also holds a degree in music and works actively as a professional opera singer. She is a member of the Boston Symphony Orchestra’s Tanglewood Festival Chorus, has performed solo roles in local productions, religious music performances, and can even occasionally be heard in pieces as varied as video game soundtracks and heavy metal recordings.
Irina Kareva | Speaker | TED.com