TEDGlobal 2012
Susan Solomon: The promise of research with stem cells
수전 솔로몬(Susan Solomon): 줄기 세포 연구의 전망
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수전 솔로몬은 줄기 세포를 "우리 몸 자체 내의 수선 도구"라고 부르면서까지 실험실에서 배양한 줄기 세포를 사용하는 연구를 지지한다. 그녀의 연구팀은 분화다능(分化多能) 줄기 세포를 배양하여 질병 치료 연구를 가속화 할 수 있는 기회를 제공한다. 이런 치료와 연구 방법은 아마 개인 맞춤형 치료, 곧 특정한 질병이 아닌 특정한 사람을 대상으로 하는 치료에 장을 제공할것이다.
Susan Solomon - Stem cell research advocate
Susan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine. Full bio
Susan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine. Full bio
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00:17
So, embryonic stem cells
0
1121
2989
태아의 줄기 세포는
00:20
are really incredible cells.
1
4110
3300
정말 놀라운 세포입니다.
00:23
They are our body's own repair kits,
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7410
2788
이 세포들은 우리 몸안에 있는 수선 도구 같죠.
00:26
and they're pluripotent, which means they can morph into
3
10198
2964
이 세포는 다양한 잠재 기능을 지니고 있어서
00:29
all of the cells in our bodies.
4
13162
2432
우리 몸의 모든 세포 형태로 변이합니다.
00:31
Soon, we actually will be able to use stem cells
5
15594
2688
조만간 우리는 줄기 세포를 이용하여
00:34
to replace cells that are damaged or diseased.
6
18282
2985
상처입거나 병든 세포를 교체할 수 있게 될 것입니다.
00:37
But that's not what I want to talk to you about,
7
21267
2431
하지만, 이것이 제가 오늘 말씀드릴 내용은 아니에요.
00:39
because right now there are some really
8
23698
2678
오늘은 줄기 세포를 가지고 할 수 있는
00:42
extraordinary things that we are doing with stem cells
9
26376
3946
매우 특별한 것에 대해 말씀드리려 합니다.
00:46
that are completely changing
10
30322
1607
그것은 우리가 질병에 대해 생각하는 방식과
00:47
the way we look and model disease,
11
31929
2899
모델 삼는 패러다임을 완전히 바꾸게 될 것 입니다.
00:50
our ability to understand why we get sick,
12
34828
2519
이에 따라 우리가 왜 병에 걸리는지 이해하고,
00:53
and even develop drugs.
13
37347
2431
심지어 약을 개발하는 방식도 완전히 바꾸어 놓을 거에요.
00:55
I truly believe that stem cell research is going to allow
14
39778
4313
저는 줄기 세포 연구 덕분에
00:59
our children to look at Alzheimer's and diabetes
15
44091
4505
우리 아이들 세대에는 알츠하이머나 당뇨 같은
01:04
and other major diseases the way we view polio today,
16
48596
4391
주요 질병도 오늘날 우리가 소아마비를 보듯 여기게 될거라 믿습니다.
01:08
which is as a preventable disease.
17
52987
3201
소아마비는 예방 가능한 병이거든요.
01:12
So here we have this incredible field, which has
18
56188
3223
이제 여기 인류에게 엄청난 희망을 가져다 줄
01:15
enormous hope for humanity,
19
59411
4387
놀라운 분야를 소개합니다.
01:19
but much like IVF over 35 years ago,
20
63798
3520
하지만 이건 마치 35년전, 루이스라는 아기가 체외 수정을 통해 건강하게 태어나기까지
01:23
until the birth of a healthy baby, Louise,
21
67318
2334
IVF(체외수정)에 관한 논란이 컸던 현상과 비슷한데요,
01:25
this field has been under siege politically and financially.
22
69652
5069
체외 수정 문제는 정치와 재정적인 면에서 집중적인 공격을 받았었죠.
01:30
Critical research is being challenged instead of supported,
23
74721
4272
중요하고 혁신적인 연구는 지원보다는 공격을 받곤 합니다.
01:34
and we saw that it was really essential to have
24
78993
4360
우리는 이런 연구가 방해받지 않고
01:39
private safe haven laboratories where this work
25
83353
3531
진행될 수 있는 안전한 사설 실험실이
01:42
could be advanced without interference.
26
86884
2830
필수적이란걸 느꼈습니다.
01:45
And so, in 2005,
27
89714
2531
그래서 2005년
01:48
we started the New York Stem Cell Foundation Laboratory
28
92245
2612
우리는 비판이나 재정적인 제약 없이
01:50
so that we would have a small organization that could
29
94857
3589
연구도 하고 지원도 할 수 있는
01:54
do this work and support it.
30
98446
3312
뉴욕 줄기 세포 실험 재단이라는 작은 시설을 설립했습니다.
01:57
What we saw very quickly is the world of both medical
31
101758
3385
우리가 얼마 안되어 깨달은 것은 의학 연구 분야 뿐만 아니라
02:01
research, but also developing drugs and treatments,
32
105143
3376
의약 치료 및 개발 분야도, 여러분도 예상하시듯이,
02:04
is dominated by, as you would expect, large organizations,
33
108519
3713
거대 회사에 의해 주도되고 있다는 것이었습니다.
02:08
but in a new field, sometimes large organizations
34
112232
3119
그러나 새로운 분야에서, 거대한 조직은 때로
02:11
really have trouble getting out of their own way,
35
115351
2168
스스로 발전하는데 어려움을 겪기도 하고
02:13
and sometimes they can't ask the right questions,
36
117519
2436
때로는 적절한 문제 제기조차 하지 못합니다.
02:15
and there is an enormous gap that's just gotten larger
37
119955
3356
게다가, 학문적인 연구와
02:19
between academic research on the one hand
38
123311
3211
약품을 제공하는 제약 회사, 혹은
02:22
and pharmaceutical companies and biotechs
39
126522
2701
치료제를 제공하는 생체공학 회사들 사이에는
02:25
that are responsible for delivering all of our drugs
40
129223
3266
점점 더 커져만 가는 엄청난 간극이 존재합니다.
02:28
and many of our treatments, and so we knew that
41
132489
2390
그래서 우리가 알게 된 것은
02:30
to really accelerate cures and therapies, we were going
42
134879
3946
치료제에 대한 연구를 가속화 하기 위해서
02:34
to have to address this with two things:
43
138825
2807
이런 문제를 다음과 같은 두가지 사항과 함께 제기해야 한다는 점이었습니다 :
02:37
new technologies and also a new research model.
44
141632
3222
새로운 기술과 새로운 연구 모형이죠.
02:40
Because if you don't close that gap, you really are
45
144854
3759
왜냐하면 이런 간극을 매우지 못하면 우리는 현 상태에서
02:44
exactly where we are today.
46
148613
1607
한 발짝도 빠져나갈 수 없기 때문입니다.
02:46
And that's what I want to focus on.
47
150220
1667
그것이 제가 집중하고 싶은 주제입니다.
02:47
We've spent the last couple of years pondering this,
48
151887
3550
우리는 이런 것을 생각해내는데 지난 몇 년을 쏟아부었습니다.
02:51
making a list of the different things that we had to do,
49
155437
2391
우리가 해야 할 여러가지 일의 목록을 만들었습니다.
02:53
and so we developed a new technology,
50
157828
2631
소프트웨어와 하드웨어를 포함한
02:56
It's software and hardware,
51
160459
1251
새로운 기술을 개발하여
02:57
that actually can generate thousands and thousands of
52
161710
3503
수 천개의 유전적으로 다양한 줄기 세포류를 생성시켜
03:01
genetically diverse stem cell lines to create
53
165213
3170
전체적 모형을 만드는 거죠.
03:04
a global array, essentially avatars of ourselves.
54
168383
3787
기본적으로 우리 자신의 아바타를 만드는 것과 비슷합니다.
03:08
And we did this because we think that it's actually going
55
172170
3434
우리가 이런 작업을 했던 이유는
03:11
to allow us to realize the potential, the promise,
56
175604
3415
이렇게 해야 인간 염기 서열화의 결과에 대한
03:14
of all of the sequencing of the human genome,
57
179019
3080
모든 가능성과 희망을 실현할 수 있기 때문이라 믿었기 때문입니다.
03:17
but it's going to allow us, in doing that,
58
182099
2504
그걸 하는 과정에서, 우리는 실제로 임상적 실험을
03:20
to actually do clinical trials in a dish with human cells,
59
184603
5008
사람의 세포로 직접 연구합니다.
03:25
not animal cells, to generate drugs and treatments
60
189611
4159
동물의 세포가 아닌 사람의 세포로 연구하여 만들어진 약과 치료법들은
03:29
that are much more effective, much safer,
61
193770
3249
그 안전성과 효과 면에서도 월등하고,
03:32
much faster, and at a much lower cost.
62
197019
3256
개발 속도도 더 빠르고 비용도 훨씬 낮습니다.
03:36
So let me put that in perspective for you
63
200275
2384
제가 이런 것들에 대한 전망과
03:38
and give you some context.
64
202659
1416
비전을 제시해드리려 합니다.
03:39
This is an extremely new field.
65
204075
4832
이것은 극단적으로 새로운 분야에요.
03:44
In 1998, human embryonic stem cells
66
208907
2832
1988년 인간의 태아 줄기 세포가
03:47
were first identified, and just nine years later,
67
211739
3512
처음으로 식별되었어요. 꼭 9년 후에
03:51
a group of scientists in Japan were able to take skin cells
68
215251
4305
일본의 한 연구 그룹이 피부 세포를 떼어낸 다음,
03:55
and reprogram them with very powerful viruses
69
219556
3195
매우 강력한 바이러스를 이용하여 처리하는 방법으로
03:58
to create a kind of pluripotent stem cell
70
222751
4242
일종의 만능 줄기 세포를 만들어 냈습니다.
04:02
called an induced pluripotent stem cell,
71
226993
2090
이것을 유도 다능성(多能性) 줄기 세포라고 부릅니다.
04:04
or what we refer to as an IPS cell.
72
229083
3008
혹은 IPS(Induced Pluripotent Cell) 세포라고 하죠.
04:07
This was really an extraordinary advance, because
73
232091
3198
이건 정말 대단한 진보였는데요.
04:11
although these cells are not human embryonic stem cells,
74
235289
2544
비록 이 세포들이
04:13
which still remain the gold standard,
75
237833
1794
여전히 최고의 목표로 남아있는 인간의 태아 줄기 세포는 아니었지만,
04:15
they are terrific to use for modeling disease
76
239627
3470
이 세포는 질병의 모델을 만들고
04:18
and potentially for drug discovery.
77
243097
2730
신약을 개발하는데 훌륭하게 사용될 수 있기 때문이었습니다.
04:21
So a few months later, in 2008, one of our scientists
78
245827
3040
그로부터 몇 달 후, 2008년, 우리 연구진들 중 한 사람이
04:24
built on that research. He took skin biopsies,
79
248867
3200
그 연구를 응용하여, 이번엔 정상 세포 대신
04:27
this time from people who had a disease,
80
252067
2028
병을 가진 사람의 피부 생체 시료를 사용해 실험했습니다.
04:29
ALS, or as you call it in the U.K., motor neuron disease.
81
254095
2914
영국에선 ALS라고 불리는 근위축성 경화증 환자의 세포를 떼어내어
04:32
He turned them into the IPS cells
82
257009
1698
제가 방금 전 말씀드린 IPS 세포로 변이시켰고,
04:34
that I've just told you about, and then he turned those
83
258707
2686
여러가지 기능의 세포로 변할 수 있는 능력을 가진 이 IPS 세포를
04:37
IPS cells into the motor neurons that actually
84
261393
2704
다시 이 병(ALS)으로 죽어가고 있는
04:39
were dying in the disease.
85
264097
1461
운동 신경 세포로 배양해냈습니다.
04:41
So basically what he did was to take a healthy cell
86
265558
3019
간단히 말하자면, 이 연구원이 한 것은
04:44
and turn it into a sick cell,
87
268577
1714
건강한 피부 세포를 떼어내 병든 세포로 만든거죠.
04:46
and he recapitulated the disease over and over again
88
270291
3558
그는 실험 용기 안에서 계속 반복해서 이 병의 발생 단계를
04:49
in the dish, and this was extraordinary,
89
273849
3360
재현해 냈습니다. 놀라운 일이죠.
04:53
because it was the first time that we had a model
90
277209
2248
왜냐하면 그건 생존해 있는 환자의 살아있는 세포를 통해
04:55
of a disease from a living patient in living human cells.
91
279457
4188
질병의 모형을 얻어낸 첫 번째 경우였거든요.
04:59
And as he watched the disease unfold, he was able
92
283645
3120
그 병이 진행되는 과정을 보면서
05:02
to discover that actually the motor neurons were dying
93
286765
3011
그는 운동 신경들이 그 동안 생각했던 것보다
05:05
in the disease in a different way than the field
94
289776
2127
다른 방식으로 죽어가고 있다는 것을 발견해 냈습니다.
05:07
had previously thought. There was another kind of cell
95
291903
2494
사실 이 병의 원인이 되는 또 다른 종류의 세포가 있어서
05:10
that actually was sending out a toxin
96
294397
2201
실제로는 이 세포가 독소를 내보내고
05:12
and contributing to the death of these motor neurons,
97
296598
2511
이로 인해 운동 신경이 죽어가는 거였죠.
05:15
and you simply couldn't see it
98
299109
1358
사람의 줄기세포 모형에서 알게 되기 전까지는
05:16
until you had the human model.
99
300467
1790
보지 못했던 일입니다.
05:18
So you could really say that
100
302257
2667
그러니까 인간 줄기 세포의 모델을 보지 않고
05:20
researchers trying to understand the cause of disease
101
304924
3906
질병의 원인을 이해하려는 연구진들은
05:24
without being able to have human stem cell models
102
308830
4152
말하자면 비행기의 추락 사건에서
05:28
were much like investigators trying to figure out
103
312982
2760
그 비행기의 블랙 박스나 비행 기록을 보지도 못한 체
05:31
what had gone terribly wrong in a plane crash
104
315742
3241
무엇이 잘 못 되었는지를 알아내려는
05:34
without having a black box, or a flight recorder.
105
318983
3997
조사관과 비슷하다고 말할 수 있겠죠.
05:38
They could hypothesize about what had gone wrong,
106
322980
2602
무엇이 잘 못 되었는지 추측은 할 수 있겠지만
05:41
but they really had no way of knowing what led
107
325582
3112
무시무시한 추락 사고가 정확히 어떻게 일어나게 되었는지를
05:44
to the terrible events.
108
328694
2172
알 수 있는 방법은 전혀없는 것과 유사합니다.
05:46
And stem cells really have given us the black box
109
330866
4183
줄기 세포는 우리에게 질병에 대한 블랙 박스를 준 것과 같아요.
05:50
for diseases, and it's an unprecedented window.
110
335049
3968
이건 전례가 없던 일입니다.
05:54
It really is extraordinary, because you can recapitulate
111
339017
3245
정말 경이롭고 대단한 일인데요, 왜냐하면
05:58
many, many diseases in a dish, you can see
112
342262
3247
이제는 실험용 접시에서 수많은 질병의 발생 단계를 얼마든지 재현해 볼 수 있거든요.
06:01
what begins to go wrong in the cellular conversation
113
345509
3536
즉, 환자에게 증상이 나타나기도 전에
06:04
well before you would ever see
114
349045
2424
세포간 활동에서 무엇이 잘 못 되었는지
06:07
symptoms appear in a patient.
115
351469
2536
사전에 확인할 수 있게 된겁니다.
06:09
And this opens up the ability,
116
354005
2523
이것은 가능성과 희망을 선사했는데요,
06:12
which hopefully will become something that
117
356528
2814
인간의 세포를 신약 실험에 사용하는겁니다.
06:15
is routine in the near term,
118
359342
2647
이 기술이 조만간
06:17
of using human cells to test for drugs.
119
361989
4146
상용화 되어 널리 일상적으로 쓰였으면 합니다.
06:22
Right now, the way we test for drugs is pretty problematic.
120
366135
5464
현재 신약을 실험하는 방법에는 문제가 많이 있어요.
06:27
To bring a successful drug to market, it takes, on average,
121
371599
3318
성공적으로 시장에 신약을 출시하는데는
06:30
13 years — that's one drug —
122
374917
2186
평균적으로 13년이 걸립니다. -- 한개의 신약에 대해서요. --
06:33
with a sunk cost of 4 billion dollars,
123
377103
3388
게다가 40억달러(4조원)이라는 비용이 들고
06:36
and only one percent of the drugs that start down that road
124
380491
4867
개발 과정에서 출시까지 성공하는 신약은
06:41
are actually going to get there.
125
385358
2248
겨우 1% 정도 입니다.
06:43
You can't imagine other businesses
126
387606
2125
다른 분야에서 이런 정도의 성공률을 가진
06:45
that you would think of going into
127
389731
1449
사업에 뛰어드는 것은
06:47
that have these kind of numbers.
128
391180
1755
상상조차 할 수 없을 것입니다.
06:48
It's a terrible business model.
129
392935
1802
딱봐도 정말 지독하게 나쁜 사업 모델이죠.
06:50
But it is really a worse social model because of
130
394737
3989
또한 그 안에 개입된 다른 여러 일들과 우리가 사회 구성원으로서 부담해야 하는 비용을 생각하면
06:54
what's involved and the cost to all of us.
131
398726
3328
최악의 사업 모델인걸 떠나 그보다 더 나쁜 사회적 모델이기도 합니다.
06:57
So the way we develop drugs now
132
402054
3752
현재 신약 개발은
07:01
is by testing promising compounds on --
133
405806
3200
치료에 효과를 보이는 물질을 이용한 반복된 실험으로
연구하는데요,
연구하는데요,
07:04
We didn't have disease modeling with human cells,
134
409006
1880
아직까지 인간의 세포로 만든 질병 모델은 없습니다.
07:06
so we'd been testing them on cells of mice
135
410886
3464
즉, 신약에 대한 실험은 쥐의 세포나
07:10
or other creatures or cells that we engineer,
136
414350
3667
다른 동물들, 혹은 우리가 의공학적으로 만들어낸 세포에만 국한되고 있어요.
07:13
but they don't have the characteristics of the diseases
137
418017
3061
그러니까, 우리가 실제로 치료하고자 하는
07:16
that we're actually trying to cure.
138
421078
2336
세포와 질병으로 연구를 하지 않는다는 겁니다.
07:19
You know, we're not mice, and you can't go into
139
423414
3046
아시다시피, 우리는 쥐가 아니잖아요.
07:22
a living person with an illness
140
426460
2418
그렇다고 멀쩡히 살아있는 환자의 몸을 열어서
07:24
and just pull out a few brain cells or cardiac cells
141
428878
2928
아무렇지 않게 뇌 세포나 심장 세포를 떼어내
07:27
and then start fooling around in a lab to test
142
431806
2289
실험실에서 이런저런 테스트를 하며
07:29
for, you know, a promising drug.
143
434095
3561
신약 개발을 하는 것도 있을 수 없는 일이죠.
07:33
But what you can do with human stem cells, now,
144
437656
3585
그런데, 사람의 줄기 세포를 가지고는 이제
07:37
is actually create avatars, and you can create the cells,
145
441241
4337
실제로 환자의 아바타를 만들어 세포를 생성하고,
07:41
whether it's the live motor neurons
146
445578
1967
운동 신경이든, 박동하고 있는 심장 세포든,
07:43
or the beating cardiac cells or liver cells
147
447545
3010
간 세포든, 혹은 다른 그 어떤 세포든지 간에
07:46
or other kinds of cells, and you can test for drugs,
148
450555
4109
신약에 대한 실험을 할수 있다는거죠.
07:50
promising compounds, on the actual cells
149
454664
3125
실제로 치료를 하려는 세포에
07:53
that you're trying to affect, and this is now,
150
457789
3631
직접 실험하는겁니다.
07:57
and it's absolutely extraordinary,
151
461420
2814
이게 지금 이루어지고 있는 일이고,
정말 경이로워 마다않는 일이에요.
정말 경이로워 마다않는 일이에요.
08:00
and you're going to know at the beginning,
152
464234
3156
이제는 신약 개발의 첫 시작 단계에서
08:03
the very early stages of doing your assay development
153
467390
3744
뭐가 잘못되는지, 또 어떻게 해야하는지
바로 알 수 있습니다.
바로 알 수 있습니다.
08:07
and your testing, you're not going to have to wait 13 years
154
471134
3389
막상 신약이 개발되어 시장에 나왔지만
실제로는 약효가 없다거나,
실제로는 약효가 없다거나,
08:10
until you've brought a drug to market, only to find out
155
474523
3319
심지어 해가 되기도 한다는 사실을 알 때까지
08:13
that actually it doesn't work, or even worse, harms people.
156
477842
5056
13년이나 기다리지 않아도 된다는거죠.
08:18
But it isn't really enough just to look at
157
482898
4340
하지만 그렇게 하려면,
08:23
the cells from a few people or a small group of people,
158
487238
3782
그저 소수 몇 사람들의 세포를 보는 것 만으로는
08:26
because we have to step back.
159
491020
1644
절대적으로 부족합니다.
08:28
We've got to look at the big picture.
160
492664
1851
한발짝 물러서서, 큰 그림을 봐야합니다.
08:30
Look around this room. We are all different,
161
494515
3136
이 강연장을 한번 둘러 보세요. 우리는 각자 모두 다릅니다.
08:33
and a disease that I might have,
162
497651
2740
제게 있을런지도 모를 질병--
08:36
if I had Alzheimer's disease or Parkinson's disease,
163
500391
2877
예를 들어, 같은 병일지라도 저의 알츠하이머나 파킨슨 병은
08:39
it probably would affect me differently than if
164
503268
3766
여러분들중 한명의 알츠하이머나 파킨슨과는
08:42
one of you had that disease,
165
507034
1641
사뭇 다를 겁니다.
08:44
and if we both had Parkinson's disease,
166
508675
4345
만약 여러분과 제가 파킨슨 병에 걸려
08:48
and we took the same medication,
167
513020
2268
똑같은 약을 복용한다 해도
08:51
but we had different genetic makeup,
168
515288
2747
우리의 유전적 특성이 다르게 때문에
08:53
we probably would have a different result,
169
518035
2285
서로 다른 결과가 나타나게 될 것입니다.
08:56
and it could well be that a drug that worked wonderfully
170
520320
3731
제게는 놀라울 정도로 잘 듣던 약이
08:59
for me was actually ineffective for you,
171
524051
3579
여러분들에게는 아무 효과가 없을 가능성도 꽤 있습니다.
09:03
and similarly, it could be that a drug that is harmful for you
172
527630
4692
같은 맥락에서, 여러분에게 해로운 작용을 했던 약이
09:08
is safe for me, and, you know, this seems totally obvious,
173
532322
4302
제게는 안전한 경우도 있겠죠. 이건 분명합니다.
09:12
but unfortunately it is not the way
174
536624
2728
그런데, 불행하게도 제약 산업이
09:15
that the pharmaceutical industry has been developing drugs
175
539352
3186
신약을 개발하는 방법은 그렇지 못했습니다.
09:18
because, until now, it hasn't had the tools.
176
542538
3986
왜냐하면, 이제까지는 그럴 수 있는 도구가 없었거든요.
09:22
And so we need to move away
177
546524
2292
그러니까 이제 우리는 이런 만병통치적
09:24
from this one-size-fits-all model.
178
548816
2954
모델로부터 벗어나야 합니다.
09:27
The way we've been developing drugs is essentially
179
551770
3177
우리가 신약을 개발하는 방법은 근본적으로
09:30
like going into a shoe store,
180
554947
1379
신발 가게에 가는 것과 같아야 합니다.
09:32
no one asks you what size you are, or
181
556326
2283
아무도 여러분에게 어떤 발크기여야 한다거나
09:34
if you're going dancing or hiking.
182
558609
2210
춤을 추거나 걷기를 요구하지 않습니다.
09:36
They just say, "Well, you have feet, here are your shoes."
183
560819
2808
그들은 그저 "손님의 발이 이렇군요. 맞는 신발이 있습니다"라고 하죠.
09:39
It doesn't work with shoes, and our bodies are
184
563627
3600
신발에 맞추는게 아닙니다. 우리의 신체는
09:43
many times more complicated than just our feet.
185
567227
3472
발보다도 몇 배나 더 복잡합니다.
09:46
So we really have to change this.
186
570699
2541
그러니까 우리는 이런 방식을 정말로 바꿔야 합니다.
09:49
There was a very sad example of this in the last decade.
187
573240
5184
지난 10년 사이에 이런 슬픈 사연이 있었어요.
09:54
There's a wonderful drug, and a class of drugs actually,
188
578424
2648
대단한 신약이 있었습니다. 사실 다수의 약들이 있었는데,
09:56
but the particular drug was Vioxx, and
189
581072
2680
그중 하나가 바이옥스였지요.
09:59
for people who were suffering from severe arthritis pain,
190
583752
4376
극심한 관절염을 앓는 환자들을 위한 약이었는데,
10:04
the drug was an absolute lifesaver,
191
588128
3392
관절염 환자들에게는 거의 진정한 삶의 구원자였습니다.
10:07
but unfortunately, for another subset of those people,
192
591520
5080
하지만 이 관절염에 탁월한 약은
10:12
they suffered pretty severe heart side effects,
193
596600
4769
불행히도 다른 몇몇의 사람들에게는
심장에 부작용을 야기했어요.
심장에 부작용을 야기했어요.
10:17
and for a subset of those people, the side effects were
194
601369
2728
그들중 몇에게는 특히 심각했고,
10:19
so severe, the cardiac side effects, that they were fatal.
195
604097
3897
결국 죽음을 초래했죠.
10:23
But imagine a different scenario,
196
607994
4042
자, 이제 다른 시나리오를 상상해보죠.
10:27
where we could have had an array, a genetically diverse array,
197
612036
4302
우리가 서로 다른, 유전적으로 다른 심장 세포열을 가졌지만,
10:32
of cardiac cells, and we could have actually tested
198
616338
3626
바이옥스 라는 약에 대한 실험을 통해
10:35
that drug, Vioxx, in petri dishes, and figured out,
199
619964
5081
실험용 접시 위에서 미리 그걸 알아넀다면요--
10:40
well, okay, people with this genetic type are going to have
200
625045
3744
"아, 이런 유전 형질을 가진 사람들은
10:44
cardiac side effects, people with these genetic subgroups
201
628789
5000
심장병 부작용이 생길수도 있겠구나!"
10:49
or genetic shoes sizes, about 25,000 of them,
202
633789
5144
"반면에 다른 유전적 '발 크기'를 가진 사람들
(약 25,000명)에게는
(약 25,000명)에게는
10:54
are not going to have any problems.
203
638933
2760
아무런 문제가 없겠구나!"라고 알았더라면,
10:57
The people for whom it was a lifesaver
204
641693
2615
그 약을 삶의 구원처럼 여기던 관절염 환자들은
11:00
could have still taken their medicine.
205
644308
1677
여전히 그 약을 사용할런지 모릅니다.
11:01
The people for whom it was a disaster, or fatal,
206
645985
4386
또한 약이 치명적으로 작용할 사람들에게는
11:06
would never have been given it, and
207
650371
2091
아예 신약이 제공되지 않았겠죠.
11:08
you can imagine a very different outcome for the company,
208
652462
2583
약을 회수해야 했던 회사의 입장에서는 매우 상반된 결과를
11:10
who had to withdraw the drug.
209
655045
2768
얻게 되었으리라는 것을 상상하실 수 있을 겁니다.
11:13
So that is terrific,
210
657813
2816
자, 이제 어느정도 문제를 알았으니,
11:16
and we thought, all right,
211
660629
1834
우리는 이걸 해결하려고 했습니다.
11:18
as we're trying to solve this problem,
212
662463
2759
그 과정에서
11:21
clearly we have to think about genetics,
213
665222
2197
유전학을 생각해야했고,
11:23
we have to think about human testing,
214
667419
2834
사람에 대한 실험도 고려해야 했습니다.
11:26
but there's a fundamental problem,
215
670253
1579
하지만 그것보다 더 근본적인 문제가 있었습니다.
11:27
because right now, stem cell lines,
216
671832
2699
현재 줄기세포 열은
11:30
as extraordinary as they are,
217
674531
1710
아무리 특별하다 할지라도
11:32
and lines are just groups of cells,
218
676241
1744
"열" 이라는건 그저 여러 세포의 모임입니다.
11:33
they are made by hand, one at a time,
219
677985
4332
이 세포들은 손으로 일일이 만들어야 하고
11:38
and it takes a couple of months.
220
682317
2224
만드는데 몇달씩 걸립니다.
11:40
This is not scalable, and also when you do things by hand,
221
684541
4366
이건 어떻게 더 줄일 수가 없는 기간이에요.
더군다나 모든걸 수작업으로 하게되면
더군다나 모든걸 수작업으로 하게되면
11:44
even in the best laboratories,
222
688907
1543
그 어떤 최고의 실험실에서 조차
11:46
you have variations in techniques,
223
690450
3161
기술의 차이가 있기 마련인데,
11:49
and you need to know, if you're making a drug,
224
693611
3181
아시다시피 약을 제조한다 할때는
11:52
that the Aspirin you're going to take out of the bottle
225
696792
1898
월요일에 병에서 꺼낸 아스피린이
11:54
on Monday is the same as the Aspirin
226
698690
2440
수요일에 병에서 꺼낸 아스피린과
11:57
that's going to come out of the bottle on Wednesday.
227
701130
2081
같아야 하잖아요.
11:59
So we looked at this, and we thought, okay,
228
703211
3791
저희가 이 모든 생각을 하고 내린 결론은
12:02
artisanal is wonderful in, you know, your clothing
229
707002
3152
옷 수선, 제빵, 공예품 제작에는
12:06
and your bread and crafts, but
230
710154
2944
장인이 가장 뛰어난 실력을 가졌겠지만,
12:08
artisanal really isn't going to work in stem cells,
231
713098
2983
사실 줄기 세포를 만드는데는
장인이 있을 수 없다고 했습니다.
장인이 있을 수 없다고 했습니다.
12:11
so we have to deal with this.
232
716081
2390
저희는 이 문제를 해결해야만 했어요.
12:14
But even with that, there still was another big hurdle,
233
718471
3920
하지만, 그리고 나서도 여전히 또 다른 큰 문제가 있었는데
12:18
and that actually brings us back to
234
722391
3564
이 문제는 모든걸
12:21
the mapping of the human genome, because
235
725955
2384
원점인 인간의 게놈 지도로 되돌리죠:
12:24
we're all different.
236
728339
2711
문제는 바로, 사람은 모두 다릅니다.
12:26
We know from the sequencing of the human genome
237
731050
2832
우리는 인간의 염기 서열이 모두
12:29
that it's shown us all of the A's, C's, G's and T's
238
733882
2557
A, C, G, T 의 배열이라는 걸 알고 있어요.
12:32
that make up our genetic code,
239
736439
2468
인간의 유전자 암호를 이루는 것들이죠.
12:34
but that code, by itself, our DNA,
240
738907
4269
하지만 그 암호들, 즉 우리의 DNA는
12:39
is like looking at the ones and zeroes of the computer code
241
743176
4599
그걸 읽어낼 컴퓨터도 없이
12:43
without having a computer that can read it.
242
747775
2825
컴퓨터 암호의 0과 1을 들여다 보는 것과 비슷합니다.
12:46
It's like having an app without having a smartphone.
243
750600
3288
마치 스마트폰도 없이 앱을 가지고 있는것 처럼요.
12:49
We needed to have a way of bringing the biology
244
753888
3884
우리는 이 방대한 자료에 생물학을 적용하는
12:53
to that incredible data,
245
757772
2209
새로운 방법을 고안해야했는데,
12:55
and the way to do that was to find
246
759981
3115
그렇게 하기 위해서는
12:58
a stand-in, a biological stand-in,
247
763096
2687
모든 유전적 정보를 포함하고 있으면서
13:01
that could contain all of the genetic information,
248
765783
4025
동시에 그 막대한 양의 정보를 다 읽을 수 있는
13:05
but have it be arrayed in such a way
249
769808
2528
생물학적 대체물이 필요했습니다.
13:08
as it could be read together
250
772336
2864
모든 정보를 이해한 뒤
13:11
and actually create this incredible avatar.
251
775200
3256
실제로 아바타를 만들 수 있도록 말이죠.
13:14
We need to have stem cells from all the genetic sub-types
252
778456
3704
실험실에서 우리를 제대로 묘사하려면
13:18
that represent who we are.
253
782160
2952
존재하는 모든 종류의 줄기세포가 필요합니다.
13:21
So this is what we've built.
254
785112
2760
그래서 만들어낸게 이겁니다.
13:23
It's an automated robotic technology.
255
787872
3320
이건 자동화된 로보트 기술인데요,
13:27
It has the capacity to produce thousands and thousands
256
791192
2608
이것으로 수천 수 만의 줄기 세포열을
13:29
of stem cell lines. It's genetically arrayed.
257
793800
4239
만들 수 있어요. 유전적 열을 맞추는 것이죠.
13:33
It has massively parallel processing capability,
258
798039
3749
이 기계는 엄청난 양의 동시 작업 능력을 가지고 있죠.
13:37
and it's going to change the way drugs are discovered,
259
801788
3320
결과적으로 이 기계가
신약을 만드는 방법을 바꾸어 놓기를 바랍니다.
신약을 만드는 방법을 바꾸어 놓기를 바랍니다.
13:41
we hope, and I think eventually what's going to happen
260
805108
3835
우리 연구진들의 소망이자 제가 생각하는 바로는
13:44
is that we're going to want to re-screen drugs,
261
808943
2199
결국 모든 약을 재점검 했으면 합니다.
13:47
on arrays like this, that already exist,
262
811142
2491
현존하는 모든 약을
13:49
all of the drugs that currently exist,
263
813633
1871
다시 검사 하는거죠.
13:51
and in the future, you're going to be taking drugs
264
815504
2911
그리고 미래에는
치료약과 밀접하게 관련된
치료약과 밀접하게 관련된
13:54
and treatments that have been tested for side effects
265
818415
2872
뇌, 심장, 간 세포 외에도 모든 세포를 대상으로
13:57
on all of the relevant cells,
266
821287
2303
부작용에 대한 실험을 거친 약과 치료법을
13:59
on brain cells and heart cells and liver cells.
267
823590
3153
사용하게 되리라는 것입니다.
14:02
It really has brought us to the threshold
268
826743
3329
이 기술은 사실 인류에게 개인 맞춤화된 약에 대한
14:05
of personalized medicine.
269
830072
2214
출발점을 선사한겁니다.
14:08
It's here now, and in our family,
270
832286
4441
그런 시대가 온거예요. 제 가족 얘기를 하자면,
14:12
my son has type 1 diabetes,
271
836727
2938
제 아들은 제 1형 당뇨병이 있습니다.
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which is still an incurable disease,
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아직까지는 불치병이죠.
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and I lost my parents to heart disease and cancer,
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저희 부모님들은 심장병과 암으로 돌아가셨구요.
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but I think that my story probably sounds familiar to you,
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저의 이야기는 아마 여러분들에게도 익숙할거에요.
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because probably a version of it is your story.
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아마도 이런 이야기가
여러분들의 이야기이기도 하기 때문일겁니다.
여러분들의 이야기이기도 하기 때문일겁니다.
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At some point in our lives, all of us,
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누구든지 어떤 시점에는 우리 모두는,
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or people we care about, become patients,
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또 우리가 아끼는 사람들도, 환자가 됩니다.
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and that's why I think that stem cell research
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그것이 바로 줄기 세포 연구가 우리 모두에게
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is incredibly important for all of us.
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매우 중요하다고 생각하는 이유입니다.
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Thank you. (Applause)
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감사합니다. (박수)
14:45
(Applause)
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7108
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Susan Solomon - Stem cell research advocateSusan Solomon enables support for human stem cell research, aiming to cure major diseases and empower more personalized medicine.
Why you should listen
Susan Solomon’s health care advocacy stems from personal medical trials—namely, her son’s Type 1 diabetes and her mother’s fatal cancer. Following a successful career as a lawyer and business entrepreneur, Solomon, frustrated by the slow pace of medical research, was inspired to use those skills to follow another passion: accelerating medical research with real-world results as a social entrepreneur. And through her own research and conversations with medical experts, she decided that stem cells (cells that have the ability to morph into any other kind of cell) had the greatest potential to impact peoples’ health.
In 2005, Solomon founded the New York Stem Cell Foundation, now one of the largest nonprofit research institutions and laboratories in this field in the world. The NYSCF Research Institute conducts all facets of stem cell research from growing the cells to drug discovery.
At TEDGlobal 2012, Solomon announced the NYSCF Global Stem Cell Array, the new technology to create thousands of stem cell avatars and genetically array them to functionalize the data from the human genome to revolutionize the way we develop cures and treatments so they are better, safer, less expensive and happen much more quickly.
Susan Solomon | Speaker | TED.com