ABOUT THE SPEAKER
Jack Andraka - Cancer detector inventor
A paper on carbon nanotubes, a biology lecture on antibodies and a flash of insight led 15-year-old Jack Andraka to design a cheaper, more sensitive cancer detector.

Why you should listen

After Andraka’s proposal to build and test his idea for a pancreatic cancer detector was rejected from 199 labs, the teen landed at Johns Hopkins. There, he built his device using inexpensive strips of filter paper, carbon nanotubes and antibodies sensitive to mesothelin, a protein found in high levels in people with pancreatic cancer. When dipped in blood or urine, the mesothelin adheres to these antibodies and is detectable by predictable changes in the nanotubes’ electrical conductivity.

In preliminary tests, Andraka’s invention has shown 100 percent accuracy. It also finds cancers earlier than current methods, costs a mere 3 cents and earned the high schooler the 2012 Intel Science Fair grand prize.

More profile about the speaker
Jack Andraka | Speaker | TED.com
TED2013

Jack Andraka: A promising test for pancreatic cancer ... from a teenager

Jack Andraka: Obiecujący test na raka... wymyślony przez nastolatka

Filmed:
4,827,010 views

Ponad 85% wszystkich przypadków zachorowań na raka trzustki diagnozuje się zbyt późno, gdy chory ma mniej niż 2% szansy na przeżycie. Jak to możliwe? Jack Andraka opowiada, jak wymyślił obiecujący test wykrywający raka trzustki we wczesnym stadium, który jest jednocześnie bardzo tani, efektywny i nieinwazyjny - a wszystko to, zanim skończył 16 lat.
- Cancer detector inventor
A paper on carbon nanotubes, a biology lecture on antibodies and a flash of insight led 15-year-old Jack Andraka to design a cheaper, more sensitive cancer detector. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Have you ever experienceddoświadczony a momentza chwilę in your life
0
726
3709
Czy kiedykolwiek doświadczyliście chwili,
00:16
that was so painfulbolesny and confusingmylące
1
4435
3506
tak bolesnej i dezorientującej,
00:19
that all you wanted to do
2
7941
2039
że chcieliście dowiedzieć się jak najwięcej,
00:21
was learnuczyć się as much as you could to make sensesens of it all?
3
9980
3770
aby móc to zrozumieć?
00:25
When I was 13, a closeblisko familyrodzina friendprzyjaciel
4
13750
2950
Gdy miałem 13 lat, bliski przyjaciel rodziny,
00:28
who was like an unclewujek to me
5
16700
1722
który był dla mnie jak wujek,
00:30
passedminęło away from pancreatictrzustki cancernowotwór.
6
18422
2765
zmarł na raka trzustki.
00:33
When the diseasechoroba hittrafienie so closeblisko to home,
7
21187
2331
Choroba dotknęła osobę mi bliską,
00:35
I knewwiedziałem I neededpotrzebne to learnuczyć się more,
8
23518
2106
więc musiałem
dowiedzieć się czegoś więcej.
00:37
so I wentposzedł onlineonline to find answersodpowiedzi.
9
25624
2846
Odpowiedzi postanowiłem
poszukać w Internecie.
00:40
UsingZa pomocą the InternetInternet, I founduznany a varietyróżnorodność of statisticsStatystyka
10
28470
3090
Znalazłem różne statystyki
00:43
on pancreatictrzustki cancernowotwór,
11
31560
1678
dotyczące raka trzustki,
00:45
and what I had founduznany shockedwstrząśnięty me.
12
33238
2648
które mnie zszokowały.
00:47
Over 85 percentprocent of all pancreatictrzustki cancersnowotwory
13
35886
3832
Ponad 85% przypadków
00:51
are diagnosedrozpoznano latepóźno,
14
39718
1576
wykrywanych jest zbyt późno,
00:53
when someonektoś has lessmniej than a two percentprocent chanceszansa of survivalprzetrwanie.
15
41294
4326
kiedy osoba ma mniej niż 2%
szansy na przeżycie.
00:57
Why are we so badzły at detectingWykrywanie pancreatictrzustki cancernowotwór?
16
45620
3948
Dlaczego tak trudno wykryć raka trzustki?
01:01
The reasonpowód? Today'sDzisiejsze currentobecny modernnowoczesny medicinelekarstwo
17
49568
3585
Współczesna "nowoczesna" medycyna
01:05
is a 60-year-old-roczny techniquetechnika.
18
53153
2255
używa technologii sprzed 60 lat.
01:07
That's olderstarsze than my dadtata.
19
55408
2505
To więcej niż ma mój tata.
01:09
(LaughterŚmiech)
20
57913
3546
(Śmiech)
01:13
But alsorównież, it's extremelyniezwykle expensivedrogi,
21
61459
2443
Ponadto jest wyjątkowo droga,
01:15
costingkalkulacji kosztów 800 dollarsdolarów perza testtest,
22
63902
3253
jeden test kosztuje 800 dolarów,
01:19
and it's grosslyrażąco inaccurateniedokładne,
23
67155
2752
i bardzo nieprecyzyjna,
01:21
missingbrakujący 30 percentprocent of all pancreatictrzustki cancersnowotwory.
24
69907
3417
nie wykrywa 30% przypadków
raka trzustki.
01:25
Your doctorlekarz would have to be ridiculouslyśmiesznie suspiciouspodejrzany
25
73324
2922
Wasz lekarz musiałby być
nadzwyczaj podejrzliwy,
01:28
that you have the cancernowotwór in orderzamówienie to give you this testtest.
26
76246
3485
aby zlecić wykonanie testu na raka trzustki.
01:31
LearningUczenia się this, I knewwiedziałem there had to be a better way.
27
79731
3745
Widząc to pomyślałem,
że musi być lepszy sposób.
01:35
So I setzestaw up a scientificnaukowy criteriakryteria
28
83476
2501
Określiłem więc naukowe założenia,
01:37
as to what a sensorczujnik would have to look like
29
85977
1986
opisujące czujnik,
01:39
in orderzamówienie to effectivelyfaktycznie diagnoserozpoznać chorobę pancreatictrzustki cancernowotwór.
30
87963
3417
który mógłby skutecznie
zdiagnozować raka trzustki.
01:43
The sensorczujnik would have to be inexpensiveniedrogi, rapidszybki,
31
91380
3736
Czujnik powinien być niedrogi, szybki,
01:47
simpleprosty, sensitivewrażliwy, selectiveselektywne,
32
95116
3551
prosty, czuły, selektywny
01:50
and minimallyminimalnie invasiveinwazyjne.
33
98667
3281
i jak najmniej inwazyjny.
01:53
Now, there's a reasonpowód why this testtest
34
101948
2031
Istnieje powód,
dla którego test ten
01:55
hasn'tnie ma been updatedzaktualizowany in over sixsześć decadesdziesiątki lat,
35
103979
3129
nie został unowocześniony
od ponad 60 lat.
01:59
and that's because, when we're looking for pancreatictrzustki cancernowotwór,
36
107108
3183
By zdiagnozować raka trzustki,
02:02
we're looking at your bloodstreamkrwiobiegu,
37
110291
1594
badamy krew,
02:03
whichktóry is alreadyjuż abundantobfity in all these tonsmnóstwo and tonsmnóstwo of proteinbiałko,
38
111885
4849
która pełna jest najróżniejszych białek,
02:08
and you're looking for this minisculemalutkie differenceróżnica
39
116734
2135
starając się znaleźć drobną różnicę,
02:10
in this tinymalutki amountilość of proteinbiałko,
40
118869
1831
w niewielkiej ilości
02:12
just this one proteinbiałko.
41
120700
1286
konkretnego białka.
02:13
That's nextNastępny to impossibleniemożliwy.
42
121986
1926
To prawie niemożliwe.
02:15
HoweverJednak, undeterredniezłomnie duez powodu to my teenagenastoletni optimismoptymizm --
43
123912
3574
Nieustraszony
dzięki młodzieńczemu optymizmowi...
02:19
(ApplauseAplauz) —
44
127486
5576
(Brawa)
02:25
I wentposzedł onlineonline to a teenager'sOdzież młodzieżowa two bestNajlepiej friendsprzyjaciele,
45
133062
3798
...poradziłem się dwóch
najlepszych przyjaciół nastolatka,
02:28
GoogleGoogle and WikipediaWikipedia.
46
136860
1704
Google'a i Wikipedii.
02:30
I got everything for my homeworkPraca domowa from those two sourcesźródła.
47
138564
4218
Wszystkie potrzebne informacje
zaczerpnąłem z tych dwóch źródeł
02:34
And what I had founduznany was an articleartykuł
48
142782
2548
i znalazłem artykuł
02:37
that listedkatalogowany a databaseBaza danych of over 8,000 differentróżne proteinsbiałka
49
145330
3794
z listą ponad 8000 różnych białek,
02:41
that are founduznany when you have pancreatictrzustki cancernowotwór.
50
149124
2487
znajdujących się u chorych na raka trzustki.
02:43
So I decidedzdecydowany to go and make it my newNowy missionmisja
51
151611
3644
Zrobiłem z tego nową misję:
02:47
to go throughprzez all these proteinsbiałka and see whichktóry oneste
52
155255
2893
przejrzeć te wszystkie białka
i stwierdzić, które z nich
02:50
could serveobsługiwać as a biomarkerbiomarker for pancreatictrzustki cancernowotwór.
53
158148
2523
mogłyby służyć za biomarker raka trzustki.
02:52
And to make it a bitkawałek simplerprostsze for myselfsiebie,
54
160671
2438
Aby ułatwić sobie zadanie,
02:55
I decidedzdecydowany to mapmapa out a scientificnaukowy criteriakryteria. And here it is.
55
163109
4248
ustaliłem naukowe założenia.
02:59
EssentiallyZasadniczo first, the proteinbiałko would have to be founduznany
56
167357
2432
Białko znalezione we krwi,
musi występować w dużym stężeniu,
03:01
in all pancreatictrzustki cancersnowotwory at highwysoki levelspoziomy in the bloodstreamkrwiobiegu
57
169789
3175
we wszystkich przypadkach
wczesnego stadium raka trzustki,
03:04
in the earliestnajwcześniej stagesgradacja, but alsorównież only in cancernowotwór.
58
172964
4373
i tylko w przypadku raka.
03:09
And so I'm just pluggingPodłączenie and chuggingchugging throughprzez this gargantuanolbrzymi taskzadanie,
59
177337
2990
Siedząc nad tym żmudnym zadaniem,
03:12
and finallywreszcie, on the 4,000thth try,
60
180327
3322
po wielu próbach,
03:15
when I'm closeblisko to losingprzegrywający my sanityzdrowie psychiczne,
61
183649
1779
bliski utraty rozumu,
03:17
I find the proteinbiałko.
62
185428
1890
zlokalizowałem poszukiwane białko.
03:19
And the nameNazwa of the proteinbiałko I'd locatedusytuowany
63
187318
2669
Białko, które odnalazłem,
03:21
was callednazywa mesothelinmesothelin,
64
189987
1392
to mezotelina.
03:23
and it's just your ordinaryzwykły, run-of-the-millrun-of-the-Mill typerodzaj proteinbiałko,
65
191379
2730
Występuje ono normalnie w organizmie,
03:26
unlesschyba że of coursekurs you have pancreatictrzustki,
66
194109
1708
ale gdy jego stężenie we krwi
03:27
ovarianjajnika or lungpłuco cancernowotwór,
67
195817
1729
jest bardzo wysokie,
03:29
in whichktóry casewalizka it's founduznany at these very highwysoki levelspoziomy in your bloodstreamkrwiobiegu.
68
197546
3025
jest to objaw raka trzustki,
jajników lub płuc.
03:32
But alsorównież the keyklawisz is
69
200571
1808
Co ważne,
03:34
that it's founduznany in the earliestnajwcześniej stagesgradacja of the diseasechoroba,
70
202379
2956
jego duże stężenie
występuje już we wczesnej fazie choroby,
03:37
when someonektoś has closeblisko to 100 percentprocent chanceszansa
71
205335
2203
gdy chory ma 100% szansy
03:39
of survivalprzetrwanie.
72
207538
1274
na przeżycie.
03:40
So now that I'd founduznany a reliableniezawodny proteinbiałko I could detectwykryć,
73
208812
3661
Mając miarodajne białko moglem się skupić
03:44
I then shiftedprzesunięty my focusskupiać to actuallytak właściwie detectingWykrywanie that proteinbiałko,
74
212473
2773
na sposobie jego wykrywania,
03:47
and, thusa zatem, pancreatictrzustki cancernowotwór.
75
215246
2454
czyli diagnozowaniu raka trzustki.
03:49
Now, my breakthroughprzełom cameoprawa ołowiana witrażu in a very unlikelymało prawdopodobne placemiejsce,
76
217700
3369
Przełom nastąpił w nieoczekiwanym miejscu,
03:53
possiblymożliwie the mostwiększość unlikelymało prawdopodobne placemiejsce for innovationinnowacja:
77
221069
2641
prawdopodobnie najmniej
03:55
my highwysoki schoolszkoła biologybiologia classklasa,
78
223710
2224
sprzyjającym innowacji,
03:57
the absoluteabsolutny stiflerStifler of innovationinnowacja.
79
225934
2521
w licealnej pracowni biologicznej.
04:00
(LaughterŚmiech) (ApplauseAplauz)
80
228455
4924
(Śmiech) (Brawa)
04:05
And I had snuckSnuck in this articleartykuł on these things callednazywa
81
233379
3181
Przemyciłem do klasy artykuł
o nanorurkach węglowych,
04:08
carbonwęgiel nanotubesnanorurki, and that's just a long, thincienki piperura of carbonwęgiel
82
236560
3598
czyli długich, cienkich rurkach węgla
04:12
that's an atomatom thickgruby
83
240158
1254
grubości atomu
04:13
and one 50 thousandthtysięcznej the diameterśrednica of your hairwłosy.
84
241412
2695
i średnicy równej 1/50000 ludzkiego włosa.
04:16
And despitepomimo theirich extremelyniezwykle smallmały sizesrozmiary,
85
244107
2390
Mimo nadzwyczajnie małych rozmiarów,
04:18
they have these incredibleniesamowite propertiesnieruchomości.
86
246497
1834
mają niesamowite właściwości.
04:20
They're kinduprzejmy of like the superheroessuperbohaterów of materialmateriał sciencenauka.
87
248331
2591
Są jak super bohaterowie
inżynierii materiałowej.
04:22
And while I was sneakilysneakily readingczytanie this articleartykuł
88
250922
2185
Gdy pod ławką w ukryciu
04:25
underpod my deskbiurko in my biologybiologia classklasa,
89
253107
2095
czytałem ten artykuł,
04:27
we were supposeddomniemany to be payingintratny attentionUwaga
90
255202
1599
nauczyciel opowiadał nam
04:28
to these other kinduprzejmy of coolchłodny moleculesCząsteczki callednazywa antibodiesprzeciwciał.
91
256801
3709
o innych ciekawych cząsteczkach
zwanych przeciwciałami,
04:32
And these are prettyładny coolchłodny because they only reactreagować
92
260510
2101
które są naprawdę intrygujące,
bo wchodzą w reakcję
04:34
with one specifickonkretny proteinbiałko,
93
262611
1783
tylko z jednym wybranym białkiem.
04:36
but they're not nearlyprawie as interestingciekawy as carbonwęgiel nanotubesnanorurki.
94
264394
2600
Nie są jednak tak interesujące
jak nanorurki węglowe.
04:38
And so then, I was sittingposiedzenie in classklasa,
95
266994
3107
Siedziałem więc w pracowni
04:42
and suddenlynagle it hittrafienie me:
96
270101
2538
i nagle do mnie dotarło,
04:44
I could combinepołączyć what I was readingczytanie about,
97
272639
2651
że mógłbym połączyć to, o czym czytam,
04:47
carbonwęgiel nanotubesnanorurki,
98
275290
1449
nanorurki węglowe,
04:48
with what I was supposeddomniemany to be thinkingmyślący about, antibodiesprzeciwciał.
99
276739
2936
z tym, o czym mam myśleć: przeciwciałami.
04:51
EssentiallyZasadniczo, I could weavesplot a bunchwiązka of these antibodiesprzeciwciał
100
279675
2765
Mógłbym wpleść trochę przeciwciał
04:54
into a networksieć of carbonwęgiel nanotubesnanorurki
101
282440
1988
w sieć nanorurek węglowych
04:56
suchtaki that you have a networksieć
102
284428
1593
i stworzyć sieć,
04:58
that only reactsreaguje with one proteinbiałko,
103
286021
2430
która reagowałaby tylko
z jednym białkiem,
05:00
but alsorównież, duez powodu to the propertiesnieruchomości of these nanotubesnanorurki,
104
288451
3320
ale dzięki właściwościom nanorurek,
05:03
it would changezmiana its electricalelektryczny propertiesnieruchomości
105
291771
1952
zmieniałaby właściwości elektryczne
05:05
basedna podstawie on the amountilość of proteinbiałko presentteraźniejszość.
106
293723
2508
zależnie od ilości występującego białka.
05:08
HoweverJednak, there's a catchłapać.
107
296231
2083
Istnieje jednak pewien haczyk.
05:10
These networkssieci of carbonwęgiel nanotubesnanorurki are extremelyniezwykle flimsysłaby,
108
298314
3400
Taka sieć nanorurek węglowych
jest niezwykle delikatna,
05:13
and sinceod they're so delicatedelikatny, they need to be supportedutrzymany.
109
301714
3489
przez co wymaga wzmocnienia.
05:17
So that's why I chosewybrał to use paperpapier.
110
305203
2016
Zdecydowałem się użyć w tym celu papieru.
05:19
MakingDokonywanie a cancernowotwór sensorczujnik out of paperpapier
111
307219
2294
Czujnik raka z papieru równie łatwo zrobić
05:21
is about as simpleprosty as makingzrobienie chocolateczekolada chipżeton cookiespliki cookie,
112
309513
2368
co czekoladowe ciasteczka,
05:23
whichktóry I love.
113
311881
3549
które uwielbiam.
05:27
You startpoczątek with some waterwoda, pourwlać in some nanotubesnanorurki,
114
315430
3345
Do wody dodajemy
trochę nanorurek i przeciwciał,
05:30
addDodaj antibodiesprzeciwciał, mixmieszać it up,
115
318775
2414
wszystko mieszamy,
05:33
take some paperpapier, dipDIP it, drysuchy it,
116
321189
2368
papier zanurzamy w mieszance
i suszymy go
05:35
and you can detectwykryć cancernowotwór.
117
323557
3432
i można już wykrywać raka.
05:38
(ApplauseAplauz)
118
326989
6507
(Brawa)
05:45
Then, suddenlynagle, a thought occurredwystąpił
119
333496
3234
Nagle pojawiła się myśl,
05:48
that kinduprzejmy of put a blemishskazy on my amazingniesamowity planplan here.
120
336730
4346
która nieco osłabiła mój niesamowity plan.
05:53
I can't really do cancernowotwór researchBadania
121
341076
1855
Nie da się badać raka
05:54
on my kitchenkuchnia countertopblaty.
122
342931
1242
na blacie kuchennym.
05:56
My mommama wouldn'tnie really like that.
123
344173
2143
Mama nie byłaby zadowolona.
05:58
So insteadzamiast, I decidedzdecydowany to go for a lablaboratorium.
124
346316
3250
Postanowiłem pójść do laboratorium.
06:01
So I typedwpisane up a budgetbudżet, a materialsmateriały listlista,
125
349566
2404
Spisałem budżet, listę materiałów,
06:03
a timelineoś czasu, and a procedureprocedura,
126
351970
2227
potrzebny czas, procedurę
06:06
and I emailedprzesłane pocztą elektroniczną it to 200 differentróżne professorsprofesorowie
127
354197
2519
i wysłałem to do
200 profesorów
06:08
at JohnsJohns HopkinsHopkins UniversityUniwersytet
128
356716
1689
z Uniwersytetu Johnsa Hopkinsa
06:10
and the NationalKrajowe InstitutesInstytuty of HealthZdrowie,
129
358405
1704
i Narodowego Instytutu Zdrowia,
06:12
essentiallygłównie anyonektokolwiek that had anything to do with pancreatictrzustki cancernowotwór.
130
360109
3176
czyli każdego, kto miał coś wspólnego
z rakiem trzustki.
06:15
And I satsob back waitingczekanie for these positivepozytywny emailse-maile to be pouringzsyp in,
131
363285
2949
Oczekiwałem napływu
pozytywnych e-maili,
06:18
sayingpowiedzenie, "You're a geniusgeniusz!
132
366234
1517
mówiących: "Jesteś geniuszem!
06:19
You're going to savezapisać us all!"
133
367751
1582
Ocalisz nas wszystkich!"
06:21
And — (LaughterŚmiech)
134
369333
4289
(Śmiech)
06:25
Then realityrzeczywistość tookwziął holdutrzymać,
135
373622
1321
Rzeczywistość nie była tak różowa.
06:26
and over the coursekurs of a monthmiesiąc,
136
374943
2414
W ciągu miesiąca
06:29
I got 199 rejectionsodrzucenia out of those 200 emailse-maile.
137
377357
4575
na 200 e-maili
dostałem 199 odmów.
06:33
One professorprofesor even wentposzedł throughprzez my entireCały procedureprocedura,
138
381932
2460
Jeden z profesorów
przejrzał skrupulatnie całą procedurę,
06:36
painstakinglystarannie -- I'm not really sure where he got all this time --
139
384392
2973
nie wiem jak znalazł na to czas,
06:39
and he wentposzedł throughprzez and said why eachkażdy and everykażdy stepkrok
140
387365
3984
i wyjaśnił dlaczego każdy jej etap,
06:43
was like the worstnajgorszy mistakebłąd I could ever make.
141
391349
2871
to najgorsze z
możliwych rozwiązań.
06:46
ClearlyWyraźnie, the professorsprofesorowie did not have as highwysoki
142
394220
2637
Najwidoczniej, profesorowie
nie mieli tak wysokiego uznania
06:48
of an opinionopinia of my work as I did.
143
396857
3122
dla mojej pracy, jak ja.
06:51
HoweverJednak, there was a silversrebro liningpodszewka.
144
399979
2142
Był jednak promyk nadziei.
06:54
One professorprofesor said, "Maybe I mightmoc be ablezdolny to help you, kiddziecko."
145
402121
3011
Jeden profesor powiedział,
że może da radę mi pomóc.
06:57
So I wentposzedł in that directionkierunek.
146
405132
2488
Poszedłem tym tropem.
06:59
(LaughterŚmiech)
147
407620
3897
(Śmiech)
07:03
As you can never say no to a kiddziecko.
148
411517
2664
Przecież nie odmawia się dziecku.
07:06
And so then, threetrzy monthsmiesiące laterpóźniej,
149
414181
2480
Trzy miesiące później
07:08
I finallywreszcie nailedprzybity down a harshszorstki deadlineostateczny termin with this guy,
150
416661
2876
uzgodniliśmy ostateczny termin.
07:11
and I get into his lablaboratorium,
151
419537
1364
Przychodzę do laboratorium,
07:12
I get all excitedpodekscytowany, and then I sitsiedzieć down,
152
420901
2319
cały podekscytowany, siadam,
07:15
I startpoczątek openingotwarcie my mouthusta and talkingmówić,
153
423220
1747
zaczynam mówić
07:16
and fivepięć secondstowary drugiej jakości laterpóźniej he callspołączenia in anotherinne PhPH.D.
154
424967
2633
i 5 sekund później
profesor wzywa innych doktorów.
07:19
PhPH.D.'s„s just flockstado into this little roompokój,
155
427600
3717
Wszyscy tłoczą się w małym pomieszczeniu
07:23
and they're just firingwypalania these questionspytania at me,
156
431317
2215
i zalewają mnie pytaniami.
07:25
and by the endkoniec, I kinduprzejmy of feltczułem like I was in a clownbłazen carsamochód.
157
433532
2482
Pod koniec czułem się jak w cyrku:
07:28
There were 20 PhPH.D.'s„s plusplus me and the professorprofesor
158
436014
1951
20 doktorów, profesor i ja,
07:29
crammednapchany into this tinymalutki officegabinet spaceprzestrzeń
159
437965
2287
wszyscy ściśnięci w małym pomieszczeniu,
07:32
with them firingwypalania these rapid-fireszybki ogień questionspytania at me,
160
440252
3071
gdzie bombardowano mnie pytaniami,
07:35
tryingpróbować to sinktonąć my procedureprocedura.
161
443323
2338
próbując pogrążyć moją procedurę.
07:37
How unlikelymało prawdopodobne is that? I mean, pshhhpshhh.
162
445661
2469
Aż trudno uwierzyć.
07:40
(LaughterŚmiech)
163
448130
4348
(Śmiech)
07:44
HoweverJednak, subjectingpoddanie myselfsiebie to that interrogationprzesłuchanie,
164
452478
2724
Poddając się temu przesłuchaniu,
07:47
I answeredodpowiedział all of theirich questionspytania,
165
455202
1458
odpowiadając na wszystkie ich pytania,
07:48
and I guesseddomyślił się on quitecałkiem a fewkilka but I got them right,
166
456660
2158
trochę zgadywałem, ale trafnie,
07:50
and I finallywreszcie landedwylądował the lablaboratorium spaceprzestrzeń I neededpotrzebne.
167
458818
4552
w końcu dostałem potrzebne laboratorium.
07:55
But it was shortlyWkrótce afterwardspotem that I discoveredodkryty
168
463370
2193
Okazało się jednak,
07:57
my oncepewnego razu brilliantznakomity procedureprocedura
169
465563
1999
że moja wspaniała procedura
07:59
had something like a millionmilion holesdziury in it,
170
467562
2027
ma pełno luk,
08:01
and over the coursekurs of sevensiedem monthsmiesiące,
171
469589
1581
które przez siedem miesięcy
08:03
I painstakinglystarannie filledwypełniony eachkażdy and everykażdy one of those holesdziury.
172
471170
3456
żmudnie wypełniałem.
08:06
The resultwynik? One smallmały paperpapier sensorczujnik
173
474626
3050
Rezultat? Mały papierowy czujnik,
08:09
that costskoszty threetrzy centscentów and takes fivepięć minutesminuty to runbiegać.
174
477676
3150
który kosztuje 3 centy,
a całe badanie trwa 5 minut.
08:12
This makesczyni it 168 timesczasy fasterszybciej,
175
480826
3585
W ten sposób powstał 168 razy szybszy,
08:16
over 26,000 timesczasy lessmniej expensivedrogi,
176
484411
2827
ponad 26 tys. razy tańszy
08:19
and over 400 timesczasy more sensitivewrażliwy
177
487238
2659
i ponad 400 razy czulszy sposób
08:21
than our currentobecny standardstandard for pancreatictrzustki cancernowotwór detectionwykrycie.
178
489897
3010
na wykrycie raka trzustki,
niż ten obecnie stosowany.
08:24
(ApplauseAplauz)
179
492907
9558
(Brawa)
08:34
One of the bestNajlepiej partsCzęści of the sensorczujnik, thoughchociaż,
180
502465
2395
Największą zaletą tego czujnika jest to,
08:36
is that it has closeblisko to 100 percentprocent accuracyprecyzja,
181
504860
2597
że ma prawie 100% dokładność
08:39
and can detectwykryć the cancernowotwór in the earliestnajwcześniej stagesgradacja
182
507457
2362
i potrafi wykryć raka
w najwcześniejszym stadium,
08:41
when someonektoś has closeblisko to 100 percentprocent chanceszansa of survivalprzetrwanie.
183
509819
3393
gdy chory ma prawie
100% szansy na przeżycie.
08:45
And so in the nextNastępny two to fivepięć yearslat,
184
513212
2264
Przez następne 2 do 5 lat
08:47
this sensorczujnik could potentiallypotencjalnie liftwinda for pancreatictrzustki cancernowotwór survivalprzetrwanie ratesstawki
185
515476
3265
czujnik mógłby potencjalnie
zwiększyć uleczalność raka trzustki
08:50
from a dismalponure 5.5 percentprocent
186
518741
2135
z porażających 5,5%
08:52
to closeblisko to 100 percentprocent,
187
520876
2096
do prawie 100%,
08:54
and it would do similarpodobny for ovarianjajnika and lungpłuco cancernowotwór.
188
522972
2891
podobnie w przypadku raka jajników i płuc.
08:57
But it wouldn'tnie stop there.
189
525863
2342
Na tym nie koniec.
09:00
By switchingprzełączanie out that antibodyprzeciwciało,
190
528205
1695
Zmieniając przeciwciało,
09:01
you can look at a differentróżne proteinbiałko,
191
529900
1619
można wykryć inne białko,
09:03
thusa zatem, a differentróżne diseasechoroba,
192
531519
1606
a tym samym inną chorobę,
09:05
potentiallypotencjalnie any diseasechoroba in the entireCały worldświat.
193
533125
3705
potencjalnie każdą chorobę na świecie.
09:08
So that rangeszakresy from heartserce diseasechoroba
194
536830
1841
Od choroby serca
09:10
to malariamalaria, HIVHIV, AIDSAIDS,
195
538671
2733
po malarię, HIV, AIDS,
09:13
as well as other formsformularze of cancernowotwór -- anything.
196
541404
2729
a także inne formy raka.
09:16
And so hopefullyufnie one day
197
544133
2191
Pewnego dnia może okazać się,
09:18
we can all have that one extradodatkowy unclewujek,
198
546324
2416
że nadal mamy naszego wujka,
09:20
that one mothermama, that one brotherbrat, sistersiostra,
199
548740
3084
mamę, brata, siostrę,
09:23
we can have that one more familyrodzina memberczłonek to love,
200
551824
3026
jednego krewnego więcej do kochania,
09:26
and that our heartskiery will be ridpozbyć się of that one diseasechoroba burdenobciążenie
201
554850
4856
a nasze serca
nie będą obarczone ciężarem
09:31
that comespochodzi from pancreatictrzustki, ovarianjajnika and lungpłuco cancernowotwór,
202
559706
2861
raka trzustki, jajników, płuc
09:34
and potentiallypotencjalnie any diseasechoroba,
203
562567
2305
lub innych chorób.
09:36
that throughprzez the InternetInternet anything is possiblemożliwy.
204
564872
2398
Dzięki internetowi wszystko jest możliwe.
09:39
TheoriesTeorie can be sharedudostępniony,
205
567270
1678
Można dzielić się teoriami
09:40
and you don't have to be a professorprofesor
206
568948
1452
i nie trzeba być profesorem
09:42
with multiplewielokrotność degreesstopni to have your ideaspomysły valuedcenny.
207
570400
2660
z wieloma stopniami naukowymi,
aby ktoś docenił nasze pomysły.
09:45
It's a neutralneutralny spaceprzestrzeń,
208
573060
1402
Internet to neutralna przestrzeń,
09:46
where what you look like, agewiek or genderpłeć,
209
574462
2860
w której wygląd, wiek i płeć
09:49
it doesn't mattermateria.
210
577322
1174
nie mają znaczenia.
09:50
It's just your ideaspomysły that countliczyć.
211
578496
2202
Liczą się tylko pomysły.
09:52
For me, it's all about looking at the InternetInternet
212
580698
2953
Chodzi o to, by spojrzeć na internet
09:55
in an entirelycałkowicie newNowy way
213
583651
2088
w zupełnie nowy sposób,
09:57
to realizerealizować that there's so much more to it
214
585739
2119
by zrozumieć, że może służyć
do czegoś więcej
09:59
than just postingmianowanie duck-faceKaczka twarz pictureskino of yourselfsiebie onlineonline.
215
587858
4897
niż umieszczania idiotycznych autoportretów.
10:04
You could be changingwymiana pieniędzy the worldświat.
216
592755
3257
Można zmienić dzięki niemu świat.
10:08
So if a 15-year-old-roczny
217
596012
2033
Jeśli 15-latek,
10:10
who didn't even know what a pancreastrzustki was
218
598045
3087
który nawet nie wiedział,
czym jest trzustka,
10:13
could find a newNowy way to detectwykryć pancreatictrzustki cancernowotwór,
219
601132
3574
umiał wynaleźć nowy sposób
na wykrycie raka trzustki,
10:16
just imaginewyobrażać sobie what you could do.
220
604706
2491
łatwo wyobrazić sobie
czego jeszcze można dokonać.
10:19
Thank you.
221
607197
1332
Dziękuję.
10:20
(ApplauseAplauz)
222
608529
5708
(Brawa)

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Jack Andraka - Cancer detector inventor
A paper on carbon nanotubes, a biology lecture on antibodies and a flash of insight led 15-year-old Jack Andraka to design a cheaper, more sensitive cancer detector.

Why you should listen

After Andraka’s proposal to build and test his idea for a pancreatic cancer detector was rejected from 199 labs, the teen landed at Johns Hopkins. There, he built his device using inexpensive strips of filter paper, carbon nanotubes and antibodies sensitive to mesothelin, a protein found in high levels in people with pancreatic cancer. When dipped in blood or urine, the mesothelin adheres to these antibodies and is detectable by predictable changes in the nanotubes’ electrical conductivity.

In preliminary tests, Andraka’s invention has shown 100 percent accuracy. It also finds cancers earlier than current methods, costs a mere 3 cents and earned the high schooler the 2012 Intel Science Fair grand prize.

More profile about the speaker
Jack Andraka | Speaker | TED.com