TED2019
Leila Pirhaji: The medical potential of AI and metabolites
Leila Pirhaji: O potencial médico da IA e dos metabólitos
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Muitas doenças são causadas por metabólitos - pequenas moléculas no corpo, como gordura, glicose e colesterol - mas não sabemos exatamente o que são ou como funcionam. A empreendedora de biotecnologia e bolsista TED Leila Pirhaji compartilha o plano dela de construir uma rede baseada em IA para caracterizar padrões de metabólitos, entender melhor como certas doenças se desenvolvem e descobrir tratamentos mais eficazes.
Leila Pirhaji - Biotech entrepreneur
Leila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases. Full bio
Leila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases. Full bio
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00:13
In 2003,
0
1507
1889
Em 2003,
00:15
when we sequenced the human genome,
1
3420
2913
quando sequenciamos o genoma humano,
00:18
we thought we would have the answer
to treat many diseases.
to treat many diseases.
2
6357
3922
pensamos que teríamos a resposta
para tratar muitas doenças.
para tratar muitas doenças.
00:22
But the reality is far from that,
3
10974
2657
Mas a realidade está bem longe,
00:26
because in addition to our genes,
4
14782
1921
porque, além de nossos genes,
00:28
our environment and lifestyle
could have a significant role
could have a significant role
5
16727
4570
nosso ambiente e estilo de vida
podem ter um papel significativo
podem ter um papel significativo
00:33
in developing many major diseases.
6
21321
2548
no desenvolvimento
de muitas doenças importantes.
de muitas doenças importantes.
00:35
One example is fatty liver disease,
7
23893
3580
Um exemplo é a esteatose hepática,
00:39
which is affecting over 20 percent
of the population globally,
of the population globally,
8
27497
4083
que afeta mais de 20%
da população mundial,
da população mundial,
00:43
and it has no treatment
and leads to liver cancer
and leads to liver cancer
9
31604
3034
não tem tratamento
e leva ao câncer hepático
e leva ao câncer hepático
00:46
or liver failure.
10
34662
1423
ou à insuficiência hepática.
00:49
So sequencing DNA alone
doesn't give us enough information
doesn't give us enough information
11
37517
4744
O sequenciamento do DNA por si só
não nos fornece informações suficientes
não nos fornece informações suficientes
00:54
to find effective therapeutics.
12
42285
2232
para encontrar terapias eficazes.
00:56
On the bright side, there are
many other molecules in our body.
many other molecules in our body.
13
44541
3756
Pelo lado positivo, há muitas
outras moléculas em nosso corpo.
outras moléculas em nosso corpo.
01:00
In fact, there are
over 100,000 metabolites.
over 100,000 metabolites.
14
48321
3980
De fato, há mais de 100 mil metabólitos.
01:04
Metabolites are any molecule
that is supersmall in their size.
that is supersmall in their size.
15
52325
4296
Metabólitos são quaisquer moléculas
superpequenas em tamanho.
superpequenas em tamanho.
01:09
Known examples are glucose,
fructose, fats, cholesterol --
fructose, fats, cholesterol --
16
57193
4972
Exemplos conhecidos são glicose,
frutose, gorduras, colesterol,
frutose, gorduras, colesterol,
01:14
things we hear all the time.
17
62189
1510
coisas que ouvimos o tempo todo.
01:16
Metabolites are involved
in our metabolism.
in our metabolism.
18
64273
2983
Metabólitos estão envolvidos
em nosso metabolismo.
em nosso metabolismo.
01:20
They are also downstream of DNA,
19
68066
4028
Também estão em regiões do DNA
01:24
so they carry information
from both our genes as well as lifestyle.
from both our genes as well as lifestyle.
20
72118
5082
e carregam informações de nossos genes
e também de nosso estilo de vida.
e também de nosso estilo de vida.
01:29
Understanding metabolites is essential
to find treatments for many diseases.
to find treatments for many diseases.
21
77224
5649
Compreender os metabólitos
é fundamental para descobrir
tratamentos para muitas doenças.
tratamentos para muitas doenças.
01:34
I've always wanted to treat patients.
22
82897
2212
Sempre quis tratar pacientes.
01:37
Despite that, 15 years ago,
I left medical school,
I left medical school,
23
85934
3858
Apesar disso, há 15 anos,
deixei a faculdade de medicina
deixei a faculdade de medicina
01:41
as I missed mathematics.
24
89816
1965
pois eu sentia falta da matemática.
01:45
Soon after, I found the coolest thing:
25
93019
2936
Logo depois, descobri algo incrível:
01:48
I can use mathematics to study medicine.
26
96692
2763
posso usar a matemática
para estudar medicina.
para estudar medicina.
01:53
Since then, I've been developing
algorithms to analyze biological data.
algorithms to analyze biological data.
27
101026
5213
Desde então, venho desenvolvendo
algoritmos para analisar dados biológicos.
algoritmos para analisar dados biológicos.
01:59
So, it sounded easy:
28
107092
2283
Parecia fácil:
02:01
let's collect data from all
the metabolites in our body,
the metabolites in our body,
29
109399
3601
vamos coletar dados de todos
os metabólitos de nosso corpo,
os metabólitos de nosso corpo,
02:05
develop mathematical models to describe
how they are changed in a disease
how they are changed in a disease
30
113024
5128
desenvolver modelos matemáticos
para descrever como eles mudam
com certas doenças
com certas doenças
02:10
and intervene in those
changes to treat them.
changes to treat them.
31
118176
2988
e intervir nessas mudanças para tratá-las.
02:14
Then I realized why no one
has done this before:
has done this before:
32
122488
3472
Foi aí que percebi por que
ninguém havia feito isso antes:
ninguém havia feito isso antes:
02:19
it's extremely difficult.
33
127230
1687
é extremamente difícil.
02:20
(Laughter)
34
128941
1087
(Risos)
02:22
There are many metabolites in our body.
35
130052
2412
Existem muitos metabólitos em nosso corpo.
02:24
Each one is different from the other one.
36
132783
2500
Cada um é diferente do outro.
02:27
For some metabolites,
we can measure their molecular mass
we can measure their molecular mass
37
135307
3728
Para alguns metabólitos,
podemos medir a massa molecular
podemos medir a massa molecular
02:31
using mass spectrometry instruments.
38
139059
2593
com instrumentos
de espectrometria de massa.
de espectrometria de massa.
02:33
But because there could be, like,
10 molecules with the exact same mass,
10 molecules with the exact same mass,
39
141676
4393
Mas, como pode haver dez moléculas
com a mesma massa,
com a mesma massa,
02:38
we don't know exactly what they are,
40
146093
1807
não sabemos exatamente o que são
02:39
and if you want to clearly
identify all of them,
identify all of them,
41
147924
2774
e, se quisermos identificar
todas claramente,
todas claramente,
02:42
you have to do more experiments,
which could take decades
which could take decades
42
150722
3104
teremos que fazer mais experimentos,
o que pode levar décadas
o que pode levar décadas
02:45
and billions of dollars.
43
153850
1714
e custar bilhões de dólares.
02:48
So we developed an artificial
intelligence, or AI, platform, to do that.
intelligence, or AI, platform, to do that.
44
156207
5563
Desenvolvemos uma plataforma
de inteligência artificial, ou IA,
de inteligência artificial, ou IA,
para fazer isso.
02:53
We leveraged the growth of biological data
45
161794
2844
Aproveitamos o crescimento
de dados biológicos
de dados biológicos
02:56
and built a database of any existing
information about metabolites
information about metabolites
46
164662
4424
e construímos um banco de dados
de qualquer informação
existente sobre metabólitos
existente sobre metabólitos
03:01
and their interactions
with other molecules.
with other molecules.
47
169110
3128
e suas interações com outras moléculas.
03:04
We combined all this data
as a meganetwork.
as a meganetwork.
48
172262
3424
Reunimos todos esses dados
em uma megarrede.
em uma megarrede.
03:07
Then, from tissues or blood of patients,
49
175710
3396
E a partir de tecidos
ou sangue de pacientes,
ou sangue de pacientes,
03:11
we measure masses of metabolites
50
179130
2751
medimos massas de metabólitos
03:13
and find the masses
that are changed in a disease.
that are changed in a disease.
51
181905
3259
e encontramos as massas
que variam em uma doença.
que variam em uma doença.
03:17
But, as I mentioned earlier,
we don't know exactly what they are.
we don't know exactly what they are.
52
185188
3190
Mas, como mencionei antes,
não sabemos exatamente o que são.
não sabemos exatamente o que são.
03:20
A molecular mass of 180 could be
either the glucose, galactose or fructose.
either the glucose, galactose or fructose.
53
188402
5135
Uma massa molecular de 180
poderia ser glicose, galactose ou frutose.
poderia ser glicose, galactose ou frutose.
03:25
They all have the exact same mass
54
193561
2019
Todas têm exatamente a mesma massa,
03:27
but different functions in our body.
55
195604
2087
mas funções diferentes em nosso corpo.
03:29
Our AI algorithm considered
all these ambiguities.
all these ambiguities.
56
197715
3587
Nosso algoritmo de IA
considerou todas essas ambiguidades
considerou todas essas ambiguidades
03:33
It then mined that meganetwork
57
201326
2736
e explorou essa megarrede para descobrir
03:36
to find how those metabolic masses
are connected to each other
are connected to each other
58
204086
4353
as interconexões dessas massas metabólicas
03:40
that result in disease.
59
208463
1958
que resultam em doenças.
03:42
And because of the way they are connected,
60
210445
2238
Pela maneira como estão conectadas,
03:44
then we are able to infer
what each metabolite mass is,
what each metabolite mass is,
61
212707
4323
conseguimos deduzir
a massa de cada metabólito -
a massa de cada metabólito -
03:49
like that 180 could be glucose here,
62
217054
2924
como, neste exemplo,
180 poderia ser glicose -
180 poderia ser glicose -
03:52
and, more importantly, to discover
63
220002
2551
e, mais importante, descobrir
03:54
how changes in glucose
and other metabolites
and other metabolites
64
222577
3367
como mudanças na glicose
e em outros metabólitos
e em outros metabólitos
03:57
lead to a disease.
65
225968
1505
levam a uma doença.
03:59
This novel understanding
of disease mechanisms
of disease mechanisms
66
227497
2995
Essa nova compreensão
dos mecanismos das doenças
dos mecanismos das doenças
04:02
then enable us to discover
effective therapeutics to target that.
effective therapeutics to target that.
67
230516
4492
nos permite descobrir terapias
eficazes para o tratamento.
eficazes para o tratamento.
04:07
So we formed a start-up company
to bring this technology to the market
to bring this technology to the market
68
235601
3845
Assim criamos uma "startup"
para levar essa tecnologia ao mercado
para levar essa tecnologia ao mercado
04:11
and impact people's lives.
69
239470
1805
e impactar a vida das pessoas.
04:13
Now my team and I at ReviveMed
are working to discover
are working to discover
70
241722
3545
Agora, minha equipe e eu da ReviveMed
estamos trabalhando para descobrir
estamos trabalhando para descobrir
04:17
therapeutics for major diseases
that metabolites are key drivers for,
that metabolites are key drivers for,
71
245291
5105
terapias para doenças importantes
causadas por metabólitos,
causadas por metabólitos,
04:22
like fatty liver disease,
72
250420
1897
como a esteatose hepática,
04:24
because it is caused
by accumulation of fats,
by accumulation of fats,
73
252341
2924
pois é causada pelo acúmulo de gorduras,
04:27
which are types
of metabolites in the liver.
of metabolites in the liver.
74
255289
2473
que são tipos de metabólitos no fígado.
04:29
As I mentioned earlier,
it's a huge epidemic with no treatment.
it's a huge epidemic with no treatment.
75
257786
3940
Como mencionei antes,
é uma epidemia enorme
que não tem tratamento.
que não tem tratamento.
04:33
And fatty liver disease
is just one example.
is just one example.
76
261750
2724
E a esteatose hepática é só um exemplo.
04:36
Moving forward, we are going to tackle
hundreds of other diseases
hundreds of other diseases
77
264498
4178
No futuro, lidaremos
com centenas de outras doenças
com centenas de outras doenças
04:40
with no treatment.
78
268700
1493
que não têm tratamento.
04:42
And by collecting more and more
data about metabolites
data about metabolites
79
270217
4554
Ao coletar cada vez mais dados
sobre metabólitos
sobre metabólitos
04:46
and understanding
how changes in metabolites
how changes in metabolites
80
274795
3544
e entender como as mudanças
nos metabólitos
nos metabólitos
04:50
leads to developing diseases,
81
278363
2402
levam ao desenvolvimento de doenças,
04:52
our algorithms will get
smarter and smarter
smarter and smarter
82
280789
3489
nossos algoritmos ficarão
cada vez mais inteligentes
cada vez mais inteligentes
04:56
to discover the right therapeutics
for the right patients.
for the right patients.
83
284302
4196
para descobrir as terapias certas
para os pacientes certos.
para os pacientes certos.
05:00
And we will get closer to reach our vision
84
288522
3770
E ficaremos mais próximos
de alcançar nossa visão
de alcançar nossa visão
05:04
of saving lives with every line of code.
85
292316
3863
de salvar vidas com cada linha de código.
05:08
Thank you.
86
296203
1321
Obrigada.
05:09
(Applause)
87
297548
3827
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Leila Pirhaji - Biotech entrepreneurLeila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases.
Why you should listen
Leila Pirhaji is the founder of ReviveMed, an AI platform that can quickly and inexpensively characterize large numbers of metabolites (small molecules like glucose or cholesterol) from the blood, urine and tissues of patients. This allows for the detection of molecular mechanisms that lead to disease and the discovery of drugs that target these disease mechanisms.
Leila Pirhaji | Speaker | TED.com